王晓默,董宁,李瑞芬,姚薇,王丽,王永增
(1山东济宁市气象局,山东济宁272000;2江苏省气象局,南京210008)
1981—2014年南四湖流域极端降水阈值及极端降水日数变化特征
王晓默1,董宁1,李瑞芬1,姚薇2,王丽1,王永增1
(1山东济宁市气象局,山东济宁272000;2江苏省气象局,南京210008)
为研究南四湖流域的极端降水特征,本研究利用1981—2014年南四湖流域9个气象站的逐日降水资料,研究分析了该流域降水阈值、极端降水日数等变化特征。结果表明:(1)对于第90、95和99百分位的极端降水事件,平均降水阈值分别为24.7、40.0、80.2 mm;(2)南四湖地区北部降水阈值较南部偏大,东部较西部偏大,极端强降水阈值的空间分布与年降水量的分布相似;(3)南四湖地区年平均极端降水量东北部以及北部较强,南部和西南部较小,这种分布和南四湖流域的降水气候平均态分布较为类似,反映了极端降水对于降水的贡献非常大;(4)南四湖地区极端降水日数平均为每年3.08~3.56天,表现出极端降水阀值大的站点,其极端降水日数较少,其相关系数达-0.893;(5)南四湖地区极端降水量对总降水量的贡献为34.2%~37.7%,且多年平均年极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似,说明阈值大的地方,其降水强度也大,形成灾害的风险也大;(6)南四湖地区极端降水多年平均日数为23.5天,且以4.5 d/10 a的速率上升;(7)南四湖地区20世纪80年代中后期年总极端降水日数发生突变,且存在2年和16年左右的振荡周期。
南四湖;极端降水;极端降水日数
近年来,城市快速扩张,全球气温上升,极端气候事件时有发生,特别是极端降水事件,对局地气候的影响日益扩大,因此备受关注[1-3]。研究区域内的极端降水特征,能更好地反映洪涝灾害时空变化、对于有效减少因灾损失具有重要的意义[4-6]。翟盘茂等[7]研究了中国水事件频率和强度等方面的极值变化,认为降水日数偏多的区域范围缩小,降水强度偏高的范围扩大,且极值变化的区域性特点显著;王萃萃等[8]研究发现,华北南部极端降水强度和频数增加的趋势比周围大,华北东南部大城市极端降水强度呈较明显的增强趋势。国内大多数研究的结果总体一致,但也存在明显的空间差异。中国极端降水的主要特点是区域性和局地性明显,近年来,更多学者从区域尺度对极端降水事件进行研究[9-11],不仅能促进人们更加深入地认识气候的变化规律和特征,更加对制订区域防灾减灾的政策与措施具有重要意义[12-13]。
南四湖是中国北方最大的淡水湖泊,位于苏鲁交界处,全湖面积约1300 km2,南北长约130 km,东西宽约5~25 km,该研究区地理位置和气候特征独特使该地区蕴藏着丰富的气候资源。近年来的资料表明,由于降水的时空分布不均,南四湖流域持续性暴雨洪涝等气候灾害频繁发生。严重洪涝给当地经济特别是农业生产以及生态环境等带来较大损失[14]。虽然南四湖流域平均降水量对洪涝具有一定的影响,但极端降水的贡献在灾害发生过程中的作用更应受到重视。因此,有必要结合历史资料针对南四湖流域极端降水事件进行深入分析,以期为今后南四湖地区暴雨气象服务提供可靠的依据,促进气象防灾减灾技术水平的提升。
本研究使用位于南四湖流域的济宁、邹城、微山、鱼台、薛城、丰县、沛县、枣庄和徐州9个国家气象站1981—2014年逐日降水数据(见图1),分析极端降水事件的分布特征和极端降水日数的变化规律。目前国内对于极端降水事件的定义多采用固定降水量的方法简单定义,但对于区域性特点明显的极端降水事件在实际应用中,具有十分显著的不合理性[15]。因此,笔者参照Bonsal等的方法定义极端降水量的阈值和极端降水日数[16]。
本研究采用Mann-Kendall(M-K)法对极端降水日数进行趋势分析和突变检验,采用Morlet小波变换方法进行周期分析[17]。
图1 南四湖流域各站点地理位置图
从表1可以看出,对于第90百分位的极端降水事件,降水阈值均在中雨雨量范围内,为18.6~26.5 mm,平均值为24.7 mm,对于第95百分位的极端降水事件,降水阈值均在大雨雨量范围内,为37.1~42.5 mm,平均值为40.0 mm,第99百分位的降水阈值为75.9~82.8 mm,平均值为80.2 mm,降水阈值均处在暴雨雨量范围。3种百分位的降水阈值表现出十分相似的分布特征,即南四湖流域北部降水阈值较南部偏大,东部较西部偏大,且与年降水量分布特征相似,表明极端降水量与年降水量有密切的关系。因第90、第95和第99个百分位的极端降水事件的阈值空间分布相近,以下主要针对第95个百分位的降水极端事件进行分析[18]。
表1 1981—2014年南四湖流域9个气象站第90、95、99个百分位数的极端降水阀值mm
2.1极端降水量的空间分布特征
由表2可以看到,南四湖流域年平均极端降水量东北部以及北部较强,南部和西南部较小,最大值出现在济宁站,为70.5 mm,最小值出现在鱼台站,为63.5 mm。极端降水量大值区主要分布在南四湖流域的济宁、邹城、滕州、微山、薛城等站。这种分布和南四湖流域的降水平均分布有较强的一致性,反映出极端降水在年总降水量中占有较大比例。另外,夏季南四湖流域多处在副高边缘,西南暖湿气流与北方南下的冷空气频繁交汇于此,也有利于降水发生[19]。
表2 年平均极端降水量、年平均极端降水日数、极端降水量对总降水量的贡献率及年平均极端降水强度统计表
