高凌智，李彬，史海濱，戚迎龍,3，徐昭，劉美含,4，賈瓊

(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；2.內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院資源環(huán)境與檢測(cè)技術(shù)研究所，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010031；3.高效節(jié)水技術(shù)裝備與水土環(huán)境效應(yīng)內(nèi)蒙古自治區(qū)工程研究中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；4.葡萄牙里斯本科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院農(nóng)業(yè)工程系，里斯本 1349-017)

降水是氣候變量的一個(gè)關(guān)鍵性因素，是影響生態(tài)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及水資源循環(huán)利用的重要因素，同時(shí)，降水對(duì)整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的改變起著至關(guān)重要的作用，對(duì)研究區(qū)域性氣候變化規(guī)律也具有非常重要的意義[1-3].聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)(IPCC)2018年發(fā)布“全球變暖1.5 ℃”特別報(bào)告[4]，全球變暖已毋庸置疑.隨著氣候的變暖，降水量的變化格局以及區(qū)域分布發(fā)生了變化，在此條件下，降水量的變化特征分析成為國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的研究熱點(diǎn).彭菊等[5]采用M-K突變檢驗(yàn)法和累積距平法對(duì)貴州省1960～2014年年降水量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)年降水量總體呈下降趨勢(shì)，在2000～2014年的減少趨勢(shì)尤其明顯；郭偉等[6]采用M-K突變檢驗(yàn)和小波分析法分析了哈密市1989～2016年的降水變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)哈密地區(qū)年降水量總體呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，存在3～7、12～18 a的震蕩周期；Narisma等[7]利用小波分析法研究全球20世紀(jì)降水的區(qū)域突變.Turgay P等[8]對(duì)土耳其地中海地區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)小波變換，發(fā)現(xiàn)降水資料在 1～4 a尺度上有較強(qiáng)的周期性.此外，還有很多學(xué)者運(yùn)用M-K突變檢驗(yàn)法和小波分析等方法對(duì)各區(qū)域降水量的變化特征開(kāi)展了研究[9～12].但針對(duì)鄂爾多斯高原西部降水量變化特征的研究相對(duì)較少，鑒于此，本研究利用線(xiàn)性?xún)A向估計(jì)法、Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法、累積距平法和小波分析法這4種方法對(duì)該區(qū)域的降水量變化特征進(jìn)行分析，這對(duì)認(rèn)識(shí)鄂爾多斯高原降水變化規(guī)律和保護(hù)草原生態(tài)環(huán)境具有重要的意義.

鄂爾多斯高原位于黃河河套以南，長(zhǎng)城以北，包括陜西榆林地區(qū)北部，內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市東南部和寧夏回族自治區(qū)河?xùn)|地區(qū)的一部分[13].鄂爾多斯高原是一個(gè)構(gòu)造隆起剝蝕的地貌區(qū)，由于長(zhǎng)期干燥剝蝕，使地面除廣泛露出白堊紀(jì)砂巖外，第四季的風(fēng)化殘積，湖積、風(fēng)積、風(fēng)積物分布很廣[14].鄂爾多斯高原是草原和荒漠的過(guò)渡帶，亦是黃河粗沙的主要來(lái)源地[15]，生態(tài)環(huán)境極其脆弱，氣候變化對(duì)其影響非常敏感[16]，被列為我國(guó)氣候研究的熱點(diǎn)地區(qū)[17-19].鄂爾多斯高原西部具有草原和荒漠兩種生態(tài)系統(tǒng)，灌木種類(lèi)較多，近年來(lái)，受氣候變化的影響，生態(tài)環(huán)境不斷惡化[20]，主栽作物紫花苜蓿的種植是促進(jìn)鄂爾多斯高原草原生態(tài)恢復(fù)的重要舉措.據(jù)統(tǒng)計(jì)[21]，2012年鄂爾多斯高原紫花苜蓿的種植面積是2.7萬(wàn)hm2，2015年種植面積達(dá)到8.0萬(wàn)hm2，但受降水因素的影響，紫花苜蓿的種植仍受到限制.本試驗(yàn)以鄂爾多斯高原西部典型代表區(qū)鄂托克旗為例，采用鄂托克旗1961～2018年逐日降水觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)分析其降水量變化趨勢(shì)、降水量突變特征以及降水量周期變化特征，以期更好地掌握鄂爾多斯高原西部地區(qū)的水文特征，為其水資源的合理開(kāi)發(fā)和利用以及生態(tài)恢復(fù)提供一定的科學(xué)依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

