張弛

（平羅縣氣象局，寧夏石嘴山 753400）

IPCC 委員會所發(fā)布的最新的氣候變化評估報告顯示，若不考慮外部突變因素的干擾，至2040 年全球氣溫將繼續(xù)升高1.5 ℃，持續(xù)的升溫現(xiàn)象，將使得極端氣候事件發(fā)生的概率大大提升[1-2]。因此，研究區(qū)域性大雨、暴雨日數(shù)等空間變化規(guī)律，對掌握極端氣候的發(fā)生規(guī)律和精益化氣候變化管控均具有重要意義。

目前對于極端降水氣候的研究主要有：高潔等[3]利用四川省2002—2020 年降雨及災情分布數(shù)據(jù)，研究了降水趨勢空間變化特征以及降水量變化與災情發(fā)生頻次之間的關系，指出降水量主要集中在南部區(qū)域，且大暴雨發(fā)生時往往伴隨50%可能性的災情事件。甘露等[4]利用四川省1964—2016 年降水資料，采用時間及周期變化分析方法，研究極端降水事件變化特征，指出極端降水事件發(fā)生頻率與強度之間呈反比例關系，在空間上呈由東南區(qū)域向西北逐漸減少的趨勢。李昱銳等[5]利用四川省2010—2019 年夏季短時強降水資料，研究了降水量、強度以及頻次空間差異性，指出降水發(fā)生頻次受微地形條件影響較大，且日變化呈現(xiàn)“V”形分布特征，降水量極大值頻次具有單峰值日變化特征。同時，還有學者采用不同的空間插值技術研究降水空間分布特征，比如莫躍爽等[6]采用4 種插值技術研究了貴州省降水空間分布差異性，指出不同插值技術在降水空間分布研究工作中，計算結(jié)果存在一定差異性，克里金插值（Kriging）精確度要高于Trend、IDW。陳雅婷等[7]利用中國1981—2010 年平均降水量資料，對不同差值技術有效性進行評估，指出在全國大范圍降水量空間變化研究中，貝葉斯插值精度最優(yōu)，但對于省級區(qū)域及流域尺度的研究，Kriging 插值精度最優(yōu)。從上述已有研究可以看出，Kriging 插值技術由于其在網(wǎng)格化插值過程中考慮了樣本的空間分布相關性，其在省級區(qū)域降水量的研究中具有一定的優(yōu)勢。

本文利用四川省36 個地面測站1980—2012 年逐日降水資料，結(jié)合中國暴雨、大雨降水量定義標準，對各站點大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)等進行統(tǒng)計，采用Kriging插值技術、線性擬合方法，研究降水量、氣候傾向率、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)等空間分布差異性。

1 研究區(qū)域及方法說明

1.1 區(qū)域說明

四川省地處中國高原與中部平原交界過渡區(qū)域，海拔空間分布示意圖如圖1 所示。其中填色為海拔分布，黑色三角為地面站位置。川東、川西地形差異性較大，東西橫跨1 075 km，南北橫跨921 km，川西主要為山地、高原地形，大部分區(qū)域海拔大于3 000 m，川東主要為盆地地形，大部分區(qū)域海拔小于1 000 m。四川盆地整體區(qū)域年平均氣溫在18 ℃左右，年降水量在1 000～1 200 mm 之間，其中川西南部區(qū)域年降水量在900～1 200 mm 之間，川西北部區(qū)域年降水量在500～900 mm 之間，降水量空間分布具有較大差異性。

圖1 四川省海拔及36 個地面站點空間分布示意圖

1.2 方法說明

本文在對四川盆地降水量空間分布特征研究中，主要根據(jù)36 個地面測站位置處降水量進行空間插值，采用的插值算法為克里金法（Kriging），水平分辨率為0.2°×0.2°，空間插值主要的思想為根據(jù)已知點空間信息，推算臨近區(qū)域未知點信息，2 個位置點距離越近，所具有的相似特征概率越大，而Kriging 插值法是一種最優(yōu)插值法，在各行各業(yè)均得到了實際應用[8-10]。在對四川盆地大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)研究工作中，根據(jù)中央氣象臺對一次暴雨過程的定義進行研究：日降水量大于等于50 mm，即為一次暴雨日；當日降水量小于50 mm，但大于等于25 mm，即為一次大雨日。

