中國極端降水事件的時空變化及趨勢預測

吉戴婧琪，元媛，韓劍橋，3

（1.西北農林科技大學水土保持研究所，陜西楊凌 712100；2.長江水利委員會長江科學院，湖北武漢 430010；3.中國科學院水利部水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

0 引言

全球氣候變化背景下，世界多個地區(qū)的極端降水強度和頻率不斷增加［1］，導致暴雨洪水災害頻發(fā)，給自然環(huán)境和人類社會帶來了嚴峻挑戰(zhàn)［2，3］。近5年內，中國山東、廣州、河南等地均發(fā)生了特大暴雨災害，造成了嚴重的山洪、滑坡和城市內澇，受災人口數(shù)量和經濟財產損失巨大［4，5］。其中在2021年的鄭州河南暴雨中，鄭州氣象站的日降水量打破歷史記錄，達552.5 mm［6］，全省共有1 479 萬人受災，直接經濟損失高達1 201 億元［7］。氣候變化引發(fā)的極端降水已對防洪體系和水資源管理造成嚴重威脅。因此，研究極端降水的變化特征及其未來變化趨勢，可為暴雨洪水的預報、預演、預案、預警工作提供理論支撐。

極端降水事件是指在一定持續(xù)時間內，降水觀測值或統(tǒng)計值與常態(tài)存在差異，達到或超過其區(qū)間上限（或下限）附近特定閾值的降水事件［8］，國際上常采用最大日降水量（RX1day）、最大五日降水量（RX5day）和持續(xù)濕潤日數(shù)（CWD）等極端降水指數(shù)進行定量表征［9］。近年來，由于暴雨洪水災害頻發(fā)，極端降水事件的變化特征、機理、趨勢等問題已成為國內外研究的焦點［10］。全球氣溫每升高1 ℃，世界大部分地區(qū)的極端降水事件會增加3%～15%［11］，主要集中在東南亞、南美南部、北美和歐洲西部等區(qū)域［12］。馬來西亞等地的RX1day 和RX5day 具有顯著的上升趨勢，而CWD 則有所下降［13］。中國的極端降水變化特征與全球總體趨勢相似，但存在較大的空間差異［14］。極端降水事件的發(fā)生頻率呈現(xiàn)“東南多，西北少”的分布特征，東南和西北地區(qū)的極端降水事件存在顯著增加趨勢，東北和華北地區(qū)則呈下降趨勢［15，16］。南方地區(qū)的RX5day、極端降水量（R95p）和日降水強度（SDII）分別以2 mm/10 a、11 mm/10 a、0.1（mm/d）/10 a 的速率增加，CWD 則以-0.5 d/10 a 的速率減少［17，18］。北方干旱地區(qū)的極端降水指數(shù)均呈減少趨勢，且大部分指標變化顯著［19］。目前，已有研究采用多種方法分析了中國或其局部的極端降水事件變化特征，而對不同地區(qū)極端降水的變化差異及其未來變化趨勢還需進一步系統(tǒng)探究。

為此，本文基于全國622個氣象站點日值降水數(shù)據(jù)，計算分析了九個極端降水指數(shù)的空間差異和時間變化過程，研究了我國極端降水事件的時空變化規(guī)律，并預測了未來極端降水事件的變化趨勢，以期為我國應對氣候變化和制定災害風險管理措施提供科學依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

中國地處東亞地區(qū)，幅員遼闊且地形復雜，各地區(qū)氣候存在顯著差異［20］。因此，為明確不同地區(qū)極端降水的變化差異，本文利用七大自然地理分區(qū)對研究區(qū)域進行劃分（東北、華北、華東、華南、華中、西北、西南）（圖1），地圖來源于自然資源部標準地圖服務網站（http：//211.159.153.75/）。研究數(shù)據(jù)選用觀測資料較為完整的622 個站點在1960-2017 年間的日值降水數(shù)據(jù)，取自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享中心（http：//data.cma.cn/）提供的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）。

圖1 中國氣象站點地理位置及區(qū)域劃分Fig.1 Seven geographic regions and meteorological stations in China

1.2 研究方法

1.2.1 極端降水指數(shù)

參考氣候變化與監(jiān)測指數(shù)專家組（ETCCDI）推薦的指數(shù)和已有文獻，本文選取了9 個指數(shù)來表征極端降水事件，詳見表1［21］。9 個極端降水指數(shù)可分為極端降水量指數(shù)（RX1day、RX5day、R95p、R99p、PRCPTOT）、極端降水強度指數(shù)（SDII）和極端降水日數(shù)指數(shù)（R20、R50、CWD）三大類。

