基于多種趨勢(shì)分析方法的京津冀地區(qū)極端降水趨勢(shì)分析

魯東陽(yáng) 閆磊 徐永新 李婧 徐丹 姚瑞娟

摘 要：變化環(huán)境下我國(guó)極端降水事件頻發(fā)，導(dǎo)致洪澇災(zāi)害加劇，嚴(yán)重影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。分析京津冀地區(qū)極端降水趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)極端降水，更合理地開展降水頻率分析，對(duì)合理配置水資源有重要意義。基于京津冀及周邊地區(qū)25個(gè)氣象站1960—2016年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，分別采用普通Mann Kendall檢驗(yàn)、預(yù)置白Mann Kendall檢驗(yàn)、去趨勢(shì)預(yù)置白Mann Kendall檢驗(yàn)和改進(jìn)的Mann Kendall檢驗(yàn)方法，選取7個(gè)極端降水指標(biāo)對(duì)京津冀地區(qū)極端降水進(jìn)行趨勢(shì)分析。結(jié)果表明：京津冀日極端降水95%分位數(shù)表現(xiàn)為西北地區(qū)下降、東部鄰渤海地區(qū)和南部地區(qū)上升的趨勢(shì)；日降水強(qiáng)度表現(xiàn)為上升趨勢(shì)；邊界區(qū)域年降水量表現(xiàn)為上升趨勢(shì)，內(nèi)部呈下降趨勢(shì)；其他指標(biāo)呈顯著或不顯著的下降趨勢(shì)。對(duì)4種方法所得結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，除年降水量外，各極端降水指標(biāo)的檢驗(yàn)結(jié)果均有不同程度的差別，預(yù)置白Mann Kendall方法最為嚴(yán)格。

關(guān)鍵詞：極端降水；趨勢(shì)分析；非參數(shù)檢驗(yàn)；極端降水閾值；京津冀

中圖分類號(hào)：P333.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2022.01.006

引用格式：魯東陽(yáng)，閆磊，徐永新，等.基于多種趨勢(shì)分析方法的京津冀地區(qū)極端降水趨勢(shì)分析[J].人民黃河，2022，44（1）：26-32.

AnalysisofExtremePrecipitationTrendinBeijing Tianjin HebeiRegionBasedonVarious TrendAnalysisMethods

LUDongyang1，YANLei1，XUYongxin1，2，LIJing1，XUDan1，YAORuijuan1

（1.CollegeofWaterConservancyandHydropower，HebeiUniversityofEngineering，Handan056000，China；2.UniversityoftheWesternCape，CapeTown7535，RepublicofSouthAfrica）

Abstract：Underthechangingenvironment，thefrequentoccurrenceofextremeprecipitationeventsinChinaleadstotheaggravationofflood disaster，whichseriouslyaffectsthesustainabledevelopmentofsocialeconomy.Itisofgreatsignificancetoanalyzethetrendofextremepre cipitationinBeijingTianjinHebeiarea，predictthefutureextremeprecipitation，andanalyzethefrequencyofprecipitationmorereasonably. Basedonthedailyprecipitationdataof25meteorologicalstationsinBeijing，TianjinandHebeifrom1960to2016，thispaperusedcommon MannKendalltest，presetwhiteMannKendalltest，detrendpresetwhiteMannKendalltestandimprovedMannKendalltesttoanalyzethe trendofextremeprecipitationinBeijing，TianjinandHebeibyselecting7extremeprecipitationindexes.Theresultsshowthatthe95%quan tilesofthedailyextremeprecipitationinBeijing，TianjinandHebeishowsadownwardtrendinthenorthwest，theBohaiSeaandthesouthin theeast，anupwardtrendinthedailyprecipitationintensity，anupwardtrendintheannualtotalprecipitationintheborderarea，anda downwardtrendintheinterior，andasignificantorinsignificantdownwardtrendinotherindicators.Comparedwiththeresultsofthefour methods，theresultsofeachprecipitationindexaredifferentexcepttheannualtotalprecipitation，andthepresetwhiteMannKendallmethod isthemoststrict.

