陳寒冰,陳 末,劉睿姝,王冠華
(a.黑龍江大學 水利電力學院,哈爾濱 150080; b.寒區(qū)地下水研究所,哈爾濱 150080)
水是生命的源泉,也是人類賴以生存和從事生產(chǎn)不可或缺的物質(zhì)。地球上淡水資源十分珍稀,并且全球淡水資源分布不均。我國淡水資源居于世界第六位,但是人均占有量很低。我國淡水資源在時空分布上呈現(xiàn)東多西少、南多北少的特點,在季節(jié)上呈現(xiàn)春冬少、夏秋多的特點[1]。研究不同地區(qū)降雨量和蒸發(fā)量的變化特征和發(fā)展趨勢對于人類的發(fā)展有著重大意義。因此,許多學者對不同地區(qū)的降雨量和蒸發(fā)量特征以及未來發(fā)展趨勢開展了相關研究。
楊東等[2]根據(jù)遼寧省1956-2008年的逐月降水資料,采用氣候傾向率、累計距平法、Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法,分析了遼寧省降水量的年變化、年代際變化、四季變化,發(fā)現(xiàn)遼寧省53 a降水量呈下降趨勢。孫永亮等[3]利用Mann-Kendall檢驗法分析青海湖流域50 a的逐日最高、最低平均氣溫和降水量等水文效應,得出青海湖流域氣溫升高速率高于全球變暖的速率,流域年降水量呈上升趨勢變化。賀天忠等[4]為預測高關水庫流域降雨量未來變化趨勢,采用Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗法,分析表明高關水庫流域降雨量整體呈緩慢下降趨勢,并且對降雨量最少的1月份和降雨量最多的7月份進行了相關分析。蔡濤等[5]等根據(jù)遼寧省1950-2017年汛期(6-9月份)降雨量資料,采用Mann-Kendall檢驗法進行分析,得到遼寧省汛期降雨量整體呈下降趨勢但是下降趨勢不顯著,并且在2010年遼寧省汛期降雨量會發(fā)生突變。周潔等[6]2013年對崇陽縣1963-2012年的降雨量和蒸發(fā)量的變化以及對干燥度的影響進行了研究。黃徐燕等[7]2015年采用滑動平均、線性傾向估計等統(tǒng)計方法,對連平縣近37 a的降雨量和蒸發(fā)量進行了研究。王一鳴等[8]2016年分析了近51 a宜良縣降雨量和蒸發(fā)量的變化特征,以及降雨量和蒸發(fā)量變化對干燥度的影響。劉家福等[9]2017年依據(jù)吉林省西部地區(qū)5個氣象站的降雨量資料,分析了該地區(qū)的降雨量年際變化趨勢。李勁彬等[10]2019年根據(jù)西安市1985-2016年月降水資料,采用統(tǒng)計分析法、線性趨勢法對西安地區(qū)降水特征進行相關分析。鄢波等[11]2019年通過黑龍江流域國內(nèi)外的氣象站收集的降雨資料,采用不同的方法研究了黑龍江流域的降水趨勢特征和突變特征以及周期性特征。
本文通過研究長春市1992-2019年降雨量和蒸發(fā)量的變化特征和發(fā)展趨勢,為將來長春市的農(nóng)業(yè)灌溉和防汛抗旱工作提供了科學理論基礎。
長春市是吉林省省會,地處東北平原中部,吉林省中部,西起E124°18′,東至E127°05′;北起N43°05′,南至S45°,西北與松原市毗鄰,西南與四平市相連,東南與吉林市相依,東北與哈爾濱接壤。長春市總面積為24 662 km2,下轄地區(qū)包括7個區(qū)、1個縣、代管3個縣級市。該市地勢較平坦,東南部為丘陵-低山區(qū)、西北部為沖洪積臺地,河谷平原面積所占比重較大。長春市氣候介于東部山地濕潤和西部平原半干旱地區(qū)的過渡帶,屬溫帶大陸性濕潤氣候,四季分明;年平均降水量為600~700 mm。
