云南省1961-2020年降水結(jié)構(gòu)時(shí)空變化特征

任子康,趙華榮,2,3,師康銘,楊國(guó)梁

(1.桂林理工大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,廣西桂林 541006;2.桂林理工大學(xué)廣西巖溶地區(qū)水污染控制與用水安全保障協(xié)同創(chuàng)新中心,廣西桂林 541006;3.桂林理工大學(xué)廣西環(huán)境污染控制理論與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西桂林 541006)

降水是日常生活中最常見(jiàn)的氣象水文現(xiàn)象之一[1]。隨著全球氣候變暖的不斷加劇,使得全球水文循環(huán)加強(qiáng),降水量的時(shí)空分布特征也不斷發(fā)生改變,其中降水對(duì)區(qū)域水循環(huán)、水生態(tài)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要影響[2]。同時(shí),在與人類(lèi)活動(dòng)的共同作用下,降水結(jié)構(gòu)的時(shí)空變化可能導(dǎo)致洪水和干旱[3-4]。近年來(lái)我國(guó)旱澇災(zāi)害呈現(xiàn)廣發(fā)和頻發(fā)的態(tài)勢(shì)[5],旱災(zāi)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)作物歉收、水資源短缺,影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和居民生活;洪澇災(zāi)害會(huì)造成河道淤積、農(nóng)田被淹、水土流失等嚴(yán)重后果。因此,深入研究不同區(qū)域不同時(shí)間尺度的降水結(jié)構(gòu)變化規(guī)律,對(duì)水旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和水資源管理具有重要意義。

目前,國(guó)內(nèi)外已有眾多學(xué)者對(duì)降水時(shí)空變化進(jìn)行研究,研究?jī)?nèi)容主要分為降水量、降水指數(shù)和降水結(jié)構(gòu)時(shí)空變化3類(lèi)。(1)降水量。郭斌等[6]基于TRMM 3B43產(chǎn)品對(duì)黃淮海平原近19 a降水時(shí)空特征研究發(fā)現(xiàn),研究區(qū)降水量在時(shí)間上除秋季降水明顯增加之外,其余季節(jié)呈下降趨勢(shì),空間上呈自南向北遞減趨勢(shì)。任建成等[7]基于EOF和小波分析對(duì)山東省29個(gè)氣象站點(diǎn)逐月降水量資料進(jìn)行處理,得出山東省降水的空間分布特征和周期變化。(2)降水指數(shù)。Wang等[8]分析了秦巴山區(qū)極端降水事件的時(shí)空變化特征,以及極端降水指數(shù)的變化與潛在因子(包括地理因子和大氣環(huán)流形勢(shì))的關(guān)系。時(shí)延鋒等[9]對(duì)1961—2020年沂蒙山區(qū)的極端降水指數(shù)進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)1980—2000年為降水異常年份多發(fā)時(shí)段。趙芹蕊等[10]對(duì)1970—2019年濟(jì)南市極端降水事件時(shí)空變化特征進(jìn)行分析,結(jié)果表明極端降水指數(shù)的空間分布差異十分明顯。王軍德等[11]通過(guò)計(jì)算甘肅省極端降水指數(shù)、使用GIS內(nèi)置的空間地統(tǒng)計(jì)方法,分析出極端指數(shù)的時(shí)空變化特征。(3)降水結(jié)構(gòu)。張志高等[12]利用普通克里金和M-K 趨勢(shì)法對(duì)河南省1960—2019年降水結(jié)構(gòu)時(shí)空變化特征分析發(fā)現(xiàn),其降水結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了轉(zhuǎn)向極端強(qiáng)降水的趨勢(shì)。姚越等[13]選取貴州省32個(gè)氣象站近57 a的逐日降水?dāng)?shù)據(jù),采用M-K 趨勢(shì)法分析出不同降水歷時(shí)和降水等級(jí)的變化趨勢(shì)。上述學(xué)者針對(duì)不同研究區(qū)域,運(yùn)用多種新的研究方法,對(duì)不同的研究?jī)?nèi)容進(jìn)行分析探討,為降水變化以及防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域提供重要的參照依據(jù)。

