云南省秋季降水强度时空演变特征及其对降水量影响分析

渠 姗 赵 君, 徐进超, 徐石川 李雪纯 王一燃

（1.南京信息工程大学 水文与水资源工程学院, 南京 210044；2.南京水利科学研究院, 南京 210029；3.云南大学 资源环境与地球科学学院, 昆明 650504）

云南省地处青藏高原东南侧,属于典型的季风气候,同时受到东亚季风和南亚季风的影响,干湿季节分明.湿季集中了全年80%以上的雨量,干季尤其是冬春季的雨量相对较少.雨季期间,强降水天气比较频繁,小范围洪涝和局部山洪、滑坡、泥石流灾害较为严重[1,2]；9到10 月是云南省大部分地区的秋收季节,雨量的多寡对秋收有着实际的影响.另外,云南省地形地貌的复杂性及气候环境分布不同等特点,导致了云南省降雨强度空间分布独特和年际降水量变化不一.因此,研究云南省秋季降水量与降水强度的变化特征,对于人类生产生活和工农业生产有着重要的指导意义.

近年来,国内外许多专家学者都开展过云南省降水方面的研究.何华等[3]探讨了雨季逐候降水量的低频振荡特征；段长春等[4]分析了汛期旱涝特征及成因；周国莲等[5]讨论了近40a降水量的时空分布特征.以上工作大多集中在初夏和汛期,没有从区域特征上对雨季降水进行研究.2009年9月—2010年2月,云南省发生了自有气象记录以来最严重的秋冬极端连旱.自此,专家学者开始关注秋季降水异常的研究.杨素雨等[6]和晏红明等[7]对2009年秋季降雨极端偏少的异常气候特征进行了分析.张万诚等[8]指出,2009年秋季降水特少的主要原因是异常北风水汽通量,大气含水量较常年同期异常偏少,秋季降水呈减少趋势,但引起这种变化的物理原因并不是很清楚.此外,在全球气候变暖的大背景下,云南省降水强度和特征也在发生改变,降雨强度与降水量的关系日益密切化、复杂化.何萍等[9]研究了近些年来城市化对滇中城市降水的影响.罗燕等[10]探讨了近50年极端气温及降水事件变化特征与区域气候变暖的关系.所以,研究云南省秋季降水量、降水强度时空演变特征,分析雨强、降水日数对降水量的影响程度,可以为云南省水资源合理开发利用、减少自然灾害损失提供参考.

1 研究资料与方法

1.1 资料来源及处理

气象数据资料来源于云南省气候中心,选取了云南省125个气象台站,1979—2016年9到11月逐日降水量资料.检验所选站点的降水数据,订正存在明显错误的数据,对缺测漏测数据插值,并对降水数据进行标准化处理,得到均值为0、方差为1、无量纲的新序列以较好地反映降水变化情况.

1.2 Mann-Kendall趋势分析和突变检验

Mann-Kenddall检验法是一种非参数序列诊断与预测技术,常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势分析,也可判断数据序列中是否存在突变,如果存在,可确定出突变发生的时间.

1)趋势分析方法如下:

原假设H0为时间序列数据(X1,…,Xn),是n个独立随机变量同分布的样本；备择假设H1是双边检验,对于所有的i,j≤n,且i≠j,Xi和Xj的分布是不相同的.定义检验统计量S:

式中:sign()为符号函数.当Xi—Xj小于、等于或大于零时,sign(Xi—Xj)分别为—1、0或1.S为正态分布,其均值为0,方差为n(n—1)(2n+5)/18.当n＞10时,标准的正态变量可以通过下式计算:

式中:Z为正值时,表示趋势是上升的,负值表示趋势是下降的.在双边趋势检验中,给定的α置信水平,如果|Z|＞Z1—a/2,则原假设不可接受,即在α置信水平上,时间序列数据存在明显上升或下降趋势.Z的绝对值大于或等于1.64、1.96、2.56时,表示分别通过了置信度90%、95%、99%的显著性检验.

