懷化站暴雨氣候特征及成因分析

劉健 婁運生 尹慶獎 王強

摘要?以1958—2017年懷化站日降水大于50 mm的地面觀測資料為基礎，利用小波分析、M-K檢驗、線性趨勢分析，探究了暴雨氣候特征，并利用典型相關分析、交叉小波和小波相干分析了暴雨與西太副高的關系。結果表明：暴雨日存在以20年為主的周期、最大暴雨量存在以22～23年為主的周期。暴雨日、最大暴雨量分別在2014年、1988年存在突變，最大暴雨量呈增加趨勢。暴雨可發生于2月中旬—11月下旬（除3月上旬、11月中旬外），4月下旬—7月中旬為暴雨集中發生時域。年暴雨日數、年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨總量、年暴雨總量占總降水百分比均呈增加趨勢。年暴雨日數的振蕩幅度最大，年平均暴雨量振蕩幅度最小。西太副高標準化典型相關變量byr與暴雨日數呈滯后負相關關系，西太副高標準化典型相關變量bfb與暴雨總量占總降水百分比呈滯后正相關關系。

關鍵詞?暴雨;氣候特征;西太副高;交叉小波和小波相干;懷化站

中圖分類號?P458.1+21.1文獻標識碼?A

文章編號?0517-6611（2019）20-0224-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.20.061

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

The Climatic Characteristics of Heavy Rain in Huaihua Station and Its Cause Analysis

LIU Jian1，LOU Yun?sheng1，2，YIN Qing?jiang3 et al?（1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，Jiangsu 210044;2.Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，Jiangsu 210044;3.Hecheng District Meteorological Bureau of Huaihua City，Huaihua，Hunan 418000）

Abstract?Based on the ground observation data of Huaihua station with daily precipitation greater than 50 mm from 1958 to 2017，wavelet analysis，MK test and linear trend analysis were used to explore the climatic characteristics of heavy rain.Typical correlation analysis，cross wavelet and wavelet coherence analysis were used to investigate the relationship between heavy rain and West Pacific subtropical high.The results showed that，there were 20 years cycle for the rainstorm days and 22-23 years cycle for the maximum rainfall.In 2014 and 1988，sudden changes in heavy rain and maximum rainfall occurred，and the maximum rainfall tended to increase.Heavy rainsoccurred from mid?February to late?November （except in early March and mid?November），but mainly from mid?April to mid?July.The number of annual torrential rains，annual average torrential rain，annual maximum torrential rain，total annual torrential rain，and total annual torrential rain as a percentage of total precipitation all showed increasing trends.The annual number of torrential rains had the largest oscillation amplitude，and the smallest was the annual average rainfall.The typical correlation variable byr of the West Pacific subtropical high was laggingly negatively correlated with the number of rainstorm days.The typical correlation variable bfb of the West Pacific subtropical high is laggingly positively correlated with the total rainfall percentage.

Key words?Heavy rain;Climatic characteristics;West Pacific subtropical high;Cross wavelet and wavelet coherence;Huaihua station

中國是暴雨洪澇多發的國家，長江中下游地區是暴雨洪澇多發區域[1]。位于長江中游的懷化市地處山區丘陵帶，短時強降水易引起山體滑坡、洪澇及城市內澇[2]。強降雨初期給農作物造成機械損傷，中后期造成濕害、澇害，多災疊加往往會導致農業減產，甚至絕收[3]。同時，暴雨易造成城市內澇[4]，導致交通癱瘓，暴雨過程中的雷暴，除接觸雷會造成建筑物缺損外，感應雷往往會對城市電力、通信設施造成更為巨大的損害。西太平洋副熱帶高壓、西南低渦和南支槽三大影響系統是市氣象臺預報暴雨的主要考量因素，筆者探討了西太副高與懷化站暴雨形成的相關關系，分析了暴雨氣候特征及其成因，對促進區域城市可持續發展有積極的現實意義。

1?資料與方法

1.1?資料

暴雨資料為經湖南省氣象信息中心業務質量控制的1958—2017年懷化站日降水≥50 mm的地面觀測資料，采用的時制為世界時。西太副高相關指數為國家氣候中心的西太副高面積指數、西太副高強度指數、西太副高脊線指數、西太副高北界指數、西太副高西伸脊點指數，相關定義參見國家氣候中心大氣環流指數的定義。

