1992-2019年長春市多年降雨量和蒸發(fā)量變化特征分析

陳寒冰，陳 末，劉睿姝，王冠華

(a.黑龍江大學(xué) 水利電力學(xué)院，哈爾濱 150080； b.寒區(qū)地下水研究所，哈爾濱 150080)

0 引 言

水是生命的源泉，也是人類賴以生存和從事生產(chǎn)不可或缺的物質(zhì)。地球上淡水資源十分珍稀，并且全球淡水資源分布不均。我國淡水資源居于世界第六位，但是人均占有量很低。我國淡水資源在時(shí)空分布上呈現(xiàn)東多西少、南多北少的特點(diǎn)，在季節(jié)上呈現(xiàn)春冬少、夏秋多的特點(diǎn)[1]。研究不同地區(qū)降雨量和蒸發(fā)量的變化特征和發(fā)展趨勢(shì)對(duì)于人類的發(fā)展有著重大意義。因此，許多學(xué)者對(duì)不同地區(qū)的降雨量和蒸發(fā)量特征以及未來發(fā)展趨勢(shì)開展了相關(guān)研究。

楊東等[2]根據(jù)遼寧省1956-2008年的逐月降水資料，采用氣候傾向率、累計(jì)距平法、Mann-Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)法，分析了遼寧省降水量的年變化、年代際變化、四季變化，發(fā)現(xiàn)遼寧省53 a降水量呈下降趨勢(shì)。孫永亮等[3]利用Mann-Kendall檢驗(yàn)法分析青海湖流域50 a的逐日最高、最低平均氣溫和降水量等水文效應(yīng)，得出青海湖流域氣溫升高速率高于全球變暖的速率，流域年降水量呈上升趨勢(shì)變化。賀天忠等[4]為預(yù)測高關(guān)水庫流域降雨量未來變化趨勢(shì)，采用Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法，分析表明高關(guān)水庫流域降雨量整體呈緩慢下降趨勢(shì)，并且對(duì)降雨量最少的1月份和降雨量最多的7月份進(jìn)行了相關(guān)分析。蔡濤等[5]等根據(jù)遼寧省1950-2017年汛期(6-9月份)降雨量資料，采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法進(jìn)行分析，得到遼寧省汛期降雨量整體呈下降趨勢(shì)但是下降趨勢(shì)不顯著，并且在2010年遼寧省汛期降雨量會(huì)發(fā)生突變。周潔等[6]2013年對(duì)崇陽縣1963-2012年的降雨量和蒸發(fā)量的變化以及對(duì)干燥度的影響進(jìn)行了研究。黃徐燕等[7]2015年采用滑動(dòng)平均、線性傾向估計(jì)等統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)連平縣近37 a的降雨量和蒸發(fā)量進(jìn)行了研究。王一鳴等[8]2016年分析了近51 a宜良縣降雨量和蒸發(fā)量的變化特征，以及降雨量和蒸發(fā)量變化對(duì)干燥度的影響。劉家福等[9]2017年依據(jù)吉林省西部地區(qū)5個(gè)氣象站的降雨量資料，分析了該地區(qū)的降雨量年際變化趨勢(shì)。李勁彬等[10]2019年根據(jù)西安市1985-2016年月降水資料，采用統(tǒng)計(jì)分析法、線性趨勢(shì)法對(duì)西安地區(qū)降水特征進(jìn)行相關(guān)分析。鄢波等[11]2019年通過黑龍江流域國內(nèi)外的氣象站收集的降雨資料，采用不同的方法研究了黑龍江流域的降水趨勢(shì)特征和突變特征以及周期性特征。

本文通過研究長春市1992-2019年降雨量和蒸發(fā)量的變化特征和發(fā)展趨勢(shì)，為將來長春市的農(nóng)業(yè)灌溉和防汛抗旱工作提供了科學(xué)理論基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

長春市是吉林省省會(huì)，地處東北平原中部，吉林省中部，西起E124°18′，東至E127°05′；北起N43°05′，南至S45°，西北與松原市毗鄰，西南與四平市相連，東南與吉林市相依，東北與哈爾濱接壤。長春市總面積為24 662 km2，下轄地區(qū)包括7個(gè)區(qū)、1個(gè)縣、代管3個(gè)縣級(jí)市。該市地勢(shì)較平坦，東南部為丘陵-低山區(qū)、西北部為沖洪積臺(tái)地，河谷平原面積所占比重較大。長春市氣候介于東部山地濕潤和西部平原半干旱地區(qū)的過渡帶，屬溫帶大陸性濕潤氣候，四季分明；年平均降水量為600～700 mm。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文中所使用的水文數(shù)據(jù)資料由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供，選取了長春市在1992-2019年28年逐日降雨量和逐日蒸發(fā)量數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

