楊天慈

摘 要：基于1959—2017年贛江流域13個站點逐日降水量數(shù)據(jù)，采用線性趨勢分析、Morlet小波分析、克里金插值法等方法，分析了贛江流域7個極端降水指數(shù)的時間和空間變化特征。結(jié)果表明：在時間上，大雨日數(shù)（R25）均呈下降趨勢，暴雨日數(shù)（R50）、日最大降水量（Rx1day）、極端降水量（P95）、極端強降水量（P99）、極端降水強度（I95）、極端降水強度（I99）均呈上升趨勢。說明近59年來贛江流域雖然大雨發(fā)生的頻率逐漸減少，但極端降水的強度逐漸增加;贛江流域極端降水事件含有16年和3年2個主振蕩周期，且連續(xù)性較強;在空間上，贛江流域自西向東，自南向北，極端降水發(fā)生的頻率在逐漸增加，但其降水強度逐漸減小。

關(guān)鍵詞：贛江流域;極端降水;時空變化

中圖分類號 P426.62文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2021）09-0137-03

氣候變化會改變極端天氣條件、極端事件的頻率、強度和持續(xù)時間。近年來，全球變暖的趨向日漸明顯。在此背景下，極端氣候時段的頻率逐漸增加，水循環(huán)加劇，極端水文氣象事件增多，洪水等極端事件增多，干旱和臺風時有發(fā)生，導致水資源時空分布不均，供需平衡嚴重受損，對全球的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和災害防治的影響也在不斷加劇[1]。

極端降雨引發(fā)的洪澇災害是最常見、最重要的自然災害之一。作為眾多極端事件之一，當極端降水累積量超過一定閾值，會導致內(nèi)澇等洪澇災害，進而引發(fā)泥石流、滑坡等災難，對自然環(huán)境和生命財產(chǎn)安全均構(gòu)成了重大威脅[2]，因此也成為了人們廣為關(guān)注的問題之一。國內(nèi)外許多學者在極端降水問題上做了大量工作，研究了全球尺度和國家尺度上對極端降水狀況。Donat等[3]認為在全球范圍內(nèi)，由于溫度的變化，呈明顯增加趨勢;北半球的中高緯度地區(qū)在近50年中極端降水事件頻率每10年增加3%左右;俄羅斯、美國以及加拿大、英國等國家的極端降雨出現(xiàn)增幅。楊金虎等[4]調(diào)查了我國降水事件，結(jié)果表明，我國不同地區(qū)的極端降水存在顯著差異，長江中下游、華南、西北偏西等地呈上升趨勢，東北、華北等地呈下降趨勢。

截至目前，對于不同的時空尺度極端降水事件的相關(guān)研究已取得了長足進展，并得到了許多有意義的結(jié)論，但對贛江流域極端降水事件的研究仍相對較少?；诖耍狙芯繉M江流域極端降水時空變化過程進行了深入分析，探討贛江流域極端降水近59年的演化規(guī)律，以期為合理利用氣候資源、防治氣候災害及區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

贛江位于長江以南、南嶺以北，是江西省最大的河流，也是長江下游的主要支流之一，地處東經(jīng)113°50′～117°10′，北緯24°40′～29°40′之間。依次流經(jīng)吉安市、樟樹市、鳳城市和南昌市，并匯入鄱陽湖，再經(jīng)過九江市匯入長江，全長766km，受水面積約83500km2，占全省土地面積的2/3。屬亞熱帶濕潤氣候，氣候溫和，降雨充足，適宜人、動物和植物的生存。

贛江流域南昌、龍南、尋烏、贛縣、寧都、遂川、蓮花、吉安縣、井岡山、永豐、宜春、樟樹、宜豐等13個站點的1959—2017年59年的逐日降水量均來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn/），并對異常數(shù)據(jù)進行了處理。

2 研究方法

2.1 極端降水指標的確定 百分位閾值法通常是指以記錄某一強度或數(shù)量以上的日降水量或達到某一返回值為標準來確定降水量極值的方法。本文的極端降水定義使用的百分位閾值法，將贛江流域各站1959—2017年日降水量大于0.1mm按升序排列，選取第95個百分位作為極端降雨的年限閾值，同樣選取第99個百分位作為極端暴雨的年閾值，如果當天降水量超過這一臨界值，則應視為極端降水事件。本研究選取7個極端降水指數(shù)，將7個極端降水指數(shù)分為絕對指數(shù)和強度指數(shù)。在我國，對日降水量的定義有所不同，通常將大雨定義為日降水量大于25mm的降水事件，將暴雨定義為日降水量大于50mm的降水事件。由于贛江流域?qū)賮啛釒駶櫦撅L氣候，降水量較大，故本研究選取大雨日數(shù)R25、暴雨日數(shù)R50作為極端降水指標[5]。綜上，具體指數(shù)和含義如表1所示：

