薛雨婷，李謝輝，王磊，徐冰

成都信息工程大學 大氣科學學院/高原大氣與環(huán)境四川省重點實驗室，成都 610225

在全球氣候持續(xù)增溫和變暖的趨勢下，極端降水事件的強度和發(fā)生頻率也在不斷增加，不少學者對此進行了研究.如有分析表明[1-3]，在過去的50多年間，北半球中高緯度很多地區(qū)的極端降水事件都趨于增多；北美洲和中美洲的極端降水事件多發(fā)；歐洲南部及地中海地區(qū)的中等強度降水減少，強降水增多；東亞地區(qū)極端降水的強度和頻率也呈明顯上升趨勢等.國外學者中，Myhre等[4]利用16個耦合氣候模式的降水數(shù)據(jù)，通過極限指數(shù)的計算，發(fā)現(xiàn)在全球變暖條件下，極端降水頻率隨著事件頻度的增加而大幅度增加；Norris等[5]根據(jù)20世紀末降水的概率分布和21世紀末社區(qū)地球系統(tǒng)模型大集合的預測值估算水汽收支，分析動力學和熱力學因素在變暖的氣候中對極端降水的影響，發(fā)現(xiàn)了其復雜的動態(tài)趨勢變化以及亞熱帶降水增加的現(xiàn)象.在過去的半個世紀中，中國一直是世界上氣候變暖最快的地區(qū)之一.氣溫和降水作為兩個主要的氣象要素，它們的異常變化總是與干旱、洪水和冷暖平流的頻繁發(fā)生有關，這些都會對社會環(huán)境和自然環(huán)境產(chǎn)生重要而直接的影響.Sun等[6]在研究中國變暖環(huán)境中冬季降水和極端降水的年際變化中，著重分析我國氣溫和降水的耦合關系，發(fā)現(xiàn)過去50 年里我國冬季降水和極端降水在10年時間尺度上表現(xiàn)出與溫度一致的增加；有不少學者直接研究了降水對溫度的敏感性，如Zhao等[7]比較了不同時期中國南方和華北地區(qū)持續(xù)降雨的起始和結束時間，發(fā)現(xiàn)與相對寒冷的20世紀六七十年代相比，在中國相對較溫暖的1980-1990年，南方持續(xù)性降水開始時間較早而結束稍晚，北方則相反.這些研究表明降水對氣候變暖產(chǎn)生了的影響.

西南地區(qū)地貌類型多樣、地質(zhì)構造復雜，是一個典型的氣候多變區(qū)，在全球氣候異常變化的背景下，西南地區(qū)的降水特征也具有顯著的變化.近年來，國內(nèi)學者圍繞西南渦活動[8]、El Nio事件[9]、西北太平洋副高變化與西南降水[10]等展開了部分研究.西南地區(qū)夏季降水豐沛，占全年降水量比重大，降水年際變率大，每年5月至10月是西南地區(qū)暴雨多發(fā)季節(jié)，其中尤以夏季(6月至8月)的暴雨發(fā)生頻次最多，強度最大，易造成洪澇災害；特別是近年來夏季旱澇強度和頻率都有加劇趨勢，對區(qū)域防洪減災造成巨大威脅.針對西南地區(qū)的夏季降水，熊光潔等[11]、劉燕等[12]、李永華等[13]利用經(jīng)驗正交分解(EOF)或旋轉經(jīng)驗正交分解(REOF)，對西南除西藏自治區(qū)以外地區(qū)長期的時空演變趨勢進行了研究，結果表明全區(qū)域一致型是最主要的分布型，西南地區(qū)東部夏季降水呈增加趨勢.基于以上研究，本文利用1976-2017年西南5個省市區(qū)116個站點的逐日降水資料，通過對不同等級(小雨、中雨、大雨、暴雨)夏季降水量和降水日數(shù)的時空分布特征進行整體和單個省市區(qū)較全面的時空分析和突變檢驗，探討全球變暖背景下西南地區(qū)夏季各級降水量和降水日數(shù)的時空分布特征和變化趨勢，從而為相應的防災減災和生態(tài)環(huán)境建設提供參考.

