東北三省1961—1990年與1991—2018年降水量變化綜合觀測(cè)

張?chǎng)? 曹蕾 杜靜 王一達(dá) 韓基良

摘要：利用1961—2018年東北三省32個(gè)國家氣象觀測(cè)站逐日降水資料，對(duì)黑、吉、遼三省極端降水的時(shí)空變化特征進(jìn)行分析。對(duì)比1961—1990年和1991—2018年這2個(gè)時(shí)間段，先后對(duì)其最大24 h降水量、農(nóng)作物主要生長(zhǎng)季降水量、最大月降水、日降水量≥10 mm以及≥25 mm的日數(shù)、連續(xù)無雨日數(shù)（CDD）和連續(xù)降水日數(shù)（CWD）等極端降水指標(biāo)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)與1961—1990年相比，過去30年冬季降水量增加，但分布不均勻性也增加，最大月降水總量在300～400 mm 范圍內(nèi)數(shù)據(jù)分布密度較高，強(qiáng)降水日數(shù)相近，但數(shù)據(jù)集中度更好，連續(xù)降水日數(shù)的密度大值區(qū)提高 1.0～1.5 d，東北三省的夏季24 h最大降水量呈現(xiàn)出西部增長(zhǎng)東部減少趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：極端降水;空間分布;變化趨勢(shì);東北三省;降水量

中圖分類號(hào)：P426.62+3;S161.6?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A?文章編號(hào)：1002-1302（2020）21-0282-06

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）在丹麥哥本哈根發(fā)布了IPCC第5次評(píng)估報(bào)告的《綜合報(bào)告》，IPCC第5次評(píng)估報(bào)告指出，近百年全球氣候變暖，1880—2012年全球地表平均溫度上升了0.85 ℃[1]。

東北三省人口聚集，作為水稻等糧食主產(chǎn)區(qū)，受季風(fēng)氣候影響，對(duì)災(zāi)害事件較為敏感。因此，針對(duì)可能造成災(zāi)害的極端降水進(jìn)行研究，分析其在東北三省的時(shí)空分布及極端降水變化趨勢(shì)，以期為該地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)及合理利用云水資源提供依據(jù)。

國內(nèi)外的研究學(xué)者們對(duì)長(zhǎng)周期降水變化特征對(duì)比研究做了大量工作，波蘭學(xué)者Tomczyk等對(duì)波蘭1966—2015年50年的研究周期進(jìn)行了詳細(xì)解讀，從生長(zhǎng)季角度重點(diǎn)分析了降水條件以及熱條件對(duì)降水條件變化的影響[2]。Szymanowski等對(duì)波蘭西南部1891—1930年和1981—2010年2個(gè)時(shí)間段降水分布的變化情況進(jìn)行了定量分析，計(jì)算了平均月降水量和季節(jié)降水量間的絕對(duì)差異以及大陸度指數(shù)[3]。Pińskwar等通過幾個(gè)研究指標(biāo)（冬季10月至次年3月和夏季4—9月24 h降水量、最大5 d降水量、最大月降水量、強(qiáng)降水和強(qiáng)降水日數(shù)等）分析了波蘭1961—1990年和1991—2015年2個(gè)時(shí)間段降水豐度和虧缺指數(shù)的變化[4]。

在全球氣候變化背景下，整個(gè)中國地區(qū)極端降水時(shí)空差異也存在明顯差異。我國東部夏季降水大值區(qū)具有華南-江淮流域-華北-東北的分布特征，1990年和2000年是2個(gè)旱澇災(zāi)害特征突變點(diǎn)[5];賀冰蕊等的研究認(rèn)為，我國整體降水趨勢(shì)以增加為主，東北北部尤為明顯，東北北部及南部等地的非持續(xù)性極端降水量增加趨勢(shì)明顯[6]。

