秦建國， 朱龍喜， 盛龍壽， 姚 華， 胡 剛

(江蘇省水文水資源勘測局無錫分局， 江蘇 無錫 214031)

受“厄爾尼諾現(xiàn)象”的影響，2015年我國南方地區(qū)出現(xiàn)了大范圍的洪澇災(zāi)害。在水情緊張的情況下，2015年6月下旬筆者有幸參加了水利部水文局在北京舉辦的“全國水利系統(tǒng)2015年汛期(7～8月)水文氣象長期預(yù)測會商會”，全面了解我國中長期水文預(yù)報的發(fā)展狀況，并且以無錫站的降雨資料為基礎(chǔ)，順利完成了太湖地區(qū)主汛期的雨情預(yù)測模擬。2018年筆者將預(yù)測結(jié)果重新集結(jié)整理并以論文的形式發(fā)表[1]。為進一步探討能否實現(xiàn)2016太湖大洪水年景的雨情模擬，筆者又整理了2016年的雨情預(yù)測模擬成果，并且完成了與實測值的對比分析，以供參考。

1 研究方法及資料選擇

1.1 分段法

分段法就是以特征轉(zhuǎn)折點作切割，利用分段特征的一致性，最終實現(xiàn)序列分析的方法。分段法研究的目的是降低模擬難度、提高預(yù)測效率[2]。

一般認為時間序列越長其代表性越好，但是并非如此。2009年夏季，筆者在分析無錫站年際降水過程線時發(fā)現(xiàn)，1978年前后的特征明顯不同，因此對分段研究進行了嘗試[3-4]。國家氣候中心的最新研究成果表明，20世紀70年代我國發(fā)生了一次氣候轉(zhuǎn)折[5]。據(jù)此筆者萌生了“氣候成因不同特征不同”的設(shè)想[2]，隨后采取分段研究的方法，解決了無錫站年際降水序列(1978—2011年)[6-7]、(1950—2014年)[2]、(1920—2017年)[8]無規(guī)律的難題。

1.2 細部特征法

水文氣象年際序列研究中成熟的方法較少，大多僅采用5 a或10 a滑動來做未來趨勢的遠景展望。由于存在氣候突變等原因，在實際工作中若將有限的觀測數(shù)據(jù)再進行壓縮處理，用來做預(yù)報分析，則易造成信息丟失，實際效果并不理想。為此筆者又提出了細部特征法[2]，也可稱為非典型周期法。

所謂細部特征法，就是在分段法研究的同時，反其道行之，采用“放大鏡”或者“顯微鏡”技術(shù)，逐段對時間序列的細部特征進行統(tǒng)計分析，以尋找潛在的規(guī)律。其機理是自然界的萬物都存在千絲萬縷的聯(lián)系，只要從這些細微的變化中找出統(tǒng)計規(guī)律，就可以達到解析自然的目的[8]。

1.3 歷史演變法

歷史演變法是利用某一臺站某一水文氣象要素歷史演變曲線(即水文上的過程線)的外形特征，分析它的統(tǒng)計規(guī)律來做預(yù)報的方法。這種方法的基本出發(fā)點是：任何一個水文氣象要素的歷史記錄都反映了這個要素全面的歷史變化。盡管影響這一要素的一切外界因子與內(nèi)部要素目前還不能一一辨認，也還不能確定各個因素的影響程度，但是這些因素的綜合影響卻都已經(jīng)毫無遺漏地反映在這個要素的歷史記錄之中[9-10]。

1.4 資料選擇

根據(jù)江蘇省氣象局1988年對太湖地區(qū)設(shè)立較早的8個站點的代表性分析：無錫、宜興、蘇州、吳江、常熟5站與太湖地區(qū)面平均降水量的相關(guān)性較好，常州、上海、江陰3站略低一些，但是仍然具有一定代表性(表1)[11]。因此，本文的研究對象仍然是無錫站的降雨資料。

