姜敏 姜杰 張慧娟 周婷 宋哲

（1.湖北省孝感市氣象局，湖北 孝感 432300；2.武漢中心氣象臺，湖北 武漢 430074）

0 引言

孝感處于我國南北氣候的交界線上，屬中緯度亞熱帶溫濕季風(fēng)區(qū)大陸性氣候，地勢北高南低，由大別山、桐柏山向江漢平原過渡呈坡狀地貌，同時地形較復(fù)雜，山區(qū)、丘陵、平原兼有。由于氣候和地形的原因，容易出現(xiàn)洪澇和極端強(qiáng)降水，因此，較為準(zhǔn)確的汛期降水的定量預(yù)報就變得格外重要。

汛期降水的年際變化規(guī)律復(fù)雜，已有研究表明，大氣圈中的東亞季風(fēng)、西北太平洋副熱帶高壓、中高緯擾動、ENSO 循環(huán)、熱帶西太平洋暖池和印度洋的熱力狀態(tài)等諸多影響因子與中國汛期降水年際變化有關(guān)［1］。近年來，有不少學(xué)者對預(yù)測汛期降水進(jìn)行了探索，陳紹東等［2］通過定義海溫異常關(guān)鍵區(qū)的方法來研究江南地區(qū)的汛期降水；陳德花等［3-4］提出氣候場的主分量逐步回歸預(yù)測模型，將500 hPa 高度場、太平洋海溫場、北半球海平面氣壓場等氣候場作為預(yù)測因子來進(jìn)行氣候預(yù)測；鄧艷君等［5］通過逐步回歸法，建立汛期氣候預(yù)測模型，來定量預(yù)測汛期降水。本研究將分析氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)與孝感汛期降水距平百分率的相關(guān)關(guān)系，建立孝感汛期降水的統(tǒng)計預(yù)測模型。

1 研究資料

本研究從國家氣候中心網(wǎng)站下載130 項氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)集，其中包括大氣環(huán)流指數(shù)88 項（逐月）、海溫指數(shù)26 項（逐月）以及16 項其他指數(shù)（逐月）。汛期降水資料采用孝感國家基準(zhǔn)氣象站1981—2019年汛期（5—9月）逐月降水量資料。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)處理

通過統(tǒng)計軟件將130 項氣候系統(tǒng)監(jiān)測指數(shù)集中的每一項指數(shù)整理成按月和按季節(jié)分布兩種格式，計算孝感基準(zhǔn)氣候站歷年汛期（5—9月）降水距平百分率數(shù)據(jù)，并將氣候指數(shù)集與汛期降水量距平百分率一起建立數(shù)據(jù)庫。

2.2 數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計原理和方法，通過統(tǒng)計軟件依次分析1981—2018年的逐月、逐季度的130項氣候系統(tǒng)指數(shù)與孝感汛期（5—9 月）降水的Pearson 相關(guān)性。Pearson 相關(guān)系數(shù)R是反映連續(xù)變量之間線性相關(guān)強(qiáng)度的一個度量指標(biāo)，當(dāng)0.3≤R＜0.8 時，通常認(rèn)為變量之間有中等以上的相關(guān)關(guān)系，當(dāng)R≥0.8時，通常認(rèn)為變量之間有高度相關(guān)性。

在篩選氣候指數(shù)的過程中，將R≥0.3 且通過95%雙側(cè)顯著性檢驗(yàn)作為指標(biāo)（通常認(rèn)為0.01＜P≤0.05 具有統(tǒng)計學(xué)意義；P＜0.01 表示在99%的置信度下顯著相關(guān)；P＜0.05 表示在95%的置信度下相關(guān)），根據(jù)優(yōu)中選優(yōu)的原則，將相關(guān)性較低且存在較多缺測值的指數(shù)去除，得到38 個相對高相關(guān)性的氣候指數(shù)，見表1。

從表1 可以看出，預(yù)測因子相關(guān)系數(shù)介于0.352～0.526，相關(guān)性最好的因子為去年2 月東亞槽強(qiáng)度指數(shù)，達(dá)到0.526。相關(guān)性較高的38 個預(yù)測因子中，包括26 個大氣環(huán)流指數(shù)、10 個海溫指數(shù)、2 個收集下載指數(shù)，其中有副高相關(guān)指數(shù)7 個、海溫相關(guān)指數(shù)10 個，可見副高和海溫對孝感汛期降水的影響最大。在數(shù)量上，副高相關(guān)因子雖然比海溫相關(guān)因子少，但是相關(guān)系數(shù)卻更高。在相關(guān)性最好的10個因子中，副高相關(guān)因子占據(jù)3個。

