三峡库区降水特征及其与大气环流因子的潜在联系

陈娜, 曹震, 崔豪, 肖伟华, 高斌

(1.黄河勘测规划设计研究院有限公司,河南 郑州 450003; 2.华北水利水电大学,河南 郑州 450046; 3.中国水利水电科学研究院,北京 100038)

全球变暖和水利工程兴建改变了水循环过程,导致全球和区域的水循环特征发生变化[1-2],进而可能发生干旱、暴雨和洪水等水文气象灾害[3]。政府间气侯变化专门委员会(Intergovermental Panel on Climate Change,IPCC)第六次评估报告(AR6)指出,气候变暖是一个毋庸置疑的事实。全球气候变暖不仅直接影响极端的温度波动,还会影响气候系统的稳定[4]。大气持水能力受全球变暖效应的影响而增加,可能会改变降水的变化规律[5-6],进而导致极端降水事件的发生频率、强度和持续时间增加[7-8]。

水库流域由于受到大坝调控的影响而形成巨大水面,增加其水面蒸发速率,这也可能会导致流域内降水频次的增加和降水强度的改变[9]。已有研究表明,由人类活动引起的下垫面变化对区域降水的影响与气候变暖造成的影响相当[10]。PIZARRO R等[9]研究了智利水库区域对降水的影响,得出在靠近内陆水库水面的区域降雨强度更高。HOSSAIN F等[11]通过分析大型水库区域降水站点的经验分位数,解析了库区运行对极端降水的影响,其中99分位数的降水量平均每年增加4%。我国很多学者也对地区或流域的降水特征进行了分析。徐建新等[12]基于湄潭县1951—2012年的降水资料对区域降水突变特征进行了分析,结果表明年降水量序列的突变点为1978年、1993年和2002年。南林江等[13]基于近50年重庆市16个站点的降水资料得出,重庆市降水量在空间上呈现从东北至西南逐渐递减的趋势。HUANG Y等[14]分析了红水河流域上游的降水集中度变化情况,并探讨了降水集中度与经纬度、高程之间的相关关系。LI X M等[15]计算了新疆地区的降水集中度以及演变周期。综上可知,以往的研究范围大多为流域或行政区域,而较少关注大型水库影响下的区域降水特征。

三峡大坝作为全球最大的大坝,运行后形成了1 084 km2的集水面积,改变了库区的局部水循环过程,使得库区气候发生改变[16]。此外,受土地利用变化和水利工程调蓄的联合影响,区域内极端降水事件的发生频率和强度也发生了改变,可对区域经济发展产生严重影响。因此,本文选取三峡库区为研究对象,探究其降水集中度时空演变特征,解析降水集中度与大气环流因子间的潜在相关关系,定量分析降水演变规律,以期为大型库区影响下的区域防洪减灾提供借鉴参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

将三峡大坝建成蓄水后退水最远端所形成的集水区设定为本文的研究区。三峡库区位于长江上游末端,地理坐标为东经106°36′～111°14′、北纬29°37′～31°39′,呈东西长、南北短的狭长流域形状,河道长约658 km,汇水面积约59 326 km2。库区地处大巴山褶皱带、川东褶皱带和川鄂湘黔隆起带三大构造单元交汇处，地形起伏剧烈，高程差的变化范围一般为1 000～1 500 m。库区地处中纬度，属亚热带季风气候区，受峡谷地形影响，具有冬暖春早、夏热秋迟、夏伏旱、秋雨多、湿度大以及云雾多等特征。库区内土地利用类型以耕地、阔叶落叶灌木林、草地为主。随着三峡大坝的建设，库区淹没线升高，库区内土地利用格局发生了变化，土地利用类型朝着多样化方向发展。库区首部位于三峡大坝坝址所在处,尾端至朱沱水文站[17],研究区范围如图1所示。

图1 研究区位置

1.2 数据来源

考虑到周边气象站点的降水量会影响到库区降水量插值的精度,本研究采用三峡库区及周边18个国家标准气象站1959年1月1日—2019年12月31日的日降水量数据进行分析。数据来源于中国气象局国家气象信息中心(http://data.cma.cn)。选取大气环流因子指数北太平洋涛动(North Pacific Oscillation,NPO)、太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)、北极涛动(Arctic Oscillation,AO)和南方涛动指数(Southern Oscillation Index,SOI)作为全球气候变化的指示因子。大气环流因子指数数据来源于NOAA物理科学实验室(NOAA Physical Sciences Laboratory,PSL)(https://psl.noaa.gov/)。

