王越霄

（中水東北勘測設計研究院有限責任公司，吉林 長春 130021）

0 引言

在氣候變暖的背景下，全球發(fā)生的極端天氣氣候事件對人類社會生產(chǎn)生活和生態(tài)環(huán)境造成了惡劣影響[1-3]。近年來，我國各種洪澇災害的發(fā)生與極端降水事件密切相關(guān)[4-6]，極端降水事件常帶來泥石流、洪澇和干旱等自然災害，不僅造成了一系列的經(jīng)濟損失，還給人類生命安全帶來不穩(wěn)定因素[3，7]。黑龍江省是我國重要糧倉經(jīng)濟之一，極端降水事件導致省內(nèi)旱澇災害頻發(fā)，已嚴重影響農(nóng)作物的播種和產(chǎn)出，對全省經(jīng)濟發(fā)展構(gòu)成較大的威脅。

眾多學者在極端降水事件的研究上取得了一定的成果。梁豐等研究發(fā)生極端降水指數(shù)對東北地區(qū)夏季旱澇具有指示作用；李非[8]研究表明極端降水事件在空間上變化并不集中；王曉寧等[3]通過極端降水指數(shù)變化特征研究發(fā)現(xiàn)，黑龍江省西部及其附近地區(qū)遭受極端干旱和風災的可能性遠高于其他地區(qū)[9，10]。但現(xiàn)有成果時間序列較靠前，缺少對近60 年極端降水時間的變化研究，本文通過對黑龍江省1960—2021 年極端降水指數(shù)的時空特征的研究，為開展對黑龍江省水文氣象認知和預報提供了理論基礎。

1 研究區(qū)概況

黑龍江省位于中國東北部，北、東部與俄羅斯隔江相望，西部與內(nèi)蒙古自治區(qū)相鄰，南部與吉林省接壤，地形以山地、臺地和平原為主，區(qū)內(nèi)發(fā)育有牡丹江、嫩江和松花江等水系。該區(qū)屬寒溫帶大陸性季風氣候，四季分明，但近年來區(qū)內(nèi)氣候變化異常，旱澇災害頻發(fā)[9]，對區(qū)內(nèi)極端降水事件的研究將為防災減災和人類生產(chǎn)生活提供一定的科學依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均選自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)，選用了具有較長觀測系列和分布均勻的1960—2021 年33 個逐日降水氣象站數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均通過了RClimDex 的質(zhì)量控制檢測。

2.2 研究方法

水文氣象序列既有隨機性，又具有某種特定的變化規(guī)律[11]。本文選取了由世界氣象組織（WMO）氣候?qū)W委員會和氣候變率與可預測性研究計劃共同制定的6 項極端降水指數(shù)，各項指數(shù)具體名稱及定義見表1。采用RClimDex 對各項指標進行深入研究。

表1 極端降水指數(shù)名稱及定義

已有多種方法應用于降水量空間分布的研究，例如，逆距離加權(quán)法、趨勢面擬合法和克里金插值法等。為提高區(qū)域研究精度的準確性，本文采用泰森多邊形法和反距離權(quán)重法（IDW 法）相結(jié)合用于計算研究區(qū)域降水量的分布[11-13]。

采用Mann-Kendall 檢驗法檢驗氣候變化下氣象水文因素等隨時間變化的趨勢，在檢驗過程中，若UFk 和UBk 兩條曲線出現(xiàn)交點，且交點在臨界線內(nèi)，那么交點對應的時刻便是突變開始的時間。小波分析法（Wavelet Analysis）能準確地查找到隱藏在時間序列中的周期個數(shù)，采用小波分析判定極端降水指數(shù)在時間序列中的變化強度，并對主周期進行檢驗[11]。

3 結(jié)果分析

3.1 極端降水指數(shù)的空間分布特征

利用泰森多邊形計算區(qū)域內(nèi)極端降水指數(shù)的平均降水量，再利用ArcQIS 軟件中的IDW 法對整個研究區(qū)進行插值計算并繪制空間分布圖，見圖1。

