广西极端降水时空变化规律研究

2021-07-19 10:15孙桂凯杜媞杨爱萍刘思怡莫崇勋阮俞理
关键词:频数高值贡献率

孙桂凯,杜媞,杨爱萍,刘思怡,莫崇勋*,阮俞理

(1.广西大学 土木建筑工程学院,广西 南宁 530004;2.工程防灾与结构安全教育部重点实验室,广西 南宁 530004;3.广西防灾减灾与工程安全重点实验室,广西 南宁 530004)

0 引言

随着全球变暖日益严重,极端降水事件及其导致的滑坡、泥石流等自然灾害频发[1]。近年来学者们开展了许多研究,如KAILASH等[2]研究得到美国的强降水呈现显著增加的态势,且空间分布十分不均;卢珊等[3]研究了中国近56年来全国降水事件,发现我国极端降水事件明显增加;周旗等[4]对渭河流域极端降水事件的研究表明,渭河流域上、中、下游地区及整个流域的年总降水量呈下降趋势,但降水强度、强降水总量和极端降水总量在整体上均呈上升趋势,且极端降水总量的上升趋势高于强降水总量;鲁菁等[5]采用Mann-Kendall进行突变分析、气象倾向率和累积距平法对三江平原的极端指数进行分析,得到其整体处于减少的趋势,并利用Hurst指数得到极端降水处于增加趋势;张丹丹等[6]对乌江中下游的分析表明,极端降水频数和强度总体处于上升趋势;柴素盈等[7]利用Mann-Kendall及小波分析法得到强降水量和强降水量呈现显著或极显著减小趋势;莫崇勋等[8]利用线性趋势分析法、Mann-Kendall和小波分析法得到澄碧河流域未来一段时间内极端降水仍处于增加趋势;孙桂凯等[9]对广西极端降水在时间上的变化进行了研究,表明广西极端连续降水仍处于增长趋势。

广西地处中国南部,年降水量丰沛,但由于岩溶发育和石林多的原因导致降水分布极不均匀,极端降水也造成了重大的经济损失[10]。目前对于广西极端降水的研究存在研究站点选取少、空间分布研究成果不多和采用指标较少等不足,故有必要对广西开展更精细的多指标、多方法的极端降水突变、多重周期变化趋势、空间变化特征及其内在演变规律的研究。鉴于此,笔者选取了广西82个站点,采用强降水量(R95p)、频数、平均强度3个指标对广西极端降水的时空分布特征和变化趋势进行分析,有助于在气候变化的大背景下更好地了解广西极端降水的变化特征, 并为有关部门在研究极端降水方面提供一定的理论基础。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况与数据来源

广西简称“桂”,位于20°54′N~26°23′N,104°28′E~112°04′E,陆地面积为2.376×105km2。本文基于中国气象数据网,选取了广西82个站点1961—2016年的逐日降水数据来进行研究,广西的地形和各站点分布如图1所示。

图1 广西气象站站点与地形图

1.2 研究方法

1.2.1 时间序列变化规律分析方法

① 突变和趋势分析。利用Mann-Kendall 检验法[11]对极端降水的3个指标(R95p、频数和平均强度)进行突变性检验,其中Mann-Kendall 检验法用于突变检验时,由公式(1)得出UFk:

(1)

式中,Sk为极端降水时间序列X构造的秩序列;E(Sk)代表降水秩序列Sk的均值;VAR(sk)代表Sk的方差。

求得的UFk的值构成一条曲线UF,再将时间序按逆序排列,重复上述计算过程,得到曲线UB,若UF和UB两条曲线的交点在置信区间内,则确定该点为突变点。

② 多时间尺度分析。利用小波分析法研究不同时间尺度下广西极端降水的变化规律[12];将强降水量(R95p)占总降水量的比值构成贡献率,采用线性趋势法分析极端降水的变化规律;同时利用R/S分析法计算Hurst指数[12]来预测广西极端降水未来的变化趋势。

(2)

式中,Wf(a,b)为小波变换系数的二元函数;参数a为小波周期长度的尺度因子;参数b为时间平移的时间因子;f(t)为水文时间序列。

1.2.2 空间变化规律分析方法

利用ArcGIS对极端降水阈值和3个指标进行空间插值,并通过反距离权重法和经验正交分解(empirical orthogonal function, EOF)对广西的年极端降水进行空间分布的研究[13]。由于篇幅限制,本文对上述方法不再赘述。