1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)主要包括西藏、四川、云南、貴州、重慶5個省市區(qū)，地理范圍在21°08′N-36°53′N、78°25′E-110°11′E之間，面積約250萬km2，占全國土地面積的26%.全區(qū)地形復雜多樣，以山地地形為主，同時還有青藏高原、云貴高原和四川盆地等地形；區(qū)域內(nèi)有數(shù)條南北走向的山川相間排列，南部表現(xiàn)為高原低緯度天氣氣候特點，北部受高原西風帶天氣系統(tǒng)控制表現(xiàn)為高原中緯度天氣氣候特點.由于冬季風和夏季風在西南地區(qū)南北進退，使西南地區(qū)成為明顯的季風氣候區(qū)，加之大氣環(huán)流的動力和熱力作用，導致西南地區(qū)氣候復雜多變，災害性天氣頻繁發(fā)生；又因為夏季受青藏高原的地形和熱力作用，西南地區(qū)低空以西南風為主，不斷輸送低緯海洋的水汽，使西南地區(qū)的夏季降水量在4個季節(jié)中最多.

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)資料

本文數(shù)據(jù)主要來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http：//data.cma.cn/)地面氣候資料日志數(shù)據(jù)集.為保證各氣象站點數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，篩選出1976-2017年夏季(6月至8月)時間序列西南地區(qū)116個站點，主要包括西藏25個站點、四川38個站點、云南29個站點、貴州18個站點和重慶6個站點.各站點的空間分布和地理位置見圖1所示.

底圖來源于國家自然資源部地圖技術審查中心標準地圖服務系統(tǒng).審圖號：GS(2019)1786號.圖1 西南地區(qū)116個氣象站點空間分布和地理位置

2.2 主要研究方法

2.2.1 降水強度等級劃分

本文依據(jù)中國氣象局的標準，將日降水量(24小時)0.1～9.9 mm劃分為小雨，日降水量10～24.9 mm為中雨，日降水量25～50 mm為大雨，日降水量≥50 mm為暴雨.以此對降水強度進行等級劃分.

2.2.2 Mann-Kendall突變檢驗(M-K突變檢驗)

采用用于分析氣候和水文序列要素隨時間序列變化趨勢的非參數(shù)統(tǒng)計M-K檢驗方法對西南地區(qū)夏季不同等級降水量進行氣候突變分析，其計算原理如下：

設x1，x2，…，xn為時間序列變量，n為時間變量的長度，Sk為第i個樣本xi>xj(1≤j≤i)的累計數(shù)，定義統(tǒng)計量[14]：

(1)

(2)

在時間序列隨機獨立的假定下，Sk的均值E(Sk)和方差Var(Sk)分別為：

(3)

將Sk標準化：

(4)

通過式(4)得到UF正序列曲線，將同樣的方法應用到反序列中，得到UB反序列曲線，即UBk=-UFk.給定顯著性水平α=0.05，查正態(tài)分布表得到Uα=±1.96.當UFk>Uα時表明序列存在明顯的趨勢變化，超過臨界線的范圍確定為出現(xiàn)突變的時間區(qū)域；當UF與UB在臨界線之間出現(xiàn)交點，則交點對應的時刻便是突變開始的時間.

2.2.3 滑動T檢驗

(5)

其中：

(6)

給定顯著水平α，查t分布表得到tα，若|ti|>tα則認為在基準點時刻發(fā)生了突變.

2.2.4 經(jīng)驗正交函數(shù)分解(EOF)

EOF可通過氣象要素場序列本身的特征來確定典型場，能較好地反映場的基本結構特征，是研究氣候場的常用方法.它可以在有限區(qū)域內(nèi)對不規(guī)則分布的站點進行分解，具有收斂速度快，可將大量資料的信息濃縮集中到前幾個特征向量上，最大限度地表征氣候變量場整個區(qū)域變率結構的特點[16].本文利用EOF來分析西南地區(qū)夏季各級降水量的空間分布特征，并采用North等[17]提出的計算特征值誤差范圍來進行顯著性檢驗，其具體計算過程可參閱文獻[16]，這里不再贅述.

3 結果與分析

3.1 時間變化特征

3.1.1 不同等級多年平均降水量和平均降水日數(shù)

表1為1976-2017年對116個站點計算的西南地區(qū)整體和5個省市區(qū)夏季(6月至8月)不同等級降水的平均降水量和降水日數(shù)，其中西藏的暴雨等級降水日數(shù)0.0表示暴雨很少，相對于其他數(shù)據(jù)的量級可忽略不計.

