任榮儀，賀中華，梁 虹，安 全，趙 夢，夏傳花

(1貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550001；2貴州師范大學(xué) 國家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心，貴州 貴陽 550001；3貴州省山地資源遙感應(yīng)用重點實驗室，貴州 貴陽 550001)

降水作為水文循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，是水資源的直接來源，區(qū)域降水量的多少及時空分布很大程度上決定該地區(qū)的水資源量[1]。降水是研究區(qū)域氣候變化的重要因子之一，降水量是衡量一個地區(qū)降水多少的數(shù)據(jù)，降水特征與當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟建設(shè)有著緊密聯(lián)系[2]。隨著氣候變化和人類活動的影響，降水量時空分布上發(fā)生了不同程度的變化，因此，降水時空特征研究也受到了廣泛關(guān)注[3-7]。

Kailash Rajah等[8]采用M-K檢驗和回歸分析評價等方法研究全球日降水時間分布的變化；R Sivajothi等[9]和Chatterjee S 等[10]分別對印度卡納塔克邦地區(qū)和西孟加拉邦季的降水情況進行研究。Jones J R等[11]探討了上田納西河流域降水的時間變化。Wang Y等[12]利用經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)和旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF)分析我國1960—2010年的降水變化情況。Yang H L等[13]利用青海省1962—2011年年降水量和季節(jié)降水資料對其時空變化進行了研究；Yu H等[14]分析了中國橫斷山區(qū)降水時空變化及其海拔和緯度的關(guān)系。Zhao N等[15]采用地理加權(quán)回歸(GWR)方法、高精度地表模擬(HASM)方法和M-K統(tǒng)計檢驗等方法研究了京津冀地區(qū)降水的時空變化；Sun Y等[16]利用淮河流域55年月降水和全球月度的分析資料研究該地區(qū)降水的時空特征；Shi H等[17]基于29個氣象站的觀測數(shù)據(jù)，研究了1961年至2014年期間中國三河源頭(TRH)地區(qū)降水的時空特征。Deng S等[18]探索南海潿洲島降水的時空變異；Yang P等[19]采用連續(xù)小波變換(CWT)和M-K測試分析了西北地區(qū)近43年不同時間尺度的降水時空變化；姬世保等[20]建立了適合黔桂喀斯特山區(qū)的TRMM衛(wèi)星降水產(chǎn)品的矯正模型，總結(jié)了該地區(qū)降水的時空分布特征；肖楊[21]和李爍陽[22]采用了氣象傾向率、M-K趨勢檢驗、小波分析、EOF等分析方法研究了大渡河流域和湖北省降水時空分布特征；尚升海[23]針對哀牢山地區(qū)降水時空特征進行多尺度分析；王瑩等[24]利用集中性降水指數(shù)(PCI)和各月份降水貢獻率，研究了江蘇省月降水分配格局的時空變化特征。顧金普等[25]采用Z指數(shù)等方法，基于黑龍江30個氣象站點研究了該省近50年來降水及旱澇時空演變特征，陳素景等[26]采用重心模型等方法研究了瀾滄江流域的降水時空變化；彭睿文等[27]采用變異系數(shù)等方法研究了中國西南地區(qū)的降水和植被變化的關(guān)系；靳春香等[28]根據(jù)黑龍江8個氣象站點1960—2012降水資料，采用了線性回歸、M-K法和GIS空間插值法等研究了其降水變化趨勢及空間分布特征。

部分學(xué)者對貴州省的降水分布特征和變化特征有了相關(guān)研究，趙志龍[29]、張勇榮[30]、徐建新[31]等從時間和空間的角度，分別研究了我省的多年降水變化特征，均得出我省降水呈現(xiàn)南多北少、存在3個多雨中心、季節(jié)差異顯著等特點。伍紅雨[32]研究了我省近50年降水異常的天氣特征，分析得出，我省存在顯著的年際、年代際變化特征；夏季降水有異常，存在2.8年的周期。

綜上所述，降水的特征的研究，主要是降水空間分布、空間插值法、年代際變化、降水周期、降水預(yù)測等方面；降水時間分布上，多采用地統(tǒng)計學(xué)、突變檢驗、趨勢分析、小波分析等分析方法。降水空間分布主要使用空間插值法和統(tǒng)計回歸模型等。以往對貴州省的降水時空變化研究不多，對黔中樞紐研究幾乎沒有，本文根據(jù)黔中水利樞紐25個雨量點1967—2016年逐月降水量觀測資料，對巖溶山區(qū)復(fù)雜地形條件下的降水特征和規(guī)律進行研究，以期深入了解黔中水利樞紐的水量的豐沛情況，研究結(jié)果可為該地區(qū)的降水研究、水資源的可持續(xù)開發(fā)利用、水資源配置等提供參考。

