張 義，孫根厚，嚴曉強

（1.四川省成都市氣象局，四川 成都 610000；2.四川省成都市人工影響天氣中心，四川 成都 610000；3.南方海洋科學與工程廣東實驗室，廣東 珠海 519000）

引言

成都作為中國西南地區(qū)政治、經(jīng)濟及文化中心，經(jīng)濟發(fā)達，人口密集，社會生產(chǎn)生活用水緊張。受孟加拉灣和南海水汽影響，四川盆地有著豐富的空中水資源［1-2］，合理開發(fā)空中水資源是緩解成都地區(qū)水資源匱乏的有效措施之一。近年來，隨著國家森林公園城市建設的實施，成都市氣象部門以飛機增雨作業(yè)為主、地面增雨作業(yè)配合加大增雨作業(yè)規(guī)模，增大作業(yè)規(guī)模后的增雨效果如何一直是社會各界普遍關注的問題。

科學評估人工增雨效果作為人工影響天氣業(yè)務的重要組成部分，是檢驗人工增雨作業(yè)水平的重要標準［3］，也關系到人工影響天氣事業(yè)的持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展。由于云物理降水過程的復雜及預報能力等因素的限制，人工增雨效果評估一直是一個難點［4-6］。目前，常用的人工增雨效果評估方法有統(tǒng)計檢驗、物理檢驗和數(shù)值模式檢驗［7-10］。由于人工增雨作業(yè)產(chǎn)生的增雨量往往小于自然降水量，在自然變率中定量檢驗增雨效果主要借助統(tǒng)計檢驗方法［11］。統(tǒng)計檢驗方法是指在一定顯著性水平下通過地面降雨量的變化來評估增雨效果［12］，主要有序列分析、區(qū)域?qū)Ρ确治?、雙對比分析和區(qū)域歷史回歸分析。許多學者分析不同統(tǒng)計檢驗方法在增雨效果評估中應用［13-14］發(fā)現(xiàn)區(qū)域歷史回歸方法是目前統(tǒng)計檢驗準確度和靈敏度較好的方法之一，同時也是中國氣象局人工影響天氣中心推薦使用的人工增雨效果統(tǒng)計檢驗方法。統(tǒng)計檢驗發(fā)現(xiàn)，以色列1961—1967年和1969—1975年過冷大陸積云人工降雨試驗統(tǒng)計增雨效果分別為15%和13%［15-16］；美國西部山區(qū)人工增雨試驗統(tǒng)計增雨效果為10%～15%［17］；福建古田水庫的人工增雨統(tǒng)計效果為23.8%［12］。區(qū)域歷史回歸方法當前應用最廣［18-22］。廖向花等［23］利用區(qū)域歷史回歸法評估2014年重慶一次飛機增雨作業(yè)效果，發(fā)現(xiàn)相對增雨率在20%以上；王婉等［24］利用區(qū)域歷史回歸法對北京2006年的人工增雨效果進行評估，得到相對增雨率為13%。四川地區(qū)已開展的人工增雨效果評估采用了區(qū)域歷史回歸法［25-26］。統(tǒng)計檢驗方法的應用要求實施增雨作業(yè)周期長、統(tǒng)計數(shù)據(jù)時間長，而以往增雨效果統(tǒng)計檢驗評估數(shù)據(jù)時間短，增雨效果的顯著性檢驗值低。本文結(jié)合近9 a人工增雨作業(yè)情況，采用區(qū)域歷史回歸法對增雨效果進行客觀定量統(tǒng)計檢驗，建立適用成都地區(qū)的統(tǒng)計評估技術(shù)和方法，為區(qū)域氣象防災減災建設和水資源開發(fā)利用提供決策依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料

