近60 a 黔东南汛期夜间和白天各级雨日数非均匀性分析

周智晖 , 张艳梅 , 杨胜忠 , 张 超

（1.贵州省从江县气象局，从江 557500；2.贵州省气象台，贵阳 550000；3.贵州省黔东南州气象局，凯里 556000）

引 言

随着全球气候变暖，降水变化研究已成为气候变化和灾害等领域关注的焦点之一。当前，降水研究已由过去单一对降水量分析转为对降水量与雨日数综合分析，并取得了一系列研究成果。多项研究[1-7]均指出中国年雨日数已经明显减少，雨日数减少比降水量减少更明显，且雨日数长期趋势变化存在明显的空间差异等。伍红雨等[8]分析发现降雨日数与降水频率有着密切关系，雨日数能反映降水在时空分布上的均衡情况和区域特征。段春锋等[9]、于俊伟等[10]研究表明云贵高原夏季夜雨现象明显。王夫常等[11]、张博等[12]、胡迪等[13]均研究指出中国西南地区降雨多发生在凌晨及下午时段，尤以四川盆地夜间降水量多于白天的“夜雨现象”备受关注。邓海军等[14]、安彬等[15]还对中国九大流域昼夜降水量、降水日数、降水强度以及对总降水量的贡献率进行了分析。

黔东南地处云贵高原向湘桂丘陵盆地过渡地带，位于西南地区东南部，境内沟壑纵横、山峦延绵，海拔落差大，水系发达，特殊的地理位置和脆弱的生态条件，使得气象灾害及其次生灾害易对当地造成严重影响。例如，1996 年6 月1 日黄平县夜间发生暴雨洪涝灾害，平均降水量高达182 mm，造成32 人死亡；2000 年6 月21 日榕江县发生暴雨洪涝灾害，夜间和白天的平均降水量分别为74.7 mm 和48.1 mm，造成直接经济损失34000 多万元；2015 年5 月27 日雷山县夜间降水量高达163.4 mm，暴雨洪涝导致县城区、1 个城镇及5 个乡村被淹，直接经济损失达70594.75万元；2022 年6 月4 日榕江县暴雨导致的山体滑坡造成高铁列车脱轨。可见，黔东南汛期夜间、白天强降水的确对当地农业、水电、交通、生态环境等造成了巨大危害。黔东南汛期（4—9 月）总降水量占全年降水量的72.7%，主导全年降水量的变化，夜间降水又占汛期总降水量的55.9%，白天降水为44.1%，夜间和白天降水存在明显时间和空间上差异。目前，黔东南地区降水变化规律研究多集中在年、季、月、日等时间尺度上，对汛期中夜间和白天各级雨日数的时间尺度、区域、时段等非均匀性分析还不多见。因此，本文选用1961—2020 年黔东南16 个国家气象站逐日降水资料，对汛期昼夜各级雨日数非均匀性分布特征进行分析，旨在加深对黔东南汛期降水时空演变规律的认识，并为气象防灾减灾及决策气象服务提供科学参考。

1 资料与方法

本文选取1961—2020 年共60 a 黔东南地区16个国家气象站汛期（4—9 月）日间（20 时—次日20 时）、夜间（20 时—次日08 时）、白天（08—20 时）的逐日降水资料，利用周边气象站资料对缺测数据进行修订或插值处理，统计出日间、夜间和白天小—中雨（0.1～24.9 mm）、大雨（25.0～49.9 mm）、暴雨（50～99.9 mm）、大暴雨（降水量≥100.0 mm）等各级雨日数时间序列，采用EOF 分析、多项式拟合、线性趋势等方法进行时空特征分析。

参考魏铁鑫等[16]对水汽贡献率的定义，夜间（白天）各级雨日数贡献率计算公式如下：

式中：Q夜（Q白）表示为夜间（白天）雨日数贡献率，n夜（n白）为夜间（白天）雨日数，N日间为日间雨日数。

2 结果分析

2.1 贡献率分布特征

图1 给出了夜间和白天各级雨日数对日间各级雨日数贡献率的空间分布。小—中雨日数（图1a、e），夜间贡献率为78.7%（镇远）～85.7%（丹寨），白天为76.3%（从江）～83.2%（锦屏），夜间和白天各站的贡献率相差不大；大雨日数（图1b、f），夜间贡献率为46.0%（三穗）～56.6%（剑河），白天为32.9%（岑巩）～45.6%（天柱），夜间大雨日数贡献率略大于白天，夜间西南部的贡献率最大，白天东部的贡献率最大；暴雨日数（图1c、g），夜间贡献率为31.1%（三穗）～65.7%（丹寨），白天为14.8%（黄平）～27.8%（天柱），夜间各站暴雨日数贡献率均大于白天，而夜间西部的贡献率最大，白天东部仍有一定贡献率；大暴雨日数（图1d、h），夜间贡献率为13.3%（施秉）～66.6%（三穗），白天除岑巩、施秉、镇远、黄平、凯里、三穗、从江未出现大暴雨外，其余地区的贡献率为4.8%（雷山）～25.0%（台江）。

