近60年三峽庫區極端降水變化及其與環流指數遙相關分析

曾慧琪,滕順林,邵 蒙,張 璐,王躍峰,2*

(1.重慶師范大學 地理與旅游學院,重慶 401331;2.重慶師范大學 三峽庫區地表過程與環境遙感重慶市重點實驗室,重慶 401331)

政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第六次評估報告顯示,全球氣候變化正加劇著氣溫及降水特征的變化,引發各地極端氣候事件頻發[1-3]。極端降水直接影響區域水資源多寡,嚴重威脅社會經濟發展和人民生命財產安全,對區域可持續發展具有深遠影響[4-6]。從統計學上來看,極端氣候事件多指氣候狀態嚴重偏離其平均態,發生概率極少的氣候事件[7-8]。極端降水是表征極端氣候事件的重要指標之一,它會誘發洪澇、滑坡、泥石流等自然災害[9-10]。因此,開展極端降水事件研究是科學研究發展的需要,也是區域防災減災工作的迫切要求[11-12]。

目前,國內外學者在極端降水領域已經取得了許多研究成果。從全球尺度來看,20世紀的平均極端降水未出現顯著變化,但空間差異十分顯著,尤其中高緯地區的極端降水增加明顯[13]。就東亞地區而言,其極端降水量、極端降水日數和極端降水強度均呈現從西北內陸向東南沿海遞增的空間格局。中國近幾十年的總降水量變化趨勢不明顯,但極端降水強度在不斷增強,遭受極端降水的地區也在增加[14-15]。除此之外,不少學者還從不同角度闡釋了極端降水變化的影響因素。陳活潑[16]研究指出在全球變暖背景下,東亞夏季風環流的加強和大氣層結不穩定性的增加都為中國極端降水的增加提供了有利條件。楊金虎等[17]運用Singular Value Decomposition (SVD)和合成分析等方法,研究了太平洋海溫異常對中國西北區東部夏季極端降水事件的可能影響。郭珊等[18]利用單因素分析得出太陽黑子、ENSO和PDO與粵港澳大灣區極端降水存在潛在聯系。伍洋等[19]利用單因素相關分析得出大香格里拉地區南海夏季風指數與極端氣候指數的相關性。綜合來看,現有研究多從單一因素角度對極端降水進行影響因素分析;實際上,某一地區的水汽來源、溫度變化等降水條件受到多種氣候環流綜合影響,僅采用單因素進行遙相關分析難以全面揭示其極端降水的驅動因素,因而應采用適當方法探討多因素與極端降水的相關性特點。

三峽庫區位于長江上游末端,三峽大壩以上,既是一個相對獨立的地貌單元,又是長江上游重要的生態屏障區[20]。由于年內降水分布不均,極端降水事件頻發,加之地形地貌環境復雜,庫區也是中國滑坡、泥石流等地質災害高發區[21]。近幾年,不少學者從趨勢性、周期性等方面分析了三峽庫區極端降水的演變特征,結果表明庫區極端降水正朝著強度大、周期短的方向發展[22-23]。與此同時,也有學者認為三峽大壩建成后,庫區水體面積擴大,會引起水汽通量與風場發生變化,從而造成降水量與降水日數有所增加[24-26]。綜上,目前三峽庫區有關極端降水的研究多集中于時空特征,鮮有學者從大氣環流影響方面分析極端降水的影響因素。因此,本文基于World Meteorological Organization(WMO)推薦的8個極端降水指標,采用Mann-Kendall趨勢檢驗、Spearman相關分析和協同克里金插值等方法,分析三峽庫區極端降水的時空變化,從單因素和多因素兩方面揭示其與環流指數的相關性,明晰三峽庫區極端降水的主導因子。研究成果將有助于理解三峽庫區極端氣候的變化,對庫區制定極端氣候管理和防災減災對策具有重要意義。