本文中所使用的水文數(shù)據(jù)資料由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供,選取了長春市在1992-2019年28年逐日降雨量和逐日蒸發(fā)量數(shù)據(jù)。
針對長春市近年來降雨量和蒸發(fā)量的變化過程,為預測長春市未來降雨量和蒸發(fā)量的變化情況提供科學合理的依據(jù),本文采用的分析方法為線性趨勢法、滑動平均法、距平及累計距平法、Mann-Kendall檢驗法。
1.3.1 線性趨勢法
線性趨勢法在分析氣候因素的變化趨勢時,以時間為自變量,氣候因素為因變量,建立時間和氣候因素之間的一元線性回歸方程:
xi=ati+b
式中:a為回歸系數(shù),a值的正負代表氣候因素(降雨量或蒸發(fā)量)隨時間的變化呈現(xiàn)上升或者下降的趨勢;b為回歸常數(shù),a和b用最小二乘法進行估算。
根據(jù)上述公式計算相關系數(shù)r,計算公式為:
當r=0時,氣候因素的變化與時間無關;當r的絕對值越接近0,氣候因素的變化與時間的相關性就越小,反之氣候因素的變化與時間的相關性就越密切[10]。
1.3.2 滑動平均法
滑動平均法又稱移動平均法?;瑒悠骄ㄍㄟ^削弱時間序列的滑動周期來體現(xiàn)時間序列的變化趨勢[12]。
1.3.3 距平及累計距平法
通過繪制各時間點所對應的累計距平,繪制一條累計距平曲線。通過曲線的上升或者下降趨勢,表明距平值的增加或者減少。從曲線的上下起伏,可以判斷其長期顯著的演變趨勢及持續(xù)性變化,甚至可以判斷出發(fā)生突變的時間[13-14]。
1.3.4 Mann-Kendall檢驗法
Mann-Kendall檢驗法由Mann和Kendall提出,是世界氣象組織推薦使用的非參數(shù)檢驗方法,常用于檢驗氣溫、降水、徑流等要素隨時間序列變化趨勢[15-18]。
Mann-Kendall趨勢檢驗分析過程如下:原假設H0:時間序列數(shù)據(jù)(x1、x2…、xn)是n個獨立的、隨機變量同分布的樣本;備擇假設H1是雙邊檢驗:對于所有的i,j≤n,且i≠j,xi和xj的分布是不相同的,檢驗的統(tǒng)計量s計算為:
當n>10時,標準正態(tài)分布統(tǒng)計變量z的計算式為:
在雙邊趨勢檢驗中,在給定的顯著水平α上,在正態(tài)分布表得出z1-α/2,若|z|≥z1-α/2,則拒絕原假設,表明在α顯著性水平上,時間序列數(shù)據(jù)存在明顯的變化趨勢;反之,時間序列數(shù)據(jù)沒有明顯的變化趨勢。此外,z值的正負表明時間序列變化趨勢的上升或者下降。|z|值越大,表明在一定程度上時間序列趨勢性變化越顯著。
當Mann-Kendall檢驗法進一步用于檢驗序列突變時,通過構造一秩序列:
構造統(tǒng)計變量:
將時間序列x按逆序排列,再按照上面的式子計算UBk,同時使:
通過分析統(tǒng)計序列UFk和UBk,可以進一步分析時間序列發(fā)生突變的時間。若UFk≥0,則時間序列呈上升趨勢;若UFk≤0,則時間序列呈下降趨勢。若UFk超過臨界值時,表明時間序列上升或者下降趨勢顯著。在本文中,取顯著水平α=0.05,臨界值U0.05=±1.96。如果UFk和UBk這兩條曲線出現(xiàn)交點,且交點在臨界直線之間,那么交點對應的時刻就是突變開始的時刻。
2.1.1 長春市降雨量年代際變化
從表1可以看出, 1992-2019年長春市降雨量一共經(jīng)歷了4個階段:多雨、少雨、多雨、較多雨。其中,降雨量較為充沛的是2013- 2019年,降雨量為659.1 mm;而在1999-2005年長春市降雨量最小,為494.5 mm。從降雨量和蒸發(fā)量的差值發(fā)現(xiàn),1992-1998年兩者差異最為顯著,隨著時間增加差異逐漸縮小。
