陳家棟, 田宏偉, 黃 進(jìn), 張金池

(1.南京林業(yè)大學(xué) 南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心, 江蘇省水土保持與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210037; 2.中國(guó)氣象局/河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 河南 鄭州 450003;3.河南省氣象科學(xué)研究所, 河南 鄭州 450003; 4.南京信息工程大學(xué) 應(yīng)用氣象學(xué)院, 江蘇 南京 210044)

伴隨著全球氣溫升高，區(qū)域性極端氣候事件頻發(fā)，降水呈現(xiàn)出更為顯著的多尺度時(shí)空非均勻性，其劇烈的時(shí)空變化不斷地加劇著區(qū)域性氣象水文災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)[1]。區(qū)域降水的變化特征通常包含了“降雨量”和“降雨結(jié)構(gòu)”的變化，不同時(shí)段內(nèi)降水量的分配則是反映降水結(jié)構(gòu)的重要內(nèi)涵[2]。降水年內(nèi)分配不均勻，雨量集中到少數(shù)月份中，是導(dǎo)致區(qū)域旱澇等氣象災(zāi)害事件發(fā)生的重要原因，因此研究降水年內(nèi)分配非均勻性的時(shí)空演變對(duì)水資源安全監(jiān)測(cè)和管理有著重要現(xiàn)實(shí)意義[3]?；谠陆邓繑?shù)據(jù)，Zhang等[4]提出的降水集中度(PCD)是中國(guó)學(xué)者使用最多的一種評(píng)估年內(nèi)降水分配均勻與否的降水指數(shù)。近20 a來(lái)，PCD指數(shù)已應(yīng)用于陜西[2]、江蘇[5]、遼寧[6]、浙江等[7]諸多省份以及淮河[3]、珠江[8]、漢江等[9]主要流域，其結(jié)果定量表征了不同區(qū)域降水量在時(shí)空?qǐng)錾系姆蔷恍?，并探討了PCD變化趨勢(shì)的空間分布，進(jìn)而反映了中國(guó)降水季節(jié)變率時(shí)空演變特征的區(qū)域差異。國(guó)際上對(duì)降水集中性的描述大多采用De Luis等[10]改進(jìn)的降水集中指數(shù)(PCI)、Walsh等[11]提出的降水季節(jié)性指數(shù)(PSI)[4]。與PCD和PCI等指數(shù)相比，PSI的優(yōu)勢(shì)是它的計(jì)算更為簡(jiǎn)便，物理意義更直觀，且有著良好的分級(jí)參考標(biāo)準(zhǔn)[12]。

河南省為一個(gè)農(nóng)業(yè)大省，是中國(guó)糧食生產(chǎn)的核心產(chǎn)區(qū)，其冬小麥、玉米、花生等重要糧油作物的產(chǎn)量均居全國(guó)前列[13]。由于地處南北氣候過(guò)渡帶，受季風(fēng)影響，河南省降水年際變異及區(qū)域分布差異都極為顯著，降水異常引發(fā)的旱澇災(zāi)害嚴(yán)重影響了區(qū)域糧食生產(chǎn)安全和人民正常生活[14]。目前，河南省降水變化規(guī)律的相關(guān)研究主要集中在強(qiáng)度、極值、頻次等方面，對(duì)降水結(jié)構(gòu)的探求還較少[15]。鑒于此，本文運(yùn)用降水季節(jié)性指數(shù)(PSI)探求年內(nèi)降水非均勻性的時(shí)空演變對(duì)評(píng)估河南省水資源對(duì)氣候變化的響應(yīng)有著重要意義。

1 資料與方法

1.1 基本數(shù)據(jù)

