赣江上游章水流域极端降水时空变化特征

刘裕辉，刘惠英，卢怡诗

(南昌工程学院 水利与生态工程学院，江西 南昌 330099)

1 研究背景

降水是检验气候变化、揭示气候变化对生态环境响应的重要因子之一[1]。其时空变化特征及其对地表生态系统的影响是水文学和生态学的重要议题，已引起学术界的高度关注[2-3]。降水尤其是极端降水事件所引起洪水、滑坡、水土流失等的自然灾害，已经直接或间接地对全球生态系统稳定及社会经济发展造成严重影响，对极端气候事件的研究已经成为了全球变化研究的重要课题之一[4-6]。目前，国内外学者在极端降水事件研究方面已经取得了大量成果[6-10]，时光训等[11]利用M-K检验法、主成分分析等方法分析了长江流域14个极端降水指数的时空变化特征，发现强降水在鄱阳湖流域大部分区域呈显著增加趋势；任玉玉等[12]运用绝对阈值和相对阈值法对江西省近50年的极端降水事件进行研究，指出该地区极端降水事件的强度和频率均有增加趋势，高冰等[13]采用百分位阈值对鄱阳湖1961-2010年的极端降水事件进行研究，指出赣江流域的极端降水强度存在增大趋势；吴丹瑞等[14]对赣南地区1956-2013年极端气候研究，指出赣南地区极端降水事件正在加剧；王永文等[15]发现赣江上游章水流域1955-2015年降水量存在增加趋势；目前学者们对于长江流域、鄱阳湖流域的极端降水研究[16-21]中缺乏对赣江西源头章水流域的相关研究，且研究时选用的极端降水指数偏少，未能充分描述出区域极端降水的时空演变规律，对于极端降水未来持续性的研究还不够深入[18]。本文采用线性趋势、modified Mann-Kendall非参数检验法、累积距平法、Pettitt突变检验法、小波分析、Hurst指数分析和克里金插值等方法对赣江上游章水流域12个分别由绝对阈值法、相对阈值法、持续指标法[22]选取的极端降水指数的时空变化特征及未来趋势进行分析，本研究对研究区域降水极值事件的时空变化特征与未来持续性具有重要意义，并可为长江流域资源的开发与保护提供科学的参考依据。

2 资料来源与研究方法

2.1 研究区概况与数据来源

赣江是鄱阳湖水系的最大支流，长江的八大支流之一，赣州市以上为其上游区域，有东、西两源，即西源章水、东源贡水[23]。西源章水是赣江上游左岸一级支游，位于罗霄山脉东南面(113°43′～115°00′E,25°15′～26°12′N)。流域跨越江西、湖南两省7个县(市、区)，南接桃江和珠江流域，北毗遂川江流域，西邻洞庭湖水系，东入赣江[23-25]，总集水面积7 683 km2。章水发源于崇义县聂都乡，干流自西南向东北流经崇义、大余、南康、章贡4县(区)，全长230 km；上犹江是章水的最大支流，发源于诸广山脉东侧，长204 km，集水面积4 647 km2，于南康区三江口并入章水；章水在赣州市八镜台左岸与贡水汇流始称为赣江[15,24]。流域地貌以丘陵和低山为主，西南高，东西低，边缘岩层为变质岩[24]，河流多数起源于边缘山脉，且河流密布，共有各级支流500多条，为混合水系，山间河谷发育良好，大小盆地散落其间[23-25]。流域属亚热带湿润季风气候区，年均水面蒸发量1 060 mm，年均气温18.7℃，无霜期长，多暴雨，是江西省的四大暴雨中心之一[15,23-25]。

本文所用的日降水资料均来源于长江水利委员会编撰的水文资料年鉴，考虑到数据序列的连续性和完整性，舍弃了建站较晚的站点后最终选取了1957-2016年章水流域内具有代表性的15个雨量站点逐日降水资料。选用的日降水数据在进行极端降水指数计算前，已经进行过多次的严格审核及一致性检验，筛查数据中的异常值。章水流域水系、地形和雨量站点分布见图1。