成都市人工影響天氣中心于2006年開始地面增雨作業(yè)，2010年開展飛機增雨作業(yè)?？紤]到區(qū)域歷史回歸方法對歷史降水樣本的要求，即用于回歸方程的樣本不受催化劑的影響，本研究選擇1970—2005年的逐月降水數(shù)據(jù)作為歷史樣本，2011—2019年降水數(shù)據(jù)作為增大作業(yè)規(guī)模后的評估樣本。還使用了2010—2017年溫江探空數(shù)據(jù)以及2011—2019年成都地區(qū)人工增雨作業(yè)記錄。

2011年以前全市共有62個地面作業(yè)點，其中高炮作業(yè)點43個，火箭作業(yè)點17個，地面煙爐作業(yè)點2個。2011年后陸續(xù)增加了部分地面高炮作業(yè)點、地面煙爐作業(yè)點以及增雨作業(yè)飛機。截至目前，共計高炮作業(yè)點45個，火箭作業(yè)點17個，地面煙爐作業(yè)點16個，增雨作業(yè)飛機1架。根據(jù)2011—2019年的增雨作業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，成都近9 a地面作業(yè)點開展增雨作業(yè)414批次，累計消耗彈藥7011余枚，飛機作業(yè)96架次，累計消耗焰條1920枚。

文中附圖涉及的地圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網(wǎng)下載的審圖號為GS（2016）2556號的標準地圖制作，底圖無修改。

1.2 區(qū)域歷史回歸統(tǒng)計檢驗法

區(qū)域歷史回歸統(tǒng)計檢驗方法的主要步驟是先選取目標區(qū)和對比區(qū)，通過目標區(qū)和對比區(qū)歷史降水樣本擬合回歸方程，再將作業(yè)期間對比區(qū)自然降水代入擬合方程計算目標區(qū)降水值即目標區(qū)自然降水量，最后與實測降水量相比較，得到目標區(qū)的絕對增雨量和相對增雨率。絕對增雨量和相對增雨率計算公式如下：

式中：Q和R分別為目標區(qū)絕對增雨量和相對增雨率；y1為擬合方程計算的目標區(qū)自然降水量；y2為目標區(qū)實測降水量。

歷史期目標區(qū)和對比區(qū)降水量相關系數(shù)r及其顯著性T檢驗公式［27］如下：

式中：xi和yi分別為對比區(qū)和目標區(qū)降水量；xˉ和yˉ分別為對比區(qū)和目標區(qū)樣本平均降水量；n為樣本數(shù)。

目標區(qū)和對比區(qū)歷史降水數(shù)據(jù)建立的擬合回歸方程采用F檢驗公式進行顯著性檢驗，公式如下：

式中：U為目標區(qū)降水回歸估計值y?i和樣本平均值yˉ的偏差平方和；Q為目標區(qū)降水實測值yi和回歸估計值y?i的偏差平方和；n為樣本數(shù)。

絕對增雨量和相對增雨率計算結(jié)果采用t檢驗進行顯著性檢驗，公式[28]如下：

式中：yˉo和yˉ'o分別為作業(yè)期目標區(qū)觀測降水和擬合降水的平均值；r為兩區(qū)歷史期降水量的相關系數(shù)；k和n分別為作業(yè)期和歷史期的樣本數(shù)；yhi和xhi分別為歷史期目標區(qū)和對比區(qū)降水量；xˉo表示作業(yè)期的對比區(qū)觀測降水量的平均值；xˉh和yˉh分別表示歷史期對比區(qū)和目標區(qū)降水量的平均值。以上值均為正態(tài)變換值。

2 結(jié)果分析

2.1 目標區(qū)和對比區(qū)選擇

以5 km左右高度的風向作為天氣系統(tǒng)主要來向，基于成都溫江探空站2010—2017年的逐日探空數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出，成都上空5 km高度主要為西風（圖1）。根據(jù)人工影響天氣飛機作業(yè)基本技術(shù)要求，飛機增雨作業(yè)路線應垂直高空風向。

圖2為成都市飛機增雨作業(yè)路線示意圖。成都冬半年（11月至次年3月）降水過程主要受高原短波槽東移影響，飛機增雨作業(yè)播撒路線主要集中在成都西部并垂直西風風向，有效催化主要在成都西側(cè)折線開展。

