近40年黑龙江省降水量变化及趋势特征分析

颜庭琦

摘要：为探究水文时间序列变化时空变化特征及趋势，本文以黑龙江省各地区为例，基于线性回归方法及Mann-Kendall突变检验法揭示1975—2021年

（564个月）降水变化特征及趋势，结果表明：黑龙江省近40年内总体降水呈现较大波动，且趋势性变化不明显；大兴安岭地区拟合优度最优，统计检验值最接近-1.96，表明大兴安岭降水变化趋势相较于其他地区更显著；黑龙江省降水序列整体呈现下降趋势，但降水曲线拟合效果差，整体降水变化无显著规律，趋势性不明显，降水趋势波动较大，降水趋势预测较困难。黑龙江省降水变化特征及趋势的研究为水资源管理及合理利用提供参考，并为农业经济发展、城镇供需水平衡、洪峰预报等提供现实依据。

关键词：时间序列；降水；线性回归方法；Mann-Kendall检验法

随着全球气候变暖趋势的提升，降水作为社会-生态系统中重要的气象要素，常表现为非线性、非确定性、突变性等特征[1]，并在长期演化过程中，受人为、自然等因素影响增多，造成降水预测越发困难[2]，并直接影响着农业管理、城镇供需水矛盾等[3]实际性问题的解决。现阶段，降水时空分布及变化趋势特征的研究作为基础且重要的工作，成为重点关注的科学问题。叶柏生等[4]采用线性回归方法，分析1951—1998年全国范围内的678个气象站的降水变化趋势；李淼等[5]采用Morlet小波函数分析北京地区近300年降水量时间序列，并揭示了降水变化的周期性变化规律；王若男等[6]采用累积距平法分析丹东地区降水量变化特征及演变趋势。其中，Mann-Kendall检验法作为降水趋势检测的重要方法，样本选择可无序分布，并不受少部分异常信息点干扰[7]，可有效揭示降水序列时间变化趋势。胡萌等[8]采用Mann-Kendall检验法分析青岛市1956～2016年降水量变化趋势，结果表明，降水量整体呈现下降趋势，并在1986—2022年呈现显著下降态势；苏万磊[9]基于Mann-Kendall检验法对秦皇岛周边3个气象站点近59年的年降水变化趋势进行研究并确定突变检验，结果表明，秦皇岛降水四季变化呈现下降趋势，其中降水突变发生在1980年，并在1990—2010年呈现相对枯水状态。综上，以黑龙江省为例，采用线性回归方法及Mann-Kendall检验法对降水时空分布及变化趋势进行研究，为区域水资源管理及合理利用提供参考，并为农业经济发展、城镇供需水平衡、洪峰预报等提供现实依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域

黑龙江省位于我国最东北部，以乌苏里江为界毗邻俄罗斯。全省共有13个市级行政区，包含哈尔滨、大兴安岭、黑河、齐齐哈尔、大庆、双鸭山、鹤岗、鸡西、牡丹江、七台河、绥化、佳木斯、伊春。黑龙江省属温带季风性气候，四季分明，长期保持冬季寒冷干燥、夏季炎热潮湿、春秋气候适宜的特征。省内具有黑龙江、松花江、乌苏里江三大水系，但人均水资源占有量低于全国水平。作为重要能源及原材料基地，黑龙江省具有丰富的能源资源及林业资源，森林面积及木材产量位居全国前列，并拥有全国最大油田——大庆油田；同时作为农业大省，黑龙江省已连续十三年位列全国粮食产量首位，为维护国家安全、粮食安全、能源安全等做出巨大贡献。

1.2 数据来源

从“中国气象数据网”收集到1975—2021年（47年）

黑龙江省内共计32个站点的日降水数据，并根据13个行政区划分，整理分析数据得到各地区月平均降水

数据。

1.3 研究方法

1.3.1 线性回归分析法

线性回归分析法作为数理统计方法，通过近似确定一组数据的线性关系，定量反映两组及多组变量之间的相互关联的依赖度[10]。线性回归模型方程为：

式中，y为因变量；a、b为方程参数，其中，a<0表示整体随时间变化呈下降趋势，a>0表示整体随时间变化呈上升趋势。

1.3.2 Mann-Kendall检验法

Mann-Kendall趋势检验法（简称M-K法）作为气象研究推荐算法，具有计算简便、实用性强的特点，并常用于水文序列趋势分析领域[11]。Mann-Kendall检验法计算原理如下：

假设时间序列样本（x1，x2，...，xn）是n个独立、随机分布的数据，构造趋势检验统计量：

式中，n为样本个数；xj、xk分别为第j年、第k年序列值（j>k），sgn（xj-xk）为指示函数，依据xj-xk的正负号分别取值，即：

随机变量序列近似服从正态分布，其均值为0，方差表示为：

（3）根据式（2-4）及式（2-5）构建统计检验值：

通过统计检验值的正负判定时间序列变化趋势，若检验值ZS为正值，表明时间序列呈现整体上升趋势，若ZS为负值，则呈现下降趋势；ɑ为检验显著水平，当ɑ取0.05时，查正态分布表得=1.96。