針對(duì)長春市近年來降雨量和蒸發(fā)量的變化過程，為預(yù)測長春市未來降雨量和蒸發(fā)量的變化情況提供科學(xué)合理的依據(jù)，本文采用的分析方法為線性趨勢(shì)法、滑動(dòng)平均法、距平及累計(jì)距平法、Mann-Kendall檢驗(yàn)法。

1.3.1 線性趨勢(shì)法

線性趨勢(shì)法在分析氣候因素的變化趨勢(shì)時(shí)，以時(shí)間為自變量，氣候因素為因變量，建立時(shí)間和氣候因素之間的一元線性回歸方程：

xi=ati+b

式中：a為回歸系數(shù)，a值的正負(fù)代表氣候因素(降雨量或蒸發(fā)量)隨時(shí)間的變化呈現(xiàn)上升或者下降的趨勢(shì)；b為回歸常數(shù)，a和b用最小二乘法進(jìn)行估算。

根據(jù)上述公式計(jì)算相關(guān)系數(shù)r，計(jì)算公式為：

當(dāng)r=0時(shí)，氣候因素的變化與時(shí)間無關(guān)；當(dāng)r的絕對(duì)值越接近0，氣候因素的變化與時(shí)間的相關(guān)性就越小，反之氣候因素的變化與時(shí)間的相關(guān)性就越密切[10]。

1.3.2 滑動(dòng)平均法

滑動(dòng)平均法又稱移動(dòng)平均法。滑動(dòng)平均法通過削弱時(shí)間序列的滑動(dòng)周期來體現(xiàn)時(shí)間序列的變化趨勢(shì)[12]。

1.3.3 距平及累計(jì)距平法

通過繪制各時(shí)間點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的累計(jì)距平，繪制一條累計(jì)距平曲線。通過曲線的上升或者下降趨勢(shì)，表明距平值的增加或者減少。從曲線的上下起伏，可以判斷其長期顯著的演變趨勢(shì)及持續(xù)性變化，甚至可以判斷出發(fā)生突變的時(shí)間[13-14]。

1.3.4 Mann-Kendall檢驗(yàn)法

Mann-Kendall檢驗(yàn)法由Mann和Kendall提出，是世界氣象組織推薦使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，常用于檢驗(yàn)氣溫、降水、徑流等要素隨時(shí)間序列變化趨勢(shì)[15-18]。

Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)分析過程如下：原假設(shè)H0：時(shí)間序列數(shù)據(jù)(x1、x2…、xn)是n個(gè)獨(dú)立的、隨機(jī)變量同分布的樣本；備擇假設(shè)H1是雙邊檢驗(yàn)：對(duì)于所有的i，j≤n，且i≠j，xi和xj的分布是不相同的，檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量s計(jì)算為:

當(dāng)n>10時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)變量z的計(jì)算式為：

在雙邊趨勢(shì)檢驗(yàn)中，在給定的顯著水平α上，在正態(tài)分布表得出z1-α/2，若|z|≥z1-α/2，則拒絕原假設(shè)，表明在α顯著性水平上，時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯的變化趨勢(shì)；反之，時(shí)間序列數(shù)據(jù)沒有明顯的變化趨勢(shì)。此外，z值的正負(fù)表明時(shí)間序列變化趨勢(shì)的上升或者下降。|z|值越大，表明在一定程度上時(shí)間序列趨勢(shì)性變化越顯著。

當(dāng)Mann-Kendall檢驗(yàn)法進(jìn)一步用于檢驗(yàn)序列突變時(shí)，通過構(gòu)造一秩序列：

構(gòu)造統(tǒng)計(jì)變量：

將時(shí)間序列x按逆序排列，再按照上面的式子計(jì)算UBk，同時(shí)使：

通過分析統(tǒng)計(jì)序列UFk和UBk，可以進(jìn)一步分析時(shí)間序列發(fā)生突變的時(shí)間。若UFk≥0，則時(shí)間序列呈上升趨勢(shì)；若UFk≤0，則時(shí)間序列呈下降趨勢(shì)。若UFk超過臨界值時(shí)，表明時(shí)間序列上升或者下降趨勢(shì)顯著。在本文中，取顯著水平α=0.05，臨界值U0.05=±1.96。如果UFk和UBk這兩條曲線出現(xiàn)交點(diǎn)，且交點(diǎn)在臨界直線之間，那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻就是突變開始的時(shí)刻。

