廣西環(huán)北部灣地區(qū)降水的時(shí)空變化特征

劉占明，陳子燊，胡寶清，魏興琥

(1. 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院資源環(huán)境系，廣東 佛山 528000；2. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣東 廣州 510275；3. 北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西 南寧 530001；4. 廣西地表過程與智能模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西 南寧 530001)

廣西環(huán)北部灣地區(qū)降水的時(shí)空變化特征

劉占明1，陳子燊2，胡寶清3,4，魏興琥1

(1. 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院資源環(huán)境系，廣東 佛山 528000；2. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣東 廣州 510275；3. 北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西 南寧 530001；4. 廣西地表過程與智能模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西 南寧 530001)

選取1961-2011年廣西環(huán)北部灣地區(qū)12測站逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，采用降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率指標(biāo)，分析不同歷時(shí)和等級降水的時(shí)空變化規(guī)律，利用Mann-Kendall檢驗(yàn)法探討降水的變化趨勢，結(jié)果如下：① 各歷時(shí)降水發(fā)生率隨降水歷時(shí)增加大致呈指數(shù)形式遞減，貢獻(xiàn)率則先增加后減?。粡囊l(fā)洪澇災(zāi)害的角度分析，3～4d歷時(shí)降水造成洪澇災(zāi)害發(fā)生的可能性最大。各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率空間差異表現(xiàn)基本一致，均表現(xiàn)為1～2d、≥10d差異較大，3～9d差異較小。② 降水發(fā)生率隨著降水等級的增加而減小，貢獻(xiàn)率則隨著降水等級的增加而增大；空間差異主要表現(xiàn)在南部的北海、欽州、東興所在區(qū)域的小雨和暴雨方面，即小雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率偏低，暴雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率偏高；其余各站差異較小。③ 各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率變化趨勢表現(xiàn)基本一致，即1～2和≥6d表現(xiàn)為下降，3～5d表現(xiàn)為上升。小雨、大雨、暴雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率在區(qū)域變化趨勢上表現(xiàn)基本一致，即小雨表現(xiàn)為下降，大雨、暴雨表現(xiàn)為上升；而中雨發(fā)生率和貢獻(xiàn)率分別表現(xiàn)為上升和下降。

降水發(fā)生率；降水貢獻(xiàn)率；降水歷時(shí)；降水等級；廣西環(huán)北部灣地區(qū)

在全球變暖和人類活動強(qiáng)烈干擾的大背景下，全球或局部地區(qū)降水格局發(fā)生了顯著變化，導(dǎo)致區(qū)域乃至全球的水循環(huán)系統(tǒng)發(fā)生改變，極端降水事件頻發(fā)，給人類社會生產(chǎn)生活造成巨大影響[1]。降水作為水循環(huán)的主要環(huán)節(jié)和驅(qū)動因素[2]，深入了解其內(nèi)部變化特征有助于分析探討區(qū)域乃至全球水循環(huán)的變化規(guī)律；為此，國內(nèi)外學(xué)者對區(qū)域或全球的降水變化特征開展了大量的研究工作。如：Liu等[3]通過氣候合成模式探討了自然因素與人類干預(yù)對全球降水演變的影響；Allan等[4]采用衛(wèi)星觀測資料研究發(fā)現(xiàn)降水極值變化與氣溫上升存在著明顯的聯(lián)系；Zolina等[5]利用連續(xù)濕天歷時(shí)及強(qiáng)度研究了歐洲降水的變化特征；Li等[6]應(yīng)用ESM模型分析預(yù)測了2071-2100年中國極端降水的變化趨勢；宋曉猛等[7]采用發(fā)生率和貢獻(xiàn)率指標(biāo)分析了北京地區(qū)不同降水歷時(shí)和等級的時(shí)空變化特征。

