1970—2020 年黄土高原水蚀风蚀交错区极端降水时空变化研究及驱动因素分析

2024-05-25朱冰冰唐馨怡

干旱区地理(汉文版) 2024年4期

黎珩，朱冰冰，边熇，王蓉，唐馨怡

（陕西师范大学地理科学与旅游学院，陕西西安 710119）

联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第六次报告指出全球平均表面气温在2010—2019 年较1850—1900年增加了0.9～1.2 ℃［1］。随着全球变暖，水循环能力增强，势必会造成区域性降雨增多。近50 a 以来，极端降水事件在许多地区甚至国家均呈现出上升趋势［2-4］。2021 年我国河南郑州发生特大暴雨，造成1.201×1011元经济损失和超过1479×104人受灾［5］。极端降水事件不仅产生洪涝、干旱等自然灾害，也对人类社会经济文化发展造成严重影响，目前学术界对极端气候尤其是极端降水事件的关注程度不断增加。

在持续增暖背景下，干旱、半干旱区降水趋于极端化［6-7］。黄土高原是我国重要的生态屏障，该区地貌类型复杂，极端降水强度的增加会加剧浅层滑坡等重力侵蚀的发生［8］，同时也可能造成土壤侵蚀以及淤地坝和小型水库的冲毁［9］，增加致灾风险，影响黄土高原生态建设的可持续性。已有不少学者利用极端降水指数分析了黄土高原极端降水的时空变化特征，陈效逑等［10］认为中国黄河流域极端降水河源区呈显著增加趋势，而中部和东部呈显著减少趋势。杨维涛等［11］对黄土高原极端降水的时空变化进行了研究，发现年降水总量、强度和强降水事件均呈上升趋势，但上升趋势不明显，皆接近均值。各极端降水指数空间差异明显，存在一定空间异质性，这为复杂气候条件下的黄土高原水蚀风蚀交错区极端降水研究提供了指导。

黄土高原北部长城沿线一带的水蚀风蚀交错区是黄土丘陵沟壑区向毛乌素沙漠的过渡地带［12］，是极为典型的气候敏感区和生态环境脆弱区［13］。区内水蚀、风蚀全年交替进行，降水不仅导致强烈的水力侵蚀，而且加剧了后期的风蚀［14］。因此，迫切需要研究水蚀风蚀交错区在极端降水事件下的时空变化特征。目前，有关水蚀风蚀交错区的研究多集中在风水交互侵蚀的作用过程和机理［15］、植被动态变化及其与水沙的相关关系方面［16］，对气候因子的演变方面重视不够。本研究选取水蚀风蚀交错区28 个气象站点，通过RClimDex 模型计算11 个极端降水指数，利用线性相关分析法、Mann-Kendall趋势检验法和小波交叉法对近50 a黄土高原水蚀风蚀交错区极端降水时空变化进行研究，探索极端降水趋势、分布格局和驱动因素。以便政府和有关部门对极端降水事件作出快速响应，减少损失；同时，对防治强烈水土流失，减少入黄泥沙，促进区域可持续发展具有重要影响。

1 研究区概况

黄土高原水蚀风蚀交错区（35°20′～40°10′N，103°33′～113°53′E）是中国西北地区一个重要的自然地理单元，属半干旱草原地带，由沟壑区向沙漠进行过渡，年降水量为250～450 mm，是黄土高原最脆弱的地貌区域之一［17］。该区北起长城沿线，南至神池、灵武、兴县、绥德、吴旗、环县、固原、安定、东乡一线［18］，包括陕西省、山西省、甘肃省、青海省、内蒙古自治区和宁夏自治区的113个区县（图1），该区以北为风蚀区，以南为水蚀区。气候条件和地质构造复杂，水蚀风蚀交错，强烈的风水复合侵蚀使得区域更加特殊，对极端降水事件的响应更加敏感。

图1 黄土高原水蚀风蚀交错区地理位置及气象站点Fig.1 Geographical location and meteorological stations of water-wind erosion crisscross region on the Loess Plateau

2 数据与方法

2.1 数据来源

本研究气象数据来源于国家气象信息中心提供的中国地面气候资料日值数据集（V3.0）。根据数据完整性和连续性原则，提取了研究区域内的28个气象站点1970—2020 年日降水量数据，运用RClimDex软件对数据进行质量控制，以及缺失值填充和异常值处理［20］。

东亚夏季风数据来源于国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn）。ENSO 数据来源于NOAA 地球系统研究实验室（http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices/list/），水文要素与NINO3.4区海温之间为较显著相关关系［21］，用Nino3区（5°S～5°N，150°～90°W）海温数据来表征。太阳黑子数据来源于比利时皇家天文台太阳数据分析中心（http://www.sidc.be/silso/datafiles）。

