淮河流域不同量級降雨時空分布特征及其影響因素

朱繼前, 韓 美, 徐澤華, 張 雪, 田立鑫

(山東師范大學 地理與環境學院 “人地協調與綠色發展”山東省高校協同創新中心, 濟南 250358)

受全球氣候變暖的影響，干旱、洪水以及雨雪冰凍等極端事件頻發，災害損失加劇，對于經濟發展和人類活動造成十分嚴重的后果。降水量的變化直接反映著區域氣候的變化特征，其時空變化的不穩定性是引起旱澇等自然災害的直接原因，對社會經濟發展有重要的影響。因此，降水量的變化趨勢和特點逐漸引起了國內外科學家的高度關注。針對不同省域[1-2]、不同流域[3-5]及不同自然區域[6-7]的降水事件，中國學者進行了許多探索性研究。現有研究主要集中在極端氣溫與降水的變化特征[8]，極端降水時空變化特征[9]，極端降水最優概率分布模型[10]，極端降水發生的環流原因[11]等方面,對于淮河流域不同量級降雨的研究相對較少。但有研究表明，近50 a來，淮河流域年降水總量呈現緩慢增長趨勢，其中春秋季節降水量呈顯著減少趨勢，冬夏季節降水量呈顯著增長趨勢，降水變化的轉折期為20世紀80年代前期[12]。太陽黑子活動是影響降水變化的因素之一，太陽輻射引起水體蒸發，形成的暖濕氣流改變大氣中水分含量，導致全球水循環現狀的改變，從而改變降水分布特征和區域水文循環過程[13-15]。已有研究表明，太陽活動對遼西北地區降水有一定的影響[16]。唐潔[17]在研究陜西省降水量時，發現降水量和同時期的太陽黑子相對數存在相似的平均周期，在10 a左右時間尺度上兩者呈負相關關系，但降水量有滯后現象。王濤等[18]運用交叉小波的方法，對1700年以來重建的天山中西部降水(干濕)和太陽黑子相對數變化序列進行研究，結果表明兩者在準10 a尺度上關聯性顯著。張肖南等[19]認為，西安夏秋季降水量與太陽黑子在9 a時間尺度上有很大的相關性。另外，江淮梅雨與太陽活動的相關性存在南北差異,南北部分別呈現負相關和正相關,且這種相關性在時間序列上保持不變[20]。為進一步了解淮河流域不同量級降雨的年降水量時空分布規律，本文在前人研究成果的基礎上，采用近52 a淮河流域67個站點觀測的降水資料，按照全國統一標準將降水分為4個等級，運用Mann-Kendall檢驗和反距離權重插值技術，系統探討1965—2016年淮河流域不同量級降雨時空變化特征；并運用小波分析法，探討其與太陽黑子的相關性。以期為淮河流域水資源可持續利用及南水北調工程建設提供參考，為區域防災減災提供基礎資料。該研究不僅對闡明氣候過渡帶降水對全球變化的區域響應具有重要的理論意義，而且對淮河流域經濟社會以及自然生態系統應對氣候變化的管理具有深遠的實踐意義[21]。

1 研究區概況

淮河流域地處我國東部，地跨江蘇、安徽、河南及山東省，介于黃河和長江兩大流域之間，位于110°22′—121°52′E，29°27′—36°12′N，流域面積約27萬km2。流域西起伏牛山、桐柏山，東到黃海，南以江淮丘陵、大別山、通揚運河及如泰運河南堤為界與長江相鄰，北至黃河南堤和泰山并與黃河流域毗鄰，是中國重要的南北氣候分界線[22]。淮河流域南部屬于亞熱帶濕潤季風氣候區，北部屬于暖溫帶半濕潤季風氣候區，天氣氣候復雜多變且極易發生洪澇災害，可能與它處于南北氣候、高低緯度和海陸相3種過渡帶的重疊地區有關[23-24]。流域內多年平均降水量約為900 mm，但年際變化大，多集中在6—9月，具有“冬春干旱少雨，夏秋悶熱多雨”的特點；且年內時空分布也極不均勻，大致由南向北逐漸遞減，山區多于平原，沿海大于內陸。另外，氣候的多變性以及地形地貌的復雜性決定了淮河流域降水量時空分布的獨特性。隨著全球氣候變暖，淮河流域降水量分布特征也隨之改變。大強度大面積的暴雨易誘發洪水，致使流域人民的生命和財產遭到損失，阻礙社會與經濟發展[25]。