2 研究方法

2.1 降水集中度(PCI)

采用DE L等人改进的降水集中度PCI(Precipitation concentration)计算方法[18],描述三峡库区1959—2019年的降水集中特征。降水集中度的计算公式如下:

(1)

式中:n为每年的月份数;pi为站点第i个月(i=1,2,…,n)的降水量,mm。当PCI=8.3时,表明该站点降水量在每年12个月内均匀分布;当PCI=100时,表明该站点降水量集中在某一个月内。PCI值越大说明降水在年内越集中。

2.2 趋势分析方法

采用线性回归方程分析三峡库区1959—2019年的降水变化趋势,并采用肯德尔秩次法进行显著性检验。

线性回归方程为:

y=ax+b。

(2)

式中:x为季节或年降水量序列的序号;y为季节或年降水量;a和b分别为斜率和截距。当a>0时,表明降水时间序列呈上升趋势,反之呈下降趋势。

2.3 Mann-Kendall(M-K)突变检验法

采用M-K非参数突变检验法确定三峡库区的年际及4个季节的降水突变时间[12]，具体步骤如下。

第一步,构造秩序列Sk:

(3)

式中:Sk为第i时刻数值大于j时刻数值个数的累加数值;xij为第i时刻数值大于或小于等于j时刻数值时的取值，其中1≤j≤i;n为序列长度;k为i时刻数值大于j时刻数值的个数。

第二步,计算统计变量UFk:

(4)

E(Sk)=k(k+1)/4,

(5)

Var(Sk)=k(k-1)(2k+5)/72。

(6)

式(4)中UFk符合标准正态分布。对于显著水平α,若|UFk|>Uα/2,则表明序列存在明显的变化趋势。

第三步,根据UFk计算参数UBk:

(7)

第四步,绘制UFk、UBk、Uα/2曲线,通过分析UFk和UBk曲线在Uα/2界线范围内的交点(即±Uα/2,文中为±1.96)来判断突变点。

2.4 小波相干分析方法

小波相干分析法是一种将小波变换与交叉谱相结合的信号分析方法,可以检测两个时间序列在不同时频域中的相互关系,并分析其在时频域空间中的相位关系[18]。

(8)

(9)

(10)

小波相干变换(Wavelet Coherence,WTC)为平滑的交叉小波变换的绝对值的平方,其计算公式为:

(11)

S(W)=Sscale(Stime(Wn(s)))。

(12)

式中:S(·)为平滑运算符;Sscale表示沿小波尺度轴的平滑;Stime表示时间尺度平滑。

3 结果与分析

3.1 三峡库区降水在时间上的变化特征

采用线性回归方程、肯德尔秩次检验方法,分析三峡库区年降水量及各季节降水量时间尺度演变规律,探明库区蓄水前后的降水量变化趋势，结果如图2所示。图2中库区时间序列处理采用18个气象站点的平均值。

图2 三峡库区降水量随时间变化特征

由图2可知:①三峡库区蓄水前多年平均降水量为1 140.9 mm,年降水量呈不显著的上升趋势;蓄水后多年平均降水量为1 133.1 mm,年降水量的上升趋势较蓄水前的趋势有所增加;蓄水前后多年平均降水量的变化程度为-0.7%。②蓄水前,春季平均降水量为300.5 mm,春季降水量的年际变化呈不显著下降趋势;蓄水后,春季平均降水量为306.5 mm,春季降水量的年际变化呈不显著上升趋势;蓄水后春季降水量的变化程度为2.0%。③蓄水前,夏季平均降水量为494.7 mm,夏季降水量的年际变化呈不显著上升趋势;蓄水后,夏季平均降水量为480.7 mm,夏季降水量的年际变化呈不显著下降趋势;蓄水后夏季降水量的变化程度为2.8%。④蓄水前,秋季平均降水量为285.1 mm,秋季降水量的年际变化呈显著下降趋势;蓄水后,秋季平均降水量为290.5 mm,秋季降水量的年际变化呈不显著上升趋势;蓄水后秋季降水量的变化程度为1.9%。⑤蓄水前,冬季平均降水量为61.4 mm,冬季降水量的年际变化呈不显著上升趋势;蓄水后,冬季平均降水量为55.2 mm,冬季降水量的年际变化呈不显著下降趋势;蓄水后冬季降水量的变化程度为-10.1%。

