淮河流域不同量级降雨时空分布特征及其影响因素

朱继前, 韩 美, 徐泽华, 张 雪, 田立鑫

(山东师范大学 地理与环境学院 “人地协调与绿色发展”山东省高校协同创新中心, 济南 250358)

受全球气候变暖的影响，干旱、洪水以及雨雪冰冻等极端事件频发，灾害损失加剧，对于经济发展和人类活动造成十分严重的后果。降水量的变化直接反映着区域气候的变化特征，其时空变化的不稳定性是引起旱涝等自然灾害的直接原因，对社会经济发展有重要的影响。因此，降水量的变化趋势和特点逐渐引起了国内外科学家的高度关注。针对不同省域[1-2]、不同流域[3-5]及不同自然区域[6-7]的降水事件，中国学者进行了许多探索性研究。现有研究主要集中在极端气温与降水的变化特征[8]，极端降水时空变化特征[9]，极端降水最优概率分布模型[10]，极端降水发生的环流原因[11]等方面,对于淮河流域不同量级降雨的研究相对较少。但有研究表明，近50 a来，淮河流域年降水总量呈现缓慢增长趋势，其中春秋季节降水量呈显著减少趋势，冬夏季节降水量呈显著增长趋势，降水变化的转折期为20世纪80年代前期[12]。太阳黑子活动是影响降水变化的因素之一，太阳辐射引起水体蒸发，形成的暖湿气流改变大气中水分含量，导致全球水循环现状的改变，从而改变降水分布特征和区域水文循环过程[13-15]。已有研究表明，太阳活动对辽西北地区降水有一定的影响[16]。唐洁[17]在研究陕西省降水量时，发现降水量和同时期的太阳黑子相对数存在相似的平均周期，在10 a左右时间尺度上两者呈负相关关系，但降水量有滞后现象。王涛等[18]运用交叉小波的方法，对1700年以来重建的天山中西部降水(干湿)和太阳黑子相对数变化序列进行研究，结果表明两者在准10 a尺度上关联性显著。张肖南等[19]认为，西安夏秋季降水量与太阳黑子在9 a时间尺度上有很大的相关性。另外，江淮梅雨与太阳活动的相关性存在南北差异,南北部分别呈现负相关和正相关,且这种相关性在时间序列上保持不变[20]。为进一步了解淮河流域不同量级降雨的年降水量时空分布规律，本文在前人研究成果的基础上，采用近52 a淮河流域67个站点观测的降水资料，按照全国统一标准将降水分为4个等级，运用Mann-Kendall检验和反距离权重插值技术，系统探讨1965—2016年淮河流域不同量级降雨时空变化特征；并运用小波分析法，探讨其与太阳黑子的相关性。以期为淮河流域水资源可持续利用及南水北调工程建设提供参考，为区域防灾减灾提供基础资料。该研究不仅对阐明气候过渡带降水对全球变化的区域响应具有重要的理论意义，而且对淮河流域经济社会以及自然生态系统应对气候变化的管理具有深远的实践意义[21]。

1 研究区概况

淮河流域地处我国东部，地跨江苏、安徽、河南及山东省，介于黄河和长江两大流域之间，位于110°22′—121°52′E，29°27′—36°12′N，流域面积约27万km2。流域西起伏牛山、桐柏山，东到黄海，南以江淮丘陵、大别山、通扬运河及如泰运河南堤为界与长江相邻，北至黄河南堤和泰山并与黄河流域毗邻，是中国重要的南北气候分界线[22]。淮河流域南部属于亚热带湿润季风气候区，北部属于暖温带半湿润季风气候区，天气气候复杂多变且极易发生洪涝灾害，可能与它处于南北气候、高低纬度和海陆相3种过渡带的重叠地区有关[23-24]。流域内多年平均降水量约为900 mm，但年际变化大，多集中在6—9月，具有“冬春干旱少雨，夏秋闷热多雨”的特点；且年内时空分布也极不均匀，大致由南向北逐渐递减，山区多于平原，沿海大于内陆。另外，气候的多变性以及地形地貌的复杂性决定了淮河流域降水量时空分布的独特性。随着全球气候变暖，淮河流域降水量分布特征也随之改变。大强度大面积的暴雨易诱发洪水，致使流域人民的生命和财产遭到损失，阻碍社会与经济发展[25]。

