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    1961-2020年沂蒙山區(qū)極端降水時空變化特征

    2022-10-26 06:40:08時延鋒李福孟王志峰李炳旭張志斌李福林
    水資源與水工程學報 2022年5期
    關鍵詞:沂蒙山區(qū)降水強度日數(shù)

    時延鋒,李福孟,王志峰,李炳旭,張志斌,李福林

    (1.山東建筑大學 市政與環(huán)境工程學院,山東 濟南 250101;2.濟南城建集團有限公司,山東 濟南 250000;3.山東省水利科學研究院,山東 濟南 250014)

    1 研究背景

    在全球變暖的大背景之下,極端氣候事件發(fā)生的頻率越來越高,高溫、洪水、干旱等極端氣候不僅破壞了生態(tài)環(huán)境,而且阻礙了經(jīng)濟社會的發(fā)展,同時也對人民群眾的生命及財產(chǎn)安全造成了嚴重的威脅[1-4]。其中極端降水為極端氣候的重要表現(xiàn),已得到國內(nèi)外的廣泛關注[5-7]。

    由于地形、環(huán)境等因素的影響,不同區(qū)域的極端氣候尤其是極端降水會有明顯不同,因此面向區(qū)域尺度的極端降水研究是非常必要的。沂蒙山區(qū)地處魯中南山地丘陵區(qū),地貌復雜,以山地、丘陵為主。同時該地區(qū)氣候變化多樣,極端氣候增多,尤其是極端降水,加重了該區(qū)域的水土流失,甚至容易引發(fā)山洪、泥石流等災害,對人類的生存產(chǎn)生嚴重影響。然而卻鮮有學者針對沂蒙山區(qū)的極端降水事件開展研究,故本研究基于沂蒙山區(qū)1961-2020年20個國家級氣象站的日降水數(shù)據(jù),選取了9個極端降水指數(shù),利用5 a滑動平均法、Mann-Kendall法和累積距平法、Morlet小波變換法、泰森多邊形及克里金空間插值法對沂蒙山區(qū)極端降水的時空變化特征進行了分析,研究結果有助于在全球變暖的大背景下更好地了解沂蒙山區(qū)的極端降水,以期為該區(qū)域應對未來氣候變化、解決水資源短缺問題、防災減災等提供理論和數(shù)據(jù)支撐。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 研究區(qū)概況

    沂蒙山區(qū)位于山東省的中南部(116°34′~119°39′E,34°26′~36°23′N),屬于北方土石山區(qū),總面積約3.26×104km2,涉及27 個縣(市、區(qū))。研究區(qū)為半濕潤暖溫帶季風氣候,降水比較豐富,年均降水量為 700~900 mm,多集中在汛期6-9月份,年平均氣溫為12~14 ℃。土壤類型有棕壤、褐土、潮土等,地貌復雜,以山地、丘陵為主。自然植被以暖溫帶落葉闊葉林為主,主要有側柏、油松、刺槐等。沂蒙山區(qū)地形高程及本研究選取的氣象站分布見圖1。

    圖1 沂蒙山區(qū)地形高程及氣象站分布

    2.2 數(shù)據(jù)來源

    本研究所選取的20個國家氣象站1961-2020年逐日降水數(shù)據(jù)均來源于國家氣象數(shù)據(jù)共享平臺(http://data.cma.cn),站點分布均勻,數(shù)據(jù)質量較好。各氣象站的基本信息見表1。

    2.3 研究方法

    (1)極端降水指數(shù)的選取。我國通常將日降水量介于25~50 mm和大于50 mm的降水事件定義為大雨和暴雨。但由于不同區(qū)域的年降水量差異較大,不能完全按照統(tǒng)一標準進行簡單定義。因此,本研究對于極端降水的定義是在參考了世界氣象組織提出的極端降水指數(shù)的基礎上,利用百分位法進行定義的。同時基于研究區(qū)現(xiàn)狀,參考國內(nèi)外相關文獻[16-20],選取了9個極端降水指數(shù)來進行分析,各極端降水指數(shù)及其定義見表2。

    表1 選取的20個國家氣象站基本信息

    表2 極端降水指數(shù)名稱及定義

    (2)時空變化特征分析。在時間序列變化上,本研究采用5 a滑動平均法來分析各極端降水指數(shù)的年際變化;利用Mann-Kendall法[21-23]和累積距平法[24-25]兩種方法來進行突變檢驗,以探明各極端降水指數(shù)發(fā)生突變的情況;基于 Morlet 小波變換法分析各極端降水指數(shù)的周期變化,通過MATLAB和Excel分別計算小波系數(shù)和小波系數(shù)的實部,最后利用Surfer9軟件繪制出小波等值線圖進行分析,并通過小波方差圖中豐、枯的交替來判斷各極端降水指數(shù)周期的變化規(guī)律[26-28]。