圖1 極端降水指數(shù)空間分布特征

PRCPTOT（圖1a）和R10 mm（圖1c）趨勢相似，最高值受伊勒呼里山和長白山影響顯著，主要集中在漠河-新林-嫩江一帶和虎林-綏芬河一帶，綏芬河一帶達到了最大值；中部地區(qū)由北至南降水量有遞減趨勢但變化較小。SDⅡ（圖1b）在研究區(qū)北部塔河地區(qū)和西部龍江地區(qū)的強度較高，以黑河、孫吳、北安和明水為西界，富錦、佳木斯和勃利為東界，SDⅡ在中部地區(qū)由北向南逐漸降低。R25 mm（圖1d）在區(qū)域內(nèi)呈條帶狀分布，呈現(xiàn)出自西向東先增強后減小再增強的趨勢變化，受山地和高原影響顯著，最高值區(qū)集中分布在大興安嶺、龍江、依蘭和綏芬河等地。與其他極端降水指數(shù)相對比而言，Rx5day（圖1f）在區(qū)域內(nèi)變化較為顯著，整體呈減少的趨勢，僅有孫吳-嫩江-齊齊哈爾-明水-安達一帶出現(xiàn)遞增趨勢且遞增系數(shù)較大，北部地區(qū)趨勢變化較小，趨近于0，中部及東部地區(qū)逐年遞減系數(shù)較大。R95p（圖1e）在東西方向上變化顯著，中部地區(qū)逐年遞減，大興安嶺-嫩江-齊齊哈爾一帶的遞增趨勢顯著，盡管漠河地區(qū)屬高緯度地區(qū)，其強降水量變化仍呈遞增趨勢。

3.2 極端降水指數(shù)的時間變化規(guī)律

3.2.1 極端降水的突變分析

為研究黑龍江省極端降水事件在長序列上的變化，本文利用Mann-Kendall檢驗法對極端降水指數(shù)進行突變性分析，選取顯著性水平α=0.05，臨界值為±1.96。各項極端降水事件變化如圖2所示。

圖2 極端降水指數(shù)突變檢驗曲線

PRCPTOT（圖2a）和SDⅡ（圖2b）的UF 曲線和UB 曲線在0.05 的置信區(qū)間內(nèi)存在多個交點，交點范圍分別為1960—1963 年和1983—1987 年，兩個極端降水指數(shù)曲線均超過置信區(qū)間，SDⅡ和PRCPTOT 的UF 曲線分別呈下降趨勢和上升趨勢，表明SDⅡ突變發(fā)生在1962 年，PRCPTOT 的突變年份為1983 年。

R10mm（圖2c）和R25mm（圖2d）在置信區(qū)間內(nèi)圍繞0 刻度線上下浮動變化，波動幅度較小，R10mm 在2017 年和2020 年存在偽交點，R10mm和R25mm 在長序列中變化不顯著且無突變情況。

在0.05 的置信區(qū)間內(nèi)，R95p（圖2e）和Rx5day（圖2f）的UF 和UB 曲線分別在1992—2003 年和1971—1992 年相交多次，其曲線的上升趨勢均未有顯著變化，表明R95p 和Rx5day 在研究期內(nèi)變化不顯著。

3.2.2 極端降水的周期分析

水文特征在不同尺度上的變化具有一定的差異性。為準確分析黑龍江省極端降水事件在時間尺度上的波動性變化周期，本文采用小波分析法確定極端降水事件的主周期變化（圖3）。極端降水指數(shù)在長時間序列上均呈現(xiàn)出周期性變化，在長周期中均呈現(xiàn)出了“增-減-增-減-增”的趨勢性變化，存在3 個豐水期和兩個枯水期。