Keywords：extremeprecipitation；trendanalysis；nonparametrictest；extremeprecipitationthreshold；Beijing Tianjin Hebei

近年來(lái)，隨著全球氣候變暖，我國(guó)極端天氣事件頻發(fā)，尤其是極端降水事件趨多且趨強(qiáng)[1]，導(dǎo)致旱澇災(zāi)害加劇，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。從整體上看，我國(guó)華北地區(qū)強(qiáng)降水事件呈減少趨勢(shì)[2]，但華北東南部部分大城市的極端降水強(qiáng)度則表現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)趨勢(shì)[3]。進(jìn)行極端降水趨勢(shì)分析，對(duì)合理配置水資源、滿足居民生活和工農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本需要、保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全具有重要意義[4-6]。

目前，已有不少國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了極端降水趨勢(shì)分析研究[7-12]，具體方法有參數(shù)檢驗(yàn)法和非參數(shù)檢驗(yàn)法，其中非參數(shù)檢驗(yàn)法具有不受樣本分布類型影響等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于水文時(shí)間序列的趨勢(shì)檢驗(yàn)。時(shí)間序列趨勢(shì)分析中的Mann Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)方法由Mann[13]和Kendall[14]提出。李志等[15]基于Mann Kendall等方法，指出涇河流域極端降水事件各指標(biāo)都趨于升高。占車生等[16]采用Mann Kendall法對(duì)渭河流域降水時(shí)間序列進(jìn)行了趨勢(shì)分析，得出渭河流域年降水量在時(shí)間上呈現(xiàn)出一定的減少趨勢(shì)，在空間上表現(xiàn)為從上游到下游逐漸增加。Mann Kendall法雖然具有非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)，但要求樣本數(shù)據(jù)是連續(xù)獨(dú)立的，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)存在自相關(guān)性時(shí)，將影響Mann Kendall檢驗(yàn)方法正確評(píng)估趨勢(shì)的能力[17]。受氣候變化和人類活動(dòng)影響，降水序列的自相關(guān)性日趨強(qiáng)烈，僅用Mann Kendall法不可避免地出現(xiàn)誤差。為此，很多學(xué)者對(duì)Mann Kendall法進(jìn)行了修正，在進(jìn)行Mann Kendall法檢驗(yàn)之前對(duì)序列進(jìn)行處理以消除序列相關(guān)性的方法稱為前置移除法。Storch[18]指出，在應(yīng)用Mann Kendall方法前，對(duì)序列進(jìn)行預(yù)置白處理（Pre-Whitening），以消除序列中的自相關(guān)成分。Yue等[19]證明，對(duì)于一個(gè)存在趨勢(shì)項(xiàng)和一階自相關(guān)的序列，預(yù)置白處理會(huì)去掉部分趨勢(shì)成分，接受無(wú)趨勢(shì)的無(wú)效假設(shè)，使得原本趨勢(shì)顯著的序列被認(rèn)為趨勢(shì)不顯著，因此對(duì)預(yù)置白處理做了進(jìn)一步的改進(jìn)，提出了去趨勢(shì)預(yù)置白Mann Kendall檢驗(yàn)法。針對(duì)自相關(guān)性影響，對(duì)Mann Kendall方法本身進(jìn)行改進(jìn)的方法稱為參數(shù)修正法，Hamed等[20]提出了一個(gè)計(jì)算有效樣本量的經(jīng)驗(yàn)公式，修改了Mann Kendall統(tǒng)計(jì)量的方差，以消除序列相關(guān)性對(duì)Mann Kendall檢驗(yàn)的影響。章誕武等[21]基于中國(guó)氣象資料對(duì)多種非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)方法進(jìn)行對(duì)比分析，提出序列中存在的正（負(fù)）自相關(guān)性不會(huì)改變Mann Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率分布和期望，但將增大（減?。┢浞讲?，從而在某一顯著性水平下，增大（減?。┚芙^原假設(shè)的概率。因此，在對(duì)水文序列有無(wú)自相關(guān)性以及明顯趨勢(shì)性未知的情況下，僅使用Mann Kendall檢驗(yàn)方法對(duì)序列進(jìn)行趨勢(shì)分析是片面的。

目前我國(guó)已有對(duì)京津冀地區(qū)降水趨勢(shì)分析的研究[22]，但基于最新氣象數(shù)據(jù)對(duì)京津冀地區(qū)極端降水趨勢(shì)應(yīng)用多種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)比分析的研究較少，筆者采用Mann Kendall檢驗(yàn)、預(yù)置白Mann Kendall檢驗(yàn)、去趨勢(shì)預(yù)置白Mann Kendall檢驗(yàn)方法以及改進(jìn)的Mann Kendall檢驗(yàn)方法，對(duì)京津冀面平均降水量以及25個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2016年降水?dāng)?shù)據(jù)的7個(gè)極端降水指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)分析，并在ArcGIS中用泰森多邊形法[23]求出不同極端降水指標(biāo)的京津冀面平均變化量，以期為預(yù)測(cè)京津冀地區(qū)未來(lái)降水趨勢(shì)、更合理地開展非一致性降水頻率分析、滿足居民生活和工農(nóng)業(yè)發(fā)展基本需要提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)資料