2.2 研究方法

2.2.1 指数选取 对于极端降水事件的研究方法很多，一般有绝对阈值法、相对阈值法及持续性指数[22]。根据我国气候特征，绝对阈值通常选取大雨及以上的事件为极端降水事件，而由于流域的大暴雨事件较少，故将极端降水仅分为大雨和暴雨两种，将大暴雨划分至暴雨中，共选取了大雨量(P25)、大雨日数(R25)、暴雨量(P50)、暴雨日数(R50)4个极端降水指数。同时研究发现，我国地域之间气候差异明显，仅采用绝对阈值法定义会与实际情况产生偏差。因此亦采用了国际上通用的百分数阈值法，即相对阈值法，取95%、99%作为极端降水事件的阈值，共选取了强降水量(R95p)、强降水贡献率(R95t)、极强降水量(R99p)、强降水贡献率(R99t)4个极端降水指数，其具体算法参照文献[26]。除此之外，还根据持续性指数法选取了最大湿润天数(CWD)、最大干旱天数(CDD)、年最大日雨量(RX1)和年连续5日最大雨量(RX5)极端降水指数[27]，利用这些极端降水指数能够充分对区域极端降水事件进行分析。各极端降水指数及其定义见表1。

图1 章水流域水系、地形和雨量站点分布

表1 各极端降水指数的类型、名称及定义

2.2.2 研究方法

(1) 趋势分析。采用线性趋势及modified Mann-Kendall(MMK)非参数趋势检验法进行趋势分析，线性趋势被广泛运用到水文时间序列的趋势特征分析中[28]；目前的研究很少考虑到降水数据之间存在的自相关性，而MMK非参数趋势检验法首先对原数据的自相关性进行处理后再进行计算，并且在计算过程中考虑了序列中出现数据相同的状况，其原理见参考文献[29]。

(2) 突变分析。采用累计距平突变检验法、Pettitt法来检测突变。累计距平突变检验法可以利用其曲线明显的上下变化，诊断出其发生突变的大致时间[28,30]；Pettitt突变检验法只能检测出一个突变点，并且判断出突变点是否具有显著性[31]。两种方法同时进行突变检验，相互验证，能有效地避免单个检验方法出现的局限性，提高突变点的确定性和可信度。

(3) 周期分析。采用小波分析法对周期变化进行研究，Morlet小波是非正交小波，具有良好的时频域局部性。在对时间序列进行分析时，小波系数的实部变化可用来判断数据的变化趋势，小波方差随尺度的变化过程可以用来判断多长周期的振动强度，也可以用来确认某时间序列中主要存在的周期成分[28,32]。

(4) 持续性分析。未来持续性预测分析采用R/S理论进行研究，其中Hurst指数值的大小可用来判断趋势性成分的持续性及反持续性强度的大小。Hurst指数分级如表2所示[33]。

3 结果分析

3.1 极端降水指数的时间变化特征

3.1.1 极端降水基本特征 为了分析赣江上游章水流域1957-2016年不同类型下的12种极端降水指数的基本特征，统计在流域尺度上各极端降水指数的平均值、最大值、最小值及变差系数，统计结果见表3。

表2 Hurst指数分级表

由表3可知，章水流域多年平均大雨量(P25)和暴雨量(P50)达到767.80和302.94 mm/a，分别占多年平均年降雨量的49.42%和19.50%。大雨日数(R25)达到了17.86 d，暴雨日数(R50)达到了4.34 d。而强降水量(R95p)和极强降水量(R99p)分别为410.92 mm/d和139.16 mm/d，分别占年降雨总量的26.45%(R95t)和8.96%(R99t)。对比两种不同阈值发现，章水流域日强降水强度大于25 mm/d，极强降水强度大于50 mm/d。因此导致两种不同指数的年占比不一致，阈值指数的占比大于百分指数的占比。最大湿润天数(CWD)和最大干旱天数(CDD)分别达到8.99 d/a和32.42 d/a，流域年最大日降雨量(RX1)为91.51 mm，连续5日最大雨量(RX5)达到164.10 mm，尤其是CWD与CDD的极大值分别为14.33、66.15 d，以上特征均表明章水流域是一个洪、旱频发且洪、旱严重的区域。

