1、基于 CRU 格点数据集的近百年渭河流域降水变化 张东 宋献方 张应华 杨丽虎 杨胜天 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室 中国科学院大学 北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感科学国家重点实验室 摘 要： 基于英国东安格利亚大学 Climatic Research Unit (简称 CRU) 气象格点数据集 CRUTS3.24, 分析得出 19162015 年渭河流域 100 年间年季降水的趋势、突变、周期等变化特征, 也从侧面检验了 CRU 格点数据的应用效果。结果表明近百年来: (1) 渭河流域夏季和全年降水呈现不显著减少趋势 (-1.73mm/10a 和-0.8
2、2mm/10a) , 时间上降水的减少主要发生在夏季, 空间上降水的减少主要发生在流域西部; (2) 春季降水 2 个突变点分别为 1991 年、2009 年, 夏季降水2 个突变点分别为 1933 年、1961 年, 全年降水的两个突变点分别为 1933 年、1968 年, 秋冬两季各存在 5 个突变点; (3) 夏季与全年降水序列突变点识别结果表明采用 CRU 格点数据对渭河流域降水变化进行分析更为全面; (4) 秋季与冬季降水序列的周期性比其他时段更加明显, 四季与全年降水序列的第 1 主周期分别为 19 年、3 年、13 年、5 年和 18 年, 第 2 主周期分别为 6 年、7 年、
3、42年、12 年和 24 年。关键词： 降水变化; CRU 格点数据集; 百年; 渭河流域; 作者简介：张东 (1989-) , 男, 汉族, 河南南阳人, 博士研究生, 主要从事流域水循环与水环境等方面的研究。Email:zhangd.15big-作者简介：宋献方 (1965-) , 男, 汉族, 河北沙河人, 研究员, 博士生导师, 主要从事流域水循环与水环境等方面的研究。Email:收稿日期：2017-3-28基金：中国科学院重点部署项目 (KJZD-EW-TZ-G10) 资助Variation characteristics of precipitation over Weihe ri
4、ver basin based on CRU Grid Dataset during last 100 yearsZHNAG Dong SONG Xianfang ZHANG Yinghua YANG Lihu YANG Shengtian Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences; State Key Laborator
5、y of Remote Sensing Science, School of Geography and Remote Sensing Science, Beijing Normal University; Abstract： Based on the meteorological grid dataset CRU_ TS3. 24 reconstructed by Climatic Research Unit ( CRU) in the University of East Anglia, trends, abrupt change points and periods of precipi
6、tation over Weihe River Basin during 1916 to 2015 were analyzed, the application effect of CRU grid dataset was also tested. The results show that: ( 1) Summer and annual precipitations showed not significant decreasing trends (-1. 73 mm/10 a, -0. 82 mm/10 a) , temporally the decrease of precipitati
7、on mainly occurred in the summer, and spatially the decrease of precipitation in the area mainly occurred in the western part of the basin. ( 2) There were two abrupt change-points 1991 and 2009 for spring precipitation, 1933 and 1961 for summer precipitation, 1933 and1968 for annual precipitation,
8、and there were five abrupt change points for both autumn and winter precipitation. ( 3) The existing abrupt change-points in 1961 and 1968 for summer and annual precipitation respectively indicate that it is more comprehensive to analyze the variation characteristics of precipitation change based on
