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    1981—2014年南四湖流域極端降水閾值及極端降水日數(shù)變化特征

    2016-11-17 05:45:58王曉默董寧李瑞芬姚薇王麗王永增
    農(nóng)學(xué)學(xué)報 2016年10期
    關(guān)鍵詞:降水強度南四湖日數(shù)

    王曉默,董寧,李瑞芬,姚薇,王麗,王永增

    (1山東濟寧市氣象局,山東濟寧272000;2江蘇省氣象局,南京210008)

    1981—2014年南四湖流域極端降水閾值及極端降水日數(shù)變化特征

    王曉默1,董寧1,李瑞芬1,姚薇2,王麗1,王永增1

    (1山東濟寧市氣象局,山東濟寧272000;2江蘇省氣象局,南京210008)

    為研究南四湖流域的極端降水特征,本研究利用1981—2014年南四湖流域9個氣象站的逐日降水資料,研究分析了該流域降水閾值、極端降水日數(shù)等變化特征。結(jié)果表明:(1)對于第90、95和99百分位的極端降水事件,平均降水閾值分別為24.7、40.0、80.2 mm;(2)南四湖地區(qū)北部降水閾值較南部偏大,東部較西部偏大,極端強降水閾值的空間分布與年降水量的分布相似;(3)南四湖地區(qū)年平均極端降水量東北部以及北部較強,南部和西南部較小,這種分布和南四湖流域的降水氣候平均態(tài)分布較為類似,反映了極端降水對于降水的貢獻(xiàn)非常大;(4)南四湖地區(qū)極端降水日數(shù)平均為每年3.08~3.56天,表現(xiàn)出極端降水閥值大的站點,其極端降水日數(shù)較少,其相關(guān)系數(shù)達(dá)-0.893;(5)南四湖地區(qū)極端降水量對總降水量的貢獻(xiàn)為34.2%~37.7%,且多年平均年極端降水強度分布與極端降水閾值分布相似,說明閾值大的地方,其降水強度也大,形成災(zāi)害的風(fēng)險也大;(6)南四湖地區(qū)極端降水多年平均日數(shù)為23.5天,且以4.5 d/10 a的速率上升;(7)南四湖地區(qū)20世紀(jì)80年代中后期年總極端降水日數(shù)發(fā)生突變,且存在2年和16年左右的振蕩周期。

    南四湖;極端降水;極端降水日數(shù)

    0 引言

    近年來,城市快速擴張,全球氣溫上升,極端氣候事件時有發(fā)生,特別是極端降水事件,對局地氣候的影響日益擴大,因此備受關(guān)注[1-3]。研究區(qū)域內(nèi)的極端降水特征,能更好地反映洪澇災(zāi)害時空變化、對于有效減少因災(zāi)損失具有重要的意義[4-6]。翟盤茂等[7]研究了中國水事件頻率和強度等方面的極值變化,認(rèn)為降水日數(shù)偏多的區(qū)域范圍縮小,降水強度偏高的范圍擴大,且極值變化的區(qū)域性特點顯著;王萃萃等[8]研究發(fā)現(xiàn),華北南部極端降水強度和頻數(shù)增加的趨勢比周圍大,華北東南部大城市極端降水強度呈較明顯的增強趨勢。國內(nèi)大多數(shù)研究的結(jié)果總體一致,但也存在明顯的空間差異。中國極端降水的主要特點是區(qū)域性和局地性明顯,近年來,更多學(xué)者從區(qū)域尺度對極端降水事件進(jìn)行研究[9-11],不僅能促進(jìn)人們更加深入地認(rèn)識氣候的變化規(guī)律和特征,更加對制訂區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)的政策與措施具有重要意義[12-13]。

