黑龍江省1958-2017年極端降水時空變化與災害效應

王曉寧,岳大鵬,趙景波,2,蘇 敏,王大菊

(1.陜西師范大學 地理科學與旅游學院,西安 710119;2.中國科學院 地球環境研究所黃土與第四紀地質國家重點實驗室,西安 710075)

在全球變暖的背景下，氣候變化成為科學研究中的重要問題，全球變暖最終導致了極端降水事件發生普遍，而由此引發的洪水等自然災害頻頻發生[1-3]。顧西輝等[4]在對1951—2014年中國極端降水事件時空特征的研究中得出，中國極端降水次數在全國大部分區域有明顯增加的趨勢。極端降水事件的頻發，對全國或區域內的經濟發展、農業生產以及生態環境都會產生一系列的不利影響，也將帶來泥石流、洪澇或干旱等自然災害，不僅會造成一定的經濟損失，甚至會威脅到人類生命安全[5]。黑龍江省東西跨14個經度，南北跨10個緯度，省內旱澇災害發生頻繁是影響黑龍江省農業生產舉足輕重的因素之一。黑龍江省的農業生產在我國占有特殊位置，是我國重要商品糧基地之一，旱澇、霜凍等由極端降水帶來的自然災害給農作物生產帶來了極大危害，在一定程度上對全省的經濟發展產生很不利的影響。

近年來，眾多學者在極端氣候方面取得了一定的研究成果[6-8]。梁豐等[9]研究發現東北地區發生干旱的風險有所提高。董偉等[10]研究指出，吉林省極端降水事件主要發生在夏季，且極端降水事件存在年代際差異。任景全等[11]提出極端降水事件主要受氣候環境、地形等環境因素影響。雖然前人對東北地區近60 a左右的極端降水進行了一定研究，但缺少對黑龍江省近60 a極端降水時空變化及災害效應的系統研究，本文主要針對1958—2017年黑龍江省極端降水指數的時空分布特征與災害效應進行分析并討論影響黑龍江省極端降水事件時空變化的因素以及可能帶來的災害，對提高防災減災的能力、合理安排農業生產、降低極端降水事件導致的經濟損失等具有重要意義。

1 研究區概況、材料及方法

1.1 研究區概況

黑龍江省(43°25′—53°33′N，121°11′—135°05′E)位于中國最東北部，是中國緯度最高、經度最東的省份。地勢大致為西北部、北部和東南部高，東北部、西南部低，主要由山地、臺地、平原和水面構成。東北部的三江平原、西部的松嫩平原，是中國最大的東北平原的一部分。黑龍江省屬寒溫帶大陸性季風氣候，全省年平均氣溫多在-5°～5℃，年降水量400～700 mm。全省蘊藏著豐富的氣候資源，具有巨大的開發潛力，如風能資源較為豐富，各地年平均風速為2～4 m/s。另一方面，豐富的氣候資源又帶來許多不利因素，容易產生氣候災害。

1.2 數據來源

所用數據資料來自“中國氣象科學數據共享服務網”提供的地面日值數據集，經過對數據缺測過多的站點的篩選，最終選定了具有完整數據記錄的30個地面氣象站點(圖1)。所需氣象數據內容包括1958—2017年的逐日降水量。運用WMO認可的27項極端氣候指數計算軟件RClimdex選取了9個極端降水指數[12]，詳見表1。

表1 極端降水指數名稱及其定義

圖1 黑龍江省氣象觀測站分布

1.3 研究方法

本文采取目前國際最常用的百分位法定義不同臺站的極端降水閾值[13]，根據黑龍江省30個氣象站1958—2017年逐日降水數據，對黑龍江省極端降水的時間、空間變化特征以及突變特點、周期變化進行分析，主要采用線性趨勢分析對極端降水數據進行時間變化趨勢分析，采用ArcGIS數據處理平臺中的克里金插值法進行極端降水指數的空間插值，對空間變化特點進行分析，采用Mann-Kendall檢驗方法結合階段性變化與滑動t檢驗對黑龍江省極端降水數據進行突變檢測，判斷突變年份與極端降水變化趨勢，采用Morlet小波分析方法對極端降水周期判斷分析[14]。

