2 中国气象局沈阳大气环境研究所, 沈阳 110016;
3 解放军理工大学气象海洋学院, 南京 211101;
4 空军哈尔滨飞行学院, 哈尔滨 150001
2 Institute of Atmospheric Environment, China Meteorological Administration, Shenyang 110016;
3 College of Meteorology and Oceanography, PLA University of Science and Technology, Nanjing 211101;
4 Harbin Flying College of Airforce, Harbin 150001
近百年来,全球气候和环境发生了以增暖为主要特征的显著变化,全球平均地表温度上升了0.56~0.92 ℃(IPCC,2007)。气温的升高导致大气可承载最大水汽量增加(Chou and Lan, 2012;段亚雯等,2014),水循环速率加快(袁喆等,2014),降水的时空分布改变,干旱、洪涝等极端气候事件发生频率明显增加(Le Treut et al., 2007;IPCC,2012)。中国是易受气候变化影响的国家,近50年来,我国平均降水呈现出不明显的增加趋势(姜江等,2015),东部地区的降水在20世纪70年代末期由“北涝南旱”型转换为“南涝北旱”型,西北西部的降水从20世纪80年代中期开始明显增多(丁一汇等,2007);400 mm和800 mm等雨量线表现出年际偏移特征,诱发了一系列资源、环境、农业和社会经济效应(袁喆等,2014)。
全球气候变化及其对人类社会的影响受到社会各界的普遍关注。针对中国、美国等地的研究表明,在降水日数减少的同时,降水强度显著增加是降水变化的一个重要特征(Karl et al., 1996;Gong and Ho, 2002;Zhai et al., 2005)。1990年以来,降水空间分布、时间集中程度的改变导致中国多个流域洪涝灾害频发(Zhang et al,2009;Li et al,2011;刘永林等,2015)。为定量衡量降水时间集中程度,Oliver(1980)和Michiels et al.(1992)基于月降水资料定义了降水集中指数(Precipitation Concentration Index,PCI),并应用于西班牙(de Luis et al., 2011)、意大利(Coscarelli and Caloiero, 2012)、中国(段亚雯等,2014;Jiang et al., 2016)等地区,该指数计算简便,物理意义直观,能够较好的表征降水在年内的集中程度及其季节性,但不能明确表征降水集中度的月变化特征(段亚雯等,2014)。Zhang and Qian(2003)基于向量的思想,针对月降水资料定义了降水集中度(Precipitation Concentration Degree,PCD)和降水集中期(Precipitation Concentration Period,PCP),以描述年内降水的集中程度及其时间,该指数广泛应用于我国长江流域(张录军和钱永甫,2004)、华北(张天宇等,2007)、新疆(Li et al., 2011)等地区的降水特征分析。连续多日的高强度降水是引发洪涝灾害的重要诱因之一,为分析日降水的集中程度,Martin-Vide(2004)定义了降水集中指数(Concentration Index,CI),该指数可以在日尺度描述不同强度降水对总降水的贡献。目前,该指数在中国区域的应用仅局限于珠江流域(Zhang et al., 2009)、澜沧江流域(Shi et al., 2013)、新疆地区(Li et al., 2011)、淮河上游(Shi et al., 2014)等局部区域,尚无对整个中国的系统分析。我国面积广阔,干旱、洪涝灾害频发,基于该指数研究我国日降水的集中程度,分析其在1961~2011年间的时间变化及空间分布特征有助于进一步了解我国降水特征,促进旱涝灾害的预防及应对。