云南省作為我國(guó)重要的生態(tài)區(qū)域之一,其氣候和水資源一直是學(xué)者研究的熱點(diǎn)。在此區(qū)域內(nèi),多數(shù)學(xué)者從年際變化及季節(jié)變化角度研究降水量和降水指數(shù)時(shí)空演變特征,對(duì)云南省降水結(jié)構(gòu)的研究較少。王理萍等[14]運(yùn)用滑動(dòng)平均法、線性傾向估計(jì)、M-K 突變檢驗(yàn)和普通克里格法對(duì)1960—2013年云南省29個(gè)氣象站點(diǎn)的逐月降水量進(jìn)行分析。王曉瑩等[15]基于近40年云南省10種極端降水指數(shù)及24個(gè)氣象站點(diǎn)逐日降水量,對(duì)其降水及極端降水的變化趨勢(shì)及空間格局進(jìn)行探討。楊曉靜等[16]通過(guò)對(duì)云南省9個(gè)極端降水指數(shù)的計(jì)算,探討其周期特性及空間分布特征。劉有梅等[17]對(duì)云南省降水的集中指數(shù)、降水集中指數(shù)、降水集中期、降水集中度和變差系數(shù)5個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)及其空間分布進(jìn)行分析,得出降水變化與海拔及緯度的相關(guān)關(guān)系。上述學(xué)者的研究成果,使云南省降水變化的研究得以充實(shí),但鮮有人從降水歷時(shí)和降水等級(jí)兩方面對(duì)其降水結(jié)構(gòu)進(jìn)行探討。因此,本文基于云南省1961—2020年32個(gè)氣象站點(diǎn)的日降水資料,在不同降水歷時(shí)和降水等級(jí)下,引入降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率兩個(gè)指標(biāo),利用創(chuàng)新趨勢(shì)分析法(ITA)、Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)和反距離權(quán)重法(IDW)對(duì)整個(gè)云南省的降水結(jié)構(gòu)時(shí)空變化進(jìn)行分析,以期為云南省旱澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供科學(xué)參考,為其未來(lái)降水趨勢(shì)的預(yù)測(cè)提供一定的參照依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

云南省位于我國(guó)西南地區(qū),介于北緯21°8′—29°15′,東經(jīng)97°31′—106°11′,北接四川,東臨貴州和廣西,地勢(shì)起伏較大,西北高而東南低,多為山地高原地形。云南的山谷交錯(cuò)相致,有著“一山分四季,十里不同天”之說(shuō)[15]。云南省氣候基本屬于亞熱帶高原季風(fēng)型,其中滇西北屬寒帶性氣候,滇中、滇東屬溫帶性氣候,滇南屬熱帶性氣候。全省年均溫差較小,日溫差較大,四季干濕分明,降水量的時(shí)空分布極不均勻。本研究區(qū)概況以及氣象站點(diǎn)分布情況見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)概況及氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Overview of the study area and the distribution of meteorological stations

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取云南省1961—2020年32個(gè)氣象站點(diǎn)日降水量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)(http:∥data.cma.cn/)。為了確保數(shù)據(jù)資料的連續(xù)性與完整性,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,特別是針對(duì)降雪和微量降水的不同表示方式。為此,在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段將原始數(shù)據(jù)中微量降雨(代碼32700)定義為無(wú)降水,并將其他形式的降水轉(zhuǎn)化為實(shí)際降水量。將處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算。數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)計(jì)算及熱圖的繪制由R 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。