圖1中113個(gè)氣象觀測(cè)站1970—2019年的逐月降水資料由河南省氣象局提供?；诩幽么蟓h(huán)境部氣候研究中心RHtest均一性檢驗(yàn)技術(shù)，各站點(diǎn)月降水序列均通過(guò)了懲罰最大F檢驗(yàn)(PMFT)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)(http:∥data.stats.gov.cn/)提供了全省尺度1970—2019年冬小麥、夏玉米、大豆、花生、油菜籽、芝麻的總產(chǎn)量數(shù)據(jù)。此外，15種大尺度大氣環(huán)流指數(shù)(large-scale atmospheric circulation indices, LACI)1988—2017年的逐月數(shù)據(jù)由美國(guó)國(guó)家大氣海洋(NOAA)氣候預(yù)測(cè)中心( https:∥www.esrl.noaa.gov)提供，其分別為太平洋—北美遙相關(guān)型(PNA)、東太平洋/北太平洋濤動(dòng)(EP/NP)、西太平洋遙相關(guān)型(WP)、北大西洋濤動(dòng)(NAO)、南方濤動(dòng)(SOI)、熱帶北大西洋海溫(TNA)、熱帶南大西洋海溫(TSA)、西半球暖池指數(shù)(WHWP)、混合ENSO指數(shù)(MEI)、厄爾尼諾-3區(qū)的平均海面溫度(NINO3) 、厄爾尼諾1+2區(qū)的平均海面溫度(NINO1+2) 、厄爾尼諾-4區(qū)的平均海面溫度(NINO4) 、厄爾尼諾-3.4區(qū)的平均海面溫度(NINO3.4)、太平洋年代際振蕩(PDO)、北太平洋遙相關(guān)型(NP)[16-18]。

圖1 河南省113個(gè)氣象站點(diǎn)的空間分布

1.2 降水季節(jié)性指數(shù)(PSI)

降水季節(jié)性指數(shù)PSI可用公式(1)計(jì)算，其中R為第i年的降水總量(mm)，Xn為該年第n月的降水量(mm)。PSI≤0.19，表明年內(nèi)降水呈現(xiàn)非常均勻分配；PSI位于0.20～0.39區(qū)間，表明降水分配較均勻，且有明顯的雨季；PSI位于0.40～0.59區(qū)間，表明降水分配有一定的季節(jié)性，且有短暫的旱季；PSI位于0.60～0.79區(qū)間，表明降水分配呈現(xiàn)季節(jié)性；PSI位于0.80～0.99區(qū)間，表明降水分配呈現(xiàn)極強(qiáng)的季節(jié)性，且有較長(zhǎng)的旱季；PSI位于1.00～1.19區(qū)間，表明降水集中在某3個(gè)月份中；PSI≥1.20，表明降水分配極不均勻，降水多集中在1～2個(gè)月中。

(1)

1.3 PSI的時(shí)空分析方法

主成分分析(principal component analysis, PCA)是一種常用的數(shù)據(jù)降維手段，可以有效識(shí)別空間尺度下某種氣候指標(biāo)時(shí)序變化特征相似性及分異性[18]。本研究某給定時(shí)段i的k個(gè)變量Xi,1,Xi,2,…,Xi,k，同時(shí)有k個(gè)主成分(principal component, PC)Yi,1,Yi,2,…,Yi,k，它們可表達(dá)為各變量的線性關(guān)系：

Yi,1=a11Xi,1+a12Xi,2+…+a1kXi,k

Yi,2=a21Xi,1+a22Xi,2+…+a2kXi,k

?

Yi,k=ak1Xi,1+ak2Xi,2+…+akkXi,k

(2)

其中Xi,k指的是 PSI時(shí)間序列；k表示氣象站點(diǎn)數(shù)(113個(gè))；i表示每個(gè)站 PSI序列的長(zhǎng)度，即50(1970—2019年)。由Xi,k計(jì)算得出Yi,1,Yi,2,…,Yi,k的無(wú)量綱逐年序列稱之為主成分得分序列(principal component sores, PCS)，其表征了從原始113列PSI中提取了若干不同演變特征的時(shí)序模態(tài)。式中線性組合的系數(shù)a11,…akk表征了原始PSI序列與不同主成分對(duì)應(yīng)PCS序列的相關(guān)性，其歸一化后的結(jié)果稱之為載荷。載荷值越高則表明某一站點(diǎn)PSI序列與某一PCS序列的相關(guān)性越高，通過(guò)對(duì)載荷的空間插值可以完成基于PSI變化特征的空間聚類。本研究中主成分分析過(guò)程由統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 21.0中的相關(guān)模塊完成，而載荷的空間插值則由ArcGIS 10.0中的反距離權(quán)插值模塊完成。

