馬 嵐，劉登峰*，白 冰，任夢之，黃 強，林 木

(1.西安理工大學省部共建西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點實驗室，陜西 西安 710048;2.中央財經大學 統(tǒng)計與數(shù)學學院，北京 100081)

近年來，由于氣候變化和人類活動的雙重影響，水文循環(huán)的物理機制以及循環(huán)過程均在一定程度上發(fā)生了顯著的變化，水文序列也呈現(xiàn)出非一致性的特點[1-2]?！吨袊鴼夂蜃兓Ｑ笏{皮書(2020)》明確指出，1961—2019年中國的極端強降水事件明顯加劇[3]。水資源在時間和空間上的重新分配，使得降水時空分布及其特征的研究受到了更為廣泛的關注[2-3]。國內外諸多學者對不同區(qū)域的降水特征變化進行了分析，其中，曹永強等[4]針對遼寧省夏季降水量和極端降水日數(shù)的變化進行了研究，采用線性斜率、滑動平均、小波分析等不同方法，對降水時空分布特征和變化做以分析；張雪琴等[5]基于毛烏素沙區(qū)10個氣象站1961—2016年觀測資料分析了降水的特征變化；宋云民等[6]通過統(tǒng)計分析和遙感分析，探究了毛烏素沙地腹地1981—2003年間的降水和蒸散分布格局特征。然而，以往的研究對于降水量的特征及空間分布的研究較為全面，但少有基于日降水數(shù)據(jù)的其他統(tǒng)計特征值的變化分析。對于較小區(qū)域的降水特征的變化分析能夠更好為當?shù)氐姆罏臏p災和農業(yè)發(fā)展工作提供一定的指導。

由于地形、地理位置、下墊面特征等各種差異，導致了降水量空間上有著不同程度的變異性[7]，而區(qū)域的降水量多少及其時空分布特征在很大程度上可以表征該地區(qū)的干濕程度[8]。毛烏素沙地作為中國為數(shù)不多的能源資源富集區(qū)，擁有復雜而又獨特的地形地貌，較為干燥的氣候條件，以及分布不均勻的水資源。水資源的匱乏在很大程度上限制了能源的開發(fā)與利用。且毛烏素沙地地處西北旱區(qū)，降水量的年際變化大，且大多以暴雨的形式呈現(xiàn)，較為集中地降水降低了其可利用率。因此，分析該地區(qū)降水特征值序列的變化將有助于提高對北方典型沙地的氣候變化的認識，為區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設等提供參考。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

毛烏素沙地位于陜西榆林的長城一線以北，其范圍涵蓋內蒙古鄂爾多斯市的南部、陜西榆林市榆陽區(qū)的風沙區(qū)以及寧夏鹽池縣東北部，是中國四大沙地之一[9]，也是擁有獨特地理環(huán)境的生態(tài)過渡區(qū)，因此，其生態(tài)環(huán)境敏感性和脆弱性表現(xiàn)得極為顯著[10]。該地區(qū)的氣候類型為中溫帶向暖溫帶過渡，海拔高度1 200～1 800 m，地形自西北向東南傾斜，東部和中部的典型草原以及西部的荒漠草原構成了毛烏素沙地主要的植被類型[11]。多年平均降水量為250～440 mm，降水季節(jié)性較強，主要集中于7—9月，其降水量比例達到了全年的60%～75%[12]。

本研究所用基礎數(shù)據(jù)來自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(http://data.cma.cn/)的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)。所選取的原始數(shù)據(jù)均已進行了全面地檢查以及質量控制。研究選用毛烏素沙地地區(qū)的鄂托克旗、東勝、榆林、鹽池、定邊、吳旗、橫山、綏德、環(huán)縣、延安等10個氣象站1957—2019年逐日降水量序列，站點位置見圖1。經過分析處理提取出年降水量、年最大日降水量、年最長連續(xù)降水量(即年內最長連續(xù)日降水事件的總降水量)以及年最長連續(xù)降水日數(shù)(即年內最長連續(xù)日降水事件的日數(shù))等特征值序列進行研究。

