近32 年泰國降水的主要變化趨勢研究

楊雯婷 傅慎明 孫建華 鄭飛 衛捷

1 中國科學院大氣物理研究所云降水物理與風暴實驗室，北京100029

2 中國科學院大學，北京100049

3 中國科學院大氣物理研究所國際氣候與環境科學中心，北京100029

1 引言

在全球變暖的背景下，極端天氣氣候事件頻發，對環境、社會及經濟構成了巨大的威脅（翟盤茂和章國材, 2004; 劉學華等, 2006; IPCC, 2014）。亞洲是氣候變化的敏感區（IPCC, 2014），由于其地域廣大，不同區域所表現出來的變化特征具有顯著的差異。其中，極端降水事件是東亞地區最重要的氣象災害之一，其通常定義為日降水量超過某一百分位（如90 百分位）的降水事件（翟盤茂和潘曉華,2003; 楊涵洧等, 2020），已有的研究表明，它的強度和頻次在近幾十年內呈現出顯著的上升趨勢（Manton et al., 2001; 江志紅等, 2009; 李銘宇等,2020）。東南亞地區相比東亞地區的緯度更低，具有更充沛的水汽，且受夏季風的影響更顯著，因此，其極端降水事件在全球變暖的背景下可能表現出更劇烈的變化，然而目前的相關研究較少，未有明確的答案。

泰國地處中南半島中心地區（圖1），面積約為5.1×105km2，其北部為山地，南部相對平坦，且圍繞泰國灣，是東南亞地區的典型代表區域。此外，作為全世界最重要的稻米產地之一（Chokngamwong and Chiu, 2008），泰國對降水的短期氣候預測水平較低，應對暴雨災害的能力相對較弱（例如，2011 年的特大洪水給泰國造成巨大的經濟損失），這將極大地影響亞洲乃至全球的稻米供應，因此，開展泰國降水變化的研究是很有必要的，有助于認識全球變暖背景下東南亞地區極端降水的變化規律。關于泰國基本的降水氣候特征，已有研究指出其氣候特點是熱帶季風氣候，且各個地區季節分明。北部、東北部、中部和東部地區有明顯的三季，包括干季（11 月至2 月）、熱季（3～5 月）和雨季（6～10 月），而南部地區只有雨季（6～12 月）和熱季（1～5 月）之分。泰國降水主要受到季風系統的影響。在雨季，泰國受到西南季風帶來的印度洋上水汽的影響，而在干季，主要受到東北季風的影響，這有利于南部東海岸發生強降水。雨季的結束由北向南推進，與熱帶輻合帶的移動有密切關系（Chokngamwong and Chiu, 2008）。針對降水變化特征，部分學者進行了相關研究，其結果表明，泰國降水事件的頻次在變少，但強度在增強，具體表現為全國范圍內極端降水事件強度和頻次的增加趨 勢（Endo et al., 2009; Limjirakan et al., 2010;Limsakul et al., 2010; Limsakul and Singhruck, 2016）與泰國西部地區極端降水指數的下降趨勢（Sharma and Babel, 2014）。這些研究結果有利于認識全球變暖背景下泰國極端降水的變化特征，為該區域相關的研究和預測提供了有益的參考。然而，現有研究中針對極端降水變化趨勢的分析僅限于泰國的部分地區，且對降水極值空間分布的變化趨勢未有涉及。此外，持續時間也是降水的一個重要指標（持續性強的降水更容易引發洪澇及其次生災害），而對于東南亞/泰國地區強降水持續性特征變化的研究目前較為罕見。綜合上述，本文將針對現有研究的不足，利用1981～2012 年共32 年的降水資料，重點分析近幾十年內泰國降水量、降水日數以及降水持續性等主要特征的變化，由此深入揭示全球變暖背景下泰國降水特別是極端降水的變化規律，從而為應對泰國的暴雨災害及有效地防洪救災提供科學依據。

