近40年三江平原極端降水時空變化特征分析

魯 菁, 張玉虎, 高 峰, 劉玉潔

(1.首都師范大學 資源環境與旅游學院, 北京 100048; 2.中國科學院 地理科學與資源研究所, 北京 100101)

在全球氣候變暖背景下，極端降水強度和頻率均有增加[1]，因極端降水發生特殊性、復雜性致使干旱、洪澇、泥石流等災害頻發，對自然環境和國民經濟造成巨大損失[2-3]，各國學者廣泛關注，是當前研究的熱點。Skansi等[4]研究顯示，南美大陸東部地區極端降水事件加劇。Boccolari[5]、Croitoru[6]等研究表明近年來歐洲極端降水事件總體呈上升趨勢。已有研究表明，中國極端降水存在復雜的時空變化趨勢，長江中下游、東南地區和西北的部分區域極端降水有增加趨勢，而華北、東北和西南的部分地區有減少趨勢[1,7]。楊金虎[8]、顧西輝[9]等通過對中國近半個多世紀極端降水的變化研究發現，中國極端降水次數在全國大部分區域呈顯著增加趨勢。

由于不同區域在氣候環境、地形地貌等方面存在差異較大，因此，結合區域實際情況仍需開展更為詳盡的評估工作。三江平原作為我國重要的商品糧生產基地，大約80%的灌溉農業用水來源于自然降水[10]，下墊面的改變使該區域生態環境相對脆弱[11]，極端降水事件的持續上升將會造成農田淹沒、干旱等自然災害發生，增加大面積農業灌溉區糧食生產的不確定性[12-14]。近年來，我國學者針對三江平原地區的降水變化開展了相關研究，閆敏華等[11]定量論述了三江平原地區氣候變化事實，認為該區域氣候系統內部的變化可能是引起各氣候要素發生突變的原因；王秀芬等[15]分析了三江平原過去30 a降水量的時空變化特征，發現年降水量表現為明顯的減少趨勢，其中減少幅度較大的區域主要分布在三江平原北部地區；付強等[16]通過采用近似熵理論、ArcGIS空間分析理論，揭示了近半個世紀三江平原月降水量的空間復雜性。但是，前人研究多集中于三江平原降水量的變化上，而針對三江平原地區極端降水時空變化特征還少有研究，尤其是采用多種方法對極端降水的綜合研究鮮有報道。

本文選取多種極端降水指數，應用氣候傾向率、克里金插值法、Mann-Kendall非參數檢驗、累積距平、R/S分析法、相關分析法，分析近40 a三江平原地區極端降水時空變化特征。與已有針對平均態或單一極端降水指數[17]所做的線性趨勢變化研究不同，本文采用世界氣象組織氣候委(WMO)提出的11個具有較弱極端性、噪聲低、顯著性強的核心降水指數[2,18]，可較為全面、系統地描述和捕捉區域極端降水強度、頻率的時空變化特征。研究結果對三江平原農業氣候災害預估、宏觀農業管理制度等方面提供一定的前期基礎。

1 研究區域和數據

1.1 研究區概況

三江平原(129°30′—135°05′E，43°50′—48°40′N)位于我國黑龍江省東北部，涵蓋由松花江、黑龍江和烏蘇里江匯流的三角區域，總面積約10.89萬km2，總人口約862.5萬人，地勢低平(平均海拔約60 m)，資源豐富。該區域屬溫帶濕潤、半濕潤大陸性季風氣候，全年平均氣溫1～4℃，全年平均降水量約539 mm，降水季主要集中于夏秋季，光照時數適中，雨熱同期，適合一年一熟的水稻、大豆、玉米等農作物的生長。三江平原濕地面積曾達534.5萬hm2，被稱為我國沼澤地分布最為廣泛的地區，現已成為我國重要的糧食儲備基地和商品糧生產基地，每年為國家提供20%的商品糧。農業作為三江平原的第一產業，農業灌溉用水來源成為該地區經濟社會發展的關鍵。因此，探求三江平原極端降水時空變化規律具有現實意義。

1.2 數據來源與處理

本文選取由國家氣象科學數據共享服務網(http:∥cdc.nmic.cn/)和中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)提供的三江平原21個站點(圖1)1979—2014年逐日降水量觀測資料，分析近40 a三江平原極端降水時空變化規律，并對極端降水指數進行趨勢預測，其中基于相對閾值的極端降水指標是在1979—2000年時間序列的基礎上進行統計計算的[19]。為確保各站點降水數據的可信、可靠[20-21]，采取均一性檢測方法對所選逐日降水數據進行質量檢驗控制[22]。