鄂托克旗地處鄂爾多斯腹地，是鄂爾多斯高原西部的主體，為干燥剝蝕的中心，低矮梁面與寬廣洼地交錯(cuò)組成波狀地形，是鄂爾多斯高原典型代表區(qū)，且氣候極具代表性，為鄂爾多斯高原西部典型的溫帶大陸性季風(fēng)氣候.地理坐標(biāo)E 106°41′～108°54′，N 38°18′～40°11′.該區(qū)四季分明，無(wú)霜期短，降水少且時(shí)空分布極為不均，蒸發(fā)量大，年日照時(shí)數(shù)3 000 h，年平均氣溫6.4 ℃，年降水量為250 mm，年蒸發(fā)量3 000 mm，降水主要集中在7～9月份，無(wú)霜期122 d，種植作物以紫花苜蓿和青貯玉米為主.

1.2 資料來(lái)源與處理

采用的數(shù)據(jù)為鄂托克旗氣象站采集的1961～2018年逐日降水資料，計(jì)算得到月降水量和年降水量，將年降水量分成春(3～5月)、夏(6～8月)、秋(9～11月)、冬(12～2月)四個(gè)季節(jié)進(jìn)行分析.利用EXCEL對(duì)研究區(qū)年降水量和各季節(jié)降水量進(jìn)行線(xiàn)性?xún)A向估計(jì)分析；利用DPS對(duì)研究區(qū)年降水量和各季節(jié)降水量做M-K突變檢驗(yàn)分析；結(jié)合EXCEL、MATLAB 7.0和Surfer 12.0對(duì)研究區(qū)58 a的年降水量和各季節(jié)降水量進(jìn)行小波分析.

1.3 研究方法[22-28]

1.3.1 線(xiàn)性?xún)A向估計(jì)法 建立Yi與Xi之間的一元線(xiàn)性回歸方程[22]：

Yi=aXi+b，i=1,2,…,n

式中，Yi表示樣本總數(shù)為n的某一實(shí)測(cè)變量，用Xi表示Yi對(duì)應(yīng)的時(shí)間，a為回歸系數(shù)，b為回歸常數(shù).a的符號(hào)表示降水量變量的趨勢(shì)傾向，即a>0時(shí)，說(shuō)明隨時(shí)間X的增加Y呈上升趨勢(shì)；反之則下降.a值的大小反映了上升或下降的速率，即表示上升或下降的傾向度.

1.3.2 Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法 Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法(簡(jiǎn)稱(chēng)M-K檢驗(yàn))是一種不要求數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布且不會(huì)受少數(shù)異常值影響的非參數(shù)檢驗(yàn)方法.該方法在氣象及水文要素隨時(shí)間變化的趨勢(shì)性分析方面得到廣泛的應(yīng)用[23-27].

給定顯著性水平α，若|UFk|>UFα/2，則說(shuō)明時(shí)間序列X存在明顯的變化趨勢(shì).將時(shí)間序列X逆序排列得到一個(gè)新的時(shí)間序列，對(duì)該序列進(jìn)行相同的算法，得到一新的秩序列UBK=-UFk，其中UB1=0.對(duì)于統(tǒng)計(jì)量UFk來(lái)說(shuō)，當(dāng)UFk或UBK的值大于0時(shí)，表明時(shí)間序列呈上升的趨勢(shì)，小于0時(shí)則表明時(shí)間序列呈下降的趨勢(shì).當(dāng)UBK和UFk這兩條曲線(xiàn)超過(guò)給定的顯著性水平線(xiàn)時(shí)，表明時(shí)間序列上升或下降的趨勢(shì)顯著.如果UFk和UBk這兩條曲線(xiàn)在臨界值之間出現(xiàn)交點(diǎn)，那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻可能就是時(shí)間序列開(kāi)始突變的時(shí)刻.但是，有時(shí)UFk和UBk這兩條曲線(xiàn)會(huì)出現(xiàn)很多交點(diǎn)，有些點(diǎn)不是突變點(diǎn)，需要進(jìn)行排除，所以要采用改進(jìn)后的Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法來(lái)排除雜點(diǎn).即：

式中，∝∈[0.5，1.5]取任意α值代入上式計(jì)算并畫(huà)圖，若原來(lái)的交點(diǎn)是突變點(diǎn)，則UBk和UFk曲線(xiàn)在兩0.05顯著水平線(xiàn)之間仍會(huì)相交.

