中國大陸降水時空格局演變新事實

吳凱+王曉琳+許怡+王高旭+吳永祥

摘要：基于1961年-2014年54年的降水格點數據，利用反距離權重法插值計算分析了中國大陸年降水時空分布，對年降水量進行分類，統計出54年的各個降水分區所占面積變化特征。引進降水重心概念，以年降水量為權重，計算出中國大陸54年的年降水重心并分析其移動特征。結果表明，各個降水分區面積變化與重心移動整體上為隨機性序列，波動性明顯。其中年降水量在400～600 mm的面積占比最大，趨勢性最明顯，波動幅度最大；受東北和華北地區的降水變異特征顯著的影響，年降水重心在東北-西南方向的離散度較大，具有指示局部氣候異常的作用。降水重心的緯度與>1 400 mm的分類降水面積相關性最大，經度方向相關性不明顯。在54年時間尺度和中國大陸空間尺度下，氣候變化中的整體降水格局未發生重大改變。

關鍵詞：降水；景觀格局；重心；中國大陸；氣候變化

中圖分類號：TV211.1 文獻標識碼：A 文章編號：1672-1683（2017）03-0030-07

Abstract：Based on the 54-year yearly grid precipitation data of Chinese mainland from 1961 to 2014，we used the inverse distance weighted interpolation method to analyze the spatial-temporal distribution of precipitation.We classified the annual precipitation into different quantities and summarized the variation of the area of each precipitation zone in the 54 years.This paper introduced the concept of precipitation barycenter and calculated the annual precipitation barycenter and its movement features.The results showed that the area variation and barycenter movement of each precipitation zone were in a random sequence with obvious fluctuations.The annual precipitation zone of 400～600 mm took up the largest area proportion，and showed the most significant trend and the largest fluctuation.Under the significant effect of precipitation variability in northeast and north China，the precipitation barycenters were highly discrete in the northeast-southwest direction，and can indicate regional climatic anomaly.The latitudinal direction （Y-coordinate） of the annual precipitation barycenter showed the greatest correlation with the area of the>1 400 mm precipitation zone.The longitudinal direction （X-coordinate） showed no significant correlation.So Thus，at this space spatial scale （Chinese mainland China） and time scale （54 years from 1961 to 2014） scale，the overall precipitation pattern did not change significantly.

Key words：precipitation；landscape pattern；barycenter；Chinese mainland；climate change

大氣降水是氣候變化研究中最重要的因素，是水循環研究中的關鍵環節，控制著地表水量的通量大小[1]。在區域水循環、水資源的研究中，降水時空格局演變是一項基礎而又重要的研究工作，多數研究利用的觀測資料基于的氣象臺站數量稀少[2-5]，分布不均，精確度受限。此處采用基于國家氣象信息中心基礎資料專項最新整編的中國地面2 472臺站降水資料得到的降水長序列觀測分析資料，詳細計算和探討中國大陸域降水時空格局，得出宏觀格局演變的新事實。

1 數據來源及計算方法

計算數據采用中國氣象數據網（http：//data.cma.cn/）的“中國地面降水月值0.5°×0.5°格點數據集（V2.0）”。該數據集來源于國家氣象信息中心基礎資料專項收集、整理的1961年至最新的全國國家級臺站（基本、基準和一般站）的降水月值資料，同時結合GTOPO30數據和DEM得到的數據。數據集質量狀況良好，數據完整，采用了其中的1961年1月至2014年12月共648個月數據文件，覆蓋中國大陸區域的有效數據點共計4 189個，在計算降水重心時，均勻分布的格點數據較非均勻的水文氣象站點數據得出的結果更具有說服力。坐標系統采用國家基礎地理信息系統中所使用的China Lambert Conformal Conic投影坐標系統。

年降水量是指相應時段（年）降水的累積深度，單位取mm。描述年降水特征的空間分布圖是基于空間點數據在ArcGIS軟件平臺上采用適合于降水等氣候要素的反距離權重法（IDW）插值進行繪制的。為研究要素之間的相關性強弱，采用Pearson相關系數方法（Pearson correlation Coefficient，PCC）進行計算分析。相關系數r計算公式如下：