Kriging 插值算法核心計算表達式為[11]：

式中：ε（xi）、ε（xj）為本文研究區(qū)域內(nèi)36 個地面測站中隨機2 個測站樣本值（降水量、氣候傾向率、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)）；d為地面測站數(shù)量，取36；z（xm）為任意未知點位插值結(jié)果；λ為第i個觀測值未知權重值。

本文在研究空間降水量變化率中，主要采用氣候傾向率方法，該方法常常應用于氣候變化診斷及預測業(yè)務中，可以用一元線性回歸方程進行表示[12-13]：

式中：a為回歸常數(shù)；b為回歸系數(shù)；ti為時間的數(shù)值。

計算出的回歸系數(shù)變化率又稱為氣候傾向率，當b＞0 表明呈遞增趨勢，b＜0 表明呈遞減趨勢。

2 結(jié)果與分析

2.1 年降水量及氣候傾向率空間分布

為研究四川省年降水量總體變化特征，本文分別統(tǒng)計出1980—2012 年期間36 個地面測站年降水量，然后除以年份，最后除以36（測站數(shù)量），表示四川省多年平均降水量整體變化趨勢。統(tǒng)計結(jié)果顯示，四川省多年平均降水量為1 039 mm。36 個地面測站多年平均降水量統(tǒng)計值如表1 所示。從表1 可以看出，不同測站所在區(qū)域降水量具有較大的差異性，其中峨眉山測站區(qū)域降水量最大，為1 650 mm，其次萬源、達縣降水量也較大，多年平均降水量大于1 200 mm，而巴塘測站區(qū)域降水事件最少，降水量僅為486 mm，說明該區(qū)域較為干旱。

表1 36 個地面測站多年平均降水量統(tǒng)計單位：mm

本文利用36 個測站已知多年平均降水量數(shù)據(jù)，采用Kriging 空間插值法，進行空間插值計算，多年平均降水Kriging 空間插值分布情況如圖2 所示?？傮w上看出降水量具有很大的空間分布差異性，在102°E—104°E、28.5°N—30.6°N 范圍上降水最為集中，該區(qū)域降水量分布在1 250～1 700 mm 之間，在川南、川東區(qū)域降水量分布在950～1250 mm 之間，而在川西區(qū)域降水量明顯小于其余區(qū)域，降水量分布在450～750 mm 之間，整體上可以說明四川省年降水量從川東向中部區(qū)域遞增，然后從中部區(qū)域向川西大幅度遞減；從川南向中部區(qū)域遞增，然后從中部區(qū)域向川北大幅度遞減。

圖2 四川省多年平均降水Kriging 空間插值分布情況

本文對36個測站區(qū)域降水量氣候傾斜率分別進行計算統(tǒng)計，結(jié)果如表2 所示，表明不同區(qū)域降水量增加或者遞減速率之間存在較大差異性，其中峨眉山地區(qū)降水量變化速率最大為-8.87 mm/年，說明了該地區(qū)降水量每年減少約8.87 mm，其次都江堰、綿陽、木里、越西、宜賓、鹽源、會理、廣元、敘永這9 個區(qū)域降水量遞減的幅度也相對較大，遞減幅度均大于4 mm/年。同時，色達、馬爾康、稻城、康定、西昌這5 個區(qū)域降水量呈遞增的變化趨勢，計算出的降水量變化速率均大于0 mm/年。