2 結果與分析

2.1 黑龍江省60 a來極端降水年際變化分析

通過計算30個氣象站點的極端降水指數年平均值，運用線性回歸與5 a滑動平均法作出各指數線性趨勢圖(圖2)，并得到了各指數的10 a變率值(表2)。強度指數中，日最大降水量與5日最大降水量的變化速率接近，均呈現微弱上升的趨勢，降水強度以-0.01(mm/d)/10 a的速率微弱下降。從5 a滑動平均曲線來看，日最大降水量變化平穩，起伏不大，5日最大降水量與降水強度在20世紀70年代末期前后出現較大幅度的波動。3種絕對指數即強降水量、極端強降水量以及大雨日數均呈現增加趨勢，極端強降水量以0.99 mm/10 a的速率增加，大雨日數的增加趨勢不明顯，變率為0.006 d/10 a，從5 a滑動平均來看，強降水量與大雨日數的5 a滑動平均曲線變化相似，在1978年前后出現最低值，極端強降水量的波動起伏相對較小。持續性指數中，年降水量以1.81 mm/10 a的變率增加，持續干期以-2.52 d/10 a的變化率顯著下降，持續濕期呈現微弱的增加趨勢。從5 a滑動平均曲線來看，年降水量與持續濕期在20世紀70年代末波動幅度較大，持續干期在1988—1998年有一個較大的起伏，2000年后5 a滑動曲線波動較小。

圖2 極端降水指數線性趨勢

表2 極端降水指數變化速率 1/10 a

2.2 極端降水的突變與階段性變化

通過Mann-Kendall突變檢驗得出了各個極端降水指數的突變結果，為便于判斷，根據各極端降水指數年際變化規律劃分了不同變化階段，作出各個極端降水指數的階段性變化圖(圖3)，且通過5 a，10 a滑動t檢驗輔助判斷極端降水指數的突變年，得到各極端降水指數突變診斷結果(表3)。根據各指數的60 a年際變化規律可將其劃分為三到4個變化階段。

表3 各極端降水指數突變診斷結果

除持續干期以外，日最大降水量等其余8個指數均可劃分為1958—1977年、1978—1997年、1998—2017年3個變化階段，持續干期則劃分為1958—1972年、1973—1987年、1988—2002年以及2003—2017年4個階段。日最大降水量總體呈階段性增加的變化特點(圖3A)，1978年之后超過了60 a平均值。5日最大降水量總體呈由少到多的變化特點(圖3B)，從1978年前后開始有明顯增加趨勢，第三階段與第二階段基本持平。降水強度總體呈“低—高—低”的變化趨勢(圖3C)，從第二階段開始即1978年前后，降水強度值顯著增加且高于60 a平均值，1998年開始出現明顯下降的變化趨勢。強降水量與大雨日數總體均呈現出“少—多—少”的變化趨勢(圖3D、圖3F))，第二階段初即20世紀80年代初，強降水量明顯增加，第三階段較第二階段低，但仍高于60 a平均值。1978年前后開始大雨日數增加，第三階段略高于第一階段。極端強降水量總體呈增加趨勢(圖3E)，第三階段增勢明顯，高于60 a平均值。年降水量與持續濕期總體呈“少—多—少”的變化特點(圖3G、圖3I)。第二階段即1978年前后的年降水量值與持續濕期明顯增加，第三階段的年降水量值高于第一階段，而持續濕期的第三階段略低于第一階段。持續干期可劃分為4個階段(圖3H)，第二階段均值最大，從1998年前后開始持續干期減少，第四階段最低。

圖3 極端降水指數階段性變化

綜合表3中的檢驗結果可得，除極端強降水量無明顯的突變年份以外，持續干期突變年位于20世紀80年代中期，其余7個指數較明顯的突變發生在20世紀70年代末至80年代初。

