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  暴雨灾害   2016, Vol. 35 Issue (2): 166-172.  DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2016.02.009

论文

DOI

10.3969/j.issn.1004-9045.2016.02.009

资助项目

国家自然科学基金项目(41375056,91224004);福建省气象局开放式基金(2016K02);厦门市气象局海洋气象精细化预报创新团队

第一作者

苏志重,主要从事天气气候变化预测工作。E-mail: shixinqianli@sina.com

文章历史

收稿日期:2015-06-08
定稿日期:2016-02-03
1960—2010年福建省极端降水事件变化趋势分析
苏志重 1,2, 石顺吉 1,2, 张伟 1,2, 周学鸣 1,2, 陈德花 1,2    
1. 海峡气象开放实验室,厦门 361012;
2. 厦门市气象台,厦门 361012
摘要:利用1960—2010年福建省逐日降水量资料,分析近51 a福建省极端降水事件的空间分布和时间变化趋势。结果表明:福建极端降水事件在空间上存在明显的地域差异,其中南部沿海多年平均极端降水阈值大、年总降水量大,而中北部地区年极端降水频次较多;全省区域平均及各站年极端降水频次、年极端降水总量、极端降水强度和年日最大降水量均呈线性增长趋势,且其变化趋势明显;经M-K检验显示,福建省年极端降水频次、年极端降水总量和年日最大降水量的突变时间均在1996年,而极端降水强度的突变时间略晚,发生在2002年。
关键词极端降水事件    降水频次    年降水量    日最大降水量    福建省    
Analysis of the trends of extreme precipitation events over Fujian Province from 1960 to 2010
SU Zhizhong1,2, SHI Shunji1,2, ZHANG Wei1,2, ZHOU Xueming1,2, CHEN Dehua1,2    
1. Laboratory of Straits Meteorology, Xiamen 361012;
2. Xiamen Meteorological Observatory, Xiamen, 361012
Abstract: Using daily precipitation data from 50 principal weather stations over Fujian from 1960 to 2010, we analysized the spatial and temporal variation trends of extreme precipitation events over Fujian Province. The results show that there are significant differences in the spatial distribution of the extreme precipitation events. The multi-year mean annual extreme precipitation threshold and amount are larger in the middle-southern coast of Fujian than other regions, but the annual-mean extreme precipitation frequency is larger in central-northern Fujian than other regions. The regional average of annual extreme precipitation frequency, amount, intensity, and the daily maximum amount all show that a linear increasing trend is statistically significant. M-K test shows the mutation time was in 1996 for extreme precipitation frequency, amount and daily maximum amount, and in 2002 for extreme precipitation intensity.
Key words: extreme precipitation events    precipitation frequency    annual precipitation amounts    daily maximum precipitation    Fujian Province    
引言

极端降水是造成洪涝灾害的重要原因之一,往往导致重大经济损失和人员伤亡。在全球气候变暖背景下,我国极端天气气候事件频发,呈现出增多、增强趋势[1-4]。极端降水事件日趋增多,与变暖带来的水循环加快有关[5]。关于我国的极端降水变化,较多学者有过研究,并取得丰硕成果[6-11]。其中,翟盘茂等[7]分析了中国过去45 a降水量、降水频率、降水强度等极值变化趋势,结果表明,中国东部平均降水强度极值出现的范围趋于扩大,如华北地区在年降水量明显趋于减少的同时,年降水量极端偏多范围减少,而年降水量明显趋于增多的西北西部地区,降水日数极值变化趋势不明显,中国降水极值变化还表现为明显的区域性特点。陈海山等[11]分析近50 a中国不同区域年和季节极端降水事件的基本变化特征表明,多年平均极端降水事件的空间分布具有明显的纬向分布特征,并表现出显著的季节性差异。邹用昌等[12]的研究表明,极端降水量在降水总量的趋势变化中占主导地位;长江中下游、西北地区北部和西南地区西部年极端降水过程频数呈趋势性增加,而我国华北等地区则呈趋势性减少。也有人着重研究了我国各地区极端降水事件的变化特征[13-17]。正因为我国极端降水事件变化复杂,具有明显的区域性和局地性,各地极端降水事件均有其独特的分布格局和演变趋势[18]。因此,从区域尺度探讨极端降水事件的变化趋势,既能更好地认识气候变化特征与规律,也有助于制定适应与减缓气候异常变化影响的政策与措施[19-20]

