鄭 蕾，王佳楠，魏婷婷，劉 爽

(1.四平市氣象局， 吉林 四平 136000; 2.松原市氣象局，吉林 松原 138000)

吉林省四平地區(qū)近50年區(qū)域旱澇變化特征

鄭 蕾1，王佳楠1，魏婷婷1，劉 爽2

(1.四平市氣象局， 吉林 四平 136000; 2.松原市氣象局，吉林 松原 138000)

應用國家氣候中心下發(fā)的吉林省四平市5站的逐日降水資料對四平市進行旱澇等級劃分，主要應用線性趨勢法和小波分析法對其特征進行分析，根據旱澇指標Z指數(shù)對旱澇指數(shù)W指數(shù)進行運算。結果分析得出：W指數(shù)存在較弱的下降趨勢，并且階段性特征變化明顯，W指數(shù)計算得出嚴重旱年與降水距平百分率有很好的對應關系；54年四季旱澇年數(shù)差異較大，各季存在旱澇交替、連旱或連澇的特征；年W指數(shù)以3.68·10a-1的速度遞減，春季和冬季W旱澇指數(shù)以3.89·10a-1和10.183·10a-1的速率增加，均通過0.05水平的顯著性檢驗，呈現(xiàn)增加趨勢，夏季和秋季W旱澇指數(shù)呈現(xiàn)遞減趨勢。從小波分析結果得出各季節(jié)震蕩周期不同并且特征顯著。

四平地區(qū)；旱澇變化；W指數(shù)；小波分析法

旱澇災害發(fā)生頻繁，持續(xù)時間長，影響范圍大，直接阻礙社會經濟的發(fā)展。1994年7月12—13日四平市的雙遼、梨樹和公主嶺出現(xiàn)洪澇災害，據不完全統(tǒng)計，全市59個鄉(xiāng)鎮(zhèn)受災，受災人口30.45萬人，農田受災面積14.26萬hm2，倒房1.08萬間，沖毀道路橋涵32座，有3條公路北沖斷，平齊鐵路4處被毀，中斷行車62 h。這年，伊通受9415號臺風影響，遭大暴雨和龍卷襲擊，10個鄉(xiāng)鎮(zhèn)52個村68個屯受災，受災人口12.68萬，直接經濟損失2.1億余元。因此，有關旱澇問題歷來受到學者的重視，并持續(xù)不斷地進行研究。吉林省四平市處于東北地區(qū)南部，東北地區(qū)受其獨特的地理位置和地形條件的影響，使其具有獨特的氣候特征。吉林省氣候年際變率大，屬于氣候脆弱帶。夏季是降水最為集中的時段，且降水的局域性和突發(fā)性很強，對此國內的氣象工作者進行了大量的研究工作[1-4]。文獻[5]～[6]研究得出東北區(qū)降水與中國其他氣候區(qū)的降水有著本質的差異，進一步指出了對東北降水研究的必要性。鄒立堯等[7]研究指出近年來東北夏季旱澇災害有加劇的趨勢，但李輯等[8]研究表明旱澇程度也存在地域差別。很多學者[9-12]分析了東北地區(qū)降水異常的時空特征。孫力等[13]系統(tǒng)地分析了東北區(qū)夏季旱澇年的時域特征，并指出旱澇發(fā)生具有區(qū)域性。姚秀萍等[14]和孫力等[15]分析了東北地區(qū)旱澇年的環(huán)流特征。崔玉琴[16]給出了東北地區(qū)水汽輸送的氣候概況。目前關于異常降水的水汽條件分析側重個例，特別是多雨時的個例，但對于旱澇年水汽輸送的差異，特別是不同區(qū)域旱澇時的水汽異常的研究很少，尤其是針對吉林省的旱澇分布特征分析較少。因此本文進一步闡明吉林省四平市地區(qū)旱澇發(fā)生的區(qū)域性，進一步了解旱澇的變化規(guī)律及其原因，以便深入地研究其形成機理及防御措施，以提高該區(qū)應對旱澇災害的能力。本文選取Z指數(shù)作為單站的旱澇指標，并利用該指標確定區(qū)域旱澇等級，分析旱澇災害的時間變化，擬通過旱澇指數(shù)(W)來探討四平地區(qū)旱澇變化特征。

1 資料與方法

1.1 資料

采用四平地區(qū)1961—2014年5個基本氣象站(站點分布范圍在42°～44°N，123°～126°E)，即四平、雙遼、梨樹、公主嶺、伊通站。所用年及各季降水資料來自國家氣候中心。

