1961—2017年長江中下游冬季降雪氣候特征及其變化分析

董恒鑫，張子潞，張芯瑜，曾 燕，朱曉晨，邱新法，祝嗣嫄，米 鑫

(1.南京信息工程大學(xué) 應(yīng)用氣象學(xué)院，南京 210044；2.中國氣象局交通氣象重點開放實驗室，南京 210009；3.江蘇省氣象科學(xué)研究所，南京 210009)

1 研究背景

在全球變暖變的大背景下，北半球中緯度地區(qū)極端降水事件頻發(fā)，隨之冬季強(qiáng)降雪出現(xiàn)頻次增加[1]。長江中下游地區(qū)作為我國三大平原之一，地處三峽東部，是我國重要的電力、農(nóng)業(yè)、交通運輸?shù)犬a(chǎn)業(yè)基地[2]，2014年，僅長江中下游地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加12萬億元[3]。而冬季的強(qiáng)降雪則會對其產(chǎn)生極大影響[4-5]，在2008年年初因強(qiáng)降雪導(dǎo)致長江中下游地區(qū)大面積交通癱瘓，人員傷亡巨大，農(nóng)作物絕收，直接損失更是高達(dá)1 516.5億元人民幣，極端降雪事件對農(nóng)業(yè)、交通等產(chǎn)生巨大影響[6]。

目前，我國對降雪的研究主要針對大范圍全國降雪趨勢[7]及東北、內(nèi)蒙古、新疆、青海、西藏等北部降雪頻繁地區(qū)的降雪趨勢[8-9]。李培基[10]主要利用影像數(shù)據(jù)等資料反演地表積雪情況；張靈和周月華[5]主要詳細(xì)分析了湖北省降雪初雪異常的環(huán)流特征；雷向杰等[11]則研究了低溫雨雪凍害的影響；秦艷等[12]、張良玉[13]的降雪研究主要針對天山、雄安等小部分地區(qū)，對我國中部地區(qū)的冬季降雪變化研究較少。而國外對于降雪變化的研究主要集中于氣候模型[14]，以及由降雪而引發(fā)的二次氣象災(zāi)害或者污染[15]等相關(guān)方面。

本文主要采用氣候傾向率、M-K突變檢驗、累積距平法以及旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF)分析4種方法，對長江中下游地區(qū)冬季降雪變化進(jìn)行診斷分析，以期對長江中下游地區(qū)冬季降雪變化特征和趨勢有更深入的了解，為長江中下游地區(qū)的氣象災(zāi)害分析提供技術(shù)支撐。

2 研究資料與研究方法

2.1 研究資料

長江中下游地區(qū)北至陜西、河南南部，西起湖北、貴州一帶東部，南至湖南南部，東到江蘇、上海。經(jīng)緯度為24.5°N —34.5°N、106°E —122°E。

本文選取資料源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集V3.0，包含699個全國基準(zhǔn)、基本站，并從中提取1961—2017年長江中下游地區(qū)118個常規(guī)氣象站的冬季降雪數(shù)據(jù)(冬季降雪指的是當(dāng)年12月份與次年1月份、2月份發(fā)生降水，且當(dāng)日天氣現(xiàn)象為降雪，視為降雪日)、平均溫度、最高溫度、最低溫度，同時利用長江中下游地區(qū)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，繪制常規(guī)氣象站分布，如圖1所示。

圖1 長江中下游常規(guī)氣象站點分布與海拔高度分布Fig.1 Distribution of conventional meteorological stations and altitude distribution in the middle and lower reaches of the Yangtze River

2.2 研究方法

2.2.1 氣候傾向

氣候傾向率主要用于冬季降雪要素的變化趨勢，即式(1)，若氣候傾向率呈現(xiàn)正值，則表示冬季降雪要素在該段時間內(nèi)呈現(xiàn)增加趨勢，反之則呈現(xiàn)減少趨勢。

y(t)=b0+at。

(1)

