近50年江苏省降雨侵蚀力的时空变化

余 寒,杨 凯,闵俊杰,黄 进

(1.国电环境保护研究院有限公司，江苏 南京 210031；2.南京信息工程大学 应用气象学院，江苏 南京210044)

我国是全世界水土流失最严重的国家之一，其中水力侵蚀区域已达到国土总面积129.3万km2，其导致的土地资源退化、面源污染等生态环境问题尤为突出[1]。降雨侵蚀力(Rainfall Erosivity，简称RE)反映了由降水作为主导外因力引起土壤侵蚀的潜在能力，准确估算降雨侵蚀力，研究其时空分布特征，对区域土壤侵蚀风险评价、小流域综合治理、优化水土保持措施等具有重要参考价值[2]。降雨侵蚀力的经典算法由Wischmeier在通用土壤流式方程(USLE)中提出：降雨侵蚀力为30 min的雨强I与降雨总动能E的乘积，降雨侵蚀力值等于某一研究时段内降雨侵蚀力的总和，该指标已在世界范围内得到广泛应用[3]。但该算法对降水信息资料要求极高且难以收集，通常需要获取基于小时或分钟尺度的精细雨量数据，为此，构建基于年、月和日等常规降水数据的降雨侵蚀力简易计算方法得到了各国学者的广泛关注[1-3]。近年来，运用不同简易计算模型探讨降雨侵蚀力的时空变化已成为国内外气象、水文、农业学者的重要研究方向。

江苏省是我国南方水蚀区水土流失重点预防省份之一。相关遥感监测数据指出，该省轻度以上水土流失面积6279 km2，占该省土地总面积的6.1%，其中丘陵山区流失面积4018 km2，平原沙土区2261 km2，分别占该省水土流失面积的6.4%、36.0%[4]。此外，吴颖超等[5]采用“压力-状态-响应”概念模型，构建了水土流失易发区划分评价指标体系，指出江苏省水土流失易发区面积占全省总面积的26.97%。鉴于此，探讨江苏省降雨侵蚀力的时空变化，将对该省的水土保持工作及水资源管理提供重要的参考依据。

1 材料与方法

1.1 基本数据

本研究所用的逐日降水数据来源于江苏省气象局提供的52个固定观测站1961～2012年的观测资料，该52个站点的空间位置见图1。为保证降水数据的科学有效，采用加拿大环境部气候研究中心建立的RHtest方法对日降水资料的均一性进行了检验，结果表明这52个站点的数据均通过了均一性检验。

图1 江苏省气象站点的空间分布

1.2 降雨侵蚀力的计算

本文采用章文波等[6]提出的降雨侵蚀力(RE)全国通用估算模型，构建了各站点逐月降雨侵蚀力序列。该模型收集了全国71个典型气象站多年10 min最大雨强的资料，结合RUSLE的经典算法，通过拟合校正并构建了基于日雨量的降雨侵蚀力简易模型[5]。该算法可以估算多年平均降雨侵蚀力及其季节变化，且在降雨丰沛的东部地区有着较好的模拟精度，因而在全国诸多省(市)和流域得到了广泛应用[7]。具体运算过程如下：

(1)

(2)

α=21.586β-7.1891

(3)

式中：Mi为第i个月的降雨侵蚀力[(MJ·mm)/(hm2·h·a)]；Pj为第i月第j次侵蚀性降雨量(mm)，取日降雨量≥12 mm作为侵蚀性降雨；α、β为模型参数，分别通过式(3)和式(2)估算，其中Pd12为多年侵蚀性降雨的日平均降水量(mm)，而Py12为侵蚀性降雨的年平均降水量。

1.3 研究方法

为详细探讨研究区降雨侵蚀力的时空变化格局，本文运用了ArcGIS 10的反距离权(Inverse Distance Weighted，IDW)插值法、K-means聚类分析(K-means Cluster)、Mann-Kendall趋势检验(M-K检验)、Wavelet小波功率谱分析等地学及气象统计诊断方法。其中K-means聚类分析将某区域内各站点气候、水文要素的年际序列划分为具有相似变化特征的若干亚类，进而实现类似空间分区[8]。K-means先给定划分的聚类簇数目，并创建一个初始划分，然后采用迭代重定位技术，尝试通过对象在划分间的移动来改进分类，进而得到最终聚类结果[9]。轮廓系数(Silhouette Coefficient，简称为SC)，是K-means聚类效果好坏的一种有效评价指标。SC的计算公式如下：