图1 近60 a 黔东南夜间（a～d）和白天（e～h）各级雨日数对日间各级雨日数贡献率空间分布（a、e.小—中雨，b、f.大雨，c、g.暴雨，d、h.大暴雨，单位：%）

综上可知：夜间和白天各站小—中雨日数贡献率相差不大；夜间大雨日数贡献率略大于白天，而西南部夜间贡献率最大，白天东部贡献率最大；暴雨日数夜间贡献率均大于白天，西部夜间贡献率最大，白天东部仍有一定贡献率。可见，黔东南汛期夜间强降雨主要集中在西部，白天集中在东部，各站各级雨日数分布不均匀特征明显。

2.2 异常分布特征

为了弄清黔东南汛期夜间和白天各级雨日数的异常变化特征[17]，分别对夜间和白天除大暴雨（大暴雨日数极少）以外的各级雨日数进行EOF 分解，并给出了前两个空间模态（图2）。如图2a～c 所示，夜间小—中雨日数载荷向量绝对大值区集中在中部一带，模态对总方差贡献率为69.3%；夜间大雨日数载荷向量绝对大值区主要在西北部，方差贡献率为30.7% ；夜间暴雨日数载荷向量绝对大值区主要在东部，方差贡献率为19.5%。如图2d～f 所示，白天小—中雨日数载荷向量绝对大值区主要在西北部，方差贡献率为72.3%；白天大雨日数载荷向量绝对大值区在东部和西部，方差贡献率为 21.2%；白天暴雨日数载荷向量绝对大值区主要在西南部，方差贡献率为16.3%。从第二模态载荷向量分布来看，各级雨日数分布有明显不同。如图3a～c 所示，夜间小—中雨日数，东北部载荷向量为负值，其余为正值，载荷向量正负中心绝对大值相当，方差贡献率为5.5%；夜间大雨日数，中部以南载荷向量为正值，中部以北为负值，载荷向量绝对正值中心大于绝对负值中心，方差贡献率为9.7%；夜间暴雨日数，中部以西和东部载荷向量为正值，中部以北为负值，正负中心绝对值相当，方差贡献率为10.9%。如图3d～f 所示，白天小—中雨日数，西南部和东北部载荷向量为正值，其余大部地区为正值，正负载荷向量绝对大值相当，方差贡献率为4.5%；白天大雨日数，西南部为负值，其余地区为正值，正负中心载荷向量绝对值相当，方差贡献率为11.4%；白天暴雨日数，中部以北的载荷向量为负值，其余地区为正值，正负中心绝对值相当，方差贡献率为14.4%。

图2 近60 a 黔东南汛期昼夜各级雨日数EOF 分解的第一模态分布（a、夜间小—中雨；b、夜间大雨；c、夜间暴雨；d、白天小—中雨；e、白天大雨；f、白天暴雨，阴影表示荷载向量绝对大值区）

图3 同图2，但为第二模态

分析EOF 分解前两个异常空间模态可知：黔东南夜间和白天各级雨日数的次区域特征存在明显差异，在同一大尺度天气系统控制下，夜间和白天各级雨日数表现为一致的同位相变化；其中，台江夜间小—中雨日数、凯里夜间大雨日数、三穗夜间暴雨日数、黄平白天小—中雨日数、天柱白天大雨日数、丹寨白天暴雨日数均对应载荷向量大值，说明这些区域雨日数易发生异常变化。黔东南西部位于苗岭山脉的南侧，是西南气流迎风坡，受西南低空急流夜间增强而白天减弱的显著影响[18]，为多雨区；北部位于武陵山脉南侧的背风坡，苗岭山脉的北侧，受焚风效应影响，为少雨区；东部的剑河、锦屏、黎平三县交界处为青山界山脉，山脉东侧地势相对平坦，有弱冷空气从东北路径入侵时，海拔相对较低区域的天柱、锦屏、三穗等县与青山界山脉有地表温差，温度梯度较大有利于产生对流天气，为多雨区；南部区域是北面系统的背风坡，是南面系统的迎风坡，多为台风、南支波动系统影响，造成南部雨日数多于北部。可见，正是黔东南地区复杂地形和天气影响系统的共同作用，导致汛期夜间和白天各级雨日数表现出明显的地理分布不均匀性。

