曾慧琪,滕順林,邵 蒙,張 璐,王躍峰,2*

(1.重慶師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院,重慶 401331;2.重慶師范大學(xué) 三峽庫(kù)區(qū)地表過(guò)程與環(huán)境遙感重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 401331)

政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)(IPCC)第六次評(píng)估報(bào)告顯示,全球氣候變化正加劇著氣溫及降水特征的變化,引發(fā)各地極端氣候事件頻發(fā)[1-3]。極端降水直接影響區(qū)域水資源多寡,嚴(yán)重威脅社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生命財(cái)產(chǎn)安全,對(duì)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響[4-6]。從統(tǒng)計(jì)學(xué)上來(lái)看,極端氣候事件多指氣候狀態(tài)嚴(yán)重偏離其平均態(tài),發(fā)生概率極少的氣候事件[7-8]。極端降水是表征極端氣候事件的重要指標(biāo)之一,它會(huì)誘發(fā)洪澇、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害[9-10]。因此,開(kāi)展極端降水事件研究是科學(xué)研究發(fā)展的需要,也是區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)工作的迫切要求[11-12]。

目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在極端降水領(lǐng)域已經(jīng)取得了許多研究成果。從全球尺度來(lái)看,20世紀(jì)的平均極端降水未出現(xiàn)顯著變化,但空間差異十分顯著,尤其中高緯地區(qū)的極端降水增加明顯[13]。就東亞地區(qū)而言,其極端降水量、極端降水日數(shù)和極端降水強(qiáng)度均呈現(xiàn)從西北內(nèi)陸向東南沿海遞增的空間格局。中國(guó)近幾十年的總降水量變化趨勢(shì)不明顯,但極端降水強(qiáng)度在不斷增強(qiáng),遭受極端降水的地區(qū)也在增加[14-15]。除此之外,不少學(xué)者還從不同角度闡釋了極端降水變化的影響因素。陳活潑[16]研究指出在全球變暖背景下,東亞夏季風(fēng)環(huán)流的加強(qiáng)和大氣層結(jié)不穩(wěn)定性的增加都為中國(guó)極端降水的增加提供了有利條件。楊金虎等[17]運(yùn)用Singular Value Decomposition (SVD)和合成分析等方法,研究了太平洋海溫異常對(duì)中國(guó)西北區(qū)東部夏季極端降水事件的可能影響。郭珊等[18]利用單因素分析得出太陽(yáng)黑子、ENSO和PDO與粵港澳大灣區(qū)極端降水存在潛在聯(lián)系。伍洋等[19]利用單因素相關(guān)分析得出大香格里拉地區(qū)南海夏季風(fēng)指數(shù)與極端氣候指數(shù)的相關(guān)性。綜合來(lái)看,現(xiàn)有研究多從單一因素角度對(duì)極端降水進(jìn)行影響因素分析;實(shí)際上,某一地區(qū)的水汽來(lái)源、溫度變化等降水條件受到多種氣候環(huán)流綜合影響,僅采用單因素進(jìn)行遙相關(guān)分析難以全面揭示其極端降水的驅(qū)動(dòng)因素,因而應(yīng)采用適當(dāng)方法探討多因素與極端降水的相關(guān)性特點(diǎn)。

三峽庫(kù)區(qū)位于長(zhǎng)江上游末端,三峽大壩以上,既是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的地貌單元,又是長(zhǎng)江上游重要的生態(tài)屏障區(qū)[20]。由于年內(nèi)降水分布不均,極端降水事件頻發(fā),加之地形地貌環(huán)境復(fù)雜,庫(kù)區(qū)也是中國(guó)滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)[21]。近幾年,不少學(xué)者從趨勢(shì)性、周期性等方面分析了三峽庫(kù)區(qū)極端降水的演變特征,結(jié)果表明庫(kù)區(qū)極端降水正朝著強(qiáng)度大、周期短的方向發(fā)展[22-23]。與此同時(shí),也有學(xué)者認(rèn)為三峽大壩建成后,庫(kù)區(qū)水體面積擴(kuò)大,會(huì)引起水汽通量與風(fēng)場(chǎng)發(fā)生變化,從而造成降水量與降水日數(shù)有所增加[24-26]。綜上,目前三峽庫(kù)區(qū)有關(guān)極端降水的研究多集中于時(shí)空特征,鮮有學(xué)者從大氣環(huán)流影響方面分析極端降水的影響因素。因此,本文基于World Meteorological Organization(WMO)推薦的8個(gè)極端降水指標(biāo),采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)、Spearman相關(guān)分析和協(xié)同克里金插值等方法,分析三峽庫(kù)區(qū)極端降水的時(shí)空變化,從單因素和多因素兩方面揭示其與環(huán)流指數(shù)的相關(guān)性,明晰三峽庫(kù)區(qū)極端降水的主導(dǎo)因子。研究成果將有助于理解三峽庫(kù)區(qū)極端氣候的變化,對(duì)庫(kù)區(qū)制定極端氣候管理和防災(zāi)減災(zāi)對(duì)策具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

