安徽省江淮地区1980—2018年降水量时空分布变化分析

李奕杉，胡 苗，贺玉静，施竹遥

(四川农业大学水利水电学院，四川 雅安 625000)

随着全球气候变暖的趋向日渐明显，区域降水量也在时间和空间分布上发生变化，降水时空变化能够反映地区与生态环境的变动，对人类的生活生产具有重要意义[2-3]。分析某指定区域的降水量变化特征，可以为该区域水资源利用，农业结构调整和社会经济发展提供重要依据[4-5]。目前，国内外已有多数专家学者对区域降水变化进行研究。苏万磊利用Mann-Kendall法对秦皇岛市多时间尺度进行分析，结果表明秦皇岛市季平均降水量差异大[6]。梅伟等人采用的方法为线性趋势法以及Mann-Kendall法等，得出长江中下游地区在1951—2001年的51年的总体降水量呈现微弱的正趋势的结论[7]。那音太等用蒙古高原气象站的月降水量数据，研究了该地区降水特征及其时空变化规律[8]。蔡宜晴等人对长江源取降水量变化进行多维度研究，表明长江源区内各站点年降水量增加趋势空间变异性较大等结论[9]。

安徽地处我国东部季风带,又是南北气候转换地区,有着明显的过渡性天气特点[10]。虽然安徽自然资源比较丰富,但由于自然资源的空间分配并不平衡,降水量在年际和年内方面的分配差距较大,洪水和旱灾仍频频出现,且农作物生产力稳定性较差[11-12]。而长江和淮河则把安徽分割为淮北、江淮和江南地区,其中,江淮地区地处降雨量丰沛的南方与干旱少雨的北方的过渡带，降水量的年际和年内变化差异大，且影响因素复杂[13]。本文采用世界气象组织推荐的非参数趋势检验Mann-Kendall法对降水量时间变化趋势以及特征突变进行检验[14-17]，并结合软件Arc GIS进行该地区空间降水插值分析[18-19]，着重探究1980—2018年安徽省江淮地区降水量年际、年内及空间变化特征，对该地区合理利用水资源、旱涝灾害的预测和管理、生态环境的治理、经济可持续发展等提供一定的科学借鉴。

1 资料和方法

1.1 资料来源

本文基于安徽江淮地区霍山、桐城、六安、合肥、今巢湖、寿县、滁州、定远号、滁州等9个气象站点(如图1所示)的降水量，分别以年、季节划分角度对该区域1980—2018年的平均降水量时间周期以及分布特点展开研究。文中使用的9个站的降水量数据资料均来自中国气象数据网(http://data.cma.cn)。

图1 安徽省江淮地区气象站点分布示意

1.2 研究方法

本文使用Mann-Kendall检验法的序列检验，确定安徽省江淮地区1980—2018年年际和季节降水量的趋势和突变情况。具体计算步骤如下。

1.2.1趋势检验

对于时间序列数据x1、x2、…、xn是n个独立的、随机分布的样本，Mann-Kendall趋势检验统计量S为:

(1)

其中，sgn()为符号函数；xj表示时间序列的第j个数据值，当大于、等于或小于时，sgn(xj-xi)分别为1、0或-1。当n≥10时，统计量s近似服从正态分布，其期望为0，方差为下式：

(2)

标准化统计量按照下式计算：

(3)

在趋势检验中，若统计变量Zc>0时，序列存在上升趋势，若Zc<0时，则说明序列存在下降趋势。在置信水平α上，当|Zc|≥1.28、1.64、2.32时，表明序列分别通过了信度为90%、95%、99%显著性检验。本文趋势性检验选用信度为90%。

1.2.2突变检验

对于时间序列中的数据x1、x2、…、xn是n个独立且随机分布的样本，构建秩序列，如下式:

(4)

Sk表示第i样本xj-xi(1≤j≤i)的累计数，在时间序列随机样本独立的假定下，Sk的均值和方差分别为公式(5)(6)：

(5)