廣西環(huán)北部灣地區(qū)(圖1)地處我國沿海西南端，由廣西南寧、北海、欽州、防城港、玉林、崇左六個(gè)地級市所轄行政區(qū)域構(gòu)成，陸地國土總面積約7.28萬km2[8]。該區(qū)緯度較低，南部瀕臨海洋；西北部為西江水系，東南部為獨(dú)流入海河流(南流江、欽江、茅嶺江、防城河、北侖河等)水系；屬中南亞熱帶季風(fēng)氣候，年降水量豐富，但由于降水年內(nèi)分布不均勻，旱澇、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害頻繁發(fā)生，并造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。因此，研究該區(qū)降水時(shí)空演變特征具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。目前，關(guān)于該區(qū)降水的研究主要集中于降水量變化趨勢及遙聯(lián)分析等方面[9-10]，對降水內(nèi)部結(jié)構(gòu)演變的研究較少。本研究基于廣西環(huán)北部灣地區(qū)日降水資料，運(yùn)用降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率指標(biāo)，從降水歷時(shí)和降水等級兩方面分析該區(qū)降水的時(shí)空演變特征，對于科學(xué)認(rèn)識區(qū)域水量平衡、洪旱災(zāi)害時(shí)空演變乃至生態(tài)安全都具有重要意義，也可為指導(dǎo)區(qū)域工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及防災(zāi)減災(zāi)建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)資料與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

本文選取1961-2011年廣西環(huán)北部灣地區(qū)分布較均勻且沒有發(fā)生位置變更的12測站逐日降水?dāng)?shù)據(jù)資料，數(shù)據(jù)來源于中國氣象局氣象信息中心，連續(xù)完整，各測站位置如圖1所示。

1.2 研究方法

本文主要從降水歷時(shí)和降水等級兩方面分析廣西環(huán)北部灣地區(qū)降水的時(shí)空變化特征。根據(jù)氣象部門的有關(guān)規(guī)定，日降水量大于等于0.1 mm即為有效降水發(fā)生，因此，本文將一次降水過程(日降水量 ≥ 0.1 mm)從開始至結(jié)束的日數(shù)定義為降水歷時(shí)[11]，此段時(shí)間內(nèi)的降水量之和定義為一次降水過程的降水量；本文將降水歷時(shí)分成10類，即1，2，3，4，5，6，7，8，9和≥10 d(連續(xù)10日以上)。參照國家標(biāo)準(zhǔn)[12]中的日降水量將降水等級分為4類：小雨(日降水量為0.1～9.9 mm)、中雨(10.0～24.9 mm)、大雨(25.0～50.0 mm)、暴雨(≥50.0 mm)。

為了綜合評價(jià)廣西環(huán)北部灣地區(qū)上述兩方面降水事件的變化特征，本文引入降水發(fā)生率和降水貢獻(xiàn)率2個(gè)指標(biāo)；降水發(fā)生率表示各類降水事件在某種分類情況下發(fā)生的次數(shù)占總次數(shù)的比例，降水貢獻(xiàn)率定義為某種分類情況下的降水量占總降水量的比例。本文采用Mann-Kendall(簡稱M-K)檢驗(yàn)法[13]對各類降水事件發(fā)生率和貢獻(xiàn)率變化趨勢進(jìn)行檢驗(yàn)。

圖1 廣西環(huán)北部灣地區(qū)范圍及觀測站位置Fig.1 The position of the Circum-Beibu-Gulf region of Guangxi and stations distribution

2 各歷時(shí)與等級降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率變化特征

2.1 區(qū)域統(tǒng)計(jì)特征

圖2給出了廣西環(huán)北部灣地區(qū)不同歷時(shí)降水事件的發(fā)生率及其對總降水量的貢獻(xiàn)率。從圖中可以看出，各歷時(shí)降水發(fā)生率隨降水歷時(shí)增加大致呈指數(shù)形式遞減(1，2，…，9 d，≥10 d歷時(shí)降水事件發(fā)生率分別為35.6%、21.7%、14.2%、9.4%、6.1%、4.0%、2.6%、2.0%、1.1%、3.3%)；但各歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率變化與發(fā)生率變化不一致，而是隨著降水歷時(shí)的增加呈先增加后減小、至≥10 d歷時(shí)又出現(xiàn)顯著上升的趨勢。在1～9 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率中，3 d最高(14.6%)，其次為4 d(14.0%)，再次為2 d(12.3%)；≥10 d歷時(shí)降水發(fā)生率雖然僅為3.3%，但貢獻(xiàn)率卻高達(dá)16.0%。