2 结果与分析

2.1 广西极端降水时间变化特征

2.1.1 广西极端降水突变性

广西极端降水的R95p、频数、平均强度的Mann-Kendall突变性检测结果如图2所示。由图2(a)可知,R95p指标在1961—1996年内呈下降趋势,其余年份呈上升趋势,在2015年发生了突变;频数在1961—1967年、1971—1981年、1983年和1985—1997年年内呈下降趋势,其余时段内呈现上升趋势,在2014发生突变[图2(b)];平均强度在1961—1999年和2001年呈现下降趋势,其余年份呈上升趋势,在2016年发生突变[图2(c)]。

(a)R95p

2.1.2 广西降水多尺度周期性

为研究广西极端降水量在多时间尺度上的周期性,本文采用Morlet小波分析法进行分析,得到极端降水的R95p、频数和平均强度的小波系数等值线,如图3所示。图3中的正相位表示降雨偏多期,负相位为偏少期。由图3可知:

① 广西极端降水的强降水量主要以3~5年,10~15年和17~25年进行周期演变,其中以约21年为中心尺度的周期变换贯穿全年,交替变化强烈,在1965—1974年、1980—1985年、1995—2000年和2010—2016年处于偏多期,其余时段处于偏少期;此外,强降水量以10~15年(发生在1961—1985年)交替同样明显[图3(a)]。

② 广西极端降水的频数呈现的规律与强降水量基本一致,主要以3~6年,10~15年和16~23年进行周期演变,其中以约21年为中心尺度的周期变换贯穿全年,交替变化强烈,在1965—1974年、1980—1985年、1995—2000年和2010—2016年处于偏多期,其余时段处于偏少期;此外,强降水量以10-15年(发生在1961—1985年)交替同样明显[图3(b)]。

③ 广西极端降水的平均强度主要呈现3~5年,10~15年和17~25年的周期演变,其中以约20年为中心尺度的周期变换基本贯穿全年,交替变化强烈,在1965—1975年、1982—1986年、1996—2002年和2010—2016年处于偏多区,其余时段处于偏少期;此外,频数以10~15年(1961—1995年)交替同样明显[图3(c)]。

(a)R95p

广西极端降水的R95p、频数和平均强度3个指标右侧均未完全闭合,且处于正相位变化中,表明未来一段时间内极端降水的3个指标将处于偏多向偏少过渡阶段。

最后,采用小波方差图确定了极端降水各指标的主周期:R95p的主周期依次为21、5、13 a;频次的主周期为21、6、13 a;平均强度的主周期依次为20、12、7 a。

2.1.3 极端降水贡献率

为分析广西极端降水结构的时间变化规律,采用线性趋势分析法对广西极端降水R95p各年的贡献率进行了分析,结果如图4所示。由图4可知,各年R95的贡献率在0.2~0.59,处于较高值,且R95p贡献率的变化趋势为0.9 %/10 a,处于弱增长状态。R95p贡献率越大,出现洪涝灾害的可能性越大,而研究结果表明R95p的贡献率处于增长状态且各年贡献率均处于较高值,因此需加强对广西极端降水造成的洪涝灾害的防控。

图4 广西极端降水量的R95p贡献率年际变化

2.1.4 极端降水变化趋势

为研究广西未来极端降水的变化趋势,利用R/S分析法计算了广西极端降水的R95p、频数和平均强度的Hurst指数,结果如图5所示。由图5结果可知,广西极端降水的R95p、频数和平均强度的Hurst指数分别为0.748 6,0.633 2,0.718 1,均大于0.5,表明未来极端降水的R95p、频次和平均强度未来仍保持增长状态,这种态势将会增加广西洪涝灾害和降水分布不均情况出现。