圖1 研究區(qū)的站點位置

2 研究方法

2.1 Mann-Kendall檢驗法

Mann-Kendall檢驗法作為非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法之一，鑒于較為簡單且應用效果較好而被國內外學者廣泛使用，其對于水文、氣象等非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的分析有著更好的適用性。具體介紹可參考章誕武等[13]、蔡濤[14]的研究。本文在利用Mann-Kendall檢驗法進行趨勢檢驗時，信度為0.1，即在置信水平0.1上，當U的絕對值大于1.645時，表明其通過了信度0.1的顯著性雙邊檢驗。

2.2 滑動t檢驗法

對于已知的樣本序列χ1,χ2,…,χn，分別選擇它之前的連續(xù)n1年的值，以及之后的連續(xù)n2年的值，計算其統(tǒng)計量T值[15]，見式(3)。

(1)

式中χ1、s1——前n1年的均值和方差；χ2、s2——后n2年的均值和方差。當|T|>1.64時，證明序列出現(xiàn)突變值，即為其極值點。

2.3 用于分析周期性的小波分析方法

小波分析的窗口大小是不變的，形狀是可以改變的?；诟道锶~變換，結合了窗口函數(shù)(即小波函數(shù))，因而得到了時間變化以及頻率貢獻[16]，這種方法可以基于變化的時間尺度研究序列的周期變化規(guī)律。對于解釋氣候變化的多尺度構型和主周期[17]及探究不同的尺度結構[18]有較好的表現(xiàn)，已是目前氣候變化特征中普遍應用的方法[19-21]。根據(jù)小波分析結果可得到小波方差圖，進一步得到序列的多級主周期，同時可得到與各級主周期分別對應的小波實部過程線，而根據(jù)小波實部過程線可得到各級主周期對應的周期大小。在小波分析中，小波基函數(shù)的選擇極其關鍵，而在水文分析中應用最廣泛的為Morlet小波[22]。

3 結果分析

3.1 趨勢性分析

利用Mann-Kendall檢驗法對研究區(qū)10個站點的降水特征值(年降水量、年最大日降水量、年最長連續(xù)降水量、年最長連續(xù)降水日數(shù))進行趨勢分析。具體結果見表1。

表1 降水特征值的趨勢分析

由表1可知，該研究區(qū)年降水量序列在鄂托克旗、榆林、定邊3個站點呈增加趨勢，其余站點均表現(xiàn)出不顯著的減少趨勢；對于年最大日降水量序列，除榆林、定邊、環(huán)縣、延安之外其余6個站點均呈減少趨勢，定邊的變化趨勢顯著；年最長連續(xù)降水量在鄂托克旗、橫山、環(huán)縣呈不顯著的下降趨勢，在吳旗呈現(xiàn)顯著下降趨勢，其余站點呈不顯著的增加趨勢；年最長連續(xù)降水日數(shù)在所有站點都存在顯著的減少趨勢。

研究發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)各站點1957—2019年的降水特征值序列的變化趨勢基本一致，大多呈現(xiàn)出減少的趨勢。上述研究顯示降水特征值存在不斷減少的趨勢，由此可見該區(qū)域干旱發(fā)生可能性會增加。極端降水事件的變化具有很強的區(qū)域性特征，因此，對于區(qū)域氣候變化影響評估的也顯得尤為重要[23]。

3.2 突變分析

由于研究區(qū)的降水特征值序列趨勢存在一定的變化，因此，進一步研究了該研究區(qū)各站點降水特征值序列的突變性，突變性分析的結果見表2。

表2 降水特征值突變分析

對于各站點年降水量序列，除了東勝站和延安站，其他站都存在突變，其中有5個突變點出現(xiàn)在2000年以后，有3個突變點出現(xiàn)在1964—1978年；對于年最大日降水量，東勝站、榆林站、定邊站、橫山站、環(huán)縣站等5個站點存在突變，其中榆林站的突變點出現(xiàn)在2015年，其余4站的突變發(fā)生在1994年以前；對于年最長連續(xù)降水量，除了東勝站、鹽池站和環(huán)縣站外其他站點存在突變點，其中5個站點的突變發(fā)生在2006年以后，2個站點的突變發(fā)生在1985年；對于年最長連續(xù)降水日數(shù)，除東勝站和環(huán)縣站外其他站都發(fā)生了變異，其中3個站點突變發(fā)生在1985年以前，5個站點出現(xiàn)在2006以后。

