近60 a来增江流域降水时空变化特征及其趋势分析

2016-12-23 00:47梁颖珊
广东水利水电 2016年4期
关键词:低值降雨量降水量

梁颖珊

(广东省水文局广州水文分局,广东 广州 510150)



近60 a来增江流域降水时空变化特征及其趋势分析

梁颖珊

(广东省水文局广州水文分局,广东 广州 510150)

基于增江流域17个雨量站1956—2015年的逐年降水数据,采用Mann-Kendall趋势分析法、EOF经典正交分解、Morlet小波分析等方法,分析了流域降水量的时空变化特征。并用层次聚类法对研究站点进行分类和分区,以研究60 a来降雨中心的移动轨迹。结果表明:① 增江流域多年平均降雨量为2 098.3 mm,呈现微弱下降趋势,1976年为突变点,1976年以后进入降雨偏少时期,主周期由原来的6 a及2 a突变为5 a。② 60 a来流域东北部和西部呈现微弱的增加趋势,西北部至东南部一带呈现微弱的减少趋势。③ EOF分解展示了高值区与低值区分布,左右岸区域呈相反的分布形态。④1973—1975年及2010—2015年,高值区和低值区发生了移动。

增江流域;时空变化特征;经验正交分解; 降雨中心移动轨迹

增江是广州市境内最大的一条独立中小河流[1], 是东江一级支流, 发源于新丰县七星岭, 在流经龙门县城后, 自东北向西南流经龙门、增城两区县 , 至增城的新家埔流入东江北干流。河流全长为203 km, 流域面积约为3 160 km2。流域面积呈狭长型, 东西宽为61 km, 南北长为90 km。流域北连新丰县, 南接东莞, 东连河源, 西临从化。

在已有对增江流域的研究中,陈龙[2]从降水、蒸发、径流、暴雨、洪水特征等方面对增江流域的水文特性进行分析。陈刚[3]采用累计距平分析和 Kendall 秩次相关分析方法, 对增江流域降雨径流资料进行了研究。但探究增江流域降雨变化趋势的文章并不多,特别是缺乏时空演变规律的研究。本文采用增江流域17个雨量站1956—2015年的逐年降水数据,对流域降水量的年际变化特征、代际变化特征、降雨极值演变等方面进行分析,寻找变化的原因及探索变化的规律,并根据其趋势进行预报预测,为水资源合理调配提供科学依据和技术支撑。

1 数据来源与研究方法

1.1数据来源

研究区内17个雨量站点数据来源于国家水文信息数据库。在各雨量站点记录中,资料最长站点记录年限为1955—2015年,资料最短站点记录年限为1978—2015。各个站点资料序列长度均多于30 a,长达50 a以上的站点有13个。按照样本一致性、代表性及可靠性要求,对资料进行质量控制,同时对部分测站中缺测资料进行插补延长。流域内地形条件及站点分布情况见图1。

图1 增江流域雨量站点分布及泰森多边形权重示意

1.2研究方法

本文采用经验正交函数分解(EOF)[4]、Mann -Kendall趋势分析检验法、Morlet小波分析等方法分析降雨序列的时空变化特征及其变化趋势。EOF分解能把随时间变化的变量场分解为不随时间变化的空间函数部分和只依赖时间变化的时间函数部分[5],空间函数部分概括场的地域分布特点,而时间函数部分则是由场的空间点的变量线性组合所构成,本文用于分析增江流域降水的时空分布模态;Mann -Kendall趋势分析检验法是世界气象组织推荐的非参数统计方法[6],亦称无分布检验,其优点是不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值干扰,适合于水文气象等非正态分布数据的趋势分析,本文用于检验增江流域降雨的长期变化趋势;小波分析[7]应用于多尺度水文分析研究中,本文采用Morlet小波分析研究增江流域降水序列的周期演变特征。

2 结果分析

2.1降水量时程变化

2.1.1面降雨量变化趋势

根据泰森多边形法得出各雨量站泰森多边形权重,如图1,求得流域面雨量年序列。增江流域1956—2015年年平均降雨量为2 098.3 mm,利用线性回归法和5 a滑动平均法分析流域面降雨量距平曲线的变化趋势,如图2。流域呈现微弱减少趋势,降雨倾向率为每10 a减少1.1 mm。在1990年以前年降雨量变化频繁和幅度较大,此后变化幅度稍微减缓。采用Mann-Kendall非参数统计方法计算全流域年降水量系列变化趋势,得出Z值为-1.422 3,β值为-3.735 2,倾斜度置信区间为[-10.731, 1.742 9],说明流域呈现微弱的减少趋势,但是趋势并不明显,没有通过0.05显著性检验。