2.2 研究方法

2.2.1 极端降水指数ETCCDMI 定义了11 个极端降水指数和16个极端气温指数［22］，用于定量研究极端气候的时空变化特征。本文采用了11 个极端降水指数（表1），其中1 日最大降水量（R1d）和5 日最大降水量（R5d）以年尺度为衡量标准，暴雨日数的降水量取25 mm作为标准［23］。

2.2.2 线性相关分析相关分析通常可以用来分析两组或多组数据变化趋势的一致性，本文利用Pearson 相关分析研究极端气候事件与影响因素之间的相关关系。相关系数（r）的表达式为：

式中：n为样本数量；Xi为X对应i的观测值；Xˉ为样本均值；Yi为Y对应i的观测值；Yˉ为样本均值；r的范围为-1～1，绝对值越接近1，相关性越高。r=0时，相互独立；r>0时，为正相关关系；r<0时，为负相关关系。

2.2.3 交叉小波变换2个时间序列X和Y的交叉小波变换定义为：

2.2.4 Mann-Kendall趋势检验设X1,X2,…,Xn为时间序列变量，n为时间序列长度，因此定义趋势检验统计量S和服从正态分布统计量Z为：

式中：S服从正态分布，其均值为0，方差为Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。sgn 为符号函数；Xi为第i年对应值；Xj为第j年对应值。在趋势检验中，如果|Z|≥Z(1-α/2)零假设不成立，表明在置信水平α时，时间序列数据有显著变化趋势。

3 结果与分析

3.1 极端降水时间变化特征

对极端降水指数进行了趋势变化分析（图2），持续干燥日数（CDD）为下降趋势，下降速率为0.8 d·(10a)-1（P>0.05），其余10个极端降水指数均表现出不同程度上升趋势，持续湿润日数（CWD）增速为0.02 d·(10a)-1（P>0.05），湿日总降水量（PRCPTOT）增速为12.7 mm·(10a)-1（P<0.05），中雨日数（R10）增速为0.3 d·(10a)-1（P>0.05），大雨日数（R20）增速为0.15 d·(10a)-1（P>0.05），暴雨日数（R25）增速为0.1 d·(10a)-1（P>0.05），强降水量（R95P）增速为2.9 mm·(10a)-1（P>0.05），极强降水量（R99P）增速为2.1 mm·(10a)-1（P>0.05），1日最大降水量（R1d）增速为1.3 mm·(10a)-1（P<0.05），5日最大降水量（R5d）增速为2.4 mm·(10a)-1（P<0.05），降水强度（SDII）增速为0.1 mm·d-1·(10a)-1（P<0.05）。

图2 1970—2020年黄土高原水蚀风蚀交错区极端降水指数时间变化趋势Fig.2 Time variation trend of extreme precipitation index in the water-wind erosion crisscross region of the Loess Plateau from 1970 to 2020

CDD 下降、CWD 和PRCPTOT 上升，反映出1970—2020 年水蚀风蚀交错区降水持续日数不断增多，交错区逐渐湿润化。R10、R20 和R25 的上升趋势反映出近50 a交错区极端降水日数不断增多，极端降水事件发生的频率日益增加。R95P和R99P的上升趋势反映出交错区极端降水量逐渐增多。R1d和R5d的上升趋势反映出交错区极端降水强度不断加强。总的来说，1970—2020年水蚀风蚀交错区极端降水增加、极端降水事件的持续时间、强度和频率均增加。

对11 个极端降水指数和年降水量进行相关性分析（表2），除CDD与年降水量（Pre）呈负相关关系外，其余指数与Pre 均呈显著正相关。其中，Pre 和PRCPTOT、R10、R20 的相关系数分别为0.99、0.96、0.88，远大于年降水量和其他极端指数的相关系数，说明交错区年降水量增加主要来源于极端降水事件增加。PRCPTOT 和R10、R20 的相关系数分别为0.96、0.89，说明极端降水事件增加主要是由R10 和R20引起的。

表2 1970—2020年水蚀风蚀交错区极端降水指数相关系数Tab.2 Phase relationship of extreme precipitation index in the water-wind erosion crisscross region from 1970 to 2020

3.2 极端降水空间变化特征

对28个站点每年的11个极端指数进行克里金插值得到极端降水指数的年空间变化分布，利用Mann-Kendall 趋势检验法对1970—2020 年极端指数空间变化进行显著性分析（图3），发现极端降水事件主要发生在交错区中部和西南部，其中陕西段为极显著增加趋势（Z>2.58）。R10、R20和R25在全区整体为增加趋势，显著增加主要集中在交错区中部。R95P 和R99P 呈现出增加趋势，宁夏段和甘肃段为显著增加（1.96

图3 1970—2020年水蚀风蚀交错区极端降水变化趋势分布Fig.3 Trend distribution of extreme precipitation in the water-wind erosion crisscross region from 1970 to 2020

3.3 极端降水驱动因素分析

本文选择了厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、东亚夏季风（EASM）和太阳黑子（SN）3个大尺度因子，以及持续指数、绝对指数和强度指数中最有代表性的PRCPTOT、R25和R5d指数，绘制交叉小波功率图谱（图4），分析驱动因子对水蚀风蚀交错区极端气候事件的影响。