有研究表示，極端降水事件在我國具有較強(qiáng)的地域差異[7]，對(duì)于不同地區(qū)不同閾值判斷得到的極端降水事件意義也不同，以區(qū)域?yàn)榛A(chǔ)研究尤其重要。京津冀地區(qū)[8]、晉陜蒙地區(qū)[9]、西南地區(qū)[10]、貴州高原[11]、浙江[12]等地區(qū)相繼開展了極端降水的相關(guān)研究。就我國東北地區(qū)而言，近年來東北夏季降水的年代際變化受到重視，東北三省也有不少關(guān)于極端降水的相關(guān)研究。

王波等從黑龍江省3個(gè)典型區(qū)域，即三江平原、松嫩平原和大小興安嶺林區(qū)，著重從四季變化的角度采用極端氣候事件綜合強(qiáng)度指數(shù)模型方法分析了極端氣溫與降水事件的時(shí)空變化[13]。李洋等選取了歐洲地區(qū)極端事件統(tǒng)計(jì)和區(qū)域動(dòng)力降尺度（STARDEX）項(xiàng)目提出的57個(gè)極端指數(shù)中的8個(gè)核心指數(shù)，分析和揭示東北三省極端氣候事件的空間格局及變化，其中涉及的降水指數(shù)有4個(gè)[14]。徐萌等利用 95 百分位閾值法，定義出所選站點(diǎn)的極端降水事件，選取極端降水量、極端降水頻次、極端降水強(qiáng)度、極端降水頻次比率和極端降水量比率等5個(gè)指標(biāo)，分析了東北三省的時(shí)空分布特征[15]。孫鳳華等分析了東北地區(qū)的氣候時(shí)空變化規(guī)律、突變特征和暖干化趨勢(shì)，并利用分級(jí)法從小雨事件、暴雨事件、嚴(yán)重干燥事件、嚴(yán)重濕潤(rùn)事件等方面開展了分析[16-18]。

但是，這些研究多關(guān)注于某一時(shí)段的極端氣候事件，而對(duì)一個(gè)地區(qū)極端氣候事件的前后時(shí)間段對(duì)比綜合研究還比較少，本研究利用1961—2018年東北三省逐日降水量資料，基于極端降水指數(shù)，對(duì)該區(qū)域過去28年（1991—2018年） 與1961—1990年氣候標(biāo)準(zhǔn)正常期極端降水事件的時(shí)空變化特征進(jìn)行對(duì)比分析。通過分析觀測(cè)降水極值的變化情況，試圖探測(cè)降水中的氣候變化信號(hào)。

1 數(shù)據(jù)與方法

本研究使用的降水?dāng)?shù)據(jù)資料來源于全國綜合氣象信息共享平臺(tái)（CIMISS）氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)接口（MUSIC）中的中國地面日值資料（1961—2018年），數(shù)據(jù)集較完整，數(shù)據(jù)初步質(zhì)量控制時(shí)檢測(cè)是否存在不符合邏輯的異常值或數(shù)據(jù)不完整情況，包括：（1）降水量<0 mm，降水量=999 mm，剔除不合理的記錄或?qū)⑵湓O(shè)置為缺測(cè)值;（2）利用 Mann-Whitney-Pettitt（MWP）法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的同質(zhì)性;（3）東北三省從38個(gè)（吉林省9個(gè)，黑龍江省15個(gè)，遼寧省14個(gè)）國家氣象觀測(cè)站中篩選出32個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)（其中黑龍江省加格達(dá)奇區(qū)、吉林省白山市、遼寧省大連市、黑龍江省大慶市、黑龍江省七臺(tái)河市等站點(diǎn)因數(shù)據(jù)資料不完整而剔除）。由圖1可以看出，東北三省國家氣象觀測(cè)站降水資料站點(diǎn)的空間覆蓋情況。東北大部分觀測(cè)站海拔高度較低，除吉林省有較明顯的觀測(cè)站海拔高度差異，即東高西低，東部延邊、白山的海拔較高外，黑龍江和遼寧的觀測(cè)站高度差異均不明顯，且大部分低于400 m。