2 無錫站分段法和細部特征法年際降雨趨勢分析

無錫地區(qū)地勢低洼，北受長江高潮位威脅，南受太湖洪水侵襲，歷來是洪澇災(zāi)害頻繁發(fā)生的地區(qū)，多年平均降水量約為1 110 mm[12]。無錫站創(chuàng)建于1922年初，但是在1951年以前的29年期間，1932年和1937年10月至1950年6月停測，此外還有3年(1922、1927、1934年)個別月份有中斷現(xiàn)象，實際完成全年觀測的僅有11年[2]。因此，本文選擇的研究對象主要是無錫站1950—2015年的降雨資料，其中出現(xiàn)特大干旱的年景有1978年、2011年、2013年，降水量最少的是1978年(552.9 mm)；出現(xiàn)嚴重洪澇的年景有1954年、1957年、1987年、1991年、1993年、1999年、2015年，降水量最多的是2015年(1 676.6 mm)。圖1中1950年的資料是根據(jù)歷史文獻和無錫站的旱澇趨勢特征插補。

早在2009年，筆者就發(fā)現(xiàn)1978年是無錫站年際降雨序列的氣候特征分割點。因而根據(jù)筆者提出的分段法研究，進行年際旱澇趨勢分析以前，必須完成時間序列中氣候特征分割點的識別。經(jīng)過相似年景對比分析可以發(fā)現(xiàn)，1978年、2011年、2013年我國南方的長江中下游及其周邊地區(qū)都爆發(fā)了罕見的特大干旱災(zāi)害。三者的不同之處是2011年春季出現(xiàn)了特大干旱，但是在此后的梅雨季節(jié)發(fā)生了旱澇急轉(zhuǎn)，而1978年、2013年則是全年干旱，在圖1中無錫站2013年的降水量比1978年多的原因，主要是當年10月太湖地區(qū)遭受臺風的影響較大，長江中下游的其他地區(qū)依舊干旱。進行細部特征法分析后也可以發(fā)現(xiàn)，1978年、2013年是無錫站非典型周期的節(jié)點，2011年則不是。因此可以判定，2013年與1978年一樣，都是無錫站年際氣候特征分割點(表2)。

根據(jù)細部特征法分析，無錫站年際降雨序列的非典型周期一共有6種類型，分別是正4 a、順4 a、逆4 a、順3 a、逆3 a和正2 a周期。根據(jù)分段法的指導原則，無錫站年際序列中每個時段的第一個非典型周期必須與前一個時段的特征截然不同，由于2013—2015年已經(jīng)連續(xù)2年上升，那么2013年之后的第一個非典型周期只能是順4 a周期(2013—2017年)，所以2015—2016年無錫站的旱澇趨勢必須是上升的[13-16]。

表1 8個站點1951—1987年汛期(5～9月)降水量與流域降水量的相關(guān)性

圖1 1950—2015年無錫站年際降水過程線

表2無錫站非典型周期的組合

段號年份組號年份獨立周期的結(jié)構(gòu)新周期特性一段1934—197811950—19551個逆3 a周期+1個正2 a周期5a周期逆21955—19612個順3 a周期6a周期順31961—19671個逆4 a周期+1個正2 a周期6a周期逆41967—19731個順4 a周期+1個正2 a周期6a周期順51973—19781個逆3 a周期+1個正2 a周期5a周期逆二段1978—201311978—19941個正4 a周期+6個正2 a周期不明顯正21994—20033個順3 a周期不明顯順32003—20072個正2 a周期不明顯正42007—20132個順3 a周期不明顯順三段2013—205612013—20171個順4 a周期不明顯順

3 無錫站歷史演變法雙月降雨序列預(yù)測分析

雖然歷史演變法具有簡單實用、容易操作的優(yōu)點，但是由于存在氣候特征轉(zhuǎn)折點、極值的出現(xiàn)等原因，前期的特征規(guī)律不一定能完全反映未來的氣候變化。因此，在應(yīng)用時仍然存在許多困難，需要仔細斟酌[17]。

