青海省降水时空变化特征及其与太阳黑子的关系

屈 星，许继军，吴光东，霍军军，王永强，张 潇

(1.长江科学院 水资源综合利用研究所，武汉 430010；2.长江设计集团有限公司 长江勘测规划设计研究有限责任公司，武汉 430010)

1 研究背景

青海省由于地处内陆腹地，远离海洋，缺少水汽来源，降水量较少，加上降水时空分布不均，干旱灾害发生频繁[1-2]，经济发展和资源开发利用受到限制。因此未来降水量变化趋势的预判对青海省防汛抗旱减灾规划、管理、决策调度及其重要江河源头区生态环境保护具有重要作用[3]。太阳黑子对气候要素及旱涝灾害都有重要影响[4-5]，是分析区域降水变化必不可少的因素。太阳黑子与降水的关系非常复杂，由此研究太阳黑子与降水的关系对于加强区域的干旱研究也至关重要。目前，已有不少学者对青海省降水时空变化进行了分析[6-9]，并一致认为青海省降水总体呈现微弱上升趋势，在空间分布上，青海省东部降水无显著变化，西部略有增加，南部有减少趋势。也有大量学者对我国中东部地区降水与太阳黑子关系进行了研究，如辽宁省[3,10]、西安[11]、鄱阳湖流域[12]和淮河流域[13]等，认为太阳黑子活动对降水变化存在一定影响，且影响程度与地理位置有关。

相较于我国中东部地区，青海省因为地处高原地带，降水变化较少受到海洋和人类活动的影响，受到太阳辐射和地形的影响更多，但有关太阳活动和地形影响的研究尚显不足。因此，本文基于1965—2018年青海省的降水数据和同期太阳黑子相对数数据，对长江和澜沧江源区、黄河源区、东部低海拔区和柴达木盆地区，利用集中度和集中期、线性倾向估计、年降水量距平、5 a滑动平均等方法作降水变化线性倾向估计，根据 Mann-Kendall(M-K)检验法来检测降水突变年，采用小波分析法对青海省及其4个分区降水周期进行分析，并将分析数据与太阳黑子相对数的关系分别展开讨论。进一步了解青海省及其不同分区的降水时空分布特征规律和相关影响因子，为制定干旱防治决策提供有力支撑。

2 研究区概况与数据来源

青海省位于我国西北部，占据青藏高原1/3的面积。境内山脉高耸，地形多样，可分为祁连山地、柴达木盆地和青南高原3个自然区；河流横纵交错，湖泊星罗棋布，是长江、黄河和澜沧江的发源地，故青海省又被称为“三江源”，素有“中华水塔”之美誉。

青海省东部海拔较低，为青藏高原向黄土高原过渡地带，是青海省社会、经济和文化最为密集的地区，区域人口占全省人口总数的90%以上；西北部为柴达木盆地，是一个典型的西北盐湖盆地，具有气候干旱、降水稀少的特点，是青海省干旱最为严重的区域；西南部多为高原地区，唐古拉山屹立于此，孕育了长江三源和东南亚最重要的河流——澜沧江；东南部地区为青藏高原东部边缘地带，湖泊和沼泽较多，是黄河流域的主要产水区，发源于此的黄河源径流量占黄河全流域地表水资源量的34.4%。根据地形地貌和气候特征，本文将青海省划分为长江和澜沧江源区、黄河源区、东部低海拔区和柴达木盆地区4个分区，分别占青海省面积的32.56%、13.68%、39.89%和13.87%(图1)。

图1 青海省雨量站分布示意图Fig.1 Distribution of precipitation stations in Qinghai Province

青海省内主要为干旱和半干旱区，具有日照时间长、日温差大、降水少、干冷等气候特点。区域内年平均气温-5～8 ℃，年无霜期30～90 d，年降水量290～500 mm，多数年份降水量<400 mm。

本文降水数据来自国家气象科学数据中心(http:∥www.nmic.cn/)，通过筛选青海省境内雨量站1965—2018年的历年逐月降水资料，剔除缺测年份和站点，最后确定以大柴旦、都兰、囊谦、湟中等50个数据完整且具有代表性的气象站数据为基础，再通过泰森多边形计算加权平均求得。太阳黑子数据来源于中国国家气候中心的逐月太阳黑子数据，年内各月平均得到相应年份的太阳黑子相对数数据。

