陸小明，陸寶宏，鄧 山

(1.江蘇省水文水資源勘測局，江蘇南京210029；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇南京210098；3.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京210098；4.長江上游水文水資源勘測局，重慶400000)

近63年杭州市降水特征分析及趨勢預(yù)測

陸小明1，陸寶宏2,3，鄧 山4

(1.江蘇省水文水資源勘測局，江蘇南京210029；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇南京210098；3.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京210098；4.長江上游水文水資源勘測局，重慶400000)

基于杭州站1951年～2013年月降水量和降水天數(shù)資料，利用Mann-Kendall檢驗(yàn)和降雨集中度、集中期對降水量、降水天數(shù)進(jìn)行了特征分析，并利用小波分解和R/S分析對年降水量的變化趨勢進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明，研究期內(nèi)杭州市年降水量無顯著的變化趨勢，但年降水天數(shù)顯著減少，即單次降水量有增大的趨勢。杭州市降水量年內(nèi)分配不均，汛期降水量有顯著的集中化趨勢。降水集中期變化幅度較大，通常集中在6月，降水集中期有不顯著的提前趨勢。杭州市未來一段時間內(nèi)年降水量會呈減少趨勢。

降水量；降水天數(shù)；特征分析；趨勢預(yù)測；杭州市

近幾十年來地球正經(jīng)歷一次以全球變暖為顯著特征的氣候變化過程[1]，區(qū)域的局地響應(yīng)則成為一個熱點(diǎn)研究問題。氣候變化對區(qū)域水文系統(tǒng)的影響主要通過溫度和降水變化對各主要水文要素產(chǎn)生直接或間接影響[2]。其中，降水變化的影響最為直接和顯著，會直接引起當(dāng)?shù)厮Y源量的變化并導(dǎo)致旱澇災(zāi)害發(fā)生[3]。許多學(xué)者對近幾十年來中國水循環(huán)特征變化趨勢開展了一系列研究，并取得了一系列的進(jìn)展[4- 8]。綜合目前的研究可以看出，氣候變化背景下中國不同流域和地區(qū)的降水變化特性存在較大差別。在研究降水變化特性時，需要針對研究區(qū)的具體特性開展具有針對性的研究。鑒此，本文綜合采用降水集中度、集中期集合MK檢驗(yàn)，對杭州市1951年～2013年降水特征進(jìn)行了系統(tǒng)分析，并對年降水量的變化趨勢做出了預(yù)測，以期為杭州市水資源的合理開發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究概況

地處浙北平原區(qū)，東北瀕臨杭州灣，北面與蘇南、上海平原相連，西和南面以丘陵山麓線為界。位于北緯29°11′～30°34′、東經(jīng)118°20′～ 120°37′，地勢平坦。杭州屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，雨量充沛。年平均降雨量1 420 mm，降雨量分布極不均勻，主要集中在5月～8月，年平均氣溫15.3～17.7℃。

選用杭州氣象臺站近63年(1951年～2013年)月降水量和降水天數(shù)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)由中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)收集和進(jìn)行質(zhì)量控制，數(shù)據(jù)完整無缺失)，將月降水量累加得到年降水量，月降水天數(shù)累加得到年降水天數(shù)。采用Mann-Kendall(MK)趨勢檢驗(yàn)對年降水量和降水天數(shù)的趨勢進(jìn)行了分析；采用降水集中度(PCD)和集中期(PCP)對降水量的集中程度進(jìn)行分析，并結(jié)合MK檢驗(yàn)對PCD、PCP的趨勢進(jìn)行了分析；最后，在利用小波分解進(jìn)行提取近期趨勢的基礎(chǔ)上，結(jié)合R/S(重標(biāo)極差分析法)分析，對杭州市未來降水量的變化趨勢進(jìn)行預(yù)測。

1.2 研究方法

1.2.1 Mann-Kendall檢驗(yàn)[9]

對系列Xt=(x1，x2，…，xn)，先確定所有對偶值(xi，xj)(j>i)中xi與xj的大小關(guān)系。趨勢檢驗(yàn)的MK統(tǒng)計量

(1)

其中，

(2)

var(τ)=n(n-1)(2n+5)/18

(3)

式中，UFk為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，UFk>0，表示序列呈上升趨勢，UFk<0，表示序列下降趨勢。給定顯著性水平α，若|UFk|>Ua/2，表明序列存在顯著趨勢。

