徐州市降水量時空分布特征及趨勢分析

王 偉 文 武 任中杰

(江蘇省水文水資源勘測局徐州分局,江蘇 徐州 221018)

降水是地表和地下水資源量時空變異性的主要控制因子,降水不均勻的空間分布和時間變化上的不穩定性是導致干旱、極端降水等自然災害頻發最直接的原因[1-4]。 降水量的時空分布規律直接影響著區域干旱和洪澇等自然災害的發生,因此研究區域降水的變化規律,可以為合理利用雨水資源,提高應對自然災害能力提供科學的幫助,具有重要的理論意義和應用價值。

國內外學者采用多種方法對不同地區降水量的時空分布特征及趨勢進行了分析,MALLICK J et al.[5]利用Mann-Kendall 系列檢驗、創新趨勢分析、去趨勢波動分析等方法對沙特阿拉伯Asir 地區年降水量變異性和趨勢進行了分析,結果表明研究區未來降水出現了負趨勢;AGOSSOU G T et al.[6]采用Mann-Kendall 檢驗和Sen’s slope 方法,對多哥北部地區月降水量和年降水量、最低氣溫和最高氣溫的變化趨勢進行了分析,結果表明以上地區年降水量均呈增加趨勢;王安琪等[7]利用Mann-Kendall 檢驗法、滑動平均法和線性回歸法從年降水量和季降水量兩個角度分析了大凌河流域朝陽地區降水量的變化,發現朝陽區降水量呈下降趨勢;馬子平等[8]應用Mann-Kendall 趨勢和突變檢驗及回歸分析的方法,分析了山西滹沱河流域降水的時空分布規律,發現夏季平均降水量呈微弱的增加趨勢,呈東南向西北遞減的空間分布特征。

針對徐州市降水量時空分布特征及變化趨勢的研究[9-11]比較有限,為更精確研究徐州市降水量的年內年際演變趨勢及其時空分布特征,本文根據徐州市1956—2021 年的實測降水資料,采用Mann-Kendall 檢驗法、Theil-Sen 斜率法、線性回歸方程等方法計算評價年均降水量的年際變化及其演變趨勢、突變以及降水空間分布的基本規律,為徐州市降水預測和防汛抗旱以及提前制定應對自然災害對策提供技術依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況與數據

徐州市位于江蘇省西北部、黃淮海平原的南部之間。 徐州市大部分為平原地區,少部分低山丘陵多分布在徐州北部賈汪地區,地勢西北高東南低。 屬溫帶季風性氣候區,一年四季分明,多年平均氣溫14℃,多年平均年降水量800 ～930mm,汛期(5—9 月)降水集中,易發生城市內澇。

本文分析計算所使用的降水量資料為20 個國家基本雨量站1956—2021 年降水量資料(李集雨量站始于1974 年),數據來源于江蘇省水文水資源勘測局徐州分局,降水量資料經過整編且通過審查,翔實可靠。本次研究中的時間尺度為年,20 個基本雨量站站點空間分布也比較均勻,具有代表性。

1.2 研究方法

1.2.1 Mann-Kendall 趨勢檢驗

在M-K 檢驗中[12],原假設H0為時間序列數據X=(x1,…,xn),是n個獨立的、隨機分布的樣本;備擇假設H1是雙邊檢驗,對于所有的i≤n,j≤n,且i≠j,xi和xj的分布并不相同,趨勢檢驗的統計變量S計算公式如下:

式中:xi、xj為時間序列的第i、j個數據值;n為數據樣本長度;sgn 為符號函數,具體定義如下:

統計量S服從正態分布,其均值為0,方差Var(S)按下式計算:

式中:ti是第i組的數據點的數目。

當n≥8 時,標準的正態統計變量通過式(4)計算:

在雙邊的趨勢檢驗中,對于給定的α置信水平,若|Z|＞|Z1-α/2|,則原假設是不可接受的,即在置信α水平上,時間序列數據存在顯著的上升或下降趨勢。 對于統計變量Z,若其大于0,則序列呈上升趨勢;若其小于0,則序列呈下降趨勢。

當Z的絕對值分別大于等于1.28、1.64、2.32 時,表示分別通過了置信度為90%、95%、99%的顯著性檢驗。

1.2.2 Mann-Kendall 突變檢驗

對時間序列X(含有n個樣本),構造一個秩序列:

在時間序列為隨機的假設下,定義統計量:

若|UF|＞|Uα|,則表明序列有顯著的趨勢變化。再根據時間序列X的逆序,按上述相同過程,求出UB。若UF 和UB 兩曲線出現交點,且交點在兩條臨界線范圍內,則交點即為突變點。

