1967-2016年云南高原中部城市群降水时空变化特征分析

赵琳, 何萍

(1.云南师范大学 旅游与地理科学学院，云南 昆明 650500； 2.云南楚雄师范学院 地理科学与旅游管理学院，云南 楚雄 675000)

全球气候持续变暖的同时也改变了降水量的时空分布格局[1].从全球尺度上看，Alexander等认为气候变暖导致了连续降水日数和连续无雨日数增多[2].近年来有研究表明[3-4]，加拿大、美国、英国等国家降水强度有增加的趋势.国内董旭光等[5]研究发现山东省降水强度由东南向西北呈带状逐渐减弱；刘维成等[6]认为1961-2015年西北地区中西部的年降水量有增加趋势，而东部则呈现减少趋势；陈素景等[7]发现1960-2014年澜沧江流域降水量呈现由南部向北部减少的空间分布特征.学者们也对云南地区年、季节以及极端降水时空变化特征进行了研究[8-9]，例如：戚娜等[10]研究发现1961-2010年云南省年降水量在空间分布上表现为西北部呈上升趋势，东南部呈下降趋势；邹灵宇等[11]研究表明1970-2012年昆明地区春、夏、秋的降水量呈减少趋势，但冬季降水量稍有增加；何萍等[12]研究表明1961-2009年楚雄州年降水量呈上升趋势，降水集中在5-10月，干湿季分明.

虽然已有学者对云南地区降水时空变化特征进行研究，但对云南高原中部城市群降水时空变化的研究较少.云南高原中部城市群地跨东经100°44′-104°51′，北纬23°05′-27°03′，是云南省经济最发达的地区，由昆明市、曲靖市、玉溪市和楚雄彝族自治州及红河哈尼族彝族自治州北部的蒙自市、个旧市、建水县、开远市、弥勒市、泸西县、石屏县七个县市组成.云南高原中部城市群作为带动云南省经济社会发展的龙头和参与国内外区域协作、竞争的主体，在云南社会经济发展进程中起着十分关键的作用，因此深入研究云南高原中部城市群降水时空变化特征，可以为今后采取科学的手段应对降水变化带来的不利影响提供科学依据，而且对合理开发水资源与保护当地生态环境意义重大.

1 资料与方法简介

1.1 数据来源

本文气象数据来源于云南省气象信息中心，主要包括昆明、楚雄、曲靖及玉溪等42个气象站点(如图1)1967-2016年逐日降水数据.对于一些无记录的降水数据，如果该站与相邻站某个时间段(如：季、月)降水量数值较相近，说明成雨的条件相似，降水量在面上分布较为均匀.因此，采用MATLAB软件的线性拟合插值法对空缺的数据进行插值，保证降水数据的连续性和完整性.云南高原中部城市群年、季节降水量为42个站点降水量的算术平均值，四季根据气象部门的常用标准进行划分，即3-5月为春季，6-8月为夏季，9-11月为秋季，12月-来年2月为冬季.

图1 云南高原中部城市群行政边界及气象站点分布图

1.2 主要研究方法

线性回归法是应用线性回归方程中最小二乘函数对自变量(时间序列)和因变量(降水量)之间的关系建立一元线性回归方程的方法，斜率表示气候倾向率，用于定量分析降水量线性变化的趋势[13].利用Mann-Kendall突变检验寻找降水时间序列的突变年份，M-K突变检验是一种非参数检验法，在非正态分布的降水数据中检验更合适，能够很好地揭示降水时间序列的突变点，其详细内容见参考文献[14].采用复Morlet小波变换对降水量进行多时间尺度的周期分析，不仅可以给出降水序列的变化周期，还可以预测云南高原中部城市群未来几年降水变化的趋势，其详细内容见参考文献[15].克里金方法(Kriging)插值站点的疏密程度对插值结果的影响较小，能够精确地对研究区域的空间分布进行模拟，并且能客观真实地反映云南高原中部城市群降水量的空间分布格局[16].在ArcGIS10.2的环境下，通过克里金插值法绘制云南高原中部城市群年和四季降水量的空间分布图.

