摘要 根據(jù)金華市7個(gè)縣（市）1968～2012年梅雨汛期降水量的實(shí)測數(shù)據(jù)，對金華市梅汛期降水基本特征進(jìn)行分析，并運(yùn)用平穩(wěn)時(shí)間序列的線性外推法建立各個(gè)地區(qū)降水量的預(yù)測模型。結(jié)果表明，金華地區(qū)梅汛期降水量的年際變化呈多峰型，但從總體形勢上看，近45年的梅雨量是呈上升趨勢；經(jīng)檢驗(yàn)，浦江等地區(qū)預(yù)測的中長期結(jié)果具有較高的精度，說明平穩(wěn)時(shí)間序列的線性外推法建立的預(yù)測模型對這些地區(qū)梅雨期降水量的預(yù)測較準(zhǔn)確，此預(yù)測模型可以為中長期降水預(yù)報(bào)及政府部門決策服務(wù)提供強(qiáng)有力的科學(xué)支持。

關(guān)鍵詞 降水量；預(yù)測模型；時(shí)間序列；梅汛期；金華市

中圖分類號 S161.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）17-05607-03

Abstract According to measured data of precipitation in Meiyu flood season in 7 counties of Jinhua City during 1968-2012， the basic features were analyzed， linear extrapolation method of stationary time series was used to forecast precipitation from region to region. The result shows that： interannual change of precipitation of Jinhua City assumes one more apexes. But in all， change of precipitation of flood season is increasing for the whole time； Upon examination， the models have satisfactory prediction performance in some regions such as Pujiang. It means that linear extrapolation method of stationary time series are accurate for the forecast of the Meiyu rainfall in these regions， which provide scientific support for medium and long term precipitation forecast and government decisionmaking services.

Key words Precipitation； Forecast model； Time series； Meiyu flood season； Jinhua City

梅雨是指每年6～7月在我國長江中下游地區(qū)、朝鮮半島最南部和日本中南部出現(xiàn)的以持續(xù)多雨為主要特征的氣候現(xiàn)象。它是一種季風(fēng)氣候現(xiàn)象，且為東亞地區(qū)所特有，其出現(xiàn)的早晚和強(qiáng)度與東亞大氣環(huán)流的季節(jié)變化有關(guān)[1-2]。梅汛期陰雨連綿、暴雨頻繁，是造成洪澇災(zāi)害的主要成因之一。因此，梅雨一直是吸引廣大氣象學(xué)者研究的重要課題，已取得不少有意義的研究成果[3-5]。

浙江省地理位置特殊，地處中低緯度的過渡帶，不僅受西風(fēng)帶天氣系統(tǒng)的影響，同時(shí)也受低緯熱帶和東風(fēng)帶天氣系統(tǒng)的影響，梅雨降水就是中高緯度的冷空氣與低緯度的暖濕氣流在長江中下游地區(qū)交綏和相互作用的結(jié)果[6]。金華市位于浙中地區(qū)，地處金衢盆地，屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均降水量在1 414.3 mm，5～9月是主汛期，其中5～7月上旬為前汛期，降水最集中，占汛期降水量的64.7%，其變率極大，是暴雨、強(qiáng)對流等災(zāi)害性天氣發(fā)生頻次最多時(shí)段，導(dǎo)致易發(fā)生洪澇、滑坡泥石流等地質(zhì)災(zāi)害，并造成嚴(yán)重的生命和財(cái)產(chǎn)損失。因此，筆者主要根據(jù)1968～2012年金華各縣市梅雨汛期降水量的實(shí)測數(shù)據(jù)，利用平穩(wěn)時(shí)間序列的線性外推法建立該地區(qū)降水量的預(yù)測模型，以便為中長期降水預(yù)報(bào)及政府部門決策服務(wù)提供強(qiáng)有力的科學(xué)支持，進(jìn)而減少梅雨災(zāi)害帶來的損失，這對保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全有著重要的現(xiàn)實(shí)社會意義，也對整個(gè)金華經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到促進(jìn)作用。

