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    近50 a順德氣象災(zāi)害特征分析

    2015-04-05 06:00:25招偉文黃文生楊云茜
    中低緯山地氣象 2015年5期
    關(guān)鍵詞:陰雨順德雷暴

    招偉文,黃文生,楊云茜

    (廣東省佛山市順德區(qū)氣象局,廣東 佛山 528300)

    近50 a順德氣象災(zāi)害特征分析

    招偉文,黃文生,楊云茜

    (廣東省佛山市順德區(qū)氣象局,廣東 佛山 528300)

    采用統(tǒng)計(jì)分析方法、最大熵譜分析和方差分析等方法對(duì)順德區(qū)1959—2013年包括冷冬、高溫、降雨、雷暴、低溫陰雨等氣象災(zāi)害進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),結(jié)果表明:近56 a順德暖冬氣候趨勢(shì)明顯;60年代中期—70年代是嚴(yán)重冷冬事件的集中期,而90年代和21世紀(jì)初沒有出現(xiàn)過嚴(yán)重冷冬事件;冷指數(shù)的氣候變化最顯著的周期震蕩是6.2 a;嚴(yán)重多雨氣候?yàn)?zāi)害年共8 a,最大顯著的周期震蕩是5~6 a;順德雷暴變化與氣候變暖的關(guān)系不明顯;雷暴日最大周期是14 a;1960—2013年順德年高溫日數(shù)顯著增多;1975年開始這種增多趨勢(shì)十分顯著,可能突變時(shí)間區(qū)域是80年代;用方差周期迭加外推法預(yù)報(bào)2015年低溫陰雨爆發(fā)日期為2月23日。

    氣象災(zāi)害;順德;最大熵譜分析;方差分析

    1 引言

    氣象災(zāi)害是影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素之一,順德是個(gè)氣象災(zāi)害多發(fā)城市,作為全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的同時(shí),防災(zāi)減災(zāi)工作也日益重要,有研究指出[1]在同等的災(zāi)害強(qiáng)度下面,經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失就越大,因此對(duì)順德地區(qū)氣象災(zāi)害做全面的分析總結(jié),對(duì)氣象災(zāi)害的預(yù)測(cè)和防災(zāi)減災(zāi)均有重要意義。

    近年來,省內(nèi)外各地均有對(duì)區(qū)域氣候做特征分析,但對(duì)氣象災(zāi)害研究相對(duì)較少。馮佩芝等人分析了1951—1980年中國(guó)主要?dú)庀鬄?zāi)害,對(duì)30 a來全國(guó)11種氣象災(zāi)害進(jìn)行了全面的總結(jié);張宇發(fā)[3]分析了貴州氣候?yàn)?zāi)害近50 a變化趨勢(shì),但這些研究多針對(duì)全國(guó)或區(qū)域范圍,對(duì)順德本地出現(xiàn)氣象災(zāi)害難有全面分析研究。

    本文試圖分析順德建站以來(1958年12月)出現(xiàn)的各類嚴(yán)重氣候?yàn)?zāi)害,包括冷冬、高溫、降雨、雷暴、低溫陰雨等,探討其發(fā)生的規(guī)律和各序列的周期性,并簡(jiǎn)要分析歷年嚴(yán)重的天氣災(zāi)害。

    2 資料來源與處理方法

    順德區(qū)國(guó)家氣象站有完整的氣象觀測(cè)資料序列,代表著順德地區(qū)的氣候狀況和變化趨勢(shì)。對(duì)順德氣象站1959—2013年氣溫、降水、高溫、雷暴、低溫陰雨等資料用數(shù)理統(tǒng)計(jì)線性傾向估計(jì)、5 a滑動(dòng)平均分析氣候變化趨勢(shì)特征,用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)等檢驗(yàn)其置信度。用最大熵譜分析方法研究各序列周期震蕩;對(duì)年高溫日采用Mann-Kendall和滑動(dòng)MTT突變檢驗(yàn);利用方差分析周期迭加作外推預(yù)報(bào)2015年低溫陰天初日日期。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 冷冬