2 结果与分析

2.1 降水的年际及季节变化

由表1和图2可知，降水量年际和季节变化的特征.1967-2016年云南高原中部城市群平均年降水量为914.7 mm，1968年的年降水量最大，为1 159.7 mm，2011年的年降水量最小，为608.2 mm，极差值为551.5 mm，年降水量的气候倾向率为15.8 mm/10 a呈显著下降趋势，并通过α=0.05的显著性水平检验.春季降水量占年降水量的15.2%，其平均值为139.4 mm，气候倾向率为0.6 mm/10 a呈微弱的下降趋势，但没有通过0.05的显著性水平检验；夏季降水量占年降水量的55.9%，平均值为509.2 mm，降水量呈明显下降趋势，气候倾向率为11.6 mm/10 a，通过α=0.05的显著性水平检验；秋季降水量占年降水量的24.2%，平均值为221.6 mm，气候倾向率为6.1 mm/10 a呈下降趋势，但没有通过0.05的显著性水平检验；冬季降水量仅占年降水量的4.9%，平均值为44.4 mm，气候倾向率为2.6 mm/10 a且呈上升趋势，但没有通过0.05的显著性水平检验.全球与北半球的平均气温升高有利于云南冬季降水量增加，而不利于春、夏及秋季降水量增加，上述实际降水量的变化趋势与前人研究结果基本一致[ 17].

表1 云南高原中部城市群季节降水量变化

图2 1967～2016年降水量年际和季节变化特征

2.2 降水量突变分析

对云南高原中部城市群1967-2016年的年降水和季节降水序列进行M-K突变检验，并采用t检验法对降水序列突变点进行显著性水平检验，见图3和表2.由年降水量M-K突变检验图可知，UF(正序列)与UB(逆序列)曲线在显著性水平为0.05的置信区间内出现多个交点，但只有2003年的交点通过α=0.05的显著水平检验，年降水量发生由偏湿到偏干的突变，突变前降水量距平为82.6 mm，突变后降水量距平为-97.1 mm.研究区域的年降水量突变年份与王理萍等[18]研究结果有差异，主要原因是对云南研究区域、气象站点的选择不同以及降水序列的起止时间不同.

从表2可以看出，云南高原中部城市群四季降水量都存在一个或者多个显著的突变点.春季降水量在2008年发生由偏湿到偏干的突变，且通过α=0.05的显著水平检验.夏季降水量有3个突变点，只有2002年的突变点通过α=0.05的显著水平检验，1986年和2002年夏季降水量发生由偏湿到偏干的突变，1993年夏季降水量发生由偏干到偏湿的突变，从表中可知，夏季降水量突变前后降水距平有明显差异.秋季降水量存在1个突变点，通过α=0.1的显著水平检验，1997年秋季降水量发生由偏湿到偏干的突变.冬季降水量有1个突变点为1991年，通过显著性水平为0.1的检验，降水量发生由偏干到偏湿的突变.

表2 四季降水量突变检验结果

图表数据来源于四季降水量M-K突变检验结果

2.3 降水量小波周期分析

2.3.1 年降水量小波周期分析

图4 年降水量小波变换实部及小波方差图

图4(a)为降水量小波变换系数实部等值线图，红黄色渐变部分即系数的正值表示降水量处于较多阶段，蓝色渐变部分即系数的负值表示降水量处于较少阶段.图4(b)为年降水量的小波方差变化图，可以确定降水过程中存在的主周期.从图4(a)可以看出，年降水量在小波变化域中存在多个能量聚集中心，在30-40 a 时间尺度上能量变化强度最大、波动剧烈，分布着3个明显的能量聚集中心，分别是(34，1973)，(34，1990)和(35，2009).年降水量在此时间尺度上存在明显的正负相位交替变化的周期，降水量进行着丰枯交替，在20世纪70年代至80年代初期为正相位，表示年降水量较多，80年代中期至90年代末为负相位，表示年降水量较少，2000-2016年为正相位且等值线未闭合，预测未来几年云南高原中部城市群年降水量将会增加.进一步计算小波方差，从图4(b)可以看出，年降水量存在2个较为明显的峰值，分别为准15 a和准34 a.其中，准34 a的小波方差值最大，为主周期；准15 a的小波方差值次之，为次周期.与前人研究相比，郑亦佳等[19]对1963-2013年滇中地区年降水量进行周期分析，发现滇中地区的主周期为准32 a，本文得出的主周期为准34 a与之相差2 a，说明所得周期分析结果是可信的.

2.3.2 四季降水量周期分析

由图5(a)可知，春季降水量在25-35 a时间尺度上分布着3个显著的能量聚集中心，且在此时间尺度上，降水量经历了“多—少—多”的周期循环交替，结合小波方差(图略，下同)，春季降水量存在2个峰值，分别为准5 a和准34 a的周期，

图5 四季降水量小波变换实部

其中准34 a的小波方差值最大为主周期.夏季降水量在30-40 a时间尺度上也分布着3个能量聚集中心，降水量也经历了“多—少—多”的周期循环交替，且在2016年等值线未闭合，说明未来几年降水量将处于较多阶段，夏季降水量的小波方差存在2个峰值，分别为准15 a和准34 a，其中准34 a的小波方差值最大为主周期(图5(b)).秋季降水量在15-25a时间尺度上能量变化强度最大，分布着5个明显的能量聚集中心，降水量经历了“多—少—多—少—多”的周期循环交替，秋季降水量的小波方差存在3个峰值，分别为准5 a、准20 a和准34 a，其中准34 a的小波方差值最大为主周期(图5(c)).冬季降水量在5-15 a时间尺度的周期振荡非常明显，降水量经历了“多—少—多—少—多—少—多—少—多”9个周期循环交替，冬季降水量的小波方差存在3个峰值，分别为准6 a、准12 a和准35 a，其中准12 a的小波方差值最大为主周期(图5(d)).