主成分分析提取的若干PCS序列刻畫了不同區(qū)域PSI的時(shí)序變化情形，近似于無(wú)量綱化的PSI區(qū)域平均值逐年序列，為快速識(shí)別PSI年際變化的區(qū)域差異提供了便捷。采用Mann-Kendall趨勢(shì)和突變檢驗(yàn)、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析、交叉小波變換對(duì)PCS序列進(jìn)行的診斷分析。集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)廣泛應(yīng)用非線性、非平穩(wěn)的時(shí)間序列的多重周期研究，其將時(shí)間序列分解為有限個(gè)不同時(shí)間尺度的振蕩分量，得到若干個(gè)具有不同尺度特征的固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function, IMF)，進(jìn)而準(zhǔn)確捕捉原始信號(hào)的內(nèi)在波動(dòng)特征和趨勢(shì)變化[19]。交叉小波變換 (cross wavelet transform, XWT)具有較強(qiáng)的信號(hào)耦合和分辨能力，可以分析兩個(gè)時(shí)間序列中具有較高共振能量的共振周期及其相位關(guān)系[20]。交叉小波圖中箭頭表示相位差，→表示兩時(shí)間序列變化相位一致，←表示兩時(shí)間序列變化相位相反；背景顏色越接近紅色表征相關(guān)性越強(qiáng)，越接近藍(lán)色代表征關(guān)性越弱；粗黑線勾勒的區(qū)域則通過(guò)了0.05顯著性水平檢驗(yàn)[21]。

2 結(jié)果與分析

2.1 PSI的空間分布特征

基于IDW插值法，圖2a描繪了各站點(diǎn)降水季節(jié)性指數(shù)PSI多年均值的空間分布，可以發(fā)現(xiàn)河南省PSI呈現(xiàn)出明顯的由南向北遞增的梯度變化。與之相反，圖2b中河南省多年年降水量呈現(xiàn)出明顯由南向北遞減的梯度變化。這表明河南省降水越豐沛的地區(qū)，其年內(nèi)降水分配的非均勻性越低。南部及西南部地區(qū)的PSI在0.64～0.8之間變化，這表明該區(qū)域降水的年內(nèi)分配具有明顯的季節(jié)性；而河南省中部及北部地區(qū)的PSI在0.8～0.97之間變化，這表明該區(qū)域的年內(nèi)降水分配存在著較長(zhǎng)歷時(shí)的旱季。與此同時(shí)，降水貢獻(xiàn)率(各月降水量占年總降水量的比例)進(jìn)一步刻畫降水分配非均性的區(qū)域差異。由圖2c可以發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)域的各月降水均呈現(xiàn)出顯著的單峰型分布，且年降水主要集中在7月。河南省北部地區(qū)呈現(xiàn)出更高的降水集中性，其7月貢獻(xiàn)了全年降水量的28.3%，其次8月和6月的貢獻(xiàn)率分別為20.5%和11.8%。相較而言，河南省南部地區(qū)則呈現(xiàn)較低的降水集中性，其7月降水僅占全年降水的18.1%，且6，7，8這3個(gè)月的總降水貢獻(xiàn)率不超過(guò)46%。其總體而言，河南省北部呈現(xiàn)出較高的年內(nèi)降水分配非均勻性。此外，圖2d表明不同區(qū)域的年總降水量均主要集中在中雨事件。相比較下，河南省南部地區(qū)暴雨及大暴雨對(duì)年年總降水量的貢獻(xiàn)率較高。

2.2 基于PSI變化差異的氣候分區(qū)

依托SPSS 21.0的主成分分析模塊，對(duì)113列(113個(gè)站點(diǎn))×50行(50 a)的PSI矩陣進(jìn)行降維，以此識(shí)別降水分配非均勻性的區(qū)域演變差異。圖3中前4個(gè)主成分累積方差貢獻(xiàn)率超過(guò)了75%，且各主成分的特征根均大于5，滿足提取要求。基于PC1，PC2，PC3，PC4在PSI序列上的載荷(圖4)及其對(duì)應(yīng)的PCS1，PCS2，PCS3，PCS4序列(圖5)，可以從113個(gè)站點(diǎn)PSI的時(shí)序變化中識(shí)別出4個(gè)典型的時(shí)空演變模態(tài)。依據(jù)載荷值的高低，第Ⅰ模態(tài)(PC1)主要表征了河南省西部地區(qū)(區(qū)域Ⅰ)PSI的年際變化；第Ⅱ模態(tài)(PC2)主要表征了河南省西部地區(qū)(區(qū)域Ⅱ)PSI的年際變化；第Ⅲ模態(tài)(PC3)主要表征了河南省北部地區(qū)(區(qū)域Ⅲ)PSI的年際變化；第Ⅳ模態(tài)(PC4)主要主要表征了河南省南部地區(qū)(區(qū)域Ⅳ)PSI的年際變化。可以發(fā)現(xiàn)這一分區(qū)結(jié)果呈現(xiàn)出典型的南北、東西差異。

