安徽省江淮地區1980—2018年降水量時空分布變化分析

李奕杉，胡 苗，賀玉靜，施竹遙

(四川農業大學水利水電學院，四川 雅安 625000)

隨著全球氣候變暖的趨向日漸明顯，區域降水量也在時間和空間分布上發生變化，降水時空變化能夠反映地區與生態環境的變動，對人類的生活生產具有重要意義[2-3]。分析某指定區域的降水量變化特征，可以為該區域水資源利用，農業結構調整和社會經濟發展提供重要依據[4-5]。目前，國內外已有多數專家學者對區域降水變化進行研究。蘇萬磊利用Mann-Kendall法對秦皇島市多時間尺度進行分析，結果表明秦皇島市季平均降水量差異大[6]。梅偉等人采用的方法為線性趨勢法以及Mann-Kendall法等，得出長江中下游地區在1951—2001年的51年的總體降水量呈現微弱的正趨勢的結論[7]。那音太等用蒙古高原氣象站的月降水量數據，研究了該地區降水特征及其時空變化規律[8]。蔡宜晴等人對長江源取降水量變化進行多維度研究，表明長江源區內各站點年降水量增加趨勢空間變異性較大等結論[9]。

安徽地處我國東部季風帶,又是南北氣候轉換地區,有著明顯的過渡性天氣特點[10]。雖然安徽自然資源比較豐富,但由于自然資源的空間分配并不平衡,降水量在年際和年內方面的分配差距較大,洪水和旱災仍頻頻出現,且農作物生產力穩定性較差[11-12]。而長江和淮河則把安徽分割為淮北、江淮和江南地區,其中,江淮地區地處降雨量豐沛的南方與干旱少雨的北方的過渡帶，降水量的年際和年內變化差異大，且影響因素復雜[13]。本文采用世界氣象組織推薦的非參數趨勢檢驗Mann-Kendall法對降水量時間變化趨勢以及特征突變進行檢驗[14-17]，并結合軟件Arc GIS進行該地區空間降水插值分析[18-19]，著重探究1980—2018年安徽省江淮地區降水量年際、年內及空間變化特征，對該地區合理利用水資源、旱澇災害的預測和管理、生態環境的治理、經濟可持續發展等提供一定的科學借鑒。

1 資料和方法

1.1 資料來源

本文基于安徽江淮地區霍山、桐城、六安、合肥、今巢湖、壽縣、滁州、定遠號、滁州等9個氣象站點(如圖1所示)的降水量，分別以年、季節劃分角度對該區域1980—2018年的平均降水量時間周期以及分布特點展開研究。文中使用的9個站的降水量數據資料均來自中國氣象數據網(http://data.cma.cn)。

圖1 安徽省江淮地區氣象站點分布示意

1.2 研究方法

本文使用Mann-Kendall檢驗法的序列檢驗，確定安徽省江淮地區1980—2018年年際和季節降水量的趨勢和突變情況。具體計算步驟如下。

1.2.1趨勢檢驗

對于時間序列數據x1、x2、…、xn是n個獨立的、隨機分布的樣本，Mann-Kendall趨勢檢驗統計量S為:

(1)

其中，sgn()為符號函數；xj表示時間序列的第j個數據值，當大于、等于或小于時，sgn(xj-xi)分別為1、0或-1。當n≥10時，統計量s近似服從正態分布，其期望為0，方差為下式：

(2)

標準化統計量按照下式計算：

(3)

在趨勢檢驗中，若統計變量Zc>0時，序列存在上升趨勢，若Zc<0時，則說明序列存在下降趨勢。在置信水平α上，當|Zc|≥1.28、1.64、2.32時，表明序列分別通過了信度為90%、95%、99%顯著性檢驗。本文趨勢性檢驗選用信度為90%。

1.2.2突變檢驗

對于時間序列中的數據x1、x2、…、xn是n個獨立且隨機分布的樣本，構建秩序列，如下式:

(4)

Sk表示第i樣本xj-xi(1≤j≤i)的累計數，在時間序列隨機樣本獨立的假定下，Sk的均值和方差分別為公式(5)(6)：

(5)