圖1三江平原氣象站點分布

2 研究方法

2.1 RClimDex模型

RClimDex模型(可從http:∥cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI下載)只需按規定格式輸入降水量、逐日最高和最低溫度等，即可計算得到世界氣象組織氣候委員會(WMO)推薦使用的27個核心極端氣候指標，其中極端降水指標11個，包括降水總量(PRCPTOT)和下雨天數(RD)[2,18]。該模型用于執行質量控制(包括識別錯誤、搜索異常值、評估同質性)，具有操作簡單、穩定性強等優點，現已被廣泛應用到世界各地[21-22]。降水指標的計算對于降水缺測值十分敏感，由于研究的氣象記錄年限跨度較大，難免會存在記錄值缺測等情況，因此程序要求所有的缺測值都統一設置為-99.9[23-25]。根據三江平原實際降水情況和研究需要，基于資料序列的百分位值確定相對閾值的方法[26]，本文選取11個極端降水指標(表1)進行計算，以較為全面、系統地描述和捕捉極端降水事件。

表1 極端降水指標定義

2.2 氣候傾向率

氣候趨勢系數消去了氣象要素的均方差和單位對線性回歸系數數值大小的影響，從而可以在不同的地理位置、不同的氣象要素之間比較趨勢變化的大小，能較好地研究和揭露大范圍氣象場長期空間變化的趨勢特征[27]。具體計算方法見公式(1)。

(1)

(2)

根據回歸理論，氣候趨勢系數rxt與氣候傾向率有如下關系：

(3)

式中：a1為氣候傾向率；rxt為氣候趨勢系數；sx,st分別為氣象要素序列與自然數列的均方差。

2.3 累積距平

氣候突變是氣象要素變化過程中存在的某種不連續現象，而累積距平是一種由曲線直觀判斷氣候變化趨勢的方法[28]。對于序列i，其t時刻的累積距平表示為：

(4)

2.4 R/S分析法

R/S分析法由英國水文學家赫斯特(E. Hurst)提出，通過分析估算的Hurst指數，可判斷極端降水指標的時間序列趨勢的持續性[30]。(Hurst指數H在0～1之間變化，值0.5表示缺乏長期持久性，大于/小于0.5的值意味著系列的長期持續性/反持續性的存在[1])為定量描述持續性及反持續性的強度，根據Hurst指數的大小進行分級，詳見表2[31]。

2.5 克里金插值法

克里金插值法(Kriging)于20世紀50年代由南非地學家工程師Krige D G提出，后人將其應用于空間插值的等值線繪制，繼而Kriging算法被廣泛的應用于各行各業領域的空間分析與制圖[32]。本研究在ArcGIS10.2環境下，利用Kriging將極端降水指數氣候傾向率進行空間插值，基于含有距離和方向上存在偏差的樣點數據，Kriging空間插值更能準確反映變量的空間分布特征[33]。

表2 Hurst指數分級

3 結果與分析

3.1 極端降水空間變化趨勢分析

3.1.1 降水強度指標空間變化趨勢分析 極端降水指數變化趨勢存在顯著的空間差異。1979—2014年，三江平原11個氣象站點年降水量(PRCPTOT)呈上升趨勢，主要位于西北部及東南部地區，以虎林站、鶴崗站、樺川站、佳木斯站等為代表，其他10個氣象站點呈下降趨勢，但氣候傾向率為-2.1 mm/10 a，說明總體站點下降減幅較大，其中特殊年份降水量在一定程度上主導了線性趨勢的發展。從變化趨勢及站點分布來看，1日最大降水量(RX1day)與極端降水總量(R99p)變化情況相似，其中三江平原中部地區上升幅度較大，南部地區的RX1day上升幅度較小。從相應趨勢站點數目來看，5日最大降水量(RX5day)與極端降水總量(R99p)變化情況更為相似，61.9%氣象站點的RX5day、R99p呈下降趨勢，僅三江平原中部寶清站R99p下降趨勢達到95%的顯著水平。集中分布在三江平原西部地區的10個氣象站點異常降水總量(R95p)變化呈上升趨勢，但均未達到95%顯著水平。普通日降水強度(SDII)空間分布格局與PRCPTOT基本一致，但SDII氣候傾向率0.0 mm/(d·10 a)表明三江平原普通日降水強度無明顯變化趨勢。由降水強度指標空間趨勢分布結果可見，近40 a來三江平原地區西北—東南部降水較為豐沛，東北—西南地區干旱化趨勢明顯，極端降水總量上升幅度較大的地區主要集中于平原中部的寶清縣，這可能與區域土地利用、植被覆蓋、糧食種植等因素相關(圖2、表3)。