2 研究资料与方法

2.1 研究资料

本研究降水数据来自中国气象局国家气象信息中心(NMIC)，网址为：http:∥data.cma.cn/(2018-11-1)。选取淮河流域67个数据序列完整的气象站逐日降雨量资料，并将时间统一订正到1965—2016年。为了确定数据是否准确并能够满足研究需求，NMIC对数据质量进行了评估，以确保数据的可靠性和连续性[26]。本文采用全国统一标准，将降水分为4 个不同强度的降水量级。日降水量在0.1～9.9 mm 范围内为小雨，10～24.9 mm为中雨，25～49.9 mm为大雨，≥50 mm为暴雨。太阳黑子数的资料获取：http:∥www.sidc.be/silso/datafiles(2018-11-1)。

2.2 研究方法

(1) Mann-Kendall趋势检验法。采用Mann-Kendall(M-K)趋势检验法，对不同量级降雨的年降水量序列进行趋势检验。作为一种非参数检验方法，M-K检验被广泛应用于气温、降水和径流等趋势分析和显著性检验研究中[27-29]。M-K检验法主要依靠统计量Z的值，对序列的变化趋势进行判断，计算过程参见相关文献[30-31]。若Z值大于0时，表示序列具有上升趋势；若Z小于0时，则表示序列具有下降趋势。在确定显著性水平α后，可以核算Z1-∂/2的值。若|Z|

(2) 反距离权重插值法。反距离权重法是基于“地理第一定律”的基本假设，每个采样点对插值点都具有一定的影响，用权重来表示。采样点离插值点越近，权重越大；反之，采样点离插值点越远，权重就越小。计算公式为：

(1)

式中：Z(s0)为s0处的预测值；Z(si)是在si处获得的测量值;N为预计算过程中要使用的预测点周围样点的数量;λi为预测计算过程中使用的各样点的权重,确定权重的计算公式为：

(2)

(3)

式中：dio为预测点s0与各已知样点si之间的距离。p的最佳值通过求均方根预测误差的最小值求得,一般情况下该值取2[32-33]。

(3)小波分析法。小波分析是一种涉及小波变换和小波函数分析方法,基本原理是通过一组函数来逼近或表示一个信号。小波函数Ψt经过小波变换可以获得小波变换系数，通过分析这些系数，可以显示出Ψt的时频特性和局部变化特性。目前有许多小波函数可供选择，本文采用Morlet小波。通过计算Morlet小波系数的实部，可以得到不同特征时间尺度信号在不同时间上的分布信息，正小波系数表示研究对象在该时段为偏多期，负值时表示研究对象在该时段为偏少期，零值则对应着突变点。小波方差能确定一定时间系列中存在的主要时间尺度,即对研究对象序列的演变起主要作用的周期。计算过程见参考文献[34-36]。

3 结果与分析

3.1 不同量级降雨年降水量变化

利用淮河流域67个站点1965—2016年共52 a的逐日降水量计算不同量级降雨的年降水量及其5 a滑动平均值、气候倾向率、各等级降雨量和降雨日数多年平均值及其比例，并由计算结果得出淮河流域不同量级降雨的年降水量变化特征。由图1可知，淮河流域小、中、大和暴雨的年降水量均呈增大趋势，其气候倾向率分别为为4.089，7.428，4.155，12.808 mm/10 a。其中，小雨和中雨的年降水量最大值均出现在2003年，分别为247.4，371.0 mm，大雨和暴雨的年降水量最大值则出现在2016年和1991年，分别为327.5，458.8 mm；小、大和暴雨的年降水量最小值均出现在1978年，分别为151.7，149.1，102.7 mm，中雨的年降水量最小值则出现在1966年，为183.2 mm。它们的变异系数分别为0.10，0.14，0.16，0.27，说明暴雨年降水量的年际变化波动相对较大。另外，各量级降雨的年降水量的5 a滑动平均值均呈先增大再减小的循环交替变化趋势，且整体略呈上升趋势，变幅较平稳。由表1可以看出，整个淮河流域小、中、大和暴雨量所占总降雨量比例分别为20.22%，28.06%，25.41%，26.31%，除中雨外，总体呈现降雨等级越高，其降雨量所占比例越大。从不同量级降雨的降水量和降雨日数所占比例来看，中、大和暴雨总降雨日数在不到30%的情况下，占据了79.78%的雨量，而小雨的降雨日数占70%以上，对应的雨量却只有20.22%。这说明整个淮河流域的降雨以中、大和暴雨为主，且比较集中。