2 数据与方法 2.1 数据本文基于国家气象信息中心发布的中国地面气候资料日值数据集(V3.0)的日降水资料计算各站点的降水集中指数(CI)。由于各站点观测数据的起始时间及完整程度不同,为确保数据的完整性,本文选用1960~2011年间完整率高于95%的768个站点降水数据,并用缺测日的多年平均降水量插补缺测数据。为分析不同区域的降水集中指数,本文将中国划分为东北、华北、西北、华东、华中、西南、青藏和华南等8个子区域(Jiang et al., 2016;刘向培等,2011),选取站点及各子区域的分布如图 1所示。
为研究不同强度日降水,尤其是高强度日降水对年降水的贡献,进而在日尺度分析降水集中程度,Martin-Vide(2004)提出了CI指数,这里对CI指数的基本原理及计算过程做简要介绍。
日降水量对年总降水量的累计贡献率可以用指数函数描述,累计降水日数百分比(X)与累计日降水量百分比(Y)之间的指数型关系为
$ Y = aX{{\rm{e}}^{bX}}, $ | (1) |
其中,a和b为常数,可以基于观测数据,采用最小二乘法计算。方程(1)的曲线被称为洛仑兹曲线。在本文中,当日降水强度小于0.1 mm/d时,将当日记为无降水;当日降水量大于0.1 mm/d时,以1 mm为增量,计算日降水量小于每个降水量值的累计降水日数以及对应的累计降水量,进而计算累计降水日数(累计降水量)占全年总降水日数(总降水量)的百分比。这里以饶阳站和义乌站为例,基于观测数据计算这两个站点的累计降水日数百分比与累计降水量百分比,图 2中横坐标为累计降水日数百分比,纵坐标为累计降水量百分比,图中散点反映二者的对应关系,图中的曲线即为基于散点数据拟合得到的洛仑兹曲线。
饶阳站位于河北省中部偏南,1960~2011年年平均降水量519.45 mm,平均降水日数为66.63 d,义乌站位于浙江省中部,1960~2011年年平均降水量1352.23 mm,平均降水日数149.54 d。由图 2可以发现,在累计降水日数百分比相同的情况下,饶阳站的累计降水量百分比小于义乌站,例如,当累计降水日数百分比为80%时,饶阳站和义乌站的累计降水量百分比分别为27.95%和35.98%,也就是说饶阳站80%的弱降水日数的降水量占总降水量的27.95%,其余降水强度相对较大的20%降水日数的降水量占总降水量的72.05%,而义乌站80%的弱降水日数的降水量占总降水量的35.98%,其余降水强度相对较大的20%降水日数的降水量占总降水量的64.02%。对比两站数据可以发现,饶阳站强降水对总降水量的贡献率大于义乌站,因此其降水集中程度大于义乌站。进一步观察图 2可以发现,降水集中程度与洛仑兹曲线和虚线(45°)线之间部分的面积S具有正相关关系,当日降水集中程度较弱时,该部分面积较小,反之则面积较大。根据S与日降水集中程度间的对应关系,Martin-Vide(2004)将CI指数(I)定义为
$ I = \frac{S}{{5000}}, $ | (2) |
为计算CI指数,首先要计算S。图 2中S可以表示为虚线(45°线)与横向坐标轴之间部分面积(数值为5000)和洛仑兹曲线与横向坐标轴之间部分面积A的差值,即:
$ S = 5000 - A. $ | (3) |
洛仑兹曲线与横向坐标轴之间部分的面积可以表示为
$ A = \left[ {\frac{a}{b}{{\rm{e}}^{bx}}(x - \frac{1}{b})} \right]_0^{100}, $ | (4) |
这样,得到A,就可以根据公式(2)、(3)得到CI指数。上述饶阳站的CI指数为0.71,义乌站的为0.62,对比两站降水集中程度及CI指数可以发现,CI指数能够反映日降水分布的集中程度,CI越大,降水集中程度越高,反之亦然。为进一步检验CI指数描述我国降水集中程度的能力,下图 3给出了各站点CI指数与R25的散点分布图。R25是25%最强降水日数的降水量占总降水量百分比,是描述降水集中程度的一个简单指标,它的计算方法是,对日降水量从大到小排序,选取日降水量最大的25%降水日数,计算这些天降水量之和占所有降水日数总降水量的百分比,如果R25较大,那么可以初步说明降水集中程度较高,反之亦然。由图 3可以发现,CI指数与R25之间具有较好的相关性,相关系数高达0.98(通过95%信度水平的显著性检验)。当CI > 0.70时,R25超过80%,也就是说25%强降水日数的降水量之在总降水量中所占的比例超过80%;当CI介于0.6与0.7之间时,R25的值为70%~80%;当CI小于0.6时,R25小于70%。
