姚 越，趙 華 榮，劉 圣 鋒

(1.桂林理工大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，廣西 桂林 541004； 2.桂林理工大學(xué) 廣西環(huán)境污染控制理論與技術(shù)重點實驗室，廣西 桂林 541004； 3.桂林理工大學(xué) 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 541004)

受全球變暖和人類劇烈活動的影響，全球或地區(qū)水循環(huán)系統(tǒng)發(fā)生了巨大的變化，導(dǎo)致區(qū)域降水異常事件頻發(fā)[1-3]，給人類的生產(chǎn)和生活以及生命財產(chǎn)安全造成了嚴(yán)重的影響[4-5]。因此，通過研究降水時空變化規(guī)律，對旱澇等降水災(zāi)害演變及生態(tài)環(huán)境安全都有重要意義，也可為人們生活生產(chǎn)及防災(zāi)減災(zāi)工作提供一定的科學(xué)依據(jù)。

目前,國內(nèi)外許多學(xué)者運用了多種新的研究方法，對全球或地區(qū)的降水變化進(jìn)行了大量的研究，并在降水預(yù)測和方法運用改進(jìn)等方面取得了豐碩的成果。林朝暉等用MIP5模式分析研究了中國東部夏季降水氣候態(tài)和年代際變化的變化特征，并對該模式的模擬能力進(jìn)行研究[6]。趙嘉陽等基于EOF對福建省降水量的時空變化特征進(jìn)行了詳細(xì)的分析研究[7]。Lee等對大尺度氣候下降水指數(shù)的變異性、遙相關(guān)和可預(yù)測性進(jìn)行了研究[8]。Tong等研究了近57a來內(nèi)蒙古極端溫度和降水事件的時空變異性[9]。Wu等對中國1961～2014年間復(fù)合降水和極端氣溫的變化進(jìn)行了研究[10]。景丞等對基于區(qū)域氣候模式CCLM的中國極端降水事件預(yù)估進(jìn)行了研究[11]。上述研究表明，在全球氣候變化的大背景下，各地區(qū)降水量和降水時空結(jié)構(gòu)均發(fā)生了顯著的變化。

貴州省地處中國西南部，位于云貴高原之上，地形復(fù)雜，降水豐富，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，受大氣環(huán)流和地形影響較明顯。直至目前，已有諸多學(xué)者對該地區(qū)進(jìn)行了研究。周明飛等從短時強(qiáng)降水方面，對貴州省降水變化進(jìn)了研究[12]?？椎妈葘?0 a貴州省主汛期降水時空變化進(jìn)行了研究[13]。李忠燕等運用低頻圖對貴州省汛期延伸期強(qiáng)降水在預(yù)測應(yīng)用方面進(jìn)行了研究[14]。張波等研究了貴州省山區(qū)降水集中度及其結(jié)構(gòu)變化特征[15]。趙志龍等研究了1960～2016年貴州省高原降水變化特征及重心轉(zhuǎn)移[16]。王芬等研究了貴州省各等級降水歷時的氣候特征及其與降水量的關(guān)系[17]。唐圣鈞等研究了基于DEM的貴州省山區(qū)氣溫以及降水的推算方法[18]。林梽桓等在全球氣候變化大背景下，對貴州省草海濕地極端降水特征進(jìn)行了研究[19]。甘文強(qiáng)等研究了近57 a 5～9月貴州省極端強(qiáng)降水變化特征[20]。蒙軍等運用了雷達(dá)演變對貴州省一次短時強(qiáng)降水進(jìn)行了研究[21]。綜上研究表明，貴州省地區(qū)降水無論在結(jié)構(gòu)變化，還是降水量方面都發(fā)生了明顯的變化。本文利用降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率以及Mann-Kendall法，對貴州省地區(qū)降水時空結(jié)構(gòu)及其變化趨勢進(jìn)行分析研究，探討1960～2017年間降水的變化規(guī)律。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取了中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(http://data.cma.cn)1960～2017年貴州省內(nèi)32個氣象站逐日降水?dāng)?shù)據(jù)(見圖1)。這些站點分布較為均勻，各站點數(shù)據(jù)完整，由于原始數(shù)據(jù)表示方式不統(tǒng)一，故對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，忽略各站點的微量降水，用實際降水量來表示降雪等形式的降水。用R語言編制小程序從原始數(shù)據(jù)中分篩選出各歷時降水和各等級降水的數(shù)據(jù)，采用Excel統(tǒng)計分析和制作熱圖。