式中：X、Y是進行相關性分析的要素，N表示X或Y的元素個數。

1.1 降水“景觀格局”

為定量描述不同等級的降水的分布狀況，對降水的空間異質性進行分析，引進在景觀生態、土地利用中運用較成熟的“斑塊、斑塊類型和景觀”研究方法[6-8]，對面降水量進行分類，從而產生年降水“斑塊”、“斑塊類型”和“景觀格局”，利用“斑塊類型”面積的時間序列統計指標分析宏觀格局。

具體操作步驟是，首先對1961年1月至2014年12月的中國大陸降水月值格點數據進行加和計算得到1961年-2014年的年降水格點數據，接著在ArcGIS中運用反距離權重法對年降水量格點數據進行插值得到面雨量，最后對面雨量進行分類統計。其中，年降水量的分類采用《中國水文地理》中的劃分方法，分為5個大類別，11個小類別，分別為[9]：豐沛區（強豐沛區（≥2 000 mm）、豐沛區（1 600～2 000 mm）），多雨區（極強多雨區（1 400～1 600 mm）、強多雨區（1 200～1 400 mm）、多雨區（1 000～1 200 mm、弱多雨區（1 000～800 mm）），中雨區（強中雨區（600～800 mm）、中雨區（400～600 mm），少雨區（200～400 mm），極少雨區（極少雨區（50～200 mm）、極強少雨區（0～50 mm））。各個類別即對應年降水的“斑塊類型”。基于景觀格局分析軟件Fragstats4.2計算得到54年的降水“斑塊類型”的面積。面積的時間序列分析采用最大值、最小值、均值、標準差、線性傾向率和確定性系數R2等指標進行計算。

1.2 降水重心

重心作為一個物理學概念，來源于經典力學，基本含義是指物體各個部分受到重力作用點。重心位置與該物體形狀及質量是否均勻有關，形狀規則且質量分布均勻的物體，中心在物體的幾何中心；不規則的或者質量分布不均勻的物體，其重心需要采用一定的物理方法來定位。

將重心概念擴展到區域重心，區域重心又稱空間均值，是樣本平均數在二維空間上的延伸，指在某一特定時間內，研究區域的某種發展要素在空間平面上力矩達到平衡的點。重心分析旨在了解區域內各發展要素在空間上的均衡點，這種發展要素可以是經濟、社會、生態環境等。與經濟有關的中心按照指標不同可以表現為經濟總量重心、產業重心等[10-11]；與社會發展有關的重心按照指標不同表現為人口總量重心、就業重心等；與生態環境有關的重心按照指標不同可以表現為污染重心、土地利用/類型重心、干旱重心等[11-13]；與水文氣候有關的重心按照指標不同可以表現為降水重心、降雨侵蝕力重心等[14-15]。在空間維度上，重心模型反映區域發展指標與形心分析的契合程度，便于分析研究區域要素在空間上的流動性與聚集性。在時間維度上，區域重心動態變化表示區域要素分布的對比和轉移，有助于深化研究區域發展歷程、狀態和趨勢。與形狀中心即“形心”對比，其偏離方向指示區域發展的“高密度”或優勢位置，其動態演變軌跡可以反映空間要素的布局變化和調整方向[16]。為分析中國大陸宏觀降水差異性和均衡性，引進重心模型，分析降水的聚散、遷移和優勢分布狀態。具體來說，對54年的年降水量重心進行計算，分析其54年時間序列的X、Y坐標變化；并對移動距離的時間序列進行分析，利用Morlet小波進行周期性分析。

