基于REOF分析的山東省年降水區域特征及趨勢分析

任建成, 谷山青, 盧曉寧

(1.山東省氣象防災減災重點實驗室, 濟南 250031; 2.濱州市氣象局, 山東 濱州 256612; 3.成都信息工程大學, 成都 610225)

氣候變化已成為科學界的共識。IPCC第五次評估報告[1]指出,近百年來溫室氣體濃度的增加導致了全球大氣和海洋變暖是毋庸置疑的。IPCC第六次評估報告[2]進一步指出,氣候變化加快了水循環,并對降水特征產生明顯影響。《中國氣候變化藍皮書(2022)》[3]指出:全球變暖趨勢仍在持續,2012年以來中國年降水量持續偏多,中國平均年降水量總體呈較明顯增加趨勢,且不同區域間降水特征差異明顯,全球范圍內的極端降水事件頻發。全球變暖背景下各地降水變化的研究也早已成為了國內外的研究熱點[4-6]。

目前,全球范圍內對于降水研究主要集中于降水變化特征及地域性差異、季風區和非季風區降水特征對比、極端降水變化等方面。如Donat等[7]的分析認為全球干旱區降水明顯增加,且受溫度升高的影響比較明顯,但濕潤區降水量變化并不顯著。Wang等[8]的研究表明季風降水不僅與太陽輻射能量有關,跟地球內部的反饋機制也密切相關,南方濤動增強了全球季風降水,熱帶和亞熱帶地區極端降水強度增加速度大大高于全球,但是在其他地區模擬的物理機制尚存在不確定性。

國內對于降水變化特征及影響機制、極端降水也進行了大量的研究。過去幾十年,國內降水量整體變化不顯著[9],但東南沿海、長江下游、青藏高原和西北地區年降水量呈增加趨勢,東北、華北和西南地區降水量呈減少趨勢,特別是東北地區和華北地區年降水量呈顯著減少趨勢,尤其是夏季降水[10-12]。近年來及未來一段時間,我國極端降水普遍呈增多趨強趨勢,其中極端降水事件增幅最大的地區為華北和東北[13]。

山東省是中國華東地區的一個沿海省份,氣候屬暖溫帶季風氣候類型,境內存在山地、丘陵、平原、盆地等多種地貌。對于山東省降水特征的研究,有徐澤華等[14]研究認為,1981—2010年期間,山東省年降水量呈現上升趨勢,降水的振蕩周期與南方濤動和東亞夏季風存在一定的響應關系。盧仲翰等[15]的研究則表明1961—2017年期間,山東省降水量年降水量呈不顯著減少趨勢,降水的空間高值中心出現在泰山山脈的周邊。劉玄[16]的研究表明:山東省多個極端降水指數呈顯著上升趨勢,且地域差別較大。上述研究均從整體上分析了山東省的降水特征。地形、海陸位置等因素會對地區氣候產生比較明顯的影響[17-18],鑒于山東省海陸并存、地貌復雜的地理特點,僅從整體上對山東省降水進行研究,不能很好地體現山東省降水的區域特征。因此,本文首先對山東省年降水場進行氣候分區,并對各區域的年降水時空分布特征進行更加深入的研究,為山東省氣候分析、防災減災提供更加區域性的參考依據。

1 研究資料和方法

1.1 研究資料

根據世界氣象組織的建議,到2021年應使用1991—2020年的新氣候基準線,而高質量氣候值是應對氣候變化亟需的重要科學數據之一。得益于中國地面自動觀測系統的發展及觀測數據完整性和質量的提升,本文研究資料采用中國氣象局研制的1991—2020年中國地面氣候數據集,該數據集基于國家氣象信息中心歸檔的中國地面觀測數據,對1991年以來的地面臺站觀測數據集元數據進行了系統的質量檢查和核實訂正。在基于站址遷移信息對所有要素進行了分段處理基礎上,采用傅里葉級數理論對氣溫、降水等累年日值序列進行了諧波處理,在體現氣象變量季節性轉換的同時,避免了日與日之間的異常突變特征,具有更好的氣候代表性。最終建立的1991—2020年中國地面氣候值數據集提供了中國2 438個站點的氣候背景信息,為天氣氣候業務提供了數據支撐。本文選用山東省95個氣象站點1991—2020年降水年值數據進行分析研究,選用的站點全部為山東省氣象局當前業務觀測站點,降水數據可以較好地體現山東省年降水變化特征,站點空間分布詳見圖1,各氣象站點年平均降水量(mm)描述統計特征見表1。