圖1 研究區(qū)站點位置

1.2 研究方法

本文將從降水歷時和降水等級兩個方面出發(fā),研究分析貴州省降水時空變化特征。根據(jù)氣象部門的有關(guān)規(guī)定，日降水量≥0.1 mm即為有效降水。降水歷時指從一次降水開始到結(jié)束這一過程所經(jīng)歷的日數(shù)，根據(jù)前人研究成果，將降水歷時分成11類，即1，2，3，4，5，6，7，8，9，10 d和>10 d。降水等級則分為以下4類：小雨(0.1～10 mm)，中雨(10～25 mm)，大雨(25～50 mm)和暴雨(≥50 mm)。

同時,引入降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率兩個指標(biāo),從而能更好地分析貴州省的降水結(jié)構(gòu)變化。降水發(fā)生率，即某一歷時降水過程出現(xiàn)的頻次占所有歷時降水過程頻次的百分比。降水貢獻(xiàn)率，即某一等級降水過程降水量占總降水量的百分比。采用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗方法進(jìn)行趨勢分析。該方法對數(shù)據(jù)的分布沒有要求，對奇異值也不敏感，在降水?dāng)?shù)據(jù)分析方面得到廣泛應(yīng)用,非常適合用來研究降水歷時和降水等級的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率的趨勢。

2 各歷時與等級降水發(fā)生率、貢獻(xiàn)率變化特征

2.1 各歷時降水區(qū)域統(tǒng)計特征

圖2為貴州省不同地區(qū)各歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率。圖2中的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率是將32個氣象站點各歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率分別求平均值所得。由圖2可得，各歷時降水發(fā)生率隨著降水歷時的增加，總體呈現(xiàn)出減少的趨勢。降水歷時1，2，3，4，5，6，7，8，9，10 d和>10 d 對應(yīng)的降水發(fā)生率分別為33.21%，23.07%，14.40%，9.34%，6.27%，4.26%，2.86%，1.93%，1.37%，0.94%和2.35%。如果不考慮>10 d的降水發(fā)生率，其余歷時的降水發(fā)生率呈現(xiàn)出明顯的減少趨勢。

圖2 貴州省各歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率

各歷時降水貢獻(xiàn)率隨著歷時的增加，總體呈現(xiàn)出先增加后減少的趨勢。其中2 d和3 d歷時降水貢獻(xiàn)率最大，分別為14.85%和14.64%；其余歷時降水貢獻(xiàn)率從大到小的排序依次為4 d(12.51%)，>10 d(10.54%)，5 d(10.52%)，1 d(8.90%)，6 d(8.77%)，7 d(6.78%)，8 d(5.23%)，9 d(4.17%)，10 d(3.09%)。

從歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率看，1～5 d發(fā)生率之和與貢獻(xiàn)率之和占總體比重均較高，分別為86.28%與61.42%。分析表明貴州地區(qū)以短歷時降水為主，短時間的大量降水也是地區(qū)洪澇災(zāi)害發(fā)生的重要因素。>10 d的降水貢獻(xiàn)率雖然較高，但因其降水歷時較長，排泄系統(tǒng)有足夠的時間將降水排泄，對地區(qū)洪澇災(zāi)害的影響不大。

2.2 各歷時降水空間分布特征

圖3為貴州省32個站點各歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率的數(shù)據(jù)熱圖。從圖3(a)降水發(fā)生率看,歷時1，2，3 d降水發(fā)生率最高和最低站點分別對應(yīng)為羅甸(41.08%)和織金(27.68%)，正安(26.27%)和織金(20.05%)，仁懷(16.43%)和安順(13.05%)。其余各站點各歷時降水發(fā)生率差別不是很明顯，4～10 d的降水發(fā)生率分別為7.57%～10.74%，4.12%～7.73%，2.83%～5.59%，1.70%～4.36%，1.09%～2.91%，0.56%～2.11%，0.32%～1.75%。>10 d降水發(fā)生率最大的站點為普安(5.01%)，最小站點為桐梓(0.75%)。

根據(jù)各站點不同歷時降水發(fā)生率的對比分析，短歷時降水發(fā)生率較高的站點為(1～3 d降水發(fā)生率之和)：桐梓、正安、仁懷、余慶、思南、銅仁、望謨、羅甸、榕江；其次為威寧,習(xí)水、松桃、息烽、湄潭、黔西、貴陽、凱里、三穗、黎平、天柱、興仁、紫云、惠水、獨山和荔波；再次為普安、盤縣、畢節(jié)、織金、安順、都勻和興義。貴州省各歷時降水發(fā)生率空間變化情況大致為從東北至西南呈減少趨勢。

