1971—2014年康縣連陰雨特征分析

苗婷+黃曉梅+蘇軍鋒+魏邦憲

摘要 利用甘肅省康縣1971—2014年月報表中日降水數據和日照數據，運用線性傾向估計、累積距平法、Mann-Kendall突變檢驗法、滑動T檢驗法和小波分析法，分析了康縣連陰雨時間變化特征、突變情況和變化周期。結果表明：康縣連陰雨在時間尺度上呈“兩降兩升”型變化?？悼h連陰雨從1992年開始突變減少，到2007年左右達到顯著性水平。連陰雨在變化過程中存在著3～7年、8～16年、17～26年以及27年以上4類尺度的周期變化規律，21年為第一主周期。

關鍵詞 連陰雨；累積距平法；突變檢驗；小波分析；甘肅康縣；1971—2014年

中圖分類號 P426.61 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）06-0238-03

康縣地處甘肅省東南部，屬亞熱帶向暖溫帶過渡地區，氣候溫和，四季分明，雨水充沛，日照較少，災害性天氣頻繁發生[1]。主要災害性天氣有暴雨、干旱、雷暴、寒潮、大風、倒春寒及連陰雨等。根據季節的不同連陰雨會給農業生產造成不同的影響。1987年夏季連陰雨對康縣冬小麥的成熟和收割打碾造成嚴重影響，使冬小麥出現不同程度的發芽、霉變、黑穗等現象，導致冬小麥產量和品質下降；1989年春季低溫連陰雨造成冬小麥生長發育期比往年推遲10 d左右，后期氣溫回升慢，誘發小麥病蟲害；2009年秋季連陰雨天氣影響康縣經濟作物秋收，導致核桃等經濟林果不能按時采收，品質下降，減產明顯。此外，雨量大、持續時間長的連陰雨也會造成洪澇災害、山體滑坡，對交通運輸業及人們生命財產安全產生極大影響。

國內外氣象工作者對連陰雨的研究主要包括2個方向：一是基于預報的連陰雨產生的環流背景及影響因素，二是基于測報的連陰雨時空分布特征及其對農作物和交通運輸等的影響[2-25]。方建剛等[26]利用NCEP/NCAR再分析資料，分析了陜西省2011年秋季強連陰雨期間歐亞大氣環流的異常特征；王建兵等[27]分析了甘南高原秋季連陰雨的氣候特征及主要環流形勢，得出副高偏強有利西南氣流把孟加拉灣水汽輸送到甘南，對連陰雨天氣的形成有重要作用；潘 旸等[28]分析了2009年2—3月我國南方一次連陰雨過程的環流背景，得出冷空氣和南方暖濕氣流形成的穩定準靜止鋒，是影響這次連陰雨過程的主要天氣系統；張 智等[29]運用多種方法分析了寧夏連陰雨氣候變化特征，得出連陰雨發生次數的氣候變化特征及突變、周期變化；王 棟等[30]分析了1960年以來山西秋季連陰雨的變化趨勢和時空結構特征，并建立了秋季連陰雨強度指數模型；魏 鋒等[31]分析甘肅省近35年連陰雨天氣氣候特征，得出甘肅省連陰雨的分布特點是自西北向東南呈階梯狀增加。

本文以甘肅省康縣為例，利用近44年康縣氣象月報表中的日降水數據和日照數據，運用多種方法分析了年際、季節、月際尺度上連陰雨的時間分布特征、突變和周期變化。利用線性傾向估計和累積距平法得到了多種尺度上連陰雨的時間分布特征，利用Mann-Kendall突變檢驗和滑動T檢驗法得到連陰雨的突變時間，避免了一種方法導致的虛假突變，利用Morlet小波分析法得到了康縣年際連陰雨的周期變化。通過以上方法，希望在精細化的大趨勢下為康縣長期預報災害性天氣和防災減災提供依據，減少連陰雨造成的農業、交通業和人民生產生活的損失。

1 數據與方法

1.1 數據來源

利用甘肅省康縣1971—2014年氣象月報表中的日降水數據和日照數據，統計出近44年逐月連陰雨次數，并得到年代際逐月連陰雨總次數（表1）。根據本地天氣氣候特點及對農業生產影響的情況，各地對連陰雨天氣的規定略有差異。本文所用標準為甘肅省氣象局所定，即連陰雨需同時滿足以下條件：連續陰雨日數在5 d或者5 d以上，總降水過程雨量≥15 mm，期間單天日照≤10 h，過程的開始、結束日雨量≥0.1 mm（允許過程中有1 d微量或無降水），即稱為一次連陰雨天氣過程。將連陰雨按季節劃分，12月至次年2月為冬季連陰雨，3—5月為春季連陰雨，6—8月為夏季連陰雨，9—11月為秋季連陰雨。

1.2 研究方法

1.2.1 線性傾向估計法。線性傾向估計是一種特殊的線性回歸形式，用一條合理的直線yi=a+bti（i=1，2，…，n）表示連陰雨次數y與其時間t之間的關系。其中，回歸系數b為傾向值，傾向值正（負）表明連陰雨隨時間呈上升（下降）趨勢[32]。

1.2.2 累積距平法。累積距平是氣象上一種常用的、由曲線直觀判斷變化趨勢的方法。累積距平曲線呈上升趨勢，表示距平值增加；呈下降趨勢，則表示距平值減小。從曲線明顯上下起伏可以判斷，其長期顯著的變化趨勢及持續性變化，從曲線小的波動變化考察其短期的距平值變化[32]。

