1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水气候变化特征

张超美，吴 琼，黄彩婷

江西省气候中心，江西 南昌 330096

0 引 言

鄱阳湖流域地处长江中下游以南，属亚热带温暖湿润季风气候。鄱阳湖流域的早期气候记载可追溯到流域的地方志、奏折等记录，研究这些古文献发现流域及各子流域的干旱和洪涝频次呈明显周期性变化(王怀清等，2015)。全球气候变暖背景下，鄱阳湖流域近代气候发生了明显变化，自20世纪60年代以来鄱阳湖流域年降水日数总体呈现下降趋势，但大雨和暴雨日数呈现增加趋势(占明锦等，2013)，极端降水的变化趋势比年降水变化趋势更为明显(高冰和任依清，2016)，降水集中度在增加，旱涝等极端事件愈发频繁(殷剑敏，2011)。气象灾害的发生往往与地区极端气候联系紧密(史培军等，2014)，近几年鄱阳湖流域极端降水对社会经济及人民生命财产安全产生了巨大的影响。

更高时间、空间分辨率的降水数据对研究暴雨显得尤为重要(孔锋等，2017)。在我国许多地区采用小时降水数据来开展地区小时强降水或极端降水的特征研究：我国小时极端降水强度具有明显的“东南高、西北低”的空间分异特征(孔锋等，2019)；新疆地区北疆的小时极端降水量和降水频次多于南疆，但南疆夏季小时极端降水量对总降水量的贡献率大于北疆(杨霞等，2020)。

鄱阳湖流域目前多是基于日尺度降水资料开展降水特征分析，而鄱阳湖流域属于季风气候，同时东、南和西三面环山，北边为鄱阳湖平原地区，地形南高北低，地理特征十分明显，流域降水区域分布差异特征显著，因此利用小时降水资料开展精细化特征分析十分必要。特别是近几年流域汛期暴雨肆虐(胡洋等，2019；吴珊珊等，2020)，出现小时强降水的日数增多(邵明阳等，2018)，这对鄱阳湖流域降水特性研究有了更高要求。文中，采用长序列逐时降水资料，分析1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水分布特征，以期为地区洪涝暴雨相关服务提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料

文中所用资料来源于江西省气象信息中心，对有记录以来鄱阳湖流域逐时降水资料，通过异常值剔除和资料时间延续检验等质量控制，并综合考虑数据完整性、地域代表性和资料时间长度等因素，最终选取1978—2019年79个国家气象站逐时降水资料来开展分析(图1)，所选研究时段站点逐时降水资料年平均缺失率为3.01%。

图1 鄱阳湖流域国家气象站分布

1.2 方法

1.2.1 小时强降水定义

在美国，当每小时强降雨量达到20 mm时，常出现山洪暴发(Davis，2001)。同样，中国气象局和日本气象厅都将短期强降水定义为强度20 mm/h的降水(Mohr et al，2013)。文中，统计单站逐时降水量超过20 mm的降水。小时强降水量为降水量的累加值，单位：mm；小时强降水时数为小时数的累加值，单位：h；小时强降水强度为小时强降水量与时数的比值，单位：mm/h。

1.2.2 Sen斜率估计

n对数据的趋势系数通过Theil-Sen’s估计量进行估算(Cunderlik and Burn,2003；Tabari and Talaee,2011；Jhajharia et al,2012；Wang et al,2013)，这被广泛应用于识别气候时间尺度序列的线性趋势。Sen趋势系数计算式为

(1)

其中，Xl和Xj分别是时间l和时间j的数据值；Median表示取中位数。当趋势系数△>0时，时间序列呈上升趋势，反之呈下降趋势。

变化率是一个无量纲的趋势，代表趋势系数除以多年统计元素平均值，文中采用10 a的要素变化率分析各序列的变化趋势：

(2)

1.2.3 Mann-Kendall检验

Mann-Kendall检验被广泛应用于检验水文变化趋势是否显著(Douglas et al，2000；Yue et al，2002；Partal and Kahya，2006；Modarres and Silva，2007)。Mann-Kendall检验不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰。文中使用显著性水平α=0.01，如果正态检验统计量绝对值大于2.576，则认为趋势变化通过了显著性检验。

1.2.4 Morlet小波变换

Morlet小波变换方法可同时给出资料序列变化振幅和位相两方面的信息(魏凤英，2007)，能够很好地对序列连续进行时频局部化分析，文中采用此方法对鄱阳湖流域小时强降水的降水量序列进行小波变换分析。