表1 極端降水指數(shù)及其定義表Tab.1 Definitions of extreme precipitation indices

1.2.2 極端降水事件的變化特征檢驗方法

采用Mann-Kendall 法來檢驗極端降水指數(shù)的變化特征及顯著性。M-K 檢驗法屬非參數(shù)檢驗方法，對異常值敏感度低，已被廣泛應用于氣候和水文序列的趨勢變化和顯著性檢驗［22］。在M-K 趨勢檢驗中，使用Z統(tǒng)計量量化降水時間序列的變化及其顯著性。Z為正值和負值時分別表示變化趨勢上升及下降，當Z的絕對值大于1.64、1.96 和2.56時，其變化趨勢分別達到10%、5%和1%的顯著性水平［1］。在本文中，統(tǒng)一取5%作為是否具有顯著性的判斷依據(jù)。

為更準確的量化極端降水事件的變化程度，采用泰森（Sen’s）斜率估計法計算極端降水指數(shù)的變化速率。該方法是在簡單線性回歸分析的基礎上估算斜率的中值（β值），以此減少異常值的影響，使得存在線性變化趨勢的斜率能夠被準確估算［23］。

1.2.3 未來極端降水事件的變化趨勢預測方法

為預測未來極端降水事件的變化趨勢，本文通過R/S 分析法計算Hurst 指數(shù)（H值）進行分析［24］。根據(jù)H值的大小可判斷未來變化趨勢的持續(xù)性與反持續(xù)性，其強度分級含義可歸納為：當0.5＞H＞0，未來的變化趨勢表現(xiàn)與過去相反；當1＞H＞0.5，未來的變化趨勢表現(xiàn)與過去一致；當H=0.5，未來的變化趨勢不具有長期記憶，為隨機游走。若H值接近于1，趨勢的持續(xù)性越強；若H值接近于0，趨勢的反持續(xù)性越強。具體強度分級如表2所示。

表2 Hurst指數(shù)分級表Tab.2 Classification of Hurst index

2 極端降水事件的時間變化特征

根據(jù)1960-2017 年9 個極端降水指數(shù)的年際變化與站點比例分析可知（圖2 和圖3），極端降水量指數(shù)（RX1day、RX5day、R95p、R99p、PRCPTOT）中，僅有R99p 均值總體呈現(xiàn)不顯著減少的趨勢（p＞0.05），平均每10 a 減少0.10 mm。全國共有328 個站點（52.7%）的R99p為減少趨勢，其中有194個站點未通過5%的顯著性檢驗。而RX1day、RX5day、R95p、PRCPTOT 均呈現(xiàn)不顯著增加趨勢（p＞0.05），增加速率分別為0.52、0.10、0.64、6.00 mm/10 a，并于1998 年或2016 年達到最高值，約為最低值的0.7倍，均有40%左右的站點呈顯著增加趨勢（p＜0.05）。

圖2 1960-2017年中國極端降水指數(shù)的時間變化Fig.2 Temporal variation of extreme precipitation indices in China during 1960-2017

圖3 1960-2017年中國極端降水事件不同變化趨勢的站點比例Fig.3 Stations with different trends of extreme precipitation events in China during 1960-2017

極端降水強度指數(shù)（SDII）總體呈現(xiàn)顯著增加趨勢（p＜0.05），以0.13（mm/d）/10 a 的速率波動增加，且在1998 年和1976年分別達到最高值（7.6 mm/d）和最低值（6.2 mm/10 a）。全國共有362個站點（58.3%）的SDII為顯著增加（p＜0.05）。

極端降水日數(shù)指數(shù)（R20、R50、CWD）中，僅有R20 未通過5%的顯著性檢驗，以0.13 d/10 a 的速率不顯著增加（p＞0.05）。此外，R50呈顯著增加趨勢（p＜0.05），增加速率為0.06 d/10 a，在全國共有221個（35.5%）顯著增加的站點。而CWD呈現(xiàn)顯著減少趨勢（p＜0.05），減少速率為-0.07 d/10 a。全國共有386 個站點（62%）的CWD 為減少趨勢，其中51.4%的站點通過了顯著性檢驗（p＜0.05）

由此可見，在九個極端降水指數(shù)中，僅有R99p和CWD呈減少趨勢，其余指數(shù)均呈增加趨勢?？傮w來看，近60年來，中國極端降水事件的降水量指數(shù)呈不顯著增加趨勢（p＞0.05），降水強度指數(shù)呈現(xiàn)顯著增加趨勢（p＜0.05），降水日數(shù)指數(shù)呈不顯著增加趨勢。

