1960—2018年嫩江流域极端降水事件时空变化特征

王建中，高 鹏，刘翠杰，张 蓉

（中水东北勘测设计研究有限责任公司，吉林长春130021）

0 引言

根据IPCC第5次评估报告，受人类活动等因素影响，气候变暖已成为毋庸置疑的事实，从1880年到2012年，全球地表平均温度大约升高了0.85℃[1]。随着全球气候变暖，极端水文气象事件将更为频繁。据统计，我国在21世纪前10年由极端降水事件引发的洪涝、滑坡、泥石流事件发生频次约为20世纪最后10年的2倍，直接经济损失亦显著增加[2]。因此，研究极端水文气象事件的特征和规律，提出相应的对策建议，已成为保障国家粮食安全生产和广大人民群众生命财产安全的迫切任务。

嫩江流域地处我国东北地区，横跨黑龙江、内蒙古、吉林3个省（自治区），流域面积为29.85万km2。流域地处温带半湿润季风气候区，大陆性气候特征明显，春季干燥多风，夏季炎热多雨，秋季凉爽短促，冬季寒冷漫长。流域上游是著名的大兴安岭林区，中下游分布有大庆油田和广阔的黑土地，是我国重要的农业基地和工业基地，维系着国家的粮食安全、生态安全和能源安全。

近年来，我国学者对极端降水事件进行了大量研究，取得了丰硕的成果[3,4]，但针对嫩江流域极端降水规律的研究还比较少见。为此，选取嫩江流域12个水文气象站点的观测数据，通过线性回归、Mann-Kendall检验、小波分析、R/S分析等方法研究嫩江流域1960—2018年间极端降水事件的时空变化特征和未来发展趋势。

1 数据与方法

1.1 数据

本文数据来源于国家气象信息中心和松辽水利委员会水文局（信息中心）。为了保证数据的连续性和统一性，共选取嫩江流域12个分布均匀、具有1960—2018年连续观测数据的水文气象站点。研究选取4个世界气象组织（WMO）推荐的极端降水指数表征嫩江流域的极端降水事件，各极端降水指数定义：年降水量（PRCPTOT），日降水量不小于1mm的降雨日累积降水量，mm；大雨日数（R25），日降水量不小于25mm的日数，d；日最大降水量（Rxlday），最大1d降水量，mm；强降水量（R95p），日降水量大于95%分位值的累积降水量，mm。

1.2 方法

首先基于嫩江流域1960—2018年逐日降水数据分别计算各站的4个极端降水指数时间序列；其次采用线性回归法分析流域平均各极端降水指数的时间变化趋势，并采用Mann-Kendall法[5]检验各指数变化趋势的显著性；然后采用小波分析法[6]对各指数时间序列进行多时间尺度分析；接着基于反距离权重插值法对各站极端降水指数的平均值与线性变化速率进行空间插值,分析两者的空间分布特征；最后采用R/S分析法[7]预测各站极端降水指数的未来变化趋势。

2 结果与分析

2.1 极端降水指数时间变化

2.1.1 年际变化

采用泰森多边形法计算流域平均各极端降水指数时间序列。各极端降水指数的时间序列变化见图1，各指数的Mann-Kendall趋势检验结果见表1。

图1 极端降水指数年际变化

表1 极端降水指数变化趋势检验结果

由图1可知，研究时段内嫩江流域的PRCPTOT，R25，Rx1day和R95p虽然波动较大，但总体均呈现出微弱的上升趋势，线性上升速率分别为0.587 mm/a，0.011d/a，0.042mm/a，0.430mm/a，4个极端降水指数均在1998年达到最大。

从表1可以看出，4个极端降水指数都呈现出上升趋势，但均未通过α=0.05显著性水平检验（统计量大于1.96），上升趋势不显著。相对而言，R25上升趋势最为明显，R95p次之，Rx1day最不明显。

