1960-2016年安化县极端降水指数变化特征

吉 宇 杨志军 彭婷婷 李 兵

1.湖南省安化县气象局 湖南 安化 413500

2.湖南省益阳市气象局 湖南 益阳 413000

引言

安化县地处湘中偏北,地形地貌复杂多样,全县总面积4945.19km2,山地面积占82%,是典型的山区大县。作为湖南省三大暴雨中心之一,每年汛期暴雨、大暴雨等极端降水天气频发,严重威胁到全县人民生命财产安全。关于湖南省内极端降水的天气成因及气候分析已有不少学者做了大量研究工作,许霖等[1]对2017年6月下旬湖南省极端降水过程成因进行了分析,指出稳定的天气系统配置,充分的水汽供应,地形的增幅是造成该次极端降水过程的主要原因。李兵等[2]分析了湖南省资水流域极端降水量时空变异特征,发现极端降水量偏多时期极端降水量空间分布上存在南北两极分化,中游地区极端降水量有明显增加趋势。

1 资料和方法

利用安化国家基本气象观测站1960～2016年逐日降水量资料(20时～20时),结合安化本地实际选取RClimDex模型提供的CDD、CWD、SDII、R25等7项极端降水指数,采用线性倾向估计法、Mann—Kendall检验、复Morlet小波变换、小波交叉分析等方法分析了各项极端降水指数变化特征。

1.1 Mann-Kendall检验 Mann-Kendall检验法时一种非参数统计检验方法,其优点是不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰,可以明确突变开始时间,并指出突变区域,因此在气候分析上十分常用,计算方法详见魏凤英等专著。

1.2 交叉小波分析 交叉小波分析将小波变换与交叉普分析两种方法结合起来的一种新的信号分析方法[7],可以从多时间尺度分析两个时间序列的相互关系,不仅能判断它们之间的相关性和一致性,也能判断它们的相位关系。

2 极端降水指数变化特征

2.1 极端降水指数线性变化趋势 由线性倾向估计法得出结果,1960～2016年安化县持续干旱指数(CDD)有下降趋势,其余指数均有增加趋势,这表明安化县极端降水量和极端降水强度均呈增加趋势,其中R95p、R×1day、R×5day增加趋势尤为显著,普通日降水强度、大雨日数均呈不同程度增加趋势,尤其以6,7月主汛期极端降水量增加趋势十分显著,平均连续5日最大降水量气候增长率为11.0mm/10a。

2.2 极端降水指数突变检验 由Mann—Kendall检验法得出结果,除R25无明显突变外,其余极端降水指数均有明显的突变,其中CWD、R25突变发生在20世纪70年代前,SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day突变发生在20世纪80年代中后期,且90年代后CWD、R25、6、7月平均R×5day增加趋势显著(通过了95%概率检验)。

2.3 极端降水指数Pearson相关分析 由Pearson相关分析计算了各极端降水指数之间的相关系数。CDD与CWD、R25、6、7月平均R×1day、R×5day有一定的负相关性,但没有通过95%显著性检验。通过了95%显著性检验,这表明安化站R25、SDII、R95p、6、7月平均 R×1day、R×5day这5项指数的年际变化具有较好的一致性。

2.4 极端降水指数准周期性变化分析 准周期变化特征最明显的为CDD、R95p、6、7月平均R×5day,SDII准周期变化特征最不明显,各类指数准周期在15～25a之间,CWD准周期在15a左右,CDD、R25、SDII、R95p准周期在20a左右,6、7月平均R×1day、R×5day准周期在25a左右。

3 讨论与结论

(1)1960～2016年安化县持续干旱指数(CDD)有下降趋势,其余极端降水指数均有增加趋势,其中R95p、6、7月平均R×1day、R×5day增加趋势尤为显著,各类指数中R25、SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day之间正相关性显著。

(2)Mann-Kendall检验表明除R25无突变外,其余指数均有明显的突变,其中CWD、R25突变发生在20世纪70年代前,SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day突变发生在20世纪80年代中后期。

(3)复Morlet小波变换表明,各指数中准周期变化特征最明显的为CDD、R95p、6、7月平均R×5day,最不明显的为SDII。各类指数准周期在15～25a之间,CWD准周期在15a左右,CDD、R25、R95p准周期在20a左右,6、7月平均R×1day、R×5day准周期在25a左右。

(4)CDD、CWD、R25与ElNino区域海温不存在明显相关性,SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day与前冬1月ElNino1+2、ElNino3、ElNino3.4区海温相关性均通过了95%概率显著性检验。

影响极端降水指数的大气环流因子较多,建立起安化站极端降水指数的预测模型有待于进一步分析各类大气环流因子的具体影响,另一方面ElNino区域海温影响安化站极端降水指数的机制尚未明确,这些问题都时下阶段值得继续研究的课题。