從圖3(b)降水貢獻(xiàn)率看，各站點降水貢獻(xiàn)率隨著歷時增加，總體上呈先增加后減少的趨勢。各歷時降水貢獻(xiàn)率最大為2～4 d和>10 d，其中2～4 d的降水貢獻(xiàn)率分別在10.68%～19.64%，10.37%～18.38%，9.80%～14.62%，>10 d的降水貢獻(xiàn)率在4.87%～19.44%。各歷時中各站點間的降水貢獻(xiàn)率差異也較大，其中降水貢獻(xiàn)率差異最大的歷時為>10 d(差異為14.57%)，其次為1 d(差異為9.20%)和2 d(差異為8.95%),再次為3 d(差異為8.01%)，4～10 d的降水貢獻(xiàn)率分別在9.80%～14.62%，7.79%～12.51%，6.91%～10.62%，5.18%～8.75%，3.35%～7.32%，2.37%～6.19%，1.62%～4.83%。對比得出，歷時為4～10 d各站點間的降水貢獻(xiàn)率差異較小，降水貢獻(xiàn)率差異在3.50%左右。

綜上可知，貴州省地區(qū)降水貢獻(xiàn)率主要集中在2～4 d和>10 d。根據(jù)各站點降水貢獻(xiàn)率和位置關(guān)系，可以將32個站點大致分成4類：第1類為2～4 d降水貢獻(xiàn)率之和(≥45.0%)較大的站點有桐梓、正安、仁懷、余慶、思南、銅仁、貴陽、羅甸和榕江；第2類為>10 d降水貢獻(xiàn)率較大(≥15.0%)的站點,有威寧、普安、盤縣、織金、興仁和興義；第3類為2～4 d降水貢獻(xiàn)率之和相對較大(≥35.0%)，且>10 d的降水貢獻(xiàn)率相對較大(≥10.0%)的站點,有習(xí)水、松桃、畢節(jié)、湄潭、都勻、三穗、黎平、紫云、惠水、獨山和荔波；第4類為2～4 d降水貢獻(xiàn)率之和相對較大(≥35.0%)，且>10 d降水貢獻(xiàn)率相對較小(≤10.0%)的站點有息烽、黔西、安順、凱里、天柱和望謨。從各站點各歷時降水貢獻(xiàn)率對比分析可知，貴州省東北部站點2～4 d的降水貢獻(xiàn)率較大，西南部站點>10 d的降水貢獻(xiàn)率較大，其他站點1～4 d和>10 d的降水貢獻(xiàn)率相對較大。

圖3 貴州省各站點不同歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率熱圖

2.3 各等級降水區(qū)域統(tǒng)計特征

圖4為貴州省32個站點各等級的降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率統(tǒng)計圖。圖4中的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率是將32個氣象站點各等級降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率分別求平均值所得。從圖4可知，貴州省各等級降水發(fā)生率分別為小雨(80.81%)，中雨(12.43%)，大雨(4.99%)和暴雨(1.77%)?？梢?，隨著降水等級增大，降水發(fā)生率減小，且各等級降水發(fā)生率間差異較大。各等級降水貢獻(xiàn)率分別為小雨(27.24%)，中雨(29.83%)，大雨(25.10%)和暴雨(17.83%)?？梢?，隨著降水等級增大，降水貢獻(xiàn)率呈先增大后減小的趨勢，且各等級降水貢獻(xiàn)率間差異較小，貢獻(xiàn)率差異為2.14%～12.00%。綜合分析貴州省地區(qū)降水以小雨為主，各等級降水貢獻(xiàn)率差異較不明顯。

圖4 貴州省各降水等級發(fā)生率和貢獻(xiàn)率

2.4 各等級降水空間分布特征

圖5為貴州省32個站點各等級降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率熱圖。從圖5(a)降水發(fā)生率來看，各站點降水發(fā)生率隨著降水等級增大而減小，各降水等級間發(fā)生率的關(guān)系為：小雨>中雨>大雨>暴雨,各降水等級的發(fā)生率變化范圍分別為：小雨(76.71%～87.85%)，中雨(8.64%～15.03%)，大雨(2.74%～6.42%)和暴雨(0.71%～3.09%)，其中小雨發(fā)生率最高的前3個站點為畢節(jié)(87.85%),習(xí)水(86.20%),威寧(85.90%),暴雨發(fā)生率最高的前兩個站點為望謨(3.09%)和都勻(2.48%)。大雨和暴雨發(fā)生率(大雨發(fā)生率≥6%，暴雨發(fā)生率≥3%)較高的站點有：銅仁、都勻、望謨、松桃、興義、興仁、紫云、羅甸、荔波、榕江、黎平、天柱和盤縣，如圖6(a)所示。其余各站點的各降水等級之間差別不大。