1 研究區(qū)概況

黔中水利樞紐工程區(qū)，位于貴州省中部地區(qū)(如圖1)，是貴州省政治、經(jīng)濟、文化、交通中心，是貴州省內(nèi)首個大型跨地區(qū)的水利工程；工程以灌溉、城市供水為主，以達到緩解黔中地區(qū)水資源嚴重短缺的目的，決定了黔中地區(qū)的生死存亡，有“生命線”之稱[33]，關(guān)系著黔中地區(qū)的經(jīng)濟社會和生態(tài)環(huán)境能否協(xié)調(diào)發(fā)展，事關(guān)貴州省經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的大局。地勢西高東低，海拔在300～3000 m之間，總面積約為16640 km2[34]；巖溶強烈發(fā)育的山區(qū)：西部為巖溶高原、峽谷、峰叢、洼地，中部為峰林溶原、丘原，東部為丘陵盆地、峰叢洼地相間分布；多年平均降水約為1236.54 mm，屬于濕潤區(qū)。

圖1 研究區(qū)DEM及雨量站點分布

2 數(shù)據(jù)來源

降水?dāng)?shù)據(jù)來源于貴州省水文水資源局和國家氣象信息中心(http：//data.cma.cn/)整理的地面測站逐月降水資料，包括研究區(qū)內(nèi)1967—2016年25個雨量點的降水資料，研究區(qū)外存在兩個對降水空間影響的雨量點，此處將其納入空間分析中，但其數(shù)據(jù)不用于時間序列的分析。雨量站點選擇時主要考慮數(shù)據(jù)量較全，剔除缺測數(shù)據(jù)時間較長的站點，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，站點能夠均勻覆蓋研究區(qū)范圍，其中缺失的年代數(shù)據(jù)運用ArcGIS的空間插值方法和SPSS進行空間插值和趨勢性插值，并對數(shù)據(jù)進行一致性檢驗。DEM數(shù)據(jù)來源地理空間數(shù)據(jù)云(http：//www.gscloud.cn/)，分辨率為30 m。按照氣象劃分方法可對四季進行如下劃分：3—5月、6—8月、9—11月、12月—次年2月劃分為春季、夏季、秋季和冬季[35]。在黔中水利樞紐各站點的多年逐月降水資料的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計了年均和四季年際變化特征、空間分布特征。

3 研究方法

3.1 線性回歸估計

回歸分析[36-39]通常用來定量研究兩個或者兩個以上變量之間相互影響的方法。本文采用降水和時間作為構(gòu)建線性回歸模型的變量，方程如下所示：

P=aT+b

(1)

式中：P代表1967—2016年或季度降水，T代表時間序列，a和b是參數(shù)，a一般是年或季度降水的變化趨勢。

3.2 累積距平法

降水的變化具有階段性特征，為更加明顯地呈現(xiàn)或者區(qū)分各階段的變化情況，本文采用累積距平法，即首先計算出每年的降水量距平值，按年份逐年累加，得到累積距平序列[40]，其計算公式為：

(2)

3.3 Mann-Kendall突變點檢驗

Mann-Kendall(M-K)檢驗是一種非參數(shù)的檢驗方法，其優(yōu)點是不要求數(shù)據(jù)服從特定的分布，可避免少數(shù)異常值帶來的干擾[41-42]。

對于N個樣本的時間序列，構(gòu)建一次序列的方法如下：

(3)

假如時間序列是隨機獨立的，那么統(tǒng)計量可以定義為：

(4)

式中：UF1=0，E(Sk)、Var(Sk)分別是累計值Sk的均值和方差，如果x1，x2，x3，…，xn相互獨立時，則可由以下公式計算：

(5)

(6)

然后，將時間序列的順序調(diào)整為xn，xn-1，xn-2，…，x1，重復(fù)上面步驟得到變量UBk，即：

UBk=-UFk

(7)

如得到的曲線UBk和UFk有交點且|U|<1.96，就可以推斷出該交點是這一時間序列的突變點。

3.4 空間插值法

研究代表站點降水量空間分布時，采用地理信息系統(tǒng)矢量數(shù)據(jù)插值分析中的反距離權(quán)重插值法(Inversedistanceweighted，IDW)。其最大的特點是原理簡單、操作方便，因此廣泛應(yīng)用于各方面的研究中。IDW插值是以空間結(jié)構(gòu)作為分析的基礎(chǔ)，考慮到了分析對象的空間屬性和空間位置，這種基于空間分析可以消除由采樣點分布不均帶來的誤差，并且根據(jù)樣點反映出的空間特點推測出其他地理空間的特征。計算公式如下：