1.3.3 積距平法 累積距平法是一種通過(guò)曲線(xiàn)直觀(guān)判斷樣本數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的非線(xiàn)性統(tǒng)計(jì)方法[24，27-28].該方法可以判斷氣象、水文等數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)、變化程度以及發(fā)生突變的大致時(shí)間.累積平值曲線(xiàn)(距平曲線(xiàn))上升，表示距平值增加，距平曲線(xiàn)下降，表示距平值減少.

1.3.4 小波分析法 小波分析(也叫小波變換)是一種時(shí)間和頻率的局部變換方法[24-25，27].該方法是通過(guò)平移和伸縮等運(yùn)算功能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度的細(xì)化分析，最終獲取有效的信息.基于該理論，小波分析在氣象及水文等時(shí)間序列的周期變化規(guī)律方面得到廣泛的應(yīng)用.

小波方差隨頻率參數(shù)的變化過(guò)程為小波方差圖.通過(guò)小波方差圖，可以確定一個(gè)氣候及水文時(shí)間序列中的主周期.

2 結(jié)果與分析

2.1 降水量年際變化趨勢(shì)分析

利用線(xiàn)性?xún)A向估計(jì)法對(duì)研究區(qū)1961～2018年年降水量變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，結(jié)果如圖1.從圖1可以看出，研究區(qū)降水量年際變化大，豐水年和枯水年差距懸殊，1976年降水量最大，為611.6 mm，1965年降水量最小，為125.3 mm，最大降水量是最小降水量的4.8倍.由線(xiàn)性趨勢(shì)線(xiàn)可以看出，研究區(qū)年降水量總體呈上升趨勢(shì)，線(xiàn)性遞增率為1.2 mm/10a.

圖1 研究區(qū)1961～2018年年降水量變化趨勢(shì)Figure 1 Annual precipitation trends in the study area from 1961 to 2018

2.2 降水量年內(nèi)變化趨勢(shì)分析

研究區(qū)處于溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，受季風(fēng)氣候的影響，降水量年內(nèi)分配不均.夏季降水最多，占全年降水量的64%，冬季降水最少，僅占全年降水量的2%，春季降水偏低，占全年的15%，秋季降水次于夏季，占全年降水量的19%[29].該區(qū)1961～2018年不同季節(jié)降水量累積距平變化趨勢(shì)如圖2所示.

從圖2-A～D可以看出，研究區(qū)域春季、夏季、秋季和冬季最大降水量分別出現(xiàn)在1964年(140.4 mm)、1976年(546.8 mm)、1973年(144 mm)和2017年(21.2 mm)，最低降水量分別出現(xiàn)在1995年(1.4 mm)、1965年(55.6 mm)、1986年(8.4 mm)和1962年(0 mm).由線(xiàn)性趨勢(shì)線(xiàn)可以看出，研究區(qū)1961～2018年春季、秋季和冬季降水量分別以1.3 mm /10a、2.0 mm /10a和0.4 mm /10a的速率增加，夏季降水量以2.5 mm /10a的速率減少.

圖2 研究區(qū)1961～2018年不同季節(jié)降水量距平變化趨勢(shì)Figure 2 Trend of precipitation anomalies in different seasons from 1961 to 2018 in the study area

