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    1960—2016年遼河流域極端降水時(shí)間序列變化

    2020-09-05 05:13:26劉海金
    關(guān)鍵詞:遼河流域日數(shù)強(qiáng)降水

    劉海金

    (東華理工大學(xué),江西 南昌 330013)

    日前,全球氣候變化已引起政府、非政府組織及學(xué)者們的廣泛關(guān)注[1-6]。在氣候變化的背景下,極端氣候事件對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響越來越明顯,甚至對(duì)人體健康產(chǎn)生了重大不良的影響[7]。同時(shí),全球氣候變化引起河流流域內(nèi)洪澇災(zāi)害多發(fā),而極端降水又是影響極端洪澇的重要水文因素[8],因此,如何對(duì)極端降水事件有效地預(yù)測已成為實(shí)現(xiàn)流域內(nèi)可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路。

    目前對(duì)流域內(nèi)極端降水事件的研究取得了大量成果,其中長江、黃河、珠江等河流是主要的研究對(duì)象[9-19],同時(shí)也有研究成果是以中國多流域?yàn)榭臻g尺度[20-21],另外對(duì)于遼河流域的具體研究多集中于遼河的分區(qū)概況[22-24]及少量臺(tái)站的全流域研究[25],對(duì)其全流域多臺(tái)站的研究相對(duì)較少。本研究以1960—2016年遼河流域及其周邊的氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)為依據(jù),利用計(jì)量方法對(duì)日降水強(qiáng)度、日降水大于20 mm的日數(shù)、年內(nèi)一日最大降水總量等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行診斷,得到遼河流域56年極端降水的時(shí)空變化,并預(yù)測未來發(fā)展趨勢,以期為遼河流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展與防災(zāi)減災(zāi)工程的建設(shè)提供降水參考依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

    遼河流域地處中國東北地區(qū)的南部(116°54′~125°32′E,40°30′~45°17′N),是東北地區(qū)最重要的河流之一,也是中國的七大流域之一。遼河發(fā)源于光頭山,流經(jīng)冀、蒙、吉、遼4省,共經(jīng)16個(gè)市(地、州),56個(gè)縣(縣級(jí)市、縣、旗),最終匯入渤海。遼河流域總面積為219 631 km2,全長1 345 km,由西遼河、東遼河、太子河、渾河等支流組成,上游支流稀疏細(xì)長,中下游支流密集短小。

    本研究日降水及相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)?;谶|河流域范圍及數(shù)據(jù)的有效連續(xù)性,選取37個(gè)氣象臺(tái)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(圖1)。對(duì)微量數(shù)據(jù)作歸零處理,對(duì)極少的缺測數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除,以確保數(shù)據(jù)的完整性。

    2 研究方法

    本研究所選取的極端降水指數(shù)均來自于世界氣象組織氣候委員會(huì)(WMO) 等推薦的11個(gè)極端氣候指數(shù)(表1)。利用一元線性趨勢分析對(duì)各極端分析,以確定各極端降水指數(shù)的總體變化趨勢。利用Mann-Kendall突變分析對(duì)各極端降水指數(shù)進(jìn)行突變檢驗(yàn),以確定各極端降水指數(shù)的突變年份。建立評(píng)價(jià)體系,利用因子分析對(duì)遼河流域極端降水進(jìn)行總體評(píng)價(jià),以確定遼河流域降水極端性的綜合變化趨勢。利用R/S分析對(duì)因子分析評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行變化趨勢的分析,以確定遼河流域降水極端性變化趨勢的顯著性特征。

    2.1 一元線性趨勢分析

    一元線性趨勢分析可確定要素的平均變化趨勢,具體公式為:

    式中:y——?dú)夂蛞匦蛄校ń邓兀?;x——時(shí)間序列(1960—2016年);b——線性趨勢系數(shù),其正負(fù)反映上升或下降趨勢;b——?dú)夂蛞孛?0 a的氣候傾向率[26];a——截距。

