集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解下中國(guó)新疆降水變化趨勢(shì)的區(qū)域特征

劉天虎，劉天龍

（1.新疆大學(xué)地質(zhì)與礦業(yè)工程學(xué)院，新疆烏魯木齊 8300542；2.新疆電力設(shè)計(jì)院，新疆烏魯木齊 830000）

集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解下中國(guó)新疆降水變化趨勢(shì)的區(qū)域特征

劉天虎1，劉天龍2

（1.新疆大學(xué)地質(zhì)與礦業(yè)工程學(xué)院，新疆烏魯木齊 8300542；2.新疆電力設(shè)計(jì)院，新疆烏魯木齊 830000）

降水是中國(guó)西北干旱區(qū)水資源的重要組成部分，利用合理方法有效認(rèn)識(shí)降水的區(qū)域變化規(guī)律對(duì)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)發(fā)展尤為重要?；谛陆?6個(gè)國(guó)際交換站1961—2012年降水距平時(shí)間序列，利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）方法，分析了新疆降水變化趨勢(shì)的多尺度特征，并對(duì)其空間差異進(jìn)行了初步探討。近50多年來，新疆降水量整體上呈現(xiàn)出非線性的顯著增多趨勢(shì)，且其變化存在明顯的年際尺度（3 a和6 a準(zhǔn)周期）和年代際尺度（10 a和31 a準(zhǔn)周期）；各周期分量方差貢獻(xiàn)率顯示年際變化在新疆降水變化中占據(jù)主導(dǎo)地位，重構(gòu)的降水年際變化趨勢(shì)能精細(xì)刻畫原始降水序列在研究時(shí)期內(nèi)的波動(dòng)狀況；降水年代際變化揭示了新疆降水在1987年前后氣候模態(tài)有了顯著轉(zhuǎn)換，由原來降水以負(fù)相位為主的氣候模態(tài)轉(zhuǎn)向正相位顯著的氣候模態(tài)；此外，降水變化趨勢(shì)和轉(zhuǎn)折時(shí)間均具有明顯的區(qū)域差異。EEMD方法有助于加深人們對(duì)新疆降水多尺度變化特征的認(rèn)識(shí)，是一種適用于非線性、非平穩(wěn)信號(hào)分析的有效方法。

新疆；降水距平；集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；本征模函數(shù)；區(qū)域差異

政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）在2013年的最新報(bào)告中指出，近130 a（1880—2012年）來，全球平均氣溫升高了0.85℃（0.65～1.06℃），2003—2012年平均溫度比1850—1900年上升了0.78℃,全球快速變暖已經(jīng)是一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)[1]。氣候變暖可加速水分循環(huán)，改變降水的時(shí)空分布及強(qiáng)度，造成極端降水事件發(fā)生的可能性增加[1]。中國(guó)西北干旱區(qū)深居歐亞大陸腹地，地形復(fù)雜，地理位置的特殊性使其成為中國(guó)也是北半球同緯度地區(qū)降水最少的地方[2-3]。新疆作為中國(guó)西北干旱區(qū)的主體，屬典型的溫帶大陸干旱性氣候，在全球變暖背景下，自1987年以來氣候出現(xiàn)由“暖干”向“暖濕”轉(zhuǎn)型的現(xiàn)象[4]，氣溫[5-6]、降水[7-8]和土壤濕度[9-10]均出現(xiàn)增加趨勢(shì)。其中，降水變化及其引發(fā)的水資源變化對(duì)新疆工農(nóng)業(yè)發(fā)展更為重要[11]。因此，在全球變暖的大背景下，研究新疆的降水變化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值，一直受到人們的極大關(guān)注。氣候變化檢測(cè)是氣候變化研究的核心問題之一，對(duì)正確估計(jì)全球或區(qū)域氣候變化趨勢(shì)以及理解其成因起到非常重要的作用[12]。目前，對(duì)新疆降水變化的研究主要集中在線性變化趨勢(shì)上，如薛燕等[7]通過對(duì)新疆70余個(gè)氣象站點(diǎn)降水觀測(cè)資料的分析，得出近50年來新疆年降水量總體呈上升趨勢(shì)，年均增幅約為0.67 mm/a；劉波等[13]發(fā)現(xiàn)新疆區(qū)域年降水在1987年發(fā)生轉(zhuǎn)折性變化，并認(rèn)為低云量的增加可能是導(dǎo)致降水增加的主要原因；王東方等[14]利用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)對(duì)新疆瑪納斯河的氣候變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析，認(rèn)為該流域近60年經(jīng)歷了一個(gè)增溫趨濕的過程，降水增幅達(dá)12.6 mm/10 a。此外，也有一些研究者利用自然正交分解（EOF）分析了新疆降水變化的基本空間分布型[15]。眾所周知，氣候系統(tǒng)是非線性復(fù)雜系統(tǒng)，包括降水在內(nèi)的眾多氣候因子的長(zhǎng)期變化大都是一個(gè)非線性、非平穩(wěn)的復(fù)雜變化過程，并伴有多種尺度或周期性的振蕩。因此，無論是一元線性回歸、Mann-Kendall非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)，還是自然正交分解（EOF）等，均沒有對(duì)氣候變化的自然變率給出確切而又合理的診斷。為此，戴新剛等[16]利用小波變換分析了新疆降水的多尺度波動(dòng)特征，發(fā)現(xiàn)新疆降水的演變既有線性趨勢(shì)，亦有非線性趨勢(shì)。但小波分析的小波基和分解層數(shù)需要人為選定，這會(huì)對(duì)氣候變化信號(hào)的分解結(jié)果產(chǎn)生重大影響，即小波變換不具有自適應(yīng)性[17]。至今，對(duì)氣候變化過程基本形態(tài)的認(rèn)識(shí)，仍是我們面臨的一大難題。