1 研究區概況

三峽庫區是指由于三峽工程建設而淹沒且有移民任務的20個縣(市、區),西起重慶江津,東至湖北宜昌,全長約600 km,總面積約為5.8×104km2,位于28°31′～31°44′N、105°50′～111°40′E,海拔最高為2 977 m。庫區地處四川盆地與長江中下游平原的結合部,跨越鄂中山區峽谷及川東嶺谷地帶,北屏大巴山、南依川鄂高原,是中國重要的生態屏障區。研究區年平均氣溫17～19℃,年降水量1 000～1 350 mm,屬于亞熱帶季風性氣候,夏季降水充沛,占全年43%以上。空間分布上,呈現自西北至東南遞減的趨勢。三峽庫區水面受人為干擾嚴重,且受到特殊地形區影響,加之氣候系統、水循環系統的不穩定性較強,極端降水事件的頻率和強度呈現區域性的特點,極易造成崩塌、泥石流等自然災害[27]。三峽庫區多年平均降水量和氣象站分布見圖1。

圖1 三峽庫區多年平均降水量和氣象站分布

2 數據基礎與研究方法

2.1 數據來源

論文數據源自中國氣象數據共享網,綜合降水資料的連續性、時段性和空間分布等標準,選取了三峽庫區1960—2019年21個無缺測資料的氣象站點(表1),降水閾值為 0.1 mm。

表1 三峽庫區氣象站點概況

從前人研究來看,全球大尺度的陸氣循環是影響區域降水和氣溫等要素的重要驅動因素[16-17]。例如海表面氣壓(Sea Level Pressure,SST)的增加和降低,能夠分別指示大氣環流的干燥和濕潤狀況;海表面溫度(Sea Surface Temperature,SLP)的變化會引起熱通量場不平衡,從而可能引發大氣環流和降雨模式異常。為了深入揭示全球大氣環流對三峽庫區極端降水的影響,本文從海表面氣壓、海表面溫度和季風指數三方面選取了8個大氣環流指數進行分析,大氣環流指數見表2。

表2 大氣環流指數

2.2 研究方法

2.2.1極端降水指標

世界氣象組織氣象委員會(WMO)共推薦了 27 個核心極端氣候指數作為氣候變化研究的統一標準。本文選取了其中具有代表性的 8個極端降水指數。表3所示,CWD、CDD可反映極端降水事件的持續性,R10、R20可反映極端降水持續時間的絕對性,Rx1d、Rx5d是反映極端降水的極值指數,R95P、R99P可反映極端降水強度的絕對性變化特征。

表3 極端降水指數及其定義

2.2.2Mann-Kendall趨勢檢驗

采用線性傾向估計法、Mann-Kendall(M-K) 趨勢性檢驗法分析各極端降水指數的年際變化趨勢。在時間序列趨勢分析中,M-K檢驗法是世界氣象組織推薦并已廣泛使用的非參數檢驗方法[28]。M-K檢驗法主要優勢在于,不受異常值干擾,檢測樣本不必遵循一定分布。通過計算統計變量S、方差Var(s)得出正態統計變量Z值,由此根據Z值的正負和給定α=0.05的顯著性,來判定極端降水指標的趨勢特征。

2.2.3遙相關分析

為揭示大尺度氣候變化對三峽庫區極端降水的作用機制,本文將從單因子和多因子兩方面來進行相關分析[29]。采用Spearman線性相關系數對單因子相關分析進行顯著性檢驗,采用多元線性回歸模型(MLR)對多因子相關分析進行顯著性檢驗。

在MLR分析中,主要采用二元回歸模型,基于上述海表面氣壓(SOI、NAO、AO)、海表面氣溫(PDO、Nio 3.4、Nio 4)和季風指數(SASMI、EASMI)三類氣候指數,共設計了8種組合(SOI+PDO、SOI+NAO、SOI+AO、PDO+NAO、 PDO+AO、NAO+AO、SASMI+EASMI、Nio 3.4+ Nio 4)。以極端降水指數Rx1d(y1)和SOI(x1)、PDO(x2)的遙相關分析為例,其二元回歸模型的表達式為:

y1=β0+β1x1+β2x2+εa

(1)