2 结果与分析

2.1 小时强降水年际变化

图2a给出了鄱阳湖流域79个观测站空间平均的小时强降水量逐年变化。分析发现，鄱阳湖流域小时强降水量具有明显的年际变化特征，年平均小时强降水量为183 mm，其中1998年最大(262 mm)，1978年最小(98 mm)。1978—2019年小时强降水量以18.4 mm/(10 a)的速率增加，通过了信度0.01的显著性检验，增加趋势显著。从5 a滑动平均来看，鄱阳湖流域小时强降水量也存在明显的年代际波动变化特征，20世纪80年代后期到90年代前期为减少时段，90年代中后期到21世纪初为增加阶段，而2007年以来，小时强降水量又呈现增加趋势。

图2 鄱阳湖流域小时强降水累计降水量(a)、贡献率(b)、累计时数(c)和平均强度(d)年际变化Fig. 2 Interannual variation of accumulated precipitation (a)，contribution rate (b)，accumulated hours (c), and average intensity (d) of hourly heavy rainfall over the Poyang Lake Basin

分析鄱阳湖流域小时强降水量对总降水量贡献率的逐年变化(图2b)发现，年平均贡献率为11.2%，其中2011年最大(14.6%)，1989年最小(7.7%)；1978—2019年以0.54%/(10 a)的速率增加，通过了0.01的显著性检验，表明增加趋势显著。分析鄱阳湖流域79个观测站空间平均的小时强降水时数逐年变化(图2c)发现，年平均时数为6.4 h，其中1983年最多(9.1 h)，1978年最少(3.4 h)；1978—2019年以0.6 h/(10 a)的速率增加，通过了信度0.01的显著性检验，表明增加趋势显著。分析鄱阳湖流域小时强降水强度的逐年变化(图2d)发现，年平均强度为28.7 mm/h，其中2018年最大(30.0 mm/h)，2013年最小(27.4 mm/h)；1978—2019年强度几乎无变化趋势，未能通过信度0.01的显著性检验。从5 a滑动平均来看，小时强降水量对总降水量的贡献率、小时强降水时数的年代际变化特征与小时强降水量基本一致，而小时强降水强度2009年以来有回落趋势。

政府间气候变化专门委员会报告(IPCC，2007)指出，气温升高不仅直接影响气温极端值的变化，还导致暴雨洪涝等极端气候事件的发生频率和强度出现加剧趋势，江西短历时强降水年发生频次与区域性增暖呈正响应关系(唐传师等，2018)。占明锦等(2013)研究鄱阳湖流域日降水特征发现，年降水日数总体呈现略下降趋势，而文中发现鄱阳湖流域小时强降水频次呈现显著增加趋势，这可能是由于分析的时间尺度不同导致的。鄱阳湖流域小时强降水强度变化趋势不明显，流域强降水的发生更多呈现为强降水时数的增加，这表明流域洪涝事件发生更为频繁。

利用Morlet小波变换分析鄱阳湖流域小时强降水累计降水量的时频特征(图3)可知，1978—2019年存在15—24 a的年代际变化周期，但未能通过信度0.05的显著性检验；年际变化还存在准4—5 a的短周期，通过了信度0.05的显著性检验，这与鄱阳湖流域的局部地区研究结论吻合(潘爱军和田敬生，2019)。

图3 鄱阳湖流域小时强降水量序列小波功率谱(a)、小波全谱(b)Fig. 3 Wavelet Power Spectrum (a) and global Wavelet Spectrum(b)of hourly heavy precipitation series over the Poyang Lake Basin

2.2 小时强降水月变化

图4给出了1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水贡献率的月分布。分析发现，6月是强降水出现最多的月份，区域平均强降水量为48.6 mm，超过全年总和的26.5%，而5、7和8月为30 mm左右，这4个月是强降水出现的主要月份，占全年强降水量的78.1%。分析各月小时强降水贡献率发现，与累计强降水量不同的是，8月贡献率最高，为23.7%，6、7月分别为17.3%和21.2%，而其他月份均未超过15%。分析鄱阳湖流域各月区域平均累计小时强降水量、累计时数和平均强度的月分布趋势变化(图略)发现，4—9月累计强降水量和累计时数均呈增加趋势，期间月平均增长率分别为8.8%、8.6%，3月两者呈减少趋势，变化率分别为-7.9%、-8.1%，而平均强度各月基本均无明显变化。

图4 1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水量贡献率的月分布

鄱阳湖流域不同季节降水特征差异明显(Wu and Zhan，2020)，导致不同月份的小时强降水特征明显不同。3月出现的春季连阴雨天气是东亚独特的天气气候现象，也是青藏高原高大地形的动力和热力强迫的结果(万日金和吴国雄，2008)；5月4—5候南海季风爆发，流域出现季风降水盛期(何金海等，2008)；7—8月东亚副热带季风雨带北推抵达华北—东北地区，此时期鄱阳湖流域降水常与午后对流天气以及台风活动有关。鄱阳湖流域的日尺度和小时尺度降水时间变化特征不同，很可能是由于不同月份降水特征和变化趋势不同所导致。鄱阳湖主汛期(4—6月)以及7、8月小时强降水量大且呈现增加趋势，鄱阳湖地区洪涝灾害防御部门应该特别注意。