    在廣東受寒潮和強(qiáng)冷空氣影響,或受持續(xù)補(bǔ)充的冷空氣影響,都可能出現(xiàn)低溫和霜凍。低溫常使越冬的熱帶、副熱帶作物、水產(chǎn)養(yǎng)殖、禽畜等受凍害,以致減產(chǎn)或死亡[4]。低溫也屬于災(zāi)害性天氣。

    楊萬春[5]等利用冷指數(shù)Zi來確定冷、暖冬氣候事件,即用12月—次年2月日最低氣溫≤5℃天數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化值和最長(zhǎng)持續(xù)冰凍天數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化值相加。雖然順德幾乎不出現(xiàn)持續(xù)冰凍,但也符合廣東氣象確定日最低氣溫≤5℃為低溫冷害天氣,同時(shí)日平均氣溫≤10℃也是衡量寒冷的指標(biāo),寒冷預(yù)警信號(hào)的發(fā)布也與此有重要聯(lián)系。

    本文利用符合本地冷指數(shù)Zi來確定冷冬氣候?yàn)?zāi)害:即用12月—次年2月日最低氣溫≤5℃天數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化值和日平均氣溫≤10℃的標(biāo)準(zhǔn)化值相加:

    (1)

    從冷指數(shù)的線性傾向圖看(圖中曲線為冷指數(shù)曲線,直線為線性傾向直線,傾向值為-0.052 2,順德冬季冷指數(shù)呈較明顯的下降趨勢(shì),相關(guān)系數(shù)R=0.45,取自由度n-2,查表得R(α=0.01)=0.341 5,通過顯著性檢驗(yàn),說明近56 a中順德暖冬氣候趨勢(shì)明顯,這與全球變暖大氣候背景相符合。

    圖1 順德冬季冷指數(shù)曲線趨勢(shì)

    根據(jù)WMO規(guī)定將距平值達(dá)2 σ(σ為標(biāo)準(zhǔn)差)的事件為異常氣候,王紹武等人將約10 a一遇,即距平值≥1.3 σ的事件定為嚴(yán)重氣候事件。因本文資料序列不很長(zhǎng),因此8~10 a一遇出現(xiàn)氣候?yàn)?zāi)害定為嚴(yán)重氣候?yàn)?zāi)害。表1為用冷指數(shù)確定的約10 a一遇的嚴(yán)重冷冬事件,可見60年代中期—70年代是嚴(yán)重冷冬事件的集中期,其中1976年12月—1977年2月最為嚴(yán)重,而90年代和21世紀(jì)初沒有出現(xiàn)過嚴(yán)重冷冬事件,連2008年雨雪冰凍年也沒有出現(xiàn)。用冷指數(shù)確定的約10 a一遇的嚴(yán)重暖冬事件只有2 a(1956年12月—1957年2月和2006年12月—2007年2月)。

    表1 嚴(yán)重冷冬事件

    最大熵譜分析是對(duì)連續(xù)功率譜的分析的突破,是以確定時(shí)間序列的參數(shù)模式,它具有分辨率高、適用于短序列等優(yōu)點(diǎn)。最大熵譜最流行的算法是Burg算法,建立適當(dāng)階數(shù)的自回歸模型,并遞推出各階自回歸系數(shù)再利用下式計(jì)算出熵譜值。

    (2)

    將計(jì)算出的最大熵譜譜密度繪成圖,如果譜密度有尖銳的峰點(diǎn),其對(duì)應(yīng)的周期就是序列存在的顯著周期,一般峰區(qū)越強(qiáng),周期越顯著[6-7]。

    現(xiàn)利用最大熵譜分析冷指數(shù)的周期特征,圖2顯示,冷指數(shù)最顯著周期超出樣本周期序列,在樣本周期內(nèi),冷指數(shù)的氣候變化有2個(gè)明顯的波峰,最顯著的周期震蕩是6.2 a,其次為3.1 a。

