1956—2011年金沙江下游梯级水电开发区降水变化特征分析

2014-04-01 07:49姚治君姜丽光吴珊珊刘兆飞王
关键词:金沙江持续性降水量

姚治君姜丽光吴珊珊刘兆飞王 蕊

(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101;2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049)

1956—2011年金沙江下游梯级水电开发区降水变化特征分析

姚治君1,姜丽光1,2,吴珊珊1,刘兆飞1,王 蕊1,2

(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101;2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049)

基于金沙江下游梯级水电开发区10个气象站1956—2011年的逐月降水资料,运用线性倾向估计法、Morlet小波分析法和R/S分析法对多年降水和季节降水变化及其趋势、周期和持续性特征进行分析。结果表明:研究区 1956—2011年降水量呈波动式下降趋势,降水倾向率为-1.338 mm/a;季节降水中除春季呈微小上升趋势外,夏、秋和冬季均呈下降趋势,且空间差异明显;夏、秋季的降水量占全年的81.1%,尤以夏季为主导,占57.4%;年降水存在1~2 a、4 a、8 a、14 a和31 a的周期变化规律,其中8 a的周期尤为明显,通过90%置信水平检验;研究区降水序列总体上存在明显的Hurst现象,具有持续性特征,未来降水仍会维持减少趋势。

金沙江下游梯级水电开发区;降水量时空分布;线性倾向估计;小波分析;R/S分析

在全球气候变化背景下,一方面气候变暖加速了水循环过程,导致降水量的时空分布变化[1-2],另一方面人类活动造成的下垫面变化也极大地改变了水循环过程。降水是水循环过程中的一个重要因素,降水量大小及其分布特征是水资源规划配置和开发利用的基本依据[3]。一般来讲,降水量与水资源量是正相关的,即降水多则水资源丰富,降水少则水资源相对贫乏[4]。因此,研究降水的时空演变特征对区域水资源的合理评估及利用具有重要意义。

金沙江下游水电站分布密集,库区来水流量直接受到流域降水的影响,研究流域降水特征对于提高发电效益、维持库区水热资源的可持续开发利用意义重大[5]。电站入库径流的影响因素很多,但流域降水量及其时空分布是影响库区产汇流的重要因素[6]。研究区生态环境脆弱,降水集中且降雨强度大,加之诸多不合理的土地开发利用活动,导致近年来金沙江下游流域生态环境恶化、水土流失严重[7]。强降水也是暴发泥石流的激发因素,对控制泥石流活动起着控制作用[8]。近年来金沙江下游流域暴雨、大暴雨出现频率增加,由于该区域生态环境的脆弱性,这样的大气降水形势导致了流域地质灾害的频繁发生,水土流失灾害毁坏的耕地数量呈逐年增加趋势,值得引起重视[9-10]。因此,对开发区降水的演变规律及其持续性进行研究具有重要意义。

张斌等[11-12]对元谋干热河谷的年降水和季节降水变化趋势、多尺度变化特征及持续性进行了研究;张方伟等[13]、廖宇等[14]、陈媛等[15]对金沙江全流域的降水变化特征进行了研究。也有不少学者对金沙江下游不同城市(如楚雄[16]、宜宾[17]、昆明[18])的降水特征进行了研究。尽管金沙江流域不同区域降水变化的研究成果已较为丰富,但对梯级水电开发区在全球气候变化背景下的多年降水变化特征研究相对较少,侧重点亦有所不同。笔者采用线性倾向估计、小波分析和R/S分析法,对金沙江下游梯级水电集中开发区的降水特征进行分析,从时空不同角度对降水的趋势、周期、空间分布结构及其持续性进行细致研究,旨在认知金沙江下游降水的演变规律及持续性,为金沙江下游梯级水电开发区水资源综合开发利用及生态环境保护提供参考依据。

1 研究区概况

研究区域为雅砻江注入金沙江的汇口处至岷江注入金沙江的汇口处之间的金沙江段,地处东经100°50′~105°、北纬24°25′~29°,呈西南向东北倾斜的狭长形。地势由西南向东北降低,干流长约782 km,主要流经云南、四川、贵州3个省10个地(市、州)58个县(市、区),土地总面积约为8.8万km2[19]。研究区多年平均降水量为893 mm,水量丰沛稳定,地形落差大,水能蕴含量极大,水电站分布密集,向家坝、溪洛渡、白鹤滩、乌东德四大水电站(图1)均分布在这一区域。开展该河段流域内降水的长期变化趋势、周期和时空分布特征等分析,对开发和管理金沙江流域水能资源及开展水电站建设的水情服务具有重要参考价值。