1.2.2 降水集中期、集中度

本文使用降水集中度[10]分析降水年內(nèi)分布的變化情況。降水集中度是指以向量方式對各月降水量進(jìn)行累加，其合成量占年降水量的百分?jǐn)?shù)。集中度反映降水量在年內(nèi)集中程度：

(4)

PCPt=arctan(Rxt/Ryt)

(5)

(6)

(7)

式中，PCDt為第t年的降水集中度；Rxt、Ryt分別為第t年的降水矢量的x、y方向分量；Rt為第t年的總降水量；rtj為第t年第j時段的降水量；t為年份(t=1956，1961，…，2010)；j為時序(j=1，2，…，12)；θj為各時段對應(yīng)的方位角。PCD是一個無量綱數(shù)，PCD越大，表明降水越集中；反之，降水越均勻。PCP表示合成向量的方位角，標(biāo)示了向量合成后重心指示的角度，反映了最大候降水量出現(xiàn)的時段。

1.2.3 R/S分析

R/S分析的基本原理[11]：設(shè)在時刻t1，t2，…，tn處取得的響應(yīng)時間序列為ζ1，ζ2， …，ζn，對于任意正整數(shù)τ≥1，τ=1,2,…，n。該序列的平均為

(8)

用X(t)表示累計離差，即

(9)

把同一個τ值所對應(yīng)的最大X(t)值和最小X(t)值之差稱為極差，并記為

(10)

標(biāo)準(zhǔn)偏差

(11)

Mandelbrotetal證實(shí)了Hurst的研究，并得出了更廣泛的指數(shù)率，即R/S=(τ/2)H。其中，H為赫斯特系數(shù)。

不同的赫斯特系數(shù)H(0

2 結(jié)果分析與討論

2.1 降水量年際變化分析

通過對杭州市1951年～2013年雨量資料進(jìn)行統(tǒng)計分析，計算得年平均降水量為1 422 mm，年最大降水量2 354 mm(1954年)，最小降水量949 mm(2003年)，豐枯極值比為2.48；年均降水天數(shù)150 d，最大值為182 d(1977年)，最小值為118 d(2013年)。降水特征年際變化較大(見表1)。降水量變化過程及5年滑動平均曲線見圖1。

表1 1951年～2013杭州市降水量特征值

圖1 1951年～2013年杭州市降水量變化過程及5年滑動平均曲線

由圖1可看出：在研究時段內(nèi)，降水量變化的波動性較大，但整體上無顯著趨勢，20世紀(jì)50年代到70年代中期波動較大，有一個先降后升的過程；之后在較小的幅度內(nèi)波動，2005年至今呈上升趨勢。

對杭州市1956年～2010年的降水量和降水天數(shù)進(jìn)行MK趨勢檢驗(yàn)。得降水量趨勢檢驗(yàn)的UFk統(tǒng)計量為0.44，未超過顯著性α=0.1的臨界值1.69，說明研究期內(nèi)杭州市年降水量沒有顯著的變化趨勢。降水天數(shù)趨勢檢驗(yàn)的UFk統(tǒng)計量為-2.92，超過了顯著性α=0.05的臨界值-1.96，說明研究期內(nèi)杭州市年降水天數(shù)呈現(xiàn)顯著下降趨勢。上述結(jié)果表明，1951年～2013年期間，杭州市年降水量無顯著的變化趨勢，但年降水天數(shù)顯著減少，即單次降水量有增大的趨勢。

2.2 降水量年內(nèi)變化分析

杭州市降水量年內(nèi)分配不均，非汛期(10月～翌年4月)平均降水量為608 mm，約占全年降水量的42.8%，汛期(5月～9月)平均降水量可達(dá)814 mm，約占全年降水量的57.2%。

降水量年內(nèi)分配呈單峰型(見圖2)，從1月到3月呈上升趨勢，4月略有回落；然后5月繼續(xù)上升，峰值出現(xiàn)在6月，6月份的平均降水量達(dá)到了213 mm；之后7月開始下降，8月、9月基本與7月持平，9月之后下降趨勢較快；12月份和11月份降水量最少，分別為53 mm和63 mm。