2 研究資料與方法

2.1 研究資料

本研究降水數據來自中國氣象局國家氣象信息中心(NMIC)，網址為：http:∥data.cma.cn/(2018-11-1)。選取淮河流域67個數據序列完整的氣象站逐日降雨量資料，并將時間統一訂正到1965—2016年。為了確定數據是否準確并能夠滿足研究需求，NMIC對數據質量進行了評估，以確保數據的可靠性和連續性[26]。本文采用全國統一標準，將降水分為4 個不同強度的降水量級。日降水量在0.1～9.9 mm 范圍內為小雨，10～24.9 mm為中雨，25～49.9 mm為大雨，≥50 mm為暴雨。太陽黑子數的資料獲取：http:∥www.sidc.be/silso/datafiles(2018-11-1)。

2.2 研究方法

(1) Mann-Kendall趨勢檢驗法。采用Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗法，對不同量級降雨的年降水量序列進行趨勢檢驗。作為一種非參數檢驗方法，M-K檢驗被廣泛應用于氣溫、降水和徑流等趨勢分析和顯著性檢驗研究中[27-29]。M-K檢驗法主要依靠統計量Z的值，對序列的變化趨勢進行判斷，計算過程參見相關文獻[30-31]。若Z值大于0時，表示序列具有上升趨勢；若Z小于0時，則表示序列具有下降趨勢。在確定顯著性水平α后，可以核算Z1-?/2的值。若|Z|

(2) 反距離權重插值法。反距離權重法是基于“地理第一定律”的基本假設，每個采樣點對插值點都具有一定的影響，用權重來表示。采樣點離插值點越近，權重越大；反之，采樣點離插值點越遠，權重就越小。計算公式為：

(1)

式中：Z(s0)為s0處的預測值；Z(si)是在si處獲得的測量值;N為預計算過程中要使用的預測點周圍樣點的數量;λi為預測計算過程中使用的各樣點的權重,確定權重的計算公式為：

(2)

(3)

式中：dio為預測點s0與各已知樣點si之間的距離。p的最佳值通過求均方根預測誤差的最小值求得,一般情況下該值取2[32-33]。

(3)小波分析法。小波分析是一種涉及小波變換和小波函數分析方法,基本原理是通過一組函數來逼近或表示一個信號。小波函數Ψt經過小波變換可以獲得小波變換系數，通過分析這些系數，可以顯示出Ψt的時頻特性和局部變化特性。目前有許多小波函數可供選擇，本文采用Morlet小波。通過計算Morlet小波系數的實部，可以得到不同特征時間尺度信號在不同時間上的分布信息，正小波系數表示研究對象在該時段為偏多期，負值時表示研究對象在該時段為偏少期，零值則對應著突變點。小波方差能確定一定時間系列中存在的主要時間尺度,即對研究對象序列的演變起主要作用的周期。計算過程見參考文獻[34-36]。

3 結果與分析

3.1 不同量級降雨年降水量變化

利用淮河流域67個站點1965—2016年共52 a的逐日降水量計算不同量級降雨的年降水量及其5 a滑動平均值、氣候傾向率、各等級降雨量和降雨日數多年平均值及其比例，并由計算結果得出淮河流域不同量級降雨的年降水量變化特征。由圖1可知，淮河流域小、中、大和暴雨的年降水量均呈增大趨勢，其氣候傾向率分別為為4.089，7.428，4.155，12.808 mm/10 a。其中，小雨和中雨的年降水量最大值均出現在2003年，分別為247.4，371.0 mm，大雨和暴雨的年降水量最大值則出現在2016年和1991年，分別為327.5，458.8 mm；小、大和暴雨的年降水量最小值均出現在1978年，分別為151.7，149.1，102.7 mm，中雨的年降水量最小值則出現在1966年，為183.2 mm。它們的變異系數分別為0.10，0.14，0.16，0.27，說明暴雨年降水量的年際變化波動相對較大。另外，各量級降雨的年降水量的5 a滑動平均值均呈先增大再減小的循環交替變化趨勢，且整體略呈上升趨勢，變幅較平穩。由表1可以看出，整個淮河流域小、中、大和暴雨量所占總降雨量比例分別為20.22%，28.06%，25.41%，26.31%，除中雨外，總體呈現降雨等級越高，其降雨量所占比例越大。從不同量級降雨的降水量和降雨日數所占比例來看，中、大和暴雨總降雨日數在不到30%的情況下，占據了79.78%的雨量，而小雨的降雨日數占70%以上，對應的雨量卻只有20.22%。這說明整個淮河流域的降雨以中、大和暴雨為主，且比較集中。

