考虑变异的广西降水时空变化特征研究

2022-01-13孙桂凯杨爱萍刘思怡莫崇勋

水力发电 2021年10期

孙桂凯，杜媞，杨爱萍，刘思怡，莫崇勋

(1.广西大学土木建筑工程学院，广西南宁 530004；2. 工程防灾与结构安全教育部重点实验室，广西南宁 530004；3.广西防灾减灾与工程安全重点实验室，广西南宁 530004)

0 引言

据统计，自20世纪90年代以来，广西年均直接经济损失年均高达174.1亿元，死亡人数年均多达百人，并且此类数据仍在增长，对广西人民生命财产安全构成了重大的威胁[1- 4]。因此，变化环境下降水问题的研究，是许多学者们关注的重点[5]。如孙桂凯等[6]通过改进的百分位法、Mann-Kendall检验法及Morlet小波分析法对广西极端降水进行分析，得到广西极端降水处于增强的状态。黄强等[7]提出了水文变异综合诊断，以求更加精准地分析水文要素的变化。赵恩来等[8]采用线性回归法、距平分析法等方法，得出驻马店市各季节降水存在明显突变。覃卫坚等[9]对广西降水的集中度与集中期进行了分析。通过查阅相关文献可知，目前对于广西的降水主要进行突变分析，而研究降水的变异性较少[10]。故，本文拟采用水文变异综合诊断法对广西的降水时空变化特征进行研究，为有关部门应对变化环境下的防灾减灾提供理论指导。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况与数据来源

本文基于中国气象数据网的逐日降水数据，选取了广西22个站点(见图1)1956年～2018年共63 a的数据，并对缺测数据进行了插补延长。

图1 广西气象站站点与地形

1.2 研究方法

基于广西63 a的逐日降水数据，从以下3个方面对广西年降水的时空变化特征进行研究：①空间上，主要利用泰森多边形法计算每个站点的平均年降水量，并通过反距离权重法和经验正交分解(EOF)对广西的年降水量进行研究。②时间上，先利用Mann-Kendall检验法对变异进行检验，再结合Lee-Heghinan检验法、有序聚类法和滑动T检验法等6种方法[11]进行变异综合诊断，使变异点更具有可信度；同时利用小波分析，分析不同时间尺度下广西降水的变化规律。③变化趋势上，利用R/S分析法计算Hurst指数，来预测广西降水未来的变化趋势。

2 结果与分析

2.1 广西降水空间分布

广西近63 a的年降水空间分布如图2所示。从图2可知，广西地区各年平均总降水量均在1 000 mm以上，最高年降水量可达2 163 mm。广西年降水在空间上基本呈现从西南向东北先减少再增加的趋势。年降水高值区位于桂南的东兴、钦州和涠洲岛区域；次高值区为桂东北地区，此区域受地形影响降水量偏多；降水低值区位于桂西和桂中区域。

图2 广西年降水空间分布

2.2 广西年降水的EOF分析

为了更加客观地分析广西年降水的空间分布特征，对处理过的逐日降水数据进行经验正交分解(EOF)分析，得到各特征向量贡献率见表1，对特征向量进行空间插值得到图3(均已通过显著性检验)。

表1 广西降水EOF各特征向量贡献率 %

由表1可知，前三个特征向量的累计贡献率已达71.9%，能较准确地表示广西年降水空间分布规律。

第一特征向量如图3a所示。其中，广西区域的值全为正值，方差贡献率为41%，最能代表广西63 a年降水的空间分布。由图3a可得，全广西年降水变化呈现整体一致性特点，主要是由于大尺度天气系统引起的，表现为全广西旱或者涝的形式；高值区出现在桂东北以柳州市第一特征向量为中心，最高值达到0.787，说明该地区的年降水变化率最大，对旱涝反应最为敏感。

第二特征向量如图3b所示，其方差贡献率为22.7%，具有一定地代表性。广西范围内的值均在0.34以下。仅在桂东北以柳州市为中心的地区出现负值，其余地区为正值。高值区出现在以都安市为中心的桂中地区，该地区变化率最大，其余地区变化率较缓。第二特征向量下整体体现为局部旱(涝)型。

第三特征向量如图3c所示，其方差贡献率为8.6%。广西北部均是负值，南部均为正值。在桂中地区出现高值区，且该地的变化率也为最快，表明本特征向量下主要呈现南北反向型(南涝北旱或南旱北涝)。

图3 EOF前3个模态的空间分布

2.3 广西降水时间变化

2.3.1 广西降水变异性

由于采用单一的趋势及变异检测方法存在一定的局限性；故，本文先采用Mann-Kendall对降水的变异性进行检验，再采用Lee-Heghinan、有序聚类法和滑动t检验等6种方法对广西降水的变异性进行综合诊断，将其中权重最高的点定为变异点。Mann-Kendall检验法的结果表明(见图4)，在全球变暖的背景下，广西年降水量发生了明显的变异。由Mann-Kendall得到的可能变异年份为1957年、1968年、1970年、1972年、1974年、1980年、1981年和2017年。

图4 Mann-Kendall变异检测结果

为进一步保证变异检测的准确性，本文同时采用其他6种方法进行了检测(见表2)。根据表2中综合诊断出的结果可得2012年评分之和为4分，综合权重约为0.57，故最终变异点为2012年。

表2 广西降水变异结果

2.3.2 广西降水多尺度周期性

为了进一步研究广西年降水量在多时间尺度上的周期性分析，本文采用Morlet小波分析法进行分析，得到降水的小波分析图、小波方差图和小波实部变化图(见图5)。其中，小波实部变化选取控制年降水变化的第二、三周期来分析。由图5a可以看出广西年降水存在3类明显的时间尺度变化，分别是4～7 a、8～12 a和22～26 a；其中22～27 a时间尺度的周期变化在整个分析时段内表现得最为稳定，其振荡周期约为24 a。从图5b可得3个明显的峰值，依次为6、10、24 a，其中24 a时间尺度对应第一峰值，故24 a为第一主周期，该时间尺度震荡最为强烈；10 a和6 a分别为第二主周期和第三主周期。由图5c可以知道，10 a时间尺度的小波变换实部曲线在分析段内存在着良好的连续性，分析时段内存在着八个半的丰枯交替周期，2020年预期仍为枯；24 a时间尺度的小波变换实部变化曲线较为稳定，存在着3个半的丰枯交替周期，2020年预测为偏丰期，2022年～2034年为偏枯期。由上述分析可得，不同时间尺度下的年平均降水丰枯交替变化不同，以第一主周期为主，以第二、三主周期为辅，控制着广西全区年平均降水的变化。