青海省4—9 月连阴雨时空特征分析

康晓燕，李 甫，颜海前，薛丽梅，侯永慧

（1.青海省气象灾害防御技术中心，青海 西宁 810001；2.青海省防灾减灾重点实验室，青海 西宁 810001；3.青海省气象科学研究所，青海 西宁 810001）

连阴雨是由降水、日照、气温等几种气象要素异常共同引起的，连阴雨可推迟作物的发育或生殖生长，在农业区造成作物不能成熟或发芽霉变，影响产量；在牧区会造成牧草发育迟缓、长势较差和提前枯黄。虽然四季都可能出现，但不同连阴雨对农业造成的影响不同，其中以夏、秋季的连阴雨对农业生产影响较大，因此连阴雨是我国常见的灾害之一。学者们对连阴雨天气开展了成因[1-4]、灾害评估[5-6]及其变化特征和时空演变[7-10]等方面的研究。郭莉等[1]通过分析2018—2019 年冬季我国长江以南地区发生的超长连阴雨天气，发现主要原因是2018—2019 年冬季中部型厄尔尼诺导致的江南地区异常低空水汽辐合和东亚冬季风次季节变化异常活跃。代立芹等[5]通过筛选连阴雨关键致灾因子，确定了基于连阴雨强度指数的河北棉花灾损评估模型，构建了连阴雨风险指数并进行风险区划。王建兵等[10]对甘南高原秋季连阴雨的气候特征进行分析，掌握该地区连阴雨发生时间、次数、过程降水量等方面的时空变化规律，并分析不同环流形势下该地区连阴雨形成的不同特征。

青海省地处青藏高原的东北部，地形复杂，大陆性气候特征显著，是中国气候和生态环境脆弱区之一。该区域平均海拔在3 000 m 以上，自然气候条件恶劣，发展农牧业面临很多问题和困难[11]，因此从不同角度深入研究青海省连阴雨灾害的发展规律对更好地应对连阴雨和防灾减灾具有重要的意义。近年来，针对青海省连阴雨灾害的分析和研究比较少，对其时空分布特征分析的研究也不够深入和全面，缺乏更多方法的研究。马占良[12]和李万志等[13]分别对青海省秋季连阴雨发生次数、监测指标、强度变化做了相关研究，发现青海省秋季连阴雨次数出现多—少交替特征非常明显，全省阴雨日主要出现在6、7、9月，均达到8 d 以上，其次为4、8 和10 月。基于此，本文应用青海省48 个台站的60 a 观测数据，通过趋势系数、旋转经验正交分解（REOF）、Mann-Kendall检验和小波分析等方法对青海省连阴雨异常进行区域划分并探讨各个分区的时间演变特征，从而了解连阴雨的时空分布及变化，以期对人工增雨作业规避风险和防灾减灾工作提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料

选用青海省48 个台站4—9 月1961—2020 年逐日降水资料、1961—2013 年逐日总云量资料以及2014—2020 年逐日日照时数资料，台站位置分布见图1。

图1 青海省48 个台站分布

资料选取依据主要是青海省气象灾害地方标准，即连续阴雨≥5 d 上，期间日平均总云量≥8 成，不能出现2 个无雨日（即日降水量<0.1 mm），过程累计降水量≥10 mm，称为一次连阴雨过程[14]。2014年青海省地面观测取消云量观测，参考相关研究[13]，发现日照时数与总云量之间有很好的负相关性，因此，2014—2020 年总云量资料可用日照时数资料代替。

1.2 方法

1.2.1 趋势系数

气象要素的时间序列与自然数数列之间的相关系数，称为趋势系数[15]，属无量纲量，取值为[-1，1]，采用相关系数的t 检验。

1.2.2 相似系数

为定量地表示两幅图的相似程度，采用相似系数。计算公式见文献[16]，相似系数等于1.00 为完全相同，相似系数为-1.00 为完全相反，为0.0 时表示完全不相似。正值越大越相似，负值越大越相反。

