張建成
(遼寧凌河水利電力建設(shè)有限公司,遼寧 朝陽 122000)
水系統(tǒng)循環(huán)過程中大氣降水為核心環(huán)節(jié),水資源可持續(xù)利用和流域徑流量受降水變化的影響較為顯著。當(dāng)前,降水過程和特點受人類活動、氣候變化等因素作用已發(fā)生顯著改變,在全球氣候變化背景下開展降水變化趨勢的研究,對于水生態(tài)文明建設(shè)、水資源管理規(guī)劃和反映水文特征規(guī)律等具有重要意義[1,2]。
當(dāng)前,對于長序列氣象數(shù)據(jù)的參數(shù)估計較為常用的方法為線性回歸法,其中Mann-Kendall法不需要滿足一定的分布即可完成統(tǒng)計檢驗,且結(jié)構(gòu)體系受異常值干擾的程度較低,較其它方法更具有正態(tài)分布檢驗的適用性和可行性。
當(dāng)前,世界氣象組織推薦的Mann-Kendall(簡稱M-K)檢驗已成為時間序列趨勢分析中廣泛應(yīng)用的方法,該方法不受異常值干擾和樣本服從某一分布等條件限制,對于非正態(tài)的氣象、水文等數(shù)據(jù)分析具有較好的適用性。近年來,針對降水趨勢的研究有學(xué)者應(yīng)用了M-K檢驗法,但大多數(shù)是對整個研究區(qū)域的降水變化特征從年降水天數(shù)、年降水量等單變量的角度分析,考慮多變量聯(lián)合分析各參數(shù)之間相關(guān)性的研究較少。水資源的變化為驅(qū)動降水量變化的關(guān)鍵要素,而區(qū)域發(fā)生極端降水事件的概率可以通過年最大降水量反映。因此,文章對區(qū)域降水事件選用年最大降水量、年降水天數(shù)和年降水量3個參數(shù)表征,考慮降水的多要素特點采用多變量M-K法整體分析降水變化趨勢[4-7]。
逐日降水資料來源于大凌河流域1969-2015年6個代表性氣象站點,選取研究對象為年最大降水量、年降水天數(shù)和年降水量,對大凌河流域年降水變化趨勢利用多變量M-K檢驗法分析。
大凌河為遼寧省西部的重要飲用水源地,發(fā)源于建昌縣的水泉溝,河流全長398km,占地面積2.35萬km2,河床平均比降0.25%,含沙量57kg/m3,年均徑流量16.67億m3。河流主脈貫穿遼西、東南匯入渤海,自西向東徑流朝陽、北票、義縣、凌海等市縣,主要有清河、細(xì)河、老虎山河、大定河、牤牛河、瓦子峪河、涼水河等支流,對于保障沿途農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活用水等發(fā)揮著巨大的作用。研究區(qū)屬于溫帶季風(fēng)氣候,氣候特點為冬長夏暖、春秋季短、光照偏少、雨量集中、平原風(fēng)大,年均氣溫8.0℃-12.6℃,年降水量在450-600mm之間,受夏季風(fēng)影響年內(nèi)降水量極不均衡,其中56%以上降水發(fā)生于6-9月。流域內(nèi)98%為山丘區(qū),其他極少數(shù)地區(qū)為平原區(qū),水源涵養(yǎng)能力差,水資源來源以大氣降水為主,沿河社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活穩(wěn)定受降水變化的影響極為顯著。因此,采取合適的方法準(zhǔn)確揭示大凌河降水變化規(guī)律,對于水資源合理利用、用水結(jié)構(gòu)調(diào)整和水生態(tài)文明建設(shè)等具有重要意義[8-10]。
2.1單變量M-K方法
設(shè)M-K檢驗中存在n個彼此獨(dú)立、隨機(jī)分布的序列H0為(x1,x2,…,xn),設(shè)為H1,xj和xk關(guān)于全部的k均不同,其中j≤n、且k≠j,根據(jù)下式對變量S進(jìn)行檢驗,即:
