王建莹 詹存 张盼盼
摘要 柴达木盆地矿产资源丰富,水资源供需矛盾较为突出,研究降水特性变化可为合理规划和利用水资源提供科学依据。采用Mann-Kendall检验及Morlet小波分析方法研究了柴达木盆地4个典型气象站1957—2016年降水时间序列特征。结果表明,柴达木盆地近十几年来降水量有所增加,并且在20世纪70年代发生突变,4个气象站年降水量普遍存在2年左右的周期性,表现出多时间尺度特征。柴达木盆地是大陆性干旱气候区,东部地区降水仍较多地受东部季风的影响,而冷湖站及大柴旦站受同一气候因素影响的可能性较大,格尔木则可能受到西南季风气候的影响。
关键词 柴达木盆地;降水特性;Mann-Kendall检验;小波分析
中图分类号 TV123文献标识码 A文章编号 0517-6611(2018)16-0157-03
Abstract The Qaidam Basin is rich in mineral resources,and the contradiction between supply and demand of water resources is more prominent.The study of the change of precipitation characteristics can provide scientific basis for the rational planning and utilization of water resources.The characteristics of precipitation time series in four typical meteorological stations of Qaidam Basin in 1957-2016 were studied by MannKendall test and Morlet wavelet analysis.The results show that the amount of precipitation in the Qaidam Basin has increased in the last dozen years,and the sudden change occurred in 1970s.The annual precipitation of the four stations generally has a periodicity of about 2 years,showing the characteristics of multi time scale.The Qaidam Basin is a continental arid climate zone,and the eastern region is still more affected by the eastern monsoon,while the Lenghu Station and Dachaidan Station are more likely to be affected by the same climatic factors,while Golmud may be affected by the southwest monsoon climate.
Key words Qaidam Basin;Precipitation characteristics;Mannkendall test;Wavelet analysis
西北干旱地区生态脆弱,降水稀少,气候变化等原因引起的降水量变化,对区域的“三生”用水影响十分突出。柴达木盆地地处西北内陆流域,地表水资源匮乏且受降水影响较大,区域植被生长受降水量影响显著[1],对区域降水变化特性研究,可以为区域水资源优化配置和管理提供决策依据。通常可以用时间序列的分析方法,从序列的趋势、突变和周期3个方面进行分析研究[2]。
水文分析中常用的趋势分析方法有滑动平均法、Mann-Kendall(M-K)秩次相关检验和Spearman相关检验等方法[3],特别是M-K秩次相关检验法被广泛使用。突变(变异点)研究中常采用的方法有M-K秩次相关检验、有序聚类分析法、里海和哈林法等[4],其中M-K秩次相关检验法计算简便,可以明确突变开始的时间,被广泛使用。周期研究常采用周期图法、方差谱密度图法、最大熵谱分析法、小波分析等方法[5],其中小波分析时间序列周期应用发展迅速,在水文分析[6]、信号分析[7]等领域普遍应用。深刻挖掘水文气象数据的内在规律,是解析水文气象变化、验证其他气候研究的有力途径。
1 区域概况及资料来源
柴达木盆地为青藏高原东北部边缘的一个巨大的山间盆地,界于34°41′~39°20′N、87°48′~99°18′E,为我国四大盆地之一。盆地略呈三角形,向北西西—南东东方向延伸,西北、东北和南面分别被阿尔金山、祁连山和昆仑山所环绕,为一封闭的内陆盆地。盆地内自然植被以草甸植被为主,其次为荒漠植被,植物生长稀疏,覆盖度低,随着人类活动的扰动而越发脆弱,并有进一步退化之势(图1)。
柴达木盆地矿产资源十分丰富,素有“聚宝盆”之称。特别是石油天然气资源、盐湖、有色金属资源、煤炭资源和石棉资源已成为柴达木经济发展的重要支撑。
该研究数据资料主要来源于中国气象数据网。主要资料为冷湖、大柴旦、格尔木、都兰4个典型气象站年月降水资料,分布在柴达木盆地东、西、南、北4个方向,具有较强的代表性。
2 降水特征分析
柴达木盆地是青海省六大内陆流域之一,占全省面積的35.7%。河网在地区分布上很不均匀,相对多雨的东南部和东北部水系发育,河网相对密集;干旱少雨的西北部,则河流稀疏;盆地中部为大面积的无径流区。受水汽条件和地理位置的影响,柴达木盆地降水的年内分配很不均衡。一般情况下,6~7月降水量最多,单月降水量占年降水量的18.4%~30.8%(图2)。
2.1 趋势分析