表1 西南地區(qū)1976-2017年夏季不同等級降水的平均降水量和降水日數(shù)

由表1可知，整個西南地區(qū)夏季42年的平均降水量為445.3 mm，以中雨為最多，占夏季平均降水量的34.3%，其余各級降水量相當.西藏夏季多年平均降水量為233 mm，大雨和暴雨少，以小雨和中雨為主，分別占夏季總降水量的46%和44.5%，且西藏小雨降水量是各地區(qū)中最多的；四川和云南夏季多年平均降水情況相似，以中雨為最多，其余各量級相當，夏季總降水量平均分別為492 mm和502 mm，且云南省中雨降水量是各地區(qū)中最多的；貴州夏季多年平均降水量為524 mm，以小雨為最少，占總降水量的15%，其余各級降水量分布均勻；重慶夏季多年平均降水量為523 mm，以大雨和暴雨為主，且重慶的大雨和暴雨降水量也是各地區(qū)最多的.西南各地區(qū)降水日數(shù)分布一致，均為從小雨到暴雨逐漸減少.

3.1.2 不同等級降水量和降水日數(shù)的年際變化分析

圖2為1976-2017年西南地區(qū)整體夏季不同等級降水量和降水日數(shù)的年際變化.

圖2 西南地區(qū)1976-2017年夏季不同等級降水量(a)和降水日數(shù)(b)的年際變化

由圖2可知，西南地區(qū)整體中雨最多(圖2a)，其余各級降水量相當，小雨降水日數(shù)波動變化明顯(圖2b)，而其余各級降水日數(shù)變化比較穩(wěn)定，降水量與降水日數(shù)的變化趨勢一致，1998年達到最大值，在2006年達到最小值.

3.1.3 不同等級降水量的氣候突變檢驗

氣候突變表現(xiàn)為氣候在時空上統(tǒng)計特性的急劇變化，可以通過突變點來體現(xiàn).依據(jù)科學性和準確性原則，本文主要選用M-K突變檢驗和滑動T檢驗2種檢驗方法，希望通過交互檢驗和印證，排除單一方法判斷的虛假突變點，增強突變分析結果的可信度.表2為1976-2017年夏季各級降水量M-K突變檢驗和滑動T檢驗結果，圖3為檢驗出具有突變點大雨的M-K突變檢驗和滑動T檢驗的結果圖.

表2 西南地區(qū)1976-2017年夏季各級降水量的M-K突變檢驗和滑動T檢驗結果

分析可知，各級降水量的M-K突變檢驗值的整體變化趨勢相似，即在1980年前后，UF>0，降水量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢；在1980-2005年間UF和UB曲線存在多個交點，且交點均位于兩顯著性水平線之間.各級降水量的滑動T檢驗值的整體變化趨勢也是相似的，主要體現(xiàn)在1997和2001年附近檢驗值分別有明顯的最小值和最大值.

圖3 西南地區(qū)1976-2017年夏季大雨的M-K突變(a)和滑動T檢驗(b)

由圖3可知，大雨的M-K突變結果(圖3a)在1978年后UF>0，為上升趨勢，1984-1990年UF和UB在臨界線范圍內(nèi)有交點，1992年后UF曲線超過顯著性水平線范圍，為突變出現(xiàn)的時間區(qū)域；相應的滑動T檢驗結果(圖3b)在1984年和2002年分別達到2.36和2.35，超過顯著性檢驗線范圍，綜合可知，大雨降水量在1984年發(fā)生了突變.

3.2 空間分布特征

3.2.1 西南地區(qū)各級降水量和降水日數(shù)的空間分布特征

利用ArcGIS軟件，對西南地區(qū)1976-2017年116個站點進行反距離權重插值可以得到夏季不同等級多年平均降水量和降水日數(shù)的空間分布圖.由于西南地區(qū)各級降水量和降水日數(shù)的空間分布特點相似，限于篇幅，這里只列出了不同等級降水量的空間分布(圖4)，但在分析時對兩者都進行了闡述.

由圖4可知，小雨和中雨的降水量分布特征為中部高兩邊低，且東部比西部略高，而大雨和暴雨的降水量分布特征整體呈東高西低的；小雨的降水日數(shù)分布為中部高兩邊低且西部比東部高，中雨、大雨、暴雨的降水日數(shù)空間分布與降水量相似.

