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      近六十年青海長(zhǎng)江源區(qū)降水變化特征分析

      2022-02-03 11:33:34陳宏松何生錄李興祁玉佳
      青海環(huán)境 2022年4期
      關(guān)鍵詞:長(zhǎng)江源變率降水強(qiáng)度

      陳宏松,何生錄,李興,祁玉佳

      (青海省格爾木市氣象局,青海 格爾木 816099)

      引言

      《中國(guó)氣候變化藍(lán)皮書(2021)》指出全球變暖趨勢(shì)仍在持續(xù),全球平均溫度較工業(yè)化前水平(1850—1900年平均值)高出1.2℃,是有完整氣象觀測(cè)記錄以來的三個(gè)最暖年份之一,中國(guó)仍是全球氣候變化的敏感區(qū)和影響顯著區(qū),升溫速率明顯高于同期全球平均水平。這種以全球氣溫升高為主導(dǎo)的氣候變化背景下,降水也存在多種時(shí)間、空間尺度的變化。中國(guó)平均年降水量呈增加趨勢(shì),降水變化區(qū)域間差異明顯,1961—2020年,中國(guó)平均年降水量呈增加趨勢(shì),平均每10年增加5.1mm。已有研究表明,1961—2010 年中國(guó)降水強(qiáng)度總體加大,各區(qū)年代際降水強(qiáng)度變化也存在明顯的差異[1]。降水總量、頻率、持續(xù)性以及極端降水事件都存在明顯的區(qū)域性和季節(jié)性差異[2]。

      本文所選取的長(zhǎng)江源區(qū)位于青藏高原中東部地區(qū),地處昆侖山脈與唐古拉山脈之間,是三江源區(qū)的重要組成部分。其降水變化與其下游的黃河源區(qū)和瀾滄江源區(qū)不盡相同[3],不僅影響青藏高原腹地旱澇情況,也將直接影響長(zhǎng)江流域整體的旱澇狀況[4]。有關(guān)長(zhǎng)江源區(qū)降水量變化的研究成果,主要包括降水量的時(shí)空分布特征、降水日數(shù)變化特征、平均降水強(qiáng)度[5]。同時(shí)劉曉瓊等[3]研究了1960—2015年青海三江源區(qū)降水量序列的時(shí)空特征,表明降水量總體呈現(xiàn)弱增趨勢(shì),21世紀(jì)以來降水量顯著增加,各子源區(qū)氣候傾向率不盡相同,長(zhǎng)江源區(qū)季增濕率變化次序依次為春、夏、冬、秋,且均為正值。許學(xué)蓮等[6]根據(jù)長(zhǎng)江源頭沱沱河氣象站和曲麻萊氣象站1961—2017年氣象資料分析了長(zhǎng)江源頭氣候變化特征,研究表明,57 年來長(zhǎng)江源頭降水量和降水日數(shù)增加趨勢(shì)不顯著,氣候傾向率分別為 9.1 mm/10 a 和 2.3 d/10 a。蔡玉琴等[7]基于長(zhǎng)江源沱沱河氣象站逐日降水資料,對(duì)不同等級(jí)降水量、降水日數(shù)和降水強(qiáng)度的變化特征進(jìn)行了分析。

      綜合上述研究成果,對(duì)于長(zhǎng)江源區(qū)更多代表站點(diǎn)、更長(zhǎng)序列降水量的時(shí)空變化特征、降水百分率、不同量級(jí)降水變化特征及降水變化趨勢(shì)主要原因分析尚待進(jìn)一步開展深入研究。本文基于長(zhǎng)江源區(qū)5個(gè)氣象臺(tái)站的降水量、降水日數(shù)等資料,從時(shí)空變化特征、降水百分率、不同量級(jí)降水變化特征及影響降水變化的主要原因等方面進(jìn)行分析,以期全面認(rèn)識(shí)長(zhǎng)江源區(qū)降水變化特征,試圖揭示長(zhǎng)江源區(qū)的降水性質(zhì)的變化特征,為提高青海長(zhǎng)江源區(qū)降水預(yù)測(cè)能力和合理應(yīng)對(duì)旱澇災(zāi)害提供科學(xué)依據(jù)。