福建省(23°30 —28°22 N,115°50 —120°40 E)地处我国东南沿海,其降水时空分布受到多种因素影响,如东南季风、洋流、热带气旋等。以往对于福建降水特征的研究主要集中在降水时空分布特征、暴雨特征、前汛期降水等方面[21-23],但在极端降水时空变化特征方面尚无明确的研究结论。为此,本文将利用1960—2010年福建省逐日降水量资料,分析其极端降水时空分布及变化趋势。

1 资料与方法

本文使用的降水资料为1960—2010年近51 a福建省50个国家基本气象站逐日降水资料(精度为0.1 mm)。该资料取自福建省气候中心,其站点分布见图 1

图 1 福建省50个国家基本气象站(黑点所示)地理分布 Fig. 1 Geographic distribution of 50 national meteorological stations (represented by black dots) over Fujian Province.

本文采用目前国际上较通用的百分位方法,定义不同站点极端降水事件的阈值[13, 24]。具体方法是,以1960—2010年逐年日降水量大于等于0.1 mm降水量序列的第95个百分位值的51 a平均值定义为极端降水事件的阈值。当某站某日降水量超过这一阈值时,称之为极端降水事件。第95个百分位的计算方法是,将n个日降水量按升序排列为x1, x2, …, xm, …, xn。那么,某个值小于或等于xm的概率p=(m-0.31)/(m+ 0.38)。其中,mxm的序号,n为降水序列长度,第95个百分位值指p=95%所对应xm的值。

年极端降水频次由于区域的自然条件等的不同,各种研究成果的极端降水指数也存在多样性。为了研究极端降水的频率、总量、强度以及时空变化等,本文针对福建地区的特点,通过统计极端降水事件,计算以下四种极端降水指数(表 1)。

表 1 四种极端降水指数的定义 Table 1 Definition of four extreme precipitation indices.

另外,本文利用线性倾向率分析以上极端降水指数的长期变化趋势。线性倾向率为以气候要素为因变量、以时间为自变量的一元线性方程系数的10倍,即yat+b中的a×10,方程中的系数用最小二乘法确定[15],线性方程系数的统计显著性采用t检验[25];极端降水指数的突变或转折分析,采用Mann-Kendall突变检验[26-27];插值使用克里金法[28]进行处理。

2 福建省极端降水事件的空间分布特征

为了分析极端降水事件多年平均的空间分布,给出上述福建省极端降水事件阈值空间分布图(图 2a)。从中可见,福建各地极端降水阈值为35~60 mm·d-1不等,其分布存在明显的区域差异;极端降水阈值呈现由南部向中部减小而后向北部南平(26.64°N、118.17°E)地区增加的特点;阈值最大中心在福建漳州(24.52°N、117.65°E)南部地区,超过58 mm·d-1,阈值最小中心出现在福建中部到东北部地区,不足38 mm·d-1;闽南沿海地区阈值基本都超过了50 mm·d-1,闽北沿海地区则小于40 mm·d-1;处于内陆的南平北部地区出现一个阈值大值中心。

图 2 福建省极端降水事件的阈值(a, 单位: mm·d-1)、频次(b)以及年极端降水总量(c, 单位: mm)与极端降水强度(d, 单位: mm·d-1)的空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of (a) threshold (unit: mm·d-1), (b) frequency, (c) annual amouts (unit: mm), and (d) intensity (unit: mm·d-1) for the extreme precipitation in Fujian Province.

