甘肅省極端降水指數時空變化特征

王軍德, 蘇振娟, 張麗娜, 張育斌

(甘肅省水利科學研究院, 蘭州 730000)

全球氣候變暖已經成為世界各國政府共識，在全球氣候變暖的大趨勢下，極端氣候事件的發生也日益引起人們的重視[1-3]。地處西北內陸的甘肅，降水是省內三大內陸河流域水資源的主要補給來源，為區域社會經濟發展和生態環境改善提供水資源保障。然而，近年來的極端降水產生了極端干旱、城市內澇、荒漠洪水和特大暴雪等災害事件，給當地社會經濟生態環境造成了嚴重損失，研究極端降水時空變化特征能夠為政府部門提供決策依據及理論基礎。

甘肅省極端降水研究尚處于起步階段，主要采用兩種方式：其一主要采用時間序列法、小波分析、突變理論對降水序列進行分析，從而探究極端降水在某一局部區域、一定時間序列、年內某一時間段的變化特點。張小明等[4]分析了甘肅省近50 a夏季極端強降水量的氣候特征，認為甘肅省夏季極端強降水具有5個氣候帶，不同氣候帶極端強降水變化趨勢有所不同；武金慧等[5]分析了甘肅省近50 a降水量及氣候變化趨勢，認為近50 a來甘肅省年平均降水量存在下降趨勢，但河西中部、西部大部分地區出現降水量增加的趨勢；趙一飛等[6]分析了黃土高原甘肅區降水變化與氣候指數的關系，認為降水量與太平洋年代際濤動(PDO)、厄爾尼諾/南方濤動(ENSO)存在著多時間尺度的顯著相關性。其二采用單一降水指數研究某一季節降水特征。馬中華等[7]分析了近50 a甘肅省夏季日極端降水頻數與強度變化特征，認為近50 a來，極端降水頻數呈減少趨勢，極端降水強度呈增加趨勢。

綜上所述，針對降水量變化過程研究較多而對極端降水指數變化研究較少，且存在降水指數單一的不足，致使缺乏綜合系統分析甘肅極端降水事件，相關分析研究有待進一步加強。因此，本文基于氣候變化監測與指數專家組(ETCCDI)定義的相關極端降水指數，選取23個地面氣象站點日降水序列，研究和分析甘肅省1959—2019年極端降水指數變化特征。

1 研究區概況

甘肅省(92°13′—108°46′E,32°11′—42°57′N)位于中國西北地區，是黃土高原、青藏高原、內蒙古高原三大高原和西北干旱區、青藏高寒區、東部季風區三大自然區域的交匯處，呈東南—西北走向，面積42.58萬km2，地形呈狹長狀，宛如一柄玉如意。地貌類型多樣，山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁，類型齊全，交錯分布，地勢自西南向東北傾斜，大致可分為隴南山地、隴中黃土高原、甘南高原、河西走廊、祁連山地、河西走廊以北地帶六大地形區域。大部分地區氣候干燥，屬大陸性很強的溫帶季風氣候。

1.1 數據來源

本文所用數據來源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn)提供的甘肅省23個地面氣象站的逐日降水數據，資料序列為1959年1月1日—2019年12月31日(表1)，數據質量完整連續且可靠性高。為提高數據分析過程的準確可靠性，本文通過R語言中的climpact1.2模塊中的check data功能對原始數據進行了數據質量檢查和控制。

1.2 研究方法

運用世界氣象組織委員會(WMO-CCD)推薦的極端指數軟件RClimdex選用了11個極端降水指數，具體見表2。并對降水指數做了描述性統計及降雨頻率累計圖(表3、圖1)。本文采用線性回歸法和滑動平均法(5年滑動)分析各極端降水指數的年際變化特征；利用R中的corrplot package制作Mann Kendall′s tau-b，Spearman指數相關圖；利用MATLAB中滑動T檢驗(5MTT，10MTT)和Mann-Kendall檢驗檢測突變點的可靠性；利用小波分析各極端降水指數的周期變化特征并用Surfer進行了繪圖。利用ArcGIS 10.1中地統計學法對不同站點降水指數進行插值，分析甘肅省極端降水指數空間變化特征。

表1 各氣象站點信息

2 結果與分析

2.1 甘肅省61 a極端降水指數年際變化特征及相關性分析

通過計算甘肅省近61年來23個站點的極端降水指數，運用線性回歸和5年滑動平均法做出11個極端指數線性趨勢圖(圖2)，計算了11個指數的10 a變化速率值(表4)，并利用R語言中的corrplot package制作Mann Kendall′s tau-b，Spearman對11個指數得相關系數圖(圖3—4)。各指數的主要特征如下：

