鄱陽湖流域1961—2010年極端降水變化分析

高 冰，任依清（中國地質大學（北京）水資源與環(huán)境學院，北京 100083）

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鄱陽湖流域1961—2010年極端降水變化分析

高 冰，任依清
（中國地質大學（北京）水資源與環(huán)境學院，北京 100083）

摘要：基于鄱陽湖流域14個國家氣象站1961—2010年的日降水量數(shù)據(jù)，采用百分位法定義閾值，識別極端降水事件；采用線性回歸方法進行趨勢檢驗，進而對鄱陽湖流域1961—2010年極端降水的時空變化特征進行分析。結果表明，相比年降水，流域極端降水的變化趨勢更為明顯；1961—2010年鄱陽湖流域極端強降水強度呈顯著增大趨勢而極端強降水天數(shù)顯著減小；極端降水強度增大的區(qū)域主要分布在贛江流域和撫河流域。1961—2010年鄱陽湖流域大部分站點極端降水不存在突變，降水在時間上有分布更加集中的趨勢。鄱陽湖流域極端降水的上述變化，對流域水資源管理提出了更加嚴峻的挑戰(zhàn)。

關鍵詞：鄱陽湖流域；極端降水；氣候變化；極端降水強度；趨勢分析

鄱陽湖流域位于長江中下游地區(qū)，人口眾多，農(nóng)業(yè)發(fā)達；鄱陽湖區(qū)不僅能夠對長江干流洪水起到調節(jié)作用，也是許多重要物種的棲息地。近20年來流域洪水、干旱頻發(fā)，由此引發(fā)的水資源問題及湖區(qū)生態(tài)問題得到了廣泛關注。已有學者對鄱陽湖流域降水的變化特征進行了分析。彭銳等[3]采用距平分析等統(tǒng)計方法研究了鄱陽湖區(qū)1959—2003年的降水變化年尺度周期性特征；郭華等[4]分析了1961—2003年間鄱陽湖流域降水變化趨勢，認為鄱陽湖流域年降水在1990年發(fā)生突變，繼而呈顯著上升趨勢?；粲甑萚5]采用統(tǒng)計方法分析了鄱陽湖流域1950—2005年的降水變化特征，認為鄱陽湖流域各站年降水量呈上升趨勢，春秋兩季呈不明顯的下降趨勢，而夏冬兩季降水逐年增加。Su等[6]基于1951—2002年51個氣象站的實測降水資料，采用統(tǒng)計方法分析了長江流域降水的變化規(guī)律，認為總體而言1951—2002年鄱陽湖流域暴雨出現(xiàn)的頻率和強度有增大趨勢。

已有研究對鄱陽湖流域年、季節(jié)降水變化特征有比較充分的研究，但對于流域極端降水的時空變化特征及規(guī)律的研究較少。本文收集了鄱陽湖流域14個國家氣象站的日降水數(shù)據(jù)，并采用適當?shù)拈撝底R別極端降水事件，分析極端降水強度和頻率的變化特征，研究結果可以流域水資源管理提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1. 1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

鄱陽湖流域是長江中下游重要的子流域，流域面積16. 2萬km2，地勢東、西、南高而北低，流域主要包括鄱陽湖區(qū)及上游贛江、撫河、信江、修水、饒河等“五水”水系。鄱陽湖區(qū)與長江干流連通，其水位既受到干流流量過程的影響，也受到上游“五水”流域降水產(chǎn)流的影響；流域內(nèi)降水變化對鄱陽湖湖泊水位有較大影響。鄱陽湖流域地處東亞季風氣候區(qū)，降水年內(nèi)分配不均，主要集中在3—8月，其降水總量占全年的70%左右[5]，月降水最大值通常出現(xiàn)在5月或6月，月降水最小值通常出現(xiàn)在12月。流域極端降水大部分出現(xiàn)在3—8月，尤以5月或6月出現(xiàn)頻率最大，短時強降水是造成流域極端洪水的重要原因。