3 研究方法

3.1 集中度和集中期

降水集中度和集中期是反映降水过程的时间非均匀性分布特征方法之一，是研究降水量不均匀分布的重要参数，是国内外众多学者关注气候变暖和极端天气下降水特征的热点问题之一[14-16]。降水集中度指各月降水量在x和y方向分量的累加值的合成量占年降水量的百分数，其意义是反映降水量在年内的集中程度。集中期是指降水向量合成后的方位，能够反映全年降水量集中的重心所出现的月份，通过求时段内x方向累加值和y方向累加值之比的反正切函数求得，详见参考文献[17]。

3.2 线性倾向估计

在线性倾向估计中，将xi作为样本变量，ti作为xi所对应的时间，将xi与ti建立一元线性回归方程，即

xi=a+bti,i=1,2,…,n。

(1)

式中：a为回归常数；b为回归系数，表示变量xi的趋势倾向，b>0说明xi有增加趋势，b<0说明xi有减小趋势；a和b利用最小二乘法进行估计；n为自由度。

在判断变化趋势的显著程度时，须对拟合优度(R2)进行显著性检验，确定显著性水平α，rα为临界值。若R2>rα2，说明变量x的变化显著，否则说明变化趋势不明显。本文取显著性水平α=0.05，自由度n=52，则rα2=0.073。

3.3 突变检验

K趋势检验法是广泛使用的一种非参数统计检验方法，尤其是在检验水文气象资料的趋势分析中频繁出现。依据样本量构建时间序列S，并在时间序列具有随机独立性的前提下，对统计量UF进行定义，再通过确定临界值下的可信度检验判断该序列的增减趋势。同样，通过逆序列求得统计量UB，当曲线UF和曲线UB在临界线间出现交点时，则该交点的时间就对应于突变开始的时间，详见文献[18]。

3.4 周期分析

1980年代初期发展起来的小波分析具有时频多分辨率功能的特点，适用于多尺度水文时间序列的分析。小波变换系数Wf(a,b)可以通过尺度伸缩因子和时间平移因子计算，每个序列的主周期可以通过小波方差Var(a)来判断，详见文献[19]和文献[20]。

4 结果与讨论

4.1 降水变化趋势分析

4.1.1 年际变化

对青海省及4个分区年降水量进行距平分析、线性倾向估计得到图2。由降水距平值来看，4个分区的距平过程线波动基本一致；在降水变化趋势上，4个分区和整个青海省年降水量都有上升趋势，除黄河源区外，其他3个分区上升趋势都很显著，其中长江和澜沧江源区平均上升1.31 mm/a，为4个分区中上升趋势最快的区域，其次为东部低海拔区，平均上升1.11 mm/a。柴达木盆地是降水量上升最慢的地区，是4个分区中年平均降水量最少的区域，多年平均降水量只有115 mm，而东南部的黄河源区年平均降水量达到460 mm，为前者的4倍多，西南部长江和澜沧江源区和东部低海拔区也分别达到了380 mm和411 mm。

图2 青海省及各分区年降水年际变化Fig.2 Interannual precipitation variation in Qinghai Province and its four subareas

对青海省整体而言，1965—2018年降水量降水距平最大值为73.72 mm(1989年)，最小值为-46.37(1984年)，年最大降水量是年最小降水量的1.4倍，变差系数Cv为0.10，降水量整体显著上升，上升率为0.81 mm/a，这与其他有关青海省降水变化研究的结论相接近[6,21]。

为更好地分析青海省旱涝灾害趋势，对青海省四季降水距平分别进行统计(图3)。近54 a来，青海省四季降水量基本都呈现了丰枯年份交替出现的现象，且整体都有上升趋势，但只有春季降水上升趋势，达到了0.05显著性水平，且逐年增加0.3 mm。而春季(3—5月份)正是青海省农业区作物播种、出苗和分蘖的季节,也是牧区牧草返青的季节[22]，因此春季降水量呈现逐年增加的趋势对缓解当地的春旱非常有利。冬季降水距平在20世纪80年代前增长趋势明显，但整体趋势表现为无明显变化，且在2010年前后波动较大。

图3 青海省四季年际降水变化Fig.3 Interannual seasonal precipitation variation in Qinghai Province and its four subareas