    空間變化上,主要利用泰森多邊形法[29]和空間插值法[30-31]來進行分析。泰森多邊形法主要是用來計算研究區(qū)范圍內(nèi)的平均降雨量??臻g插值法包括反距離加權平均插值法(inverse distance weight,IDW)、趨勢面法、樣條函數(shù)法、克里金法(Kriging)等方法,本文主要利用克里金插值法來進行空間變化特征的分析。

    (3)年降水量異常年份判定。將年降水量距平除以標準差,若該比值≥1或≤-1,即為異常偏高或偏低;若該比值≥2或≤-2,即為典型異常偏高或偏低。結合極端降水指數(shù)綜合表現(xiàn),確定研究區(qū)的極端降水異常年份[32]。

    3 結果與分析

    3.1 極端降水指數(shù)時間變化特征

    研究區(qū)各極端降水指數(shù)隨時間的變化趨勢如圖2和表3所示。由圖2和表3可知,除了降水強度(P<0.05)、5 d最大降水量(P<0.05)和1 d最大降水量(P>0.05)呈上升趨勢外,大雨日數(shù)、年降水量、強降水量、極強降水量、連續(xù)干旱日數(shù)及連續(xù)濕潤日數(shù)均呈下降趨勢,但下降趨勢不明顯。其中,年降水量、強降水量和極強降水量通過0.05水平的顯著性檢驗;大雨日數(shù)、連續(xù)干旱日數(shù)和連續(xù)濕潤日數(shù)未通過0.05水平的顯著性檢驗。從5 a滑動平均來看,大雨日數(shù)、年降水量、強降水量變化趨勢相似,均在20世紀70年代和21世紀初出現(xiàn)偏高的情況,即在時間序列上出現(xiàn)雙峰型變化,表明年降水量主要受大雨日數(shù)和強降水量影響;1 d最大降水量、5 d最大降水量和極強降水量在20世紀70年代出現(xiàn)峰值,90年代后變化平穩(wěn),近兩年又出現(xiàn)上升趨勢;極強降水量經(jīng)歷了20世紀60-70年代初先下降后上升的變化,80年代后波動變化平緩。連續(xù)干旱日數(shù)和連續(xù)濕潤日數(shù)在研究時段內(nèi)變化平穩(wěn),連續(xù)干旱日數(shù)基本保持在44~46 d/a,連續(xù)濕潤日數(shù)基本保持在4~5 d/a;降水強度呈波動上升趨勢,但基本保持在9~10 mm/d。

    綜上分析,研究區(qū)年降水量和極端降水事件呈不顯著減少趨勢,但2010年之后,大雨日數(shù)、強降水量和極強降水量有增大的趨勢,隨著降水強度的增大,極端降水的發(fā)生概率也相應增大。隨著全球氣候變暖和水循環(huán)加劇,局部地區(qū)強對流天氣的增多可能導致了沂蒙山區(qū)極端降水的增多、增強。

    圖2 1961-2020年沂蒙山區(qū)各極端降水指數(shù)年際變化趨勢

    表3 極端降水各指數(shù)變化趨勢及速率

    3.2 極端降水指數(shù)突變分析

    借助MATLAB2018b繪制M-K曲線圖,并結合累積距平法進行研究區(qū)極端降水指數(shù)的突變分析,結果如圖3、4所示。

    綜合分析圖3、4可知,大雨日數(shù)UB和UF曲線在1962、1963和1965年出現(xiàn)3個突變點,且突變點位于置信區(qū)間內(nèi),UF曲線整體位于0值以下,表明大雨日數(shù)處于緩慢減少的階段,且UF曲線在1980年后超過0.05信度線,表明1980年后大雨日數(shù)下降趨勢明顯,結合累積距平曲線可以看出,1975年之后大雨日數(shù)整體呈下降趨勢,這與M-K突變檢驗結果一致。年降水量突變情況與大雨日數(shù)類似。同理,1 d最大降水量在1990年之后發(fā)生過突變,但突變之后UF曲線沒有超過0.05信度線,表明突變不明顯,UF曲線在1997年之前基本位于0值以下,1997年之后位于0值以上,表明1日最大降水量在1997年之前基本呈下降趨勢,1997年之后呈上升趨勢。5 d最大降水量突變情況與1日最大降水量突變情況類似。連續(xù)干旱日數(shù)在2010年后出現(xiàn)3個突變點,且突變點位于置信區(qū)間內(nèi),UF曲線未超過0.05信度線,表明連續(xù)干旱日數(shù)突變不明顯。降水強度在1998年發(fā)生突變,突變之后變?yōu)樯仙厔?,根?jù)累積距平曲線也可看出,降水強度經(jīng)歷了先減少后增加的過程。

