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氣候變化背景下武功地區降水特征

2020-03-19 09:03:04馮文文柳鳳霞張瑜婷
水土保持研究 2020年2期
關鍵詞:趨勢

馮文文, 柳鳳霞, 錢 會, 張瑜婷

(1.長安大學 環境科學與工程學院, 西安 710054; 2.旱區地下水文與生態效應教育部重點實驗室 長安大學, 西安 710054)

人口增長和工業化進程的加快,使得全球性氣候變暖問題不斷加劇[1]。許多證據表明,全球變暖將加快冰雪消融,影響全球性(或區域性)的水文循環,增加極端天氣和氣候災害發生的幾率[2]。大氣降水的變化特征越來越得到人們的重視[3]。

目前關于全球變暖對大氣降水影響因素的研究有很多,政府間氣候變化專業委員會(IPCC)在第4次評估報告[4]中指出全球變暖會使得高、低緯度地區降水顯著增多,而中緯度地區降水則會減少;林婧婧等[5]研究中國氣候變化特征及影響因素時,分析了氣候變化對降水的影響,認為全球變暖導致中國降水呈減少趨勢;段安民等[6]研究青藏高原氣候變化特征時,指出全球變暖使得青藏高原降水增加。全球變暖會影響降水變化特征已是學者們的普遍共識,對于區域性的氣候變化與降水關系的研究,程肖俠等[7]研究陜西省近50 a降水的變化特征時,討論了降水對氣候變化的敏感性,認為二者呈負相關關系;陳太根等[8]在研究關中平原近49年來氣候變化特征時,將氣溫和降水結合對比分析,認為氣溫升高顯著的地區,降水波動變化的更加劇烈;徐盼盼等[9]研究西安市降水量變化趨勢時,指出全球變暖使得西安地區大氣降水呈現顯著的負增長,并將持續很長時間。全球變暖對大氣降水特征的影響,仍是氣候變化特征研究的熱點問題。

目前,氣候變化背景下的大氣降水特征多是以區域性研究居多,單個氣象站點的小范圍研究仍比較少[10]。基于此,本文選擇武功氣象站1955—2015年61 a的逐月降水和氣溫實測資料,分析其變化規律掌握當地氣候變化的特征,為該地區優化水資源配置和防災抗旱提供科學依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

武功縣位于關中平原西部腹地,渭河北部,面積約392 km2。氣候上屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候,年平均氣溫12.9℃,最高氣溫出現在7月,為26.1℃,最低氣溫出現在1月,為-1.2℃,最高與最低氣溫相差達27℃左右。研究區地貌類型復雜,由南到北依次排列著渭河階地、黃土塬及山前洪積扇和部分洼地,降水時空分布不勻,多年平均降水量為552.6~663.9 mm。

1.2 數據來源

本文選用中國氣象局武功站(108°13′N,34°15′E)1955—2015年的逐月平均降水量觀測資料,該數據來源于中國氣象科學數據共享服務網和《陜西省水資源公報》。

2 研究方法

2.1 線性趨勢估計

線性趨勢估計分析氣象要素的變化趨勢,主要是借助最小二乘法對原始數據xi與ti時間序列組成的二維數組,進行一元線性回歸分析[11]。表示為:

(1)

式中:a為回歸常數;b為回歸系數。a和b由最小二乘法進行估計。當b>0時,表明x隨著時間t的增加呈上升趨勢;當b<0時,表明x隨著時間t的增加呈下降趨勢。

2.2 累積距平

累積距平是指距平值的累積,用實測降水數據的累計距平值與時間序列組成而繪制的曲線,稱之為累積距平曲線。當曲線上升時,表明距平累積持續增大,該段時間內降水實測值比平均值偏多;當曲線穩定下降時,表明距平累積持續減小,該段時間內降水實測值比平均值偏小[12-13]。

(2)

2.3 Mann-Kendall突變檢驗

Mann-Kendall突變檢驗法是世界氣象組織推薦的,應用于長時間數據序列趨勢變化及突變點檢驗分析的方法[13-14],基本原理如下:

