陇川极端降水事件发生规律及趋势预估研究

郭开波 ,王绍平,周晗,周雯娣,宋晓萌

摘要：文章选用选用1991—2020年陇川县国家一般地面气象站逐日降水实测数据。通过计算选取8个极端降水指数对其进行气候倾向率分析，利用5a滑动平均法、Mann-Kendall法和累积距平法、相关分析、小波分析及R/S预测分析预估陇川极端降水指数未来变化趋势。结果显示过去30年来陇川极端降水事件呈增长趋势，旱涝两极化增强，大尺度大气环流对陇川极端降水影响明显，陇川未来极端降水事件呈增长趋势。

关键词：陇川；极端天气；时空变化；大气环流；趋势预估

1.资料与方法

1.1资料来源

文章选用1991—2020年陇川县国家一般地面气象站逐日降水实测数据。大尺度大气环流指数数据来源于美国国家海洋和大气管理局，地球系统研究实验室和中国国家气候中心气候系统数据集。

1.2 研究方法

采用对原始数据进行处理、计算得出极端温度、极端降水的变化趋势，选取趋势明显，显著性强的极端降水作为研究分析重点，根据变化趋势参照世界气象组织提出的极端降水指数标准，结合研究区域降水特征，选取了8个极端降水指数来进行分析，这8种极端降水指数大致分为3个类型，第一类为极端降水量指数，包括年降水量（PRCPTOT）、最大1d降水量（RX1day）、连续5d最大降水量（RX5day）、强降水量（R95p）；第二类是极端降水日数指数，包括暴雨日数（R50）、持续干燥日数（CDD）、持续湿润日数（CWD）；第三类为降水强度指数，包采用对原始数据进行处理、计算得出极端降水指数。通过趋势分析研究极端降水指数的时间变化规律，倾向率大于零时表示极端降水事件呈上升趋势，反之呈下降趋势；利用Mann-Kendall法和累积距平法来对极端降水指数进行突变检验分析；利用年降水量距平与标准的比值来判定年降水量异常年份（若该比值≥1 或≤ －1，即为异常偏高或偏低；若该比值≥2 或≤ -2，即为典型异常偏高或偏低）；对于极端降水事件的因子分析，利用相关性分析方法和小波变换来分析与大尺度大气环流指数的机理关系；对于未来极端降水变化趋势分析，利用R/S分析方法计算Hurst指数来预测未来研究区域极端降水事件变化趋势，Hurst指数体现了时间序列的自相关性，尤其反映了序列中隐藏的长期趋势，统计学上称为长期记忆。

2. 陇川30年极端事件变化特征分析

2.1极端降水指数的时间变化

从年代际尺度上分析，陇川各极端降水指数随时间变化趋势，1991年以来，除最大1d降水量（RX1day）和连续干旱日数（CDD）呈增长趋势，其余6个指数均呈减少趋势；8个指数中只有PRCPTOT通过了P=0.05显著性水平检验及SDII通过了P=0.01显著性水平检验。综上分析，1991-2020年陇川降水事件极端性增强，具体表现为：单日性强降水增多，且单日雨强变强，降水持续性减弱，旱涝两极化增强。

2.2极端降水指数突变分析

借助MATLAB分析绘制8大降水指数M-K曲线，并结合累积距平法分析研究陇川极端降水指数的突变分析。8个指数均出现突变，且R50、PRCPTOT、RX1day、CDD突变效果明显。R50的UF曲线95年前后与UB曲线相交，之后一直处于0值线以下，且呈下降趋势，于2012年超过0.05信度线；PRCPTOT 2000年前后与UB曲线相交，出现突变点，且突变点位于置信区间内，往后一直呈下降趋势，这与累积距平曲线变化一致； R95p于2000年以前出现4个突变点，往后保持平缓，这与累积距平曲线变化一致；SDII的UF曲线和累积距平曲线变化与R95p变化相似；CDD的UF曲线在2002年左右出现1个突变点，且突变点均位于置信区间内，往后一直呈上升趋势，表明2002年CDD上升趋势明显，这与累积距平曲线变化相一致；CWD的UF曲线2003年以后出现多个突变点，表明2003后连续降水日变化频繁。综上分析PRCPTOT、R95p、RX1day、SDII、CDD、CWD突变效果明显，不确定性增大，有利于极端降水事件发生。

2.3降水异常年份检测

根据降水量异常年份判定方法，结合极端降水各指数年际变化情况，自1991-2020年来的30年中，出现降水量异常偏低5年，出现降水量异常偏高2年，出现降水量典型异常偏高2年，未出现降水量典型异常偏低年，其余21年为降水量正常年份。其中1998-2003年为极端降水异常多发时段，且降水量异常偏高年与降水量异常偏低年的转换也发生在这个时段。除RX1day、 CDD与年降水异常偏高或偏低变化相反外，其他6个强降水指数均与极端降水异常趋势一致。

