鄒雄媛，劉燕萍，萬 丹，吳 霞，鄭 康，趙軍凱

(九江學院旅游與地理學院，江西 九江 332005)

近年來，在人類活動和自然因素的雙重驅動下，極端天氣事件頻繁發(fā)生[1]，對人類財產(chǎn)和生命產(chǎn)生了威脅，引起學術界廣泛關注[2-3]。 中國近60 年來極端降水事件的頻率和強度呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢[4]。 長江流域自2000 年以來正處在由少雨向多雨轉變中[5]，多年平均極端降水量與年降水量從下游到上游逐漸遞減[6]。

江西省極端降水事件發(fā)生的日數(shù)明顯增加，平均極端降水頻率和強度大致呈現(xiàn)出由西南向東北遞增的趨勢[7]。 潘國艷等[8]基于贛江流域1964—2013 年13 個水文站的日降水資料，采用AM抽樣和POT抽樣相結合的方法，選取4 個極端降水指標進行分析，發(fā)現(xiàn)RX1、R95 和RD95 均表現(xiàn)出一定的增加趨勢，但RI95 變化不大，沒有明顯的趨勢性，各指標在研究時段內均沒有發(fā)生顯著突變。 王永文等[9]對贛江流域8 個極端降水指數(shù)分析后認為突變主要集中在1990s和2000s，1991 年突變次數(shù)最多。 劉裕輝等[10]以日降水資料為基礎對贛江上游章水流域，選用12 個極端降水指數(shù)分析，結果顯示章水流域極端降水的變化趨勢可能會增強，這與吳丹瑞等[11]2017 年贛南地區(qū)極端降水變化研究結果類似。 可見，由于極端降水的影響因素復雜，各學者對極端降水指標選取也不盡相同，所得贛江流域極端降水變化的研究結果并不一致，突變分析結果也有分歧。 故贛江流域極端降水規(guī)律、時空變化特征及其原因等問題還需要進一步研究。 本文側重于對贛江流域極端降水事件的趨勢性、突變性以及空間變化分析的規(guī)律性認識，以期對贛江流域防洪減災和水資源合理開發(fā)利用提供參考價值。

1 研究區(qū)概況

贛江流域在24°29′～29°11′N，113°30′～116°40′E(圖1)。 贛江全長823 km，流域面積約為82 800 km2，多年平均徑流量為683.4 ×108m3，是江西省最長的河流。 贛江流域東倚雩山、武夷山脈，西倚羅霄山脈，南靠大庾嶺，北通鄱陽湖和長江，呈現(xiàn)山地丘陵為主體的地貌格局。 流域屬于亞熱帶季風氣候區(qū)，多年平均降水量約為1 580 mm，其中4—9月降水量占全年的68.6%，年平均氣溫在11.6 ～19.6 ℃，無霜期長達240 ～307 d。

圖1 贛江流域及氣象站點分布

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

由于收集到的氣象數(shù)據(jù)時間序列參差不齊，本文選用氣象數(shù)據(jù)時間區(qū)間為1963—2013 年，數(shù)據(jù)來源為中國氣象科學數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)。選取贛江流域的吉安、寧都、宜春、龍南、南昌、贛縣、遂川等7 個氣象站(圖1)進行研究。

2.2 主要研究方法

本文選用了極端降水閾值(EPT)、極端降水量(R95)、極端降水天數(shù)(RD95)、極端降水強度(RI95)、連續(xù)五日最大降水量(RX5day)、一日最大降水量(RX1day)等極端降水指數(shù)對贛江流域的極端降水事件進行分析見表1。 文中用百分位閾值法確定流域內各站點的極端降水閾值，用M-K趨勢檢驗法進行各極端降水指數(shù)的趨勢分析，并用滑動t檢驗法確定各極端降水指數(shù)的突變情況，同時在Arcgis10.2 平臺上利用Kriging空間插值法對各極端降水指數(shù)進行空間分析。

表1 極端降水指數(shù)及其含義

a)百分位閾值法。 通常將日降水量超過某一百分位來定義降水極值[9]。 該方法是把每年各個站點大于0.1 mm的逐日降水量數(shù)據(jù)按升序進行排列，本文把位于95 分位的降水量定義為年極端降水量閾值，依次計算各站點各年份的極端降水閾值，以多年極端降水量閾值的平均值作為該站點的最終極端降水閾值，日降水量超過這個閾值即認為發(fā)生了一次極端降水事件。

b)M-K檢驗法。 Mann-Kendall檢驗法是目前較常用的水文變量趨勢性檢驗方法，是非參數(shù)統(tǒng)計分析法，簡稱M-K法[13-14]。 該方法優(yōu)點是變量不需要服從一定的分布，適合于水文變量的趨勢檢驗。對于有n 個樣本的序列x1，x2，…，xn，M-K法定義了統(tǒng)計量s:

式中，sign()為取符號函數(shù)；xj、xk分別為j、k對應的變量值。 Var(s)為統(tǒng)計量s的方差，計算公式如下:

