周浩偉　劉蘇峽　李峰平

摘要：旱澇趨勢對雄安新區(qū)規(guī)劃建設(shè)至關(guān)重要。增補構(gòu)建了雄安新區(qū)1469年到2018年的連續(xù)550 a歷史旱澇等級數(shù)據(jù)。以每10 a中的偏澇（旱）年份頻次組成的旱澇等級數(shù)據(jù)序列（后簡稱偏澇、偏旱序列）作為研究對象，采用Lee-Heghinian法、有序聚類法、滑動T檢驗法識別序列的突變點，采用線性趨勢回歸檢驗、Spearman秩次法識別序列的變化趨勢，采用R/S分析法對序列進行預(yù)測分析。結(jié)果表明：1469-2018年，雄安新區(qū)偏澇序列在1579-1588年間存在突變點，突變點前、后的子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢和顯著的上升趨勢;偏旱序列在1919-1928年間存在突變點，突變點前、后的子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢和不顯著的上升趨勢。Hurst指數(shù)綜合預(yù)測結(jié)果顯示，在0.05顯著性水平下，未來偏澇序列呈從顯著下降到不顯著上升趨勢，偏旱序列呈從不顯著上升到顯著下降趨勢。

關(guān)鍵詞：雄安新區(qū);旱澇等級;趨勢分析;突變分析;R/S分析

中圖分類號：P426文獻標志碼：A

Abstract：Trends of drought and flood are very important for the planning and construction of Xiong′an New Area.In this paper，550 years of historical drought and flood grade data from 1469 to 2018 in Xiong′an New Area were constructed.The data series of drought and flood grade with frequency of drought-prone and flood-prone years in every 10 years were our research object，which were abbreviated as drought-prone and flood-prone sequences in our study.The turning points of the sequences were identified by Lee-Heghinian method，ordered clustering and moving t-test.The trends of the sequences were identified with linear trend regression test and Spearman rank method.The sequences were predicted with a R/S analysis method.The results showed that there was a turning point in 1579-1588 for the flood-prone sequence.The subsequence showed an insignificant upward trend before this turning point，and a significant upward trend after it.There was a turning point in 1919 to 1928 for the drought-prone sequence.The subsequence showed an insignificant downward trend before this turning point，and an insignificant upward trend after it.At the significant level of 0.05，Hurst index forecasting showed that the flood-prone sequence would show a trend varying from significantly decreasing to insignificantly increasing in the future，while the drought-prone sequence would show a trend varying from insignificantly increasing to significantly decreasing.

Key words：Xiong′an New Area;drought and flood grades;trend analysis;turning point;R/S analysis

2017年4月1日，作為北京市非首都功能疏解集中承載地的河北雄安新區(qū)正式成立。2018年4月21日，《河北雄安新區(qū)規(guī)劃綱要》（后簡稱《綱要》）正式發(fā)布，《綱要》明確指出，到2035年要將雄安新區(qū)建設(shè)成為“綠色低碳、信息智能、宜居宜業(yè)、具有較強競爭力和影響力、人與自然和諧共生的高水平社會主義現(xiàn)代化城市”。此次《綱要》中特地提到了 “人與自然和諧共生”的建設(shè)目標，而要實現(xiàn)這一目標，最重要的一點就是要降低自然災(zāi)害對人們正常生活生產(chǎn)的影響，旱澇災(zāi)害是對雄安新區(qū)影響重大的主要自然災(zāi)害[1-2]。因此，研究雄安新區(qū)旱澇趨勢對實現(xiàn)2035年建設(shè)目標具有重要意義。

建國以來，由于大范圍水文站網(wǎng)的建設(shè)，有關(guān)干旱和洪澇的研究數(shù)據(jù)得到質(zhì)的提升，利用這些數(shù)據(jù)開展的研究也數(shù)不勝數(shù)。然而，要對未來進行準確預(yù)測，還需要挖掘更長年限的歷史數(shù)據(jù)，探明干旱和洪澇在長時間范圍尺度下的演變特征，對未來旱澇情勢做出資料長度更具代表性的判斷。