(8)

確定權(quán)重的計算公式為：

(9)

4 結(jié)果及分析

4.1 降水量時間變化特征

利用累積距平法研究黔中水利樞紐工程區(qū)年及季節(jié)降水量的時間變化特征。

4.1.1 降水量年際變化特征

圖2為工程區(qū)1967—2016年的年降水的累積距平曲線圖，由圖2可見：該地區(qū)降水在不同的時間段具有不同的變化特點，但總體呈現(xiàn)下降趨勢，50年傾向率為-6.22·(10a)-1，20世紀60年代，年降水呈現(xiàn)增加趨勢；60年代至90年代初，年降水量表現(xiàn)為下降趨勢；90年代初至21世紀初降水量表現(xiàn)為上升趨勢，21世紀初至今，降水量主要為下降趨勢，且減少趨勢尤為明顯。存在著3個明顯的拐點，即1986年、1990年、2001年；4個不同的變化階段，即增加-減少-增加-減少的變化。

圖2 年降水量累積距平曲線

4.1.2 降水量季節(jié)性變化特征

春季降水累積距平。由圖3(a)可知，1967—1985年，降水為上升趨勢，自1985年以后，降水呈現(xiàn)持續(xù)下降，期間有回升趨勢，但波動較小。只存在一個明顯的拐點，即1985年；兩個變化階段，即增加-減少的變化。1967—2016年期間春季降水整體呈現(xiàn)下降趨勢，50年的傾向率為-6.02·(10a)-1。

夏季降水累積距平。由圖3(b)可知。曲線變化較為劇烈，1967—1976年呈現(xiàn)下降趨勢；1976—1980年為上升趨勢；1950年至1990年波動性下降至50年累計最低，為-359.48 mm；1990—2001年持續(xù)上升，于2001年達到累計值的最大值746.05 mm，與累計最低值相差1105.53 mm；2001年至2013年降水呈現(xiàn)波動性下降，在2006—2008年間有小幅度上升趨勢，但10多年來降水還是下降趨勢，其中2013年達到這一時期最低值-223.14 mm，但仍未低于1990年；2013年后降水趨勢開始回升；50年間存在多個拐點、多個變化趨勢：下降-增加-下降-增加-下降-增加的變化特征。整體呈現(xiàn)上升趨勢，傾向率為4.25·(10a)-1。根據(jù)其降水趨勢變化情況，預(yù)測2016年后，夏季降水將會出現(xiàn)持續(xù)上升趨勢。

圖3 季節(jié)降水量累計距平曲線

秋季降水累積距平。根據(jù)圖3(c)可分析出：1967—1983年呈現(xiàn)上升趨勢，于1983年達最大值713.78 mm；1983—1997年降水量波動變化；1997年后降水量減少趨勢明顯，在2013年達50年的最小值-74.78 mm，與值極差為778.56 mm。存在2個明顯拐點、3個不同變化趨勢：即增加-波動-減少；秋季降水整體呈現(xiàn)下降趨勢，傾向率-5.88·(10a)-1，由此預(yù)測降水量會持續(xù)下降一個時期才會有回升的趨勢。

冬季降水累積距平。根據(jù)圖3(d)可見：曲線變化較為劇烈，1967—1973年呈現(xiàn)波動上升趨勢；1973—1979年快速下降；1979—1983年急劇上升；1983—2004年曲線呈現(xiàn)先下降再持續(xù)上升的波動變化上升趨勢，2004年后呈現(xiàn)下降變化傾向，根據(jù)冬季降水變化規(guī)律：波動-下降-上升-波動-下降。50年整體變化呈上升趨勢，傾向率為1.34·(10a)-1～5.88·(10a)-1，預(yù)測接下來降水會在2013年后有回升趨勢。

4.2 Mann-Kendall突變分析

為了進一步研究黔中水利樞紐降水量的時間變化特征，對1967—2016年及季節(jié)降水的時間序列進行突變檢驗。

4.2.1 降水量年際突變檢驗

本報訊 今年，“質(zhì)量月”活動開展以來，湖北宜昌興發(fā)集團有限責(zé)任公司各單位廣泛宣傳質(zhì)量管理知識，狠抓質(zhì)量隱患排查整改力度，大力開展質(zhì)量管理活動，為公司實現(xiàn)質(zhì)量強企目標打下了更加堅實的基礎(chǔ)。