      1 資料與方法

      青海長(zhǎng)江源區(qū)設(shè)玉樹、曲麻萊、清水河、五道梁、沱沱河和班瑪6個(gè)國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象觀測(cè)站,考慮到各臺(tái)站起始時(shí)間不一致(如班瑪建站較晚)的實(shí)際情況,本文降水量數(shù)據(jù)盡可能選擇最長(zhǎng)時(shí)間序列,最終選取了玉樹、曲麻萊、清水河、五道梁、沱沱河5個(gè)氣象臺(tái)站1961—2020年逐日降水資料,分別統(tǒng)計(jì)不同等級(jí)降水量和降水日數(shù)。季節(jié)定義是3~5月為春季、6~8月為夏季、9~11月為秋季、12月至次年2月為冬季。

      根據(jù)中國(guó)氣象局降水等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)[8],采用小雨、中雨、大到暴雨建立降水指數(shù)分析(表1),研究長(zhǎng)江源區(qū)降水量分布及變化趨勢(shì)、降水百分率的變化趨勢(shì)、氣候突變及變率的變化趨勢(shì)、降水日數(shù)變化和降水強(qiáng)度等。利用線性趨勢(shì)[9]的回歸系數(shù)作為變化趨勢(shì)作信度檢驗(yàn)。利用Mann-Kendall檢驗(yàn)[10]作氣候突變檢驗(yàn)。在變率的研究中應(yīng)用時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差來研究;通過建立9點(diǎn)滑動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)間序列作為參考點(diǎn)所處時(shí)刻的變率,并利用9點(diǎn)滑動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)間序列的一元線性回歸系數(shù)討論變率的變化趨勢(shì)[11]。

      表1 降水指數(shù)定義

      2 長(zhǎng)江源區(qū)降水量變化特征

      2.1 長(zhǎng)江源區(qū)年降水量的空間分布特征

      圖1為長(zhǎng)江源區(qū)年平均降水量的空間分布圖。從圖中可以看出長(zhǎng)江源區(qū)年降水量各地差異較為明顯,降水整體表現(xiàn)為由東向西逐漸減少的趨勢(shì),年降水量在296.9~522.9 mm之間,降水低值中心位于沱沱河站(296.9 mm),高值中心位于清水河站(522.9 mm)。長(zhǎng)江源區(qū)年平均降水量的空間分布形式與劉凱等[12]提出的中國(guó)多年平均降水呈現(xiàn)出經(jīng)度和緯度方向的差異,經(jīng)度自西向東呈現(xiàn)顯著的增加趨勢(shì)的研究結(jié)果一致;與徐麗嬌等[13]對(duì)于青藏高原降水量空間分布上表現(xiàn)為從東南向西北逐級(jí)減少的研究結(jié)果大體一致。由長(zhǎng)江源區(qū)年平均降水日數(shù)的空間分布(圖2)可以看出降水日數(shù)的空間分布與降水量空間分布基本一致,說明各地總體日降水量級(jí)差別不大。