西藏各級降水量和降水日數(shù)的分布特征為自西向東遞增.獅泉河和普蘭所在的西藏西部地區(qū)為高原亞寒帶氣候，平均氣溫低，降水量和降水日數(shù)少，極端天氣現(xiàn)象明顯，大雨降水少，無暴雨降水，且西藏中部及西部大部分站點暴雨降水量為0 mm、暴雨降水日數(shù)為0 d的站點有19個之多；西藏東部或東南部轉為溫帶或亞熱帶氣候，溫暖濕潤，各級降水量和降水日數(shù)逐漸增多；西藏東南部是整個西南地區(qū)小雨降水日數(shù)分布的高值區(qū)，錯那站點所在地區(qū)的小雨降水日數(shù)達到了整個西南地區(qū)的最大值，為72.5 d.

四川的降水量和降水日數(shù)分布特征主要為小雨和中雨自西向東遞減，大雨和暴雨自西北向東南先增加后減少.川西的九龍等地區(qū)是攀西平原和青藏高原的過渡地帶，地勢復雜，小雨和中雨的降水量和降水日數(shù)較多；雅安、峨眉山和樂山3個站點所在的四川中部地區(qū)為大雨和暴雨降水量的大值區(qū)；四川中部的雅安地區(qū)氣候類型以濕潤的亞熱帶季風性氣候為主，日照少，濕度大，降水量極大，有“天漏”之稱，是整個西南地區(qū)夏季大雨和暴雨降水量最大的站點，降水量分別達到410 mm和499.5 mm，且暴雨降水日數(shù)也是最大，達到了5.6 d.

云南的降水量和降水日數(shù)分布特征主要為小雨和中雨自西向東遞減，大雨和暴雨除南部小部分地區(qū)外分布均勻，無明顯分級；南部的部分地區(qū)為熱帶氣候，大部分以亞熱帶季風氣候為主，故云南大雨及暴雨的降水量和降水日數(shù)最大值區(qū)域均出現(xiàn)在江城所在的南部地區(qū)，降水量分別為340.4 mm和339 mm，降水日數(shù)分別為11.5 d和4.6 d；云南大部分地區(qū)的降水量和降水日數(shù)分布比較均勻，區(qū)域性差異不明顯.

貴州的降水量和降水日數(shù)分布主要表現(xiàn)為小雨和中雨自西向東遞減，大雨和暴雨自南向北遞減.貴州地勢西高東低，境內(nèi)有高原，但多是丘陵和山地地形，以亞熱帶季風氣候為主，溫暖濕潤，各級降水量和降水日數(shù)的大值區(qū)均出現(xiàn)在西部或西南部地區(qū)，表現(xiàn)為不太明顯的西高東低的特點.南部站點盤縣所在地區(qū)中雨降水日數(shù)比較大，達到13 d.

重慶的小雨及中雨的降水量和降水日數(shù)分布比較均勻，無明顯分級，且數(shù)值較??；而大雨及暴雨的降水量和降水日數(shù)分布則自南向北增加.重慶多丘陵、山地，以濕潤的亞熱帶季風氣候為主，雨量充沛，夏季降水以大雨和暴雨為主，大雨和暴雨的降水日數(shù)分別在4～4.9 d和2～2.5 d之間.

底圖來源于國家自然資源部地圖技術審查中心標準地圖服務系統(tǒng).審圖號：GS(2019)1786號.圖4 西南地區(qū)夏季不同等級多年平均降水量空間分布

3.2.2 西南地區(qū)總降水量的EOF分析

為進一步分析西南地區(qū)總降水量和各級降水量的空間特征，采用EOF方法，選取只通過了North檢驗并且方差貢獻率較大的西南地區(qū)夏季總降水量進行分析.表3為總降水量前10個模態(tài)的方差貢獻率.由表3可知，總降水量前10個載荷量的累計方差貢獻為68.69%，并且前3個特征向量均通過了顯著性檢驗，其分布性能較好的表征該變量場的空間結構特征，故選取總降水量的前3個模態(tài)作為主要的空間特征向量場進行具體的分析和闡述(圖5).