圖2降水強度指標氣候傾向率空間趨勢分布

3.1.2 降水頻率指標空間變化趨勢分析 在持續干燥日數(CDD)變化趨勢上，除三江平原南部地區外，其他地區約61.9%的站點呈下降趨勢，下降速率為-1.8 d/10a，其中僅東部地區湯原站CDD下降趨勢達到極顯著水平(p<0.01)。持續濕潤日數(CWD)在空間及變化趨勢上基本與CDD呈相反態勢變化。1979—2014年，三江平原絕對指標R10mm，R20mm，R30mm均無明顯變化趨勢，表現出較為穩定的波動狀態，但在空間上呈現出“西北、東南地區上升趨勢顯著，東北、西南地區以下降趨勢為主”的降水分布格局(表3、圖3)。結合極端降水強度指標空間趨勢分析結果發現，除CDD外，各極端降水指標在空間變化上具有相似變化趨勢，能夠反映區域極端降水的分布及其變化規律，準確分析降水時間、強度變化及其分布，降低災害發生風險。

3.2 極端降水時間變化趨勢分析

3.2.1 極端降水時間變化趨勢 1979-2014年，三江平原極端降水指數年際變化總體呈下降趨勢，僅有CDD和RX5day兩指數通過了0.05水平的顯著性檢驗，其氣候傾向率分別為-1.8 d/10a和-2.0 mm/10a；其余9個指數均呈非顯著性，RX5day，R95p，R99p，PRCPTOT這4個指數呈非顯著性減少趨勢，持續濕潤日數CWD呈微弱下降趨勢；對比顯示，SDII，R10mm，R20mm，R25mm這4個指數變化趨勢不明顯。其中，反映平均降水情況的普通日降水量基本處于穩定狀態，位于最低值的1979年6.4 mm到最高值的1994年9.5 mm僅相差3.1 mm，說明研究區域的年有效降水事件中的降水量變化不大。此外，整體極端降水指數變化趨勢顯示三江平原極端降水發生頻率呈下降趨勢，這與東北地區極端降水指數呈減少趨勢的事實相符[34]。

從5a滑動平均值年際變化總體來看(圖4)，該區域的RX1day，RX5day，R95p，R99p，R10mm，R20mm，R25mm，PRCPTOT，SDII在20世紀90年代末前后波動起伏較為明顯，較好呈現出豐枯極端降水年交錯分布特征。根據5a滑動平均可將9個極端降水指數分為1979—1981年，1981—1997年，1997—2001年，2001—2014年4個階段，分別表現為“上升—平穩—下降—上升”的趨勢。除R20mm，R25mm，SDII這3個指數外，在1979—1981年和2001—2014年前后，其余6個極端降水指數均呈現明顯階梯性上升趨勢，但總體下降趨勢顯著。研究結果表明三江平原極端降水總量的減少主要是由于降水強度減少引起的，降水頻率對其影響較小。

圖3降水頻率指標氣候傾向率空間趨勢分布

圖4 1979-2014年三江平原極端降水指數的年際變化

注：↑表示增加，↓表示降低。

3.2.2 極端降水變化的突變特征分析 氣候突變是指氣候從一種氣候態向另一種氣候態的急速轉變。圖5揭示了1979—2014年11個極端降水指數時間序列的Mann-Kendall突變檢驗和累積異常變化。根據1979—2014年三江平原RX1day累積距平分析顯示，三江平原21世紀初1日最大降水量負距平占優勢，累積距平曲線呈下降趨勢，2011年累積距平降至最低-30.9 mm。Mann-Kendal突變檢驗表明，2000年和2011年RX1day時間序列發生突變，分別發生了“由多到少”和“由少到多”的突變，但由于UF(k)曲線未通過置信度為90%的顯著性檢驗，因此突變后變化趨勢不明顯。RX5day與RX1day變化趨勢基本相同，但在1990年超過α=0.1的置信區間，甚至在1992年超過了α=0.05的置信區間,說明變化趨勢極顯著。除CWD降水指標外，極端降水量指標與極端降水日數指標的Mann-Kendall突變檢驗和累積距平圖分別表明2000年左右這些極端降水指數發生“由多到少”的突變。這一結果與極端降水時間趨勢變化中20世紀90年代末前后波動起伏較為明顯的結論相吻合，與武文博[34]、楊金虎[8]等東北地區極端降水指數突變趨勢相一致。