1.2.3 Mann-Kendall突變檢驗法。Mann-Kendall突變檢驗法是一種非參數統計檢驗方法，也稱無分布檢驗，其優點是不需要序列遵循一定的分布，也不受少數異常值的干擾，更適用于順序變量的分析，計算也較簡單，而且可以明確突變開始的時間，并指出突變區域，是一種常見的突變檢驗方法[32]。

1.2.4 滑動T檢驗。滑動T檢驗是一種均值突變，通過考察2組樣本平均值的差異是否顯著來檢驗突變，這種方法子序列的選擇具有一定的人為性，需要反復變動子序列的長度以提高計算結果的可靠性[32]。

1.2.5 Morlet小波變換。Morlet小波變換是連續復小波變換，可以同時給出時間序列變化的位相和振幅兩方面的信息，并消除用實小波變換系數作為判據而產生的虛假振蕩，揭示出隱藏在時間序列中的多種變化周期，充分反映時間序列在不同時間尺度中的變化趨勢，并能對時間序列未來發展趨勢進行定性估計[33-34]。

2 結果與分析

2.1 時間變化特征

利用康縣1971—2014年年際連陰雨數據進行線性傾向估計，并求得近44年康縣年際連陰雨距平值（圖1）?？梢钥闯?，康縣年際連陰雨發生次數呈減少趨勢，但未通過T檢驗，說明這種減少趨勢不明顯。連陰雨累積距平曲線呈“兩降兩升”型變化，存在明顯的偏多年和偏少年。其中，20世紀70年代到80年代初期連陰雨呈增加趨勢，1977年以前呈上升趨勢，趨勢明顯，1978—1984年呈波動上升，趨勢較為緩慢，總體上康縣進入連陰雨多發階段；80年代中期有一個明顯的短暫下降趨勢，康縣進入連陰雨少發階段；80年代末期到90年代末期，康縣連陰雨次數呈直線上升趨勢，進入多發階段；90年代末至今呈波動減少趨勢，其中90年代末呈直線下降趨勢，21世紀初開始呈波動減少趨勢，康縣連陰雨進入少發階段。

2.2 突變檢驗分析

本文采用Mann-Kendall法和滑動T檢驗共同分析康縣連陰雨的突變情況。用Mann-Kendall法檢驗1971—2014年康縣年際、季節、月際連陰雨序列的突變，給定顯著性水平α=0.01（即μ0.01=±2.57）。由圖2可知，近44年康縣連陰雨呈波動下降趨勢，在20世紀70年代存在突變點，但交點過多，不能確定突變點的正確年份；1992年接近突變點，但未突變。經反復變化步長得出，取步長為5的滑動T檢驗法驗證突變點的位置最為理想。從圖3可以看出，通過0.01顯著性水平的突變點為1992年和1996年2處，可以證明Mann-Kendall法檢驗出的20世紀70年代的幾個突變點為虛假突變?；瑒覶檢驗出的1996年在Mann-Kendall法中沒有體現出來，故真正的突變點為1992年。從這一年開始，康縣連陰雨突變減少，到2007年左右達到顯著性水平。

2.3 小波周期分析

本文利用Morlet小波系數實部等值線圖反映連陰雨不同時間尺度的周期變化及其在時間域中的分布，進而判斷在不同時間尺度上連陰雨的周期和未來變化趨勢。去除邊界效應，由圖4可看出，連陰雨年際變化過程中存在著3～7年、8～16年、17～26年以及27年以上4類時間尺度的周期變化規律。其中，在17～26年尺度上出現了多發—少發交替的準3次振蕩，并在整個分析時段表現穩定，具有全域性；8～16年尺度上2000年以前振蕩比較穩定，2001年開始波動較大；3～7年和37年以上尺度上規律不明顯。

小波方差圖能反映連陰雨時間序列的波動能量隨時間尺度的分布情況，可用來確定連陰雨變化過程中存在的主周期。從圖5可以看出，康縣年際連陰雨存在3個較為明顯的峰值，它們依次對應21年、10年和7年的時間尺度。其中，最大峰值對應21年的時間尺度，說明21年左右的周期振蕩最強，為年際連陰雨變化的第一主周期；10年時間尺度對應著第二峰值，為年際連陰雨變化的第二主周期；連陰雨的第三主周期對應著7年的時間尺度。這說明上述3個周期的波動控制著年際連陰雨在整個時間域內的變化特征。圖中在28年以后有上升趨勢，但未出現拐點。由于本文數據僅為近44年，能否得出其他更大尺度的周期，有待后續研究。

3 結論

研究結果表明：康縣年際連陰雨總體呈現減少趨勢，累積距平曲線呈“兩降兩升”型變化，存在明顯的偏多年和偏少年；通過Mann-Kendall法和滑動T檢驗共同檢驗康縣連陰雨序列的突變可知，康縣年際連陰雨從1992年開始突變減少，到2007年左右達到顯著性水平。通過Molet小波分析，康縣年際連陰雨變化過程中存在3～7年、8～16年、17～26年以及27年以上4類時間尺度的周期變化規律，并存在3個較為明顯的峰值，連陰雨在28年以后有上升趨勢，但由于本文數據僅為近44年，能否得出其他更大尺度的周期，有待后續研究。

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