黔西南近30 a 降水時空變化特征分析

李腹廣，楊 玲

(1.貴州省黔西南自治州氣象局，貴州 興義 562400;2.貴州省山地氣候與資源重點實驗室，貴州 貴陽 550002)

1 引言

降水對國防和社會經濟建設有重要的意義，適量降水可對經濟發展提供有利條件，而反常降水則會帶來災害［1］。近年來，國內外許多氣象工作者針對降水開展了一系列的研究工作，一方面集中在區域性典型暴雨個例場診斷分析及數值模擬上，另一方面集中在對區域性降水的氣候變化規律研究上。例如:喬林等［2］對黔西南一次中尺度暴雨進行了數值模擬診斷研究;竇慶榮等［3］對龍灘電站水庫黔西南淹沒區降水特征及其年際變化進行了分析;李腹廣等［4］利用多普勒天氣雷達資料也對降水進行了估算;蔣海明等［5］對貴州47a 降水變化特征進行了小波分析，認為貴州省降水存在多時間尺度特征，周期振蕩明顯，但是利用M－K 檢驗、Morlet 小波對地處低緯高原南側的黔西南進行降水時空特征的研究尚缺乏。

黔西南地處云貴高原南側，黔、滇、桂三省交界，地形復雜，高差懸殊，構成了明顯的“立體氣候”，既有南亞熱帶氣候特征，也有北亞熱帶氣候、中亞熱帶氣候特征，主屬山區中亞熱帶季風濕潤氣候，地理環境的復雜及大氣環流的異常使得境內自然災害較多［6］，極端天氣(氣候)事件頻發，旱澇災害嚴重，因此對黔西南降水的研究十分必要。本文在參考以往研究成果的基礎上，選用黔西南1982—2011年的逐月降水資料，采用一元線性回歸、Mann—KendaII 突變檢驗和Morlet 小波對黔西南近30a 降水量的變化特征進行分析，以了解降水量的時空變化特點及規律。

2 資料與方法

2.1 資料來源及處理

本文使用的氣象數據由貴州省氣象局整編，研究的對象為貴州省黔西南州地面氣候降水資料數據集，選取貴州省黔西南區域資料完整的8 個氣象臺站1982—2011年30 a的逐月降水資料，個別缺測資料由鄰近觀測數據進行相關插補。圖1 用十字標示出了8 個臺站的站點位置。

2.2 方法［7－11］

采用一元線性回歸、Maun－kendaII 和Morlet 小波分析方法。

3 結果

3.1 降水的年際及年內變化

為了解黔西南年降水量的空間分布特征，圖2給出了黔西南州1982—2011年降水隨時間的分布情況。

圖1 黔西南8 個臺站位置分布示意圖

圖2 1982—2011年黔西南州年降水量年際變化及回歸分析

經過計算，得到黔西南30 a年降水量的平均值為1 304 mm，降水量最大值出現在1997年，為1 656 mm，最小值出現在2011年，為776 mm，最大值與最小值相差2.13 倍，降水量年際變化較為劇烈。30 a降水量總體呈下降趨勢，氣候傾向率為－71.06 mm/10 a，通過了0.05的信度檢驗。

圖3 為30 a 平均逐月降水量變化及各月占年平均降水總量的比例。從圖中可看出每年6月前降水量呈增大趨勢，且增幅逐月增大，至6月達到年內最大值274 mm，該月占全年降水量的比例高達21%，之后月降水量呈下降變化，且變幅逐月減緩。7、8月的降水量之和達446 mm，占全年總量的34%，汛期5—9月降水量達1 001 mm，占全年降水量的77%，降水量最少的為12月，僅為21 mm，占全年降水量的1.5%，其次為1月，為24 mm，占全年降水量的2%。

圖3 30 a 平均各月降水量(a)及各月所占比例(b)

黔西南降水具有明顯的季節變化特點:春、夏、秋、冬四季的多年降水量平均值分別為263 mm、721 mm、252 mm、72 mm，夏季降水量最多，占全年降水的55%，春季和秋季降水量接近，所占比例分別為20%及19%，冬季降水量最少，僅占全年降水量的5%。回歸分析可知(圖4)，春、夏、秋、冬四季30 a平均降水量均為線性減少，其氣候傾向率分別為－12 mm/10 a、－18 mm/10 a、－26 mm/10 a、－9 mm/10 a，其中秋季降水量氣候傾向率減少趨勢最為顯著。

3.2 降水的空間分布特征

從圖5 可以看出，黔西南30a 降水的空間分布呈“西多東少”的特征，降水量的大值區在黔西南西部及西北部，年平均降水量最大值出現在晴隆站，為1 471 mm，降水量的小值區主要集中在東部一帶，主要在安龍、望謨、冊亨一帶，最小值出現在安龍站，為1 165 mm。

從黔西南四季降水量的空間分布來看(圖6)，春季的空間分布具有“東多西少”的分布特征，降水量的大值中心集中在望謨、貞豐北部和晴隆東部，位于黔西南西部的興義、普安降水相對偏少;而夏季降水量的空間分布與春季分布相反，為“西多東少”，大值中心集中在興義、晴隆，而望謨、冊亨一帶為降水量偏少區;秋季及冬季的降水量空間分布與夏季接近，大值區及小值區位置較一致，只是量級上有所不同。

