近40年增暖背景下岷江流域降水异常变化

张雪芹，徐晓明，2，李 想，2

（1.中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室，北京 100101；2.中国科学院大学，北京 100049）

引言

全球变暖及其影响已成各界关注的热点问题。政府间气候变化专门委员会（IPCC）于2021年8月9日最新发布的第6次评估报告（AR6，https：//www.ipcc.ch/assessment-report/ar6/）指出：工业革命以来，人类活动已导致全球平均气温升高约1.1℃，且未来20年将达到或超过1.5℃。持续升温加剧了全球水循环，降水模式发生改变，永久冻土融化，冰川和冰盖消融。同时，强降水、极端干旱、高温热浪等一系列极端事件频发，并引发森林野火、山洪、滑坡、泥石流等一系列灾害。就山地系统而言，其气候变化尤为显著。过去40年，山区气温上升幅度是全球平均水平的3倍［1］；且山区变暖随海拔升高而增强［1-2］，这使得山地生态系统［3-4］、冰冻圈系统［5］、水文系统［6］变化速率加大。

全球变暖背景下的极端降水变化及其空间差异性是气候变化研究的焦点之一。从全球尺度看，极端降水事件强度加大［7］、频率增加［8-9］，且未来极端降水将进一步增多增强［7，10］。从区域尺度看，极端降水空间异质性大［11-12］。观测数据分析表明：近几十年，我国东北、东南、西北和西藏大部分地区年降水量增多，且极端降水频次升高［13-15］；极端降水事件开始时间显著提前，结束时间显著推迟［16］；华东、华南、华中和西南部分地区的极端降水强度明显增大［17］。部分山区则表现出降水时间分布更为集中的特征。具体讲，年降水量虽无明显变化，但夏季降水增多、冬季降水减少；降雨日数变化不显著，但极端降水日数显著增多［18］。

岷江流域位于青藏高原东南部和四川盆地西部的过渡带，天然落差巨大。特别是，岷江上游（都江堰以上）、中游（都江堰—乐山）地处我国西部地质、地貌、气候的陡变带，地震活动强烈，山洪、滑坡、泥石流等山地灾害频繁发生，为山地灾害高度风险区［19-20］。气候变暖背景下，极端天气频发增大了山地灾害暴发频率，尤其是巨灾和群发性灾害发生概率增大［21-23］。而强降雨不仅扩大了山地灾害链的影响范围，更加快了山地灾害演化进程［24］。为此，利用岷江流域及其周边地面气象站点日值观测数据，分析了1979-2018年增暖背景下流域年、季降水量时空变化以及极端降水的趋势与突变特征，并结合降水异常年份和旱涝急转出现频次的检测，讨论了岷江流域降水异常与西南涡活动的关联，及其对山地灾害的影响，以期为岷江流域山地灾害风险评估与防控提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 数据来源

岷江流域地形复杂，尤其是流域上游为典型的高山峡谷区，气象站点稀少且分布不均（图1）。因此，本研究基于ANUSPLIN空间插值软件，充分利用岷江流域内32个及周边15个气象站点的气温和降水量日值数据，获取了足够精确的研究区内气温、降水空间分布及变化格点数据。同时，我们分析了流域内32个气象站点的极端降水指数变化趋势和突变特征。岷江流域边界数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心（www.ncdc.ac.cn）；气象数据来源于中国气象数据共享网（http：//data.cma.cn）。其中，流域内气象站点的平均海拔高度为772.3 m，超过1 000 m的6个站点为：宝兴1 009.7 m、汶川1 369.0 m、茂县1 590.1 m、理县1 896.7 m、黑水2 400.1 m和松潘2 850.7 m。

图1 岷江流域及其周边气象站点分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in the Minjiang River Basin and its surrounding areas