9、 CRU grid dataset. ( 4) The periodicity of the winter precipitation sequence was more pronounced than in other periods; the first order main periods for four seasons and annual precipitation sequence were 19, 3, 13, 5 and18 years respectively, the second order main periods were 6, 7, 42, 12 and 24 y
10、ears respectively.Keyword： precipitation variation; CRU grid dataset; 100 years; Weihe river basin; Received： 2017-3-28降水是自然界的一种重要的气象和水文现象, 是水文循环的重要环节1。降水通过水文循环影响诸如生态环境、农业生产、城市建设等方面, 对水资源的合理的管理利用有着重要的意义2。在气候变化与人类活动加剧的大背景下, 降水的时空分布也不可避免的产生了变异3, 进而会对自然环境的稳定产生不利影响, 同时也制约着经济、社会健康发展。因此, 研究区域降水变化特征, 不仅能帮助
11、我们正确认识气候变化与人类活动背景下水循环的变化规律, 还为区域环境保护、水资源合理利用、生态建设、生产发展提供重要的理论参考。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 第五次评估指出, 1880 至 2012 年间全球表面平均升高了 0.85, 降水也存在增大的趋势4。在全球气候变化的大背景下, 渭河流域作为我国西部重要的粮食产区有着重要的战略地位, 不少学者已经对其降水的时空变化特征进行过研究。其中和宛琳对渭河流域 19582001年共 40 年的降水资料进行变化趋势分析5;来文立通过对 19582001 年渭河流域 4 个典型气象站降水数据进行分析, 得出降水序列的趋势、周期及突变点6;赵
12、安周对渭河流域 22 个气象站点 50 年气象数据进行变化趋势与突变点分析7。总结以上研究可以看出, 之前学者对渭河流域降水变化特征分析所采用的资料多始于 20 世纪 50 年代以后, 这主要是因为虽然全球气象观测网络于 19 世纪末逐步建立起来, 但我国覆盖比较完整的台站观测始于 1951 年, 也正因如此要研究更长时间尺度上气候要素的变化就会受到资料不足的限制。英国 East Anglia 大学 Climatic Research Unit (简称 CRU) , 通过整合已有的若干个知名数据库, 重建了一套时间范围覆盖 19012015 年, 空间分辨率为 0.50.5的全球地面气候要素月
13、值数据集 CRU_TS3.24。我国诸多学者8-11利用 CRU 网格数据对不同区域的降水、气温、蒸发等气候要素进行研究, 结果表明 CRU 网格数据在揭示气候要素变化特征方面有着较高的可靠性。因此, 本研究采用 CRU 网格数据集 19162015 年共 100 年的月降水资料, 利用线性回归, MannKendall 检验, Pettitt 检验、滑动-t 检验、小波分析等方法, 分析百年间渭河流域年季降水趋势、突变点与周期等变化特征, 以期为研究渭河流域气候变化提供帮助, 为保障渭河流域的农业生产、环境保护、城市建设等提供理论参考。1 研究区域概况渭河发源于甘肃渭源县鸟鼠山, 全长 81
14、8km, 流经甘肃、宁夏、陕西省, 在潼关汇入黄河, 是黄河最大的支流。渭河流域面积 13.5 万 km, 径河和北洛河是最大的两条支流, 全流域自西向东地势逐渐变缓, 海拔高度约在 2003921m 之间 (图 1) 。渭河流域位于我国西部干旱和湿润地区的过渡带, 属于大陆性气候, 冬季寒冷少雨, 夏季炎热多雨。多年平均降水在 545mm 左右, 多年平均温度 614, 蒸发较为强烈, 陆面蒸发越为 500mm, 水面蒸发约在 6601600mm 之间7。受气候条件及地形影响, 全流域降水量时空分布不均。空间上, 山区降水较多, 平地河谷相对较少。时间上, 年际变化较大, 变差系数在 0.2
15、10.29之间, 年内降水分布也不均, 主要集中在 710 月, 占全年降水量的 60%, 且多集中于几场降水12。图 1 渭河流域概况及 CRU 格点分布 Figure 1 Weihe river basin and CRU grid 下载原图图 2 渭河流域降水线性趋势 Figure 2 Linear trends of precipitation in Weihe river basin 下载原图2 数据与方法2.1 数据来源本次研究采用的降水资料为 CRU 网格数据集 CRU_TS_3.24, 数据集包含降水、气温、湿度、风速等多个气象要素 19012015 年的格点逐月均值序列, 空