圖1 不同量級降雨年降水量變化特征

表1 各等級降水量和降水日數多年平均值及其比例

3.2 不同量級降雨年降水量空間分布

由圖2可知，流域小雨、中雨、大雨和暴雨的年平均降水量分別為200.7，278.6，252.2，261.2 mm，其中小雨時，流域北部為129.40～197.41 mm，流域南部為197.41～333.42 mm；中雨時，流域北部為151.28～299.40 mm，流域南部為299.40～595.64 mm；大雨時，流域北部為130.07～239.90 mm，流域南部為239.90～624.29 mm；暴雨時，流域北部為50.48～291.60 mm，流域南部為291.60～773.84 mm。從各站點不同量級降雨的雨量差分布來看，淮河流域不同量級降雨的年降水量均大致由南向北逐漸遞減。其中，淮河流域小雨和中雨年降水量由南向北的遞減較為平均，各級雨量帶呈條帶狀分布。而大雨和暴雨的年平均降水量多為184.98～294.81 mm和130.86～291.60 mm，且多集中在中北地區，各級雨量帶無條帶狀分布的規律。但總體來說，淮河流域不同量級降雨的年降水量均為北少南多。

圖2 不同量級降雨年降水量空間分布

從淮河流域各站點年降水量Mann-Kendall統計檢驗的空間分布(圖3)來看，67個站點的不同量級降雨的年降水量雖然呈現不同變化趨勢，但總體呈略微上升的趨勢。其中小雨的年平均降水量呈上升趨勢的站點為60個(89.6%)，有3個、14個和3個氣象站點分別通過了0.1，0.05，0.01的顯著性水平檢驗，并且顯著上升的站點主要分布在流域東部；年平均降水量呈下降趨勢的站點主要分布在東北部，均沒有通過顯著性水平檢驗。中雨的年平均降水量中有54個(80.6%)站點呈上升趨勢，其中8個、10個和1個站點分別通過0.1，0.05，0.01的顯著性水平檢驗；而中雨的年平均降水量呈下降趨勢的站點均沒有通過顯著性水平檢驗，且大都分布在流域的邊緣地區。大雨的年平均降水量中各有1個站點通過了0.1，0.01的顯著性水平檢驗(上升和下降)，總體還是呈下降的站點較多，共48個(71.6%)。暴雨的年平均降水量通過顯著性水平檢驗的站點主要位于流域東南部，有2個、7個和3個氣象站點分別通過了0.1，0.05，0.01的顯著性水平檢驗；年平均降水量呈下降趨勢的站點均沒有通過顯著性水平檢驗。總體上看，不同量級降雨的年降水量呈顯著上升趨勢的站點大都分布在流域東南部，說明該區域由降雨引起的各種風險可能在顯著增加，應該引起相關部門的高度重視。

3.3 不同量級降水日數的空間分布

通過分析不同量級降雨的降水日數空間分布圖(圖4)，可以得到，淮河流域小、中和大雨的降水日數低值區主要集中在流域北部，分別為52.5～63.4，9.6～15.1，4.0～6.8 d；而暴雨的降水日數低值區則主要集中在流域東北部，為1.5～3.1 d。淮河流域中、大和暴雨的降水日數高值區均只出現在流域南部黃山氣象站點所在的區域，分別為31.6～37.1，15.1～17.9，7.9～9.5 d；而小雨的降水日數低值區則分布在流域南部太湖、東至、祁門和黃山等6個氣象站點所在的區域。總體看來，淮河流域大部分地區小雨的降水日數為52.5～85.1 d，中雨的降水日數為9.6～20.6 d，大雨的降水日數為4.0～9.5 d，暴雨的降水日數為1.5～4.7 d。不同量級降雨的降水日數和降水量空間分布一致，均具有“由南向北，依次遞減”的特點。從不同量級降雨的降水日數高值區可以看出，中、大和暴雨的降水總日數遠小于小雨的降水日數；結合圖2可知，該區域內，中、大和暴雨的總降水量遠大于小雨的降水量，說明降水日數高值區內以中、大和暴雨為主。

圖3 不同量級降雨年降水量長期趨勢的空間格局

圖4 不同量級降雨的多年降水日數空間分布

3.4 太陽黑子與不同量級降雨年降水變化的關系

根據太陽黑子數年內均值和淮河流域不同量級降雨的年降水量距平值繪制圖5，圖中太陽黑子出現極值的年份與降水量極值年份并不完全對應。1979年以前，太陽黑子變化極值年與中雨和大雨年降水量變化極值年相對應，而小雨和暴雨年降水量變化極值年則滯后太陽黑子變化極值年1 a。1979年以后，太陽黑子和降水量變化關系相對復雜，各量級降雨年降水量變化極值年則滯后太陽黑子變化極值年2～4 a。總體來看，1979年前，在太陽黑子的高值區，淮河流域不同量級降雨的年降水量負距平年份多；在太陽黑子低值區，淮河流域小雨和中雨的年降水負距平年份多，大雨和暴雨的年降水正距平年份多；1979年后，在太陽黑子的高值區，淮河流域不同量級降雨的年降水量正距平年份多；在太陽黑子低值區，淮河流域不同量級降雨的年降水量負距平年份多。