3 極端降水事件的空間變化特征

3.1 空間分布特征

1960-2017 年中國極端降水事件的空間分布總體遵循“南多北少、東多西少”的規(guī)律，且具有顯著的階梯狀特征（圖4）。極端降水量指數(shù)（RX1day、RX5day、R95p、R99p、PRCPTOT）和極端降水強度指數(shù)（SDII）在華東、華南、華中地區(qū)較高，最高值站點位于華南地區(qū)；在西北地區(qū)最低。其中，RX1day、R99p 和SDII 指數(shù)在華南地區(qū)的均值為139.3 mm、191.0 mm 和11.5 mm/d，而在西北地區(qū)的均值僅有27.8 mm、29.1 mm 和3.4 mm/d，其余3個指數(shù)分布特征與之一致。極端降水日數(shù)指數(shù)中的R20和R50空間分布規(guī)律相似，高值區(qū)在華南地區(qū)，均值分別為25 d和7 d；低值區(qū)在西北地區(qū)，均值分別為2 d 和0 d。CWD 與上述極端降水指標的分布規(guī)律略有差異，其最高值在西南地區(qū)（7 d）；最低值則仍為西北地區(qū)，均值為4 d。

圖4 1960-2017年中國9個極端降水指數(shù)的空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of nine extreme precipitation indices in China during 1960-2017

總體來看，在7個分區(qū)中，華南地區(qū)的極端降水事件在降水量、降水強度、降水日數(shù)3個方面都位于前列，華東、華中地區(qū)次之，東北和華北地區(qū)較低，西北地區(qū)最低，而西南地區(qū)僅有降水日數(shù)較高。

3.2 空間變化趨勢特征

由極端降水指數(shù)變化趨勢的空間分布結果可知（圖5），9個極端降水指數(shù)變化的空間規(guī)律大致相同，表現(xiàn)為“西部及東部增加，北部減少”。極端降水量指數(shù)中，RX1day在華南、華中、西北和西南地區(qū)呈現(xiàn)顯著增加的趨勢（p＜0.05），變化速率分別為0.62、0.52、0.21 和0.49 mm/10 a；在東北及華北地區(qū)呈顯著減少趨勢（p＜0.05），變化速率分別為-0.48 和-0.63 mm/10 a；在華東地區(qū)則呈不顯著減少。相較RX1day，RX5day 因呈顯著減少趨勢的站點比例上升，僅有華南地區(qū)以1.48 mm/10 a 的速率顯著增加（p＜0.05）；在東北、華中和西南地區(qū)分別以-3.21、-0.56 和-0.64 mm/10 a 的速率顯著減少（p＜0.05）；在華北和華東地區(qū)呈不顯著增加趨勢，西北地區(qū)不顯著減少。此外，R95p、R99p 和PRCPTOT的空間變化規(guī)律相似。

圖5 1960-2017年9個極端降水指數(shù)變化趨勢的空間分布圖Fig.5 Spatial variation of nine extreme precipitation indices during 1960-2017

極端降水強度指數(shù)（SDII）在華北、華南、華中、華東、西北及西南地區(qū)均呈顯著增加趨勢（p＜0.05），變化速率分別為0.02、0.13、0.07、0.09、0.02 和0.04（mm/d）/10 a，區(qū)內呈顯著增加的站點比例遠大于顯著減少的站點比例；而東北地區(qū)則以-0.02（mm/d）/10 a的速率不顯著減少。極端降水日數(shù)指數(shù)中，R20 在華南、華中和華東地區(qū)均以0.10 d/10 a 的速率顯著增加（p＜0.05），在東北和華北地區(qū)分別以-0.10 d/10 a和0.02 d/10 a的速率顯著減少。較R20 不同的是，R50 在西北和西南地區(qū)也呈顯著增加趨勢（p＜0.05）。相比于上述指數(shù)，CWD 是唯一在所有地區(qū)均呈減少趨勢的指數(shù)，且除華南地區(qū)（-0.01 d/10 a）不顯著減少外，其他地區(qū)均以低于-0.05 d/10 a的速率顯著減少（p＜0.05）。

整體而言，極端降水量指數(shù)在華南、華中、西北和西南地區(qū)存在顯著增長趨勢（p＜0.05），在東北和華北地區(qū)呈顯著減少趨勢。極端降水強度指數(shù)在東北以外的地區(qū)呈顯著增長趨勢（p＜0.05），而極端降水日數(shù)指數(shù)僅有CWD 在華南以外的地區(qū)均呈顯著減少趨勢。