圖2 杭州市降水量年內(nèi)分布

2.3 降水集中度、集中期年際變化分析

為了分析杭州市年內(nèi)降水集中情況，對杭州市1951年～2013年降水量資料進(jìn)行降水集中度和集中期計算，降水集中度和集中期的年際變化曲線見圖3。多年平均的降水集中度為0.18，但降水集中度年際變化較大，極大值為0.41(1997年)，最小值為0.013(1991年)，均方差0.088。其中有57年的集中度小于0.3，占90.4%，說明杭州市的年降水量分布相對均勻。汛期降水集中度平均0.26，極大值0.56(1958年)，極小值0.024(1987年)，年際變化較大，均方差0.123，大于年降水集中度的均方差。

圖3 杭州市降水集中度和降水集中期時間分布

采用MK趨勢檢驗(yàn)對年降水集中度和汛期降水集中度進(jìn)行趨勢分析，結(jié)果顯示杭州市年降水集中度和汛期降水集中度均呈增加趨勢，年降水集中度的MK檢驗(yàn)值為0.61，增加趨勢不顯著；汛期降水集中度的MK檢驗(yàn)值為6.65，超過了顯著性α=0.05的臨界值1.96，有顯著的增加趨勢。這說明杭州市降水有集中化趨勢，且汛期降水集中趨勢顯著。對汛期降水量進(jìn)行MK檢驗(yàn)，檢驗(yàn)值為-0.64，汛期降水量沒有顯著的變化趨勢，說明在汛期降水量無顯著變化趨勢的情況下，汛期降水的集中程度顯著增加了。

由圖3b可以看出，杭州市降水集中期變化幅度較大，平均值為6.2，通常集中在6月份，極大值7.5月(1970年)，極小值4.46月(1993年)，均方差為0.89月，年際變化較大。為了進(jìn)一步驗(yàn)證杭州市降水集中期的變化情況，對1951年～2013年降水集中期序列進(jìn)行MK趨勢分析。結(jié)果顯示，1951年～2013年降水量集中期的UFk統(tǒng)計量為-0.86，呈現(xiàn)下降趨勢，但在統(tǒng)計意義上不顯著；從而說明杭州市的降水集中期有一定的提前趨勢，但趨勢不顯著。

2.4 變化趨勢預(yù)測

2.4.1 歷史變化趨勢分析

趨勢分析主要用來分析降水時間序列順序遞增或遞減的變化規(guī)律。趨勢可看作周期長度比實(shí)測序列長得多的長周期成分，降水時間序列中低頻成分代表趨勢分量。小波分解近年來被頻繁用于提取降水、水文等時間序列或信號中的低頻成分，從而判斷序列的變化趨勢。

綜合考慮降水時間序列特征和小波函數(shù)特點(diǎn)，采用Daubechies5(DB5)小波進(jìn)行3次離散小波分解，提取其低頻特征。

由圖4可知，序列的趨勢成分隨著尺度的增大不斷呈現(xiàn)，趨勢變化逐漸明晰。從小波分解的第3層趨勢變化曲線a3可以看出，在最近的歷史時期內(nèi)，杭州市的年降水量呈現(xiàn)增加的趨勢。

圖4 年降雨量的小波分解

2.4.2 未來變化趨勢預(yù)測

根據(jù)R/S分析原理，對ln(R/S)與ln(t/2)進(jìn)行一元線性回歸，得到赫斯特指數(shù)H值，從而基于各氣象站年平均氣溫和年降水量的歷史變化趨勢，判讀其未來變化趨勢。計算得，杭州市年降水量的H值為0.36，小于0.5，表明年降水序列具有一定反持續(xù)性。結(jié)合杭州市年降水時間序列的歷史變化趨勢，即可預(yù)測其未來的變化趨勢：杭州市未來年降水量預(yù)計會呈減少趨勢。

3 結(jié) 論

1951年～2013年期間，杭州市年降水量無顯著的變化趨勢，但年降水天數(shù)顯著減少。即，單次降水量有增大的趨勢。杭州市降水量年內(nèi)分配不均，年降水有集中化趨勢，且汛期降水量在無顯著變化趨勢的情況下，有顯著的集中化趨勢。杭州市降水集中期變化幅度較大，平均值為6.2，通常集中在6月上旬，降水集中期有一定的提前趨勢，但趨勢不顯著。