3.3 極端降水與年總降水量的關系

研究表明，年降水量與極端降水變化相似，極端降水指標相互關聯可對極端降水進行較為直觀的反映[2,33]。各極端降水指數之間的相關系數見表4，CDD與其余指數之間呈正相關，除與R95p之間具有較強的相關性外(通過0.01的顯著性檢驗)，與剩余極端指數間的相關性較差，同樣，CWD與各極端指數間的相關性也較差。由此可知，除CDD、CWD外的各極端降水指數均能較好表征三江平原地區極端降水，具有較好的指示作用，即三江平原極端降水的變化情況會對降水量變化產生顯著影響。這將為極端降水過程變化、趨勢分析、未來預測等提供合理的基礎。

表4 三江平原極端降水指標與年降水總量的相關性分析

注：**極顯著(p<0.01)；*顯著(p<0.05)。

3.4 極端降水指數持續性預測

將極端降水指數的歷史變化趨勢與Hurst指數疊加，能對未來極端降水指數的持續性進行分析預測[30]。表5為三江平原極端降水指數的Hurst指數。計算可得，三江平原極端降水指數的Hurst指數均在0.35以下，表現出強的反持續強度，尤其是RX5day在0.2以下，說明反持續性最強。此外，RX1day，CWD，R20mm，R25mm均在0.25≤H<0.35范圍內，說明這些極端降水指數Hurst現象較明顯，具有較強的反持續性。結合三江平原各極端降水指數時間序列的歷史變化趨勢，即可預測其未來變化趨勢：極端降水強度指數基本成上升趨勢，極端降水頻率指數中除CWD外，也基本呈上升趨勢。研究結果表明，未來三江平原雨水充沛，存在發生暴雨、洪澇等極端降水事件的可能性，及時采取應對措施，可減小極端氣候災害對該地區農業生產、區域水資源管理等方面帶來的不利影響。

圖5極端降水指數時間序列的Mann-Kendall突變檢驗和累積異常曲線

續圖5 極端降水指數時間序列的Mann-Kendall突變檢驗和累積異常曲線

4 結 論

(1) 三江平原降水量氣候傾向率空間分布整體呈現“西北—東南上升趨勢顯著，東北—西南以下降趨勢為主”格局；其他各極端降水指數氣候傾向率的空間分布上升趨勢與下降趨勢小幅交替出現，變化較為溫和，而在南部地區各極端降水指數的變化趨勢則較為明顯且單一，除CDD外，基本處于下降趨勢。

(2) 三江平原近40 a年降水量整體處于下降趨勢，氣候傾向率為-2.1 mm/10 a，其中特殊年份降水量在一定程度上主導了線性趨勢的發展。由極端降水指標相關性分析可知，除CDD，CWD外，各極端降水指數之間具有較強的相關性，且相關系數均通過了0.01水平的置信度檢驗。

(3) 由三江平原各極端降水指數時間序列趨勢變化分析可知，該區域部分極端降水指數在20世紀90年代末前后波動起伏較為明顯，較好呈現出豐枯極端降水年交錯分布特征。根據5a滑動平均年際變化情況表明，三江平原極端降水總量的減少主要是由于降水強度引起，降水頻率對其影響較小。

(4) M-K突變檢驗指出，CDD，SDII，RX5day存在明顯突變現象，其中，RX5day在1990年超過α=0.1的置信區間，甚至在1992年超過了α=0.05的置信區間,說明變化趨勢極顯著。此外，通過Mann-Kendall突變檢驗和累積異常曲線圖結合，發現在2000年左右，除CWD降水指標外，極端降水強度指標與極端降水頻數指標均發生“由多到少”的突變。

(5) 三江平原各極端降水指數的Hurst指數均在0.35以下，具有較強反持續性。將極端降水指數的歷史變化趨勢與Hurst指數疊加，即可預測未來極端降水強度指數基本呈上升趨勢，極端降水頻率指數中除CWD外，也基本呈上升趨勢。