四川巴中降水集中度和降水集中期特征分析

中圖分類號：P426 文獻標志碼：B 文章編號：2095-3305（2025）05-0076-03

大巴山暴雨區作為四川防汛重點的“三大暴雨區”之一，近5年該區域的暴雨過程明顯增多。極端降水天氣過程極易引發洪澇災害、地質災害等，嚴重威脅廣大人民群眾的生命財產安全[1-2]。當前，針對暴雨、強降水等天氣過程的研究以形成機理、預報模式為主，對降水集中度和集中期研究相對較少。降水集中期是近十幾年提出的表征汛期氣候的一種新的特征量，在多項研究中表現出較好的靈活性和客觀性。姜愛軍等[3、張天宇等[4、張波等[5]、賈緒芝等[通過此方法分別對中國強降水過程、華北雨季、貴州山區、青海果洛等地區的降水集中度和降水集中期展開了研究。近年來對有關日降雨集中程度的研究逐漸增多，同時考慮四川盆地年平均暴雨日數一般為3＼～4d，故本文對地區近55年來5一9月的逐日降水資料進行分析，通過滑動5d降雨量來分析當地汛期降水的非均勻性情況和日尺度集中性特征。

1研究區概況

市位于四川盆地東北部，介于 106^°20^′～ 107^°49^′E，31^°15^′～32^°45^′N. ，區域面積1.23萬 km² 。地處川陜兩省交界的大巴山系米倉山南麓，中國秦嶺一淮河南北分界線南，屬典型的盆周山區，地勢北高南低，由北向南傾斜。地區屬亞熱帶季風區，受山地氣候影響，年降水變化空間差異大，年降水量大體呈現自東北向西南遞減的分布形態，6一9月是暴雨多發期。夏旱發生頻率最高為站0.69次/年，最低為平昌站0.45次/年；伏旱發生頻率最高為站0.61次/年，最低為南江站0.44次/年。

2資料與方法

2.1 數據來源

研究所用數據來源于氣象大數據云平臺“天擎”，

分別為4個國家基本站（圖1）1969—2023年的月、年降水數據和5一9月逐日降水數據。年平均降水量采用4個基本站相應時間段的平均值。

2.2 研究方法

累積距平曲線是對一距平值序列 x_d（Ω_t） 進行累加，得到累積距平序列 I（ξ_t） ，再將 I（t） 繪制成曲線，其距平序列末端值 I（n） 為0，見式 （1） 在曲線中，上升表示要素距平值增加，下降則減少。

PCD 為降水總量在研究時段內的集中程度，其范圍為0＼～1.0，其值越接近1.0表示降水量越集中；越接

近0表示降水量越均勻。 PCP 為合成向量的方位角，表示降水量合成后的總體效應，反映了日降水量最大的出現時段。具體方程式如下。

式 （2）～（5） 中， R_xi 為降水量的垂直分量之和， R_yi 為降水量的水平分量之和； R_i 為研究時段內第 i 年的降水總量； j 為時序， r_ij 為某日降水量， θ_j 為各日對應的方位角 （?-π～π ）。

使用M-K檢驗法，對給定的序列 x（t）（t=1，2 ，…，n ）構建一秩統計量，見式（6）。

該統計量用于了解序列中各時間點 （j₁） 前面的要素值大于該時刻的要素值的個數總體情況。如該序列是遞降序列， Q 將有較大的正值，其值趨于 n₁ ；如為遞升序列，則其數值趨于 0 假定變量任一時刻均遵從同一分布，統計量見式（7）。

當 U 的絕對值大于1.96時，表明序列有非隨機性變化趨勢（顯著水平為0.05）。統計量 Q 由時間序列按時間順序產生，也可以按時間逆序產生。

Z指數是假設降水服從Pearsion-I型分布，對降水量進行標準正態分布Z變量轉換。其計算公式如下。

式（8）中，Z為干旱指數， C_s 為偏態系數， φ_i 為標準化變量。 C_s 和的計算方式如下：

式（9）＼～（10）中， σ 為降水序列的標準偏差， n₂ 為序列長度， x_i 為某年的降水量，x為序列年降水量的平均值。

3降水量時間特征分析

1969—2023年，年平均降水量為 1180.8mm ；極大值為 1817.2mm ，出現在1983年；極小值為 742.5mm 出現在1997年。其中1983年和2021年為氣候異常年份。從各站情況來看，年平均降水量在 1133.9～1206.8mm 最大年降水量為 2061.7mm ，出現在2021年的南江；最小值為 657.3mm ，出現在2021年的。

從圖2可知，1969一2023年年平均降水量波動較為明顯，大致經歷正常一偏枯一偏豐一偏枯一偏豐5個階段；轉折點分別為1975年、1979年、1985年、2002年；1985—2002年年降水量總體呈下降趨勢，2002年后總體呈上升趨勢，2008年至今上升趨勢明顯。

從各月平均降水量分布圖（圖略）可知，各月降水呈雙峰型，主要降水時段為5一9月，其中7月平均降水量最大，9月次之。通過分析各臺站的旬降水量，7月上旬和9月上旬極易出現降水量極大值；6月中旬和8月中旬降水量明顯減少，呈現出明顯的“兩高一低”“M”形特點，這也是常發生伏旱的直接原因。