2 結(jié)果與分析

2.1 長春市多年降雨量變化

2.1.1 長春市降雨量年代際變化

從表1可以看出， 1992-2019年長春市降雨量一共經(jīng)歷了4個(gè)階段：多雨、少雨、多雨、較多雨。其中，降雨量較為充沛的是2013- 2019年，降雨量為659.1 mm；而在1999-2005年長春市降雨量最小，為494.5 mm。從降雨量和蒸發(fā)量的差值發(fā)現(xiàn)，1992-1998年兩者差異最為顯著，隨著時(shí)間增加差異逐漸縮小。

表1 1992-2019年長春市降雨量和蒸發(fā)量年代際變化

2.1.2 長春市降雨量年際變化

通過圖1可知，從長春市的逐日降雨量數(shù)據(jù)得到長春市1992-2019年近28 a的年降雨量，年際降雨量的變化較為明顯，多年平均降雨量為586.8 mm。其中，年降雨量最大值出現(xiàn)在2016年，年降雨量為888.599 7 mm，比年平均降雨量多301.799 7 mm；年降雨量最小值出現(xiàn)在2001年，年降雨量為389.9 mm，比年平均降雨量少196.9 mm。年降雨量線性趨勢(shì)線的回歸系數(shù)為正值，長春市年降雨量總體呈上升的趨勢(shì)，大約每年上升6.805 5 mm，但相關(guān)性不高，僅為0.181 7；采用5 a滑動(dòng)平均法得出，長春市年降雨量變化趨勢(shì)上升趨勢(shì)，這與線性趨勢(shì)法得出的結(jié)果相同。

圖1 1992-2019年長春市年降雨量趨勢(shì)變化

由圖2可知，長春市28年年降雨量距平基本呈現(xiàn)正負(fù)距平交替出現(xiàn)。2004年之前以負(fù)距平為主，1999-2004年連續(xù)6 a出現(xiàn)負(fù)距平現(xiàn)象，負(fù)距平變化相對(duì)不大，降雨量相對(duì)較少；2004年之后以正距平為主，2016-2019年連續(xù)4 a出現(xiàn)正距平現(xiàn)象，降雨量相對(duì)充足。

圖2 1992-2019年長春市年降雨量距平

由圖3可知，1992-2019年長春市年降雨量累計(jì)距平曲線呈凹型。1992 -2004年累計(jì)距平曲線呈下降趨勢(shì)，表示累計(jì)距平值減少，年降雨量偏少，表現(xiàn)為偏枯年份；2004-2019年累計(jì)距平曲線呈上升趨勢(shì)，表示累計(jì)距平值增加，年降雨量偏多，表現(xiàn)為偏豐年份。由累計(jì)距平法分析年降雨量趨勢(shì)與距平法分析年降雨量趨勢(shì)結(jié)果一致。

圖3 1992-2019年長春市年降雨量累計(jì)距平

圖4為長春市28 a降雨量突變分析圖。由圖4可見，在2006-2019年近幾年的UF>0，表示2006年之后長春市降雨量呈上升趨勢(shì)；在2006年之前基本上UF<0，表示2006年之前長春市降雨量呈下降趨勢(shì)，但是長春市降雨量整體呈上升趨勢(shì)，這與線性分析的結(jié)果相同。從圖4中還可以看出，UF曲線介于α=0.05顯著性水平臨界值之間，表明長春市降雨量的上升趨勢(shì)不顯著。同時(shí)UF曲線和UB曲線在2007年之后存在5個(gè)交點(diǎn)，說明近13年以來降雨序列突變頻繁，這些交點(diǎn)時(shí)刻為長春市年降雨量發(fā)生突變的時(shí)刻。

圖4 1992-2019年長春市年降雨量Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)曲線

2.2 長春市多年蒸發(fā)量變化

2.2.1 長春市蒸發(fā)量年代際變化

從表1可以得出，長春市蒸發(fā)量的變化范圍為449.4～1 547.7 mm，其中在2006-2012年這段時(shí)間內(nèi)蒸發(fā)量最小，蒸發(fā)量最大值出現(xiàn)在1992-1998年，近28 a的蒸發(fā)量的年代際整體變化趨勢(shì)為先減少再增加。

2.2.2 長春市蒸發(fā)量年際變化

由圖5可知，長春市從1992-2019年近28 a的年蒸發(fā)量的變化幅度較大。其中，多年平均蒸發(fā)量為947.2 mm，年蒸發(fā)量達(dá)到峰值的時(shí)間為2001年，蒸發(fā)量為1 912 mm，比年平均蒸發(fā)量多964.8 mm；年蒸發(fā)量最小值為2013年，蒸發(fā)量為278.3 mm，比年平均蒸發(fā)量少668.9 mm。由圖5可知，長春市多年蒸發(fā)量線性趨勢(shì)方程為x=-45.549t+1 607.6(t為年份，x為蒸發(fā)量)，近28 a長春市蒸發(fā)量總體呈減少的趨勢(shì)，多年平均減少幅度為45.549 mm/a。由滑動(dòng)平均法得出，長春市蒸發(fā)量變化趨勢(shì)與線性趨勢(shì)法得出的結(jié)果相同。