式中：a為斜率，b0為截距；10a為氣候傾向率(mm/(10 a))；t為時間序列；y為降雪要素。方程中的系數(shù)用最小二乘法確定。

2.2.2 累計距平法

累計距平[16]是氣候趨勢分析中的一種重要方法，主要用于反映降雪年際變化所具有的階段性特征，其主要是在計算年距平的基礎(chǔ)上，按照年份序列進(jìn)行累加，進(jìn)而得到累積距平，即

(2)

2.2.3 非參數(shù)M-K趨勢分析法

非參數(shù)M-K(Mann-Kenddall)趨勢分析是氣象上常用的一種非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的趨勢分析方法[17]，該方法所分析的數(shù)據(jù)無需特定規(guī)律，其已廣泛應(yīng)用于氣象、氣候變化方面的研究。

非參數(shù)M-K趨勢檢驗，通過定義檢驗統(tǒng)計量S，從而計算出標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計量Z，S的具體計算公式為

(3)

式中：Xi、Xk分別表示第i個和第k個數(shù)據(jù)；i表示數(shù)據(jù)序列。

S為正態(tài)分布，其方差計算式為

var(S)=n(n-1)(2n+5)/18 。

(4)

當(dāng)n≥10時，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計量計算公式為

(5)

雙邊的趨勢檢驗中，在給定的置信水平上，若原假設(shè)是不可接受的，即在置信水平上，時間序列數(shù)據(jù)存在明顯的上升或下降趨勢。

Z>0則表示對于降雪變化來說呈上升趨勢，而Z<0則表示降雪變化呈下降趨勢;當(dāng)|Z|≥1.28、1.64、2.32時則表示分別通過置信度為90%、95%、99%的顯著性檢驗。

當(dāng)M-K檢驗進(jìn)一步應(yīng)用于檢驗降雪序列突變時，檢驗統(tǒng)計量與上述Z略有不同，通過構(gòu)造秩序列Sk(式(6))，并分繪制統(tǒng)計量UFk和UBk曲線(式(7)、式(8))。

(6)

(7)

(8)

式中：k表示被統(tǒng)計的變量的序列;n為該序列最大值。

可以通過分析UFk和UBk兩線的關(guān)系從而明確突變時間和突變區(qū)域。

若序列呈上升趨勢則UFk>0；同理，若呈下降趨勢則UFk<0；若超過臨界值，則表示冬季降雪突變明顯。如果UFk與UBk相交則表示該點為降雪突變發(fā)生的時刻。

2.2.4 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF)

旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF)[18]是在經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)分析的基礎(chǔ)上，其分析場達(dá)到一定的累積時，統(tǒng)計載荷矩陣，對極大方差進(jìn)行旋轉(zhuǎn)正交，最終得到方差的累積貢獻(xiàn)。它可以使向量場進(jìn)行調(diào)整，從而使得每一個點與一個主成分相關(guān)。該方法不僅能夠保證整體的相關(guān)性，更能夠清楚地反映局部變量之間的關(guān)系和分布情況。因此，本文在降雪要素分析上采用REOF方法對其進(jìn)行分析，使原來特征結(jié)構(gòu)簡化，反映降雪氣候特征更為明顯，具體公式參照文獻(xiàn)[18]。

2.2.5 反距離權(quán)重插值(IDW)

反距離權(quán)重插值法主要應(yīng)用于估計插值點周圍的觀測點對該插值點的影響，且插值點與觀測點之間的距離呈現(xiàn)反比關(guān)系，距離越近，權(quán)重則越大，反之越小，其計算關(guān)系為

(9)

式中：Z0是點(x0,y0)的估計值；Qi是插值點與觀測點之間的權(quán)重系數(shù)，其計算過程為

(10)

其中，

(11)

式中：c為1或2，若c為1時，是反距離倒數(shù)差值，若c為2時，是反距離倒數(shù)平方差值；dk為觀測點與插值點之間已知的距離的權(quán)重函數(shù)，k為觀測點周圍待插值點序列。