(1)
(2)
對于顯著性水平α給定的情況下,若滿足條件|Z|≥Z1-α/2,則認(rèn)為不可接受原假設(shè),序列具有顯著下降或上升趨勢;若統(tǒng)計變量滿足條件Z>0或Z<0,則認(rèn)為序列呈上升或下降趨勢。
設(shè)變量u的序列為Xi(u),其中i=1,2,…,n、u=1,2,…,d,則利用公式(3)檢驗統(tǒng)計變量M(u),其表達(dá)式為:
(3)
統(tǒng)計變量M(u)的M-K檢驗近似服從正態(tài)分布,其均值E(M(4))=0、方差為Var(M(u))=[n(n-1)(2n+5)]/18;CM=(Cu,v)u,v=1,…,d為矩陣M=(M(1),M(2),…,M(d))的協(xié)方差,Cu,v的計算式為:
(4)
式中:
考慮各變量之間相關(guān)關(guān)系和單變量法的多變量M-K方法,可用于檢驗協(xié)方差矩陣。當(dāng)前,特征值、求逆、求和檢驗為協(xié)方差檢驗最為常用的方法,各方法原理如下:
1)CIT求逆檢驗。對矩陣CM取逆矩陣CM-1為協(xié)方差CIT檢驗的基本原理,由此構(gòu)造近似服從xx(q)分布的統(tǒng)計變量,即:
(5)
式中:q為符合條件1≤q≤d的秩。拒絕原假設(shè)的判別條件為D超過α的臨界值,即在顯著性水平為α?xí)r具有明顯的變化趨勢。
(6)
經(jīng)歸一化處理后獲取變量ZB,對于顯著性α給定的情況下檢驗,不可接受原假設(shè)的判別條件為|ZB|≥ZBt-α/2,該條件下序列的下降或上升趨勢明顯,且ZB>0或ZB<0時程上升、下降趨勢。
3)特征值CET檢驗。根據(jù)協(xié)方差矩陣的特征值和CIT方法求逆矩陣的過程,Letten-maier等提出了改進(jìn)的CET法,其表達(dá)式為:
(7)
統(tǒng)計變量L在M(u)相互獨(dú)立的條件下接受原假設(shè),然而通常情況下M(u)不相互獨(dú)立,該條件下L*與L滿足同分布條件。根據(jù)下式表征L*的分布特征:
(8)
式中:λ、Zu為協(xié)方差矩陣CM的特征值和獨(dú)立正態(tài)隨機(jī)變量。如果滿足條件λu均相等,即λu=λ,則L*與L均服從λx2(d)分布;如果λu值各不相等,則L*服從P-Ⅲ分布,其位置(a0)、尺度(β)和形狀(α)三個參數(shù)利用λu值確定,相應(yīng)的計算式為:
(9)
在M(u)相互獨(dú)立的情況下,L服從σ2x2(d)分布;在M(u)不相互獨(dú)立的情況下,如果λu均彼此相同或不等,則L服從λx2(d)分布或P-Ⅲ分布。根據(jù)以上原則和運(yùn)算結(jié)果獲取顯著水平為α的臨界值,原假設(shè)不被接受的判別條件為L超過該臨界值,即原序列在α顯著性水平上的變化趨勢明顯。
在檢驗過程中以上三種方法均具有其適用范圍和優(yōu)缺點,其中CIET法計算簡便、原理簡單,但小容量樣本的檢驗效果較差;針對小樣本序列的檢驗CST方法具有較好的適用性,在M(u)存在正、負(fù)兩種情況時,檢驗結(jié)果的可信度因不同方向的變化趨勢而下降,結(jié)果往往存在一定偏差;總體效果上CET方法最優(yōu),對于大樣本容量CET的檢驗優(yōu)勢不顯著且計算過程復(fù)雜,因此統(tǒng)計變量的分布往往需要估算參數(shù)的近似分布。
根據(jù)大凌河流域1969-2015年6個氣象站點的逐日降水資料,統(tǒng)計整理出各站點的年降雨天數(shù)D、年最大降雨量Pmax和年降雨量P,對6個氣象站點的D、Pmax、P變化趨勢利用單變量趨勢檢驗法分析,見表1。其中,顯著性α=0.05條件下,Z1-α/2=±1.96。