2)突变检验方法如下:

对于具有n个样本量的时间序列数据(X1,…,Xn),构造序列:

式中:SUF1＝0,E(Sk),Var(Sk)是累计数Sk的均值和方差,在x1,x2,…,xn相互独立,且有相同连续分布时,它们可由下式算出:

SUFk为标准正态分布,它是按时间序列x顺序x1,x2,…,xn计算出的统计量序列,给定显著性水平α.若SUFk值大于0,则表明序列呈上升趋势,小于0则表明系列呈下降趋势.查正态分布表,若|SUFk|＞Ua/2,则表明它们超过临界线,上升或下降趋势显著.按时间序列x逆序xn,xn—1,…,x1,再重复上述过程,同时使SUBk＝—SUFk,k＝n,n—1,…,1),SUB1＝0.如果SUFk和SUBk这两条曲线出现交叉,且交点在临界线之间,那么交点对应的时刻就是突变开始的时刻.

1.3 经验正交函数（EOF）分解

经验正交函数分解即EOF 方法,是将时空数据集转化成物理量的空间模态和与之相联系时间上的投影(时间序列).这些空间模态就是EOFs,可以被看作是方差对应的基函数(空间中的一组基向量).相关的时间投影是主要成分(PCs),是EOFs的时间系数.其计算方法如下:

对于一个时空数据集,观测点位于空间中m个地点x1,x2,…,xm,观测时间长度为n的序列t1,t2,…,tn.这些观测值可以用一个M×N的矩阵F来表示,F的行是某个地点在观测期内所有时间点的观测值,而列是某个时间点地图上所有观测点的观测值.下面的异常矩阵A是F矩阵中的每个元素减去时间均值(即各行均值)而得到的.

计算A的协方差矩阵R＝ATA,并计算得到其特征值:

其中P的列是特征向量(EOF 即为模态),Λ的对角线上的值是对应的特征值(EOF 所对应的方差),时间系数PCs的P矩阵可以通过A在EOFs上的投影计算得到,这里C是时间系数.

1.4 降水强度引起的降水增量分析

通过计算降水量总增量b与雨日数引起的趋势增量be之差,能得出降水量增量由雨强变化而引起的分量bi:

式中:R为差值百分比.

2 结果与分析

2.1 秋季降水量降水强度Mann-Kendall检验分析

图1为公式(2)计算得到的云南省秋季平均降水量Zmk值站点分布图.从图1可以看出,云南省大部分站点呈下降趋势,其中西北及西南地区趋势明显,中部地区不显著.

图1 云南省平均降水量Zmk值站点分布图

图2～5分别为小雨、中雨、大雨、暴雨降水强度Zmk值站点分布图.由图2～5可以看出:小雨等级的降水强度差异较大,很多站点呈上升趋势,中、北部地区为下降趋势,北部雨强减辐小于南部雨强；中雨等级的降水强度在中南、东北部地区有下降趋势,在东南部分地区也呈下降趋势,中部地区的雨强减辐小于其它地区；大雨等级的降水强度差异较小,在中南、东北部地区有下降趋势,与中雨等级降水强度变化类似；暴雨等级的降水强度差异较大,在中部地区呈上升趋势,在中部四周地区出现下降趋势.

图3 中雨降水强度Zmk值站点分布图

图4 大雨降水强度Zmk值站点分布图

图5 暴雨降水强度Zmk值站点分布图

在分析Zmk值的基础上,运用M-K 突变检验方法对云南省多年平均降水强度进行检验分析.本文选择显著性水平α为0.05,上下两条直线作为水平临界线,虚线折线表示为SUBk的值,实线折线表示为SUFk的值.结果表明:云南125 个站点中,大部分站点整体趋势是下降的,少部分站点有上升趋势.例如宣威、新平、易门等站在1979—1985年出现了上升突变,其余发生突变的站点都呈现下降趋势,大部分集中在20世纪90年代末与21世纪初这个时间段.图6～9是代表性站点M-K 突变检验图.根据SUF曲线和SUB曲线可以看出,自20世纪末,云南地区降水就出现或多或少的降水减少现象,而且大部分站点在2000年左右发生突变.