3.1 1～6月降雨序列歷史演變法特征分析

3.1.1 1～6月總降水量序列

1951—2015年無錫站1～6月總降水量過程線見圖2，由圖2可知，在2015年以前，無錫站1～6月總降水量超過800 mm的共有3次，并且第二年同期的降水量都是下降的，無一例外。根據(jù)歷史演變法特征分析，無錫站在2015年1～6月總降水量超過1 000 mm，創(chuàng)出歷史新高后，2016年同期降水趨勢下降的可能性較大。因此，2016年1～6月預(yù)測值的上限是2015年同期值(1 005.7 mm)，下限是多年平均值(583.4 mm)，平均值是794.6 mm。

圖2 1951—2015年無錫站1～6月總降水量過程線

但是由于2016年年際降雨的趨勢預(yù)測是上升的，2016年1～6月的預(yù)報值不能簡單選擇平均值，應(yīng)該選擇是上限與下限差值的2/3或者3/4處，即預(yù)報值為864.9 mm或者900.1 mm時較為合理(實際觀測值為920.8 mm)。在相同的情況下，本文統(tǒng)一選擇2/3處。

圖3 1951—2015年無錫站1～2月降水量過程線

3.1.2 1～2月總降水量序列

1951—2015年無錫站1～2月降水量過程線見圖3。由圖3可知，根據(jù)歷史演變法分析，當降水量超過160.0 mm時，第二年都是下降的；當降水量小于50.0 mm時，第二年都是增加的。第一種情況出現(xiàn)了8次，第二種情況出現(xiàn)了7次，無一例外。由于2015年1～2月總降水量為117.1 mm，僅與多年平均值112.0 mm相當，對次年同期的指示作用不明確。因此，2016年同期預(yù)測值的選擇是其經(jīng)常出現(xiàn)的區(qū)間，即上限為160.0 mm、下限為50.0 mm，兩者差值的2/3處是123.3 mm(實測值是89.3 mm)。鑒于篇幅限制，文中僅列出無錫站1～2月降水量過程線。

3.1.3 3～4月總降水量序列

當降水量超過230.0 mm時，第二年都是下降的。在2015年以前，這種情況出現(xiàn)了12次，無一例外。由于2015年3～4月總降水量為243.5 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，2016年同期回調(diào)的可能性較大，預(yù)測值的選擇是上限為243.5 mm、下限為同期多年平均值(179.7 mm)，差值的2/3處為222.2 mm(實測值為287.3 mm)。

3.1.4 5～6月總降水量序列

當降水量超過500.0 mm時，第二年都是下降的。在2015年以前，這種情況出現(xiàn)了3次，無一例外。由于2015年5-6月總降水量為645.1 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，2016年同期總降水量回調(diào)的可能性最大，預(yù)測時選擇的上限為645.1 mm、下限為多年平均值(291.8 mm)，預(yù)報值為527.3 mm(實測值為544.2 mm)。

3.1.5 4～6月總降水量序列

當降水量超過600.0 mm時，第二年都是下降的。在2015年以前，這種情況出現(xiàn)了4次，無一例外。由于2015年4～6月總降水量為791.2 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，2016年同期總降水量回調(diào)的可能性很大。因此，2016年4～6月總降水量的上限為791.2 mm、下限為多年平均值(386.7 mm)，預(yù)報值為656.4 mm(實測值為785.0 mm)。

3.2 7～12月降雨序列歷史演變法特征分析

3.2.1 7～12月總降水量序列

當無錫站7～12月總降水量超過700.0 mm時，第二年都是下降的；當總降水量低于400.0 mm時，第二年都是增加的。第一種情況出現(xiàn)了10次，第二種情況出現(xiàn)了9次，無一例外。因為2015年7～12月總降水量為670.9 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，上述特征的指示作用不強，所以無法判斷趨勢。但是由于2015—2016年的降雨趨勢是上升的，而且2016年1～6月總降水量在去年同期的基礎(chǔ)上增加的可能性較小，可以判斷2016年7～12月總降水量應(yīng)該在去年同期的基礎(chǔ)上大幅增加。因此，2016年7～12月總降水量預(yù)測時的上限為943.7 mm、下限為670. 9mm，預(yù)報值為852.8 mm(實測值為1 098.4 mm)。