图1 不同量级降雨年降水量变化特征

表1 各等级降水量和降水日数多年平均值及其比例

3.2 不同量级降雨年降水量空间分布

由图2可知，流域小雨、中雨、大雨和暴雨的年平均降水量分别为200.7，278.6，252.2，261.2 mm，其中小雨时，流域北部为129.40～197.41 mm，流域南部为197.41～333.42 mm；中雨时，流域北部为151.28～299.40 mm，流域南部为299.40～595.64 mm；大雨时，流域北部为130.07～239.90 mm，流域南部为239.90～624.29 mm；暴雨时，流域北部为50.48～291.60 mm，流域南部为291.60～773.84 mm。从各站点不同量级降雨的雨量差分布来看，淮河流域不同量级降雨的年降水量均大致由南向北逐渐递减。其中，淮河流域小雨和中雨年降水量由南向北的递减较为平均，各级雨量带呈条带状分布。而大雨和暴雨的年平均降水量多为184.98～294.81 mm和130.86～291.60 mm，且多集中在中北地区，各级雨量带无条带状分布的规律。但总体来说，淮河流域不同量级降雨的年降水量均为北少南多。

图2 不同量级降雨年降水量空间分布

从淮河流域各站点年降水量Mann-Kendall统计检验的空间分布(图3)来看，67个站点的不同量级降雨的年降水量虽然呈现不同变化趋势，但总体呈略微上升的趋势。其中小雨的年平均降水量呈上升趋势的站点为60个(89.6%)，有3个、14个和3个气象站点分别通过了0.1，0.05，0.01的显著性水平检验，并且显著上升的站点主要分布在流域东部；年平均降水量呈下降趋势的站点主要分布在东北部，均没有通过显著性水平检验。中雨的年平均降水量中有54个(80.6%)站点呈上升趋势，其中8个、10个和1个站点分别通过0.1，0.05，0.01的显著性水平检验；而中雨的年平均降水量呈下降趋势的站点均没有通过显著性水平检验，且大都分布在流域的边缘地区。大雨的年平均降水量中各有1个站点通过了0.1，0.01的显著性水平检验(上升和下降)，总体还是呈下降的站点较多，共48个(71.6%)。暴雨的年平均降水量通过显著性水平检验的站点主要位于流域东南部，有2个、7个和3个气象站点分别通过了0.1，0.05，0.01的显著性水平检验；年平均降水量呈下降趋势的站点均没有通过显著性水平检验。总体上看，不同量级降雨的年降水量呈显著上升趋势的站点大都分布在流域东南部，说明该区域由降雨引起的各种风险可能在显著增加，应该引起相关部门的高度重视。

3.3 不同量级降水日数的空间分布

通过分析不同量级降雨的降水日数空间分布图(图4)，可以得到，淮河流域小、中和大雨的降水日数低值区主要集中在流域北部，分别为52.5～63.4，9.6～15.1，4.0～6.8 d；而暴雨的降水日数低值区则主要集中在流域东北部，为1.5～3.1 d。淮河流域中、大和暴雨的降水日数高值区均只出现在流域南部黄山气象站点所在的区域，分别为31.6～37.1，15.1～17.9，7.9～9.5 d；而小雨的降水日数低值区则分布在流域南部太湖、东至、祁门和黄山等6个气象站点所在的区域。总体看来，淮河流域大部分地区小雨的降水日数为52.5～85.1 d，中雨的降水日数为9.6～20.6 d，大雨的降水日数为4.0～9.5 d，暴雨的降水日数为1.5～4.7 d。不同量级降雨的降水日数和降水量空间分布一致，均具有“由南向北，依次递减”的特点。从不同量级降雨的降水日数高值区可以看出，中、大和暴雨的降水总日数远小于小雨的降水日数；结合图2可知，该区域内，中、大和暴雨的总降水量远大于小雨的降水量，说明降水日数高值区内以中、大和暴雨为主。

图3 不同量级降雨年降水量长期趋势的空间格局

图4 不同量级降雨的多年降水日数空间分布

3.4 太阳黑子与不同量级降雨年降水变化的关系

根据太阳黑子数年内均值和淮河流域不同量级降雨的年降水量距平值绘制图5，图中太阳黑子出现极值的年份与降水量极值年份并不完全对应。1979年以前，太阳黑子变化极值年与中雨和大雨年降水量变化极值年相对应，而小雨和暴雨年降水量变化极值年则滞后太阳黑子变化极值年1 a。1979年以后，太阳黑子和降水量变化关系相对复杂，各量级降雨年降水量变化极值年则滞后太阳黑子变化极值年2～4 a。总体来看，1979年前，在太阳黑子的高值区，淮河流域不同量级降雨的年降水量负距平年份多；在太阳黑子低值区，淮河流域小雨和中雨的年降水负距平年份多，大雨和暴雨的年降水正距平年份多；1979年后，在太阳黑子的高值区，淮河流域不同量级降雨的年降水量正距平年份多；在太阳黑子低值区，淮河流域不同量级降雨的年降水量负距平年份多。