图6 牟定站M-K 突变检验图

图7 呈贡站M-K 突变检验图

图8 香格里拉站M-K 突变检验图

图9 漾濞站M-K 突变检验图

由图6～9 可以看出,牟定站在1996 年SUF和SUB两线交叉处发生突变减少后,在接下来的几年,虽然降水减少的趋势有所上升,但仍然是处于降水偏少状态,而后降水又大幅度持续减少；呈贡站在1996年发生突变后,在接下来的几年,降水先增加,又立马减少；香格里拉、漾濞站自2007年发生突变下降后,降水更加偏少.从区域时间上看,云南省站点突变发生一般总是有两个或多个站点同时发生,这与云南省过去几十年天气状况及极端降水现象相符合,比如2008干旱等.

2.2 秋季平均降水量EOF分析

采用EOF 方法分析1979—2016年云南省125个气象站秋季降水量的空间分布模态.云南秋季降水量前2个特征向量的方差贡献分别为38.3%、15.4%.可见,这两个模态代表了云南秋季降水量主要的分布类型.

图10为云南秋季降水量EOF 第一模态空间分布及其对应的时间序列.从图10可以看出,EOF 第一模态表现为云南秋季降水量一致性.大值中心在滇西南一带,小值区主要在滇西北和滇东北.这说明云南秋季降水量的多(少)主要表现为全省一致性,也意味着云南秋季降水的主要影响系统是较大尺度的天气系统.

图10 云南秋季降水EOF第一模态空间分布及时间序列图

图11为云南秋季降水EOF 第二模态及时间序列.EOF第二模态主要表现为滇中及以东以南与滇西及滇西北地区反位相振荡模态.这可能与秋季青藏高原东南侧小槽较为活跃,对云南西部及西北部影响明显；云南东部易受昆明静止锋及副热带高压外围气流影响,而导致两个区域秋季降水的差异.

图11 云南秋季降水EOF第二模态空间分布及时间序列图

从图11中可以看出该时间序列具有明显的年际变化特征:20世纪80年代到21世纪初为下降趋势,即云南冬季降水西部和西北部有偏少趋势,而滇中及以东以南地区有偏多趋势；21世纪10年代末转为上升趋势,即云南秋季降水西部和西北部有偏多趋势,而滇中及以东以南地区有偏少趋势.

2.3 降水强度对降水增量贡献分析

图12(a)是由雨强变化引起的雨量增量百分比,正值表示由云南省秋季雨强变化引起的降水量增量有增大的趋势,负值表示有减小的趋势.由图12(a)可以发现:滇西地区由雨强变化引起的降雨量增量呈现减少趋势；滇东大部分地区由雨强变化引起的降雨量增量呈现增加趋势.

图12(b)表示由雨日变化而引起的降水增量百分比值(%/a),其中正值表示降水量增量有增加的趋势,负值表示有减少的趋势.由图12(b)可以发现:滇中及东地区由雨日数引起的降水量增量均为正值,即存在上升趋势；滇西及北地区由雨日数引起的降水量增量均为负值,即存在下降趋势.

图12(c)表示由雨强与雨日数所引起的降水量增量之间的百分比差值.正值表示由雨强变化引起的降水量增量大于由雨日变化而引起的降水增量,负值表示因为雨强变化而引起的降水量增量小于雨日变化而引起的降水增量.由图12(c)可以发现:降水强度增量贡献大于雨日的地区大致位于西南、西北、东南地区；降水强度增量贡献小于雨日的地区大致位于滇中及东部东北地区.

图12 云南省降水强度对降水增量贡献分析图(%/a)

图13～16分别表示小雨、中雨、大雨、暴雨等级的雨强降水量增量贡献(%/a),雨日降水量增量贡献(%/a),降水增量贡献(%/a).

