東北地區(qū)近60年降水量變化趨勢特征研究

劉建超

(遼寧潤中供水有限責任公司,沈陽 110000)

0 前 言

東北地區(qū)是中國重要的森林、耕地和礦產能源基地。近百年來在全球氣候變化影響下，該地氣候特征發(fā)生顯著變化，如溫度升高、蒸散發(fā)加劇、地表徑流量持續(xù)減少，這給區(qū)域土地資源可持續(xù)利用、經(jīng)濟社會發(fā)展帶來嚴峻挑戰(zhàn)[1-2]。降水是影響生態(tài)環(huán)境健康、自然界水資源的重要要素，全面認識東北地區(qū)降水量時空變化規(guī)律，對促進生態(tài)文明建設和穩(wěn)定糧食安全具有重要意義。當前，在東北地區(qū)降水量研究主要集中于降水趨勢變化、震蕩周期、季候分配特征等方面[1-3]。該地地理環(huán)境復雜、海陸位置跨度大，因此不同局域降水量變化速率存在一定差異。截至目前，仍缺乏基于全域氣象站點數(shù)據(jù)的東北地區(qū)降水量變化斜率的空間分布特征研究。因此，本文采用趨勢解析與空間分析相結合方法，探究東北地區(qū)近60 a來降水量趨勢變化特征及空間上分布規(guī)律，以期為區(qū)域氣候災害預警防控、水文水侵蝕管理提供科學依據(jù)。

1 概況與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)包括黑龍江、吉林、遼寧域和內蒙古東部，地理范圍介于115°33'35″～134°58'28″E，38°43'15″～53°33'35″N，面積達133.441萬km2。位于亞歐大陸東岸，受副熱帶高壓帶與副極地低壓帶的季風環(huán)流與海陸位置效應影響，形成溫帶季風、溫帶大陸性氣候，多年平均氣溫-1.3 ℃～10.5 ℃，降水量為250～1 000 m。區(qū)域地形分異特征明顯，西側大興安嶺與東側長白山地平行且均呈南北縱列，北的小興安嶺呈西北東西向連亙，東端為三江平原，中南部為松嫩平原和遼河平原，海拔介于0～2 673 m。

1.2 氣象數(shù)據(jù)資料來源

為探究東北地區(qū)降水量時空變化規(guī)律，從國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn/data/)申請了該地207個氣象站1961—2020年逐日降水資料。該數(shù)據(jù)包含氣象站經(jīng)緯度、海拔和降水量等信息，控制精度為0.1 mm。該數(shù)據(jù)融合了國家氣象數(shù)據(jù)中心、中科院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心的氣象觀測資料，具有可靠數(shù)據(jù)精度。氣象站點覆蓋了研究區(qū)內不同地形單元且分布較均衡(見圖1)，可全面表征東北地區(qū)降水量空間分布特征。

圖1 研究區(qū)DEM和氣象空間分布

1.3 線性趨勢分析

利用線性回歸分析法量化降水量年際變化趨勢，該方法已在水文氣象領域中得到廣泛應用。設年降水量y與年份x之間變化之間存在相關關系，則建立一元回歸模型如下：

y=ax+b

(1)

公式(1)中:b為常數(shù)，表征截距；a為氣候傾向斜率。通過認為a>0時，表明在觀測時段內降水量呈增加趨勢;反之為減少趨勢，a=0時表明降水量無年際變化。

1.4 空間插值分析

為直觀描述降水豐度及其變化趨勢的空間不均衡性，采用Ordinary Kriging (OK)插值法進行空間可視化。OK是基于空間自相關理論的空間插值方法，基于地理學第一定律，即空間位置越近的要素其相關性越強，理論描述如下：

(2)

公式(2)中:γ(h)為空間距離h處降水要素預測值的數(shù)學期望，Z(xi)和Z(xi+h)分別為空間位置xi和xi+h處目標要素值，x∈X，n為樣本數(shù)量，通常采用Gaussian、Liner函數(shù)擬合其空間自相關函數(shù)。在確定存在自相關性之后，即可利用Kriging方法進行空間預測分析，作為一種無偏最優(yōu)的估計方法，Kriging 插值定義如下[3-4]：