表2 36 個地面測站區(qū)域降水量氣候傾斜率統(tǒng)計單位：mm/年

四川省降水量氣候傾斜率Kriging 空間插值分布情況如圖3 所示，可以看出氣候傾斜率與圖2 一樣具有空間分布差異性，在102°E—105°E、28.2°N—31.6°N范圍上降水量氣候傾斜率最大，且為負值，該區(qū)域降水量氣候傾斜率分布在-9.0～-5.5 mm/年之間，說明這些區(qū)域年降水量減少的速率較大。整體上可以看出，川西區(qū)域計算出的降水量氣候傾斜率分布在0～3 mm/年之間，說明了川西大多數(shù)區(qū)域降水量呈逐年增多的趨勢，而川東區(qū)域計算出的降水量氣候傾斜率同樣小于0 mm/年，表明川東區(qū)域降水量呈小幅度的逐年遞減趨勢。四川省年降水量氣候傾斜率從川東向中部區(qū)域遞減幅度逐漸增大，然后從中部區(qū)域向川西遞增幅度增大。

圖3 四川省降水量氣候傾斜率Kriging 空間插值分布情況

2.2 年降水量隨經(jīng)緯度變化趨勢

四川省降水量隨經(jīng)緯度變化擬合結(jié)果如圖4所示，從圖4 可以看出，降水量空間分布與經(jīng)緯度之間存在一定的關系，因此本文深入研究降水量與經(jīng)緯度之間的線性關系。采用最小二乘法擬合方法[14]對降水量數(shù)據(jù)進行處理，可以看出四川省降水量與經(jīng)度、緯度之間存在一定的相關性。從圖4（a）可以看出，降水量與經(jīng)度之間存在一次函數(shù)的關系，且為正相關性關系，即降水量隨著經(jīng)度的增加而增加，經(jīng)度每增加1°，降水量增加72.83 mm。從圖4（b）可以看出，降水量與緯度之間存在二次函數(shù)的關系，在緯度27°N—30°N 范圍內(nèi)降水量較多，其余緯度范圍內(nèi)降水量較小。

圖4 四川省降水量隨經(jīng)緯度變化擬合結(jié)果

2.3 大雨、暴雨日數(shù)空間分布

四川省大雨、暴雨日數(shù)Kriging 空間插值分布情況如圖5 所示。從圖5 可以看出，大雨日數(shù)空間仍然存在不均勻性，在川南、中部、川東區(qū)域大雨事件較為集中，大雨日數(shù)分布范圍在60～100 d 之間，而在川西區(qū)域大雨事件出現(xiàn)的概率較小，大雨日數(shù)分布范圍在5～30 d 之間，大雨日數(shù)整體分布情況與圖2 較為一致，四川省大雨日數(shù)從川東向川西大幅度遞減，同時從川南向向川北大幅度遞減。

圖5 四川省大雨、暴雨日數(shù)Kriging 空間插值分布情況

暴雨日數(shù)跟大雨日數(shù)一樣存在空間分布不均勻性，在102.5°E—103.8°E、29.0°N—30.3°N 范圍內(nèi)出現(xiàn)暴雨事件概率最大，暴雨日數(shù)分布范圍在5.0～6.5 d之間，同樣在川東北暴雨事件也較為頻繁，而在川西區(qū)域出現(xiàn)暴雨事件的概率極小，暴雨日數(shù)分布范圍在0～1 d 之間，川北區(qū)域出現(xiàn)暴雨日數(shù)分布在1.0～3.5 d之間。整體上可以看出，四川省暴雨日數(shù)從川東向川西大幅度遞減，同時從川南向川北小幅度遞減。

3 結(jié)論

本文利用四川省36 個地面測站1980—2012 年逐日降水資料，采用Kriging 插值、氣候傾向率、最小二乘法，主要研究區(qū)域性降水量、氣候傾向率、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)等空間分布差異性，得出以下結(jié)論：年降水量從川東向中部區(qū)域遞增，并向川西大幅度遞減，其次從川南向中部區(qū)域遞增，并向川北大幅度遞減；經(jīng)度每增加1°，降水量增加72.836 6 mm，降水量與緯度之間存在二次函數(shù)的關系；年降水量氣候傾斜率從川東向中部區(qū)域遞減幅度逐漸增大；大雨日數(shù)在川南、中部、川東區(qū)域大雨事件較為集中，分布范圍在60～100 d 之間；暴雨日數(shù)在川東北區(qū)域也較為集中，而在川西區(qū)域出現(xiàn)暴雨事件的概率極小。