      圖1 長(zhǎng)江源區(qū)年平均降水量空間分布

      圖2 長(zhǎng)江源區(qū)年平均降水日數(shù)空間分布

      2.2 長(zhǎng)江源區(qū)降水的年變化特征

      圖3(a)、圖3(b)、圖3(c)為長(zhǎng)江源區(qū)年降水量、年降水日數(shù)及年降水強(qiáng)度的變化趨勢(shì),由圖可知,近60年長(zhǎng)江源區(qū)降水量、降水日數(shù)和降水強(qiáng)度均呈波動(dòng)增加趨勢(shì),氣候傾向率分別為12.34 mm/10 a、0.62 d/10 a和0.08 (mm/d)/10 a,降水量和降水強(qiáng)度均通過了0.05水平的顯著性檢驗(yàn),降水日數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn),說明長(zhǎng)江源區(qū)年降水量和年降水強(qiáng)度以12.34 mm/10 a、0.08 d/10 a的速度增加,且表現(xiàn)顯著。長(zhǎng)江源區(qū)年平均降水量在284.9~535.3 mm之間,多年降水量平均值為406 mm,降水量最多的年份是2009年,年降水量最少年份是1984年,2009年降水量約為1984年的2倍;年降水日數(shù)在103~163.2 d之間,降水日數(shù)多年平均為135.2 d,最多的年份是2012年,最少年份是1984年;降水強(qiáng)度在2.4~3.8 mm/d之間,年降水強(qiáng)度多年平均為3.0 mm/d,降水強(qiáng)度最強(qiáng)的年份是2009年,最弱的年份是1997年。從長(zhǎng)江源區(qū)降水量、降水日數(shù)、降水強(qiáng)度的5年滑動(dòng)平均變化曲線來看,降水量在1966—1978年、1996—2015年為明顯增加期;降水日數(shù)在2009—2020年為明顯增加期;降水強(qiáng)度在1967—1980年、1994—2014年為明顯增加期。

      圖3 1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)年降水量、年降水日數(shù)及年降水強(qiáng)度變化

      2.3 長(zhǎng)江源區(qū)降水量突變檢驗(yàn)

      為研究長(zhǎng)江源區(qū)降水是否存在突變現(xiàn)象,采用Mann-Kendall(M-K)非秩次檢驗(yàn)方法對(duì)降水相關(guān)要素的時(shí)間序列進(jìn)行突變檢驗(yàn)分析,圖4(a)、圖4(b)、圖4(c)為長(zhǎng)江源區(qū)年降水量、年降水日數(shù)及年降水強(qiáng)度的M-K突變檢驗(yàn)。由圖4(a)可以看出近60年長(zhǎng)江源區(qū)年降水量呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),且增加趨勢(shì)在2017年以后超過0.05的顯著性水平檢驗(yàn),即2017年開始長(zhǎng)江源區(qū)的年降水量呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)。UF與UB兩條曲線在2007年出現(xiàn)交點(diǎn),對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)值在顯著性水平臨界值-1.96~1.96之間,長(zhǎng)江源區(qū)降水量的突變時(shí)間在2007年。綜上所述,年降水量在2007年發(fā)生了突變,即從2007年后降水量增加的趨勢(shì)是一種突變現(xiàn)象。由圖4(b)可以看出近60年長(zhǎng)江源區(qū)年降水日數(shù)無顯著變化,1985年以前UF與UB兩條曲線有多個(gè)交點(diǎn),無明顯突變現(xiàn)象,1988年以后降水日數(shù)波動(dòng)幅度減小。由圖4(c)可以看出近60年長(zhǎng)江源區(qū)年降水強(qiáng)度整體呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),且增加趨勢(shì)在2006年以后超過0.05的顯著性水平檢驗(yàn),即2006年開始長(zhǎng)江源區(qū)的降水強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì),UF與UB兩條曲線在2001年出現(xiàn)交點(diǎn),對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)值在顯著性水平臨界值-1.96~1.96之間,長(zhǎng)江源區(qū)降水強(qiáng)度的突變時(shí)間在2001年。綜上所述,年降水強(qiáng)度在2001年發(fā)生了突變,即從2001年后降水強(qiáng)度增加的趨勢(shì)是一種突變現(xiàn)象。

      圖4 長(zhǎng)江源區(qū)年降水量、年降水日數(shù)及年降水強(qiáng)度M-K突變檢驗(yàn)

      2.4 長(zhǎng)江源區(qū)降水量季節(jié)變化特征

      2.4.1降水百分率季節(jié)氣候態(tài)及趨勢(shì)