1.2.3 REOF 分解

REOF 为旋转经验正交函数分解，是在EOF 分解基础上再做旋转，其原理及具体展开形式见文献[17]。REOF 空间分布结构能更清晰地表示不同地理区域特征，不仅可以反映不同地域的相关分布，且取样误差也比EOF 小得多[18-19]。REOF 旋转中采用极大方差正交旋转方法，旋转经验正交函数个数由累积方差贡献率超过85%为标准确定，载荷向量空间模态的显著性检验采用North 检验。

1.2.4 小波分析

小波分析法融合泛函分析、Fourier 分析、样条分析、数值分析于一体，可用于时间尺度变化特征的研究，其目的是得到发生在不同时间尺度下局部和瞬态现象的完整表示，其原理详见文献[19-21]。

1.2.5 Mann-Kendall 检验

Mann-Kendall 检验是一种非参数统计检验方法，样本不需要遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，可以检验出时间序列的变化趋势以及突变时间[17]。

2 结果与分析

2.1 连阴雨空间分布及变化

近60 年，青海省4—9 月连阴雨年平均发生次数为4 次，持续天数为26 d，累计降水量为122.0 mm。其中久治最为严重，发生8 次，持续64 d，累计降水量为380.4 mm；班玛次之，发生7 次，持续62 d，累计降水量为326.3 mm。通过9 a 滑动平均变化曲线可知，连阴雨发生次数、持续天数和累计降水量20世纪60—80 年代比较稳定，90 年代至今则明显出现一次波动，具体表现为20 世纪90 年代—21 世纪初期先减少后增加。

从空间分布来看，将青海省各站60 年来的4—9 月的连阴雨发生次数、持续天数和累计降水量统计分析并计算相似系数可知，三者间的相似系数趋近于1，基本具有相同的分布结构（图2）。由图2a 可知，青海省4—9 月的连阴雨发生次数东部农业区基本为2～4 次，青南地区在4～7 次，特别是黄南州南部、果洛州南部和玉树州东南部基本都在6 次以上。海西州大部在2 次以下，尤其是柴达木盆地基本没有出现连阴雨过程，总体上呈现明显的从东南向西北逐渐减少的态势。这是因为青海省东南部受西南季风影响明显，加上高原产生的热力和动力抬升，导致其成为降水和连阴雨天气最多地区，而海西州柴达木盆地四周高山环绕，多见下沉气流，加之远离海洋、水汽较少[22]，因而成为省内降水和连阴雨最少的地区。图2b 表示连阴雨持续天数的分布状况，4—9月东部农业区连阴雨持续天数基本为20～30 d，青南大部地区在30 d 以上，特别是果洛州南部和玉树州东南部基本都在60 d 以上。海西州大部在20 d以下，尤其是柴达木盆地基本没有出现连阴雨过程。青海省4—9 月连阴雨累计降水量主要集中在70～200 mm，其中东部农业区基本为50～150 mm，青南大部地区在150 mm 以上，海西州大部在10 mm 以下（图2c）。

图2 青海省4—9 月连阴雨发生空间分布（a、b、c 分别为连阴雨发生次数、持续天数、累计降水量分布，R 代表相应的连阴雨发生次数、持续天数、累计降水量；d、e、f 分别为青海省连阴雨发生次数、持续天数、累计降水量年变化趋势系数分布，R 为相应各参数的变化趋势系数，红色为趋势系数通过0.05 以上显著性检验的正趋势区域，绿色为趋势系数通过0.05 以上显著性检验的负趋势区域）

青海省连阴雨发生次数、持续天数与累计降水量趋势分布的相似系数分别为0.99、0.96、0.97，三者之间相似度很高，因此连阴雨持续时间、累计降水量与发生次数具有相似的变化趋势，呈现出西部增加，东部减少的态势。由图2d、2e 和2f 可知，连阴雨发