16、间覆盖范围为全球陆地表面, 网格点的空间分辨率为 0.50.5。文中针对选取渭河流域内及周边共 73 个网格点 (图 1) , 19162015 年共计 100 年的降水月均值序列。表 1 气候倾向率与 M-K 检验统计量对比 Table 1 Comparison between climatic tendency and M-K test result 下载原表 2.2 研究方法本次研究采用一元线性回归计算 100 年间渭河流域降水的气候倾向率, 利用广泛应用于水文、气象领域的 Mann-Kendall 非参数秩次相关检验法13,14 (简称 M-K 检验法) , 对降水进行基于秩序的趋势分
17、析并检验是否显著, 并在空间上对气候倾向率、M-K 检验统计进行克里金差值, 分析降水趋势的空间分布。应用 Pettitt 检验15,16与滑动-t 检验17两种非参数检验方法, 对降水序列进行突变分析, 综合两个检验的结果确定突变点。采用常用的墨西哥帽小波函数 (Mexican Hat) 对降水序列进行连续小波变换, 绘制小波方差图18,19, 分析降水序列的周期特性。图 3 气候倾向率与 M-K 统计量空间分布 Figure 3 Spatial distribution of climatic tendency and M-K test result 下载原图3 结果分析3.1 趋势分析1
18、9162015 年渭河全流域四季及全年降水的降水线性趋势与气候倾向率如图 2与表 1 所示。其中, 春季、秋季、冬季降水气候倾向率分别为0.13mm/10a、0.55mm/10a 和 0.19mm/10a, 夏季和全年降水气候倾向率分别为-1.73mm/10a 和-0.82mm/10a。应用 M-K 检验法对四季及全年降水进行基于秩序的变化趋势分析, 检验趋势显著性, 并与线性回归所得气候倾向率进行对比, 结果如表 1 所示。渭河流域春季、夏季、秋季及全年降水呈现下降趋势但皆未通过 0.05 显著性水平检验 (临界值 Z1-/2 =1.96) , 冬季降水呈现增加趋势同样未通过 0.05 显著
19、性水平检验。综合两种方法对降水增减趋势的判断可得, 1916-2015 年渭河全流域夏季、全年降水呈现减少趋势, 冬季呈现增加的趋势, 但变化趋势在 0.05 水平下并不显著, 春季和秋季的变化并不明显。利用所选的 73 个格点的四季及全年降水序列, 分别计算各格点的气候倾向率和M-K 检验统计量, 并利用克里金法进行空间插值, 其结果如图 3 所示。可以看出, 对于春季降水序列, 气候倾向率与 M-K 检验结果均显示变化趋势自西向东变由减少变为增加;对于夏季降水序列, 线性趋势与 M-K 检验结果均显示流域大部分地区呈减少趋势, 西部部分地区降水的减少趋势达到 0.05 显著水平;对于秋季降
20、水序列, 气候倾向率与 M-K 检验结果存在显著不同, 前者显示流域大部分地区呈增大趋势, 后者结果则相反。对于冬季降水序列, 线性趋势与 M-K 检验结果基本一致, 除西部一些区域外, 流域大部分地区呈增加趋势。对于全年降水序列, 线性趋势与 M-K 检验结果基本一致, 整体上变化趋势从西向东由减少变为增加, 西部一些地区的减少趋势达到了 0.05 显著水平。图 4 Pettitt 检验突变点识别 Figure 4 Abrupt change point detection through Pettitt test 下载原图表 2 气候倾向率与 M-K 检验统计量对比 Table 2 Com
21、parison between climatic tendency and M-K test result 下载原表 3.2 突变点识别19162015 年渭河全流域四季及全年降水 Pettitt 检验结果如图 4 所示。其中春季降水序列的突变点在 1991 年, 结合图 1 可知突变点前后春季降水趋势由增大变为减少;夏季降水序列突变点在 1962 年, 突变点前后夏季降水趋势由增大变为减少;秋季降水序列突变点在 1985 年, 突变点前后秋季降水趋势由增大变为减少;冬季突变点在 1943 年, 突变点前后冬季降水趋势由减少变为增大;全年降水序列突变点在 1985 年, 突变点前后冬季降水趋势
22、由增大变为减少。四季及全年降水序列 Pettitt 突变点检验的显著性水平 p 值皆大于 0.05 如表 2 所示, 说明由 Pettitt 检验识别出的四季及全年降水突变点并不显著。Pettitt 检验本质上是用来识别转折点与均值突变, 但序列若同时存在变率突变时则不能准确识别20。滑动-t 法是检验两个相邻子序列间是否存在突变, 并不是从整个序列发出, 因而受到变率突变的影响较小。文中也应用滑动-t 检验进行均值突变的识别, 子序列长度为 6 年, 滑动-t 检验其结果如图 5 所示。在 0.05 显著性水平下, 滑动-t 检验结果:春季降水存在 1992 年、2009 年 2 个突变点;
23、夏季降水存在 1933 年 1 个突变点;秋季降水存在 1946 年、1952 年、1961 年、1986 年、2000 年共 5 个突变点;冬季降水存在 1926 年、1937 年、1944 年、2000 年、2006 年共 5 个突变点;全年存在 1933 年 1 个突变点。图 5 滑动-t 检验突变点识别 Figure 5 Abrupt change point detection through Moving-t test 下载原图对比 Pettitt 检验识别结果与滑动-t 检验结果, 发现对于春季降水 Pettitt 检验识别出突变点为 1991 年, 滑动-t 检验识别出 199