对年降雨序列进行M-K突变检验,见图3。UF正向序列曲线表明增江流域年降雨量在1980年以后有减少的趋势,部分年份通过了0.05显著性水平。2004年是突变年,突变现象非常显著,表现为突变年之前为减少趋势,突变年之后为增加趋势。UB反向序列曲线表明1989年及1995年是突变年,表现为1989年之前为增加趋势,1995年之后为减少趋势。根据两曲线交点位置可知,1976年为突变年,说明1976年以后年降雨减少,目前正处于降雨偏少期。

图2 增江流域年降雨量距平

图3 增江流域1956—2015年降雨变化突变检验

以突变点1976年为节点,把年降水序列分为1976以前和1976以后两个距平序列,分别进行周期分析。为减小边界效应,将序列资料向前和向后各延长拓展一个样本长度[8],变换后再将延拓部分舍弃。

图4给出了增江流域1956—1975年降雨序列小波变换实部系数图及小波方差图。从实部系数图可以看出,序列在2 a尺度上,呈现不规则的正负交替现象;在6 a尺度上,1956—1973年之间呈现稳定的正负交替变换的周期震荡特性,经历了2.5个循环交替,其中1958—1960年能量变化最强,震荡中心在1960年;在15 a尺度上,有明显的正负交替,但由于序列长度只有20 a,15 a尺度不具有代表性。为识别上述时间尺度是否有统计意义,采用红噪声谱[9]对小波方差进行检验。从图4的小波方差图可以看出,2 a和6 a时间尺度都超过95%信度水平。因此,增江流域1956—1975年降雨序列第一主周期为6 a,第二主周期为2 a。

从图5看出,1976—2015年年降雨距平序列实部系数在5 a尺度上有明显且平稳的正负交替,由于时间长度有40 a,时间尺度规律明显,且小波方差图5 a时间尺度通过显著性检验。因此增江流域1976—20155年降雨序列主周期为5 a。

因此以1976年为节点,突变前周期为6 a套2 a,突变后周期变为5 a,且2 a周期消失。表现为1976年以前振动频繁,1976年后振动较缓,突变不仅改变了降雨量的趋势,而且改变了降雨序列的周期特性。

图4 增江流域1956—1975年降雨距平序列小波变换实部系数及小波方差示意

图5 增江流域1976—2015年降雨距平序列小波变换实部系数及小波方差示意

2.1.2站点降雨量变化趋势

利用Mann-Kendall法对增江流域17个站点近60 a的降水序列在95%置信区间上进行趋势检验。结果显示,只有何家田站Z为-2.03,表现为何家田站降雨序列60 a来存在突变现象,突变点在1984年,1984年后何家田站呈现明显的下降趋势;其他16个站Z值都为0,说明序列没有趋势。将所有站年降水变化幅度β值进行内插,得出增江流域年降水变化趋势空间分布图,如图6所示,流域17个雨量站β值都没有超过95%置信区间,但表现为东北部和西部呈现微弱的增加趋势,西北部至东南部一带呈现有何家田站带动的微弱的减少趋势。

图6 增江流域年降水序列β值空间分布示意

2.2降水量空间变化

2.2.1年降水量空间分布规律

对17个雨量站60 a的年降水量序列进行经验正交函数(EOF)分解。经计算,前4个模态均能通过North[10]特征值显著性检验,其中前2个模态方差贡献率分别为0.988 1、0.002 5,累积方差贡献率达0.990 6。因此,EOF的前2个模态的空间和时间特征足以分析流域年降水量的典型空间分布型和时间模态[11]。在流域年降水量空间分布中,第一模态占绝对的主导地位。从图7(a)可看出,增江流域年降水量高值区有两个,分别位于靠近七星墩水库一带和天堂山水库的龙潭镇附近, 是年降水量振幅高值的中心区,流域年降水量从流域中部分别向北和向南减少。第二模态(见图7(b))则表现为“0”值线沿“天堂山水库—龙潭镇—永汉镇—派潭镇”一线对称分布,基本上和增江主干道走向平行,流域内河道左右岸区域呈相反的分布形态,即河道左岸多,则河道右岸少,或河道左岸少,则河道右岸多。与流域地形图(见图1)对比分析可知,增江上游和主干道右岸地势较高,增江下游和主干道左岸地势较平坦,说明地形的分布影响了降雨量的空间分布,因此形成“0”值线的分布形态,表现出流域年降水量的空间差异。