式中：L為兩個年份年降水重心的移動距離；s，k表示重心對應的年份；Xs，Xk分別表示s年和k年降水重心的橫坐標；Ys，Yk分別表示s年和k年降水重心的縱坐標。

1.3 標準差橢圓

為得到重心分布的趨勢方向，采用標準差橢圓（方向分布）進行分析。該方法最早是由美國南加利福尼亞大學社會學教授D.Welty Lefever在1926年提出，也稱為Lefever‘s "Standard DeviationalEllipse"（利菲弗方向性分布），即為所有點創建一個新的以平均中心為中心的橢圓面。橢圓的長半軸和短半軸分別表示的是數據分布的方向和范圍。長短半軸的值差距越大，數據的方向性越明顯。短半軸越短，數據呈現的向心力越明顯，否則表示數據的離散程度越大。如果短半軸與長半軸相等，表示數據沒有任何的方向或分布特征。

確定該橢圓所需要計算的內容有橢圓的長軸、短軸、圓心和旋轉角度。計算步驟如下[17]：

（1）確定圓心，利用算術平均中心進行計算：

由此可以產生第一級、第二級和第三級共三個級別的橢圓：當要素具有空間正態分布時，第一級、第二級和第三級標準差橢圓范圍分別包含了68%、95%和99%的數據。

2 中國大陸年降水概況

中國大陸地處歐亞大陸東部，從太平洋西岸一直延伸到中亞內陸中心的干旱區，東西橫跨濕潤、半濕潤、半干旱、干旱四個水分帶。區域內地形復雜多變，地勢起伏大，總體呈現西高東低的態勢。三大階梯的地形條件和地處東亞季風區的地理位置決定了中國河流水文時空分異的基本特征。影響降水量的主要因素包括大氣環流、地理位置、下墊面條件以及人類活動等。內陸地區降水一般少于沿海地區。地形的抬升作用可以促進凝結降水，因此離海洋近的區域和山脈迎風面的降水量豐沛，而離海洋遠的區域和背風面的降水量較少。大氣中水汽來源大部分是依靠海洋表面的蒸發，東南季風輸送的太平洋水汽和西南季風輸送的印度洋水汽是中國中東部降水的兩大水汽來源，遠離海洋的中國西部地區接受有限的西風帶水汽，所以在降水分布上，存在著地區間的不均勻性、時間上的不平衡性和年際間的不穩定性[9]。

中國年降水深度平均約為630多mm，總趨勢是由東南沿海向西北內陸逐漸減少。400 mm多年平均等雨量線可以作為全國濕潤和干旱地區的分界線。整體由東南呈現明顯的地帶性分布。其中年降水量大于1 600 mm的地區主要分布于中國東南部；年降水量達800～1 600 mm的多雨區主要包括淮河、漢水以南的長江中下游地區和廣西、云南、貴州、四川的大部分地區，此外還包括東北長白山東南部；年降水量在400～800 mm之間的地區，是多雨區和少雨區的過渡帶，一般分布在淮河、漢水以北，大致包括青藏高原東南部，四川西北部、黃土高原、華北平原、東北平原以及大、小興安嶺山地、內蒙古高原東南部和山東等廣大地區；年降水量在200～400 mm之間的少雨區，主要分布在青藏高原西北部、內蒙古高原、甘肅中部、寧夏和新疆北部的部分區域；年降水量少于200 mm的極少雨區主要位于西北內陸干旱地區。

年際變化大是中國降水的主要特點之一。中國降水的主要來源是夏季風，而夏季風的早晚、強弱、進退等有明顯的年際差異[18-20]。此外，寒潮、臺風、距海近遠以及地勢地貌等都會影響降水的年際變化。一般的，降水量愈多的地區相對變率比較小，而降水量愈少的地區，相對變率比較大。表征降水年際變化的程度的變差系數（序列標準差與其均值的比值，Cv）存在隨緯度變化的趨勢，西南、貴州和四川部分地區受西南季風的影響，Cv值較為穩定，西南其他大部分地區和浙閩部分地區為0.16以下。東部季風區在北緯35°以南是變率較小的地區，包含東南沿海一代大部分地區，一般為0.16～0.20。北緯35°以北，變率逐漸增加，華北平原為最大，可達0.3，是中國東部季風區降水變率最大的地區，降水不穩定性顯著。再往東北又逐漸減少，小興安嶺和長白山會出現了一個較低的變率區。西北地區大陸性氣候顯著，降水年際變率較大。除新疆北部和伊犁河谷地區變率較?。?.1～0.3）以外，西北地區一般年變率都在0.38以上，是中國降水年際變化最大的地區，降水的穩定性最差。降水變率大也造成北方洪旱災害頻繁發生[8-9]。