1.2 方法

1.2.1 旱澇等級劃分方法

單站旱澇指標—Z指數(shù) 由于某一時段的降水量一般不服從正態(tài)分布，而是服從Preson—Ⅲ型分布，Z指數(shù)能夠消除降水量平均值不同的影響，對降水量進行處理而得到服從標準正態(tài)分布的序列，對旱澇程度具有較好反映能力。首先分別計算各站點降水量標準化距平序列,然后進行Z值變換。

對降水量R進行正態(tài)化處理，可將概率密度函數(shù)Preson—Ⅲ型分布轉換為以Z為變量的標準正態(tài)分布。其轉換公式為：

(1)

式中，Cs為偏態(tài)系數(shù)，φi為標準變量，均可由降水資料序列計算求得，計算公式為：

(2)

(3)

地區(qū)旱澇等級的劃分，具體為

Wi=Ii-Li

(4)

根據表1所列的標準進行地區(qū)旱澇等級劃分，表中Z值的等級為1～7。地區(qū)旱澇等級指標(W指數(shù))不僅考慮了旱澇的空間分布，還充分考慮了相同旱澇空間分布下，特澇、特旱站對該地區(qū)旱澇的影響程度，即在n1和n7前加了權重2。

表1 單站(Z指數(shù))和區(qū)域旱澇(W指數(shù))等級指標劃分標準

1.2.2 統(tǒng)計方法 采用線性回歸法對W指數(shù)(年、季W指數(shù))進行趨勢分析并進行顯著性檢驗。

1.2.3 小波分析方法 小波分析(Wavelet analysis)是時間—頻率分析領域近年來迅速發(fā)展的一種新技術，具有多時間尺度、多層次和多分辨的特性。應用小波分析原理對吉林省四平市近54年來的年和各季W指數(shù)進行各季節(jié)震蕩周期分析。

2 結果與分析

2.1 區(qū)域旱澇指數(shù)的變化特征

2.1.1 旱澇指數(shù)的變化趨勢

(1) 年W指數(shù)

圖1為1961—2014年四平地區(qū)年W指數(shù)變化曲線。由圖1可見，W指數(shù)年際變化幅度較大，W值最大可達129%(2010年)，最小值為-114%(1982、2009年和2011年)。從10 a滑動平均變化曲線來看，近54年來四平地區(qū)W指數(shù)存在較弱的下降趨勢，并且階段性特征變化明顯，20世紀70—80年代初期，四平地區(qū)以偏澇為主；到80年代中期屬于正常水平，80年代中期到90年代末，四平地區(qū)又以偏澇為主，21世紀00年代初到10年代初，四平地區(qū)轉為偏旱，并且偏旱呈現(xiàn)加重趨勢，10年代初至今該時期W指數(shù)呈現(xiàn)弱增加趨勢。

圖1 1961—2014年四平地區(qū)年W指數(shù)曲線

Fig.1 The curve ofWindex variations in Siping region from 1961 to 2014

根據表1的劃分標準，可將四平地區(qū)1961—2014年旱澇情況按等級劃分，結果如表2所示。54 a中有23 a澇年(5 a特澇年、2 a大澇年、16 a偏澇年)，13 a旱年(4 a特旱年、2 a大旱年、7 a偏旱年)，18 a為正常年。嚴重旱年(特旱和大旱年)有6 a，分別發(fā)生在1982、2000、2002、2007、2009年以及2011年。嚴重澇年(特澇和大澇年)有7 a，分別發(fā)生于1973、1985、1986、2005、2010、2012年和2013年。由W指數(shù)計算出來的嚴重旱年降水距平百分率為-22%～-34%(特旱年降水距平百分率均<-31%)，其中最小值為2011年(距平百分率為-34%)；嚴重澇年降水距平百分率為19%～36%(特澇年降水距平百分率均>28%)，其中最大值為2010年(距平百分率為36%)；偏澇年主要集中在60年代到90年代后期，降水距平百分率在2%～19%；偏旱年主要集中在60年代后期至70年代中期、90年代后期到21世紀00年代初期，降水距平百分率在-9%～-22%；正常年降水距平百分率在-2%～7%?？梢?，由W指數(shù)算出來的嚴重旱年與降水距平百分率有很好的對應關系。

(2) 季W指數(shù)

由表2可見，54年來各季旱澇年數(shù)差異較大。春季出現(xiàn)特旱年、特澇和偏澇年最多，其中特旱年共有5 a，特澇年共5 a，偏澇年共有9 a；冬季出現(xiàn)的大澇年(雪災年)和偏旱年最多，其中大澇年共6 a，偏旱年共6 a。此外，值得注意的是各季存在旱澇交替、連旱或連澇的特征。如春季1963年(特旱)—1964年(大旱)為連旱；1975年(特旱)—1976年(特澇)為旱澇。夏季1984年(大澇)—1985年(特澇)—1986年(特澇)為連澇；2013年(大旱)—2014年(大旱)為旱澇交替；秋季1969年(大澇)—1970年(大澇)為連澇；1972年(特澇)—1973年(大旱)為旱澇交替；2011年(特旱)—2012年(特澇)為旱澇交替。冬季1976年(特旱)—1977年(特澇)為旱澇交替。經統(tǒng)計，春、夏、秋、冬各季旱澇交替存在的年數(shù)分別為5、4、4、2 a；連旱或連澇存在的年數(shù)分別為4、4、3、2 a。這充分顯示出四平地區(qū)各季旱澇的復雜性。

