基于小時資料的華北持續(xù)性降水過程的區(qū)域特征分析

高旭旭，陳 霞，于長文，邵麗芳

(1.河北省氣候中心，河北 石家莊 050021； 2.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050021)

華北屬于半濕潤和半干旱的大陸季風(fēng)氣候，年內(nèi)降水量分布不均勻，夏季降水量約占年降水量整體的70%。而持續(xù)性降水(超過6 h的降水事件)占夏季總降水量的60%。該區(qū)域河流較多，易發(fā)生洪澇的地區(qū)約為總區(qū)域面積的66%。而夏季持續(xù)性降水極易導(dǎo)致中小河流水位急劇上漲，進(jìn)而導(dǎo)致洪水和山洪災(zāi)害頻發(fā)，華北區(qū)域的持續(xù)性降水成為近300年洪澇災(zāi)害中致災(zāi)性最強(qiáng)的降水類型[1]。如發(fā)生在海河流域的大范圍洪澇災(zāi)害過程：“63.8”(1963年8月簡稱，以下同)降水過程持續(xù)7 d，導(dǎo)致5 030人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失約60億元[2]；“96.8”持續(xù)5 d，導(dǎo)致河北省近5 000多人死亡，經(jīng)濟(jì)損失約400億元[3]；“12.7”持續(xù)3 d，北京受災(zāi)人口約160.2萬人，經(jīng)濟(jì)損失116.4億[4]；“16.7”持續(xù)4 d，河北省直接經(jīng)濟(jì)損失超過500億元[5]。因此深入研究華北區(qū)域持續(xù)性降水的時空分布特征，尤其是對其周期性規(guī)律以及空間差異性的探究，對提高重大致災(zāi)暴雨的預(yù)報準(zhǔn)確性、預(yù)警時效，應(yīng)對洪澇災(zāi)害防御和減少災(zāi)害損失具有重要大意義。

目前在持續(xù)性降水及驅(qū)動因子的研究中，發(fā)現(xiàn)此類型降水呈現(xiàn)顯著的區(qū)域性特征，其中在華南及長江中下游地區(qū)多發(fā)且降水量、降水強(qiáng)度呈增加趨勢[6-10],該變化多與中高緯大氣波流的相互作用以及東部海洋變化影響有關(guān)[11-13]。陳菊英等[14]通過分析烏拉爾山阻高和太平洋副熱帶高壓的變化特征，發(fā)現(xiàn)烏拉爾山阻高突然減弱、太平洋副高加強(qiáng)西伸與江淮地區(qū)持續(xù)性強(qiáng)暴雨的發(fā)生前兆關(guān)系密切。在持續(xù)性降水長期變化的機(jī)理方面，從大氣季節(jié)內(nèi)振蕩角度也開展了相應(yīng)研究[15-18]，其中江淮地區(qū)長持續(xù)性降水頻數(shù)在2000年以后明顯減少，該變化與低層風(fēng)場季節(jié)內(nèi)擾動直接相關(guān)[18]。以上研究均是基于日降水?dāng)?shù)據(jù)從降水量和降水頻率角度對持續(xù)性降水進(jìn)行的氣候分析，而暴雨洪澇與土壤侵蝕等災(zāi)害風(fēng)險評估中則需要以精細(xì)的降水事件內(nèi)部過程為基礎(chǔ)[19-22]，進(jìn)而提供有效的風(fēng)險預(yù)警。隨著觀測數(shù)據(jù)時間分辨率提高，研究者從日變化角度對持續(xù)性降水過程進(jìn)行了較為詳盡地描述。在華北地區(qū)，持續(xù)性降水對夏季總降水的貢獻(xiàn)大于短歷時降水，其降水峰值集中出現(xiàn)在夜間[23-24]，降水強(qiáng)度和頻次峰值較淮河以南提前近2 h[25]。李建針對中國南方持續(xù)性降水日循環(huán)的季節(jié)變化做了更為詳實(shí)的研究，發(fā)現(xiàn)不同季節(jié)持續(xù)性降水峰值出現(xiàn)時間存在東西差異，西南部全年峰值在午夜或者清晨，東南部7—9月的峰值在午后至傍晚出現(xiàn)[26]。傳統(tǒng)的暴雨洪澇風(fēng)險評估和基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計規(guī)范中均是基于降水序列穩(wěn)定的假設(shè)，而在氣候變化日趨劇烈的背景下，急需在認(rèn)知?dú)夂蜃兓?guī)律的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步改進(jìn)假設(shè)條件，但基于小時數(shù)據(jù)對降水事件氣候變化特征的研究較少。

