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    1951—2020年南京市降水量變化特征分析

    2022-11-23 06:03:04方功先鐘華昱
    江蘇水利 2022年11期
    關(guān)鍵詞:年際南京市降水量

    方功先,鐘華昱,聞 昕

    (1.南京市水利規(guī)劃設(shè)計(jì)院股份有限公司,江蘇 南京 210006;2.河海大學(xué)水利水電學(xué)院,江蘇 南京 210098)

    南京市屬于長江中下游地區(qū),受北亞熱帶季風(fēng)氣候和城市化的影響,降水變化明顯[1]。近年以來,許多研究學(xué)者分析了南京的降水特性。沈澄等[2]采用南京氣象站2008—2012年的逐時(shí)降水量資料,分析了南京短時(shí)強(qiáng)降水的發(fā)生規(guī)律特征。毛宇清等[3]利用南京近50年的夏季逐日降水資料,分析了南京地區(qū)旱澇年和夏季降水的變化特征。陳其旭等[4]利用南京市浦口區(qū)1981—2017年夏季(5—9月)各類強(qiáng)降水資料,從時(shí)間和量級(jí)2個(gè)方面對(duì)各類強(qiáng)降水特征展開分析。目前,已有的研究主要集中于對(duì)南京市夏季降水或短時(shí)強(qiáng)降水等進(jìn)行分析,對(duì)于南京市降水的年內(nèi)、年際演變規(guī)律分析不多。

    本文根據(jù)南京站1951—2020年逐日實(shí)測(cè)降水資料,采用滑動(dòng)平均法、Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法、R/S法、累積距平法及小波分析法等多種方法對(duì)降水量年際變化特性進(jìn)行分析,并采用多種特征指標(biāo)分析了變異前后的降水序列年內(nèi)分配特性。

    1 研究概況

    南京市區(qū)域內(nèi)雨量充沛,降水集中在6—7月,常年平均降雨天數(shù)超過100 d。由于南京市城市化發(fā)展較快,在長期的歷史進(jìn)程中,其氣候條件也發(fā)生了較大變化[5]。本文收集整理了南京站1951—2020年逐日降水量數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)出逐年、逐月和不同季節(jié)的長系列降水量資料,根據(jù)南京市的氣候特征,將春季劃分為3至5月、夏季為6至8月、秋季為9至11月、冬季為12月至次年2月。

    2 研究方法

    2.1 滑動(dòng)平均法

    從N個(gè)降水量數(shù)據(jù)中選取k(本研究k=5)個(gè)相鄰降水?dāng)?shù)據(jù),并計(jì)算得到其平均值,采用平均值代替這k個(gè)降水?dāng)?shù)據(jù)的最中間數(shù)據(jù),依次處理降水序列中的每個(gè)點(diǎn),即得到原降水量序列的滑動(dòng)平均序列[6]。

    2.2 Mann-Kendall趨勢(shì)性與突變檢驗(yàn)

    Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法是氣象學(xué)、水文學(xué)、氣候?qū)W中常用的時(shí)間序列趨勢(shì)檢驗(yàn)方法[7]。Mann-Kendall突變檢驗(yàn)[8]是分析水文氣象資料突變性的常用方法。針對(duì)時(shí)間序列Xi(i=1,2,…,n)構(gòu)造秩序列Sk,Sk表示第i個(gè)樣本中Xi>Xj(1≤j≤i)的累計(jì)數(shù)。在時(shí)間序列獨(dú)立隨機(jī)的假定下,可計(jì)算Sk的均值、方差和統(tǒng)計(jì)量UFk。其中,UFk為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,當(dāng)UFk大于0,表明降水量序列存在上升趨勢(shì);當(dāng)UFk小于0,表明降水量序列存在下降趨勢(shì)。選取置信水平α,一般選取α=0.05,若 ||UFk>Uα,表明該序列存在明顯變化趨勢(shì)。將UFk在時(shí)間坐標(biāo)軸上繪制成曲線,然后進(jìn)行逆序排列,按上述方法繪制逆序系列的統(tǒng)計(jì)量UBk曲線。當(dāng)2個(gè)統(tǒng)計(jì)量序列出現(xiàn)交叉點(diǎn),且該交叉點(diǎn)位于置信區(qū)間內(nèi),該點(diǎn)則為時(shí)間序列發(fā)生突變的時(shí)刻。

