榮先遠+王宏偉+匡文怡

摘要 以舒城縣1961—2010年逐日降水、氣溫等資料為基礎(chǔ)，采用線性趨勢分析、Morlet小波分析、Mann-Kendall突變檢驗、相關(guān)性檢驗等方法，系統(tǒng)分析了近50年來舒城縣暴雨氣候特征及變化趨勢。結(jié)果表明，①近50年舒城縣暴雨日數(shù)存在明顯的月變化特征，最為集中的月份為6—8月，這段時間出現(xiàn)的暴雨日數(shù)約占全年的69%；②近50年舒城縣暴雨日數(shù)的年際變化很大，并以0.067 d/10年的速率緩慢增加；③Morlet小波分析表明，1961—1979年存在7年振蕩的主周期和3年振蕩的次周期，1980—2000年存在12年振蕩的主周期和4年振蕩的次周期，2000年以后存在6年振蕩的主周期和2年振蕩的次周期；年際變化最強信號出現(xiàn)在1991年，年代際變化最強信號出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代至70年代初；④M-K突變檢驗表明，近50年舒城縣年暴雨日數(shù)總體是逐漸增加的，這與線性趨勢分析的結(jié)果一致；1988—1990年和1991—1997年增加趨勢顯著，2008年發(fā)生突變，由之前的減少再次轉(zhuǎn)為增加；⑤年暴雨日數(shù)與年降水量之間存在顯著正相關(guān)性，與年平均溫度存在顯著負相關(guān)性。

關(guān)鍵詞 暴雨；氣候特征；小波分析；M-K突變檢驗；安徽舒城

中圖分類號 P468.0+24 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）10-0193-03

Abstract Based on the data of daily precipitation and temperature in Shucheng County from 1961 to 2010，using linear trend analysis，Morlet wavelet analysis，Mann-Kendall mutation test and correlation test，the climatic characteristics and trend of rainstorm in Shucheng County in recent 50 years were analyzed in this paper.Results were as following：①In the recent 50 years，there were obvious monthly change characteristics of rainstorm days in Shucheng County，the most concentrated months were from June to August，and the number of rainstorm days in this period accounted for about 69% of the whole year.②In the recent 50 years，the annual change of rainstorm days in Shucheng County was very large，slowly increased at a rate of 0.067 days/ten years.③Morlet wavelet analysis showed that，the main period of 7 years oscillation and the second period of 3 years oscillation existed in 1961-1979，the main period of 12 years oscillation and the second period of 4 years oscillation existed in 1980-2000. After 2000，there was the main period of 6 years oscillation and the second period of 2 years oscillation；The strongest interannual change signal occurred in 1991，the strongest interdecadal change signal appeared between 1960s and early 1970s.④M-K mutation test showed that，in recent 50 years in Shucheng County，the number of rainstorm days gradually increased，which was consistent with the linear trend analysis.The trend of increase in 1988-1990 and 1991-1997 was significant，and the sudden change occurred in 2008，reduced from the previous again to increase.⑤There was a significant positive correlation between the number of rainstorm days and annual precipitation，and there was a significant negative correlation between the number of rainstorm day and annual average temperature.

Key words rainstorm；climatic characteristics；wavelet analysis；M-K mutation test；Shucheng Anhui

暴雨是舒城縣的主要氣象災(zāi)害之一，常引起城市內(nèi)澇、大面積農(nóng)作物被淹、交通運輸阻斷、電力和通訊線路被破壞等嚴(yán)重災(zāi)害，給社會經(jīng)濟和人民的生命財產(chǎn)安全帶來重大損失[1]。

氣象學(xué)者[2-4]對安徽省暴雨天氣氣候特征進行了研究，都取得了有意義的成果。這些研究大都是基于長江流域區(qū)域平均暴雨時空尺度特征的研究，但長江流域地域遼闊，地形起伏變化很大，而專門針對縣域暴雨日數(shù)的月際、年際、年代際變化規(guī)律的研究開展得不多。本文利用1961—2010年逐日降水、氣溫等資料，對舒城縣暴雨氣候特征及其變化趨勢進行分析，以期能進一步揭示其中的規(guī)律，為該地區(qū)暴雨氣候診斷和汛期氣候趨勢預(yù)測提供依據(jù)，為防災(zāi)減災(zāi)提供決策參考。