華北地形復(fù)雜，降水時空變率大，很難用一種氣候特征概括，而單站點(diǎn)的降水樣本太少，存在資料偶然性，因此在合理的降水分區(qū)的基礎(chǔ)上，本文利用逐時降水資料從小時尺度的降水因子方面，深入探究華北區(qū)域持續(xù)性降水的長期變化特征，及大氣環(huán)流對降水因子的影響，對更好掌握華北降水變化規(guī)律，評估區(qū)域洪澇氣候特征提供依據(jù)，為華北降水過程的精細(xì)化預(yù)報提供參考，對平原漬澇、中小河流洪水和山洪地質(zhì)災(zāi)害防范以及水資源蓄積利用具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

華北地區(qū)51個地面氣象觀測站1965—2018年逐小時降水資料分別來自河南省、河北省、山西省、山東省、北京市、天津市以及內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象局信息中心，并通過了質(zhì)控檢驗(yàn)。為保持?jǐn)?shù)據(jù)資料的完整性、一致性，以及華北研究范圍內(nèi)的空間代表性，最終通過剔除夏季連續(xù)缺測超過5 d，且總共缺測率超過20%的站點(diǎn)，篩選出1965年以來51個觀測站小時降水?dāng)?shù)據(jù)，依照華北降水分區(qū)特征[27]，站點(diǎn)的區(qū)域代表性分布如圖1。

圖1 華北地區(qū)51個逐時降水資料站點(diǎn)及分區(qū)分布Fig.1 The locationand representation of 51 automatic meteorological stations (AMS) over North China according to Cuiguang Zhao’s research achievement [27]

大氣場采用1965年至2018年的NCEP/NCAR月平均數(shù)據(jù)，包括1 000 hPa風(fēng)場和海平面氣壓場(Sea Level Pressure, SLP)，水平分辨率是2.5°×2.5°(https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html)。

88個大氣環(huán)流指數(shù)和26個海溫指數(shù)由中國氣象局提供(http://cmdp.ncc.cma.gov.cn/Monitoring/cn_index_130.php)。

1.2 降水因子定義

有效降水( mm )為小時降水量≥0.1 mm的降水。確定降水間歇大于等于2 h，以此作為前后兩場降水過程的分界[25]。降水歷時( h )為一次降水過程開始時刻到結(jié)束時刻所經(jīng)歷的小時數(shù)。過程降水量(mm)是降水過程中每小時降水量的總和。峰值雨強(qiáng)(mm/h)為一次降水過程中最大的小時降水量。

本文的目的是探究長歷時持續(xù)降水量的特征，因此降水過程根據(jù)降水歷時進(jìn)行分類，歷時大于6 h以上的降水過程定義為持續(xù)性降水[24-25]。將降水量、降水歷時以及峰值雨強(qiáng)等降水相關(guān)量統(tǒng)稱為降水因子。某年持續(xù)性降水發(fā)生場次占該年降水總場次的比重，作為該年的持續(xù)性降水場次占比。某年持續(xù)性降水的降水量占該年的降水總量比重，稱為該年的持續(xù)性降水量占比。某場持續(xù)性降水的峰值雨強(qiáng)降水量占該場持續(xù)性降水過程的降水量比重，為該場降水的峰值雨強(qiáng)占比。

1.3 方法

本文利用Bootstrap方法進(jìn)行區(qū)域趨勢顯著性特征分析，滑動t檢驗(yàn)、Mann-Kendall檢驗(yàn)(簡稱MK法)、Pettitt檢驗(yàn)[28]方法分析降水因子突變檢驗(yàn)尋找突變發(fā)生時間，利用小波分析(Morlet)、交叉小波分析[28]以及小波相干譜分析的統(tǒng)計方法探究降水的周期特征以及周期變化的影響因子。

Bootstrap方法假設(shè)隨機(jī)抽樣得到的所有時間序列都是穩(wěn)定的前提下，將區(qū)域顯著性結(jié)果的個數(shù)作為新樣本，并服從N分布，用來檢測區(qū)域趨勢的顯著性[29]。具體步驟如下：1)將原始樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行“有放回全抽取”，抽取的樣本量與原始樣本相同。2)形成的新樣本是由時間上順序隨機(jī)打亂的P個站點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)成。3)對新樣本的趨勢進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。4)Nm為第m隨機(jī)抽樣形成的新樣本中趨勢顯著的站點(diǎn)數(shù)，m=1，…，nsim，nsim為最終隨機(jī)抽樣的次數(shù)。由于Bootstrap方法是打破時間上的順序，將原始樣本在時間上隨機(jī)排列得到的新數(shù)據(jù)集，因此在每一次隨機(jī)抽樣構(gòu)成的新數(shù)據(jù)樣本中，站點(diǎn)的趨勢是隨機(jī)的，并且站點(diǎn)間保有關(guān)聯(lián)性。顯著性站點(diǎn)數(shù)構(gòu)成的樣本(Nm)，m=1，…，nsim，可以用來近似N在H0假設(shè)下的分布，所有的序列都是平穩(wěn)的。區(qū)域顯著性水平α相關(guān)的臨界值可以用(Nm)，m=1，…，nsim序列的經(jīng)驗(yàn)值1-α分位數(shù)來估計。