    圖2 順德冷指數(shù)最大熵譜分析

    3.2 多雨

    廣東4—9月是汛期,順德汛期平均雨量達(dá)1 361.9 mm,占全年雨量的82%,因降雨造成的城市內(nèi)澇主要發(fā)生在汛期內(nèi),汛期雨量與年雨量的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.91,因此可用汛期雨量來分析多雨氣候?yàn)?zāi)害。滿足距平值≥1.3 σ的順德嚴(yán)重多雨氣候?yàn)?zāi)害年共8 a,分別為1959、1961、1965、1981、1993、2001、2006、2008年,年雨量均超2 100 mm,其中1965年雨量最大,也是順德洪澇最嚴(yán)重的一年。2000年后共出現(xiàn)3次有嚴(yán)重多雨氣候?yàn)?zāi)害趨于明顯的趨勢(shì),這與近10 a順德經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展是否有關(guān)系仍有待我們做進(jìn)一步研究。

    分析汛期降水的時(shí)間序列圖(圖3),從多項(xiàng)式擬合曲線看,順德汛期降雨存在3個(gè)明顯的階段性變化,20世紀(jì)50年代末—60年代中期為多雨期,60年代中—90年代末為少雨期,90年代末至今為多雨階段。最大熵譜分析顯示(圖4),該序列最顯著的周期震蕩是5~6 a,其次為2~3 a。這與張小麗[2]研究的深圳汛期降水的周期震蕩有相同之處。

    圖3 順德汛期降水距平百分率的年時(shí)間序列

    圖4 順德汛期雨量最大熵譜

    3.3 多雷暴

    順德年平均雷暴日高達(dá)78 d,每年僅雷電造成的經(jīng)濟(jì)損失近1千萬,以下對(duì)順德雷暴觀測(cè)資料分析雷暴日的氣候特征,以期為順德防雷減災(zāi)提供依據(jù)。

    從年雷暴日數(shù)序列可知,最多年份可高達(dá)114 d,最少年份也有54 d。按照其距平大于1.3倍標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算,嚴(yán)重的雷暴氣候?yàn)?zāi)害年有6 a,分別為1959年(114 d),1960年(106 d),1961年(106 d),1962年(100 d),1972年(98 d),1975年(108 d)。

    可見60—70年代是嚴(yán)重的雷暴氣候?yàn)?zāi)害集中期,這時(shí)期也是順德氣溫偏低時(shí)期,利用順德氣候資料對(duì)兩者進(jìn)行相關(guān)分析,其相關(guān)系數(shù)R未能通過顯著性水平(α=0.05)檢驗(yàn)。由表2可見,順德年平均雷暴日的年代際氣候傾向率呈上升趨勢(shì),而年平均氣溫年代際氣候傾向率沒有呈現(xiàn)下降趨勢(shì),這與廣東有不同之處,表明順德雷暴變化與氣候變暖的關(guān)系不明顯。

    表2 順德1959—2013年平均氣溫和雷暴日

    另外,對(duì)雷暴日序列進(jìn)行最大熵譜分析顯示,最大周期是14 a。

    3.4 高溫

    日最高氣溫≥35℃的天氣稱為高溫天氣,熱浪。高溫天氣作為高影響天氣中一種,持續(xù)高溫天氣給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通安全和人們的日常生活帶來嚴(yán)重影響。順德區(qū)1960—2013年平均高溫日數(shù)14.7 d,從多年變化趨勢(shì)和5 a滑動(dòng)平均(過濾掉氣象要素的小波不穩(wěn)定性,得到一個(gè)大致的趨勢(shì))看出20世紀(jì)60年代至今順德年高溫日處于波動(dòng)上升的趨勢(shì)。其相關(guān)系數(shù)r =0.84,相關(guān)系數(shù)通過α=0.01顯著性檢驗(yàn),認(rèn)為相關(guān)系數(shù)是顯著的,1960—2013年順德年高溫日數(shù)顯著增多(圖5)。

