池州市区69年降水变化特征和突变分析

穆秀琼

摘 要：基于华东地区安徽省池州市贵池雨量站共计69年的逐月降水资料，采用多种降水变化及突变分析法进行分析研究。结果表明：池州市69年的降水量从整体来看具有非显著性增加的趋势，从年际序列观察可以发现四季中除春季未发生突变，其他季节均有个别年份发生了突变。

关键词：降水量;变化趋势;突变分析

中图分类号：P426.614     文献标志码：A     文章编号：1003-5168（2022）12-0120-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.12.025

Variation Characteristics and Catastrophe Analysis of Precipitation in Chizhou City in 69 years

MU Xiuqiong

（Anqing Hydrology and Water Resources Bureau， Anqing 246003，China）

Abstract： Based on the monthly precipitation data of Guichi rainfall station in Chizhou City， Anhui Province in East China for 69 years， a variety of precipitation change and catastrophe analysis methods are used to analyze and study. The results show that the precipitation of Chizhou City in 69 years shows a non significant increase trend from the overall observation. From the interannual sequence observation， it can be found that there is no mutation in the four seasons except spring， and there are mutations in individual years in other seasons.

Keywords： precipitation; change trend; mutation analysis

0 引言

降水量是一定区域内气候特征反映最直接、最重要的因子[1]。降水量不足会严重制约人们的生产生活，影响生态环境。在全球变暖的影响下，一定区域内降水量的年内、年代分布情况也发生了变化，包括数量、频率、强度。目前，对于区域内降水变化特征和突变分析也日益成为气候、水利、生态等专业领域内研究的重点及难点[2]。本研究采用多种降水变化及突变分析法，基于华东地区安徽省池州市贵池雨量站（1952—2020年）共计69年的逐月降水资料，拟开展该区域年际、年内、四季、逐月变化及突变分析研究工作[3]。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

池州市隶属华东地区安徽省，地处安徽省的西南地区，与安庆市、黄山市、芜湖市以及江西省九江市搭界，是长江干流重要的港口城市。经过对池州市雨量站实地查勘，对比分析，最终选取池州市贵池雨量站1952—2020年共计69年同期月降水量作为研究数据基础，具有较强的代表性。

1.2 研究方法

主要采用一元线性回归趋势分析法和累积异常值法（距平值法）进行长系列年内、年际变化趋势分析。采用突变常用分析法：滑动t检验法、M-K检验法对气候重要影响因子——降水量进行突变分析，主要是年际条件下春、夏、秋、冬四个季节突变情况。

2 降水趋势与突变分析

2.1 年际、年内降水量变化特征

从图1可以看出，池州市区1952—2020年共计69年长系列年际降水量变化情况：年降水量呈现非显著性缓慢增加趋势，一元线性回归趋势为y=0.298 5x+1 458.5，其中x的系数为2.985，表示该区域降水量如果要增加2.985 mm需要10年时间，趋势线较为平稳，表征池州地区69年降水量增加为非显著性增加。容量69年长序列降水量中，在2016年，全年的降水量合计值是最大值（2 465.5 mm）;在1978年，全年的降水量合计值是最小值（866.2 mm）;最大值与最小值相差1 599.3 mm;经计算，69年降水量平均值为1 468.95 mm。

年际变化趋势为：20世纪50年代上升（+86.25 mm）、60年代下降（-91.25 mm）、70年代上升（+31.77 mm）、80年代上升（+85.23 mm）、90年代下降（-171.5 mm），21世纪00年代降低（-111.49 mm）、21世纪10年代上升（+178.6 mm）。

经分析数据发现，池州市区近69年长序列的降水年内变化：夏季的降水量（占全年的41%）>春季的降水量（占全年的32%）>秋季的降水量（占全年的15%）>冬季的降水量（占全年的12%），春季和夏季降水量之和占全年的3/4。池州市区逐月（1—12月）降水量极值（最小值/平均值/最大值，单位为mm）依次是：1月（0/57.07/172）、2月（0/82.26/235.5）、3月（0/118.69/313）、4月（0/160.29/378.8）、5月（36.8/187.30/478.6）、6月（27.20/258.22/888.30）、7月（14.8/199.9/671.9）、8月（0.4/137.58/521.5）、9月份（2.7/88.27/251）、10月（0/68.4/441.3）、11月（0/67.75/210.1）、12月（0/43.15/161.40），從1月至12月，每月降水量占全年降水量的百分比分别为3.88%、5.60%、8.08%、10.91%、12.75%、17.58%、13.61%、9.37%、6.01%、4.66%、4.61%、2.94%。

