任建成, 谷山青, 盧曉寧

(1.山東省氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 濟(jì)南 250031; 2.濱州市氣象局, 山東 濱州 256612; 3.成都信息工程大學(xué), 成都 610225)

氣候變化已成為科學(xué)界的共識。IPCC第五次評估報(bào)告[1]指出,近百年來溫室氣體濃度的增加導(dǎo)致了全球大氣和海洋變暖是毋庸置疑的。IPCC第六次評估報(bào)告[2]進(jìn)一步指出,氣候變化加快了水循環(huán),并對降水特征產(chǎn)生明顯影響?！吨袊鴼夂蜃兓{(lán)皮書(2022)》[3]指出:全球變暖趨勢仍在持續(xù),2012年以來中國年降水量持續(xù)偏多,中國平均年降水量總體呈較明顯增加趨勢,且不同區(qū)域間降水特征差異明顯,全球范圍內(nèi)的極端降水事件頻發(fā)。全球變暖背景下各地降水變化的研究也早已成為了國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)[4-6]。

目前,全球范圍內(nèi)對于降水研究主要集中于降水變化特征及地域性差異、季風(fēng)區(qū)和非季風(fēng)區(qū)降水特征對比、極端降水變化等方面。如Donat等[7]的分析認(rèn)為全球干旱區(qū)降水明顯增加,且受溫度升高的影響比較明顯,但濕潤區(qū)降水量變化并不顯著。Wang等[8]的研究表明季風(fēng)降水不僅與太陽輻射能量有關(guān),跟地球內(nèi)部的反饋機(jī)制也密切相關(guān),南方濤動(dòng)增強(qiáng)了全球季風(fēng)降水,熱帶和亞熱帶地區(qū)極端降水強(qiáng)度增加速度大大高于全球,但是在其他地區(qū)模擬的物理機(jī)制尚存在不確定性。

國內(nèi)對于降水變化特征及影響機(jī)制、極端降水也進(jìn)行了大量的研究。過去幾十年,國內(nèi)降水量整體變化不顯著[9],但東南沿海、長江下游、青藏高原和西北地區(qū)年降水量呈增加趨勢,東北、華北和西南地區(qū)降水量呈減少趨勢,特別是東北地區(qū)和華北地區(qū)年降水量呈顯著減少趨勢,尤其是夏季降水[10-12]。近年來及未來一段時(shí)間,我國極端降水普遍呈增多趨強(qiáng)趨勢,其中極端降水事件增幅最大的地區(qū)為華北和東北[13]。

山東省是中國華東地區(qū)的一個(gè)沿海省份,氣候?qū)倥瘻貛Ъ撅L(fēng)氣候類型,境內(nèi)存在山地、丘陵、平原、盆地等多種地貌。對于山東省降水特征的研究,有徐澤華等[14]研究認(rèn)為,1981—2010年期間,山東省年降水量呈現(xiàn)上升趨勢,降水的振蕩周期與南方濤動(dòng)和東亞夏季風(fēng)存在一定的響應(yīng)關(guān)系。盧仲翰等[15]的研究則表明1961—2017年期間,山東省降水量年降水量呈不顯著減少趨勢,降水的空間高值中心出現(xiàn)在泰山山脈的周邊。劉玄[16]的研究表明:山東省多個(gè)極端降水指數(shù)呈顯著上升趨勢,且地域差別較大。上述研究均從整體上分析了山東省的降水特征。地形、海陸位置等因素會對地區(qū)氣候產(chǎn)生比較明顯的影響[17-18],鑒于山東省海陸并存、地貌復(fù)雜的地理特點(diǎn),僅從整體上對山東省降水進(jìn)行研究,不能很好地體現(xiàn)山東省降水的區(qū)域特征。因此,本文首先對山東省年降水場進(jìn)行氣候分區(qū),并對各區(qū)域的年降水時(shí)空分布特征進(jìn)行更加深入的研究,為山東省氣候分析、防災(zāi)減災(zāi)提供更加區(qū)域性的參考依據(jù)。