綜合統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，對于降水發(fā)生率而言，以1～4 d歷時(shí)為主，發(fā)生率合計(jì)達(dá)80.9%；就降水貢獻(xiàn)率而言，2～5 d歷時(shí)達(dá)51.8%，其次為≥10 d歷時(shí)(16.0%)；從降水引發(fā)洪澇災(zāi)害的角度分析，雖然≥10 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率超過3 d、4 d歷時(shí)降水，但考慮到降水到達(dá)地表形成徑流泄洪所經(jīng)歷的時(shí)間因素，3～4 d歷時(shí)降水造成洪澇災(zāi)害發(fā)生的可能性顯然高于≥10 d歷時(shí)降水。

圖2 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率Fig.2 Incidence rate and contribution rate of different precipitation duration in the Circum-Beibu-Gulf region of Guangxi

2.2 空間差異分析

圖3為廣西環(huán)北部灣地區(qū)12測站各歷時(shí)降水事件的發(fā)生率(a)及其對總降水量的貢獻(xiàn)率(b)。從圖3(a)可以看出，各站降水發(fā)生率都滿足隨降水歷時(shí)增加而遞減的規(guī)律。從區(qū)域各站各歷時(shí)降水發(fā)生率大小對比來看，1 d、2 d、≥10 d差別相對較大(圖3(a))，即存在著相對明顯的區(qū)域差異；而3～9 d差別較小，各站基本都在平均值上下波動，即空間上沒有表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異；從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，12站3～9 d歷時(shí)降水發(fā)生率分別在13%～15%、8%～10%、5%～7%、3%～5%、2%～3.5%、1%～2.5%、0.7%～1.4%之間。進(jìn)一步對比發(fā)現(xiàn)，1 d、2 d歷時(shí)降水發(fā)生率空間變化趨勢表現(xiàn)基本一致(各觀測站具體位置如圖1所示，為節(jié)省篇幅，這里不再給出空間差異分析圖示，下同)，均表現(xiàn)為南部的北海和中西部的龍州、崇左、南寧所在區(qū)域發(fā)生率較高(1 d發(fā)生率在37%以上，其中北海高達(dá)42.3%；2 d發(fā)生率23%～24%之間)，馬山、東興及東部的博白、玉林、容縣所在區(qū)域發(fā)生率較低(1 d、2 d發(fā)生率分別在33%～34%、20%～21%之間)?！?0 d歷時(shí)降水發(fā)生率空間變化趨勢與1 d、2 d相反，東興站及東部的博白、玉林、容縣所在區(qū)域發(fā)生率較高(4%～6%)，北海站和中西部的龍州、崇左、南寧所在區(qū)域發(fā)生率較低(1%～2%)。

圖3 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各站各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率Fig.3 Incidence rate and contribution rate of different precipitation duration of different station

從圖3(b)可以看出，12站各歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率基本都滿足隨著降水歷時(shí)增加呈先增加后減小、至≥10 d歷時(shí)又出現(xiàn)顯著上升的趨勢。相對降水發(fā)生率(圖3(a))而言，各站各歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率大小差別較大。通過各歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率大小對比(圖3(b))發(fā)現(xiàn)，1 d、2 d、≥10 d差別相對較大，而3～9 d差別相對較小(貢獻(xiàn)率分別在12%～17%、11%～16%、9%～12%、7%～11%、5%～8%、4%～7%、3%～6%之間)，這一結(jié)果與各歷時(shí)降水發(fā)生率大小對比結(jié)果基本一致。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，與1 d、2 d歷時(shí)降水發(fā)生率相似，1 d、2 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率空間變化趨勢表現(xiàn)基本一致，均表現(xiàn)為南部的北海和中西部的龍州、崇左、南寧所在區(qū)域貢獻(xiàn)率較高(1 d、2 d貢獻(xiàn)率分別在9%～11%、15%～17%之間)，欽州、東興及東部的博白、玉林、容縣所在區(qū)域貢獻(xiàn)率較低(1 d、2 d貢獻(xiàn)率分別在4%～6%、8%～10%之間)?！?0 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率空間變化趨勢與1 d、2 d貢獻(xiàn)率空間變化趨勢相反，欽州、東興站及東部的博白、玉林、容縣所在區(qū)域貢獻(xiàn)率較高(20%以上，其中東興高達(dá)26.9%)，北海站和中西部的龍州、崇左、南寧所在區(qū)域貢獻(xiàn)率較低(8%～10%)。