SC=(bi-ai)/max(bi,ai)

(4)

式(4)中，ai为点i到其所属簇中所有其他点的平均距离；bi为点i到其所不在的任何簇的所有点的距离中的最小值；用单个簇内所有点的轮廓系数的平均值来衡量整个簇的聚类质量，平均值越高，则备选聚类方案的效果越理想[10]。

2 结果与分析

2.1 年内降雨侵蚀力分布的基本特征

基于IDW插值法，图2展示了研究区各站点降雨侵蚀力和降水量多年均值的空间分布图。由图2-a可以发现，江苏省年降雨侵蚀力大致在6498～10017 (MJ·mm)/(hm2·h·a)范围内浮动。章文波等[7]研究指出：除广东、广西、海南等省以及东部长江以南地区外，我国年降雨侵蚀力一般都不超过6000 (MJ·mm)/(hm2·h·a)。相比较而言，江苏省的降雨侵蚀力属于全国中上水平；年降雨侵蚀力的高值区域大致分布在江苏省的西南部和东北部。而图2-b中江苏省年降雨量却呈现出明显的由南向北递减的梯度变化。由于降雨侵蚀力更多地取决于12 mm以上的降水，特别是强降水事件的场次和雨量，因此江苏省年降雨侵蚀力与年降水量的空间分布并不重叠，且有着较大的空间差异。

与此同时，本文用侵蚀力贡献率(各月降雨侵蚀力占年总降雨侵蚀力的比例)这一指标进一步描述研究区年内侵蚀力的分布特征。由图3-a可以发现，不同月份的侵蚀力贡献率呈现显著的单峰性分布特点，其中对年总降雨侵蚀力贡献最大的月份为7月，占总降雨侵蚀力的24.3%；其次为6月和8月。研究区夏季的3个月共计贡献了约57%的降雨侵蚀力，体现了较强的年内分布集中性。鉴于7月降雨侵蚀力的重要性，图3-b给出了江苏省7月降雨侵蚀力多年均值的空间分布图。江苏省7月降雨侵蚀力呈现出显著的由南往北递增的梯度变化，特别是苏北部分地区的降雨侵蚀力达到了苏南地区的2倍。这一明显的南北梯度可能和苏南、苏北地区夏季降水结构差异有关。伴随季风区夏季雨带的北移，逐渐北抬加强的西太平洋副高压与江淮梅雨锋系相互作用，使得苏北地区的强对流天气较多，此外东北沿海地区登陆的台风带来了一定场次的暴雨，这些都造成了苏北地区强降水事件的更加频繁[11]。因此，苏北地区7月降雨侵蚀力明显高于苏南地区。

图2 江苏省年降雨侵蚀力和降水量多年均值的空间分布

图3 江苏省降雨侵蚀力的年内分布和7月降雨侵蚀力的空间分布

2.2 降雨侵蚀力的年际变化

为了探讨研究区降雨侵蚀力的区域变化差异，本文利用K-means聚类分析法，对各站点年降雨侵蚀力的年际变化序列进行归类划分，并采用轮廓系数法对分区结果进行了评估。由图4可以发现，K-means聚类可以将研究区在空间上划分为3个具有不同PCI演化特征的气候子区域，这3个子区域分别为苏北(Region Ⅰ)、苏中(Region Ⅱ)和苏南(Region Ⅲ)。这一结果与吕军等[12]利用自然正交函数分析法(EOF)所得出的江苏省夏季降水分区演变特征相一致。江苏省处于亚热带和暖温带的气候过渡地带，其南北延伸的地理特征是造成年降雨侵蚀力显著分区变化的主要原因[13]。图5给出了各子区域降雨侵蚀力的年际波动情形，并采用线性回归和5年滑动平均对其变化趋势进行了诊断。总体而言，3个子区域的降雨侵蚀力均呈现出非显著增加的趋势，其中苏南地区年降雨侵蚀力的增加趋势更为明显，而苏北地区年降雨侵蚀力的变化趋势近似可以忽略。由5年滑动平均的结果来看，图5-a中苏北地区降雨侵蚀力在20世纪90年代之前波动较强，而90年代后逐步回升；而图5-b和5-c中苏中和苏南地区的降雨侵蚀力则呈现出显著的下降与上升频繁交替的年际振荡。图6中年降雨侵蚀力的功率谱分析结果进一步揭示了不同分区降雨侵蚀力的周期性变化特征。各分区的降雨侵蚀力均存在2～4年的振荡周期，其中苏北和苏中地区降雨侵蚀力的周期性贯穿了几乎整个研究期，而苏南地区降雨侵蚀力在1970年代以及1985～2000年间有着显著的周期性变化。