    2.3 R/S法

    R/S法[9]最早由英國科學(xué)家H.E.Hurst提出。本文通過計(jì)算Hurst指數(shù)判斷南京站降水序列變化趨勢(shì)的持續(xù)性。當(dāng)H=0.5時(shí),表示徑流序列為獨(dú)立的隨機(jī)變化,為一般的布朗運(yùn)動(dòng);當(dāng)0.5<H<1時(shí),表示降水序列未來的變化與之前的變化趨勢(shì)一致,具有正的持續(xù)性,H越接近于1說明持續(xù)性趨勢(shì)越強(qiáng);當(dāng)0<H<0.5時(shí),表示降水序列未來的變化趨勢(shì)與之前的相反,即具有反持續(xù)性,H越接近于0則反持續(xù)性趨勢(shì)越強(qiáng)。

    2.4 累積距平法

    累積距平法[10]能夠直觀判斷出時(shí)間序列的變化趨勢(shì),在水文氣象領(lǐng)域較為常用。對(duì)于降水量序列,可逐時(shí)段計(jì)算降水量的累積距平,并繪制成曲線。當(dāng)累積距平持續(xù)增大時(shí),為豐水時(shí)段;當(dāng)累積距平持續(xù)減小時(shí),為枯水時(shí)段;當(dāng)累積距平持續(xù)不變時(shí),為平水時(shí)段。

    2.5 Morlet小波分析法

    小波函數(shù)[11]是小波分析法的關(guān)鍵,其震蕩性很強(qiáng),能夠在很短的時(shí)間內(nèi)迅速衰減至零。降水序列數(shù)據(jù)大多是離散的,設(shè)函數(shù)f(kΔt),(k=1,2,…,n;Δt為取樣的間隔),可得出對(duì)應(yīng)的離散型小波變換形式。實(shí)際研究過程最重要的就是要由小波變換方程得出小波系數(shù),隨后通過這些系數(shù)來分析判斷徑流時(shí)間序列的時(shí)頻變化特征。將小波系數(shù)的平方值進(jìn)行積分,便可得到小波方差,小波方差能反映信號(hào)波動(dòng)的能量隨尺度a的分布,小波方差圖可用來確定信號(hào)中不同種尺度擾動(dòng)的相對(duì)強(qiáng)度和存在的主要時(shí)間尺度。

    2.6 降水量年內(nèi)分配特征指標(biāo)

    通過計(jì)算降水量的不均勻系數(shù)Cv和完全調(diào)節(jié)系數(shù)Cr,來表征降水量年內(nèi)分配的均勻程度。根據(jù)降水量的最小月降水量、最大月降水量與月平均降水量的比值(分別為極小比Cmin、極大比Cmax和極值比Cm),以此表示降水量的年內(nèi)相對(duì)變化幅度,采用集中度Cn表示降水量的年內(nèi)分配集中程度[12]。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 降水年際變化特征分析

    3.1.1 降水年際變化趨勢(shì)性分析

    采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法和線性回歸法對(duì)南京站1951—2020年的降水量序列進(jìn)行分析,詳見表1。南京市的多年平均降水量為1 064.4 mm,降水年際變化分布不均勻,變化幅度較大。通過分析南京站5年滑動(dòng)平均降水量序列可知,2012—2020年的降水量較多,其中2014—2018年的5年滑動(dòng)平均降水量最大,為1 437.3 mm;1964—1968年的5年滑動(dòng)平均降水量最小,為857.8 mm,降水總體呈增加趨勢(shì)。年降水量、夏季降水量和冬季降水量呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),年降水日數(shù)呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì),春季和秋季降水量呈現(xiàn)不顯著下降趨勢(shì)。采用R/S法估算南京站年降水量、降水日數(shù)和各季降水量的Hurst指數(shù),各項(xiàng)指標(biāo)的Hurst指數(shù)均大于0.5,表明未來的年降水量、降水日數(shù)和各季降水量與往年的變化趨勢(shì)相同。綜合分析各指標(biāo)的Zc統(tǒng)計(jì)值和Hurst指數(shù),未來南京站降水量仍將持續(xù)增加,年降水日數(shù)將持續(xù)減少,夏季和冬季降水量將持續(xù)增加,即降水在未來會(huì)更加不均勻。