4 極端降水事件的未來變化趨勢

運用R/S 法對全國9 個極端降水指數(shù)序列的變化趨勢持續(xù)性進行分析，結果如表3 所示。極端降水量指數(shù)和降水強度指數(shù)中僅有R95p（0.41）和PRCPTOT（0.49）的H值小于0.5，表明兩個指數(shù)的未來變化趨勢將與過去相反，但反持續(xù)性都表現(xiàn)為“很弱”。RX1day、RX5day、R99p 和SDII 的H值大于0.5，表明其歷史變化趨勢均將在未來繼續(xù)延續(xù)。其中，RX1day和SDII的H值超過0.8，持續(xù)性強度表現(xiàn)為“很強”；而RX5day、R99p 的持續(xù)性強度因H值低于0.65 表現(xiàn)為“較弱”及“很弱”。極端降水日數(shù)指數(shù)的未來變化趨勢均與歷史趨勢一致（H＞0.5），CWD 和R50的H值分別超過0.75和0.65，持續(xù)性表現(xiàn)為“強”和“較強”；R20 的H值低于0.65，持續(xù)性表現(xiàn)為“很弱”。從分區(qū)來看（表4），極端降水量指數(shù)的H值在7 個地區(qū)內均大于0.65，未來都將延續(xù)歷史變化趨勢，且持續(xù)性等級均為“較強”及以上，其中東北地區(qū)的持續(xù)性表現(xiàn)為“很強”（H＞0.80）。極端降水強度指數(shù)的H值在7 個地區(qū)內均大于0.80，表明各地區(qū)的未來變化趨勢不僅與過去一致，且持續(xù)性均表現(xiàn)為“很強”。極端降水日數(shù)指數(shù)中，R20的H值僅在西北地區(qū)（0.48）內小于0.5，表明未來R20在西北地區(qū)的變化趨勢將與過去相反，但反持續(xù)性表現(xiàn)為“很弱”，而其他地區(qū)的變化趨勢仍與過去一致（H＞0.50）。CWD 和R50 的H值在7 個地區(qū)內均超過0.5，未來變化趨勢將與歷史趨勢一致，且持續(xù)性等級在華南和西北地區(qū)表現(xiàn)為“較弱”，其余地區(qū)為“很強”。

表3 全國極端降水指數(shù)的H值及其持續(xù)性強度統(tǒng)計表Tab.3 H value of extreme precipitation indices and persistence intensity in China

綜合極端降水指數(shù)的歷史變化趨勢可知，未來的極端降水量指數(shù)和極端降水強度指數(shù)總體都將呈現(xiàn)增長趨勢，且在華南、華中、西北和西南地區(qū)延續(xù)顯著增加的趨勢，但極端水強度指數(shù)的持續(xù)性比極端降水量指數(shù)更強。而未來極端降水日數(shù)指數(shù)總體雖為增長趨勢，但CWD 將繼續(xù)呈現(xiàn)持續(xù)性較強的下降趨勢，且在華南以外的地區(qū)延續(xù)顯著減少的趨勢，該結果與已有研究一致［25］。

5 結論

根據(jù)全國622 個氣象站點1960-2017 年日值降水實測數(shù)據(jù)，本文計算了9個極端降水指數(shù)，分析了中國極端降水事件的時空變化特征，預測了極端降水事件的未來變化趨勢，結論如下：

（1）中國的極端降水事件遵循“南多北少，東多西少”的空間分布規(guī)律。華南地區(qū)的極端降水指數(shù)最高，華東、華中地區(qū)次之，東北和華北地區(qū)較低，西北地區(qū)最低，而西南地區(qū)僅有持續(xù)濕潤日數(shù)（CWD）較高。

表4 地區(qū)極端降水指數(shù)的H值統(tǒng)計表Tab.4 H value of extreme precipitation indices in seven regions

（2）近60年來，中國極端降水量指數(shù)呈不顯著增加趨勢（p＞0.05），RX1day、RX5day、R95p、PRCPTOT 的增加速率分別為0.52、0.10、0.64 和6.00 mm/10 a。極端降水強度指數(shù)呈現(xiàn)顯著增加趨勢（p＜0.05），SDII 的增加速率為0.13（mm/d）/10 a。極端降水日數(shù)指數(shù)除CWD外，其余指數(shù)為不顯著增加趨勢（p＞0.05）。

（3）極端降水量指數(shù)和極端降水強度指數(shù)在華南、華中、西北和西南地區(qū)存在顯著增加趨勢（p＜0.05），在東北和華北地區(qū)呈現(xiàn)顯著減少趨勢（p＜0.05）。而極端降水日數(shù)指數(shù)僅有CWD在華南以外的地區(qū)均呈顯著減少趨勢（p＜0.05）。

（4）除R95p和PRCPTOT外，其余極端降水指數(shù)未來將延續(xù)歷史變化趨勢。極端降水量指數(shù)和極端降水強度指數(shù)總體都將呈現(xiàn)增長趨勢，且在華南、華中、西北和西南地區(qū)延續(xù)顯著增加的趨勢。而極端降水日數(shù)指數(shù)總體雖為增長趨勢，但CWD仍將在華南以外的地區(qū)呈現(xiàn)持續(xù)性較強的下降趨勢。