圖3 113個(gè)氣象站降水季節(jié)性指數(shù)PSI逐年序列主成分分析結(jié)果

2.3 各分區(qū)降水季節(jié)性指數(shù)PSI的演變特征

圖5中PCS序列直觀地表征了各分區(qū)近50 a PSI的演變過(guò)程。從Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)來(lái)看，各PCS序列近50 a的變化趨勢(shì)均沒有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其中西部(區(qū)域Ⅰ)和南部(區(qū)域Ⅳ)的PCS呈現(xiàn)出較弱的上升趨勢(shì)，而中東部(區(qū)域Ⅱ)和北部(區(qū)域Ⅲ)的PCS呈現(xiàn)出較弱的下降趨勢(shì)。此外，各PCS突變檢驗(yàn)生成的UF/UB序列進(jìn)一步刻畫了PSI的轉(zhuǎn)折性變化。由圖5a所示，河南省西部地區(qū)(區(qū)域Ⅰ)的PCS分別在1987，1994，2014年發(fā)生了突變，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其大致呈現(xiàn)出先增加—減少—增加的演變過(guò)程。圖5b中河南省西部地區(qū)(區(qū)域Ⅱ)的PCS則大致呈現(xiàn)出減少—增加—減少的演變過(guò)程，其分別在1993，2014年發(fā)生突變，但未通過(guò)顯著性水平。圖5d中河南省南部地區(qū)(區(qū)域Ⅳ)的PCS在1982，1997年的突變?nèi)晕赐ㄟ^(guò)顯著性檢驗(yàn)，其整體呈現(xiàn)出增加—減少—增加的演變過(guò)程，特別是在2004年后其上升趨勢(shì)較為強(qiáng)烈。相比較區(qū)域Ⅰ，Ⅱ，Ⅳ較明顯的年代際變化，圖4d中河南省北部地區(qū)(區(qū)域Ⅲ)的PCS存在更多的不顯著突變點(diǎn)，其呈現(xiàn)更為明顯的短期年際波動(dòng)。

注：PC1，PC2，PC3，PC4為PSI的時(shí)序變化中識(shí)別出4個(gè)典型的時(shí)空演變模態(tài)。依據(jù)載荷值的高低，第Ⅰ模態(tài)(PC1)主要表征了河南省西部地區(qū)(區(qū)域Ⅰ)PSI的年際變化；第Ⅱ模態(tài)(PC2)主要表征了河南省西部地區(qū)(區(qū)域Ⅱ)PSI的年際變化；第Ⅲ模態(tài)(PC3)主要表征了河南省北部地區(qū)(區(qū)域Ⅲ)PSI的年際變化；第Ⅳ模態(tài)(PC4)主要主要表征了河南省南部地區(qū)(區(qū)域Ⅳ)PSI的年際變化。下同。

圖5 各分區(qū)主成分得分PCS序列的Mann-Kendall趨勢(shì)和突變檢驗(yàn)

表1給出了各分區(qū)PCS序列的EEMD分析結(jié)果，以此探求PSI的周期性振蕩特征。PCS1，PCS2，PCS3，PCS4的IMF1分量方差貢獻(xiàn)率分別為55.9%，70.32%，86.22%，72.08%，明顯高于其他IMF分量，這表明了PCS1，PCS2，PCS3，PCS4分別呈現(xiàn)出主周期為2.94，2.63，3.33，2.63 a的短期振蕩。與上其他3個(gè)分區(qū)相比，河南省北部PCS序列的短期振蕩更為強(qiáng)烈，其體現(xiàn)在IMF1的方差貢獻(xiàn)率超過(guò)了86%。

表1 各分區(qū)主成分得分PCS序列集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析EEMD分解結(jié)果