圖1 1981～2012 年泰國（a）年均降水量（R，單位：mm）、（b）年降水量線性趨勢（b，單位：mm/a）的空間分布。陰影代表地形高度；紅色線框將泰國分為5 個區域（北部、東北部、中部、東部和南部）。圖b 中，三角形代表該站點線性趨勢通過95%置信水平的顯著性t檢驗Fig.1 Geographical distributions of (a) the 32-year average and (b) linear trend (b, units: mm/a) of annual precipitation (R, units: mm) in Thailand during 1981–2012. The shadings indicate the terrain (units: m), the red lines divide Thailand into five regions (North, Northeast, Central, East, and South Thailand). In Fig. b, the triangles indicate that the linear trends for stations reach the 95% confidence level using the t test

2 資料和方法

2.1 資料

本文選用泰國氣象局（Thailand Meteorological Department, TMD）提供的120 站逐日降水資料，其時段為1981 年1 月至2012 年12 月，共32 年。考慮到數據的缺測會影響最終降水趨勢的研究結果（Karl et al., 1996），本文剔 除了缺測率達到5%的站點，最終選取了120 個站中的91 個站點進行研究，站點的具體分布如圖1a 所示。

2.2 方法

為了研究泰國地區降水主要特征在32 年內的變化趨勢，本文參考翟盤茂等（1999）研究中國降水特征變化的方法，選取了10 個相關的降水統計量（表1）。在此基礎之上，考慮到持續性暴雨更易于引發洪澇災害，本文又加入了描述強降水持續性的2 個統計量，包括逐年暴雨級別以上持續降水量和非持續降水量。以上12 個統計量可以分為五個組：（1）逐年降水量（annual precipitation；AP）和降水日數（precipitation days；PD）；（2）逐年中雨級別以上（日降水量≥10 mm）、暴雨級別以上（日降水量≥50 mm）、大暴雨級別以上（日降水量≥100 mm）降水量（AP-moderate，AP-heavy，AP-storm）及降水日數（PD-moderate，PD-heavy，PD-storm）；（3）逐年平均降水強度（mean intensity；MI）；（4）逐年最長持續降水日數（annual maximum duration；AMD）；（5）逐年暴雨級別以 上 持 續 降 水 量（annual persistent precipitation；APP）和 非 持 續 降 水 量（annual non-persistent precipitation；ANP）。其中，逐年暴雨級別以上持續性降水量定義為達到暴雨級別以上的持續性降水（單站2 天及以上不中斷）造成的降水量。逐年暴雨級別以上非持續性降水量定義為達到暴雨級別以上的非持續性降水（單站未能達到兩天及以上不中斷）造成的降水量（賀冰蕊和翟盤茂, 2018）。這兩個降水量被用于分析持續性和非持續性暴雨級別以上降水量的變化趨勢，及其相對貢獻的變化。

表1 12 個降水統計量的名稱、縮寫及算法Table1 Names, abbreviations, and calculation algorithms of the 12 precipitation statistics

本文為了分析表1 中各個特征量的變化趨勢，首先在每個測站上建立某個特征量的時間序列。考慮到泰國獨特的地理分布和氣候特征，本文按照Chokngamwong and Chiu（2008）的方法將泰國劃分為5 個區域（圖1），包括北部（27 個站）、東北部（20 個站）、中部（20 個站）、東部（8 個站）和南部（16 個站）。針對某個具體的特征量，其極值的選取采用相對閾值的方法。本文將研究時段內泰國整個區域內所有站點該特征量的第95 百分位值作為此特征量極值的閾值，當某個站點該特征量不小于這個閾值時，則判定為該站點上此特征量出現正異常。某個區域內出現正異常的站點占該區域內所有站點的比例可以用于近似描述正異常的覆蓋范圍（即覆蓋率），這是本文主要的研究內容之一。本文采用了線性趨勢（黃嘉佑, 1999）和集 合 經 驗 模 態 分 解（Ensemble empirical mode decomposition, EEMD）（Wu and Huang, 2009）兩種方法來綜合分析降水各個特征量的變化特征。線性趨勢主要通過建立一元回歸模型y=b0+bx（b代表線性趨勢系數，x為時間，y為占比時間序列），應用最小二乘法計算線性趨勢系數，并采用學生t檢驗進行線性趨勢的顯著性檢驗。EEMD 主要是通過在原始信號序列中加入白噪聲序列，再利用經驗模態分解方法（empirical mode decomposition,EMD）（Huang et al., 1998）分離出不同的時間尺度，對EMD 方法做了改進，避免了模態混疊現象（Wu and Huang, 2009）。

