余 寒,楊 凱,閔俊杰,黃 進

(1.國電環(huán)境保護研究院有限公司，江蘇 南京 210031；2.南京信息工程大學 應用氣象學院，江蘇 南京210044)

我國是全世界水土流失最嚴重的國家之一，其中水力侵蝕區(qū)域已達到國土總面積129.3萬km2，其導致的土地資源退化、面源污染等生態(tài)環(huán)境問題尤為突出[1]。降雨侵蝕力(Rainfall Erosivity，簡稱RE)反映了由降水作為主導外因力引起土壤侵蝕的潛在能力，準確估算降雨侵蝕力，研究其時空分布特征，對區(qū)域土壤侵蝕風險評價、小流域綜合治理、優(yōu)化水土保持措施等具有重要參考價值[2]。降雨侵蝕力的經(jīng)典算法由Wischmeier在通用土壤流式方程(USLE)中提出：降雨侵蝕力為30 min的雨強I與降雨總動能E的乘積，降雨侵蝕力值等于某一研究時段內(nèi)降雨侵蝕力的總和，該指標已在世界范圍內(nèi)得到廣泛應用[3]。但該算法對降水信息資料要求極高且難以收集，通常需要獲取基于小時或分鐘尺度的精細雨量數(shù)據(jù)，為此，構(gòu)建基于年、月和日等常規(guī)降水數(shù)據(jù)的降雨侵蝕力簡易計算方法得到了各國學者的廣泛關(guān)注[1-3]。近年來，運用不同簡易計算模型探討降雨侵蝕力的時空變化已成為國內(nèi)外氣象、水文、農(nóng)業(yè)學者的重要研究方向。

江蘇省是我國南方水蝕區(qū)水土流失重點預防省份之一。相關(guān)遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)指出，該省輕度以上水土流失面積6279 km2，占該省土地總面積的6.1%，其中丘陵山區(qū)流失面積4018 km2，平原沙土區(qū)2261 km2，分別占該省水土流失面積的6.4%、36.0%[4]。此外，吳穎超等[5]采用“壓力-狀態(tài)-響應”概念模型，構(gòu)建了水土流失易發(fā)區(qū)劃分評價指標體系，指出江蘇省水土流失易發(fā)區(qū)面積占全省總面積的26.97%。鑒于此，探討江蘇省降雨侵蝕力的時空變化，將對該省的水土保持工作及水資源管理提供重要的參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 基本數(shù)據(jù)

本研究所用的逐日降水數(shù)據(jù)來源于江蘇省氣象局提供的52個固定觀測站1961～2012年的觀測資料，該52個站點的空間位置見圖1。為保證降水數(shù)據(jù)的科學有效，采用加拿大環(huán)境部氣候研究中心建立的RHtest方法對日降水資料的均一性進行了檢驗，結(jié)果表明這52個站點的數(shù)據(jù)均通過了均一性檢驗。

圖1 江蘇省氣象站點的空間分布

1.2 降雨侵蝕力的計算

本文采用章文波等[6]提出的降雨侵蝕力(RE)全國通用估算模型，構(gòu)建了各站點逐月降雨侵蝕力序列。該模型收集了全國71個典型氣象站多年10 min最大雨強的資料，結(jié)合RUSLE的經(jīng)典算法，通過擬合校正并構(gòu)建了基于日雨量的降雨侵蝕力簡易模型[5]。該算法可以估算多年平均降雨侵蝕力及其季節(jié)變化，且在降雨豐沛的東部地區(qū)有著較好的模擬精度，因而在全國諸多省(市)和流域得到了廣泛應用[7]。具體運算過程如下：

(1)

(2)

α=21.586β-7.1891

(3)

