周浩偉　劉蘇峽　李峰平

摘要：旱澇趨勢(shì)對(duì)雄安新區(qū)規(guī)劃建設(shè)至關(guān)重要。增補(bǔ)構(gòu)建了雄安新區(qū)1469年到2018年的連續(xù)550 a歷史旱澇等級(jí)數(shù)據(jù)。以每10 a中的偏澇（旱）年份頻次組成的旱澇等級(jí)數(shù)據(jù)序列（后簡(jiǎn)稱偏澇、偏旱序列）作為研究對(duì)象，采用Lee-Heghinian法、有序聚類法、滑動(dòng)T檢驗(yàn)法識(shí)別序列的突變點(diǎn)，采用線性趨勢(shì)回歸檢驗(yàn)、Spearman秩次法識(shí)別序列的變化趨勢(shì)，采用R/S分析法對(duì)序列進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。結(jié)果表明：1469-2018年，雄安新區(qū)偏澇序列在1579-1588年間存在突變點(diǎn)，突變點(diǎn)前、后的子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢(shì)和顯著的上升趨勢(shì);偏旱序列在1919-1928年間存在突變點(diǎn)，突變點(diǎn)前、后的子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢(shì)和不顯著的上升趨勢(shì)。Hurst指數(shù)綜合預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，在0.05顯著性水平下，未來偏澇序列呈從顯著下降到不顯著上升趨勢(shì)，偏旱序列呈從不顯著上升到顯著下降趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：雄安新區(qū);旱澇等級(jí);趨勢(shì)分析;突變分析;R/S分析

中圖分類號(hào)：P426文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Abstract：Trends of drought and flood are very important for the planning and construction of Xiong′an New Area.In this paper，550 years of historical drought and flood grade data from 1469 to 2018 in Xiong′an New Area were constructed.The data series of drought and flood grade with frequency of drought-prone and flood-prone years in every 10 years were our research object，which were abbreviated as drought-prone and flood-prone sequences in our study.The turning points of the sequences were identified by Lee-Heghinian method，ordered clustering and moving t-test.The trends of the sequences were identified with linear trend regression test and Spearman rank method.The sequences were predicted with a R/S analysis method.The results showed that there was a turning point in 1579-1588 for the flood-prone sequence.The subsequence showed an insignificant upward trend before this turning point，and a significant upward trend after it.There was a turning point in 1919 to 1928 for the drought-prone sequence.The subsequence showed an insignificant downward trend before this turning point，and an insignificant upward trend after it.At the significant level of 0.05，Hurst index forecasting showed that the flood-prone sequence would show a trend varying from significantly decreasing to insignificantly increasing in the future，while the drought-prone sequence would show a trend varying from insignificantly increasing to significantly decreasing.

Key words：Xiong′an New Area;drought and flood grades;trend analysis;turning point;R/S analysis

2017年4月1日，作為北京市非首都功能疏解集中承載地的河北雄安新區(qū)正式成立。2018年4月21日，《河北雄安新區(qū)規(guī)劃綱要》（后簡(jiǎn)稱《綱要》）正式發(fā)布，《綱要》明確指出，到2035年要將雄安新區(qū)建設(shè)成為“綠色低碳、信息智能、宜居宜業(yè)、具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力和影響力、人與自然和諧共生的高水平社會(huì)主義現(xiàn)代化城市”。此次《綱要》中特地提到了 “人與自然和諧共生”的建設(shè)目標(biāo)，而要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，最重要的一點(diǎn)就是要降低自然災(zāi)害對(duì)人們正常生活生產(chǎn)的影響，旱澇災(zāi)害是對(duì)雄安新區(qū)影響重大的主要自然災(zāi)害[1-2]。因此，研究雄安新區(qū)旱澇趨勢(shì)對(duì)實(shí)現(xiàn)2035年建設(shè)目標(biāo)具有重要意義。