隨著信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展，Wu和Huang[18]提出了一種新的時(shí)間序列信號(hào)處理方法，即集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）。此方法是對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）[19]的新發(fā)展，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和基于信號(hào)的局部變化特性，并有效改進(jìn)了EMD的“模態(tài)混合”問題，適合于對(duì)非平穩(wěn)、非線性信號(hào)的檢測(cè)，可將原始信號(hào)中不同尺度的振蕩（固有的、內(nèi)在的本征模函數(shù)，即IMF）或趨勢(shì)分量逐級(jí)分離出來，是目前提取信號(hào)變化趨勢(shì)的最新方法之一。近幾年，EEMD方法正被逐漸應(yīng)用到氣候變化研究領(lǐng)域，并取得了一些有意義的成果[20-22]?；诖耍疚慕柚鶨EMD方法，從新疆地區(qū)16個(gè)國(guó)際交換站年均降水時(shí)間序列（1961—2012年）中提取其各尺度的變化，對(duì)研究區(qū)過去50多年來的年均降水量進(jìn)行多尺度分析，以期揭示中國(guó)新疆地區(qū)降水變化在全球變暖背景下的區(qū)域性特征。

1 資料選取與研究方法

1.1 資料選取

新疆地域廣袤，地勢(shì)起伏懸殊，“三山夾兩盆”的復(fù)雜地貌形成了新疆復(fù)雜多樣的氣候類型。本文所用1961—2012年的年降水?dāng)?shù)據(jù)來自具有代表性、時(shí)間序列較為完整的新疆地區(qū)16個(gè)國(guó)際交換站，這些站點(diǎn)基本上可以覆蓋整個(gè)新疆地區(qū)。所用資料均由中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http://cdc.cma.gov. cn/）提供，該資料在發(fā)布前已進(jìn)行過極值和時(shí)間一致性等檢驗(yàn)，質(zhì)量較好。對(duì)部分氣象站個(gè)別年缺失數(shù)據(jù)利用比值法進(jìn)行了插補(bǔ)，同時(shí)為消除因臺(tái)站遷移、儀器更換、觀測(cè)者操作誤差等因素產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列斷點(diǎn)或?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量的不利影響，本文采用RHTest軟件[23]對(duì)所用降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了均一性檢驗(yàn)及訂正。新疆地區(qū)16個(gè)國(guó)際交換站的地理分布見圖1。