(3)

公式(3)中:λi為對目標觀測點i的權重系數(shù)，當估算誤差μ達到線性無偏估計最優(yōu)時，其權重λ由Ordinary Kriging 方程組計算如下：

(4)

公式(4)中:C為最小二乘估計函數(shù)，(xi，xj)、(xi，x0)分別是空間點對(i，j)和(i，0)的觀測值。

1.5 Morlet小波分析法

小波分析是通過Fourier三角函數(shù)解析時頻域信息的一種分解算法，由于其能夠清晰揭示時頻變量內在結構性規(guī)律，在降水量時空分析中得到深入應用。鑒于Morelt函數(shù)在局部和空間域連續(xù)性好，選擇Morelt函數(shù)探究區(qū)域降水量變化的周期振蕩特征。小波基函數(shù)表示如下[5-6]：

(5)

公式(5)中:ψ(x)、W(a,x)分別為尺度參數(shù)為a、小波中心為b的條件下對變量x的分析小波函數(shù)和連續(xù)小波變換。降水量的時間序列周期性可通過小波方差Var(a)表征，其表示連續(xù)小波變換在時間尺度上的積分表達式如下：

(6)

1.6 數(shù)據(jù)分析處理

利用Rstudio平臺中的lm函數(shù)對各站點降水量數(shù)據(jù)進行趨勢分析，并且規(guī)定只有通過5%信度檢驗的趨勢被認可具有統(tǒng)計顯著意義，利用wavelet程序包進行小波多尺度分解分析，ArcGIS 10.8用以區(qū)域多年平均降水量和趨勢系數(shù)的空間插值分析。

2 結果與分析

2.1 東北地區(qū)降水量時間序列變化特征

基于全部站點數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，東北地區(qū)1961—2020年間平均降水量最低值出現(xiàn)在1976年，僅為416.98 mm，最高值出現(xiàn)在1985年，達680.85 mm，多年平均值為532.17mm，屬半濕潤區(qū)，年降水量變化標準差為71.09 mm，變異性為13.36%。全局回歸分析表明(見圖2)，區(qū)域年降水量以y=1.169x-1795.1的形式增加，但并未通過0.05水平信度檢驗(R2=0.08,P>0.05)，說明該變化趨勢并不顯著。利用5 a滑動平均擬合顯示，近60 a來該地降水量出現(xiàn)3個階段性特征,其中第一階段為1961—1979年，該地降水量呈波動減少趨勢，其平均降水量為493.87 mm，傾向斜率為-4.32 mm/a;第二階段為1979—2002年，期間平均降水量為543.90 mm，總體表現(xiàn)出先增加后減少的特征，變化形式為y=-0.9417x2+ 22.413x+ 454 (R2=0.2935,P<0.05);第三階段為2002—2020年，綜合趨勢為波動增加，變化特征為y=6.7061x+480.23(R2=0.2266，P<0.05)，期間降水量平均值為547.28 mm。綜合而言，該地降水量變化斜率以增加趨勢為主，但年際波動性較大。

圖2 1961—2020年東北地區(qū)年降水量變化特征

2.2 東北地區(qū)降水量空間分布特征

Kriging空間插值結果顯示(見圖3)，東北地區(qū)多年平均降水量具有明顯自東向西減少-南北向分布的地帶性規(guī)律。其中較濕潤區(qū)(600～800 mm以上)位于長白山及其向小興安嶺延伸地帶，呈現(xiàn)東北-西南帶狀分布；半濕潤區(qū)位于三江平原、松嫩平原、遼中南地區(qū)，降水量分布范圍為400～600 mm；半干旱區(qū)(低于400 mm年降水量)區(qū)域主要位于大興安嶺地區(qū)、呼倫貝爾和內蒙古東部高原區(qū)。這種分布規(guī)律主要受海陸位置和地形影響。西太平洋季風帶來的水汽受長白山地形抬升作用而成云致雨，形成該地降水中心，隨著距離海洋距離增加而海洋水汽逐漸減少。內蒙古東部地區(qū)降水量屬半干旱地區(qū)，常年降水量不足400 mm僅為蒸發(fā)量的1/4，加之地表覆被質量較差，因此該地存在氣候干化、土地退化風險。