式中：Mi為第i個月的降雨侵蝕力[(MJ·mm)/(hm2·h·a)]；Pj為第i月第j次侵蝕性降雨量(mm)，取日降雨量≥12 mm作為侵蝕性降雨；α、β為模型參數(shù)，分別通過式(3)和式(2)估算，其中Pd12為多年侵蝕性降雨的日平均降水量(mm)，而Py12為侵蝕性降雨的年平均降水量。

1.3 研究方法

為詳細探討研究區(qū)降雨侵蝕力的時空變化格局，本文運用了ArcGIS 10的反距離權(quán)(Inverse Distance Weighted，IDW)插值法、K-means聚類分析(K-means Cluster)、Mann-Kendall趨勢檢驗(M-K檢驗)、Wavelet小波功率譜分析等地學及氣象統(tǒng)計診斷方法。其中K-means聚類分析將某區(qū)域內(nèi)各站點氣候、水文要素的年際序列劃分為具有相似變化特征的若干亞類，進而實現(xiàn)類似空間分區(qū)[8]。K-means先給定劃分的聚類簇數(shù)目，并創(chuàng)建一個初始劃分，然后采用迭代重定位技術(shù)，嘗試通過對象在劃分間的移動來改進分類，進而得到最終聚類結(jié)果[9]。輪廓系數(shù)(Silhouette Coefficient，簡稱為SC)，是K-means聚類效果好壞的一種有效評價指標。SC的計算公式如下：

SC=(bi-ai)/max(bi,ai)

(4)

式(4)中，ai為點i到其所屬簇中所有其他點的平均距離；bi為點i到其所不在的任何簇的所有點的距離中的最小值；用單個簇內(nèi)所有點的輪廓系數(shù)的平均值來衡量整個簇的聚類質(zhì)量，平均值越高，則備選聚類方案的效果越理想[10]。

2 結(jié)果與分析

2.1 年內(nèi)降雨侵蝕力分布的基本特征

基于IDW插值法，圖2展示了研究區(qū)各站點降雨侵蝕力和降水量多年均值的空間分布圖。由圖2-a可以發(fā)現(xiàn)，江蘇省年降雨侵蝕力大致在6498～10017 (MJ·mm)/(hm2·h·a)范圍內(nèi)浮動。章文波等[7]研究指出：除廣東、廣西、海南等省以及東部長江以南地區(qū)外，我國年降雨侵蝕力一般都不超過6000 (MJ·mm)/(hm2·h·a)。相比較而言，江蘇省的降雨侵蝕力屬于全國中上水平；年降雨侵蝕力的高值區(qū)域大致分布在江蘇省的西南部和東北部。而圖2-b中江蘇省年降雨量卻呈現(xiàn)出明顯的由南向北遞減的梯度變化。由于降雨侵蝕力更多地取決于12 mm以上的降水，特別是強降水事件的場次和雨量，因此江蘇省年降雨侵蝕力與年降水量的空間分布并不重疊，且有著較大的空間差異。

與此同時，本文用侵蝕力貢獻率(各月降雨侵蝕力占年總降雨侵蝕力的比例)這一指標進一步描述研究區(qū)年內(nèi)侵蝕力的分布特征。由圖3-a可以發(fā)現(xiàn)，不同月份的侵蝕力貢獻率呈現(xiàn)顯著的單峰性分布特點，其中對年總降雨侵蝕力貢獻最大的月份為7月，占總降雨侵蝕力的24.3%；其次為6月和8月。研究區(qū)夏季的3個月共計貢獻了約57%的降雨侵蝕力，體現(xiàn)了較強的年內(nèi)分布集中性。鑒于7月降雨侵蝕力的重要性，圖3-b給出了江蘇省7月降雨侵蝕力多年均值的空間分布圖。江蘇省7月降雨侵蝕力呈現(xiàn)出顯著的由南往北遞增的梯度變化，特別是蘇北部分地區(qū)的降雨侵蝕力達到了蘇南地區(qū)的2倍。這一明顯的南北梯度可能和蘇南、蘇北地區(qū)夏季降水結(jié)構(gòu)差異有關(guān)。伴隨季風區(qū)夏季雨帶的北移，逐漸北抬加強的西太平洋副高壓與江淮梅雨鋒系相互作用，使得蘇北地區(qū)的強對流天氣較多，此外東北沿海地區(qū)登陸的臺風帶來了一定場次的暴雨，這些都造成了蘇北地區(qū)強降水事件的更加頻繁[11]。因此，蘇北地區(qū)7月降雨侵蝕力明顯高于蘇南地區(qū)。