(1)

小波相干譜分析與交叉小波分析原理相似，均揭示兩個時間序列之間的時頻空間關(guān)系，但小波相干譜分析能識別出兩個序列在低能量區(qū)的共振周期和位相關(guān)系，因此在不同能量區(qū)上能夠與交叉小波分析實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)[31]。定義X和Y兩個時間序列的小波相干譜為：

(2)

式中S為平滑算子。

2 結(jié)果分析

依據(jù)趙翠光等[23]的降水分區(qū)結(jié)果,將華北劃分3個區(qū)域,分別為東區(qū)、北區(qū)、中南區(qū)(圖1)，3個區(qū)域的持續(xù)性降水特征差異顯著(表1)。在年均降水總量方面，東區(qū)最多，中南區(qū)次之，北區(qū)最少，該結(jié)果與基于日數(shù)據(jù)的夏季降水量空間分布一致[32-33]。華北持續(xù)性降水的平均降水歷時在11 h以上，中南區(qū)歷時最長為11.8 h，其次為東區(qū)11.7 h，最小為北區(qū)11.0 h。在降水場次和峰值雨強(qiáng)上，東區(qū)均為最高,其中東區(qū)峰值雨強(qiáng)達(dá)到10.0 mm/h，為北區(qū)的近2倍。上述結(jié)果表明華北降水存在明顯的空間異質(zhì)性，與區(qū)域的暴雨洪澇災(zāi)害的分布配置相一致，北區(qū)降水量小、歷時短、峰值雨強(qiáng)小，但地處山區(qū)，雨洪致時短，且以短歷時山洪暴發(fā)為主[34]；東區(qū)位于燕山南麓，多局地性暴雨，造成此地持續(xù)性降水呈現(xiàn)雨量大、歷時長、發(fā)生頻率高、雨強(qiáng)大等特點(diǎn)，由于該區(qū)河流眾多并匯集，河流宣泄不暢，致使此地呈現(xiàn)出洪澇災(zāi)害頻發(fā)的特點(diǎn)[35]。中南區(qū)多為平原，以種植農(nóng)作物為主，其降水場次少歷時長，降水量、峰值雨強(qiáng)接近東區(qū)，農(nóng)田漬澇風(fēng)險高。

表1 華北1965—2018年夏季持續(xù)性降水特征Table1 The characteristics of the long-duration rainfall during 1965—2018 in three different regions North China

2.1 持續(xù)性降水長期變化特征

2.1.1 趨勢特征

夏季風(fēng)減弱致使華北大部分地區(qū)降水場次呈減少趨勢[33，36]，本文小時數(shù)據(jù)計算結(jié)果與其一致(圖略)，但持續(xù)性降水場次占比則表現(xiàn)出南北相反的變化特征(圖2(a))，東區(qū)和北區(qū)的6個站點(diǎn)呈減小趨勢，表明持續(xù)性降水事件減少速度大于總降水事件減少速度，其中東區(qū)的唐山、北京、平泉以及北區(qū)的赤城、淶源減小幅度在0.8%/10 a以上，并通過顯著性水平α=0.1的檢驗(yàn)；與此相反，中南區(qū)大部分站點(diǎn)呈增加趨勢，其中惠民站和滄州站的增加幅度超過1.0%/10 a(α=0.1)。

圖2 持續(xù)性降水1965-2018年長期變化趨勢(實(shí)心點(diǎn)表示通過顯著性水平α=0.1檢驗(yàn)的站點(diǎn))Fig.2 Trends for factors of long-duration rainfall (solid circles represent the stations with trends significant at theα=0.1level)