1.2 研究方法

EEMD方法是利用多次測(cè)量取平均值的原理，通過在原數(shù)據(jù)中加入適當(dāng)大小的白噪音來模擬多次觀測(cè)的情景，經(jīng)多次計(jì)算后做集合平均，它是EMD方法[19]的改進(jìn)。EMD方法是一種適合于處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的方法，它將信號(hào)中不同尺度的波動(dòng)和趨勢(shì)逐級(jí)分解開來，形成一系列具有不同特征尺度的數(shù)據(jù)序列，即本征模函數(shù)（IMF）分量，最低頻率的IMF分量代表原始信號(hào)的總趨勢(shì)或均值的時(shí)間序列。為使EMD分解結(jié)果能夠更準(zhǔn)確地揭示信號(hào)的變化特征，就需要分解出的IMF具有現(xiàn)實(shí)的物理意義。一個(gè)具有現(xiàn)實(shí)物理意義且可信度較高的IMF應(yīng)滿足以下兩點(diǎn)要求：一是在整個(gè)極值資料中，極值的數(shù)目必須與跨零點(diǎn)的數(shù)目相等，或最多只能差一個(gè)；二是在任何時(shí)間點(diǎn)上，由極大值包絡(luò)線和極小值包絡(luò)線所定義的局部均值包絡(luò)線的值為0。可以說，EMD的分解過程實(shí)際上是一種為滿足IMF要求而進(jìn)行的篩選過程。對(duì)于原始信號(hào)x（t），經(jīng)過EMD分解后，可由下式表達(dá)：

式中：Ci（t）是信號(hào)在i固有尺度上的本征模函數(shù)（IMF），rn（t）則表征信號(hào)經(jīng)過完全分解后所得的趨勢(shì)項(xiàng)。EMD具體分解過程詳見參考文獻(xiàn)[19]。雖然EMD方法在信號(hào)分析中具有明顯的優(yōu)勢(shì)，但也存在著無法避免的缺陷，即邊緣效應(yīng)和尺度混合。尤其是尺度混合，它不僅會(huì)造成各種尺度振動(dòng)模態(tài)的混合，甚至還可以使個(gè)別IMF失去物理意義。而EEMD方法是在EMD的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，由于其引入了白噪聲擾動(dòng)并進(jìn)行集合平均，從而避免了尺度混合問題，使得最終分解的IMFs分量保持了物理上的唯一性。EEMD分解具體操作步驟為：（1）在待分析的原始信號(hào)序列中疊加上給定振幅的白噪聲序列；（2）將加入白噪聲后的信號(hào)進(jìn)行EMD分解；（3）反復(fù)重復(fù)以上兩步操作，每次加入振幅相同的新生的白噪聲序列從而得到不同的IMFs；（4）將各次分解得到的IMFs進(jìn)行集合平均，使加入的白噪聲互相抵消，并將其作為最終的分解結(jié)果。經(jīng)過上述四個(gè)步驟，便可得到各個(gè)固有尺度上的IMFs。Wu和Huang[18]指出，添加噪聲的幅值大小對(duì)分解結(jié)果影響不是很大，只要它是有限的而不是無限小或非常大，能夠包括所有可能即可。因此，EEMD方法的應(yīng)用可以不依賴人的主觀介入，仍具有自適應(yīng)性。

EEMD可借助于白噪聲的集合擾動(dòng)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，從而給出各個(gè)IMFs的信度[18]。設(shè)第k個(gè)IMFs分量的能量譜密度為：

其中N代表IMFs分量的長(zhǎng)度，Ik（j）表示第k個(gè)IMFs分量通過蒙特卡羅法對(duì)白噪聲序列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。白噪聲的第k個(gè)IMFs分量的能量譜密度均值和平均周期的近似關(guān)系為：

式中a為顯著性水平。在給定的顯著性水平下，分解所得IMFs的能量相對(duì)于周期分布位于置信度曲線以上，表明其通過顯著性檢驗(yàn)，可認(rèn)為是在所選置信水平范圍內(nèi)包含了具有實(shí)際物理意義的信息；若位于置信度曲線以下，則認(rèn)為未通過顯著性檢驗(yàn)，其所含信息多為白噪聲成分。

本文在對(duì)新疆逐年降水變化序列進(jìn)行EEMD分解時(shí)，用于集合分解的擾動(dòng)白噪聲與原始信號(hào)的信噪比（標(biāo)準(zhǔn)差）為0.3，集合樣本數(shù)取1 000。此外，本文采用較成熟的鏡像延拓方法[25]來解決EEMD分解過程中出現(xiàn)的邊緣效應(yīng)。鏡像延拓EEMD算法的核心思路是：首先，求出信號(hào)的極值點(diǎn)，并對(duì)信號(hào)的極值點(diǎn)進(jìn)行對(duì)稱延拓，再將對(duì)稱延拓得到的極值點(diǎn)與原始信號(hào)的端點(diǎn)進(jìn)行比較，從而確定信號(hào)的新邊界并據(jù)此對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行延拓，確保新信號(hào)的端點(diǎn)是信號(hào)的極值點(diǎn)；然后，對(duì)新信號(hào)以左端點(diǎn)為鏡面進(jìn)行鏡像延拓并進(jìn)行EEMD分解；最后，對(duì)EEMD分解結(jié)果按原始信號(hào)的起始點(diǎn)和長(zhǎng)度進(jìn)行截?cái)啵瑥亩玫皆夹盘?hào)的固有模式函數(shù)。詳細(xì)的計(jì)算過程可以參考文獻(xiàn)[24]。