4 PCD 和PCP分析

4.1 PCD 和PCP年際變化分析

從圖3分析可知，汛期的 PCD 和PCP年際變化呈波動變化趨勢。1969—2023年 PCD 最大值為0.53（2007年），最小值為0.04（1984年）。歷年按偏大—偏小交替出現，大于平均值0.21的共23年，占 41.82% 其平均 PCD 為 0.31 通過5年滑動平均值來看，1977—1982年、2007一2017年為上升階段，表明這些年降水分布趨于集中；1969—1976年、1983—1990年、2018—2023年為下降階段，表明這些年降水分布較為分散；1991一2006年呈現偏大一偏小一偏大交替變化，降水分布均勻年份與不均勻年份交替出現。1969一2023年降水PCP早晚交替出現，最早出現在7月11日（1985年），最晚出現在9月1日（2000年）。從5年滑動平均值來看， PCP 主要集中在7月下半月至8月上半月和8月下旬，其與“七下八上”防汛關鍵期和華西秋雨時間相吻合。

4.2 PCD和 PCP 突變分析

為了突出較長時期變化的信號，對 PCD PCP 、汛期降水量的時間序列作滑動平均，滑動步長取5年。利用Mann-Kendall對平滑后的新序列進行突變檢驗。在顯著性水平 a=0.05 的情況下， PCD 第一次突變發生在1983年，表現為上升趨勢，1980—1982年上升趨勢更為顯著，到1987年則表現為下降趨勢；第二次突變在1988年，再次表現為上升趨勢，到2009年上升趨勢更顯著，顯著上升趨勢從2009年持續到2019年，共持續11年。 PCP 突變發生在1977年，表現為上升趨勢，在1980—1985年、1989—2011年上升趨勢顯著。汛期降水量第一次突變發生在1982年，表現為上升趨勢，1985—1989年上升趨勢顯著，到1998年表現為下降趨勢；第三次突變發生在2007年，2009一2023年共持續14年，表現為上升趨勢。分析可知， PCD /PCP和汛期降水量均發生了突變，發生時間主要在1983年前后和2008年前后，且均呈明顯的上升趨勢。

4.3PCD與PCP相關性分析

通過計算，南江站、站、站、平昌站 PCD 與PCP的相關系數分別為0.273、0.291、0.208、0.389，其中南江站、站通過了顯著性水平為0.05的置信度檢驗，平昌站通過了顯著性水平為0.01的置信度檢驗，站未通過顯著性水平檢驗。根據Z指數旱澇等級劃分標準，選取特澇、大澇年份作為多雨年，大旱、特旱年份作為少雨年。其中南江站、站、站、平昌站多雨年數量分別為9年、7年、9年、10年；少雨年數量分別為7年、8年、7年、10年。分析多雨年和少雨年的PCD與PCP關系，僅站的相關系數為0.597，通過了顯著性水平為0.05的置信度檢驗，南江站、站和平昌站分別為-0.114、0.464、0.345，未通過顯著性水平檢驗。利用日原值、5d滑動降雨量和旬降雨量尺度對各臺站PCD與汛期降水總量、日最大降水量的相關性進行分析，基于旬尺度時，南江站和站的PCD與日最大降水量成正相關，在5d滑動降雨量的情況下站的PCD與日最大降水量成正相關。

復雜的地形特征導致暴雨日數呈現弱增多趨勢，增速為 0.08d/10 年，主要集中在縣。夏旱發生頻率呈北多南少的分布形勢，伏旱發生頻率呈南多北少的分布形勢。由此可見，在各臺站 PCD 值相近的情況， PCP 的變化幅度相差較大，與汛期總降水量無相關性。

5結論

（1）年降水量波動較為明顯。年最大降水量與年最小降水量差值達 1074.7mm ，接近年平均降水量。主要降水時段為5一9月，各月降水呈雙峰型，峰值分別出現在7月上旬和9月上旬。

（2）汛期的 PCD 和 PCP 年際變化呈波動變化趨勢。 PCD 均值為0.21，4個臺站 PCD 值及標準差相近，表明降水分布較均勻。 PCP 值差距較明顯，主要集中在7月下半月至8月上半月和8月下旬。

（3）從長期趨勢來看， PCD，PCP 和汛期降水量均發生了突變，其中突變時間分別在1983年前后和2008年前后。

（4）除站外，其余三站的 PCP 與 PCD 呈顯著正相關，其 PCD 越高， PCP 出現的時間越晚；反之，PCP 出現的時間則越早。而在旬尺度和5d滑動降水量的日尺度分析中，站和平昌站的 PCD 和汛期降水量、日最大降水量無相關性；站的 PCD 和日最大降水量呈顯著正相關，南江站在旬尺度下的 PCD 與日最大降水量呈顯著正相關，但兩站 PCD 均與汛期降水量無相關性，即汛期降水時空分布不均。

（5）復雜的地形特征導致春季、夏季降水分布形態和夏旱、伏旱分布形勢不一致，是造成 PCD 與汛期總降水量和日最大降水量無相關性的主要因素之一。但是縣作為暴雨易發區，其降水量越集中，日最大降水量就越大，發生洪澇災害、地質災害的可能性就越大。

參考文獻

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