近年來，已有不少學(xué)者利用歷史旱澇資料在全國開展了有關(guān)旱澇特征的研究。例如：畢碩本等[3]通過分析西北地區(qū)東部1470-1912年連續(xù)443年旱澇等級序列，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)旱澇災(zāi)害具有明顯的階段性，且通過對比發(fā)現(xiàn)采用歷史文獻資料重建的旱澇序列與其他長降水量序列的一致性較好。袁媛等[4]通過分析陜西省幾個具有代表性的氣象站1470-2008年旱澇等級序列，發(fā)現(xiàn)榆林和延安呈現(xiàn)從偏旱轉(zhuǎn)向正常的趨勢，寶雞和西安呈現(xiàn)出從偏旱轉(zhuǎn)向偏澇的趨勢，而漢中和安康主要以偏澇為主。劉東升等[5]通過重建并分析昆明市1322-2013年旱澇等級序列，發(fā)現(xiàn)歷史上昆明市旱澇災(zāi)害總體變化趨勢為先趨于澇，后趨于旱，且旱澇災(zāi)害的第一、二、三主周期分別為39 a，11 a和4 a。常奐宇等[6]通過分析北京市1470-2015年旱澇等級資料，發(fā)現(xiàn)北京市旱澇災(zāi)害整體上呈現(xiàn)出“澇-旱-澇-旱”的波動，且局部存在旱澇急轉(zhuǎn)的現(xiàn)象。YU等[7]通過分析內(nèi)蒙古地區(qū)近500年旱澇資料，發(fā)現(xiàn)近500年來內(nèi)蒙古地區(qū)旱澇災(zāi)害發(fā)生的頻率和強度均有所增加，且存在澇災(zāi)總是在旱災(zāi)發(fā)生后的4～5 a發(fā)生的一個滯后效應(yīng)。Zheng等[8]通過分析1736-2000年中國北方歷史旱澇資料，發(fā)現(xiàn)在這一時段內(nèi)中國北方共發(fā)生了29次特大旱災(zāi)和28次特大洪災(zāi)，且在這些極端干旱（洪澇）事件中，大部分地區(qū)的降水量明顯減少（增加），尤其是夏秋兩季。Jiang等[9]通過分析長江三角洲地區(qū)近1000年來的旱澇資料，發(fā)現(xiàn)1000-1600 年洪災(zāi)發(fā)生頻次呈負趨勢，其后呈正趨勢，且1300 年以后旱災(zāi)發(fā)生頻次增加。

本文利用歷史旱澇等級資料研究雄安新區(qū)旱澇趨勢，旨在為雄安新區(qū)防洪抗旱規(guī)劃建設(shè)提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

雄安新區(qū)地處河北省保定市，同時也處于北京市、天津市和保定市腹地，其規(guī)劃范圍涵蓋了保定市雄縣、容城、安新三縣的行政轄區(qū)，任丘市鄚州鎮(zhèn)、茍各莊鎮(zhèn)、七間房鄉(xiāng)以及高陽縣龍化鄉(xiāng)，總規(guī)劃面積約1 770 km2。

雄安新區(qū)位處白洋淀流域出口。白洋淀流域主要包含了白洋淀及其周圍的大清河水系。大清河水系在白洋淀流域內(nèi)呈扇形分布，而水系中匯入白洋淀的河流按來水方向分為南北中三支。其中，大清河南支和中支的河流直接注入白洋淀內(nèi)，而北支的河流則是通過白溝引河最終引入白洋淀[10]。

白洋淀流域?qū)儆谂瘻貛О敫珊禋夂騾^(qū)，多年平均降水量約為570 mm。整個流域呈現(xiàn)西北高東南低的地勢特征，降水量在空間分布上極不均勻[11]，西北部山區(qū)的降雨量多于東南部平原區(qū)。流域多年平均徑流量約為22.3億m，山區(qū)河流徑流量占總徑流量的80%以上。流域降水量時間分配不均勻，大部分降水集中在6月-9月，約占流域總降水量的80%。暴雨多集中于每年7月、8月內(nèi)，歷史上發(fā)生的幾次對人類影響較大的暴雨均發(fā)生在這段時間內(nèi)[12]。