表1 山東省各氣象站點年平均降水量描述統計特征

圖1 山東省氣象站點分布

1.2 研究方法

1.2.1 EOF及REOF方法 經驗正交函數(Empirical Orthogonal Function,簡稱EOF)通過North顯著性檢驗,把時間序列中集中到少數幾個顯著的時空模態上,已在氣候等領域應用較多[19-21]。主要計算過程分為3步:

首先標準化處理原始數據矩陣,求得標準化矩陣X。

然后通過矩陣X及其轉置矩陣XT,得到相關系數矩陣A。

最后求矩陣A的特征值λ、特征向量V和時間系數Z,并計算可以通過North顯著性檢驗的前P個特征向量的方差貢獻率。

North顯著性檢驗具體過程如下:

(1)

旋轉經驗正交函數(Rotating Empirical Orthogonal Function,簡稱REOF)方法是在EOF分解的基礎上通過特征向量V進行最大方差旋轉,當滿足精度要求時則停止旋轉,得到(2) 式。

X=BG

(2)

式中:X為旋轉后的標準化矩陣;B為旋轉后的特征向量;G為旋轉后的時間系數。

旋轉后的特征向量可以更加清晰地體現研究要素空間分布結構[22-23]。因此,本文采用REOF對山東省年降水場進行氣候分區,并進一步分析研究各分區降水的時空特征。

1.2.2 赫斯特指數和重標極差分析法 赫斯特指數(下稱Hurst指數)用于定量描述時間序列信息對未來對過去的長期依賴性,由英國水文專家H.E.Hurst提出。 Hurst指數的計算方法稱為重標極差分析法(下稱R/S分析法)[24],主要計算過程如下:

(1) 將時間序列xi(長度為N)均分為A個相鄰的子區間(長度為n),表示為ea,a=1,2,…,A,ea為長度為N/A的子區間。

(3) 定義極差:Ra=max(xi,a)-min(xk,a),Ra為極差,即第(2) 步中累積截距最大值和最小值的差值。

(6)n從3開始,并重復1—5步,直到n=4,得到序列[R/S]n,n=3,…,N。

Hurst指數 用以描述(R/S)n和nH的正比關系,即

(R/S)n=C×nH

(3)

式中:C為常數。以lg(n)為解釋變量,lg(R/S)為被解釋變量進行線性回歸:

lg(R/S)=lgC+H·lnn+ε

(4)

式中:ε為常數;H為Hurst指數的估值,即(4) 式的斜率,其具體形式見表2[25]。

表2 Hurst指數具體表現形式Table 2 Specific manifestations of the Hurst index

研究的時間序列是否為周期性循環及其平均循環長度可通過統計量V進行判斷,統計量V的計算公式為:

(5)

在Vn～lnn的曲線上,若H=0.5,V統計量應該為一條水平線,若H<0.5,曲線向下傾斜,若H>0.5,曲線向上傾斜。曲線第一次出現的明顯轉折點對應的時間長度n就是未來對過去的依賴長度。

1.2.3 其他方法 運用ArcGIS軟件,對統計量進行克里金插值分析,用以分析統計量空間分布特征;應用線性回歸分析法分析降水的趨勢性特征;應用Mann-Kendall(下稱M-K)突變檢驗法分析降水的突變特征;應用Morlet小波分析降水的周期性特征;趨勢分析、突變分析均采用α=0.05置信水平。

2 結果與分析

2.1 山東省年降水場EOF特征

對山東省年降水場進行EOF時空分解,并經North顯著性檢驗,只有前2個降水模態顯著,對應的特征值λ累計方差貢獻率達到56.53%,能較好地代表山東省年降水的空間特征。對前2個降水模態進行REOF旋轉后的方差貢獻率和特征值均較旋轉前更加均勻,詳見表3。

表3 山東省年降水場EOF,REOF特征值及特征向量統計Table 3 Annual precipitation field EOF, REOF eigenvalues and eigenvector statistics in Shandong province