3 結果分析

3.1 年降水量和降水日數

圖1 為1981～2012 年泰國境內91 個站點的32 年逐年降水量及逐年降水量的線性趨勢分布。從年均降水量的空間分布圖（圖1a）中可以看出，泰國南部狹長地帶與北部地區的年均降水量有明顯的差別，總體而言，南部馬來半島上的降水較多，而北部中南半島上的降水較少。北部、東北部和中部地區年均降水量大多在2000 mm 以下。年均降水量相對較多的地區主要是東部地區和泰國南部地區，其強度可達到2000 mm 以上，有兩個站點甚至超過了4000 mm。從逐年降水量的變化趨勢（圖1b）可以看出，除中部沿海和東部沿海地區外，泰國大部分地區的站點表現出年均降水量上升的趨勢。其中，北部、東北部和中部地區有部分站點具有顯著的上升趨勢（增加速率不低于7.5 mm/a），其在各自地區對應的覆蓋率分別為0.3、0.15 和0.2，且最快的逐年降水量增加出現在泰國中部的沿海地區（曼谷），其增幅高達22.7 mm/a。泰國南部地區具有更顯著的降水增加趨勢，其增幅可達15 mm/a，且覆蓋率高達0.44，且最快的逐年降水量增加出現在泰國南部地區的洛坤，其增幅高達24.4 mm/a。此外，泰國中部和東部地區還有10 個站點表現出了較弱的逐年降水量下降的趨勢，其主要集中在中南半島上，尤其是曼谷灣沿岸地區，然而，下降的趨勢并未通過顯著性檢驗。

從逐年降水量（AP）出現正異常站點的覆蓋率（圖2a）來看，其具有顯著的上升趨勢（通過90%置信水平的顯著性t檢驗），其中不低于0.1的年份有3 年，尤其是2011 年，其占比高達0.24。而逐年降水日數（PD）出現正異常站點所占的比例變化（圖2b）可以看出，其并未表現出顯著的變化趨勢。在1999 年以前，PD 正異常的站點所占比例較小且變化不大（最多6 個站點），在1999年以后，PD 正異常的情況明顯增多，尤其在1999 年，其覆蓋率達到0.15。

圖2 1981～2012 年整個泰國（a）年降水量及（b）年降水日數正異常覆蓋率的變化。紅線是線性趨勢線，通過了90%置信水平的t 檢驗Fig.2 Variations in the coverage rate of positive abnormal (a) annual precipitation amount and (b) annual precipitation days in whole Thailand during 1981–2012. The red line indicates the linear trend reaching the 90% confidence level using t test

由表2 可知，泰國整體和北部地區逐年降水量（AP）正異常站點的覆蓋率呈現出顯著的上升趨勢。而其他地區則表現出不顯著的變化趨勢，以上升趨勢為主，僅有中部地區為下降趨勢。在逐年降水日數（PD）上，泰國整體和各個區域正異常站點的比例具有上升趨勢，但這種趨勢僅在東部地區通過了95%置信水平的顯著性檢驗。

表2 1981～2012 年泰國整體及各個區域12 個降水統計量出現正異常站點覆蓋率的線性趨勢（單位：a?1）Table2 Linear trend (units: a?1) of coverage rate of positive abnormal values of the 12 precipitation statistics in whole Thailand and its regions during 1981–2012

3.2 分級降水量與降水日數

為了分析各個等級強度降水的變化情況，本文分別計算了中雨級別以上、暴雨級別以上及大暴雨級別以上逐年降水量（AP-moderate、AP-heavy、AP-storm）正異常站點的覆蓋率。由表2 可知，AP-moderate 和AP-heavy 正異常站點在泰國大部分地區均具有占比增大的趨勢，其在泰國整體和北部地區均超過了90%置信水平的顯著性檢驗（APheavy 超過95%置信水平）。而AP-storm 正異常站點僅在泰國南部地區具有顯著（置信水平超過95%）的擴張趨勢，其他地區沒有明顯的變化趨勢。從AP-moderate 正異常的站點所占比例變化趨勢（表2）來看，泰國整體和各個區域均具有上升趨勢，尤其在整體（0.13%/a）和北部（0.26%/a）地區超過了90%的置信水平。從PD-moderate 正異常的覆蓋率變化趨勢（表2）來看，除東北地區，泰國整體和各個區域均具有上升趨勢，其中整體（0.12%/a）、北部（0.29%/a）和東部（0.22%/a）地區超過了90%的置信水平。AP-heavy 正異常的擴張情況與以上的類似，而AP-storm 正異常情況只在南部有顯著擴張趨勢，說明此地區的極端暴雨影響范圍有所擴大。泰國整體的AP-moderate、APheavy、PD-moderate 及PD-heavy（圖3a、b）正異常的覆蓋率變化情況和年降水量的變化情況較一致，具有顯著的上升趨勢；大暴雨級別以上（圖3c）的變化沒有表現出顯著的趨勢。