本研究所采用的基礎數(shù)據(jù)為鄱陽湖流域14個國家氣象站1961—2010年的逐日降水數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家氣象數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)。研究選用的氣象站點名稱及其空間分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域氣象站點分布

1. 2 研究方法

對于極端降水的識別，目前尚無統(tǒng)一的方法，大多數(shù)研究者采用閾值指數(shù)法[7]，即采用統(tǒng)計方法對時間序列進行分析，選定某一閾值，大于該閾值的事件，識別為極端降水事件。本文采用較為常用的百分位法定義閾值，即將日降水量序列按升序排列，分別取日降水量大于或等于0. 1 mm的子樣本的第95及第99個百分位數(shù)，定義為兩個不同的極端降水閾值，作為識別極端降水事件的標準。

采用線性回歸方法對極端降水的強度及頻率（文中用極端降水天數(shù)表示降水頻率）進行分析，并采用施能等[8-9]提出的方法計算極端降水特征量的趨勢系數(shù)和傾向率。趨勢系數(shù)定義為n個時刻的變量序列與自然數(shù)序列（1，2，…，n）的相關系數(shù)，其中n為研究時段總年數(shù)。傾向率為變量序列對時間的線性回歸方程的斜率。趨勢系數(shù)大于零表示增加，小于零表示減少。研究中還采用Mann-Kendall方法[10]對極端降水特征量進行了突變分析。研究中統(tǒng)計檢驗采用的顯著性水平α＝0. 05。

神人獸面紋與鳥紋在這面鉞上分別置于刃角的上下方，它們是有不同的功能的。神人獸面紋是族徽或者說墓主人個人的標志。而鳥紋很可能才是真正的神，是歷代良渚人共同的信仰。這種鳥紋在玉琮中不獨立出現(xiàn)了，它被整合到神人獸面紋之中，而在這兒出現(xiàn)了。它說明，雖然鳥圖騰的意識在這個時候已經(jīng)淡化，但并沒有消除。

2 年降水變化分析

基于14個氣象站日降水數(shù)據(jù)，計算得到14個站點的年降水，通過泰森多邊形法插值得到流域平均年降水值。1961—2010年鄱陽湖流域年降水的變化如圖2所示，從圖2可以看出，鄱陽湖流域年降水變化并不顯著，僅存在微弱的上升趨勢。經(jīng)計算年降水的趨勢系數(shù)為0. 10，未通過顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗，傾向率為1. 7 mm/ a。從圖2可以看出年降水存在一定的年際變化，1991—2010年流域年降水波動較大，1991—2000年流域降水較多，為顯著的豐水期，但2000年之后流域年降水偏少。

圖2 1961—2010年鄱陽湖流域年降水變化

3 極端降水變化特征分析

采用線性回歸方法，分別對1961—2010年鄱陽湖流域14個氣象站的單站和站點平均極端降水特征量進行趨勢檢驗。所研究的特征量包括95%和99%分位數(shù)對應的極端強降水強度和極端強降水天數(shù)。表1和表2給出了各站點趨勢系數(shù)和傾向率的計算結果。圖3給出了根據(jù)站點計算結果插值得到的鄱陽湖極端降水特征量趨勢系數(shù)的空間分布（空間插值方法為距離反比法）。由于計算得到的99%分位數(shù)對應的極端降水天數(shù)的趨勢系數(shù)趨近于零，因此在圖3中未畫出。

表1 鄱陽湖流域14個氣象站點極端降水特征量趨勢系數(shù)