    南四湖是中國北方最大的淡水湖泊,位于蘇魯交界處,全湖面積約1300 km2,南北長約130 km,東西寬約5~25 km,該研究區(qū)地理位置和氣候特征獨特使該地區(qū)蘊藏著豐富的氣候資源。近年來的資料表明,由于降水的時空分布不均,南四湖流域持續(xù)性暴雨洪澇等氣候災(zāi)害頻繁發(fā)生。嚴(yán)重洪澇給當(dāng)?shù)亟?jīng)濟特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及生態(tài)環(huán)境等帶來較大損失[14]。雖然南四湖流域平均降水量對洪澇具有一定的影響,但極端降水的貢獻(xiàn)在災(zāi)害發(fā)生過程中的作用更應(yīng)受到重視。因此,有必要結(jié)合歷史資料針對南四湖流域極端降水事件進(jìn)行深入分析,以期為今后南四湖地區(qū)暴雨氣象服務(wù)提供可靠的依據(jù),促進(jìn)氣象防災(zāi)減災(zāi)技術(shù)水平的提升。

    1 資料與方法

    本研究使用位于南四湖流域的濟寧、鄒城、微山、魚臺、薛城、豐縣、沛縣、棗莊和徐州9個國家氣象站1981—2014年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)(見圖1),分析極端降水事件的分布特征和極端降水日數(shù)的變化規(guī)律。目前國內(nèi)對于極端降水事件的定義多采用固定降水量的方法簡單定義,但對于區(qū)域性特點明顯的極端降水事件在實際應(yīng)用中,具有十分顯著的不合理性[15]。因此,筆者參照Bonsal等的方法定義極端降水量的閾值和極端降水日數(shù)[16]。

    本研究采用Mann-Kendall(M-K)法對極端降水日數(shù)進(jìn)行趨勢分析和突變檢驗,采用Morlet小波變換方法進(jìn)行周期分析[17]。

    圖1 南四湖流域各站點地理位置圖

    2 結(jié)果與分析

    從表1可以看出,對于第90百分位的極端降水事件,降水閾值均在中雨雨量范圍內(nèi),為18.6~26.5 mm,平均值為24.7 mm,對于第95百分位的極端降水事件,降水閾值均在大雨雨量范圍內(nèi),為37.1~42.5 mm,平均值為40.0 mm,第99百分位的降水閾值為75.9~82.8 mm,平均值為80.2 mm,降水閾值均處在暴雨雨量范圍。3種百分位的降水閾值表現(xiàn)出十分相似的分布特征,即南四湖流域北部降水閾值較南部偏大,東部較西部偏大,且與年降水量分布特征相似,表明極端降水量與年降水量有密切的關(guān)系。因第90、第95和第99個百分位的極端降水事件的閾值空間分布相近,以下主要針對第95個百分位的降水極端事件進(jìn)行分析[18]。

    表1 1981—2014年南四湖流域9個氣象站第90、95、99個百分位數(shù)的極端降水閥值mm

    2.1極端降水量的空間分布特征

    由表2可以看到,南四湖流域年平均極端降水量東北部以及北部較強,南部和西南部較小,最大值出現(xiàn)在濟寧站,為70.5 mm,最小值出現(xiàn)在魚臺站,為63.5 mm。極端降水量大值區(qū)主要分布在南四湖流域的濟寧、鄒城、滕州、微山、薛城等站。這種分布和南四湖流域的降水平均分布有較強的一致性,反映出極端降水在年總降水量中占有較大比例。另外,夏季南四湖流域多處在副高邊緣,西南暖濕氣流與北方南下的冷空氣頻繁交匯于此,也有利于降水發(fā)生[19]。

    表2 年平均極端降水量、年平均極端降水日數(shù)、極端降水量對總降水量的貢獻(xiàn)率及年平均極端降水強度統(tǒng)計表

    南四湖流域平均極端降水日數(shù)為3.08~3.56 d/a(見表2),極端降水日數(shù)、極端降水閥值和極端降水量的分布存在較大差異,表現(xiàn)為:極端降水閥值大的站點極端降水日數(shù)較少,其相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.893。極端降水量對年總降水量的貢獻(xiàn)可以通過年極端降水量在全年總降水量中所占的比例來衡量,在一定程度上反映了一個地區(qū)降水量年內(nèi)分布情況[19]。南四湖流域極端降水量對總降水量的貢獻(xiàn)率為34.2%~37.7%,其中濟寧、鄒城、薛城站極端降水對總降水量貢獻(xiàn)率達(dá)到了36%以上,說明這些地區(qū)年極端降水對年總降水量影響較大。而魚臺、豐縣站,極端降水對總降水量的貢獻(xiàn)較小,不到35%。極端降水強度是衡量極端降水的重要指標(biāo),強度越大越易形成降水災(zāi)害[14]。南四湖流域東北部降水閾值較南部偏大,最大值出現(xiàn)在滕州站為71.2 mm/d,南部較小,最小值出現(xiàn)在薛城站為63.3 mm/d,多年平均年極端降水強度分布與極端降水閾值分布相似,說明閾值大的地方,其降水強度也大,形成災(zāi)害的風(fēng)險也大。