2.4极端降水指数与大气环流的关系

本文通过计算8个极端降水指数与选取的大气环流指数（北极涛动（AO）、多元ENSO指数（MEI）、北大西洋涛动（NAO）、南方涛动指数（SOI）、太平洋年代际振荡（PDO）、印度副高面积强度指数（ISHII）、南海副高强度指数（SCSSHII）和西太平洋副高强度指数（WPSHII））的相关系数，分析大尺度大气环流对极端降水指数的影响。

PDO除与R50呈正相关外（R2=0.01, P=0.95），与其余极端降水指数均呈负相关，且除CDD（R2=-0.51, P=0.04）通过0.01显著性检验外，其余指数未通过0.05显著性检验，表明PDO对CDD有显著影响；同时通过0.05显著性检验的只有AO与CWD（R2=-0.39, P=0.03）和MEI与CDD（R2=-0.46, P=0.01）,表明PDO与MEI对CDD及AO对CWD有显著影响。综上分析PDO、MEI、AO等大气环流指数对陇川极端降水事件具有明显贡献。

3.极端降水的未来变化趋势

利用R/S分析方法计算Hurst指数和分形维数D来预测未来研究区域极端降水事件变化趋势（表1），PRCPTOT、R95p、CDD、CWD、SDII、R50极端降水指数的Hurst指数均大于0.5，分形维数D均小于1.5,表明时间序列的持续性，未来变化趋势与过去的变化趋势相同，是持久的或趋势性增强的序列；RX1day和RX5day的Hurst指数分为0.44和0.43，小于0.5，分形维数D分别为1.56和1.57，大于1.5，表明其时间序列的持续性，未来变化趋势与过去的变化趋势相反，且这种时间序列具有比随机序列更强的突变性或易变性，它是由频繁出现的逆转构成的。即陇川极端降水指数PRCPTOT、CWD、RX1day、SDII、R50、R95p未来呈现减少趋势，CDD、RX5day未来呈现增加趋势。

表1 陇川极端降水指数的Hurst指数

指数	CWD	CDD	SDII	RX5day	RX1day	R50	PRCPTOT	R95p
Hurst	0.57	0.58	0.71	0.43	0.44	0.59	0.72	0.53
D	1.43	1.42	1.29	1.57	1.56	1.41	1.28	1.47

4.结果

过去30年来陇川极端降水事件呈增长趋势，旱涝两极化增强，大尺度大气环流对陇川极端降水影响明显，陇川未来极端降水事件呈增长趋势。

5.结论

5.1从时间尺度上看，除CDD和RX1day呈增长趋势且CDD增长趋势明显，其他指数均呈下降趋势，2000年前后为陇川极端降水异常多发时段，也是降水量异常偏高年份向降水量异常偏低年份过渡时段。典型异常偏高年份出现在1991年和1995年。通过突变检验分析:8个指数均出现突变，其中PRCPTOT、R95p、RX1day、SDII、CDD、CWD突变效果明显，有利于极端降水事件发生。综上所述，1991-2020年陇川降水事件极端性增强，强降水增多，雨强变强，突变明显，不确定性增大，降水持续性减弱，旱涝两极化明显。

5.2 通过计算极端降水指数与选取的大气环流指数相关性分析结果为：MEI、ISHII、WPSHII、SCSSHII大气环流指数对陇川极端降水事件有明显贡献；PDO与MEI对CDD及AO对CWD影响显著。大气环流变化是陇川极端降水变化的重要影响因素。

5.3利用R/S分析方法预估结果：PRCPTOT、CWD、RX1day、SDII、R50、R95p未来呈现减少趋势，CDD、RX5day未来呈现增加趋势。通过Hurst指数分析，总体来看，陇川未来降水事件极端性将继续增强，具体表现为：旱涝两极化差异增强，干湿分化明显，极端降水与连续干旱呈增加趋势。

参考文献：

1. Alexander L V,Zhang X,Peterson T C,et al.Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation.Journal of Geophysical Research:Atmospheres,2006,111(D5):D05109.[百度学术]

2. IPCC.Summary for policymakers . Climate change 2014:impacts, adaptation, and vulnerability. Part A: Global and sectoral aspects. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press,2014.[百度学术]

3. 谭海霞, 王宏图, 陈林. Hurst指数分析地震震级趋势[J]. 重庆大学学报, 2013, 36(5): 119-123. [百度学术]

作者简介：郭开波（1995-）男，汉族，云南腾冲人，本科，助理工程师，云南省瑞丽市气象局。研究方向：气象服务与应用气象