式中β0——截距;β1、β2——回歸系數;εa——隨機變量。

上述回歸分析均在R軟件中進行計算,采用t檢驗對相關系數進行顯著性檢驗。

3 結果分析

3.1 極端降水時空變化特征

3.1.1空間變化

基于三峽庫區1960—2019年8個極端降水指數,將21個站點實際值設置為第1 變量,將庫區DEM 信息設置為第2 變量,以此完成考慮地形因素的協同克里金計算[30],得到考慮地形因素的協同克里金插值結果,見圖2。其中,CWD自西南向東北減少,渝北站最長持續降水日數近7 d,最低值巫山站持續5.5 d左右,總體來看,庫區內CWD的出現頻次無明顯差距;CDD自東北向西南遞減,變化趨勢與CWD相反,最高值巫溪站最長持續無降水日數達33 d。庫區東北部持續性干旱天氣發生頻次高,東北部地區應注意防范干旱天氣的出現,西南地區則應加強對持續性降水天氣的預警和防范。從圖2c、2d來看,R10、R20均呈現自中部向東西兩側遞減的趨勢,R10最高值出現在忠縣站,R20出現在開縣和萬州,該趨勢與庫區60年平均降水量分布趨勢保持一致。Rx1d、Rx5d呈現自西北到東南依次降低的趨勢,開縣和北碚最高一日降水量達108.37 mm。R95p、R99p也呈西北向東南逐步減少的趨勢。綜上所述,三峽庫區極端降水事件發生概率較高,且空間分布不均,極端強降水事件與平均降水量分布規律具有一致性。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

3.1.2年際變化

從圖3來看,三峽庫區1960—2019年極端降水指數的年際變化差異顯著,表現出不同的趨勢特征。大多極端降水指標(R20、Rx1d、Rx5d、R95p、R99p)分別在1980、2000年出現最小值和最大值。其中,CWD、CDD呈現下降的變化趨勢,CWD呈局部顯著下降態勢,CWD下降速率低于中國南方地區[12]。CWD、CDD年際變化波動幅度有所減小,可見近年來持續降水事件發生的隨機性降低。R95p、R99p呈現上升的變化趨勢,年際波動幅度大,說明強降水事件發生集中度提高,極端強降水事件具有很強的隨機性,洪澇災害的發生概率增加。R10、Rx5d呈下降趨勢,但R20、Rx1d呈上升趨勢,這表明單次極端降水強度增大、持續時間延長。

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

圖4為三峽庫區各站點極端降水指數的M-K趨勢檢驗結果。其中 95%站點CWD呈下降趨勢,整體下降速率較快,中部長壽、石柱、萬州、巫山4個站點達到0.05顯著性; 61%站點CDD呈下降趨勢,而具上升趨勢的站點主要分布于庫區東西兩側,如江津、宜昌等,但整體看,CDD下降趨勢不顯著。 R10、R20和Rx5d總體呈下降趨勢,中部地區下降趨勢明顯,而東西兩側部分站點呈上升趨勢,如沙坪壩、秭歸。 Rx1d、R95p與R99p大部分站點呈上升趨勢,說明庫區極端降水的強度有所增加。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

3.2 極端降水與大氣環流指數的遙相關分析

采用一元線性回歸和多元線性回歸探究大氣環流指數與三峽庫區極端降水指數之間的相關關系。表4為極端降水指數與大氣環流指數的單因子相關分析結果。其中,EASMI與R20顯著相關的站點最多,達到11個,EASMI與所有極端降水指數顯著相關站點數也是最多,達到41個。就單一因子而言,東亞夏季風與庫區極端降水的相關性最強,說明東亞夏季風對三峽庫區的極端降水影響最大,PDO、SOI、NAO的影響相對較小。

表4 三峽庫區1960—2019年極端降水指數單因子遙相關分析(0.05顯著站點數)