圖3 1981～2012 年整個泰國（a）中雨級別以上、（b）暴雨級別以上、（c）大暴雨級別以上降水量（灰色柱狀）及降水日數（黑色柱狀）正異常覆蓋率的變化。圖a、b 中，紅（藍）線表示降水量（降水日數）的線性趨勢，線性趨勢通過90%置信水平的顯著性t 檢驗Fig.3 Variations in the coverage rate of the positive abnormal annual precipitation amount (gray bars) and precipitation days (black bars) above (a)moderate rain level, (b) heavy rain level, and (c) storm level in whole Thailand during 1981–2012. In Figs. a and b, the blue (red) lines indicate the linear trend of precipitation days (precipitation amount), linear trends reaching the 90% confidence level using t test

為了研究AP-heavy 正異常站點所占比例變化的主要模態，采用EEMD 方法對泰國整體APheavy 正異常站點所占比例時間序列進行分解，得到3 個固有模態函數（Intrinsic mode functions, IMF）和1 個趨勢項（圖4）。IMF 是具有不同振幅和頻率的變化序列，是通過在原始信號序列中加入白噪聲序列之后，利用經驗模態分解（empirical mode decomposition, EMD）將信號中不同尺度的波動和趨勢逐級分解，從而得到的不同尺度的數據序列，可以反映不同時間尺度的波動特征。從圖4 可以看出，IMF 分量呈現出從高頻到低頻，圍繞0 值振蕩的分布形態。其中，IMF1 分量為最高頻分量，方差貢獻率為51%，在所有分量中振幅最大，且在2009 年以后，有較大波動；IMF2 分量的振蕩周期相對變大，方差貢獻率為9%，振幅相對較小，20世紀90 年代以前波動較小，90 年代以后波動加劇；IMF3 分量在整個時段呈現出正、負和正的位相分布，方差貢獻率為6%，振幅相對較小；趨勢項分量方差貢獻率為32%，這說明AP-heavy 正異常的情況具有擴張的趨勢。此外，前兩個IMF 分量具有不同的波動周期（IMF1、IMF2 分量分別呈現出2～3 a 和7～8 a 的周期性特征），但并不顯著，表明AP-heavy 正異常站點所占比例在年際尺度上的周期變化并不明顯。總體而言，AP-heavy 正異常站點所占比例的變化主要由第一個高頻分量和趨勢項分量所決定的。

圖4 基于EEMD（Ensemble empirical mode decomposition）方法分解1981～2012 年整個泰國暴雨級別以上降水量（AP-heavy）正異常覆蓋率時間序列得到的前三個IMF（Intrinsic mode functions）分量（a）IMF1、（b）IMF2、（c）IMF3 及（d）趨勢項Fig.4 The first three IMF (Intrinsic mode functions) components (a) IMF1, (b) IMF2, (c) IMF2, and (d) the trend component of the coverage rate of positive abnormal annual precipitation above heavy rain level in whole Thailand based on EEMD (ensemble empirical mode decomposition ) method during 1981–2012

3.3 降水強度

從平均降水強度（MI）（表2）來看，只有北部地區MI 正異常站點所占比例具有顯著的擴張趨勢，達到0.27%/a，其他地區的擴張或萎縮趨勢并不顯著。從泰國整體的MI 正異常覆蓋率的具體變化情況（圖5）來看，1993 年以前，覆蓋率具有下降的趨勢，1993 年以后，覆蓋率逐漸增加，在2011 年達到0.14。