2.3 極端降水周期變化分析

通過對極端降水指數年際變化進行小波分析得到小波系數實部等值線圖(圖4)。小波變換通過將時間序列分解到時間頻率域內得到時間序列的顯著波動模式，即周期變化動態，以及周期變化動態的時間格局。圖4中實線為正值區，虛線為負值區，正值區表示極端降水指數值較大，負值區表示極端降水指數值較小。

日最大降水量、5日最大降水量與降水強度均存在16～23 a尺度的周期變化規律，日最大降水量總體呈“減—增—減—增”趨勢變化，20 a為主周期，存在2個枯水期和2個豐水期。5日最大降水量周期圖中，16～23 a周期震蕩能量最大，貫穿整個分析時段，經歷了“增—減—增—減—增”的交替轉換，存在2個枯水期和3個豐水期。降水強度的主周期為20 a，呈現“增—減—增—減”的變化趨勢，存在2個枯水期和2個豐水期(圖4)。

圖4 極端降水指數周期分析

強降水量存在2～5 a，16～24 a兩類尺度的周期變化規律，其中16～24 a周期震蕩能量最大，貫穿整個研究時期，經歷了“增—減—增—減—增”的交替轉換，存在2個枯水期和3個豐水期，3 a，20 a為主周期。極端強降水量存在2～5 a，5～10 a，16～24 a3類尺度的周期變化規律，2～5 a周期變化規律在2010—2017年表現明顯，16～25 a周期變化經歷了“增—減—增—減—增”的交替轉換，存在2個枯水期和3個豐水期。通過小波方差分析，20 a為R99p的第一主周期。大雨日數存在2～5 a，16～24 a兩類尺度的周期變化規律，其中16～24 a周期震蕩能量最大，貫穿整個研究時期，經歷了“增—減—增—減—增”的交替轉換，存在2個枯水期和3個豐水期(圖4)。

年降水量存在2～5 a，5～13 a，16～24 a3類尺度的周期變化規律，16～24 a貫穿整個研究時期，存在“增—減—增—減—增”的交替變換。從小波方差來看，年降水量的3 a，10 a，20 a分別為3類尺度周期變化的主周期。持續干期存在2～6 a，10～16 a兩類尺度的周期變化規律，2～7 a周期變化規律在2000—2017年表現明顯，10～16 a周期變化經歷了“減—增—減—增—減”的交替轉換。通過小波方差分析，15 a為持續干期的第一主周期。持續濕期的小波系數實部等值線圖中，15～25 a周期震蕩能量最大，經歷了“增—減—增—減—增”的交替轉換(圖4)，20 a為主周期。

2.4 黑龍江省60 a來極端降水空間變化分析

將黑龍江省30個站點的各極端降水指數1958—2017年平均值計算并通過克里金插值法運用ArcGIS軟件繪制出各個指數在研究區的空間分布圖(圖5)。

圖5 極端降水指數空間分布

日最大降水量在伊春、鐵力等中部地區及齊齊哈爾以西的龍江地區較其他地區多，孫吳以北、佳木斯以東、北安以西地區較少。相比之下，5日最大降水量空間差異較大，極大值多集中于伊春、鐵力、尚志一帶，黑龍江西北部以及東部地區的5日最大降水量少。降水強度在研究區北部、中部南部以及東部分布較為均勻，通河以西地區的降水強度較高。

強降水量的東西向變化顯著，海倫、北林、哈爾濱一帶以東地區有增加趨勢，強降水量較大，孫吳以北及北安—海倫以西逐漸減弱。極端強降水量值的全省總體差值約為15，最小值位于北部地區，最大值集中分布于海倫、鐵力、伊春一帶。大雨日數均值位于2.2～4.9，佳木斯、依蘭、通河以西、北安、海倫、北林以東的地區大雨日數較多，除中部地區外，東部與西部地區大雨日數變化幅度小。