(a)第一模态 (b)第二模态

图7 增江流域年降水量EOF空间分布模态

为揭示流域年降水量空间分布类型的时间特征,图8展示了年降水量第一模态时间系数分布。系数绝对值越大,则对应时段内降水空间分布类型越典型。从图中可以看出,60 a来第一模态时间系数一直为正,说明第一模态的降雨类型是流域降雨的典型,且在1983年系数达到最大值, 则1983年降水空间分布是最典型的流域年降水空间分布,见图9(a)。图9(b)是流域60 a平均降雨量等值线图,与图9(a)相比,虽然两者降雨量值区间不同,但高值区和低值区的分布趋势基本一致,都是七星墩水库一带和天堂山水库的龙潭镇附近为高值区,流域南部和北部是低值区。说明EOF分解用于分析流域降雨量分布是可行的,其时间分布能反应流域的变化趋势。

图8 增江流域年降水量第一模态时间系数

(a)1983年降水量分布 (b)多年平均年降水量分布

2.2.2年际降水量降雨中心移动轨迹

以增江流域17个雨量站点60 a长序列数据为基础,对17个站同一年份进行[-1,1]标准化,并进行层次聚类分析[12],分析结果如图10(a)所示,当类间距离取为10时,雨量站可分为7类:蓝田、江湾和连麻为1类;铁岗、七星墩和渡头为2类;路滩为3类;地派为4类;麻榨、香溪、何家田和永汉为5类;麒麟咀(二)、新家埔、联安和派潭为6类,上坪为7类。把流域从空间上分为7部分,如图10所示,分为上游,下游,岸左和岸右和流域外围,与实际情况相符。

下面对这7部分站点进行暴雨中心移动轨迹研究[13]。把各站点按分区排列,画出60 a来降雨量各年归一化值的分布图,如图11所示。越接近1,说明该站越接近当年降雨高值区,越接近-1,说明为该站越接近当年降雨低值区。从图11中可以看出,高值中心(红色渲染)有2个,一个是以渡头站为中心的Ⅱ区,另一个是从1963年开始进入高值区的上坪站(Ⅶ区),这与前面降雨分布规律分析相符。高值区60 a来移动不大,变化不明显。但在1973—1975年,高值区活动频繁,除两个高值中心外,还染指了Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ等3个区。而低值中心(绿色渲染)60 a来稳定在Ⅵ区,即流域的下游,但是在1968—1975年之间,低值区移动到了路滩(Ⅲ区),位于流域东边,移动轨迹比较明显。说明在1970s初增江流域高值区从原来位于中部和西部的Ⅱ、Ⅻ区扩散到了Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ区,占据了流域的大部分,低值中心被赶出流域,到了Ⅲ区流域外围。然而,在2010—2015年之间,低值区活动频繁,低值区占据Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ等4个区,占据流域大半部分。因此,增江流域近几年一直处于降雨偏少阶段,从降雨量和分布上都可以得到一致的结论。

(a) (b)

图10 增江流域雨量站分层树状图及分区示意

图11 增江流域雨量标准化值渲染示意

3 结语

基于1956—2015年增江流域17个雨量逐月降雨量数据,采用Mann-Kendall趋势分析法、EOF经典正交分解、Morlet小波分析等方法,分析了流域降水量的时空变化特征和趋势,得到结论如下:

1) 1956—2015年增江流域多年平均年降雨量为2098.3 mm,呈现微弱下降趋势,下降速率为1.1 mm/10a。M-K趋势分析说明流域呈现不显著的减少趋势,在1975年发生突变,1976年以后的年降雨减少是突变现象,目前正处于降雨偏少期。以突变点1976年为节点,把年降水序列分为1976年以前和1976年以后2个距平序列,前者的第一主周期为6 a,第二主周期为2 a,后者主周期为5 a,主周期都能通过红噪声谱检验。突变不仅改变了降雨量的趋势,而且改变了降雨序列的周期特性。