3.2.2 6～8月總降水量序列

當降水量超過700.0 mm時，第二年都是下降的。在2015年以前，這種情況出現(xiàn)了10次，無一例外。由于2015年6～8月總降水量為902.3 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，2016年同期總降水量回調(diào)的可能性最大。因此，2016年6～8月預(yù)測時的上限為902.3 mm、下限為多年平均值(473.7 mm)，預(yù)報值為759.4 mm(實測值為775.3 mm)。

3.2.3 7～8月總降水量序列

當降水量超過500.0 mm時，第二年都是下降的；降水量低于時140.0 mm，第二年都是上升的。在2015年以前，第一種情況出現(xiàn)了7次，第二張種情況也是7次，無一例外。由于2015年7～8月總降水量為351.1 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，對2016年同期總降水量的指示作用不明顯。

因此，按照常規(guī)方法預(yù)測：2016年7～8月總降水量預(yù)測的上限為500.0 mm、下限為140.0 mm，預(yù)報值為380.0 mm。雖然這種方法不存在問題，而且有可能更接近實測值，但是由于沒有考慮下半年的上升趨勢，對年度極值的預(yù)測極為不利，因此舍棄。根據(jù)2016年7～12月總降水量大幅增加的預(yù)測趨勢，7～8月總降水量也應(yīng)該是增加的，所以預(yù)測的上限是653.0 mm、下線是351.1 mm，預(yù)報值為552.4 mm(實測值為400.3 mm)。

3.2.4 9～10月總降水量序列

當降水量超過250.0 mm時，第二年都是下降的；當降水量低于50.0 mm時，第二年都是增加的。在2015年以前，第一種情況出現(xiàn)了9次，第二種情況出現(xiàn)了4次，無一例外。由于2015年9～10月總降水量為171.1 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，對2016年同期總降水量趨勢的指示作用不明顯。但是根據(jù)7～12月總降水量大幅增加的趨勢，2016年9～10月總降水量的趨勢預(yù)測是上升的可能性較大。因此，2016年9～10月總降水量的上限為420.4 mm、下限為171.1 mm，預(yù)報值為337.3 mm(實測值為557.3 mm)。

3.2.5 11～12月總降水量序列

當降水量超過140.0 mm時，第二年都是下降的。在2015年以前，這種情況出現(xiàn)了9次，無一例外。由于2015年11～12月總降水量為148.7 mm，根據(jù)歷史演變法持續(xù)性分析，2016年同期總降水量回調(diào)的可能性最大。因此，2016年11～12月總降水量的上限為148.7 mm、下限為多年平均值(85.8 mm)，預(yù)報值為127.7 mm(實測值為140.8 mm)。

4 后期對比分析

無錫站2016年雨情預(yù)測成果統(tǒng)計見表3。由表3可知，2016年雙月預(yù)測的6個成果，優(yōu)秀、良好、合格各1個，不合格率達到50%。這樣的成果看似會對年度極值預(yù)測造成較大的不利影響，但是實際情況并非如此，雙月預(yù)測成果累加后大部分系統(tǒng)誤差抵消，年總降水量的預(yù)測精度達到了優(yōu)秀的級別，而且經(jīng)過改進后的精度更高。因此，雖然2016年大洪水期間的雨情預(yù)測難度很大，而且雙月預(yù)測結(jié)果存在一些系統(tǒng)偏差，但是本文總體上分析方法合理、模擬措施得當，基本可以真實反映無錫站2016年的雨情。