24、2 年为突变点之一, 两者仅相差一年, 识别的结果均为由增加变为减少, 故可认为春季降水在 1991 年、2009 年左右存在突变点;夏季降水 Pettitt 检验识别出突变点为 1962 年, 而1961 年滑动-t 检验统计量为-2.01, 对应置信度为 92.4%, 两者时间上接近且突变方向相同, 可认为夏季降水在 1933 年、1961 年左右存在突变。秋季与冬季降水序列分别存在 5 个, 其中秋季降水 Pettitt 检验识别出突变点为 1985 年, 滑动-t 检验识别出 1986 年为突变点之一, 两者仅相差一年, 突变方向也相同, 因此可认为 1985 年左右秋季降水序列发生了
25、一次突变, 同样的道理可认为冬季降水在 1943 左右也发生了一次突变。全年降水 Pettitt 检验识别出突变点为1968 年, 而 1968 年滑动-t 检验统计量为-2.00, 对应置信度为 92.2%, 则可认为全年降水在 1933 年, 1968 年发生了两次突变。3.3 周期分析文中对标准化后的降水序列进行小波变换, 分析了渭河流域 19162015 年四季及全年降水序列的周期特性。从图 6 小波方差图中可以发现, 秋季与冬季降水小波方差图最大峰值明显高于其他时段。其中春季降水序列小波方差图中存在3 个较为明显的峰值, 分别对应 19 年、6 年和 47 年的时间尺度, 其中 19
26、 年为第 1 主周期, 6 年为第 2 主周期, 47 年为第 3 主周期;夏季降水序列小波方差图中存在 3 个较为明显的峰值, 分别对应 3 年、7 年和 48 年的时间尺度, 其中 3年为第 1 主周期, 7 年为第 2 主周期, 48 年为第 3 主周期;秋季降水序列小波方差图中存在 2 个较为明显的峰值, 分别对应 13 年和 42 年的时间尺度, 其中 13年为第 1 主周期, 42 年为第 2 主周期;冬季降水序列小波方差图中存在 2 个较为明显的峰值, 分别对应 5 年和 12 年的时间尺度, 5 年为第 1 主周期, 12 年为第 2 主周期;全年降水序列小波方差图存在 4 个
27、较为明显的峰值, 分别对应 18年、24 年、3 年和 48 年时间尺度, 其中 18 年为第 1 主周期, 24 年为第 2 主周期, 3 年为 3 主周期, 48 年为第 4 主周期。4 讨论(1) 综合分析气候倾向率与 M-K 的检验结果, 渭河流域夏季和全年降水呈减少趋势, 气候倾向率斜率分别为-1.73mm/10a 和-0.82mm/10a, 减少趋势在 0.05显著性水平下并不显著, 其余时段呈增加趋势或增减并不明显, 说明渭河流域百年间年降水减少主要因为夏季降水的减少。从空间上看, 气候倾向率与 M-K检验统计量在渭河流域西部地区皆为负, 降水呈现减少的趋势, 其中西部部分地区夏
28、季和全年降水减少趋势达到了显著水平, 说明渭河流域降水的减少主要集中在西部地区。降水在季节上和空间上不同变化趋势主要是受到了不同季节大气环流背景和地形条件影响。图 6 小波变换方差 Figure 6 Abrupt change point detection through Pettitt test 下载原图(2) 综合 Pettitt 检验和滑动-检验的结果, 发现夏季和全年降水在 20 世纪 60年代均产生了突变, 表明以往采用的从 20 世纪 50、60 年代开始的气象数据集, 刚好处于百年降水序列的一个突变点之后, 利用此数据集研究渭河流域降水变化存在局限性。秋季与冬季各识别出 5 个
29、突变点, 故推测秋季与冬季降水的均值突变可能带有一定的周期性, 而对比降水标准化后小波方差图秋季与冬季最大峰值明显高于其他时段, 证明秋季与冬季周期特性相较于其他降水序列更为明显。5 结论(1) 19162015 年渭河全流域夏季和全年降水呈现减少趋势, 气候倾向率分别为-1.73mm/10a 和-0.82mm/10a, 冬季呈现增加的趋势, 气候倾向率为0.19mm/10a, 但以上变化趋势皆不显著, 春季和秋季的增减趋势不明显。渭河流域百年间年降水减少主要因为夏季降水的减少, 降水的减少主要集中在流域西部。(2) 春季降水分别在 1991 年、2009 年左右产生突变, 夏季降水分别在 1
30、933 年、1961 年左右产生突变, 全年降水的两个突变点分别为 1933 年和 1968 年。夏季和全年降水分别在 1961 年和 1968 年的突变点, 说明以往受资料限制对渭河降水变化的研究并不全面, 采用 CRU 格点数据具有一定的优势。(3) 秋季与冬季周期特性相较于其他时段降水序列更为显著, 百年间渭河流域四季与全年降水的第 1 主周期分别为 19 年、3 年、13 年、5 年和 18 年, 第 2主周期分别为 6 年、7 年、42 年、12 年和 24 年。参考文献1芮孝芳.水文学原理M.北京:中国水利水电出版社, 2004:44-45. 2常远勇, 侯西勇, 毋亭, 等.19
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