張盛超，張 明，高琪清，楊在銀

(1.湖北省宜都市氣象局，湖北 宜都 443300;2.湖北省當陽市氣象局，湖北 當陽 444100;3.湖北省宜昌市氣象局，湖北 宜昌 443000)

1 引言

暴雨是夏季常見的一種災害性天氣現象，也是最為嚴重的自然災害之一，特別是一些強度高、總量大的特大暴雨，能造成山洪暴發(fā)、土壤流失、甚至水庫垮壩、河堤決口、淹沒農田、中斷交通，引起山體滑坡、地層沉陷、產生泥石流等一系列次生災害，因其突發(fā)性以及對受災地區(qū)國民經濟建設及人民生命財產造成的毀滅性影響而受到廣泛的社會關注。近些年來，氣象學者對我國或區(qū)域的暴雨氣候特征研究取得了許多有意義的成果。鮑名等［1］分析了我國近40 a暴雨發(fā)生頻率的時空變化特征，指出我國夏季暴雨多發(fā)生在長江中下游、華南、四川中東部、黃淮地區(qū)和東北地區(qū)，夏季暴雨發(fā)生頻率具有明顯的年代際變化。楊賢為等［2］對長江中游暴雨天氣氣候特征進行研究，指出長江中游區(qū)域性暴雨主要發(fā)生在梅雨期。王龍學等［3］分析了長江中下游地區(qū)汛期暴雨頻次時空分布特征。本文利用宜昌市9個觀測站近45 a的逐日降水資料，分析宜昌市暴雨日數的氣候特征及變化規(guī)律，以期為該地區(qū)暴雨的氣候診斷和汛期旱澇預測提供科學的依據，也為當地政府部門開展防災減災提供參考。

2 材料和方法

本文定義暴雨日數為日降水量≥50.0 mm的日數，大暴雨日數為日降水量≥100.0 mm的日數，利用宜昌市9個觀測站1966—2010年的逐日降水資料，統(tǒng)計了近45 a暴雨日數資料。采用線性趨勢分析方法分析宜昌市暴雨日數的變化趨勢，用Morlet復值小波分析方法［4－8］分析暴雨日數的周期變化特征，用Mann－Kendall法［9］對暴雨日數進行氣候突變檢驗。

3 結果與分析

圖1 宜昌市暴雨日數的空間分布(單位:d)

3.1 暴雨日數的空間分布

圖1為宜昌市1966—2010年年平均暴雨日數的空間分布，從氣候分布上，宜昌市年平均暴雨日數存在明顯差異，基本表現為南多北少，年平均暴雨日數最多的是長陽為4.3 d，最少的是興山僅為1.9 d，兩者相差了2.4 d。就單站而言，年暴雨日數最多為長陽12 d(1983年)，其次是五峰11 d(1983年)，最少有全年沒有暴雨發(fā)生的，如興山45 a中有8 a沒有暴雨發(fā)生。年平均大暴雨日數分布(圖略)與年平均暴雨日數分布類似，但年平均大暴雨日數最多為五峰0.6 d，最少是興山約為0.1 d，近45 a只出現了4次大暴雨。

3.2 暴雨日數的時間變化特征

圖2是宜昌市9個站空間平均后的年暴雨日數的時間演變，可以看出，近45 a宜昌市年平均暴雨日數為3.2 d，最多為1983年6.3 d，最少為1966年僅為0.8 d，年暴雨日數以0.17 d/(10 a)速率增加，沒有通過0.05顯著性水平檢驗，增加趨勢不明顯。20世紀60年代后期、70年代、80年代中期至90年代中期和21世紀近10 a大致為少暴雨時段，80年代前中期和90年代前中期為多暴雨時段。

就季節(jié)分布而言，暴雨日數主要集中在汛期(5－9月)，約占全年暴雨日數的87.5%，暴雨日數的月分布呈單峰型(圖略)，其中7月份暴雨最多，約占全年暴雨日數的31.3%。

圖2 宜昌市暴雨日數逐年變化圖

3.3 暴雨日數的周期分析

小波分析不僅能反映信號在時頻域上的總體特征，還能提供局部變化的信息。既可給出信號變化的時間尺度，也可以顯示出信號變化的時間位置，同時還具有對突變點進行診斷的能力，因此廣泛應用于氣候變化分析與預測［10－12］。本文利用Morlet復值小波分析宜昌市暴雨日數的周期變化。

