陳 冰，陸衛(wèi)華，宋祖欽，陳蔚燁，李 英

（1.廣東省化州市氣象局，廣東化州，525100；2.廣東省高州市氣象局，廣東高州，525200）

1 引言

近年來，在全球變暖的大背景下，廣東降水變率加大，極端天氣氣候事件頻發(fā)［1］，IPCC第五次評估報告第一工作組報告指出，未來全球氣候變曖對氣候系統(tǒng)變化的影響仍將持續(xù)，中緯度大部分陸地區(qū)域和濕潤的熱帶地區(qū)的強降水強度可能加大、發(fā)生頻率可能增加［2］。

華南是我國汛期時間最長、降水最多、雨澇最多的地區(qū)之一［3-4］，茂名地處粵西南，為廣東省三大暴雨中心之一，極端降水如2010年高州“9.21”特大暴雨、2016 年信宜“5.20”特大暴雨等［5-6］，引發(fā)山洪爆發(fā)、泥石流、江河泛濫、城鄉(xiāng)漬澇等自然災害及次生災害，造成嚴重的經(jīng)濟損失和人員傷亡。

近年來，眾多學者及氣象工作者已對我國不同區(qū)域的極端強降水事件的變化特征進行了研究［7-17］。錢維宏等研究表明，在全球變暖的背景下中國的大暴雨事件增多；秦大河等指出，長江及長江以南地區(qū)年降水量和極端降水量趨于增加，極端降水值和降水事件強度有所加強；覃衛(wèi)堅等分別就華南不同地區(qū)暴雨的分布特征作分析，綜上研究，極端降水事件的變化具有明顯的區(qū)域性。鑒于極端降水氣候的地域差異明顯，茂名地區(qū)與嚴重洪澇事件密切相關(guān)的極端降水時空分布是否隨氣候變暖進一步增加、極端降水事件是否更加嚴重等問題已經(jīng)引起人們普遍關(guān)注，本文對茂名地區(qū)強降水氣候特征進行研究，以提高極端降水的預報準確率，延長預見期，為政府災害防御決策以及風險管理提供一定的參考數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取茂名地區(qū)5個氣象站點（信宜、高州、茂名、化州、電白）1972～2016年逐日降水資料，由廣東省氣候中心整編提供。

2.2 指標定義

極端天氣事件作為某一地點或地區(qū)從統(tǒng)計分布的觀點看不?；驑O少發(fā)生的天氣事件［18］，為更好地表征極端降水事件的時空變化特征，本文采用翟盤茂等［19］對極端降水事件的閾值定義，把各站逐年日降水量序列第95個百分位值的平均值定義為該站極端降水事件的閾值，當該站某日降水量超過這一閾值時，定義該站發(fā)生極端降水事件。

為從不同角度研究極端降水事件的特征，根據(jù)世界氣象組織（WMO）氣候委員會（CCI）、全球氣候研究計劃 （WCRP）氣候變化和可預測性計劃（CLIVAR）氣候變化檢測、監(jiān)測和指標專家組（ETCCDMI）提出的氣候變化檢測和指標（Expert Team on Climate Change Detection andIndices）［20］，選取其中極端降水指數(shù)（表1）進行研究。

表1 極端降水指數(shù)定義

2.3 分析方法

本文利用線性傾向率分析極端降水指數(shù)的長期變化趨勢，線性方程系數(shù)的統(tǒng)計顯著性采用t檢驗［21］；極端降水指數(shù)的突變或轉(zhuǎn)折分析采用M-K突變檢驗［22-23］；采用 Morlet小波分析進行周期分析［24］。

3 茂名地區(qū)極端降水變化特征

3.1 茂名地區(qū)極端降水事件的空間分布特征

計算近45a茂名地區(qū)各站極端降水的閾值，全市平均閾值為51.6mm·d-1。由圖1a可見，最低閾值為信宜（49.7mm·d-1），略低于暴雨量級，其它臺站閾值均在暴雨量級以上，最高為化州53.4mm·d-1，呈現(xiàn)由南向北階梯狀遞減的趨勢。

圖1b為茂名地區(qū)近45a平均年極端降水總量的空間分布。各站平均年極端降水總量由西向東遞減，化州的平均年極端降水總量與降水閾值保持一致，為最大值，達693.3mm·a-1，信宜、高州的平均年極端降水總量中等偏高，大致620.0mm·a-1，低值區(qū)在中、東部，最低為茂名 576.0mm·a-1。

圖1c可見，茂名地區(qū)近45a極端降水頻次的空間分布由西北向東南遞減，“南少北多、東少西多”分布特征類似于茂名地區(qū)沿山地形分布特征，西部、北部地區(qū)為極端降水的多發(fā)點，其發(fā)生頻次普遍大于7.5d·a-1，中部、東南部發(fā)生頻次小于 7.0d·a-1。 極端降水多發(fā)區(qū)與閾值高值區(qū)基本呈反位相，表現(xiàn)最明顯為信宜，閾值較小而極端降水頻繁，說明其雨日較多而降水強度較弱。