表2 1961—2014年四平地區(qū)各季旱澇等級出現(xiàn)的年份

查閱歷史年鑒，對照表2旱澇年代來看，1986年四平市尤其是伊通縣發(fā)生大面積洪澇災害，土地受災面積達6.7萬hm2，直接經濟損失為4 500萬元。分析得出1982年四平市是特澇年份，與實況符合。1982年四平市雙遼縣發(fā)生旱災，受災面積占耕地面積的65%，糧食減產3.095億kg。1982年發(fā)生的旱災與W指數(shù)分析出1982年是特旱年份相符。

圖2為1961—2014年四平地區(qū)各季節(jié)W指數(shù)變化曲線以及10 a滑動平均。由圖2可見，W指數(shù)各季節(jié)年際變化幅度較大，春季W指數(shù)最大值是1990年和2010年，最小值是1963年和2001年。從10 a滑動平均變化曲線來看，近54年來四平地區(qū)春季W指數(shù)存在較弱的增加趨勢，并且階段性特征變化明顯，70年代初到80年代中期呈現(xiàn)偏澇趨勢并且呈現(xiàn)增強趨勢，到了80年代中期后到21世紀00年代末以偏旱為主，10年代初又轉為以偏澇為主。夏季W指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，年際變化趨勢與春季變化比較一致，但70年代初到80年代中期，屬于正常范圍，之后呈現(xiàn)偏澇趨勢，到了00年代中期以后以偏旱為主。秋季W指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，到90年代末基本以偏澇為主，00年代初至今呈現(xiàn)偏旱趨勢。冬季W指數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢，冬季屬于正常趨勢，但到00年代中期開始偏澇趨勢增強。

圖2 1961—2014年四平地區(qū)各季節(jié)W指數(shù)變化以及10 a滑動平均

Fig.2 The seasonal curve ofWindex variations and moving average per 10-year (dotted line) in Siping from 1961 to 2014

對季W指數(shù)進行10 a滑動平均，結果見圖3。由圖可知，春、夏、秋、冬各季W指數(shù)均有明顯的年際或年代際波動。20世紀70年代到80年代中期春季W指數(shù)呈上升趨勢，80年代中期到90年代末呈現(xiàn)下降趨勢，21世紀00年代初呈現(xiàn)上升趨勢，尤其是10年代初以后上升趨勢明顯。70年代到80年代初期夏季W指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，之后到90年代中期呈現(xiàn)上升趨勢，之后到00年代末期呈現(xiàn)下降趨勢，10年代初期至今呈現(xiàn)增加趨勢。70年代初到70年代后期秋季W指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，到80年中期呈現(xiàn)下降趨勢，之后到90年代中期呈現(xiàn)上升趨勢，之后到00年代末期呈現(xiàn)明顯下降趨勢，10年代初期上升趨勢明顯。70年代初到70年代中期冬季W指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，到80年代中期呈現(xiàn)上升趨勢，80年代中期至今呈現(xiàn)上升趨勢，尤其是到2010—2013年上升趨勢明顯。分析得出10年代初期以后各季節(jié)W指數(shù)都呈現(xiàn)明顯上升趨勢。

2.1.2 年、季W指數(shù)趨勢分析 對四平地區(qū)年、季W指數(shù)進行趨勢分析，結果表明，年W指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，年W指數(shù)以3.68·10a-1的速度遞減，春季和冬季W旱澇指數(shù)分別以3.89·10a-1和10.183·10a-1的速率增加，均通過0.05水平的顯著性檢驗，夏季和秋季W旱澇指數(shù)呈現(xiàn)遞減趨勢，分別以5.57·10a-1和6.36·10a-1的趨勢遞減。說明四平地區(qū)干旱趨勢呈下降趨勢，但春季W干旱指數(shù)是呈顯著增加的趨勢，不利于農作物的提前播種，夏季和秋季W干旱指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢說明四平地區(qū)夏季和秋季雨水充沛，有利于農作物的豐收和增產。但冬季的W干旱指數(shù)變化趨勢呈現(xiàn)明顯增加趨勢說明四平地區(qū)冬季雨雪量不足。