反距離權(quán)重差值是一種準(zhǔn)確的、全局的差值方法，其差值結(jié)果與實際觀測之間誤差很小[19]，而本文中主要利用ArcGIS10.2中的IDW模塊對本文的降雪、模態(tài)等空間分布進(jìn)行插值計算。

3 結(jié)果分析

3.1 冬季降雪量分布特征

長江中下游地區(qū)西至巫山，東到黃海，而其冬季降雪量總體上呈現(xiàn)由東部向著西部減少的特征，如圖2(a)所示，在25°N—30°N之間，湖南省與湖北省之間有一個降雪的高值區(qū)，且冬季降雪量在25 mm左右，其成因可能是從東部的冷空氣長期受到湖南、湖北以西的山勢阻擋，而造成降雪量上升，西部地區(qū)總體上冬季降雪量較少。

圖2 1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季平均降雪量與氣候傾向率分布Fig.2 Distribution of average winter snowfall and climate tendency rate in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

3.2 冬季降雪趨勢及突變分析

3.2.1 冬季降雪趨勢分析

由于氣候變化的影響，長江中下游地區(qū)降雪量總體呈現(xiàn)逐年減少的趨勢。圖2(b)為1961—2017年長江中下游地區(qū)氣候傾向率分布。從趨勢圖分析可見，長江中下游地區(qū)降雪趨勢呈正變化趨勢，主要集中在中部地區(qū)及南京一帶，說明該區(qū)域冬季降雪量呈現(xiàn)上升趨勢，最大傾向率為5.5 mm/(10 a)，而傾向率最小值主要集中在東部地區(qū)，且傾向率<0，說明東部地區(qū)的冬季降雪量正呈現(xiàn)逐年減少的趨勢，最小傾向率為-6.8 mm/(10 a)。

3.2.2 冬季降雪突變分析

降雪突變分析是研究長江中下游地區(qū)冬季降雪狀況發(fā)生轉(zhuǎn)折的重要方式之一。由圖 3(a)可以看出，UF和UB曲線在1985年左右出現(xiàn)交點，且在顯著水平α=0.05的臨界線內(nèi)，說明降雪量在該年份出現(xiàn)突變且突變顯著；從UF曲線可知，冬季降雪量在1961—1989年間一直呈現(xiàn)減少趨勢，而在1990年后一直呈增加趨勢，在1998年后該趨勢達(dá)到顯著狀態(tài)。對比圖 3(b)可以看出，1988年、1992年、2003年、2015年均為特征轉(zhuǎn)折點，在圖 3 (a)中1988年左右UF與UB曲線出現(xiàn)交點并通過了檢驗，可以確定1988年左右為降雪量由減少到增加的突變年份。

圖3 1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季降雪量M-K突變、累計距平統(tǒng)計曲線Fig.3 Statistical curves of M-K abrupt changes and cumulative anomalies of winter snowfall in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

3.3 冬季降雪初、終、總?cè)諗?shù)特征分析

3.3.1 降雪初日特征分析

由圖 4(a)可知，UF和UB曲線在1961—2017年間并未出現(xiàn)交點，說明57 a以來，長江中下游讀取冬季降雪初日并未出現(xiàn)突變時間點；從UF曲線可知，自20世紀(jì)60年代以來冬季降雪初日一直呈現(xiàn)提前趨勢，且1968年后該趨勢達(dá)到顯著。對比圖 4(b)可以看出，1989年、2016年均為變化特征轉(zhuǎn)折點，但在圖 4(a)中并無交叉點，所以1989年和2016年并不是突變年份。

圖4 1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季降雪初日M-K突變、累計距平統(tǒng)計曲線Fig.4 Statistical curves of M-K abrupt changes and cumulative anomalies in the initial date of snowfall in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

