景电灌区降水与气温随时间变化特征分析

费良军，李巧丽，史中兴，李静思，刘利华

(1.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西 西安 710048；2.甘肃省景泰川电力提灌管理局，甘肃 景泰 730400)

气候变化问题一直以来受到各国政府、学术界以及公众的广泛关注.最新研究表明全球变暖是毋庸置疑的事实，1880—2012 年，全球平均地表温度升高0.85 ℃，1951—2012年全球平均地表温度的升温速率是1880年以来的2倍[1-2].由此可见，全球气温目前主要以变暖为主要特征，在气候变暖趋势下，区域水循环将会受到一定的影响[3].近年来，不少学者针对气候变暖背景下区域降水时空分布展开了研究[4]，中国年平均降水量呈现略微上升的趋势，但不同地区降水变化特征差异较大，研究表明中国西北地区自20世纪90年代以来，气温以0.606 ℃/a的速率上升，同时降水也逐渐增多[5].气候变化所带来的一系列问题对人类生存以及社会经济造成了严重的影响，尤其对农业生产具有最直接的影响.

景电灌区是中国最大的电力提灌工程，该灌溉工程承担着6.51万hm2农田的灌溉任务，农业生产在灌区经济发展中占据重要的地位，而灌区地处西北干旱半干旱地区，对气候变化较为敏感，使得灌区农业生产系统脆弱性加大，容易受到气候变化的影响[6].目前对景电灌区水资源相关问题的研究多集中在节水灌溉以及水资源优化配置等方面，如高秋燕[7]通过对灌区用水现状、节水潜力分析，预测了灌区需水量，提出了基于农业节水条件下水资源优化配置措施，但对灌区气候变化方面的研究相对较少，因此文中对景电灌区近35 a气温和降水变化规律进行研究，并对未来灌区降水趋势做出定性的预测，所得结论有助于灌区管理部门掌握灌区气候变化特征与规律，进而制定出合理的灌区用水计划，对于有效应对气候变化导致的农业生产及社会经济方面的不利影响具有重要的指导作用.

1 数据和方法

1.1 研究区概况

本研究区域为甘肃省景电灌区，位于甘肃省中部地区，东临黄河，北与腾格里沙漠接壤，横跨甘肃、内蒙古两省(区).灌区设计流量28.6 m3/s，加大流量33.0 m3/s，建成泵站43座，总装机容量25.97万kW，总投资8.56亿元，为大(2)型电力提灌水利工程.该地区属典型大陆性干旱气候，降水少，风沙多.近年来由于灌区农业种植结构失调，灌溉用水高峰集中且量大，导致灌区时段性缺水问题较为严重.

1.2 数据来源与处理

降水和气温日数据均由甘肃省景泰县气象站提供，序列长度为1983—2017年.根据灌区灌溉制度，将灌水时间划分为春夏秋冬4个灌季，春灌为04.01—04.10；夏灌为04.20—07.15；秋灌为07.15—08.31；冬灌为10.20—11.30.

1.3 研究方法

1.3.1 线性倾向分析法

线性倾向分析法也称气候倾向率分析法，该方法常用来分析某一气候变量随时间的变化倾向程度，该方法采用最小二乘法计算气候要素值与时间的线性回归系数，即将气候要素yt写成时间t的函数，其表达式为

yt=a0+a1t，

(1)

式中：a0为常数项；a1为线性回归系数，a1×10表示气候倾向率，指气象要素每10 a的变化率，a1>0表示呈上升趋势，a1<0时表示呈下降趋势.

1.3.2 Mann-Kendall趋势检验法

Mann-Kendall检验法(简称M-K检验法)是一种非参数统计检验方法，也称无分布检验，其优点是不遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，该方法适用于水文-气象这一类型变量的趋势检验以及突变检验[8]，能很好反映要素的趋势变化，并且能较为直观地看出趋势变化的显著程度[9]，因此采用Mann-Kendall法分析景电灌区降水和气温变化趋势的显著性.

采用M-K检验法对降水和气温进行趋势检验，首先对时间序列构造统计量

(2)

式中：n为序列长度.当(xj-xk)大于、等于、小于0时，sgn(xj-xk)分别为+1,0,-1.当序列中数据相互独立且服从正态分布，则统计量S的方差为

(3)

统计量Z计算公式为

(4)

式中：Z>0表示有单调增加趋势；Z<0表示序列有单调减少趋势.若|Z|>Zα/2，则说明变化趋势明显，显著性水平为α=0.05时，Zα/2的值为1.96.