采用M-K突变检验法对年降水时间序列进行突变检验,结果如图3所示。由图3可知:年降水量序列在1989年之后存在多个突变点(1991年、1995年、1998年、2007年和2013年);春季降水量序列在1980年之前存在多个突变点(1962年、1967年、1969年、1971年、1979年和2016年);夏季降水量序列在1960年和2018年发生突变;秋季降水量序列在1977年和1983年发生突变;冬季降水量在1988年之后存在多个突变点(1988年、2016年和2018年)。

图3 三峡库区降水量M-K突变检验

3.2 三峡库区降水在空间上的变化特征

采用ArcGIS软件绘制蓄水前后年降水量及各季节降水量的空间分布图,如图4所示。由图4可知:①年降水量在空间上由库首至库尾表现为“低—高—低”的变化特征。蓄水后,库首区域的年降水量较蓄水前的降低了约50 mm;库中区域的年降水量较蓄水前的降低了50～100 mm;库尾区域的年降水量较蓄水前的降低了约50 mm。②春季降水量在空间上的变化特征与年降水量在空间上的分布特征基本一致。蓄水后,库首区域春季降水量较蓄水前增加了约10～15 mm;库中区域的春季降水量较蓄水前的减小了10～20 mm;库尾区域的春季降水量较蓄水前的降低了约50 mm。③夏季降水量在空间上的变化特征与年降水量的空间分布特征基本一致。蓄水后,库首区域夏季降水量与蓄水前的基本一致;库中区域夏季降水量较蓄水前的减小了20～40 mm;库尾区域夏季降水量较蓄水前的降低了10～20 mm。④秋季降水量在空间上的变化特征与年降水量的空间分布特征基本一致。蓄水后,库首区域秋季降水量较蓄水前的降低了10～25 mm;库中区域秋季降水量较蓄水前的增加了10～20 mm;库尾区域秋季降水量较蓄水前的增加了5～30 mm。⑤冬季降水量在空间上的变化特征与年降水量的空间分布特征基本一致。蓄水后,库首区域冬季降水量较蓄水前的降低了5～25 mm;库中区域冬季降水量较蓄水前的降低了5～10 mm;库尾区域冬季降水量较蓄水前的降低了0～5 mm。

图4 三峡库区降水量空间分布(单位：mm)

3.3 三峡库区降水集中度的时空变化特征

利用前述的降水集中度计算公式,求得1959—2019年三峡库区的逐年PCI序列,并通过线性趋势分析方法分析三峡水库蓄水前后PCI的变化趋势,其结果如图5所示,图5中直线的含义同图2。由图5可以看出：蓄水前的PCI均值为13.8；蓄水后的PCI均值有小幅提升,为14.0。这可能是由于：水库蓄水后形成的人工湖泊改变了局地气候,使得降水集中度发生改变。

图5 三峡库区蓄水前后PCI变化趋势

1959—2019年研究区18个站点的多年平均PCI及其变化趋势如图6所示。从图6中可以看出：①三峡库区各站点的多年平均PCI在空间分布上呈现从南至北逐渐递增的变化趋势,其变化范围为13.1～16.8。其中,利川站的多年平均PCI最小,万源站的多年平均PCI最大。②库首及库中区域内站点的PCI呈上升趋势,库尾区域内大部分站点的PCI呈下降趋势;尽管库首及库中区域内站点的PCI变化趋势与库尾区域内站点的相反,但相关的变化率很小,且未通过显著性检验;仅綦江站的PCI呈现显著的下降趋势,且通过90%水平下的显著性检验。

图6 三峡库区PCI空间分布及趋势检验

3.4 降水集中度与大气环流因子相互关系

当前,有关降水与大气环流指数的潜在响应关系的研究已十分广泛,已有研究[19]表明大气环流影响着气候变化,其对降水的影响不容忽视。但由于气候系统演变存在高度的复杂性,不同地区的气候特征与大气环流指数间的潜在影响存在不同程度的差异[19]。因此,选用交叉小波变换来探究降水集中度与大气环流因子间的潜在关系。其中,小波相干变换WTC用于揭示降水集中度序列和大气环流因子序列间时频中低频的相互关系，交叉小波变换XWT用于揭示降水集中度序列和大气环流因子序列间时频中高频的相互关系及共有周期的强度。其结果分别如图7和图8所示。