1.2 方法

1.2.1 ANUSPLIN空间插值

常用的空间插值方法包括：克里金方法、反距离加权法、多元线性回归法等。它们多适用于站点密度大、地势平坦地区，而在复杂地形区域往往插值效果不理想［25］。Hutchinson基于薄盘样条理论，开发了专门针对气候数据的空间插值软件ANUSPLIN（https：//fennerschool.anu.edu.au/research/products/anusplin）。它在普通薄盘插值的基础上，充分考虑海拔、距离海岸线距离等因素对气候要素的影响，引入了多个线性协变量子模型。ANUSPLIN不仅能进行多个表面的空间插值，特别适用于长时间序列的气象数据［26］，而且它在复杂地形地区的插值精度明显优于常规插值方法［27-28］。因此，ANUSPLIN在气候数据空间插值上得到广泛应用［29-31］。基于ANUSPLIN软件，本研究考虑了海拔、距离海岸线距离对岷江流域气温、降水空间分布的影响，采用薄盘光滑样条法，设计了9组空间插值方案（表1）对岷江流域的气温和降水数据进行了空间插值。通过调整样条次数、自变量和因变量转换方式、光滑参数等，对比ANUSPLIN日志文件提供的误差参数，获取适用于岷江流域气温和降水空间插值最优模型，以尽可能提高气候数据在资料稀缺的高山峡谷区的插值精度。本文岷江流域气温空间插值的最优模型为：以经度、纬度为独立变量，以海拔高度为协变量的3次样条函数；岷江流域降水量空间插值的最优模型为：以经度、纬度、海拔高度为独立变量，

表1 ANUSPLIN空间插值方案Table 1 Schemes of spatial interpolation based on ANUSPLIN

距离海岸线距离为协变量，因变量进行对数转换的3次样条函数。

1.2.2 流域气候要素代表序列构建及波动性分析

参考Jones等［32］建立全球和各地区气温变化时间序列的方法，构建了1979-2018年岷江流域气温和降水量年变化代表序列。方法如下：

将岷江流域某年（或某季）某气侯要素（气温、降水）距平（V）定义为：

式中：N为流域内气象站点个数；ai为第i个气象站点该年（或某季）气侯要素距平（以1981-2010年为标准期）；θi为第i个气象站点的纬度。

采用变异系数（CV）分析1979-2018年岷江流域气候要素（V）代表序列的波动性，计算方法如下：

式中：SV、aV分别为1979-2018年岷江流域气候要素的标准差和均值。需要注意的是，变异系数在均值为0时无意义；当均值接近于0时，可信度较低，需舍去。

1.2.3 气候要素相对变化率计算

由于气候背景值不同，相同的气候倾向率对不同区域的意义不同。因此，本研究采用更能反映气候要素变化状态的相对变化率来分析岷江流域气候变化特征。具体方法如下［33］：

式中：RCV为相对变化率；TV和aV分别为气候要素在n年里的年气候倾向率和平均值。

1.2.4 极端降水指数

采用WMO气候变化检测和指标专家组（ETCCDMI）［34］提出的27个极端气候指数中的11个极端降水指数（http：//etccdi.pacificclimate.org/list_27_indices.shtml），分析岷江流域极端降水变化及突变特征（表2）。

表2 极端降水指数Table 2 Indices for precipitation extremes

为便于分析讨论，将上述11个极端降水指数划分为两类：极端降水强度指数和极端降水量指数。其中，极端降水强度指单位时间或某短时间段内的降水量。因此，本文将最大1日降水量、最大5日降水量和平均日降水强度等3个指数划为极端降水强度指数。极端降水量指数则指某一时间段内超过某一极端降水阈值的降水量之和（强降水量、极强降水量和年降水量）；或是达到某一极端降水阈值的天数总和（中雨以上日数、大雨以上日数、暴雨以上日数、持续干期和持续湿期）。需要说明的是，在后续讨论中，如果持续干期（CDD）的气候倾向率为正值，表明气候有变干趋势，因此将其划为极端降水减少类型；反之亦然。

1.2.5 其他统计方法

通过线性趋势、t检验［33］等方法分析各站点年、季变化趋势及其显著性；采用M-K检验［35］和滑动t检验［36］综合判断气温、降水量和极端降水指数是否发生突变；利用Pearson相关系数［37］分析西南涡，尤其是九龙涡频数与岷江流域年、季降水量以及11个极端降水指数的关联。