生频次的趋势系数有23 个站通过0.05 的显著性检验，18 个站通过0.01 的显著性检验；连阴雨持续天数的趋势系数有27 个站通过0.05 的显著性检验，19 个站通过0.01 的显著性检验；连阴雨累计降水量的趋势系数有23 个站通过0.05 的显著性检验，18个站通过0.01 的显著性检验。东部农业区基本处于负趋势，其中心出现在互助、乐都，发生次数的趋势系数为-0.59、-0.53，持续天数的趋势系数为-0.69、-0.59，累计降水量的趋势系数为-0.53、-0.5；海西大部、玉树北部以及果洛东部处于正趋势，最大值分别位于甘德、治多，发生次数的趋势系数为0.52、0.31，持续天数的趋势系数为0.50、0.25，累计降水量的趋势系数为0.50、0.37。

2.2 连阴雨REOF 空间分区

青海省60 年来4—9 月连阴雨发生次数、持续天数和累计降水量具有基本相同的空间分布结构和相似度较高的变化趋势，因此，只选取累计降水量为例展开REOF 空间分区分析。

首先采用经验正交函数方法（EOF）对青海省所有站点60 年来连阴雨累计降水量进行分析，并对分解得到的经验正交函数进行North 检验。结果表明，前10 个载荷的方差贡献率总和达到72.2%（表1），其中第一、三、五模态通过了检验。为了更为准确地了解连阴雨的区域分布特征，在EOF 分解的基础上进行REOF 分解。首先，需确定REOF 的个数，其一般通过EOF 各模态的累计方差贡献率超过一定程度（通常为85%）为标准来确定。累计方差贡献率的具体取值可根据具体问题适当增减[23]。本研究中EOF 分解的第10 模态之后的各模态方差贡献率低于1%，因此，取前10 个模态的特征向量进行旋转，旋转过程对各主成分的方差贡献率进行了重新分配，旋转的结果能更清晰地识别和突出青海省连阴雨的时空分布特征。具体分析时，前5 个模态方差贡献率超过50%，且前5 个模态中的一、三、五模态通过了检验，因此，选取前5 个模态做详细分析。

表1 青海省4—9 月连阴雨累计降水量旋转前后前10 个模态方差贡献率 %

图3a 为累计降水量第一载荷向量场（RLV1），其方差贡献率为18.0%，代表了高原上最主要的连阴雨累计降水量变化特征，该向量场突出了连阴雨的累计降水量东部异常空间分布型，各分量符号基本一致，说明连阴雨的空间分布在该模态下具有整体一致性，高载荷区集中在正区域，位于黄南、海南、海东等地，中心在同仁，RLV值达0.85，该地区主要受季风和孟加拉湾暖湿气流影响，降水量相对丰富。第二载荷向量场（图3b）突出了青海省连阴雨的累计降水量中部异常空间分布型，各分量符号基本一致，高载荷区主要集中在玉树北部和海北大部，中心在五道梁和野牛沟，RLV值分别达-0.80 和-0.75，该地区受地形影响，缺乏水汽来源，使得降雨量相对偏少。图3c 为第三载荷向量场，该向量场突出了青海省连阴雨的累计降水量南部异常空间分布型，分量符号存在南北反向，高载荷区集中在正区域，中心在杂多和囊谦，RLV值最大达0.84，该模态南北反向型的空间分布主要是西南暖湿气流和西北部西伯利亚冷高压共同作用的结果。第四载荷向量场（图3d）各分量符号大部一致，高载荷区主要集中在海西的北部，中心在大柴旦，RLV值达-0.77，该向量场突出了连阴雨的累计降水量西北部异常空间分布型。第五载荷向量场（图3e）各分量符号大部一致，高载荷区主要集中在海西的南部，中心在小灶火，RLV值达0.72，该向量场突出了连阴雨的累计降水量西南部异常空间分布型。

图3 青海省4—9 月连阴雨累计降水量REOF 分析的典型空间模态（a 为第一空间模态，b 为第二空间模态，c 为第三空间模态，d 为第四空间模态，e 为第五空间模态；R 为旋转载荷向量RLV）