圖4 1982—2011年黔西南四季降水量年際變化及回歸分析

圖5 1982—2011年黔西南年降水量空間分布圖

3.3 M—K 檢驗

Mann—KendaII 法是一種非參數統計檢驗方法，用于檢測序列的變化趨勢，不僅可以明確突變開始的時間，也能指出突變區域。

從圖7 可以看出，UF 及UB 統計量多為負值，表明近30 a 黔西南州降水量偏少，20 世紀80年代后期這種趨勢最為顯著;比較明顯的突變點是1989年，表明1989年以后降水量增多，即降水量從相對偏少期轉入相對偏多期。另外，在臨界區值域內，UF 和UB 兩條曲線還存在其它多個交叉點，但UF統計量多圍繞0 線波動，因此，不能確定這些交叉點是否是突變點。

圖6 1982—2011年黔西南州四季降水量空間分布圖

圖7 1982—2011年黔西南州年降水量的M－K 檢驗

分析圖8(a)可知春季UF 及UB 基本為負值，說明近30 a 降水偏少，1984、1993年為突變點，表明1984年以后降水量減少，即降水量從相對偏多期轉入相對偏少期，而1993年以后降水量增多，即降水量從相對偏少期轉入相對偏多期;夏季的突變點為1989年，表明1989年以后降水量增加，即降水量從相對偏少期進入相對偏多期，只是趨勢不明顯;秋季突變點為1993、1998年，表明1993年降水量從相對偏少期轉入相對偏多期，而1998年的突變趨勢與1993年相反;冬季與春季的M－K 檢驗結果較接近，其UF 及UB 統計量基本為負值，較明顯的突變點為1984、1990、2007年。

圖8 1982—2011年黔西南州四季降水量M－K 檢驗

3.4 降水變化的周期性分析

小波分析方法能夠反映時間序列的局部變化特征，可以看到每一時刻在各周期中所處的位置，能夠更好地分析序列隨時間的變化情況。小波分析不僅可以對信號進行多尺度細化分析，而且還具有數學意義上嚴格的突變點診斷能力。為了解黔西南州年降水量的周期變化規律，對30a年降水量數據進行Morlet 小波變換(圖9)，粗實線為通過信度為0.05的白噪聲檢驗區域，細實線為連續小波變換的數據邊緣效應影響較大的區域。

分析圖9 可知，黔西南州近30 a 降水量在年際尺度上存在6 a、4 a、2 a的周期振蕩，其中2004—2011年存在2 a 周期振蕩，1982—2000年存在4 a周期振蕩，2000—2011年存在6 a 周期振蕩，但是所有波段的譜能量都沒有通過0.05的顯著性水平檢驗。

圖9 1982—2011年黔西南州年降水量小波變換圖

圖10 1982—2011年黔西南州四季降水量小波變換圖

Morlet 小波分析結果表明黔西南州季節降水具有明顯的周期變化規律，分析圖10 可知，春季存在6 a的周期振蕩，且在2005年之后通過了0.05的顯著性檢驗;夏季具有明顯的2 a、6 a 周期振蕩信號，其中6 a 周期振蕩明顯，且在1985—1993年通過了0.05的顯著性檢驗;秋季周期振蕩不明顯;冬季降水存在2 a、10 a 振蕩，且在部分時間段內通過了0.05的顯著性檢驗。

4 結語

①黔西南州年降水存在多時間尺度特征，30a時間尺度周期振蕩較明顯，時間上表現為線性減少，空間分布為州西部及北部多，東部少。

②降水的年內分配極不均勻，每年6月份前降水量呈逐月增大趨勢，至6月份達到年內最大值，之后月降水量呈下降趨勢。另外，季節上變化特點也較明顯:夏季降水最多，占全年降水量的55%上，冬季最少為5%。

③近30 a 黔西南州降水量基本呈偏少趨勢，比較明顯的突變點出現在1989年。

④Morlet 小波分析結果表明黔西南州降水具有明顯的周期變化規律，30 a 降水量在年際尺度上存在6 a、4 a、2 a的周期振蕩。春季存在6 a的周期振蕩;夏季存在2 a、6 a 周期振蕩，且6 a 周期振蕩明顯;秋季周期振蕩不明顯;冬季存在2 a、10 a 振蕩，且在部分時間段內通過了0.05的顯著性檢驗。

［1］朱乾根，林錦瑞，壽紹文，等.天氣學原理和方法［M］.北京:氣象出版社，2007:320－323.

［2］喬林，陳濤，路秀娟.黔西南一次中尺度暴雨的數值模擬診斷研究［J］.大氣科學，2009，33(3):537－550.

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［4］李腹廣，王芬.用天氣雷達回波強度資料估測降水［J］.氣象科技，2007，35(2):286－288.

［5］蔣海明，魏娜，等.貴州省近47a 來降水的小波變換分析［J］.貴州氣象，2008，32(1):18－20.

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