2.3 降水量突變特征分析

2.3.1 年降水量突變分析 利用M-K突變檢驗(yàn)法和累積距平法對(duì)研究區(qū)1961～2018年年降水量的突變進(jìn)行分析，結(jié)果如圖3所示.從圖3-A可以看出：研究區(qū)1961～2018年期間，年降水量總體表現(xiàn)為波動(dòng)上升的趨勢(shì).UFk曲線(xiàn)和UBk曲線(xiàn)在1989～1990年和2017～2018年之間相交，且均在0.05顯著水平線(xiàn)內(nèi)，表明在1989～1990年和2017～2018年可能發(fā)生突變.從圖3-B可以看出：研究區(qū)1961～2018年期間年降水量總體呈“W”型微弱上升趨勢(shì)[30].在1973～1975年降水量大幅度下降且低于平均降水量，1976年降水量大幅度上升并且達(dá)到歷年降水量峰值，在1976～1982年降水量又大幅度減少，表明1976年可能是降水量突變點(diǎn)；在1984～1986年降水量大幅減少，1987～1989年降水量又大幅增加，1989年達(dá)到第二個(gè)降水峰值，之后又呈小幅度“降”、“升”階段性的變化趨勢(shì)，表明1989年可能是降水量突變點(diǎn).結(jié)合M-K突變檢驗(yàn)法和累積距平法對(duì)研究區(qū)1961～2018年年降水量的突變分析，推斷1989年為該區(qū)的突變點(diǎn)，其他年份的突變不明顯.

圖3 研究區(qū)1961～2018年降水量M-K法突變檢驗(yàn)及累積曲線(xiàn)Figure 3 M-K method mutation test and cumulative curve of precipitation in the study area from 1961 to 2018

2.3.2 各季節(jié)降水量突變分析 為了進(jìn)一步了解研究區(qū)年內(nèi)降水量的突變情況，對(duì)研究區(qū)1961～2018年各季節(jié)降水量進(jìn)行突變檢驗(yàn)，繪制如圖4所示的M-K突變檢驗(yàn)曲線(xiàn)圖.

從圖4-A可以看出，研究區(qū)春季降水量總體呈“增-減-增”的變化趨勢(shì).1972～1990年UFk值小于0，說(shuō)明降水量下降，且1980～1983年超過(guò)了0.05顯著水平線(xiàn)，說(shuō)明下降趨勢(shì)顯著，其余時(shí)間段UFk值大于0，且均在0.05顯著水平線(xiàn)內(nèi)，說(shuō)明降水量上升趨勢(shì)不顯著.UFk曲線(xiàn)和UBk曲線(xiàn)在1962～1963、1966～1967、1990～1991、2004～2005、2007～2008和2009～2011年有交點(diǎn)，在2001年也交于一點(diǎn)，且交點(diǎn)均在置信區(qū)間內(nèi)，可知有些交點(diǎn)為雜點(diǎn)，需要用改進(jìn)后的Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法來(lái)排除雜點(diǎn).最終可以判斷2001年為突變點(diǎn)，突變前降水量為34.3 mm，突變后降水量為80.3 mm，增加了46 mm.

從圖4-B可以看出，研究區(qū)夏季降水量總體呈“減-增-減”的變化趨勢(shì).在1967～2001年UFk值多數(shù)都大于0，說(shuō)明降水量上升，其余時(shí)間段UFk值小于0，說(shuō)明降水量下降，但UFk曲線(xiàn)在置信區(qū)間內(nèi)，所以上升和下降趨勢(shì)均不顯著.UFk曲線(xiàn)和UBk曲線(xiàn)在1965～1966、2001～2002和2002～2003年有交點(diǎn)，且交點(diǎn)均在置信區(qū)間內(nèi)，可知有些交點(diǎn)為雜點(diǎn)，需要用改進(jìn)后的Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法來(lái)排除雜點(diǎn).最終可以判斷2001年為突變點(diǎn)，突變前降水量為116.9 mm，突變后降水量為227.5 mm，增加了110.6 mm.

從圖4-C可以看出，研究區(qū)秋季降水量總體呈“減-增-減-增”的變化趨勢(shì).在1985年前呈現(xiàn)微弱的“減”“增”變化趨勢(shì)，在1985～2010年UFk值小于0，降水量下降，2010～2018年UFk值大于0，降水量增加，但UFk曲線(xiàn)在置信區(qū)間內(nèi)，所以上升和下降趨勢(shì)均不顯著.UFk曲線(xiàn)和UBk曲線(xiàn)在2008～2009年相交，可以推斷2008年為突變點(diǎn)，突變前降水量為193.2 mm，突變后降水量為101.4 mm，減少了91.8 mm.