(6)

將Sk進行標準化,如下式：

(7)

其中，UF1是標準正態分布，假如UFk>0，則序列呈上升趨勢；若UFk<0，則序列呈下降趨勢。超過臨界值的部分，則表明上升或下降的趨勢顯著。當給定顯著性水平α，對于顯著水平α=0.05，其臨界值μ0.05=±1.96，若|UFk|>μα，則表明序列存在顯著變化趨勢。將時間序列逆序xn、…、x2、x1重復上述計算過程，則逆序列的UBk=-UFk，UB1=0。分析繪出UBk和UFk曲線,如果UFk和UBk這兩條曲線有交點，且交點在臨界線之間，那么交點對應的值為出現突變的時間。本文突變檢驗選用顯著水平α=0.05。

克里金插值法是通過利用站點的原始數據以及有關變異函數的特點，達到使已知站點外其他地區的區域化變量能夠進行線性無偏最優估計的目的，從而減少了變量的突變情況[20]。在空間分布的研究上表現出隨機性、結構性以及空間相關性等特點。運用Arc GIS中的克里金插值法，研究安徽省江淮地區霍山、桐城、六安、合肥、巢湖、壽縣、滁州、定遠、蚌埠9個氣象站點降水量的分布變化。

2 分析

2.1 降水量時間變化

2.1.1降水量變化特征

2.1.1.1年際變化特征

安徽省江淮地區1980—2018年的年均降水量為1 124.8 mm，降水傾向率為6.001 mm/10 a，呈上升趨勢。在39 a的觀測中，降水量最大為1 709.2 mm，最小為734.3 mm，分別出現在1991年和2001年，最大降水量與最小降水量差值為974.9 mm。根據該區域年均降水量變化的五年滑動平均線可以得出：1984—1995年年均降水量波動幅度較小，1996—2004年年均降水量波動較大且呈緩慢下降趨勢，2005—2014年年均降水量波動幅度較小，2015年后年平均降水量呈上升趨勢(見圖2)。

圖2 安徽省江淮地區年際降水量變化特征示意

2.1.1.2季節變化特征

安徽省江淮地區1980—2018年的降水量在春夏冬3季呈上升趨勢，降水增加傾向率分別為9.442 mm/10 a、2.786 mm/10 a以及9.870 mm/10 a，秋季呈下降趨勢，降水減少傾向率為1.507 mm/10 a。春季最大、最小降水量為452.4 mm、108.8 mm，最大振幅為343.6 mm，降水量整體波動變化小，1985—1992年呈緩慢上升，1993年之后較平穩。夏季最大、最小降水量為1 032.7 mm、268.2 mm，最大振幅為764.5 mm，該季降水量大，在1992—1997年有緩慢下降趨勢，整體呈小幅波動。秋季最大、最小降水量分別為465.1 mm、57.1 mm，最大振幅為408 mm，該季降水量在1985—1991年波動變化較大且呈下降趨勢，其余年份呈窄幅波動。冬季最大、最小降水量為236.2 mm、34.9 mm，最大振幅為201.3 mm，該季降水量整體波動幅度較大，在1985—1994、2001—2005年呈上升趨勢，在1994—2000、2006—2018年呈下降趨勢(見圖3)。

春

2.1.2降水量趨勢分析

在信度90%下，利用Mann-Kendall趨勢檢驗法得出該地各季降水量變化趨勢值β以及趨勢顯著性Z(見表1)。由表1可知，季節降水量分布不均、差異較大：夏季(6—8月)降水量最多，占全年降水量的47.0%；春秋兩季的降水量相差較小，分別占比22.1%、19.3%；冬季降水量最少，占比10.6%。秋季趨勢顯著性為-0.069 91，降水量呈下降趨勢；春夏冬3季以及全年趨勢顯著性分別為0.326 229、0.535 948、1.3748 22*以及0.116 51，降水量皆呈上升趨勢，結果與上述變化特征一致。春夏兩季和全年β值為-0.447 77 mm/a、-7.121 29 mm/a、-3.964 43 mm/a，趨勢變化較小，而秋、冬季β值為6.355 671 mm/a、2.799 59 mm/a，趨勢變化明顯。