2.2 山東省年降水場REOF空間分布特征

對1991—2020年山東省年降水場REOF分解后,得到2個模態:第1模態空間分布表現為高值區主要集中在魯東南沿海和泰沂山脈的迎風坡,該地區受海洋氣候和西南暖濕氣流影響比較明顯,年降水量為729 mm,降水比較豐沛;第2模態的高值主要集中在魯西北地區,該區主要位于泰沂山脈的背風坡,地形以平原為主,受大陸性氣候的影響比較明顯,年降水量616 mm,降水相對較少,其他地區主要為中部及南部部分山地丘陵地區,年降水量為717 mm,根據各模態荷載值大于0.6地區分布范圍,經整理后可將山東劃分為3個氣候區(圖2),按照模態順序分別命名為東南沿海區(Ⅰ區)、西北平原區(Ⅱ區)、中部山地區(Ⅲ區)。

圖2 山東省年降水REOF分解后得到的2個特征向量場空間分布(荷載值≥0.6)及降水分區

2.3 各降水模態的時間系數特征

從模態1和模態2的時間系數(圖3)看出,其共同特征為:(1) 正值年份數少于負值,說明各模態降水偏少的年份更多。(2) 正值振幅相對較大,說明各模態降水偏多的年份降水強度更大。(3) 降水的年代際變化均較為明顯,其中1990年代以降水偏少為主,2000年代以降水偏多為主,且偏多的強度較大,2010年代以降水偏少為主,且偏少的強度較大。但2個模態降水偏多偏少的年份分布及強度變化有所不同。

圖3 山東省年降水場各模態特征向量時間系數

2.4 各分區降水的線性趨勢及突變特征

圖4A表明,東南沿海區(Ⅰ區)年降水呈不顯著增加趨勢(p>0.05),趨勢率為11.5 mm/10 a,UF和UB曲線存在多個交點,主要發生在2000年代,各交點以后UF曲線變化均未通過α=0.05顯著性水平,說明該區年降水突變不明顯。

圖4 山東省年降水各分區降水量線性趨勢及M-K檢驗曲線

圖4B表明,西北平原區(Ⅱ區)年降水量呈不顯著增加趨勢(p>0.05),趨勢率為22.7 mm/10 a,UF和UB統計量存在多個交點,這些交點在各個年達均有發生,各交點以后UF曲線變化均未通過α=0.05顯著性水平,說明該區年降水突變不明顯。

圖4C表明,中部山地區(Ⅲ區)年降水呈不顯著增加趨勢(p>0.05),趨勢率為10.7 mm/10 a,UF和UB統計量存在多個交點,主要發生在1990年代前期、2003年及2010年代,各交點以后UF曲線變化均未通過 顯著性水平,說明該區年降水突變不明顯。

綜上,山東省年降水量大致由東南向西北遞減,各降水分區年降水均呈不顯著增加趨勢,且突變均不明顯。山東省各分區年降水量主要為量的區別,變化趨勢差別不大。

2.5 各分區降水的周期性特征

從圖5可以看出:東南沿海區(Ⅰ區)年降水場存在2個較為明顯的能量中心,中心尺度均為2～3 a,分別在2000年代中前期和2010年代后期表現最明顯;西北平原區(Ⅱ區)年降水場存在3個較為明顯的能量中心,中心能量從大到小依次為:中心尺度5～7 a,在1990年代后期和整個2000年代表現最強烈,中心尺度3 a,在1990年代后期到2000年代前期表現最強烈,中心尺度2～3 a,在2010年代后期表現最強烈;中部山地區(Ⅲ區)年降水場存在2個較為明顯的能量中心,中心能量從大到小依次為:中心尺度2～3 a,在1990年代后期到2000年代中前期表現最強烈,中心尺度6 a,在2000年代中前期表現最強烈。

