观音阁水库流域降雨变化特征分析

李 德

（辽宁省大伙房水库管理局有限责任公司，辽宁 抚顺 113000）

全球气候变化大背景下，气候变化一直是学科研究的热点[1]。降水是气候变化影响的重要指标之一，近些年来对降水演变的研究日益增多，对降水变化趋势的分析也逐渐成为水文气象研究领域的重要组成部分[2]。徐宗学[3]等研究了黄河流域降水趋势并对比了线性回归方法与Mann-Kendall法估算结果的区别；王大钧[4]等利用1961年～2000年中国境内561个气象站的逐日降水资料，研究了中国降雨强度和降雨日数的变化趋势。刘勤[5]等通过各月气温降水数据探讨了50 a来黄河流域气温和降水量变化趋势特征；杨霞[6]等利用1971年～2006年新疆地区98个气象站的逐日降水资料，分析得出新疆多年降水量和雨日均为北疆多余南疆。姚宛艳[7]等采用算术平均等方法对黄河流域温度和降水的变化特点和趋势进行了分析，表明黄河流域年降水量呈显著减少趋势，流域季节降水量变化趋势不明显。陈冬冬[8]等研究了我国西北地区近五十年降水变化特征，表明西北地区以强降雨为主，降水比重呈增加趋势。

本文根据观音阁水库流域1995年～2017年逐月降水量资料，利用降水集中度（期）、不均匀系数和滑动平均法、线性趋势法、Mann-Kendall趋势分析法、R/S分析法从降水特征变化趋势及未来趋势等方面着手，研究观音阁水库流域降水变化特征，为分析流域内水资源变化特征奠定基础，同时为流域内相关气象和水文研究提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况与数据资料

观音阁水库位于太子河干流上，距本溪市40 km，控制流域面积2795 km2，总库容21.68亿m3。洪水主要发生在6至8月份，洪水成因主要是此期间的大暴雨，坝址以上流域多年平均降水量822.6 mm。本文选取观音阁水库流域内8个雨量站1995年～2017年的实测降水量数据进行分析研究。

1.2 研究方法

本文以年降水量为研究对象，对观音阁水库流域年降水量特征进行分析，采用降水集中度、集中期和年内降水不均匀系数，来分析观音阁水库年内降水的特征。并运用滑动平均法、线性趋势法、Mann-Kendall趋势分析法和R/S分析法对降水量变化趋势进行分析。

a)集中度与集中期

降水集中度（PCD）和集中期（PCP）[9]是描述流域降水量年内分配特征的参数，其中PCD反映年内降水的集中程度，PCP则刻画一年中的最大降水出现的时段，具体计算如下：

式中：Pi为第i年年平均降水量；Pxi为第i年各个月降水量之和在x轴方向上的分量；Pyi为第i年各个月降水量之和在y轴方向上的分量；pij为第i年第j月的降水量；θj为研究时段内第j各月所对应的方位角；i为年份；j为研究时间域内的月序。

b）不均匀系数

式中：P0为年内月平均降水量；n为月降水量大于年内月平均降水量P0的个数；Pi为月降水量大于年内月平均降水量起第i月的月降水量。

c)Mann-Kendall趋势分析法

Mann-Kendall法是非参数统计检验的方法，目前，Mann-Kendall趋势及突变检验法对水文站实测径流时间序列趋势变化及突变点的分析已被广泛应用于检验气候与降雨的时间序列变化中，Mann-Kendall法能很好地揭示时间序列的趋势变化。

d)R/S分析法

R/S(Re-scaled Range)是一种时间序列统计法。利用R/S分析法可以计算得Hurst指数H，该指数可以反映具有统计特性的非线性数据系列的持续性，适用于降水序列。通过Hurst指数，可判定降水时序的状态持续性及其记忆长度。

2 降水量变化特征

2.1 年际变化特征

根据观音阁水库流域雨量站点实测降水量资料，统计观音阁水库流域年降水极值情况（见表1）。根据雨量站资料，通过算术平均法计算观音阁水库流域各年降水量，并绘制流域年降水量序列（见图1）。由表1和图1可知，观音阁水库流域平均年降水量为822.6 mm，其中2010年降水量最大（1410.2 mm），2014年降水量最小（545.4 mm）。观音阁水库流域年降水量呈现年际变化大，最大年降水值是最小年降水值的2.6倍，最大年降水值大于平均值71.4%，最小年降水值小于平均值33.7%。1996年到2004年间降水量均较少，2005年至2013年出现了降水高峰降水较多的年份有2005年（1017.7 mm），2010年（1410.2 mm），2012年（1090.1 mm），2013年（927.5 mm),2013年以后降水开始减少，处于低水平状态。

表1 观音阁水库流域最大最小年降水量极值比和超平均值比例

图1 观音阁水库流域年降水量序列

2.2 年内变化特征

从观音阁水库流域1995年～2017年间平均降水量年内分配（图2）可以看出，降水量在各月的分配不均匀，降水主要集中在6月～9月，降水量最大值主要出现在8月，最大月降水量占 年降水量的25.4%；最小降水量均出现在1月，最小月降水量占年降水量的0.94%。