    圖5 順德高溫日數(shù)距平圖

    對(duì)年高溫日數(shù)進(jìn)行Mann-Kendall突變檢驗(yàn)(圖6),UF數(shù)基本大于0,表明序列明顯上升趨勢(shì),1975年開始這種增多趨勢(shì)均大大超出顯著性水平0.05臨界值,甚至超過0.001顯著性水平,表明順德年高溫日增多趨勢(shì)是十分顯著的。根據(jù)UF與UB曲線交點(diǎn)位置,確定順德年高溫日數(shù)在80年代增多是一個(gè)突變現(xiàn)象,具體可能從1987年開始,但由于交點(diǎn)未在置信區(qū)間內(nèi),因而用滑動(dòng)t檢驗(yàn)(MTT法)作進(jìn)一步檢驗(yàn)(圖7)。取步長(zhǎng)為5 a,自由度v=8,t0.01=±3.36。圖可見1975年出現(xiàn)突變,結(jié)合MK檢驗(yàn)結(jié)果表明突變點(diǎn)為1975年。雖然兩種突變檢驗(yàn)具體突變時(shí)間點(diǎn)不存在一致性,但趨勢(shì)變化上仍大致同步。

    圖6 順德高溫日的MK檢驗(yàn)圖

    圖7 順德高溫日數(shù)滑動(dòng)t檢驗(yàn)圖

    年高溫日數(shù)最高出現(xiàn)在2011年(45 d),最少出現(xiàn)在1964年(1 d)。特別是2000年以來,年高溫日基本在20 d以上。對(duì)2000年后年高溫日數(shù)(2000—2013年)是否與其它年份(1960—1999年)顯著不同,進(jìn)行方差顯著性F檢驗(yàn)[6]:

    (3)

    F=0.78,自由度v1=13,v2=39查F分布表得Fv1,v2,a/2=0.42,F(xiàn)>Fa/2表明兩個(gè)氣候狀態(tài)差異是顯著的。

    3.5 低溫陰雨

    氣象上表征低溫陰雨有兩條標(biāo)準(zhǔn):日平均氣溫≤12℃,連續(xù)3 d或以上;日平均氣溫≤15℃,每天日照時(shí)數(shù)≤2 h,連續(xù)7 d或以上,凡在2月1日—4月30日出現(xiàn)天氣過程符合上述標(biāo)準(zhǔn)之一記為一次低溫陰雨,得到順德1959—2013年年低溫陰天初日日期序列(以2月1日定為1,2月2日定為2,如此類推)?,F(xiàn)利用方差分析周期迭加及外推預(yù)報(bào)2015年低溫陰天初日日期。

    利用方差分析作周期分析,其原理是把時(shí)間序列進(jìn)行一定的時(shí)間間隔分組,利用分組后的不同組數(shù)據(jù)方差大小(組間差異大小)進(jìn)行分析比較確定可能存在的周期[8]。

    構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量:

    (4)

    F符合自由度F(b-1,n-b)。給定信度,查F分布表,若F≥Fa,拒絕原判假設(shè),判斷各組之間的數(shù)學(xué)期望有明顯差異,即組間差異大于組內(nèi)差異,序列呈b長(zhǎng)度周期顯著。

    將年低溫陰雨初日日期分別按2,3,…n/2各種長(zhǎng)度排列分組,求出各種排列情況下的F值。經(jīng)F檢驗(yàn),從能通過檢驗(yàn)的選最大F值所對(duì)應(yīng)的周期為顯著周期。

    表3 順德低溫陰雨初日2~22周年方差分析計(jì)算值及檢驗(yàn)值

    (注:L1為組間離差平方和,L2組內(nèi)離差平方和,f1、f2自由度)