    2.2 M-K突變檢驗(yàn)

    氣候突變的普遍式定義為:氣候從一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢)跳躍式地轉(zhuǎn)變到另一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢)的現(xiàn)象,它表現(xiàn)為氣候在時(shí)空上從一個(gè)統(tǒng)計(jì)特性到另一個(gè)統(tǒng)計(jì)特性的急劇變化[27]。M-K突變檢驗(yàn)是一種非參數(shù)類的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,其基本原理為:

    2.2.1 構(gòu)建秩序列

    設(shè)氣候要素x在時(shí)間序列上有n個(gè)樣本,可構(gòu)建秩序列:

    表1 極端降水指數(shù)的定義

    式(2)中:dk——序列內(nèi)x的第i個(gè)數(shù)值大于第j個(gè)數(shù)值的數(shù)量統(tǒng)計(jì)量。

    2.2.2 dk的標(biāo)準(zhǔn)化處理

    式中:E(dk)——秩序列的dk均值;var(dk)——方差。

    按照逆序列重復(fù)上述過程,得到UBK=-|UFK|,且UB1=0。若UFK>0,則說明該序列上升,反之下降;當(dāng)超過置信水平時(shí),說明變化趨勢顯著。如果UFK與UBK相交且交點(diǎn)在置信區(qū)間內(nèi),則交點(diǎn)表示的時(shí)間即為突變發(fā)生的時(shí)間。

    2.3 因子分析

    處理數(shù)據(jù)時(shí),利用數(shù)學(xué)方法將多個(gè)性質(zhì)相同的變量組合為一個(gè)變量,稱為因子,即用較少的綜合指標(biāo)來代替多指標(biāo)。因子分析就是基于因子結(jié)合的分析方法,如果數(shù)據(jù)選取合理,因子分析不僅損失的原始數(shù)據(jù)較少,且能夠提取影響數(shù)據(jù)的主要因素,反映事物的本質(zhì)現(xiàn)象[28]。其基本步驟為:利用KMO和Bartlett法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合因子分析,若K-B的球形度檢驗(yàn)>0.5且Bartlett的檢驗(yàn)為0,即可進(jìn)行因子分析[29]。然后建立相關(guān)系數(shù)矩陣,計(jì)算其特征值與相關(guān)系數(shù)矩陣,根據(jù)特征值大于1或者貢獻(xiàn)度為80%來確定主成分因子,得到得分系數(shù)矩陣,并根據(jù)權(quán)重計(jì)算最終得分。此數(shù)據(jù)的計(jì)算均在IBM SPSS Statistics 21中進(jìn)行。

    營養(yǎng)水平參照NY/T 816-2004配制育肥山羊日糧,配方(D)組成見表1。人工配料,混合機(jī)混合均勻,KL-150型顆粒機(jī)(壓縮比6∶1)制粒。

    2.4 R/S分析

    R/S分析是英國學(xué)者Hurst在1965年提出的關(guān)于處理時(shí)間序列的一種分析方法[30]。研究發(fā)現(xiàn),R/S降水的時(shí)間序列上具有Hurst效應(yīng),適合應(yīng)用此方法[31]。Hurst指數(shù)(0<H<1) 在不同的取值范圍具有不同的指示意義:當(dāng)H=0.5時(shí),說明各個(gè)指標(biāo)之間無關(guān)聯(lián)性,要素在時(shí)間序列上具有隨機(jī)性,變化趨勢不顯著;當(dāng)H>0.5時(shí),表明要素在未來時(shí)間序列上與歷史時(shí)間序列相同,且H越接近于1,變化特征越顯著;當(dāng)H<0.5時(shí),表明要素在未來時(shí)間序列上與歷史時(shí)間序列相反,且H越接近于0,變化特征越顯著。

