劉臘梅

(廣東省水文局汕尾水文測報中心，廣東 汕尾 516600)

1 研究區(qū)域概況

陸豐市地處北回歸線以南，屬南亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，海洋性氣候明顯，光、熱、水資源豐富。其主要?dú)夂蛱攸c是：氣候溫暖，雨量充沛，雨熱同季，光照充足；冬不寒冷，夏不酷熱，夏長冬短，春早秋遲；秋冬春旱，常有發(fā)生，夏澇風(fēng)災(zāi)，危害較重。境內(nèi)雨量充沛，最大年雨量可達(dá)3 728 mm。雨熱同季是陸豐市氣候特點之一，雨季始于3月下旬到4月上旬，終于10月中旬；每年4—9月的汛期，既是一年之中熱量最多的季節(jié)，又是降雨量最集中的季節(jié)，占全年總降雨量85%左右。全市光照充足，多年年平均日照時數(shù)為1 900～2 100 h，日照百分率為44%～48%。

蕉坑水文站于1955年4月由廣東省水利電力廳在廣東省陸豐縣(現(xiàn)陸豐市)河?xùn)|鎮(zhèn)蕉坑村設(shè)立，位于螺河中下游，屬于國家重要水文站，1980年，因站網(wǎng)改造，蕉坑站基本水尺斷面遷往上游410 m處，并改名為蕉坑(二)水文站，其集水面積為1 104 km2，測驗水位、流量、水質(zhì)、降水量、蒸發(fā)量等水文要素，為螺河干流控制站，1967年2月8日開始觀測蒸發(fā)量。

蕉坑(二)水文站院內(nèi)設(shè)陸上水面蒸發(fā)場，進(jìn)行蒸發(fā)觀測。1970—1980年蒸發(fā)觀測儀器為80 cm口徑套盆蒸發(fā)器；1981年為E-601型蒸發(fā)器，配套精度為0.1 mm的專用雨量計；1982—2005年為改進(jìn)后的E-601型蒸發(fā)器，配套精度為0.1 mm的專用雨量計；2006—2020年為E-601B型蒸發(fā)器，配套精度為0.1 mm的專用雨量計。

2 資料收集及審查

為保證數(shù)據(jù)真實性和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文根據(jù)蕉坑(二)水文站1970—2020年實測蒸發(fā)資料，分析蒸發(fā)量的年內(nèi)、年際變化及動態(tài)變化趨勢。

蕉坑(二)水文站為省水文局參編站，蒸發(fā)數(shù)據(jù)經(jīng)過整編審查并刊印，時間序列連續(xù)，滿足可靠性；樣本容量大于《水利水電工程水文計算規(guī)范》(SL 278—2002)[1]中規(guī)定的30 a，滿足代表性。

氣候環(huán)境變化、人類活動導(dǎo)致的下墊面情況變化等均會影響蒸發(fā)量變化，降雨量是氣候影響中的主要因子，為檢驗資料的一致性，對年蒸發(fā)量與年降雨量進(jìn)行相關(guān)性分析，繪制年降水量與年蒸發(fā)量時序累積值相關(guān)曲線(見圖1)，由圖1可以看出，年蒸發(fā)量與年降水量相關(guān)性較好，曲線近似為一條直線，未發(fā)生明顯偏移，說明已基本掌握蒸發(fā)量變化規(guī)律[2]，資料滿足一致性。

圖1 年降水量與年蒸發(fā)量時序累積值相關(guān)曲線示意

3 研究方法及動態(tài)變化趨勢分析

3.1 研究方法

蒸發(fā)量受風(fēng)速、日照、濕度等影響，隨著時間而發(fā)生動態(tài)變化，這種變化一定存在某種趨勢，目前進(jìn)

行趨勢變化分析的方法有多種，本文選擇用于檢驗水文時間序列變化趨勢較廣泛直觀的滑動平均法和spearman秩相關(guān)系數(shù)法，來分析陸豐市蒸發(fā)數(shù)據(jù)資料的趨勢性，用曼-肯德爾檢驗法檢驗數(shù)據(jù)有無突變及突變時間點。