图4 1970—2020年水蚀风蚀交错区极端降水指数交叉小波功率谱Fig.4 Cross wavelet power spectrum of extreme precipitation index in the water-wind erosion crisscross region from 1970 to 2020

ENSO 与PRCPTOT 在1983—1988 年存在3～5 a显著共振周期。ENSO与R25在1971—1975年存在3～4 a显著共振周期，在1980—1988年存在2～4 a显著共振周期，在1989—2004 年存在5～7 a 显著共振周期。ENSO 与R5d 在1981—1990 年存在2～4 a 显著共振周期，1992—2004 年存在5～7 a 显著共振周期，在2012—2017 年存在2～4 a 显著共振周期。EASM与PRCPTOT在1978—1985年存在2～4 a显著共振周期，1995—1999年存在1～3 a显著共振周期，2009—2019 年存在4～7 a 显著共振周期。EASM 与R25 在1977—1986 年存在1～4 a 显著共振周期，1990—1998 年存在5～7 a 显著共振周期，2007—2020 年存在4～8 a 显著共振周期。EASM 与R5d 在1978—1986 年存在2～4 a 显著共振周期，2009—2019 年存在4～7 a 显著共振周期。SN 与PRCPTOT在1971—2001 年存在7～13 a 显著共振周期。SN与R25 在1972—1996 年存在8～12 a 显著共振周期。SN 与R5d 在1971—1998 年存在8～13 a 显著共振周期。

PRCPTOT、R25、R5d 3 个极端降水指数和驱动因子ENSO、EASM 和SN 具有不同的功率，与SN 的交叉小波变换功率最大。说明极端降水指数和驱动因子具有不同程度的相关性，极端降水指数和驱动因子SN 的相关性最高，即SN 对极端降水事件的影响最大。

4 讨论

本文对黄土高原风蚀水蚀交错区1970—2020年极端降水事件的时空变化特征研究发现，除持续干燥日数减少外，其余11个指数呈上升趋势。朱飙［24］对西北地区气候进行研究，发现西北地区暴雨降水量增多，极端降水强度增加。慎璐璐等［25］分析了黄河流域极端气温和极端降水的变化规律特征，与本文研究结果一致，其他对黄土高原地区极端降水变化的研究中也有相似结论［26-27］。但以上研究皆是基于西北、黄土高原等地理分区进行极端气候研究，将水蚀风蚀交错区作为研究区的组成部分进行分析，对交错区整体的研究较少。且对交错区的研究更注重于复合侵蚀的机理部分，对气候尤其是极端降水方面不够重视。因此本文将交错区作为整体研究对象，分析了其时间空间变化特征，在此基础上引入了驱动因子分析。

Zhao 等［28］认为黄土高原水蚀风蚀交错区1958—2015年标准化降水指数呈下降趋势，干旱程度可能继续增加，与本文研究不一致。这可能因为我国降水存在年际准周期振荡［29］，近十几年黄土高原逐渐变湿，2014—2020年是过去250 a中的第2个最湿润时期［30］。本研究发现，极端降水事件显著发生在交错区中部和西南部。徐洁等［31］分析了宁夏南部山区，发现大部分地区极端降水指数正向变化率较高。刘新伟等［32］发现甘肃陇东南地区易出现极端暴雨，张菁等［33］发现陕甘宁三河源区极端降水强度、强降水日数增加。陕西省极端降水量和强度呈上升趋势，与李双双等［9］、史维良等［34］研究结果相似，且带来的暴雨洪涝已成为该省第二大自然灾害，故尤其需要重视陕西省的极端降水事件。交错区中部和西南部具有特殊的地理位置，其西面为青藏高原东部边坡地带，东南面为秦岭的西延部分［32］，有利于低空急流的形成和维持，利于上升运动的增强，导致强降水产生［35］。

大气环流是影响天气和气候变化的重要因素。厄尔尼诺-南方涛动往往会引起全球性的气候异常［36］。东亚夏季风的变化对我国气候灾害的发生有重大影响［37］。SN 频繁活动会引起地球上气候的剧烈变化，造成如极端高温、洪涝、干旱等严重自然灾害［38］。Zhou等［39］的研究表明，SN活动和厄尔尼诺-南方涛动均对降水产生直接或间接影响，进而影响研究区水文循环过程。Chen 等［40］研究表明近几十年东亚夏季风减弱伴随西太平洋副高异常西伸，来自印度洋-太平洋的水汽不断向西北干旱区输送，西北干旱区由暖干化向暖湿化转变。本文在前人研究的基础上，进一步分析交错区的极端气候，特别是极端降水的驱动因素，主要从ENSO、EASM和SN 3个方面进行分析。研究发现降水指数和影响因子具有不同程度的相关，SN对极端降水事件的影响最大。故应关注SN变化趋势，加强极端降水监测与预警。