從圖4-D可以看出，研究區(qū)冬季降水量總體呈上升的趨勢(shì).在1961～2018年UFk值多數(shù)大于0，說(shuō)明降水量上升，但UFk曲線(xiàn)在置信區(qū)間內(nèi)，說(shuō)明上升趨勢(shì)不顯著.UFk曲線(xiàn)和UBk曲線(xiàn)在1970～1971、1991～1992、1994～1995、1995～1996、1998～1999、1999～2000、2001～2002、2008～2009和2010～2011年有交點(diǎn)，且交點(diǎn)均在置信區(qū)間內(nèi)，可知有些交點(diǎn)為雜點(diǎn)，需要用改進(jìn)后的Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法來(lái)排除雜點(diǎn).最終可以判斷1970年為突變點(diǎn)，突變前降水量為3.2 mm，突變后降水量為12.4 mm，增加了9.2 mm.

2.4 降水量周期變化特征分析

2.4.1 年降水量周期變化 利用Morlet小波分析對(duì)研究區(qū)1961～2018年年降水量周期變化特征進(jìn)行分析.繪制出如圖5所示的年降水量小波實(shí)部系數(shù)等值線(xiàn)和小波方差圖.在圖5中，數(shù)值越大顏色越深，代表降水量偏豐，數(shù)值越小顏色越淺，代表降水量偏枯[31].由圖5中可知，研究區(qū)年降水量存在著4個(gè)不同時(shí)間尺度的變化周期，分別是25、19、12、5 a，其中25 a左右的特征時(shí)間尺度對(duì)應(yīng)最大峰值，震蕩也最強(qiáng)烈，12 a左右次之.表明25 a的時(shí)間尺度為該降水序列的第一主周期，12 a的時(shí)間尺度為第二主周期，19 a和5 a為第三和第四主周期.在25 a的時(shí)間尺度上，研究區(qū)年降水量在該時(shí)間序列上經(jīng)歷了3.5次“枯-豐”交替循環(huán)的變化規(guī)律[32]，2016～2018年屬于降水偏豐期，根據(jù)年降水量的周期變化規(guī)律，該區(qū)未來(lái)幾年降水量可能會(huì)進(jìn)入偏豐時(shí)期.

圖4 研究區(qū)1961～2018年不同季節(jié)降水量M-K突變檢驗(yàn)曲線(xiàn)圖Figure 4 M-K mutation test curve of precipitation in different seasons in the study area from 1961 to 2018

圖5 研究區(qū)1961～2018年年降水量小波實(shí)部系數(shù)和小波方差圖Figure 5 Wavelet real-part coefficients and wavelet variance plots of annual precipitation from 1961 to 2018 in the study area

2.4.2 各季節(jié)降水量周期變化 研究區(qū)1961～2018年各季節(jié)降水量小波實(shí)部系數(shù)和小波方差如圖6所示，從圖6可以看出，各季節(jié)降水量周期性變化均存在多個(gè)時(shí)間尺度.

圖6 研究區(qū)1961～2018年各季節(jié)降水量小波實(shí)部系數(shù)和小波方差圖Figure 6 Wavelet real-part coefficients and wavelet variance plots of precipitation in the study area from 1961 to 2018

從圖6-A～B可以得出，研究區(qū)春季降水量存在著4個(gè)不同時(shí)間尺度的變化周期，分別是27、18、10和5 a，其中10 a左右的特征時(shí)間尺度對(duì)應(yīng)最大峰值，震蕩也最強(qiáng)烈，27 a左右次之.表明10 a的時(shí)間尺度為該研究區(qū)春季降水序列的第一主周期，27 a的時(shí)間尺度為第二主周期，5 a和18 a為第三和第四主周期.在10 a的時(shí)間尺度上，研究區(qū)春季降水量在該時(shí)間序列上呈現(xiàn)“枯-豐”交替的變化規(guī)律，2018年處于負(fù)相位閉合進(jìn)入正相位的狀態(tài)[29]，根據(jù)春季降水量的周期變化規(guī)律，可以推斷未來(lái)幾年該研究區(qū)春季降水量將進(jìn)入偏豐時(shí)期.