表3 1957-2016年章水流域各极端降水指数的特征值

3.1.2 极端降水指数的变化趋势 分别采用线性趋势和MMK非参数检验法分析12个极端降水指数的年际变化趋势。1957-2016年章水流域各极端降水指标的年际变化趋势见图2。图2显示，阈值指数的P25、R25、P50、R50均表现为不显著性的上升趋势，其变化率分别为11.36 mm/10a、0.27 d/10a、2.60 mm/10a和0.06 d/10a(图2(a)～2(d))；除P50的最大值为1961年外，P25、R25、R50的最大值均为2016年，而所有阈值指数的区域平均最小值均为1963年。百分指数的R95p、R95t呈不显著上升趋势，其变化率分别为4.46 mm/10a和0.14 %/10a(图2(e)～2(f))；R99p、R99t整体呈现不显著性的下降趋势，其倾向率分别为-1.62 mm/10a、-0.11%/10a；R95p、R95t的最大值出现在2016年，而R99p、R99t的最大值出现在1961年，最小值与阈值指数相同，均出现在1963年(图2(g)～2(h))；除了CWD倾向率为0.09 d/10a，呈现不显著的上升趋势外，其他绝对指数CDD、RX1、RX5的倾向率分别为-0.57 d/10a、-0.72 mm/10a、-0.42 mm/10a，均表现为不显著的下降趋势，其最大值出现的时间各不相同，分别为1994年(CWD)、2007年(CDD)、1961年(RX1)、2002年(RX5)，RX1、RX5的最小值均为1963年，CWD为2004年、CDD为2002年(图2(i)～2(l))。综上所述，阈值指数、百分指数的R95p、R95t及绝对指数的CWD均呈现不显著的上升趋势，而其余5个指数为不显著的下降趋势，所有指数均未通过modified Mann-Kendall(MMK)非参数趋势检验法的α=0.05显著性水平检验。P50、R99p、R99t 、RX1的区域平均最大值均出现在1961年，而P25、R25、R50、R95p、R95t均为2016年，所有阈值指数和百分指数、绝对指数的RX1、RX5的区域平均最小值均为1963年。

3.1.3 极端降水指数的突变检验 为分析赣江上游章水流域1957-2016年不同类型的12种极端降水指数(区域平均值)的突变年份，选择累积距平和 Pettitt法两种方法进行突变检验。Pettitt法可以检验突变点是否具有显著性，而累积距平可用于序列整体的变化趋势检测。

图2 1957-2016年章水流域各极端降水指标的年际变化趋势

用累积距平和Pettitt法对12个极端降水指数进行检测，对突变结果进行对比发现：大雨量(P25)和大雨日数(R25)的突变发生在1991年；而暴雨量及日数(P50、R50)、强降水量及贡献率(R95p、R95t)、极强降水量及贡献率(R99p、R99t)共6个指数的突变均发生在1985年；而CDD和RX5的突变分别发生在1996和1965年，CWD和RX1的突变分别发生在1989和1992年。虽然各指数突变年份不一，但总体来看，大强度降雨突变发生在1985年前后。而绝对指数类在20世纪90年代先后发生了突变。但所有的突变均不显著。

3.1.4 极端降水指数的周期变化 对1957-2016年研究流域12个极端降水指数进行Morlet小波分析，结果见图3。图3表明，所有的极端降水指标普遍存在33～34 a的变化周期，其变化大致为“偏多-偏少-偏多”，且其震荡周期表现最为显著，振幅最强。除了33～34 a的第一主周期外，阈值指数的P25、R25及绝对指数的CWD均存在较为显著的14 a震荡周期，其历经了7个“偏多-偏少”的周期变化，而阈值指数的R50及百分指数的R95p则存在较为显著的9 a震荡周期，其历经了11个“偏多-偏少”的周期变化，百分指数的R95t、R99p、R99t和阈值指数的P50及绝对指数的CDD、RX1、RX5则存在较为显著的20 a震荡周期，其历经了5个“偏多-偏少”的周期变化。不同类型的各极端降水指数的变化周期均是以1988年为中间轴呈左右对称的分布状况。

3.1.5 极端降水指数的未来持续性 对研究区各极端降水指数的未来趋势采用线性趋势与Hurst指数相结合的方法进行预测，各极端降水指数的时间变化特征及持续性分析见表4。结果发现阈值指数的P25、R25具有很弱的反持续性强度，即P25、R25的未来趋势可能与过去不同，其增加趋势将可能减弱，R95p、CWD、CDD具有很弱的持续性强度，P50、R50、R99p、CDD具有较弱的持续性强度，R95t、R99t及RX5具有较强的持续性强度，表明这些指数的未来趋势将与过去趋势相同，百分阈值的R99p、R99t及绝对指数的CDD、RX1、RX5的减少趋势将更为显著，阈值指数的P50、R50、百分指数的R95p、R95t及绝对指数的CWD的增加趋势将更为显著。

