徐州市降水量时空分布特征及趋势分析

王 伟 文 武 任中杰

(江苏省水文水资源勘测局徐州分局,江苏 徐州 221018)

降水是地表和地下水资源量时空变异性的主要控制因子,降水不均匀的空间分布和时间变化上的不稳定性是导致干旱、极端降水等自然灾害频发最直接的原因[1-4]。 降水量的时空分布规律直接影响着区域干旱和洪涝等自然灾害的发生,因此研究区域降水的变化规律,可以为合理利用雨水资源,提高应对自然灾害能力提供科学的帮助,具有重要的理论意义和应用价值。

国内外学者采用多种方法对不同地区降水量的时空分布特征及趋势进行了分析,MALLICK J et al.[5]利用Mann-Kendall 系列检验、创新趋势分析、去趋势波动分析等方法对沙特阿拉伯Asir 地区年降水量变异性和趋势进行了分析,结果表明研究区未来降水出现了负趋势;AGOSSOU G T et al.[6]采用Mann-Kendall 检验和Sen’s slope 方法,对多哥北部地区月降水量和年降水量、最低气温和最高气温的变化趋势进行了分析,结果表明以上地区年降水量均呈增加趋势;王安琪等[7]利用Mann-Kendall 检验法、滑动平均法和线性回归法从年降水量和季降水量两个角度分析了大凌河流域朝阳地区降水量的变化,发现朝阳区降水量呈下降趋势;马子平等[8]应用Mann-Kendall 趋势和突变检验及回归分析的方法,分析了山西滹沱河流域降水的时空分布规律,发现夏季平均降水量呈微弱的增加趋势,呈东南向西北递减的空间分布特征。

针对徐州市降水量时空分布特征及变化趋势的研究[9-11]比较有限,为更精确研究徐州市降水量的年内年际演变趋势及其时空分布特征,本文根据徐州市1956—2021 年的实测降水资料,采用Mann-Kendall 检验法、Theil-Sen 斜率法、线性回归方程等方法计算评价年均降水量的年际变化及其演变趋势、突变以及降水空间分布的基本规律,为徐州市降水预测和防汛抗旱以及提前制定应对自然灾害对策提供技术依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况与数据

徐州市位于江苏省西北部、黄淮海平原的南部之间。 徐州市大部分为平原地区,少部分低山丘陵多分布在徐州北部贾汪地区,地势西北高东南低。 属温带季风性气候区,一年四季分明,多年平均气温14℃,多年平均年降水量800 ～930mm,汛期(5—9 月)降水集中,易发生城市内涝。

本文分析计算所使用的降水量资料为20 个国家基本雨量站1956—2021 年降水量资料(李集雨量站始于1974 年),数据来源于江苏省水文水资源勘测局徐州分局,降水量资料经过整编且通过审查,翔实可靠。本次研究中的时间尺度为年,20 个基本雨量站站点空间分布也比较均匀,具有代表性。

1.2 研究方法

1.2.1 Mann-Kendall 趋势检验

在M-K 检验中[12],原假设H0为时间序列数据X=(x1,…,xn),是n个独立的、随机分布的样本;备择假设H1是双边检验,对于所有的i≤n,j≤n,且i≠j,xi和xj的分布并不相同,趋势检验的统计变量S计算公式如下:

式中:xi、xj为时间序列的第i、j个数据值;n为数据样本长度;sgn 为符号函数,具体定义如下:

统计量S服从正态分布,其均值为0,方差Var(S)按下式计算:

式中:ti是第i组的数据点的数目。

当n≥8 时,标准的正态统计变量通过式(4)计算:

在双边的趋势检验中,对于给定的α置信水平,若|Z|＞|Z1-α/2|,则原假设是不可接受的,即在置信α水平上,时间序列数据存在显著的上升或下降趋势。 对于统计变量Z,若其大于0,则序列呈上升趋势;若其小于0,则序列呈下降趋势。

当Z的绝对值分别大于等于1.28、1.64、2.32 时,表示分别通过了置信度为90%、95%、99%的显著性检验。

1.2.2 Mann-Kendall 突变检验

对时间序列X(含有n个样本),构造一个秩序列:

在时间序列为随机的假设下,定义统计量:

若|UF|＞|Uα|,则表明序列有显著的趋势变化。再根据时间序列X的逆序,按上述相同过程,求出UB。若UF 和UB 两曲线出现交点,且交点在两条临界线范围内,则交点即为突变点。