由于白洋淀流域降雨時空分布不均勻的氣候特征和雄安新區(qū)的特殊位置，雄安新區(qū)位于易發(fā)生洪澇和干旱災(zāi)害的區(qū)域。

2 研究方法

2.1 雄安新區(qū)1469-2018年連續(xù)550 a的歷史偏澇（旱）序列生成方法

《中國近五百年旱澇分布圖集》[13]（后簡稱《圖集》）及其續(xù)補[14]和再續(xù)補資料[15]刊印了1470-2000年全國120個站點旱澇等級分布圖。《圖集》采用 5個等級表示各地降水情況，其中1級代表澇、2級代表偏澇、3級代表正常、4級代表偏旱、5級代表旱，各等級描述見表1。《圖集》中每一個站點代表了現(xiàn)行政區(qū)劃的1～2個地區(qū)范圍，本文選取了保定站數(shù)據(jù)代表雄安新區(qū)歷史旱澇等級情況?；谏鲜觥秷D集》及其續(xù)補和再續(xù)補資料，首先讀出保定站1470-2000年旱澇等級。

考慮到后面計算每10 a的偏澇（旱）年份頻次需要整10 a的旱澇等級數(shù)據(jù)，還需把歷史旱澇等級數(shù)據(jù)往前推1 a。利用《中國氣象災(zāi)害大典》（河北卷）[16]中關(guān)于雄安新區(qū)所在區(qū)域的記載，對照表1中有關(guān)各旱澇等級的描述，延展出1469 年的旱澇等級數(shù)據(jù)。

根據(jù)中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)中的保定市2001-2018年月降水量資料（6月-9月），按照《圖集》采用的評定標準，延展出2001-2018年的旱澇等級數(shù)據(jù)。旱澇等級計算標準[14]如下。

3 結(jié)果分析

3.1 突變點分析

不同突變點檢驗方法各有優(yōu)劣，為了使檢驗結(jié)果更加準確，本文分別采用有序聚類法、Lee-Heghinian法和滑動T檢驗法三種方法相互對比，對雄安新區(qū)偏澇（旱）總序列在55個時段中的突變點進行檢驗。檢驗結(jié)果見圖2。

根據(jù)突變點檢驗結(jié)果，三種檢驗方法對偏澇（旱）總序列突變點的檢驗結(jié)果一致。其中偏澇總序列突變點均位于第11個時段（1569-1578年），偏旱總序列突變點均位于第45個時段（1909-1918年）。此外，三種檢驗方法對偏澇（旱）總序列的檢驗結(jié)果均通過了0.05顯著性水平檢驗，這表明突變點檢驗結(jié)果可靠性較高。

3.2 突變點前、后的偏澇（旱）子序列趨勢分析

為了探究突變點前、后的偏澇（旱）子序列統(tǒng)計值特征，分別計算了各子序列的均值和方差。計算結(jié)果見表2。

根據(jù)表2可知：突變點前、后的偏澇（旱）子序列平均值的差值為1.36次/（10 a）（1.96次/（10 a）），這表明突變點前、后偏旱子序列的反轉(zhuǎn)比偏澇子序列更加劇烈。此外，突變點前、后的偏澇（旱）子序列方差的差值為0.75（0.2），這表明突變點前、后的偏澇子序列穩(wěn)定性差異比突變點前、后的偏旱子序列穩(wěn)定性差異更大。

采用線性趨勢回歸檢驗法和Spearman秩次法分別對突變點前、后的偏澇（旱）子序列變化趨勢進行識別。結(jié)果顯示，兩種趨勢檢驗方法對4組序列的檢驗結(jié)果一致：在0.05顯著性水平下，突變點前、后的偏澇（旱）子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢（不顯著的下降趨勢）和顯著的上升趨勢（不顯著的上升趨勢）。

3.3 突變點后的偏澇（旱）子序列未來趨勢判斷

以突變點后的偏澇（旱）子序列作為研究對象，根據(jù)R/S分析方法，分別作出突變點后的偏澇（旱）子序列l(wèi)g（R/S）-lgτ雙對數(shù)關(guān)系圖，并采用最小二乘法進行線性擬合。擬合結(jié)果見圖4。