研究發(fā)現(xiàn)，降水特征值的突變點主要集中在1970—1990年以及2000年以后。20世紀70—90年代陜北的沙地和黃土高原地區(qū)興建壩庫、梯田等生態(tài)治理工程[24]，而2000年以來，大量退耕還林還草工程不斷實施，榆林的大部分地區(qū)植被指數(shù)顯著增加[25]。榆林市2000年平均NDVI(normalized difference vegetation index，即歸一化植被指數(shù))為0.271，2017年平均NDVI達到0.511，增長88.56%，除了沙漠以及用于城鎮(zhèn)建設的區(qū)域之外，大多數(shù)地區(qū)植被對降水都表現(xiàn)出較為積極的響應[26]。

3.3 周期分析

本文采用連續(xù)小波變化分析降水特征值的周期性規(guī)律，以研究區(qū)中部的鄂托克旗站為例進行研究，具體見圖2—5。小波系數(shù)圖中大于0的為正位相，小于0的為負位相，而等于0的則表示對應降水特征值變化的轉折點。小波分析能夠展現(xiàn)小波變換系數(shù)的實部的波動變化，表現(xiàn)出研究區(qū)域降水量多少交替變化的特征。

小波變化等值線圖中，較長時間尺度周期的振蕩，其等值線相對于較短尺度的更為稀疏。由圖2a可知，鄂托克旗站年降水量存在36 a左右的主周期，8 a以及20 a左右的次周期；由圖2b可以明顯看出這3個尺度下年降水量存在周期變化；而小波方差圖2c極值點的出現(xiàn)也印證了上述周期變化的結果。由圖3a可知，鄂托克旗站年最大日降水量存在34 a左右的主周期，8 a以及12 a左右的次周期；由圖3b和圖3c也可以看出，這3個尺度下年最大日降水量的周期較為顯著。由圖4a可知，鄂托克旗站年最長連續(xù)降水日數(shù)存在35 a左右的主周期，4 a以及8 a左右的次周期；由圖4b、4c也可以看出，這3個尺度下年最長連續(xù)降水日數(shù)的周期較為顯著。由圖5a可知，鄂托克旗站年最長連續(xù)降水量存在36 a左右的主周期，2、8 a以及12 a左右的次周期；由圖5b、5c也可以看出，這4個尺度下年最長連續(xù)降水量的周期較為顯著。

a)小波變化等值線

a)小波變化等值線

a)小波變化等值線

a)小波變化等值線

鄂托克旗站不同降水特征值的周期具有一定的相似性，其主周期是35 a左右，次周期大多在2～12 a。對于該站不同降水特征值的主周期，大致存在相似的規(guī)律，且在1970年及2010年左右的周期性尤為顯著。周期變化特征可能與東亞夏季風、厄爾尼諾事件、太陽黑子以及月亮潮汐等的影響有關[27]。

4 結語

本文基于毛烏素沙地的10個氣象站1957—2019年的日降水量，分別選取了年降水量、年最大日降水量、年最長連續(xù)降水量、年最長連續(xù)降水日數(shù)等4個降水相關的特征序列進行了一致性分析。采用Mann-Kendall檢驗法、滑動t檢驗法以及連續(xù)小波分析進行趨勢性、突變性和周期性分析，結果如下。

a)降水特征值序列大部分呈減少趨勢，年降水量的變化不顯著，年最長連續(xù)降水日數(shù)有顯著的減少趨勢。毛烏素沙地是農牧交錯帶的典型生態(tài)脆弱區(qū)，這種變化趨勢可能會引起該地區(qū)氣候條件變化，影響該地區(qū)農作物的生長，引起生態(tài)水文條件的變化。

b)各站點降水特征值的顯著突變點主要出現(xiàn)在1970—1990年以及2000年之后。

c)鄂托克旗站的降水特征值周期性相對較為穩(wěn)定。各特征值序列的主周期大致在35 a左右，次周期大多在2～12 a。

綜上所述，該地區(qū)降水特征值序列的一致性不再滿足，這與當?shù)貧夂蜃兓腿祟惢顒佣加兄匾P系。本研究可為認識毛烏素沙地的降水變化規(guī)律提供一定的參考，服務于該地區(qū)生態(tài)保護、生態(tài)工程建設和應對可能出現(xiàn)的干旱事件。本研究只是對于降水特征值的變化做了基本分析，氣候變化和人類活動如何影響降水變化還需深入的研究。