      對(duì)于1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)氣候平均態(tài)而言,季節(jié)降水百分率最大是在夏季,占全年降水的62.3%,其次是秋季21.0%、春季14.6%,冬季最少只有2.2%(表2)。為了討論各季節(jié)降水百分率的變化,計(jì)算了1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)各季降水百分率區(qū)域平均的時(shí)間序列變化趨勢(shì)(表2),顯示各季節(jié)降水百分率存在明顯的年際變化。春、夏季的降水百分率有明顯的上升趨勢(shì),分別為0.79% (10a)-1和1.02(10a)-1,通過0.05的顯著性檢驗(yàn),秋季和冬季表現(xiàn)為弱的上升趨勢(shì),均未能通過顯著性檢驗(yàn)。

      表2 1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)各季節(jié)降水百分比的氣候態(tài)與變化趨勢(shì)

      2.4.2降水百分率季節(jié)變率及趨勢(shì)

      1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)的降水百分率變率最大的是夏季,為5.43%;其次是秋季和春季,兩個(gè)季節(jié)數(shù)值較為接近,分別是4.13%和3.35%,冬季最小,其變率僅為0.9%(表3)。由于長(zhǎng)江源區(qū)不同季節(jié)降水百分率的氣候態(tài)不同,季節(jié)間的變率并無直接可比性。為更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠懻?,增加?jì)算了降水百分率的相對(duì)變率(表3),即用降水百分率標(biāo)準(zhǔn)差除以各季節(jié)降水百分率的氣候態(tài)相對(duì)變率[11],相對(duì)變率不再受氣候態(tài)不同的影響,可分不同季節(jié)進(jìn)行比較。長(zhǎng)江源區(qū)夏季的相對(duì)變率最小,冬季最大,其次為秋季和春季。

      表3 1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)各季節(jié)降水標(biāo)準(zhǔn)差和相對(duì)變率

      3 長(zhǎng)江源區(qū)不同量級(jí)降水對(duì)總降水的貢獻(xiàn)

      不同量級(jí)降水量、降水日數(shù)及降水強(qiáng)度間關(guān)系密切且復(fù)雜,不同量級(jí)降水量(降水日數(shù))與總降水量(降水日數(shù))的百分比,能反映不同量級(jí)降水對(duì)總降水的貢獻(xiàn)。本文分別計(jì)算出小雨(雪)、中雨(雪)及大雨(雪)以上量級(jí)降水的降水量及降水日數(shù)對(duì)總降水量及降水日數(shù)的貢獻(xiàn)率,進(jìn)而揭示不同量級(jí)降水對(duì)總降水的影響(表4)。

      由表 4可以看出,近60年長(zhǎng)江源區(qū)小雨(雪)的降水量對(duì)年降水量的貢獻(xiàn)率最大,為62.4%;中雨(雪)降水量貢獻(xiàn)率次之,為31.1%,但明顯小于小雨(雪)降水量的貢獻(xiàn)率;大雨(雪)以上量級(jí)降水貢獻(xiàn)率最低僅為6.5%。進(jìn)一步分析不同量級(jí)降水日數(shù)對(duì)年總降水日數(shù)的貢獻(xiàn)率,近60年長(zhǎng)江源區(qū)小雨(雪)降水日數(shù)的貢獻(xiàn)率最大,為89.5%;中雨(雪)降水及大雨(雪)以上量級(jí)降水日數(shù)貢獻(xiàn)率明顯小于小雨(雪)降水日數(shù)貢獻(xiàn)率,分別為8.8%和1.7%。綜上可知,長(zhǎng)江源區(qū)降水量及降水日數(shù)的變化主要原因是小雨(雪)降水量和日數(shù)的變化影響,這與蔡玉琴等[7]利用沱沱河單站降水?dāng)?shù)據(jù)的研究結(jié)論基本一致。

