花 培，俞芳琴，劉 俊，丁 楠，高穎會

(1.河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210098；2. 南京市浦口區(qū)水務局，江蘇 南京 211800)

0 引 言

近年來，在氣候增溫的影響下，全球洪澇、暴雨等極端事件頻發(fā)，在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生了極大的影響。極端氣候事件，尤其是極端降水事件引發(fā)的氣象災害，給人類社會帶來了越來越嚴重的危害。王冀等[1]研究了長江中下游極端降水指數(shù)的變化特征，指出近46 a來極端降水指數(shù)增長趨勢明顯，而降水強度上升趨勢最顯著；李勝利等[2]基于近50年來山東省極端降水指數(shù)的變化，指出各指數(shù)和總降水量相關(guān)系數(shù)在空間分布上差異明顯；丁瑾佳等[3]研究了蘇錫常地區(qū)城鎮(zhèn)快速發(fā)展對降雨的影響，發(fā)現(xiàn)隨著城市的發(fā)展，蘇州、無錫地區(qū)“雨島效應”日益顯著。但是，目前對蘇錫常地區(qū)極端降水指數(shù)的變化分析還不完善。因此，本文選取了極端降水量、極端降水頻次，極端降水強度和極強降水量4個極端降水指數(shù)，并選用了Mann-Kendall法和滑動秩和檢驗法對蘇錫常地區(qū)極端降水指數(shù)進行趨勢性檢驗和突變性檢驗。研究成果不僅能揭示該地區(qū)極端降水指數(shù)的變化特征，還對蘇南地區(qū)的內(nèi)澇防治有重要意義。

1 研究區(qū)概況

蘇錫常地處長江三角洲平原河網(wǎng)地帶，在亞熱帶濕潤季風氣候的影響下，蘇錫常地區(qū)季風顯著、雨熱同季、雨量充沛、降水集中、梅雨顯著。蘇錫常地區(qū)年均降水量超過1 000 mm，年際變化小，受東亞季風的影響，降雨多集中在夏季6月和7月，期間常年降水平均值在250 mm左右，暴雨頻發(fā)，強降水集中。然而目前對蘇錫常地區(qū)極端降水事件的分析尚未完善，難以預測未來極端降水事件的發(fā)展趨勢。蘇錫常地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅速，GDP總量占江蘇省的40%，一旦發(fā)生洪澇災害，后果難以預估。因此，本文選用了蘇錫常地區(qū)1961-2015年29個代表雨量站(見圖1)逐日降水資料，通過對極端降水指數(shù)的分析，對該區(qū)域極端降水特征進行分析。

2 研究資料與方法

2.1 研究資料

本文選取的降水資料由蘇錫常三市的氣象局提供(經(jīng)過嚴格的質(zhì)量控制)，可靠性良好。此次研究對缺測的數(shù)據(jù)均采用鄰近雨量站點進行多元回歸插值補齊，以保證降水資料系列的同步性。選取的降雨資料樣本容量大，包含了豐、平、枯水文周期，涵蓋了降雨變化規(guī)律，代表性較好。

2.2 閾值及指數(shù)的定義

采用百分位法定義各站點極端降水的閾值，即將各站逐年日降水量大于等于0.1 mm的子樣本進行升序排列，將第95個百分位對應的日降水量定義為各代表站極端降水閾值。

本文選用4個極端降水指數(shù)對蘇錫常地區(qū)極端降水事件進行研究分析。對于各測站，將某站某年極端降水量的總和稱為年極端降水量；某站某年發(fā)生極端降水事件的總次數(shù)定義為年極端降水頻次；某站年極端降水量和年極端降水頻次的比值稱為極端降水強度；根據(jù)百分位閾值法，日降水量超過第99百分位的降水總量稱為極強降水量。