2.4 各分區(qū)PSI對(duì)大氣環(huán)流指數(shù)的敏感性分析

依托PCS序列以及15種LACI的逐年序列，表2通過(guò)相關(guān)分析和逐步回歸分析探求河南省不同區(qū)域PSI變化的主要驅(qū)動(dòng)力。由表2可以發(fā)現(xiàn)河南省PSI波動(dòng)對(duì)與環(huán)流信號(hào)的響應(yīng)存在著顯著的區(qū)域差異。4個(gè)氣候分區(qū)中，北部地區(qū)(區(qū)域Ⅲ)PCS3與LACI的相關(guān)性最為顯著，其中NAO，MEI，NINO3，NINO1+2，NINO4，NINO3.4均對(duì)PCS3有著顯著影響，特別是PCS3與NINO3，NINO1+2的負(fù)相關(guān)性通過(guò)了0.01顯著性水平檢驗(yàn)。NAO，MEI，NINO3，NINO1+2，NINO3.4也對(duì)PCS1和PCS2有這顯著影響，但負(fù)相關(guān)性均未通過(guò)0.01顯著性水平檢驗(yàn)。反觀區(qū)域Ⅳ，PCS4與LACI的相關(guān)性最弱，且均未通過(guò)且通過(guò)0.05顯著性水平檢驗(yàn)。此外，逐步回歸分析指出NAO，NINO3.4，NINO3分別是影響PCS1，PCS2，PCS3的關(guān)鍵環(huán)流因子。

表2 主成分得分PCS與LACI的相關(guān)分析及多元逐步回歸分析

圖6中交叉小波能量譜進(jìn)一步刻畫了PCS與關(guān)鍵環(huán)流因子的時(shí)頻對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖6a中PCS1與NAO存在著兩個(gè)共振周期，兩者在1985—1990年期間存在著周期為2～4 a的負(fù)相關(guān)性，在1985—1990年期間存在著周期為2～4 a的負(fù)相關(guān)性。圖6b中PCS1與NINO3.4存在著兩個(gè)共振周期，兩者在1989—1999年期間存在著周期為1～4 a的負(fù)相關(guān)性，在1993—2004年期間存在著周期為4～6 a的負(fù)相關(guān)性。圖6c中PCS3與NINO3存在著3個(gè)共振周期，兩者在1974—1997年期間存在著周期為2～6 a的負(fù)相關(guān)性，在1989—2004年期間存在著周期為5～6 a的負(fù)相關(guān)性，在2011—2015年期間存在著周期為2～3 a的負(fù)相關(guān)性。

通過(guò)圖6中色相及顯著性范圍的差異可以發(fā)現(xiàn)，NINO3對(duì)PCS3有著更為強(qiáng)烈更為持續(xù)的影響，這與表2中各分區(qū)回歸方程的R2高低相吻合。

圖6 主成分得分PCS序列與關(guān)鍵環(huán)流因子的交叉小波變換

2.5 各分區(qū)PSI對(duì)主要糧油作物產(chǎn)量的影響

統(tǒng)計(jì)資料記錄的作物產(chǎn)量與時(shí)間呈現(xiàn)出極顯著的正相關(guān)性，逐年的農(nóng)業(yè)投入、技術(shù)進(jìn)步、政策改良等人為因素極大的提高了產(chǎn)量，因此需要去除人為因素導(dǎo)致的產(chǎn)量增加趨勢(shì)才能客觀的識(shí)別氣候要素波動(dòng)的貢獻(xiàn)。一階差分法常應(yīng)用于產(chǎn)量去趨勢(shì)處理，即本年產(chǎn)量值減去前一年的產(chǎn)量值，并將要分析的氣候要素也做一階差分，然后將兩者對(duì)應(yīng)起來(lái)分析[22]。對(duì)全省主要糧油作物總產(chǎn)量序列及PCS序列進(jìn)行一階差分預(yù)處理，并對(duì)它們進(jìn)行了相關(guān)分析，以此探求全省糧油作物生產(chǎn)安全對(duì)PSI的響應(yīng)。除花生外，其他5種作物的產(chǎn)量均與各分區(qū)PCS呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性，這表明較高的年內(nèi)降水集中性不利于糧油作物的種植(表3)。其中冬小麥的產(chǎn)量波動(dòng)對(duì)PSI極為敏感，其與PCS1，PCS2，PCS4的負(fù)相關(guān)系數(shù)分別為-0.56，-0.392，-0.371，且均通過(guò)了0.01顯著性水平檢驗(yàn)，這說(shuō)明了河南省大部分地區(qū)降水集中性年際異常對(duì)冬小麥生產(chǎn)安全有著顯著的指示作用。