建國(guó)以來，由于大范圍水文站網(wǎng)的建設(shè)，有關(guān)干旱和洪澇的研究數(shù)據(jù)得到質(zhì)的提升，利用這些數(shù)據(jù)開展的研究也數(shù)不勝數(shù)。然而，要對(duì)未來進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，還需要挖掘更長(zhǎng)年限的歷史數(shù)據(jù)，探明干旱和洪澇在長(zhǎng)時(shí)間范圍尺度下的演變特征，對(duì)未來旱澇情勢(shì)做出資料長(zhǎng)度更具代表性的判斷。

近年來，已有不少學(xué)者利用歷史旱澇資料在全國(guó)開展了有關(guān)旱澇特征的研究。例如：畢碩本等[3]通過分析西北地區(qū)東部1470-1912年連續(xù)443年旱澇等級(jí)序列，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)旱澇災(zāi)害具有明顯的階段性，且通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)采用歷史文獻(xiàn)資料重建的旱澇序列與其他長(zhǎng)降水量序列的一致性較好。袁媛等[4]通過分析陜西省幾個(gè)具有代表性的氣象站1470-2008年旱澇等級(jí)序列，發(fā)現(xiàn)榆林和延安呈現(xiàn)從偏旱轉(zhuǎn)向正常的趨勢(shì)，寶雞和西安呈現(xiàn)出從偏旱轉(zhuǎn)向偏澇的趨勢(shì)，而漢中和安康主要以偏澇為主。劉東升等[5]通過重建并分析昆明市1322-2013年旱澇等級(jí)序列，發(fā)現(xiàn)歷史上昆明市旱澇災(zāi)害總體變化趨勢(shì)為先趨于澇，后趨于旱，且旱澇災(zāi)害的第一、二、三主周期分別為39 a，11 a和4 a。常奐宇等[6]通過分析北京市1470-2015年旱澇等級(jí)資料，發(fā)現(xiàn)北京市旱澇災(zāi)害整體上呈現(xiàn)出“澇-旱-澇-旱”的波動(dòng)，且局部存在旱澇急轉(zhuǎn)的現(xiàn)象。YU等[7]通過分析內(nèi)蒙古地區(qū)近500年旱澇資料，發(fā)現(xiàn)近500年來內(nèi)蒙古地區(qū)旱澇災(zāi)害發(fā)生的頻率和強(qiáng)度均有所增加，且存在澇災(zāi)總是在旱災(zāi)發(fā)生后的4～5 a發(fā)生的一個(gè)滯后效應(yīng)。Zheng等[8]通過分析1736-2000年中國(guó)北方歷史旱澇資料，發(fā)現(xiàn)在這一時(shí)段內(nèi)中國(guó)北方共發(fā)生了29次特大旱災(zāi)和28次特大洪災(zāi)，且在這些極端干旱（洪澇）事件中，大部分地區(qū)的降水量明顯減少（增加），尤其是夏秋兩季。Jiang等[9]通過分析長(zhǎng)江三角洲地區(qū)近1000年來的旱澇資料，發(fā)現(xiàn)1000-1600 年洪災(zāi)發(fā)生頻次呈負(fù)趨勢(shì)，其后呈正趨勢(shì)，且1300 年以后旱災(zāi)發(fā)生頻次增加。

本文利用歷史旱澇等級(jí)資料研究雄安新區(qū)旱澇趨勢(shì)，旨在為雄安新區(qū)防洪抗旱規(guī)劃建設(shè)提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

雄安新區(qū)地處河北省保定市，同時(shí)也處于北京市、天津市和保定市腹地，其規(guī)劃范圍涵蓋了保定市雄縣、容城、安新三縣的行政轄區(qū)，任丘市鄚州鎮(zhèn)、茍各莊鎮(zhèn)、七間房鄉(xiāng)以及高陽縣龍化鄉(xiāng)，總規(guī)劃面積約1 770 km2。