图13表示小雨等级雨强和雨日数变化趋势及其对降水量增量贡献百分比.由图13(a)、(b)、(c)可以看出:小雨等级雨强时,由雨强引起的降水增量在滇中及以东与滇西及滇西南地区反位相存在.由雨日变化而引起的降水增量除了东北及滇西小部分地区外,其余地区基本为正值.云南省整体上呈现降水强度增量贡献小于雨日增量贡献的形势.

图13 云南省小雨等级对降水增量贡献分析图(%/a)

图14表示中雨等级雨强和雨日数变化趋势及其对降水量增量贡献百分比.由图14(a)、(b)、(c)可以看出:中雨等级雨强时,除西北及东南小部分地区外,整体上降水强度增量贡献呈现负值形势.雨日引起的降水增量与降水强度增量贡献存在类似的形势.整体上呈现降水强度增量贡献小于雨日增量贡献的形势.

图14 云南省中雨等级对降水增量贡献分析图(%/a)

图15表示大雨等级雨强和雨日数变化趋势及其对降水量增量贡献百分比.由图15(a)、(b)、(c)可以看出:大雨等级雨强时,降水强度增量贡献负值区位于滇中及东南部分地区.除东南极小部分地区外,雨日增量贡献均为负值.图15(c)呈现的形势与图15(b)相同,除东南小部分地区降水强度增量贡献大于雨日增量贡献,其余地区降水强度增量贡献均小于雨日增量贡献.

图15 云南省大雨等级对降水增量贡献分析图(%/a)

图16表示暴雨等级雨强和雨日数变化趋势及其对降水量增量贡献百分比.由图16(a)、(b)、(c)可以看出:暴雨等级雨强时,降水强度增量贡献呈现负正负形势,即在滇中为正值,滇西及滇东为负.雨日增量贡献在滇中及东以及北部地区为正值,负值地区集中在滇西、滇西北、滇东北及滇中小部分地区.图16(c)除了滇西南和西北东南极小地区为正,其余地区都为负值.

图16 云南省暴雨等级对降水增量贡献分析图(%/a)

3 结 论

本文从Mann-Kendall趋势分析和突变检验、EOF分析、降水强度引起的降水量增量计算三方面研究了云南省秋季降水强度时空演变特征及其对降水量影响,得到了以下结论:

1)利用M-K 方法对云南省1979—2016年秋季年平均雨量及不同等级降水强度进行分析,发现近几十年多年平均雨量及小、中、大等级雨强少数站点呈上升趋势,大部分站点呈下降趋势,且下降幅度大致从南往北增加,而且内陆降水强度降幅小于中部外围地区.暴雨等级降水强度差异较大.年均雨强在较多站点存在显著性突变,大致集中在20世纪90年代末和21世纪00年代初.

2)通过EOF分解方法分析了秋季降水时空分布特征,从第一、二模态发现:云南秋季平均降水量从南向北逐渐减少,降水相对较多的地区主要位于滇西北及滇东南一带,在滇中及滇中以北地区降水相对较少.就整体而言,大范围区域降水的一致性是云南秋季降水的主要特征,其次为滇中及以东以南与滇西及滇西北地区反向变化空间分布型态,这与云南省过去几十年天气状况及极端降水现象相符合.

3)计算云南省秋季降水各站点雨强和雨日变化趋势增量引起的降水增量百分比,分析空间趋势上由二者引起的降水量增量贡献百分比差异性.发现多年小雨、中雨、大雨等级由两者引起的增量值为负,即降水强度贡献小于降水日数,且具有全局的一致性.年均降水量和暴雨大体上降水强度贡献大于降水日数.年均主要表现是西南、西北、东南地区为正,滇中及东部东北地区为负.在暴雨等级中,两者的增量贡献值百分比差异明显且幅度较大,东北为负,西南为正,由东北向西南递增.