(1) 強度指數(PRCPTOT，RX1day，RX5day，SDII)。RX1day與RX5day的變化速率相差不大，均呈較小的增加趨勢、降水強度以0.035 (mm/d·10 a)的速率微弱增加、年總降水量以2.56 mm/10 a的速率顯著增加；從5年滑動曲線來看，5日最大降水量和降水強度在20世紀70年代前后期和21世紀初出現較大波動，日最大降水量和年總降水量波動幅度不大；相關性結果表明，無論是Mann Kendall′s tau-b相關還是spearman相關，強度指數與CDD負相關不顯著。RX1day和SDII與CWD都呈顯著正相關關系(p<0.01)。

表2 極端降水指數名稱及其定義

表3 極端降水指數描述性統計

圖1 年均降雨頻率累計

(2) 絕對指數(R10，R20，R25)。所有指數的速率都呈增加趨勢，小雨日數增加趨勢明顯高于中雨、大雨日數；從滑動平均來看，小雨日數波動幅度不大，中雨日數和大雨日數在2015年前后波動較大；相關性結果表明，R20和R25都與CDD呈負相關關系(p<0.05)。

(3) 相對指數(R95p，R99p)。強降水指數增加速率遠大于極端強降水指數；兩個相對指數的滑動曲線都是在20世紀70年代前后期和21世紀初出現較大波動。相關性結果表明，R95p，R99p僅與CDD無顯著相關性，均與其他指數相關性顯著(p<0.001)。

(4) 持續性指數(CDD，CWD)。持續干期呈-2.129 mm/10 a的速率顯著減弱，持續濕期呈-0.005 mm/10 a的速率輕微減弱；兩個指數的滑動波動不大；相關性結果表明，CDD僅與R20，R25呈顯著負相關關系(p<0.05)，與其他指數無顯著相關性；CWD僅與RX1day，SDII在顯著性水平(p<0.01)正相關性，與其他指數在顯著性水平(p<0.001)顯著相關。

圖2 極端降水指數線性趨勢(5年滑動)

表4 極端降水指數變化速率

注：***代表99.9%的顯著性水平，**代表99%的顯著性水平上，*代表95%的顯著性水平，下圖同。

圖4 1959-2019年降水指數spearman相關

2.2 甘肅省61 a極端降水指數突變分析

各降水極端指數存在突變年份不確定性較大，所以利用5年MTT和10年MTT方法檢驗給定年數子序列突變情況；利用M-K方法檢驗序列整體突變情況。11個極端降水指數突變結果見表5。

強度指數PRCPTOT的M-K檢驗表明年降水量在1961年前后突變，在此后有增加趨勢，這與甘肅省1961年后發生洪澇災害的實情相符，5年MTT無顯著突變，10年MTT在2009年發生減小趨勢的突變；RX1day的M-K檢驗表明最大日降水量在2013年前后突變，5年MTT在1970年前后發生突變；RX5day的M-K檢驗表明5日最大降水量在1968年突變，5年MTT是在1965年和1970年突變，10年MTT在2009年發生減小趨勢的突變，這與年降水量、日最大降水量的突變趨勢一樣；SDII的M-K檢驗表明降水強度在2017年發生突變，5年MTT無顯著突變，10年MTT在2002年發生突變。

絕對指數R10和R20的M-K檢驗表明小雨日數和中雨日數在20世紀60年代發生突變，5年MTT和10年MTT都無顯著突變；R25的M-K檢驗表明大雨日數在21世紀初發生突變，5年MTT在20世紀60年代突變，10年MTT無顯著突變。

相對指數的M-K檢驗表明R95p強降水量在20世紀60年代突變，而極端R99p是在21世紀初突變，5年MTT也都在20世紀60年代突變，10年MTT無顯著突變。

持續性指數的M-K檢驗表明CDD持續性干期和CWD持續性濕期都在20世紀80年代后期發生突變、5年MTT和10年MTT也都在20世紀90年代左右突變。

綜上所述，不同突變檢驗方法降水指數的突變結果也有一定差異。

表5 1959-2019年降水指數突變檢驗結果

2.3 甘肅省61 a極端降水指數周期變化分析

結合前述結果，篩選相關性較低且變化趨勢比較顯著(p<0.05)的降水指數進行Morlet小波分析，通過對PRCPTOT，RX1day，SDII，R10，R95p和CWD的年際變化進行小波分析得到6個指數小波系數實部等值線圖(圖5)。圖5中實線為正值區，表明極端降水指數值較大，虛線為負值區，表明極端降水指數值較小。