    圖3 1961-2020年沂蒙山區(qū)各極端降水指數(shù)M-K曲線

    3.3 極端降水指數(shù)周期分析

    研究區(qū)極端降水指數(shù)小波周期變換及小波方差結果如圖5所示。由圖5可以看出,除了大雨日數(shù)、1 d最大降水量、連續(xù)干旱日數(shù)和連續(xù)濕潤日數(shù)4個指標存在3個主周期外,其余指標均存在2個主周期。年降水量、強降水量、極強降水量和降水強度周期變化一致,20 a的振蕩周期最顯著,為第一主周期,具有全域性且在整個研究期內(nèi)呈現(xiàn)4個“豐-枯”轉換期,其次為15 a的振蕩周期明顯,為第二主周期,周期變化在2000年以前表現(xiàn)較為強烈。1 d最大降水量和5 d最大降水量均是在18 a的振蕩周期最顯著,且具有全域性;其次為10 a的振蕩周期,1 d最大降水量在6 a為不顯著的第三周期。連續(xù)干旱日數(shù)在15 a尺度的周期變化為第一主周期,具有全域性且在整個研究期內(nèi)呈現(xiàn)7個“豐-枯”轉換期,8 a為第二主周期,3 a為不顯著的第三周期,周期變化在1985年以后表現(xiàn)較為強烈。28 a尺度的周期變化為連續(xù)濕潤日數(shù)第一主周期,其次為18 a的振蕩周期明顯,為第二主周期,周期變化在1970-1995年較為強烈,8 a的周期變化短暫且具有局域性,為第三主周期。大雨日數(shù)的第一主周期是22 a,第二和第三主周期分別是30和7 a。

    圖4 1961-2020年沂蒙山區(qū)各極端降水指數(shù)累積距平曲線

    3.4 極端降水指數(shù)空間分布規(guī)律

    研究區(qū)1961-2020年極端降水指數(shù)的空間分布規(guī)律如圖6所示。由圖6可以看出,除了連續(xù)干旱日數(shù)與降水強度外,其他7個指數(shù)均是由東南向西北逐漸減少。區(qū)域內(nèi)大雨日數(shù)高值區(qū)在臨沂附近(9.8 d),低值區(qū)在沂源附近(7.9 d),80%站點的大雨日數(shù)多年平均值為8.0~9.5 d,其中,有8個站點大雨日數(shù)多年平均值大于9 d。年降水量高值區(qū)在臨沂附近(855.55 mm),低值區(qū)在曲阜附近(699.95 mm)。1 d最大降水量高值區(qū)在臨沂附近(108.86 mm),低值區(qū)在沂源附近(86.45 mm),且75%的站點1 d最大降水量多年平均值在90~105 mm之間。5 d最大降水量高值區(qū)在臨沂附近(165.76 mm),低值區(qū)在沂源附近(136.81 mm),且90%的站點5 d最大降水量多年平均值在138~160 mm之間。強降水量高值區(qū)在臨沂附近(336.04 mm),低值區(qū)在曲阜附近(255.96 mm),且75%的站點強降水量多年平均值在275~320 mm之間。極強降水量高值區(qū)在臨沂附近(129.68 mm),低值區(qū)在沂源附近(85.96 mm),且80%的站點強降水量多年平均值在90~105 mm之間。連續(xù)濕潤日數(shù)高值區(qū)在臨沂附近(5.3 d),低值區(qū)在平邑附近(4.4 d)。

    連續(xù)干旱日數(shù)整體呈現(xiàn)從東到西遞減的趨勢,高值區(qū)在沂源附近(47.2 d),低值區(qū)在五蓮附近(42.67 d)。降水強度整體呈現(xiàn)南高北低的趨勢,各站點降水強度多年平均值基本在9~10 mm/d之間,高值區(qū)在嶧城附近(10.19 mm/d),低值區(qū)在沂源附近(8.66 mm/d)。

    圖5 1961-2020年沂蒙山區(qū)各極端降水指數(shù)小波變換及方差

    3.5 降水異常年份檢測

    根據(jù)年降水量異常年份判定方法,結合極端降水各指數(shù)的年際變化情況,確定研究區(qū)1961-2020年極端降水異常年份,結果如圖7及表4所示。1980-2000年間為異常年份多發(fā)時段,近一半年份為異常偏低。除年降水量外,其他幾個極端降水指數(shù)也在不同方面揭示了降水異常年份。大雨日數(shù)、1 d最大降水量以及強降水量和年降水量的典型異常偏高年份均出現(xiàn)在1964、2003、2020年。除了連續(xù)干旱日數(shù)在2003年達到最低值以外,其他7個指數(shù)的最低值均在年降水總量異常偏低年份范圍內(nèi)。