2.3 研究方法

采用世界氣象組織(WMO)推薦使用的用于隨機變量趨勢檢驗的Mann-Kendall檢驗法，對蘇錫常地區(qū)55 a各代表雨量站的極端降水指數(shù)進行趨勢分析。Mann-Kendall檢驗法作為一種非參數(shù)檢驗法，與其他方法相比，其優(yōu)勢在于對樣本是否服從一定分布無要求，且少數(shù)異常值對其干擾較小，能有效地揭示某一自然過程是否存在確定的趨勢。對于已通過多元回歸差值補齊的缺測數(shù)據(jù)，Mann-Kendall法也有良好的檢驗效果。原理如下：

從而根據(jù)S值確定τ值，進而得出Var(τ)和Z，其公式如下:

其中Z值作為判斷趨勢的依據(jù)，若Z>0，則認為時間序列有增加的趨勢，若Z<0，則認為該序列有減少的趨勢。在0.05的顯著性水平下，當|Z|≥Z0.05時，則拒絕原假設，認為序列增加或減少趨勢明顯，反之，接受原假設，趨勢不顯著。

采用滑動秩和檢驗對年極端降水量進行突變分析，以研究該指數(shù)在時空上的急劇變化。雷紅富等[4]指出各水文序列變異點的檢驗方法中，滑動秩和檢驗法效果最優(yōu)。

3 結(jié)果與分析

3.1 突變性檢驗

采用滑動秩和檢驗對蘇錫常地區(qū)1961-2015年各測站年極端降水量進行突變性檢驗。結(jié)果分析可知：各雨量站突變年份不統(tǒng)一，但基本集中在1980-1990年之間。原因可能是改革開放后，蘇錫常地區(qū)的快速發(fā)展，下墊面不透水率的不斷增加，導致了極端降水量的急劇變化。因此在進行趨勢檢驗時，不僅對長時段(1961-2015)極端降水指數(shù)進行分析，也分析短時段(1981-2015)內(nèi)城市發(fā)展高速期的極端降水指數(shù)變化。

3.2 極端降水量特征分析

對研究區(qū)長時段和短時段內(nèi)的極端降水量進行趨勢檢，從而得到極端降水量的Z值空間分布圖[見圖2(a)和(b)]。長時段和短時段極端降水量Z值分布差別顯著，長歷時通過95%顯著性檢驗的有5個站點，超過70%的地區(qū)呈增長趨勢，基本集中在蘇錫常地區(qū)的中部和南部。短時段中只有2個站點通過顯著性檢驗，中西部地區(qū)主要呈減少趨勢，部分地區(qū)減少趨勢明顯，只有東部沿江地區(qū)呈增加趨勢。因此，研究區(qū)未來防汛工作的重心應放在東部沿江地區(qū)。

圖2 長時段、短時段極端降水量Z值空間分布Fig.2 Spatial distribution of extreme precipitation Z-value in long term and short term

根據(jù)統(tǒng)計得到的各測站55a的極端降水量，推求各測站的年均極端降水量，從而了解蘇錫常地區(qū)1961-2015年極端降水量的分布(見圖3)。蘇錫常地區(qū)極端降水量介于308-385 mm之間，空間上差異不大，受亞熱帶濕潤季風氣候的影響，極端降水量呈現(xiàn)從西北高、東南低的特點，最高值出現(xiàn)在無錫的宜興，為385 mm。最低值出現(xiàn)在胥口，僅有308 mm。

圖3 年極端降水量空間分布圖(單位：mm)Fig.3 Spatial distribution of annual extreme precipitation

3.3 極端降水頻次特征分析

采用Mann-Kendall法對研究區(qū)長時段和短時段的極端降水頻次進行分析，通過ARCGIS分析Z值的空間分布情況[見圖4(a)和(b)]。長短時段的降水頻次趨勢性相差較大，長時段的降水頻次增加的地區(qū)主要在東南地區(qū)，只有一個站點增長趨勢明顯，其余地區(qū)主要呈減緩趨勢，少數(shù)地區(qū)減少趨勢顯著。短時段降水頻次總體上呈減少趨勢，顯著減少的地區(qū)主要集中在西南部。

