白 大 勇，曹 矞，張 勇

(1.西藏青藏石油管道有限公司，西藏 拉薩 850000； 2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，湖北 武漢 430070；3.長江水利委員會 長江流域水土保持監(jiān)測中心站，湖北 武漢 430010)

0 引 言

20世紀(jì)中葉以來，氣候變暖導(dǎo)致極端氣候事件變得更頻繁、更強和更持久，其中極端降水是氣候變暖最具影響的后果之一[1]。大量的研究表明，極端降水會導(dǎo)致洪澇、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害頻發(fā)，風(fēng)險增加，嚴(yán)重影響經(jīng)濟發(fā)展和人民安全，已成為全球最受關(guān)注和影響最大的災(zāi)害之一[2-3]。因此，研究極端降水事件是關(guān)系全球政治、經(jīng)濟、社會等各方面的重要工作。

國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注極端降水，針對極端降水時空變化及驅(qū)動因素做了大量的探索性研究。已有研究表明，中國極端降水具有復(fù)雜的時空分布特征，夏季旱澇頻發(fā)，南方地區(qū)洪澇嚴(yán)重且持續(xù)時間長，西北地區(qū)極端降雨顯著增加，華北、東北和西南地區(qū)減少，且極端降水存在年代際差異[4-5]。青海省位于中國西北高原地帶，是全球氣候變化的敏感區(qū)和關(guān)鍵區(qū)，在全球氣候變暖的背景下，受西風(fēng)帶氣候、高原季風(fēng)和東亞季風(fēng)氣候的影響，青海省降水時空特征發(fā)生了顯著變化[3，6]。近年來，該地區(qū)氣象及其引發(fā)的災(zāi)害損失越發(fā)嚴(yán)重，其中尤以極端氣候事件影響最為嚴(yán)重[5]。

江志紅等[7]在對中國的氣候模擬場以及極端降水的實際情況進行研究后，預(yù)測21世紀(jì)的中國不僅極端降水事件將增多，同時極端降水強度將進一步增強。對于青海省極端降水的研究中，白淑英等[8]采用 Mann-Kendall 檢驗法研究了青海省近50 a的降水時空格局變化；汪寶龍等[9]采用線性傾向估計法等方法研究了青海省極端降水事件的變化特征。目前采用累積距平分析法和GIS空間分析法對青海省進行極端降水事件和突變分析的研究較少。因此，本文選取世界氣象組織(World Meteorological Organization，WMO)推薦的10個極端降水指數(shù)，以青海省25個氣象站1961～2020年逐日降水資料為基礎(chǔ)，采用累積距平、線性傾向估計及GIS反距離插值，系統(tǒng)分析了青海省近60 a極端降水時間變化及空間分布格局，以期為區(qū)域應(yīng)對氣候變化、防災(zāi)減災(zāi)及生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

青海省位于青藏高原東北部，總面積約72.23萬km2。位于31°36′N～39°19′N，89°35′E～103°04′E，地理位置上處于中國地勢“三大階梯”的一級階梯，平均海拔3 000 m以上，總體上呈現(xiàn)東南低西北高的地勢，其東部地區(qū)為青藏高原與黃土高原過渡地帶，整體山脈縱橫兼有高原、盆地地形。高壓氣團影響顯著，帶有顯著的高原大陸性氣候特征，平均氣溫低，降水較少，日照時間長。降水量由東南向西北遞減，因此東部河谷地區(qū)由于氣候相對濕潤海拔較低，成為人口農(nóng)業(yè)集中發(fā)展區(qū)域，而西部地區(qū)人口相對較少。

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http：∥data.cma.cn/)。依據(jù)資料的連續(xù)性及各項標(biāo)準(zhǔn)等，共選取了符合條件的25個氣象站(32°N～39°N，92°E～102°E)1961～2020年共60 a逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，并對青海省內(nèi)各項降水指數(shù)進行計算分析(見圖1)。

2 研究方法

研究采用推薦的10個極端降水指數(shù)[7]，包括降水量、降水強度、強降水量等(見表1)，從不同角度反映青海省近60 a的極端降水變化。在極端降水特征研究中，常常使用上述10個指數(shù)或者以上述指數(shù)為基礎(chǔ)進行針對性分析。利用累積距平法探討各降水指數(shù)年際間變化情況，利用ArcGIS繪制不同極端降水指數(shù)均值和傾向率的空間分布圖。