2.3 區(qū)域統(tǒng)計(jì)特征分析

從圖4可以看出，降水發(fā)生率隨著降水等級的增加而減小，降水貢獻(xiàn)率則隨著降水等級的增加而逐漸增大。對于降水發(fā)生率而言，小雨占據(jù)絕對優(yōu)勢，達(dá)73.2%，中雨、大雨、暴雨分別為14.9%、7.6%、4.3%；但小雨對總降水量的貢獻(xiàn)率僅為17.8%，中雨、大雨、暴雨貢獻(xiàn)率分別為24.1%、25.9%、32.2%。由此可知，廣西環(huán)北部灣地區(qū)等級降水頻次以小雨為主，中雨、大雨、暴雨發(fā)生率合計(jì)不到30%，但卻貢獻(xiàn)了超過80%的降水量。

圖4 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各等級降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率Fig.4 Incidence rate and contribution rate of different precipitation grade in the Circum-Beibu-Gulf region of Guangxi

2.4 空間差異分析

圖5為廣西環(huán)北部灣地區(qū)12測站各等級降水事件的發(fā)生率(a)及其對總降水量的貢獻(xiàn)率(b)。從圖5(a)可以看出，各站均滿足降水發(fā)生率隨著降水等級的增加而減小以及小雨占據(jù)絕對優(yōu)勢的特征。相對而言，南部沿海的東興、欽州、北海3站小雨發(fā)生率偏低，暴雨發(fā)生率偏高；其余各站各等級降水發(fā)生率比較接近，基本都在平均值上下波動。

圖5 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各站各等級降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率Fig.5 Incidence rate and contribution rate of different precipitation grade of different station

從各站各等級降水對總降水量的貢獻(xiàn)率(圖5(b))來看，12站均表現(xiàn)出小雨貢獻(xiàn)率最低(基本都在20%以下)，其中南部沿海的東興、欽州、北海3站小雨貢獻(xiàn)率在10%～13.5%之間，為全區(qū)最低值。東興、欽州、北海、馬山、博白、橫縣6站中雨、大雨、暴雨貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)出比較明顯的遞增趨勢，尤其是東興、欽州、北海3站，暴雨貢獻(xiàn)率都在45%以上，較其他各站明顯偏高(圖5(b))，這可能是因?yàn)槠湮挥谀喜垦睾?圖1)，首先遭遇來自海洋的臺風(fēng)等強(qiáng)對流天氣系統(tǒng)正面襲擊，強(qiáng)降水天氣較多；其余6站中雨、大雨、暴雨貢獻(xiàn)率比較接近，且表現(xiàn)出中雨或大雨貢獻(xiàn)率輕微超過暴雨的情況。

