基于聚類分析與Box-Cox轉換的跨項目缺陷預測方法

戴曉峰 王莉萍

摘? ?要：文章基于江蘇省1981—2014年逐日降水資料，根據極端降水的時間趨勢、空間分布特征，從年際變化和季節變化兩個尺度研究極端降水特征。結果表明：（1）時間趨勢上，在研究的近30年（1981—2014年）里，極端降水頻率呈下降趨勢，而極端降水量明顯增多。（2）時間突變上，1991年為一個時間突變點。（3）空間分布上，蘇南地區受極端降水影響的程度比蘇北地區大。（4）四季變化上，夏季是受極端降水影響最大的季節，春季和冬季極端降水較有規律。

關鍵詞：極端降水;時空變化;江蘇省;地理信息系統

近20年來，全球乃至區域極端氣候事件，尤其是極端降水事件，發生的頻率不斷增加，強度不斷增強，給人們的生命安全乃至整個社會的經濟造成嚴重的影響。極端降水事件主要受人類活動和全球氣候變暖影響，具有時空變異特性，是衡量氣候變化的一個重要指標。通常降水偏多會導致地表徑流增多，進而引起洪澇和泥石流等災害;降水偏少會導致土壤和地下水的減少，引起干旱[1]。極端降水對人類社會和自然環境造成嚴重危害，引起了全世界的關注，并成為各國學者研究的熱點。

江蘇省近年來氣候變化頻繁，主要包括如下幾個方面：（1）氣候災害發生的頻率明顯增加。（2）氣候持續變暖。（3）氣候災害對人們生活的影響越來越大。進一步了解降水特征及極端降水事件的時空變化規律，對江蘇省農業生產規劃與針對氣候變化的適應性對策制定均有重要意義。本文根據極端降水的時間趨勢、空間分布特征，從年際變化和季節變化兩個尺度研究極端降水特征。

1? ? 研究資料與方法

1.1? 資料來源

由“中國氣象科學數據共享服務網”提供的“江蘇地區氣象觀測站1981—2014的逐日降水量”作為數據源，選取26個觀測站點，其數據經過質量控制，各要素數據的質量及完整性得以明顯提高。

1.2? 研究方法

1.2.1? 反距離加權插值

反距離加權插值法是相似相近的原理，即距離越相近的兩個物體，性質就越相近;反之，距離相遠，則相似性越小。它以插值點和樣本點的距離為權重進行加權平均，離插值點越近的樣本點賦予的權重就越大[1]。

1.2.2? 氣候傾向率

氣象的傾向率用線性趨勢法來表示，線性趨勢法用于以圖形方式顯示數據趨勢，有助于分析預測問題，這種分析稱為回歸分析。通過回歸分析法，可以擴展趨勢線圖來預測實際數據的未來價值。線性趨勢線是適用于簡單線性數據集的最佳擬合直線，如果數據點構成類似于直線的形狀，則說明數據是線性的。線性趨勢線通常表示事物是以恒定速率增加或減少。

1.2.3? Mann-kendall檢驗

Mann-Kendall突變分析（簡稱M-K檢驗法）是世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）推薦的，基于Kendall秩相關的非參數統計檢驗方法，具有檢測范圍廣、定量高的優點，不需要樣本，且服從一定的分布，已廣泛應用于氣候序列突變分析中[2]。

2? ? 研究結果與分析

2.1? 極端降水的時間變化特征

（1）極端降水年際變化特征：通過計算江蘇省26個氣象站逐年極端降水的指數，并建立極端降水時間序列，分析極端降水指數年際變化特征。江蘇省近30年極端降水閾值總體波動不大，較為平穩，年際傾向率為﹣0.032 mm/a，呈輕微下降趨勢。極端降水量呈明顯的增長趨勢，年際傾向率達到2.350 4 mm/a。極端降水日數的變化趨勢可以直接反映極端降水頻率的變化趨勢，江蘇省地區極端降水日數在近30年呈微弱下降趨勢，年際傾向率為﹣0.050 7 d/a。近30年間，日最大降水量的線性趨勢與極端降水閾值相似，都呈微弱上升趨勢，年際傾向率為0.224 7 mm/a。1981—2014年江蘇地區5日最大降水的變化以增長為主，增長幅度沒有極端降水量明顯，年際傾向率為0.112 4 m/a。極端降水強度呈現大幅度增長趨勢，年際傾向率為0.339 7 mm/a。總得來說，極端降水量與極端降水強度呈明顯而穩定的增長趨勢，極端降水日數與極端降水閾值呈輕微的下降趨勢，日最大降水量與5日最大降水量呈微弱的上升趨勢。可以看出，在本研究的近30年里，江蘇省極端降水量、極端降水強度呈增長趨勢，而由極端降水日數可以看出，極端降水頻率呈小幅度下降趨勢。