持續(xù)性降水量占比的變化趨勢也同樣表現(xiàn)出顯著的南北差異，即北部減小南部增加的趨勢特征(圖2(b))，與華北地區(qū)總降水量呈一致的減少趨勢[36-40]的結(jié)論不同，說明持續(xù)性降水量變化速度與總降水量不同步。在東區(qū)和北區(qū)持續(xù)性降水量和總降水量都呈減少趨勢的背景下，持續(xù)性降水量占比減少表明該區(qū)域持續(xù)性降水量減少速度大于總降水量減少速度，在北京、唐山、遵化、平泉以及赤城持續(xù)性降水量占比減少尤為明顯，達(dá)到顯著性水平(α=0.1)，北京減小幅度最大，達(dá)3.6%/10 a；中南區(qū)大部分站點(diǎn)呈增加趨勢，其中鹽山增幅為3.8%/10 a，通過了顯著性水平α=0.1檢驗(yàn)。持續(xù)性降水的降水歷時變化趨勢也表現(xiàn)為北部減小南部增加的特征(圖2(c))，與降水日數(shù)變化趨勢較為一致[41-42]，其中天津和集寧通過了顯著性檢驗(yàn)，減少趨勢分別為0.3 h/10 a和0.4 h/10 a；中南區(qū)大部分站點(diǎn)呈增加趨勢，邢臺站和臨城站的增加趨勢0.5 h/10 a(α=0.1)。

對于持續(xù)性降水而言，東區(qū)和北區(qū)大部站點(diǎn)峰值雨強(qiáng)占比呈增加趨勢，表明華北區(qū)域持續(xù)性降水趨于集中且降水極端性在增強(qiáng)，懷來、涿鹿、張北、赤城、遷安、遵化、青龍、秦皇島峰值雨強(qiáng)占比達(dá)到顯著性水平(α=0.1)，懷來站增加趨勢最明顯，為1.8%/10 a。中南區(qū)峰值雨強(qiáng)占比的變化趨勢一致性較差，僅定州和莘縣站增加趨勢通過顯著性α=0.1檢驗(yàn)。

為了檢測降水是否存在區(qū)域趨勢的顯著性，利用Bootstrap方法，在無趨勢的原假設(shè)下，生成顯著增加或減少趨勢百分比的分布圖(圖3)，黑色實(shí)線為α=0.1的顯著性水平線，落在左側(cè)說明接受原假設(shè)，趨勢不顯著，落在顯著線右側(cè)拒絕原假設(shè)，趨勢顯著。檢測表明東區(qū)持續(xù)性降水場次占比、降水量占比呈減少趨勢以及峰值雨強(qiáng)占比呈增加趨勢，通過了α=0.1的區(qū)域顯著性檢驗(yàn)(圖3(a)、(d)、(j))，進(jìn)一步說東區(qū)的持續(xù)性降水將更加集中，誘發(fā)洪澇的災(zāi)害性更強(qiáng)。北區(qū)持續(xù)性降水峰值雨強(qiáng)占比增加趨勢，均通過了α=0.1的區(qū)域顯著性檢驗(yàn)(圖3(b)、(k))，說明在降水整體減少的背景下，北區(qū)持續(xù)性峰值降水更加集中。中南區(qū)持續(xù)性降水因子變化趨勢均未通過區(qū)域顯著性檢驗(yàn)。

注:直方圖代表基于降水因子數(shù)據(jù)通過500次Bootstrap方法得到的顯著性站點(diǎn)占比分布，紅色點(diǎn)代表實(shí)際觀測的降水因子值，黑色實(shí)線代表90%分位的值。(a)-(c)代表持續(xù)性降水場次占比結(jié)果，(d)-(f)代表持續(xù)性降水量占比，(e)-(i)代表降水歷時，(j)-(l)代表峰值雨強(qiáng)占比。左列為東區(qū)結(jié)果，中間列為北區(qū)結(jié)果，右列為中南區(qū)結(jié)果。

2.1.2 突變特征

通過非參數(shù)檢驗(yàn)的MK檢驗(yàn)、滑動t檢驗(yàn)以及Pettitt檢驗(yàn)綜合考慮華北地區(qū)持續(xù)性降水的突變特征(表2)?；瑒觮檢驗(yàn)步長取3～7，每一序列得到5組檢驗(yàn)值，選擇連續(xù)穩(wěn)定時間點(diǎn)為突變點(diǎn)，以此消除突變點(diǎn)飄移問題。結(jié)合3種計算方法的優(yōu)缺點(diǎn)，當(dāng)至少有2種方法結(jié)果相接近(<2 a誤差)時，確定突變時間。

表2 華北不同區(qū)域降水因子可能突變時間Table2 Jump transition of long-duration rainfall factors in different areas of North China