2.5 變化趨勢分析

圖6給出了區(qū)域12站各歷時(shí)降水發(fā)生率(a)與貢獻(xiàn)率(b)M-K變化趨勢檢驗(yàn)結(jié)果。從圖6(a)可以看出，1 d、2 d均表現(xiàn)為呈下降趨勢的站點(diǎn)數(shù)多于呈上升趨勢的站點(diǎn)數(shù)，即分別有7站、9站表現(xiàn)為下降趨勢，而表現(xiàn)為上升趨勢的站點(diǎn)數(shù)分別為5站、3站。對于3 ，4 ，5 d而言，表現(xiàn)為上升趨勢的站點(diǎn)數(shù)明顯多于表現(xiàn)為下降趨勢的站點(diǎn)數(shù)，即分別有10站、7站、8站表現(xiàn)為上升趨勢，而表現(xiàn)為下降趨勢的站點(diǎn)數(shù)分別為2、5、4站。對于6，7 ，8 ，9 d，≥10 d而言，表現(xiàn)為下降趨勢的站點(diǎn)數(shù)明顯占據(jù)絕對優(yōu)勢，8 d、9 d歷時(shí)降水發(fā)生率甚至出現(xiàn)了所有站點(diǎn)變化趨勢完全一致且大部分站點(diǎn)通過了95%水平顯著性檢驗(yàn)(MK統(tǒng)計(jì)量 > 1.96或 < -1.96，下同)的情況。通過對比圖6(a)與圖6(b)發(fā)現(xiàn)，各歷時(shí)降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率表現(xiàn)為升降趨勢的站點(diǎn)數(shù)目對比結(jié)果以及通過95%水平顯著性檢驗(yàn)的情況幾乎一致，即二者有著幾乎完全一致的區(qū)域變化趨勢。

綜合以上分析可以發(fā)現(xiàn)，廣西環(huán)北部灣地區(qū)各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率變化趨勢表現(xiàn)基本一致，即1 d、2 d、≥6 d(即6，7，8 ，9 d，≥10 d)歷時(shí)降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率主要表現(xiàn)為下降趨勢，其中≥6 d下降趨勢更加明顯，而3～5 d(即3，4，5 d)歷時(shí)降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率主要表現(xiàn)為上升趨勢。

2.6 各等級降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率變化趨勢分析

圖7給出了區(qū)域12站各等級降水發(fā)生率(a)與貢獻(xiàn)率(b)M-K變化趨勢檢驗(yàn)結(jié)果。從圖中可以看出，小雨、大雨、暴雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率在區(qū)域變化趨勢上有著幾乎一致的表現(xiàn)，如小雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率均表現(xiàn)為下降趨勢，且都有近50%的站點(diǎn)通過了95%水平顯著性檢驗(yàn)；大雨、暴雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率均主要表現(xiàn)為上升趨勢。對于中雨而言，從圖7(a)可以看出，其發(fā)生率變化趨勢主要表現(xiàn)為上升(8站上升、4站下降)，從圖7(b)可以看出，其貢獻(xiàn)率變化趨勢主要表現(xiàn)為下降(10站下降、2站上升)；因此，在中雨的區(qū)域變化趨勢上，發(fā)生率與貢獻(xiàn)率有著相反的表現(xiàn)。

圖6 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各站各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率變化趨勢檢驗(yàn)結(jié)果Fig.6 Test results of change trend of incidence rate and contribution rate for different duration of different station

圖7 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各站各等級降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率變化趨勢檢驗(yàn)結(jié)果Fig.7 Test results of change trend of incidence rate and contribution rate for different grade of different station

3 結(jié) 論

1) 廣西環(huán)北部灣地區(qū)各歷時(shí)降水發(fā)生率隨降水歷時(shí)增加大致呈指數(shù)形式遞減，其中1～4 d發(fā)生率合計(jì)超過80%；各歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率隨著降水歷時(shí)的增加呈先增加后減小、至≥10 d又出現(xiàn)顯著上升的趨勢；在1～9 d貢獻(xiàn)率中，3 d最高，其次為4 d，兩者貢獻(xiàn)率合計(jì)接近30%，因此，從降水引發(fā)洪澇災(zāi)害的角度分析，3～4 d歷時(shí)降水造成洪澇災(zāi)害的可能性最大。各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率空間差異表現(xiàn)基本一致，均表現(xiàn)為1～2 d、≥10 d差異較大，3～9 d差異較??；1～2 d、≥10 d空間差異主要表現(xiàn)為南部的北海和中西部的南寧、崇左、龍州所在區(qū)域與東部的玉林、博白、容縣所在區(qū)域反向變化。