    通過計(jì)算各種可能周期,從表3得出5周期為順德低溫陰雨初日第1周期,其組平均值就是第1周期的位相值,分別為4、11、13、4、5。先將原序列減去第1主周期位相值,得一剩余序列,該剩余序列就是原序列中第1主周期未能擬合的部分,也是尋找第2主周期的新序列[9-10],對(duì)該新序列重復(fù)第1步過程,得出只有周期15時(shí),F(xiàn)15=2.55>F0.05=1.94通過檢驗(yàn),所以求得第2主周期為15周期,其組平均值為第2主周期的位相值:2、-9、3、1、6、0、-1、7 、0、-3 、-3、12、-11、-2、-2。重復(fù)以上步驟,可以得出第3主周期,發(fā)現(xiàn)未有能通過檢驗(yàn)的排列。因此認(rèn)為序列中再也沒有顯著的周期了,周期分析結(jié)束,將5 a、15 a位相值進(jìn)行歷史迭加得出方差分析的周期如圖8。

    圖8 方差分析周期擬合

    從圖8可知,兩周期迭加擬合程度良好,可以利用方差分析周期迭加作外推預(yù)報(bào)2015年低溫陰天初日日期11+12=23,表示2015年低溫陰天爆發(fā)日期為2月23日。該方法的均方誤差:

    (5)

    用方差周期迭加外推法預(yù)報(bào)2015年低溫陰雨爆發(fā)日期與實(shí)際日期平均相差5 d多一點(diǎn)。 用2014年低溫陰雨初日進(jìn)行檢驗(yàn),預(yù)測(cè)2014年低溫陰雨初日日期1+5.6≈6.6(即為2月6—7日),而實(shí)際2014年低溫陰雨初日為2月8日。

    4 總結(jié)

    ①?gòu)睦渲笖?shù)的線性傾向圖看近56 a中順德暖冬氣候趨勢(shì)明顯;冷指數(shù)確定的約10 a一遇的嚴(yán)重冷冬事件,可見20世紀(jì)60年代中期—70年代是嚴(yán)重冷冬事件的集中期,而90年代和21世紀(jì)初沒有出現(xiàn)過嚴(yán)重冷冬事件;冷指數(shù)的氣候變化有2個(gè)明顯的波峰,最顯著的周期震蕩是6.2 a,其次為3.1 a。

    ②順德嚴(yán)重多雨氣候?yàn)?zāi)害年共8 a;2000年后共出現(xiàn)3次有嚴(yán)重多雨氣候?yàn)?zāi)害趨于明顯的趨勢(shì);分析汛期降水的時(shí)間序列圖,從多項(xiàng)式擬合曲線看,順德汛期降雨存在3個(gè)明顯的階段性變化,20世紀(jì)50年代末—60年代中期為多雨期,60年代中—90年代末為少雨期,90年代末至今為多雨階段。最大熵譜分析顯示最顯著的周期震蕩是5~6 a,其次為2~3 a。

    ③嚴(yán)重的雷暴氣候?yàn)?zāi)害年有6 a。分析順德年平均雷暴日的年代際氣候傾向率和年平均氣溫年代際氣候傾向率,表明順德雷暴變化與氣候變暖的關(guān)系不明顯;雷暴日序列進(jìn)行最大熵譜分析顯示,最大周期是14 a。

    ④1960—2013年順德年高溫日數(shù)顯著增多;1975年開始這種增多趨勢(shì)十分顯著,可能突變時(shí)間區(qū)域是80年代;方差顯著性F檢驗(yàn)表明2000—2013年與1960—1999年兩個(gè)氣候狀態(tài)差異是顯著的。

    ⑤方差分析表明年低溫陰雨爆發(fā)日期第1主周期為5 a,第2主周期為15 a;用方差周期迭加外推法預(yù)報(bào)2015年低溫陰雨爆發(fā)日期為2月23日,與實(shí)際日期平均相差5 a多一點(diǎn)。

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    2014-09-30

    招偉文(1988—),男,助工,主要從事天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)工作。

    1003-6598(2015)05-0046-04

    P429

    B

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