南四湖流域平均极端降水日数为3.08~3.56 d/a(见表2),极端降水日数、极端降水阀值和极端降水量的分布存在较大差异,表现为:极端降水阀值大的站点极端降水日数较少,其相关系数达到-0.893。极端降水量对年总降水量的贡献可以通过年极端降水量在全年总降水量中所占的比例来衡量,在一定程度上反映了一个地区降水量年内分布情况[19]。南四湖流域极端降水量对总降水量的贡献率为34.2%~37.7%,其中济宁、邹城、薛城站极端降水对总降水量贡献率达到了36%以上,说明这些地区年极端降水对年总降水量影响较大。而鱼台、丰县站,极端降水对总降水量的贡献较小,不到35%。极端降水强度是衡量极端降水的重要指标,强度越大越易形成降水灾害[14]。南四湖流域东北部降水阈值较南部偏大,最大值出现在滕州站为71.2 mm/d,南部较小,最小值出现在薛城站为63.3 mm/d,多年平均年极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似,说明阈值大的地方,其降水强度也大,形成灾害的风险也大。
2.2极端降水日数的分布特征
由图2可知,南四湖地区极端降水多年平均日数为23.5天,且以4.5 d/10 a的速率上升,倾向方程y=0.4535x+15.594;最大值出现在2003年,为55天,最小值出现在1988年,为6天,两者相差约9倍,说明南四湖地区强降水日数变率大,易发生旱涝灾害,从降水日数的年代际变化来看,20世纪80年代,南四湖地区多年平均降水日数为17.2天,低于平均水平;90年代为21.4天,与历年均值接近;2000年以后,极端降水日数迅速上升,平均值达到29.6天。
图2 1981—2014年南四湖流域强降水日数变化趋势曲线
2.3极端降水日数的突变分析和周期分析
为确定20世纪80年代中后期这种由偏少向偏多阶段的剧烈变化是否是一种气候突变,为此,笔者采用M-K突变检验方法进行突变检测,给定显著性水平α=0.05,即U0.05=±1.96。UF代表按时间序列顺序排列计算出的统计量序列,UB代表按时间序列逆序排列计算出的统计量序列,UF(UB)曲线在零线以上(下)表示呈增加(减少)趋势。在临界线之间,如图3所示,根据UF和UB曲线交点的位置[20],确定南四湖地区总极端降水日数的增多在20世纪80年代中后期是一种突变现象。
利用Morlet小波变换对极端降水日数变化做多时间尺度分析,由图4可以看出,1981—2014年南四湖地区的极端降水日数以16年左右的周期震荡最为显著,对于更小的时间尺度,2年左右的周期振荡占较大优势。20世纪80年代至90年代中期存在约7年的周期振荡,90年代后期至2005年左右存在约5年的周期振荡。
图3 1981—2014年南四湖流域极端降水日数Mann-Kendall检验
图4 1981—2014年南四湖流域极端降水日数小波变化系数图
本研究使用位于南四湖流域的9个国家气象站1981—2014年逐日降水数据,研究了该流域内降水阈值分布特征及其极端降水日的分布特征,得到如下结论:(1)对于第90、95和99百分位的极端降水事件,降水阈值的分布范围分别为18.6~26.5、37.1~42.5、75.9~82.8 mm,对应的平均值为24.7、40.0、80.2 mm,均处在所在的降水量级范围内。研究还表明,南四湖流域北部降水阈值较南部偏大,东部较西部偏大。极端强降水阈值的空间分布与年降水量的分布相似。(2)南四湖流域平均极端降水日数为3.08~3.56 d/a,极端降水日数、极端降水阀值和极端降水量的分布的差异较大,表现为极端降水阀值大的站点极端降水日数较少,其相关系数达到-0.893。(3)南四湖流域极端降水量对总降水量的贡献为34.2%~37.7%,且多年平均年极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似,说明阈值大的地方,其降水强度也大,较易形成自然灾害。南四湖流域年平均极端降水量东北部以及北部较强,南部和西南部较小,这种分布和南四湖流域的降水平均分布有较强的一致性,反映出极端降水在年总降水量中占有较大比例。(4)南四湖地区极端降水多年平均日数为23.5天,且以4.5 d/10 a的速率上升。20世纪80年代,南四湖地区多年平均降水日数为17.2天,低于平均水平;90年代为21.4天,与历年均值接近;2000年以后,极端降水日数迅速上升,平均值达到29.6天。(5)南四湖地区20世纪80年代中后期年总极端降水日数的增多是一种突变现象,且存在2年和16年左右的振荡周期。
南四湖地区极端降水空间分布的不均匀性较为复杂,大的天气气候背景以及城市热岛、雨岛效应对极端降水的影响日益显著,由于资料原因,本研究未在这方面加以研究,这将是今后研究的重点。此外,由于目前区域气象站点分布不均以及资料的时效性较短,无法满足本研究的需求,因此,笔者采用较有代表性的大监站数据进行研究。如何利用区域气象站和加密自动站对南四湖流域的极端降水特征进行精细化研究,是下一步需要探讨的问题。
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Variation Characteristics of the Extreme Precipitation Threshold and the Extreme Precipitation Days in Nansi Lake Area During 1981-2014
Wang Xiaomo1,Dong Ning1,Li Ruifen1,Yao Wei2,Wang Li1,Wang Yongzeng1