本文利用年降水量距平与标准差比值检测代表站点降水异常年份，具体方法如下：上述比值大于等于1且小于2（大于-2且小于等于-1）即认为该年为降水异常偏高（偏低）年份，大于等于2（小于等于-2）即为典型异常偏高（偏低）年份。

本文旱涝急转特指相邻两年间年降水量（典型）异常偏低和（典型）异常偏高的转换。

2 分析结果

2.1 流域增暖背景

1979-2018年，岷江流域多年平均气温为9.1℃；气温上升趋势显著（0.40℃/10 a），且通过了0.05的显著性水平检验（图2（a））；气温变化波动大，年均温变异系数为6.4%，距平气温值最低、最高年份分别为1984年（-1.0℃）、2007年（1.0℃）；1979-1997年，流域气温主要为负距平，之后则基本为正距平所主导。结合M-K检验可判断，1979-2018年流域气温在1996年发生了突变（图2（b））。同期，四季平均气温亦呈显著升高趋势（图2（c）～（f））。其中，春季升温幅度最大（0.50℃/10 a），夏季最小（0.34℃/10 a）。各季气温长期变化波动大，春、夏、秋季气温变异系数分别为7.9%、3.7%、7.2%。可见春季气温波动最大，秋季次之，夏季最小。此外，由于冬季平均气温距平接近于0，其变异系数可信度低，故此处略去不议。

图2 1979-2018年岷江流域年、季气温变化及年平均气温M-K检验Fig.2 Trends of annual and seasonal temperature in the Minjiang River Basin and M-K test of the annual temperature from 1979 to 2018

1979-2018年，岷江流域年、季平均气温呈普遍升高趋势，但升温幅度区域差异显著。流域上游（都江堰以上）年、季平均气温相对变化率高于中下游地区（都江堰-宜宾），而中下游东部地区的增温幅度又大于西部（图3、图4）。就流域显著升温区域面积而言，秋季最大，春、夏季次之，冬季最小（图4）。春、夏、秋季平均气温相对变化率和年平均气温相对变化率空间分布较为一致，即上游大、下游小；且上游山谷升温幅度小于山顶及其周边区域（图4（a）～（c））。冬季山谷气温相对变化率则大于山顶（图4（d））。春季山顶地区的剧烈增暖加速冰川消融，促进了滑坡、泥石流等山地灾害的爆发。

图3 1979-2018年岷江流域年平均气温相对变化率Fig.3 Relative change rates of annual temperature in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

图4 1979-2018年岷江流域季节平均气温相对变化率Fig.4 Relative change rates of seasonal temperature in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

2.2 流域年、季降水量时空变化

2.2.1 年、季降水量均值

近40年，岷江流域年降水量分布范围为468.8～1 575.7 mm，降水高值中心位于流域西南部雅安市的天全县（1 575.7 mm）、名山区（1 425.9 mm）和乐山市的洪雅县（1 387.9 mm）；流域上游左岸茂县（468.8 mm）、汶川（503.7 mm）两站点降水最少（图5）。就季节而言，岷江流域降水主要集中在夏季（图6（a）～（d）），降水量为223.1～829.7 mm不等，占全年比例的41.6%～61.2%。32个站点中，除茂县、汶川、黑水、松潘和理县等5个高山站点（平均海拔高度为2 021.3 m）外，其他站点夏季降水对全年降水的贡献率都超过了50%。各季降水量空间分布与年降水量类似，上游表现为西多东少，中下游则中间多、东西两侧少。

图5 1979-2018年岷江流域年降水量空间分布Fig.5 Annual precipitation in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

图6 1979-2018年岷江流域季节降水量空间分布Fig.6 Seasonal precipitation in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

2.2.2 年、季降水量时间变化

1979-2018年，岷江流域多年平均降水量为1 083.4 mm；降水距平最低、最高年份分别为1986年（-77.2 mm）、2016年（115.0 mm）；岷江流域年降水量增加显著，通过了0.05的显著性水平检验，增幅高达21.99 mm/10 a（图7（a））；1979-1995年，岷江流域年降水量主要为负距平，之后则主要为正距平。结合M-K检验可判断，降水量在1996年发生突变，降水增多（图7（b））。同期，4季降水量亦显著增加（图7（c）-（f））：夏季降水量增幅最大（7.94 mm/10 a），秋季次之（5.56 mm/10 a），冬季最小（3.01 mm/10 a）；与各季气温变化波动相比，降水量变化波动更大。四季变异系数分别为15.9%、14.6%、17.6%和25.1%，可见冬季降水波动最大，秋季次之，夏季最小。