雄安新區(qū)位處白洋淀流域出口。白洋淀流域主要包含了白洋淀及其周圍的大清河水系。大清河水系在白洋淀流域內(nèi)呈扇形分布，而水系中匯入白洋淀的河流按來水方向分為南北中三支。其中，大清河南支和中支的河流直接注入白洋淀內(nèi)，而北支的河流則是通過白溝引河最終引入白洋淀[10]。

白洋淀流域?qū)儆谂瘻貛О敫珊禋夂騾^(qū)，多年平均降水量約為570 mm。整個(gè)流域呈現(xiàn)西北高東南低的地勢(shì)特征，降水量在空間分布上極不均勻[11]，西北部山區(qū)的降雨量多于東南部平原區(qū)。流域多年平均徑流量約為22.3億m，山區(qū)河流徑流量占總徑流量的80%以上。流域降水量時(shí)間分配不均勻，大部分降水集中在6月-9月，約占流域總降水量的80%。暴雨多集中于每年7月、8月內(nèi)，歷史上發(fā)生的幾次對(duì)人類影響較大的暴雨均發(fā)生在這段時(shí)間內(nèi)[12]。

由于白洋淀流域降雨時(shí)空分布不均勻的氣候特征和雄安新區(qū)的特殊位置，雄安新區(qū)位于易發(fā)生洪澇和干旱災(zāi)害的區(qū)域。

2 研究方法

2.1 雄安新區(qū)1469-2018年連續(xù)550 a的歷史偏澇（旱）序列生成方法

《中國(guó)近五百年旱澇分布圖集》[13]（后簡(jiǎn)稱《圖集》）及其續(xù)補(bǔ)[14]和再續(xù)補(bǔ)資料[15]刊印了1470-2000年全國(guó)120個(gè)站點(diǎn)旱澇等級(jí)分布圖?！秷D集》采用 5個(gè)等級(jí)表示各地降水情況，其中1級(jí)代表澇、2級(jí)代表偏澇、3級(jí)代表正常、4級(jí)代表偏旱、5級(jí)代表旱，各等級(jí)描述見表1?！秷D集》中每一個(gè)站點(diǎn)代表了現(xiàn)行政區(qū)劃的1～2個(gè)地區(qū)范圍，本文選取了保定站數(shù)據(jù)代表雄安新區(qū)歷史旱澇等級(jí)情況?；谏鲜觥秷D集》及其續(xù)補(bǔ)和再續(xù)補(bǔ)資料，首先讀出保定站1470-2000年旱澇等級(jí)。

考慮到后面計(jì)算每10 a的偏澇（旱）年份頻次需要整10 a的旱澇等級(jí)數(shù)據(jù)，還需把歷史旱澇等級(jí)數(shù)據(jù)往前推1 a。利用《中國(guó)氣象災(zāi)害大典》（河北卷）[16]中關(guān)于雄安新區(qū)所在區(qū)域的記載，對(duì)照表1中有關(guān)各旱澇等級(jí)的描述，延展出1469 年的旱澇等級(jí)數(shù)據(jù)。

根據(jù)中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)中的保定市2001-2018年月降水量資料（6月-9月），按照《圖集》采用的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，延展出2001-2018年的旱澇等級(jí)數(shù)據(jù)。旱澇等級(jí)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)[14]如下。

3 結(jié)果分析

3.1 突變點(diǎn)分析

不同突變點(diǎn)檢驗(yàn)方法各有優(yōu)劣，為了使檢驗(yàn)結(jié)果更加準(zhǔn)確，本文分別采用有序聚類法、Lee-Heghinian法和滑動(dòng)T檢驗(yàn)法三種方法相互對(duì)比，對(duì)雄安新區(qū)偏澇（旱）總序列在55個(gè)時(shí)段中的突變點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見圖2。