Frich等于2002年提出5個(gè)極端降水指數(shù)（R10、R5d、NCDD、ISDII、R95T）[19]，之后氣候變化檢測(cè)、監(jiān)測(cè)和指數(shù)專家組（ETCCDMI）提出了11個(gè)極端降水指數(shù)[20]，F(xiàn)rich等提出的極端降水指數(shù)在很多研究中被應(yīng)用，經(jīng)大量研究證明具有很好的指示意義，本研究選取Frich等提出的5個(gè)極端降水指數(shù)，使用1961—2018年降水日值資料，計(jì)算出與極端降水有關(guān)的指標(biāo)，如表1所示。

本研究計(jì)算東北三省32個(gè)觀測(cè)站1961—2018年期間全年最大日降水量、全年最大月降水量，并把2個(gè)研究時(shí)段（1961—1990年和1991—2018年）進(jìn)行對(duì)比分析。最大 24 h 降水量的平均值，冬季范圍為11.6～92.2 mm，大多數(shù)不超過40 mm，夏季范圍為97.5～247.5 mm。全年最大月降水量范圍為248.5～496.5 mm，大多數(shù)超過300 mm，只有5個(gè)值不超過300 mm。本研究中還計(jì)算與1961—1990年氣候標(biāo)準(zhǔn)正常期相比，過去30年（1991—2018年）氣象站降水極端指數(shù)的百分率變化情況。此外，還將分析3個(gè)省會(huì)城市的主要生長(zhǎng)季節(jié)及冬季降水量的5年滑動(dòng)平均值與線性趨勢(shì)，并對(duì)這些匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，以便發(fā)現(xiàn)變化。

2 結(jié)果與分析

2.1 極端降水指數(shù)空間格局變化特征

本研究用極端降水指數(shù)前后2個(gè)研究時(shí)段的變化百分率表示其前后的變化，計(jì)算公式如下：

式中：Q表示2個(gè)時(shí)段前后變化百分率;D表示1991—2018年研究時(shí)段的極端降水指數(shù);R表示1961—1990年研究時(shí)段的極端降水指數(shù)。

如圖1-a所示，東北三省夏季最大日降水量在1991—2018年相對(duì)于1961—1990年的正負(fù)變化率的站點(diǎn)數(shù)大致相等，西部呈增長(zhǎng)變化，東部呈減少變化，正變化率較大值基本位于黑龍江省和吉林省;1991—2018年冬季最大日降水量相對(duì)于1961—1990年基本呈增長(zhǎng)變化，冬季正百分比增長(zhǎng)值在100%以下的有22個(gè)站點(diǎn)，有8個(gè)站點(diǎn)的增長(zhǎng)值100%以上（圖1-b）;1991—2018年相對(duì)于1961—1990年的最大日降水量變化百分比正負(fù)相間，正百分比較大值基本上位于黑龍江省和吉林省。

圖1-c中日降水量>10 mm的日數(shù)與圖2-d中日降水量>20 mm的日數(shù)變化百分率的正負(fù)趨勢(shì)基本相同（除黑龍江省的3個(gè)站點(diǎn)外）;東北三省的北部地區(qū)近30年大部分站點(diǎn)變化百分率是正數(shù)，南部地區(qū)遼寧省的大部分站點(diǎn)與黑吉兩省趨勢(shì)相反，變化百分率是負(fù)數(shù)。

圖1-e中最大連續(xù)無雨日數(shù)（CDD）分析結(jié)果顯示，東北三省的大部分站點(diǎn)區(qū)域的最大連續(xù)無雨日數(shù)在1991—2018年相對(duì)于1961—1990年變化的天數(shù)均少于5 d。計(jì)算變化百分率的結(jié)果可知，東北三省最大連續(xù)無雨日數(shù)的正負(fù)變化百分率大致處于均等的狀態(tài)，正負(fù)變化率各占一半。