表3 河南省主要糧油作物總產(chǎn)量與各分區(qū)PCS的相關(guān)分析

3 討 論

研究區(qū)年內(nèi)降水分配非均勻性的年際變化呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異，其可劃分為西部、中東部、北部、南部4個(gè)呈現(xiàn)不同降水季節(jié)性指數(shù)(PSI)演變特征的子區(qū)域。相類似的空間區(qū)劃格局還發(fā)現(xiàn)在河南省年降水和氣溫等要素的年際變化[16-18]。該省自南向北由亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡、自東向西由平原向丘陵山地過(guò)渡的雙重氣候過(guò)渡性是造成相關(guān)指標(biāo)時(shí)空演變呈現(xiàn)出顯著區(qū)域差異的重要原因[17]。特別是河南省北部地區(qū)不僅呈現(xiàn)出較高的降水非均性，且PSI呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的短期年際波動(dòng)。這與該省干旱時(shí)空分布規(guī)律相一致，由于地處暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，降水異常導(dǎo)致北部地區(qū)干旱的發(fā)生頻率、持續(xù)強(qiáng)度均高于其他區(qū)域[23]。河南省大部分地區(qū)降水非均勻性主要受基于海表溫度的厄爾尼諾/南方濤動(dòng)(ENSO)指標(biāo)的影響，特別是與NAO，NINO3.4，NINO3等指標(biāo)有著顯著的負(fù)相關(guān)性。相類似的，黃淮海平原諸多極端降水指數(shù)與ENSO指數(shù)也存在著顯著的負(fù)相關(guān)性[24]?，F(xiàn)有的研究表明ENSO的位相轉(zhuǎn)換對(duì)華北季節(jié)性降水有著重要影響，在暖相位的厄爾尼諾年，春季降水偏多，夏季和全年偏少；反之在冷相拉的尼娜年，春季降水偏少，夏季和全年偏多[25-27]。因此，相關(guān)ENSO指標(biāo)的數(shù)值越高，則意味著研究區(qū)夏季對(duì)年降水總量的貢獻(xiàn)率偏低，進(jìn)而使得年內(nèi)降水分配更均勻。此外，冬小麥產(chǎn)量對(duì)PSI的年際異常較為敏感，特別是西部地區(qū)的PSI與小麥產(chǎn)量的相關(guān)性達(dá)到了-0.560，而研究區(qū)冬小麥的氣候產(chǎn)量與降水、氣溫等農(nóng)氣指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)在-0.39～0.32間浮動(dòng)[17]。因此，PSI可以作為重要?dú)夂蛑笜?biāo)用來(lái)評(píng)估由于降水異常導(dǎo)致的災(zāi)損。

4 結(jié) 論

(1) 本研究計(jì)算了河南省113個(gè)站點(diǎn)近50 a的降水季節(jié)性指數(shù)(PSI)，其多年均值的空間分布表明北部地區(qū)呈現(xiàn)出較高的年內(nèi)降水分配非均勻性。

(2) 研究區(qū)可以劃分成西部、中東部、北部、南部4個(gè)呈現(xiàn)不同降水非均勻性演變特征的子區(qū)域，其中北部地區(qū)的PSI呈現(xiàn)出更為強(qiáng)烈的短期波動(dòng)，而其他3個(gè)區(qū)域的PSI在1990年后呈現(xiàn)出一定的中長(zhǎng)期上升趨勢(shì)。

(3) 北大西洋濤動(dòng)(NAO)、厄爾尼諾-3區(qū)的平均海面溫度(NINO3.4)、厄爾尼諾-3區(qū)的平均海面溫度(NINO3) 分別是顯著影響西部、中東部、北部PSI的關(guān)鍵環(huán)流因子。

(4) 與其他糧油作物相比，冬小麥產(chǎn)量波動(dòng)對(duì)年內(nèi)降水分配非均勻性更為敏感。