（2）極端降水季節變化特征：從季節上看，夏季的日最大降水量最大，秋季其次，然后是春季，日最大降水量最小的是冬季。極端降水量的季節變化與日最大降水量相似，在夏季達到最大，在冬季最小。由此可以看出，夏季的極端降水最嚴重。

（3）極端降水突變分析：對江蘇地區極端降水量進行突變分析，繪制MK曲線圖，發現極端降水總趨勢是上升的，特別是1995年以后，上升趨勢明顯。1991年，在0.05置信度水平下，極端降水量發生了突變。

2.2? 極端降水的空間變化特征

2.2.1? 年極端降水空間分布特征

江蘇地區的閾值空間分布基本呈現由西北向東南逐漸遞增趨勢，具有一定的規律性。江蘇省極端降水量的分布規律為：江蘇南部地區的極端降水量基本大于江蘇北部地區，與閾值分布規律相似。日最大降水的值與極端降水量的規律相反，江蘇西北部的日最大降水量普遍高于江蘇東南部的日最大降水量，但是日最大降水量的分布規律性不明顯。5日最大降水量的規律為：江蘇西南部的5日最大降水量的值基本大于江蘇東北部的值。極端降水的日數一定程度上可以代表極端降水的頻率，極端降水日數規律是江蘇西北地區基本小于東南地區，位于江蘇南半邊的市降水日數基本比較高。江蘇省極端降水強度的規律為：江蘇省西南地區的極端降水強度普遍高于江蘇東北地區。可見，南京市及周邊市區受極端降水的影響較大，徐州市與鹽城市受極端降水的影響小。

2.2.2? 極端降水季節空間分布特征

研究極端降水的季節變化能更好地了解一年內不同地區的極端降水變化特征。極端降水量總體夏季最多，取值范圍為254.03～426.7 mm。冬季最少，取值范圍為6.01～ 46.26 mm。春季和秋季極端降水量值相當，春季的取值范圍為26.85～116.66 mm，秋季的取值范圍為40.51～133 mm。其中，冬季極端降水量的空間分布是最具有規律的，由西北向東南呈階梯式增加，冬季受極端降水影響最大的是江蘇東南部地區，主要是蘇州市、無錫市、常州市和南通市。春季的極端降水量的空間分布基本呈北部向南部階梯式增加，但分布規律不明顯，春季受極端降水影響最大的是江蘇南部及西南部地區，主要是南京市、無錫市、蘇州市、鎮江市和常州市。夏季的極端降水空間分布各個地區基本相差不大，中部和北部降水量相對較多，主要是連云港市、南京市、泰州市和揚州市。秋季的極端降水量東部地區普遍大于西部地區，秋季受極端降水影響最大的是江蘇中部及北部部分地區，主要是南通市、鹽城市、蘇州市和泰州市。

3? ? 結語

江蘇地區的極端降水總體呈上升趨勢，各個站點都有不同程度的上升，且夏季是受極端降水影響最大的季節。在江蘇這個區域中，江蘇中部及東南部是受極端降水影響最大的地區。本文對江蘇地區極端降水的時空分布及季節性分布進行了研究，對江蘇地區的極端降水特征有一定的認識，但極端降水形成的氣候因素、人為活動因素有待進一步的研究。

[參考文獻]

[1]趙麗，楊青，韓雪云，等.1961—2009年新疆極端降水事件時空差異特征[J].中國沙漠，2014（2）：550-557.

[2]賀振，賀俊平.1960年至2012年黃河流域極端降水時空變化[J].資源科學，2014（3）：490-501.

[3]符淙斌，王強.氣候突變的定義和檢測方法[J].大氣科學，1992（4）：482-493.