1981—2022年福建省降雨集中度和集中期时空变化特征分析

郑 哲

（福州市城区水系联排联调中心，福州 350000）

降雨是陆地上一种最重要的降水形式， 是地表径流的本源，亦是地下水的主要补给来源。降水量的变化对地表河流的径流量有直接影响。当前，全球气候灾害频发，极端降水时有发生，对人类生产生活造成严重影响。降水变化是气候变化的重要表现之一，研究全球气候变化大背景下的降水时空分布的变化特征具有极其重要意义。

降雨集中度分析是表述日降雨系列非均匀性的一种常用方法，张录军等［1］定义的降雨集中度（PCD）和降雨集中期（PCP）可很好地反映年内降雨分布不均匀的特征。 后人在此基础上对全国不同地区的降雨不均匀特征进行大量研究，如张天宇［2］利用逐日降雨资料对华北地区PCD 和PCP 进行研究并分析了周期振荡。邢万秋等［3］计算了淮河流域内各站点长期降雨集中度（LCI）和逐年降雨集中度（ACI）。白松竹等［4］分析了阿勒泰地区近50 a 的降雨时空分布及利用小波分析研究了年际尺度周期。张波等［5］基于贵州省81 个气象站点分析了贵州山区降水集中度和集中期时空分布， 这些研究均取得了较为理想的效果［6-11］。

福建省位于我国东南沿海，气候温暖湿润，雨量充沛，水资源丰富。但受限于气候特征、地势因素的影响，福建降雨多集中在4—8 月份，汛期降雨量占全年降雨量的70%，且福建多台风，洪涝灾害频发，极端气候灾害频发［12-15］，对经济发展都造成严重影响。PCD 和PCP 能够定量地表征降雨量在时空上的非均匀性， 提取出最大的降雨峰值期， 研究福建省PCD 和PCP 可揭示省内不同地区降雨分布特征及变化规律，以期为福建水资源合理开发利用、水土保持工作及洪涝灾害预警提供科学依据。

1 研究区概况

福建省地处中国东南沿海， 陆域介于北纬23°30′至28°22′,东经115°50′至120°40′之间, 与台湾隔海相望，西、北与岭南相连，东、南与广东、台湾毗邻，属亚热带湿润季风气候，水热资源丰富。地跨闽江、晋江、九龙江、汀江4 大水系，地势西北高，东南低，背山面海，山清水秀，森林茂密，境内90%以上为山地、丘陵地势。平均降雨量1000～2500 mm，降雨多集中在夏季，常伴有台风。

2 资料和方法

2.1 数据来源

本文利用福建省25个气象站点1981—2022年逐日降雨数据， 数据来自国家气象科学数据共享服务平台， 其中部分站点缺测数据采用标准序列法进行插补，站点分布如图1。

图1 福建省气象站点分布

2.2 研究方法

2.2.1 降雨集中度和集中期

降雨集中度（PCD）和集中期（PCP）是描述流域降雨量年内分配特征的参数，其中PCD 反映年内降雨量的集中程度，PCP 则体现最大降雨量在一年中的出现时段，具体计算如下：

式中Pi为第i 年降雨量（i=1981,1982,…,2022）；j 为研究时段的月序（j=1,2,…,36）；Pij为第i 年第j 月的月降雨量；Pxi为第i 年各月降雨量在x 方向上的分量之和；Pyi为第i 年各月降雨量在y 方向上的分量之和；θj为研究时段内第j 个月所对应的方位角（整个研究时段的方位角设为360°）； 本文以旬为1 候，每候设定为10°，全年共36 候。

2.2.2 Mann-Kendall 检验法

Mann-Kendall 检验法是一种非参数的用于判断分析数据序列变化趋势的方法， 已广泛用于检验水文气象等序列变化的趋势性和突变性， 本文采用Mann-Kendall 检验法对PCD 和PCP 的变化趋势进行分析，具体计算过程如下：

设一组降雨序列为表示的样本数。

构造1 个秩序列：

其中：

定义统计量：

其中：

式中UF 为标准正态分布， 是按照时间序列的顺序计算统计量序列，UB 为UF 的逆序列，给定显著性水平α，若UF＞0，则表明序列呈现上升趋势，若UF＞Uα,说明序列呈现明显的上升趋势，反之同理。若UF和UB 曲线在显著性水平之间有交点， 则该交点即为突变开始时间。

2.2.3 小波分析

Morlet 小波分析是一种时域—频域分析方法，在地理领域中， 小波分析能很好地对图像信号进行多尺度分析， 因此多被用于时间序列和事件频率发生规律的描述。此外，小波分析还能对时间尺度的突变点进行分析及对周期进行判断。设x(t)为平方可积函数，x(t)∈L2(R),基本小波或母小波的函数由Ψ(t)表示，小波变换的含义：把Ψ(t)作位移b 后，在不同尺度a 下与待分析信号x(t)作内积，得：

式中WTx(a,b)为x(t)小波变换；a 为尺度因子；b 为位移因子；ψ(t)的共轭是ψ*(t)；基本小波的位移与尺度伸缩则是。基本小波ψ(t)可用所有满足容许条件的函数表示。

3 结果与分析

3.1 PCD 和PCP 空间分布

利用PCD 和PCP 计算方法计算出福建省各站点逐年降雨量的PCD 和PCP 值， 利用arcgis10.2 软件对各站点多年平均PCD 进行克里金插值，得到结果如图2，可以看出福建省PCD 分布不均，降雨多集中在闽北和闽中地区， 整体呈现由西北向东南递减趋势， 最大值出现在浦城、 武夷山站点，PCD 为0.429，最小值为莆田的0.28，平均值为0.36。主要原因推测为暖湿气流经过武夷山地区时垂直上升形成热对流，造成降雨高值区。闽东地区有一个PCD 次高值区，为福州站点。福建省多数地区PCP 出现的相对较早，在空间上表现出较好的整体一致性，候序基本位于4～16 候，空间分布大体呈现东北向西南递减趋势， 东北等地分布在11～16 候， 西南等地分布在7～8 候。 总体来看, 福建省降雨主要集中在3—6 月份，降雨集中在春季和夏季早期。

