長江上游嘉陵江首末場強降水時間特征分析及預測

肖鶯 陳晨 杜良敏

（武漢區域氣候中心，武漢 430074）

0 引言

長江上游五大流域分別為岷沱江流域、嘉陵江流域、烏江流域、宜賓到重慶區間流域、重慶到宜昌區間流域，其分布在四川、貴州、湖北及重慶境內，地形、地貌十分復雜。受上游復雜地形、地貌的影響，流域強降水常造成長江干流水位猛漲、流量加大，在長江高水位的情況下，還可能形成致洪暴雨。此外，該流域強降水具有明顯的區域性特征，且降水強度大、過程多。國內學者先后進行了一系列研究。有些著重于研究流域面雨量方法，如畢寶貴等和方慈安等[1-2]；有些著重于面雨量時空分布特征，如王仁喬等研究了上游六大流域強降水面雨量特征，指出強降水面雨量出現頻次具有明顯的季節變化和年際變化特征；于大峰提出了長江上游流域干濕季節轉換指標和計算方法，認為夏季風由東南向西北推進緩慢，冬季風由北向南推進迅速；高琦等研究結果表明，不同流域強降水面雨量等級分布差異較大、極值分布差異明顯，重慶至萬縣、萬縣至宜昌兩個流域月極大值明顯大于其他流域[3-5]。有些對長江流域出現的強降水過程展開了分析，如施望芝等客觀分析了116次強降水的500 hPa環流形勢場和700 hPa天氣系統，并歸納出六大流域不同季節強降水的天氣模型及天氣系統；張萍萍等對30次長江上游與洞庭湖洪水遭遇過程進行了分析，建立了5類天氣學概念模型[6-7]。這些研究都是基于氣象基本觀測事實展開“計算方法—時空分布—成因機理”的一系列研究，對不同空間、不同時間尺度降水開展分析，并建立了相關天氣模型。本文將針對長江流域水文氣象預報服務需求，著手于水庫調度所關注的強降水發生時間，重點開展長江上游五大流域之一——嘉陵江首末場強降水時間特征分析及預測方法研究。

1 資料與方法

采用的資料有：1961—2017年共55年嘉陵江49個氣象站點逐日（20時至次日20時）雨量實況資料，中國氣象局130項氣候系統監測指數集。所選站點基本均勻分布（圖1）。

圖1 長江上游嘉陵江49個代表氣象站空間分布Fig. 1 Locations of 49 meteorological stations in Jialing River

面雨量的計算方法：基于逐日雨量資料，采用算術平均法，分別計算出嘉陵江的面雨量。

采用百分位法定義長江上游嘉陵江強降水的閾值。具體做法為：基于連續兩天平均面雨量，將面雨量按升序排列，取排序后降水序列的第95個百分位值定義為強降水閾值。計算得到嘉陵江強降水閾值為24.5 mm。當各流域面雨量超過各自對應的閾值時，記為一次強降水過程。根據強降水過程計算方法，統計歷史上強降水過程。選取每年的第一場強降水過程發生首日為首場強降水時間，最后一場強降水過程發生首日為末場強降水時間。

采用逐步回歸方法實現首末場強降水時間預測。具體做法：基于嘉陵江首末場強降水時間歷史序列和相應時段的130項氣候系統監測指數，利用逐步回歸方法，建立首末場強降水時間的回歸方程。將預報年份的氣候系統監測指數代入回歸方程，得到首末場強降水時間的預測結論。

2 嘉陵江首末場強降水時間特征分析

根據定義，計算得到長江上游嘉陵江首場強降水時間歷史序列。從歷史平均來看（表1），嘉陵江首場強降水開始日發生在5月6日，末場強降水開始日發生在9月26日。首場強降水最早發生在4月2日（1973年），最晚發生在6月19日（2009年），兩者時間可相差78 d；末場強降水最早發生在7月1日（1997年），最晚發生在11月18日（1961年），兩者時間可相差119 d。利用功率譜方法提取首末場強降水時間逐年序列的顯著周期，結果顯示：嘉陵江首場強降水同時具有年際和年代際尺度周期，表現為準2 a和11～18 a周期；末場強降水具有顯著的年代際尺度周期，分別為7～11、7～12和8～14 a周期。

表1 長江上游嘉陵江首末場強降水時間統計表Table 1 Climatic date of the first and last heavy rainfall in the Jialing River of upper Yangtze River

3 五大流域首末場強降水時間預測方法研究

根據三峽水庫服務需求，制作嘉陵江首場強降水時間預測產品的時間為同年的3月，制作嘉陵江末場強降水時間預測產品的時間為同年的8月。為了盡可能地囊括影響因子，采用提前一年的氣候系統監測指數，即上一年9月至當年提前1個月的指數集，進行首末場強降水預測。利用1961—2005年首末場強降水時間序列與相應時段的氣候系統監測指數建立逐步回歸方程，2006—2017年做獨立樣本檢驗。

圖2 給出了首末場強降水時間的擬合和獨立樣本檢驗情況。從擬合情況看，首場、末場均是有42個指數進入了逐步回歸方程。擬合結果顯示，首場和末場強降水時間回歸值與觀測值之間幾乎完全擬合，兩者之間的相關系數高達1.0；統計檢驗表明回歸方程是顯著的，通過0.001的顯著性水平檢驗。獨立樣本檢驗顯示，首場強降水時間預測值與實況值的相關系數為0.56，通過0.05的顯著性水平檢驗，從符號一致率看，正確率為66.7%，表明12年內有8年的趨勢預報是正確的；末場強降水時間預測值與實況值的相關系數較首場有所下降，為0.4，未通過0.05顯著性水平檢驗，從符號一致率看，正確率為66.7%，同樣的也是12年內有8年的趨勢預報正確。

4 結論

圖2 嘉陵江首場（a）、末場（b）強降水時間的多元線性回歸曲線（藍線）、獨立樣本檢驗（紅線：預測值，黑線：實況值）Fig. 2 Variations of the first (a) and last (b) heavy rainfall date (blue line) and independent sample test results(red line∶ forecasting values, black line∶ observations)

基于長江上游嘉陵江氣象站點雨量資料和中國氣象局130項氣候系統監測指數集，利用功率譜和逐步回歸方法，開展了嘉陵江首末場強降水時間特征分析及預測方法研究。得到以下結論：

1）嘉陵江首末場強降水時間具有顯著的年際差異。首場強降水時間最早和最晚可相差兩個月以上（78 d），末場強降水時間最早和最晚甚至可相差3個月以上（119 d）。

2）首末場強降水時間周期特征顯著。嘉陵江首場強降水同時具有年際和年代際尺度周期，表現為準2 a和11～18 a周期；末場強降水具有顯著的年代際尺度周期，分別為7～11、7～12和8～14 a周期。

3）基于氣候系統監測指數建立的首末場強降水時間逐步回歸方程模擬效果好，復相關系數均通過了0.001顯著性水平檢驗。2006—2017年獨立樣本檢驗結果顯示：首場強降水開始時間預測值與實況值相關系數通過了0.05顯著性水平檢驗；首場和末場預測距平符號一致率均為66.7%。

本文的預測方法研究僅初步利用中國氣象局下發的指數集建立回歸模型。從結果可以看出，本研究成果對于嘉陵江首場、末場強降水時間趨勢預測，有一定的預報技巧。在實際業務中，還需結合延伸期預報來一并做出最終結論。