圖5 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量趨勢(shì)變化

由圖6可知，長春市28 a年蒸發(fā)量距平在2001年之前以正距平為主，正距平的數(shù)值波動(dòng)不大，1992-2001年連續(xù)10 a出現(xiàn)正距平現(xiàn)象，蒸發(fā)量相對(duì)較大；在2001年之后以負(fù)距平為主，在2001-2015年負(fù)距平數(shù)值波動(dòng)不大，但是2001-2019年連續(xù)18 a出現(xiàn)負(fù)距平現(xiàn)象，蒸發(fā)量相對(duì)較小。

圖6 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量距平

由圖7可知，在1992-2019年長春市年蒸發(fā)量累計(jì)距平曲線呈凸型，1992-2001年累計(jì)距平曲線呈上升趨勢(shì)，表示累計(jì)距平值增加，年蒸發(fā)量偏多；2001-2019年累計(jì)距平曲線呈下降趨勢(shì)，表示累計(jì)距平值減少，年蒸發(fā)量偏少。由累計(jì)距平法分析年蒸發(fā)量趨勢(shì)與距平法分析年蒸發(fā)量趨勢(shì)結(jié)果一致。

圖7 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量累計(jì)距平

圖8為長春市28 a蒸發(fā)量突變分析圖。由圖8可見，在1992-2004年近幾年的UF>0，表明2004年之前長春市蒸發(fā)量呈上升趨勢(shì)，1992-1996年5 a的蒸發(fā)量統(tǒng)計(jì)值UF范圍為01.96，表明蒸發(fā)量上升趨勢(shì)顯著。在2005-2019年的蒸發(fā)量統(tǒng)計(jì)值UF<0，表明長春市蒸發(fā)量呈下降趨勢(shì)。其中，在2005-2007年的蒸發(fā)量統(tǒng)計(jì)值UF范圍為-1.96

圖8 1992-2019年長春市年蒸發(fā)量Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)曲線

3 結(jié) 論

通過線性趨勢(shì)法、滑動(dòng)平均法、距平和累積距平法、Mann-Kendall檢驗(yàn)法對(duì)長春市1992-2019年28 a降水量和蒸發(fā)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，并分析變化特征和趨勢(shì)，結(jié)論如下：

1) 1992-2019年，長春市降雨量年代際變化經(jīng)歷了多雨、少雨、多雨、較多雨4個(gè)階段，即1999-2005年長春市降雨量偏少，2013-2019年長春市降雨量相對(duì)較為豐沛。在28年長春市蒸發(fā)量年代際變化經(jīng)歷了4個(gè)階段分別為多、少、較少、少，其中1992-1998年長春市蒸發(fā)量最多，2006-2012年長春市蒸發(fā)量相對(duì)較少。

2) 1992-2019年，長春市年平均降雨量為586.8 mm，2016年的降雨量最大，年降雨量為888.599 7 mm，2001年的降雨量最小，年降雨量為389.9 mm；在2004年之前年降雨量距平以負(fù)距平為主，降雨量偏少，2004年之后年降雨量距平以正距平為主，降雨量偏多。28年以來，長春市降雨量呈上升趨勢(shì)，每年以6.805 5 mm的速度上升，但是上升趨勢(shì)不顯著，年降雨量發(fā)生突變的時(shí)刻有5個(gè)，時(shí)間范圍為2007-2015年。

3) 1992-2019年，長春市年平均蒸發(fā)量為947.2 mm，年蒸發(fā)量達(dá)到峰值的時(shí)間為2001年，蒸發(fā)量為1 912 mm；年蒸發(fā)量最小值為2013年，蒸發(fā)量為278.3 mm；在2001年之前年蒸發(fā)量距平以正距平為主，蒸發(fā)量偏大，2001年之后年蒸發(fā)量距平以負(fù)距平為主，蒸發(fā)量偏小。近28 a長春市蒸發(fā)量總體呈減少的趨勢(shì)，在2008-2019年長春市蒸發(fā)量呈顯著下降趨勢(shì)，多年平均減少幅度為45.549 mm/a；年蒸發(fā)量發(fā)生突變的時(shí)間范圍為2003-2004年。