1 資料與方法

本文選用舒城縣1961—2010年逐日降水、氣溫等資料，采用線性趨勢分析、Morlet小波分析、Mann-Kendall突變檢驗、相關(guān)性檢驗等方法[5-7]，繪制變化曲線，分析舒城縣暴雨氣候特征及其變化情況。在資料統(tǒng)計時做如下規(guī)定，即24 h（20：00—20：00）降水量≥50 mm的降雨稱為暴雨。

1.1 線性趨勢分析

盡管暴雨的時間序列變化趨勢是非線性的，但為了問題討論的直觀性，本文采用線性擬合得出氣候傾向率討論暴雨的平均變化趨勢。因此，分析暴雨日數(shù)年變化曲線并在此基礎(chǔ)上建立暴雨日數(shù)一元線性回歸方程：

Y（t）=bt+c

式中，Y為年暴雨日數(shù)；t為時間；系數(shù)b為線性趨勢項，其正負反映暴雨日數(shù)逐年上升或下降的趨勢，b×10稱為氣候傾向率，表示氣象要素每10年的變化率；c為截距。

1.2 Morlet小波分析方法

Morlet小波是正弦和余弦波的振幅被Gauss函數(shù)調(diào)節(jié)產(chǎn)生的，表示成復(fù)小波。Morlet小波分析具有多分辨率分析的特點，它優(yōu)于傳統(tǒng)的Fourier分析，近年來廣泛應(yīng)用于多尺度氣候分析研究，并取得了較好的效果。Morlet小波系數(shù)的實部表示不同特征時間尺度信號在不同時間上的分布和位相兩方面的信息，變化系數(shù)的大小代表某一尺度波動振幅的大小，反映它所對應(yīng)時段時間尺度的周期性是否顯著，正的小波系數(shù)反映出分析對象在該時間段為偏多期，負值時反映為偏少期，小波系數(shù)零值線，對應(yīng)要素氣候突變期。

1.3 Mann-Kendall（M-K）突變檢驗方法

M-K突變檢驗是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法。在M-K突變檢測中，給定顯著性水平α=0.05，則臨界值U0.05=±1.96，將UF（原氣象序列）和UB（反向氣象序列）曲線圖與±1.96的2條臨界直線繪在一張圖上。若UF或UB超過臨界直線，表明上升或下降趨勢顯著，超過臨界線的范圍確定為出現(xiàn)突變的時間區(qū)域。如果UF和UB 2條曲線出現(xiàn)交點，且交點在臨界線之間，那么交點對應(yīng)的時刻便是突變開始時間。

1.4 相關(guān)性檢驗

兩氣候變量間的線性相關(guān)是否顯著，即相關(guān)系數(shù)r達到多少算是存在顯著相關(guān)關(guān)系，必須進行統(tǒng)計檢驗。當(dāng)r>0時，表明兩氣候變量正相關(guān)，且|r|越大，相關(guān)就越密切；當(dāng)r<0時，表明兩氣候變量負相關(guān)，且|r|越大相關(guān)就越密切；當(dāng)r=0，表明兩氣候變量不相關(guān)。對于給定的顯著性水平α，若|r|>rα，表明兩氣候變量的變化趨勢是顯著的，否則為不顯著。

2 暴雨氣候特征及其變化分析

2.1 暴雨的月變化特征

舒城縣暴雨日數(shù)存在明顯的月變化特征。如圖1所示，暴雨可出現(xiàn)在3—11月，6月是暴雨突增期，9月是陡減期，7月達到最大值；暴雨出現(xiàn)最集中的月份為6—8月，這段時間出現(xiàn)的暴雨日數(shù)約占全年的69%。