選取存在一定空間關聯性的氣候指數,進行兩兩組合,分析這些組合與極端降水指數的相關關系,統計結果見表5。相比而言,SASMI+EASMI組合與CDD顯著相關的站點為15個,與所有極端降水指數顯著相關站點數合計72個,說明東亞和南亞夏季風環流對庫區極端降水影響較大。已有研究表明,季風環流是長江流域氣候的主導因子,東亞季風和南亞季風的強弱,尤其是夏季風的消長,極大地影響三峽庫區的降水情況[31-32]。綜上所述,多因素分析結果優于單因素分析結果,顯著性站點數量更多,多元因素對庫區降水影響更大。

表5 三峽庫區1960—2019年極端降水指數多因子遙相關分析(0.05顯著站點數)

為進一步對比單因子和多因子對極端降水指數的驅動機制,以EASMI、EASMI+SASMI分別作為單因子和多因子例子進行分析。圖5所示,在單一因素影響下,庫區呈顯著相關的站點多為負相關關系。圖5d顯示,52%站點R20與EASMI成顯著負相關,多分布于庫區東北部。這可能是因為EASMI性質暖濕,給庫區帶來了豐富的水汽,促使水汽在此地輻合、上升,再加之受到東北部地形阻滯,使東北部地區降水強度增大;同時,在整個庫區中,東北部地區年均降水量較少,大氣水分含量較低,因而對EASMI的極端降水事件響應比較強烈,中雨持續時間變長。圖5b顯示,巴東、長壽兩地CDD呈現顯著正相關,其余站點均不顯著,這表明在EASMI的影響下,庫區整體降水呈上升趨勢。最后,值得注意的是,Rx1d、R95p、R99p與EASMI具有相關關系的站點也較多,且多分布于庫區東側年均降水量較少的區域,說明區域大氣的平均水分含量可能是影響該區極端降水事件響應程度的重要因素。其余指標(CDD、R10、Rx5d)與EASMI顯著相關站點較少。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

從圖6來看,在多因素影響下,庫區呈顯著相關的站點多為負相關關系。圖6d顯示,71%站點R20與EASMI+SASMI顯著相關,在單因素分析基礎上,西南部顯著相關的站點數量增多,這表明,兩類季風協同作用,向西南地區輸送的水汽通量變大,引起較大規模的水汽輻合,更加有利于降水的形成。圖6b、6e、6f、6h顯示,CDD、Rx1d、Rx5d、R99p在三峽庫區東北部和西南部呈現顯著負相關,但對中部地區影響不顯著;而CWD、R10、R95p指標在三峽庫區中部呈現顯著負相關。綜上所述,ESMIA和SASMI的協同影響與三峽庫區極端降水事件的發生相關性強于ESMIA單因素的影響。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

4 結論

論文基于8個極端降水指數,分析三峽庫區1960—2019年極端降水的多年平均和多年趨勢變化特征,并從單因素和多因素兩方面探討了大氣環流指數對極端降水的影響,主要結論如下。

a)各極端降水指數中,CDD自東北向西南遞減,變化趨勢與CWD相反,最高值巫溪站最長持續無降水日數達33 d。R10、R20、Rx1d、Rx5d、R95p、R99p在空間上均呈西北向東南遞減狀態,與庫區平均降水量變化趨勢相同,推測與東亞夏季風影響密切相關。三峽庫區極端降水事件發生概率較高,且空間分布不均,極端強降水事件與平均降水量分布規律具有一致性。

b)1960—2019年,三峽庫區極端降水指數總體呈下降趨勢,其中CWD、CDD、R10、Rx5d總體呈下降趨勢,而R20、Rx1d、R95p和R99p均上升趨勢,可見三峽庫區持續性降水日數和持續性干旱日數均下降,但短期強降水事件發生的頻次和強度均有所增加,說明庫區潛在洪澇災害有增加趨勢。

c)大氣環流指數與三峽庫區極端降水指數存在明顯相關關系,多因素相關分析的顯著站點多于單因素,且極端降水事件的解釋性更強。EASMI和SASMI共同作用是影響三峽庫區極端降水演變的最重要因素。