表2 鄱陽湖流域14個氣象站點極端降水特征量傾向率

圖3 極端降水特征量趨勢系數(shù)空間分布等值線

從表1、表2及圖3可以看出，極端強降水的強度和天數(shù)的變化存在一定的空間變異性。由表1和圖3（a）可以看出，大多數(shù)站點95%分位數(shù)極端強降水強度呈增大趨勢，其中廬山、樟樹、南城、廣昌、景德鎮(zhèn)5個站點正趨勢顯著，其趨勢系數(shù)通過了顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗；而僅有貴溪、修水2個站點呈微弱的減小趨勢，未通過顯著性檢驗。此外，吉安和南昌2個站點趨勢系數(shù)較大，為0. 27，接近顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗臨界值（0. 28），且具有較大的氣候傾向率（表2）。這表明，極端降水強度增大的地區(qū)主要在鄱陽湖流域中部和東部，即贛江流域下游及撫河流域。由圖3（b）和表1可以看出各站趨勢系數(shù)均小于零，這表明各站95%分位數(shù)極端降水天數(shù)均呈現(xiàn)減少趨勢，其中修水、宜春、吉安、景德鎮(zhèn)、玉山、南城、廣昌7個站點極端降水天數(shù)減少趨勢顯著，其趨勢系數(shù)通過了顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗。表1和圖3（c）表明大部分站點99%分位數(shù)極端降水強度呈不顯著的增大趨勢，僅景德鎮(zhèn)站有顯著的增大，其趨勢系數(shù)為0. 40；而修水、樟樹2個站點99%分位數(shù)極端降水強度則呈微弱減小趨勢（趨勢系數(shù)小于零）。99%分位數(shù)極端降水天數(shù)并沒有明顯變化（表1和表2）。

圖4 1961—2010年鄱陽湖流域極端降水強度及極端降水天數(shù)的時間序列

圖4給出了1961—2010年流域站點平均的95%及99%分位數(shù)極端降水強度及95%分位數(shù)極端降水天數(shù)的時間序列，可知這50年內(nèi)95%分位數(shù)對應的極端強降水天數(shù)平均值為7. 0 d。從圖4可以看出，流域站點95%分位數(shù)對應的極端降水強度呈顯著增大趨勢，經(jīng)計算其趨勢系數(shù)為0. 35，通過了顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗；而流域站點95%分位數(shù)極端強降水天數(shù)呈顯著的減少趨勢，經(jīng)計算其趨勢系數(shù)為-0. 33，同樣通過了顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗，這與表1、表2、圖3的結果是一致的。以上分析表明1961—2010年鄱陽湖流域極端強降水強度呈顯著增大趨勢而強降水頻率呈顯著減小趨勢。從圖4可以看出，以99%分位數(shù)為閾值的極端降水強度雖然有所增大，但趨勢并不顯著，經(jīng)計算其趨勢系數(shù)為0. 17，未通過顯著性水平α＝0. 05的統(tǒng)計檢驗。這表明鄱陽湖流域特大暴雨強度變化并不顯著，只略有增加。極端強降水多發(fā)生在鄱陽湖流域汛期，極端降水強度的增大趨勢如果在未來持續(xù)下去，將增大流域極端洪水發(fā)生的風險。對比圖2與圖4可以看出，盡管流域年降水量未發(fā)生顯著變化，但流域極端降水強度和頻率卻存在顯著變化趨勢，這表明相比年降水量，鄱陽湖流域極端降水對氣候的變化可能更為敏感。此外，對3—8月降水量在年降水量中所占比例進行了趨勢分析，結果表明，除貴溪和贛州2站3—8月降水量在年降水量中所占比例的趨勢系數(shù)小于零外，其余站點趨勢系數(shù)均大于零，其中7個站點趨勢系數(shù)大于0. 25，這從一個側面反映了流域降水在時間上存在分布更加集中的趨勢。

表3給出了1961—2010年極端降水特征量的突變分析結果，從表3可以看出1961—2010年流域大多數(shù)站點極端降水特征量不存在顯著突變。對于95%分位數(shù)對應的極端降水強度而言，吉安和景德鎮(zhèn)2站在1991年和1992年左右發(fā)生突變，樟樹站在1998年發(fā)生突變，貴溪站在1979年發(fā)生突變，其余站點均未檢測到明顯突變。對于95%分位數(shù)對應的極端降水強度而言，只有景德鎮(zhèn)站1個站點在1979年檢測到突變。而99%分位數(shù)對應的極端降水強度也只有2個站點在1997年左右檢測到突變。綜上所述，整體而言，鄱陽湖流域極端降水在1961—2010年間不存在顯著突變。