圖1 溫江探空站5 km高空風玫瑰圖Fig.1 The wind rose map at 5 km height at Wenjiang sounding station

圖2 成都市飛機增雨作業(yè)路線示意圖Fig.2 The sketch map of operation route of aircraft precipitation enhancement in Chengdu city

考慮到催化劑的時效性及數(shù)據(jù)的完整性，選取成都市溫江站作為目標區(qū)的代表站。人工增雨作業(yè)催化過程中，對比區(qū)的選擇需要處于成都目標區(qū)的上風向或側(cè)風向且間隔一定距離，保證對比區(qū)不受催化劑影響且在地理特征、氣候背景等方面與目標區(qū)具有一定的相似性。成都和德陽均屬于成都平原，位于四川盆地西部，東西向由龍門山脈和龍泉山脈夾持，內(nèi)部地勢平坦，屬于亞熱帶季風氣候，地理特征相似且德陽位于成都北邊，在天氣系統(tǒng)主要來向上屬于目標區(qū)的側(cè)風向，不受作業(yè)催化影響，故本文選取德陽站為對比區(qū)代表站。圖3為1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)月降水量散點圖?？梢钥闯?，兩區(qū)月降水數(shù)據(jù)線性關系較好，相關系數(shù)為0.8576。

圖3 1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)月降水量散點圖Fig.3 The scatter plot of monthly precipitation between the target area and the contrast area during 1970-2005

圖4為1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)降水量多年平均月際變化。可以看出，1970—2005目標區(qū)和對比區(qū)降水的平均月際變化特征相似，降水量主要集中在夏半年（5—9月），目標區(qū)的月降水量略高于對比區(qū)，其中夏半年兩區(qū)降水差異較大，最大差值在8月，為23.0 mm，主要跟夏季局地對流性降水有關，冬半年兩區(qū)降水差異較小，差異值為0～2.0 mm。

圖4 1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)降水量平均月際變化Fig.4 Monthly variation of average precipitation between target area and contrast area during 1970-2005

2.2 檢驗分析

2.2.1降水量的正態(tài)變換和正態(tài)檢驗

應用區(qū)域歷史回歸方法評估增雨效果要求先對目標區(qū)和對比區(qū)月降水數(shù)據(jù)進行正態(tài)檢驗。針對降水數(shù)據(jù)的正態(tài)分布檢驗，一般采用Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗法［16，29］。本文基于K-S檢驗法先對兩區(qū)1970—2005年月降水數(shù)據(jù)進行檢驗發(fā)現(xiàn)，目標區(qū)、對比區(qū)1970—2005年月降水數(shù)據(jù)均不滿足正態(tài)分布。由于月尺度降水數(shù)據(jù)與正態(tài)分布偏離較大，需要對目標區(qū)、對比區(qū)月降水量數(shù)據(jù)進行正態(tài)變換。

經(jīng)多次試驗，本文正態(tài)變換選取五次方根。五次方根正態(tài)變換后月降水數(shù)據(jù)的經(jīng)驗累積分布與對數(shù)正態(tài)理論分布的最大差值在目標區(qū)、對比區(qū)分別為0.1787和0.3089，均小于α=0.05的K-S檢驗統(tǒng)計量，即五次方根變換后目標區(qū)、對比區(qū)的月降水數(shù)據(jù)均滿足正態(tài)分布。目標區(qū)1970—2005年月降水數(shù)據(jù)平均值為2.0845，標準差為0.5778，假設服從正態(tài)分布N(2.0845,0.5778)；對比區(qū)1970—2005年月降水數(shù)據(jù)平均值為2.0372，標準差為0.5866，假設服從正態(tài)分布N(2.0372,0.5866)。

2.2.2區(qū)域歷史回歸方程的建立

圖5為經(jīng)正態(tài)變換后1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)月降水量散點圖?？梢钥闯?，兩區(qū)的降水數(shù)據(jù)具有很好的線性關系，相關系數(shù)為0.9306，且通過α=0.01顯著性檢驗。成都冬半年各月降水偏差較大，為避免線性擬合方程在個別月份評估的增雨量的誤差較大，本文對目標區(qū)和對比區(qū)冬半年各月降水量分別建立線性方程。