京津冀地區(qū)位于東經(jīng)113°47′—119°50′、北緯36°5′—42°46′之間，總面積21.6萬(wàn)km2，地處華北平原，北接內(nèi)蒙古高原，西鄰黃土高原，東鄰渤海[24]。區(qū)域內(nèi)部兼有高原、山地、丘陵、盆地、平原、草原和海濱等多種地形地貌。京津冀地區(qū)整體上屬于典型的溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，大部分地區(qū)四季分明，春季干旱少雨，夏季炎熱多雨，秋季晝夜溫差大，冬季寒冷干燥。

本文選取京津冀及周邊地區(qū)25個(gè)氣象站1960—2016年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究區(qū)域和氣象站分布如圖1所示。

2 指標(biāo)選取及研究方法

2.1 極端降水指標(biāo)的選取

在選取極端降水指標(biāo)之前，需要明確極端降水閾值的定義。通常日降水量超過(guò)25mm的降水事件稱為大雨，日降水量超過(guò)50mm的降水事件稱為暴雨，早期采用大雨或暴雨這樣的標(biāo)準(zhǔn)作為一個(gè)共同的閾值來(lái)研究極端降水[25]。然而，極端降水事件應(yīng)因地而異，對(duì)于中國(guó)的西北部，常年干旱，即使是一場(chǎng)中雨也會(huì)造成泥石流等災(zāi)害，而對(duì)于東南沿海，降水要遠(yuǎn)比內(nèi)陸多。所以，按照大雨或暴雨這樣的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義閾值研究極端降水事件存在很大問(wèn)題。目前，國(guó)際上多采用百分位法[23]定義極端降水閾值，通過(guò)計(jì)算超過(guò)閾值的降水量或頻數(shù)等，對(duì)極端降水事件進(jìn)行分析研究。這種閾值的定義方法消除了地域差異的因素，使計(jì)算出的極端降水指標(biāo)具有在不同空間區(qū)域的可比性，可以更好地表征極端降水事件的區(qū)域特征，以便更客觀地分析極端降水的變化趨勢(shì)[26]。

采用百分位法，將1960—2016年逐年有效日降水量（大于0.01mm）序列由小到大排列，取其第95個(gè)百分位數(shù)的降水為本年極端降水事件的閾值，當(dāng)某站某日降水量超過(guò)這個(gè)閾值時(shí)，就記為一次極端降水事件，進(jìn)而確定相關(guān)極端降水指標(biāo)。本研究選取7個(gè)極端降水指標(biāo)，見(jiàn)表1。

利用有效樣本量修正的M-K檢驗(yàn)方法，對(duì)原始時(shí)間序列趨勢(shì)的顯著性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3 趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 日極端降水95%分位數(shù)

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站日極端降水95%分位數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析。京津冀面平均日極端降水95%分位數(shù)在4種方法下表現(xiàn)為不顯著的上升趨勢(shì)。由圖2可知，4種方法下的安陽(yáng)、泊頭、廊坊、樂(lè)亭、密云、南宮、秦皇島、石家莊、天津、圍場(chǎng)、蔚縣、邢臺(tái)，M-K和MMK方法下的承德，PW-MK和TFPW-MK方法下的張北均表現(xiàn)為顯著或不顯著的上升趨勢(shì)；其他除M-K方法下的北京表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)外均表現(xiàn)為不顯著的下降趨勢(shì)。日極端降水95%分位數(shù)在空間上的表現(xiàn)為西北地區(qū)減小、東部鄰渤海地區(qū)和南部地區(qū)增大。而京津冀西北地區(qū)有個(gè)別站點(diǎn)出現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，出現(xiàn)該趨勢(shì)可能與地形有關(guān)。

3.2 極端降水天數(shù)

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站極端降水天數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析。京津冀面平均極端降水天數(shù)在4種方法下表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)。由圖3可知，4種方法下所有站點(diǎn)的極端降水天數(shù)均表現(xiàn)為顯著或不顯著的下降趨勢(shì)。其中表現(xiàn)出顯著下降趨勢(shì)的站點(diǎn)主要分布在東部地區(qū)。