從圖5(b)降水貢獻(xiàn)率來看，各站點降水貢獻(xiàn)率隨著降水等級的增加，總體上呈先增加后減少趨勢。小部份站點呈相反趨勢。其中貢獻(xiàn)率隨著降水等級的增加而減少的站點有威寧、桐梓、習(xí)水、畢節(jié)、仁懷和黔西。各站點小雨、中雨、大雨和暴雨貢獻(xiàn)率的變化范圍為：21.33%～36.40%，25.15%～35.57%，20.79%～28.07%，9.12%～28.31%，其中小雨貢獻(xiàn)率相對較高(≥30%)的站點有威寧、桐梓、習(xí)水、畢節(jié)、仁懷、黔西；中雨和大雨各站點的降水貢獻(xiàn)率差別較小,其中，大雨貢獻(xiàn)率最高(≥28%)的站點有榕江和荔波；暴雨貢獻(xiàn)率較高(≥20%)的站點有織金、安順、都勻、望謨、松桃、興義、興仁、紫云、惠水、羅甸和荔波，如圖6(b)所示。

綜上分析，各站點降水發(fā)生率隨著降水等級的增加而減少，貴州省地區(qū)降水以小雨為主，貢獻(xiàn)率較高的降水等級為中雨和大雨，但各站點各降水等級間貢獻(xiàn)率差異較小。西北部地區(qū)小雨的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率較高，中部和南部地區(qū)暴雨的貢獻(xiàn)率較高，發(fā)生率也相對較高，是誘發(fā)洪澇災(zāi)害的重要原因之一。

圖5 貴州省各站點降水等級發(fā)生率和貢獻(xiàn)率熱圖

2.5 各歷時降水變化趨勢分析

圖7為各站點降水歷時的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率趨勢分析Kendall秩熱圖。由圖7(a)各站點各歷時降水發(fā)生率秩熱圖可以看出:2，1，5 d降水發(fā)生率呈增加的站點較多，其中2，1 d和5 d降水發(fā)生率呈增加趨勢的站點個數(shù)分別為32，29個和16個，其余各歷時降水發(fā)生率呈增加趨勢的站點都只有總站點數(shù)的一半。由此可知，貴州省地區(qū)除了2 d和1 d外，多數(shù)歷時降水發(fā)生率都呈減少趨勢。從空間來看，望謨站點有9個歷時降水發(fā)生率呈減少趨勢；8個歷時降水發(fā)生率均呈減少趨勢的站點有：習(xí)水、黔西、黎平、紫云、荔波，其中正安站只有3個歷時降水呈減少趨勢，其余站點差異不大。

圖6 貴州省大雨、暴雨發(fā)生率和貢獻(xiàn)率較高站點分布

圖7 貴州省各站點各降水歷時發(fā)生率和貢獻(xiàn)率Kendall秩熱圖

從圖7(b)降水歷時貢獻(xiàn)率秩熱圖可以看出:短期降水貢獻(xiàn)率呈增加趨勢的站點占多數(shù)，長期降水貢獻(xiàn)率呈減少趨勢的站點較多。其中，1 d各站點降水貢獻(xiàn)率都呈增加趨勢，2，3，5 d和6 d降水貢獻(xiàn)率呈增加趨勢的站點數(shù)分別為31，26，21個和17個，其余各歷時降水貢獻(xiàn)率呈減少趨勢的站點數(shù)都超過16個?？傮w來看，貴州省地區(qū)各歷時降水貢獻(xiàn)率呈增加和減少趨勢的站點數(shù)分別有15個和16個，即貴州省地區(qū)降水貢獻(xiàn)率總體上呈減少趨勢，但不是很明顯?？臻g上看,桐梓站、思南站和望謨站多數(shù)歷時降水貢獻(xiàn)率都呈減少趨勢,且尤為明顯，貢獻(xiàn)率呈減少趨勢的歷時個數(shù)分別為9,7個和7個。降水貢獻(xiàn)率呈減少趨勢歷時個數(shù)最少的站為：松桃站和三穗站，僅有3個歷時呈減少趨勢。