    表1 南京站降水量變化趨勢(shì)分析

    3.1.2 降水年際變化突變性分析

    采用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法和累積距平法對(duì)南京站70年的降水量進(jìn)行變異診斷,在1970—2000年之間,2條序列存在多個(gè)交點(diǎn),表明南京站降雨量在該時(shí)段內(nèi)變化較為明顯,并在2000年左右發(fā)生突變,突變后呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。根據(jù)累積距平法統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),在1986年前降水量累積距平值持續(xù)下降,其后持續(xù)上升,綜合分析表明1986年為南京站降水量變化的突變年份。

    3.1.3 降水年際變化周期性分析

    南京站年降水量的小波方差圖如圖1所示,南京市年降水量存在3個(gè)較為明顯的峰值,分別為3 a、9 a、22 a。9 a左右的時(shí)間尺度對(duì)應(yīng)的峰值最大,即9 a左右的時(shí)間尺度為南京年降水量的第一主周期,第二主周期為22 a左右,第三主周期為3 a左右。

    圖1 南京站年降水量小波方差

    3.2 降水年內(nèi)分配規(guī)律分析

    南京站各季節(jié)降水量呈現(xiàn)不同的變化趨勢(shì),夏季和冬季的降水呈明顯增加趨勢(shì),對(duì)南京站的降水量年內(nèi)分配特性進(jìn)行分析比較,如表2所示。南京站降水量集中在夏季,降水量變異前占46.46%,變異后增加至49.99%;冬季降水量最小,變異前占比僅為8.18%,變異后增加至12.17%;7月降水量最大,約占全年的20%;1月降水量最小,占比不超過3%;5—8月的降水量最大,占比超過全年的50%。由以上分析可知,南京站年內(nèi)降水極不均勻,冬春交替之際補(bǔ)水形勢(shì)嚴(yán)峻,夏季防洪壓力較大。

    表2 南京站降水年內(nèi)分配統(tǒng)計(jì)

    南京站年降水量的年內(nèi)分配特征指標(biāo)如表3所示。南京站降水量的Cv、Cr值均較小,表明南京站降水年內(nèi)分配較均勻,南京站降水量的Cmax、Cmin和Cm值之間相差較大,表明南京站年內(nèi)月降水量變化幅度較大。南京站降水量的年內(nèi)分配在1986年前后存在較大差異,1986年后的Cv、Cn值變小,Cmax、Cmin和Cm值向中值靠攏,表明南京站降水量年內(nèi)分配趨于均勻,降水量變化幅度減小。

    表3 南京站降水年內(nèi)分配特征指標(biāo)

    4 結(jié)論

    (1)根據(jù)1951—2020年逐月降水資料分析可知,南京站年降水量在1986年前后發(fā)生突變,年降水量、夏季降水量和冬季降水量呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),且未來南京站降水量仍將持續(xù)增加,年降水日數(shù)將持續(xù)減少,夏季和冬季降水量將持續(xù)增加。

    (2)南京站年降水量存在3個(gè)主周期,其第一、第二、第三主周期分別為9 a、22 a、3 a左右的時(shí)間尺度。

    (3)南京站降水量集中在夏季,降水量變異前占46.46%,變異后增加至49.99%;冬季降水量最小,變異前占比僅為8.18%,變異后增加至12.17%;7月降水量最大,約占全年的20%;1月降水量最小,占比不超過3%;5—8月的降水量最大,占比超過全年的50%。

    (4)南京站降水量降水年內(nèi)分配較均勻,年內(nèi)月降水量變化幅度較大,年內(nèi)分配在1986年前后存在較大差異,變化后的降水量年內(nèi)分配趨于均勻,變化幅度減小。

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