    2.2極端降水日數(shù)的分布特征

    由圖2可知,南四湖地區(qū)極端降水多年平均日數(shù)為23.5天,且以4.5 d/10 a的速率上升,傾向方程y=0.4535x+15.594;最大值出現(xiàn)在2003年,為55天,最小值出現(xiàn)在1988年,為6天,兩者相差約9倍,說明南四湖地區(qū)強降水日數(shù)變率大,易發(fā)生旱澇災(zāi)害,從降水日數(shù)的年代際變化來看,20世紀(jì)80年代,南四湖地區(qū)多年平均降水日數(shù)為17.2天,低于平均水平;90年代為21.4天,與歷年均值接近;2000年以后,極端降水日數(shù)迅速上升,平均值達(dá)到29.6天。

    圖2 1981—2014年南四湖流域強降水日數(shù)變化趨勢曲線

    2.3極端降水日數(shù)的突變分析和周期分析

    為確定20世紀(jì)80年代中后期這種由偏少向偏多階段的劇烈變化是否是一種氣候突變,為此,筆者采用M-K突變檢驗方法進(jìn)行突變檢測,給定顯著性水平α=0.05,即U0.05=±1.96。UF代表按時間序列順序排列計算出的統(tǒng)計量序列,UB代表按時間序列逆序排列計算出的統(tǒng)計量序列,UF(UB)曲線在零線以上(下)表示呈增加(減少)趨勢。在臨界線之間,如圖3所示,根據(jù)UF和UB曲線交點的位置[20],確定南四湖地區(qū)總極端降水日數(shù)的增多在20世紀(jì)80年代中后期是一種突變現(xiàn)象。

    利用Morlet小波變換對極端降水日數(shù)變化做多時間尺度分析,由圖4可以看出,1981—2014年南四湖地區(qū)的極端降水日數(shù)以16年左右的周期震蕩最為顯著,對于更小的時間尺度,2年左右的周期振蕩占較大優(yōu)勢。20世紀(jì)80年代至90年代中期存在約7年的周期振蕩,90年代后期至2005年左右存在約5年的周期振蕩。

    圖3 1981—2014年南四湖流域極端降水日數(shù)Mann-Kendall檢驗

    圖4 1981—2014年南四湖流域極端降水日數(shù)小波變化系數(shù)圖

    3 結(jié)論與討論

    本研究使用位于南四湖流域的9個國家氣象站1981—2014年逐日降水?dāng)?shù)據(jù),研究了該流域內(nèi)降水閾值分布特征及其極端降水日的分布特征,得到如下結(jié)論:(1)對于第90、95和99百分位的極端降水事件,降水閾值的分布范圍分別為18.6~26.5、37.1~42.5、75.9~82.8 mm,對應(yīng)的平均值為24.7、40.0、80.2 mm,均處在所在的降水量級范圍內(nèi)。研究還表明,南四湖流域北部降水閾值較南部偏大,東部較西部偏大。極端強降水閾值的空間分布與年降水量的分布相似。(2)南四湖流域平均極端降水日數(shù)為3.08~3.56 d/a,極端降水日數(shù)、極端降水閥值和極端降水量的分布的差異較大,表現(xiàn)為極端降水閥值大的站點極端降水日數(shù)較少,其相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.893。(3)南四湖流域極端降水量對總降水量的貢獻(xiàn)為34.2%~37.7%,且多年平均年極端降水強度分布與極端降水閾值分布相似,說明閾值大的地方,其降水強度也大,較易形成自然災(zāi)害。南四湖流域年平均極端降水量東北部以及北部較強,南部和西南部較小,這種分布和南四湖流域的降水平均分布有較強的一致性,反映出極端降水在年總降水量中占有較大比例。(4)南四湖地區(qū)極端降水多年平均日數(shù)為23.5天,且以4.5 d/10 a的速率上升。20世紀(jì)80年代,南四湖地區(qū)多年平均降水日數(shù)為17.2天,低于平均水平;90年代為21.4天,與歷年均值接近;2000年以后,極端降水日數(shù)迅速上升,平均值達(dá)到29.6天。(5)南四湖地區(qū)20世紀(jì)80年代中后期年總極端降水日數(shù)的增多是一種突變現(xiàn)象,且存在2年和16年左右的振蕩周期。