1.2.3 Theil-Sen 斜率估算

斜率β為時間序列數據趨勢性大小的計算值,用于衡量趨勢大小,當β＞0 時反映上升趨勢,反之則反映下降趨勢。

式中:1＜i＜j＜n;Median 表示中位數。

2 降水量特征分析

2.1 多年降水量時空變化特征

2.1.1 降水量時間變化特征

徐州市1956—2021 年的平均年降水量為835.1mm,整體呈下降趨勢。 根據平均年降水量資料,求得線性回歸方程(見圖1),降水傾向率為0.6mm/a。 研究區降水量年際變化幅度較大,在66 年的觀測周期內,降水量最大為1247.6mm,降水量最小為511.8mm,分別出現在2021 年和1988 年,兩者相差735.8mm。 從徐州市平均年降水量變化的5 年滑動平均曲線(見圖1)可以看出,1956—1978 年和2020—2021 年兩個時間區間降水量波動幅度較大,1962—1968 年、1972—1979年和2007—2012 年整體呈下降趨勢,1968—1971 年、2000—2007 年和2012—2021 年整體呈上升趨勢,1979—2000 年整體呈小幅波動,且低于多年平均年降水量。

圖1 徐州市多年平均年降水量

2.1.2 降水量空間分布特征

從雨量站分布及年降水量表(見表1)可以看出,在空間分布上徐州市多年降水量整體呈梯度變化,自西北向東南遞增,西北部降水明顯弱于東南部。 降水量最高和最低分別為大王集的942.1mm 和沙莊的700.8mm,兩個地區相差241.3mm,說明平均年降水量分布不均勻,且地域性差異較大。

表1 雨量站分布及年降水量

2.2 降水量趨勢檢驗

在顯著性水平α=0.05 時,對徐州市不同雨量站年降水量時間序列進行Mann-Kendall 趨勢檢驗,結果見表1。 從表1 統計檢驗的結果看,雨量站降水量檢驗值均為負值;只有6 個雨量站通過置信度為95%的顯著性檢驗,占比30%;其余各站及徐州市整體均未通過,說明徐州市在1956—2021 年間降水量下降趨勢并不顯著。

基于年尺度的徐州市全域及細分雨量站降水趨勢斜率β值見表2,由表2 可見,各雨量站的斜率β均為負值,即1956—2021 年間各雨量站的年降水量均呈現出一定的下降趨勢,但斜率β值呈現出西北地區偏小、東南地區偏大的趨勢。

表2 徐州市年降水量變化趨勢檢驗

2.3 降水量突變檢驗

在顯著性水平α=0.05 時,臨界值U0.05=±1.96。對年降水量序列進行Mann-Kendall 突變檢驗,分析繪制出關于UF 和UB 的徐州市年平均降水量突變檢驗曲線圖(見圖2),從計算結果及圖2 可知,1981—1984年、1986—1997 年、1999—2004 年和2014—2015 年的|UF|＞|Uα|,說明以上年份徐州市年降水量有顯著的下降趨勢。 自1956 年開始,除個別年份(1958 年、1962—1966 年)外,UF 值均小于0,說明降水量整體呈下降趨勢。

圖2 徐州市年降水量突變檢驗曲線

2012—2014 年檢驗結果超出置信區間,結合多年平均年降水量,說明在2012—2014 年,降水量上升趨勢顯著,此范圍為出現突變的時間區域。 進一步分析UF 和UB 曲線的交叉點,發現交叉位置分別在1962年、1967 年、1973 年、1977 年、2007 年,且交點在臨界線之間,說明徐州市降水量在1962 年、1967 年、1973年、1977 年和2007 年發生轉折,開始出現了突變,降水量在該時間節點開始發生枯-豐交替。

3 結 語

本文基于徐州市1956—2021 年的降水資料,采用多種方法對徐州市降水趨勢、突變特征及時空分布情況進行了不同角度的分析,得出以下結論:

a.徐州市1956—2021 年的平均年降水量呈下降趨勢,但下降趨勢并不顯著,降水傾向率為0.6mm/a,空間分布不均勻且地域性差異較大,整體呈梯度變化,自西北向東南遞增。

b.徐州市在1956—2021 年除個別年份(1958 年、1962—1966 年)外,UF 值均小于0,降水量整體呈現下降趨勢。 在此期間平均年降水量UF 和UB 曲線有7個交點,發生7 次突變,說明徐州市在2016—2021 年經歷了7 次枯-豐交替。

本文分析成果,對了解徐州市降水量空間分布特征及變化趨勢,合理利用雨水資源,合理配置防汛抗旱物資,提高防汛抗旱能力,具有一定的參考價值。 但是,本文缺少年內不同月份、不同季度多年降水量趨勢變化分析和對未來降水的預測,分析結果具有局限性。以后還需加強相關數據的管理工作,提高研究能力,更好地服務于社會經濟發展。