3.3.2 降雪終日特征分析

由圖 5(a)可以看出，UF和UB曲線在1961—2017年間并未出現(xiàn)交點，說明57 a內(nèi)長江中下游地區(qū)冬季降雪終日并未出現(xiàn)突變時間點；從UF曲線可知，自20世紀(jì)60年代以來冬季降雪初日一直呈提前趨勢，且1970年左右之后該趨勢達(dá)到顯著。對比圖 5(b)可以看出，57 a來長江中下游地區(qū)冬季降雪終日并未出現(xiàn)變化特征轉(zhuǎn)折點，結(jié)合圖 5(a)，可知57 a來長江中下游地區(qū)冬季降雪終日并未出現(xiàn)突變。

圖5 1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季降雪終日M-K突變、累計距平統(tǒng)計曲線Fig.5 Statistical curves of M-K abrupt changes and cumulative anomalies in the final date of snowfall in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

3.3.3 冬季降雪總?cè)諗?shù)特征分析

由圖 6(a)可以看出，UF和UB曲線在1982年左右出現(xiàn)交點，且在顯著水平α=0.05的臨界線內(nèi)，說明降雪總?cè)諗?shù)在該年份出現(xiàn)突變且突變顯著；從UF曲線可知，冬季降雪日數(shù)在1961—1968年呈減少趨勢，在1969—1980年呈增加趨勢，但兩者趨勢都不顯著，自1981年后降雪總?cè)諗?shù)一直呈現(xiàn)減少趨勢，且該趨勢在1985年左右達(dá)到顯著。通過對比圖6(b)可發(fā)現(xiàn)，1981年、1985年、2012年、2015年均為曲線變化特征轉(zhuǎn)折點，且在圖 6(a)中1981年左右UF與UB曲線出現(xiàn)交點并通過了檢驗，可以確定1981年左右為降雪總?cè)諗?shù)由增加到減少的突變年份。

圖6 1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季降雪總?cè)諗?shù)M-K突變、累計距平統(tǒng)計曲線Fig.6 Statistical curves of M-K abrupt changes and cumulative anomalies in the total number of snowfall days in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

3.4 降雪量REOF特征分析

3.4.1 空間變化特征

如表1所示，模態(tài)1、2、3、4、5均通過North判別準(zhǔn)則，且前2個模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率較大且累計方差貢獻(xiàn)率>85%，因此本文取前2個荷載向量場來反映1961—2017年長江中下游地區(qū)降雪特征。

表1 REOF分解后方差貢獻(xiàn)率Table 1 Contribution rate of variance after REOF decomposition

其中模態(tài)1方差貢獻(xiàn)率高達(dá)79.98%，遠(yuǎn)大于其他模態(tài)貢獻(xiàn)率，該模態(tài)為長江中下游地區(qū)降雪主要空間分布形式。由圖7(a)可見，第1旋轉(zhuǎn)載荷向量場的高載荷區(qū)主要集中于長江中下游地區(qū)西北部(陜西、河南、湖北西北部等地區(qū))，大約以大巴山脈為界，向北主要為正值區(qū)，向南主要為負(fù)值區(qū)，兩處降雪變化特征相反，即北部降雪增多時，南部降雪會減少。由圖7(b)得，模態(tài)2貢獻(xiàn)率為5.90%，高載荷區(qū)同樣主要集中于長江中下游地區(qū)西北部地區(qū)，呈現(xiàn)出典型的西北-東南逐漸下降趨勢，反映長江中下游降雪量變化由西北向東南遞減。

圖7 1961—2017年長江中下游地區(qū)荷載空間分布的REOF分析結(jié)果Fig.7 REOF analysis results of spatial distribution of load in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

3.4.2 時間變化特征

時間系數(shù)是衡量長江中下游地區(qū)冬季降雪隨時間變化的重要指標(biāo)之一，時間系數(shù)表示向量空間分布隨時間的變化特征，而系數(shù)的符號則代表演變方向，正號則與模態(tài)方向一致，反之，表示相反。本研究對1961—2017年共57 a的降雪量進(jìn)行分析。從圖 8可以看出模態(tài)1與模態(tài)2均呈現(xiàn)下降趨勢，表明長江中下游地區(qū)的冬季降雪總體呈下降趨勢。