3 中國大陸年降水分區研究

基于景觀格局分析軟件Fragstats 4.2計算得到1961年-2014年降水分區的面積變化，并計算該時間序列的最大值、最小值、均值和標準差等統計指標（圖1、表1）。為分析序列的線性趨勢，計算54年降水分區面積時間序列的線性傾向率及確定性系數R2（表1）。

由圖1和表1看出，在絕對數量上，中雨區（400～600 mm）的面積占比的均值最大，為17.90%；強豐沛區（≥2 000 mm）的降水量面積占比最小，為1.52%；極少雨區（50～200 mm）、少雨區（200～400 mm）和中雨區（400～600 mm）的面積占比均值都在17%以上；降水量大于600 mm的分類年降水面積隨著降水量的增加整體呈現遞減趨勢。在時間序列波動性上，11個分類型年降水所占面積的54年時間序列波動性整體上比較明顯。少雨區（200～400 mm）的面積占比變化最大，最大值25.42%（2002年）比最小值13.00%（1964年）少了12.42%。以標準差描述降水分區面積占比的54年波動性，波動特征最明顯的為中雨區（400～600 mm），最不明顯的為豐沛區（1 600～2 000 mm）。在變化趨勢上，11個時間序列的線性回歸的確定性系數R2均小于0.2，未出現明顯的線性趨勢性，為純隨機性序列。在線性趨勢上，降水量在極少雨區（50～200 mm）、少雨區（200～400 mm）和中雨區（400～800 mm）的54年時間序列面積占比的線性傾向率均為正的；包含在800～2 000 mm的5個降水分類面積趨勢均為負的，但所有11個降水分類的確定性系數均較小，處在0.2以下。需要特別指出，中雨區（400～600 mm）面積在所有類別的多年均值（17.90%）最大，標準差（2.01）最高，線性回歸的確定性系數R2（0.172）最高。

4 中國大陸年降水重心分布

采用年降水量為權重，利用式（2），計算得到54年的中國大陸年降水重心分布，并繪出中國大陸的形心點（圖2）。54個的年降水重心在地理位置上散布在陜西省漢中市、安康市和商州市內，處在32°N-34°N，107°20′E-109°E之間。形心位于甘肅省中部蘭州市永登縣，處于東經102°36′-103°45′，北緯36°12′-37°07′之間。整體上，54個重心點在形心東偏南方向，距形心約600 km。

為定量分析重心的方向趨勢和聚集性，利用式（4）-式（8）計算得到54個年降水重心的第一級標準差橢圓。該橢圓短軸長度為47 km，長軸長度為60 km，長軸長度約是短軸的1.3倍，表明方向特征比較明顯。旋轉角度為27°，即北偏東27°，表明54個年降水重心在東北-西南方向分布較西北-東南方向離散特征更明顯，也即分類降水的東北-西南方向波動特征較西北-東南方向更顯著。基于多年平均降水和變異系數分布狀況可知，西北-東南上，少雨區降水面積雖然波動性非常明顯，但是降水量權重不高；東北-西南方向上，華北和東北部分地區變異程度較高，且降水量處在600～1 000 mm之間，權重相對較高，加之東北和華北區域離中心區域較遠，杠桿效應明顯，以上導致了年降水重心的標準差橢圓方向為東北-西南向的特征。