1.3.3 小波分析法

小波分析方法是20世纪80年代发展起来的一门学科，具有时频多分辨功能，有利于对信号序列进行多尺度变化特征分析，被广泛应用于水文气象序列多时间尺度的周期变化方面的研究[10-11].

小波变换形式[12]为

(5)

式中：a为尺度因子，反映了小波的周期长度；b为平移因子，反映时间上的平移；Wf(a,b)为小波系数，表示该部分信号与小波的近似程度.

选用Morlet小波作为基函数对灌区年降水量进行小波变换，将得到的小波系数绘制成以(a，b)为坐标的小波系数等值线图，图中等值线闭合中心对应于降水量变化中心，正值表示降水量增多，负值表示降水量减少.

2 结果与分析

2.1 降水量变化特征分析

2.1.1 年平均降水量年际变化

图1为景电灌区近35 a降水量距平p变化曲线图，可以看出灌区近35 a降水量呈缓慢增加趋势，均值为191.4 mm，气候倾向率为0.38 mm/a，即年降水量以每年0.38 mm的速率增长，其变化百分率为1.98%，据统计，近55 a来西北各地区年降水量变化百分率在0.1%～10.0%[11]，可见景电灌区年降水量的增长速率在整个西北地区处较低水平，其增长趋势未通过0.05显著性水平检验.

图1 景电灌区降水量变化曲线

图中降水量距平值为各年份降水量减去多年平均值所得，图中显示正负距平比例相当，各占50%左右，再结合5 a滑动平均值曲线可以看出，灌区年降水量呈现出有规律的上升与下降交替变化特征，说明景电灌区近35 a降水量变化具有一定的周期性.

2.1.2 各灌季降水量年际变化

图2为景电灌区各灌季降水量年际变化曲线.

图2 各灌季降水量变化曲线

由图2可看出，其中呈上升趋势的阶段为冬灌，其上升趋势通过了0.05显著性检验，由图2d中距平图可看出，冬灌降水量在1999年以前，正距平所占比例为24%，1999年以后，正距平所占比例上升为50%，由5 a滑动平均值曲线可知冬灌降水量在1985—1999年间呈先上升后下降的趋势，1999—2015年降水量持续上升.除冬灌外，其余灌季降水量均呈下降趋势，其中如图2a所示的春灌降水量下降趋势通过0.05显著性检验，下降最为明显.此外，春灌期降水量在1984年、1989年、1992年及1998年这4年变幅较大，但在1999年以后，降水量负距平比例增大，呈持续下降的趋势.由图2b和2c可知，夏灌与秋灌降水量整体变化不大，近35 a没有发生较大幅度的降低，其中，夏灌降水量变化显现出一定的周期性，秋灌降水量在1989—1997年间发生了较大幅度的增长，1997年以后，降水量负距平居多，占60%.

2.1.3 年平均降水量变化周期分析

由前面的分析结果可知，景电灌区多年来降水量变化具有一定的周期性.图3a为小波系数实部等值线图，从图中可以看出灌区降水量变化存在4～8 a及10～14 a的变化周期，10～14 a大尺度周期中嵌套有4～8 a的小尺度周期，图中虚线表示降水量偏枯，实线表示降水量偏丰.图3b为小波系数模方等值线图，图中显示5～10 a尺度对应的模方值最大，说明其能量最强，周期性最显著，但该尺度下的周期变化具有局部性，只在1995—2014年表现得较为稳定；6～14 a尺度对应的模方值虽然较小，但该尺度下的周期变化几乎涵盖了整个研究时域，具有全域性.

图3 降水量小波系数实部及模方等值线图

图4为灌区降水量小波方差图,V为方差.小波方差图能反映降水量时间序列的波动能量随尺度的分布情况，小波方差越大，说明序列在对应时间尺度上的周期性越明显，可用来确定降水量演变过程中存在的主周期.方差图中存在3个较为明显的峰值，其对应的时间尺度分别为3，7及11 a，说明灌区近35 a的降水变化主要受这3个周期控制，其中，最大峰值对应着7 a的尺度，该尺度周期震荡最强，为第一主周期；第二峰值对应的时间尺度为11 a，为第二主周期；最小峰值对应时间尺度为3 a，其周期性较弱，为灌区降水量变化的第三主周期.

图4 小波方差图

由于3 a特征时间尺度震荡幅度较小，说明该尺度下的周期在整个研究时段内表现得不稳定，因此下面仅分析第一和第二主周期的趋势.