如圖4所示，可以看出，UF的值小于0或者等于0，說明黔中水利樞紐工程區(qū)年降水總體呈現(xiàn)下降趨勢。全年UF和UB在1966—2016年期間出現(xiàn)多個交點，說明多年年降水可能存在多個突變點，結(jié)合圖2分析結(jié)果，可推斷出年降水在1983年發(fā)生突變。

圖4 年降水量M-K統(tǒng)計量曲線

4.2.2 降水量季節(jié)性突變檢驗

春季降水的檢驗 如圖5(a)所示，結(jié)果顯示，F(xiàn)的值始終小于0，說明春季降水主要是下降趨勢；UF與UB存在交叉點，分別在1978年和1983年，結(jié)合圖3(a)分析得知不存在突變點。

夏季的M-K檢驗 曲線震蕩劇烈，UF曲線處于信度的上下限之間，說明黔中水利樞紐地區(qū)的夏季降水的變化波動不明顯，上升趨勢不是特別大[如圖5(b)]。UF與UB有多個交點，結(jié)合圖3(b)可以分析出夏季降水在1990年和2008年發(fā)生了突變。

秋季的M-K檢驗 UF的值在1991年后波動較為明顯，并于2001年后超出信度的下限，表明這一時段的秋季降水下降較為顯著[如圖5(c)]。在0.05置信水平下，UF和UB在1984年出現(xiàn)交點，結(jié)合秋季降水量累計距平曲線[圖3(c)]可以推斷出不存在突變。

冬季降水M-K檢驗 根據(jù)圖5(d)的UF曲線均處于信度的上下限之間，UF值圍繞0值上下波動，表明黔中水利樞紐冬季降水上升趨勢不明顯。在0.05的置信水平下，UF與UB在1967—2016年期間出現(xiàn)多個交點，曲線震蕩劇烈。結(jié)合冬季距平可以分析出降水突變發(fā)生在1970年。

圖5 四季降水量M-K統(tǒng)計量曲線

4.3 降水量空間分布及變化趨勢

4.3.1 年降水的空間分布特征

由圖6可以看出，多年降水呈現(xiàn)啞鈴狀，即中部多兩側(cè)少的趨勢，研究區(qū)范圍內(nèi)出現(xiàn)四個降雨中心，即付家寨站、丙壩站、永寧站、高車站，其降水量分別為1430.2 mm、1425.8 mm、1481.8 mm、1449.7 mm。降水量少的站點主要分布在兩側(cè)以向陽站和湖潮站為中心，降水量分別為1028.5 mm和1063 mm。整體呈現(xiàn)啞鈴狀分布，即自東向西降水量先增加后減少；從降水的空間分布趨勢來看，大致呈現(xiàn)從東到西逐漸減少的趨勢；最大增加趨勢系數(shù)為4.7(湖潮站)，最小減少趨勢系數(shù)為-86.3(樂平站)，二者相差-18.36倍，整個區(qū)域增加趨勢與減少趨勢存在很大差異，但這僅是個別的雨量站點，整體的差異不是特大，然而研究區(qū)內(nèi)平均變化趨勢系數(shù)為-40.03?？梢苑治龅贸鼋邓繒饾u減少。

圖6 年降水空間分布及變化趨勢

4.3.2 季節(jié)降水的空間分布特征

春季和冬季降水空間分布大致相同，均呈現(xiàn)東多西少的降水分布。春季：三個山站多年春季降水量最大(314.62 mm)，其次為永寧站(310.5 mm)，落別站(304.98 mm)和二塘站(300.64 mm)，形成了四個多雨中心。向陽站降水量最少(194.72 mm)，與最大降雨中心相差453.3 mm；其次為陽長站(226.16 mm)和丙壩站(237.83 mm)，與最低降水中心的差值分別為31.44 mm和43.11 mm。地區(qū)內(nèi)形成了四個多雨中心和三個少雨中心。冬季：付家寨多年冬季降水量最大(82.04 mm)，其次是永寧站(80.57 mm)和松柏山站(73.48)，形成了三個多雨中心。陽長站多年冬季降水量最少(30.20 mm)，與最大降雨中心相差50.84 mm；其次降水量偏低的有向陽站(30.51 mm)、高車站(45.07 mm)和馬場站(46.731 mm)，最大的降水中心的差值分別為：51.53 mm、36.98 mm和35.31 mm，形成了三個少雨中心，由于陽長站和向陽站相鄰，在冬季，研究區(qū)內(nèi)形成了四個多雨中心和三個少雨中心。