2.6 各等級降水變化趨勢分析

圖8為各等級降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率趨勢分析Kendall秩熱圖。從圖8(a)各站點等級降水發(fā)生率秩熱圖來看，大多數(shù)站點中雨，大雨和暴雨發(fā)生率都呈增加趨勢，而小雨的發(fā)生率多呈減少趨勢。中雨、大雨和暴雨發(fā)生率呈增加趨勢的站點數(shù)分別為19,25個和27個。從圖8(b)各站點等級降水貢獻(xiàn)率秩熱圖來看，大多數(shù)站點小雨和中雨的貢獻(xiàn)率都呈減少趨勢，反之大雨和暴雨的貢獻(xiàn)率呈增加趨勢。其中小雨和中雨貢獻(xiàn)率呈減少趨勢的站點數(shù)為22個和25個，大雨和暴雨貢獻(xiàn)率呈增加趨勢的站點數(shù)為17個和25個?？偟膩砜?，多數(shù)站點小雨的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率都呈減少趨勢，大雨和暴雨的發(fā)生率和貢獻(xiàn)率基本一致，都呈增加趨勢。而大多數(shù)站點中雨的發(fā)生率與其貢獻(xiàn)率趨勢正好相反。

圖8 貴州省各站點各降水等級發(fā)生率和貢獻(xiàn)率Kendall秩熱圖

3 結(jié) 論

(1)貴州省32個氣象站降水歷時發(fā)生率綜合分析表明:降水發(fā)生率隨著歷時的增加呈減少趨勢,主要以短期降水為主,其中1，2，3 d和4 d降水發(fā)生率分別為33.21%，23.07%，14.40%，9.34%。降水貢獻(xiàn)率隨著歷時的延長，總體上呈先增加后減少趨勢，其中2d和3d的貢獻(xiàn)率最大，分別為14.85%和14.64%，其次為4 d(12.51%)，再次為>10 d(10.54%)。各歷時降水空間差異主要表現(xiàn)為短歷時降水發(fā)生率從貴州省東北部至西南部大致呈減少趨勢，東北部站點(桐梓、正安、仁懷、余慶、思南、銅仁、貴陽、羅甸、榕江)2～4 d的降水貢獻(xiàn)率較大，西南部站點(威寧、普安、盤縣、織金、興仁、興義)>10 d的降水貢獻(xiàn)率較大，其他站點1～4 d和>10 d的降水貢獻(xiàn)率相對較大?？梢钥闯?，貴州省東北部地區(qū)短歷時降水致災(zāi)的可能性較大。

(2)降水發(fā)生率隨著降水等級的增加，總體上呈減少趨勢，降水則以小雨為主，發(fā)生率高達(dá)80.81%，其次為中雨(12.43%),再次為大雨(4.99%)和暴雨(1.77%)。貢獻(xiàn)率隨著降水等級的增加，總體上呈先增加后減少的趨勢，各等級降水貢獻(xiàn)率之間的差異不大，大致關(guān)系為：中雨>小雨>大雨>暴雨。等級降水的空間差異主要表現(xiàn)為：各站點等級降水發(fā)生率范圍為小雨(76.71%～87.85%)，其次為中雨(8.64%～15.03%)，再次為大雨(2.74%～6.42%)和暴雨(0.71%～3.09%)，其中小雨發(fā)生率最高的站點為畢節(jié)(87.85%),其次為習(xí)水(86.20%),再次為威寧(85.90%),暴雨發(fā)生率最高的站點為望謨(3.09%)和都勻(2.48%)。其余站點等級降水發(fā)生率差異較小。各站點貢獻(xiàn)率隨著等級的增加大致呈先增加后減少趨勢，其中小雨貢獻(xiàn)率(≥30.0%)較高的站點有威寧、桐梓、習(xí)水、畢節(jié)、仁懷和黔西；中雨和大雨各站點的降水貢獻(xiàn)率差異較??；暴雨貢獻(xiàn)率(≥20.0%)較高的站點有織金、安順、都勻、望謨、松桃、興義、興仁、紫云、惠水、羅甸和荔波。小雨對西北部地區(qū)貢獻(xiàn)率較高，而中部和南部地區(qū)暴雨的貢獻(xiàn)率較高。由此可見，暴雨致災(zāi)的可能性值得引起注意。

(3)各歷時降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率在總體變化趨勢上基本類似，其中歷時1，2 d和5 d降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率都呈增加趨勢的站點占多數(shù)(其中，1 d和2 d呈增加趨勢的站點較多)，歷時4 d和大于6 d的降水發(fā)生率變化趨勢主要以減少為主，而3 d和6 d主要表現(xiàn)為發(fā)生率呈減少趨勢的站點占多數(shù)，反之其貢獻(xiàn)率呈增加趨勢的站點較多。各等級降水發(fā)生率和貢獻(xiàn)率變化趨勢上基本類似，其中大雨和暴雨呈增加趨勢的站點較多，反之小雨呈減少趨勢的站點較多，而中雨發(fā)生率呈增加趨勢的站點較多，其貢獻(xiàn)率則反之。