a.轮廓系数检验结果;b.各子区域的空间分布。

柱状图为PCI值；虚直线为线性回归的趋势线；折线为5年滑动平均。

虚线为头部影响临界线；黑实线为显著性0.05检验标志线。

2.3 站点尺度各月降雨侵蚀力的变化趋势

对52个站点各月降雨侵蚀力的年际变化序列进行M-K趋势检验分析，具体结果见图7。在所有站点上，1、2、12月的降雨侵蚀力均呈现出增加趋势，其中60%以上站点的降雨侵蚀力呈现出显著增加趋势。这从另一个方面表明了江苏省冬季呈现出强烈增湿的态势。傅云燕等[14]识别出江苏省冬季降水与气温的年代际变化具有显著的同步性，1990年以来，近地表西伯利亚高压偏弱、冬季风偏弱、东亚大槽和乌拉尔山高压脊减弱，导致冬季气温上升剧烈，进而使得侵蚀性降水显著增加。相类似的，在年降雨侵蚀力贡献最高的6、7、8月中，绝大多数站点的降雨侵蚀力也呈现出上升的趋势。这与东亚夏季风年际变化所导致的长江中下游夏季降水异常相一致。

近30年来，热带中、东太平洋海温的年代际异常导致夏季风减弱，其所携带的大量水汽在长江中下游广大地区稳定滞留和辐合，因而导致江苏等省份的夏季降雨侵蚀力有所增强[14-16]。如图8所示，49个站点的8月降雨侵蚀力呈现出增加趋势，其中呈现显著增加趋势的17个站点大致集中分布于苏南地区。这进一步印证了苏南地区夏季降水变化更为显著。一方面，苏南地区受东亚夏季风的控制和影响更为强烈；另一方面，苏南地区的城市化水平较高，更为显著的“雨岛效应”加剧了降水增强。反观春季和秋季，其降雨侵蚀力的变化较为杂乱，4、5、9、10月中多数站点呈现出减少的趋势，而3、11月中多数站点呈现出增加趋势。相较而言，春季和秋季呈现显著变化站点的数量明显较少。总体而言，近50年来江苏省降雨侵蚀力的时空变化格局呈现出显著的季节性特征，其中冬季各月降雨侵蚀力的增强态势尤为突出，同时夏季各月降雨侵蚀力也呈现出一定的增加趋势。

图7 各站点不同月份降雨侵蚀力序列的M-K检验结果

实心加号表征显著增加趋势；空心加号表征非显著增加趋势；空心减号表征非显著减少趋势。

3 结论与讨论

本研究利用江苏省52个站点逐日降水资料，计算了近50年的逐月降雨侵蚀力，结果表明：江苏省年内降水分布格局呈现出较强的集中性，其中7月降雨侵蚀力对年总降雨侵蚀力的贡献最高。空间分析表明：江苏省7月降雨侵蚀力呈现出南北走向的梯度变化，其中江苏北部地区的降雨侵蚀力远高于其他地区，该区域应作为江苏省夏季水土流失防治的重点区域。

利用K-means聚类分析结果，可将江苏省划分为具有相似年降雨侵蚀力变化特征的3个气候子区域，即苏北、苏中和苏南。各分区降雨侵蚀力的年际波动均呈现出增加的变化趋势，其中苏南地区降雨侵蚀力的增加趋势较为显著。小波分析的结果表明：各分区降雨侵蚀力的年际波动均呈现出2-4年的周期性振荡。

各站点不同月份降雨侵蚀力的M-K趋势检验结果进一步描述了江苏省降雨侵蚀力时空变化的季节性差异。总体而言，冬季和夏季各月份的降雨侵蚀力均呈现出增加趋势，其中冬季降雨侵蚀力的增加趋势极为显著。全年近6成的降雨侵蚀力集中在夏季，其呈现出一定的上升趋势给江苏省水土保持工作带来了巨大挑战，因此在今后的工作中应加强对夏季降雨侵蚀力的监测、模拟和预估。