圖5 年均太陽黑子相對數與淮河流域年降水量距平的關系

3.5 基于Morlet小波的不同量級降雨年降水量和太陽黑子數的振蕩特征

對淮河流域1965—2016年不同量級降雨年降水量和太陽黑子數的時間序列分別進行Morlet小波分析，可以看出淮河流域不同量級降雨年降水量和太陽黑子數在不同時間段呈現出各種振蕩周期(圖6—10)。從圖6A中可以看出，小雨的年降水量在18～32 a尺度上周期明顯，期間年降水量變化經歷了小—大—小—大—小。從圖6B可以看出,小雨的年降水量在31 a左右尺度下的小波方差極值表現最為顯著，為第1峰值，說明淮河流域小雨的年降水量在31 a左右的周期振蕩最強，為主周期，即淮河流域小雨的年降水量在31 a左右會經歷一個劇烈變化的過程；其次存在13 a左右的次周期；再弱一些的是7，4 a左右的周期。如圖7A，8A所示，中雨和大雨的年降水量的震蕩周期相同，在20～26 a尺度上震蕩明顯，期間降水量變化經歷了小—大等多個變化過程。由圖7B，8B同樣可知，中雨和大雨的年降水量在24 a左右尺度下的小波方差極值表現最為顯著，所以它們的主要周期在24 a左右；二、三和四主周期也是相同的，分別在13，7，4 a左右。如圖9A所示，暴雨的年降水量在8～15 a和25～32 a尺度上震蕩明顯。由圖9B可知，暴雨的年降水量在14 a左右尺度下的小波方差極值表現最為顯著，所以它的主要周期為14 a左右，其次存在20 a左右的周期，再弱一些的是6，4 a左右的周期。由圖10A可知，太陽黑子數在10～16 a尺度上震蕩明顯，而在25～32 a尺度上震蕩不是很明顯。從圖10B可以看出，太陽黑子數在16 a左右尺度下的小波方差極值表現最為顯著，為第1峰值，說明太陽黑子數在16 a左右的周期振蕩最強，為主周期；其次存在29 a左右的次周期。對比分析可知，淮河流域暴雨的年降水量和太陽黑子數都在15 a左右尺度上震蕩明顯，雖然尺度上不能完全對應，但有交叉，說明暴雨的年降水量和太陽黑子數存在相似的振蕩周期變化。暴雨是引發旱澇的原因之一，鄭曉東等[37]通過分析淮河流域旱澇指數與太陽黑子數之間的小波系數關系，發現淮河流域旱澇與太陽黑子周期關系密切，這與本文研究結論基本一致。由此可見，淮河流域暴雨的年降水量與太陽黑子活動有一定的對應關系。

圖6 淮河流域小雨年降水量小波變化實部值和小波方差

圖7 淮河流域中雨年降水量小波變化實部值和小波方差

圖8 淮河流域大雨年降水量小波變化實部值和小波方差

圖9 淮河流域暴雨年降水量小波變化實部值和小波方差

圖10 太陽黑子數小波變化實部值和小波方差

4 結 論

(1) 淮河流域小、中、大和暴雨的年降水量氣候傾向率分別為4.089，7.428，4.155，12.808 mm/10 a，均呈增大趨勢；它們的變異系數分別為0.10，0.14，0.16，0.27，說明暴雨年降水量的年際變化波動相對較大。

(2) 整個淮河流域中、大和暴雨總降雨日數在所占不到30%的情況下，占據了79.78%的雨量，而小雨的降雨日數占70%以上，對應的雨量卻只有20.22%。可知，整個淮河流域的降雨以中、大和暴雨為主，且比較集中。

(3) 淮河流域小雨和中雨年降水量由南向北的遞減較為平均，各級雨量帶呈條帶狀分布。而大雨和暴雨的年降水量多為184.98～294.81 mm和130.86～291.60 mm，且多集中在中北地區，各級雨量帶無條帶狀分布的規律。淮河流域北部和東北部是各量級降雨日數的低值區，流域南部黃山氣象站點所在區域是各量級降雨日數的高值區。不同量級降雨的降水日數和降水量空間分布一致，均具有“由南向北，依次遞減”的特點。

(4) 1979年以前，太陽黑子變化極值年與中雨和大雨年降水量變化極值年相對應，而小雨和暴雨年降水量變化極值年則滯后太陽黑子變化極值年1 a。1979年以后，太陽黑子和降水量變化關系相對復雜，小、中、大和暴雨年降水量變化極值年則滯后太陽黑子變化極值年2～4 a。通過Morlet小波分析可知，淮河流域暴雨的年降水量和太陽黑子數都在15 a左右尺度上震蕩明顯，雖然尺度上不能完全對應，但有交叉，說明暴雨的年降水量和太陽黑子數存在相似的振蕩周期變化。