2) 各站点降雨量变化趋势分析显示,60 a来流域东北部和西部呈现微弱的增加趋势,西北部至东南部一带呈现有何家田站带动的微弱的减少趋势。

3) 在流域年降水量空间分布中,第一模态显示增江流域年降水量高值区有2个,分别位于靠近七星墩水库一带和天堂山水库的龙潭镇附近,流域年降水量从流域中部分别向北和向南减少。第二模态表现为“0”值线与河道走向平行,左右岸区域呈相反的分布形态。1983年降水空间分布是最典型的流域年降水空间分布,与流域60 a平均降雨量分布相近。

4) 层次聚类分析结果显示,流域可划分为7个部分,分别代表为上游,下游,岸左和岸右和流域外围。把各站点按分区排列,进行降雨中心移动轨迹研究。结果显示,高值中心基本位于以渡头站为中心的Ⅱ区和上坪站(Ⅶ区),但1973—1975年,高值区向东和向南延伸,把低值中心逼出流域外(路滩),占据流域大部分。低值中心60 a来稳定在新家埔附近(Ⅵ区),但在2010—2015年之间,低值区活动频繁,占据流域大半部分。因此,增江流域近几年一直处于降雨偏少阶段,从降雨量和分布上都可以得到一致的结论。

[1] 陈龙.增江流域水文特性及其近期变化规律分析[J].珠江水运,2007,3(17):38-40.

[2] 陈龙. 增江流域水文特性浅析[J].广东水利电力职业技术学院学报,2007,5(2):48-51.

[3] 陈刚. 增江流域降雨径流变化分析[J].甘肃水利水电技术,2006,42(2):168-170.

[4] 苏育嵩. 经验正交分解法的基本原理及其在场预报中的应用[J].山东海洋学院学报,1979(2):50-61.

[5] 卢瑞荆. 贵州暴雨洪涝的气候特征分析[D].兰州:兰州大学,2010.

[6] 康淑媛,张勃,柳景峰,等. 基于Mann-Kendall法的张掖市降水量时空分布规律分析[J].资源科学,2009,31(3):501-508.

[7] 陆文秀,刘丙军,陈晓宏,等. 珠江流域降水周期特征分析[J].水文,2013,33(2):82-86.

[8] 王兆礼,陈晓宏,黄国如,等.东江流域汛期降雨序列的小波分析[J].人民长江,2010,41(2):52-55.

[9] 尹继尧,朱元清,宋治平,等. Morlet小波显著性检验和精度分析在地磁场和地震活动性周期分析中的应用[J].地震学报,2011,33(5):663-671.

[10] 曾广恩,练树民,程旭华,等. 东、黄海海表面温度季节内变化特征的EOF分析[J].海洋科学进展,2006,24(2):146-155.

[11] 吴浩云,王银堂,胡庆芳,等.太湖流域61年来降水时空演变规律分析[J]. 水文,2013,33(2):75-81.

[12] 孔兰,陈晓宏,陈栋为,等. 珠江三角洲水位演变分析[J].生态环境学报,2010,19(11):2 642-2 646.

[13] 王米雪,延军平,李双双,等. 1960—2013年中国东南沿海地区旱涝时空变化特征及其趋势分析[J].资源科学,2014,36(11):2 307-2 315.

(本文责任编辑 马克俊)

Tempo-Spatial Changes of Characteristics and Tendencies of Precipitation in Zengjiang River Basin in Recent 60 Years

LIANG Yingshan

(Guangzhou Branch of Guangdong Hydrology Bureau, Guangzhou 510150,China)

Based on the annual rainfall from 17 precipitation stations in the Zengjiang River Basin during 1956-2015, the tempo-spatial changes of characteristics and tendencies of precipitation of this basin are systematically analyzed by using the methods of Mann-Kendall ,empirical orthogonal function decomposition(EOF), and Morlet wavelet analysis.The stations are classified and partitioned by hierarchical clustering method to study the moving traces of the annual precipitation canters. The results show:(1) The average annual precipitation of Zengjiang River Basin during 1956~2015 is 2098.3mm. A trend of decreasing with the mutation in 1976 is showed, which causes the break of periodicity. (2)There is a slightly increasing trend in the area of northeast and west, and a decreasing trend in the northwest and southeast areas. (3) EOF has identified the high and low precipitation areas, and found the distribution patterns of the left and right rank of the river. (4)The movements of annual precipitation centers have happened during 1973-1975 years and 2010-2015 years.

Zengjiang river basin;tempo-spatial changes;empirical orthogonal function;moving trace of precipitation center

2016-02-04;

2016-05-06

梁颖珊(1988),女,硕士,助理工程师,从事水文计算及水资源管理等工作。

P426.61+4

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