近60年來百色地區極端降水事件的時空節律變化特征

盧芹芹, 秦年秀,2, 汪軍能,2, 黃嘉麗, 韋玉芳, 張華玉

(1.南寧師范大學 地理科學與規劃學院, 南寧 530001;2.北部灣環境演變與資源利用省部共建教育部重點實驗室, 南寧 530001; 3.廣西賓陽中學, 廣西 賓陽 530400)

全球變暖促進地表蒸發能力加強[1]，大氣中水分增多[2]，加重全球、區域間水循環[3]，使得降水更加不均勻[4]，導致極端降水事件呈增多和增強趨勢。極端降水的突發性和時空分布的復雜性使得洪澇、干旱、崩塌、滑坡、泥石流等災害事件頻發，威脅人類生命生產安全，對外部環境和國民經濟造成巨大損失，成為各國學者關注和研究的重點。縱觀世界，極端降水呈增加的趨勢[5]。干旱地區和濕潤地區的極端降水也在加劇，且干旱區最為強烈[6]。南美洲東部[7]、歐洲[8-9]和澳大利亞等[10]地區極端降水也在強烈增加。已有研究結果顯示，中國極端降水具有復雜的時空分布特征，中國夏季旱澇頻發[11]，南方地區更為洪澇重災區[12]，且持續時間較長[13]。不僅如此，中國的季節降水量和降水日數也在波動中上升，其中冬季最明顯[14]。中國東北地區、內蒙古、黃淮海平原、北京地區和三江平原地區極端降水呈下降趨勢[15-19]，而河西走廊、渭河流域、長江流域、松遼流域、吉林省和廣西等地有上升趨勢[20-25]。還有學者針對近70 a來中國極端降水事件進行研究，發現極端降水在中國大部分地區均有發生，且次數顯著增加[26-27]。

我國幅員遼闊，不同區域的氣候條件、地形地貌等因素也大不相同，極端降水事件的發生深受區域條件影響。因此，結合區域實際環境開展更為詳細的極端降水評估工作極有必要。百色地區是我國西南典型的喀斯特生態區，是廣西唯一的氣候適應型試點城市，水熱條件較好，區內產出的芒果質量極佳，被譽為國家地理標志產品，而農作物的灌溉用水主要來源于大氣降水[28]。但百色處于云貴高原向東南丘陵過渡的生態脆弱區，受下墊面性質以及極端降水的影響，該區旱澇頻發，增大農作物灌溉用水的不確定性，使得農作物受災嚴重，造成較大的經濟損失。從前人研究來看，百色地區年降水日數減少，但冬季強降水增加[29]；暴雨受地形影響較大且時空分布不均，是百色產生洪水的主要原因[30]；百色酸雨的產生也與其特殊的地理位置和地形緊密聯系[31]。綜上所述，對百色地區極端降水變化進行研究是極有必要的。

本文選取9個極端降水指標，采用Mann-Kendall趨勢檢驗和ArcGIS加權插值法從年尺度分析近60 a百色地區極端降水的時空節律變化特征。研究結果擬為百色地區提供農業氣候災害預估新方式，從整體上對農業進行管理，預防氣象災害，減少災害帶來的損失，也為百色從紅色革命城市向氣候適宜型城市轉型提供一定的前期基礎。

1 研究區域、資料和方法

1.1 研究區域

百色(105°—107°E和23°—25°N)位于中國廣西壯族自治區的西部，處在云貴高原向廣西盆地的過渡帶，屬亞熱帶季風氣候，年均溫23℃左右，年平均降水量約1 032 mm，降水主要集中在春夏季，光照充足，雨熱同期，冬短夏長，適合一年三熟的水稻、玉米等農作物和喜溫喜濕的芒果等經濟作物的生長。農業作為百色地區的第一產業，其農作物灌溉用水來源成為該地區主要的社會經濟問題。

百色地區具有特殊的地理環境和歷史意義，是百色起義根據地，獨特的喀斯特地貌使得百色地區極易受到極端降水事件影響，其他自然災害種類也較多、危害大，生態環境脆弱。隨著社會發展，百色逐漸從紅色革命城市轉型為氣候適宜型城市，以適應氣候變化和城市減排為目標，把百色打造成為綠色、低碳和更適宜人類居住的美麗新城市。因此，研究百色地區極端降水時空節律變化具有明顯的現實意義。