3.3 強(qiáng)降水量

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站強(qiáng)降水量進(jìn)行趨勢(shì)分析。京津冀面平均強(qiáng)降水量在4種方法下表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)。由圖4可知，4種方法下泊頭、廊坊、石家莊、圍場(chǎng)以及M-K方法下的蔚縣表現(xiàn)為不顯著上升趨勢(shì)，其他均表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，其中4種方法下的遵化、饒陽(yáng)，M-K方法下的黃驊、唐山，PW-MK方法下的南宮、塘沽，TFPW-MK方法下的黃驊、唐山、塘沽，MMK方法下的黃驊、南宮、塘沽均表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)。下降趨勢(shì)顯著的站點(diǎn)主要分布在東部地區(qū)。

3.4 日降水強(qiáng)度

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站日降水強(qiáng)度進(jìn)行趨勢(shì)分析。由表2可知，4種方法下的豐寧、饒陽(yáng)、遵化，PW-MK和TFPW-MK方法下的保定、秦皇島、青龍表現(xiàn)為不顯著的下降趨勢(shì)；其他站以及京津冀面平均日降水強(qiáng)度在4種方法下表現(xiàn)為顯著或不顯著的上升趨勢(shì)。南部地區(qū)個(gè)別站點(diǎn)上升趨勢(shì)顯著。

3.5 年降水量

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站年降水量進(jìn)行趨勢(shì)分析。由表3可知，泊頭、廊坊、石家莊、圍場(chǎng)、蔚縣、邢臺(tái)、張家口站經(jīng)4種方法分析均表現(xiàn)為不顯著的上升趨勢(shì)，其他站及京津冀面平均年降水量表現(xiàn)為不顯著的下降趨勢(shì)?？臻g上看，京津冀邊界區(qū)域年降水量表現(xiàn)為微弱的上升趨勢(shì)，內(nèi)部呈微弱的下降趨勢(shì)。

3.6 年最大日降水量

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站年最大日降水量進(jìn)行趨勢(shì)分析。由表4可知，4種方法下的圍場(chǎng)、邢臺(tái)、承德，PW-MK和TFPW-MK方法下的廊坊，TFPW-MK和MMK方法下的泊頭、石家莊，M-K方法下的石家莊表現(xiàn)為不顯著的上升趨勢(shì)。其他站和京津冀面平均年最大日降水量在4種方法下表現(xiàn)為顯著或不顯著的下降趨勢(shì)。

3.7 極端降水貢獻(xiàn)率

運(yùn)用4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站極端降水貢獻(xiàn)率進(jìn)行趨勢(shì)分析。由表5可知，北京、懷來(lái)、唐山在PW-MK方法下表現(xiàn)為不顯著的下降趨勢(shì)，在其他3種方法下表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)；黃驊、南宮、塘沽、張家口、遵化以及京津冀面平均極端降水貢獻(xiàn)率在4種方法下表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)，其他站除青龍、石家莊表現(xiàn)為不顯著的上升趨勢(shì)外均表現(xiàn)為不顯著的下降趨勢(shì)。

3.8 4種方法結(jié)果對(duì)比分析

4種方法檢驗(yàn)后具有顯著性趨勢(shì)變化的站點(diǎn)所占比例見(jiàn)表6。根據(jù)表6對(duì)比分析不同方法檢驗(yàn)結(jié)果的差異。

由表6可以看出，對(duì)日極端降水95%分位數(shù)來(lái)說(shuō)，除M-K方法外的其他3種方法得到的具有顯著趨勢(shì)的站點(diǎn)比例一致，均為8%，M-K方法得到的具有顯著趨勢(shì)的站點(diǎn)比例最大，站點(diǎn)之間具有包含關(guān)系，即除M-K方法外其他3種方法得到的具有顯著趨勢(shì)的站點(diǎn)均能通過(guò)M-K檢驗(yàn)；對(duì)極端降水天數(shù)來(lái)說(shuō)，M-K與MMK方法得到的具有顯著趨勢(shì)的站點(diǎn)比例一致，PW-MK和TFPW-MK方法得到的結(jié)果一致，但站點(diǎn)之間并沒(méi)有完全的包含關(guān)系；對(duì)強(qiáng)降水量來(lái)說(shuō)，PW-MK方法最為嚴(yán)格；對(duì)日降水強(qiáng)度來(lái)說(shuō)，除MMK方法外的其他3種方法結(jié)果一致，但并不具有站點(diǎn)之間的包含關(guān)系，MMK方法最為嚴(yán)格；對(duì)年降水量來(lái)說(shuō)，4種方法結(jié)果均一致；對(duì)年最大日降水量來(lái)說(shuō)M-K與TFPW-MK方法結(jié)果一致，MMK與PW-MK方法結(jié)果一致，并且經(jīng)MMK與PW-MK方法得到具有顯著趨勢(shì)的站點(diǎn)均能通過(guò)M-K與TFPW-MK檢驗(yàn)；對(duì)極端降水貢獻(xiàn)率來(lái)說(shuō)，除PW-MK方法外的其他3種方法得出的結(jié)果一致，并且PW-MK方法最嚴(yán)格且得到具有顯著趨勢(shì)的站點(diǎn)均能通過(guò)其他3種方法檢驗(yàn)。