三峽庫(kù)區(qū)是指由于三峽工程建設(shè)而淹沒(méi)且有移民任務(wù)的20個(gè)縣(市、區(qū)),西起重慶江津,東至湖北宜昌,全長(zhǎng)約600 km,總面積約為5.8×104km2,位于28°31′～31°44′N(xiāo)、105°50′～111°40′E,海拔最高為2 977 m。庫(kù)區(qū)地處四川盆地與長(zhǎng)江中下游平原的結(jié)合部,跨越鄂中山區(qū)峽谷及川東嶺谷地帶,北屏大巴山、南依川鄂高原,是中國(guó)重要的生態(tài)屏障區(qū)。研究區(qū)年平均氣溫17～19℃,年降水量1 000～1 350 mm,屬于亞熱帶季風(fēng)性氣候,夏季降水充沛,占全年43%以上?？臻g分布上,呈現(xiàn)自西北至東南遞減的趨勢(shì)。三峽庫(kù)區(qū)水面受人為干擾嚴(yán)重,且受到特殊地形區(qū)影響,加之氣候系統(tǒng)、水循環(huán)系統(tǒng)的不穩(wěn)定性較強(qiáng),極端降水事件的頻率和強(qiáng)度呈現(xiàn)區(qū)域性的特點(diǎn),極易造成崩塌、泥石流等自然災(zāi)害[27]。三峽庫(kù)區(qū)多年平均降水量和氣象站分布見(jiàn)圖1。

圖1 三峽庫(kù)區(qū)多年平均降水量和氣象站分布

2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

論文數(shù)據(jù)源自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng),綜合降水資料的連續(xù)性、時(shí)段性和空間分布等標(biāo)準(zhǔn),選取了三峽庫(kù)區(qū)1960—2019年21個(gè)無(wú)缺測(cè)資料的氣象站點(diǎn)(表1),降水閾值為 0.1 mm。

表1 三峽庫(kù)區(qū)氣象站點(diǎn)概況

從前人研究來(lái)看,全球大尺度的陸氣循環(huán)是影響區(qū)域降水和氣溫等要素的重要驅(qū)動(dòng)因素[16-17]。例如海表面氣壓(Sea Level Pressure,SST)的增加和降低,能夠分別指示大氣環(huán)流的干燥和濕潤(rùn)狀況;海表面溫度(Sea Surface Temperature,SLP)的變化會(huì)引起熱通量場(chǎng)不平衡,從而可能引發(fā)大氣環(huán)流和降雨模式異常。為了深入揭示全球大氣環(huán)流對(duì)三峽庫(kù)區(qū)極端降水的影響,本文從海表面氣壓、海表面溫度和季風(fēng)指數(shù)三方面選取了8個(gè)大氣環(huán)流指數(shù)進(jìn)行分析,大氣環(huán)流指數(shù)見(jiàn)表2。

表2 大氣環(huán)流指數(shù)

2.2 研究方法

2.2.1極端降水指標(biāo)

世界氣象組織氣象委員會(huì)(WMO)共推薦了 27 個(gè)核心極端氣候指數(shù)作為氣候變化研究的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。本文選取了其中具有代表性的 8個(gè)極端降水指數(shù)。表3所示,CWD、CDD可反映極端降水事件的持續(xù)性,R10、R20可反映極端降水持續(xù)時(shí)間的絕對(duì)性,Rx1d、Rx5d是反映極端降水的極值指數(shù),R95P、R99P可反映極端降水強(qiáng)度的絕對(duì)性變化特征。

表3 極端降水指數(shù)及其定義

2.2.2Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)

采用線(xiàn)性?xún)A向估計(jì)法、Mann-Kendall(M-K) 趨勢(shì)性檢驗(yàn)法分析各極端降水指數(shù)的年際變化趨勢(shì)。在時(shí)間序列趨勢(shì)分析中,M-K檢驗(yàn)法是世界氣象組織推薦并已廣泛使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法[28]。M-K檢驗(yàn)法主要優(yōu)勢(shì)在于,不受異常值干擾,檢測(cè)樣本不必遵循一定分布。通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)變量S、方差Var(s)得出正態(tài)統(tǒng)計(jì)變量Z值,由此根據(jù)Z值的正負(fù)和給定α=0.05的顯著性,來(lái)判定極端降水指標(biāo)的趨勢(shì)特征。