    一般來說,降水異常年份容易發(fā)生極端降水或極端干旱,但是,降水正常年份也可能發(fā)生極端氣候事件。例如,2018年6月25日起的強降水導致山東淄博、濰坊、泰安、日照、臨沂、濱州等地遭受不同程度的洪澇災害。據(jù)山東省水文局統(tǒng)計,6月25日至26日下午2點,山東全省平均降水量為77 mm,最大降水量出現(xiàn)在臨沂市沂水縣輝泉雨量站,達到333 mm。但通過檢測發(fā)現(xiàn)2018年為正常年份,這表明在研究極端降水事件時要綜合考慮多種因素,某次極端降水事件的發(fā)生可能受極端天氣影響,預測難度大,可預報性低。

    圖6 1961-2020年沂蒙山區(qū)各極端降水指數(shù)平均值空間分布特征圖

    圖7 1961-2020年沂蒙山區(qū)降水異常年份檢測

    表4 1961-2020年研究區(qū)年降水量異常值出現(xiàn)年份統(tǒng)計表

    4 討 論

    由于近年來極端氣候事件頻發(fā),國內(nèi)外專家學者越來越重視對極端氣候事件時空分布等方面的研究,并取得了大量的研究成果。本文通過對沂蒙山區(qū)9個極端降水指數(shù)的時間變化趨勢、突變、周期及空間分布特征的研究,得出沂蒙山區(qū)1961-2020年的極端降水變化不顯著,具體表現(xiàn)為1 d最大降水量、5 d最大降水量和降水強度呈現(xiàn)增加的變化趨勢,年降水量、大雨日數(shù)、強降水量、持續(xù)濕潤日數(shù)呈現(xiàn)下降的變化趨勢,這與李勝利等[14]、蘇敏等[15]對山東省極端降水指數(shù)變化的研究結論基本一致,表明沂蒙山區(qū)極端降水變化基本符合山東省極端降水的整體變化特征。降水強度的增加會加劇沂蒙山區(qū)的水土流失情況,因此沂蒙山區(qū)仍需重視水土保持的相關工作。

    極端降水事件由于降水強度大、時段集中,會引起山洪、滑坡、泥石流、城市嚴重內(nèi)澇等災害,給人民的生命安全及財產(chǎn)帶來嚴重威脅。因此急需研究區(qū)域尺度的極端降水時空變化特征,該研究對區(qū)域合理安排生產(chǎn)、提高防災減災能力具有重要的意義。

    5 結 論

    本研究基于20個國家氣象站1961-2020年日降水數(shù)據(jù),利用9個極端降水指數(shù),運用5年滑動平均法、Mann-Kendall法和累積距平法、Morlet 小波變換法、泰森多邊形法及克里金空間插值等方法,從時間和空間兩個角度,分析了沂蒙山區(qū)極端降水的變化特征,得出以下主要結論:

    (1)研究區(qū)1 d最大降水量、5 d最大降水量和降水強度呈上升趨勢,大雨日數(shù)、年降水量、強降水量、極強降水量、連續(xù)干旱日數(shù)及連續(xù)濕潤日數(shù)呈下降趨勢,但下降趨勢均不明顯。整體來說,研究區(qū)年降水量及極端降水事件呈不顯著減少趨勢,但2010年之后,大雨日數(shù)、強降水量和極強降水量有增加趨勢。

    (2)Mann-Kendall突變法與累積距平法的檢驗結果一致,年降水量與大雨日數(shù)均是在1980年后下降趨勢明顯,降水強度在1998年發(fā)生突變,突變之后變?yōu)樯仙厔荨O端降水主要存在3個主周期,即18~20、10~15和5~8 a,震蕩強度由強到弱。

    (3)空間分布上,除連續(xù)干旱日數(shù)與降水強度外,其他7個指數(shù)空間分布相似,基本呈現(xiàn)從東南向西北減少的分布格局;連續(xù)干旱日數(shù)整體呈現(xiàn)從東到西遞減的趨勢,降水強度整體呈現(xiàn)南高北低的趨勢。

    (4)1980-2000年間為異常年份多發(fā)時段,近一半年份為異常偏低。大雨日數(shù)、1 d最大降水量以及強降水量與年降水量一樣,典型異常偏高年份均出現(xiàn)在1964、2003、2020年。

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