長江上游嘉陵江首末場強降水時間特征分析及預測

肖鶯 陳晨 杜良敏

（武漢區(qū)域氣候中心，武漢 430074）

0 引言

長江上游五大流域分別為岷沱江流域、嘉陵江流域、烏江流域、宜賓到重慶區(qū)間流域、重慶到宜昌區(qū)間流域，其分布在四川、貴州、湖北及重慶境內(nèi)，地形、地貌十分復雜。受上游復雜地形、地貌的影響，流域強降水常造成長江干流水位猛漲、流量加大，在長江高水位的情況下，還可能形成致洪暴雨。此外，該流域強降水具有明顯的區(qū)域性特征，且降水強度大、過程多。國內(nèi)學者先后進行了一系列研究。有些著重于研究流域面雨量方法，如畢寶貴等和方慈安等[1-2]；有些著重于面雨量時空分布特征，如王仁喬等研究了上游六大流域強降水面雨量特征，指出強降水面雨量出現(xiàn)頻次具有明顯的季節(jié)變化和年際變化特征；于大峰提出了長江上游流域干濕季節(jié)轉換指標和計算方法，認為夏季風由東南向西北推進緩慢，冬季風由北向南推進迅速；高琦等研究結果表明，不同流域強降水面雨量等級分布差異較大、極值分布差異明顯，重慶至萬縣、萬縣至宜昌兩個流域月極大值明顯大于其他流域[3-5]。有些對長江流域出現(xiàn)的強降水過程展開了分析，如施望芝等客觀分析了116次強降水的500 hPa環(huán)流形勢場和700 hPa天氣系統(tǒng)，并歸納出六大流域不同季節(jié)強降水的天氣模型及天氣系統(tǒng)；張萍萍等對30次長江上游與洞庭湖洪水遭遇過程進行了分析，建立了5類天氣學概念模型[6-7]。這些研究都是基于氣象基本觀測事實展開“計算方法—時空分布—成因機理”的一系列研究，對不同空間、不同時間尺度降水開展分析，并建立了相關天氣模型。本文將針對長江流域水文氣象預報服務需求，著手于水庫調(diào)度所關注的強降水發(fā)生時間，重點開展長江上游五大流域之一——嘉陵江首末場強降水時間特征分析及預測方法研究。

1 資料與方法

采用的資料有：1961—2017年共55年嘉陵江49個氣象站點逐日（20時至次日20時）雨量實況資料，中國氣象局130項氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)集。所選站點基本均勻分布（圖1）。

圖1 長江上游嘉陵江49個代表氣象站空間分布Fig. 1 Locations of 49 meteorological stations in Jialing River

面雨量的計算方法：基于逐日雨量資料，采用算術平均法，分別計算出嘉陵江的面雨量。

采用百分位法定義長江上游嘉陵江強降水的閾值。具體做法為：基于連續(xù)兩天平均面雨量，將面雨量按升序排列，取排序后降水序列的第95個百分位值定義為強降水閾值。計算得到嘉陵江強降水閾值為24.5 mm。當各流域面雨量超過各自對應的閾值時，記為一次強降水過程。根據(jù)強降水過程計算方法，統(tǒng)計歷史上強降水過程。選取每年的第一場強降水過程發(fā)生首日為首場強降水時間，最后一場強降水過程發(fā)生首日為末場強降水時間。

采用逐步回歸方法實現(xiàn)首末場強降水時間預測。具體做法：基于嘉陵江首末場強降水時間歷史序列和相應時段的130項氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)，利用逐步回歸方法，建立首末場強降水時間的回歸方程。將預報年份的氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)代入回歸方程，得到首末場強降水時間的預測結論。