根據(jù)突變點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果，三種檢驗(yàn)方法對(duì)偏澇（旱）總序列突變點(diǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果一致。其中偏澇總序列突變點(diǎn)均位于第11個(gè)時(shí)段（1569-1578年），偏旱總序列突變點(diǎn)均位于第45個(gè)時(shí)段（1909-1918年）。此外，三種檢驗(yàn)方法對(duì)偏澇（旱）總序列的檢驗(yàn)結(jié)果均通過了0.05顯著性水平檢驗(yàn)，這表明突變點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果可靠性較高。

3.2 突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列趨勢(shì)分析

為了探究突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列統(tǒng)計(jì)值特征，分別計(jì)算了各子序列的均值和方差。計(jì)算結(jié)果見表2。

根據(jù)表2可知：突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列平均值的差值為1.36次/（10 a）（1.96次/（10 a）），這表明突變點(diǎn)前、后偏旱子序列的反轉(zhuǎn)比偏澇子序列更加劇烈。此外，突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列方差的差值為0.75（0.2），這表明突變點(diǎn)前、后的偏澇子序列穩(wěn)定性差異比突變點(diǎn)前、后的偏旱子序列穩(wěn)定性差異更大。

采用線性趨勢(shì)回歸檢驗(yàn)法和Spearman秩次法分別對(duì)突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列變化趨勢(shì)進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果顯示，兩種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)4組序列的檢驗(yàn)結(jié)果一致：在0.05顯著性水平下，突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢(shì)（不顯著的下降趨勢(shì)）和顯著的上升趨勢(shì)（不顯著的上升趨勢(shì)）。

3.3 突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列未來趨勢(shì)判斷

以突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列作為研究對(duì)象，根據(jù)R/S分析方法，分別作出突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列l(wèi)g（R/S）-lgτ雙對(duì)數(shù)關(guān)系圖，并采用最小二乘法進(jìn)行線性擬合。擬合結(jié)果見圖4。

從圖4可看出，突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列通過擬合得到的Hurst指數(shù)為0.3682（0.6081），[JP+1]小于（大于）0.5，表明突變點(diǎn)后偏澇（旱）子序列的未來變化趨勢(shì)與歷史變化趨勢(shì)情況呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)（正相關(guān)）。根據(jù)3.2節(jié)中趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果，突變點(diǎn)后偏澇（旱）子序列呈現(xiàn)出顯著的上升趨勢(shì)（不顯著的上升趨勢(shì)），可預(yù)測(cè)未來偏澇（旱）子序列將呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢(shì)（不顯著的上升趨勢(shì)）。由于突變點(diǎn)后偏澇（旱）子序列擬合趨勢(shì)線的確定性系數(shù)分別達(dá)到了0.7922（0.9859），且擬合的趨勢(shì)線方程均通過了0.05顯著性水平檢驗(yàn)，因此預(yù)測(cè)結(jié)果較為可靠。

4 討論

4.1 偏澇（旱）總序列與突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列趨勢(shì)對(duì)比

采用滑動(dòng)平均法作出偏澇（旱）總序列的滑動(dòng)平均曲線，見圖5。

從圖5可看出。偏澇總序列整體波動(dòng)較大，且在前10個(gè)時(shí)段（1469-1568年）以及第40-45個(gè)時(shí)段（1859-1918年），偏澇年份的頻次處于整個(gè)歷史時(shí)期中的較高水平，而在第12-18（1579-1648年）、第22-30個(gè)時(shí)段（1679-1768年），偏澇年份的頻次則處于整個(gè)歷史時(shí)期中的較低水平;同樣，偏旱總序列整體波動(dòng)性也比較大，且在第12-18（1579-1648年）、第45-55個(gè)時(shí)段（1909-2018年），偏旱年份的頻次處于整個(gè)歷史時(shí)期中的較高水平，而在第22-30（1679-1768年）、第40-45個(gè)時(shí)段（1859-1918年），偏旱年份的頻次則處于整個(gè)歷史時(shí)期中的較低水平。

