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遼寧東南部山區極端降水指數時空變化特征及其與大氣環流的相關性分析

2020-03-10 06:44:26
水利規劃與設計 2020年2期
關鍵詞:大氣區域

張 群

(遼寧省本溪水文局,遼寧 本溪 117000)

受氣候變化影響,區域極端降雨頻發,造成的損失也越來越大[1],極端降水引發的山區洪澇災害已經成為社會公眾關注的熱點和焦點[2]。為此,國際氣象組織針對氣候變化引起的極端氣候構建27個指數進行分析[3],其中10個為極端降水指數。近些年來,區域極端降水指數研究逐步得到國內學者的廣泛關注[4- 9],各成果通過對極端降水指數時空變化分析來指導區域防洪減災規劃[10]。當前,極端降水事件頻發的原因逐步得到國內外氣象水文學者的關注,通過建立大氣環流指數和極端降水指數之間的相關性,從而分析影響極端降水指數的大氣環流影響因子[11- 14]。遼寧東南部山區屬于極端降水易發區域,受氣候變化影響,其極端降水引發的洪澇災害損失已經成為其主要的災害之一[15],為科學指導遼寧東南部山區防洪減災規劃,需要對區域極端降水指數時空變化進行重點分析,并對其主要影響的大氣環流因子進行研究。為此本文結合10項極端降水指數,分別應用趨勢檢驗以及Pearson相關系數對遼寧東南部山區極端降水指數及其余大氣環流的相關性進行重點分析,成果可用于防洪減災規劃。

1 研究方法

1.1 極端降水指數選取

在國際氣象組織推薦的27個極端氣候指數中選取10個極端降水指數,選取結果見表1。結合泰森多邊形法對其面降水極端指數進行計算。

表1 10項選取的極端降水指數

1.2 趨勢檢驗的方法

該方法通過設定檢驗的數據變量序列(x1,x2,…,xn)為獨立且來自同一個樣本總體的數據,應用變量統計方法進行檢驗,其變量統計方程為:

(1)

xi>xj(1≤j≤i)

(2)

(3)

(4)

式(1)—(4)中,S—檢驗的統計變量;xi、xj—分別為來自同一個樣本總體的不同樣本數據系列;σs—樣本檢驗的方差值;sign—計算符號;n—總體樣本的個數;Z—樣本檢驗的水平,Z>0,表示為檢驗樣本數據系列呈現遞增變化,Z<0,則表示為檢驗樣本數據系列呈現遞減變化,但檢驗水平的絕對值分別大于或者等于2.32、1.64、1.28,表示其檢驗水平分別達到99%、95%、90%。

2 研究結果

2.1 區域概況

本文以本溪地區為研究區域,區域屬于典型的溫帶大陸季風性氣候,多年平均降水量主要為800~1000mm,50%以上的降水主要集中6—8月,降水年際變化差異性較大,年降水呈現遞減變化趨勢,但趨勢顯著性較弱。區域內降水站點分布較為廣泛,布設降水站點35個,各降水站點分布如圖1所示。

圖1 研究區域降水站點分布

2.2 極端降水指數時間變化特征

結合遼寧東南部山區35個站點1955—2016年降水數據,統計分析了區域近64年各極端降水指數的時間變化特征,結果如圖2所示。結合非線性趨勢檢驗方法對各指數的趨勢變化進行分析,分析結果見表2。

表2 各極端降水指數非線性顯著性檢驗結果

從表2中可看出,最大1日、5日、雨強及極強降水4項指數呈現顯著上升趨勢,其余各指數呈現遞減變化。各指數變化具有相似性,其中最大1日以及極強降水指數的趨勢顯著性達到90%。從圖2中可看出,近64年,遼寧東南部山區中雨和大雨日數有所下降,下降傾斜率均值分別為-1.45d/10a和-0.41d/10a。強降水和極強降水呈現遞增變化,其中極強降水的變化最為顯著,其非線性顯著性水平達到90%。而從其持續干旱變化可看出,持續干期遞減明顯,主要遼東南部區域屬于降水量較為充沛的地區,而持續濕期變化顯著性較低,主要是其降水持續天數較短。最大1日和極強降水變化較為相似,均通過90%的顯著性檢驗,遞增變化趨勢十分明顯。受到持續干期和濕期影響,區域年降水總量呈現一定的遞減變化,但遞減顯著性較弱。從降水強度變化特征可看出,受氣候變化影響,區域降水強度呈現較為明顯的上升變化,其強度有所加劇。