表1 大凌河1969-2015年6個站點的統(tǒng)計量Z值
從參數(shù)D、Pmax、P變化的角度分析,凌海站Pmax、P變量的Z值均小于0,整體表現(xiàn)出下降趨勢,其它站點的Pmax、P變量的Z值均大于0,總體表現(xiàn)出上升趨勢,其中上升趨勢最為顯著的義縣站,P值為1.94;統(tǒng)計調(diào)查的6個站點的D存在一定差異,大城子站和義縣站的年降雨天數(shù)呈上升趨勢,而其它站點則表現(xiàn)出下降趨勢,其中阜新站、義縣站、朝陽站的變化最為顯著,Z值大于1.96;凌海站、大城子站、錦州站的變化趨勢不明顯,Z值小于1.96。
從6個站點降雨變化的角度認(rèn)為,義縣站、大城子站D、Pmax、P三要素的Z值均大于0,這些站點表現(xiàn)出上升趨勢;凌海站D、Pmax、P三要素的Z值均小于0,該站點表現(xiàn)出下降趨勢,可見義縣站和大城子站的降水變化整體呈上升趨勢,而凌海站的降水變化趨勢呈下降趨勢。阜新站、錦州站、朝陽站Pmax、P變量的Z值大于0,而D變量的Z值小于0,可見這些站點的降水總體表現(xiàn)出下降趨勢。然而,整體降雨趨勢是否顯著還無法利用單變量趨勢分析法定量描述。因此,為獲取各站點的整體降雨趨勢仍需要多變量趨勢分析。
將大凌河流域6個氣象站點的(P,Pmax,D)、(P,Pmax)、(Pmax,D)、(P,D)序列利用多變量方法進(jìn)行趨勢分析,顯著性取α=0.05時的計算結(jié)果見表2。
表2 大凌河1969-2015年各站點的多變量趨勢檢驗
續(xù)表2 大凌河1969-2015年各站點的多變量趨勢檢驗
1)大城子站CST檢驗的(P,Pmax)序列為顯著趨勢,而其它結(jié)果為不顯著檢驗趨勢,可見大城子站的多變量和單變量趨勢保持較好的一致性。
2)義縣站的多變量趨勢檢驗存在較大的差異,CIT、CST、CET方法的檢驗結(jié)果不同,主要體現(xiàn)在如下方面:除CIT檢驗的(Pmax,D)序列為不明顯顯著外其它的檢驗結(jié)果均為顯著,而CET結(jié)果為不顯著;依據(jù)前文獲取的單變量檢驗結(jié)果,確定義縣站為整體顯著的降雨趨勢。
3)阜新站的多變量趨勢檢驗存在一定的差異,不同序列的檢驗結(jié)果不同,這體現(xiàn)在:CIT、CST、CET方法的(Pmax,D)、(P,D)序列為顯著趨勢,除CIT檢驗的(P,Pmax,D)序列為顯著趨勢外,三種方法的(P,Pmax,D)、(P,Pmax)序列為不顯著趨勢;根據(jù)前人單變量趨勢阜新站分析結(jié)果,確定阜新站整體為不顯著降雨趨勢,且變量Pmax、P為影響整體降雨特性的關(guān)鍵要素。另外,阜新站的單變量與多變量趨勢分析存在一定差異,P、Pmax為顯著上升而D為顯著下降,但多變量的變化趨勢不明顯??梢?,整體降雨趨勢無法僅僅依據(jù)單一變量分析,對阜新站的降雨趨勢僅僅依靠單一年降水必將出現(xiàn)錯誤結(jié)論。
4)錦州站除CIT檢驗的(P,D)序列為顯著趨勢外,其它結(jié)果均為不顯著趨勢,錦州站多變量和單變量趨勢保持良好的一致性。
5)朝陽站三種方法的多變量趨勢檢驗存在一定差異,主要體現(xiàn)在:除CIT檢驗的(P,Pmax)序列為不顯著趨勢外其它均為顯著趨勢,而CET、CST檢驗為不顯著趨勢;根據(jù)前人單變量檢驗結(jié)果,好確定照樣站整體降雨為不顯著趨勢。朝陽站的多變量、單變量分析結(jié)論存在較大差異,為保證降雨整體趨勢的準(zhǔn)確性應(yīng)綜合考慮多變量和單變量分析結(jié)果。
6)凌海站的三種方法多變量趨勢檢驗均為不顯著,凌海站多變量和單變量檢驗趨勢保持良好的一致性。