图 2b为福建省上述51 a平均年极端降水频次的空间分布。从中看到,年极端降水频次表现为明显的纬向分布差异,福建沿海地区其发生频次普遍小于7次·a-1,低值中心(小于5次·a-1)在漳州南部沿海,宁德(26.66°N、119.52°E)沿海地区小于6次·a-1;内陆地区年极端降水频次多为7次·a-1,其中,宁德北部山区和三明(26.62°N、117.64°E)西部存在大于9次·a-1的两个高值中心。

图 2c给出福建省上述51 a平均年极端降水总量的空间分布。从中看到,其高值中心较为分散,主要位于漳州南部(超过580 mm·a-1)、三明西部(最大超过600 mm·a-1)和宁德北部山区(中心最大值超过640 mm·a-1);福建沿海及中西部地区年极端降水总量较小,均在460 mm·a -1以下。相对于极端降水阈值和频次的空间分布,年极端降水总量的区域差异更明显。

图 2d给出福建省上述51 a极端降水强度的空间分布。从中看到,与极端降水阈值空间分布类似,极端降水强度分布也是自南部向中部递减而后向北部南平地区增加。由于福建中南部沿海地区为年极端降水总量高值中心且年极端降水频次较少,该地区极端降水强度自然偏大,是全省极端降水强度大值中心,中心值超过92 mm·d-1;中部地区由于年极端降水总量小、发生频次多,极端降水强度也较小,一般在60 mm·d-1以下。

综上可知,由于海陆分布及地形自然环境的影响,福建省各种极端降水指数分布存在明显的区域差异。究其原因,其中南部沿海地区受台风、东风波等热带系统影响较大,极端降水强度、年极端降水总量等指数较大,但发生频次较少;三明、南平、宁德等北部内陆地区受西风带系统、江淮梅雨锋、西南低涡等影响更多,局部地区极端降水发生频次、年降水总量等指数也较高。

3 福建省极端降水的时间变化特征 3.1 年极端降水频次

先计算1960—2010年福建上述50个国家基本站年极端降水频次的线性倾向率,然后进行插值得到全省极端降水发生频次的线性倾向率分布(图 3)。从图 3中可见,全省50个站点倾向率均为正值,表明全省各站极端降水发生频次均呈线性增加趋势(均通过信度水平为0.05的显著性检验);但全省年极端降水频次增加程度存在明显的区域差异,位于福建内陆的三明西部地区为频次增加高值中心,其最大线性倾向率超过0.42 d·(10 a)-1;而沿海地区,特别是北部和南部沿海地区的年极端降水频次增加幅度为全省最少,其倾向率小于0.2 d·(10 a)-1

图 3 福建省年极端降水频次的线性倾向率 分布[单位: d·(10 a)-1] Fig. 3 The spatial distribution of linear tendency rate (unit: d·(10 a)-1) of extreme precipitation frequency in Fujian Province.

从福建省年极端降水频次的年际变化和5 a滑动平均曲线图上可见(图 4a),全省平均年极端降水频次为7.2 d;1960—2010年极端降水频次呈增加趋势,通过信度水平α=0.05的显著性检验,但其年际差异较大,特别是在1990年前后变化较大,1990年前,其平均值小于多年平均值,而此后其平均值基本上大于多年平均值。为了进一步搞清楚福建省年极端降水频次随时间变化特征,通过M-K法对其极端降水频次年际变化序列进行突变检测。在M-K突变检测中,如果原气象序列(UF)、反向气象序列(UB)在临界值±1.96 (α= 0.05)之间有一显著交点,且UF上升超过1.96或UB下降低于-1.96,则认为序列产生了突变,且这一交点就是突变开始点;反之,则认为没有产生突变。UFUB超过临界直线时,表明增加或减少趋势显著[25]。由图 4b年极端降水频次M-K检验曲线可知,1960—1980年代,年极端降水频次处于下降趋势,但下降趋势并不显著,突变点在1996年,之后年极端降水频次呈增加趋势,但其增加趋势同样也不显著。