3.1.1spearman秩相關(guān)系數(shù)法

Spearman秩相關(guān)系數(shù)法是一種無參數(shù)(與分布無關(guān))檢驗方法，用于度量變量之間聯(lián)系的強(qiáng)弱。該方法是通過分析計算水文序列xi與其時序i的相關(guān)性來檢驗水文序列是否具有增大或減小的趨勢性。計算時，將水文序列xi用其秩次Ri(即把序列xi從大到小排列后，xi所在位置的名次)代表，秩相關(guān)系數(shù)r計算公式為：

(1)

式中n為序列長度;di=Ri-i。

如果秩次Ri與時序i相近，則di較小，秩次相關(guān)系數(shù)r較大，趨勢性顯著。

采用t檢驗法檢驗水文序列的趨勢性顯著與否，統(tǒng)計量T計算公式為：

(2)

統(tǒng)計量T服從自由度為n-2的t分布，先假設(shè)原水文時間序列無變化趨勢，根據(jù)水文序列的秩相關(guān)系數(shù)計算出統(tǒng)計量T，后選擇顯著水平α，在t分布表中查出臨界值tα/2，當(dāng)|T|>tα/2時，則拒絕原假設(shè)，說明原水文序列有顯著變化趨勢，否則，接受原假設(shè)，該水文序列趨勢不顯著。|T|越大，則在一定程度上說明序列的趨勢性變化越顯著。

3.1.2曼-肯德爾檢驗法

曼-肯德爾法，又稱Mann-Kenddall 檢驗法，是一種氣候診斷與預(yù)測技術(shù)，應(yīng)用Mann-Kendall檢驗法可以判斷氣候序列中是否存在氣候突變，如果存在，可確定出突變發(fā)生的時間。這一方法的優(yōu)點在于不僅計算簡便，而且可以明確突變開始的時間，并指出突變區(qū)域，是一種常用的突變檢測方法。方法概述：

對于有n個樣本量的時間序列數(shù)據(jù)(x1,x2…,xn)，定義一個統(tǒng)計量ck：

(3)

其中 當(dāng)xi>xj(1≤j≤i)時，mi=1，否則為0?？梢奵k是第i時刻數(shù)值大于j時刻數(shù)值個數(shù)的累計數(shù)。在x1,x2,…xn相互獨(dú)立且有相同連續(xù)分布時，計算下式：

E(ck)=k(k-1)/4

(4)

σ(ck)=k(k-1)(2k+5)/72

(5)

(6)

式中E(ck)、σ(ck)為ck的均值和方差，UFk為ck的標(biāo)準(zhǔn)化；按逆序列數(shù)據(jù)(xn,xn-1…,x1)重復(fù)上面過程，使UBk=-UFk,k=n,n-1,…,UB1=0。

分析繪出的UFk和UBk曲線圖，若UFk或UBk的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降趨勢[3]。給定顯著性水平，當(dāng)其超過臨界值線時，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兩條曲線在臨界線之間內(nèi)出現(xiàn)交點，那么交點對應(yīng)的時刻便是突變開始的時間。

3.2 蒸發(fā)動態(tài)變化趨勢及規(guī)律分析

3.2.1年內(nèi)變化

通過數(shù)理統(tǒng)計方法分析蒸發(fā)量的年內(nèi)變化，由表1可以看出，蒸發(fā)量年內(nèi)月均值7月份最大，占10.8%；最小為2月份，占5.8%。

表1 陸豐市多年平均蒸發(fā)年內(nèi)分布

由圖2可見，第3季度蒸發(fā)量最大，第1季度蒸發(fā)量最小，均呈現(xiàn)波動下降趨勢。

圖2 季度蒸發(fā)量變化曲線示意

3.2.2年際變化

分析蒸發(fā)數(shù)據(jù)序列，陸豐市多年平均蒸發(fā)量為1 129.7 mm,年際變化懸殊。1997年年蒸發(fā)量最小，為836.9 mm，1977年年蒸發(fā)量最大，為1 574.4 mm，絕對變率為1.88倍。月最小蒸發(fā)量為29.1 mm，出現(xiàn)于1998年2月，月最大蒸發(fā)量為191.8 mm，出現(xiàn)于1979年7月，絕對變率為6.59倍。最小日蒸發(fā)量為0.0 mm，最大日蒸發(fā)量為12.2 mm，出現(xiàn)于1981年10月22日。