圖1-f中最長(zhǎng)連降水日數(shù)分析結(jié)果表明，連續(xù)降水日數(shù)基本上在5～9 d之間變化，2個(gè)時(shí)間段間變化幅度不大，大致處于0～2 d的變化量，變化百分率負(fù)值的區(qū)域大于正值，東北三省近30年相比于前30年（1961—1990）最長(zhǎng)連續(xù)降水日數(shù)減少的站點(diǎn)多于增多的站點(diǎn)，總體區(qū)域變化情況是在東北三省的北部和南部減少，中部增加。

2.2 極端降水指數(shù)時(shí)間序列變化特征

這里選定東北三省的省會(huì)城市為哈爾濱、沈陽和長(zhǎng)春，在多年的研究中，大多數(shù)觀測(cè)站觀測(cè)到冬季降水量總和有所增加（圖2），哈爾濱和沈陽在多年統(tǒng)計(jì)中降水量增速大致是3 mm/10年，長(zhǎng)春的為5 mm/10年，冬季降水量總和5年滑動(dòng)平均值以長(zhǎng)春的擬合度最好，其次是哈爾濱和沈陽。這里的冬季降水量考慮我國東北部的氣候特征，以11月、12月、1月、2月降水量的總和作為冬季降水量。

由圖2可見，3個(gè)省會(huì)城市的主要生長(zhǎng)季和冬季降水量均呈現(xiàn)不同程度的變化趨勢(shì)，哈爾濱和沈陽在5—9月的降水量總和呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，下降速率分別為-1.05、-15.55 mm/10年，長(zhǎng)春在5—9月的降水量以及3個(gè)省會(huì)城市的冬季降水量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，上升速率分別為1.37、2.98、2.96、5.16 mm/10年，3個(gè)省會(huì)城市冬季降水量呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，冬季降水量總和5年滑動(dòng)平均值與線性趨勢(shì)存在一定的擬合程度，雖然也有降水量增加或減少交替變化的情況，但波動(dòng)相對(duì)緩和，總體呈增加的趨勢(shì)，特別是2000年之后，降水量突變較多，存在多個(gè)降水量大值年份，極端降水出現(xiàn)概率增加。

夏季降水量總和5年滑動(dòng)平均值呈現(xiàn)增加-減少交替變化的趨勢(shì)，哈爾濱站60年代、90年代后的5年滑動(dòng)平均曲線波動(dòng)相對(duì)緩和，70年代、80年代有波谷波峰狀波動(dòng)，呈現(xiàn)先減少后升高的趨勢(shì);沈陽站2000年之后5年滑動(dòng)平均曲線波動(dòng)相對(duì)緩和。

1961—2000年降水量增加-減少交替變化的趨勢(shì)明顯，1967年、1978年、1989年左右分別出現(xiàn)減少波谷狀，之后又伴隨著上升走勢(shì);長(zhǎng)春站由5年滑動(dòng)平均值的變化趨勢(shì)來看，1999—2003年間表現(xiàn)為減少趨勢(shì)，其他時(shí)間的波動(dòng)相對(duì)緩和。

2.3 極端指數(shù)對(duì)比分析

為更好地顯示極端指數(shù)的數(shù)據(jù)分布形狀，本研究對(duì)1991—2018年與1961—1990年的數(shù)據(jù)通過小提琴圖進(jìn)行對(duì)比分析。由圖3-a可知，與1961—1990年相比，過去30年冬季最大日降水總量的最小值、中位數(shù)、75%值和最大值均有所上升，四分位距（IQR）與核密度角度均看出其分散程度，存在比較明顯的離散值，前30年比較集中。與1961—1990年相比，過去30年冬季降水量增加，分布不均勻性增強(qiáng)。