1.2.3 Theil-Sen 斜率估算

斜率β为时间序列数据趋势性大小的计算值,用于衡量趋势大小,当β＞0 时反映上升趋势,反之则反映下降趋势。

式中:1＜i＜j＜n;Median 表示中位数。

2 降水量特征分析

2.1 多年降水量时空变化特征

2.1.1 降水量时间变化特征

徐州市1956—2021 年的平均年降水量为835.1mm,整体呈下降趋势。 根据平均年降水量资料,求得线性回归方程(见图1),降水倾向率为0.6mm/a。 研究区降水量年际变化幅度较大,在66 年的观测周期内,降水量最大为1247.6mm,降水量最小为511.8mm,分别出现在2021 年和1988 年,两者相差735.8mm。 从徐州市平均年降水量变化的5 年滑动平均曲线(见图1)可以看出,1956—1978 年和2020—2021 年两个时间区间降水量波动幅度较大,1962—1968 年、1972—1979年和2007—2012 年整体呈下降趋势,1968—1971 年、2000—2007 年和2012—2021 年整体呈上升趋势,1979—2000 年整体呈小幅波动,且低于多年平均年降水量。

图1 徐州市多年平均年降水量

2.1.2 降水量空间分布特征

从雨量站分布及年降水量表(见表1)可以看出,在空间分布上徐州市多年降水量整体呈梯度变化,自西北向东南递增,西北部降水明显弱于东南部。 降水量最高和最低分别为大王集的942.1mm 和沙庄的700.8mm,两个地区相差241.3mm,说明平均年降水量分布不均匀,且地域性差异较大。

表1 雨量站分布及年降水量

2.2 降水量趋势检验

在显著性水平α=0.05 时,对徐州市不同雨量站年降水量时间序列进行Mann-Kendall 趋势检验,结果见表1。 从表1 统计检验的结果看,雨量站降水量检验值均为负值;只有6 个雨量站通过置信度为95%的显著性检验,占比30%;其余各站及徐州市整体均未通过,说明徐州市在1956—2021 年间降水量下降趋势并不显著。

基于年尺度的徐州市全域及细分雨量站降水趋势斜率β值见表2,由表2 可见,各雨量站的斜率β均为负值,即1956—2021 年间各雨量站的年降水量均呈现出一定的下降趋势,但斜率β值呈现出西北地区偏小、东南地区偏大的趋势。

表2 徐州市年降水量变化趋势检验

2.3 降水量突变检验

在显著性水平α=0.05 时,临界值U0.05=±1.96。对年降水量序列进行Mann-Kendall 突变检验,分析绘制出关于UF 和UB 的徐州市年平均降水量突变检验曲线图(见图2),从计算结果及图2 可知,1981—1984年、1986—1997 年、1999—2004 年和2014—2015 年的|UF|＞|Uα|,说明以上年份徐州市年降水量有显著的下降趋势。 自1956 年开始,除个别年份(1958 年、1962—1966 年)外,UF 值均小于0,说明降水量整体呈下降趋势。

图2 徐州市年降水量突变检验曲线

2012—2014 年检验结果超出置信区间,结合多年平均年降水量,说明在2012—2014 年,降水量上升趋势显著,此范围为出现突变的时间区域。 进一步分析UF 和UB 曲线的交叉点,发现交叉位置分别在1962年、1967 年、1973 年、1977 年、2007 年,且交点在临界线之间,说明徐州市降水量在1962 年、1967 年、1973年、1977 年和2007 年发生转折,开始出现了突变,降水量在该时间节点开始发生枯-丰交替。

3 结 语

本文基于徐州市1956—2021 年的降水资料,采用多种方法对徐州市降水趋势、突变特征及时空分布情况进行了不同角度的分析,得出以下结论:

a.徐州市1956—2021 年的平均年降水量呈下降趋势,但下降趋势并不显著,降水倾向率为0.6mm/a,空间分布不均匀且地域性差异较大,整体呈梯度变化,自西北向东南递增。

b.徐州市在1956—2021 年除个别年份(1958 年、1962—1966 年)外,UF 值均小于0,降水量整体呈现下降趋势。 在此期间平均年降水量UF 和UB 曲线有7个交点,发生7 次突变,说明徐州市在2016—2021 年经历了7 次枯-丰交替。

本文分析成果,对了解徐州市降水量空间分布特征及变化趋势,合理利用雨水资源,合理配置防汛抗旱物资,提高防汛抗旱能力,具有一定的参考价值。 但是,本文缺少年内不同月份、不同季度多年降水量趋势变化分析和对未来降水的预测,分析结果具有局限性。以后还需加强相关数据的管理工作,提高研究能力,更好地服务于社会经济发展。