图7 PCI与大气环流因子的小波相干图

图8 PCI与大气环流因子的交叉小波变换图

从图7中可以看出:①PCI与南方涛动指数SOI的小波相干图谱在1988—1998年间存在一个2～4年时间尺度的显著相关关系;②PCI与北极涛动AO在1970—1990年、2008—2010年分别存在8～10年和5年时间尺度的显著相关关系;③PCI与太平洋年代际振荡PDO在1986—1996年间存在8～10年时间尺度的显著相关关系;④PCI与北太平洋涛动NPO在2005—2010年、1970—2005年分别存在1～3年和8～12年时间尺度的显著相关关系。

从图8中可以看出:①PCI与SOI交叉小波变换存在2～3年和3～4年的负相位共振周期(通过标准谱检验),以及9～14年的同相位共振周期。②PCI与AO交叉小波变换存在1～2年的负相位共振周期和8～10年的同相位共振周期,且均通过标准谱检验。③PCI与PDO交叉小波变换存在1年和8～12年的负相位共振周期,位相方向向左,PCI与PDO在此域内有相对滞后性。④PCI与NPO交叉小波变换存在0～2年和3～4年的负相位共振周期,以及1～3年和8～10年的同相位共振周期,且均通过标准谱检验。

4 讨论与结论

4.1 讨论

1)本文分析了三峡库区降水量的时空变化规律,研究发现蓄水前后各季节降水的变化趋势均发生改变，降水集中度也发生了变化。这可能是由于水库反季节调控所引起的。武慧铃等[20]对三峡库区蓄水前后年降水量的变化特征进行分析得出，蓄水前年降水量呈不显著下降趋势,蓄水后年降水量呈不显著上升趋势;赵子皓等[21]对三峡库区万州站1951—2016年的降水特征进行分析发现，蓄水后降水量有所减少;王文鹏等[22]研究发现三峡水库蓄水后,上游流域短历时降水集中出现的次数增加。本文研究得出,蓄水后库区降水从年尺度到季节尺度到场次降雨均发生了一定程度的改变,其与部分研究结论基本一致。

2)本文采用统计分析方法得出蓄水后降水集中程度较蓄水前的有所增加,并探讨了其与大气环流指数间的潜在联系。通过对降水和4项大气环流因子的分析发现，PCI与多种大气环流因子有显著性关系，但在不同时间尺度上的显著性差异明显。气象学中，在降水、温度与大气环流指数的影响分析方面已经取得了众多成果,但由于气候系统具有高度复杂性,使得大气环流指数对不同地区的气候影响存在一定的差异性。龚道溢和王绍武[23]指出大气环流指数AO对中国南方大部分地区的冬季降水变化有很强的影响。HAO W L等[24]通过研究得出大气环流指数SOI是长江中下游强降水日数(R20)的重要预测指标。这与本文的研究结论基本一致。

3)随着人类活动扰动变得更加剧烈,其也会对降水集中度产生影响。JIANG P等[25]发现降水集中度特征与中国城市发展水平呈显著正相关关系。此外,SANG Y F等[26]的研究发现,受城市化的影响,长江下游20～50 mm降水天数明显增加。城市化高的区域/流域的降水会更加集中,且降水量也会更大；但目前来看,人类活动对降水集中度的空间分布格局、变化趋势和强度的内部影响机制方面的研究较少。本文仅基于统计方法分析了三峡库区蓄水前后的降水变化特征,未考虑人类活动扰动对区域气候的影响。在未来的研究中,将重点从数值模拟角度出发去解析区域气候的改变,定量分离全球气候变化和人类活动对区域气候的影响。

4.2 结论

通过分析近60年来三峡库区蓄水前后的降水时空变化特征和降水集中度的变化情况,得到以下结论:

1)时间上,三峡库区蓄水前的年、夏季和冬季的降水量变化均呈不显著的上升趋势,春季和秋季的降水量变化均呈不显著下降趋势,且秋季的下降趋势更明显;蓄水后,年、春季和秋季的降水量变化均呈不显著的上升趋势,夏季和冬季的降水量变化均呈不显著的下降趋势。空间分布上,年降水量与各季节降水量的空间分布特征从库首至库尾均呈现“低—高—低”的变化趋势。

2)时间上,蓄水前三峡库区PCI呈不显著的上升趋势，蓄水后的呈不显著的下降趋势；蓄水后的PCI值较蓄水前的有小幅提升，蓄水前后的PCI均值分别为13.8和14.0；空间分布上,三峡库区的PCI值从南向北呈递增趋势。

3)通过交叉小波变换和小波相干变换方法得出，三峡库区降水集中度与大气环流因子(SOI、AO、PDO、NPO)间存在多种共振周期,不同时域中的相关性不同,且大气环流指数是影响三峡库区PCI变化的重要因素之一。