從圖6-C～D可以得出，研究區(qū)夏季降水量存在著3個(gè)不同時(shí)間尺度的變化周期，分別是25、12和6 a，其中12 a左右的特征時(shí)間尺度對(duì)應(yīng)最大峰值，震蕩也最強(qiáng)烈，25 a左右次之.表明12 a的時(shí)間尺度為該研究區(qū)夏季降水序列的第一主周期，25 a的時(shí)間尺度為第二主周期，6 a的時(shí)間尺度為第三主周期.在12 a的時(shí)間尺度上，研究區(qū)夏季降水量在該時(shí)間序列上呈現(xiàn)“豐-枯”交替的變化規(guī)律，2018年處于正相位的狀態(tài)，根據(jù)夏季降水量的周期變化規(guī)律，可以推斷未來(lái)幾年該研究區(qū)夏季降水量將進(jìn)入偏豐時(shí)期.

從圖6-E～F可以得出，研究區(qū)秋季降水量存在著3個(gè)不同時(shí)間尺度的變化周期，分別是16、8和5 a，其中8 a左右的特征時(shí)間尺度對(duì)應(yīng)最大峰值，震蕩也最強(qiáng)烈，5 a左右次之.表明8 a的時(shí)間尺度為該研究區(qū)秋季降水序列的第一主周期，5 a的時(shí)間尺度為第二主周期，16 a的時(shí)間尺度為第三主周期.在8 a的時(shí)間尺度上，研究區(qū)秋季降水量在該時(shí)間序列上呈現(xiàn)“枯-豐”交替的變化規(guī)律，2018年處于負(fù)相位的狀態(tài)，根據(jù)秋季降水量的周期變化規(guī)律，可以推斷未來(lái)幾年該研究區(qū)秋季降水量將進(jìn)入偏枯時(shí)期.

從圖6-G～H可以得出，研究區(qū)冬季降水量存在著5個(gè)不同時(shí)間尺度的變化周期，分別是23、15、10、7和4 a，其中23 a左右的特征時(shí)間尺度對(duì)應(yīng)最大峰值，震蕩也最強(qiáng)烈，15 a左右次之.表明23 a的時(shí)間尺度為該研究區(qū)冬季降水序列的第一主周期，15 a的時(shí)間尺度為第二主周期，10、7和4 a為第三、第四和第五主周期.在23 a的時(shí)間尺度上，研究區(qū)冬季降水量在該時(shí)間序列上呈現(xiàn)“豐-枯”交替的變化規(guī)律，2018年處于正相位的狀態(tài)，根據(jù)冬季降水量的周期變化規(guī)律，可以推斷未來(lái)幾年該研究區(qū)冬季降水量將進(jìn)入偏豐時(shí)期.

3 討論

受暖濕氣流的影響、低云量的增加、地形地勢(shì)等加之下墊面的差異影響該區(qū)大氣環(huán)流及能量物質(zhì)平衡，導(dǎo)致研究區(qū)1961～2018年鄂爾多斯高原西部降水量總體呈不顯著的增加趨勢(shì)，年降水量以 1.2 mm/10a的速率增加.馬梓策等[33]對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)1960～2016年氣溫和降水特征及突變研究發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古西部地區(qū)年降水量以1.4 mm/10a的速率增加，本研究結(jié)果與其基本一致.在運(yùn)用M-K突變檢驗(yàn)法對(duì)降水量的突變特征進(jìn)行分析時(shí)，有時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)UFk曲線(xiàn)和UBk曲線(xiàn)有很多交點(diǎn)，其中有些點(diǎn)不是突變點(diǎn)，需要進(jìn)行雜點(diǎn)的排除.本研究利用M-K突變檢驗(yàn)法結(jié)合累積距平法和改進(jìn)后的M-K突變檢驗(yàn)法對(duì)雜點(diǎn)進(jìn)行排除，進(jìn)而找出真正的突變點(diǎn).基于M-K突變檢驗(yàn)和累積距平聯(lián)合檢驗(yàn)研究區(qū)1989年降水量發(fā)生了由少到多的突變.研究區(qū)1989年8月1日～8月2日的降水量為107.8 mm，8月22日的降水量為93.4 mm，另外，根據(jù)當(dāng)?shù)豀OBO農(nóng)田小氣候氣象監(jiān)測(cè)儀發(fā)現(xiàn)在2018年7月23日18時(shí)～19時(shí)的降水量為33 mm，突發(fā)的極端降水可能會(huì)對(duì)該地區(qū)農(nóng)田作物帶來(lái)洪澇災(zāi)害，加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田，農(nóng)田水利和農(nóng)業(yè)機(jī)械化等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，可有效增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)的能力.

