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        湖北省十堰市雷電環(huán)境特征分析

        2018-09-10 00:55:04邢生惠吳廣厚
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2018年2期
        關(guān)鍵詞:小波分析十堰雷暴

        邢生惠 吳廣厚

        摘要 以湖北省十堰市7個站點(丹江、十堰、房縣、鄖西、鄖縣、竹溪和竹山)1983—2012年的雷暴日數(shù)為依據(jù)的雷電日數(shù)資料為原始數(shù)據(jù),運用氣候傾向率、滑動平均、小波分析、滑動t檢驗、EOF分解等方法,對十堰市雷電環(huán)境特征進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示:十堰地區(qū)雷暴的發(fā)生多在夏季,7月份是雷暴發(fā)生的汛期;雷暴日數(shù)的變化具有“兩端多、中間少”的空間變化特征,雷暴日數(shù)月變化不對稱,增加的速度明顯小于減小的速度;雷暴日數(shù)的年際變化差異比較大,總體是呈現(xiàn)減小的趨勢;各個站點的雷暴變化趨勢具有明顯的同步性。

        關(guān)鍵詞 十堰;雷暴;小波分析;EOF分解

        中圖分類號:P429 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-3305(2018)02-032-05

        DOI: 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2018.02.014

        雷暴是指積雨云云中、云間或云地之間產(chǎn)生的放電現(xiàn)象[1],這種天氣現(xiàn)象的發(fā)生伴隨著聲、光、電等多種物理現(xiàn)象,影響人類社會經(jīng)濟(jì)生活的各個方面,如引發(fā)火災(zāi),干擾輸電、通訊以及計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等的安全運行[2],給人民生命、財產(chǎn)安全造成巨大損失。雷電災(zāi)害分別被“國際減災(zāi)十年”委員會和國際電工委員會(IEO)認(rèn)定為最嚴(yán)重的10種自然災(zāi)害之一和“電子時代的一大公害”[3]。

        目前國內(nèi)外學(xué)者對雷暴日做了大量研究[4-16],許多研究表明雷暴活動在變化中整體呈現(xiàn)減少的趨勢。十堰市地處湖北省西北部,屬于亞熱帶季風(fēng)氣候,易于雷暴的產(chǎn)生。特殊的地理環(huán)境使得十堰市多年雷暴活動的時間和空間分布都極不均勻,但一直都欠缺對該地區(qū)雷暴活動特征的研究。據(jù)此,筆者根據(jù)十堰地區(qū)1983—2012年逐年雷暴日資料,運用氣候傾向率、滑動平均、離散小波分析、EOF分解和突變檢驗等數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法對十堰地區(qū)雷暴日活動規(guī)律進(jìn)行了分析。

        1 資料與方法

        1.1 資料來源

        以一天內(nèi)聽到1次或1次以上雷聲統(tǒng)計為1個雷暴日,只有閃電沒有雷聲也計入[17],雷暴的初日指一年中最先聽到雷聲的日期,終日指一年中最后一次聽到雷聲的日期[18]。文中所采用的雷暴日資料是十堰市氣象局統(tǒng)計的當(dāng)?shù)?個站點1983—2012年近30年的雷暴日數(shù),包括各站點每年測得的雷暴初日和終日的時間,初、終日的間隔日數(shù),以及全年雷暴日數(shù)的總數(shù)。

        依據(jù)《地面氣象觀測規(guī)范》,觀測氣象日界為20:00。在統(tǒng)計雷暴出現(xiàn)日數(shù)時,若某一次雷暴跨越20:00按2個雷暴出現(xiàn)日計算;當(dāng)某一天雷暴過程出現(xiàn)2次或以上時,仍按1個雷暴日計算。因此以在某站聽到有雷聲的1個觀測日為雷暴日,當(dāng)天不論聽到多少次雷聲,均記為1個雷暴日。通常在氣象學(xué)中雷電活動的強(qiáng)度用雷暴日的多少來反映,而年平均雷暴日則反映某地雷電活動的頻繁程度。

        1.2 研究方法

        1.2.1 氣候傾向率和滑動平均 采用氣象傾向率分析十堰地區(qū)近30年雷暴日年際、季節(jié)變化趨勢。氣候傾向率反映十堰30年來雷暴日的變化趨勢傾向。雷暴活動上升或下降的速率通過b值的大小來反映。當(dāng)b>0時,雷暴日數(shù)呈上升趨勢;b<0時則反之。

        采用滑動平均對近30年十堰地區(qū)雷暴日進(jìn)行趨勢擬合,用來確定雷暴日趨勢變化。對樣本量為n的雷暴日序列x,其滑動平均序列表示為:

        式中,k為滑動長度,取值為5,n為樣本量,取值為30。

        1.2.2 小波分析法[21] 低頻部分信號的重構(gòu)可以發(fā)現(xiàn)時間序列的發(fā)展趨勢及規(guī)律,高頻部分信號的重構(gòu)可以發(fā)現(xiàn)時間序列的突變特性和循環(huán)周期[22],以此觀察不同時間尺度上的變化情況。小波函數(shù)定義為:如果ψ(t)∈λ2(R) [λ2(R)表示平方可積的實數(shù)空間,即能量有限的信號空間],滿足允許性條件:

        ψ(t)即基小波,式中ψ(ω)是ψ(t)的Fourier變換,由基小波函數(shù)ψ(t)進(jìn)行伸縮和平移[23]。

        運用Matlab小波工具箱中離散小波分解功能,在db3小波基礎(chǔ)上進(jìn)行水平上的分解變換成不相同子序列,其中包括1個趨勢項a5和4個周期項d4,d3,d2,d1逐步細(xì)節(jié)化分析了十堰市近30年雷暴活動的變化。

        1.2.3 滑動t檢驗 對于具有n個樣本量的時間序列x,認(rèn)為的設(shè)置某一時刻為基準(zhǔn)點,基準(zhǔn)點前后兩段序列x1和x2的樣本分別為n1和n2兩段子序列,其平均值分別為x1和x2,方差為s12和s22。定義統(tǒng)計量:

        上式遵從自由度v=n1+n2-2的t分布。

        1.2.4 EOF分解 經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)分解在數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的多變量分析中稱為主分量分析。

        文中以矩陣方式給出某氣候變量場的觀測資料,如下:

        分別稱為空間函數(shù)矩陣和時間系數(shù)矩陣。

        若X為距平資料矩陣,則可對上式式右乘以X,即XX=VTX=VTTV,XX,是實對稱陣。

        2 雷暴日的時空變化特征

        2.1 空間分布特征

        十堰市近30年來的雷暴日數(shù)變化根據(jù)地理環(huán)境的不同也有明顯的變化,選取十堰市1983—2002年(前20年)與2003—2012年(近10年)的各個站點的平均雷暴日數(shù)進(jìn)行分析,得出表1。

        從表1可以看出,1983—2002年中出現(xiàn)雷暴最多的是房縣,平均每年出現(xiàn)雷暴日數(shù)是27.9 d,占總?cè)諗?shù)的17.3%,年平均雷暴日數(shù)出現(xiàn)最少的是十堰,僅有16.7 d,占總?cè)諗?shù)的10.3%;2003—2012年年平均雷暴日數(shù)最多的依然是房縣,達(dá)到23.4 d,最少的則是丹江,僅有14.5 d。

        此外,1983—2002年,年平均雷暴日數(shù)最多的地區(qū)是房縣、竹山、竹溪,均位于十堰市的南部,其次為鄖西、鄖縣,位于十堰市的北部,年平均雷暴日數(shù)最少的地區(qū)是位于十堰市中部的十堰和丹江;2003—2012年,年平均雷暴日最多的地區(qū)是位于十堰市南部的房縣、竹溪、竹山,位于十堰市北部的鄖西和鄖縣,而年平均雷暴日數(shù)最少的則是位于十堰市中部的十堰和丹江(圖1)。

        由此可見,十堰市雷暴分布空間特征呈兩端多,中間少的趨勢,并且南部的雷暴日數(shù)明顯多于北部,中部則最少,且空間分布特征不隨時間改變。

        2.2 年際變化特征

        從圖2可以看出,1983—2014年十堰市雷暴日數(shù)存在極顯著的減小趨勢,線性傾向率達(dá)-1.702 d/10年(P<0.01)。此外,雷暴日數(shù)年際變化幅度大,雷暴日最多的年份(2011年)達(dá)到31 d,雷暴日最少的年份(2005年)僅不到6 d,相差近5倍。

        由各月份雷暴日數(shù)分析可知:月雷暴日最多的發(fā)生在7月,共有雷暴日1 362個,最少的在2月,共有34個。雷暴日發(fā)生在每年2—11月,該期間,累計雷暴日數(shù)先增加,并且在7月達(dá)到頂峰,8月持續(xù)7月的頂峰,但有略微減少,7月和8月的累計雷暴日數(shù)占全年累計雷暴日數(shù)的55.9%。進(jìn)入9月,雷暴日數(shù)急劇減小,并在11月達(dá)到最小值,11月和2月的累計雷暴日數(shù)僅占到全年的1.8%。

        2.3 趨勢分析

        由圖3可見,十堰市7個站點中有6個線性傾向率均為負(fù)值,只有竹溪的線性傾向率為正值。十堰城區(qū)站點的雷暴日數(shù)變化時平緩的,沒有明顯的增加或減少的趨勢變化,而竹溪站點的雷暴日數(shù)則是呈現(xiàn)明顯的增加趨勢,其余各個站點的雷暴日數(shù)則均呈現(xiàn)明顯的減少趨勢,而十堰市整體上雷電日數(shù)呈現(xiàn)減少趨勢,但減少的幅度有所差異。