      表4 1961—2020年長(zhǎng)江源區(qū)降水量、降水日數(shù)及貢獻(xiàn)率

      4 結(jié)論與討論

      4.1 結(jié)論

      (1)長(zhǎng)江源區(qū)年降水量表現(xiàn)為由東向西逐漸減少的趨勢(shì),年降水量在296.9~522.9 mm之間,年平均降水日數(shù)與降水量分布形式基本一致;長(zhǎng)江源區(qū)降水量、降水日數(shù)和降水強(qiáng)度均呈波動(dòng)增加趨勢(shì),年降水量和年降水強(qiáng)度以12.34 mm/10 a、0.08 d/10 a的速度增加。

      (2)長(zhǎng)江源區(qū)降水量的突變時(shí)間在2007年,從2007年后降水量的增加趨勢(shì)是一種突變現(xiàn)象;年降水日數(shù)無明顯突變現(xiàn)象;降水強(qiáng)度的突變時(shí)間在2001年,從2001年后降水強(qiáng)度增加的趨勢(shì)是一種突變現(xiàn)象。

      (3)長(zhǎng)江源區(qū)氣候平均態(tài)而言,季節(jié)降水百分率夏季最大,占全年降水量的62.3%,其次是秋季21.0%、春季14.6%,冬季最小為2.2%,四季降水百分率均呈增加趨勢(shì)。降水百分率變率最大的是夏季,為 5.43%,其次是秋季和春季,分別是4.13%和3.35%,冬季最小僅為0.9%;夏季的相對(duì)變率最小,冬季最大,其次為秋季和春季。

      (4)近60年長(zhǎng)江源區(qū)小雨(雪)的降水量貢獻(xiàn)率最大,其次為中雨(雪),大雨(雪)以上量級(jí)降水貢獻(xiàn)率最低;小雨(雪)降水日數(shù)的貢獻(xiàn)率最大,中雨(雪)次之,大雨(雪)以上量級(jí)降水日數(shù)貢獻(xiàn)率最?。唤邓考敖邓諗?shù)的變化主要是受小雨(雪)降水量級(jí)和日數(shù)的變化影響。

      4.2 討論

      利用玉樹、曲麻萊、清水河、五道梁、沱沱河5個(gè)氣象臺(tái)站1961—2020年降水量數(shù)據(jù)研究長(zhǎng)江源區(qū)降水的時(shí)空分布,年平均降水量的空間分布形式與文獻(xiàn)[12-13]的研究結(jié)果基本一致,說明近幾年長(zhǎng)江源區(qū)降水空間分布與常年一致;在延長(zhǎng)研究資料年限和增加代表站后長(zhǎng)江源區(qū)年降水量、降水日數(shù)、降水強(qiáng)度變化氣候傾向率及顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果的代表性會(huì)優(yōu)于前人[7]的研究結(jié)論,同時(shí)長(zhǎng)江源區(qū)降水量變化與青藏高原降水變化基本一致[13,15],說明長(zhǎng)江源區(qū)降水變化能夠大體代表高原降水變化。文中只用了Mann-Kendall方法進(jìn)行突變檢驗(yàn),丁一匯等[14]提出滑動(dòng)t檢驗(yàn)、累計(jì)距平和M-K檢測(cè)氣候序列突變時(shí)會(huì)有一定差異。綜合來看,M-K突變檢驗(yàn)分析結(jié)果相對(duì)精準(zhǔn),多方法綜合診斷可有效提高氣候序列突變點(diǎn)判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。線性傾向估算相對(duì)簡(jiǎn)捷,但M-K法同樣作為非參數(shù)時(shí)間序列變化趨勢(shì)的檢驗(yàn)方法,能直觀判斷原時(shí)間序列走勢(shì)的同時(shí),又可借助統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值的顯著性水平判斷其走向,僅就文中比對(duì)結(jié)果來看,M-K法分析結(jié)果的可信度高于簡(jiǎn)單的線性傾向估算法。

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