图2 福建省PCD 和PCP 空间分布

3.2 PCD 和PCP 年际变化特征

图3 为福建省1981—2022 年PCD 和PCP 的年际变化特征， 福建省PCD 的波动范围在0.17～0.49之间，最大值为2017 年的0.48，最小值为2016 年的0.17，多年平均值为0.33，多年平均增加值为0.008。线性趋势表明， 福建省PCD 总体呈缓慢递增趋势，递增幅度较小，递增速率为0.0003/a，说明未来降水趋于集中， 值得注意的是2000 年之后PCD 年际变化幅度明显增加。福建省PCP 的波动范围在3～19 候之间，即多年平均降雨多集中在2—7 月，最早出现在2013 年1 月下旬，最晚出现在1983 年7 月上旬，多年平均值为9.8 候即3 月下旬至4 月上旬。 线性趋势表明福建省PCP 呈递减趋势，递减速率为0.0487/a，表明福建省未来降雨集中期有提前的趋势。

图3 福建省PCD 和PCP 年际变化

3.3 Mann-kendall 突变分析

利用Mann-kendall 检验方法对福建省PCD 和PCP 进行分析，结果如图4，图中UF 曲线为降雨的顺序统计曲线，UB 曲线为降雨的逆序统计曲线，给定显著性水平α=0.05， 临界线为±1.96。 可以看出，PCD UF 曲线呈现始终处在小幅波动状态， 其中1981—2006 年总体呈现下降趋势，2006 年后逐步下降上升，且都位于0.05 显著性水平线之间，说明变化幅度不大。 图中UF 和UB 曲线在1994—2004 年间存在多个交点， 说明在这期间为突变时期，2004年后突变表现为上升趋势, 应警惕极端降雨气候增加［16］。PCP 的UF 曲线表现为先下降再上升后下降，1983—1997 为上升趋势，上升趋势不大，仅在1989年超过了0.05 显著性水平线， 表明在1989 年PCP显著上升。突变发生于1996—1999 年，突变表现为下降趋势， 除1989 年外均位于0.05 显著性水平线之间，表明研究时段内PCP 变化范围不大。由此可见1981—2022 年间福建省PCD 和PCP 变化幅度均不显著，20 世纪90 年代末期可看作是PCD 和PCP 的共同突变时期，PCD 表现为上升趋势，PCP 表现为下降趋势。

图4 福建省PCD、PCP Mann-kendall 检验图

为进一步分析福建省四季降雨量趋势变化情况，分别对1981—2022 年间四季降雨量进行趋势性分析，结果如表1，夏季降雨量检验统计值为正值，春冬均为负值， 表明除夏季外降雨量总体呈现下降趋势，春、冬季降雨量统计量Z 为负值，且绝对值小于1.96， 表明春冬季降雨量多年来呈现下降趋势且下降趋势不明显， 秋季Z 为0 值， 变化趋势不明显， 夏季Z值大于显著性水平1.96，表明夏季降雨量在0.05 显著性水平上存在显著上升趋势， 应重点预防夏季洪涝灾害发生。

表1 福建省降雨量趋势检验

3.4 周期分析

为得到PCD 和PCP 的多时间尺度结构特征，基于时间序列距平结果对PCD 和PCP 进行Morlet 小波分析， 利用Morlet 小波分析研究时间序列能够反映气候序列不同时间尺度的周期性变化， 中心值的大小能够反映波动的震荡强度。 图5 显示PCD 和PCP 具有明显的周期变化特征，PCD 主要存在26 a左右的显著周期，1988 年以后还存在10 a 左右的次显著周期， 但振幅较26 a 的周期弱。PCP 存在27 a左右的显著振荡周期，1995—2010 年间存在10 a 左右的周期，2010 年之后转为5 a 左右的周期。图6 显示PCD 大尺度上2010—2015 年表现为总体偏高，预计未来一段时间PCD 值将维持高值。PCP 1982—1990 年表现出总体偏高的态势，2005 年以后一直偏低，预计未来PCP 将持续总体偏低的态势。

图5 福建省PCD 和PCP 小波分析

图6 福建省PCD 和PCP 时频立体图

通过比较发现，PCD 和PCP 都存在26 a 左右的显著周期，以及在1995—2010 年存在10 a 左右的相同周期。 总体来看， 未来福建省降雨趋于集中的态势，集中期缩短，月降雨量差值增大,这与谢晓平［17］研究结果基本一致。

4 结语

（1）福建省PCD 多年平均值0.34，PCP 平均值为10 候，PCP 出现时间较早。PCD 空间分布呈现由西北向东南递减特征，降雨多集中在闽北和闽中地区，空间分布差异较大，PCP 空间分布由东北向西南递减。 时间尺度上看福建省PCD 呈缓慢递增趋势，降雨多集中在2—7 月， 未来降水趋于集中，PCP 呈递减趋势，未来降雨集中期趋向于提前。

（2）福建省PCD 和PCP 变化幅度均不显著，突变都集中发生在20 世纪90 年代末期，PCD 突变表现为上升趋势，PCP 则为下降趋势，夏季降雨量上升趋势显著，春、冬呈现下降趋势且下降趋势不明显。

（3） 福建省PCD 和PCP 在周期振荡上具有较好的一致性，预计未来福建省降雨有趋于集中的态势，集中期缩短，月降雨量差值增大。