年降水量較大值集中分布于中部及南部地區，東部有遞減趨勢但變化較小，北安—海倫以西地區的年降水量少。持續干期最大值集中分布于富裕—安達以西地區，北部、中東部地區變化幅度較小且與富裕—安達以西地區差異顯著，差值較大。以呼瑪、北安、海倫、北林、哈爾濱一線為界，持續濕期的東西差異明顯，大致以呼瑪—海倫—北林—哈爾濱為界，其西持續濕期少，通河、牡丹江等中南部及海倫以東地區持續濕期較多。

3 討 論

3.1 黑龍江極端降水變化的影響因素

極端降水事件的影響因素有很多，主要分為自然因素和人為因素兩部分，自然因素包括全球變暖、地形因素的影響以及ENSO等，人為因素對極端降水的影響主要是通過由人類活動所導致的城市化進程加快、溫室氣體排放增多加以實現的。首先，在全球變暖的影響下，極端天氣出現的頻次增多，在東北地區增暖背景下，極端降水事件明顯增加，頻次和強度存在增加和增強趨勢[15]。從人為因素來看，由于人類活動排放大量溫室氣體，所帶來的全球變暖又使得地表蒸發加劇，從而造成了降水增多的現象[16]。其次，黑龍江省各極端降水指數的空間分布有所不同，這與黑龍江各地區地形地貌不同等因素有關。例如，從圖4中年降水量指數的空間分布可以看出，從黑龍江西北地區到東南地區方向，年降水量呈大致增加趨勢，最大值出現于伊春、鐵力附近，那么從地形因素來分析，位于伊春市的小興安嶺及黑龍江省中南部的張廣才嶺的迎風坡有較好的地形抬升條件，各類天氣系統在此過境后頻發暴雨事件，因此該地區降水相對較多，甚至出現最值。有研究發現，ENSO的發生也是極端降水事件發生的潛在因素[17-18]，我國東北地區的夏季低溫是一種常見的氣候災害，這種幾乎都發生在ENSO事件發生的年份。據統計，我國黑龍江省在1955—1981年，發生過五次低溫冷害，恰好這5個年份都是厄爾尼諾年[19]。人為因素中，城市化進程加快使得城市土地下墊面粗糙程度改變，影響氣溫的變化，從而對極端降水帶來一定的影響。例如，從圖2可以看出，1978年我國改革開放以來，隨著黑龍江省城市化進程的加快，降水強度與持續濕期波動幅度增大，極端氣候事件發生頻次增加[20-21]。

3.2 黑龍江極端降水變化可能造成旱災

黑龍江省極端降水事件的發生可能會帶來許多氣象災害，主要包括暴雨、洪澇、干旱、冰雹、低溫霜凍等幾種災害類型，對全省的經濟發展造成不利的影響。東北地區近50 a的干旱發展研究中表明，1951—2000年，內蒙古自治區東部地區的北部、黑龍江省西部地區、吉林省西部的干旱趨勢比較顯著，大氣干旱指數上升趨勢均在0.216/10 a到0.288/10 a。隨著全球氣候的變暖，中國東北區的干旱趨勢將更加嚴峻[22]。李文亮等人研究發現，中部伊春地區為全省洪澇災害高風險區，干旱成災高風險區主要集中在黑龍江省西部地區，基本上為四年三遇[23]。徐虹等人在黑龍江主要氣象災害研究中發現，黑龍江省西部地區為大風與龍卷風災害多發區，且自20世紀60年代開始，大風與龍卷風災害開始增多，1901—2000年的風災發生次數為年均3.82次，僅次于暴雨與洪澇災害發生頻次[24]。根據研究結果及極端降水指數的空間分布特征可以推測，黑龍江省西部地區發生旱災、風災的可能性較大。