2.3 年际变化

为了揭示不同变量的长期变化趋势，对汛期中夜间和白天各级雨日数第一时间系数序列进行6 次多项式拟合处理。分析可知：黔东南地区夜间小—中雨日数年际波动起伏变化较为平缓，白天年际起伏较大，1961—1985 年为偏多期，1986—2019 年为偏少期，进入2020 年后为偏多期（图4a）；大雨日数夜间和白天年际波动趋势相对一致，年际波动起伏变化基本趋于平缓，2020 年后均为偏多期（图4b）；夜间暴雨日数年际波动起伏较大，1965—1970 年、1986—2004 年以及2015—2020 年均为偏多期，1970—1985 年和2005—2014 年为偏少期，白天暴雨日数年际波动变化相对平缓，进入2010 年后有所增加（图4c）；夜间大暴雨日数年际波动起伏较大，1961—1990 年处于偏少期，1991 年以后为偏多期，而白天年际波动起伏相对平缓，1970—2000 年处于偏少期，其余时段波动起伏较小，2017 年之后夜间和白天大暴雨日数开始明显增多（图4d）。

图4 近60 a 黔东南汛期夜间和白天各级雨日数年际变化及多项式拟合（a.小—中雨，b.大雨，c.暴雨，d.大暴雨）

从以上分析可以看出，白天小—中雨日数、夜间暴雨日数和大暴雨日数的年际波动起伏较大，这与汛期旱年和涝年有较大关系，夜间和白天大雨以上日数在2010 年之后明显增多，表明汛期夜间和白天各级雨日数年代际变化规律具有一定相似性，但变化幅度又有所不同。

2.4 月际变化

图5 给出了黔东南16 站平均的各级雨日数逐月分布。如图5a 所示，夜间小—中雨日数呈线性减少分布，4 月最多（231 d/a），9 月最少（120 d/a）；白天为单峰型分布，6 月最多（191 d/a），9 月最少（120 d/a）；尤其4—5 月夜间小—中雨日数比白天多，6—9 月夜间比白天少。如图5b 所示，夜间和白天大雨日数均为单峰型分布，峰值期有所不同，5 月夜间最多（16 d/a），6 月白天最多（11 d/a），9 月夜间最少（4 d/a），4 月白天最少（2 d/a）；其中4—6 月夜间比白天多，7—9 月夜间比白天少。如图5c 所示，夜间和白天暴雨日数均为单峰型分布，峰值期各不相同，6 月夜间最多（7 d/a），7 月白天最多（3 d/a），9 月夜间最少（1 d/a），4 月白天最少（0.2 d/a）；夜间各月暴雨日数均比白天多。如图5d所示，夜间和白天大暴雨日数均为单峰型分布，峰值期各不相同，近60 a 夜间6 月累计最多（55 d），6 月和7 月白天均最多（6 d），4 月未出现过大暴雨过程。

图5 黔东南16 站平均的各级雨日数逐月分布（a.小—中雨平均日数，b.大雨平均日数，c.暴雨平均日数，d.大暴雨累计日数）

可见，黔东南地区汛期昼夜各级雨日数月际的峰值期分布各不相同，夜间和白天极端强降水事件均集中在6—7 月，夜间各级雨日数在各月均比白天多，夜间大雨日数比白天偏多31.3%，暴雨日数偏多57.1%、大暴雨日数偏多81.7%。总的来说，黔东南汛期各月夜间强降雨特征更加显著。

2.5 线性趋势变化

表1 给出了近60 a 黔东南16 县市汛期夜间和白天各级降雨日数线性倾向率。如表所示，黔东南夜间和白天小—中雨日数呈明显的线性减少趋势，倾向率分别通过0.01 和0.05 水平的显著性检验；夜间和白天大雨、暴雨及大暴雨的雨日数均呈线性增多趋势，但趋势并不显著。分析夜间各级雨日数线性趋势可知：小—中雨日数，施秉、镇远、三穗、台江、天柱、锦屏减少趋势均通过0.01 水平的显著性检验，麻江、雷山、黎平、榕江减少趋势通过0.05 水平的显著性检验；暴雨日数，榕江增多趋势通过0.01 水平的显著性检验，天柱增多趋势通过0.05 水平的显著性检验；大暴雨日数，榕江增多趋势通过0.01 水平的显著性检验，台江和雷山增多趋势通过0.05 水平的显著性检验。分析白天各级雨日数线性趋势可知：小—中雨日数，施秉、黄平、三穗减少趋势通过0.01 水平的显著性检验，镇远、丹寨、黎平、锦屏减少趋势通过0.05 水平的显著性检验；大雨日数，三穗和天柱增多趋势通过0.05 水平的显著性检验；暴雨日数，岑巩增多趋势通过0.01 水平的显著性检验，施秉和镇远增多趋势通过0.05 水平的显著性检验。

