赣北地区六十年来秋季降水特征与未来风险分析预估*

段沙丽

(九江市气象局，江西 九江 332000)

秋季既是收获的季节，也是越冬作物播种的季节。赣北地区是江西重要的棉油轮作区，也是重要的水稻种植区，秋季降水异常偏多或偏少，对棉花、晚稻的产量形成与收获以及油菜播种，都会造成不利影响。而且，雨水的多少、强弱，对空气质量也会产生直接影响。

阙志萍，等[1]分析了1961～2015年江西全省平均及5个分区代表站(每区1个)秋季降水量的线性、周期性及突变性特征；顾薇，等[2]分析了1958～2008年我国秋季降水年际变化的特征和可能成因；秦岭，等[3]揭示了全球季风的春秋季风降水强度(年较差)年际变化的主模态；吴拓，等[4]分析了近60 a赣北地区棉花生长季(4月～7月上旬)降水的韵律特征。文献未见秋季不同量级降水年际或年代际变化特征分析的报道。

本研究以赣北地区秋季(9～11月)不同量级降水日数、最长连续无降水日数、累计降水量等为研究对象，分析近60多年当地秋季降水的变化特征，并开展风险预估，以更好地服务于乡村振兴与生态环境保护。

1材料与方法

1.1资料来源与处理

气象数据来源于国家气象信息中心CIMISS气象数据统一服务接口，时间序列为1960～2020年，代表站为1959年以来有连续气象观测的9个地面气象台站(不含高山站)。阴雨日数指1 d(或24 h)降水量≥0.1 mm的降水日数；1 d(或24 h)降水量为0.1～9.9 mm指小雨，为10.0～24.9 mm指中雨，为25.0～49.9 mm指大雨；为50.0～99.9 mm指暴雨，为100.0～249.9 mm指大暴雨，为≥250.0 mm指特大暴雨。

1.2研究方法

以秋季降水量以及秋季不同量级降水量日数为研究对象，使用线性回归方法，诊断分析研究对象的线性变化趋势和显著性，把线性相关的显著水平p称为“气候线性变化趋势倾向显著水平”；把拟合线斜率b称为“趋势倾向率”[5-12]。使用小波方法，分析研究对象的周期性变化特征，根据各尺度周期方差，筛选振荡周期；使用M-K检验方法，判别研究对象突变发生情况[6, 13]。

2 结果与分析

2.1线性变化特征

2.1.1季降水量

1960～2020年秋季降水量，全区域(九江市)平均为212.4 mm。其中，全区域秋季平均降水量最多的年份为1972年和2005年，超过490 mm(占年降水量的30%)，最少的年份为2019年，不足60 mm(不足年降水量的5%)，年变化呈极不显著的线性递增趋势，如图1。

图1 秋季降水量线性趋势拟合图

秋季单站降水量最多的年份超过600 mm(湖口站1972年，瑞昌、永修2站2005年)，最少的年份不足40 mm(都昌站1979、2019年，湖口、永修站2019年)。秋季单站降水量年变化，除湖口站呈不显著线性递减趋势外，其余8站均呈不显著的线性递增趋势，如表1。

表1 秋季单站降水量年线性变化相关分析

2.1.2不同量级降水日数

资料分析表明，1960～2020年秋季阴雨日数，全区平均为26.6 d；以2020年40.8 d为最多，2000年40.5 d次之；以1979年12.8 d为最少。其中：小雨日数全区平均为19.9 d，以1975年32.5 d为最多，1960年4.9 d为最少；中雨日数全区平均为4.0 d，以1961年8.0 d为最多，1979年0.6 d为最少；大雨日数全区平均为1.4 d；以1981年3.7 d为最多，1979年0.1 d为最少；暴雨及大暴雨累计日数全区平均为1.0 d，以2005年3.2 d为最多，有12 a秋季未出现暴雨。1960年以来，全区秋季未出现特大暴雨，有11 a出现大暴雨，其中1981、1984、2005年出现区域性(≥3站)大暴雨。

全区秋季阴雨日数年变化呈不显著的线性递减趋势，趋势倾向显著水平为0.702，趋势倾向率约为30 a减少1 d，如图2-A。其中：0.1～9.9 mm降水日数呈不显著的线性递减趋势，如图2-B；10.0～49.9 mm降水(即中至大雨)日数呈不显著的线性递增趋势，如图2-C；≥50.0 mm降水日数呈不显著的线性递减趋势，如图2-D。

图2 赣北地区1960～2020年秋季不同量级降水日数线性趋势拟合图

2.1.3最长连续无降水日数

尽管最长连续无降水日数与干旱程度不完全成正比，但其持续时间越长，干旱肯定越严重。赣北地区秋季最长连续无降水日数历年平均为19 d，历史最大值为52.2 d(其中永修站达61 d)，其年变化呈不显著的线性递增趋势，如图3。