(a)R95p

2.2 广西极端降水空间分布特征

2.2.1 广西极端降水阈值及3个指标空间分布

广西极端降水各指标的年际空间分布如图6所示。由图6可知,广西各站点极端降水阈值总体呈从东南向西北逐渐减少的趋势,极端降水阈值高值区位于桂南的东兴、钦州和涠洲岛区域,次高值区为桂东北地区,低值区位于桂西的凤兰、隆林和凤山区域[图6(a)];广西的R95p总体呈现从东南向西北递减,在桂南出现高值区、在桂东北和桂中有次高值区[图6(b)];广西的极端降水频数呈现从东北向西南递减的规律,在桂东北和桂西南的东兴区域出现高值区[图6(c)];极端降水的平均强度分布较不均匀,主要呈现以桂中区域为中心向外递减的趋势,在桂中地方出现高值区,在桂南的北海和涠洲岛地区出现次高值区[图6(d)]。

(a)阈值

综上可知,广西的东兴、涠洲岛等沿海地区的极端降水的阈值、R95p、频数和平均强度均处于高值区,表明广西南部区域受极端降水影响较大,需做好防洪减灾措施。

2.2.2 广西极端降水的分布类型

为分析广西极端降水在空间上的分布类型,利用EOF(经验正交函数)对各年各站点的R95p序列进行分析,得到模态1至模态4各特征向量的方差贡献率见表1。由表1可知,前4个模态的累积方差贡献率达到了76.23 %,根据North准则,表明广西R95p EOF的4个模态较好地反映了极端降水R95p指标的空间分布类型;其中模态1的方差贡献率为47.81 %,最能代表R95p的空间分布特征,其余3个模态的贡献率分别为13.82 %、7.52 %和7.08 %,方差贡献率较小。

表1 广西R95p EOF各特征向量方差贡献率

广西极端降水的EOF前4个模态的空间分布如图7所示。由图7(a)可知,模态1的分布值除小部分地区为正值外其余均为负值,表明极端降水的分布类型主要为局部旱(涝)型,其中在宜州和昭平两地的变化率最大,则这两地附近最易出现旱(涝)的情况;模态2的分布值主要呈现由东南向西北递减的状态(东南-西北反向型),高值区在陆川和博白所处的桂东南地区[图7(b)];模态3的分布值大部分均为负值只有少部分出现正值,表明降雨为全区旱(涝)型[图7(c)];模态4中广西中部的空间分布值为负值,且整体由南部沿海向北部的内陆地区递减,高值区出现在东兴、博白和陆川,表明降雨为南北反向型[图7(d)]。

(a)模态1

3 结论

① 从时间上看,广西极端降水指标均在2014—2016年间发生突变;未来一段时间内R95p将处于偏多向偏少过渡的阶段;同时R95p的贡献率一直处于较高值,未来处于缓慢增长状态;3个指标的Hurst指数显示未来的R95p、频数和平均强度均大于0.5,未来极端降水仍处于增加状态,洪涝灾害和降水分布不均问题仍会加剧,相关部门应做好相应的防洪抗灾措施。

② 从空间上看,广西极端降水的阈值和R95p均呈现从东南向西北递减的趋势,高值区主要位于东兴附近沿海区域以及桂林附近;频数基本呈现由东北向西南递减的趋势,高值区主要位于桂东北和桂西南的东兴区域;平均强度主要呈现以桂中区域为中心向外递减的趋势,高值区位于桂中区域,上述高值区域防洪防汛压力较大;EOF分解得到广西年极端降水主要成局部旱(涝)型、东南-西北反向型、全区旱(涝)型和南北反向型这四种分布类型。

③ 本文采用了3个指标来分析广西极端降水时空变化规律,今后还可选取最大5日降水、大雨日数、中雨日数和小雨日数等指标来分析广西的降水结构,以更好地了解广西极端降水的演变规律,为洪涝、滑坡和泥石流等灾害的预报预警提供理论依据。

猜你喜欢
频数高值贡献率
养殖废弃物快速发酵及高值转化土壤修复生物肥料关键技术
南京地区高值医用耗材的使用与医保支付研究
医院高值耗材科学管理与财务核算探究
医疗器械:千亿市场面临洗牌
频数与频率:“统计学”的两个重要指标
14.8%
中考频数分布直方图题型展示
学习制作频数分布直方图三部曲
高等教育体制改革的贡献率研究:1998—2011年的数据观察
频数和频率