從圖4可看出，突變點后的偏澇（旱）子序列通過擬合得到的Hurst指數(shù)為0.3682（0.6081），[JP+1]小于（大于）0.5，表明突變點后偏澇（旱）子序列的未來變化趨勢與歷史變化趨勢情況呈現(xiàn)出負相關(guān)（正相關(guān)）。根據(jù)3.2節(jié)中趨勢檢驗結(jié)果，突變點后偏澇（旱）子序列呈現(xiàn)出顯著的上升趨勢（不顯著的上升趨勢），可預(yù)測未來偏澇（旱）子序列將呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢（不顯著的上升趨勢）。由于突變點后偏澇（旱）子序列擬合趨勢線的確定性系數(shù)分別達到了0.7922（0.9859），且擬合的趨勢線方程均通過了0.05顯著性水平檢驗，因此預(yù)測結(jié)果較為可靠。

4 討論

4.1 偏澇（旱）總序列與突變點前、后的偏澇（旱）子序列趨勢對比

采用滑動平均法作出偏澇（旱）總序列的滑動平均曲線，見圖5。

從圖5可看出。偏澇總序列整體波動較大，且在前10個時段（1469-1568年）以及第40-45個時段（1859-1918年），偏澇年份的頻次處于整個歷史時期中的較高水平，而在第12-18（1579-1648年）、第22-30個時段（1679-1768年），偏澇年份的頻次則處于整個歷史時期中的較低水平;同樣，偏旱總序列整體波動性也比較大，且在第12-18（1579-1648年）、第45-55個時段（1909-2018年），偏旱年份的頻次處于整個歷史時期中的較高水平，而在第22-30（1679-1768年）、第40-45個時段（1859-1918年），偏旱年份的頻次則處于整個歷史時期中的較低水平。

此外，偏澇（旱）總序列的均值為2.91次/（10 a）（3.2次/（10 a）），方差為2.86（3.53），這表明在過去550年里，雄安新區(qū)偏旱年份出現(xiàn)的頻次要高于偏澇年份出現(xiàn)的頻次，且偏旱總序列的波動性比偏澇總序列更大。

采用線性趨勢回歸檢驗法和Spearman秩次法分別對偏澇（旱）總序列的變化趨勢進行識別。結(jié)果顯示，兩種趨勢檢驗方法對兩組序列的檢驗結(jié)果一致：在0.05顯著性水平下，偏澇（旱）總序列呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢（顯著的上升趨勢）。

由此可見，考慮突變點的偏澇（旱）子序列變化趨勢與不考慮突變點的偏澇（旱）總序列變化趨勢差異明顯。

4.2 Hurst指數(shù)預(yù)測結(jié)果討論

4.2.1 突變點前、后的偏澇（旱）子序列趨勢對Hurst指數(shù)預(yù)測效果的驗證

以突變點前的偏澇（旱）子序列作為研究對象，根據(jù)R/S分析方法，分別做出突變點前的偏澇（旱）子序列l(wèi)g（R/S）-lgτ雙對數(shù)關(guān)系圖，并采用最小二乘法進行線性擬合。擬合結(jié)果見圖6。

從圖6可看出，突變點前的偏澇（旱）子序列擬合得到的Hurst指數(shù)為0.2589（0.2927），小于0.5，表明未來變化趨勢與歷史變化趨勢情況呈負相關(guān)。由3.2節(jié)中趨勢檢驗結(jié)果可知，突變點前的偏澇（旱）子序列呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢（不顯著的下降趨勢），可預(yù)測突變點后的偏澇（旱）子序列將呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢（不顯著的上升趨勢）。這個結(jié)果與突變后的偏旱子序列趨勢一致，但與突變后的[CM（22]偏澇子序列實際趨勢不一致（呈現(xiàn)顯著上升趨勢）。

通過分析發(fā)現(xiàn)，造成突變點前的偏澇子序列預(yù)測失敗的主要原因有兩個：其一，突變點前的偏澇子序列樣本點分布散亂，使得最終擬合出的趨勢線方程的確定性系數(shù)僅為0.3454，且趨勢線方程未通過0.05顯著性水平檢驗，不能保證Hurst指數(shù)的準確性;其二，突變點前的偏澇子序列用于預(yù)測的時滯長度為9，其預(yù)測結(jié)果很難保證對序列長度大于9的未來序列有效，而突變點后的偏澇子序列長度為44，遠大于9。