表1 1992-2019年長春市降雨量和蒸發(fā)量年代際變化
2.1.2 長春市降雨量年際變化
通過圖1可知,從長春市的逐日降雨量數(shù)據(jù)得到長春市1992-2019年近28 a的年降雨量,年際降雨量的變化較為明顯,多年平均降雨量為586.8 mm。其中,年降雨量最大值出現(xiàn)在2016年,年降雨量為888.599 7 mm,比年平均降雨量多301.799 7 mm;年降雨量最小值出現(xiàn)在2001年,年降雨量為389.9 mm,比年平均降雨量少196.9 mm。年降雨量線性趨勢線的回歸系數(shù)為正值,長春市年降雨量總體呈上升的趨勢,大約每年上升6.805 5 mm,但相關性不高,僅為0.181 7;采用5 a滑動平均法得出,長春市年降雨量變化趨勢上升趨勢,這與線性趨勢法得出的結果相同。
圖1 1992-2019年長春市年降雨量趨勢變化
由圖2可知,長春市28年年降雨量距平基本呈現(xiàn)正負距平交替出現(xiàn)。2004年之前以負距平為主,1999-2004年連續(xù)6 a出現(xiàn)負距平現(xiàn)象,負距平變化相對不大,降雨量相對較少;2004年之后以正距平為主,2016-2019年連續(xù)4 a出現(xiàn)正距平現(xiàn)象,降雨量相對充足。
圖2 1992-2019年長春市年降雨量距平
由圖3可知,1992-2019年長春市年降雨量累計距平曲線呈凹型。1992 -2004年累計距平曲線呈下降趨勢,表示累計距平值減少,年降雨量偏少,表現(xiàn)為偏枯年份;2004-2019年累計距平曲線呈上升趨勢,表示累計距平值增加,年降雨量偏多,表現(xiàn)為偏豐年份。由累計距平法分析年降雨量趨勢與距平法分析年降雨量趨勢結果一致。
圖3 1992-2019年長春市年降雨量累計距平
圖4為長春市28 a降雨量突變分析圖。由圖4可見,在2006-2019年近幾年的UF>0,表示2006年之后長春市降雨量呈上升趨勢;在2006年之前基本上UF<0,表示2006年之前長春市降雨量呈下降趨勢,但是長春市降雨量整體呈上升趨勢,這與線性分析的結果相同。從圖4中還可以看出,UF曲線介于α=0.05顯著性水平臨界值之間,表明長春市降雨量的上升趨勢不顯著。同時UF曲線和UB曲線在2007年之后存在5個交點,說明近13年以來降雨序列突變頻繁,這些交點時刻為長春市年降雨量發(fā)生突變的時刻。
圖4 1992-2019年長春市年降雨量Mann-Kendall統(tǒng)計曲線
2.2.1 長春市蒸發(fā)量年代際變化
從表1可以得出,長春市蒸發(fā)量的變化范圍為449.4~1 547.7 mm,其中在2006-2012年這段時間內(nèi)蒸發(fā)量最小,蒸發(fā)量最大值出現(xiàn)在1992-1998年,近28 a的蒸發(fā)量的年代際整體變化趨勢為先減少再增加。
2.2.2 長春市蒸發(fā)量年際變化
由圖5可知,長春市從1992-2019年近28 a的年蒸發(fā)量的變化幅度較大。其中,多年平均蒸發(fā)量為947.2 mm,年蒸發(fā)量達到峰值的時間為2001年,蒸發(fā)量為1 912 mm,比年平均蒸發(fā)量多964.8 mm;年蒸發(fā)量最小值為2013年,蒸發(fā)量為278.3 mm,比年平均蒸發(fā)量少668.9 mm。由圖5可知,長春市多年蒸發(fā)量線性趨勢方程為x=-45.549t+1 607.6(t為年份,x為蒸發(fā)量),近28 a長春市蒸發(fā)量總體呈減少的趨勢,多年平均減少幅度為45.549 mm/a。由滑動平均法得出,長春市蒸發(fā)量變化趨勢與線性趨勢法得出的結果相同。