表3 總降水量前10個模態(tài)的方差貢獻率

由圖5總降水量的第一特征向量場(EOF1)可以看出，四川北部至中部為明顯的正值區(qū)，貴州為負值區(qū)，表明近42年西南地區(qū)東部夏季總降水量大致為南北變化相反的空間變化特征；第二特征向量場(EOF2)中，四川北部的正值區(qū)東移到四川東部及重慶的大部分地區(qū)，負值區(qū)則變?yōu)榘F州和云南在內(nèi)的大范圍地區(qū)，呈西南地區(qū)東部夏季總降水量南北相反的空間變化特征；由第三特征向量場(EOF3)可知，由四川中部的雅安、樂山等站點到云南北部所在區(qū)域為明顯的小范圍正值區(qū)，而四川東部、重慶和貴州則為明顯的大范圍負值區(qū)，說明西南地區(qū)東部的夏季降水量主要呈東西相反的空間變化特征.

底圖來源于國家自然資源部地圖技術審查中心標準地圖服務系統(tǒng).審圖號：GS(2019)1786號.圖5 西南地區(qū)夏季總降水量EOF分析中的前3個特征向量場

4 結論與討論

1) 西南地區(qū)夏季降水量最多，不同等級平均降水量中以中雨降水量最多，其余各級降水量相當；降水日數(shù)以小雨日數(shù)最多，且量級越大，降水日數(shù)越少.在年際變化中，降水量和降水日數(shù)整體一致，總降水量呈波動增加的趨勢，小雨和中雨的增加趨勢不顯著，大雨和暴雨自21世紀初以來有顯著的上升趨勢.受厄爾尼諾和熱帶強風暴的影響，近42年來西南地區(qū)的總降水量在1998在和2006年分別達到最大值和最小值.又由M-K突變和滑動T檢驗可知，小雨、中雨和暴雨的降水量年際變化無突變發(fā)生，而大雨的降水量在1984年有突變發(fā)生.

2) 西南地區(qū)各級降水量和降水日數(shù)的空間分布特征相似，小雨和中雨的降水量分布為中部高兩邊低，且東部比西部略高，而大雨和暴雨的降水量分布整體呈東高西低的特征.

3) 根據(jù)降水量的標準化距平場，西南地區(qū)夏季總降水量主要表現(xiàn)為EOF1和EOF2南北相反，EOF3呈東西相反的特征，其中西藏大部分地區(qū)及川西地區(qū)的年際變化表現(xiàn)為緩慢增長型，川東地區(qū)及重慶部分地區(qū)為明顯增加型，云南東部地區(qū)及貴州大部分地區(qū)表現(xiàn)為緩慢減少型.

本文研究表明，西南地區(qū)夏季降水的變化趨勢具有明顯的區(qū)域性，表現(xiàn)出東西向和南北向的梯度變化.西南地區(qū)夏季總降水量變化主要表現(xiàn)為西藏、四川、重慶降水量增加，云南、貴州趨勢相對平緩，其中川西、川東和渝北增加明顯.究其原因認為這種區(qū)域性差異是地形和環(huán)流等多種因素共同作用的結果.其中，青藏高原對流層中的動力和熱力作用對西南地區(qū)上空的大氣環(huán)流有重要影響，而高原地形作用使西風氣流分支形成了北脊南槽的形勢，夏季為熱源，形成了熱低壓.由于西南地區(qū)面積廣闊，地形多變，不同地區(qū)夏季受副熱帶高壓位置、西南季風強度和海溫變化的影響亦有差異.另外，隨著城市化進程的不斷加快，由人類活動引起的下墊面類型改變也成為近年來夏季降水變化的一個重要影響因素.

總體來說，本文對西南地區(qū)近42年夏季各級降水量時空分布特征研究還不夠深入，在空間分布上，EOF的方法雖然能對有限區(qū)域內(nèi)的不規(guī)則站點進行分解，但是由于研究區(qū)范圍較大且西南各省市區(qū)的地形差異明顯，用于空間變化特征分析的綜合因素較少，EOF分離出的空間結構還不能很好地反映不同地理區(qū)域的地形特征，存在局限性，后續(xù)可以考慮采用其他更好的空間結構分離方法，通過對比研究對西南地區(qū)的空間分布做更進一步的分析.此外，近年來極端天氣氣候事件頻發(fā)，未來還可以增加對西南地區(qū)夏季極端降水事件發(fā)生強度和頻率的分析，以及更深入的機理研究.