2 結(jié)果與分析

2.1 降水變化的多尺度分解

圖2是利用鏡像延拓EEMD和原始EEMD對(duì)新疆1961—2012年降水距平進(jìn)行分解得到的4個(gè)IMF分量和趨勢(shì)分量（RES），其中各IMF分量依次反映了降水從高頻到低頻不同時(shí)間尺度的波動(dòng)特征，所得趨勢(shì)項(xiàng)表示降水隨時(shí)間變化的整體演變趨勢(shì)，可以看出鏡像延拓EEMD和原始EEMD的分解結(jié)果僅在低頻振蕩（IMF3和IMF4）上有所差異，但并不明顯。為便于分析，下文均采用鏡像延拓EEMD分解的結(jié)果。一般情況下，每個(gè)IMF分量都具有物理意義，它們各自反映了原序列中固有的不同特征尺度的振蕩。在固有的不同特征尺度下，各IMF分量所包含實(shí)際物理意義的多少可通過顯著性檢驗(yàn)來判斷。由圖3可知，橫軸為IMF分量所對(duì)應(yīng)的固有特征尺度（周期）的自然對(duì)數(shù)，越靠近左邊的IMF分量，表示頻率越高，周期越?。豢v軸為IMF分量所具有的能量譜密度的自然對(duì)數(shù)，越靠近上方的IMF分量，表示具有的能量越高，振幅越大。從圖3中可以清楚地看出，IMF1基本上落在以白噪聲能量譜為背景的80%置信線上，說明IMF1分量最為顯著，即準(zhǔn)3年周期性振蕩所包含的具有實(shí)際物理意義的信息最多；IMF2、IMF3和IMF4均落在50%置信線之下，

表明準(zhǔn)6 a、準(zhǔn)10 a和準(zhǔn)31 a周期性振蕩所包含的具有實(shí)際物理意義的信息相對(duì)較少。綜合圖2和圖3可知，新疆1961—2012年降水量變化具有相對(duì)穩(wěn)定的準(zhǔn)周期性，表現(xiàn)為在年際尺度上，具有準(zhǔn)3年（IMF1）和準(zhǔn)6年（IMF2）的氣候變率，在年代際尺度上，具有準(zhǔn)10年（IMF3）和準(zhǔn)31年（IMF4）的氣候變率；在相同的時(shí)段內(nèi)，各IMF分量隨時(shí)間呈現(xiàn)出或強(qiáng)或弱的非均勻變化，說明這些不同時(shí)間尺度的準(zhǔn)周期性振蕩不僅包含了氣候系統(tǒng)外在強(qiáng)迫的周期變化，還包含有氣候系統(tǒng)的非線性反饋?zhàn)饔谩?/p>

小波分析是近些年國(guó)際上十分熱門的一個(gè)前沿領(lǐng)域，因其對(duì)信號(hào)處理具有特殊優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用于氣象和氣候序列的時(shí)頻結(jié)構(gòu)分析中[25]。為對(duì)比EEMD方法和小波分析在信號(hào)處理中的性能，我們采用“Morlet”小波基對(duì)本文所用的降水距平序列進(jìn)行小波功率譜分析，發(fā)現(xiàn)降水量在年際尺度上具有準(zhǔn)3年和準(zhǔn)7年的顯著周期性變化，在年代際尺度上具有準(zhǔn)13 a、準(zhǔn)21 a和準(zhǔn)25 a的弱周期性變化，與我們利用EEMD方法分解所得結(jié)果明顯不同。同時(shí)，隨著小波基的改變，所得周期也表現(xiàn)出巨大的差異。究其原因，小波變換作為一種時(shí)頻分析方法，同其他時(shí)頻分析方法如短時(shí)傅里葉變換、經(jīng)典譜估計(jì)等一樣，還是以傅里葉變換為理論依據(jù)，存在一定的局限性，如小波基的選取、固定的基函數(shù)和恒定的多分辨率等問題[26]。與小波變換相比，EEMD方法完全依據(jù)信號(hào)變化的特征模態(tài)為基本時(shí)域信號(hào)進(jìn)行分解，擺脫了傅里葉變換理論的束縛，既有小波變換多分辨率的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)又突破了小波變換中依賴小波基的限制，具有較強(qiáng)的靈活性和自適應(yīng)性，分解過程也較小波變換簡(jiǎn)便，各分量能清晰的刻畫信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的變化特征。近期，Bai等[17]利用EEMD方法對(duì)新疆氣溫變化進(jìn)行了多尺度分析，發(fā)現(xiàn)氣溫存在明顯的3、6、10和30 a的準(zhǔn)周期波動(dòng)，研究結(jié)果在一定程度上佐證了結(jié)論的合理性。氣溫和降水是表征區(qū)域氣候變化的兩個(gè)基本要素，可以說我們的研究工作也是對(duì)Bai等相關(guān)研究結(jié)論的有益補(bǔ)充，對(duì)認(rèn)識(shí)新疆整體氣候多尺度變化具有不可或缺的作用。