图7 1979-2018年岷江流域年、季降水量变化及年降水量M-K检验Fig.7 Trends of annual and seasonal precipitation in the Minjiang River Basin and M-K test of the annual precipitation from 1979 to 2018

2.2.3 年、季降水量空间变化

1979-2018年，岷江流域年、季降水量变化区域差异显著（图8、图9）。流域年降水量自北向南呈“增多-减少”交替出现。流域上游和中游西部高山地区整体表现为年降水量增多，而流域东南部盆地区域则呈减少趋势。其中，上游牟尼沟东部、中游宝兴河和天全河子流域年降水量相对变化率最大，下游青衣江下游、青神县周边为年降水量减少幅度最大区域。

图8 1979-2018年岷江流域年降水量相对变化率Fig.8 Relative change rates of annual precipitation in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

各季降水量相对变化率差异显著（图9（b）～（e））。其中，春季除流域下游东部降水减少外，其它绝大部分区域降水量增加，特别是上游西北部增加趋势显著。春季降水相对变化率自东向西递增，降水相对变化率增加最高区域超过30%。夏季降水量以减少趋势为主，其中，上游黑水河子流域和下游乐山市周边减少幅度最大。秋季除青衣江子流域降水减少外，其他区域降水增加，其中宜宾市周边降水增幅最大。冬季流域绝大部分区域降水减少。

图9 1979-2018年岷江流域季节降水量相对变化率Fig.9 Relative change rates of seasonal precipitation in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

2.3 流域极端降水变化

2.3.1 极端降水指数变化趋势

1979-2018年，岷江流域中下游成都平原南部，较多站点呈现出极端降水量减少、极端降水强度减弱趋势（图10）。其中，蒲江和洪雅的极端降水量显著减少，具体表现为中雨以上日数、强降水量或极强降水量显著减少；新津、邛崃、彭山和青神4站极端降水强度显著减弱，最大1日降水量或最大5日降水量呈减少趋势，且通过了0.05显著性水平检验；而龙泉驿、丹棱、夹江和井研均表现为极端降水量减少、极端降水强度减弱趋势。

部分高山站点则表现为极端降水量增多、极端降水强度增强趋势（图10）。流域海拔最高的站点松潘位于松潘高原，其平均日降水强度显著增大、大雨以上日数和强降水量显著增多；而在岷江流域下游，位于大凉山西北侧的马边中雨以上日数显著增多。

图10 1979-2018年岷江流域32个气象站点极端降水指数变化趋势Fig.10 Trends of indices for precipitation extremes at 32 meteorological stations in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

2.3.2 极端降水指数突变特征

1979-2018年，除理县站外，岷江流域上游其他4个站点的极端降水指数突变特征均为极端降水强度增强或极端降水量增多（以下分别简称为“增强”、“增多”）；中下游除崇州、龙泉驿、芦山和马边外，其他23个气象站点均表现为极端降水强度减弱或极端降水量减少（以下分别简称为“减弱”、“减少”）（图11）。极端降水突变增多或增强的站点（松潘、黑水、茂县、汶川、崇州、龙泉驿、芦山和马边）的平均海拔高度为1 314.2 m；而向极端降水突变减少、减弱方向突变的气象站点平均海拔高度为667.4 m。

图11 1979-2018年岷江流域32个气象站点极端降水指数突变特征Fig.11 Abrupt changes in the indices for precipitation extremes of 32 meteorological stations in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