表3 鄱陽湖流域14個氣象站點極端降水特征量突變分析結果

郭華等[4]研究認為1961—2003年鄱陽湖流域極端降水強度和頻率均有所增加；Su等[6]研究也認為1961—2002年間鄱陽湖流域暴雨強度和天數(shù)均呈增加趨勢。這與本文研究結果存在一定差異?？赡茉蚴俏墨I[4]和文獻[6]研究中采用日降水50 mm/ d作為閾值來識別極端降水事件，與本研究中識別極端降水事件的閾值不同；另外文獻[4]和文獻[6]的研究時段與本研究也不相同，這些都導致了其研究結果與本文研究結果不一致。

4 結 論

a. 1961—2010年鄱陽湖流域年降水的變化趨勢并不顯著，但極端強降水存在顯著變化，極端強降水強度存在顯著增大趨勢，而極端強降水頻率存在顯著減小趨勢。降水強度顯著增大的區(qū)域主要分布在贛江流域和撫河流域。極端降水并不存在突變。上述變化表明流域降水在時間上存在分布更加集中的趨勢。相比年降水或季節(jié)平均降水，鄱陽湖流域極端降水對氣候的變化更為敏感。極端降水的上述變化，將導致流域極端洪水的風險增大，防洪減災面臨更嚴峻的考驗。

b.研究極端降水事件變化時，用于識別極端降水的閾值對研究結果有一定影響，今后研究中應進一步研究合適的閾值確定方法，并分析影響閾值變化的可能因素。

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本刊“工程技術”欄目被評為“2015年中國高校技術類期刊優(yōu)秀欄目”

2015年12月本刊“工程技術”欄目被中國高?？萍计诳芯繒夹g類期刊專委會評為“2015年中國高校技術類期刊優(yōu)秀欄目”。該欄目主要報道工程規(guī)劃、勘察、設計、施工、管理中創(chuàng)新性的技術和方法，涉及學科方向包括：①水資源利用、配置、節(jié)約和保護。②大江大河的綜合治理。③水利工程建設與運行管理。④水環(huán)境與水生態(tài)保護。⑤河湖治理及海岸防護。⑥水管理及水利信息化。

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Changes of extreme precipitation events in Poyang Lake Basin from 1961 to 2010/ /

GAO Bing，REN Yiqing（School of Water Resources and Environment，China University of Geosciences（Beijing），Beijing 100083，China）

Abstract：Based on the daily precipitation records at 14 national meteorological stations in Poyang Lake Basin from 1961 to 2010，extreme precipitation events were identified using a threshold determined with the percentile method. The spatial and temporal changes of extreme precipitation were analyzed，and the trends were examined through linear regression. The results show that，during the period from 1961 to 2010，extreme precipitation showed larger changes than annual precipitation. The intensity of extreme heavy precipitation showed a significantly increasing trend，while the duration of extreme heavy precipitation events showed a significantly decreasing trend. The areas showing a significantly increasing trend were mainly located in the Ganjiang Basin and Fuhe Basin. Extreme precipitation in most stations in the Poyang Lake Basin did not show abrupt change. The extreme precipitation events showed a more concentrated trend on a temporal scale. These changes of extreme precipitation events will lead to more serious challenges for water resources management in the Poyang Lake Basin.

Key words：Poyang Lake Basin；extreme precipitation；climatic change；intensity of extreme precipitation；trend analysis

收稿日期：（2015 10 11 編輯：駱超）

作者簡介：高冰（1984—），男，講師，博士，主要從事水文學及水資源研究。E-mail：gb03@ cugb. edu. cn

基金項目：國家自然科學基金（51309205）；教育部博士點基金（20130022120004）；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項（2652013023）

中圖分類號：P426. 61＋4

文獻標志碼：A

文章編號：1006 7647（2016）01 0031 05