    3 結(jié)果分析

    3.1 極端降水指標(biāo)的趨勢分析

    為得到遼河流域的極端降水指標(biāo)的變化趨勢,利用一元線性趨勢分析方法對(duì)遼河流域的極端降水指標(biāo)進(jìn)行分析及預(yù)測,結(jié)果如表2和圖2所示。在1960—2016年間,遼河流域的極端降水指數(shù)中,除日降水強(qiáng)度上升明顯,氣候傾向率大于0外,其他極端降水指數(shù)均呈下降趨勢,其中強(qiáng)降水日數(shù)、極端降水日數(shù)及持續(xù)降水日數(shù)下降趨勢明顯,氣候傾向率分別為-0.2 d/(10 a)、-0.109 d/(10 a)、-0.256 d/(10 a),而其他指標(biāo)雖有下降但趨勢并不明顯。且在2010—2016年間,除持續(xù)降水日數(shù)稍有下降,其他極端降水指標(biāo)均有所上升。對(duì)于極值,除持續(xù)降水日數(shù)的極值外,其他10個(gè)極端降水的指標(biāo)基本都出現(xiàn)在1996—2016年,說明1996—2016年遼河流域的極端降水指標(biāo)存在明顯的不穩(wěn)定性。綜合說明,遼河流域在1960—2016年間降水極端性的變化呈總體下降趨勢,且在56年間呈現(xiàn)上升趨勢,在1996—2016年內(nèi)波動(dòng)趨勢明顯。

    表2 遼河流域各極端降水指數(shù)氣候傾向率

    3.2 極端降水指標(biāo)的突變分析

    通過M-K突變檢驗(yàn)可進(jìn)一步確定極端降水指標(biāo)的變化趨勢。其中,正序列的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)曲線標(biāo)識(shí)為UF,逆序列的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)曲線標(biāo)識(shí)為UB。

    由圖3可知,日降水強(qiáng)度UF曲線與UB曲線相交于1983年與2001年,說明日降水強(qiáng)度的突變年為1983年和2001年。非常強(qiáng)降雨日數(shù)的UF曲線與UB曲線存在多個(gè)交叉點(diǎn),說明其突變年份不明顯。一日最大降水UF曲線與UB曲線相交于7個(gè)交點(diǎn),說明突變年份不明顯。持續(xù)降水日數(shù)的突變年份為1970年;年降水總量的突變年份為1964年;非常潮濕天降水量的UF曲線與UB曲線交點(diǎn)較多,說明非常潮濕天降水量不存在明顯的突變年份。持續(xù)干旱日數(shù)UF曲線與UB曲線共相交于9個(gè)交點(diǎn),說明持續(xù)干旱日數(shù)的突變年份不明顯;強(qiáng)降水日數(shù)在1965年發(fā)生突變;極端降水日數(shù)發(fā)生突變的年份為1965年。最大5日降水UF與UB曲線相交于1964年、1993年、1994年,且均位于置信區(qū)間內(nèi),說明最大5日降水出現(xiàn)突變的年份為1964年、1993年和1994年;極端降水量發(fā)生突變的年份為1990年、1992年、1994年和2009年。

    綜合上述特征可以判斷:遼河流域的極端降水指標(biāo)的突變年份存在明顯的不同:最大5日降水、極端降水量、日降水強(qiáng)度存在著多個(gè)明顯突變年份;強(qiáng)降水日數(shù)、極端降水日數(shù)、持續(xù)降水日數(shù)、非常強(qiáng)降水日數(shù)、年降水總量存在著1個(gè)明確的突變年份;非常潮濕天降水量、持續(xù)干旱日數(shù)不存在明顯突變年份。

    3.3 遼河流域極端降水的適應(yīng)性評(píng)價(jià)

    為對(duì)遼河流域1960—2016年間極端降水進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),通過因子分析利用極端降水指標(biāo)建立評(píng)價(jià)體系,結(jié)果如表3所示,得到時(shí)間序列內(nèi)遼河流域極端降水的綜合得分變化,并利用R/S分析對(duì)綜合得分的變化趨勢進(jìn)行判斷。