根據(jù)以上結(jié)果可知,多變量趨勢法在實際應(yīng)用時具有的特點為:①對于整體降雨趨勢問題單變量趨勢分析法無法有效處理,而多變量法能夠較好的解決此問題,如義縣站為顯著變化的降雨趨勢,而其它5個站點為不顯著降雨趨勢;②針對整體降雨趨勢利用單個變量估計時很可能獲取錯誤的結(jié)論,如阜新站最大降水量和年降水量的上升趨勢不明顯,年降水天數(shù)的下降趨勢較為顯著,但降雨整體特性為不顯著趨勢。為獲取更加可靠的結(jié)論必須聯(lián)合多變量趨勢分析。③從計算結(jié)果可知,通過獲取一個分布和統(tǒng)計參數(shù),多變量趨勢分析即可判斷整體的變化特征,該方法能夠有效的避免分析結(jié)論出現(xiàn)錯誤的現(xiàn)象且可以控制整體處于同一置信水平。
在實際應(yīng)用中多變量分析法仍存在一定不足,具體如下:①CET、CIT多變量分析法不能準(zhǔn)確獲取整體為下降或上升趨勢,而僅僅能夠給出顯著性判斷,未來仍需要進(jìn)一步改進(jìn);當(dāng)CST方法存在正、負(fù)兩種情況時,評價結(jié)果的可信度因不同方向的趨勢低效而下降,該條件下可能出現(xiàn)評價結(jié)果誤導(dǎo)的情況。所以,CST方法分析結(jié)果的可靠性因單變量趨勢不同會出現(xiàn)差異。②在整體降雨趨勢分析時每個變量的貢獻(xiàn)率大小和比重不同,如Pmax、P變量為影響阜新站整體降雨特性的主要因素,而降雨趨勢中變量D的比重績效,單純的依據(jù)多變量法無法獲取以上結(jié)論。在整體趨勢中每個變量的貢獻(xiàn)大小無法通過單變量方法獲取,因此單變量的變化趨勢利用該方法難以獲取。同時,在綜合分析過程中還要綜合考慮單變量結(jié)論。
總體而言,應(yīng)聯(lián)合應(yīng)用、綜合比較單變量和多變量分析結(jié)果。這主要體現(xiàn)在如下方面:比較分析多變量分析的三種不同方法,應(yīng)考慮各方法的適應(yīng)性、優(yōu)缺點等進(jìn)行整體變化趨勢;通過比較多變量和單變量分析結(jié)果,單變量法能夠在一定程度上完善多變量分析,因此為更加準(zhǔn)確、完善的獲取整體降雨趨勢必須綜合應(yīng)用多變量和單變量趨勢分析結(jié)論。
根據(jù)大凌河流域1969-2015年6個氣象站點的逐日降水資料,選取三個不同變量,利用多變量和單變量M-K檢驗法分析大凌河流域整體降水變化趨勢,主要結(jié)論如下:
1)大城子站、凌海站、阜新站、朝陽站和錦州站的變化趨勢不顯著,而義縣站為顯著變化趨勢。根據(jù)各變量變化特征,除凌海站外其它5個站點的年最大降雨量的上升趨勢均為不顯著,可見這些站點的計算降水事件呈增加趨勢;結(jié)合各站點年降雨天數(shù)和年降雨量變化趨勢,日降雨強(qiáng)度呈上升趨勢的有阜新、錦州和朝陽站。從降雨的角度分析,為獲取平均降雨強(qiáng)度諸多學(xué)者以年降雨天數(shù)、年雨量確定。文章考慮極端氣候事件和年最大降雨量,能夠更加系統(tǒng)、準(zhǔn)確的體現(xiàn)研究區(qū)的降雨變化趨勢和特性。
2)從降雨趨勢整體變化的角度多變量M-K法具有明顯的優(yōu)勢:整個趨勢檢驗結(jié)果可依據(jù)多變量方法定量獲取,但實際應(yīng)用時仍存在一定的不足:多變量分析法中CET、CIT檢驗不能整體的判斷下降或上升趨勢,確無法判斷顯著性,未來仍需要進(jìn)一步優(yōu)化;在單變量變化趨勢不同的情況下,CST方法的評價結(jié)果可靠性下降,在整體降雨趨勢中每個變量的貢獻(xiàn)率大小無法利用多變量法確定。
3)為更好的掌握流域降水趨勢、更加全面的認(rèn)識每一個成分和序列整體的變化趨勢,必須綜合應(yīng)用多變量和單變量檢驗結(jié)果。