(6)

将Sk进行标准化,如下式：

(7)

其中，UF1是标准正态分布，假如UFk>0，则序列呈上升趋势；若UFk<0，则序列呈下降趋势。超过临界值的部分，则表明上升或下降的趋势显著。当给定显著性水平α，对于显著水平α=0.05，其临界值μ0.05=±1.96，若|UFk|>μα，则表明序列存在显著变化趋势。将时间序列逆序xn、…、x2、x1重复上述计算过程，则逆序列的UBk=-UFk，UB1=0。分析绘出UBk和UFk曲线,如果UFk和UBk这两条曲线有交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的值为出现突变的时间。本文突变检验选用显著水平α=0.05。

克里金插值法是通过利用站点的原始数据以及有关变异函数的特点，达到使已知站点外其他地区的区域化变量能够进行线性无偏最优估计的目的，从而减少了变量的突变情况[20]。在空间分布的研究上表现出随机性、结构性以及空间相关性等特点。运用Arc GIS中的克里金插值法，研究安徽省江淮地区霍山、桐城、六安、合肥、巢湖、寿县、滁州、定远、蚌埠9个气象站点降水量的分布变化。

2 分析

2.1 降水量时间变化

2.1.1降水量变化特征

2.1.1.1年际变化特征

安徽省江淮地区1980—2018年的年均降水量为1 124.8 mm，降水倾向率为6.001 mm/10 a，呈上升趋势。在39 a的观测中，降水量最大为1 709.2 mm，最小为734.3 mm，分别出现在1991年和2001年，最大降水量与最小降水量差值为974.9 mm。根据该区域年均降水量变化的五年滑动平均线可以得出：1984—1995年年均降水量波动幅度较小，1996—2004年年均降水量波动较大且呈缓慢下降趋势，2005—2014年年均降水量波动幅度较小，2015年后年平均降水量呈上升趋势(见图2)。

图2 安徽省江淮地区年际降水量变化特征示意

2.1.1.2季节变化特征

安徽省江淮地区1980—2018年的降水量在春夏冬3季呈上升趋势，降水增加倾向率分别为9.442 mm/10 a、2.786 mm/10 a以及9.870 mm/10 a，秋季呈下降趋势，降水减少倾向率为1.507 mm/10 a。春季最大、最小降水量为452.4 mm、108.8 mm，最大振幅为343.6 mm，降水量整体波动变化小，1985—1992年呈缓慢上升，1993年之后较平稳。夏季最大、最小降水量为1 032.7 mm、268.2 mm，最大振幅为764.5 mm，该季降水量大，在1992—1997年有缓慢下降趋势，整体呈小幅波动。秋季最大、最小降水量分别为465.1 mm、57.1 mm，最大振幅为408 mm，该季降水量在1985—1991年波动变化较大且呈下降趋势，其余年份呈窄幅波动。冬季最大、最小降水量为236.2 mm、34.9 mm，最大振幅为201.3 mm，该季降水量整体波动幅度较大，在1985—1994、2001—2005年呈上升趋势，在1994—2000、2006—2018年呈下降趋势(见图3)。

春

2.1.2降水量趋势分析

在信度90%下，利用Mann-Kendall趋势检验法得出该地各季降水量变化趋势值β以及趋势显著性Z(见表1)。由表1可知，季节降水量分布不均、差异较大：夏季(6—8月)降水量最多，占全年降水量的47.0%；春秋两季的降水量相差较小，分别占比22.1%、19.3%；冬季降水量最少，占比10.6%。秋季趋势显著性为-0.069 91，降水量呈下降趋势；春夏冬3季以及全年趋势显著性分别为0.326 229、0.535 948、1.3748 22*以及0.116 51，降水量皆呈上升趋势，结果与上述变化特征一致。春夏两季和全年β值为-0.447 77 mm/a、-7.121 29 mm/a、-3.964 43 mm/a，趋势变化较小，而秋、冬季β值为6.355 671 mm/a、2.799 59 mm/a，趋势变化明显。