2.2 研究方法

2.2.1 降水結(jié)構(gòu)及其相關(guān)定義 目前對(duì)于降水結(jié)構(gòu)的研究還存在著概念的模糊性,降水歷時(shí)、降水等級(jí)、雨強(qiáng)、雨日等都可以用來(lái)表征降水結(jié)構(gòu)。本文從降水歷時(shí)和降水等級(jí)兩個(gè)方面,引入降水發(fā)生率和降水貢獻(xiàn)率兩個(gè)指標(biāo)來(lái)表征本研究中云南省的降水結(jié)構(gòu)。通常認(rèn)為,若降水量≥0.1 mm,則該日發(fā)生了有效降水。根據(jù)前人[18]的研究成果,降水歷時(shí)定義為從開(kāi)始發(fā)生有效降水到結(jié)束所歷經(jīng)的天數(shù)。結(jié)合云南省降水的實(shí)際情況,將降水歷時(shí)劃分為1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 d 和＞10 d。根據(jù)《降水量等級(jí)》(GB/T28592—2012)將云南省降水等級(jí)劃分為:小雨(0.1～10 mm)、中雨(10～25 mm)、大雨(25～50 mm)和暴雨(≥50 mm)4類(lèi)[19]。降水發(fā)生率定義為在某一歷時(shí)內(nèi),某地區(qū)的降水次數(shù)與該歷時(shí)總天數(shù)之比,反映了該地區(qū)在該歷時(shí)內(nèi)降水的頻率。而降水貢獻(xiàn)率是指各降水過(guò)程中降水量占降水總量的百分比,用來(lái)衡量該過(guò)程內(nèi)降水對(duì)總降水的貢獻(xiàn)程度。

2.2.2 反距離權(quán)重法 云南省降水結(jié)構(gòu)空間格局分析中,使用反距離權(quán)重法(IDW)進(jìn)行空間插值。反距離權(quán)重法適用于水文、氣候和其他數(shù)據(jù)集的空間格局分析,對(duì)于云南省降水插值計(jì)算,反距離權(quán)重法相較于其他空間插值法誤差更小[20-21]。

2.2.3 Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn) Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法是世界氣象組織推薦并已廣泛應(yīng)用的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,能有效區(qū)分某一自然過(guò)程是處于自然波動(dòng)還是存在確定性的變化趨勢(shì)[22]。計(jì)算得出的統(tǒng)計(jì)量Z＞0或Z＜0表示序列呈增加或減少趨勢(shì),具體計(jì)算公式可參考文獻(xiàn)[23]。

2.2.4 創(chuàng)新趨勢(shì)分析法 創(chuàng)新趨勢(shì)分析法首先由Sen[24]提出,用于檢驗(yàn)時(shí)間序列中數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。在這種方法中,研究數(shù)據(jù)被分為時(shí)間序列長(zhǎng)度相等的兩個(gè)子序列,并按照升序?qū)ζ溥M(jìn)行排列[25]。將第一、第二子序列的數(shù)據(jù)分別置于X軸和Y軸,并以此繪制散點(diǎn)圖。位于在1∶1線上的點(diǎn),表明數(shù)據(jù)無(wú)趨勢(shì);位于1∶1上方區(qū)域的點(diǎn),表明數(shù)據(jù)呈增加趨勢(shì),下方區(qū)域則呈減少趨勢(shì)。數(shù)據(jù)點(diǎn)與1∶1線的距離,顯示了變化趨勢(shì)的幅度[26]。為了更好地體現(xiàn)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率的變化趨勢(shì)幅度,本文添加了±5%趨勢(shì)線和±10%趨勢(shì)線。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同歷時(shí)降水發(fā)生率和降水貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)特征

圖2為云南省不同歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)特征。圖2中降水發(fā)生率和降水貢獻(xiàn)率是將研究區(qū)域內(nèi)32個(gè)站點(diǎn)1～10 d和＞10 d歷時(shí)的降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率分別求平均值所得。

圖2 云南省不同歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率Fig.2 Occurrence and contribution rate of precipitation in Yunnan Province at different calendar periods

由圖2可以看出,降水發(fā)生率隨著降水歷時(shí)的增加總體呈下降趨勢(shì)。各個(gè)降水歷時(shí)對(duì)應(yīng)的發(fā)生率分別為36.08%,22.04%,12.90%,8.13%,5.53%,3.77%,2.62%,1.89%,1.42%,1.11%,4.52%。其中1 d(36.08%)歷時(shí)降水發(fā)生率最大,10 d(1.11%)歷時(shí)降水發(fā)生率最小。如果將＞10 d歷時(shí)的降水發(fā)生率剔除,1～10 d歷時(shí)的降水發(fā)生率呈明顯下降趨勢(shì),降幅隨歷時(shí)的增加而逐漸減少。如果不考慮＞10 d歷時(shí)的降水貢獻(xiàn)率,其余歷時(shí)的降水貢獻(xiàn)率隨降水歷時(shí)的增加總體呈先上升后下降的趨勢(shì)。其中3 d(11.65%)歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率最大,其次為2 d(11.35%)歷時(shí),最小為10 d(3.88%)歷時(shí)。結(jié)合1～3 d歷時(shí)的降水發(fā)生率之和(71.03%)和降水貢獻(xiàn)率之和(29.77%)數(shù)據(jù)來(lái)看,云南省主要以短歷時(shí)降水為主。＞10 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率達(dá)23.09%,可能會(huì)造成一定的洪澇災(zāi)害,但因其歷時(shí)較長(zhǎng),降水足以被河流系統(tǒng)和城市管道系統(tǒng)排出,對(duì)區(qū)域的影響較小。

