1960—2015年岷江上游松潘縣降水變化與旱澇災害

侯雨樂， 趙景波

（1.阿壩師范學院資源與環境學院，四川汶川623002； 2.中國科學院地球環境研究所黃土與第四紀地質國家重點實驗室，陜西西安710061；3.陜西師范大學 地理科學與旅游學院，陜西 西安710062）

降水是影響自然地理環境的重要氣候因子，也是人類賴以生存的主要水資源之一.降水時空分布及其變化對地球表層系統會產生重大影響［1］.在全球氣候變化的區域響應背景下，極端降水事件給各地水資源分布、社會生產生活帶來了不利影響.區域降水規律及其重大氣候事件受到國際社會的廣泛關注［2-3］，也取得了大量有意義的研究成果.徐瑛麗［4］對1951—2014年間杭州市降水變化特征進行了研究，分析表明年降水變化不顯著，但單次降水強度有增大的趨勢.馬夢陽等［5］指出海河流域極端降水指數與ENSO等現象關系密切.張晨等［6］研究表明汾河流域的年、夏季和汛期降水量均呈不顯著的遞減趨勢.顧朝軍等［7］基于黃土高原近50多年來的降水和氣溫實測資料，指出黃土高原有向暖干化發展的主要趨勢，但冬季暖濕化現象明顯.松潘縣地處岷江上游區，是成都平原的生態屏障，氣候變化對岷江上游水資源特別是旱澇等自然災害的影響已引起學者高度重視.降水和氣溫是影響川西高原地區生態文明建設的關鍵要素，研究岷江上游地區降水特征和格局變化分析是川西地區經濟與社會可持續發展的急迫需求，需要開展更全面的深入研究［8-9］.

本文基于岷江上游區降水數據的數理分析，試圖揭示本區域降水變化規律、旱澇災害及成因等問題，以更全面掌握松潘縣氣候變化規律、岷江上游流域水資源變化趨勢，對自然災害預警、防災減災、上游生態環境保護等保障經濟社會發展工作具有重要的科學意義和實用價值.

1 材料與研究方法

1.1 研究區概況松潘縣位于青藏高原東緣，32°06′～33°09′N、102°38′～104°15′E之間，地處四川省阿壩藏族羌族自治州東北部，面積約8 485.9 km2.松潘縣地處川西高原與龍門山的過渡地帶，地貌東西差異明顯，由東南陡峻狹窄的溝谷向西北緩而開闊的丘狀高原過渡，以高山為主，總的地形是西北高，東南低［10］.地形起伏顯著，最高處雪寶頂海拔達5 588 m，縣城海拔2 850 m.松潘縣是岷江水系的河源及干流上游區［11］.由于地形復雜，溝谷縱橫，松潘小氣候類型多樣且災害性天氣頻繁，降水分布不均，暴雨多發生在6—7月，雨季降水量占全年降水量的72%以上，多年平均氣溫5.7℃，多年平均降水量727.9 mm.

1.2 數據與分析方法氣象數據采用自中國氣象數據共享服務網（http：//data.cma.gov.cn）提供的中國地面氣候資料月值降水數據集（1960—2015年），以歷年不同季節和全年降水量作為研究對象，其中，將12月至次年2月劃為冬季，3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，即以氣象劃分法對降水數據進行處理.利用SPSS、MATLAB等軟件去分析降水、旱澇災害分布特征，揭示降水、旱澇與氣候變化之間的關聯性，以期更好解譯松潘縣等地氣候變化的內在成因與規律.以下是本文主要分析方法的計算公式及過程.

1）趨勢性分析.利用線性回歸方程（1）［12］定量分析松潘縣降水的線性變化，同時利用滑動平均法對降水序列進行擬合，找出降水變化規律.滑動平均法可較好地消除由于受周期和隨機波動的干擾，顯示降水發展方向.

式中，x表示時間序列（a），y表示降水序列（mm），斜率a表示氣候傾向率（mm/Da）.