結(jié)果表明：東區(qū)，降水量突變發(fā)生在1986—1987年和1994—1996年，降水歷時突變點(diǎn)為1988年，而峰值雨強(qiáng)突變時段為2008—2009年和2013—2014年，即降水量和降水歷時均在80年代末出現(xiàn)突變，而峰值雨強(qiáng)則在滯后20年出現(xiàn)突變。北區(qū)，降水量突變出現(xiàn)在1995—1997年之間，降水歷時為2002年前后，峰值雨強(qiáng)則為1981年前后。中南區(qū)，降水量突變在1994—1996年之間，降水歷時無突變，峰值雨強(qiáng)突變出現(xiàn)在2014—2015年前后。

3個區(qū)域降水量在1996年前后均存在突變，與夏季日降水突變時間接近[43]，說明此次降水量的突變涉及整個華北區(qū)，但在80年代末，降水量存在一次小范圍的突變，僅出現(xiàn)在東區(qū)。3個區(qū)域降水歷時和峰值雨強(qiáng)的突變時間卻不存在一致性。

圖4 持續(xù)性降水的降水量、降水歷時和峰值雨強(qiáng)的MK曲線Fig.4 Statistic curves of MK test for the amount, the duration and the peak intensity of long-duration rainfall factors

2.1.3 周期性特征

降水量變化序列的小波分析結(jié)果展示了在各個時間尺度下多雨期與少雨期的分布情況。從圖5(a)可以看出，東區(qū)降水量具有準(zhǔn)8 a和準(zhǔn)18 a的周期，準(zhǔn)8 a尺度的周期振蕩基本貫穿整個研究時段，是該區(qū)域降水量變化的主周期。并且該地區(qū)持續(xù)性降水在1965—2000年之間經(jīng)歷了4個循環(huán)交替(1992—1998年之間高頻信號略有增強(qiáng))，之后由于準(zhǔn)8 a信號閉合圈向高頻區(qū)域伸展，降水量多受4～8年的信號影響，2016年以來華北東部正處于降水偏多時期。

圖5 1965—2018年華北東區(qū)持續(xù)性降水的小波變換(黑色弧線外側(cè)顯示受邊界效應(yīng)影響較大的地區(qū))Fig.5 Morlet wavelet transform results of long-duration rainfall during 1965—2018 in the east plain of North China (the area out of black line is influenced by the boundary effect)

圖5(b)～(c)顯示，東區(qū)的降水歷時和峰值雨強(qiáng)主周期均為準(zhǔn)8 a，不同之處是降水歷時的準(zhǔn)8 a信號從1988年開始出現(xiàn)之后加強(qiáng)，而峰值雨強(qiáng)的準(zhǔn)8 a信號在1989年開始減弱。為比較降水歷時(峰值雨強(qiáng))主周期信號增強(qiáng)(減弱)前后2個時段的差異，對該地區(qū)的降水歷時和峰值雨強(qiáng)時間序列進(jìn)行帶通濾波，保留準(zhǔn)8 a波動(圖6(b))。降水歷時周期信號在1965—1987年振幅小，1988—2018年振幅大，計算兩個時段波動振幅方差之比為15.8，通過顯著水平0.05的F檢驗(yàn)，表明降水歷時主周期在1988年前后發(fā)生了突變。同樣發(fā)現(xiàn)峰值雨強(qiáng)周期信號在1965—1988年振幅較大，1989—2018年振幅最小，2個時段振幅方差比為6.3，通過顯著水平0.05的F檢驗(yàn)，峰值雨強(qiáng)主周期在1989年前后出現(xiàn)突變。

圖6 東區(qū)持續(xù)性降水帶通濾波后準(zhǔn)8a周期振蕩的標(biāo)準(zhǔn)化時間序列Fig.6 The quasi-8 a year periodic oscillation time series of long-duration rainfall during 1965—2018 in EP after Butterworth band-pass filter