圖5 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量趨勢變化
由圖6可知,長春市28 a年蒸發(fā)量距平在2001年之前以正距平為主,正距平的數(shù)值波動不大,1992-2001年連續(xù)10 a出現(xiàn)正距平現(xiàn)象,蒸發(fā)量相對較大;在2001年之后以負距平為主,在2001-2015年負距平數(shù)值波動不大,但是2001-2019年連續(xù)18 a出現(xiàn)負距平現(xiàn)象,蒸發(fā)量相對較小。
圖6 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量距平
由圖7可知,在1992-2019年長春市年蒸發(fā)量累計距平曲線呈凸型,1992-2001年累計距平曲線呈上升趨勢,表示累計距平值增加,年蒸發(fā)量偏多;2001-2019年累計距平曲線呈下降趨勢,表示累計距平值減少,年蒸發(fā)量偏少。由累計距平法分析年蒸發(fā)量趨勢與距平法分析年蒸發(fā)量趨勢結果一致。
圖7 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量累計距平
圖8為長春市28 a蒸發(fā)量突變分析圖。由圖8可見,在1992-2004年近幾年的UF>0,表明2004年之前長春市蒸發(fā)量呈上升趨勢,1992-1996年5 a的蒸發(fā)量統(tǒng)計值UF范圍為0 圖8 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量Mann-Kendall統(tǒng)計曲線 通過線性趨勢法、滑動平均法、距平和累積距平法、Mann-Kendall檢驗法對長春市1992-2019年28 a降水量和蒸發(fā)量進行統(tǒng)計計算,并分析變化特征和趨勢,結論如下: 1) 1992-2019年,長春市降雨量年代際變化經(jīng)歷了多雨、少雨、多雨、較多雨4個階段,即1999-2005年長春市降雨量偏少,2013-2019年長春市降雨量相對較為豐沛。在28年長春市蒸發(fā)量年代際變化經(jīng)歷了4個階段分別為多、少、較少、少,其中1992-1998年長春市蒸發(fā)量最多,2006-2012年長春市蒸發(fā)量相對較少。 2) 1992-2019年,長春市年平均降雨量為586.8 mm,2016年的降雨量最大,年降雨量為888.599 7 mm,2001年的降雨量最小,年降雨量為389.9 mm;在2004年之前年降雨量距平以負距平為主,降雨量偏少,2004年之后年降雨量距平以正距平為主,降雨量偏多。28年以來,長春市降雨量呈上升趨勢,每年以6.805 5 mm的速度上升,但是上升趨勢不顯著,年降雨量發(fā)生突變的時刻有5個,時間范圍為2007-2015年。 3) 1992-2019年,長春市年平均蒸發(fā)量為947.2 mm,年蒸發(fā)量達到峰值的時間為2001年,蒸發(fā)量為1 912 mm;年蒸發(fā)量最小值為2013年,蒸發(fā)量為278.3 mm;在2001年之前年蒸發(fā)量距平以正距平為主,蒸發(fā)量偏大,2001年之后年蒸發(fā)量距平以負距平為主,蒸發(fā)量偏小。近28 a長春市蒸發(fā)量總體呈減少的趨勢,在2008-2019年長春市蒸發(fā)量呈顯著下降趨勢,多年平均減少幅度為45.549 mm/a;年蒸發(fā)量發(fā)生突變的時間范圍為2003-2004年。3 結 論