圖3 1961—2014年四平地區(qū)各季W指數(shù)10 a滑動曲線

Fig.3 The seasonal moving average variation per 10-year in Siping region(1961—2014)

2.2 周期變化特征

為了更好分析四平地區(qū)年和各季序列的震蕩規(guī)律和局部特征，利用四平等5個站的資料分別進行小波分析，見圖4。

通過小波分析可見：

在較大時間尺度上，年和各季W指數(shù)的突變特征非常明顯。春季的32 a的震蕩周期非常明顯，各個季節(jié)都有顯著地變化特征。

春季在32 a存在著明顯的震蕩周期，其W指數(shù)明顯的為1975—1985年、2004年—至今，同時春季干旱指數(shù)還存在著16 a和7 a的震蕩周期。夏季大時間尺度上的震蕩周期較弱，主要表現(xiàn)在30 a的震蕩周期，震蕩信號較強的是1975—1985年、2004年—至今，同時7 a的震蕩周期較強，一致貫穿至今。秋季在時間尺度上的震蕩周期也顯示比較弱，主要表現(xiàn)在19 a的震蕩周期，震蕩信號較強的是1970—1975年、1990—1998年，同時5 a和2 a的震蕩周期較強，一致貫穿至今。冬季在時間尺度上的震蕩周期也比較明顯，主要表現(xiàn)在25 a的震蕩周期，震蕩信號較強的是1985—1995年，同時5 a和3 a的震蕩周期較強，一致貫穿至今。全年的W指數(shù)在大時間尺度上存在著比較明顯的震蕩周期，主要表現(xiàn)為28 a的震蕩周期，其震蕩信號較強的為1985—1995年，同時存在7 a和3 a的震蕩周期，一致貫穿至今。

3 小 結

1) 分析吉林省四平市近54年的W旱澇指數(shù)，對旱澇指數(shù)進行10 a滑動平均，得出四平地區(qū)W指數(shù)存在較弱的下降趨勢，并且階段性特征變化明顯。

2) 54年中有23 a澇年(5 a特澇年、2 a大澇年、16 a偏澇年)，13 a旱年(4 a特旱年、2 a大旱年、7 a偏旱年)，18 a為正常年。由W指數(shù)算出來的嚴重旱年與降水距平百分率有很好的對應關系。

3) 54年來各季旱澇年數(shù)差異較大。春季出現(xiàn)特旱年、特澇和偏澇年最多，其中特旱年共有5 a，特澇年共5 a，偏澇年共有9 a；冬季出現(xiàn)的大澇年(雪災年)和偏旱年最多，其中大澇年共6 a，偏旱年共6 a。此外，值得注意的是各季存在旱澇交替、連旱或連澇的特征。

4) 對四平地區(qū)年、季W指數(shù)進行趨勢分析，結果表明，年W指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，年W指數(shù)以3.68·10a-1的速度遞減，春季和冬季W旱澇指數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢，夏季和秋季W旱澇指數(shù)呈現(xiàn)遞減趨勢。

5) 在較大時間尺度上，年和各季W指數(shù)的突變特征非常明顯。春季的32 a的震蕩周期非常明顯，各個季節(jié)都有顯著地變化特征。

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圖4 四平市年和各季W干旱指數(shù)小波分析

Fig.4 The wavelet analysis of year and season in Siping region

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Variation of drought and flood frequency in Siping region in the past 50 years

ZHENG Lei1, WANG Jia-nan1, WEI Ting-ting1, LIU Shuang2

(1.SipingMeteorologicalBureauofJilinProvince,Siping,Jilin136000,China;2.SongyuanMeteorologicalBureauofJilinProvince,Songyuan,Jilin138000,China)

Based on the calculation of the drought-flood index (Zindex,Windex) with the daily precipitation data of 5 meterological stations, the variation of drought-flood in Siping region was analyzed by the linear trend method and wavelet analysis method. The results showed that theWindex data was in a weak downward trend in the Siping during the past 54 years, and exhibited alternating drought and flooding. The extreme drought year ofWindex corresponded to the precipitation anomaly year. These two had consistency andWindex might well reflect the flood/drought rules of Siping region. The drought parameterWtends to decreased at a rate of 3.68·10a-1, while it tends to increased significantly at the rate of 3.89·10a-1in spring, and 10.183·10a-1in winter. Each season has a different oscillation period and distinguished feature according to the result of the wavelet analysis method.

Siping region; flood and drought frequency;Windex; wavelet analysis method

1000-7601(2017)04-0283-06

10.7606/j.issn.1000-7601.2017.04.43

2016-05-20

基于支持向量機釋用方法的四平市大到暴雪客觀預報業(yè)務系統(tǒng)研究(2013027)

P426.6

A