嘗試?yán)媒徊嫘〔ê托〔ㄏ喔勺V分析法探究影響持續(xù)性降水周期突變的影響因子。通過對比大氣環(huán)流指數(shù)、海溫因子與華北東區(qū)持續(xù)性降水周期信號相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)西太平洋副熱帶高壓脊線的位置與東區(qū)持續(xù)性降水降水量、降水歷時和峰值雨強(qiáng)均存在顯著的準(zhǔn)8a高能量區(qū)，并且共振高能量區(qū)出現(xiàn)位置(周期、年份)與東區(qū)降水小波波譜高能量區(qū)較為一致(圖7)。東區(qū)降水量與副高脊線位置在1980—2000年和2005—2018年存在準(zhǔn)8a周期的顯著相關(guān)，并且1980—2005年副高脊線變化超前降水量1/4相位，2005—2018年兩者同相位(圖7(a)、(d))；東區(qū)降水歷時與副高脊線位置在1990—2018年存在準(zhǔn)8年周期的顯著正相關(guān)(圖7(b)、(e))；東區(qū)峰值雨強(qiáng)與副高脊線位置在1975—1990年存在準(zhǔn)8 a周期的顯著正相關(guān)，在1995—2000年存在準(zhǔn)2 a周期的顯著負(fù)相關(guān)(圖7(c)、(f))。副高脊線對峰值雨強(qiáng)準(zhǔn)8 a信號在90年代前存在正向驅(qū)動之后轉(zhuǎn)為超前1/4位相(不顯著)，對降水歷時準(zhǔn)8 a信號在90年代之前為超前1/4位相之后轉(zhuǎn)為正向驅(qū)動，說明西太平洋副高脊線位置對降水歷時、峰值雨強(qiáng)的周期突變顯著有關(guān)，進(jìn)而影響東區(qū)降水量周期異常，與李春等[44]的研究結(jié)果一致。

注：黑色粗實(shí)線表示0.05顯著性水平，黑色輪廓線為影響錐，指向右的箭頭表示兩者同位相，指向左的箭頭表示兩者反位相，指向下的箭頭表示環(huán)流指數(shù)超前降水因子1/4位相，指向上的箭頭表示環(huán)流指數(shù)落后降水因子1/4位相。

北區(qū)和中南區(qū)的結(jié)果表明：兩個區(qū)域降水因子都具有準(zhǔn)4 a和準(zhǔn)6 a的周期振蕩信號，在1987—2000年之間兩個地區(qū)均存在3～8年寬波譜高能量振蕩，與基于日數(shù)據(jù)的華北夏季降水量周期特征一致[45-47]，但各區(qū)域降水主周期不同，北區(qū)以準(zhǔn)4 a為主，中南區(qū)以準(zhǔn)6 a為主。考慮ENSO事件存在2～8年振蕩周期，并且對華北地區(qū)年際變化有一定影響[48-49]，通過計算ENSO有關(guān)的類ENSO指數(shù)、暖池型ENSO指數(shù)以及冷舌型ENSO指數(shù)，與北區(qū)和中南區(qū)的共振區(qū)域，發(fā)現(xiàn)只有暖池型ENSO指數(shù)與兩個區(qū)的降水存在準(zhǔn)4 a和準(zhǔn)6 a大范圍顯著共振區(qū)，其他ENSO指數(shù)與降水因子共振區(qū)域較小，而且共振年份與降水主周期出現(xiàn)時段不一致。暖池型ENSO指數(shù)與北區(qū)和中南區(qū)降水量的交叉小波和小波相干頻譜結(jié)果，如圖8。北區(qū)降水量與ENSO指數(shù)在1985-2000年存在準(zhǔn)2 a和準(zhǔn)4 a年周期的顯著相關(guān)，其中準(zhǔn)2 a周期上ENSO指數(shù)超前該地區(qū)降水量1/4相位，準(zhǔn)4 a周期上兩者反相位(圖8(a)、(b))；中南區(qū)降水量與ENSO指數(shù)在1966—1975年和1980—1990年存在準(zhǔn)4 a周期的顯著負(fù)相關(guān)，在1990—2000年存在準(zhǔn)6 a周期的顯著負(fù)相關(guān)(圖8(c)～(d))。ENSO指數(shù)對北區(qū)和中南區(qū)在1985—2000年之間2～8周期信號存在顯著的負(fù)向驅(qū)動，這也是該時期兩地區(qū)降水量周期復(fù)雜的原因。

注：黑色粗實(shí)線表示0.05顯著性水平，黑色輪廓線為影響錐，指向右的箭頭表示兩者同位相，指向左的箭頭表示兩者反位相，指向下的箭頭表示ENSO指數(shù)超前降水因子1/4位相，指向上的箭頭表示ENSO指數(shù)落后降水因子1/4位相。

2.2 華北夏季降水可能的影響因子

本文基于大氣環(huán)流演變異常是造成降水變化的主要物理成因的理論，計算了88項(xiàng)大氣環(huán)流指數(shù)與華北夏季降水因子之間的相關(guān)性，結(jié)果表明，北太平洋副高脊線位置、亞洲經(jīng)向環(huán)流以及北大西洋濤動(North Atlantic Oscillation, NAO)與持續(xù)性降水降水量、歷時之間關(guān)系密切(圖9)。