式中，Z為一個服從正態(tài)分布的統(tǒng)計量，Z＞0表明原序列可能有上升趨勢，Z＜0 表示原序列可能有下降趨勢。 當Z的絕對值大于或等于1.96 和2.56 時，分別表示通過了α=0.05 和0.01 的顯著性水平檢驗。

式(5)遵從自由度為v=n1+n2-2 的t分布[16]。

此方法需要反復改變子序列長度進行試驗比較，以提高計算結果的可靠性。 故本文中選取的樣本長度分別是10 a或5 a。 給定顯著性水平α，查t分布表可得到臨界值tα/2。 若|ti|＜tα/2，則認為基準點前后的2 個序列均值無顯著差異，否則認為在基準點時刻有突變發(fā)生。

3 結果與分析

3.1 極端降水指數(shù)趨勢分析

利用M-K趨勢分析法對EPT與RD95 等6 個極端降水指數(shù)進行趨勢分析，結果見表2。 從表2中發(fā)現(xiàn)贛江流域多數(shù)站點極端降水指數(shù)趨勢都呈不顯著上升趨勢，僅有少數(shù)站點呈不顯著下降趨勢。首先，各站的R95、EPT和RD95 都呈上升趨勢。 其中，龍南站的R95 上升趨勢最大，贛縣站反之最?。患舱镜腅PT和RD95 上升趨勢最大，其Z值分別為0.67 和0.45。 其次，多數(shù)站點的RI95、RX1day和RX5day都呈上升趨勢，僅有少數(shù)站點呈下降趨勢，但是其趨勢均不顯著。 其中，贛縣站的RI95、RX1day及南昌站的RX5day呈上升趨勢，而龍南站的RI95、南昌的RI95 和RX1day以及吉安站的RI95、RX1day、RX5day都呈現(xiàn)下降趨勢。

表2 贛江流域極端降水指數(shù)變化趨勢

3.2 極端降水指數(shù)突變分析

采用滑動t檢驗法對突變年份進行檢驗，取樣本長度為5 a，取α=0.05，相應的|tα/2|=2.31，tmax＞0，代表該點是趨向減少的突變點，tmin＜0 則是代表趨向增加的突變點[16]。 計算結果見表3。 EPT在1984 年出現(xiàn)趨向減少突變，在1991 年出現(xiàn)趨向增大的突變。 各站RD95 在1984 年發(fā)生趨向減少的顯著突變；RX1day在1989 年發(fā)生趨向增加的顯著突變；RX5day在20 世紀80 年代末和90 年代初發(fā)生突變；RI95 突變點集中在1980 年前后，且是趨向增加的突變；R95 突變點在1984 年前后較多，是顯著減少的突變點(表3)。

表3 贛江流域極端降水指標突變點顯著性檢驗

贛江流域7 個氣象站RD95 指標的滑動t檢驗情況見圖2。 圖2 顯示，1970 年是吉安站趨向減少的突變點，即在1970—1978 年呈下降趨勢。 贛縣、吉安、寧都站在1984 年發(fā)生趨向減少的突變。 吉安和贛縣站是在1979、1991 年前后發(fā)生趨向增加的突變，且在1979—1984 年出現(xiàn)了較大增長，而在1991—2008 年期間出現(xiàn)了小波動增長。

圖2 贛江流域極端降水日年份數(shù)序列突變性滑動t檢驗

由圖2 還可以看出，各站RD95 指數(shù)的變化曲線在1984 年走勢比較接近，寧都、吉安和贛縣站都呈現(xiàn)出顯著減少的突變；1991 年左右各站RD95 指數(shù)突變曲線較為分散，吉安、贛縣兩站的突變尤為突出。 多數(shù)站點的突變集中于1984 年前后，但宜春、南昌兩站并未發(fā)生突變，可能是因宜春和南昌位于贛江下游，距鄱陽湖較近，降水變化受到鄱陽湖水面蒸發(fā)的影響，故水汽充足，降水形成的條件比較容易達到[8]。

突變點相對集中在20 世紀90 年代初期和1984 年前后，其原因可能是該時期人類活動增加，對環(huán)境改造的作用明顯增強，致使全球氣候變化在局地的響應出現(xiàn)差異。 從地形上看，各項指標突變較多的站點主要分布在流域中游的西部及整個流域邊緣的山區(qū)，故極端降水的突變受到地形影響較大。贛江流域周圍的山區(qū)降水量比流域中部盆地的降水量更大，源于其與贛江下游鄱陽湖區(qū)相比，蒸發(fā)量較小，水汽量不足、來源不穩(wěn)定，因此發(fā)生突變的可能性增加。