2 結果与分析

基于1975—2021年（564个月）黑龙江各地区月平均降水数据，采用线性回归方法分析长期降水波动情况，并确定拟合参数及拟合优度，如表1所示。结果表明，黑龙江省各地区拟合曲线线性参数均几乎趋近于0，表明黑龙江省降水整体变化趋势不显著；黑龙江省各地区降水拟合优度（R2）最大值所在地区为大兴安岭（0.0036），表明大兴安岭地区降水变化趋势最明显，但各地区拟合优度均远小于1，当R2越趋近于0，表明拟合效果越差，说明黑龙江省整体降水变化无明显规律，整体趋势性不明显。

根据Mann-Kendall检验法对黑龙江省13个地区进行趋势性检验并绘制表格，如表2所示。当统计检验值|Z|<1.96时，表明降水趋势不显著；当Z为正值，表明降水序列呈现上升趋势，反之呈现下降趋势。如表2所示，黑龙江省各地区降水序列统计检验值均为负值，表明黑龙江省各地区降水序列均呈现下降趋势；同时，各地区降水序列统计检验值均满足|Z|<1.96，其中，大兴安岭地区统计检验值的绝对值最靠近1.96，表明大兴安岭地区降水变化趋势相较于其他地区更为显著，但黑龙江省整体降水变化趋势不明显。综上，Mann-Kendall检验结论与线性回归方法所得结论相同，所得结果具有合理性。

3 讨论

根据线性回归分析及Mann-Kendall检验法对黑龙江省各地区降水变化特征及趋势进行探究，结果表明各方法均得到黑龙江省整体降水变化虽呈现下降趋势，但整体变化态势并不显著特点，何学敏等[12]在“农业气象灾害和气温降水对东北三省粮食产量影响评估”一文所得研究结论相同。同时，基于线性回归方法及Mann-Kendall检验法得到大兴安岭地区降水变化趋势相较于其他地区更为显著。作为黑龙江省森林覆盖面积最广的地区，大兴安岭地区城建面积较少，森林资源丰富，城市中人类生产生活导致的“热岛效应”降低，生态系统可维持自然状态，使得降水变化趋势更趋近于自然状态。所得结论与孙继松等[13]所得结论相同。综上，本文所得结论具有合理性，可为黑龙江省水文序列变化趋势探究提供数据支撑。

4 结论

本文基于线性回归方法及Mann-Kendall检验法对黑龙江省降水时空变化特征及趋势进行研究，并获得结论：

基于1975—2021年（47年）黑龙江各地区月平均降水数据，采用线性回归方法构成拟合曲线，分析长期降水波动情况，结果如下：黑龙江省总体降水呈现较大波动，并在47年内长期呈现波动幅度较大现象，并具有冬天干燥、夏天潮湿的气候特征；其中降水拟合优度（R2）最大值所在地区为大兴安岭（0.0036），表明大兴安岭地区降水变化趋势最明显，但各地区拟合优度均远小于1，当R2越趋近于0，表明拟合效果越差，说明黑龙江省整体降水变化无明显规律，整体趋势性不明显。

根据Mann-Kendall检验法对黑龙江省13个地区进行趋势性检验，结果表明：黑龙江省各地区降水序列均呈现下降趋势，但整体变化趋势不显著，且Mann-Kendall检验结论与线性回归方法所得结论相同，所得结果具有合理性。

参考文献

[1] 柏林，臧淑英，张丽娟，等.扎龙湿地降水变化非线性特征研究[J].地理与地理信息科学，2014，30（3）：5.

[2] 周鑫，郭正堂，秦利.近百年来自然和人为因素对亚洲季风降水影响的时间序列分析研究[J].中国科学：地球科学，2010，40（12）：1718-1724.

[3] 孙宏勇，胡春胜，张喜英，等.三河市40年来温度和降水变化及对农业生产的影响[J].中国生态农业学报，2006（2）：173-176.

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[5] 李淼，夏軍，陈社明，等.北京地区近300年降水变化的小波分析[J].自然资源学报，2011，26（6）：1001-1011.

[6] 王若男，马林，郭宗凯，等.近60年丹东地区降水年际变化分析[J].现代农业科技，2015（6）：247+254.

[7] 王玉雪，李波，王槿妍，等.基于Mann-Kendall检验法的北运河流域降水和径流变化趋势分析[J].北京水务，2022（1）：24-28.

[8] 胡萌，盛英武.青岛年降水量和水资源量变化特征研究[J].水文，2022，42（1）：103-108+28.

[9] 苏万磊.基于Mann-Kendall的秦皇岛市降水多时间尺度分析[J].水利科技与经济，2020，26（11）：23-26.

[10] 宋兵.基于Mann-Kendall检验的王瑶水库降水、径流变化趋势及突变分析[J].陕西水利，2018（3）：77-78+81.

[11] 丛子成.东北地区村镇住宅绿色模式建构研究[D].西安：西安建筑科技大学，2014.

[12] 何学敏.农业气象灾害和气温降水对东北三省粮食产量影响评估[D].沈阳：沈阳农业大学，2018.

[13] 孙继松，舒文军.北京城市热岛效应对冬夏季降水的影响研究[J].大气科学，2007（2）：311-320.