2.3 極端降水指數空間變化特征

對各區域極端降水指數傾斜率空間變化進行了分析,分析結果如圖3所示。

從圖3可看出,空間上,除干濕變化特征外,其余8項極端降水指數在空間上呈現由南到北逐步遞減變化規律,從其各極端降水指數空間分布可看出,其空間變化存在一定的差異性。R10mm呈現遞減變化的降水站點的數目比重為60%,主要分布在區域南部和中部,而80%的R20mm呈現較為明顯的遞減變化,主要分布在中部區域,和R20mm空間變化較為相似,45%的R95p站點數遞減顯著性變化可達到90%的檢驗水平。43%的R99p站點數呈現上升變化趨勢,但空間變化趨勢性較低。CDD遞減變化顯著的站點比例達到65%,且遞減顯著性明顯高于其他指標。CWD指數中有35%的站點呈現上升趨勢,但總體趨勢顯著性變化不強。RX1day和RX5day變化具有相似性,分別有75%和73%的站點呈現顯著上升的變化,52%的PRCPTOT站點呈現一定的下降變化,而62%的SDII站點通過顯著性為90%的遞增變化檢驗。

圖2 遼寧東南部山區1955—2018年各極端降水指數時間變化特征

圖3 1955—2018年遼寧東南部山區極端降水指數傾斜率空間分布特征

2.4 極端降水指數與大氣環流的相關性分析

在各極端降水指數時空分布特征分析的基礎上,結合5種模式下的大氣環境因子,分析極端降水指數與大氣環流的相關性,分析結果見表3—7。

表3 極端降水指數與大氣環流因子MEI的相關性分析結果

注:*和**分別表示顯著水平達0.05和0.01。

表4 極端降水指數與大氣環流因子AO的相關性分析結果

注:*表示顯著水平達0.01。

表5 極端降水指數與大氣環流因子NAO的相關性分析結果

注:*表示顯著水平達0.05。

表6 極端降水指數與大氣環流因子PDO的相關性分析結果

注:*表示顯著水平達0.05。

表7 極端降水指數與大氣環流因子SOI的相關性分析結果

注:*和**分別表示顯著水平達0.05和0.01。

從各降水指數和大氣環流的相關性分析結果可看出,各極端降水指數均與北極濤動(AO)相關程度最高,其相關系數大都可達到0.05的顯著性變化水平。而RX1day和RX5day與北極濤動(AO)也具有較好的相關性,可見北極濤動(AO)是影響遼寧東南部山區極端降水指數變化的最為明顯的因素。CWD與AO、NAO的相關性可達到0.05的顯著性變化水平,說明這兩項指標也是區域持續濕期變化的主要影響因素。PDO指數與R99p、RX1day以及SDII的相關性水平也可達到0.01的檢驗水平,也可表明太平洋年代際振蕩對遼寧東部山區的降水極端指數也呈現一定程度的影響。

3 主要結論

(1)從2000年以后,遼寧東南部山區極端降水指數上升趨勢均較為明顯,尤其是應重點結合RX1day和RX5day變化趨勢進行防洪規劃標準的提升。

(2)遼寧東南部各極端降水指數50%~70%的上升趨勢明顯的站點均分布在其南部和北部山區,應盡量向這一區域的山洪及中小河流治理規劃進行相應的傾斜。

(3)本文只探討了極端降水指數與大氣環流因子之間的相關性,未來還需針對其影響內在機理進行深入研究。

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