表1 極端降水指數(shù)的定義Tab.1 Definition of the extreme precipitation indices

2.1 線性傾向估計法

不同站點研究時序內(nèi)降水變化趨勢可以通過降水量線性傾向率表示[10]，擬合公式如下：

X=a0+a1t

(1)

式中：a0為年際降水量擬合曲線的常數(shù)項；a1為年際降水量擬合曲線的斜率，即線性趨勢項；t為降水年份。

2.2 累積距平分析法

本研究以青海省內(nèi)各自動監(jiān)測站點的逐日降水量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計算相關(guān)降水指數(shù)并分析其在時空上的分布特征。對獲取的數(shù)據(jù)進行距平分析[10]，探討各降水指數(shù)年際間變化情況，以此反映60 a來青海省地區(qū)極端降水事件的發(fā)生頻率、峰值以及總體數(shù)值的變化趨勢。

2.3 空間插值

通過ArcGIS等地理信息處理軟件對各個站點1961～2020年各降水指數(shù)平均值進行空間插值，繪制等值線圖與趨勢圖，直觀反映研究區(qū)域60 a間極端降水事件在空間上的分布情況?？紤]研究區(qū)域站點分布與數(shù)量情況，空間插值方法采用以站點間空間距離為主要權(quán)重因子的反距離加權(quán)模型[5]，公式為

(2)

3 結(jié)果與討論

3.1 青海省降水時空分布特征

3.1.1降水時間變化特征

1961～2020年青海省年內(nèi)降水分配平均值為365.9 mm，最大值為2018年489.6 mm，最小值為1965年229.9 mm(見圖2)。分析表明，近60 a青海省年降水量總體呈現(xiàn)上升趨勢，以1.16 mm/a的速率增加。統(tǒng)計結(jié)果表明，青海省月降水量一般情況為：1～6月降水量逐漸增加，6月的降水量最多，平均值達到87.5 mm，之后降水量逐漸減小，12月份最小，平均僅3.0 mm?？傮w看來，全年降水量在時間上分布極其不均勻，明顯分為干、濕兩季，5～9月為雨季，10月至次年4月為干季。

3.1.2降水空間分布特征

圖3為1961～2020年青海省降水量空間分布圖。由圖可知，有8個站點的年降水量超過500.0 mm，集中分布在青海省南部以及東南部，降水量最大值為久治站，多年平均降水量為736.6 mm。降水量在300.0～500.0 mm范圍的主要分布在東部偏北地區(qū)，共計9個站點。降水量在300.0 mm以下的站點分布于北部和西部地區(qū)，共計8個；降水量最小值為冷湖站，位于青海省西北部，多年平均降水量為16.3 mm。由圖3可以看出，青海省1961～2020年降水表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性，降水量從北至南、從西至東逐漸增大。

3.2 青海省極端降水時空分布特征

3.2.1極端降水時間變化特征

1961～2020年青海省10個極端降水指數(shù)的時間變化如圖4所示。從距平線性分析可知，除SDII、CDD、CWD呈現(xiàn)下降趨勢外，其余7個指數(shù)均表現(xiàn)為不同程度的上升趨勢。其中PRE與R95P增加顯著，說明近60 a來青海省降水總量逐漸增大。從各極端降水指數(shù)的累積距平曲線來看，各指數(shù)呈現(xiàn)波動式變化。其中，PRE、R95P年變化相似，自2000年以來，逐漸增大，由偏少期轉(zhuǎn)為偏多期。R99P、RX1、RX5變化趨勢相似，近60 a呈現(xiàn)先減少、后增加的趨勢。從各極端降水指數(shù)的距平圖可知，PRE在1965，1967，1988，2018年發(fā)生4次突變，1967，1988，2018年為降水典型異常偏高年份，1965年為降水典型異常偏低年份。R10和R25變化趨勢相近，中雨及大雨以上天數(shù)典型異常偏高年份較多，2018年R10和R25為60 a來最大值。

3.2.2極端降水空間分布特征

從各極端降水指數(shù)的空間插值結(jié)果來看，表示濕潤程度的降水指數(shù)如PRE、SDII等在青海省內(nèi)空間分布大體上呈現(xiàn)自東向西、自南向北遞減的趨勢，而表示干旱程度的降水指數(shù)如CDD，其空間分布趨勢正好相反(見圖5)。與PRE指數(shù)的極值區(qū)域在空間上分布于青海省的最東南端與西北端，各個站點的多年平均總降水量在20.0～750.0 mm之間，多年降水均值為367.5 mm。全省各個站點中，有56%的站點降水量高于均值，這些站點多分布于青海省東南方，最大值出現(xiàn)在久治站點，位于青海省最東南端的黃南藏族自治州內(nèi)；另外44%的站點位于青海省西北部，其中最小值出現(xiàn)在冷湖站點，位于青海省最西北端的海西蒙古藏族自治州。