图2 观音阁水库流域降水年内分配图

从表2可以看出，降水量也表现为较大的季节差异，全年降水主要集中在夏季（6月～8月），占全年降水量的64.5%；春季和秋季降水量相近，两季降水量分别占全年降水量的16.6%、14.8%；冬季降水量较小，占全年降水量的4.1%。为深入分析临水流域降水年内分配特征变化规律，采用年内分配不均匀系数、集中度（期）对临水流域降水量年内分配进行进一步分析。

表2 观音阁水库流域降水量特征值

利用集中度、集中期和不均匀系数计算方法，分别计算观音阁水库流域降雨集中度、集中期和不均匀系数。统计降水集中度、集中期和不均匀系数特征值（见表3），降雨集中度的多年平均值为59.7%，最大值为74.1%，最小值为46.5%；降水年内分配不均匀系数多年平均值为42.0%，最大值为53.4%，最小值为32.4%，降雨集中度和不均匀系数高；降水集中期的平均值为183°，范围为172°～196°。

表3 观音阁水库流域降水集中度（期）和不均匀系数特征值

绘制降水集中度（期）和不均匀系数年际变化曲线（见图3）。由图3 a可看出，降水集中度和降水年内分配不均匀系数年际变化趋势高度一致，二者均表明流域降水集中度高、不均匀。由图3 b及图2可看出，多年平均的降雨集中期是主要集中在6月～8月，这与观音阁水库流域所处气候环境相吻合，此段时间正值西南系统、西北系统、东北系统活跃期，降雨量比较丰裕。

图3 降水集中度（期）和不均匀系数年际变化曲线

3 降水量趋势性与持续性分析

根据流域降水量数据，绘制出观音阁水库流域多年降水量时间序列图（见图4）。滑动平均法可以使序列高频震荡对变化趋势分析的影响得以弱化[10]，本文降水量以5 a进行滑动平均，观察图4，观音阁水库流域降水量在1995年～2017年期间呈现阶段性，在1996年～2004年曲线起伏平缓，且降水量较少，2005年～2013年降水量增多，曲线起伏较大，2013年以后降水量有逐渐减少，总体上，年降水量变化趋势呈不明显的微弱下降。

图4 观音阁水库流域多年降水量时间序列

观察图5，春季降水量序列呈不明显微弱上升趋势，夏季降水量序列呈下降趋势，秋季降水量序列呈上升趋势，冬季降水量序列呈上升趋势。

图5 观音阁水库流域季节降水量时间序列

利用Mann-Kendall趋势分析法，计算统计量U值，如果U＞0，表明有上升趋势，如果U＜0，表明有下降趋势，当U＞U0.05/2=1.96,表示序列趋势变化显著。

对观音阁水库流域降水量序列统计量U值的计算结果见表4，年降水量呈下降趋势，春、夏季降水量呈下降趋势，秋、冬季降水量呈上升趋势。

表4 降水量Mann-Kendall统计值成果

利用Mann-Kendall法揭示序列的趋势特征，R/S分析法揭示序列的持续性[11]，结合两种方法综合得出未来的趋势特征[12]。Hurst系数H的取值范围为（0,1），当H=0.5时，降水量序列为随机序列，目前的强度不会影响未来趋势；当H＞0.5时，降水序列具有持续性，存在长期记忆性，即下一个状态将持续上一个状态的态势，且其记忆性不随时间标度而变化，当H＜0.5时，系统是一逆持续性的，即下一个状态与上一个状态的态势相反，这种逆持续性行为的强度取决于距离零的远近，H距离零值越近，负相关性越显著。

对观音阁水库流域降水量序列的未来趋势进行预测，计算结果见表5。在2017年后的一定时间内，观音阁水库流域年降水量呈现不显著的下降趋势，春、夏季降水量呈不显著下降趋势，秋、冬季降水量呈不显著上升趋势。

表5 降水量未来趋势变化特征

4 结论

本文基于对观音阁水库流域内8个雨量站降雨资料的分析，得出以下几个重要结论：

a）观音阁水库流域年平均降雨量为822.6 mm，最大年降水值是最小年降水值的2.6倍,降雨量年际变化大；

b)利用集中度、集中期和不均匀系数分析了降水年内分布情况，降雨集中度和降水年内分配不均匀系数高，降水年内分布不均匀、集中度高；6月～8月是全年降雨的集中期，要注意当地的城镇防洪和乡村的山洪地质灾害，做好相关预防工作；

c)采用非参数Mann-Kendall检验方法分析了观音阁水库流域降雨量的变化趋势，结果表明观音阁水库流域春季、夏季降雨量均存在减小趋势，秋季和冬季降雨量有增加趋势；年均降雨量总体呈现弱下降趋势，以上变化趋势均不显著；

d)2017年后的一定时间内，观音阁水库流域年降水量呈现不明显的下降趋势，春季、夏季降水量呈现不明显的下降趋势，秋季、冬季降水量呈现不明显的上升趋势。