圖3 東北地區(qū)多年平均降水量空間分布

2.3 東北地區(qū)降水變化趨勢的空間特征

先利用一元回歸分析方法對各站點歷年降水數(shù)據(jù)進行趨勢統(tǒng)計，然后將各站點降水量變化趨勢系數(shù)進行空間插值分析(見圖4)。結果表明，研究區(qū)全部207個站點中有176個站點(75%)降水量呈增加趨勢，傾向斜率為0～4.32 mm/a，其中有114個站點(55%)增加趨勢達到0.05水平顯著性。而僅有15個站點(15%)年降水量呈減少趨勢，傾向斜率為-2.12～0 mm/a，其中僅7個站點降水量減少趨勢達到統(tǒng)計顯著水平(P<0.05)。綜合來看，年降水量呈減少趨勢的站點集中分布于遼東半島、遼中南、遼西、呼倫貝爾和大興安嶺北段。而其他大部分地區(qū)降水量呈增加趨勢，這與前述2.1節(jié)部分的研究結果一致，也證實了該地在氣候變化背景下，降水量豐度增加。張寅等[7]研究表明東亞中高緯度區(qū)降水量呈增加趨勢；張雷等[1]研究指出1961—2016年吉林西部、黑龍江北端降水量呈減少特征，而吉林北部呈增加特征；高西寧等[2]研究指出近50 a來遼西地區(qū)降水變化斜率達-0.77 mm/a，大興安嶺北部達0.80 mm/a，類似研究結果與該研究結果一致。然而，圖4首次呈現(xiàn)了區(qū)域年降水量變化趨勢的空間分布特征，這為認識區(qū)域氣候變化提供了空間可視化資料。作為全國商品糧基地，研究區(qū)松嫩、三江平原地區(qū)的降水量呈增加態(tài)勢，這有助于推進該地農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和保障糧食安全。

圖4 研究區(qū)1961—2020年降水量變化空間趨勢分布

2.4 東北地區(qū)降水量震蕩周期

基于Morlet小波分析繪制東北地區(qū)降水量年際變化的三維的信息熵(見圖5)。可知，1995—2020年降水量在0～60 a的尺度區(qū)間上的信息熵高于1951—1995年，表明近30 a來東北地區(qū)降雨量不確定性增加、變率較大。圖3中的小波方差實部反映了區(qū)域降水量在不同時間尺度上的震蕩強弱，可知該地降水量的年際周期在10～25 a的尺度上的熵值曲線處于閉合狀態(tài)、且信號最明顯，表明該時間尺度可能存在降水量年際變化的顯著周期。另外在3～5 a尺度上存在較多的閉合信號，但其信號熵趨近于0，表明變化周期不顯著。結合小波方差曲線可知，東北地區(qū)降雨量在20 a處的方差達到最大，為3.62，表明該尺度為其主周期。雖然在40、47 a尺度上小波方差達到次高，但是研究時域較短，這種尺度較大的周期并不能完全反映區(qū)域降雨波動變化，因此有必要擴展研究時域。

圖5 1961-2020年東北地區(qū)年降雨量小波方差分布

3 結 論

基于東北地區(qū)207個氣象站觀測站點在1961—2020年的逐日降水觀測資料，運用基于線性回歸、小波分析和地統(tǒng)計學空間分析技術，探究了東北地區(qū)年降水量變化趨勢及其空間分布規(guī)律。得出結論如下：

(1) 近60 a來東北地區(qū)降水量呈弱增加趨勢，全區(qū)年均降水量介于416.98～680.85 mm，變化趨勢為1.169 mm/a (P<0.05)，年際降水的變異系數(shù)為13.36%，屬于中等變異，整體上存在20 a的主要震蕩周期和3～5 a的次周期。

(2) 東北地區(qū)降水量變化趨勢空間分布不均衡，75%的站點降水量呈增加趨勢，主要位于大興安嶺以東、內蒙古高原以東地區(qū)；其他地區(qū)降水量以減少趨勢為主，降水量豐度呈現(xiàn)自動向西減少的地帶性特征。