如图5所示小波主周期趋势图可以判断出降水量变化的平均周期，ε为小波系数.由图5a可知，在第一主周期上，降水量经历1个丰枯交替的平均时间大约为4 a，整个研究时段内大约经历了7个完整的丰枯转换；11 a尺度上(图5b)，降水量经历1次丰枯转换平均周期在7 a左右，研究时段内大约经历了4个完整的丰枯转换.从图5中均可以看出灌区2017年降水量仍处于上升期，由图3也可以看出小波系数实部等值线在2017年还处于未闭合状态.

图5 小波主周期趋势图

2.2 气温变化特征分析

2.2.1 年平均气温与极端气温年际变化

图6 景电灌区平均气温与极端气温变化

近35 a景电灌区平均气温为9.2 ℃，高于西北地区的年平均值，近35 a气温上升了1.93 ℃，其气候倾向率为0.055 ℃/a，景电灌区气温上升幅度较大，灌区平均气温最高的年份为2013年，其值为10.4 ℃，最低值出现在1984年，其值为7.6 ℃.经M-K趋势检验，其上升趋势通过了0.01显著性水平检验.由距平图可知1997—2017年间，年平均气温距平值只在2008，2011，2012这3个年份出现了负值，其余年份均为正值，甚至在2006年和2013年超过了1.1 ℃.图6b显示灌区极端气温进行线性趋势分析，发现近35 a极端最高气温呈现明显的升高趋势，气候倾向率为0.050 ℃/a，其上升趋势通过了0.05显著性水平检验，但年极端最低气温整体变化不大(见图6c)，虽有上升趋势但极为缓慢，其线性倾向率为0.005 6 ℃/a，说明灌区年平均气温的上升主要是由于年极端最高气温的上升，而极端最低气温对灌区气候变暖贡献极小.

2.2.2 各灌季平均气温年际变化

图7为景电灌区各灌季及非灌季平均气温年际变化曲线图.

图7 各灌季平均气温变化

可以看出，各灌季平均气温均呈上升趋势，其气候倾向率分别为0.042，0.064，0.046，0.051 ℃/a，其中夏灌平均气温增温速率最大.由图7a中5 a滑动平均曲线可以看出，2000年以前，春灌平均气温呈先下降后上升的趋势，而后在年均值上下(9.19 ℃)维持平稳的波动变化；夏灌平均气温(见图7b)在2007年以前维持波动上升的趋势，而近10 a来出现了下降趋势；秋灌平均气温(见图7c)在1989—1994年间出现了较大幅度的下降，1994—2001年间，发生了显著的上升，其余时段均维持缓慢的波动上升趋势；冬灌(见图7d)平均气温多年来变化较为稳定，呈波动上升趋势.通过M-K趋势检验，夏、秋及冬灌这3个阶段的平均气温其上升趋势均通过了0.01显著性水平检验，呈极显著上升趋势；春灌期间的平均气温多年变化不明显，未通过显著性检验，上升趋势较弱.

3 结 论

1)景电灌区近35 a降水量呈微弱上升趋势，气候倾向率为0.38 mm/a，低于西北地区降水增长的平均水平(0.487 mm/a)，年际间呈波动变化，具有周期性，较为明显的周期尺度为7 a和11 a.

2)景电灌区各灌季降水量变化趋势有所差异，除冬灌降水量呈显著上升趋势以外，其余灌季均呈下降趋势，其中春灌下降最为明显，夏秋两灌季降水较为稳定，灌区降水主要集中在夏秋两个灌季，占全年降水量71%.

3)景电灌区年平均气温上升幅度较大，35 a上升了1.93 ℃，主要体现在极端高温的显著上升，1997—2017年间灌区极端高温急剧上升.

4)近35 a景电灌区各灌季平均气温变化趋势大致相同，均呈上升趋势，其中夏、秋及冬灌增温趋势均通过了0.01显著性水平检验，春灌增温趋势不明显.

可以看出随着灌区气温的显著上升，年降水量也呈现缓慢的上升趋势，这说明灌区气候变化呈现暖湿化趋势，所得结论有助于研究西北地区气候类型在空间上的差异性.景电灌区主要通过引黄河水进行灌溉，灌区内93%可利用水量来自黄河过境水，灌溉在很大程度上会影响区域气候，因此后续研究中有必要将灌溉引水、降水和气温联系起来分析其交互作用，有助于进一步分析灌区气候变化的影响因素以及内在机理，这对于建立灌区气候变化预报模型有一定的帮助.