郭經(jīng)典，宗東輝，田青青

（廣東中灝勘察設(shè)計(jì)咨詢有限公司鄭州分公司，河南 鄭州 450046）

干旱災(zāi)害是發(fā)生頻率最高、造成生態(tài)損失和社會(huì)經(jīng)濟(jì)最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，對(duì)干旱變異點(diǎn)進(jìn)行有效地識(shí)別具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[1-2]。水文氣象序列多個(gè)突變點(diǎn)檢驗(yàn)的理論和方法一直是困擾氣象和水文學(xué)家的難題之一，應(yīng)當(dāng)對(duì)目前普遍采用的研究方法進(jìn)行綜合比較，探討造成計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)差異的成因，歸納、總結(jié)和補(bǔ)充理論與方法，為今后水文氣象序列變異的方法創(chuàng)新及合理正確的應(yīng)用研究提供參考與依據(jù)。本文通過(guò)采用5種不同的突變檢測(cè)方法，以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI作為干旱指標(biāo)，對(duì)1961～2015年黃河流域干旱的突變年份進(jìn)行研究，進(jìn)而揭示黃河流域干旱的變化特征和變異規(guī)律。

1 研究方法

1.1 Mann-Kendall非參數(shù)秩次相關(guān)檢驗(yàn)法

曼-肯德爾（Mann-Kendall）檢驗(yàn)法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本遵從任一分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，可以明確突變起始時(shí)刻并指出突變區(qū)域，因此成為一種廣泛使用的突變檢驗(yàn)法，其具體計(jì)算步驟參照文獻(xiàn)[3]。

1.2 滑動(dòng)T檢驗(yàn)法

滑動(dòng)T檢驗(yàn)是通過(guò)考察兩組樣本平均值是否顯著來(lái)檢驗(yàn)突變，其基本思路是把時(shí)間序列中兩段序列的均值有無(wú)顯著差異當(dāng)成來(lái)自兩個(gè)總體均值有無(wú)顯著差異的問(wèn)題來(lái)進(jìn)行，進(jìn)而確定突變點(diǎn)，其具體計(jì)算步驟參照文獻(xiàn)[4]。

1.3 有序聚類分析法

有序聚類分析法是一種推求時(shí)間序列可能突變點(diǎn)的有效方法，該方法實(shí)際上是推求最優(yōu)的分割點(diǎn)，使得同類之間的離差平方和最小，而類與類之間的離差平方和相對(duì)較大。有序聚類法把離差平方和變化過(guò)程的谷底當(dāng)作是發(fā)生時(shí)間序列突變的時(shí)刻，其具體計(jì)算步驟參照文獻(xiàn)[5]。

1.4 Lepage法

Lepage法是一種雙樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，其基本思想是把序列中的兩個(gè)子序列看作為兩個(gè)獨(dú)立總體，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)后若兩個(gè)子序列有顯著差異，則把劃分子序列的時(shí)刻當(dāng)作為突變點(diǎn)，其具體計(jì)算步驟參照文獻(xiàn)[6]。

1.5 B-G分割算法

B-G分割算法是由Bernaola-Galavan等人提出來(lái)的一種適合非線性、非平穩(wěn)時(shí)間序列的突變檢測(cè)方法。該方法與傳統(tǒng)的突變檢測(cè)方法相比，它基于t檢驗(yàn)將非平穩(wěn)序列分割成多個(gè)具有不同均值的平穩(wěn)子序列，各子序列表征不同的物理背景，是一種可有效檢測(cè)突變點(diǎn)的新方法，其具體計(jì)算步驟參照文獻(xiàn)[7]。

圖1 （a）M-K 檢驗(yàn)曲線；（b）滑動(dòng) T檢驗(yàn)曲線；（c）離差平方和變化過(guò)程；（d）Lepage法突變檢測(cè)結(jié)果

圖2 B-G分割算法突變檢驗(yàn)結(jié)果

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理

黃河流域地理范圍為 95°53'～119°05'E，32°10'～41°50'N，流域大部分屬于半干旱與干旱地區(qū)，水資源條件匱乏，在氣候變化與人類活動(dòng)的綜合影響下，易發(fā)生干旱災(zāi)害。氣象數(shù)據(jù)為黃河流域各個(gè)站點(diǎn)的逐月降水與氣溫?cái)?shù)據(jù)，來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心制作的中國(guó)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集，個(gè)別站點(diǎn)缺失的數(shù)據(jù)按照線性回歸法進(jìn)行插補(bǔ)，時(shí)間序列為1961～2015共55年，計(jì)算可得氣象干旱指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI值。

3 結(jié)果與分析

按照M-K突變檢驗(yàn)法對(duì)黃河流域年SPEI時(shí)間序列進(jìn)行突變分析（圖1a），在±1.96信度線間UF和UB相交于2個(gè)點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)的是1990年、1992年，即突變年份為1990年和1992年。均值突變可以較好地反映氣候狀況的變化，按照滑動(dòng)T檢驗(yàn)法對(duì)黃河流域干旱進(jìn)行突變年份檢驗(yàn)（圖1b），步長(zhǎng)設(shè)置為5，選取信度α=0.05，計(jì)算得出1996年為極值點(diǎn)，則突變年份為1996年。按照有序聚類法，得到黃河流域年SPEI的離差平方和變化過(guò)程（圖1c），經(jīng)計(jì)算得出1996年為極值點(diǎn)，則基于有序聚類法的黃河流域干旱突變年份為1996年。按照勒帕熱法，給定顯著性水平α=0.05，自由度為2的卡方分布臨界值為5.99（圖1d）。計(jì)算得到1992、1996年為極值點(diǎn)，且超過(guò)95%的顯著性水平檢驗(yàn)5.99，則突變年份發(fā)生在1992年和1996年。

圖2為基于B-G分割算法的干旱突變年份檢驗(yàn)結(jié)果，其中最小分割長(zhǎng)度取15，顯著性水平取0.95。根據(jù)B-G分割算法可得到1996、2002年為極值點(diǎn)，且超過(guò)95%的顯著性水平檢驗(yàn)，則突變點(diǎn)發(fā)生在1996和2002年。綜合以上5種突變檢驗(yàn)結(jié)果，可知?dú)庀蟾珊抵笜?biāo)SPEI在1996年發(fā)生突變，1996年為黃河流域干旱的突變年份。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著全球氣候變化和人類活動(dòng)的影響造成干旱事件頻繁發(fā)生，越來(lái)越多的研究學(xué)者開展時(shí)間序列的變異研究，在研究方法上也更加注重多學(xué)科方法的交叉綜合運(yùn)用，本文可得如下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）不同分析方法在本質(zhì)原理或?qū)嶋H計(jì)算中存在諸多假設(shè)條件，各種方法的原理不同，不同方法的靈敏度也不同，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)把多種突變檢測(cè)方法相結(jié)合來(lái)使用，并給出嚴(yán)格的檢驗(yàn)信度以增加突變點(diǎn)檢測(cè)的可靠性。

（2）應(yīng)用本文的5種方法對(duì)黃河流域干旱年份進(jìn)行突變點(diǎn)檢驗(yàn)，得到的結(jié)果不盡相同，綜合以上分析結(jié)果可知1996年為黃河流域干旱的突變年份。

（3）對(duì)1961～2015年黃河流域干旱年份突變特征的研究是變化環(huán)境下黃河流域干旱監(jiān)測(cè)研究中的一部分，可為黃河流域干旱研究的后續(xù)探討提供依據(jù)。