1.2 研究數據序列

本文數據來源于百色地區12個氣象站點，為1961—2017年逐日降水實測資料。原始數據資料的時間序列較完整，連續性也較好，每年的缺測天數均不超過10 d。為確保數據的可信度，嚴保數據質量，本文在數據處理過程中，將逐日降水量實測值嚴重偏離百色地區氣象實際情況的值定義為離界值，并從橫向與縱向進行對比，即對比相鄰站點該天數值或同一站點前后兩天數值，合理即保留，不合理則做缺測處理。在本文選取的12個氣象站點中沒有出現離界值，但是西林站數據時間序列為1965—2017年，樂業站數據為1964—2017年，其他站點均為1961—2017年。站點分布狀況見圖1。從圖1也可以看出，站點空間分布相對均勻。

1.3 研究方法

1.3.1 極端降水指數 為能夠定量描述極端氣候事件，氣候變化檢測指數專家組(ETCCDMI)提出27個極端氣候指數，在國際社會上得到廣泛推廣和使用[32]，其中極端降水指數有11個。百色地區處于云貴高原向東南丘陵的過渡地帶，氣候受地形影響較大，為準確定義該區的極端降水，本文使用9個極端降水指數，且從3個角度對9個指數進行分類，以期對百色地區極端降水在不同方面的變化上進行全面地研究，具體為：CDD指數代表在降水較少、相對干燥時的極端降水變化；CWD，R10，R20和濕日降水量指數代表降水較多、相對濕潤時的極端降水變化；R50，R95p，RX1 day和SDII指數可從降雨的強度上反映極端降水變化。這些指數之間相互聯系、相互影響。本文不選擇最大5 d降水量和年降水總量這兩個指標的原因是，在分類中兩指標同屬于可代表相對濕潤時的極端降水變化，因此不再選擇。具體指數的定義和表示方式見表1。以9個極端降水指數為標準，可以對百色地區的極端降水事件進行更為詳細的研究，以加深對該地區極端降水變化的認識。

圖1 百色地區氣象站點空間分布

表1 極端降水指數的類型及其定義

1.3.2 分析方法

(1) 采用降水距平值分析極端降水的時間變化。距平圖能直觀地看出極端降水波動的具體范圍，更準確地判斷極端降水的上升和下降趨勢。

(2) 采用Mann-Kendall檢驗法進行顯著性分析。M-K法具有計算簡單、對樣本無特別分布要求等優點，被廣泛應用于水文、氣象等研究領域。趨勢檢驗公式為：

(1)

式中:Xj和Xi表示時間序列第j和i個值;n為時間序列長度。

M-K統計量Z值：

(2)

式中:當M-K統計量Z>0,則表示上升;Z<0,則表示下降。具體顯著性趨勢檢驗定義為:1.28≤Z<1.64,則表示通過90%的顯著性上升檢驗;1.64≤Z<2.32,則表示通過95%的顯著性上升檢驗;Z≥2.32,則表示通過99%的顯著性檢驗。反之:-1.64

2 結果與分析

2.1 1961-2017年百色地區極端降水時間變化

表2為1961—2017年百色地區各站點9個極端降水指標M-K統計量情況，圖2為1961—2017年百色地區極端降水距平圖。可以看出，對于相對干燥的降水變化而言，CDD指數能代表百色地區持續干旱的最大天數，從側面上反映極端降水異常。CDD指數的距平值基本維持在±15 d之間，距平值的變化可分為4個階段進行分析。在1961—1980年，CDD指數整體為負距平，在20世紀70年代中期由“波動下降”轉為“波動上升”再轉為“波動下降”，且下降趨勢持續到1985年。對比相同階段的CWD指數，該階段整體為正距平，與CDD指數呈相反趨勢。1980—2000年CDD指數整體為正距平，但數值偏小。2000年之后，正負距平集中年份更為明顯，正距平集中分布在2010年，且達到最大值。對比CWD指數在該階段的變化，整體以負距平為主，直至2017年左右才慢慢轉變為上升趨勢，說明在21世紀初期，干旱日數增大，百色地區整體偏干。據人民網報道，2009—2012年廣西出現較為嚴重的干旱，以2010年最為嚴重。百色地區的干旱達到特大等級，旱情乃60 a一遇，造成209.76萬人受旱，農業經濟損失4.66億元。由此可見，連續干旱日數的極端變化，使得原本濕潤的桂西北地區面臨干旱的挑戰，可能原因在于百色地區位于云貴高原向華南沿海過渡的地帶，多丘陵山地，灌溉水平普遍較低，且降水相對較少，蒸發量偏大，最易受干旱影響。另一方面，對于相對濕潤的降水變化而言，CWD，R10，R20和濕日降水量指數能代表濕潤期極端降水的變化。從整體上看，2000年之前，極端降水總體為正距平，且變化趨勢由“波動上升”轉為“波動下降”再轉為“波動上升”。2000年之后，極端降水指數總體為負距平，直至2017年才轉為正距平。