3.2 不同歷時(shí)降水發(fā)生率和降水貢獻(xiàn)率空間分布特征

圖3和圖4分別為云南省不同歷時(shí)降水發(fā)生率空間分布圖和降水貢獻(xiàn)率空間分布圖。由圖3可知,研究區(qū)選取的32個(gè)站點(diǎn)的降水發(fā)生率均隨降水歷時(shí)的增加而降低。各站點(diǎn)1 d歷時(shí)降水發(fā)生率范圍為22.96%～45.32%,其中元謀站最高(45.32%),其次為元江站(43.24%),貢山站(22.96%)最低,空間上整體呈自東北向西南遞減趨勢(shì)。2 d歷時(shí)降水發(fā)生率會(huì)澤站(25.77%)最高,其次為元謀站(25.64%),滇南地區(qū)降水發(fā)生率整體較低。3 d歷時(shí)降水發(fā)生率范圍為11.42%～14.27%,變化幅度較小,其中元謀站較前兩個(gè)歷時(shí)降水發(fā)生率下降明顯。1～3 d歷時(shí)降水發(fā)生率空間分布情況大致上相同。從4 d歷時(shí)開(kāi)始,降水發(fā)生率的空間分布發(fā)生變化,滇中、滇中南地區(qū)降水發(fā)生率較低,滇西、滇東地區(qū)較高,其中廣南站降水發(fā)生率最高,達(dá)9.68%。5 d歷時(shí)過(guò)后,包括＞10 d歷時(shí),降水發(fā)生率空間分布與1～3 d歷時(shí)相反,整體呈自東南向西北遞增趨勢(shì)。綜上分析,云南省降水主要為短歷時(shí)降水,且滇中、滇東南地區(qū)短歷時(shí)降水的概率較大,但滇南、滇西南地區(qū)發(fā)生長(zhǎng)歷時(shí)降水的概率較大。結(jié)合圖4可以看出,云南省各站點(diǎn)的降水貢獻(xiàn)率隨著降水歷時(shí)的增加,整體呈先增加后減少的趨勢(shì)。1～10 d歷時(shí)中,3 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率最高,范圍為5.70%～20.20%。其次為2 d歷時(shí),范圍為4.51%～19.48%。10 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率最低,范圍為1.46%～5.47%。1 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率的空間分布整體呈自東向西遞減的趨勢(shì),其中元謀站(16.30%)降水貢獻(xiàn)率最高,其次為元江站(14.07%),貢山站(1.47%)最低。2～5 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率空間分布整體呈自東北向西南遞減趨勢(shì),滇中、滇東南地區(qū)貢獻(xiàn)率較高,滇西北地區(qū)貢獻(xiàn)率整體沒(méi)有明顯變化。6 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率空間上,大致呈自北向南遞減趨勢(shì),其中德欽站(11.67%)最高,瀾滄站(4.55%)最低。7 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率空間上沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì),滇中地區(qū)元謀站(3.57%)、元江站(4.20%)降水貢獻(xiàn)率較低,昆明站(8.64%)、景東站(9.20%)較高,滇東北、滇西南地區(qū)整體貢獻(xiàn)率較低。8～10 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率整體呈自東向西遞增趨勢(shì)。＞10 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率呈自東北向西南遞增趨勢(shì),且不同地區(qū)之間差異巨大,最大達(dá)48.9%。