2）Mann-Kendall突變性分析.假設H0為時間序列數據（X1，X2，…，Xn）是n個獨立的、隨機變量同分布的樣本；n為樣本數量；假設H1是雙邊檢驗，對于所有的k，j≤n，且k≠j，Xk和Xj是不相同年份對應的數據，檢驗的統計量Sgn為符號函數；S為正態分布，其均值為0.S的方差記為Var（S），則

式中，i是時間序列數據出現的次數，ei為時間序列數據出現次數的個數.當n＞10時，標準的正態系統變量

在給定的α置信水平上，如果｜Z｜≥Z（1-a）/2，則原假設是不可接受的，即在α置信水平上，時間序列數據存在明顯的上升或下降趨勢.對于統計量Z，大于0時是上升趨勢；小于0時是下降趨勢.當‖Z‖≥1.28，‖Z‖≥1.64，‖Z‖≥2.32時，分別表示通過了信度90%、95%和99%的顯著性檢驗.

再定義統計變量

UFk為標準正態分布，給定顯著性水平α，若｜UFk｜＞Uα/2，則表明序列存在明顯的趨勢變化，將時間序列x按逆序排列，再按照上式計算，同時使

通過分析統計序列UFk和UBk可以進一步分析序列x的趨勢變化，且可以明確突變的時間，指出突變的區域.若UFk值大于0，則表明序列呈上升趨勢；小于0則表明呈下降趨勢；當超過臨界直線時，表明上升或下降趨勢顯著.如果UFk和UBk兩條曲線出現交點，且交點在臨界直線之間，那么交點對應的時刻就是突變開始的時刻［13］.

3）周期性分析.功率譜分析是以傅里葉變換為基礎的頻域分析方法，根據不同頻率波的方差貢獻診斷出序列的主要周期.對于一個樣本量為n的離散時間序列x1，x2，……，xn，可以使用傅立葉變化進行功率譜估計［14］.時間序列xt展成的傅里葉級數

式中，a0、ak和bk皆為傅里葉級數，ω是基波角頻率，k為波數，k=1，2，…，［n/2］，［］表示取整.不同波數k的功率譜值

4）趨勢性分析.R/S趨勢分析法是一種研究時間序列的分形理論［13，15］，基于MATLAB對近55 a降水序列進行Hurst指數計算，可預測松潘縣未來的降水持續性特征.若H（Hurst系數）＞0.5，表示未來趨勢與過去一致.R/S分析的基本原理是設在時刻t1，t2，…，tn處取得的相應時間序列為ξ1，ξ2，…，ξn，對于任意整數τ＞0，該事件序列的平均為

用X（t）表示累積離差，則

把同一個τ值所對應的最大X（t）值和最小X（t）值值之差稱為極差，并記為

Hurst標準偏差

其中，c為常數，H即是Hurst系數.

5）旱澇等級分析.標準化降水指數（Standardized Precipitation Index，SPI）可監測旱澇嚴重程度，SPI負值代表雨量偏少，正值則代表雨量偏多［16］.利用SPI數據及國家氣象標準（GB/T20481—2017）的旱澇等級可來反饋松潘縣旱澇變化情況.標準化降水指數是先求出降水量τ分布概率，然后進行正態標準化而得出.

2 結果與分析

2.1 1960—2015年松潘縣降水量季節、年代際變化降水量的線性回歸、5 a滑動平均和年降水距平值變化分析（圖1）得出，松潘縣在1960—2015年間降水序列的氣候變化傾向率是1.09 mm/Da，降水量總體上呈現略增趨勢.近55 a降水量在526～940 mm間波動，多年平均降水量為719.69 mm，1975年降水量達到最大值，1970年最低.春季、秋季降水量分別占多年平均降水量的28%和27%，夏季降水量占多年平均降水量的42%，冬季降水占比最小，僅占3%.

圖1 松潘縣1960—2015年降水量變化Fig.1 The variation of the annual precipitation in Songpan region during 1960—2015

松潘縣季節性及年際性降水有明顯的豐枯變化，分布極不均勻，易引發旱澇等自然災害.對降水距平值進行最小二乘法擬合，呈現了鋸齒狀波動變化特點.1960—1969年間降水距平值多為負值，可認定為少雨期.1970—1983年期間降水距平值大都為正值，是多雨期.1984—2012年間降水量多在年均降水值以下，是少雨期.2013年以后降水量又大增，進入多雨期.