1 研究資料和方法

1.1 研究資料

根據(jù)世界氣象組織的建議,到2021年應(yīng)使用1991—2020年的新氣候基準(zhǔn)線,而高質(zhì)量氣候值是應(yīng)對氣候變化亟需的重要科學(xué)數(shù)據(jù)之一。得益于中國地面自動(dòng)觀測系統(tǒng)的發(fā)展及觀測數(shù)據(jù)完整性和質(zhì)量的提升,本文研究資料采用中國氣象局研制的1991—2020年中國地面氣候數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集基于國家氣象信息中心歸檔的中國地面觀測數(shù)據(jù),對1991年以來的地面臺站觀測數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)的質(zhì)量檢查和核實(shí)訂正。在基于站址遷移信息對所有要素進(jìn)行了分段處理基礎(chǔ)上,采用傅里葉級數(shù)理論對氣溫、降水等累年日值序列進(jìn)行了諧波處理,在體現(xiàn)氣象變量季節(jié)性轉(zhuǎn)換的同時(shí),避免了日與日之間的異常突變特征,具有更好的氣候代表性。最終建立的1991—2020年中國地面氣候值數(shù)據(jù)集提供了中國2 438個(gè)站點(diǎn)的氣候背景信息,為天氣氣候業(yè)務(wù)提供了數(shù)據(jù)支撐。本文選用山東省95個(gè)氣象站點(diǎn)1991—2020年降水年值數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,選用的站點(diǎn)全部為山東省氣象局當(dāng)前業(yè)務(wù)觀測站點(diǎn),降水?dāng)?shù)據(jù)可以較好地體現(xiàn)山東省年降水變化特征,站點(diǎn)空間分布詳見圖1,各氣象站點(diǎn)年平均降水量(mm)描述統(tǒng)計(jì)特征見表1。

表1 山東省各氣象站點(diǎn)年平均降水量描述統(tǒng)計(jì)特征

圖1 山東省氣象站點(diǎn)分布

1.2 研究方法

1.2.1 EOF及REOF方法 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(Empirical Orthogonal Function,簡稱EOF)通過North顯著性檢驗(yàn),把時(shí)間序列中集中到少數(shù)幾個(gè)顯著的時(shí)空模態(tài)上,已在氣候等領(lǐng)域應(yīng)用較多[19-21]。主要計(jì)算過程分為3步:

首先標(biāo)準(zhǔn)化處理原始數(shù)據(jù)矩陣,求得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X。

然后通過矩陣X及其轉(zhuǎn)置矩陣XT,得到相關(guān)系數(shù)矩陣A。

最后求矩陣A的特征值λ、特征向量V和時(shí)間系數(shù)Z,并計(jì)算可以通過North顯著性檢驗(yàn)的前P個(gè)特征向量的方差貢獻(xiàn)率。

North顯著性檢驗(yàn)具體過程如下:

(1)

旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(Rotating Empirical Orthogonal Function,簡稱REOF)方法是在EOF分解的基礎(chǔ)上通過特征向量V進(jìn)行最大方差旋轉(zhuǎn),當(dāng)滿足精度要求時(shí)則停止旋轉(zhuǎn),得到(2) 式。

X=BG

(2)

式中:X為旋轉(zhuǎn)后的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣;B為旋轉(zhuǎn)后的特征向量;G為旋轉(zhuǎn)后的時(shí)間系數(shù)。

旋轉(zhuǎn)后的特征向量可以更加清晰地體現(xiàn)研究要素空間分布結(jié)構(gòu)[22-23]。因此,本文采用REOF對山東省年降水場進(jìn)行氣候分區(qū),并進(jìn)一步分析研究各分區(qū)降水的時(shí)空特征。

1.2.2 赫斯特指數(shù)和重標(biāo)極差分析法 赫斯特指數(shù)(下稱Hurst指數(shù))用于定量描述時(shí)間序列信息對未來對過去的長期依賴性,由英國水文專家H.E.Hurst提出。 Hurst指數(shù)的計(jì)算方法稱為重標(biāo)極差分析法(下稱R/S分析法)[24],主要計(jì)算過程如下:

(1) 將時(shí)間序列xi(長度為N)均分為A個(gè)相鄰的子區(qū)間(長度為n),表示為ea,a=1,2,…,A,ea為長度為N/A的子區(qū)間。

(3) 定義極差:Ra=max(xi,a)-min(xk,a),Ra為極差,即第(2) 步中累積截距最大值和最小值的差值。

(6)n從3開始,并重復(fù)1—5步,直到n=4,得到序列[R/S]n,n=3,…,N。

Hurst指數(shù) 用以描述(R/S)n和nH的正比關(guān)系,即

(R/S)n=C×nH

(3)