以降水量的時間序列xi為基礎,構造秩序列:

(3)

假設時間序列是獨立隨機的,定義統計變量:

(4)

式中:均值E(Dk)=k(k-1)/4,方差var(Dk)=k(k-1)(2k+5)/72,其中2≤k≤n。

將時間序列逆序xi排列,同時滿足:

給定顯著水平α,將UFk,UBk的值分別構成兩條曲線,如果出現交點,且交點在置信區間線之間,則該交點為突變時間點;如果交點超過了置信區間線,可以通過與實際曲線相比較來確定是否為突變點[11,13-15]。

2.4 小波分析

連續小波變換是應用最為廣泛的變化方法之一,適合分析各評價因子的周期性變化,對原始數據要求較低,適用性好[11,14,16]。本文采用的以Morlet小波為母小波的變化,此小波的形式為:

(5)

式中:ω0是無量綱頻率;i為虛部;t為時間。

基于Morlet小波基本形式,由小波變化方程計算得到小波系數和小波方差。小波系數實部等值線圖可用來反映不同時間尺度的周期變化及其在時間上的分布,以此來判斷不同時間尺度上的未來變化趨勢;小波方差可用來反映信號能量隨時間尺度的分布情況,以此來確定信號中不同種尺度變化的強弱以及信號變化的主周期[14,16-17]。

3 結果與分析

3.1 武功地區降水量年際分布特征

圖1為1955—2015年武功地區年降水量距平及累積距平示意圖,由圖可知,武功地區多年降水量以15.56 mm/10 a的平均速率在不斷減少,總體呈現下降趨勢。多年平均降水量為608.07 mm,其中年降水量極大值是1958年為978.3 mm,比多年平均降水量多了370.23 mm;極小值是1977年為326.70 mm,比多年平均降水量少了281.37 mm。

圖1 1955-2015年武功地區年降水量距平及累積距平

3.2 武功地區降水量年內分布特征

從季節降水量多年變化趨勢來看(圖2),四季降水量都呈減少趨勢,與多年降水量變化趨勢基本一致,其中以春夏減少為主,秋冬減少不大。

春季多年降水量平均值為135.37 mm,整體以5.30 mm/10 a的速度減少,1964年春季降水量為歷年最高值,達到了348.10 mm,1955年為歷年最低值,僅有31.90 mm,極差達316.2 mm。從圖2A可知,1963年以前和2005年以后降水量偏少,在此期間以1975年和1993年為界,增減趨勢發生兩次變化。

夏季多年降水量平均值為260.77 mm,整體以-6.29 mm/10 a的速度不斷下降,最大與最小值分別出現在1956年和1997年,降水量分別為592.30,54.90 mm,兩者相差達537.4 mm。結合圖2B分析,夏季降水變化趨勢比較復雜,1960年以前主要是增加的趨勢為主,1960之后年則主要呈減少的趨勢,轉折點主要在1979年、1993年和2003年。

秋季多年降水量平均值為191.33 mm,整體以-4.09 mm/10 a的速度不斷減少,最大與最小值分別出現在2011年和1998年,極值降水量分別為523.90,75.20 mm。結合圖2C分析,秋季降水量主要在1965年之前和1985年之后為減少趨勢,在此期間則主要呈緩慢增加趨勢。

冬季多年降水量平均值為20.60 mm,整體以0.26 mm/10 a的速度不斷減少,最大與最小值分別出現在1989年和1960年,極值降水量分別為81.40,0.30 mm。結合圖2D分析,冬季降水量變化趨勢復雜多變,主要在1990年之前為緩慢減少,1990年之后則變為增加趨勢。