圖3 云南省不同歷時(shí)降水發(fā)生率空間分布Fig.3 Spatial distribution of precipitation occurrence rate in Yunnan Province at different calendar periods

3.3 不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)特征

對(duì)各站點(diǎn)小雨、中雨、大雨和暴雨的降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率分別求平均,可知隨著降水等級(jí)的提升,云南省降水發(fā)生率顯著下降,其中小雨發(fā)生率最大,達(dá)77.12%,其次為中雨(16.05%)和大雨(5.51%),暴雨發(fā)生率最低,僅為1.31%。云南省不同等級(jí)降水發(fā)生率之間差異較大。小雨、中雨、大雨和暴雨降水貢獻(xiàn)率分別為28.44%,35.55%,24.80%,11.21%,可以見(jiàn)得隨著降水等級(jí)的提升降水貢獻(xiàn)率呈先增加后減少的趨勢(shì),各等級(jí)降水貢獻(xiàn)率之間差異較小。綜上分析,云南地區(qū)降水類(lèi)型多為小雨和中雨,暴雨較為罕見(jiàn)。

3.4 不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率空間分布特征

圖5和圖6為云南省32個(gè)站點(diǎn)不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率空間分布圖。由圖6可知,云南省各站點(diǎn)降水發(fā)生率隨降水等級(jí)上升呈遞減趨勢(shì)。各站點(diǎn)小雨發(fā)生率變化范圍為65.27%～86.99%,其中德欽站(86.99%),香格里拉站(85.88%),昭通站(84.06%),會(huì)澤站(80.56%)和六庫(kù)站(80.18%)小雨發(fā)生率較高,均超過(guò)80%。圖5A 可見(jiàn),小雨降水發(fā)生率在空間分布上大致呈自北向南遞減趨勢(shì),其中滇東地區(qū)發(fā)生率較高,滇西地區(qū)較低。中雨降水發(fā)生率空間分布見(jiàn)圖5B,整體呈自東北向西南遞增趨勢(shì),其中滇北、滇西地區(qū)中雨發(fā)生率較高,滇東地區(qū)較低。江城站(20.75%)、貢山站(19.37%)、瀾滄站(19.34%)和瑞麗站(19.19%)中雨發(fā)生率較高,德欽站(11.12%)、香格里拉站(12.21%)和昭通站(12.40%)較低。大雨和暴雨發(fā)生率在空間分布上大致相同,見(jiàn)圖5C 和圖5D,均呈自北向南遞增趨勢(shì),其中滇東地區(qū)降水發(fā)生率低于滇西地區(qū)。大雨和暴雨發(fā)生率較高的站點(diǎn)均為華坪站和江城站,較低的站點(diǎn)均為德欽站、香格里拉站和昭通站。

圖6 云南省不同等級(jí)貢獻(xiàn)率空間分布Fig.6 Spatial distribution of precipitation contribution rate in Yunnan Province at different grades

由圖6可知,云南省各站點(diǎn)降水貢獻(xiàn)率整體上隨降水等級(jí)的提升呈先增加后減少的趨勢(shì)。小雨貢獻(xiàn)率的空間分布見(jiàn)圖6A,整體呈自北向南遞減趨勢(shì),其中滇東北地區(qū)貢獻(xiàn)率較高,滇東、滇西地區(qū)較低。德欽站(46.58%)和香格里拉站(46.10%)小雨貢獻(xiàn)率較高,均超過(guò)45%。江城站(15.21%)小雨貢獻(xiàn)率最低,低于20%。由圖6B 可見(jiàn),中雨貢獻(xiàn)率范圍為28.73%～40.90%,空間分布大致呈自西北向東南遞減趨勢(shì),其中滇東北、滇西地區(qū)較高于滇東、滇西南地區(qū)。貢山站(39.08%)、德欽站(39.48%)、維西站(40.26%)、麗江站(40.56%)和香格里拉站(40.91%)中雨貢獻(xiàn)率較高,華坪站(28.72%)、江城站(29.96%)、大理站(30.97%)和元江站(31.42%)貢獻(xiàn)率較低。圖6C可以看出,除滇西北地區(qū)、滇東北地區(qū)大雨貢獻(xiàn)率較低外,其余地區(qū)大雨貢獻(xiàn)率整體較高。其中大理站(30.23%)、屏邊站(30.78%)和江城站(30.83%)大雨貢獻(xiàn)率較高,均高于30%,香格里拉站(12.42%)和德欽站(13.23%)貢獻(xiàn)率較低。暴雨貢獻(xiàn)率的空間分布整體呈自西北向東南遞增趨勢(shì),由圖6D 可以看出,滇北地區(qū)華坪站(22.24%)和滇南地區(qū)江城站(24%)暴雨貢獻(xiàn)率較高,均超過(guò)20%,滇東地區(qū)整體較高于滇西地區(qū)。