圖9 持續(xù)性降水量(上)和降水歷時(下)與環(huán)流因子的相關(guān)性分布(黑色圓表示顯著性水平Q=0.1檢驗(yàn)站點(diǎn))Fig.9 The correlation coefficient between atmospheric circulation factors and the amount (up) and duration (down) of long-duration rainfall

以上3個環(huán)流因子對華北地區(qū)降水影響區(qū)域特征明顯。北太平洋副高脊線位置與降水量的相關(guān)性在0.2以下(未通過顯著性檢驗(yàn))的站點(diǎn)占該區(qū)總站點(diǎn)的74.5%，相關(guān)性在0.2以上站點(diǎn)主要分布在華北東部，與降水歷時相關(guān)系數(shù)在0.2以上且通過0.1顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)占比近50%，多集中在東區(qū)沿海地區(qū)；降水量和降水歷時對NAO變化響應(yīng)呈顯著(α=0.1)的站點(diǎn)出現(xiàn)在北區(qū)；而亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)對降水量以及降水歷時呈顯著相關(guān)的站點(diǎn)集中在中南區(qū)，且呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。進(jìn)一步分析環(huán)流因子的變化趨勢，北太平洋副高脊線位置和NAO指數(shù)呈減少趨勢，幅度分別為0.18°/(10 a)和0.1/(10 a)，趨勢變化與東區(qū)、北區(qū)降水量和降水歷時減少趨勢相吻合，亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)變化趨勢不明顯，與中南區(qū)持續(xù)性降水變化不顯著相對應(yīng)。

通過環(huán)流指數(shù)與SLP(1 000 hPa風(fēng)場)相關(guān)性，對華北降水區(qū)域化特征的進(jìn)行歸因分析，結(jié)果表明：北太平洋副高脊線位置指數(shù)與東亞大陸SLP呈負(fù)相關(guān)，在北太平洋副高脊線指數(shù)偏高(即北太平洋副高脊線位置偏北)，SLP在華北地區(qū)為負(fù)異常，風(fēng)場為偏東風(fēng)，有利于海洋水汽輸送，對華北東部降水形成有利，其中東區(qū)北部為燕山山脈，并且穩(wěn)定的環(huán)流形勢為東區(qū)沿海提供持續(xù)水汽輸送，利于降水的維持(圖10(a))；NAO指數(shù)與東亞大部分地區(qū)的SLP呈負(fù)相關(guān)，即NAO環(huán)流偏強(qiáng)，SLP在蒙古近地面形成氣旋性負(fù)異常中心，華北地區(qū)為偏南風(fēng)夏季風(fēng)加強(qiáng)，其中東南氣流和西南氣流在華北北區(qū)形成較強(qiáng)的輻合作用，再加之北區(qū)的地勢抬升，有利于該地區(qū)持續(xù)性降水的形成(圖10(b))；亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)與SLP呈正相關(guān)，即亞洲經(jīng)向環(huán)流增強(qiáng)，SLP在我國東北部為反氣旋性正異常，進(jìn)入華北的多為來自北部大陸干冷風(fēng)，并且通過該環(huán)流指數(shù)與低層比濕相關(guān)性場發(fā)現(xiàn)，經(jīng)向環(huán)流指數(shù)增強(qiáng)中南區(qū)的低層(1 000～700 hPa)比濕將顯著降低(其他兩個區(qū)比濕影響不大)，因此干冷空氣不利于中南區(qū)降水的形成和維持(圖10(c))。

注：(a)代表北太平洋副高脊線位置指數(shù)，(b)代表NAO指數(shù)，(c)代表亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)(等值線代表環(huán)流指數(shù)與SLP的相關(guān)系數(shù)，間隔0.1，零線未畫出；箭頭代表環(huán)流指數(shù)與水平風(fēng)場的相關(guān)系數(shù)；灰色陰影所代表的是通過0.1顯著性檢驗(yàn))。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

通過分析降水因子的變化趨勢特征，揭示出華北持續(xù)性降水過程的長期變化呈現(xiàn)較為顯著的區(qū)域特征。在東區(qū)和北區(qū)，雖然持續(xù)性降水事件場次占比、降水量占比、降水歷時減小，但峰值雨強(qiáng)占比增加，致使這兩個區(qū)域降水表現(xiàn)為：過程更加集中、極端性增強(qiáng)，進(jìn)而使得土壤受侵蝕風(fēng)險加大[50]，尤其是北區(qū)的區(qū)域特征，由于其下墊面超滲產(chǎn)流機(jī)制、河道長度短、匯流速度大的特點(diǎn)，極易引發(fā)該區(qū)山洪災(zāi)害發(fā)生。中南區(qū)，持續(xù)性降水事件場次占比、降水量占比、降水歷時均呈增加趨勢，這一特征將導(dǎo)致該區(qū)土壤含水量的增加，特別是對包含地下水的巖體，極易造成巖體軟弱發(fā)生滑坡塌陷，因此需提高中南區(qū)域山前的滑坡、泥石流防范意識。

