1960-2016年安化縣極端降水指數變化特征

吉 宇 楊志軍 彭婷婷 李 兵

1.湖南省安化縣氣象局 湖南 安化 413500

2.湖南省益陽市氣象局 湖南 益陽 413000

引言

安化縣地處湘中偏北,地形地貌復雜多樣,全縣總面積4945.19km2,山地面積占82%,是典型的山區大縣。作為湖南省三大暴雨中心之一,每年汛期暴雨、大暴雨等極端降水天氣頻發,嚴重威脅到全縣人民生命財產安全。關于湖南省內極端降水的天氣成因及氣候分析已有不少學者做了大量研究工作,許霖等[1]對2017年6月下旬湖南省極端降水過程成因進行了分析,指出穩定的天氣系統配置,充分的水汽供應,地形的增幅是造成該次極端降水過程的主要原因。李兵等[2]分析了湖南省資水流域極端降水量時空變異特征,發現極端降水量偏多時期極端降水量空間分布上存在南北兩極分化,中游地區極端降水量有明顯增加趨勢。

1 資料和方法

利用安化國家基本氣象觀測站1960～2016年逐日降水量資料(20時～20時),結合安化本地實際選取RClimDex模型提供的CDD、CWD、SDII、R25等7項極端降水指數,采用線性傾向估計法、Mann—Kendall檢驗、復Morlet小波變換、小波交叉分析等方法分析了各項極端降水指數變化特征。

1.1 Mann-Kendall檢驗 Mann-Kendall檢驗法時一種非參數統計檢驗方法,其優點是不需要樣本遵從一定的分布,也不受少數異常值的干擾,可以明確突變開始時間,并指出突變區域,因此在氣候分析上十分常用,計算方法詳見魏鳳英等專著。

1.2 交叉小波分析 交叉小波分析將小波變換與交叉普分析兩種方法結合起來的一種新的信號分析方法[7],可以從多時間尺度分析兩個時間序列的相互關系,不僅能判斷它們之間的相關性和一致性,也能判斷它們的相位關系。

2 極端降水指數變化特征

2.1 極端降水指數線性變化趨勢 由線性傾向估計法得出結果,1960～2016年安化縣持續干旱指數(CDD)有下降趨勢,其余指數均有增加趨勢,這表明安化縣極端降水量和極端降水強度均呈增加趨勢,其中R95p、R×1day、R×5day增加趨勢尤為顯著,普通日降水強度、大雨日數均呈不同程度增加趨勢,尤其以6,7月主汛期極端降水量增加趨勢十分顯著,平均連續5日最大降水量氣候增長率為11.0mm/10a。

2.2 極端降水指數突變檢驗 由Mann—Kendall檢驗法得出結果,除R25無明顯突變外,其余極端降水指數均有明顯的突變,其中CWD、R25突變發生在20世紀70年代前,SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day突變發生在20世紀80年代中后期,且90年代后CWD、R25、6、7月平均R×5day增加趨勢顯著(通過了95%概率檢驗)。

2.3 極端降水指數Pearson相關分析 由Pearson相關分析計算了各極端降水指數之間的相關系數。CDD與CWD、R25、6、7月平均R×1day、R×5day有一定的負相關性,但沒有通過95%顯著性檢驗。通過了95%顯著性檢驗,這表明安化站R25、SDII、R95p、6、7月平均 R×1day、R×5day這5項指數的年際變化具有較好的一致性。

2.4 極端降水指數準周期性變化分析 準周期變化特征最明顯的為CDD、R95p、6、7月平均R×5day,SDII準周期變化特征最不明顯,各類指數準周期在15～25a之間,CWD準周期在15a左右,CDD、R25、SDII、R95p準周期在20a左右,6、7月平均R×1day、R×5day準周期在25a左右。

3 討論與結論

(1)1960～2016年安化縣持續干旱指數(CDD)有下降趨勢,其余極端降水指數均有增加趨勢,其中R95p、6、7月平均R×1day、R×5day增加趨勢尤為顯著,各類指數中R25、SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day之間正相關性顯著。

(2)Mann-Kendall檢驗表明除R25無突變外,其余指數均有明顯的突變,其中CWD、R25突變發生在20世紀70年代前,SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day突變發生在20世紀80年代中后期。

(3)復Morlet小波變換表明,各指數中準周期變化特征最明顯的為CDD、R95p、6、7月平均R×5day,最不明顯的為SDII。各類指數準周期在15～25a之間,CWD準周期在15a左右,CDD、R25、R95p準周期在20a左右,6、7月平均R×1day、R×5day準周期在25a左右。

(4)CDD、CWD、R25與ElNino區域海溫不存在明顯相關性,SDII、R95p、6、7月平均R×1day、R×5day與前冬1月ElNino1+2、ElNino3、ElNino3.4區海溫相關性均通過了95%概率顯著性檢驗。

影響極端降水指數的大氣環流因子較多,建立起安化站極端降水指數的預測模型有待于進一步分析各類大氣環流因子的具體影響,另一方面ElNino區域海溫影響安化站極端降水指數的機制尚未明確,這些問題都時下階段值得繼續研究的課題。