2 资料和方法

2.1 资料

选取中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)提供的宜宾、昭觉、昭通、雷波、会理、会泽、威宁、元谋、楚雄、昆明10个国家气象站(图1) 1956—2011年(共56年)的月降水资料作为基础资料,缺测值用56年对应的月平均值代替。

2.2 研究方法

采用线性倾向估计法研究降水的历史变化趋势、小波分析研究年平均降水的周期性、R/S分析法研究降水的持续性特征并预测未来降水的变化情形。

2.2.1 线性倾向估计法

用xi表示样本量为n的某一变量,用ti表示xi对应的时间,建立xi与ti间的一元线性回归方程:

式中:a1、b1——回归常数和系数,10b1称为气候倾向率,a1和b1可以用最小二乘法进行估计。利用b1与相关系数r之间的关系,可以得到xi与ti的相关系数(亦称趋势系数)r:

b1若为正值,说明x随t的增加呈上升趋势;b1若为负值,说明x随t的增加呈下降趋势。b1值的大小反映了上升或下降的速率,即表示上升或下降的倾向程度。要判读变化趋势的程度是否显著,就要对r进行显著性检验。由于r的概率密度函数正好是t分布的密度函数,因此可以用t检验来做显著性检验,统计量为

2.2.2 小波分析法

利用小波变换提取降水序列周期。给定母小波函数ψ(t),时间序列f(t)的小波变换的离散形式为

式中:ωf(a,b)——小波系数;Δt——取样间隔;a——频率参数,表示波动的周期;b——时间参数,表示波动在时间上的平移。

小波方差为

小波方差随频率参数a的变化过程称为小波方差图。在小波方差图中,可以清晰地看出某一时段的主导周期成分[21,23-27]。

2.2.3 R/S分析法

R/S分析法最早是由英国科学家Hurst在研究尼罗河多年水文观测资料时提出的一种时间序列统计方法。R/S分析就是重新标度的极差分析(rescaled range analysis),通过改变研究对象的时间尺度大小,研究其统计特性变化规律,通常被用来分析时间序列的分形特征和长期记忆过程[28-30]。

R/S分析法的基本原理见文献[29,31-33]。不同的Hurst指数H有不同的意义:(a)当H=0.5时,表明时间序列相互独立,完全随机,前后的变化无关;(b)当0.5<H<1时,表明时间序列存在正相关关系,即系统发展具有持久性或长程相关性:过去的一个增量意味着未来的一个增量,过去的一个减量意味着未来的一个减量,反映在降水因子上则表明未来的降水量整体变化趋势与过去的变化相一致,H越接近1,持续性越强;(c)当0<H<0.5时,表明时间序列存在负相关关系,这暗示系统具有反持续性,且H越接近0,反持续性越强,在这种情况下,过去的增加趋势预示着未来的减少趋势,而过去的减少趋势则使未来可能出现增加的趋势。

3 结果与分析

3.1 降水时空变化特征

3.1.1 降水序列时间变化特征

图2为研究区降水量逐年变化趋势。研究区年降水量多年平均为893 mm,呈不显著下降趋势(r=-0.2,r0.1= 0.222,未通过置信度为90%的显著性检验)。从5a滑动平均变化曲线看,研究区降水具有明显的阶段性变化特征:1964—1968年、1982—1987年和1993—2002年呈明显的上升阶段;1969—1981年、1988—1992年和2003—2011年为下降阶段。总体来看,20世纪60年代末期、80年代中期和2000年前后为多雨期;20世纪80年代初期、90年代初期处于少雨期,降水量存在着年际变化。

四季的降水趋势(图3)中,除春季呈轻微上升趋势外,其他3个季节均呈现出下降趋势。在α=0.1显著性水平下检验,四季的变化趋势均不显著(r分别为0.08,-0.19,-0.21,-0.04),降水的季节变化差异明显。春季(图3(a))降水量为四季中唯一呈上升趋势的季节,但上升趋势不显著,变化较小,气候倾向率为0.21 mm/a。夏季(图3(b))降水量变化与年降水量趋势(图2)基本一致,呈下降趋势,倾向率为-0.94 mm/a,多年平均值为512.9 mm,占全年降水量的57.4%(表1)。5 a滑动平均的阶段性也基本相同,峰值点均在1968年、1987年和2002年左右。秋季(图3(c))降水量除1956—1968年呈上升趋势外,基本呈稳步下降趋势,气候倾向率为-0.61 mm/a,降水量多年平均值为211.5 mm,占全年降水的23.7%。冬季(图3(d))降水量为四季中变化幅度最小的季节,气候倾向率为-0.03 mm/a,降水量多年平均值为32 mm,仅占年降水的3.6%。综合来说,降水的下降趋势占主导地位。