結(jié)合云南省不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率可得,云南省降水主要以小雨為主,其中滇西北地區(qū)小雨發(fā)生率更高。滇南、滇西南地區(qū)發(fā)生大雨和暴雨的概率較大,造成洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)高于其他地區(qū)。

3.5 不同歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率M-K 變化趨勢(shì)分析

由圖7A可知,云南省32個(gè)站點(diǎn)1～10 d和＞10 d歷時(shí)降水發(fā)生率趨勢(shì)有增有減。其中1～4 d歷時(shí)主要呈增加趨勢(shì),6 d歷時(shí)后呈遞減趨勢(shì)。1,2,3,4 d歷時(shí)分別有18,24,19,18個(gè)站點(diǎn)呈增加趨勢(shì)。其中屏邊站、江城站、勐臘站、耿馬站、景東站和沾益站1～4 d歷時(shí)均呈增加趨勢(shì)。6 d歷時(shí)后分別有22,23,21,21,24,31個(gè)站點(diǎn)呈遞減趨勢(shì),其中勐臘站、玉溪站、大理站、會(huì)澤站和六庫(kù)站6～10 d和＞10 d歷時(shí)降水發(fā)生率均呈遞減趨勢(shì)。＞10 d歷時(shí)降水發(fā)生率中,除德欽站呈增加趨勢(shì)外,其余站點(diǎn)均呈遞減趨勢(shì)。由圖7B可以看出,短歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì)的站點(diǎn)較多,長(zhǎng)歷時(shí)呈減少趨勢(shì)的站點(diǎn)較多。1～4 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì)的站點(diǎn)分別有30,31,29,29個(gè),占總站點(diǎn)數(shù)的90%以上。5～8 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率呈增加或減少趨勢(shì)的站點(diǎn)占比接近50%。9 d歷時(shí)后,降水貢獻(xiàn)率呈減少趨勢(shì)的站點(diǎn)較多,其中＞10 d 歷時(shí)所有站點(diǎn)都呈減少趨勢(shì)。各歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率增加趨勢(shì)最多的為江城站、屏邊站、耿馬站和瞬沖站,有8個(gè)歷時(shí)呈增加趨勢(shì),其中江城站和屏邊站1～8 d歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率都呈增加趨勢(shì)。會(huì)澤站在5 d歷時(shí)后,均呈減少趨勢(shì)。

圖7 云南省各站點(diǎn)不同歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率M-K 秩熱圖Fig.7 M-K rank heat map of precipitation occurrence and contribution rate at various stations in Yunnan Province at different calendar periods

綜上分析,云南省降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率隨著降水歷時(shí)的增加,多數(shù)站點(diǎn)呈減少趨勢(shì),說(shuō)明云南省主要以短歷時(shí)降雨為主。

3.6 不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率M-K 變化趨勢(shì)分析

從圖8A 中可以看出,隨著降水等級(jí)的提升,降水發(fā)生率呈增加趨勢(shì)的站點(diǎn)整體增加。小雨發(fā)生率變化趨勢(shì)中,除了元江站呈增加趨勢(shì),其余31個(gè)站點(diǎn)均呈減少趨勢(shì)。中雨發(fā)生率趨勢(shì)變化中呈減少趨勢(shì)的站點(diǎn)為昭通站、元謀站和元江站,其余站點(diǎn)均為增加趨勢(shì),達(dá)29個(gè)。除德欽站、貢山站和沾益站大雨發(fā)生率呈減少趨勢(shì)外,其余站點(diǎn)均為增加趨勢(shì),暴雨發(fā)生率除維西站、香格里拉站、六庫(kù)站和元江站外,其余28個(gè)站點(diǎn)呈增加趨勢(shì)。由圖8B可知,大多數(shù)站點(diǎn)大雨和暴雨貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì),小雨和中雨貢獻(xiàn)率呈減少趨勢(shì)。德欽站小雨、中雨和暴雨3個(gè)等級(jí)降水貢獻(xiàn)率均呈增加趨勢(shì),麗江站、會(huì)澤站、耿馬站和屏邊站小雨、中雨和大雨貢獻(xiàn)率均呈減少趨勢(shì)。