    南四湖地區(qū)極端降水空間分布的不均勻性較為復(fù)雜,大的天氣氣候背景以及城市熱島、雨島效應(yīng)對極端降水的影響日益顯著,由于資料原因,本研究未在這方面加以研究,這將是今后研究的重點。此外,由于目前區(qū)域氣象站點分布不均以及資料的時效性較短,無法滿足本研究的需求,因此,筆者采用較有代表性的大監(jiān)站數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。如何利用區(qū)域氣象站和加密自動站對南四湖流域的極端降水特征進(jìn)行精細(xì)化研究,是下一步需要探討的問題。

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    Variation Characteristics of the Extreme Precipitation Threshold and the Extreme Precipitation Days in Nansi Lake Area During 1981-2014

    Wang Xiaomo1,Dong Ning1,Li Ruifen1,Yao Wei2,Wang Li1,Wang Yongzeng1

    (1Jining Meteorological Bureau,Jining 272000,Shandong,China;2Jiangsu Meteorological Bureau,Nanjing 210008,Jiangsu,China)

    The paper aims to study characteristics of the extreme precipitation in Nansi Lake.Using the daily precipitation data of 9 weather stations in Nansi Lake during 1981-2014,the variation characteristics of the extreme precipitation threshold and the extreme precipitation days were analyzed.The results showed that:(1)for extreme precipitation events of the 90thpercent,95thpercent and the 99thpercent,the average precipitation threshold was 24.7 mm,40.0 mm and 80.2 mm,respectively;(2)the northern precipitation threshold was larger than the southern one in Nansi Lake area,as the eastern one was larger than the western one;the spatial distribution of the extremely heavy precipitation threshold was similar to the distribution of the amount of annual precipitation;(3)the average annual extreme precipitation of Nansi Lake area was stronger in northeastern and northern Nansi,and was weaker in southern and southwestern Nansi,the distribution was relatively similar to the precipitation climate average distribution of Nansi Lake area,reflecting that the contribution of the extreme precipitation was big to precipitation;(4)the extreme precipitation days in Nansi Lake was 3.08-3.56 days per year,showed that the site with bigger extreme precipitation threshold had lessextreme precipitation days,the correlation coefficient reached-0.893;(5)the contribution of the extreme precipitation to the total precipitation in Nansi Lake was 34.2%-37.7%,and the distribution of average annual extreme precipitation intensity was similar to the distribution of extreme precipitation threshold,showed that places with big threshold had high precipitation intensity and disaster risk;(6)the number of extreme precipitation days on average was 23.5 days,and rose at a rate of 4.5 d/10 a;(7)the total extreme precipitation days in Nansi Lake had mutations in the mid-and late 1980s,and had 2 oscillation periods of 2 years and 16 years.

    Nansi Lake;the Extreme Precipitation;the Extreme Precipitation Days

    P467

    A論文編號:cjas16060010

    山東省氣象局青年科研基金項目“氣候變暖背景下南四湖流域極端降水事件演變規(guī)律”(2015SDQN13)。

    王曉默,男,1983年出生,副研級高級工程師,碩士,研究方向:氣候變化、城市氣象。通信地址:272000山東省濟寧市金宇西路1號濟寧市氣象局,E-mail:wxm716813902@163.com。

    2016-06-13,

    2016-09-20。

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