    通過IBM SPSS Statistics 21軟件,對(duì)遼河流域的極端降水指標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化并保存為變量,消除指標(biāo)之間的差異影響。在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用KMO和Bartlett法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合因子分析,經(jīng)計(jì)算此類數(shù)據(jù)的KMO檢驗(yàn)為0.89,適合作因子分析。然后,計(jì)算其特征值與相關(guān)系數(shù)矩陣,并以特征值大于1為標(biāo)準(zhǔn),提取3個(gè)因子并計(jì)算最終綜合得分。

    圖2 遼河流域1960—2016年極端降水指標(biāo)變化趨勢

    4 遼河流域極端降水與ENSO現(xiàn)象的關(guān)系

    ENSO是發(fā)生在太平洋及印度洋之間的特殊氣壓振動(dòng),與我國的降水存在一定的聯(lián)系[34],但在不同地區(qū)ENSO對(duì)其影響不同[35]。將遼河流域極端降水綜合得分與厄爾尼諾、拉尼娜強(qiáng)度進(jìn)行比較,結(jié)果如圖5所示:遼河流域的極端降水與厄爾尼諾的強(qiáng)度基本呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,厄爾尼諾強(qiáng)度大的年份,遼河流域降水的極端性也會(huì)呈現(xiàn)附近時(shí)間的峰值;遼河流域的極端降水與拉尼娜強(qiáng)度大致呈負(fù)相關(guān),當(dāng)拉尼娜強(qiáng)度增加時(shí),遼河流域降水的極端性隨之增大,當(dāng)拉尼娜強(qiáng)度減小時(shí),遼河流域降水的極端性也會(huì)隨之減小。對(duì)于形成此現(xiàn)象的具體原因還需進(jìn)一步進(jìn)行探討。

    圖3 遼河流域各極端降水指標(biāo)突變分析

    表3 遼河流域極端降水評(píng)價(jià)體系

    圖4 遼河流域極端降水綜合得分

    圖5 遼河流域降水極端性綜合得分與ENSO強(qiáng)度關(guān)系

    5 結(jié)論

    利用多種計(jì)量方法,對(duì)遼河流域的極端降水指標(biāo)進(jìn)行較為全面的分析,得到以下結(jié)論:

    (1) 遼河流域在1960—2016年間降水極端性的各個(gè)指標(biāo)的趨勢、突變、周期變化存在差異,絕大部分處于下降趨勢。其中,日降水強(qiáng)度呈上升趨勢,非常強(qiáng)降水日數(shù)呈下降趨勢,一日最大降水呈下降趨勢,連續(xù)降水日數(shù)呈下降趨勢,年內(nèi)降水總量呈下降趨勢,非常潮濕天降水量呈下降趨勢,持續(xù)干旱日數(shù)基本保持不變;強(qiáng)降水日數(shù)呈下降趨勢,極端降水日數(shù)呈下降趨勢,最大5日降水和極端降水量均為下降趨勢。

    (2)遼河流域的極端降水指標(biāo)的突變年份與周期存在明顯的不同。最大5日降水、極端降水量、日降水強(qiáng)度存在著多個(gè)明顯突變年份;強(qiáng)降水日數(shù)、極端降水日數(shù)、持續(xù)降水日數(shù)、非常強(qiáng)降水日數(shù)、年降水總量存在著1個(gè)明確的突變年份;非常潮濕天降水量、持續(xù)干旱日數(shù)不存在明顯突變年份。

    (3)遼河流域極端降水的綜合得分在未來的變化趨勢不顯著,并與ENSO存在一定關(guān)系。通過計(jì)算得到綜合得分線性趨勢系數(shù)為0.001 2,Hurst=0.595 982 768,說明僅僅存在不顯著的小幅上升。且通過對(duì)比相關(guān)年份綜合得分與厄爾尼諾/拉尼娜強(qiáng)度,發(fā)現(xiàn)其與厄爾尼諾呈正向關(guān)系,與拉尼娜強(qiáng)度存在負(fù)向關(guān)系。

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