2.3 小时强降水日变化

图5给出了鄱阳湖流域各月多年平均及年平均小时强降水量(区域平均)日变化。从各时次的小时强降水来看，强降水主要出现在3—9月。其中3—4月主峰区主要集中在06—09时；从5月开始，傍晚出现小时强降水逐渐增多，而6—8月16—20时逐小时强降水量的年平均值可达2.5 mm，是主要强降水分布时段；9月以后，各时次的小时强降水明显减少。多年区域平均时次小时强降水量呈现双峰分布(图5b)，其中主峰区出现在16—20时，各时刻均超过了10 mm，最大值出现在17时，为12.6 mm；06—09时存在一个次峰区，08时最大为9.8 mm。可见，傍晚是鄱阳湖流域小时强降水的多发时段，可能因为这是强对流高发时段；而汛期早晨存在的另一个小时强降水峰值时段，则可能是由于受低层急流日变化影响，急流在凌晨有所加强，导致暖湿大气层结不稳定造成强降水(唐传师等，2018)。

图5 1978—2019年鄱阳湖流域月平均(a)、年平均(b)小时强降水量(区域平均)的日分布Fig. 5 Diurnal variations of monthly average (a) and annual average (b) hourly heavy precipitation over the Poyang Lake Basin from 1978 to 2019

2.4 小时强降水的空间分布

图6a给出了鄱阳湖流域年平均小时强降水量累计值的区域分布。可以看出，小时强降水量分布主要呈现“东多西少”特征；大值中心分布在流域的东北角和中东部地区，累计降水量可超过200 mm；西部大部分地区小时强降水量为141—170 mm。

分析小时强降水累计降水量历年变化率的区域分布(图6b)发现，几乎整个鄱阳湖流域小时强降水量都呈现增长趋势，大值中心与累计降水量有部分重合，说明流域易发生小时强降水的地区其增长趋势仍在增加，这将给鄱阳湖流域带来较高的洪涝灾害风险。除此之外，流域的西南部存在增长率相对较大区域，部分站点变化率达20%/(10 a)。分析小时强降水累计时数历年变化率的区域分布(图6c)发现，小时强降水时数的变化特征与小时强降水量非常吻合，可见区域小时强降水量的变化主要原因是地区强降水时数的增加。分析小时强降水平均强度历年变化率的区域分布(图6d)发现，强度的负增长区域主要分布于鄱阳湖流域的中部和北部部分区域，整个区域的正负变化率均不大，区域小时强降水的强度没有明显的改变。

图6 1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水的累计降水量(a)，以及累计降水量(b)、累计时数(c)和平均强度(d)变化率的空间分布Fig. 6 Spatial distributions of hourly heavy rainfall for cumulative precipitation (a)，and change rate of cumulative precipitation (b)，cumulative hours (c)，average intensity (d) over the Poyang Lake Basin from 1978 to 2019

3 结 论

利用鄱阳湖流域79个国家气象站逐时降水资料，分析了1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水的时空间变化特征，得到以下主要结论：

1) 鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水的贡献率均呈现显著的增加趋势，特别2007年以来小时强降水量增加趋势明显。具体来看，鄱阳湖流域小时强降水时数增加显著而强度则几乎无变化。

2) 鄱阳湖流域小时强降水量主要呈现准4—5 a的短周期变化。

3) 6月是鄱阳湖小时强降水频次最多的月份，而8月小时强降水的贡献率最高。从月分布的变化趋势来看，4—9月小时强降水量与强降水时数均呈增加趋势，但3月两者均呈现减少趋势；各月小时强降水强度均无明显变化。

4) 鄱阳湖流域小时强降水年平均日变化呈现双峰结构，16—20时为主峰时段，06—09时是次峰时段。从各月分布来看，3—4月峰值主要集中在早上；5—8月双峰特征明显，而9月后主峰区主要出现在傍晚。

5) 鄱阳湖流域小时强降水量分布主要呈现“东多西少”特征，大值中心分布在流域的东北角和中东部地区。从变化趋势来看，流域小时强降水量几乎均呈增加趋势，特别是趋势正变化中心与小时强降水量中心存在重合，表明部分地区易发生小时强降水的地区趋势增加亦明显。流域小时强降水时数的变化特征与小时降水量变化特征吻合，小时强降水强度变化率均不大，负增长区域主要分布在流域的中部和北部部分区域。