极端降水突变“增多”和“增强”往往相伴出现，“减少”和“减弱”亦然。但过去40年，天全和邛崃降水突变却表现“异常”。天全站作为岷江流域年平均降水量的高值中心，其极端降水量突变减少，但极端降水强度增强。具体表现为：大雨以上日数、持续湿期、强降水量、极强降水量和年总降水量均于1992年和2005年前后两次突变减小；而日降水强度则在1998年突变增强。邛崃则是极端降水强度减弱而极端降水量增多：其最大5日降水量于1988年突变减少；持续湿期在1984年突变增长；暴雨以上日数在1995年和2006年突变增多；极强降水量则在1983年和2007年突变增多。

2.3.3 年降水量异常特征

1979-2018年，岷江流域内32个气象站点共出现392次年降水量异常，平均每年有30%的气象站点年降水量（典型）异常偏高（偏低）。其中，年降水量典型异常偏低年份出现14次（4%），异常偏低年份182次（46%），异常偏高年份164次（42%），典型异常偏高年份32次（8%）。近20年（1999-2018年），流域年降水量典型异常偏低、典型异常偏高年份出现频次较前20年（1979-1998年）显著增多（表3），为前20年的近2倍。

表3 1979-2018年岷江流域内32个气象站点降水异常年份和旱涝急转出现频次Table 3 Frequency of drought-flood shift and abnormal annual precipitation at 32 meteorological stations in the Minjiang River Basin from 1979 to 2018

相较于前20年，近20年岷江流域旱涝急转总发生频次没有发生显著改变，但旱涝急转的方向发生了明显改变。此处旱涝急转指相邻两年，降水（典型）异常偏低年与降水（典型）异常偏高年的转变。1979-2018年，流域32个气象站点中，有19个气象站点由降水（典型）异常偏低年转为降水（典型）异常偏高年（即：由旱转涝）23次；有19个气象站点由降水（典型）异常偏高年转为（典型）异常偏低年（即：由涝转旱）25次（表3）。但是，1979-1998年，涝转旱频次更多（17次，占总频次的70.8%）；1999-2018年，则以旱转涝为主（16次，占总频次的66.7%）。

3 讨论

3.1 岷江流域降水异常与西南涡活动的关联

西南低涡是造成我国西南地区强降水的重要天气系统［38-40］。根据源地可将西南低涡分为小金涡、九龙涡、盆地涡3类。其中，小金涡发生频次最少，且其生命史多低于24 h，较难产生强降水；盆地涡位于104.5°E以东区域，在岷江流域范围之外；九龙涡发生频次最多，移除源地个数也最多，其平均造成的降水量亦最大［41］。慕丹等［42］提出的九龙涡范围（99°～104°E，26°～32°N），包含了岷江流域大部分区域。因此，本研究参考慕丹等统计的1986-2015年九龙涡频数资料［42］，将其与同时段岷江流域32个气象站点的年、季降水量以及11个极端降水指数进行了相关分析，以探究岷江流域（极端）降水和九龙涡频数的关联。

从区域平均来看，九龙涡频数和岷江流域春季降水量显著正相关，通过了0.01显著性检验；九龙涡频数和岷江流域年降水量，夏、秋、冬季降水量无显著相关关系。从站点分析发现，流域中上游大部分站点的春季降水量和九龙涡频数正相关，眉山以南站点则均呈负相关（图12（a））。除最大1日降水量和持续湿期，其他9个极端降水指数和九龙涡频数正相关的气象站点数均达一半以上。其中，最具代表性的极端降水指数为大雨以上日数，除崇州、温江、天全、荥经、夹江、井研和马边站外，其他25个气象站点的大雨以上日数均和九龙涡动正相关（图12（b））。1986-2015年，九龙涡频数显著增多，气候倾向率达5个/10 a，通过了0.01显著性检验。1979-2018年，岷江流域上游降水增多增强或由九龙涡活动更加频繁引起。

图12 1986-2015年岷江流域32个气象站点春季降水量、大雨以上日数与九龙涡频数的相关分析Fig.12 Correlation between spring precipitation，number of heavy rain days，and Jiulong Vortex frequency at 32 meteorological stations in the Minjiang River Basin from 1986 to 2015