1 資料與方法

1.1 資料來源

金華地區(qū)共轄8個(gè)縣（市），其中7個(gè)縣（市）有雨量站，即金華站、蘭溪站、東陽站、永康站、義烏站、浦江站、武義站，故選取所屬7個(gè)臺站1968～2012年的梅汛期（5～7月）降水資料作為樣本。樣本臺站的資料長度差距較大，最長的有55年，最短的44年左右，數(shù)據(jù)資料均來源于中國氣象局國家氣候中心。此外，由于目前對于梅雨期的劃定標(biāo)準(zhǔn)問題，當(dāng)前氣象界仍有爭議，也沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。天氣學(xué)上經(jīng)典的梅雨[7]標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)際上很難完全達(dá)到。根據(jù)1968～2012年金華市各縣市5～7月的降水情況可以看到，6月是金華各地區(qū)梅汛期降水最豐富的月份（表1）。事實(shí)上，劉學(xué)華等已通過小波分析等方法對金華市汛期降水的基本特征及年際年代際差異進(jìn)行分析，得出金華市降水季節(jié)變化呈單峰型，主峰在6月[8]。因此，在此主要是基于金華各縣（市）1968～2012年6月份的降水量進(jìn)行預(yù)報(bào)分析。

2.2 降水預(yù)測模型的建立及應(yīng)用

首先利用SPSS16.0軟件對金華7個(gè)縣市1968～2012年的降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性分析，得到自相關(guān)函數(shù)（圖3）。從圖3可以看出，7個(gè)雨量站6月份降水序列自相關(guān)系數(shù)（AFC）總體上看是比較小，始終控制在2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)且逐漸有趨于0的趨勢，而自相關(guān)系數(shù)在某一固定水平線附近擺動(dòng)且按周期逐漸衰減，說明該時(shí)間序列具有平穩(wěn)性。

2.3 預(yù)測精度檢驗(yàn)

金華各站的降水量預(yù)測結(jié)果用相對誤差來評定，各站降水量的預(yù)測精度如表3所示。從表3可以看出，浦江地區(qū)2012年6月份的降水量預(yù)測精度最高，精確度達(dá)99.54%，說明平穩(wěn)時(shí)間序列的線性外推法建立的預(yù)測模型對浦江地區(qū)梅雨期降水量的預(yù)測是較準(zhǔn)確的。按預(yù)報(bào)精度的準(zhǔn)確性，其次是義烏、金華、東陽、蘭溪。永康和武義是7個(gè)地區(qū)中2012年6月份的降水量預(yù)測精度最低的地區(qū)，相對誤差分別約25.19%和27.89%，這也說明了平穩(wěn)時(shí)間序列對于永康和武義在中長期降水量的預(yù)測中還是存在一定誤差。

從預(yù)測結(jié)果可以看出，總體來說，2012年降水預(yù)測值與真實(shí)值的誤差均比較小，說明平穩(wěn)時(shí)間序列的線性外推法建立的預(yù)測模型具有較高的精度，可以作為降水預(yù)測的一個(gè)有效方法。

3 結(jié)論

根據(jù)以上對金華7各縣市1968～2012年梅汛期降雨量的統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)出了歷年來金華市汛期降水基本特征，即存在波動(dòng)現(xiàn)象，分別在20世紀(jì)70年代初期、80年代中后期、90年代中末期和2010年左右達(dá)到高峰，而70年代末80年代初、90年代初、21世紀(jì)初汛期降水異常偏少。但從總體形勢上分析，近45年的梅雨量是呈上升趨勢。此外，用時(shí)間序列分析建立金華各地區(qū)降水量預(yù)測模型，降水量的實(shí)際值與預(yù)測值相比較，均得到了與實(shí)際相符合的結(jié)果，預(yù)報(bào)效果較好，說明基于時(shí)間序列的金華市各個(gè)縣市降水量預(yù)測模型可以提高其中長期的預(yù)報(bào)精度，其預(yù)測的結(jié)果能為及時(shí)掌握金華市未來中長期梅雨期降水情況的發(fā)生、發(fā)展過程、變化趨勢等提供科學(xué)依據(jù)，這對保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全有著重要的現(xiàn)實(shí)社會意義，也對整個(gè)金華經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到促進(jìn)作用。

參考文獻(xiàn)

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