2.2 暴雨的年變化特征

從近50年統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，舒城縣年平均暴雨日數(shù)為3.14 d。如圖2所示，舒城縣暴雨日數(shù)的年際變化很大，最多年的暴雨日數(shù)達10 d，最少年為0 d。從線性變化趨勢來看，近50年舒城縣年暴雨日數(shù)總體呈波動式緩慢上升趨勢，分析得出變化趨勢方程為：Y（t）=0.006 7x+2.969 8，表明舒城縣年暴雨日數(shù)以0.067 d/10年的線性趨勢緩慢增加。

2.3 年暴雨日數(shù)的周期分析

如圖3所示，舒城縣年暴雨日數(shù)有明顯的周期性變化規(guī)律：1961—1979年存在7年振蕩的主周期和3年振蕩的次周期，1980—2000年存在12年振蕩的主周期和4年振蕩的次周期，2000年以后存在6年振蕩的主周期和2年振蕩的次周期；年際變化最強信號出現(xiàn)在1991年，年代際變化最強信號出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代至70年代初。

2.4 暴雨日數(shù)變化趨勢及突變檢驗

應(yīng)用Mann-Kendall方法檢測舒城縣近50年年暴雨日數(shù)序列的突變狀況。如圖4所示，1988—1990年和1991—1997年UF超過臨界直線，表明這期間年暴雨日數(shù)上升趨勢顯著；之后略為下降，UF和UB于2008年相交于兩臨界直線內(nèi)一點，則2008年即為突變點，從2008年開始由下降轉(zhuǎn)為上升趨勢。從總體趨勢看，UF曲線呈上升趨勢，表明近50年舒城年暴雨日數(shù)呈逐漸增加趨勢，這與線性趨勢分析的結(jié)果一致。

2.5 年暴雨日數(shù)與年降水量、年平均溫度的關(guān)系

2.5.1 年暴雨日數(shù)與年降水量的關(guān)系。如圖5（a）所示，年暴雨日數(shù)與年降水量的波動趨勢比較相似，暴雨日數(shù)多的年份，年降水量也相對較多；反之，暴雨日數(shù)少的年份，年降水量相對較少。二者做相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)為0.785，通過顯著性水平α=0.01的信度檢驗（檢驗標(biāo)準(zhǔn)為0.361），說明年暴雨日數(shù)與年降水量顯著正相關(guān)。

2.5.2 年暴雨日數(shù)與年平均溫度的關(guān)系。年暴雨日數(shù)與年平均溫度的變化如圖5（b）所示，做相關(guān)性分析，得出相關(guān)系數(shù)為-0.364，通過顯著性水平α=0.01的信度檢驗（檢驗標(biāo)準(zhǔn)為0.361），說明年暴雨日數(shù)與年平均溫度顯著負相關(guān)。

3 結(jié)論

（1）近50年舒城縣暴雨日數(shù)存在明顯的月變化特征，最集中的月份為6—8月，此期暴雨日數(shù)約占全年的69%。

（2）近50年舒城縣暴雨日數(shù)的年際變化很大，最多年的暴雨日數(shù)達10 d，最少年為0 d。舒城縣暴雨日數(shù)以0.067 d/10年的速率緩慢增加。

（3）Morlet小波分析表明，1961—1979年存在7年振蕩的主周期和3年振蕩的次周期，1980—2000年存在12年振蕩的主周期和4年振蕩的次周期，2000年以后存在6年振蕩的主周期和2年振蕩的次周期；年際變化最強信號出現(xiàn)在1991年，年代際變化最強信號出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代至70年代初。

（4）M-K突變檢驗表明，近50年舒城縣年暴雨日數(shù)總體是逐漸增加的，這與線性趨勢分析的結(jié)果一致；1988—1990年和1991—1997年增加趨勢顯著，2008年發(fā)生突變，由之前的減少再次轉(zhuǎn)為增加。

（5）年暴雨日數(shù)與年降水量之間存在顯著正相關(guān)性（r=0.785），與年平均溫度存在顯著負相關(guān)性（r=-0.364）。

4 參考文獻

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