圖2 江蘇省年降雨侵蝕力和降水量多年均值的空間分布

圖3 江蘇省降雨侵蝕力的年內(nèi)分布和7月降雨侵蝕力的空間分布

2.2 降雨侵蝕力的年際變化

為了探討研究區(qū)降雨侵蝕力的區(qū)域變化差異，本文利用K-means聚類分析法，對各站點年降雨侵蝕力的年際變化序列進行歸類劃分，并采用輪廓系數(shù)法對分區(qū)結(jié)果進行了評估。由圖4可以發(fā)現(xiàn)，K-means聚類可以將研究區(qū)在空間上劃分為3個具有不同PCI演化特征的氣候子區(qū)域，這3個子區(qū)域分別為蘇北(Region Ⅰ)、蘇中(Region Ⅱ)和蘇南(Region Ⅲ)。這一結(jié)果與呂軍等[12]利用自然正交函數(shù)分析法(EOF)所得出的江蘇省夏季降水分區(qū)演變特征相一致。江蘇省處于亞熱帶和暖溫帶的氣候過渡地帶，其南北延伸的地理特征是造成年降雨侵蝕力顯著分區(qū)變化的主要原因[13]。圖5給出了各子區(qū)域降雨侵蝕力的年際波動情形，并采用線性回歸和5年滑動平均對其變化趨勢進行了診斷?？傮w而言，3個子區(qū)域的降雨侵蝕力均呈現(xiàn)出非顯著增加的趨勢，其中蘇南地區(qū)年降雨侵蝕力的增加趨勢更為明顯，而蘇北地區(qū)年降雨侵蝕力的變化趨勢近似可以忽略。由5年滑動平均的結(jié)果來看，圖5-a中蘇北地區(qū)降雨侵蝕力在20世紀90年代之前波動較強，而90年代后逐步回升；而圖5-b和5-c中蘇中和蘇南地區(qū)的降雨侵蝕力則呈現(xiàn)出顯著的下降與上升頻繁交替的年際振蕩。圖6中年降雨侵蝕力的功率譜分析結(jié)果進一步揭示了不同分區(qū)降雨侵蝕力的周期性變化特征。各分區(qū)的降雨侵蝕力均存在2～4年的振蕩周期，其中蘇北和蘇中地區(qū)降雨侵蝕力的周期性貫穿了幾乎整個研究期，而蘇南地區(qū)降雨侵蝕力在1970年代以及1985～2000年間有著顯著的周期性變化。

a.輪廓系數(shù)檢驗結(jié)果;b.各子區(qū)域的空間分布。

柱狀圖為PCI值；虛直線為線性回歸的趨勢線；折線為5年滑動平均。

虛線為頭部影響臨界線；黑實線為顯著性0.05檢驗標志線。

2.3 站點尺度各月降雨侵蝕力的變化趨勢

對52個站點各月降雨侵蝕力的年際變化序列進行M-K趨勢檢驗分析，具體結(jié)果見圖7。在所有站點上，1、2、12月的降雨侵蝕力均呈現(xiàn)出增加趨勢，其中60%以上站點的降雨侵蝕力呈現(xiàn)出顯著增加趨勢。這從另一個方面表明了江蘇省冬季呈現(xiàn)出強烈增濕的態(tài)勢。傅云燕等[14]識別出江蘇省冬季降水與氣溫的年代際變化具有顯著的同步性，1990年以來，近地表西伯利亞高壓偏弱、冬季風偏弱、東亞大槽和烏拉爾山高壓脊減弱，導致冬季氣溫上升劇烈，進而使得侵蝕性降水顯著增加。相類似的，在年降雨侵蝕力貢獻最高的6、7、8月中，絕大多數(shù)站點的降雨侵蝕力也呈現(xiàn)出上升的趨勢。這與東亞夏季風年際變化所導致的長江中下游夏季降水異常相一致。

