王建中，高 鵬，劉翠杰，張 蓉

（中水東北勘測設計研究有限責任公司，吉林長春130021）

0 引言

根據(jù)IPCC第5次評估報告，受人類活動等因素影響，氣候變暖已成為毋庸置疑的事實，從1880年到2012年，全球地表平均溫度大約升高了0.85℃[1]。隨著全球氣候變暖，極端水文氣象事件將更為頻繁。據(jù)統(tǒng)計，我國在21世紀前10年由極端降水事件引發(fā)的洪澇、滑坡、泥石流事件發(fā)生頻次約為20世紀最后10年的2倍，直接經(jīng)濟損失亦顯著增加[2]。因此，研究極端水文氣象事件的特征和規(guī)律，提出相應的對策建議，已成為保障國家糧食安全生產(chǎn)和廣大人民群眾生命財產(chǎn)安全的迫切任務。

嫩江流域地處我國東北地區(qū)，橫跨黑龍江、內蒙古、吉林3個省（自治區(qū)），流域面積為29.85萬km2。流域地處溫帶半濕潤季風氣候區(qū)，大陸性氣候特征明顯，春季干燥多風，夏季炎熱多雨，秋季涼爽短促，冬季寒冷漫長。流域上游是著名的大興安嶺林區(qū)，中下游分布有大慶油田和廣闊的黑土地，是我國重要的農業(yè)基地和工業(yè)基地，維系著國家的糧食安全、生態(tài)安全和能源安全。

近年來，我國學者對極端降水事件進行了大量研究，取得了豐碩的成果[3,4]，但針對嫩江流域極端降水規(guī)律的研究還比較少見。為此，選取嫩江流域12個水文氣象站點的觀測數(shù)據(jù)，通過線性回歸、Mann-Kendall檢驗、小波分析、R/S分析等方法研究嫩江流域1960—2018年間極端降水事件的時空變化特征和未來發(fā)展趨勢。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心和松遼水利委員會水文局（信息中心）。為了保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和統(tǒng)一性，共選取嫩江流域12個分布均勻、具有1960—2018年連續(xù)觀測數(shù)據(jù)的水文氣象站點。研究選取4個世界氣象組織（WMO）推薦的極端降水指數(shù)表征嫩江流域的極端降水事件，各極端降水指數(shù)定義：年降水量（PRCPTOT），日降水量不小于1mm的降雨日累積降水量，mm；大雨日數(shù)（R25），日降水量不小于25mm的日數(shù)，d；日最大降水量（Rxlday），最大1d降水量，mm；強降水量（R95p），日降水量大于95%分位值的累積降水量，mm。

1.2 方法

首先基于嫩江流域1960—2018年逐日降水數(shù)據(jù)分別計算各站的4個極端降水指數(shù)時間序列；其次采用線性回歸法分析流域平均各極端降水指數(shù)的時間變化趨勢，并采用Mann-Kendall法[5]檢驗各指數(shù)變化趨勢的顯著性；然后采用小波分析法[6]對各指數(shù)時間序列進行多時間尺度分析；接著基于反距離權重插值法對各站極端降水指數(shù)的平均值與線性變化速率進行空間插值,分析兩者的空間分布特征；最后采用R/S分析法[7]預測各站極端降水指數(shù)的未來變化趨勢。

2 結果與分析

2.1 極端降水指數(shù)時間變化

2.1.1 年際變化

采用泰森多邊形法計算流域平均各極端降水指數(shù)時間序列。各極端降水指數(shù)的時間序列變化見圖1，各指數(shù)的Mann-Kendall趨勢檢驗結果見表1。

圖1 極端降水指數(shù)年際變化

表1 極端降水指數(shù)變化趨勢檢驗結果

由圖1可知，研究時段內嫩江流域的PRCPTOT，R25，Rx1day和R95p雖然波動較大，但總體均呈現(xiàn)出微弱的上升趨勢，線性上升速率分別為0.587 mm/a，0.011d/a，0.042mm/a，0.430mm/a，4個極端降水指數(shù)均在1998年達到最大。

從表1可以看出，4個極端降水指數(shù)都呈現(xiàn)出上升趨勢，但均未通過α=0.05顯著性水平檢驗（統(tǒng)計量大于1.96），上升趨勢不顯著。相對而言，R25上升趨勢最為明顯，R95p次之，Rx1day最不明顯。