7個(gè)指標(biāo)中，年降水量經(jīng)4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法得到的結(jié)果一致，極端降水天數(shù)得到的結(jié)果差異最大，有16%的站點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果有差異，其他降水指標(biāo)經(jīng)4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法得到的結(jié)果差異相對(duì)較小。造成這種差異的原因可能是某些站點(diǎn)的降水序列存在正（負(fù)）自相關(guān)性，或者是序列存在明顯趨勢(shì)，從而影響了趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果。

4 結(jié) 論

基于京津冀及周邊地區(qū)25個(gè)氣象站1960—2016年降水?dāng)?shù)據(jù)，采用M-K、PW-MK、TFPW-MK和MMK等4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)京津冀面平均及25個(gè)氣象站的日極端降水95%分位數(shù)、強(qiáng)降水量等7個(gè)極端降水指標(biāo)進(jìn)行了趨勢(shì)分析。4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法得出的結(jié)果受降水序列自相關(guān)性和趨勢(shì)性的影響，個(gè)別站點(diǎn)產(chǎn)生了些許偏差，但總體上看，得出的結(jié)果差異不大。

（1）京津冀地區(qū)日極端降水95%分位數(shù)表現(xiàn)為西北地區(qū)減小、東部鄰渤海地區(qū)和南部地區(qū)增大的趨勢(shì)，而京津冀西北地區(qū)有個(gè)別站點(diǎn)出現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，這可能是地形原因?qū)е碌模痪┙蚣矫嫫骄鶚O端降水天數(shù)表現(xiàn)為下降的趨勢(shì)，尤其以東部地區(qū)下降趨勢(shì)顯著；京津冀面平均強(qiáng)降水量表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì)，東部地區(qū)下降趨勢(shì)顯著性更強(qiáng)；京津冀面平均日降水強(qiáng)度表現(xiàn)為上升趨勢(shì)，南部個(gè)別站點(diǎn)上升趨勢(shì)顯著；京津冀邊界區(qū)域年降水量表現(xiàn)為微弱的上升趨勢(shì)，內(nèi)部呈微弱的下降趨勢(shì)；京津冀面平均年最大日降水量和極端降水貢獻(xiàn)率呈顯著下降趨勢(shì)。

（2）4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法的結(jié)果對(duì)比分析表明，4種方法對(duì)年降水量的趨勢(shì)分析結(jié)果一致，而對(duì)其他降水指標(biāo)得到的結(jié)果均有不同程度的差別，其中對(duì)極端降水天數(shù)得到的結(jié)果差別最大。綜合所有指標(biāo)分析結(jié)果來(lái)看，PW-MK檢驗(yàn)方法最為嚴(yán)格，得到的具有顯著性趨勢(shì)的站點(diǎn)最少。4種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法所得結(jié)果的差異表明當(dāng)水文序列存在自相關(guān)性或明顯趨勢(shì)性時(shí)，會(huì)影響趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果。

（3）京津冀地區(qū)部分站點(diǎn)極端降水指標(biāo)表現(xiàn)出顯著的趨勢(shì)性，不再滿足一致性假設(shè)。因此，應(yīng)當(dāng)針對(duì)京津冀地區(qū)的極端降水序列開展非一致性頻率分析，并分析設(shè)計(jì)暴雨值與出現(xiàn)頻率（或重現(xiàn)期）之間的定量關(guān)系，為京津冀地區(qū)水資源配置和防災(zāi)減災(zāi)提供參考。

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【責(zé)任編輯 張 帥】