2.2 1960—2015年干濕變化周期分析MATLAB軟件的功率譜和Morlet小波分析都可很好地確定降水變化周期的主要頻率［17］.功率譜分析表明（圖2），1960—2015年間松潘縣降水存在約5.75 a的主周期變化規律.小波分析結果顯示（圖3），根據1960—2000年間松潘縣降水存在10～15 a的中震蕩周期；20世紀末至今存在約8.5 a的變化周期（圖3a）.可認為松潘縣降水存在5.75、8.5和10～15 a的震蕩變化.為更好地明確岷江上游地區當代降水周期變化，再選擇汶川縣、茂縣、都江堰市的降水量進行小波分析（圖3b、c、d）.結果表明，1951—2016年間茂縣降水存在約17 a的顯著周期，同時，在1951—1988年還有約6 a短周期；2000年以來也存在一個約9 a的短周期.1951—2016年間汶川縣降水存在約5、10 a的震蕩周期，且貫穿始終.1955—2015年間都江堰市降水量變化周期在5 a附近震蕩.表征岷江上游區降水變化周期較為同步，本文降水數據分析有較高的科學性.

圖2 松潘縣年降水量功率譜分析Fig.2 Power spectrum analysis of annual precipitation in Songpan region

圖3 小波分析下的岷江上游地區降水量周期Fig.3 Period change of annual precipitation under wavelet analysis

2.3 1960—2015年松潘縣降水量R/S趨勢分析對松潘縣降水數據進行R/S處理，得到春夏秋冬4個季節降水數值的赫斯特指數分別為0.62、0.67、0.52、0.74，均大于0.5，存在明顯的Hurst現象，即降水有較強的長期規律重復特點，未來松潘縣與近55 a以來降水變化趨勢一致的可能性較大.根據松潘縣近55 a降水有少雨—多雨—少雨—多雨的變化特點，可推測未來松潘縣降水仍會出現增多趨勢.這與史培軍等［18］提出的中國西部地區降水量呈緩慢上升趨勢、西北—青藏高原呈暖濕趨勢等結論相吻合.據松潘縣年鑒及政府官網等數據統計表明，2013年以來本區降水增多.

2.4 1960-2015年旱澇災害等級與頻率變化分析計算12個月尺度下的SPI（12）數值，引用國家氣象標準（GB/T20481—2017）對應的SPI旱澇等級，做出松潘縣近55 a的旱澇災害等級與頻次變化表（表1），同時繪制旱澇災害等級序列圖（圖4）.1961—2015年間松潘地區旱澇頻繁，每2.39 a就發生一次，旱澇災害頻率為41.81%.重澇、中澇的發生頻率都是5.36%；輕澇的發生頻率是7.14%；輕旱、中旱的發生頻率分別是14.29%、7.14%.

表1 1961—2015年松潘縣旱澇等級及頻次Tab.1 Classifications and frequencies of drought-flood disasters during 1961—2015 in Songpan

由圖4可知，松潘縣SPI（12）代表的旱澇災害大致經歷了4個變化階段：下降—上升—下降—上升.即1961—1970年初，SPI（12）降低且多小于0，旱災較為頻繁，1970—1971年連續兩年發生中度旱災.20世紀70年代中葉到20世紀80年代中葉時期的SPI（12）多大于0，本階段較常年更為濕潤多雨，1975—1976連續兩年發生重澇.20世紀80年代中后期到2013年，SPI（12）又幾乎小于0，變為干旱期，在本世紀初旱災較多.2013年后又變得多雨，2015年松潘縣重澇.

圖4 松潘縣SPI（12）旱澇災害等級序列Fig.4 Grade sequences of drought-flood disasters under SPI（12）standard in Songpan region

為更加直觀反映出松潘縣旱澇災害的年際變化特點，以10 a為時間間距計算出各年代階段旱澇災害頻率變化圖（圖5）.可以看出，旱災頻次的平均值為2.4次/Da，洪災頻次的平均值為2次/Da；從1990年代開始，本區旱澇災害有明顯增多趨勢.