由此可見，采用Hurst指數(shù)對未來趨勢進行預(yù)測時，首先應(yīng)保證Hurst指數(shù)擬合效果較好，因為Hurst指數(shù)的擬合效果將直接影響預(yù)測結(jié)果的準確性。其次，還應(yīng)注意預(yù)測所用的時滯長度，通常預(yù)測所用的時滯長度不同，最終得到的預(yù)測結(jié)果也有所不同。

4.2.2 偏澇（旱）總序列與突變點后的偏澇（旱）子序列未來趨勢預(yù)測對比

以偏澇（旱）總序列為研究對象，根據(jù)R/S分析方法，分別作出偏澇（旱）總序列的lg（R/S）-lg τ雙對數(shù)關(guān)系圖，并采用最小二乘法進行線性擬合。擬合結(jié)果見圖7。

從圖7可看出，偏澇（旱）總序列通過擬合得到的Hurst指數(shù)為0.3362（0.2981），小于0.5，表明偏澇（旱）總序列未來變化趨勢與歷史變化趨勢呈負相關(guān)。據(jù)4.1節(jié)中趨勢檢驗結(jié)果可知，偏澇（旱）總序列呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢（顯著的上升趨勢），可預(yù)測未來偏澇（偏旱）序列將呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢（顯著的下降趨勢）。由于偏澇（旱）總序列擬合趨勢線的確定性系數(shù)達到了0.8122（0.8349），且擬合的回歸方程通過了0.05顯著性水平檢驗，因此預(yù)測結(jié)果也較為可靠。

通過對比采用偏澇（旱）總序列與采用突變點后的偏澇（旱）子序列進行預(yù)測的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩種預(yù)測方式的預(yù)測結(jié)果不同，但由于這兩種預(yù)測方式的擬合效果都較好，因此兩種預(yù)測結(jié)果也都比較可靠。通過分析推測，造成兩種預(yù)測方式結(jié)果不同的主要原因是偏澇（旱）總序列用于預(yù)測的時滯長度與突變點后的偏澇（旱）子序列用于預(yù)測的時滯長度不同，導(dǎo)致兩種預(yù)測方式所能預(yù)測的序列長度不同，所以最終產(chǎn)生了兩種不同的預(yù)測結(jié)果。由此可見，利用Hurst指數(shù)進行預(yù)測時，時滯長度這一單獨因素對未來趨勢的預(yù)測結(jié)果也有著很大的影響。

有關(guān)Hurst指數(shù)計算的匯總結(jié)果見表3。

綜合前面的分析，最終可以預(yù)測：在0.05顯著性水平下，未來偏澇序列呈從顯著下降到不顯著上升趨勢，偏旱序列呈從不顯著上升到顯著下降趨勢。限于方法的限制，未來趨勢究竟在未來多少時限內(nèi)成立還需要做進一步研究。

5 結(jié)論

[JP+1]本文通過對雄安新區(qū)1469-2018年偏澇（旱）序列進行突變點、趨勢以及預(yù)測分析，得出以下結(jié)論。

（1）雄安新區(qū)偏澇、偏旱序列的突變點分別出現(xiàn)在第11個時段（1569-1578年）和第45個時段（1909-1918年）。突變點前、后偏澇（旱）子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢（不顯著的下降趨勢）和顯著的上升趨勢（不顯著的上升趨勢）。

（2）從序列總體變化趨勢上看，雄安新區(qū)偏澇（旱）總序列呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢（顯著的上升趨勢）。其中，偏澇年份頻次的較大值出現(xiàn)在第1-10（1469-1568年）、第40-45個時段（1859-1918年）[JP+1]，較小值出現(xiàn)在第12-18（1579-1648年）、第22-30個時段（1679-1768年）;偏旱年份頻次的較大值出現(xiàn)在第12-18（1579-1648年）、第45-55個時段（1909-2018年），較小值出現(xiàn)在第22-30（1679-1768年）、第40-45個時段（1859-1918年）。

（3）Hurst指數(shù)預(yù)測結(jié)果顯示，在0.05顯著性水平下，未來雄安新區(qū)偏澇序列呈從顯著下降到不顯著上升趨勢，而偏旱序列呈從不顯著上升到顯著下降趨勢。

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