图 4 1960—2010年福建省年极端降水频次(单位: d·a-1)的年际变化(a)与M-K统计分析曲线(b) Fig. 4 (a) Interannual variation and (b) M-K analysis curve of extreme precipitation frequency (unit: d·a-1) in Fujian Province from 1960 to 2010.
3.2 年极端降水总量

同样,图 5给出1960—2010年福建省年极端降水总量线性倾向率分布。从中看到,全省50个站点倾向率均为正值,表明全省各站年极端降水总量均呈线性增大趋势(均通过信度水平为0.05的显著性检验);其线性倾向率存在两个差异明显的带状分布,南平、三明、龙岩(25.05°N、117.02°E)等内陆地区变化趋势更大,倾向率均大于15 mm·a-1·(10 a)-1,其中,大值中心位于三明西部,中心值大于29 mm·a-1·(10 a)-1;从宁德到漳州一带沿海地区年极端降水量倾向率偏小,大多低于10 mm·a-1·(10 a)-1,低值中心位于宁德沿海,其倾向率仅6 mm·a·-1 (10 a)-1

图 5 福建省年极端降水总量的线性倾向率分布[单位: mm·a·-1 (10 a)-1] Fig. 5 The spatial distribution of linear tendency rate (unit: mm·a·-1 (10 a)-1) of extreme precipitation amouts in Fujian Province.

从福建省年极端降水总量的年际变化和5 a滑动平均曲线图上可见(图 6a),1960—2010年年极端降水总量呈增加趋势,通过信度水平α=0.05的显著性检验,但其年际差异在1990年前后变化明显,1960— 1980年代年极端降水总量偏少,1990年代到2010年则偏多。M-K检验显示(图 6b),年极端降水总量的突变点在1996年,极端降水总量在1996年前减少,1996年以后增加,但均未通过显著性检验。

图 6 1960—2010年福建省年极端降水总量(单位: mm)的年际变化与M-K统计分析曲线(b) Fig. 6 (a) Interannual variation and (b) M-K analysis curve of extreme precipitation amounts (unit: mm) in Fujian Province from 1960 to 2010.
3.3 极端降水强度

同样,图 7给出1960—2010年福建省极端降水强度线性倾向率分布。从中看到,全省50个站点倾向率均为正值,表明全省各站极端降水强度均呈线性增大趋势(均通过信度水平为0.05的显著性检验);但与极端强降水事件发生频次和年极端降水总量主要增长中心在内陆地区不同,极端降水强度增长变化率大值区中心在闽南沿海特别是漳州地区,其中心最大值超过3.5 mm·d-1·(10 a)-1,而在南平北部和泉州(24.9°N、118.63°E)沿海还有两个次大值中心,其中心值大于2.2 mm·d-1·(10 a)-1;而东部沿海、中部和西部地区其增长趋势偏小,大部分在1.1~1.3 mm·d-1·(10 a)-1之间。

图 7 福建省极端降水强度的线性倾向率分布[单位: mm·d·-1 (10 a)-1] Fig. 7 The spatial distribution of linear tendency rate (unit: mm·d·-1 (10 a)-1) of extreme precipitation intensity in Fujian Province.

从福建省极端降水强度的年际变化和5 a滑动平均曲线图上可见(图 8a),全省极端降水强度的多年平均值达67.9 mm,超过了暴雨量级;1960—2010年极端降水强度呈增大趋势,通过信度水平α=0.05的显著性检验,但其年际差异较大,1960—1973年极端降水强度在多年平均线之上,1974—1991年则呈现明显的下降趋势,1990年代后又呈上升趋势。M-K检验显示(图 8b),极端降水强度在1996年前为下降趋势,其后表现为上升趋势,其突变点在2002年,与年极端降水频次和年极端降水总量的突变时间存在差别。

图 8 1960—2010年福建省极端降水强度(单位: mm·d-1)的年际变化(a)与M-K统计分析曲线(b) Fig. 8 (a) Interannual variation and (b) M-K analysis curve of extreme precipitation intensity (unit: mm·d-1) in Fujian Province from 1960 to 2010.
3.4 年日最大降水量