根據格點數據利用反距離權重法插值得到1961年-2014年的逐年中國大陸降水分布圖，限于篇幅，不一一列出，以54個年降水重心計算得到的第一標準差橢圓為參考，觀察處在橢圓外的重心對應年份的降水分布圖，發現橢圓外的重心對應年份的降水與多年平均降水分布圖相比降水量出現了大面積偏離，一般為東北區域、華北地區和長江中下游降水異常，即重心的位置反映了氣候的變異性，對氣候異常有一定的指示作用。某一年份的年降水重心若落在橢圓外，該年份的較大區域降水出現了異常。通過觀察可以發現，地處中國大陸西北的降水量0～50 mm和50～200 mm區域面積的大幅增加或者減少因其權重過小并不會造成重心的大幅移動。重心坐標主要由降水量>800 mm區域的降水分布決定。

目視54個重心的分布和移動，未發現具有周期性或趨勢性。為定量分析年降水重心的位置特點和移動規律，對降水重心X、Y坐標和相鄰年份重心的移動距離的時間序列圖（圖3、圖4）進行分析。

1961年-2014年降水重心X坐標（圖3（a））整體上呈減少趨勢，也即向西移動，但趨勢性不明顯（R2=0.021），主要呈現大幅波動特征。54年均值為302 km，最大值（394 km）比最小值（227 km）大167 km。2012至2015年呈現了大幅向東移動的特征。利用Morlet小波分析存在約30 a的周期，周期性特征不明顯。

1961年-2014年降水重心Y坐標整體上呈增加趨勢，也即向北移動，但趨勢性不明顯（R2=0.023 2）。呈現了大幅波動。54年均值為405 km，最大值（4 128 km）比最小值（3 962 km）大166 km，與X軸變幅相似。利用Morlet小波分析存在約30年的周期，周期性特征不明顯。

1961年-2014年移動距離整體上呈增加趨勢，但趨勢性不明顯（R2=0.021）。54年均值為62 km，移動距離最大值為137 km，最小值為14 km，最大值是最小值的約10倍，呈現多年代尺度波動。1971年-1991年移動距離波動程度最小，1997年以來波動程度較大，平均相鄰兩年重心移動距離約80 km。利用Morlet小波分析存在約30 a的周期，周期性特征不明顯。5 降水分類面積和重心相關性分析

重心計算方法決定了重心位置偏向于降水量大的區域。年降水較大的區域集中在中國大陸的東南方，降水重心也位于大陸形心的東南方，推測重心坐標和分類降水面積相關。利用Pearson相關系數分析1961年-2014年54年時間序列的X、Y坐標和對應時間序列下降水分類面積相關性（表2），其中年降水800 mm的區域已接近重心的分布區域，屬于偽相關，因此小于800 mm的降水面積與重心經緯度的相關性不再列出。由表可以得出重心Y坐標（緯度）與年降水量≥1 400 mm區域的面積相關性最高。重心X坐標（經度）與年降水量≥2 000 mm與≥800 mm區域的面積相關性最高，也即與降水量兩端值相關性最大，但無法判定相關性真偽。

6 結論

以1961年-2014年中國大陸降水格局為研究對象，在細部上對分類降水所占面積變化及統計特征進行了計算，在整體上利用重心模型對54年年降水重心分布進行了定性和定量的分析，并對兩者進行了相關性分析。不同類型的降水區面積呈現明顯波動性，但54年不具有周期性或者線性趨勢變化，為一隨機變化過程。其中中雨區（400～600 mm）在所有類別中所占面積最大，趨勢性最明顯，波動性最大，在研究中應予以特別關注。54個的中國大陸年降水重心分布及移動具有隨機性特征，在東北-西南方向的離散度較大。重心的緯度受年降水量≥1 400 mm區域的分布影響最大。 基于以上重心分布、重心移動變化情況和分類年降水所占面積的變化的新事實得出，在54年時間尺度下中國大陸降水格局均衡性未出現重大的變化。對分類后的水文要素引進“斑塊、斑塊類型和景觀”研究方法及重心模型進行研究，可作為水文大數據挖掘的一個新視角。

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