圖4 長時段、短時段極端降水頻次Z值空間分布Fig.4 Spatial distribution of extreme precipitation frequency Z-value in long term and short term

蘇錫常地區(qū)極端降水頻次空間上差異并不明顯(見圖5)，頻次介于5.6～6.8 d/a之間。最大值出現(xiàn)在常州天目湖地區(qū)，為6.8 d/a，蘇州吳江區(qū)發(fā)生極端降水的頻次也較高，為6.7 d/a。頻次在空間上呈現(xiàn)從西南向東北遞減的趨勢。常州市極端降水量和頻次都較高，該市的防汛工作尤為重要。

圖5 極端降水發(fā)生頻次空間分布(單位：d/a)Fig.5 Spatial distribution of extreme precipitation frequency

3.4 極端降水強度特征分析

通過Mann-Kendall法分析后可知，蘇錫常地區(qū)長時段和短時段極端降水強度的趨勢差異明顯[見圖6(a)和(b)]，長時段中呈增加趨勢的地區(qū)主要分布在東南部，中部和西北部強度有減少的趨勢，少數(shù)站點強度減小顯著，而短時段中，超過70%的地區(qū)強度呈增加趨勢，部分地區(qū)增加趨勢明顯，說明在1981年之后，蘇錫常地區(qū)極端降水強度越來越高，而極端降水量和頻次的呈減小趨勢，更突顯了該地區(qū)降水的極端性。

圖6 長時段、短時段極端降水強度Z值空間分布Fig.6 Spatial distribution of extreme precipitation intensity Z-value in long term and short term

根據(jù)統(tǒng)計得到的蘇錫常地區(qū)55a各代表雨量站極端降水強度資料，分析極端降水強度空間分布情況(見圖7)。北部沿江地區(qū)的極端降水強度明顯高于南部地區(qū)，其中江陰市和常州的武進區(qū)最高，均為63 mm/d，最低值都出現(xiàn)在蘇州的吳江區(qū)。

圖7 極端降水強度空間分布(單位：mm/d)Fig.7 Spatial distribution of extreme precipitation intensity

3.5 極強降水量特征分析

統(tǒng)計各站年內(nèi)極強降水總量，計算得出各站點年均極強降水量，并畫出空間分布圖(見圖8)。極強降水量分布與極端降水量分布大致相同，呈西北地區(qū)高，東南地區(qū)低的格局，最高值出現(xiàn)在無錫的江陰市，為134 mm，常州市的宜興市和金壇區(qū)的極強降水量也較高,為130 mm。因此，重視這3個地區(qū)的防汛工作尤為重要。

圖8 極強降水量空間分布(單位：mm)Fig.8 Spatial distribution of extreme precipitation

4 結(jié) 語

本文從長時段(1961-2015)和短時段(1981-2015)分別分析蘇錫常地區(qū)極端降水量、極端降水頻次和極端降水強度的變化趨勢和空間分布，并分析了極強降水量的分布特征，結(jié)果表明：

(1)蘇錫常地區(qū)長時段和短時段的極端降水指數(shù)差異較大，長時段極端降水量、極端降水頻次和極端降水強度，在東南

地區(qū)呈增長趨勢。短時段中只有極端降水強度呈增加趨勢，其余指數(shù)總體呈減緩趨勢?？梢娮?980年以后，蘇錫常地區(qū)極端降水呈現(xiàn)頻次少、強度大、集中度高的特點?？赡芘c1978年改革開放后，蘇錫常地區(qū)的快速城市發(fā)展有關(guān)。

(2)4種極端降水指數(shù)的分布基本一致，均呈從西部到東部逐漸遞減的趨勢。蘇州市的極端降水強度比其他兩市低，但是在短時段中極端降水強度的增長趨勢卻高于常州市和無錫市，原因可能是蘇州市的城市發(fā)展速度高于常州市和無錫市。

(3)本文未對極端降水進行周期性分析，且城市化對極端降水的影響復雜性較高，況且還可能存在其他影響因素，因此，尚需進一步研究分析。

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