中国年降水自东南沿海向西北内陆递减,年降水量等值线大致呈东北—西南走向(姚惠明等,2013;段亚雯等,2014),1960~2011年CI指数的空间分布与年降水的空间分布情况有一定差异。如图 4a所示,我国CI指数主要介于0.575与0.750之间,平均为0.652,总体呈现出东部大、西部小的特征,其中东北地区中西部、华北地区中南部、中南地区大部、华南地区中部以及西北地区西部降水集中指数相对较大,CI指数超过0.675,而西北地区中东部及青藏地区大部CI指数总体较小,低于0.600,前人针对我国不同地区的研究结果也得到类似的结论,Li et al.(2011)和Shi et al.(2013)得到的位于我国西北的新疆地区和位于西南的澜沧江流域的平均CI指数均为0.635,相对较小,而Shi et al.(2014)和Zhang et al.(2009)得到的位于我国东部的淮河流域上游和珠江流域的平均CI指数分别为0.687和0.769,相对较大。在我国的长江下游及东南地区,年降水量相对东北、华北、西北等地区的降水量较大,但其CI指数相对较小,这是因为这些区域在降水量较大的同时,降水日数也相对较多,降水量在年内的分配相对均匀,强降水对全年总降水量的贡献率相对较小,而在华北等区域,虽然年降水量相对较小,但其降水日数相对长江下游等区域也更少,有限的降水更集中于少数强降水日导致CI指数相对较大;同样的,在西北地区西部,年平均降水量少,降水年际变化大,降水在年内分配不均匀(徐利岗等,2009),年内降水主要集中于较少降水日内,导致CI指数较大,Zhang et al.(2003)和段亚雯等(2014)分别基于不同指数的研究发现该区域在月尺度的降水集中程度同样较高。
图 4b给出了R25的空间分布情况,由图可见,R25的范围主要分布在65%~80%,平均为75.62%,也就是说25%最强降水日数的降水量超过全年降水量的75%。R25的空间分布较与CI相似,其中我国东北至华南地区中部一线、西北地区西部以及青藏高原西部相对较大,西北地区中部、青藏高原中东部相对较小,在长江下游及东南地区,虽然年降水量较大,但R25仍相对较小。
图 5为不同季节CI指数的空间分布情况。可以发现,各季节CI指数的空间分布总体上与其年分布较一致,但是也分别呈现出各自的特点。夏季CI指数相对较大,平均为0.640,这是由于夏季强降水事件频发导致的,夏季强降水事件的发生情况对年降水集中程度有着重要影响,该季节CI指数大值区主要集中在我国105°E以东地区,且分布相对较均匀,高值中心主要分布在华北南部、四川盆地、长江中游以及西北的南疆地区,低值区域主要集中在青藏高原中东部;冬季的CI指数相对较小,平均为0.573,且总体上表现为由东南向西北先减少再增加的空间分布形势。
近50年来,我国降水表现为不明显的增加趋势(姜江等,2015),本文采用Mann-Kendall检测方法计算1961~2011年CI指数变化趋势的显著性,在降水量变化的背景下分析降水集中程度的变化情况。由图 6可见,研究时间段内,我国44.17%站点的CI指数表现出增加趋势,55.83%站点的CI指数表现出减少趋势,但发生显著变化的站点相对较少,其中仅有7.21%站点的增加趋势通过95%以上信度水平的显著性检验,3.15%站点的降低趋势通过95%以上信度水平的显著性检验,82.96%站点的变化趋势未通过90%信度的显著性检验。图 7给出了CI指数表现出显著变化趋势站点的空间分布情况,由图可见,CI指数减小的站点主要集中在东北、华北、东南沿海及青藏高原东部等地区,增大的站点主要集中在西北、华中和西南地区。图 8给出了各站点年降水量变化趋势的空间分布情况,由图可见,年降水量减少的站点主要集中在东北、华北、西南等地区,降水量增多的站点主要集中在华东、西北和青藏高原等地区。将两图的分析结果进行对比,可以对我国不同区域降水的变化特征有进一步的认识,在东北和华北等区域,年降水量减小的同时,降水集中程度也有所减小,表明这些区域高强度降水减小的幅度相对较大,曾颖婷和陆尔(2015)的研究表明,华北等地区在降水量减少的同时,极端降水事件也呈现出减少的趋势,与本文结论一致;在东南沿海、青藏高原等地区,降水增加的同时降水集中程度有所减小,表明这些区域可能低强度降水的增加幅度相对高强度降水更大,降水变化导致降水分布更均匀,徐新创等(2014)发现,1961~2010年间东南沿海地区小雨增加显著,而中雨以上降水相对较稳定,与上述结论一致;在西北地区降水量增大的同时,降水集中程度也有所增加,表明这些区域高强度降水的增加大于低强度降水,李奇虎和马庆勋等(2014)的研究也证明这点,1960~2010年西北干旱区单次强降水的强度增加,强降水发生频次增多;在西南地区,降水集中程度增加而降水量有所减少,表明该地区高强度降水的减少相对较少,而低强度降水的减少相对较多,张倩倩等(2016)的研究发现,位于我国西南地区的重庆市小雨、中雨强度降水逐年减弱而大雨强度降水有弱的增强是导致总降水量减少的主要原因。