圖5 1981～2012 年整個泰國逐年平均降水強度正異常覆蓋率的變化。線性趨勢（紅線）未通過90%置信水平的顯著性t 檢驗Fig.5 Variations in the coverage rate of positive abnormal mean intensity in whole Thailand during 1981–2012. The linear trend (red line) fails to reach the 90% confidence level using t test

3.4 最長持續降水日數

由表2 的最長持續降水日數（AMD）來看，除北部地區，泰國整體和各個地區AMD 正異常覆蓋率均具有擴張趨勢，但并不顯著，就泰國整體而言（圖6），其覆蓋率在1999 年以后與以前相比有增加的趨勢，說明1999 年后持續性降水日數極端偏多的情況出現在了更多的站點上。

圖6 1981～2012 年整個泰國最長持續降水日數正異常覆蓋率的變化。線性趨勢（紅線）未通過90%置信水平的顯著性t 檢驗Fig.6 Variations in the coverage rate of positive abnormal annual maximum duration in whole Thailand during 1981–2012. The linear trend (red line) fails to reach the 90% confidence level using t test

3.5 暴雨級別以上持續性降水量和非持續性降水量

由表2 中的暴雨級別以上的持續性降水量（APP）可知，泰國整體、北部、東北部和南部地區正異常站點所占比例具有擴張趨勢，但只在北部和南部超過了90%的置信水平；中部和東部地區的覆蓋率具有下降的趨勢，但并不顯著。圖7 顯示泰國整體APP 正異常覆蓋率在1999 年以后相比之前有擴張的趨勢，即APP 的極值出現在更多的站點上。從暴雨級別以上的非持續性降水量（ANP）正異常站點的覆蓋率來看，泰國整體、北部、東北部和中部地區均有擴張的趨勢，但只在北部和東北部超過了90%的置信水平；東部和南部的覆蓋率有下降的趨勢，但并不顯著（表2）。ANP 正異常覆蓋率在1999 年以后也有所提高（圖7）。

圖7 1981～2012 年整個泰國暴雨級別以上非持續性（黑色柱狀）及持續性（灰色柱狀）降水量正異常覆蓋率的變化。藍色線表示暴雨級別以上非持續性降水量的線性趨勢，紅色線表示暴雨級別以上持續性降水量的線性趨勢，線性趨勢都未通過90%置信水平的顯著性t 檢驗Fig.7 Variations in the coverage rate of positive abnormal annual nonpersistent (black bars) and persistent (gray bars) precipitation above heavy rain level in whole Thailand during 1981–2012. The blue (red) line indicates the linear trend of the covering range of positive abnormal annual nonpersistent (persistent) precipitation above heavy rain level. All linear trends fail to reach the 90% confidence level using t test

本文對不同地區APP 及ANP 對暴雨級別以上總降水量（APP 與ANP 之和）的貢獻（圖8 和圖9）進行分析時，采用區域平均的方法，即將各區域相應的所有測站的時間序列進行區域平均作為該區域的時間序列，利用各區域APP、ANP 時間序列占區域平均暴雨級別以上總降水量的比例，分析APP 和ANP 相對貢獻的演變。從圖8 和圖9 可以看出，北部、東北部和中部地區ANP 貢獻明顯高于APP 的貢獻，即這三個地區的暴雨級別以上降水主要是非持續性降水占主導地位，這表明，這些地區受穩定系統（移動性較弱）影響而發生的暴雨較少，且北部、東北部和中部地區的持續性降水量貢獻依次提高。相比較而言，南部和東部地區APP 貢獻明顯提升，分別達到0.46 和0.44，這表明由穩定系統所引發降水的貢獻十分重要。此外，北部和南部地區的APP 貢獻有顯著上升趨勢，通過95%置信水平的顯著性檢驗（這表明，持續性降水變得越來越重要），而東北部、中部和東部地區上升或下降趨勢不顯著。總體而言，泰國北部、東北部和中部地區暴雨級別以上的降水是非持續性降水占主導，東部和南部地區暴雨級別以上的降水特點是持續性和非持續性降水的貢獻相當，且北部和南部地區APP 貢獻具有顯著上升趨勢。