4.1.2 年内分配变化

为分析年降水集中度和集中期的变化情况，对青海省逐年降水集中度和集中期的计算结果进行统计。青海省降水年内变化分析如图4所示。

图4 青海省降水年内变化分析Fig.4 Annual precipitation variation in Qinghai Province

由图4(a)可知，近54 a来青海省年降水集中度均达到了60%以上，降水年内分配逐渐趋于均匀，这也证实了长江和黄河流域中上游之间的地区降水集中度以减小的趋势为主的结论[23]。

6月下旬至7月上旬为青海省年降水集中期，表现为雨热同期。6—9月份降水量约占全年降水总量的75.1%，且最大月降水量发生在7月份，达到106.7 mm，最小月降水量发生在1月份，只有0.5 mm，这与集中期分析结果一致。

4.2 降水突变分析

青海省及各分区降水量M-K突变检验如图5所示。

图5 青海省及各分区降水量M-K突变检验Fig.5 Result of M-K abrupt change test of precipitation in Qinghai Province and its four subareas

由图5可以看出，在1965—2018年间，青海省年降水量呈现总体增加趋势，这与前一章节的降水年际变化分析结论一致；且2010年为趋势变化分界点，在此之前降水变化趋势和突变不明显，之后的UF均大于临界值，降水上升趋势显著。进入21世纪后，在临界值内，UF和UB曲线在2006年前后出现交点，年降水量出现突变。就分区来看，4个分区降水M-K检验过程呈现不同特征，但总体上与青海省差异不大。长江和澜沧江源区(图5(b))在突变点上，相比较于青海省，时间提前至2003年。结合年降水距平变化曲线来看(图2(b))，UF值明显位于临界值之上，具有显著上升趋势。

在黄河源区(图5(c))，除1979年和1997—2006年间，其他年份的降水量UF值均>0，但都处于临界值内，上升趋势不明显；在突变点上，黄河源区与青海省以及其他两个分区不同的是：其UF和UB曲线在临界值内出现了1967年、2004年、2013年和2017年4处交点，即表明黄河源区存在4个可能突变点，但具体突变年份需要结合其他检验方法进一步判断。

在东部低海拔区(图5(d))和在柴达木盆地区(图5(e))，同样在2010年后才呈现显著上升趋势；在突变起始时间上，东部地区与青海省一样起始于2006年前后，柴达木盆地区突变时间最早，为2001年前后。

4.3 降水周期分析

4.3.1 小波分析

为更好地分析青海省降水周期的空间变化，对青海省以及4个分区降水量进行小波分析(图6)。在小波系数等值线图中，降水序列的变化情况可以通过判断平面等值线上的正负值来确定，即等值线中心对应的时间尺度为降水序列变化的主周期；在小波方差图中，其极大值点对应的时间尺度即为降水变化的主周期。

图6 青海省及各分区小波分析Fig.6 Wavelet analysis of precipitation in Qinghai Province and its four subareas

由图6(a)可知，青海省在27～29 a尺度上震荡明显，高低值中心交替出现，小波方差图呈现出规律明显的28 a主周期。在长江源区(图6(b))，降水量存在3个不同尺度的周期变化，主要为6～8、16～19、29～31 a，在29～31 a的时间尺度上，长江和澜沧江源区降水量出现了多个强弱变化趋势，而对于6～8 a和16～19 a的周期，其规律性相对较弱。在黄河源区(图6(c))，降水量小波方差图趋势与长江源几乎相近，但主要变化周期存在一定差异，为10～11、21～22、29～30 a，且在21～22、29～30 a尺度上，其降水量实部等值线中心值明显强于青海省、长江和澜沧江源区、柴达木盆地区，与东部低海拔区接近。在东部低海拔区(图6(d))，小波实部等值线图的震荡周期和青海省整体最为接近，同样存在27～28 a的主周期，其他尺度上震荡的强度相对较弱。由图6(e)的小波方差图还可以看出，柴达木盆地区在震荡强度上为4个分区中最弱的区域，在20 a尺度前，柴达木盆地区也有较明显的震荡期，如3～4、8～9 a，但最大主周期为22～23 a。

总的来说，图6中4个分区和青海省主体的降水实部等值线图都关于1990年前后对称，除柴达木盆地区最大主周期在22～23 a外，其他3个分区和青海省都具有28～30 a尺度上的震荡，且呈现丰枯交替的规律。但在震荡强度上，长江和澜沧江源区最强，柴达木盆地区最弱。在小波方差图中，整体趋势基本一致，在32 a周期内都存在2～4个显著周期，且由趋势可以判断在>32 a的周期范围都可能出现强度更大的主周期。