圖8 云南省各站點(diǎn)不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率M-K 秩熱圖Fig.8 M-K rank heat map of precipitation occurrence and contribution rate at various stations in Yunnan Province at different grades

3.7 不同歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率創(chuàng)新趨勢(shì)分析

由圖9可知,1 d歷時(shí)降水發(fā)生率大部分站點(diǎn)呈增加趨勢(shì),其中多數(shù)站點(diǎn)呈5%以上增加趨勢(shì)。2 d歷時(shí)降水發(fā)生率所有站點(diǎn)都呈增加趨勢(shì),且多數(shù)站點(diǎn)呈10%增加趨勢(shì)。3 d歷時(shí)中,大部分站點(diǎn)降水發(fā)生率呈無(wú)明顯下降趨勢(shì),下降幅度在5%以內(nèi),接近1∶1無(wú)趨勢(shì)線。4 d歷時(shí)降水發(fā)生率變化趨勢(shì)與3 d相反。5 d歷時(shí)過(guò)后,絕大部分站點(diǎn)降水發(fā)生率呈減少趨勢(shì),且隨著降水歷時(shí)的增加,下降幅度增大。由圖10可知,隨著降水歷時(shí)的增加,數(shù)據(jù)點(diǎn)與1∶1無(wú)趨勢(shì)線的偏移明顯增大。1～6 d歷時(shí),大部分站點(diǎn)降水貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì),其中多數(shù)站點(diǎn)增加幅度大于10%。6 d歷時(shí)后降水貢獻(xiàn)率與之相反,大部分站點(diǎn)呈減少趨勢(shì),且多數(shù)站點(diǎn)下降幅度大于10%。綜上分析可知,云南省各站點(diǎn)短歷時(shí)降水發(fā)生率呈增加趨勢(shì),中、長(zhǎng)歷時(shí)呈減少趨勢(shì)。各站點(diǎn)短、中歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì),長(zhǎng)歷時(shí)呈減少趨勢(shì)。說(shuō)明云南省主要以1～3 d短歷時(shí)降水為主,這與M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果基本一致。

圖9 云南省各站點(diǎn)不同歷時(shí)降水發(fā)生率創(chuàng)新趨勢(shì)分析Fig.9 Trend analysis of precipitation occurrence rate at various stations in Yunnan Province at different calendar periods by using ITA

圖10 云南省各站點(diǎn)不同歷時(shí)降水貢獻(xiàn)率創(chuàng)新趨勢(shì)分析Fig.10 Trend analysis of precipitation contribution rate at various stations in Yunnan Province at different calendar periods by using ITA

3.8 不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率創(chuàng)新趨勢(shì)分析

由圖11可知,絕大部分站點(diǎn)小雨發(fā)生率呈減少趨勢(shì),下降幅度在10%以內(nèi)。大部分站點(diǎn)中雨、大雨和暴雨發(fā)生率呈增加趨勢(shì),其中多數(shù)站點(diǎn)上升幅度大于10%。大部分站點(diǎn)小雨、中雨貢獻(xiàn)率呈減少趨勢(shì),下降幅度在10%以內(nèi),大雨、暴雨貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì),大多數(shù)站點(diǎn)上升幅度大于5%。綜合可知,云南省大雨、暴雨發(fā)生率和貢獻(xiàn)率均有上升趨勢(shì),發(fā)生極端降水以及洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)增大。

圖11 云南省各站點(diǎn)不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率創(chuàng)新趨勢(shì)分析Fig.11 Trend analysis of precipitation occurrence and contribution rate at various stations in Yunnan Province at different grades by using ITA