每種尺度信號(hào)波動(dòng)頻率和振幅對(duì)原數(shù)據(jù)總體特征影響程度可用方差貢獻(xiàn)率表示。表1給出了降水距平各分量的方差貢獻(xiàn)率。需要說明的是，為了保持信號(hào)的總能量，盡管IMF2、IMF3和IMF4所包含的具有實(shí)際物理意義的信息較少，但它們也參與了方差貢獻(xiàn)率的計(jì)算。結(jié)合圖2和表1可以看出，IMF1表示的準(zhǔn)3 a周期貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了36.74%，振蕩信號(hào)極為明顯，降水振幅呈現(xiàn)出減小—增大—減小—增大的趨勢(shì)，且可看到在20世紀(jì)80年代中后期、90年代和2008年之后降水振幅明顯高于其它時(shí)段；IMF2表示的準(zhǔn)6 a周期方差貢獻(xiàn)率約為21.01%，基本上反映了20世紀(jì)80年代后期、90年代初期和2008年之后降水振幅較其余時(shí)期偏大的事實(shí)；IMF3分量表示的準(zhǔn)10 a周期方差貢獻(xiàn)率為9.40%，其在20世紀(jì)80年代的振幅相對(duì)較小，同時(shí)還顯示在該時(shí)間尺度上，新疆降水量在20世紀(jì)60年代后期至70年代初期、80年代后期至90年代初期、2000—2008年處于偏多狀態(tài)；IMF4分量表示的是降水準(zhǔn)31 a的周期變化，其方差貢獻(xiàn)率為5.68%，在此時(shí)間尺度上，新疆降水量在1968—1983年、2001年之后兩時(shí)段均處于偏少狀態(tài)；趨勢(shì)項(xiàng)分量的方差貢獻(xiàn)率高達(dá)27.17%，在1961—2012年期間，新疆降水量整體上呈現(xiàn)出近似線性但實(shí)為非線性的顯著增多趨勢(shì)。2.2年際和年代際變化重構(gòu)