1.2?方法

1.2.1?小波分析。通過對氣象時間序列進行Morlet小波函數變換，分析出隱藏在時間序列中相應氣象要素的多種變換周期[5]。氣候系統具有非線性的特點[6]，而Morlet提出的具有時-頻多分辨功能的小波分析為研究氣象時間序列非線性問題提供了可能。因此，小波分析在氣候學中應用廣泛。筆者在對相應數據進行小波變換前進行了延拓處理，消除了邊界效應。

1.2.2?曼-肯德爾法（M-K）。對于具有n個樣本的時間序列x，構造一秩序列[7]：

sk=ki=1ri?（k=2，3，…，n）

其中

ri=+1，xi>xj0，xj≤xj秩序列sk是第i個時刻數值大于j個時刻時，數值個數的累加。

在時間序列為隨機的假設下，定義統計量：

UFk=[sk-E（Sk）]Var（Sk）?（k=1，2，…，n）

其中，UF1=0，E（Sk）和Var（Sk）分別是Sk的均值和方差，且x1，x2，…，xn互相獨立時，它們具有相同連續分布，可以由下式推算出：

E（Sk）=n（n+1）4

Var（Sk）=n（n-1）（2n+5）72?（2≤k≤n）

1.2.3?典型相關分析。對兩組變量分別做線性組合構成一對新變量，使得他們之間有最大相關系數。氣候系統是多種因子共同作用的結果，典型相關分析可以在一定程度上減弱干擾因子的影響[8-10]、放大主要氣象因子的作用。

1.2.4?交叉小波和小波相干。對一對氣象時間序列進行交叉小波變換，可以揭示出序列在共同高能量區共振規律[11]，而進行相干小波變換則可以揭示兩者在共同低能量區共振規律。

2?結果與分析

2.1?懷化站暴雨天氣氣候特征

2.1.1?周期性。

年暴雨日數在年代際上存在20、27、15年的周期，年際上存在9、5年的周期;年最大暴雨量在年代際上存在22～23、28～29、12年的周期，年際上存在3年的周期（圖1、圖2）。由圖1a、圖2a可見，年暴雨日數在12～24年周期上振蕩最明顯，1990年之前高值和低值交替出現，起伏明顯;在26～32年周期上存在3對高低值，貫穿整個研究時域。由圖1b、圖2b可見，年最大暴雨量在20～25和26～32年周期上起伏明顯，其中20～25年周期在1995年后高低值起伏幅度大，而26～32年周期在1975年之前高低值起伏幅度大。

由圖3可見，年暴雨日數的17～26、26～32年的周期有維持現狀的可能，年最大暴雨量20～30年的周期有維持現狀的可能，8～14年周期能量有減弱趨勢且會向低時間尺度偏移。

2.1.2?突變特征。

年暴雨日、年最大暴雨量分別在2014年、1988年存在突變，年暴雨日變化趨勢不明顯，年最大暴雨量呈增加趨勢（圖4）。年最大暴雨量在1988年前后存在突變，由UF曲線可見，21世紀以來，年均暴雨量有明顯的增加趨勢，這種增加趨勢大大超過顯著性水平0.05臨界線，甚至超過0.001的顯著性水平（u0.001=2.56），表明其增加趨勢十分顯著。

2.1.3?旬際規律、趨勢性和振蕩幅度。

近60年來，懷化站暴雨可發生于2月中旬—11月下旬（除3月上旬、11月中旬外），4月下旬—7月中旬為暴雨集中發生時域（圖5）。

由表1可知，年暴雨日數的振蕩幅度最大，其最大距平差占均值（60年）百分比達到了237.62%，其次為年暴雨總量（230.63%），最小的為年平均暴雨量（186.51%），證明其比較穩定。近60年來，年暴雨日數每10年增加0.196 d，年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨總量每10年分別增加

2.489、6.680、26.468 mm，年暴雨總量占總降水百分比每10年增加1.6%，均呈增加趨勢。

2.2?懷化站暴雨與西太副高相關分析

2.2.1?典型相關分析。

西太副高是市氣象臺預報降水的一個重要考量因素，但筆者在求取了年暴雨日數、年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨總量、年暴雨總量占總降水百分比和西太副高面積指數、西太副高強度指數、西太副高脊線指數、西太副高北界指數、西太副高西伸脊點指數的相關系數后發現數值不大（最大僅為0.308 5），因此，通過典型相關分析對西太副高相關指數進行了標準化處理，結果如表2所示。