圖5 經(jīng)正態(tài)變換后1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)月降水數(shù)據(jù)散點圖Fig.5 The scatter plot between precipitation data of target area and contrast area during 1970-2005 after normal transformation

表1為經(jīng)正態(tài)變換后1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)冬半年各月降水相關系數(shù)和區(qū)域歷史回歸方程。可知，12月兩區(qū)相關系數(shù)偏低為0.46，其他各月相關系數(shù)均在0.60以上，且全部通過α=0.05的顯著性檢驗。各月擬合方程也通過了α=0.05的顯著性檢驗。

表1 正態(tài)變換后的1970—2005年目標區(qū)和對比區(qū)冬半年各月降水相關系數(shù)和區(qū)域歷史回歸方程Tab.1 Correlation coefficients and regional historical regression equations of precipitation between target area and contrast area in each month of winter half-year during 1970-2015 after normal transformation

2.2.3增雨效果統(tǒng)計和顯著性檢驗

圖6 2011—2019年目標區(qū)冬半年各月平均降雨量和降雨日數(shù)Fig.6 Average precipitation amount and days of winter half-year during 2011-2019 in target area

成都市冬半年人工增雨作業(yè)與目標區(qū)冬半年月降水量、降雨日數(shù)密切相關。統(tǒng)計2011—2019年冬半年各月平均降雨量和降雨日數(shù)（圖6）發(fā)現(xiàn)，成都冬半年平均降雨量為66.2 mm，降水日數(shù)為42.7 d，平均開展飛機增雨有效架次為25架次（以2016—2019年的作業(yè)記錄統(tǒng)計為主，2011—2015年飛機作業(yè)次數(shù)相對較少）。其中3月平均降雨量和降雨日數(shù)最多，分別為25.9 mm、11.2 d，開展飛機增雨作業(yè)的有效架次為6.33架次；1月平均降雨量和降雨日數(shù)最少，分別為6.6 mm、6.8 d，開展飛機增雨作業(yè)的有效架次為4.75架次。成都地區(qū)飛機增雨作業(yè)有效架次少于降雨日數(shù)，主要與成都地區(qū)空域緊張有關，部分飛行計劃被臨時取消。為充分開發(fā)大氣水汽資源，緩解成都水資源緊張，在飛機增雨作業(yè)受限或取消時，成都氣象部門積極發(fā)揮地面增雨作業(yè)裝備優(yōu)勢，針對冬半年各種降雨天氣，以地面高炮、火箭以及沿山煙爐等設備開展增雨作業(yè)。每年冬半年平均開展地面增雨作業(yè)共計46批次，其中高炮作業(yè)6批次、火箭作業(yè)9批次、地面煙爐作業(yè)31批次，確保降雨過程得到充分作業(yè)。