2.1.2 周期性变化

据王红瑞等[8]研究，采用距平值序列进行小波分析，能够比原始序列更好地反映小波系数的波动细节。因此本文先将嫩江流域各极端降水指数时间序列转换为各指数距平值时间序列，再利用Morlet小波分析各指数距平值时间序列的周期性变化。各极端降水指数距平值时间序列的小波变换结果表明：

1）PRCPTOT时间序列存在2～6年和11～32年两个比较明显的时间尺度。2～6年时间尺度在1995—2005年之间最为强烈，其余时段表现较弱，其中心时间尺度为5年。11～32年时间尺度中存在15年和29年两个中心；15年时间尺度相对较弱；29年时间尺度在整个研究时段都极为强烈，为PRCPTOT时间序列第一主周期。各时间尺度的小波变换系数实部正负位相交替出现，表明在不同时间尺度下PRCPTOT呈周期性地上下波动。

2）R25时间序列存在2～6年和10～32年两个较为明显的时间尺度。2～6年时间尺度的中心为4年，该时间尺度在1996—2003年期间表现极为强烈，其余时段亦比较明显。10～30年时间尺度存在14年和29年两个中心。14年时间尺度在1986年之后较为明显，在此之前不甚明显。29年时间尺度在1960—2018年期间均非常强烈，为R25时间序列第一主周期。

3）Rx1day时间序列存在2～5年和7～19年、20～32年三个明显的时间尺度。2～5年时间尺度的中心为4年，在1974—1981，1994—2005年期间非常明显，其余时段亦较为明显。7～19年时间尺度的中心为11年，在1983—2005年之间较为强烈，其余时段相对较弱。20～32年时间尺度的中心为29年，该时间尺度在整个研究时段内均非常强烈，为Rx1day时间序列第一主周期。

4）R95p时间序列存在2～6年和9～18年、22～32三个明显的时间尺度。2～6年时间尺度的中心为4年，该时间尺度在1997—2003年期间极为强烈，其余时段也较为明显。9～18年时间尺度的中心为13年，该时间尺度在1960—1981年相对较弱，1982之后则非常明显。22～32年时间尺度的中心为30年，该时间尺度贯穿整个研究时段，为R95p时间序列第一主周期。

总体而言，嫩江流域4个极端降水指数时间序列的时间尺度在时间域上分布不均匀，具有显著的局部化特征，但在时域上的分布相似性较强，均存在4～5年、11～15年和29～30年3个明显的时间尺度。29～30年时间尺度波动最为强烈，为4个极端降水指数的第一主周期，4～5年时间尺度也比较明显，为第二主周期，11～15年时间尺度相对较弱。

2.2 极端降水指数空间变化

2.2.1 空间分布

分别计算嫩江流域12个站点各极端降水指数时间序列的多年平均值，然后采用反距离权重法将各站的极端降水指数平均值进行空间插值，即可得到其空间分布情况。结果表明：

1）嫩江流域PRCPTOT呈现出北高南低、东西两侧高中部低的趋势，空间差异明显。PRCPTOT最高的区域为嫩江源头及其支流多布库里河、甘河的源头区，PRCPTOT高达505～520mm；PRCPTOT最低的区域分布在嫩江下游的白城和泰来一带，PRCPTOT介于370～385mm之间。

2）流域内R25高值区主要分布在齐齐哈尔偏北的大兴安岭东坡一带，嫩江右侧支流雅鲁河上的扎兰屯站R25高达4.5d；R25低值区主要有3处，分别出现在嫩江上游左侧支流固固河、下游右岸支流霍林河上游以及流域东南部的泰来、安达、乾安一带，其中泰来站的R25最小，仅为3.1d。

3）Rx1day在流域内有2个高值区，分别位于支流雅鲁河上的扎兰屯和流域东南部的安达、乾安一带，其中扎兰屯站Rx1day高达58mm；Rx1day低值区主要分布在嫩江县以北的大兴安岭林区和流域西南部霍林河、洮儿河上游区。