表1 安徽省江淮地区各季降水量统计特征值 mm

2.1.3降水量突变分析

2.1.3.1年际突变分析

在置信水平0.05的基础上，根据Mann-Kendall法对安徽省江淮地区1980—2018年年际降水进行显著检验(见图4)。该区域年均降水量变化呈波动状态，但未出现显著变化。由UFK和UBK变化趋势可知，该区域年均降水量的突变发生在1983年、1986年、1987年、1988年、2016年以及2017年，其中1983年、1987年、2016年3个突变点表示年均降水量逐年减少，1986年、1988年、2017年3个突变点表示年均降水量逐年增加，所有突变点均在置信区间内。

图4 安徽省江淮地区年际降水量突变分析示意

2.1.3.2季节突变分析

如图5所示，春季降水量突变点出现在1986年、1989年、2006年、2010年、2011年，突变点均在置信区间内，在1989年突变之后呈上升趋势，至1991年、1993年增加达到显著水平。夏季降水量在1996—2005年之间存在多个突变点，该时段降水变化波动频繁，但整体呈小幅度波动状变化，除1993年达到显著水平，其余年份均未达到显著变化。秋季降水量在2005—2009年之间存在多个突变点，该时段内降水变化波动频繁，但均未出现显著变化。冬季降水量在1982年、1987年、2019年发生突变，在1985年增加趋势达到显著水平。

春

2.2 降水量空间变化

由图6可知，降水量最大和最小的站点分别为霍山(1 400.7 mm)和蚌埠(936.5 mm)，两地相差464.2 mm，地区年降水量分布不均匀且地域差异性大。东北方向降水量少，包含蚌埠、寿县、定远3个站点，降水量范围在936.5～1 029.3 mm，西南方向降水量多，降水量范围在1 307.9～1 400.7 mm，由西南至东北降水量逐渐减少，呈梯度变化。

图6 安徽省江淮地区年降水量空间分布示意

图7为安徽省江淮地区各站点季节降水量趋势示意，由图7可知，春季最大和最小降水量的站点分别为桐城363.8 mm和蚌埠191.2 mm，两站点相差172.6 mm；夏季最大和最小降水量的站点分别为霍山625.9 mm和寿县465.1 mm，两站点相160.8 mm；秋季最大和最小降水量的站点分别为霍山275.6 mm和定远184.8 mm，两站点相差90.8 mm；冬季最大和最小降水量的站点分别为霍山164.2 mm和寿县83.4 mm，两站点相差80.8 mm。其中，各站点春夏两季降水量差距明显，秋季和冬季降水量差距较小，各季节降水量均表现为由西南至东北逐渐递减。

图7 安徽省江淮地区各站点季节降水量趋势示意

3 结语

通过本次研究，得出以下结论：

1) 该地区降水量在1980—2018年的年际变化较大，降水量总体以6.001 mm/10 a的变化率增加。

2) 春、夏、冬3季呈上升趋势，秋季呈下降趋势；春、夏、秋3季降水量整体呈小幅波动，趋势变化不显著，冬季降水量整体波动较大，趋势变化显著；降水量季节分布不均匀，夏季降水量大，且在全年降水量中占比最大，应在夏季加强防洪措施，避免因持续降水造成水涝灾害。

3) 年降水量、季节降水量在空间分布特征上均呈现为由西南至东北逐渐减少，呈梯度变化。应考虑该区域西南地区和东北地区的水源调蓄，提高降水的有效利用，且应重点加强西南地区的水利和防汛基础工程建设，避免季节性降水差异造成洪涝灾害。

综合分析，9个站点不同时间尺度范围内降水的时空变化，有利于对水资源的合理配置与利用，同时给该省防范与应对自然气候灾害提供了一定的理论依据。