2.2 線性趨勢分析 計算贛江流域13個站1959—2017年的年極端降水指數(shù)，構(gòu)建各站的時間序列，并采用線性趨勢法對各站進行分析。降水數(shù)據(jù)可用一元線性方程擬合，即：

式中：回歸系數(shù)a1表示的是變量x的變化趨勢，其正負跟自變量變化的趨勢相一致;相關(guān)系數(shù)r表示的是自變量與因變量的相關(guān)性，越接近1，相關(guān)性越大，反之則較小;其中[a1×10]是降水的變化傾向率，代表每十年的變化。

2.3 Morlet小波分析 小波分析法可以清楚地顯示出時間序列上的多種變化周期，本文將利用Matlab對7個極端降水指數(shù)進行周期分析。對于給定的小波函數(shù)φ（t），氣象時間序列?（t）的連續(xù)小波變換系數(shù)為：

式中，a為尺度因子，反映波長長度;b為時間因子，反映時間上的平移;Wf（a，b）為小波變換系數(shù);`φ（t）為φ（t）的共軛復數(shù);c為小波的中心頻率;t為時間。

通過將小波轉(zhuǎn)換系數(shù)的平方值積分到b域中，可以確定小波方差，即：

小波方差曲線是小波方差隨著系數(shù)a的變化而變化的過程，它體現(xiàn)了波動能量隨尺度的分布形勢，可以據(jù)此得出時間序列中的最重要周期，即主周期。

2.4 克里金插值法 克里金插值是一種比較普遍的地統(tǒng)計學插值方法。依據(jù)區(qū)域變化采樣點收集的數(shù)據(jù)，提供未知采樣點區(qū)域變化的最優(yōu)線性、無偏估計。

其計算公式如下：

式中：Z為氣象站點的估計值：[xi]為站點位置;n為插值點總個數(shù);li是插值過程中各氣象站點權(quán)重系數(shù)，即[i=1nλi]=1，使得被估計的參數(shù)與估計量的數(shù)學期望值相等，并使其方差要小于任意的線性組合方差。

本文利用ArcGIS10.4的Kriging插值方法，對贛江流域13個測站7個極端降水指標的氣候變化趨勢進行了插值，分析了近59年來極端降水的空間變化。

3 結(jié)果與分析

3.1 極端降水時間變化特征 利用線性趨勢法分析贛江流域1959—2017年7個極端降水指標的變化特征，結(jié)果表明，大雨日數(shù)R25呈下降趨勢，但下降幅度很小，1969—1978年、1986—1997年、2009—2015年出現(xiàn)3個明顯的波峰;暴雨日數(shù)R50呈上升趨勢，但上升幅度不明顯;最大日降水量Rx1day呈明顯上升趨勢，1959—1974年，波動很大，最大值出現(xiàn)在1961年，最小值出現(xiàn)在1963年;極端降水量P95和極端強降水量P99呈明顯上升趨勢，均在1963年出現(xiàn)最小值，極端降水量P95在2002年出現(xiàn)最大值，極端強降水量P99在2010年出現(xiàn)最大值;極端降水強度I95和I99波動較大，呈上升趨勢，最大值出現(xiàn)在1964年，最小值出現(xiàn)在1963年。

3.2 周期變化 對贛江流域1959—2017年7個極端降水指數(shù)的小波變化及小波方差分析可知：R25的波動方差有2個明顯的峰值，分別為6年和16年，6年的振蕩周期集中在1976—1988年，16年的振蕩周期存在于所有時間序列中;R50波方差最明顯的峰值是16年，其次是4年和2年的振蕩周期，16年的振蕩周期是全域性的，4年的振蕩周期集中在1973—1984年，2年的振蕩周期持續(xù)在1959—1971年和1993—2017年間;Rx1day的波動方差有4個明顯的峰值，分別為3年、6年、10年和24年，3年和6年的周期在整個時間序列中相對穩(wěn)定，10年的振蕩周期集中在1971—2003年，而24年的周期是整個時間序列中呈現(xiàn)枯豐交替狀態(tài);P99在時間尺度上有3年、5年、10年、16年和24年5個峰值，3年的振蕩周期主要分布在1959—1976年和1998—2017年，5年和10年的振蕩周期集中在1966—1983年，16年和24年的振蕩周期在所有時間尺度上都是干濕交替狀態(tài);I95主要有3個峰值：3年、8年和24年，其中24年最明顯，存在于整個時間序列中;I99主要有4個振蕩周期：3年、8年、12年、24年，大致貫通于整個時間序列。