(1Jining Meteorological Bureau,Jining 272000,Shandong,China;2Jiangsu Meteorological Bureau,Nanjing 210008,Jiangsu,China)
The paper aims to study characteristics of the extreme precipitation in Nansi Lake.Using the daily precipitation data of 9 weather stations in Nansi Lake during 1981-2014,the variation characteristics of the extreme precipitation threshold and the extreme precipitation days were analyzed.The results showed that:(1)for extreme precipitation events of the 90thpercent,95thpercent and the 99thpercent,the average precipitation threshold was 24.7 mm,40.0 mm and 80.2 mm,respectively;(2)the northern precipitation threshold was larger than the southern one in Nansi Lake area,as the eastern one was larger than the western one;the spatial distribution of the extremely heavy precipitation threshold was similar to the distribution of the amount of annual precipitation;(3)the average annual extreme precipitation of Nansi Lake area was stronger in northeastern and northern Nansi,and was weaker in southern and southwestern Nansi,the distribution was relatively similar to the precipitation climate average distribution of Nansi Lake area,reflecting that the contribution of the extreme precipitation was big to precipitation;(4)the extreme precipitation days in Nansi Lake was 3.08-3.56 days per year,showed that the site with bigger extreme precipitation threshold had lessextreme precipitation days,the correlation coefficient reached-0.893;(5)the contribution of the extreme precipitation to the total precipitation in Nansi Lake was 34.2%-37.7%,and the distribution of average annual extreme precipitation intensity was similar to the distribution of extreme precipitation threshold,showed that places with big threshold had high precipitation intensity and disaster risk;(6)the number of extreme precipitation days on average was 23.5 days,and rose at a rate of 4.5 d/10 a;(7)the total extreme precipitation days in Nansi Lake had mutations in the mid-and late 1980s,and had 2 oscillation periods of 2 years and 16 years.
Nansi Lake;the Extreme Precipitation;the Extreme Precipitation Days
P467
A论文编号:cjas16060010
山东省气象局青年科研基金项目“气候变暖背景下南四湖流域极端降水事件演变规律”(2015SDQN13)。
王晓默,男,1983年出生,副研级高级工程师,硕士,研究方向:气候变化、城市气象。通信地址:272000山东省济宁市金宇西路1号济宁市气象局,E-mail:wxm716813902@163.com。
2016-06-13,
2016-09-20。