通過表1中各IMF分量的方差貢獻(xiàn)率大小也可以看出，在年際振蕩和年代際振蕩中，年際振蕩在降水變化中占據(jù)主導(dǎo)地位。為深入探討降水年際、年代際振蕩在降水整體變化中的作用，我們利用本征模函數(shù)IMF1-2，IMF3-4和趨勢(shì)項(xiàng)RES分別對(duì)降水的年際、年代際變化進(jìn)行重建。圖4a顯示的是年際和年代際降水變化及其與原始降水距平序列的對(duì)比，其中年際降水是由代表降水變化的年際本征模函數(shù)IMF1和IMF2相加得到，而年代際降水則由年代際本征模函數(shù)IMF3、IMF4與趨勢(shì)項(xiàng)相加而得。不難看出，重構(gòu)的年際變化趨勢(shì)與原始降水距平序列的變化趨勢(shì)幾乎是完全一致的，能精細(xì)刻畫原始降水距平序列在研究時(shí)期內(nèi)的波動(dòng)狀況，這足以說明年際振蕩在新疆降水量變化過程中占據(jù)主導(dǎo)地位；近50多年來，新疆降水量在年代際尺度上呈現(xiàn)出增多與減少相間但整體顯著遞增的變化趨勢(shì)，年代際變化實(shí)質(zhì)上是將大尺度振蕩疊加到一個(gè)整體上升的氣候趨勢(shì)中得到的降水長(zhǎng)期復(fù)雜變化過程，可以發(fā)現(xiàn)新疆降水自1987年開始發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)折，即由負(fù)相位轉(zhuǎn)向正相位，揭示出1987年前后新疆降水模態(tài)有了明顯轉(zhuǎn)換，這與施雅風(fēng)等[27]對(duì)西北氣候轉(zhuǎn)型界定的時(shí)間是一致的；單從年代際波動(dòng)來看，未來一段時(shí)間內(nèi)新疆降水量變化可能會(huì)處于一個(gè)明顯的增多階段。為驗(yàn)證EEMD方法的重構(gòu)效果，我們也利用二項(xiàng)式系數(shù)加權(quán)平均法對(duì)降水序列進(jìn)行了年際和年代際分離。首先，采用二項(xiàng)式系數(shù)加權(quán)平均法對(duì)降水距平的時(shí)間序列作9 a滑動(dòng)平均以去除其年際變化，保留長(zhǎng)期變化趨勢(shì)；然后，再用降水距平的時(shí)間序列減去9 a滑動(dòng)平均值，即去除年代際變化，得到年際變化序列（圖4b）。可以看出，兩種方法對(duì)降水距平時(shí)間序列的年際和年代際變化分離結(jié)果基本相同（圖4），但由二項(xiàng)式系數(shù)加權(quán)平均法處理結(jié)果可明顯觀測(cè)到序列兩端缺少平滑值，這樣就很難反映出序列兩端的真實(shí)趨勢(shì)。此外，二項(xiàng)式系數(shù)加權(quán)平均法對(duì)過強(qiáng)的年內(nèi)信號(hào)不能徹底去除，其分離出的年際和年代際變化也缺乏明確的物理意義[25]，從而會(huì)影響到結(jié)果的分析。

2.3 降水變化趨勢(shì)類型的分布

由以上分析可知，新疆降水量整體上呈現(xiàn)出上升的變化趨勢(shì)。實(shí)際上，由于受新疆復(fù)雜地形、環(huán)流類型及其強(qiáng)弱等因素的影響，在不同的區(qū)域，降水變化趨勢(shì)并不相同。為了更詳細(xì)地剖析各氣象臺(tái)站降水的變化趨勢(shì)，本文對(duì)EEMD分解后的降水變化趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行了形態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)其變化形態(tài)大致可分為3類，即上升型、先升后降型和先降后升型。本文所采用的新疆16個(gè)氣象臺(tái)站的分類結(jié)果見表2，可以看出：上升型共有9個(gè)氣象臺(tái)站，先升后降型有5個(gè)氣象臺(tái)站，先降后升型有2個(gè)氣象臺(tái)站。新疆氣象臺(tái)站實(shí)測(cè)降水以上升趨勢(shì)為主要變化類型，主要位于受西風(fēng)環(huán)流直接影響的新疆西北、西南和伊犁河谷地區(qū)，以及西風(fēng)環(huán)流和西伯利亞高壓交匯的哈密地區(qū)，環(huán)流因子的變化可能是影響這些地區(qū)降水變化以上升趨勢(shì)為主的重要原因；降水變化先升后降趨勢(shì)類型主要位于天山中段北坡的烏魯木齊和奇臺(tái)、塔里木盆地北緣的庫(kù)車及東緣的鐵干里克和若羌，而先降后升趨勢(shì)類型位于和布克塞爾和吐魯番，這兩種變化類型可能更多的是受控于地形因素。對(duì)于降水變化趨勢(shì)存在區(qū)域差異的更深層次原因，有待于進(jìn)一步探討。

此外，由表2和圖4也可以看出，單一站點(diǎn)之間，單一站點(diǎn)與新疆整體之間，不僅降水變化趨勢(shì)類型和變化強(qiáng)弱有別，而且發(fā)生變化的轉(zhuǎn)折時(shí)間也存在較大差異，這說明新疆各氣象站降水變化并非完全同步，新疆1987年氣候整體發(fā)生轉(zhuǎn)型是各站降水變化所產(chǎn)生的疊加效應(yīng)的結(jié)果，這在一定程度上說明各站降水變化本身更多是由其所在氣候系統(tǒng)的內(nèi)在變化機(jī)理和局地環(huán)境所控制。