圖5 松潘縣年代際旱澇災害頻率變化Fig.5 Frequency Variations of drought-flood disasters in Songpan region

2.5 降水量與旱澇災害的突變檢驗利用M-K檢驗分析（圖6）得到松潘縣降水靜態統計量Z=0.45＜1.64，表明松潘縣年降水量有不顯著的增加態勢.

圖6 松潘縣年降水量的M-K變化曲線Fig.6 The Mann-Kendall test of the annual precipitation in Songpan region

1961—1972年間UF值幾乎都小于0，表明降水主要呈下降趨勢，為相對干旱少雨期.1973—1984年UF大于0，降水呈增多趨勢，處于相對濕潤多雨期.1985—2012年間，UF值又幾乎都小于0，除20世紀90年代早中期降水較多之外，整體上降水偏少且波動微弱，為相對干旱少雨期.2013年以后UF大于0，是降水增多時期.松潘縣年降水量的UF和UB曲線在顯著性水平0.05區間內有多個交點突變點（1967、1973、1976、2013年），都通過了臨界線的顯著性檢驗.在1967年降水距平值是96.81 mm，比1966年有所增加，但之后又由豐水年變為枯水年.1973年降水距平值由1972年的-64.89 mm激增到157.21 mm，年降水大增，年后降水又減少.1976年前后兩年的降水變化也比較劇烈.1967、1973、1976年是在各自少雨多雨期內降水量的突變點，但并沒有改變年降水豐枯期階段的劃分.這與本文前面對松潘縣干濕旱澇階段劃分特征基本一致.為了更好地檢測年代際尺度的突變信號，再利用滑動T檢驗曲線，得出

結果顯示降水在2013年均值發生顯著變化.2013年當年的距平值為-100.89 mm，是典型的枯水年，2013年后降水距平值為正，降水近幾年皆偏多.2013年可認為既是降水突變點也是豐枯交替點，降水由偏少轉為升高趨勢.2013年后本地實測年降水量偏多，洪災多發，進一步驗證了本文分析結論的可靠性.2013年7月上旬，受大范圍連續強降雨影響，松潘縣境內連續發生洪澇、泥石流等災害，農作物損失慘重.2018年6—7月松潘縣遭遇連續性暴雨襲擊，引發洪澇災害，85%的鄉鎮受災，多處道路中斷，民房被淹.受持續、強降雨的影響，2019年6月、9月松潘縣等地發生山洪、泥石流災害，多處經濟產業和基礎設施受損嚴重.

3 討論

3.1 降水量、旱澇災害與ENSO事件關系ENSO事件是影響我國氣候變化的主要因素［19］.根據許武成等［20］及中國氣象局國家氣候中心（http：//cmdp.ncc-cma.net/pred/cn＿enso＿index.php）等研究成果與數據整理出1960—2015年間的29次ENSO事件，其中有17次暖事件和12次冷事件，將其與松潘縣旱澇災害發生年份進行比較.結果表明：在ENSO發生年或次年發生了18次不同等級的旱澇災害，發生機率為62.07%.在厄爾尼諾事件年前后發生洪災5次，旱災5次；在拉尼娜現象發生年前后發生洪災4次、旱災4次.岷江上游區在近五十多年間降水變化周期較為同步，存在約5年、10年左右的震蕩周期.據張強等［21］研究，ENSO事件周期主要為5.67、10.46年，本地區干濕周期與ENSO事件周期上呈現出一定程度的同步性.在正常年份，本地平均年降水量是708 mm.；厄爾尼諾事件年均降水為718.01 mm，在拉尼娜事件年均降水是746.12 mm，松潘縣年降水量對ENSO的冷暖事件的響應不同.再利用SPSS軟件的Pearson相關分析功能計算出ENSO事件與松潘縣旱澇事件的相關系數為0.057，顯示兩者不相關.以上分析表明，在ENSO事件年附近，本地降水量波動可能性變大，但無進一步的可靠證據證明兩者間存在更顯著的相關關系.這與鄭浩等［22］研究相對一致，川西高原區氣溫降水變化與ENSO事件的相關性極不顯著，ENSO事件對研究地區旱澇災害的影響不明顯.