4）R95p的空间分布趋势与PRCPTOT基本一致，呈现出北高南低、东西两侧高中部低的趋势。R95p最高的站点为嫩江右岸支流甘河上的阿里河站，其多年平均值达127mm以上，白城和泰来的R95p则在100mm左右。

总体而言，嫩江流域各站多年平均R95p约占PRCPTOT的1/4，两者的空间分布趋势基本一致，均由流域上游至下游逐渐递减。R25和Rx1day的分布趋势有所不同，但两者的高值区——暴雨中心均出现在嫩江中游右岸支流雅鲁河上。

2.2.2 变率空间分布

分别计算嫩江流域12站点各极端降水指数1960—2018年期间的线性变化速率，然后采用反距离权重法将各站的极端降水指数线性变化速率进行空间插值，即可得到流域各极端降水指数变率空间分布情况。结果表明：

1）嫩江流域多数区域的PRCPTOT均呈现出上升趋势，仅流域南部的索伦—乾安一线以南地区出现了下降趋势。流域上游的甘河源头区PRCPTOT上升速率最快，达到了1.7mm/a以上。流域南部的白城市下降速率最快，达0.9mm/a。

2）R25变率的空间分布趋势与PRCPTOT变率较为接近，多数地区的R25表现为上升趋势，仅在流域南部的白城一带和东部的讷莫尔河与乌裕尔河源头区表现出下降趋势。R25上升速率最快的甘河上游阿里河站增速达0.041d/a；在下降速率最快的白城市，降速则为0.018d/a。

3）流域Rx1day变率的分布趋势为阿里河—小二沟—齐齐哈尔—安达一线最高，往两侧则逐渐降低。多数区域的Rx1day均呈现出上升趋势，仅索伦、白城一带和石灰窑、克山一带变率下降。Rx1day上升速率最快的为安达站，其增速达0.48 mm/a；下降速率最快的石灰窑与克山降速则约为0.15mm/a。

4）R95p变率分布趋势与PRCPTOT变率较为相似，多数地区的R95p变率均为正值，仅流域南部的白城、乾安等地R95p变率为负数。流域上游的甘河源头区R95p上升速率最快，达到了1.18mm/a；流域南部的白城市下降速率最快，达1.00mm/a。

总体而言，4个极端降水指数在嫩江流域的多数地区均表现为正增长，表明在研究时段内流域多数地区极端降水的总量和强度均有上升趋势。

2.3 极端降水指数未来趋势

采用R/S分析法计算嫩江流域各站极端降水指数的Hurst指数，以此分析流域未来极端降水事件的发展趋势，结果如表2所示。

表2 嫩江流域各极端降水指数的Hurst指数

从表2可知，嫩江流域各站PRCPTOT与R25的Hurst值均大于0.5，表明两者均具有较好的正持续性，未来将继续保持当前的趋势。除乾安站RX1d与克山站R95p的Hurst值低于0.5外，其余各站的Rx1day与R95p的Hurst值也均大于0.5，表明流域未来绝大多数地区的Rx1day与R95p仍将保持当前趋势。考虑到研究时段内多数地区各极端降水指数均表现出上升趋势，可知在未来一段时间内，嫩江流域多数地区各极端降水指数的变化趋势仍将以上升为主，暴雨洪涝灾害也会随之加剧。

3 结语

1）嫩江流域的PRCPTOT，R25，Rx1day与R95p均呈上升趋势，但趋势不显著。

2）4个极端降水指数时间序列的第一主周期为29—30年，第二主周期为4—5年。

3）PRCPTOT与R95p的空间分布趋势均为由流域上游至下游逐渐递减，流域暴雨中心出现在支流雅鲁河上。各极端降水指数在嫩江流域的多数地区均表现为正增长。

4）未来嫩江流域多数地区各极端降水指数的变化趋势仍将以上升为主。