2.2.3遙相關(guān)分析

為揭示大尺度氣候變化對(duì)三峽庫(kù)區(qū)極端降水的作用機(jī)制,本文將從單因子和多因子兩方面來(lái)進(jìn)行相關(guān)分析[29]。采用Spearman線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)對(duì)單因子相關(guān)分析進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),采用多元線(xiàn)性回歸模型(MLR)對(duì)多因子相關(guān)分析進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

在MLR分析中,主要采用二元回歸模型,基于上述海表面氣壓(SOI、NAO、AO)、海表面氣溫(PDO、Nio 3.4、Nio 4)和季風(fēng)指數(shù)(SASMI、EASMI)三類(lèi)氣候指數(shù),共設(shè)計(jì)了8種組合(SOI+PDO、SOI+NAO、SOI+AO、PDO+NAO、 PDO+AO、NAO+AO、SASMI+EASMI、Nio 3.4+ Nio 4)。以極端降水指數(shù)Rx1d(y1)和SOI(x1)、PDO(x2)的遙相關(guān)分析為例,其二元回歸模型的表達(dá)式為:

y1=β0+β1x1+β2x2+εa

(1)

式中β0——截距;β1、β2——回歸系數(shù);εa——隨機(jī)變量。

上述回歸分析均在R軟件中進(jìn)行計(jì)算,采用t檢驗(yàn)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

3 結(jié)果分析

3.1 極端降水時(shí)空變化特征

3.1.1空間變化

基于三峽庫(kù)區(qū)1960—2019年8個(gè)極端降水指數(shù),將21個(gè)站點(diǎn)實(shí)際值設(shè)置為第1 變量,將庫(kù)區(qū)DEM 信息設(shè)置為第2 變量,以此完成考慮地形因素的協(xié)同克里金計(jì)算[30],得到考慮地形因素的協(xié)同克里金插值結(jié)果,見(jiàn)圖2。其中,CWD自西南向東北減少,渝北站最長(zhǎng)持續(xù)降水日數(shù)近7 d,最低值巫山站持續(xù)5.5 d左右,總體來(lái)看,庫(kù)區(qū)內(nèi)CWD的出現(xiàn)頻次無(wú)明顯差距;CDD自東北向西南遞減,變化趨勢(shì)與CWD相反,最高值巫溪站最長(zhǎng)持續(xù)無(wú)降水日數(shù)達(dá)33 d。庫(kù)區(qū)東北部持續(xù)性干旱天氣發(fā)生頻次高,東北部地區(qū)應(yīng)注意防范干旱天氣的出現(xiàn),西南地區(qū)則應(yīng)加強(qiáng)對(duì)持續(xù)性降水天氣的預(yù)警和防范。從圖2c、2d來(lái)看,R10、R20均呈現(xiàn)自中部向東西兩側(cè)遞減的趨勢(shì),R10最高值出現(xiàn)在忠縣站,R20出現(xiàn)在開(kāi)縣和萬(wàn)州,該趨勢(shì)與庫(kù)區(qū)60年平均降水量分布趨勢(shì)保持一致。Rx1d、Rx5d呈現(xiàn)自西北到東南依次降低的趨勢(shì),開(kāi)縣和北碚最高一日降水量達(dá)108.37 mm。R95p、R99p也呈西北向東南逐步減少的趨勢(shì)。綜上所述,三峽庫(kù)區(qū)極端降水事件發(fā)生概率較高,且空間分布不均,極端強(qiáng)降水事件與平均降水量分布規(guī)律具有一致性。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

3.1.2年際變化

從圖3來(lái)看,三峽庫(kù)區(qū)1960—2019年極端降水指數(shù)的年際變化差異顯著,表現(xiàn)出不同的趨勢(shì)特征。大多極端降水指標(biāo)(R20、Rx1d、Rx5d、R95p、R99p)分別在1980、2000年出現(xiàn)最小值和最大值。其中,CWD、CDD呈現(xiàn)下降的變化趨勢(shì),CWD呈局部顯著下降態(tài)勢(shì),CWD下降速率低于中國(guó)南方地區(qū)[12]。CWD、CDD年際變化波動(dòng)幅度有所減小,可見(jiàn)近年來(lái)持續(xù)降水事件發(fā)生的隨機(jī)性降低。R95p、R99p呈現(xiàn)上升的變化趨勢(shì),年際波動(dòng)幅度大,說(shuō)明強(qiáng)降水事件發(fā)生集中度提高,極端強(qiáng)降水事件具有很強(qiáng)的隨機(jī)性,洪澇災(zāi)害的發(fā)生概率增加。R10、Rx5d呈下降趨勢(shì),但R20、Rx1d呈上升趨勢(shì),這表明單次極端降水強(qiáng)度增大、持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)。