圖7 季節(jié)降水空間分布及趨勢變化

從變化趨勢看來，春季均為減少趨勢，減少最大的地區(qū)位于黔中水利樞紐的中部地區(qū)，樞紐的兩翼減少趨勢比中部地區(qū)要緩些，呈現(xiàn)啞鈴狀。最大減少趨勢系數(shù)為-4.15(雞場站)，最小減少趨勢系數(shù)為-33.08(湖潮站)，二者相差7.98倍，研究區(qū)內(nèi)平均變化趨勢系數(shù)為-16.35，說明研究區(qū)在2016年后降水量會逐漸減少。冬季主要呈現(xiàn)上升趨勢，最大增加趨勢系數(shù)為4.55(落別站)，最小減少趨勢系數(shù)為-6.58(安順站)，二者相差11.12倍，說明研究區(qū)的區(qū)域差異不是特別大。

夏季和秋季的降水空間分布同年降水相似，均呈現(xiàn)啞鈴狀。夏季：郎岱站是多年夏季降水量最大(819.56 mm)，其次是永寧站(791.92 mm)和二塘站(791.40 mm)，形成了三個多雨中心。松柏山站降水量最少(507.89 mm)，與最大降水中心(郎岱站)相差311.67 mm，形成了以郎岱站為中心的少雨中心，在研究區(qū)的夏季形成了三個多雨中心和一個少雨中心。秋季：付家寨站降水量在秋季中最大(304.81 mm)，其次是郎岱站(299.28 mm)和二塘站(271.77 mm)，形成了三個多雨中心；松柏山的降水量最少(214.49 mm)，與最大降水中心相差90.32 mm。研究區(qū)內(nèi)呈現(xiàn)三個多雨中心和一個少雨中心。

從降水變化趨勢來看，均大致為自東向西減少趨勢。夏季最大變化趨勢系數(shù)值為13.75(麥翁站)，最小變化趨勢系數(shù)值為-25.15(郎岱站)，二者相差-1.83倍，說明研究區(qū)夏季降水變化趨勢差異不明顯。秋季最大變化趨勢系數(shù)為5.99(松柏山)，最小變化趨勢系數(shù)值為-31.27(樂平站)，二者相差-5.22倍，形成以松柏山為降水的減少趨勢中心。

5 結(jié)論

1)黔中樞紐工程區(qū)50年來，年際降水距平表現(xiàn)為持續(xù)增加-減少-增加-減少交替的特征，總體呈現(xiàn)下降趨勢，結(jié)合多年累計距平曲線走向預(yù)測工程區(qū)降水會持續(xù)下降一個時期才會有回升的趨勢；春季和秋季降水累計距平曲線走向與多年曲線走向大致一致，均以減少為主要趨勢；夏季和冬季降水曲線波動較為劇烈，但曲線走向仍然以下降趨勢，預(yù)測兩個季節(jié)的降水量會持續(xù)增加。

2)Mann-Kendall檢驗突變發(fā)表明：50年間年降水呈現(xiàn)下降趨勢，于1983年發(fā)生突變。春季以下降趨勢為主。夏季曲線震蕩劇烈，但UF曲線在信度的上下限間，說明降水上升趨勢顯著，在1990年和2008年發(fā)生了突變。秋季UF和UB有交點但是整體波動不明顯，同時不存在突變年份。同樣冬季上升不劇烈，在1970年發(fā)生了突變。

3)1967—2016年，黔中水利樞紐工程區(qū)全年和四季降水空間分布不均，年、夏季和秋季降水呈現(xiàn)啞鈴狀分布：中部多兩側(cè)少的降水趨勢；春季和冬季東多西少的降水分布。年秋季降水空間變化趨勢東部增加西部減少；春季中部地區(qū)降水減少趨勢最大，東部和西部增長趨勢最大；夏季和秋季降水趨勢與年降水趨勢大致相同，均為自東向西的減少。

將研究結(jié)果與歷史統(tǒng)計資料結(jié)果對比分析發(fā)現(xiàn)，對于降水突變年份的檢測，本文研究方法是比較精準的，在《貴州水旱災(zāi)害》中記載，貴州省內(nèi)1961—1970年有4年受旱率較高，80年代主要為1981年、1985年、1988年、1989年和1990年，其中夏旱極旱年為1990年，均符合研究結(jié)論。文章分析了區(qū)域內(nèi)降水的時空分布規(guī)律，但沒有深入分析蒸發(fā)量、氣溫、人類活動等對其產(chǎn)生的影響，接下來將會結(jié)合這些因素更進一步分析各因素之間的影響機制。