表1 近60 a 黔东南16 县市汛期夜间和白天各级雨日数线性倾向率（单位：d/10 a）

根据上述分析，黔东南地区夜间和白天小—中雨日数变化均呈显著减少趋势，大雨日数、暴雨日数、大暴雨日数等却呈增多趋势，尤其部分站点的夜间暴雨日数和大暴雨日数增多趋势更为显著。

2.6 周期变化

谐波分析[19-20]是用来识别和提取时间序列周期项的方法，从不规则的振动曲线中分离出若干振幅和位相不同的简谐波，以便逐个分析其统计规律与特征。为了研究近60 a 黔东南汛期昼夜各级雨日数的周期变化特征，本节利用谐波分析法分析了EOF 分解第一模态对应的时间系数序列，计算得出各项谐波分析参数。如表2 所示，夜间小—中雨、大雨、暴雨、大暴雨日数的显著周期分别为2.9 a、4 a、2.4 a、2.2 a。如表3 所示，白天小—中雨日数的显著周期为20 a，大雨日数的显著周期为2.5 a、15 a，暴雨日数的显著周期为2.5 a、3.3 a，大暴雨日数的显著周期2.5 a、3.8 a；昼夜各级雨日数的显著周期与观测值的相关性均通过0.01 水平的显著性检验。

表2 近60 a 黔东南汛期夜间各级降雨日数的谐波分析参数

表3 同表2，但为白天

综上可知：夜间各级雨日数只有一个显著短周期变化；而白天各级雨日数包含1～2 个显著周期，其中小—中雨日数为显著长周期变化，大雨日数既有短周期又有中周期显著变化，暴雨和大暴雨日数均有2 个短周期显著变化。

3 结论

本文选取1961—2020 年黔东南16 个国家气象站逐日降水资料，运用EOF 分解、多项式拟合、线性趋势、谐波分析等方法，分析了汛期（4—9 月）日间、夜间和白天各级雨日数时空演变的非均匀性特征，得到以下主要结论：

(1）近60 a 黔东南地区汛期夜间和白天小—中雨日数、大雨日数、暴雨日数、大暴雨日数的时空特征均呈非均匀性变化。夜间大雨以上贡献率比白天大，且夜间西南部大雨以上的贡献率为最大，白天各级日数贡献率大值中心各不相同。在同一大尺度天气系统控制下，昼夜各级雨日数的变化规律基本一致。台江夜间小—中雨、凯里夜间大雨、三穗夜间暴雨、黄平白天小—中雨、天柱白天大雨、丹寨白天暴雨易出现异常变化。黔东南夜间和白天各级雨日数的次区域特征存在明显差异，地理分布不均。

(2) 汛期昼夜各级雨日数年代际变化规律具有一定相似性，但幅度有所不同。白天小—中雨日数、夜间暴雨日数和大暴雨日数的年际波动起伏较大，昼夜大雨以上日数在2010 年之后明显增多。汛期夜间各月各级雨日数均比白天多，其中暴雨日数偏多57.1%，大暴雨日数偏多81.7%，夜间强降雨特征更加显著。汛期昼夜各级雨日数月际峰值期存在差异，但极端强降水事件均集中发生在6—7 月。

(3) 夜间和白天小—中雨日数均呈线性显著减少趋势，倾向率分别通过0.01 和0.05 水平的显著性检验；夜间和白天大雨、暴雨、大暴雨等雨日数均呈线性增多趋势，部分站点夜间暴雨或大暴雨增多趋势分别通过0.01 和0.05 水平的显著性检验。

(4) 汛期昼夜各级雨日数的周期变化各不相同，其显著周期变化与观测值的相关性均通过0.01 水平的显著性检验；夜间各级雨日数为一个显著短周期变化，而白天各级雨日数有1～2 个显著周期变化；白天小—中雨日数为显著长周期，大雨日数既有短周期又有中周期显著变化，暴雨和大暴雨日数均有2 个短周期显著变化。