式中:C為常數(shù)。以lg(n)為解釋變量,lg(R/S)為被解釋變量進(jìn)行線性回歸:

lg(R/S)=lgC+H·lnn+ε

(4)

式中:ε為常數(shù);H為Hurst指數(shù)的估值,即(4) 式的斜率,其具體形式見表2[25]。

表2 Hurst指數(shù)具體表現(xiàn)形式Table 2 Specific manifestations of the Hurst index

研究的時(shí)間序列是否為周期性循環(huán)及其平均循環(huán)長度可通過統(tǒng)計(jì)量V進(jìn)行判斷,統(tǒng)計(jì)量V的計(jì)算公式為:

(5)

在Vn～lnn的曲線上,若H=0.5,V統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該為一條水平線,若H<0.5,曲線向下傾斜,若H>0.5,曲線向上傾斜。曲線第一次出現(xiàn)的明顯轉(zhuǎn)折點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間長度n就是未來對過去的依賴長度。

1.2.3 其他方法 運(yùn)用ArcGIS軟件,對統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行克里金插值分析,用以分析統(tǒng)計(jì)量空間分布特征;應(yīng)用線性回歸分析法分析降水的趨勢性特征;應(yīng)用Mann-Kendall(下稱M-K)突變檢驗(yàn)法分析降水的突變特征;應(yīng)用Morlet小波分析降水的周期性特征;趨勢分析、突變分析均采用α=0.05置信水平。

2 結(jié)果與分析

2.1 山東省年降水場EOF特征

對山東省年降水場進(jìn)行EOF時(shí)空分解,并經(jīng)North顯著性檢驗(yàn),只有前2個(gè)降水模態(tài)顯著,對應(yīng)的特征值λ累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到56.53%,能較好地代表山東省年降水的空間特征。對前2個(gè)降水模態(tài)進(jìn)行REOF旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率和特征值均較旋轉(zhuǎn)前更加均勻,詳見表3。

表3 山東省年降水場EOF,REOF特征值及特征向量統(tǒng)計(jì)Table 3 Annual precipitation field EOF, REOF eigenvalues and eigenvector statistics in Shandong province

2.2 山東省年降水場REOF空間分布特征

對1991—2020年山東省年降水場REOF分解后,得到2個(gè)模態(tài):第1模態(tài)空間分布表現(xiàn)為高值區(qū)主要集中在魯東南沿海和泰沂山脈的迎風(fēng)坡,該地區(qū)受海洋氣候和西南暖濕氣流影響比較明顯,年降水量為729 mm,降水比較豐沛;第2模態(tài)的高值主要集中在魯西北地區(qū),該區(qū)主要位于泰沂山脈的背風(fēng)坡,地形以平原為主,受大陸性氣候的影響比較明顯,年降水量616 mm,降水相對較少,其他地區(qū)主要為中部及南部部分山地丘陵地區(qū),年降水量為717 mm,根據(jù)各模態(tài)荷載值大于0.6地區(qū)分布范圍,經(jīng)整理后可將山東劃分為3個(gè)氣候區(qū)(圖2),按照模態(tài)順序分別命名為東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))、西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))、中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))。

圖2 山東省年降水REOF分解后得到的2個(gè)特征向量場空間分布(荷載值≥0.6)及降水分區(qū)

2.3 各降水模態(tài)的時(shí)間系數(shù)特征

從模態(tài)1和模態(tài)2的時(shí)間系數(shù)(圖3)看出,其共同特征為:(1) 正值年份數(shù)少于負(fù)值,說明各模態(tài)降水偏少的年份更多。(2) 正值振幅相對較大,說明各模態(tài)降水偏多的年份降水強(qiáng)度更大。(3) 降水的年代際變化均較為明顯,其中1990年代以降水偏少為主,2000年代以降水偏多為主,且偏多的強(qiáng)度較大,2010年代以降水偏少為主,且偏少的強(qiáng)度較大。但2個(gè)模態(tài)降水偏多偏少的年份分布及強(qiáng)度變化有所不同。

圖3 山東省年降水場各模態(tài)特征向量時(shí)間系數(shù)