3.2 岷江流域降水异常与山地灾害的关联

由前面分析可得知，1979-2018年，岷江流域上游山地增温尤为显著；上游年平均降水量和春、秋季平均降水量显著增多，且高山站点极端降水量增多，极端降水强度增强。这种温湿组合构成了滑坡、泥石流等山地灾害发生、发展的有利条件，即气温升高将促进高山冰雪消融，提供了较好的水源条件；极端降水量增多和降水强度增大，则为滑坡、泥石流等山地灾害的启动提供了有利的动力条件。此外，1999-2018年，岷江流域极旱转极涝现象显著增多，比前20年的发生频次多1倍有余。而旱涝急转，特别是极旱转为极涝现象将更易引发山地灾害。极旱条件下土壤含水量减少、土壤粘性降低、土层疏松，滑坡、泥石流等山地灾害启动所需的降水阈值下降；转为极涝之后，在强降水激发下，山地灾害更易爆发，灾害风险加剧。因此，过去40年岷江流域上游增温增湿、极端降水增多增强、旱转涝发生频次显著增多等致灾因素共同作用，使得岷江流域，尤其是上游地区的孕灾环境越来越容易引发山地灾害。

根据已发表文献，本文统计了近年来岷江流域典型山地灾害事件及其成因（表4）。分析发现，除强降水外，近20年岷江流域大部分滑坡、泥石流等山地灾害多叠加了地震的影响。近几十年，岷江流域发生了1976年松潘-平武大地震、2008年汶川地震、2013年芦山地震以及2017年九寨沟地震等多次震级达7.0级及以上的强震。上述历史强震为流域山地灾害活动提供了大量松散的固体物源；暴雨过程则是诱发灾害的动力因素。例如，2013年7月9日四川省发生特大暴雨洪灾，43县日降水量达暴雨级别，15县达大暴雨级别，1县达特大暴雨级别。受此次强降水和特殊地质条件影响，都江堰市中兴镇五里坡发生特大型高位滑坡灾害（表4）。因此，强降水和地震的共同作用，尤其是叠加旱涝急转是造成岷江流域特别是上游山地灾害发生的重要原因。

表4 岷江流域典型山地灾害事件Table 4 Typical mountain disaster events in the Minjiang River Basin

极端天气气候事件及其引发的次生山地灾害严重威胁着区域可持续发展，特别是地处高山峡谷区的岷江流域上游。因此，今后在科学研究方面，需加强灾害发生机理、极端天气气候事件影响等研究；开展岷江流域，尤其是上游地区的灾害风险评估，为川藏铁路等重大工程建设的防灾避灾提供科学依据；在能力建设方面，政府部门应建立健全灾害预报预警体系建设，制定临灾预案以合理规避山地灾害风险。

4 结论

本研究聚焦岷江流域地形复杂性和地面观测资料稀缺性，在ANUSPLIN空间插值过程中充分考虑了海拔、距海岸线距离等非地带性因素对岷江流域气温、降水空间分布的影响，分析了1979-2018年增暖背景下岷江流域降水时空变化、极端降水指数变化趋势和突变特征，检测了降水异常年份，并据此讨论了气候变化对典型山地灾害事件的影响。主要结论如下：

（1）1979-2018年，岷江流域普遍显著增温，区域年平均气温增幅达0.4℃/10 a，并于1996年发生突变。相较于下游盆地，上游山地年、季平均气温增幅更大，且山顶及其周边区域大于山谷。

（2）流域年降水量显著增多（21.99 mm/10 a），于1996年发生突变；降水量增多主要发生于春、秋两季，且春季增幅最为显著。降水增多区域主要位于流域上游、中游西部山地。

（3）流域高山站点极端降水增多、降水强度增强，中下游低海拔站点则相反；1999-2018年，流域年降水量典型异常偏低、典型异常偏高年份出现频次均显著高于前20年；且前20年，流域内的旱涝急转主要表现为“由涝转旱”，近20年则表现为以“由旱转涝”为主。

（4）岷江流域（极端）降水增多与西南涡，特别是九龙涡活动更为频繁有关；流域上游“增暖增湿”、极端降水增多增强、“由旱转涝”频现的气候条件，与历史强震提供的丰富物源相叠加，加大了滑坡、泥石流等山地灾害的发生概率，使得本就脆弱的岷江流域上游山地灾害风险加剧。