同样,图 9给出1960—2010年福建省日最大降水量线性倾向率分布。从中看到,全省50个站点倾向率均为正值,表明全省各站年日最大降水量均呈线性增大趋势(均通过信度水平为0.05的显著性检验);年日最大降水量增大中心位于三明和南平地区以及漳州南部,南平北部最大增长率超过5.6 mm·d-1·(10 a)-1,漳州南部超过3.8 mm·d-1·(10 a)-1;福建其余地区增加趋势较小,一般在2~3 mm·d·-1 (10 a)-1之间。

图 9 福建省日最大降水量的线性倾向率分布[单位: mm·d·-1 (10 a)-1] Fig. 9 The spatial distribution of linear tendency rate (unit: mm·d·-1 (10 a)-1) of daily maximum precipitation in Fujian Province.

从福建省年日最大降水量的年际变化和5 a滑动平均曲线图上可见(图 10a),全省日最大降水量的多年平均值超过110 mm·d-1,达到大暴雨量级;1960—2010年全省日最大降水量呈增大趋势,其年际差异较大,1975年前在其多年平均值线上下波动,1975—1993年则明显小于多年平均值,1993年后均高于多年平均值。M-K检验显示(图 10b),年日最大降水量在1990年代前为下降趋势,1990年代后则为上升趋势,突变点在1996年,但均未通过显著性检验;其突变时间与年极端降水频次和年极端降水总量的一致。

图 10 1960—2010年福建省年日最大降水量(单位: mm·d-1)的年际变化(a)与M-K统计分析曲线(b) Fig. 10 (a) Interannual variation and (b) M-K analysis curve of daily maximum precipitation (unit: mm·d-1) in Fujian Province from 1960 to 2010.
4 结论与讨论

本文基于1961—2010年福建省50站逐日降水资料,对全省极端降水事件变化趋势进行了初步研究。主要结论如下:

(1) 在空间上,福建极端降水指数存在明显的地域差异。福建中南部沿海多年平均极端降水阈值大、发生频次少,年总降水量大、强度大,其极端性更突出;而中北部地区虽然其发生频次多,但由于极端降水阈值小、年总降水量小,相比而言,极端降水强度不如中南部沿海地区。但部分地区个别极端降水指标较突出,如宁德北部山区,其年极端降水频次较大;三明西部地区年极端降水频次和年极端降水总量较大,南平北部极端降水阈值和强度相对较大。

(2) 全省区域平均及各站年极端降水频次、年极端降水总量、极端降水强度和年日最大降水量均呈线性增加趋势。位于内陆地区的三明、南平等地年极端降水频次、年极端降水总量和年日最大降水量的增幅均是全省最大的地区,而沿海地区增幅则没有内陆明显,只有极端降水强度沿海地区增幅超过内陆地区。

(3) 全省平均年极端降水频次、年极端降水总量、极端降水强度和年日最大降水量的M-K检验均表明,1990年代前呈下降趋势,1990年代后则呈上升趋势;突变检验显示,年极端降水频次、年极端降水总量和年日最大降水量的突变时间均在1996年,而极端降水强度的突变时间略晚,发生在2002年。

由于福建处于中国东南沿海,其降水受台风影响较大,台风降水多年平均总体上自闽南沿海向闽西北内陆逐渐减少[29]。因此,福建沿海地区比内陆地区受台风影响更大,台风降水的突发性、集中性与短历时性使得福建沿海地区的极端降水阈值、年极端降水总量、极端降水强度等指数相对较大。从各极端降水指数变化趋势看,均呈线性增大,这与王冀等[30]、翟盘茂等[31]在研究中国华南极端降水变率趋势时所得到的结论一致。究其原因,在气候变暖背景下,湿润地区强对流天气出现的可能性增加,导致极端降水事件增强。本文着重分析了福建极端降水事件年际变化及突变检验,至于其季节变化特征和周期规律如何、未来呈现怎样的变化趋势等问题,还有待于今后做进一步研究。

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