4.3.2 太阳黑子与降水周期的关系

为分析太阳黑子对青海省降水周期的影响，也对同期的太阳黑子相对数作小波分析(图7)。太阳黑子相对数在15～16 a的主周期上震荡最为明显，28～30 a的主周期震荡强度稍弱，这与青海省及4个分区降水量的主周期基本一致。由此，提取太阳黑子相对数、青海省及4个分区的年降水量在28 a周期的小波系数作相关性分析，如图8所示。

图7 太阳黑子相对数小波变化分析Fig.7 Wavelet analysis of the relative number of sunspots

图8 28 a周期下青海省及各分区与太阳黑子相对数小波系数相关性分析Fig.8 Relationship of wavelet coefficient between Qinghai Provinces and its subareas and the relative number of sunspots under 28-year period

由图8可以得到，青海省及4个分区的年降水量和太阳黑子相对数的小波系数具有明显相关关系。通过相关性分析验证，青海省主体、长江和澜沧江源区、黄河源区、东部低海拔区和柴达木盆地区年降水量与太阳黑子相对数的小波系数相关系数分别达到了0.95、0.86、0.91、0.93、0.75，显著性水平均达到了0.01的级别，相比较于我国辽西北地区[10]、西安[11]和鄱阳湖流域[12]等地的太阳黑子相对数与降水量的相关性明显要高。同时，降水丰枯期与太阳黑子活动强弱年份也存在一定对应关系，即降水枯期对应太阳活动较弱年份(小波系数实部变化图的极小值)，降水丰期对应太阳活动的较强年份(小波系数实部变化图的极大值)。

通过综上分析，长江和澜沧江源区、黄河源区、东部低海拔区和柴达木盆地区4个分区降水呈现了明显的降水差异。在柴达木盆地区，降水干旱特征突出，受高原大陆性气候和地形影响明显；长江和澜沧江源区及黄河源区的降水特征相似，都是受中纬度西风带和南亚季风共同影响的典型地区；而东部低海拔地区，在地理位置上，其处于青藏高原边界，且为青海省内人口密集度最大的区域，其降水特征明显受到除气候类型和地形地貌影响外，还有人类活动等多重因素影响。虽然研究结论证明太阳黑子相对数与降水变化周期存在明显正相关关系，但由于气候系统影响因素多种多样[24-27]，太阳活动对降水造成的影响也呈现出各种变化[28-29]，因此还需结合其他气候变化影响因素进行更加深入的研究。

5 结 论

本文利用青海省1965—2018年降水资料对整个青海省及4个分区进行了趋势预测和突变分析，并在降水周期分析过程中讨论了太阳活动对年降水变化的影响，本研究主要结论如下：

(1)青海省主体、长江和澜沧江源区、黄河源区和东部低海拔区年降水变化都具有28～30 a的主周期，柴达木盆地区具有22～23 a的主周期，且4个分区降水变化与太阳黑子相对数周期都具有显著正相关性，在28 a周期上的相关系数分别达到了0.95、0.86、0.91、0.93和0.75，显著性均达到了0.01的级别；在主周期上，4个分区都具有强弱交替的规律，但在震荡强度上，长江和澜沧江源区最强，柴达木盆地区最弱。

(2)1965—2018年间，青海省年降水量具有显著上升趋势，平均上升0.81 mm/a。其中春季降水量上升趋势最明显，逐年增加0.3 mm，冬季降水量多年基本没有变化；青海省降水年内分配不均，研究时段内降水集中度均>60%，降水集中期主要为6月下旬和7月上旬，但降水年内分配逐渐趋于均匀，逐年下降0.06%。

(3)4个分区中，西北部柴达木盆地区降水量最少，年平均降水量为115 mm，东南部的黄河源区多年平均降水量达到460 mm，西南部长江和澜沧江源区、东部低海拔区降水量也分别达到了380 mm和411 mm；4个分区年降水量都具有弱增长趋势，其中长江和澜沧江源区增长率最大，东部低海拔区次之，其次为长江和澜沧江源区，柴达木盆地最小。

在降水突变年份上，青海省主体和东部低海拔区突变始于2006年左右，长江和澜沧江源区的突变始于2003年左右，柴达木盆地区为2001年左右，黄河源区可能突变点为1967年、2004年、2013年和2017年，具体年份还需要结合其他检验法进一步确定。