表2 1961-2017年百色地區極端降水指數M-K統計量

對于降水強度變化而言，R50，R95p，RX1 day和SDII指數能從降雨的強度上反映極端降水的變化。從整體上看，這4個指數的距平值波動范圍更大，說明百色地區的降水趨于強烈。SDII的距平值波動范圍最大，正距平最大值在1997年達到180 mm，負距平最大值在1988年達到190 mm。R50指數的正距平變化波動較為明顯，負距平變化較為均勻。RX1 day和SDII指數距平變化趨勢基本一致，以20世紀90年代為分界點，往前為負距平，往后為正距平。這3個指數的變化趨勢對比CDD指數，發現上升和下降的趨勢基本相同，如在1961—1985年，CDD指數呈現下降趨勢，R50，RX1 day和SDII指數也顯示出下降趨勢；在20世紀90年代，CDD指數與R50，RX1 day和SDII指數呈現較為一致的上升趨勢，說明百色地區的降水在時間變化上更加集中，使得旱澇的發生更為連續且分明。

從極端降水指數M-K統計值Z來看，隆林縣僅有R50指數通過90%的顯著性檢驗，其他指數未通過，變化較為平穩。西林縣有CDD，RX1 day和SDII通過90%的顯著性檢驗，其他指數變化趨勢不顯著。樂業縣有CDD和CWD指數通過90%的顯著性檢驗，兩指數上升趨勢明顯。凌云縣R10指數的Z值達到-2.33，通過99%的顯著性檢驗，說明該指數下降顯著，其他站點未通過檢驗。田林縣的R10指數統計值Z達到-3.24，通過99%的顯著性檢驗，下降趨勢明顯。CWD指數通過90%的顯著性，下降趨勢同樣顯著。那坡縣RX1 day指數通過90%的顯著性上升檢驗，R10指數通過90%的顯著性下降檢驗。百色市的RX1 day指數通過90%的顯著性下降檢驗，其他指數變化不明顯。田陽縣有4個指數變化趨勢顯著，分別是R95p，SDII，R50和RX1 day，都通過90%的顯著性上升檢驗。德保縣的極端降水指數未通過檢驗，說明極端降水變化不顯著。靖西的極端降水指數變化較為顯著，R95p和RX1 day通過90%的顯著性上升檢驗，SDII通過95%的顯著性上升檢驗，R10指數通過90%的顯著性下降檢驗。田東縣有SDII，R50和RX1 day通過90%顯著性上升檢驗，其他指數變化趨勢不顯著。平果縣的SDII通過90%的顯著性上升檢驗，R10通過90%顯著性下降檢驗。綜上所訴，1961—2017年百色地區12個氣象站點中，僅有靖西的極端降水指數未通過90%的顯著性檢驗，說明其變化平穩，其他11市縣的極端降水指數均有顯著性變化，說明上升或下降的趨勢顯著。

總的來說，1961—2017年，百色地區極端降水年尺度只有部分站點通過90%的顯著性增加趨勢，小部分站點通過95%顯著性檢驗，整體上微弱增加。另外，R50，RX1 day，R95p，SDII和CDD共5個指數年尺度均表現出增加趨勢，其他指數微弱下降。說明百色地區弱降水在減少，強降水在增加，干旱日數也在增加，使得降水趨于強烈和集中，降水趨于極端化。

圖2 1961-2017年百色地區極端降水距平

2.2 1961-2017年百色地區極端降水空間分布

圖3表示1961—2017年百色地區極端降水和M-K統計量Z值在空間上的分布。對相對干燥的降水變化而言，1961—2017年百色地區的CDD指數最大值位于中東部的右江河谷地區，以凌云、百色和田陽為主要站點，最高值達到36 d；最小值分布在北部、西北和南部地區，以樂業、隆林和德保為主要站點。再從相對濕潤的降水變化來看，CWD，R10，R20和濕日降水量在空間上的分布趨勢基本一致。降水最高值位于凌云縣和靖西縣，最低值位于右江河谷地區和西北部的隆林和西林。CWD指數最高值位于靖西，達到11 d；R20和R10指數最高值都分布在最北部的樂業縣和凌云縣，以及南部的靖西、德保和那坡，最低值沿右江河谷分布，主要集中在百色和田陽等地；濕日降水量在凌云和靖西達到最大值，為1 701.2 mm。將CWD，R10，R20和濕日降水量與CDD指數對比，發現它們空間分布呈相反趨勢，說明57 a來百色地區右江河谷的CWD，R10，R20和濕日降水量等四個指數在減少，連續干旱日數增多。百色右江河谷較為干旱的原因，一方面可能由于地形的影響。右江河谷位于云貴高原邊緣，形似一條狹長的走廊，不利于天氣系統發育。而且多山間盆地，平均海拔50 m，周圍山地平均海拔1 000 m，西北部最高點與東南角最低點海拔相差達2 000 m。在日降水量小于1 mm的持續日數中，盆地中的蒸發量明顯大于周圍山地。另一個方面可能是由于其特殊的地理位置，使得焚風效應顯著且海上的濕潤氣流到達該地時已經缺少含水量，以及臺風等降水系統的偏移，導致右江河谷干旱日數多，濕潤日數較少，這與廣西桂西北地區極端連續降水量減少的事實相符[33]，也使得其成為全區降水量最少的地區[34]。