表2為區(qū)域歷史回歸統(tǒng)計法計算的2011—2019年冬半年平均各月絕對增雨量和相對增雨率?？梢钥闯觯骄髟陆^對增雨量為0.14～3.53 mm，相對增雨率為2.14%～32.14%。2月、11月和12月的增雨效果普遍較好，高于1月和3月，其中2月增雨效果最佳，平均絕對增雨量為2.7 mm，相對增雨率達32.14%；1月增雨量效果最差，平均相對增雨率僅為2.14%。冬半年各月增雨效果差異較大主要與降雨類型、降雨量季節(jié)變化、增雨作業(yè)的次數(shù)及科學性等因素有關。10月成都汛期結(jié)束，對流性降水轉(zhuǎn)為穩(wěn)定性降水；11月以層狀云降水為主，降水日數(shù)較多且降雨量相對于冬半年其他各月較為充足，增雨作業(yè)時機多，催化充分，增雨效果好；12月降水日數(shù)減少、降雨主要以小雨為主，催化作業(yè)時機相對減少，但作業(yè)催化相對充分，增雨效果較好；1月以分散小雨為主，降雨日數(shù)相對較少，加之該月重視節(jié)日安全生產(chǎn)不允許作業(yè)等原因，增雨作業(yè)次數(shù)明顯減少，催化效率較低；2月降雨量和降雨日數(shù)開始增多，增雨作業(yè)規(guī)模開始增大，催化效率達到最佳；3月氣溫回暖，降水量達到冬半年最大值，穩(wěn)定性降水開始向?qū)α餍越邓D(zhuǎn)變，特別是3月下旬個別強對流冰雹天氣開始出現(xiàn)，不適宜開展增雨作業(yè)，成都地區(qū)增雨催化劑主要以冷云催化劑為主，氣溫回升后逐漸出現(xiàn)暖云降雨，以冷云催化劑開展的增雨作業(yè)缺乏一定的科學性導致催化效率不高。2011—2019年成都市冬半年累計增雨量為88.8 mm，多年平均為9.9 mm，相對增雨率達19.06%，增雨效果通過了α=0.01的顯著性檢驗。目前，國內(nèi)外的人工增雨試驗公認的增雨效果為8%～17%［30］。我國河西走廊近10 a的人工增雨效果為17.5%［29］；古田水庫蓄水型人工增雨效果為18.87%［31］。成都地區(qū)近9 a的增雨效果達19.06%，說明在冬半年進行的人工增雨作業(yè)效果顯著，這為成都地區(qū)開發(fā)云水資源、緩解生產(chǎn)生活用水緊張等提供了有力保障?？茖W評估成都地區(qū)的增雨效果對下一步如何開展飛機增雨作業(yè)、提高增雨效率有指導作用。

表2 區(qū)域歷史回歸統(tǒng)計法計算的2011—2019年冬半年平均各月絕對增雨量和相對增雨率Tab.2 The average absolute increment of precipitation and relative precipitation increase calculated by regional historical regression statistical method in each month of winter half-year during 2011-2019

3 結(jié)論與討論

采用區(qū)域歷史回歸統(tǒng)計方法，對成都地區(qū)2011—2019年冬半年人工增雨效果進行統(tǒng)計檢驗。結(jié)論如下：

（1）利用區(qū)域歷史回歸分析法統(tǒng)計得出成都市2011—2019年冬半年累計人工增雨量為88.8 mm，多年平均增雨量為9.9 mm，相對增雨率為19.06%，增雨效果顯著。

（2）2011—2019年冬半年平均各月絕對增雨量為0.14～3.53 mm，平均相對增雨率為2.14%～32.14%；2月和11月增雨效果最佳，平均絕對增雨量為2.74 mm和3.53 mm，平均相對增雨率分別達到32.14%和28.06%，而1月增雨量效果最差。

人工增雨隨機試驗效果統(tǒng)計評估需要放棄目標區(qū)一半作業(yè)機會，對以抗旱、大氣污染治理和保護生態(tài)環(huán)境為目的成都地區(qū)人工增雨作業(yè)業(yè)務不現(xiàn)實。其次，采用區(qū)域歷史回歸統(tǒng)計法基于月降水數(shù)據(jù)評估增雨效果時，前提是目標區(qū)和對比區(qū)1970—2005年降水量的變化關系相同，未考慮兩區(qū)冬半年降水自然變率的影響。最后，對于作業(yè)高度、作業(yè)時機、催化劑量以及不同作業(yè)天氣類型背景的增雨效率差異深入分析不夠，下一步需選取作業(yè)個例定量分析。成都地區(qū)人工增雨作業(yè)已經(jīng)開展了十多年，增雨效果評估工作卻進展緩慢，在今后的工作中在進一步優(yōu)化統(tǒng)計檢驗方法同時，需要借助物理檢驗及模式檢驗對增雨作業(yè)效果多元開展相關評估工作，促進成都人工影響天氣業(yè)務的發(fā)展。