PRCPTOT，RX1day均存在3～8 a，8～17 a，27～31 a三類尺度的周期變化規律。年降水總量的8～17 a在1960—1980年表現明顯，27～31 a周期變換經歷了“增—減—增—減—增—減”的交替變化，有3個豐水期和3個枯水期，方差分析表明28 a為它的第一主周期。日最大降水量的8～17 a周期震蕩能量最大，貫穿整個分析時段，13 a為主周期。日最大降水量存在6個豐水期和6個枯水期交替變換。

圖5 極端指數周期分析

SDII存在7～15 a，20～30 a兩類尺度的周期變化規律。其中7～15 a貫穿了整個分析時段，周期震蕩能量最大，13 a也是主周期；20～30 a在1970—2000年表現明顯，周期變換經歷了“減—增—減—增”的趨勢變換。R10也存在7～15 a，20～30 a兩類尺度的周期變化規律，13 a也是主周期。R95p的周期變化規律不太明顯，通過方差分析表明，8 a為第一主周期。

CWD存在3～8 a，8～17 a，21～29 a三類尺度的周期變化規律。其中21～29 a周期震蕩能量最大，經歷了“增—減—增—減—增—減”的交替變換，28 a為主周期。

2.4 甘肅省61 a極端降水空間變化分析

各站點降水極端指數空間差異性較大，利用ArcGIS的克里金插值法繪制11個指數在研究區的空間分布圖，空間分布見圖6。

(1) 強度指數(PRCPTOT，RX1day，RX5day，SDII)。PRCPTOT的東西向變化趨勢顯著，較大值集中分布在隴東、隴南和甘南高原地區；RX1day值從河西地區到隴中、隴東地區依次遞增，相比之下，RX5day值從河西地區大部到隴中、隴東地區依次遞增，部分甘南高原區的RX1day值也較大；SDII在河西地區、隴中地區分布較為均勻，在隴東地區分布較高。

(2) 絕對指數(R10，R20，R25)。R10，R20和R25空間分布圖表明小雨日數、中雨日數和大雨日數在河西和隴中地區分布趨勢大體一致，在隴東地區差異明顯。小雨日數較大值在隴東分布區明顯大于中雨日數分布區、大雨日數分布區。

(3) 相對指數(R95p，R99p)。R95p較小值分布在河西馬鬃山、酒泉和高臺地區民勤地區，較大值集中在甘南高原區和華家嶺以東地區；極端強降水量R99p的較小值分布在河西的永昌、民勤和武威部分區域，較大值集中分布在隴中部分區域、隴東大部、隴南和甘南全部區域。

(4) 持續性指數(CDD，CWD)。持續性干期CDD與持續性濕期CWD較大值、較小值分布區域正好相反。

圖6 極端指數空間分析

3 討論與結論

(1) 在時間分布上，持續干期呈顯著減弱，變化速率為-2.129(p<0.05)，持續濕期微弱下降，變化速率為-0.005(p<0.05)，其余10個極端降水指數呈增強趨勢(p<0.05)，尤其年降水總量增加顯著，變化速率為2.56(p<0.05)。總體來看，極端指數變化存在明顯周期性，大致可分為2～3個周期。

(2) 各極端降水指數中，突變多發生在20世紀60年代中后期。

(3) 在空間分布上，全省極端降水指數的空間變化特征較為明顯，包括年降水量在內的10個極端指數由河西走廊向東遞增，持續干期與之相反。

影響極端降水指數變化的因素很多，大致可分為全球變暖、地形差異以及太平洋年代際濤動(PDO)、厄爾尼諾/南方濤動(ENSO)、城市化進程加速和溫室氣體排放增多等原因[8-9]。就甘肅而言，影響降水指數顯著差異化可能原因是地形因素造成。就甘肅來說，地形主要分為隴南山地、隴中黃土高原、甘南高原、河西走廊、祁連山地、北山山地。甘肅省從河西走廊到隴東地區方向，年降水量呈增加趨勢，最大值出現在甘南高原、隴南山地和部分隴東地區。這些地區山嶺較多，具備良好的迎風坡，能夠很好地進行地形抬升，各類天氣系統過境后降雨頻發，因此這類地區降水相對較多，容易出現降雨最值。