3 討論

通過EEMD方法分解的趨勢(shì)項(xiàng)以及利用本征模函數(shù)IMF3-4和趨勢(shì)項(xiàng)重構(gòu)的降水年代際變化可以看出，新疆整體氣候明顯由“干”趨“濕”，且這種“濕化”現(xiàn)象并不是孤立的，可能與20世紀(jì)80—90年代全球顯著變暖驅(qū)動(dòng)水循環(huán)加快密切相關(guān)。20世紀(jì)80—90年代，全球迅速變暖促使海洋表面蒸發(fā)加快，大氣中的水汽含量顯著增多，逐漸增強(qiáng)的南風(fēng)加速了印度洋孟加拉灣、南海以及阿拉伯海的水汽向北輸送，盡管西風(fēng)偏弱，但大西洋和北冰洋輸送的水汽也有所增強(qiáng)[28]。與之相應(yīng)，中國(guó)西北大部分地區(qū)在經(jīng)歷了20世紀(jì)70年代水汽呈減少趨勢(shì)之后，80年代水汽顯著增加，90年代由于索馬里急流和熱帶印度洋向中亞地區(qū)水汽輸送明顯增強(qiáng)，新疆降水進(jìn)一步增多[29]。近十年，受全球變暖停滯的影響，亞洲、北美洲和澳大利亞等地區(qū)降水普遍減少[30]。從降水年代際波動(dòng)來看，新疆降水近10 a也處于一個(gè)明顯的減少階段。由此也不難看出，新疆降水異常的水汽輸送具有明顯的年代際特征。楊蓮梅等[29]通過相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，濕年代際背景下降水偏多年主要是由于偏西和偏北路徑水汽輸送增強(qiáng)所致，而干年代際背景下降水偏多年主要源于偏北路徑水汽輸送的增強(qiáng)。另有研究表明[31，32]，新疆水汽輸送途徑還存在明顯的月尺度差異，在此不做贅述。此外，新疆自身環(huán)境改變及其周邊高原熱力異常對(duì)其降水變化也有重要影響。趙勇等[33]通過研究發(fā)現(xiàn)，新疆地區(qū)的總云量和低云量變化可直接影響到地氣系統(tǒng)的水循環(huán)過程，從而對(duì)同期降水起到一定的調(diào)節(jié)作用。新疆氣溫明顯升高，在一定程度上加速了土壤的蒸發(fā)和植被的蒸散，導(dǎo)致空中水汽含量明顯增多，亦有利于形成局地降水[34]。青藏高原和伊朗高原熱力異常對(duì)新疆降水的影響也非常明顯，但二者的影響方式存在顯著差異，青藏高原熱力異常主要是通過影響中高層大氣環(huán)流進(jìn)而影響新疆降水，而伊朗高原則是在水汽通量輸送過程中扮演著重要角色[35]。

通過前文分析，我們還發(fā)現(xiàn)EEMD方法明顯優(yōu)于小波分析等時(shí)頻分析方法，適用于非線性、非平穩(wěn)序列的信號(hào)分析。在氣候變化研究中，EEMD方法能把氣候要素時(shí)間序列中隱含的真實(shí)氣候變化信號(hào)提取出來，尤其可得到氣候變化的固有時(shí)間尺度[20]；同時(shí)，EEMD方法不但能夠從數(shù)年的觀測(cè)序列中分離出年際和年代際變化趨勢(shì)，還能夠從數(shù)年的時(shí)間氣候觀測(cè)序列中分離出氣候變化總趨勢(shì)[17]。對(duì)一個(gè)非線性、非平穩(wěn)的氣候變化序列來說，線性趨勢(shì)并不能真實(shí)反映序列的變化過程，也不能反映時(shí)間序列的階段性變化特征。顯然，當(dāng)趨勢(shì)變化和大尺度振蕩混淆在一起時(shí)，EEMD方法能有效地甄別出大尺度循環(huán)和非線性變化趨勢(shì)，這有助于探究全球氣候變化問題。

4 結(jié)論

EEMD是一種適用于非線性、非平穩(wěn)序列的信號(hào)分析方法。將EEMD應(yīng)用于氣候要素時(shí)間序列，可提取可靠真實(shí)的氣候變化信號(hào)，得到氣候變化的固有時(shí)間尺度。本文借助EEMD方法，從氣候時(shí)間序列中提取氣候信號(hào)中各個(gè)尺度的變化，對(duì)新疆1961—2012年降水距平序列進(jìn)行分解，以期揭示其不同時(shí)間尺度下的振蕩模態(tài)結(jié)構(gòu)特征。本文可得以下結(jié)論：