圖2 1955-2015年武功地區季節降水量距平及累積距平

3.3 武功地區降水量多年突變性分析

圖3為基于M-K非參數檢驗方法所得到的結果。武功地區多年降水量的檢驗Z值為-1.73,且通過置信度為95%的顯著性檢驗。在α=0.05顯著水平檢測限臨界值±1.96之間,年降水量統計檢驗值UF與UB分別在1970年、1973年、1978年、1983年、2002年、2011年、2013年等附近有多個的突變交點,說明年降水量在上述年份可能發生了突變。結合圖1年降水量距平和累積距平圖,可以看出1983年累積距平曲線達到峰值,曲線兩側變化趨勢也由上升變為下降,因而,武功地區年降水量時間突變點應是1983年。在1983年之前,武功地區降水量主要是以增加為主,1983年以后武功地區降水量則主要以減少為主,這與陳太根等[8]研究關中平原降水得出的結論基本一致。

圖3 1955-2015年年降水量M-K檢驗統計值曲線

對于各個季節在多年周期中的突變趨勢,圖4是運用M-K檢驗法得到的檢驗統計曲線。春季降水量的檢驗統計值UF與UB曲線在臨界值±1.96之間有一個交點,在1982年附近,檢驗統計量UB曲線超出了α=0.01的檢測水平限(圖4A)。為了確定春季降水在1982年是否發生突變,結合圖2A可以看出,1982年為累積距平谷值且在1982年兩側累積距平曲線變化趨勢由下降變為上升,由此可得,春季降水量的時間突變點為1982年。

如圖4B所示,在α=0.01的檢測水平限下,檢驗統計量UF與UB曲線,在臨界值±1.96兩側交點分別在1960年、1985年、2003年、2011年附近。結合圖2B,1958年、1985年和2011年夏季降水量距平值沒有出現顯著的增減性變化,而2003年之前夏季降水量以減趨勢為主,2003年之后降水量以增趨勢為主,發生顯著趨勢變化,因此夏季降水量變化趨勢時間突變點應為2003年。

由圖4C可知,在臨界值±1.96內,秋季降水量的檢驗統計量UF和UB曲線分別交于1983年和1985年,但統計量UF曲線超出了α=0.01的檢測水平限;結合圖2C來看,秋季降水量在1975年和1985年距平值發生顯著的增減變化,1985年為累計距平峰值且在1985年以前秋季降水量以增加為主,1985年以后秋季降水量以減少為主,由此可得秋季降水量的突變時間點為1985年。

由圖4D可知,在臨界值±1.96之間,冬季降水量檢驗統計量UF與UB檢驗統計量曲線,交點分別在1958年、1962年、1971年、1977年、1982年、1986年、1991年、1995年、2005年、2014年附近,結合圖2D判斷,冬季降水距平值波動較大沒有顯著的增減趨勢變化點,因此冬季降水量變化趨勢可能沒有發生顯著性突變。

圖4 1955-2015年武功地區四季降水量M-K檢驗統計值曲線

3.4 武功地區降水量多年周期性分析

圖5A為年降水量Morlet小波變化系數實部等值線圖,用來反映降水序列不同時間尺度的周期變化及其在時間域中的分布。一般來說,實部系數為正則在圖中用實線表示,為負則用虛線表示。圖5A表明武功地區年降水量呈偏多、偏少不斷交替變化的趨勢,主要時間尺度集中在6,13,22 a這3個時間尺度上呈周期性變化。在時間分布上,6 a尺度的周期變化主要體現在1975—1984年,13 a尺度的周期變化主要體現在1961—1985年,22 a尺度的周期變化主要體現在1980—2000年。

圖5B為年降水量變化小波方差曲線,反映了周期性變化在時間尺度分布上的強弱,峰值越大,年降水量周期性越強烈。峰值對應的時間尺度就是年降水量變化的主周期。年降水量主要存在3個主周期,第一主周期為22 a,第二、三主周期分別為13,6 a。