图5 年均太阳黑子相对数与淮河流域年降水量距平的关系

3.5 基于Morlet小波的不同量级降雨年降水量和太阳黑子数的振荡特征

对淮河流域1965—2016年不同量级降雨年降水量和太阳黑子数的时间序列分别进行Morlet小波分析，可以看出淮河流域不同量级降雨年降水量和太阳黑子数在不同时间段呈现出各种振荡周期(图6—10)。从图6A中可以看出，小雨的年降水量在18～32 a尺度上周期明显，期间年降水量变化经历了小—大—小—大—小。从图6B可以看出,小雨的年降水量在31 a左右尺度下的小波方差极值表现最为显著，为第1峰值，说明淮河流域小雨的年降水量在31 a左右的周期振荡最强，为主周期，即淮河流域小雨的年降水量在31 a左右会经历一个剧烈变化的过程；其次存在13 a左右的次周期；再弱一些的是7，4 a左右的周期。如图7A，8A所示，中雨和大雨的年降水量的震荡周期相同，在20～26 a尺度上震荡明显，期间降水量变化经历了小—大等多个变化过程。由图7B，8B同样可知，中雨和大雨的年降水量在24 a左右尺度下的小波方差极值表现最为显著，所以它们的主要周期在24 a左右；二、三和四主周期也是相同的，分别在13，7，4 a左右。如图9A所示，暴雨的年降水量在8～15 a和25～32 a尺度上震荡明显。由图9B可知，暴雨的年降水量在14 a左右尺度下的小波方差极值表现最为显著，所以它的主要周期为14 a左右，其次存在20 a左右的周期，再弱一些的是6，4 a左右的周期。由图10A可知，太阳黑子数在10～16 a尺度上震荡明显，而在25～32 a尺度上震荡不是很明显。从图10B可以看出，太阳黑子数在16 a左右尺度下的小波方差极值表现最为显著，为第1峰值，说明太阳黑子数在16 a左右的周期振荡最强，为主周期；其次存在29 a左右的次周期。对比分析可知，淮河流域暴雨的年降水量和太阳黑子数都在15 a左右尺度上震荡明显，虽然尺度上不能完全对应，但有交叉，说明暴雨的年降水量和太阳黑子数存在相似的振荡周期变化。暴雨是引发旱涝的原因之一，郑晓东等[37]通过分析淮河流域旱涝指数与太阳黑子数之间的小波系数关系，发现淮河流域旱涝与太阳黑子周期关系密切，这与本文研究结论基本一致。由此可见，淮河流域暴雨的年降水量与太阳黑子活动有一定的对应关系。

图6 淮河流域小雨年降水量小波变化实部值和小波方差

图7 淮河流域中雨年降水量小波变化实部值和小波方差

图8 淮河流域大雨年降水量小波变化实部值和小波方差

图9 淮河流域暴雨年降水量小波变化实部值和小波方差

图10 太阳黑子数小波变化实部值和小波方差

4 结 论

(1) 淮河流域小、中、大和暴雨的年降水量气候倾向率分别为4.089，7.428，4.155，12.808 mm/10 a，均呈增大趋势；它们的变异系数分别为0.10，0.14，0.16，0.27，说明暴雨年降水量的年际变化波动相对较大。

(2) 整个淮河流域中、大和暴雨总降雨日数在所占不到30%的情况下，占据了79.78%的雨量，而小雨的降雨日数占70%以上，对应的雨量却只有20.22%。可知，整个淮河流域的降雨以中、大和暴雨为主，且比较集中。

(3) 淮河流域小雨和中雨年降水量由南向北的递减较为平均，各级雨量带呈条带状分布。而大雨和暴雨的年降水量多为184.98～294.81 mm和130.86～291.60 mm，且多集中在中北地区，各级雨量带无条带状分布的规律。淮河流域北部和东北部是各量级降雨日数的低值区，流域南部黄山气象站点所在区域是各量级降雨日数的高值区。不同量级降雨的降水日数和降水量空间分布一致，均具有“由南向北，依次递减”的特点。

(4) 1979年以前，太阳黑子变化极值年与中雨和大雨年降水量变化极值年相对应，而小雨和暴雨年降水量变化极值年则滞后太阳黑子变化极值年1 a。1979年以后，太阳黑子和降水量变化关系相对复杂，小、中、大和暴雨年降水量变化极值年则滞后太阳黑子变化极值年2～4 a。通过Morlet小波分析可知，淮河流域暴雨的年降水量和太阳黑子数都在15 a左右尺度上震荡明显，虽然尺度上不能完全对应，但有交叉，说明暴雨的年降水量和太阳黑子数存在相似的振荡周期变化。