利用M-K秩次相关检验法对水文时间序列x1,x2,x3,…,xn进行趋势分析,统计序列中所有对偶值(xi,xj)(i 当n→∞时,则有U~N(0,1)即U服从标准正态分布,给出显著性水平为α,就可以进行检验:若|U|>Uα/2,则序列趋势显著,否则趋势不显著。 利用滑动平均法初步分析,4个气象站年降水系列均有上升趋势。但仅有东部的都兰站上升趋势显著:都兰站年降水量系列的U=2.25,取α=0.05,则Uα/2=1.96,即年降水系列上升趋势显著。 2.2 突变分析 利用M-K秩次相关检验法进行突变分析时,统计水文时间序列x1,x2,x3,…,xn的秩序列di,di表示对偶值xi>xj(1≤j 分别为E(Sk)=k(k+1)4,Var(Sk)=k(k+1)(2k+5)72,(k=2,3,…,n);构造统计量UFk=Sk-E(Sk)Var(Sk),按时间序列逆序重复计算UBk。如果UF和UB两条曲线出现交点,则显著性水平内的交点对应的时刻便是突变开始的时间[8]。 对年降雨系列进行突变检验,取显著性水平α=0.05,Uα/2=1.96。在时段初出现交点,可以认为是系列杂点造成的,其后两线的交点,可认为发生突变。 由图3可以看出,冷湖站在1976年前后发生突变;大柴旦站在1976年、1991年及2005年前后发生突变;格尔木站在1981年、2005年前后发生突变;都兰站在1973年前后发生突变。 2.3 周期分析 小波变换具有多分辨率分析的特点,并且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。小波变换通过将时间系列分解到时间频率域内,从而得出时间系列的显著的波动模式,即周期变化动态,以及周期变化动态的时间格局[9]。小波分析的局部分析的特性使其成為对非稳态、不连续时间序列进行量化的一个有效工具[10]。这里选择Morlet小波,它比Fourier 分析更能反映出序列的局部特征[11]。具体方法参考相关文献[12-13]。 从柴达木盆地典型气象站年降水量序列小波功率谱图中可以看出(图4),小波功率越大,等值线越密集。倒锥形线为影响锥(图4中外廓线)。该锥线以下表明该部分小波功率谱图受到边缘效应的影响,表现出的周期特征存在较大不确定性。图4中闭合的等值线环抱的区域对应周期特征及发生年份。 从柴达木盆地典型气象站年降水量序列小波功率谱图可以看出(图4),冷湖站具有2年和4年左右的周期性,在1960—1975年以2年的周期性为主,在1975年以后以4年的周期性为主;大柴旦站具有2年和5年左右的周期性,其中在1980—2010年以5年的周期性为主;格尔木站具有2年和4年左右的周期性,其中1975—2010年以4年左右的周期性为主;都兰站具有2—3年的周期性。 3 结论与讨论 根据趋势分析可以看出,柴达木盆地典型站点年降水系列均有一定的上升趋势,但仅有东部的都兰站上升趋势显著。由突变分析结果可以看出,4个典型站点年降水系列均发生突变,东部年降水量最大的都兰站率先在1973年前后发生突变,此后冷湖站及大柴旦站在1976年发生突变,且大柴旦站此后几次突变,反映了其气候的不稳定性;格尔木站在1981、2005年前后发生突变,突变时间最晚。由小波分析结果可以看出,4个典型站点年降水系列普遍具有2年左右和4年左右的周期性,在1975年之前以2年的周期性为主,在此之后以4年的周期性为主。 该研究结果表明,柴达木盆地受大气候的影响,近十几年来降水量有所增加,并且在20世纪70年代发生突变,4个气象站年降水量都存在多时间尺度特征,不同的时间尺度表现为不同的循环交替,大尺度的周期变化嵌套着小尺度的周期变化,总体上表现为有小尺度的震荡剧烈。 柴达木盆地是大陆干旱气候区,东部地区(都兰站)降水仍较多的受东部季风的影响,而冷湖站及大柴旦站受同一气候因素影响的可能性较大,而格尔木则可能受到西南季风气候的影响。 参考文献 [1] 徐浩杰,杨太保.1981-2010年柴达木盆地气候要素变化特征及湖泊和植被响应[J].地理科学进展,2013,32(6):868-879. [2] 任国玉,姜彤,李维京,等.气候变化对中国水资源情势影响综合分析[J].水科学进展,2008,19(6):772-779. [3] 张建云,章四龙,王金星,等.近50年来中国六大流域年际径流变化趋势研究[J].水科学进展,2007,18(2):230-234. [4] 谢平,陈广才,李德,等.水文变异综合诊断方法及其应用研究[J].水电能源科学,2005,23(2):11-14. [5] 汤成友,缈韧.基于小波变换的水文时间序列分解及周期识别[J].人民长江,2006,37(12):32-34. [6] 王文圣,丁晶,向红莲.小波分析在水文学中的应用研究及展望[J].水科学进展,2002,13(4):515-520. [7] 封常生.小波分析在信号处理中的应用[D].上海:上海交通大学,2007. [8] HIRSCH R M,SLACK J R.Nonparametric trend test for seasonal data with serial dependence[J ].Water resource research,1984,20(6):727-732. [9] TORRENCE C,COMPO G P.A practical guide to wavelet analysis[J].Bulletin of the American meteorological society,1998,79(1):61-78. [10] WICKERHAUSER M V.Adapted wavelet analysis from theory to software[M].Boston:A K Peters Ltd.,1994. [11] GRINSTED A,MOORE J C,JEVREJEVA S.Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series[J].Nonlinear processes in geophysics,2004,11(5/6):561-566. [12] 王文圣,丁晶,李跃清.水文小波分析[M].北京:化学工业出版社,2005. [13] 桑燕芳,王中根,刘昌明.小波分析方法在水文学研究中的应用现状及展望[J].地理科学进展,2013,32(9):1413-1422.