3.3 黑龍江極端降水變化可能造成的澇災

根據《中國氣象災害大典(黑龍江卷)》中的氣象災害數據得到，1901—2000年，干旱、低溫與霜凍災害發生頻次隨時間變化波動不大，暴雨與洪澇災害有3個明顯波動期，20世紀80年代后期波動最為明顯，發生次數顯著增加。潘華盛等人在對黑龍江省夏季極端降水和暴雨變化規律的研究中得出，1961—2010年期間，極端降水與暴雨呈略上升趨勢，暴雨次數偏多區域主要分布于伊春、鐵力以及尚志、五常等地區，極端降水與暴雨于20世紀80年代出現最高值，而后90年代呈下降趨勢[25]。這與本文圖3中的大雨日數、強降水量、持續濕期的階段性變化趨勢以及圖5中極端降水指數的空間分布變化較為一致。隨著R25mm，R95p，R99p等指數的增加，全省暴雨、洪澇災害發生的可能性增大，尤其是中部地區伊春、鐵力一帶及東部部分地區。

2003年夏季黑龍江省大部分地區發生了連續降雨，中西部地區災情嚴重，農作物被洪水長時間浸泡導致絕產，受災農田1 468萬hm2，直接經濟損失達到41.59億元[26-30]。2013年黑龍江省境內三江流域及支流發生大洪水，夏季暴雨頻次大，從1 961起到2013年止，先后在1961年、1965年、1981年、1984年，1995等年份出現較大暴雨頻次[31]。2014年7月，同樣受到連續降雨影響，哈爾濱、齊齊哈爾部分地區發生了洪澇災害，受災人口達11萬余人，農作物受災面積86 317 hm2。據國家減災中心統計，2018年7月以來，受西風槽及臺風“安比”減弱后氣旋共同影響，黑龍江省多地發生強降雨，導致哈爾濱引發洪澇災害，多地農作物受淹，洪澇災害損失10億余元。此外，由于降水分配不均勻導致的春旱秋澇加劇或造成了低溫冷害的發生，低溫霜凍災害主要對農業生產方面產生影響，農作物產量損失大。根據1984—2009年初霜凍災害發生次數及受災面積統計分析得到，受霜凍災害較重區域主要集中在大興安嶺南部，黑河大部，松嫩平原部分縣市以及三江平原部分地區，其中嫩江和肇東年均受災面積超過5 000 hm2，給農業生產帶來了巨大損失[32]。極端降水天氣的頻發不僅帶來巨大的經濟損失，同時也危害人類的生命安全。因此，做好極端降水天氣的監測與預警，分析極端降水事件的成因與機理并采取有效應對措施對于降低災害帶來的損失有重大意義。

4 結 論

(1) 黑龍江省60 a來持續干期呈顯著減少趨勢，其次降水強度微弱下降，其余極端降水指數均呈增加趨勢，年降水量增加尤為明顯。近60 a黑龍江省各極端降水指數化的變化具有明顯的階段性，可分為3～4個階段。

(2) 各極端降水指數中，極端強降水量變化無明顯突變年，持續干期的主要突變發生于20世紀80年代中期，其余指數突變多出現于1978年、1980年前后。

(3) 通過Morlet小波分析得到，除持續干期以外，其余極端降水指數均存在15～25 a尺度的周期變化規律，主周期集中于20 a前后。

(4) 極端降水指數空間分布不同，日最大降水量與5日最大降水量均呈現中部增強、北部與東部減弱的趨勢，降水強度與持續干期的極大值分布于富裕、安達以西。絕對指數(R95p，R99p，R25mm)呈現鐵力、伊春等中部地區及尚志等南部地區指數值較大，克山以西以北地區指數值較小的趨勢，年降水量與持續濕期的較大值分布與研究區中部與南部。

(5) 通過研究指數的變化特征發現，各指數對黑龍江省旱澇具有一定的指示作用，R25mm，R95p，R99p指數的年際變化呈現逐漸增加趨勢，全省暴雨災害發生的可能性增大，尤其是伊春、鐵力以及尚志一帶，要注重預防洪澇災害。黑龍江西部的龍江、齊齊哈爾、泰來及其附近地區有變干趨勢，遭受極端干旱與風災的可能性高于其他地區。