對1970—2020年蒸發(fā)量數(shù)據(jù)進(jìn)行距平分析，由表2(各年代年蒸發(fā)量距平統(tǒng)計)可得出：20世紀(jì)70年代和80年代年蒸發(fā)量距平值為正，說明該段時期年蒸發(fā)量偏多，其中70年代年蒸發(fā)量增加明顯，距平百分比超過20%；20世紀(jì)90年代及進(jìn)入21世紀(jì)后距平值為負(fù)，說明年蒸發(fā)量開始下降。從總體看，蒸發(fā)量在不同時期差異較大，整體呈現(xiàn)下降趨勢。

表2 各年代年蒸發(fā)量距平統(tǒng)計

滑動平均法可以過濾序列中較多隨機(jī)起伏，顯示出整體變化趨勢，能夠直觀的看出水文時間數(shù)據(jù)序列的變化趨勢，利用蕉坑水文站1970—2020年共51 a蒸發(fā)量資料繪制5 a滑動平均曲線(見圖3)，可以得出，年蒸發(fā)量變化具有波動性，年際分布不均，年蒸發(fā)數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)下降趨勢；從滑動平均計算分析，1976—1980年平均年蒸發(fā)量最大，為1 396.2 mm；1995—1999年平均年蒸發(fā)量最小，為945.0 mm。

圖3 年蒸發(fā)量序列5 a滑動平均曲線示意

將年蒸發(fā)及季度蒸發(fā)序列由大到小排列，統(tǒng)計系統(tǒng)值xi的秩次Ri，即xi在排列后的序列中所對應(yīng)的序列號，由式(1)計算得序列秩相關(guān)系數(shù)r，由式(2)計算得T，選取顯著水平α=0.05，在t分布表中查出臨界值tα/2=1.64,計算結(jié)果見表3，則該數(shù)據(jù)序列有明顯變化趨勢。結(jié)合圖1、圖2，蒸發(fā)數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)明顯下降趨勢。

表3 蒸發(fā)量spearman秩相關(guān)系數(shù)法趨勢檢驗

3.2.3突變分析

對年蒸發(fā)量、各季度蒸發(fā)量進(jìn)行突變分析，用曼-肯德爾法分析蒸發(fā)數(shù)據(jù)系列，繪制出逐年和4個季度蒸發(fā)量的UFk和UBk曲線[4](置信度取α=0.05)，見圖4～8。

圖4 逐年蒸發(fā)量M-K統(tǒng)計曲線示意

圖5 第1季度蒸發(fā)量M-K統(tǒng)計曲線示意

圖6 第2季度蒸發(fā)量M-K統(tǒng)計曲線示意

圖7 第3季度蒸發(fā)量M-K統(tǒng)計曲線示意

圖8 第4季度蒸發(fā)量M-K統(tǒng)計曲線示意

分析可知，陸豐市年蒸發(fā)量有明顯的下降趨勢，20世紀(jì)80年代后期這種下降趨勢大大超過0.05臨界線(U0.05=1.96)，甚至超過0.001顯著性水平(U0.001=2.56)，表明陸豐市年蒸發(fā)量的下降趨勢是十分顯著的，且接近99.9%的置信水平。根據(jù)UF和UB曲線交點的位置，確定陸豐市年蒸發(fā)量的下降是一突變現(xiàn)象，具體是從1984年開始的。

前3個季度蒸發(fā)量變化趨勢與年蒸發(fā)量變化趨勢基本一致，突變都發(fā)生在1984年左右；第4季度蒸發(fā)量變化趨勢基本一致，但突變時間在90年代，有些滯后，且在2010—2013年間有一段明顯上升趨勢時期。