3.3 極端降水指數(shù)空間分布特征

贛江流域7 個站點的極端降水指數(shù)空間分布情況見圖3。 由圖3a、表4 可知，贛江流域RX1day的多年均值為100.0 mm；RX1day的高值中心在贛江流域東北區(qū)域的南昌站附近，多年均值為118.5 mm，最高值達289 mm(1973 年4 月25 日)，寧都站為次高值中心，多年均值為109.2 mm，最高值達218.1 mm(1984 年6 月1 日)；低值中心在贛江流域西南區(qū)域的遂川站附近，其多年均值為83.1 mm，最小值達35.7 mm(1982 年5 月28 日)；贛縣的RX1day也相對較低，其多年均值為88.2 mm，最小值為52.8 mm(1991 年8 月17 日)。 可見，RX1day總體上呈現(xiàn)出從東北向西南遞減的分布規(guī)律。 同樣，由圖3a、3b、3c、3f和表4 可知贛江流域各站點RI95、RX5day、R95 的空間分布和RX1day的分布大致相同，也呈現(xiàn)東北向西南遞減的趨勢。

表4 贛江流域極端降水指數(shù)多年平均值

圖3 贛江流域極端降水指數(shù)空間變化

續(xù)圖3 贛江流域極端降水指數(shù)空間變化

由表4 知，贛江流域EPT的變化范圍為33.7 ～44.1 mm，其平均值為38.7 mm。 EPT的高值中心出現(xiàn)在流域東部的寧都站，多年均值達44.1 mm；同時，南昌站是次高值中心，多年均值達43.0 mm。EPT的低值中心則出現(xiàn)在流域西端的遂川站，多年均值達33.7 mm，與寧都站EPT相差10.4 mm；另外，宜春站和贛縣站EPT也相對較小，其多年均值分別為36.3、36.0 mm。 3 站在流域西端構成一個明顯的低值帶(圖3d)。 可見，贛江流域EPT空間變化有大致呈從東向西遞減的趨勢。

圖3e和表4 可知，RD95 最大值出現(xiàn)在流域最西端的宜春站，共計430.0 d，其次是遂川站共計424.0 d，二者構成了流域西端的2 個高值中心。RD95 最小值出現(xiàn)在南昌站，共計365.0 d。 此外，從各站RD95 的多年平均值來看，最小值出現(xiàn)在南昌站(7.3 d)，最大值出現(xiàn)在宜春站(8.6 d)。 由此可見，RD95 的空間分布趨勢與其他指數(shù)的趨勢相反，呈現(xiàn)出從西向東遞減的趨勢。

觀察圖3a、3b、3c，發(fā)現(xiàn)RX1day、RI95、RX5day在空間分布上具有較高的一致性，其空間分布規(guī)律為:整體空間分布呈自東北向西南遞減的趨勢，且流域內都存在一個高值中心與低值中心，它們的高值中心均在南昌一帶；除了RX5day的低值中心有2個(贛縣和遂川)外，RX1day、RI95 的低值中心均在遂川，并且遂川-贛縣一帶為明顯低值區(qū)域。 觀察圖3d、3f，發(fā)現(xiàn)EPT與R95 的空間分布有相似之處，它們的高值中心都在寧都站附近，而低值區(qū)域都在遂川-贛縣一帶。 再觀察圖3d、3e，發(fā)現(xiàn)EPT與RD95 的空間分布規(guī)律上相反，EPT呈現(xiàn)從東向西遞減的趨勢，與之相反，RD95 呈現(xiàn)出從西向東遞減。由此可知，本文選取的6 個極端降水指標的空間分布規(guī)律存在一定的趨同性和反相性，這與贛江流域東部和西部所處的地形地勢、地理位置和水汽輸送方向有關。

4 結論

a)贛江流域所選7 個站點極端降水指數(shù)趨勢性研究發(fā)現(xiàn)多數(shù)站點極端降水指數(shù)變化呈不顯著上升趨勢；各站的R95、EPT和RD95 都呈上升趨勢，吉安站的EPT和RD95 上升趨勢最大，其Z值分別為0.67 和0.45；僅有少數(shù)站點RI95、RX1day和RX5day呈不顯著下降趨勢。

b)贛江流域各站點的極端降水指數(shù)的突變均達到顯著水平(α=0.05)，較多站點如吉安的EPT、RD95、R95，贛縣的EPT、RD95、RX5day、R95，寧都的RX1day、RX5day，宜春、遂川的RX5day的極端降水指數(shù)突變達到非常顯著(α=0.01)；突變點相對集中在20 世紀90 年代初期和1984 年前后，其中1984 年是突變發(fā)生的集中年份，其次為1979 年。這些突變的變化趨勢，對研究贛江流域極端降水變化有一定指示意義。

c)通過對贛江流域各極端降水指標的空間分析，得到了贛江流域內各極端降水指數(shù)的多年平均值(除RD95 外)都呈現(xiàn)大致從東向西遞減的空間分布規(guī)律，與之相反，RD95 則呈現(xiàn)自西向東遞減的趨勢。 其中，RX1day、RI95、RX5day和R95 呈現(xiàn)由東北向西南遞減的趨勢。 因此，在贛江流域極端降水預測中，結合極端降水變化趨勢和空間分布規(guī)律，可為預防極端降水衍生災害，減少社會經(jīng)濟損失，以及水資源開發(fā)利用提供一定的參考價值。

致謝：在研究過程中得到九江學院張力老師指導和幫助，在此表示感謝！