2.3 连阴雨各空间型的时间特征

与旋转载荷向量（RLV）相对应的旋转主成分（RPC）序列实际上反映了其代表空间异常型状况的时间变化特征[19]。本研究重点分析5 个空间异常型连阴雨累计降水量的时间演变特征。从对应的时间系数变化曲线可以看出，5 种分布结构的连阴雨累计降水量具有明显的年际振荡和年代际变化特征。第一载荷向量场对应的时间系数呈减少趋势，减少速率为0.29/10 a，通过0.01 的显著性检验，表明东部地区60 年来连阴雨累计降水量呈极显著下降趋势，多项式拟合曲线反映出青海东部地区连阴雨累计降水量从20 世纪70 年代减少，2000 年开始呈现增加趋势（图4a）。第二载荷向量对应的时间系数呈微弱减少趋势，反映中部地区连阴雨累计降水量逐年减少，1981、1989、2012 年为3 个异常年份，多项式拟合曲线可以看出该区域20 世纪60 年代后期增加，90 年代初期减少，到2010 年后逐渐增加，呈波动变化趋势（图4b）。第三载荷向量场对应的时间系数呈减少趋势，减少速率为0.29/10 a，通过0.01 的显著性检验，表明南部地区60 年来连阴雨累计降水量呈显著的减少趋势，多项式拟合曲线可看出该区域呈现平缓下降趋势，变化幅度较小（图4c）。第四载荷向量场对应时间系数的变化趋势，体现了西北部连阴雨累计降水量呈现微弱上升趋势，1967、1971 年为2个异常年份，多项式拟合曲线可看出该区域变化相对较平缓（图4d）。第五载荷向量场对应的时间系数呈增加趋势，通过0.01 的显著性检验，表明西南区连阴雨累计降水量呈显著的增加趋势，多项式拟合曲线可看出该区域呈现上升趋势（图4e）。

图4 青海省4—9 月连阴雨累计降水量前五种空间模态对应的时间系数变化趋势及突变检验（a～e 分别为第一、二、三、四和五空间模态时间系数变化趋势，f～j 分别为前五空间模态突变检验）

利用Mann-Kendall 突变检验对60 年来各分区连阴雨累计降水量进行突变分析（图4f～4i），结果表明，5 个空间模态均存在较为明显的突变。由第一空间模态（东部地区）UF 曲线可见，东部地区连阴雨累计降水量有明显减少趋势，20 世纪90 年代中期减少趋势超过0.05 的显著性临界线，根据UF 和UB曲线交点的位置，确定东部地区连阴雨累计降水量在1988 年开始发生突变。第二空间模态（中部地区）的UF 曲线表明，20 世纪60—80 年代中部地区连阴雨累计降水量下降明显，1982 年开始这种下降趋势超过0.05 的显著性临界线，根据UF 和UB 曲线交点的位置，确定中部地区连阴雨累计降水量在1969年发生突变。第三空间模态（南部地区）的UF 和UB曲线在2005 年有一交点，UF 曲线呈现下降趋势，在2013 年超出了临界线，确定南部地区连阴雨累计降水量在2005 年发生突变。第四空间模态（西北地区）连阴雨累计降水量20 世纪60—80 年代中期呈现上升趋势，UF 和UB 曲线在1974 年有一交点，在1984年超出了临界线，确定西北地区连阴雨累计降水量在1974 年发生突变。第五空间模态（西南地区）的连阴雨累计降水量20 世纪60 年代初期开始有明显增加趋势，1992 年以后增加趋势超过0.05 的显著性临界线，根据UF 和UB 曲线交点的位置，确定西南地区连阴雨累计降水量在1975 年发生突变。