從極端降水指數M-K統計值Z在空間上的分布來看，見附圖2，持續性指數中，CDD指數Z值高值區位于樂業縣、西林縣和靖西縣，呈現出北部、西北部地區上升趨勢顯著，東南地區以下降趨勢為主的分布格局。CWD指數則呈現出南部大部分地區、北部和西北地區以上升趨勢為主，田林縣周圍地區以下降趨勢為主的分布格局。絕對指數中，R10和R50指數的Z值在空間上的分布具有相似性，大體呈現出東南部和西北部上升趨勢顯著，而中西部以下降趨勢為主的分布形式。R20指數則以中部地區，如田林和百色等站點以上升趨勢為主，其他地區以下降趨勢為主的分布格局。閾值指數與強度指數的Z值在空間上的分布更為相似，以東南部地區上升為主，以田陽、田東和靖西為主要高值區，西北部下降趨勢明顯。綜上可知，幾乎每個站點的極端降水均發生顯著性變化，且具有較為相似的趨勢，能夠反映出各站點極端降水指數的變化規律以及區域極端降水指數的分布情況，在百色地區做到能準確分析降水時間、強度及其分布位置，以期降低極端降水帶來的風險。

圖3 1961-2017年百色地區極端降水指數空間分布

極端降水指數空間分布疊加上M-K統計值，可以指示百色地區各站點降水的極端變化情況。極端降水年尺度空間差異明顯，而且所有指數空間分析結果均以凌云縣為極大值中心，大體呈現出東南地區以上升趨勢為主，西北地區以下降趨勢為主的格局，可能與該地區特殊地形因素有關。降水高頻區主要位于有地形抬升、大氣輻合上升的山脈周圍。

對于降水強度變化而言，R50指數最高值位于凌云縣和靖西縣，達到7.5 d，最低值位于西北部的西林縣和隆林縣，只有2.8 d；R95p指數高值中心位于凌云縣和靖西縣，降水量達到995.5 mm，低值中心位于右江河谷和西北部的隆林縣和西林縣；RX1 day和SDII的高值中心基本位于凌云縣和靖西，降水量從東南向西北遞減。總的來說，R50，R95p，RX1 day和SDII指數在空間上的分布都遵循著以凌云為高值中心，以隆林和西林為低值中心，數值從東南向西北遞減的規律。但對比CDD指數來看，這4個指數與CDD指數的高值區都位于凌云，說明57 a來凌云不僅是百色地區的降水強度高值中心也是干旱少雨中心，這進一步揭示了凌云的降水更趨于集中和強烈，使得旱澇更明顯，降水趨于極端。綜上可知，極端降水出現頻率高的站點主要位于有地形抬升、大氣輻合上升的山脈周圍，如凌云和靖西兩個站點。因此，百色地區的地形因素是影響極端降水空間分布的主要原因。受到夏季風影響，南海水汽輸送至廣西境內，成為廣西降水的主要條件，百色地區位于廣西降水最尾端，降水量在空間上的分布也遵循著東南多西北少的規律。然而，凌云和靖西兩縣的西北部背靠山地，迎接來自東南部的水汽，形成迎風坡，水汽輻合上升降水量大，常年形成百色地區暴雨中心[35]。

3 結 論

(1) 1961—2017年，百色地區極端降水距平年變化總體呈現上升趨勢，有R50，RX1 day，R95p，SDII和CDD5個指數呈現上升趨勢，其他指數呈現出微弱的下降趨勢。說明百色地區弱降水在減少，強降水在增加，干旱日數也在增加，使得降水趨于強烈和集中，降水趨于極端化。

(2) 極端降水年尺度空間差異明顯，而且所有指數空間分析結果均以凌云縣為極大值中心，大體呈現出東南地區以上升趨勢為主，西北地區以下降趨勢為主的格局，可能與該地區特殊地形因素有關。降水高頻區主要位于有地形抬升、大氣輻合上升的山脈周圍。研究結果可為百色地區水資源規劃和災害風險管理提供借鑒和支撐，以期降低極端災害風險。