2) 降水發(fā)生率隨著降水等級的增加而減小，降水貢獻(xiàn)率則隨著降水等級的增加而逐漸增大；其中，小雨發(fā)生率超過70%，但貢獻(xiàn)率不到20%；中雨、大雨、暴雨發(fā)生率合計(jì)不到30%，卻貢獻(xiàn)了超過80%的降水量。各等級降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率空間差異主要表現(xiàn)在南部的北海、欽州、東興3站小雨和暴雨方面，其余各站各等級降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率差異較?。痪唧w而言，北海、欽州、東興3站均表現(xiàn)為小雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率偏低，暴雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率偏高；尤其是暴雨貢獻(xiàn)率，3站都在45%以上(即暴雨降水量占全年降水量45%以上)，明顯高于其它站，這可能是因?yàn)槠湮挥谀喜垦睾?，首先遭遇來自海洋的臺風(fēng)等強(qiáng)對流天氣系統(tǒng)正面襲擊，強(qiáng)降水天氣較多。

3) 各歷時(shí)降水發(fā)生率與貢獻(xiàn)率變化趨勢表現(xiàn)基本一致，具體表現(xiàn)為1～2 d、≥6 d主要為下降趨勢，其中，≥6 d下降趨勢更加明顯；而3～5 d主要表現(xiàn)為上升趨勢，結(jié)合前面的結(jié)論(即3～4 d歷時(shí)降水造成洪澇災(zāi)害的可能性最大)，可以進(jìn)一步得出，廣西環(huán)北部灣地區(qū)洪澇災(zāi)害呈上升趨勢。小雨、大雨、暴雨發(fā)生率、貢獻(xiàn)率在區(qū)域變化趨勢上表現(xiàn)也基本一致，具體而言，小雨主要表現(xiàn)為下降趨勢，大雨、暴雨主要表現(xiàn)為上升趨勢；而中雨發(fā)生率和貢獻(xiàn)率則分別表現(xiàn)為上升和下降趨勢。

[1] 張建云，宋曉猛，王國慶，等. 變化環(huán)境下城市水文學(xué)的發(fā)展與挑戰(zhàn)Ⅰ：城市水文效應(yīng)[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2014， 25(4)：594-605. ZHANG J Y，SONG X M，WANG G Q，et al. Development and challenges of urban hydrology in a changing environment I：Hydrological response to urbanization[J]. Advances in Water Science，2014，25(4)：594-605.

[2] 王浩，龍愛華，于福亮，等. 社會水循環(huán)理論基礎(chǔ)探析Ⅰ：定義內(nèi)涵與動力機(jī)制[J]. 水利學(xué)報(bào)，2011，42(4)： 379-387. WANG H，LONG A H，YU F L. Study on theoretical method of social water cycle Ι：Definition and dynamical mechanism[J]. Journal of Hydraulic Engineering，2011，42(4)：379-387.

[3] LIU J，WANG B，CANE M A，et al . Divergent global precipitation changes induced by natural versus anthropogenic forcing[J]. Nature，2013，493(7434)：656-659.

[4] ALLAN R P，SODEN B J. Atmospheric warming and the amplification of precipitation extremes[J]. Science，2008，321(5895)：1481-1484.

[5] ZOLINA O，SIMMER C，GULEV S K，et al. Changing structure of European precipitation: Longer wet periods leading to more abundant rainfalls[J]. Geophysical Research Letters，2010，37(6)：L06704.

[6] LI J，ZHANG Q，CHEN Y，et al. Changing spatiotemporal patterns of precipitation extremes in China during 2071-2100 based on Earth System Models[J]. Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2013，118(22)：12537-12555.

[7] 宋曉猛，張建云，劉九夫，等. 北京地區(qū)降水時(shí)空演變特征[J]. 水利學(xué)報(bào)，2015，46(5)：525-535. SONG X M，ZHANG J Y，LIU J F，et al. Spatial-temporal variation characteristics of precipitation pattern in Beijing[J]. Journal of Hydraulic Engineering，2015，46(5)：525-535.

[8] 廣西壯族自治區(qū)發(fā)展計(jì)劃委員會. 新世紀(jì)廣西區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略[M]. 南寧：廣西人民出版社，2001.

[9] 周紹毅，徐圣璇，黃飛，等. 廣西農(nóng)業(yè)氣候資源的長期變化特征[J]. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011，27(27)：168-173. ZHOU S Y，XU S X，HUANG F，et al. Secular variation features of agricultural climate resources in Guangxi[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin，2011，27(27)：168-173.