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

圖4為三峽庫(kù)區(qū)各站點(diǎn)極端降水指數(shù)的M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果。其中 95%站點(diǎn)CWD呈下降趨勢(shì),整體下降速率較快,中部長(zhǎng)壽、石柱、萬(wàn)州、巫山4個(gè)站點(diǎn)達(dá)到0.05顯著性; 61%站點(diǎn)CDD呈下降趨勢(shì),而具上升趨勢(shì)的站點(diǎn)主要分布于庫(kù)區(qū)東西兩側(cè),如江津、宜昌等,但整體看,CDD下降趨勢(shì)不顯著。 R10、R20和Rx5d總體呈下降趨勢(shì),中部地區(qū)下降趨勢(shì)明顯,而東西兩側(cè)部分站點(diǎn)呈上升趨勢(shì),如沙坪壩、秭歸。 Rx1d、R95p與R99p大部分站點(diǎn)呈上升趨勢(shì),說(shuō)明庫(kù)區(qū)極端降水的強(qiáng)度有所增加。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

3.2 極端降水與大氣環(huán)流指數(shù)的遙相關(guān)分析

采用一元線(xiàn)性回歸和多元線(xiàn)性回歸探究大氣環(huán)流指數(shù)與三峽庫(kù)區(qū)極端降水指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系。表4為極端降水指數(shù)與大氣環(huán)流指數(shù)的單因子相關(guān)分析結(jié)果。其中,EASMI與R20顯著相關(guān)的站點(diǎn)最多,達(dá)到11個(gè),EASMI與所有極端降水指數(shù)顯著相關(guān)站點(diǎn)數(shù)也是最多,達(dá)到41個(gè)。就單一因子而言,東亞夏季風(fēng)與庫(kù)區(qū)極端降水的相關(guān)性最強(qiáng),說(shuō)明東亞夏季風(fēng)對(duì)三峽庫(kù)區(qū)的極端降水影響最大,PDO、SOI、NAO的影響相對(duì)較小。

表4 三峽庫(kù)區(qū)1960—2019年極端降水指數(shù)單因子遙相關(guān)分析(0.05顯著站點(diǎn)數(shù))

選取存在一定空間關(guān)聯(lián)性的氣候指數(shù),進(jìn)行兩兩組合,分析這些組合與極端降水指數(shù)的相關(guān)關(guān)系,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5。相比而言,SASMI+EASMI組合與CDD顯著相關(guān)的站點(diǎn)為15個(gè),與所有極端降水指數(shù)顯著相關(guān)站點(diǎn)數(shù)合計(jì)72個(gè),說(shuō)明東亞和南亞夏季風(fēng)環(huán)流對(duì)庫(kù)區(qū)極端降水影響較大。已有研究表明,季風(fēng)環(huán)流是長(zhǎng)江流域氣候的主導(dǎo)因子,東亞季風(fēng)和南亞季風(fēng)的強(qiáng)弱,尤其是夏季風(fēng)的消長(zhǎng),極大地影響三峽庫(kù)區(qū)的降水情況[31-32]。綜上所述,多因素分析結(jié)果優(yōu)于單因素分析結(jié)果,顯著性站點(diǎn)數(shù)量更多,多元因素對(duì)庫(kù)區(qū)降水影響更大。

表5 三峽庫(kù)區(qū)1960—2019年極端降水指數(shù)多因子遙相關(guān)分析(0.05顯著站點(diǎn)數(shù))