文中分析大氣環(huán)流與峰值雨強(qiáng)變化的相關(guān)性不顯著，可能與峰值雨強(qiáng)多產(chǎn)生于中小尺度系統(tǒng)有關(guān)，而太陽輻射、地表溫度是影響對流性天氣過程的主要因子。通過進(jìn)一步分析1965—2018年各區(qū)地表氣溫變化趨勢，表明3個區(qū)域地表氣溫均呈上升趨勢，但是增速相差較大，北區(qū)速度最快為0.3℃/(10 a)，其次為東區(qū)0.2℃/(10 a)，中南區(qū)最慢為0.1℃/(10 a)，北區(qū)和東區(qū)地表氣溫升高較快使得大氣靜穩(wěn)度降低，上升氣流速度加快，可能是這兩個區(qū)峰值雨強(qiáng)占比增加的主要原因之一。

華北地處中緯度，地形復(fù)雜，因此影響華北夏季降水的因子眾多，除了東亞季風(fēng)南北進(jìn)退等大氣環(huán)流內(nèi)部因子，還有海水溫度、積雪、北極海冰等外強(qiáng)迫因子。因此與降水因子整體變化以及單個周期變化有關(guān)的因子會呈現(xiàn)不一致特征。

3.2 結(jié)論

利用華北51個站逐時降水資料，分析了夏季持續(xù)性降水的長期變化特征及其與大氣環(huán)流的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)降水過程區(qū)域特征明顯并且降水因子之間變化存在獨(dú)立性，具體結(jié)論如下：

(1)華北持續(xù)性降水特征空間差異顯著，降水因子演變形勢變化明顯。與其他區(qū)域相比，東區(qū)為持續(xù)性降水事件的多發(fā)區(qū)，降水事件具有降水量大、歷時長、峰值雨強(qiáng)大的特點(diǎn)，區(qū)域趨勢的顯著性檢驗(yàn)表明，華北東區(qū)持續(xù)性降水事件場次占比、降水量占比呈減少特征，但峰值雨強(qiáng)占比增加，降水極端性增強(qiáng)。北區(qū)持續(xù)性降水峰值雨強(qiáng)占比增強(qiáng)。中南區(qū)持續(xù)性降水趨勢特征不顯著。

(2)不同區(qū)域降水因子突變特征和周期特征存在差異，影響因子各不相同。整個華北地區(qū)降水量在1996年前后出現(xiàn)突變，而東區(qū)降水量在20世紀(jì)80年代末出現(xiàn)一次地域性突變。東區(qū)降水因子以準(zhǔn)8a為主，降水歷時和峰值雨強(qiáng)分別在1988年、1989年前后出現(xiàn)周期突變，西太平洋副高脊線位置對該周期降水有正向影響；北區(qū)和中南區(qū)降水因子分別具有準(zhǔn)4 a和準(zhǔn)6 a的周期信號，ENSO對整2個周期信號主要有負(fù)向影響。

(3)引起不同區(qū)域持續(xù)性降水因子分異的因素差異顯著。東區(qū)降水歷時受北太平洋副高脊線位置的影響顯著，而北區(qū)的降水量和降水歷時變化與NAO異常密切相關(guān)，中南區(qū)降水量和降水歷時主要是受亞洲經(jīng)向環(huán)流的影響。東區(qū)和北區(qū)地表增溫幅度較大，可能是導(dǎo)致這兩個區(qū)峰值雨強(qiáng)占比增加的原因之一。

基于小時資料的持續(xù)性降水過程分析表明，其變化不僅在降水內(nèi)部因子趨勢、突變和周期變化上呈現(xiàn)不一致的特征，在氣候分區(qū)上也存在顯著差異，因此在構(gòu)建洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估模型，需要進(jìn)一步考慮降水過程變化以及區(qū)域差異的影響，能夠有效地提高評估精度。本文對華北夏季持續(xù)性降水特征事實(shí)進(jìn)行的全面分析，尋求相關(guān)的環(huán)流因子，利于洪澇預(yù)警風(fēng)險模型構(gòu)建時的因子篩選，但是其變化的物理機(jī)制有待進(jìn)一步研究。