近30年來，熱帶中、東太平洋海溫的年代際異常導致夏季風減弱，其所攜帶的大量水汽在長江中下游廣大地區(qū)穩(wěn)定滯留和輻合，因而導致江蘇等省份的夏季降雨侵蝕力有所增強[14-16]。如圖8所示，49個站點的8月降雨侵蝕力呈現(xiàn)出增加趨勢，其中呈現(xiàn)顯著增加趨勢的17個站點大致集中分布于蘇南地區(qū)。這進一步印證了蘇南地區(qū)夏季降水變化更為顯著。一方面，蘇南地區(qū)受東亞夏季風的控制和影響更為強烈；另一方面，蘇南地區(qū)的城市化水平較高，更為顯著的“雨島效應”加劇了降水增強。反觀春季和秋季，其降雨侵蝕力的變化較為雜亂，4、5、9、10月中多數(shù)站點呈現(xiàn)出減少的趨勢，而3、11月中多數(shù)站點呈現(xiàn)出增加趨勢。相較而言，春季和秋季呈現(xiàn)顯著變化站點的數(shù)量明顯較少?？傮w而言，近50年來江蘇省降雨侵蝕力的時空變化格局呈現(xiàn)出顯著的季節(jié)性特征，其中冬季各月降雨侵蝕力的增強態(tài)勢尤為突出，同時夏季各月降雨侵蝕力也呈現(xiàn)出一定的增加趨勢。

圖7 各站點不同月份降雨侵蝕力序列的M-K檢驗結(jié)果

實心加號表征顯著增加趨勢；空心加號表征非顯著增加趨勢；空心減號表征非顯著減少趨勢。

3 結(jié)論與討論

本研究利用江蘇省52個站點逐日降水資料，計算了近50年的逐月降雨侵蝕力，結(jié)果表明：江蘇省年內(nèi)降水分布格局呈現(xiàn)出較強的集中性，其中7月降雨侵蝕力對年總降雨侵蝕力的貢獻最高。空間分析表明：江蘇省7月降雨侵蝕力呈現(xiàn)出南北走向的梯度變化，其中江蘇北部地區(qū)的降雨侵蝕力遠高于其他地區(qū)，該區(qū)域應作為江蘇省夏季水土流失防治的重點區(qū)域。

利用K-means聚類分析結(jié)果，可將江蘇省劃分為具有相似年降雨侵蝕力變化特征的3個氣候子區(qū)域，即蘇北、蘇中和蘇南。各分區(qū)降雨侵蝕力的年際波動均呈現(xiàn)出增加的變化趨勢，其中蘇南地區(qū)降雨侵蝕力的增加趨勢較為顯著。小波分析的結(jié)果表明：各分區(qū)降雨侵蝕力的年際波動均呈現(xiàn)出2-4年的周期性振蕩。

各站點不同月份降雨侵蝕力的M-K趨勢檢驗結(jié)果進一步描述了江蘇省降雨侵蝕力時空變化的季節(jié)性差異?？傮w而言，冬季和夏季各月份的降雨侵蝕力均呈現(xiàn)出增加趨勢，其中冬季降雨侵蝕力的增加趨勢極為顯著。全年近6成的降雨侵蝕力集中在夏季，其呈現(xiàn)出一定的上升趨勢給江蘇省水土保持工作帶來了巨大挑戰(zhàn)，因此在今后的工作中應加強對夏季降雨侵蝕力的監(jiān)測、模擬和預估。