2.4 连阴雨各空间型的周期特征

利用Morlet 小波分析青海省60 年来4—9 月连阴雨累计降水量的时间尺度特征（图5）。图中信号振荡的强弱通过颜色的明亮程度来表示，颜色越明亮的区域，对应的时间尺度的周期性越显著。黑色弧线以上的区域为考虑了小波边角效应的“影响锥”区域。东部地区连阴雨累计降水量序列存在2～3、5～7 和9～12 a 左右的周期振荡（图5a），其中，2～3 a周期明显存在于20 世纪60 年代初—80 年代末、20世纪90 年代中期—21 世纪00 年中期及21 世纪10年代以后；5～7 a 周期明显存在于20 世纪70 年代初—21 世纪00 年初；9～12 a 周期主要存在于20 世纪80 年代初—90 年代中期，东部地区连阴雨累计降水量以20 世纪80 年代为界线，经历从多到少的周期变化。中部地区连阴雨累计降水量存在3～6、12和16 a 的周期振荡（图5b），其中，3～6 a 周期明显存在于1960—2020 年，存在时间最长、振荡最强烈；12 a 周期明显存在于20 世纪80 年代；16 a 周期主要存在于20 世纪80 年代中期—90 年代中期，中部地区连阴雨累计降水量以“少—多—少—多”交替变化为主。南部地区连阴雨累计降水量存在2、4～8 和16 a 的周期振荡（图5c），其中，2 a 周期明显存在于20 世纪60 年代中期—70 年代中期、20 世纪80 年代中期—90 年代中期；4～8 a 周期明显存在于20 世纪80 年代初—90 年代初、21 世纪00 年代初—10年代初；16 a 周期存在于20 世纪70 年代初—21 世纪00 年代中期，南部地区连阴雨累计降水量也以多—少交替变化为主。西北部地区连阴雨累计降水量存在2～5 a 和8 a 的周期振荡（图5d），其中，2～5 a周期明显存在于20 世纪60 年代中期—80 年代中期；8 a 周期明显存在于20 世纪80 年代初—90 年代中期、21 世纪00 年代中期—10 年代初，西北部地区连阴雨累计降水量在20 世纪70 年代中期以前以多雨为主，20 世纪70 年代中期以后以少雨为主。西南部地区连阴雨累计降水量存在2～5、7～10 和14 a的周期振荡（图5e），其中，2～5 a 周期明显存在于21 世纪以前；7～10 a 周期明显存在于20 世纪70 年代初、80 年代初、90 年代中期；14 a 周期明显存在于20 世纪70 年代中期—80 年代初，西南部地区连阴雨累计降水量主要表现为以1990 年为界线，呈现由少到多的周期波动。

图5 青海省4—9 月连阴雨累计降水量小波功率谱（a 为东部地区，b 为中部地区，c 为南部地区，d 为西北地区，e 为西南地区）

3 结论与讨论

（1）青海省4—9 月连阴雨平均发生次数为4次，持续天数为26 d，累计降水量为122.0 mm。久治连阴雨最为严重，发生次数为8 次，持续天数为64 d，累计降水量为379.4 mm；班玛次之，发生次数为7次，持续天数为62 d，累计降水量为326.2 mm；柴达木盆地基本没有出现连阴雨过程。

（2）青海省连阴雨发生次数、持续天数与累计降水量空间分布的相似系数趋近于1，三者基本具有相同的分布结构，总体上呈现出明显的从东南向西北逐渐减少的态势；同时，三者间具有相似度很高的变化趋势，均呈现出西部增加，东部减少的态势。东部农业区基本处于负趋势，最大值出现在互助、乐都，海西大部、玉树北部以及果洛东部处于正趋势，最大值分别位于甘德和治多。

（3）以连阴雨持累计降水量为主要研究对象进行了青海省异常区划分，5 个主要空间分布类型分别为东部区、中部区、南部区、西北区和西南区。东部区、中部区和南部区连阴雨累计降水量呈现减少趋势，西北区和西南区呈增加趋势。5 个区域突变时间分别为1988、1969、2005、1974 和1975 年。

（4）青海省5 个区域降水周期特征存在不同周期的嵌套，普遍存在2～3 a 的周期振荡，各区域连阴雨累计降水量的周期变化，除中部和南部地区以多—少交替变化外，西北地区和东部地区连阴雨累计降水量分别以20 世纪70、80 年代为界线，呈现由多到少的周期变化。西南部地区连阴雨降水量主要以1990 年为界线，呈现由从少到多的周期波动。

由于青海省地形地貌的复杂性和影响该区域环流系统的多样性，使得该地区连阴雨区域分布异常。文中仅讨论了青海省各区域4—9 月的时空分布特征和连阴雨累计降水量的空间分型情况，对于大气环流系统与青海省连阴雨之间的相关性及影响机制，以及该地区复杂地形条件对连阴雨发生的影响，对农作物的危害等方面还需在以后的研究中进一步深入分析。