2.4 各分區(qū)降水的線性趨勢及突變特征

圖4A表明,東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))年降水呈不顯著增加趨勢(p>0.05),趨勢率為11.5 mm/10 a,UF和UB曲線存在多個(gè)交點(diǎn),主要發(fā)生在2000年代,各交點(diǎn)以后UF曲線變化均未通過α=0.05顯著性水平,說明該區(qū)年降水突變不明顯。

圖4 山東省年降水各分區(qū)降水量線性趨勢及M-K檢驗(yàn)曲線

圖4B表明,西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))年降水量呈不顯著增加趨勢(p>0.05),趨勢率為22.7 mm/10 a,UF和UB統(tǒng)計(jì)量存在多個(gè)交點(diǎn),這些交點(diǎn)在各個(gè)年達(dá)均有發(fā)生,各交點(diǎn)以后UF曲線變化均未通過α=0.05顯著性水平,說明該區(qū)年降水突變不明顯。

圖4C表明,中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))年降水呈不顯著增加趨勢(p>0.05),趨勢率為10.7 mm/10 a,UF和UB統(tǒng)計(jì)量存在多個(gè)交點(diǎn),主要發(fā)生在1990年代前期、2003年及2010年代,各交點(diǎn)以后UF曲線變化均未通過 顯著性水平,說明該區(qū)年降水突變不明顯。

綜上,山東省年降水量大致由東南向西北遞減,各降水分區(qū)年降水均呈不顯著增加趨勢,且突變均不明顯。山東省各分區(qū)年降水量主要為量的區(qū)別,變化趨勢差別不大。

2.5 各分區(qū)降水的周期性特征

從圖5可以看出:東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))年降水場存在2個(gè)較為明顯的能量中心,中心尺度均為2～3 a,分別在2000年代中前期和2010年代后期表現(xiàn)最明顯;西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))年降水場存在3個(gè)較為明顯的能量中心,中心能量從大到小依次為:中心尺度5～7 a,在1990年代后期和整個(gè)2000年代表現(xiàn)最強(qiáng)烈,中心尺度3 a,在1990年代后期到2000年代前期表現(xiàn)最強(qiáng)烈,中心尺度2～3 a,在2010年代后期表現(xiàn)最強(qiáng)烈;中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))年降水場存在2個(gè)較為明顯的能量中心,中心能量從大到小依次為:中心尺度2～3 a,在1990年代后期到2000年代中前期表現(xiàn)最強(qiáng)烈,中心尺度6 a,在2000年代中前期表現(xiàn)最強(qiáng)烈。

圖5 山東省年降水場各分區(qū)小波系數(shù)模部平方等值線

2.6 各分區(qū)降水的未來趨勢預(yù)測

對山東省各降水分區(qū)年降水未來趨勢運(yùn)用R/S分析法進(jìn)行預(yù)測,東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))降水時(shí)間序列的Hurst指數(shù)0.72>0.65,表明Ⅰ區(qū)降水時(shí)間序列前后具有強(qiáng)持續(xù)性,即未來Ⅰ區(qū)年降水將繼續(xù)呈現(xiàn)比較明顯的不顯著上升趨勢;西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))降水時(shí)間序列的Hurst指數(shù)0.5<0.59<0.65,表明Ⅱ區(qū)年降水量時(shí)間序列前后具有持續(xù)性,即未來Ⅱ區(qū)年降水量將繼續(xù)呈現(xiàn)不顯著上升趨勢;中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))降水時(shí)間序列的Hurst指數(shù)0.76>0.65,表明Ⅲ區(qū)降水時(shí)間序列前后具有強(qiáng)持續(xù)性,即未來Ⅲ區(qū)年降水將繼續(xù)呈現(xiàn)比較明顯的不顯著上升趨勢。