        2.4 初、終日及雷暴期變化特征

        由圖4(a)可知,1983—2012年十堰市雷暴初日最早出現(xiàn)在2004年的2月20號,最晚出現(xiàn)在2010年的5月24號,相差104 d;由圖4(b)可知,1983—2012年十堰市雷暴終日最早結(jié)束于2011年的7月8號,最晚結(jié)束于2012年的11月6號,相差121 d;由圖4(c)可知,1983—2012年雷電初終日的間隔日數(shù)最少128 d,出現(xiàn)在1996年,最多是211 d,出現(xiàn)在1989年,30年來的平均間隔日數(shù)為179 d。可見,雷暴初、終日的間隔日數(shù)均呈現(xiàn)相應(yīng)的變化趨勢,從1983年開始,間隔日數(shù)的變化趨勢先緩慢上升,而后又緩慢下降,到1993年達(dá)到這一階段的最低值;從1994年開始又開始上升,后又減小,直到2003年左右又達(dá)到這10年之中的谷值;從2004年開始,雷暴初、終日的間隔日數(shù)開始上升,到2011年達(dá)到最小值,而2012年的間隔日數(shù)又急劇增加,達(dá)到雷暴初、終日間隔的新的峰值。

        總體來說,雷暴初、終日的間隔日數(shù)呈現(xiàn)階段性的變化,這種變化趨勢以大約10年為1個階段,然而雷暴初、終日的間隔日數(shù)總體變化仍呈減少趨勢,通過計算可知,雷暴初日是在以4.0 d/10年的速率推后,雷暴終日是在以4.5 d/10年的速率推后,雷暴初、終日的間隔日數(shù)是在以0.7 d/10年的速率增加。

        2.5 EOF分析

        對十堰市7個縣的氣象觀測站1983—2012年的年雷暴日進(jìn)行EOF分析,給出了EOF分析所得到的前2個特征向量(表2),結(jié)果表明:第一特征向量約解釋了總方差的67.4%,可以認(rèn)為在構(gòu)成雷暴日活動空間分布中,第一特征向量的作用最為重要。十堰市各縣的第一特征向量的量值正負(fù)相同,這表明十堰市各地區(qū)雷暴活動具有同步性;丹江、十堰、鄖西縣是雷暴的高值區(qū),竹溪是雷暴的低值區(qū)。而第二特征向量有正有負(fù),說明7個站點雷暴活動也有不同步性,但是由于第二特征向量的方差貢獻(xiàn)僅占9.834%,所以該特點可以忽略。

        2.6 小波分析

        從圖5反映可以看出,高頻成分與原始數(shù)據(jù)的趨勢大體相同,低頻成分圍繞著上下波動,可見雷暴日時間序列已得到很好的分離。趨勢項a4可以反映近30年來湖北省十堰市地區(qū)雷暴日主要變化趨勢。從a4中可以看出在在1983—2012年,十堰市地區(qū)雷暴日數(shù)都是呈現(xiàn)減少的趨勢,但是前18年的下降趨勢比較緩慢,而后12年下降的趨勢比較明顯。從第1層周期項d4的重構(gòu)及第2層周期項d3的重構(gòu)看不出明顯的變化周期;從第3層周期項d2的重構(gòu)可以看出,存在比較明顯的18年的振蕩周期;從第4層周期項d1的重構(gòu)可以看出,存在著明顯的6~7年的振蕩周期。

        2.7 突變分析

        用滑動t檢驗1983—2012年十堰雷暴日數(shù)序列的突變。從圖6可以看出統(tǒng)計量有2處超過0.01顯著性水平,說明十堰市年平均雷暴日數(shù)在近30年來存在2次突變:從1983年左右開始由高到低的突變;從2000年開始到2012年有1次由低到高的突變。

        3 結(jié)論與討論

        (1)十堰地區(qū)雷暴的發(fā)生多在夏季,7月份是雷暴發(fā)生的高峰期。雷暴日數(shù)月變化不對稱,增加的速度明顯小于減少的速度。雷暴日數(shù)的變化總體上呈現(xiàn)減少的趨勢,這可能與十堰市局部小氣候相關(guān)。

        (2)十堰地區(qū)雷暴日數(shù)的變化具有“兩端多、中間少”的空間變化特征。

        (3)十堰市雷暴日數(shù)的年際變化差異比較大。總體是呈現(xiàn)減少的趨勢,但是前18年的減小趨勢比近12年的減少趨勢明顯。而且存在約7~8年的震蕩周期,十堰地區(qū)的雷暴日數(shù)有繼續(xù)減少的趨勢。

        (4)十堰地區(qū)的雷暴變化在近30年中有2次明顯的突變,從1983年開始有1次減少的突變,在2000—2012年之間有1次增加的突變。

        (5)十堰地區(qū)各個站點的雷暴變化趨勢具有明顯的同步性,其中也有可忽略的不同步性存在。

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        責(zé)任編輯:劉赟

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