此外，偏澇（旱）總序列的均值為2.91次/（10 a）（3.2次/（10 a）），方差為2.86（3.53），這表明在過去550年里，雄安新區(qū)偏旱年份出現(xiàn)的頻次要高于偏澇年份出現(xiàn)的頻次，且偏旱總序列的波動(dòng)性比偏澇總序列更大。

采用線性趨勢(shì)回歸檢驗(yàn)法和Spearman秩次法分別對(duì)偏澇（旱）總序列的變化趨勢(shì)進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果顯示，兩種趨勢(shì)檢驗(yàn)方法對(duì)兩組序列的檢驗(yàn)結(jié)果一致：在0.05顯著性水平下，偏澇（旱）總序列呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢(shì)（顯著的上升趨勢(shì)）。

由此可見，考慮突變點(diǎn)的偏澇（旱）子序列變化趨勢(shì)與不考慮突變點(diǎn)的偏澇（旱）總序列變化趨勢(shì)差異明顯。

4.2 Hurst指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果討論

4.2.1 突變點(diǎn)前、后的偏澇（旱）子序列趨勢(shì)對(duì)Hurst指數(shù)預(yù)測(cè)效果的驗(yàn)證

以突變點(diǎn)前的偏澇（旱）子序列作為研究對(duì)象，根據(jù)R/S分析方法，分別做出突變點(diǎn)前的偏澇（旱）子序列l(wèi)g（R/S）-lgτ雙對(duì)數(shù)關(guān)系圖，并采用最小二乘法進(jìn)行線性擬合。擬合結(jié)果見圖6。

從圖6可看出，突變點(diǎn)前的偏澇（旱）子序列擬合得到的Hurst指數(shù)為0.2589（0.2927），小于0.5，表明未來變化趨勢(shì)與歷史變化趨勢(shì)情況呈負(fù)相關(guān)。由3.2節(jié)中趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果可知，突變點(diǎn)前的偏澇（旱）子序列呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢(shì)（不顯著的下降趨勢(shì)），可預(yù)測(cè)突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列將呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢(shì)（不顯著的上升趨勢(shì)）。這個(gè)結(jié)果與突變后的偏旱子序列趨勢(shì)一致，但與突變后的[CM（22]偏澇子序列實(shí)際趨勢(shì)不一致（呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)）。

通過分析發(fā)現(xiàn)，造成突變點(diǎn)前的偏澇子序列預(yù)測(cè)失敗的主要原因有兩個(gè)：其一，突變點(diǎn)前的偏澇子序列樣本點(diǎn)分布散亂，使得最終擬合出的趨勢(shì)線方程的確定性系數(shù)僅為0.3454，且趨勢(shì)線方程未通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)，不能保證Hurst指數(shù)的準(zhǔn)確性;其二，突變點(diǎn)前的偏澇子序列用于預(yù)測(cè)的時(shí)滯長(zhǎng)度為9，其預(yù)測(cè)結(jié)果很難保證對(duì)序列長(zhǎng)度大于9的未來序列有效，而突變點(diǎn)后的偏澇子序列長(zhǎng)度為44，遠(yuǎn)大于9。

由此可見，采用Hurst指數(shù)對(duì)未來趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，首先應(yīng)保證Hurst指數(shù)擬合效果較好，因?yàn)镠urst指數(shù)的擬合效果將直接影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。其次，還應(yīng)注意預(yù)測(cè)所用的時(shí)滯長(zhǎng)度，通常預(yù)測(cè)所用的時(shí)滯長(zhǎng)度不同，最終得到的預(yù)測(cè)結(jié)果也有所不同。

4.2.2 偏澇（旱）總序列與突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)對(duì)比

以偏澇（旱）總序列為研究對(duì)象，根據(jù)R/S分析方法，分別作出偏澇（旱）總序列的lg（R/S）-lg τ雙對(duì)數(shù)關(guān)系圖，并采用最小二乘法進(jìn)行線性擬合。擬合結(jié)果見圖7。