圖8 1981～2012 年泰國（a）北部、（b）東北部、（c）中部、（d）東部、（e）南部地區暴雨級別以上持續性（黑色柱狀）及非持續性（灰色柱狀）降水量對暴雨級別以上總降水量的相對貢獻（左側縱坐標）。黑色線和紅色線分別代表逐年持續和非持續降水量之比及其線性趨勢（右側縱坐標）Fig.8 Relative contributions (left y-axis) of annual persistent (black bars) and nonpersistent (gray bars) precipitation to annual precipitation above heavy rain level in (a) northern, (b) northeastern, (c) central, (d) eastern, and (e) southern Thailand during 1981–2012. The black lines represent the ratio of persistent to nonpersistent precipitation, the red lines indicate linear trends, corresponding to the right y-axis

圖9 1981～2012 年泰國各個地區暴雨級別以上持續性和非持續性降水量對總暴雨級別以上降水量的相對貢獻Fig.9 Relative contributions of annual persistent and nonpersistent precipitation to annual precipitation above heavy rain level in different regions of Thailand during 1981–2012

4 總結與討論

本文基于泰國氣象局提供的32 年（1981～2012）逐日降水資料，采用EEMD 及線性趨勢等分析方法重點研究了泰國及其五個分區內多個降水特征量出現正異常的站點比例變化。此外，本文還進一步分析了暴雨級別以上持續性和非持續性降水量相對貢獻的變化趨勢。研究結果表明，從逐年降水量來看，泰國南部狹長地帶與北部地區有明顯差別，東部和南部地區總體降水較強，而北部地區較弱。其32 年的變化趨勢表明，泰國有87%的站點出現了增多的趨勢，曼谷和洛坤地區的增大趨勢最顯著，可達22.5 mm/a，而除曼谷和洛坤外的泰國灣沿岸地區，未有顯著的變化趨勢。大部分地區降水的增多趨勢可能與熱帶氣旋、城市化效應及西南季風有關，而曼谷灣沿岸地區可能受到植被覆蓋情況的影響，使部分地區降水呈現不顯著的減少趨勢（Sharma and Babel, 2014）。

從多個等級降水量和降水日數來看，泰國北部地區出現正異常站點的覆蓋率都顯著增加，這可能與當地中雨級別以上降水量（AP-moderate）的增加有關。此外，南部地區大暴雨級別以上降水量（AP-storm）出現正異常站點的比例顯著增加。從平均降水強度（MI）來看，泰國北部地區MI 正異常的情況有顯著的擴張趨勢（逐年降水量正異常覆蓋率的較強上升趨勢與逐年降水日數正異常范圍的較弱上升趨勢均為有利因子）。這可能會導致泰國北部地區降水愈發集中，更易于引發洪澇及其次生

災害（翟盤茂等, 1999）。相比之下，東部地區MI 正異常站點的比例有明顯的下降趨勢。

泰國暴雨級別以上降水在不同地區存在顯著的差異，在泰國北部、東北部和中部地區主要是非持續性降水，而泰國東部和南部地區則是持續性和非持續性降水量相當。這可能與引發降水系統的性質有關，持續性降水占主導的地區可能受穩定系統（降水的環流形勢較穩定）影響的比例更高，而非持續性降水占主導的地區可能受穩定系統影響的比例較少。暴雨級別以上持續性降水量（APP）極端偏多的情況在泰國北部和南部地區有顯著擴張的趨勢，暴雨級別以上非持續性降水量（ANP）極端偏多范圍在泰國北部和東北部地區也有顯著擴張的趨勢。這與平均降水強度在泰國南部與東北地區的表現有所不同。

在認識泰國各個地區總體降水變化趨勢的基礎上，本文發現曼谷與洛坤的年降水和變化趨勢與泰國其他地區有明顯差異，這可能是由于曼谷與洛坤地勢獨特，經濟發達且城市化影響顯著（蒙偉光等, 2012; 韓 瑞 丹 等, 2017; Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP),2020）。對此開展進一步的研究，用于解釋此處與眾不同的降水變化特征具有重要的科學意義。此外，降水極值和持續時間的變化可能是大尺度環流變化和氣候變化（溫度與水汽變化等）綜合影響的結果（Trenberth, 1998; Dai, 2013; 賀 冰 蕊 和 翟 盤 茂,2018）。泰國地區極端降水和持續性的變化是否與這些因子有關，如何受之影響，還需進一步的深入研究。