從圖6可以看出:東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))降水V統(tǒng)計(jì)量第一個(gè)拐點(diǎn)的lnn≈1.79,對應(yīng)的時(shí)間長度n≈6,說明Ⅰ區(qū)降水時(shí)間序列過去狀態(tài)對未來狀態(tài)的影響時(shí)間約為6 a,6 a后持續(xù)性將慢慢減弱直至消失;西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))降水V統(tǒng)計(jì)量第一個(gè)拐點(diǎn)的lnN≈2.08,對應(yīng)的時(shí)間長度n≈8,說明Ⅱ區(qū)年降水量時(shí)間序列過去狀態(tài)對未來狀態(tài)的影響時(shí)間約為8 a,8 a后持續(xù)性將慢慢減弱直至消失;中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))降水V統(tǒng)計(jì)量第一個(gè)拐點(diǎn)的lnn≈2.30,對應(yīng)的時(shí)間長度n≈10,說明Ⅱ區(qū)年降水量時(shí)間序列過去狀態(tài)對未來狀態(tài)的影響時(shí)間為約10 a,10 a后持續(xù)性將慢慢減弱直至消失。

3 討 論

山東省各個(gè)降水分區(qū)降水均呈不顯著增加趨勢,這與《中國氣候變化藍(lán)皮書(2022)》[3]以及徐澤華等[14]的研究結(jié)論比較一致,但與盧仲翰[15]、程增輝等[26]的研究不一致,這與降水資料序列的時(shí)間范圍差別較大、降水?dāng)?shù)據(jù)來源、站點(diǎn)密度等有較大關(guān)系。由于本文的降水序列時(shí)間尺度較短,降水的變化周期也相對較小,但10 a以下的降水周期與徐澤華[14]、程增輝等[26]的研究較為一致。本文選用的站點(diǎn)密度較大,資料序列較新,可以對山東省年降水場進(jìn)行較為準(zhǔn)確的分區(qū),相關(guān)的分區(qū)結(jié)論可作為對前人研究成果繼承和補(bǔ)充。

IPCC[1-2]和《中國氣候變化藍(lán)皮書(2022)》[3]都指出,中國高溫、強(qiáng)降水等極端天氣氣候事件趨多、趨強(qiáng)的趨勢更加明顯。對于降水的研究也在逐漸從降水量轉(zhuǎn)移到極端降水方面,未來應(yīng)結(jié)合全球氣候模型(GCM)及區(qū)域氣候模式(RCM),利用觀測數(shù)據(jù)對GCM/RCM基線期降水進(jìn)行偏差矯正,開展對山東省極端降水事件的統(tǒng)計(jì)研究。

4 結(jié) 論

(1) 山東省各降水模態(tài)降水偏少的年份更多,降水偏多的年份降水強(qiáng)度更大,年代際變化均較為明顯,其中1990年代以降水偏少為主,2000年代以降水偏多為主,且偏多的強(qiáng)度較大,2010年代以降水偏少為主,且偏少的強(qiáng)度較大,但各模態(tài)降水偏多偏少的年份分布及強(qiáng)度變化有所不同。

(2) 山東省年降水場劃分為東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))、西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))和中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))3個(gè)區(qū)域。山東省年降水量大致由東南向西北遞減,各降水分區(qū)年降水均呈不顯著增加趨勢,但趨勢率各不相同,且突變均不明顯。

(3) 山東省各降水分區(qū)年降水量均具有較為明顯的周期性特征,其中東南沿海區(qū)年降水場存在2個(gè)較為明顯的能量中心,中心尺度均為2～3 a,分別在2000年代中前期和2010年代后期表現(xiàn)最明顯;西北平原區(qū)年降水場存在3個(gè)較為明顯的能量中心,中心尺度分別為5～7 a,3 a和2～3 a,分別在1990年代后期和整個(gè)2000年代、1990年代后期到2000年代前期、2010年代后期表現(xiàn)最強(qiáng)烈;中部山地區(qū)年降水場存在2個(gè)較為明顯的能量中心,中心尺度分別為2～3 a,6 a,分別在1990年代后期到2000年代中前期、2000年代中前期表現(xiàn)最強(qiáng)烈。

(4) 山東省各降水分區(qū)年降水量未來變化均具有持續(xù)性,其中東南沿海區(qū)(Ⅰ區(qū))年降水量未來變化具有強(qiáng)持續(xù)性,過去狀態(tài)對未來狀態(tài)的影響時(shí)間約為6 a;西北平原區(qū)(Ⅱ區(qū))年降水量未來變化具有持續(xù)性,過去狀態(tài)對未來狀態(tài)的影響時(shí)間約為8 a;中部山地區(qū)(Ⅲ區(qū))年降水量未來變化具有強(qiáng)持續(xù)性,過去狀態(tài)對未來狀態(tài)的影響時(shí)間約為10 a.