图3 1957-2016年章水流域各极端降水指标的小波变化实部值分布

表4 各极端降水指数的时间变化特征统计及持续性分析

3.2 极端降水指数的空间特征

3.2.1 极端降水指数的空间分布 对赣江上游章水流域各站点的12种端降水指数(多年平均值)的空间分布特征采用ArcGIS10.1软件的普通克里金法进行插值分析[34]，如图4所示。由图4可看出，阈值指数的高值中心均在章水流域西南区域的内良站附近，低值区域主要分布在流域的东部区域田头-麻桑-赣州一带，所有阈值指数的整体空间分布大致相同，均为由西南向东北递减；百分指数的R95p高值中心也在章水流域西南区域的内良站附近，整体空间分布与阈值指数相同，而R95t的高值区域为东南区域，低值中心为西北区域的鹅形站附近，空间分布为由东南向西北递减，R99p的高值区域为流域西部区域，低值区域与阈值指数大致相同，整体空间分布为内良-文英-鹅形一带向两边递减，其极强降水量为西多北少，R99t的空间分布大致与R95t相同，其高值区域位于为东南区域，低值中心为西北区域的鹅形站附近；绝对指数的CWD的高值中心为流域西南区域的内良站附近，低值区域位于流域的东部区域，整体空间分布为从西向东呈现递减趋势，而CDD的高值区域位于流域东南边缘区域，低值区域为流域西北区域的鹅形站一带，整体空间分布为由东南向西北区域递减，RX1的高值区域有两个，分别是西南区域的内良-河洞一带及西北区域的鹅形站附近，其低值区域与阈值指数相同，整体空间分布为两个高值区域向低值区域递减，RX5的高值区域与RX1相似，低值区域亦位于流域东部的田头-赣州一带，空间分布与RX1相似。

图4 1957-2016年章水流域极端降水指标多年平均值的空间分布

3.2.2 极端降水指数的空间变化 将1957-2016年研究流域各极端降水指数变化趋势的空间分布特征采用线性趋势的倾向率及MMK非参数检验法的Z值(α=0.05)进行分析，结果见图5。图5表明，所有阈值指数站点趋势以上升趋势为主，这与流域均值的多年趋势检验一致，其中呈现上升趋势的站点比例为66.7% (P25)、53.3% (R25)、66.7% (P50)、80% (R50)，主要集中在流域东南部部分区域，其中P25的内良站呈明显上升趋势且具有显著性。R25有4个站点具有明显上升趋势，且其中3个站点具有显著性，R50的鹅形站呈现明显下降趋势且具有显著性，窑下坝(二)站也具有显著下降趋势。百分位指数除了R95p的站点趋势以上升趋势为主外，其余指数的站点呈现正负趋势的数目差别不大，只有R99p的两个站点存在明显的下降趋势，且其中的樟斗站具有显著性，其中R95p、R99t呈上升趋势的站点主要分布在流域的西南区域及下游的东北区域。绝对指数的CWD与RX5的站点趋势以上升趋势为主，且两者呈上升趋势的站点主要分布在流域的西南部区域及东部区域，而CDD与RX1站点趋势以下降趋势为主，CDD呈现下降趋势的站点主要分布在流域的中部区域，而RX1主要分布在流域内的大部分区域，只有流域东南部的边沿区域呈现上升趋势，其中CDD有两个明显下降的站点且其中的内良站具有显著性，RX1也有两个明显下降的站点且其中的樟斗站具有显著性。

4 结 论

本文采用趋势、突变、周期、Hurst指数、克里金插值等方法对1957-2016年赣江上游章水流域不同类型的12个极端降水指数的时空变化特征及未来持续性进行分析，主要结论如下。

(1)所有的阈值指数(P25、R25、P50、R50)均呈上升趋势，但P25、R25的上升趋势将可能减弱，而P50、R50的上升趋势将得到加强；百分指数的R95p、R95t呈上升趋势，而R99p、R99t却呈下降趋势，并且两者的趋势将得到加强；绝对指数中，除CWD呈上升趋势外，其余指数(CDD、RX1、RX5)均呈下降趋势，且所有绝对指数的过去趋势在未来将得到加强，所有极端降水指数的过去趋势均不具有显著性。

(2) 所有的极端降水指数在1957-2016年均未发生显著的突变，但是大强度降雨在1985年前后有较明显的变化。

(3)所有的极端降水指标普遍存在33～34 a的变化周期，其变化大致为“偏多-偏少-偏多”，且其变化周期均是以1988年为中间轴呈左右对称的分布状况。

(4)所有的阈值指数、百分指数的R95p及绝对指数的CWD、RX1、RX5的高值中心均在章水流域西南区域的内良站附近，低值区域主要分布在流域的东部区域，且其空间整体分布大致相同，均为由西南向东北递减；而极端降水贡献率却是由东南向西北呈现递减趋势，CDD是从东向西呈现递减趋势。多数极端降水指数的高值中心(内良站)呈上升趋势，低值的流域东部呈现下降趋势。