從小波分解的結(jié)果可以看出，在最近的歷史時期內(nèi)，杭州市的年降水量呈現(xiàn)增加的趨勢。由R/S分析知：杭州市年降水序列赫斯特指數(shù)為0.36，系列具有反持續(xù)性。即可預(yù)測杭州市未來一段時間內(nèi)年降水量會呈減少趨勢。

[1]秦大河， 陳振林， 羅勇， 等. 氣候變化科學(xué)的最新認(rèn)知[J]. 氣候變化研究進(jìn)展， 2007， 3(2)： 63- 73．

[2]沈大軍， 劉昌明. 水文、水資源系統(tǒng)對氣候變化的影響[J]. 理研究， 1998， 17(4)： 435- 441．

[3]夏軍， 劉昌明， 丁永建， 等. 氣候變化對我國北方典型區(qū)域水資源影響及適應(yīng)對策[C]//中國科學(xué)院水資源研究中心. 中國水問題觀察： 第1卷. 北京： 科學(xué)出版社， 2011： 7- 8．

[4]王遵婭， 丁一匯， 何金海， 等. 近50年來中國氣候變化特征的再分析[J]. 氣象學(xué)報， 2004， 62(2)： 228- 236．

[5]丁伯良， 張?zhí)m霞， 王淑英， 等. 近50年來浙江省干旱規(guī)律時空分析[J]. 水力發(fā)電， 2009， 37(9)： 25- 28．

[6]張利茹， 張建云， 劉九夫， 等. 近50年中國不同氣候區(qū)典型流域降雨徑流變化趨勢[J]. 水力發(fā)電， 2009， 37(10)： 14- 17．

[7]孫甲嵐， 雷曉輝， 蔣云鐘， 等. 長江流域上游氣溫， 降水及徑流變化趨勢分析[J]. 水電能源科學(xué)， 2012， 30(5)： 1- 4．

[8]王金星， 張建云， 李巖， 等. 近 50 年來中國六大流域徑流年內(nèi)分配變化趨勢[J]. 水科學(xué)進(jìn)展， 2008， 19(5)： 656- 661．

[9]MANN H B. Nonparametric tests against trend[J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1945： 245- 259．

[10]姜愛軍， 杜銀， 謝志清， 等. 中國強(qiáng)降水過程時空集中度氣候趨勢[J]. 地理學(xué)報， 2005， 60(6)： 1007- 1014．

[11]王孝禮， 胡寶清， 夏軍. 水文時序趨勢與變異點(diǎn)的R/S分析法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報： 工學(xué)版， 2002， 35(2)： 10- 12．

(責(zé)任編輯 陳 萍)

Variation Analysis and Forecast of Precipitation in Hangzhou over the Past 63 Years

LU Xiaoming1， LU Baohong2，3， DENG Shan4

(1. Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau， Nanjing 210029， Jiangsu， China;2. Collage of Hydrology and Water Resources， Hohai University， Nanjing 210098， Jiangsu， China; 3. State key Laboratory of Hydrology Water Resources and Hydraulic Engineering， Hohai University， Nanjing 210098， Jiangsu， China;4. Department of Hydrology and Water Resource of the Yangtze River of Upper Reaches， Chongqing 400000， China)

Based on the precipitation data from 1951 to 2014 in Hangzhou， the variation characteristics of precipitation and precipitation days are analyzed by using Mann-Kendall (MK) test， Precipitation Concentration Degree (PCD) and Precipitation Concentration Period (PCP)， and the changing trend of annual precipitation is also forecasted by using Wavelet Decomposition and R/S Analysis. The results show that： (a) there is no significant variation trend of precipitation in 1951- 2013， but the number of precipitation days has significantly decreased， i.e. the precipitation in a signal rain has increased; (b) the distribution of precipitation in a year is uneven， and the precipitation in flood season has significantly concentrated; and (c) the PCP varies greatly and usually concentrates in June， and it implies a insignificant forward tendency. The precipitation in Hangzhou will decrease in the near future．

precipitation; precipitation day; variation analysis; trend forecasting; Hangzhou City

2014- 12- 29

江蘇省水利科技項(xiàng)目(201307)；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50979023)；水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201201026)

陸小明(1968—)，女，上海人，高級工程師，研究方向?yàn)樗乃Y源；陸寶宏(通訊作者)．

TV21

A

0559- 9342(2015)11- 0017- 04