2.4 降水空间分布特征

2.4.1 年降水量空间分布特征

用ArcGIS10.2对各个站点年降水量进行空间插值，得到云南高原中部城市群多年平均降水量的等值线空间分布.由图6可知：云南高原中部城市群年降水量在地域上分配不均匀，西部、中部与北部等值线稀疏年降水量较少，东部和南部等值线密集年降水量较多；具体为会泽站、元谋站和大姚站等所在的北部降水量最少，均低于880 mm；其次是昆明站、玉溪站和楚雄站所在的中部与西部降水量较少；罗平站、师宗站与个旧站所在的东部和南部降水量最多，均达到了1 200 mm以上.云南高原中部城市群年降水量东南部比西北部多，主要是云南高原中部城市群地势从南向北逐渐升高，且东南部距离海洋较近，受到含暖湿气流的季风影响更为强烈，来自南海的暖湿气流从东南向西北移动过程中不断成云降雨，水汽沿途不断消耗，到达云南高原中部城市群西北部时水汽含量减少了，降水也随之减少.

2.4.2 季节降水量空间分布特征

图7为云南高原中部城市群四季降水量等值线空间分布图.春季东南部降水等值线密集则降水量较多，西北部降水等值线稀疏则降水量较少，降水量表现出由东南向西北呈带状递减的空间分布格局；春季降水量最大值是东部的罗平站，达到了240 mm，降水量最小值是西北部的永仁站，低于80 mm，春季降水量最大值是最小值的3倍(图7(a)).夏季降水量与年降水量的空间分布特征相似，呈现出西部和北部降水量偏少，东部和南部降水量偏多的空间分布特征；夏季降水量最大值为罗平站，降水量最小值为西北部的元谋站(低于400 mm)，夏季降水量最大值是最小值的2.5倍(图7(b)).

秋季东部降水等值线分布较为密集则降水量较多，其余地区降水等值线较为稀疏则降水量较少，降水量空间分布特征表现为自东向西和北部减少的空间分布格局；北部的会泽站(低于180 mm)成为秋季降水量最少的站点，降水量最多的站点为东部的罗平站(330 mm以上)，秋季降水量最大值为最小值的1.8倍(图7(c)).冬季降水量与春季降水量空间分布特征相似，降水量均呈现出由东南向西北呈带状递减的空间分布特征，冬季降水量最小值为永仁站所在的西北部，低于18 mm，降水量最大值是罗平站所在的东部，达到了78 mm，冬季降水量最大值是最小值的4.3倍(图7(d)).相较于其他三季的情况，冬季降水量区域差异最大，体现出冬季降水量空间分布极为不均匀和地域性极强的特征.

图7 四季降水量等值线空间分布图

3 结 论

(1)近50年云南高原中部城市群年平均降水量为914.7 mm，年降水量整体呈显著的下降趋势，气候倾向率为15.8 mm/10 a.春、夏、秋季降水量均呈现出下降趋势，倾向率分别为-0.6 mm/10 a、-11.6 mm/10 a、-6.1 mm/10 a，但冬季降水量呈微弱的上升趋势，倾向率为2.6 mm/10 a.

(2)近50年，云南高原中部城市群年降水量存在一个突变点，突变年份为2003年，并通过了α=0.05的显著水平检验.夏季降水量有3个突变点，分别为1986年、1993年、2002年，春季、秋季和冬季降水量均存在1个突变点，分别为2008年、1997年和1991年.

(3)近50年云南高原中部城市群春、夏、秋季降水量的主周期均为34 a，冬季降水量的主周期则为12 a.年降水量的主周期为34 a，从小波系数实部等值线未闭合可看出，未来几年云南高原中部城市群将处于年降水量较多时段.

(4)云南高原中部城市群年降水量在地域上分配不均匀，西部和北部等值线稀疏年降水量少，东部和南部等值线密集年降水量多.冬、春季降水量均呈现出由东南向西北呈带状递减的空间分布特征，但冬季降水量则表现出空间分布极为不均匀和地域性极强的特征；秋季降水量表现为自东向西和北部减少的空间分布格局.夏季与年降水量的空间分布特征相似，说明夏季降水量空间变化是年降水量空间分布的主要影响因素.