3.3 極端降水空間特征

3.3.1 極端降水空間分布特征 采用克里金插值法，對贛江流域13個站點7個極端降水指數(shù)多年平均值進行插值可以發(fā)現(xiàn)：R25與R50的空間分布特征大致相同，發(fā)生頻率相對都比較低，極大值均出現(xiàn)在井岡山附近，極小值均出現(xiàn)在贛縣附近;Rx1day大致呈自西向東，自南向北逐漸增大的趨勢，極大值出現(xiàn)在南昌，極小值出現(xiàn)在遂川;P95和P99均呈現(xiàn)南低北高的趨勢，贛縣附近出現(xiàn)極小值，井岡山附近出現(xiàn)極大值;I95和I99均是自西向東逐漸增大的趨勢，極小值都出現(xiàn)在遂川附近，I95的極大值出現(xiàn)在南昌，I99的極大值出現(xiàn)在樟樹。

3.3.2 極端降水指數(shù)變化空間異質(zhì)性特征 分析各站極端降水指數(shù)變化傾向率值可以得出：R25的變化在井岡山地區(qū)表現(xiàn)出最明顯的下降趨勢，贛縣、吉安、宜春等地呈上升趨勢;R50的變化比較明顯的突現(xiàn)出南部、中部、北部3個層次，中部以遂川、贛縣為中心，呈增加趨勢，南部和北部分別以龍南和樟樹為中心，呈減少趨勢;Rx1day的變化以龍南為中心的西南部和樟樹附近呈明顯的增加趨勢，且龍南增加趨勢最為明顯，其余地區(qū)均呈下降趨勢，以南昌為中心的東北部下降趨勢最為顯著;P95大致呈自西南向東北逐漸增加的趨勢，且西南部下降趨勢最明顯，東部地區(qū)增加趨勢最顯著;P99南部地區(qū)呈減少趨勢，中部及北部的絕大部分地區(qū)呈明顯的增加趨勢;I95和I99的變化主要是在贛縣、宜春、宜豐附近呈明顯增加趨勢，在尋烏、樟樹、永豐呈明顯減少趨勢。

4 結(jié)論

本研究基于1959—2017年贛江流域13個站點降水資料日值數(shù)據(jù)，對贛江流域極端降水事件的變化趨勢進行了分析研究，主要結(jié)論如下：

（1）在時間上，大雨日數(shù)R25呈下降趨勢，暴雨日數(shù)R50、最大日降水量Rx1day、極端降水量P95、極端強降水量P99、極端降水強度I95、極端降水強度I99均呈線性上升趨勢。說明近59年來贛江流域雖然大雨頻次在逐漸減少，但極端降水的強度在逐漸增加。

（2）在周期變化上，贛江流域極端降水事件普遍存在2個信號較強的主周期，16年和3年時間尺度，以及存在信號較弱的2～4年的振蕩周期，且連續(xù)性較強。說明近59年來贛江流域極端降水事件的發(fā)生具有一定的周期規(guī)律。

（3）在空間上，井岡山地區(qū)R25顯著增加，中西部地區(qū)R50變化不明顯，Rx1day變化率南部呈上升趨勢，P95、P99變化從南向北逐漸增大，西部地區(qū)I95、I99的變化較為明顯。說明贛江流域自西向東、自南向北，極端降水的頻率在逐漸增加，但其降水強度卻在逐漸下降。

參考文獻

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[2]吳潔玲，周嘉琦，成思佩，等.1951-2017年韶關(guān)市極端降水特征及其與厄爾尼諾的關(guān)系[J].亞熱帶水土保持，2019，31（1）：21-25.

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[5]靳俊芳，殷淑燕，龐獎勵.近60a來漢江上游極端降水變化研究：以安康地區(qū)為例[J].干旱區(qū)研究，2014，31（6）：1061-1067.

（責編：張宏民）