4 討論

對(duì)云南省32個(gè)氣象站點(diǎn)降水歷時(shí)發(fā)生率和貢獻(xiàn)率進(jìn)行綜合分析發(fā)現(xiàn),隨著降水歷時(shí)的增加,降水發(fā)生率呈減少趨勢(shì),降水貢獻(xiàn)率呈先增加后減少的趨勢(shì),各歷時(shí)之間差異較小。隨著降水等級(jí)的提升,降水發(fā)生率呈減少趨勢(shì),降水貢獻(xiàn)率呈先增加后減少趨勢(shì)。這與前人在廣西[26]、貴州[27]、四川[28]地區(qū)得出的結(jié)果基本一致,整個(gè)西南地區(qū)呈現(xiàn)整體的相似性?？臻g上,長(zhǎng)歷時(shí)降雨及大雨和暴雨的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率均呈南多北少,說(shuō)明滇南地區(qū)發(fā)生洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)更高,這與王理萍[14]和王曉瑩[15]等的結(jié)論基本一致。在采用創(chuàng)新趨勢(shì)分析法(ITA)和M-K 趨勢(shì)法對(duì)云南省近60 a不同歷時(shí)、不同等級(jí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)后,分析發(fā)現(xiàn)短歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì),大雨和暴雨出現(xiàn)的頻率增加,兩類(lèi)方法得出的變化趨勢(shì)結(jié)果基本一致。ITA 相較于M-K 趨勢(shì)法而言對(duì)數(shù)據(jù)處理更加簡(jiǎn)便、數(shù)據(jù)趨勢(shì)更為直觀。

云南降水結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)表明發(fā)生短歷時(shí)強(qiáng)降水的概率正在上升。引起該變化的主要原因可能是大氣環(huán)流影響以及海氣相互作用[29]。同時(shí),云南地處熱帶和亞熱帶交錯(cuò)帶,對(duì)于厄爾尼諾-南方濤動(dòng)(ENSO)現(xiàn)象尤為敏感。在全球氣候變暖的情況下,人類(lèi)活動(dòng)也是造成該變化的原因之一。但這些因素相互作用,情況十分復(fù)雜。因此,需要進(jìn)行深入的研究和分析,更好地為云南省水旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警提供參考依據(jù)。

5 結(jié)論

(1)隨著降水歷時(shí)的增加,降水發(fā)生率呈減少趨勢(shì),降水貢獻(xiàn)率呈先增加后減少的趨勢(shì)。空間上,1～3 d歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率主要呈自東北向西南遞減趨勢(shì),4 d歷時(shí)后與之相反。不同歷時(shí)的降水貢獻(xiàn)率空間分布基本與發(fā)生率一致。

(2)隨著降水等級(jí)的提升,降水發(fā)生率呈減少趨勢(shì),降水貢獻(xiàn)率呈先增加后減少趨勢(shì)?？臻g上,小雨發(fā)生率呈自北向南遞減趨勢(shì),中雨、大雨和暴雨發(fā)生率呈自北向南遞增趨勢(shì)。小雨、中雨降水貢獻(xiàn)率呈自西北向東南遞減趨勢(shì),大雨、暴雨貢獻(xiàn)率與之相反。滇中、滇南和滇西南地區(qū)大雨和暴雨發(fā)生率和貢獻(xiàn)率均較高,可能造成洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)較大。

(3)M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)與創(chuàng)新趨勢(shì)分析法對(duì)于不同歷時(shí)、等級(jí)的降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率變化趨勢(shì)得出的結(jié)果基本一致。不同降水歷時(shí)中,大多數(shù)站點(diǎn)短歷時(shí)降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率呈增加趨勢(shì),長(zhǎng)歷時(shí)呈減少趨勢(shì)。不同降水等級(jí)中,大多數(shù)站點(diǎn)小雨發(fā)生率呈減少趨勢(shì),中雨、大雨和暴雨發(fā)生率呈增加趨勢(shì),小雨和中雨貢獻(xiàn)率呈減少趨勢(shì),大雨和暴雨呈增加趨勢(shì)。