伴隨著全球氣候變暖，鄂爾多斯高原自然環(huán)境發(fā)生了變化，草原生態(tài)環(huán)境日漸惡化[34]，種植紫花苜蓿已成為促進(jìn)鄂爾多斯高原草原生態(tài)恢復(fù)的必然趨勢(shì)[35].受季風(fēng)氣候和地理位置等因素的影響，研究區(qū)夏季高溫多雨，冬季干燥少雨.春、夏、秋、冬分別占全年降水量的15%、64%、19%、2%，年內(nèi)降水主要集中在夏秋兩個(gè)季節(jié).區(qū)域夏季平均降水量約170 mm，日平均地溫約24 ℃，而當(dāng)?shù)刂髟宰魑镒匣ㄜ俎５亩萎a(chǎn)量的關(guān)鍵形成期第二茬整個(gè)生育期(6月中旬～7月下旬)以及第三茬的返青期和拔節(jié)期正處于夏季[36]，蘇加楷[37]認(rèn)為日平均氣溫15～25 ℃是紫花苜蓿積極生長(zhǎng)期的溫度條件，故在當(dāng)?shù)剡@樣“雨熱同期”的條件下，更能促進(jìn)紫花苜蓿優(yōu)質(zhì)高效的生長(zhǎng).基于小波分析的主周期推斷，春季、夏季和冬季降水量將會(huì)迎來(lái)降水偏豐時(shí)期，秋季降水量迎來(lái)降水偏枯時(shí)期.冬季降水的增加可為來(lái)年種植紫花苜蓿提供良好的土壤墑情，春季和夏季降水量增加，紫花苜蓿的灌溉制度根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)地方標(biāo)準(zhǔn)[38]，年灌水次數(shù)12次，灌水定額15 m3/667m2，秋季降水量減少，可在秋季增加灌水定額為20 m3/667m2.

4 結(jié)論

1) 鄂爾多斯高原西部1961～2018年年降水量總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，降水量以1.2 mm/10a的速率增加.春季、秋季和冬季的降水量分別以1.3 mm/10a、2.0 mm/10a和0.4 mm/10a的速率增加，夏季降水量以2.5 mm/10a的速率減少.

2) 研究區(qū)年降水量在 1989年發(fā)生了由少到多的突變，春季、夏季降水量均在2001年發(fā)生了由少到多的突變，秋季降水量在 2008年發(fā)生了由多到少的突變，冬季降水量在1970年發(fā)生了由少到多的突變.

3) 研究區(qū)年降水量存在著25、12、19和5 a的第一、第二、第三和第四主周期變化；春季降水量存在著10、27、5和18 a的第一、第二、第三和第四主周期變化，夏季降水量存在著12、25和6 a的第一、第二和第三主周期變化，冬季降水量存在著23、15、10、7和4 a的第一、第二、第三、第四和第五主周期變化.根據(jù)主周期推斷，年、春季、夏季和冬季降水量將會(huì)迎來(lái)降水偏豐時(shí)期，秋季降水量迎來(lái)降水偏枯時(shí)期.

4) 在未來(lái)幾年春季、夏季和冬季降水量將會(huì)進(jìn)入偏豐時(shí)期.冬季降水的增加可為來(lái)年種植作物提供良好的土壤墑情，春季和夏季降水量增加，可以調(diào)整農(nóng)田的灌溉制度，減少灌溉次數(shù)和灌水定額，降低地下水的開(kāi)采，夏季降水量的增加還會(huì)出現(xiàn)突發(fā)的極端降水現(xiàn)象，為了有效增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)的能力，可加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田，農(nóng)田水利和農(nóng)業(yè)機(jī)械化等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，秋季降水減少，可適當(dāng)增加灌水定額，合理的利用水資源.