2.1.2 周期性變化

據(jù)王紅瑞等[8]研究，采用距平值序列進行小波分析，能夠比原始序列更好地反映小波系數(shù)的波動細節(jié)。因此本文先將嫩江流域各極端降水指數(shù)時間序列轉換為各指數(shù)距平值時間序列，再利用Morlet小波分析各指數(shù)距平值時間序列的周期性變化。各極端降水指數(shù)距平值時間序列的小波變換結果表明：

1）PRCPTOT時間序列存在2～6年和11～32年兩個比較明顯的時間尺度。2～6年時間尺度在1995—2005年之間最為強烈，其余時段表現(xiàn)較弱，其中心時間尺度為5年。11～32年時間尺度中存在15年和29年兩個中心；15年時間尺度相對較弱；29年時間尺度在整個研究時段都極為強烈，為PRCPTOT時間序列第一主周期。各時間尺度的小波變換系數(shù)實部正負位相交替出現(xiàn)，表明在不同時間尺度下PRCPTOT呈周期性地上下波動。

2）R25時間序列存在2～6年和10～32年兩個較為明顯的時間尺度。2～6年時間尺度的中心為4年，該時間尺度在1996—2003年期間表現(xiàn)極為強烈，其余時段亦比較明顯。10～30年時間尺度存在14年和29年兩個中心。14年時間尺度在1986年之后較為明顯，在此之前不甚明顯。29年時間尺度在1960—2018年期間均非常強烈，為R25時間序列第一主周期。

3）Rx1day時間序列存在2～5年和7～19年、20～32年三個明顯的時間尺度。2～5年時間尺度的中心為4年，在1974—1981，1994—2005年期間非常明顯，其余時段亦較為明顯。7～19年時間尺度的中心為11年，在1983—2005年之間較為強烈，其余時段相對較弱。20～32年時間尺度的中心為29年，該時間尺度在整個研究時段內均非常強烈，為Rx1day時間序列第一主周期。

4）R95p時間序列存在2～6年和9～18年、22～32三個明顯的時間尺度。2～6年時間尺度的中心為4年，該時間尺度在1997—2003年期間極為強烈，其余時段也較為明顯。9～18年時間尺度的中心為13年，該時間尺度在1960—1981年相對較弱，1982之后則非常明顯。22～32年時間尺度的中心為30年，該時間尺度貫穿整個研究時段，為R95p時間序列第一主周期。

總體而言，嫩江流域4個極端降水指數(shù)時間序列的時間尺度在時間域上分布不均勻，具有顯著的局部化特征，但在時域上的分布相似性較強，均存在4～5年、11～15年和29～30年3個明顯的時間尺度。29～30年時間尺度波動最為強烈，為4個極端降水指數(shù)的第一主周期，4～5年時間尺度也比較明顯，為第二主周期，11～15年時間尺度相對較弱。

2.2 極端降水指數(shù)空間變化

2.2.1 空間分布

分別計算嫩江流域12個站點各極端降水指數(shù)時間序列的多年平均值，然后采用反距離權重法將各站的極端降水指數(shù)平均值進行空間插值，即可得到其空間分布情況。結果表明：

1）嫩江流域PRCPTOT呈現(xiàn)出北高南低、東西兩側高中部低的趨勢，空間差異明顯。PRCPTOT最高的區(qū)域為嫩江源頭及其支流多布庫里河、甘河的源頭區(qū)，PRCPTOT高達505～520mm；PRCPTOT最低的區(qū)域分布在嫩江下游的白城和泰來一帶，PRCPTOT介于370～385mm之間。

2）流域內R25高值區(qū)主要分布在齊齊哈爾偏北的大興安嶺東坡一帶，嫩江右側支流雅魯河上的扎蘭屯站R25高達4.5d；R25低值區(qū)主要有3處，分別出現(xiàn)在嫩江上游左側支流固固河、下游右岸支流霍林河上游以及流域東南部的泰來、安達、乾安一帶，其中泰來站的R25最小，僅為3.1d。

3）Rx1day在流域內有2個高值區(qū)，分別位于支流雅魯河上的扎蘭屯和流域東南部的安達、乾安一帶，其中扎蘭屯站Rx1day高達58mm；Rx1day低值區(qū)主要分布在嫩江縣以北的大興安嶺林區(qū)和流域西南部霍林河、洮兒河上游區(qū)。