4 合理性分析

蒸發(fā)與降雨關(guān)系密切，對蕉坑(二)水文站1970—2020年降雨量資料進(jìn)行分析并繪制年降雨—蒸發(fā)變化圖(見圖9)、多年月平均降雨—蒸發(fā)過程圖(見圖10)。蕉坑(二)站降雨量年際變化大，多年平均年降雨量為2 147.4 mm，距平百分比在-45.7%～40.2%之間，降雨量波動明顯。降雨蒸發(fā)過程符合水文特性，降雨量與蒸發(fā)量存在一定反相關(guān)趨勢。

圖9 年降雨—蒸發(fā)變化示意

圖10 多年月平均降雨—蒸發(fā)過程示意

總結(jié)國內(nèi)外大量關(guān)于蒸發(fā)趨勢研究的文獻(xiàn)可得：

① 在全球氣候變暖的背景下，20世紀(jì)60年代以來，全國各流域年平均水面蒸發(fā)量都具有減少的趨勢，這種現(xiàn)象在氣候變化和水循環(huán)流域被稱為“蒸發(fā)悖論”[5-10]；

② 廣東省總蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢，在20世紀(jì)80年代發(fā)生突變[11]；

③ 太陽輻射是影響實際蒸發(fā)量變化最顯著的因子，粵東沿海地區(qū)的太陽輻射的減少和風(fēng)速的總體下降導(dǎo)致蒸發(fā)量的下降[12-13]。

綜上，陸豐市蕉坑(二)水文站蒸發(fā)量的下降是對大范圍氣候變化的同步響應(yīng)，與眾多研究成果基本一致，本文的結(jié)論是合理可靠的。但由于蕉坑(二)水文站沒有進(jìn)行其他氣象要素觀測，無法獲得該站的相關(guān)長序列資料(氣溫、濕度、日照、風(fēng)速等)，不能分析其對蒸發(fā)量的影響，因此，在研究蒸發(fā)量變化時，還應(yīng)參考其它相關(guān)研究，才能得出更加全面的結(jié)論。

5 結(jié)論

通過spearman秩相關(guān)系數(shù)法、滑動平均法、曼-肯德爾法分析研究陸豐市蕉坑(二)水文站1970—2020年實測蒸發(fā)數(shù)據(jù)，掌握蒸發(fā)量的年內(nèi)分布情況及年際動態(tài)變化規(guī)律，結(jié)論如下：

1) 陸豐市多年平均蒸發(fā)量為1 129.7 mm，年內(nèi)分配不均，7月份蒸發(fā)量最大，7—10月蒸發(fā)量占全年蒸發(fā)量的41.2%。年際變化大，年蒸發(fā)量與多年平均蒸發(fā)量變化幅度在-26.9%～39.4%之間，年蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢，在1984年之前下降趨勢顯著性逐年變緩，之后下降趨勢顯著性越來越強(qiáng)。

2) 分季度來看，前3季度蒸發(fā)量與年蒸發(fā)量變化趨勢一致，突變發(fā)生于1984年前后，第4季度稍有不同，突變發(fā)生于1993年，且有一小段上升期。

3) 蕉坑站降水量年際變化大，波動明顯。

4) 本文對陸豐市蕉坑(二)水文站蒸發(fā)量變化趨勢的分析研究，樣本真實可靠，數(shù)據(jù)序列長，分析結(jié)果可為當(dāng)?shù)剡M(jìn)行水資源評價、水量平衡計算、洪水預(yù)報、水資源利用等方面提供技術(shù)支撐，更好的服務(wù)地方國民經(jīng)濟(jì)各部門。

5) 因缺少本地區(qū)長系列氣溫、濕度、日照等資料，無法分析其對蒸發(fā)的具體影響指數(shù)，得出蒸發(fā)量減少的根本原因。

6 建議

今后的研究方向?qū)恼镜矫孢M(jìn)行轉(zhuǎn)換，不單單是某一個水文站，而是著眼于整個區(qū)域，為更全面深刻的研究區(qū)域蒸發(fā)量變化規(guī)律及影響因素，建議: ① 應(yīng)增加蒸發(fā)站站點，合理分布，提高蒸發(fā)量的區(qū)域代表性；② 應(yīng)增加觀測氣候要素(氣溫、濕度、日照、風(fēng)速等)，收集相關(guān)長序列資料，為蒸發(fā)量變化的分析提供數(shù)據(jù)支撐。