3.2 降水量、旱澇災害與夏季風活動強弱關系川西地區夏季水汽主要源于西南季風［23］，夏季風強弱直接影響川西地區降水多寡和旱澇災害［24］.洪災與年降水大增或季節性暴雨息息相關，旱災與年降水銳減或季節性缺水密切相聯.基于本地氣象數據資料以及國家氣象標準劃分的旱澇等級，統計出松潘縣1961—2015年降水量距平值與旱澇災害等級變化圖（圖7），旱災年降水量平均距平值為-80.45 mm；洪災年降水量平均距平值為80.94 mm，本區旱澇災害大都是由降水量劇變引發的，夏季風活動增強是引起洪澇災害的主要原因；夏季風活動減弱是旱災多發的主要原因.在年降水距平值變化顯著的年份本地都有較大旱澇災害發生.有些年份降水過度集中也會出現洪災，2012年7月初遭遇罕見暴雨，岷江河水暴漲，17個鄉鎮不同程度受災.1986年6月中旬，境內連降暴雨，達63.7 mm，致使河水猛漲，發生泥石流，大面積農作物被淹被毀，直接損失5百余萬元［25］，根據統計1986全年降水偏少，為輕旱年.

圖7 松潘縣1961—2015年降水量距平值與旱澇災害等級Fig.7 Annual precipitation anomaly and drought-flood disaster grades in Songpan region during 1961—2015

李金建等［26］重建了1837—2009年松潘高原地區5月降水序列，指出1993—2009年為其中的一個偏濕階段；1960—1992年為偏干氣候時段，但其中有多次正負突變.重建的降水序列周期中有2～4 a的周期振蕩.本文對1960—2015年間松潘縣SPI指數的旱澇災害進行功率譜計算，旱澇災害也存在約4 a的震蕩規律.同時分析表明松潘縣在1960—1969年間是少雨期，1970—1983年是多雨期，是對李金建重建降水序列的進一步驗證和補充.1991—2010年本區域洪災頻次增加，主要是由于季節性降水增多引發，松潘縣當前進入多雨期.2019年“8·20強降雨洪澇泥石流災害”造成松潘全縣直接經濟損失超過1.1億元，全縣受災群眾5 491人，據都江堰地面氣象站數據顯示累積降雨量117.6 mm.9月12日境內大部出現25 mm以上降水，且局部有超過50 mm的降水.2019全年松潘縣較往年濕潤多雨.

4 結論

通過對松潘縣等岷江上游區的降水特征、旱澇災害變化規律及其成因進行的分析探討，及對重建的降水序列周期和干濕變化階段進行的對比驗證等討論，得出以下結論：

松潘縣1960—2015年間降水序列的氣候傾向率是1.09mm/10a，降水量總體上呈現不顯著的略增趨勢.季節性及年際性降水分布極不均勻.近55 a間降水存在少雨—多雨—少雨—多雨的變化特點，有約5.75、8.5和10～15 a的震蕩變化周期.2013年既是降水突變點也是枯豐交替點，由偏少轉為升高.2013后以后松潘縣降水仍是增多趨勢.

1961—2015年松潘縣旱澇頻發，1960—1969年、1984—2012年是少雨期，從1990年代開始，旱澇災害明顯增多；1970—1983年是洪災多發期.在年降水距平值變化顯著的年份本地都有較大旱澇災害發生.夏季風活動增強、降水過度集中是引起洪澇災害的主要原因，夏季風活動減弱是旱災多發的主要原因.2013年以來洪災多發，加上極端降水事件頻發等因素疊加影響，未來洪災機率增加.

松潘縣降水對ENSO冷暖事件的響應不同.在ENSO事件年附近，本地降水量波動可能性大，但無進一步的可靠證據表征兩者間存在更顯著的相關性.

致謝阿壩師范學院校級重點項目（ASA19-13）和黃土與第四紀地質國家重點實驗室項目（SKLLQG1428）對本文予以了支持，謹致謝意！