由圖5C可以看出,在22 a時間尺度上,武功地區年降水量經歷了4次偏多—偏少的交替變化,其中2015年降水量偏多;在13 a的時間尺度上,年降水量共經歷了7次偏多—偏少的交替變化,其中2015年降水量偏多;在6 a的時間尺度上,年降水量共經歷了16次偏多—偏少的交替變化,其中2015年降水量偏少。此間,大尺度的時間周期變化包含了若干小尺度的豐—枯交替變化,如6 a尺度的豐枯(系數正負)變化嵌套在10 a尺度的周期變化之中,10 a尺度的豐枯變化嵌套在22 a尺度的周期變化之中。

3.5 氣候變暖對降水量的影響

圖6A為武功地區1995—2015年氣溫距平值和累積距平曲線,可以看出武功地區年平均氣溫總體呈上升趨勢,其上升速率為0.22℃/10 a,低于全球平均氣溫的升高速率0.48℃/10 a[4]。從時間分布來看,1955—1994年累計距平曲線持續下降,氣溫多年距平值長期為負,表明武功地區氣候屬于偏冷期;1995—2015年之后累計曲線發生突變,由下降變為上升,氣溫距平值變為正值,表明之后的武功地區氣候屬于偏暖期。從累計曲線上升和下降速度來分析,1995年之后氣候變化速度非常快,升溫尤為明顯。

為了進一步研究武功地區氣候變暖的背景下降水量變化特征,按照武功地區氣溫偏冷暖期繪制了1955—1994年和1995—2015年年降水量變化示意圖(圖6B)。在1955—1994年偏冷期,武功地區年降水量以39.49 mm/10 a的速度呈下降趨勢,說明氣候變冷使得武功地區年降水減少;在1955—2015年偏暖期,武功地區年降水量以98.63 mm/10 a的速度呈顯著上升趨勢,表明氣候變暖改變了武功地區自1954—1994年以來降水量減少的趨勢,說明氣溫升高對武功地區降水量具有決定性作用。

圖5 1995-2015年武功地區Morlet小波周期性分析結果

從20世紀末武功地區經濟迎來蓬勃發展,農業種植面積擴大,大量開采地下水、引渭河水用于灌溉,氣溫升高使得水面蒸發量、植物蒸騰散失量增大,導致年降水量不斷增加。在全年變暖的氣候背景下,全球性(或地區性)水循環和水汽輸送速度加快,使得武功地區空氣中水汽比例較以前明顯增多,易形成云團帶來降水,也是導致武功地區年降水量增加的原因之一。

4 結 論

(1) 武功地區降水量分布極不均勻,年內和年際分布變化都很大,年降水量以15.5 mm/10 a的下降速度在不斷減少,其中春、夏季降水量下降顯著,秋、冬季則較為平緩。

(2) 年和春、夏、秋、冬季降水量M-K趨勢檢驗的時間突變點均在1983年附近,表明各季節降水量突變時間點與年突變點基本一致,表明在20世紀90年代降水量變化趨勢發生突變,由上升轉變為下降。

圖6 武功地區年氣溫和累積氣溫分布及對降水影響

(3) 武功地區年降水量的主要存在22,13,6 a共3種周期性變化,其中22 a為第一主周期,13 a和6 a為第二、三主周期。在時間尺度上表現為,大尺度的時間周期變化包含了若干小尺度的豐—枯交替變化,如6 a尺度的豐枯(系數正負)變化嵌套在10 a尺度的周期變化之中,10 a尺度的豐枯變化嵌套在22 a尺度的周期變化之中。

(4) 武功地區氣候偏冷期主要在1955—1994年,氣溫降低使得年降水量呈39.46 mm/10 a的減少趨勢;氣候偏暖期主要在1995—2015年,氣溫升高使得年降水量呈98.63 mm/10 a的增加趨勢;氣候冷暖變化通過影響蒸發量、蒸騰量和水汽輸送速度,來影響武功地區年降水量。

(5) 降水量增加在一定程度上緩解了武功地區位于干旱半干旱地區缺水的現狀,有利于解決當地水資源短缺的問題,同時極端高溫和降水量異常現象也出現的更加頻繁,極易引發極端天氣和洪澇災害,更加值得人們注意。

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