表1 安徽省江淮地區各季降水量統計特征值 mm

2.1.3降水量突變分析

2.1.3.1年際突變分析

在置信水平0.05的基礎上，根據Mann-Kendall法對安徽省江淮地區1980—2018年年際降水進行顯著檢驗(見圖4)。該區域年均降水量變化呈波動狀態，但未出現顯著變化。由UFK和UBK變化趨勢可知，該區域年均降水量的突變發生在1983年、1986年、1987年、1988年、2016年以及2017年，其中1983年、1987年、2016年3個突變點表示年均降水量逐年減少，1986年、1988年、2017年3個突變點表示年均降水量逐年增加，所有突變點均在置信區間內。

圖4 安徽省江淮地區年際降水量突變分析示意

2.1.3.2季節突變分析

如圖5所示，春季降水量突變點出現在1986年、1989年、2006年、2010年、2011年，突變點均在置信區間內，在1989年突變之后呈上升趨勢，至1991年、1993年增加達到顯著水平。夏季降水量在1996—2005年之間存在多個突變點，該時段降水變化波動頻繁，但整體呈小幅度波動狀變化，除1993年達到顯著水平，其余年份均未達到顯著變化。秋季降水量在2005—2009年之間存在多個突變點，該時段內降水變化波動頻繁，但均未出現顯著變化。冬季降水量在1982年、1987年、2019年發生突變，在1985年增加趨勢達到顯著水平。

春

2.2 降水量空間變化

由圖6可知，降水量最大和最小的站點分別為霍山(1 400.7 mm)和蚌埠(936.5 mm)，兩地相差464.2 mm，地區年降水量分布不均勻且地域差異性大。東北方向降水量少，包含蚌埠、壽縣、定遠3個站點，降水量范圍在936.5～1 029.3 mm，西南方向降水量多，降水量范圍在1 307.9～1 400.7 mm，由西南至東北降水量逐漸減少，呈梯度變化。

圖6 安徽省江淮地區年降水量空間分布示意

圖7為安徽省江淮地區各站點季節降水量趨勢示意，由圖7可知，春季最大和最小降水量的站點分別為桐城363.8 mm和蚌埠191.2 mm，兩站點相差172.6 mm；夏季最大和最小降水量的站點分別為霍山625.9 mm和壽縣465.1 mm，兩站點相160.8 mm；秋季最大和最小降水量的站點分別為霍山275.6 mm和定遠184.8 mm，兩站點相差90.8 mm；冬季最大和最小降水量的站點分別為霍山164.2 mm和壽縣83.4 mm，兩站點相差80.8 mm。其中，各站點春夏兩季降水量差距明顯，秋季和冬季降水量差距較小，各季節降水量均表現為由西南至東北逐漸遞減。

圖7 安徽省江淮地區各站點季節降水量趨勢示意

3 結語

通過本次研究，得出以下結論：

1) 該地區降水量在1980—2018年的年際變化較大，降水量總體以6.001 mm/10 a的變化率增加。

2) 春、夏、冬3季呈上升趨勢，秋季呈下降趨勢；春、夏、秋3季降水量整體呈小幅波動，趨勢變化不顯著，冬季降水量整體波動較大，趨勢變化顯著；降水量季節分布不均勻，夏季降水量大，且在全年降水量中占比最大，應在夏季加強防洪措施，避免因持續降水造成水澇災害。

3) 年降水量、季節降水量在空間分布特征上均呈現為由西南至東北逐漸減少，呈梯度變化。應考慮該區域西南地區和東北地區的水源調蓄，提高降水的有效利用，且應重點加強西南地區的水利和防汛基礎工程建設，避免季節性降水差異造成洪澇災害。

綜合分析，9個站點不同時間尺度范圍內降水的時空變化，有利于對水資源的合理配置與利用，同時給該省防范與應對自然氣候災害提供了一定的理論依據。