相对于全球持续性的变暖,降水量的变化格局及其区域差异具有更大的不确定性(王英等,2006;段亚雯等,2014),我国国土面积广阔,前文的分析表明,研究时间段内不同区域CI指数的变化表现出不同的特征,本文采用连续小波变换的方法,对图 1中所示的8个子区域CI指数的变化分别进行分析。所得结果如图 9所示,其中左侧各图为小波功率谱,右侧各图为全局小波谱,虚线右上部分通过95%信度检验。由图 9可见,3~5年是各子区域CI指数通过95%水平显著性检验的一个主要周期,其中东北区域的CI指数表现出了4年的显著周期性变化,华北和华东区域表现出3年和5年左右的显著周期性变化,华南、西北和西南区域表现出了2.5年左右的显著周期性变化,而华中和青藏区域分别表现出5年和3.5年左右的显著周期性变化。前人针对我国不同地区降水量变化周期的研究发现,我国东北地区的降水存在着2~3年和5~6年左右的周期性变化(姜晓艳等,2009);华北地区的降水存在4~6年左右的周期性变化(许月卿等,2004);西北地区的降水存在准3年的周期性变化(陈豫英等,2011),不同子区域降水量与CI指数的变化周期较一致。
在时间分布方面,1970年左右和2000年左右是显著周期性变化表现较集中的时间段,东北区域主要出现在1965~2000年;华北和青藏区域主要集中在1970~2005年;华东区域主要出现在1965~1975年和1985~2005年;华南区域在整个研究时间段都表现出显著的周期性变化;华中区域主要出现在1965~2005年;西北区域主要出现在1965~1995年和2000年以后;西南区域主要出现在2000年以前。
4 结果与讨论年内日降水集中程度是描述降水特征的一个重要参数,围绕该指数的研究具有重要的理论及现实意义(Zhang et al., 2009),它不仅可以反映不同强度降水在年内的分配情况,还可以促进旱涝灾害的预防及应对。本文基于Martin-Vide(2004)提出的降水集中指数(CI),研究了1960~2011年间中国区域CI指数的空间分布及时间变化情况,得到以下主要结论:
(1)CI指数可有效描述我国日降水集中程度,其与25%最强降水日数的降水量占总降水量百分比(R25)的相关系数为0.98(通过95%水平显著性检验)。我国CI指数主要介于0.575与0.750之间,平均为0.652。CI指数时空分布不均匀,总体呈现出东部大、西部小的特征。夏季CI指数较大,平均为0.640,冬季的CI指数相对较小,平均为0.573。
(2)44.17%站点的CI指数表现出增加趋势,55.83%的站点表现出减少趋势,其中11.01%站点的增加趋势通过90%以上水平的显著性检验,6.03%站点的降低趋势通过90%以上水平的显著性检验。CI指数显著增大的站点主要集中在西北、华中和西南地区,显著减小的站点主要集中在东北、华北、东南沿海及青藏高原东部等地区。
(3)3~5年是各子区域CI指数变化的主要周期,与对应区域降水量的变化周期较一致,其中东北区域的周期为4年,华北和华东区域表现出3年和5年的变化周期,华南、西北和西南区域表现出了2.5年左右的变化周期,而华中和青藏区域分别表现出5年和3.5年左右的变化周期。
(4)1970年左右和2000年左右是显著周期性变化出现较集中的时间段,东北区域主要集中在1965~2000年;华北和青藏区域主要集中在1970~2005年;华东区域主要集中在1965~1975年和1985~2005年;华中区域主要出现在1965~2005年;西北区域主要出现在1965~1995年和2000年以后;西南区域主要出现在2000年以前;华南区域在整个研究时间段都表现出显著的周期性变化。
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