需要注意的是：一是無錫站2015—2016年連續(xù)兩年創(chuàng)出歷史新高，本身就是筆者提出的一個性質(zhì)“分段特征一致性”和一個猜想“氣候成因不同特征不同”的具體表現(xiàn)；二是非典型周期的特征是在無錫站的年際降雨序列中發(fā)現(xiàn)的，在月降水量序列中不能使用；三是雖然分段法也是在無錫站年際降雨序列中發(fā)現(xiàn)的，但是可以在月降水量序列中使用。在月降水量序列分析時，本文不用分段法的主要原因是2013年后的序列長度太短，單獨分析沒有意義。

表3 無錫站2016年雨情預(yù)測成果統(tǒng)計

注：要素極值的允許誤差是±30%，部分實測值超出了所處區(qū)間最大可能性的上限，造成相對誤差較大。

5 結(jié) 語

(1)1978年和2013年我國南方地區(qū)出現(xiàn)的特大干旱災(zāi)害事件，改變了無錫站年際降雨序列特征的一致性，盡管還無法摸清氣候變化的理論基礎(chǔ)，但可以肯定這2次事件都是太湖地區(qū)氣候特征的轉(zhuǎn)折點。

(2)無錫站年際降雨序列的特征變化，具有較高的代表性，可以在一定層面上反映我國南方地區(qū)的部分氣候變化情況。

(3)對太湖地區(qū)來說，強厄爾尼諾現(xiàn)象出現(xiàn)的第三年和第二年一樣，都是嚴重洪澇災(zāi)害的高發(fā)期。

(4)本次厄爾尼諾現(xiàn)象在2016年5月結(jié)束后，對太湖地區(qū)多雨的影響并沒有結(jié)束，隨即在六七月間出現(xiàn)了嚴重的夏汛，九十月又出現(xiàn)了少見的秋汛。

(5)分段法和細部特征法趨勢分析可以解決無錫站年際旱澇周期性變化的問題，歷史演變法特征分析可以大致預(yù)估無錫站未來降雨數(shù)值的變動范圍，綜合預(yù)測分析可以實現(xiàn)無錫站降雨序列的仿真模擬。

根據(jù)中國氣象局和水利部水文局的預(yù)測分析，2016年是厄爾尼諾現(xiàn)象的第三年，由于厄爾尼諾現(xiàn)象的強度將不斷減弱，可能在5月前結(jié)束，受此影響西太平洋副熱帶高壓強度將偏強偏西、南海高壓將偏強偏大，我國主降雨帶南北向擺動較大。預(yù)計太湖流域2016年梅雨期將偏長、強度偏大，但是由于主降雨帶南北擺動，夏季降雨的變數(shù)較大。本文的分析則是太湖地區(qū)2016年面平均降水量將在2015年的基礎(chǔ)上偏多一至二成，夏季降雨將明顯偏多，發(fā)生流域性大洪水的可能性很大。

實際情況是：2016年太湖流域年降水量1 792.4 mm，較常年偏多47%，位列1951年以來第一位；2016年6～7月太湖流域發(fā)生了特大洪水，最高洪水位為4.87 m(比1999年歷史最高洪水位低0.10 m),出現(xiàn)在7月8日，并且10月末期還出現(xiàn)了少見的流域性秋汛；2016年梅雨期間，流域內(nèi)河水位全面超警，共有15個站點超過了歷史最高洪水位。

2016年的實測結(jié)果表明，中國氣象局和水利部水文局的預(yù)測分析，具有較高的理論基礎(chǔ)，在宏觀上把握住了我國主降雨帶南北向擺動較大和南方梅雨期較長、強度偏大的特點；本文則從無錫站降雨特征的微觀變化情況，準確把握了太湖地區(qū)降雨增長的趨勢。因此，借助中國氣象局和水利部水文局的理論優(yōu)勢和強大的綜合分析能力，可以在宏觀領(lǐng)域更好地了解和把握我國氣候變化的走勢，有利于提高太湖地區(qū)旱澇災(zāi)害的預(yù)測能力。