4）R95p的空間分布趨勢與PRCPTOT基本一致，呈現(xiàn)出北高南低、東西兩側高中部低的趨勢。R95p最高的站點為嫩江右岸支流甘河上的阿里河站，其多年平均值達127mm以上，白城和泰來的R95p則在100mm左右。

總體而言，嫩江流域各站多年平均R95p約占PRCPTOT的1/4，兩者的空間分布趨勢基本一致，均由流域上游至下游逐漸遞減。R25和Rx1day的分布趨勢有所不同，但兩者的高值區(qū)——暴雨中心均出現(xiàn)在嫩江中游右岸支流雅魯河上。

2.2.2 變率空間分布

分別計算嫩江流域12站點各極端降水指數(shù)1960—2018年期間的線性變化速率，然后采用反距離權重法將各站的極端降水指數(shù)線性變化速率進行空間插值，即可得到流域各極端降水指數(shù)變率空間分布情況。結果表明：

1）嫩江流域多數(shù)區(qū)域的PRCPTOT均呈現(xiàn)出上升趨勢，僅流域南部的索倫—乾安一線以南地區(qū)出現(xiàn)了下降趨勢。流域上游的甘河源頭區(qū)PRCPTOT上升速率最快，達到了1.7mm/a以上。流域南部的白城市下降速率最快，達0.9mm/a。

2）R25變率的空間分布趨勢與PRCPTOT變率較為接近，多數(shù)地區(qū)的R25表現(xiàn)為上升趨勢，僅在流域南部的白城一帶和東部的訥莫爾河與烏裕爾河源頭區(qū)表現(xiàn)出下降趨勢。R25上升速率最快的甘河上游阿里河站增速達0.041d/a；在下降速率最快的白城市，降速則為0.018d/a。

3）流域Rx1day變率的分布趨勢為阿里河—小二溝—齊齊哈爾—安達一線最高，往兩側則逐漸降低。多數(shù)區(qū)域的Rx1day均呈現(xiàn)出上升趨勢，僅索倫、白城一帶和石灰窯、克山一帶變率下降。Rx1day上升速率最快的為安達站，其增速達0.48 mm/a；下降速率最快的石灰窯與克山降速則約為0.15mm/a。

4）R95p變率分布趨勢與PRCPTOT變率較為相似，多數(shù)地區(qū)的R95p變率均為正值，僅流域南部的白城、乾安等地R95p變率為負數(shù)。流域上游的甘河源頭區(qū)R95p上升速率最快，達到了1.18mm/a；流域南部的白城市下降速率最快，達1.00mm/a。

總體而言，4個極端降水指數(shù)在嫩江流域的多數(shù)地區(qū)均表現(xiàn)為正增長，表明在研究時段內流域多數(shù)地區(qū)極端降水的總量和強度均有上升趨勢。

2.3 極端降水指數(shù)未來趨勢

采用R/S分析法計算嫩江流域各站極端降水指數(shù)的Hurst指數(shù)，以此分析流域未來極端降水事件的發(fā)展趨勢，結果如表2所示。

表2 嫩江流域各極端降水指數(shù)的Hurst指數(shù)

從表2可知，嫩江流域各站PRCPTOT與R25的Hurst值均大于0.5，表明兩者均具有較好的正持續(xù)性，未來將繼續(xù)保持當前的趨勢。除乾安站RX1d與克山站R95p的Hurst值低于0.5外，其余各站的Rx1day與R95p的Hurst值也均大于0.5，表明流域未來絕大多數(shù)地區(qū)的Rx1day與R95p仍將保持當前趨勢?？紤]到研究時段內多數(shù)地區(qū)各極端降水指數(shù)均表現(xiàn)出上升趨勢，可知在未來一段時間內，嫩江流域多數(shù)地區(qū)各極端降水指數(shù)的變化趨勢仍將以上升為主，暴雨洪澇災害也會隨之加劇。

3 結語

1）嫩江流域的PRCPTOT，R25，Rx1day與R95p均呈上升趨勢，但趨勢不顯著。

2）4個極端降水指數(shù)時間序列的第一主周期為29—30年，第二主周期為4—5年。

3）PRCPTOT與R95p的空間分布趨勢均為由流域上游至下游逐漸遞減，流域暴雨中心出現(xiàn)在支流雅魯河上。各極端降水指數(shù)在嫩江流域的多數(shù)地區(qū)均表現(xiàn)為正增長。

4）未來嫩江流域多數(shù)地區(qū)各極端降水指數(shù)的變化趨勢仍將以上升為主。