[10] 覃衛(wèi)堅(jiān)，李耀先，廖雪萍. MJO活動對廣西6月階段性降水的影響研究[J]. 氣象研究與應(yīng)用，2015，36(1)：25-30. QIN W J，LI Y X，LIAO X P. Impact of the Madden-Julian Oscillation activity on the phase precipitation in Guangxi[J]. Journal of Meteorological Research and Application，2015，36(1)：25-30.

[11] 冶運(yùn)濤，梁犁麗，龔家國，等. 長江上游流域降水結(jié)構(gòu)時(shí)空演變特性[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2014，25(2)：164-171. YE Y T，LIANG L L，GONG J G，et al. Spatial-temporal variability characteristics of precipitation structure across the upper Yangtze River basin，China[J]. Advances in Water Science，2014，25(2)：164-171.

[12] 中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會. 降水量等級(GB/T28592-2012)[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2012：1-2.

[13] HAMED K H. Trend detection in hydrologic data: The Mann-Kendall trend test under the scaling hypothesis[J]. Journal of Hydrology，2008，349：350-363.

Spatial-temporalvariationcharacteristicsofprecipitationpatternsintheCircum-Beibu-GulfregionofGuangxi

LIUZhanming1,CHENZishen2,HUBaoqing3, 4,WEIXinghu1

(1.DepartmentofResourcesandEnvironment,FoshanUniversity,Foshan528000,China；2.SchoolofGeographyandPlanning,SunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China；3.KeyLaboratoryofBeibuGulfEnvironmentChangeandResourcesUse,MinistryofEducation,Nanning530001,China；4.GuangxiKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandIntelligentSimulation,Nanning530001,China)

On basis of daily precipitation data from 12 rain-gauge stations over the Circum-Beibu-Gulf region of Guangxi from 1961 to 2011, the spatial-temporal variation characteristics of precipitation pattern were analyzed. The incidence rate and contribution rate of precipitation are defined and used to assess the spatial and temporal variation of precipitation pattern. And the Mann-Kendall test method is used to discuss the trend of precipitation pattern. The results show that: ① The incidence rate of precipitation events for different durations decreases exponentially with the increase of precipitation durations, while the corresponding contribution rate firstly increases and then decreases; As far as disaster is concerned, precipitation events for 3～4 d are most likely to trigger flood disaster. The spatial distribution of precipitation events for different durations has a similar variation trend such as 1～2 d and ≥10 d with great difference and 3～9 d with little difference. ② The incidence rate for different grades decreases with the increase of precipitation grade, while the corresponding contribution rate is increasing；The incidence rate and the contribution rate of light rain events are lower in southern region (Bei hai, Qinzhou and Dongxing), while torrential rain events are higher than other regions. ③ Precipitation events for different durations throughout the region have a similar variation trend such as 1～2 d and ≥6 d showing a downward trend and 3～5 d showing an upward trend. Light, heavy and torrential rains throughout the region have a similar variation trend such as heavy and torrential rains with an upward trend and light rain with a downward trend; while the opposite trend is found for the incidence rate and the contribution rate of moderate rain events, showing upward and downward trends, respectively.

incidence rate of precipitation; contribution rate of precipitation; precipitation duration; precipitation grade; Circum-Beibu-Gulf region of Guangxi

10.13471/j.cnki.acta.snus.2017.04.023

2016-12-30

國家自然科學(xué)基金(41361022，41371498，41571091)；廣西自然科學(xué)基金 (2014GXNSFDA-118031)；北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金；廣西地表過程與智能模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(2015BGERLKF03)；佛山市科技發(fā)展專項(xiàng)基金(2009031)

劉占明(1979年生)，男;研究方向：水文學(xué)；E-mail:liuzhanming177@163.com

陳子燊(1952年生)，男；研究方向：水文氣象事件與風(fēng)險(xiǎn)評估；E-mail:eesczs@mail.sysu.edu.cn

TV125；TV

A

0529-6579(2017)04-0154-07