表1 氣候監(jiān)測指數(shù)與孝感汛期（5—9月）降水距平百分率相關(guān)系數(shù)（絕對值）統(tǒng)計

從空間分布來看，相關(guān)性較高的38 個預(yù)測因子中，有10 個與太平洋有關(guān)，4 個與大西洋有關(guān)?？梢娞窖箢A(yù)測因子對孝感汛期降水有很大的影響。從時間分布來看，相關(guān)性較高的38 個預(yù)測因子中，有15 個出現(xiàn)在冬季，其中有13 個出現(xiàn)在1、2月，有13 個出現(xiàn)在春季，有9 個出現(xiàn)在夏季，有1 個出現(xiàn)在秋季。可見冬季預(yù)測因子對孝感汛期降水有很強(qiáng)的相關(guān)性，特別是1、2 月的氣候指數(shù)對孝感汛期的降水有較好的指導(dǎo)意義。

3 建立汛期降水預(yù)測模型

將相關(guān)分析獲得相關(guān)性較高的38 項氣候指數(shù)作為自變量，1981—2018 年孝感汛期（5—9 月）降水作為因變量，建立逐步回歸方程，剔除不合適的變量后，最終調(diào)整后的式（1）包含5個變量和1個常數(shù)。模型相關(guān)系數(shù)R為0.825，決定系數(shù)R2為0.681（R2是最常用于評價回歸模型優(yōu)劣程度的指標(biāo)，其數(shù)值大小反映了回歸貢獻(xiàn)的相對程度，取值越大說明模型效果越好），明顯大于單個因子的相關(guān)系數(shù)。從P值層面來看也是好于上一個模型，P值小于0.05，說明該模型具有高度的統(tǒng)計學(xué)意義（x1～x5的取值見表2）。

表2 逐步回歸方程相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計表

4 結(jié)果檢驗(yàn)

利用該降水預(yù)測模型計算孝感1981—2018 年的汛期降水，與實(shí)況降水進(jìn)行分析比較，并對2019年汛期降水進(jìn)行預(yù)測，從而驗(yàn)證該模型的準(zhǔn)確性。表3 中將實(shí)況降水距平百分率與模型預(yù)測百分率進(jìn)行對比可看出，1981—2018 年38 年模型擬合的結(jié)果中，31 個年份能正確預(yù)測降水偏多偏少趨勢，7 個年份預(yù)測趨勢是錯誤的；在降水趨勢判斷錯誤的7 年中，有6 年（1985 年、1989 年、1998 年、2005年、2015 年、2017 年）的實(shí)況降水與預(yù)測降水的誤差小于20%，僅有1 年（2013 年）誤差超過20%，為36%；對降水特多的年份1983 年、1991 年、2008年，模型均預(yù)測汛期降水偏多的趨勢；對降水特少的年份1981 年、2001 年，模型均預(yù)測汛期降水偏少的趨勢，1981 年模型預(yù)測出明顯偏少，2001 年為偏少；利用孝感汛期降水預(yù)測模型預(yù)測2019 年孝感汛期降水偏少23.6%，相比實(shí)際值41.3%，對于降水趨勢的預(yù)報基本準(zhǔn)確，但在降水量級預(yù)測中偏少了近17%。

表3 孝感（1981—2019年）汛期實(shí)況降水距平百分率與模型預(yù)測百分率對比表

5 結(jié)論

①孝感汛期降水預(yù)測模型選取相關(guān)性≥0.3 且通過95%顯著性檢驗(yàn)的氣候監(jiān)測指數(shù)預(yù)測因子，采用逐步回歸方程建立預(yù)測模型，剔除變量后得到的預(yù)測降水與實(shí)況降水的相關(guān)系數(shù)為0.825，R2為0.681，P值小于0.05，說明該方程具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。

②分析高相關(guān)性的氣候因子可知，與孝感汛期降水相關(guān)性最好的因子為去年2 月東亞槽強(qiáng)度指數(shù)，達(dá)到0.526；副高和海溫類氣候因子與孝感汛期降水的相關(guān)性最大；從空間分布看，太平洋的氣候因子與孝感汛期降水相關(guān)性最好；從時間分布看，冬季氣候因子與孝感汛期降水相關(guān)性最好。

③通過預(yù)測模型計算歷年的汛期降水，38年中能正確預(yù)測31 年降水偏多偏少的趨勢；在降水預(yù)報趨勢錯誤的7 年中，只有1 年的誤差大于20%。不足之處在于汛期降水出現(xiàn)異常偏多或偏少的5個年份，模型未能預(yù)測出降水峰值。

④通過預(yù)測模型對2018 年孝感汛期降水進(jìn)行預(yù)測，降水趨勢預(yù)報準(zhǔn)確，但降水量級預(yù)測偏少175%。

⑤通過綜合分析，本研究建立的汛期降水預(yù)測模型總體上來說對孝感汛期降水預(yù)測具有較好的參考意義。