综合分析图2、图3及表1可知,研究区1956—2011年降水量呈下降趋势,主要是夏、秋季降水的减少导致了年降水呈波动式下降过程。虽然春季呈微弱上升趋势,但对年降水的贡献不大。

3.1.2 降水序列空间分布特征

研究区年平均降水总体呈下降趋势,趋势系数和倾向率的空间分布基本一致,均从上游向下游递减,但不同地区降水趋势系数和倾向率并不一致,存在一定的空间差异(图4)。由图4可知,除了元谋、楚雄外,其余各站均呈下降趋势,其中宜宾、昭通和威宁下降趋势十分显著,趋势系数超过了0.01显著性水平。宜宾地区的下降趋势最显著,趋势系数为-0.54,降水倾向率为-6.8 mm/a。

应用ANUSPLIN进行年降水的空间插值(图5),为使边界插值合理,插值过程中增加了周边地区一些台站数据,共使用23个站点数据进行插值。从图5可以看出,研究区多年平均降水量空间差异较大,左岸明显高于右岸(沿河流方向为准)。降水量的高值位于西北部昭觉一带,最大降水量为1526.5mm;低值位于以元谋和昭通为中心的附近地区,年降水量不足800 mm,元谋站年降水量仅636.5 mm。

从图4和图5可以看出,降水量的空间分布与倾向率的空间分布差异较大。元谋虽然平均降水量少,但呈增长趋势;宜宾、昭觉虽然年降水量较大,但呈下降趋势。说明研究区降水的区域差异性比较大。

3.2 小波周期分析

为识别降水序列的周期成分及其在时域上的分布特征,利用Morlet小波[21,24,34-36]对年降水进行周期分析。为便于分析,降水量经过了标准化距平处理,然后计算小波系数。Morlet小波系数实部表示了降水量的时间尺度特征,图6清晰地显示了不同时间尺度上年降水的周期振荡和突变特征。其中等值线为正表示降水较多时期,20世纪60年代后期、80年代中期以及2000年前后为降水较多时期;等值线为负则表示降水偏少时期,主要出现在20世纪60年代初期、70年代后期、90年代初期以及2010年左右。从图中可以看出,在年际尺度上,主要存在3~4a和7~9a的周期振荡;在年代际上,主要存在14~16a和30a左右的周期振荡。在不同的时间尺度上,周期振荡均比较强烈,正负相位交替变化明显。

为准确识别降水的周期,利用式(5)计算小波方差,并绘制小波方差图(图7)。利用小波方差图可以更准确地诊断出多长周期的振荡最强[21],可以对小波变换得出的周期进行校验。从图7可以看出:在年际尺度上,确实存在着1.2 a、4.1 a和7.8 a的周期,以准8 a周期为主导,振荡最强烈;在年代际尺度上,有13.9 a和31.2 a这2个主要周期,且以准14 a为主导。

根据图6,2011年以后研究区正处于3~4 a、7~8 a短振荡周期的少降水期;1956—2011年之间,14 a的振荡周期经历了少→多→少→多→少→多→少7个循环交替,2011年处于少降水期的末期;30a的周期振荡则经历了多→少→多→少4个周期交替,而且第4个周期的等值线刚开始,说明在该周期上降水量偏少的趋势仍将维持一段时间。

综合小波变化(图6)和小波方差图(图7)可知,研究区年降水存在多重时间周期尺度上的嵌套复杂结构,受多重周期规律控制。从振荡强度来看,准8 a的周期是年降水的主要控制周期,同时准4a和准14 a的周期对年降水量也有较大的影响。为识别上述周期是否具有统计意义,采用白噪声谱对小波方差进行检验[37-38],结果表明,只有准8 a的周期超过了90%置信水平检验,说明降水序列真正的主周期为准8a。