（1）近50多年來，新疆降水量整體上呈現(xiàn)出顯著的增多趨勢(shì)。降水量的變化存在著2個(gè)典型的固有時(shí)間尺度，即年際尺度和年代際尺度，其中在年際尺度上，新疆降水具有3 a和6 a的準(zhǔn)周期變化，而在年代際尺度上表現(xiàn)出10 a和31 a的準(zhǔn)周期變化。在四個(gè)準(zhǔn)周期分量中，3 a準(zhǔn)周期的方差貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到36.74%，6 a準(zhǔn)周期方差貢獻(xiàn)率為21.01%，10 a和31 a準(zhǔn)周期貢獻(xiàn)率較小，分別為9.40%和5.68，這表明年際振蕩在降水變化中占據(jù)主導(dǎo)地位。

（2）EEMD分解的趨勢(shì)項(xiàng)揭示出1961—2012年間新疆降水變化是一個(gè)近似線性但實(shí)為非線性的演變過程；重構(gòu)的降水年際變化趨勢(shì)與原始降水距平序列的變化趨勢(shì)幾乎是完全一致的，能精細(xì)刻畫原始降水距平序列在研究時(shí)期內(nèi)的波動(dòng)狀況；重構(gòu)的降水年代際變化能有效地顯示出研究時(shí)期內(nèi)的降水變化過程被以1987年為界分成兩個(gè)明顯的變化時(shí)段，前時(shí)段降水處于明顯的負(fù)相位，后時(shí)段降水正相位顯著，這表明新疆在1987年前后氣候模態(tài)有了顯著轉(zhuǎn)換，由“干”向“濕”發(fā)生轉(zhuǎn)型。

（3）降水變化趨勢(shì)具有明顯的區(qū)域差異，可歸納為3種變化類型，即上升型、先升后降型和先降后升型；此外，單一氣象站點(diǎn)之間，單一氣象站點(diǎn)與新疆整體之間，降水發(fā)生變化的轉(zhuǎn)折時(shí)間也存在較大差異，這說明新疆各氣象站降水變化并非完全同步，各氣象站降水變化本身更多可能是由其所在氣候系統(tǒng)的內(nèi)在變化機(jī)理和局地環(huán)境所控制。

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Regional Features of Precipitation Variation Trends over Xinjiang in China by the Ensemble Empirical Mode Decomposition Method

LIU Tianhu1，LIU Tianlong2
（1.Geology and Mining&Technology Department，Xingjiang University，Urumqi 830054，China；2.Xinjiang Electric Engineering Company，Urumqi 830000，China）

Precipitation is the most key factor for water resources in the arid region of northwest China.Therefore,it is especially important for guiding agricultural development to understand the regionalcharacteristicsofprecipitationwitheffectiveandreasonablemethods.Basedon precipitation anomaly time series from 16 international exchange stations in Xinjiang during the period from 1961 to 2012,the multi-scale characteristics of precipitation variability were analyzed using ensemble empirical mode decomposition（EEMD）method.Regional differences in variation trend and change-point were also preliminarily discussed.In the last more than 50 years,the overall precipitation in Xinjiang has exhibited a significant non-linear upward trend,and its changes have obviously presented an inter-annual scale（quasi-3 and quasi-6-year）and interdecadal scale（quasi-10 and quasi-31-year）;The variance contribution rates of each components proved that the inter-annual change had a strong influence on the overall precipitation change in Xinjiang,and the reconstructed inter-annual variation trend could describe the fluctuation state of original precipitation anomaly during the study period.The reconstructed inter-decadal variability revealed that the climate mode in Xinjiang had a significant transformation before and after 1987, namely the precipitation anomaly shifting from a negative phase to a positive one.Furthermore, there were obviously regional differences in the non-linear changes and change-points of precipitation.At the same time,the results also suggested that the EEMD method can effectively reveal variations in long-term precipitation at different time scales and can be used for the complex diagnosis of non-linear and non-stationary signal changes.

Xinjiang；precipitation anomaly；ensemble empirical mode decomposition；intrinsic mode function（IMF）；regional difference

P468

B

1002-0799（2015）04-0017-08

劉天虎，劉天龍.集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解下中國(guó)新疆降水變化趨勢(shì)的區(qū)域特征[J].沙漠與綠洲氣象，2015，9（4）：17-24.

10.3969/j.issn.1002-0799.2015.04.003

2015-03-12；

2015-04-23

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助（41471030）。

劉天虎（1979-），男，講師，研究方向?yàn)樽匀簧鷳B(tài)環(huán)境演變。E-mail：Liuth2015@126.com