2.2 突变特征分析

2.2.1 累积距平值。累积距平值曲线图如图2所示，由图2可知，春季的降水值疑似发生了突变，年份为1993年、2013年;夏季的降水值疑似发生了突变，年份为1957年、1968年、1978年、1984年、1994年、1999年、2008年、2016年;秋季的降水值疑似发生了突变，年份为1990年;冬季的降水值疑似发生了突变，年份为1990年、1974年、2000年。

2.2.2 滑动t检验。分别取步长特征值n1=n2=5，特征值n1=n2=0，信度特征值选取α=0.01，查表得出自由度n1+n2-2时显著性水平的tα值为特征值3.36、特征值2.88。如果|ti|≥tα，那么，可以认为第i年之前、之后的两段时间或许存在某些突变。池州市区1952—2020年降水量滑动t检验统计量的曲线参考图3、图4所呈现的趋势与突变。由图3可知，池州市区长系列年际降水量在1958年和1994年降水量突然发生变化，1958年（|tα|=3.154）经分析考虑为增加突变，1994年（|tα|=3.73）经分析考虑为增加突变。由图4可知，池州市区长系列降水量未发生明显的突变。

2.2.3 M-K检验。M-K检验用于池州市区69年四季降水量变化监测，统计量曲线见图5。

①春季：经过比较，发现UF曲线在1954—1964年的统计量值都高于0，可以得出在该时期的降水量值发展为提升节奏;在其他年份，UF曲线统计量值都低于0，可以得出在该时期的降水量值发展为降低节奏，考虑UF曲线有超过α=0.05显著水平线，则在该时间范围内降水量值的发展为提升/降低节奏明显。在临界线（Z=±1.96）内UF曲线与UB曲线在1988年有交点，考虑UF、UB曲线超过信度线，说明在0.05的显著水平下，春季降水值疑似发生了突变。

②夏季：UF曲线在1956—2013年范围内统计量值都低于0，可以得出在该时期的降水量值发展为降低节奏，在2014—2020年范围内统计量整体趋势高于0，可以得出在该时期的降水量值发展为提升节奏，同时认为UB曲线有超过α=0.05显著水平线，该时间范围内降水量值的发展为提升/降低节奏明显。在临界线（Z=±1.96）内UF曲线与UB曲线分别在1955年、2009年有交点，且UB曲线超过信度线（Z=±1.96），说明在0.05的显著水平下，夏季的降水值疑似发生了突变。

③秋季：UF曲线在1952—1960年、1966-1971年、1995—2020年三部分显示低于0的统计量，可以得出该区间降水整体发展为降低节奏;在其他年份，UF曲线统计高于0，可以得出在该时期的降水量值发展为提升节奏。同时，考虑UF曲线超过α=0.05显著水平线，该时间范围内降水量值的发展为提升/降低节奏明显。在临界线（Z=±1.96）内UF曲线与UB曲线分别在1954年、1968年、1987年、2014年有交点，由于UB曲线超过信度线（Z=±1.96），说明在0.05的显著水平下，秋季降水值疑似发生了突变。

④冬季：UF曲线在1972—1979年和2003—2020年两段区间内，UF曲线显示统计量高于0，可以得出该区间降水整体发展为提升节奏;在其余年份的趋势低于0，可以得出在该时期的降水量值发展为降低趋势;同时，UF、UB曲线超过α=0.05显著水平线，该时间范围内降水量值的发展为提升/降低节奏明显。在临界线（Z=±1.96）内UF曲线与UB曲线分别在2009年、2013年有交点，同时由于UB曲线超过信度线（Z=±1.96），说明在0.05的显著水平下，冬季降水值疑似发生了突变。

3 结论

池州市区多年年平均降水量为1 468.95 mm;在69年长系列年际降水量中，2016年的年降水量最大为2 465.5 mm，1978年的年降水量最小为866.2 mm，年际整体表现为非显著性增加趋势。四季降水量占全年的权重依次为0.32、0.41、0.15、0.12。

此次采t检验法和M-K检验法对长序列降水量进行疑似突变变化分析，得到疑似突变的年份不尽相同，考虑是由于检测方法的系数（敏锐度）不同。

参考文献：

[1] 鄢波，张瀟，夏自强，等.黑龙江流域降水变化特征分析[J].长江科学院院报，2019，36（7）：14-17，22.

[2] 徐东坡，李金明，周祖昊，等.1956—2018年中国降水特征的时空分布规律研究[J].水利水电技术，2020，51（10）：20-27.

[3] 李玮，段利民，刘廷玺，等.1961—2015年内蒙古高原内陆河东部流域极端降水时空变化特征分析[J].资源科学，2017，39（11）：2153-2165.