與1961—1990年相比，過去30年最大的月降水總量指數(shù)的中值、最小值、25%值上升，75%值、最大值、最小值稍下降，夏季降水量整體水平抬升，降水極值稍有下降，IQR較短，數(shù)據(jù)較集中，只有一個(gè)密集區(qū)間，即100～150 mm范圍內(nèi)數(shù)據(jù)分布密度較高，早30年的大值區(qū)還具有一個(gè)密集區(qū)間，從黑色矩形外部形狀來看，分布很不均勻（圖3-b）。由圖3-c可知，與1961—1990年相比，過去30年最大的月降水總量的中值上升。數(shù)據(jù)分布不均勻，最小值更小，最大值更大，300～400 mm區(qū)間的概率密度最大，集中度較高。圖3-d中的形狀變化與圖3-c的變化趨勢(shì)一致，不同的是圖3-d中近30年最大值與最小值的差縮小，數(shù)據(jù)集中度更好。圖3-e中2個(gè)30年時(shí)間段的數(shù)據(jù)分布形狀基本相同，近30年連續(xù)干旱日數(shù)為20～30 d的區(qū)間范圍內(nèi)的概率密度稍高。圖3-f中與1961—1990年相比，過去30年該指數(shù)的最小值、最大值、中位數(shù)、25%值、75%值均有所下降，但幾個(gè)特征點(diǎn)變化不明顯，連續(xù)降水日數(shù)的密度大值區(qū)提高1.0～1.5 d。

3 結(jié)論

本研究對(duì)1961—2018年東北三省地區(qū)極端降水的時(shí)空分布和變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析，得出以下主要結(jié)論。

（1）整個(gè)研究時(shí)間段分為1961—1990年、1991—2018年，先后對(duì)2個(gè)研究段期間最大24 h降水量、農(nóng)作物主要生長(zhǎng)季降水量、最大月降水、日降水量≥ 10 mm 以及≥25 mm的日數(shù)、CDD、CWD等極端降水指標(biāo)進(jìn)行了分析。東北地區(qū)常作為我國整體降水趨勢(shì)研究對(duì)象，但其各省份降水事件可能受到東北冷渦和厄爾尼諾現(xiàn)象不同程度的影響，極端降水觀測(cè)記錄中呈現(xiàn)南多北少，東西差異，東多西少的特征，近30年東西部變化百分率呈西正東負(fù)的趨勢(shì)。

（2）東北三省近60年降水量整體處于下降趨勢(shì)，上世紀(jì)90年代后極端降水頻次增多，連續(xù)性降水極值記錄數(shù)減少，短時(shí)極端降水分布較分散，但也有散點(diǎn)狀、高集中等特征。小雨以上降水日數(shù)黑吉兩省近30年呈正變化，遼寧省最大連續(xù)無雨日數(shù)最突出，極端降水概率增加。

（3）夏季24 h最大降水量在東北三省的西部呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，東部呈減少趨勢(shì)。冬季24 h最大降水量1991—2018年相對(duì)于1961—1990年的變化百分率大多數(shù)呈正變化，基本上都呈現(xiàn)增長(zhǎng)變化，3個(gè)省會(huì)城市的冬季降水量均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，黑龍江省和吉林省是正百分率相對(duì)大值區(qū)，大陸度指數(shù)分析中也得到冬季降水量普遍有增加的趨勢(shì)。

（4）與1961—1990年相比，過去30年冬季降水量增加，但分布不均勻性也增加;最大月降水總量在300～400 mm范圍內(nèi)數(shù)據(jù)分布密度較高;強(qiáng)降水日數(shù)與前30年趨勢(shì)相同，不同的是數(shù)據(jù)集中度更好;連續(xù)降水日數(shù)的密度大值區(qū)提高1.0～1.5 d;1961—1990年、1991—2018年這2個(gè)時(shí)間段的連續(xù)無雨日數(shù)數(shù)據(jù)分布形狀基本相同，區(qū)別在于近些年連續(xù)無雨日數(shù)在 20～30 d區(qū)間范圍內(nèi)的概率密度稍高些。

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