圖3 宜昌市年暴雨日數距平的Morlet小波系數實部等值線圖

圖3為根據宜昌市1966—2010年暴雨日數年距平做Morlet小波變換得到的小波系數實部等值線分布圖。小波系數的實部包含給定時間和尺度下，相對于其他時間和尺度，信號的強度和位相兩方面的信息。小波系數為正時，表示暴雨日數相對偏多，圖中用實線表示;小波系數為負時，表示暴雨日數相對偏少，用虛線表示;小波系數為0的地方則為突變點;圖中的符號反映了振蕩的位相，等值線中心反映了不同尺度振蕩的振幅最大值。因此，從圖中可以看出不同尺度下宜昌市暴雨日數的偏多(偏少)狀況。由圖可見，宜昌市暴雨日數存在明顯的年際變化和年代際變化，存在2～4 a、6 a、準10 a、準16a的4類尺度的周期變化規(guī)律。從較大尺度16 a分析，暴雨日數變化存呈偏高—偏低—偏高—偏低—偏高交替振蕩，具體表現為1966—1973年偏高，1974—1978年偏低，1979—1986年偏高，1987—1993年偏低，1994—2010年偏高，且等值線未閉合，這說明16 a時間尺度下，在2010年后一段時間宜昌市暴雨日數還是處于相對偏多期。在時間尺度準10 a上，暴雨日數變化存在偏低—偏高交替的準5次振蕩，具體表現為1966—1967年偏低，1968—1973年偏高，1974—1978年偏低，1979—1983年偏高，1984—1987年偏低，1988—1992偏高，1993—1995年偏低，1996—2001偏高，2002—2006年偏低，2007—2010偏高且等值線未閉合，這說明10 a時間尺度下，在2010年后一段時間宜昌市暴雨日數同樣還是處于相對偏多期。在10 a以下年際尺度上的變化，由于振蕩比較頻繁，這里不做具體分析。

圖4 宜昌市年暴雨日數距平的Morlet小波系數數模等值線圖

Morlet小波系數的模值表示能量密度。模值圖把各種時間尺度的周期變化在時間域中的分布情況展示出來，小波變換系數的模值越大，表明所反應的時段和尺度的周期性振蕩越強。從圖4可以看出，模值最大的是2～4 a時間尺度，表明在這一時間尺度下，宜昌市暴雨日數的周期振蕩最強，其次是準10 a。

3.4 暴雨的突變檢驗

利用Mann－Kendall法對宜昌市年暴雨日數進行突變檢驗。如圖5所示，用原氣象序列構造統(tǒng)計量UF，用原氣象序列反序列構造統(tǒng)計量UB，暴雨日數UF線在1967年超過臨界值上限，說明該年份暴雨日數增加趨勢明顯，UF線從20世紀60年代后期持續(xù)下降至70年代后期，之后呈持續(xù)上升趨勢，從UF線與UB線的交點判斷，宜昌市年暴雨日數在1979年前后發(fā)生了氣候突變。

圖5 宜昌市暴雨日數的Mann－Kendall檢驗圖

4 結論

①宜昌市暴雨日數空間分布存在明顯差異，基本表現為南多北少，年平均暴雨日數最多的是長陽為4.3 d，最少的是興山僅為1.9 d，兩者相差了2.4 d。

②近45 a宜昌市暴雨日數呈現不明顯增加趨勢，且存在明顯的2次波動，20世紀60年代后期—70年代后期呈下降趨勢，70年代后期—80年代前期呈上升趨勢，從80年代中期之后—90年代中期呈波動下降趨勢，90年代中期以后又呈上升趨勢。

③暴雨日數存在2 ～4 a、6 a、準10 a、準16 a的4類尺度的周期變化規(guī)律，其中在2～4 a時間尺度下周期振蕩最強;從準10 a和準16 a時間尺度來看，在2010年后一段時間宜昌市暴雨日數還是處于相對偏多期。

④利用Mann－Kendall法進行突變檢測顯示，暴雨日數在1979年前后發(fā)生了氣候突變。

［1］鮑名，黃榮輝.近40a我國暴雨的年代際變化特征［J］.大氣科學，2006，30(6):1057 －1067.

［2］楊賢為，姚佩珍，張強.長江中游致洪暴雨天氣氣候特征［J］. 自然災害學報，1995，4(4):68 －75.

［3］王龍學，壽紹文，楊金虎.長江中下游地區(qū)汛期暴雨頻次時空分布特征［J］.長江流域資源與環(huán)境，2006，15(4):541－545.

［4］孫衛(wèi)國，程炳巖.交叉小波變換在區(qū)域氣候分析中的應用［J］.南京氣象學院學報，2008，19(4):479－487.

［5］Harald Kaspersen J.Krogstad P.Wavelet－ basedmethod for burstdetection［J］.Fluid DynamicsResearch，2001，28:223 －226.

［6］飛思科技產品研發(fā)中心.小波分析理論與MATLAB7實現［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2005.

［7］彭玉華.小波變換與工程應用［M］.北京:科學出版社，2002.

［8］徐晨，趙瑞珍，甘小冰.小波分析·應用算法［M］.北京:科學出版社，2004.

［9］符棕斌，王強.氣候突變的定義和檢測方法［J］.大氣科學，1992，16(1):111 －119.

［10］謝莊，曹鴻興，李慧，等.近百余年北京氣候變化的小波分析［J］.氣象學報，2000，58(3):362 －369.

［11］魏鳳英.華北干旱不同時間尺度的變化特征［A］.華北農業(yè)干旱研究進展［C］.北京:氣象出版社，1997:1－10.

［12］袁玉江，魏文濤，何清.天山地區(qū)近40年冬季溫度變化特征［J］.氣象，2005，31(5):12－16.