图3 最长连续无降水日数线性趋势拟合图

2.2周期性变化特征

2.2.1季降水量

图4表明，1960～2020年赣北地区秋季降水量变化，存在尺度为14 a的主振荡周期与3～5 a的次振荡周期，且主振荡周期在1960～2010年的各个年代均有明显表现。因此可以推断，未来7～10 a当地秋季降水量变化可能进入偏少的振荡周期。

图4 赣北地区1960～2020年秋季降水量小波分析图

2.2.2不同量级降水日数

1960～2020年，赣北地区秋季阴雨日数年变化，存在3～5 a的主振荡周期和14～15 a的次振荡周期，如图4-A。进一步的分析表明，未来7～10 a当地秋季阴雨日数年变化，可能进入偏少的周期。

图5-B～D表明，当地0.1～9.9 mm降水日数年变化，存在3 a的主振荡周期和22～23 a的次振荡周期；10.0～49.9 mm降水日数年变化，存在14 a的主振荡周期和2 a次振荡周期以及28 a的长周期；50.0～249.9 mm日数存在5 a的主振荡周期和10 a的次振荡周期以及25～26 a的长周期。分析图5-B～D可以预测，未来7～10 a当地秋季小雨、中雨和大雨日数年变化，可能进入偏少的振荡周期；而暴雨以上强降水日数，则可能进入增多的振荡周期。

图5 历年秋季不同量级降水日数小波分析图

2.2.3最长连续无降水日数

小波分析结果表明，近61 a赣北地区秋季最长连续无降水日数年变化，存在3～5 a的主振荡周期、13 a的次振荡周期以及22～23 a的长周期。未来10 a，当地秋季最长连续无降水日数年变化，可能进入偏多的周期。

图6 历年秋季最长连续无降水日数小波分析图

2.3突变分析

2.3.1季降水量

M-K检验分析表明，1960～2020年赣北地区秋季降水量年变化特征未发生突变，如图7。

图7 历年秋季降水量M-K检验分析图

2.3.2不同量级降水日数

赣北地区近61 a，秋季阴雨日数年变化，在1981年出现突变点，2007～2011年和2013～2014年出现减少的突变，如图8-A。其中，小雨日数年变化，在1981年出现突变点，2007～2011年和2013～2014年出现减少的突变，与阴雨日数的节奏相似，如图8-B；而中雨至大雨以及暴雨至大暴雨日数年变化特征，均未出现突变，如图8-C～D。

图8 历年秋季不同量级降水日数M-K检验分析图

2.3.3最长连续无降水日数

由图9可知，赣北地区秋季最长连续无降水日数年变化，1960～1970年代呈减少的趋势，在1967年出现突变点，1978年达到减少的突变状态。此后，呈增多的趋势，未出现突变。

图9 赣北地区秋季最长连续无降水日数M-K检验分析图

2.4年代际分析

2.4.1季降水量

由表2可知，当地秋季降水量最多的是1980年代，最少的是1960年代和1990年代，前者较后者偏多近3成(约100 mm)，1970、1990和2010年代居中。

表2 全区各站秋季降水量年代际分布(mm)

2.4.2不同量级降水日数

由表3可知，秋季阴雨日数1970、1980及2010年代偏多，为28 d左右，1990及2000年代偏少，最大年代际差为5.8 d。其中：小雨日数1990及2000年代偏少，1980、2010年代偏多，最大年代际差为5.5 d；中大雨日数1970、1990及2000年代偏少，1970、1980年代偏多，最大年代际差为1.9 d，波动较小；暴雨至大暴雨日数2010年代偏少，1980年代偏多，两者相差为0.4 d，波动较小。

表3 秋季不同量级降水日数年代际分布(d)

2.4.3最长连续无降水日数

秋季最长连续无降水日数，2000年代最长，1990年代最短，两者相差2.4 d，如表4。

表4 秋季最长连续无降水日数年代际分布(d)

3 结论与讨论

近61 a，赣北地区秋季降水量呈不显著的线性递增趋势，未出现突变，周期性振荡特征明显。

秋季阴雨日数与小雨日数，均呈不显著的线性递增趋势，年代际变化存在一定的波动，且在2000年代后期至2010年代前期出现过阶段性的减少突变，周期性振荡特征明显；秋季中大雨日数呈不显著的线性递增趋势，年代际波动较小，未出现突变，周期性振荡特征明显；秋季暴雨至大暴雨日数呈不显著的线性递减趋势，年代际波动较小，未出现突变，周期性振荡特征明显。

秋季最长连续无降水日数呈不显著的线性递增趋势，年代际波动较平稳，有短期减少的突变，周期性振荡特征明显。

未来7～10 a，当地秋季暴雨至大暴雨日数可能进入偏多的振荡周期，其他因子均进入偏少的振荡周期，干旱与突发性强降水的风险并存。