3.3 降水持续性特征分析

基于全区及各气象站年降水量的历史变化趋势,依据Hurst指数H值判读降水的持续性,即未来降水量的变化趋势。由表2可知,除雷波外其他站点降水序列的H值均大于0.5,尤其楚雄、会泽、威宁、宜宾、昭通的H值达到0.7以上,说明这些站点的年均降水量具有“长程记忆性”,即未来降水变化趋势延续历史降水变化趋势的可能性较大,具有持续性特征。雷波的降水量时间序列的H值小于0.5,说明该序列具有反持续性特征。

同时,研究区四季降水序列的R/S分析表明,除冬季呈反持续性外,其他3个季度均具有持续性(H春=0.573 0,H夏=0.689 5,H秋=0.650 3,H冬= 0.4911)。结合趋势分析结果可知,春、冬季未来降水量将呈上升趋势,而夏、秋季仍然保持下降趋势。由于年降水主要集中在夏、秋季,春、冬季的轻微增加并不能改变研究区年降水量的下降趋势。由R/S分析结果可知,研究区年降水序列H值为0.5986,降水具有持续性,即保持下降趋势,与前述小波分析结果一致。

从总体情况来看,整个研究区年降水量具有明显的Hurst现象,年降水序列以延续历史变化为主,未来一段时间降水仍呈下降趋势。

4 结 论

a.1956—2011年金沙江流域梯级水电开发区年降水量呈波动式下降趋势,年降水线性倾向率为1.338 mm/a。个别地区下降趋势显著,如宜宾、昭通、威宁,降水量倾向率分别为6.794 mm/a、2.49 mm/a和3.573 mm/a。多年降水空间分布差异较大,区域变异明显。

b.研究区四季降水中,春季呈微小上升趋势,夏、秋和冬季均呈下降趋势,与年降水变化趋势相同。年内分配不均、降水集中,夏、秋季降水量占全年的81.1%,这也是年降水呈下降趋势的主要原因。

c.小波分析结果揭示出研究区年降水量的变化存在着多个振荡周期,年际尺度上主要存在1~2 a、准4 a和准8 a的周期变化规律;年代尺度上主要存在准14 a和准31 a的长周期。其中,以准8 a的周期为主导,周期振荡最为突出。

d.研究区站点(除雷波外)降水序列和季节(除冬季外)降水序列均具有长程相关性和持续性,也就是说,未来的降水量变化趋势与历史变化趋势有一定的相关性,仍然保持原来的减少趋势。

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Analysis of characteristics of precipitation variation in cascade hydropower development zone in lower reaches of Jinsha River during period from 1956 to 2011

YAO Zhijun1,JIANG Liguang1,2,WU Shanshan1,LIU Zhaofei1,Wang Rui1,2
(1.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,CAS,Beijing 100101,China; 2.College of Resources and Environment,University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049,China)

This study focused on the spatio-temporal variation of precipitation in the cascade hydropower development zone in the lower reaches of the Jinsha River.The changing trends,periodic oscillation,and duration characteristics of multi-annual and seasonal precipitation were analyzed using linear trend analysis,Morlet wavelet analysis,and R/S analysis methods,based on monthly precipitation data of ten meteorological stations in the study area during the period from 1956 to 2011.The results show that the annual precipitation in the study area during the period from 1956 to 2011 has shown a fluctuant downward trend at a tendency rate of-1.338 mm per year.The precipitation increased slightly in spring and decreased in summer,autumn,and winter,with significant spatial differences.The precipitation in summer and autumn accounted for 81.1%of the annual precipitation,especially the precipitation in summer,which was the leading factor accounting for 57.4%of the annual precipitation.The periodic oscillation of annual precipitation was concentrated in one to two years,expectant four years,eight years, 14 years,and 31 years,and especially in expectant eight years,which was verified by a 90%confidence level test.There was an obvious Hurst effect of the precipitation series in the study area,with a feature of persistence in general,and the precipitation will maintain a decreasing trend in the future.

cascade hydropower development zone in lower reaches of Jinsha River;spatio-temporal variation of precipitation;linear trend estimation;wavelet analysis;R/S analysis

P426

:A

:1000-1980(2014)04-0289-08

10.3876/j.issn.1000-1980.2014.04.002

2013-03-15

“十二五”国家科技支撑计划(2012BAC06B02)

姚治君(1959—),男,辽宁沈阳人,研究员,主要从事水文、水资源研究。E-mail:yaozj@igsnrr.ac.cn

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