從圖7可看出，偏澇（旱）總序列通過擬合得到的Hurst指數(shù)為0.3362（0.2981），小于0.5，表明偏澇（旱）總序列未來變化趨勢(shì)與歷史變化趨勢(shì)呈負(fù)相關(guān)。據(jù)4.1節(jié)中趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果可知，偏澇（旱）總序列呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢(shì)（顯著的上升趨勢(shì)），可預(yù)測(cè)未來偏澇（偏旱）序列將呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢(shì)（顯著的下降趨勢(shì)）。由于偏澇（旱）總序列擬合趨勢(shì)線的確定性系數(shù)達(dá)到了0.8122（0.8349），且擬合的回歸方程通過了0.05顯著性水平檢驗(yàn)，因此預(yù)測(cè)結(jié)果也較為可靠。

通過對(duì)比采用偏澇（旱）總序列與采用突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩種預(yù)測(cè)方式的預(yù)測(cè)結(jié)果不同，但由于這兩種預(yù)測(cè)方式的擬合效果都較好，因此兩種預(yù)測(cè)結(jié)果也都比較可靠。通過分析推測(cè)，造成兩種預(yù)測(cè)方式結(jié)果不同的主要原因是偏澇（旱）總序列用于預(yù)測(cè)的時(shí)滯長(zhǎng)度與突變點(diǎn)后的偏澇（旱）子序列用于預(yù)測(cè)的時(shí)滯長(zhǎng)度不同，導(dǎo)致兩種預(yù)測(cè)方式所能預(yù)測(cè)的序列長(zhǎng)度不同，所以最終產(chǎn)生了兩種不同的預(yù)測(cè)結(jié)果。由此可見，利用Hurst指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，時(shí)滯長(zhǎng)度這一單獨(dú)因素對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)結(jié)果也有著很大的影響。

有關(guān)Hurst指數(shù)計(jì)算的匯總結(jié)果見表3。

綜合前面的分析，最終可以預(yù)測(cè)：在0.05顯著性水平下，未來偏澇序列呈從顯著下降到不顯著上升趨勢(shì)，偏旱序列呈從不顯著上升到顯著下降趨勢(shì)。限于方法的限制，未來趨勢(shì)究竟在未來多少時(shí)限內(nèi)成立還需要做進(jìn)一步研究。

5 結(jié)論

[JP+1]本文通過對(duì)雄安新區(qū)1469-2018年偏澇（旱）序列進(jìn)行突變點(diǎn)、趨勢(shì)以及預(yù)測(cè)分析，得出以下結(jié)論。

（1）雄安新區(qū)偏澇、偏旱序列的突變點(diǎn)分別出現(xiàn)在第11個(gè)時(shí)段（1569-1578年）和第45個(gè)時(shí)段（1909-1918年）。突變點(diǎn)前、后偏澇（旱）子序列分別呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢(shì)（不顯著的下降趨勢(shì)）和顯著的上升趨勢(shì)（不顯著的上升趨勢(shì)）。

（2）從序列總體變化趨勢(shì)上看，雄安新區(qū)偏澇（旱）總序列呈現(xiàn)出不顯著的下降趨勢(shì)（顯著的上升趨勢(shì)）。其中，偏澇年份頻次的較大值出現(xiàn)在第1-10（1469-1568年）、第40-45個(gè)時(shí)段（1859-1918年）[JP+1]，較小值出現(xiàn)在第12-18（1579-1648年）、第22-30個(gè)時(shí)段（1679-1768年）;偏旱年份頻次的較大值出現(xiàn)在第12-18（1579-1648年）、第45-55個(gè)時(shí)段（1909-2018年），較小值出現(xiàn)在第22-30（1679-1768年）、第40-45個(gè)時(shí)段（1859-1918年）。

（3）Hurst指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，在0.05顯著性水平下，未來雄安新區(qū)偏澇序列呈從顯著下降到不顯著上升趨勢(shì)，而偏旱序列呈從不顯著上升到顯著下降趨勢(shì)。

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