與PRE相比，SDII指數(shù)的極值出現(xiàn)區(qū)域更為靠近青海省中心區(qū)域，說明兩個降水指數(shù)之間存在很強的相關(guān)性，同時也受其他氣候環(huán)境因子如海拔、地形及降水天數(shù)等的影響。由圖5可以看出：隨著海拔的升高，PRE和SDII指數(shù)都逐漸降低，而在海拔較低的柴達木盆地其PRE和SDII指數(shù)反而低于東南部高原區(qū)域，說明在該區(qū)域主導(dǎo)降水量的環(huán)境影響因子并非海拔，有可能是因為柴達木盆地深處內(nèi)陸，東南部的青藏高原以及黃土高原阻擋了海洋暖濕氣流吹入，使得大陸西北方西伯利亞高壓氣團成為主導(dǎo)該區(qū)域降水的環(huán)境影響因子。

RX1指數(shù)整體表現(xiàn)為自南向北逐漸遞減，并出現(xiàn)明顯的分級情況，與其他降水指數(shù)自東南向西北遞減的趨勢略有差異，其中最小值出現(xiàn)在冷湖站點，與PRE指數(shù)最小值站點一致，而最大值站點出現(xiàn)在青海省最南端的囊謙站點，位于玉樹藏族自治州；而RX5指數(shù)的最大值出現(xiàn)在曲麻萊站點，相對于RX1指數(shù)，最大值站點更為靠近青海省中部，同時也位于青藏高原東北部。其他降水指標(biāo)在大體上與降水量保持相似的分布情況，除最長無降水日數(shù)外，大致呈現(xiàn)自東南向西北減少的趨勢。

綜上所述，青海省的各極端降水指數(shù)會因海拔的變化受到一定的影響，但在多種影響因素中，極端降水指數(shù)對于海拔的響應(yīng)程度并不是最突出的，青海省降水指數(shù)的空間分布情況是多種環(huán)境因子如海拔、地形、地理位置等綜合作用的結(jié)果。

3.3 極端降水指數(shù)變化趨勢空間分布特征

青海省各站點60 a間總降水量傾向率變化趨勢如圖6所示，降水傾向率變化范圍在-4.6～27.8 mm/10 a之間，其中降水量減少最快的站點是河南站，年降水量減少速率是4.6 mm/10 a，是唯一呈減小趨勢的站點。降水量增長最快的站點是五道梁站，年降水量增長速率是27.8 mm/10 a。除河南站外，其余站點降水量均逐漸增加，說明60 a間青海省地區(qū)降水量整體呈增加趨勢。

4 結(jié) 論

本次研究基于青海省逐日降水資料，借助10個極端降水指數(shù)，分析了1961～2020年青海省降水時空變化特征，主要得到以下結(jié)論：

(1) 1961～2020年，青海省年降水量總體呈現(xiàn)上升趨勢。1～6月降水量逐漸增加，6月的降水量最多，隨后降水量逐漸減小，12月份最小。全年降水量在時間上分布極其不均勻，明顯分為干、濕兩季，5～9月為雨季，10月至次年4月為干季；青海省降水量空間分布呈現(xiàn)從北至南、從西至東逐漸增大的趨勢。

(2) 從累積距平分析可知，除SDII、CDD、CWD呈現(xiàn)下降趨勢外，其余7個指數(shù)均表現(xiàn)為不同程度的上升趨勢，說明近60 a來青海省降水總量逐漸增大。PRE在1967，1988，2018年為降水典型異常偏高年份，1965年為降水典型異常偏低年份。R10和R25變化趨勢相近，中雨及大雨以上天數(shù)典型異常偏高年份較多，2018年為來最大值。

(3) 根據(jù)ArcGIS空間分析，由青海省各項降水指數(shù)的反距離權(quán)重空間插值結(jié)果可知，除最長無降水日數(shù)外，其余降水指數(shù)在青海省內(nèi)空間分布大體上均呈自東向西、自南向北遞減的趨勢。

(4) 由線性傾向估計法分析可知，青海省各站點降水傾向率變化范圍在-0.46～2.78 mm/10 a之間，傾向率小于零的站點僅為青海省東南部的河南站，說明60 a間青海省地區(qū)降水量整體呈增加趨勢。