2 嘉陵江首末場強降水時間特征分析

根據(jù)定義，計算得到長江上游嘉陵江首場強降水時間歷史序列。從歷史平均來看（表1），嘉陵江首場強降水開始日發(fā)生在5月6日，末場強降水開始日發(fā)生在9月26日。首場強降水最早發(fā)生在4月2日（1973年），最晚發(fā)生在6月19日（2009年），兩者時間可相差78 d；末場強降水最早發(fā)生在7月1日（1997年），最晚發(fā)生在11月18日（1961年），兩者時間可相差119 d。利用功率譜方法提取首末場強降水時間逐年序列的顯著周期，結果顯示：嘉陵江首場強降水同時具有年際和年代際尺度周期，表現(xiàn)為準2 a和11～18 a周期；末場強降水具有顯著的年代際尺度周期，分別為7～11、7～12和8～14 a周期。

表1 長江上游嘉陵江首末場強降水時間統(tǒng)計表Table 1 Climatic date of the first and last heavy rainfall in the Jialing River of upper Yangtze River

3 五大流域首末場強降水時間預測方法研究

根據(jù)三峽水庫服務需求，制作嘉陵江首場強降水時間預測產(chǎn)品的時間為同年的3月，制作嘉陵江末場強降水時間預測產(chǎn)品的時間為同年的8月。為了盡可能地囊括影響因子，采用提前一年的氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)，即上一年9月至當年提前1個月的指數(shù)集，進行首末場強降水預測。利用1961—2005年首末場強降水時間序列與相應時段的氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)建立逐步回歸方程，2006—2017年做獨立樣本檢驗。

圖2 給出了首末場強降水時間的擬合和獨立樣本檢驗情況。從擬合情況看，首場、末場均是有42個指數(shù)進入了逐步回歸方程。擬合結果顯示，首場和末場強降水時間回歸值與觀測值之間幾乎完全擬合，兩者之間的相關系數(shù)高達1.0；統(tǒng)計檢驗表明回歸方程是顯著的，通過0.001的顯著性水平檢驗。獨立樣本檢驗顯示，首場強降水時間預測值與實況值的相關系數(shù)為0.56，通過0.05的顯著性水平檢驗，從符號一致率看，正確率為66.7%，表明12年內(nèi)有8年的趨勢預報是正確的；末場強降水時間預測值與實況值的相關系數(shù)較首場有所下降，為0.4，未通過0.05顯著性水平檢驗，從符號一致率看，正確率為66.7%，同樣的也是12年內(nèi)有8年的趨勢預報正確。

4 結論

圖2 嘉陵江首場（a）、末場（b）強降水時間的多元線性回歸曲線（藍線）、獨立樣本檢驗（紅線：預測值，黑線：實況值）Fig. 2 Variations of the first (a) and last (b) heavy rainfall date (blue line) and independent sample test results(red line∶ forecasting values, black line∶ observations)

基于長江上游嘉陵江氣象站點雨量資料和中國氣象局130項氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)集，利用功率譜和逐步回歸方法，開展了嘉陵江首末場強降水時間特征分析及預測方法研究。得到以下結論：

1）嘉陵江首末場強降水時間具有顯著的年際差異。首場強降水時間最早和最晚可相差兩個月以上（78 d），末場強降水時間最早和最晚甚至可相差3個月以上（119 d）。

2）首末場強降水時間周期特征顯著。嘉陵江首場強降水同時具有年際和年代際尺度周期，表現(xiàn)為準2 a和11～18 a周期；末場強降水具有顯著的年代際尺度周期，分別為7～11、7～12和8～14 a周期。

3）基于氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)建立的首末場強降水時間逐步回歸方程模擬效果好，復相關系數(shù)均通過了0.001顯著性水平檢驗。2006—2017年獨立樣本檢驗結果顯示：首場強降水開始時間預測值與實況值相關系數(shù)通過了0.05顯著性水平檢驗；首場和末場預測距平符號一致率均為66.7%。

本文的預測方法研究僅初步利用中國氣象局下發(fā)的指數(shù)集建立回歸模型。從結果可以看出，本研究成果對于嘉陵江首場、末場強降水時間趨勢預測，有一定的預報技巧。在實際業(yè)務中，還需結合延伸期預報來一并做出最終結論。