為進(jìn)一步對(duì)比單因子和多因子對(duì)極端降水指數(shù)的驅(qū)動(dòng)機(jī)制,以EASMI、EASMI+SASMI分別作為單因子和多因子例子進(jìn)行分析。圖5所示,在單一因素影響下,庫(kù)區(qū)呈顯著相關(guān)的站點(diǎn)多為負(fù)相關(guān)關(guān)系。圖5d顯示,52%站點(diǎn)R20與EASMI成顯著負(fù)相關(guān),多分布于庫(kù)區(qū)東北部。這可能是因?yàn)镋ASMI性質(zhì)暖濕,給庫(kù)區(qū)帶來(lái)了豐富的水汽,促使水汽在此地輻合、上升,再加之受到東北部地形阻滯,使東北部地區(qū)降水強(qiáng)度增大;同時(shí),在整個(gè)庫(kù)區(qū)中,東北部地區(qū)年均降水量較少,大氣水分含量較低,因而對(duì)EASMI的極端降水事件響應(yīng)比較強(qiáng)烈,中雨持續(xù)時(shí)間變長(zhǎng)。圖5b顯示,巴東、長(zhǎng)壽兩地CDD呈現(xiàn)顯著正相關(guān),其余站點(diǎn)均不顯著,這表明在EASMI的影響下,庫(kù)區(qū)整體降水呈上升趨勢(shì)。最后,值得注意的是,Rx1d、R95p、R99p與EASMI具有相關(guān)關(guān)系的站點(diǎn)也較多,且多分布于庫(kù)區(qū)東側(cè)年均降水量較少的區(qū)域,說(shuō)明區(qū)域大氣的平均水分含量可能是影響該區(qū)極端降水事件響應(yīng)程度的重要因素。其余指標(biāo)(CDD、R10、Rx5d)與EASMI顯著相關(guān)站點(diǎn)較少。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

從圖6來(lái)看,在多因素影響下,庫(kù)區(qū)呈顯著相關(guān)的站點(diǎn)多為負(fù)相關(guān)關(guān)系。圖6d顯示,71%站點(diǎn)R20與EASMI+SASMI顯著相關(guān),在單因素分析基礎(chǔ)上,西南部顯著相關(guān)的站點(diǎn)數(shù)量增多,這表明,兩類(lèi)季風(fēng)協(xié)同作用,向西南地區(qū)輸送的水汽通量變大,引起較大規(guī)模的水汽輻合,更加有利于降水的形成。圖6b、6e、6f、6h顯示,CDD、Rx1d、Rx5d、R99p在三峽庫(kù)區(qū)東北部和西南部呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),但對(duì)中部地區(qū)影響不顯著;而CWD、R10、R95p指標(biāo)在三峽庫(kù)區(qū)中部呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。綜上所述,ESMIA和SASMI的協(xié)同影響與三峽庫(kù)區(qū)極端降水事件的發(fā)生相關(guān)性強(qiáng)于ESMIA單因素的影響。

a)CWD

b)CDD

c)R10

d)R20

e)Rx1d

f)Rx5d

g)R95p

h)R99p

4 結(jié)論

論文基于8個(gè)極端降水指數(shù),分析三峽庫(kù)區(qū)1960—2019年極端降水的多年平均和多年趨勢(shì)變化特征,并從單因素和多因素兩方面探討了大氣環(huán)流指數(shù)對(duì)極端降水的影響,主要結(jié)論如下。

a)各極端降水指數(shù)中,CDD自東北向西南遞減,變化趨勢(shì)與CWD相反,最高值巫溪站最長(zhǎng)持續(xù)無(wú)降水日數(shù)達(dá)33 d。R10、R20、Rx1d、Rx5d、R95p、R99p在空間上均呈西北向東南遞減狀態(tài),與庫(kù)區(qū)平均降水量變化趨勢(shì)相同,推測(cè)與東亞夏季風(fēng)影響密切相關(guān)。三峽庫(kù)區(qū)極端降水事件發(fā)生概率較高,且空間分布不均,極端強(qiáng)降水事件與平均降水量分布規(guī)律具有一致性。

b)1960—2019年,三峽庫(kù)區(qū)極端降水指數(shù)總體呈下降趨勢(shì),其中CWD、CDD、R10、Rx5d總體呈下降趨勢(shì),而R20、Rx1d、R95p和R99p均上升趨勢(shì),可見(jiàn)三峽庫(kù)區(qū)持續(xù)性降水日數(shù)和持續(xù)性干旱日數(shù)均下降,但短期強(qiáng)降水事件發(fā)生的頻次和強(qiáng)度均有所增加,說(shuō)明庫(kù)區(qū)潛在洪澇災(zāi)害有增加趨勢(shì)。

c)大氣環(huán)流指數(shù)與三峽庫(kù)區(qū)極端降水指數(shù)存在明顯相關(guān)關(guān)系,多因素相關(guān)分析的顯著站點(diǎn)多于單因素,且極端降水事件的解釋性更強(qiáng)。EASMI和SASMI共同作用是影響三峽庫(kù)區(qū)極端降水演變的最重要因素。