圖8 1961—2017年長江中下游地區(qū)不同模態(tài)冬季時間系數(shù)變化Fig.8 Change of winter time coefficient in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

4 相關(guān)性分析

影響冬季降雪特征變化的因素很多，本文通過相關(guān)分析，對長江中下游地區(qū)冬季降雪的氣候傾向率、初日、終日、降雪量、降雪總?cè)諗?shù)與<2 ℃初日、終日日數(shù)及冬季平均氣溫的關(guān)系進(jìn)行了檢驗，并結(jié)合冬季平均氣溫<2 ℃日數(shù)和降雪初終日期趨勢變化對影響冬季降雪特征變化的因素進(jìn)行分析。

從表 2、圖 9可知，1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季降雪初日、終日均與<2 ℃初日、終日呈正相關(guān)，但并未通過0.05顯著性檢驗；降雪終日與冬季平均氣溫呈負(fù)相關(guān)而降雪初日與冬季平均氣溫呈正相關(guān)，但二者均未通過顯著性檢驗；從1961—2017年冬季平均降雪量與<2 ℃初日、<2 ℃日數(shù)呈正相關(guān)，與<2 ℃終日、冬季平均氣溫呈負(fù)相關(guān)，其中<2 ℃日數(shù)通過0.05顯著性檢驗，冬季平均氣溫通過0.01的顯著性檢驗；降雪日數(shù)與<2 ℃初日呈負(fù)相關(guān)，與<2 ℃終日、<2 ℃日數(shù)、冬季平均氣溫呈正相關(guān)，其中<2 ℃日數(shù)與冬季平均氣溫通過了0.05的顯著性檢驗。

表2 長江中下游地區(qū)降雪特征相關(guān)分析Table 2 Correlation analysis of snowfall characteristics in the middle and lower reaches of the Yangtze River

圖9 1961—2017年長江中下游地區(qū)冬季平均氣溫、<2 ℃日數(shù)和初終日期趨勢變化Fig.9 Trends of winter average temperature,days below 2 ℃,and initial and final dates below 2 ℃ in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2017

5 結(jié) 論

本文從氣候傾向分析、降雪量、降雪總?cè)諗?shù)、降雪初日、終日、相關(guān)分析以及REOF分析等方面，對長江中下游地區(qū)降雪進(jìn)行分析，結(jié)論如下：

(1)長江中下游總體上中部、西部的冬季降雪變化呈現(xiàn)逐年增加趨勢，而東部的降雪變化則呈現(xiàn)為逐年減少。

(2)經(jīng)過M-K趨勢檢驗和累計距平法的對比分析得出，在1961—2017年間，1981年為降雪日數(shù)由增加到減少的突變年，且1981年后降雪日數(shù)顯著減少；1988年為降雪量由減少到增加的突變的年份；而降雪初日、終日未見明顯突變。

(3)降雪量與<2 ℃日數(shù)、冬季平均氣溫呈正相關(guān)，降雪日數(shù)與<2 ℃日數(shù)、冬季平均氣溫也呈現(xiàn)正相關(guān),得到降雪氣候變化特征受冬季氣溫變化影響較大。

(4)REOF分析的長江中下游地區(qū)降雪量時空變化特征結(jié)果顯示，長江中下游地區(qū)前2個模態(tài)累積方差貢獻(xiàn)率高達(dá)85.88%，主要空間特征為由西北向東南逐漸減小，表明長江中下游地區(qū)降雪與降雪變化主要集中于西北地區(qū)。

本文研究基于歷史資料對降雪進(jìn)行了分析，對該地區(qū)已發(fā)生降雪事件有了全面的了解。下一步工作，筆者擬利用IPCC5氣候情景模式數(shù)據(jù)，對未來的降雪發(fā)生發(fā)展做出進(jìn)一步的研究與討論。