圖3 極端降水指數(shù)周期性變化

PRCPTOT（圖3a）在31～52 年尺度上周期振蕩顯著，振蕩中心大致為42 年，同時在15～20 年內(nèi)出現(xiàn)了較為明顯的波動，出現(xiàn)了5 次豐枯水期交替變化。SDⅡ（圖3b）的長周期變化在30～48 年，周期性變化中心為43 年。Rx5day（圖3f）和R95p（圖3e）在28～52 年尺度上周期性變化顯著，長周期中心為42 年，且兩個極端降水指數(shù)在2～5 年尺度存在較為頻繁的豐枯水期交替，但變化幅度較小。R10mm（圖3c）在30～52 年尺度上變化較為規(guī)律，振蕩中心為42年，在12～22年尺度上振蕩變化較為明顯，周期性變化趨勢不一致，總體表現(xiàn)為枯水期遠多于豐水期。R25mm（圖3d）僅在32～55 年時間尺度變化較為明顯，主周期中心為44年。

4 影響黑龍江極端降水指數(shù)變化的因素

在宏觀層面上，影響極端降水事件主要有兩個因素，一是人為因素，二是自然因素。人為因素的影響一方面主要表現(xiàn)在現(xiàn)代化建設導致城市工業(yè)化速度加快和機動車輛驟增而排放大量的溫室氣體，極端降水事件發(fā)生的強度和頻次大大增加，到21 世紀末期，東北地區(qū)干旱帶形勢將極大可能得到緩解[14]。另一方面表現(xiàn)在城市化進程加快而極大地影響極端降水事件，從上文分析中可知，PRCPTOT 突變年份為1983 年，Rx5day 在1971—1992 年存在多個交點，而我國改革開放恰好發(fā)生在1978 年，這一論據(jù)證明了城市化進程的加快會極大地影響極端降水指數(shù)的變化。

自然因素對其的影響主要表現(xiàn)在地形地貌、ENSO 和NAOD 等大尺度氣候因子。從圖1 的黑龍江省極端降水指數(shù)空間分布特征圖中可以看出，SDⅡ和R25mm在龍江地區(qū)、伊春地區(qū)和綏芬河地區(qū)遞增系數(shù)較大，從地形地貌上來看，這是由于3個地區(qū)分別位于大興安嶺、小興安嶺及張才廣嶺的迎風坡，進而使得3 個地區(qū)在較好的地形抬升條件下降水量驟增，導致SDⅡ和R25mm在此區(qū)內(nèi)出現(xiàn)極值。大尺度氣候因子對中國地區(qū)極端降水及洪澇災害起主要作用，但就東北地區(qū)而言，ENSO多在夏季造成區(qū)內(nèi)極端降水頻次較高，NAOD 正位相年多在春季和夏季使得極端降水頻次偏高。據(jù)統(tǒng)計，黑龍江省在1960—1981 年屬于厄爾尼諾年，從圖2 的UF 曲線中可以看出，在該時期內(nèi)，極端降水指數(shù)均呈下降趨勢，與前人研究一致。

5 結(jié)語

本文利用黑龍江省1960—2021 年33 個逐日降水氣象站數(shù)據(jù)，采用泰森多邊形與反距離權(quán)重相結(jié)合法、Mann-Kendall 檢驗法和小波分析法，系統(tǒng)研究了黑龍江省極端降水指數(shù)的時空分布特征及其影響因素。

黑龍江省極端降水指數(shù)空間分布差異明顯，年總降水量、日降水量和小雨天數(shù)在南北方向上變化顯著；大雨天數(shù)、5 d 最大降水量和強降水量在東西方向上變化顯著。在0.05 的置信區(qū)間上，SDⅡ突變發(fā)生在1962 年，PRCPTOT 的突變年份為1983 年，其它極端降水指數(shù)在長時間序列上存在偽交點但變化不顯著。極端降水指數(shù)存在30～52尺度的主周期性變化，主周期集中在41 年，且存在3 個豐水期和兩個枯水期。極端降水指數(shù)對城市化發(fā)展、地形條件和大尺度氣候因子的變化均有指示作用，PRCPTOT 和Rx5day 的突變年份指示了我國改革發(fā)展時期，SDⅡ和R25mm 的空間變化特征指示了區(qū)域自然地理條件，各極端降水指數(shù)指示了大尺度氣候因子對黑龍江省的影響。