圖5 山東省年降水場各分區小波系數模部平方等值線

2.6 各分區降水的未來趨勢預測

對山東省各降水分區年降水未來趨勢運用R/S分析法進行預測,東南沿海區(Ⅰ區)降水時間序列的Hurst指數0.72>0.65,表明Ⅰ區降水時間序列前后具有強持續性,即未來Ⅰ區年降水將繼續呈現比較明顯的不顯著上升趨勢;西北平原區(Ⅱ區)降水時間序列的Hurst指數0.5<0.59<0.65,表明Ⅱ區年降水量時間序列前后具有持續性,即未來Ⅱ區年降水量將繼續呈現不顯著上升趨勢;中部山地區(Ⅲ區)降水時間序列的Hurst指數0.76>0.65,表明Ⅲ區降水時間序列前后具有強持續性,即未來Ⅲ區年降水將繼續呈現比較明顯的不顯著上升趨勢。

從圖6可以看出:東南沿海區(Ⅰ區)降水V統計量第一個拐點的lnn≈1.79,對應的時間長度n≈6,說明Ⅰ區降水時間序列過去狀態對未來狀態的影響時間約為6 a,6 a后持續性將慢慢減弱直至消失;西北平原區(Ⅱ區)降水V統計量第一個拐點的lnN≈2.08,對應的時間長度n≈8,說明Ⅱ區年降水量時間序列過去狀態對未來狀態的影響時間約為8 a,8 a后持續性將慢慢減弱直至消失;中部山地區(Ⅲ區)降水V統計量第一個拐點的lnn≈2.30,對應的時間長度n≈10,說明Ⅱ區年降水量時間序列過去狀態對未來狀態的影響時間為約10 a,10 a后持續性將慢慢減弱直至消失。

3 討 論

山東省各個降水分區降水均呈不顯著增加趨勢,這與《中國氣候變化藍皮書(2022)》[3]以及徐澤華等[14]的研究結論比較一致,但與盧仲翰[15]、程增輝等[26]的研究不一致,這與降水資料序列的時間范圍差別較大、降水數據來源、站點密度等有較大關系。由于本文的降水序列時間尺度較短,降水的變化周期也相對較小,但10 a以下的降水周期與徐澤華[14]、程增輝等[26]的研究較為一致。本文選用的站點密度較大,資料序列較新,可以對山東省年降水場進行較為準確的分區,相關的分區結論可作為對前人研究成果繼承和補充。

IPCC[1-2]和《中國氣候變化藍皮書(2022)》[3]都指出,中國高溫、強降水等極端天氣氣候事件趨多、趨強的趨勢更加明顯。對于降水的研究也在逐漸從降水量轉移到極端降水方面,未來應結合全球氣候模型(GCM)及區域氣候模式(RCM),利用觀測數據對GCM/RCM基線期降水進行偏差矯正,開展對山東省極端降水事件的統計研究。

4 結 論

(1) 山東省各降水模態降水偏少的年份更多,降水偏多的年份降水強度更大,年代際變化均較為明顯,其中1990年代以降水偏少為主,2000年代以降水偏多為主,且偏多的強度較大,2010年代以降水偏少為主,且偏少的強度較大,但各模態降水偏多偏少的年份分布及強度變化有所不同。

(2) 山東省年降水場劃分為東南沿海區(Ⅰ區)、西北平原區(Ⅱ區)和中部山地區(Ⅲ區)3個區域。山東省年降水量大致由東南向西北遞減,各降水分區年降水均呈不顯著增加趨勢,但趨勢率各不相同,且突變均不明顯。

(3) 山東省各降水分區年降水量均具有較為明顯的周期性特征,其中東南沿海區年降水場存在2個較為明顯的能量中心,中心尺度均為2～3 a,分別在2000年代中前期和2010年代后期表現最明顯;西北平原區年降水場存在3個較為明顯的能量中心,中心尺度分別為5～7 a,3 a和2～3 a,分別在1990年代后期和整個2000年代、1990年代后期到2000年代前期、2010年代后期表現最強烈;中部山地區年降水場存在2個較為明顯的能量中心,中心尺度分別為2～3 a,6 a,分別在1990年代后期到2000年代中前期、2000年代中前期表現最強烈。

(4) 山東省各降水分區年降水量未來變化均具有持續性,其中東南沿海區(Ⅰ區)年降水量未來變化具有強持續性,過去狀態對未來狀態的影響時間約為6 a;西北平原區(Ⅱ區)年降水量未來變化具有持續性,過去狀態對未來狀態的影響時間約為8 a;中部山地區(Ⅲ區)年降水量未來變化具有強持續性,過去狀態對未來狀態的影響時間約為10 a.