圖1 茂名地區(qū)極端降水事件閾值（a）；年平均極端降水量（b）；頻次（c）；強度（d）

由圖1d可見，茂名地區(qū)近45a極端降水強度的空間分布與極端降水閾值空間分布類似，由南向北階梯狀遞減，由于茂名地區(qū)南部為年極端降水總量高值中心且年極端降水頻次較少，故該地區(qū)極端降水強度較大，中心值化州達91.8mm·a-1；北部地區(qū)由于年極端降水總量小、發(fā)生頻次多，極端降水強度也較小，最小為信宜 80.3mm·a-1。

綜上可知，茂名地區(qū)各種極端降水指數(shù)分布存在明顯的區(qū)域差異。電白地處東南部，更多受臺風、東風波等熱帶系統(tǒng)影響，極端降水強度、年極端降水總量等指數(shù)較大，但發(fā)生頻次較少；北部的信宜、高州、化州北部，更多受高空槽、鋒面低槽、西南低渦等影響，局部地區(qū)極端降水發(fā)生頻次高，但極端降水強度較弱；化州南部位于茂名地區(qū)的西南部，極端降水強度、年極端降水總量以及頻次等指數(shù)處高值中心；位于中南部的茂名，極端降水強度中等，年極端降水總量以及頻次等指數(shù)處低值中心。

3.2 茂名地區(qū)極端降水事件的時間分布特征

3.2.1 月際變化特征

分析茂名地區(qū)極端降水事件的頻次月際分布情況（圖2），極端降水事件發(fā)生的高峰月為6月，這與陸虹的研究結(jié)果一致［25］，其次為8月、5月和7月，發(fā)生最少的月份為12月、2月和1月。并且茂名地區(qū)各地發(fā)生極端降水事件的高峰月有自北向南后推現(xiàn)象，分別為信宜5月、高州6月、茂名7月、化州和電白8月，但極端降水事件均較集中在汛期，發(fā)生的頻次各占本站全年次數(shù)的87.0-89.0%。茂名地區(qū)極端降水總量的月際分布情況與頻次發(fā)布情況相似（圖略）。

圖2 茂名地區(qū)極端降水事件頻次逐月分布圖

分析茂名地區(qū)極端降水強度的月際分布情況（圖略），茂名地區(qū)極端降水事件的平均強度月際差異較明顯，在66.5-94.6mm·a-1之間變化，但未體現(xiàn)明顯季節(jié)性差異。

3.2.2 年際和年代際變化特征

近45a茂名地區(qū)年平均極端降水總量最小為272.9mm·a-1（1977），最大為 1316.3mm（2002），平均623.2mm，表現(xiàn)為增加趨勢，平均增加19.1mm·（10a）-1。平均極端降水總量變化趨勢（圖3）具有明顯的階段性。從5a滑動平均上來看，20世紀70年代至80年代中期，極端降水總量沿平均線震蕩；80年代中期至90年代初，極端降水總量處低值期；90年代中后期至21世紀初呈增加趨勢，2003年后呈減少趨勢；2008年至21世紀10年代前期，達最高值，10年代中期至今呈減少趨勢。從年極端降水總量變化趨勢的地域分布來看，各地呈不同的變化趨勢，化州、高州兩地表現(xiàn)為減少，減少幅度分別為16.0mm·a-1、4.0mm·a-1，其他站點呈不同程度的增加趨勢，分別為信宜 12.9、茂名 97.3、電白 5.2mm·a-1。

圖3 茂名地區(qū)年平均極端降水總量圖

茂名地區(qū)平均極端降水頻數(shù)為7.2d·a-1，最低值為 3.4d·a-1（1977 年），最高值為 13.4d·a-1（2013 年）。總體上，近45a茂名地區(qū)極端降水頻數(shù)變化趨勢略有增加，平均增加 0.15d·（10a）-1。其年際年代際變化與平均極端降水總量走勢相似。分析茂名地區(qū)各站極端降水頻數(shù)，近45a信宜、茂名極端降水事件頻數(shù)呈增加趨勢，其中茂名增幅明顯，為 1.04d·（10a）-1，高州、化州、電白極端降水事件頻數(shù)傾向于減少，但減幅較小。

茂名地區(qū)近45a平均極端降水強度達84.9mm，變化趨勢表現(xiàn)為增大趨勢，為 1.10mm·（10a）-1；各地呈不同的變化趨勢，其中只有化州呈減小趨勢，減幅為0.115mm·（10a）-1，其余站點均表現(xiàn)為增大趨勢，電白 2.13mm·（10a）-1、 信宜 2.09mm·（10a）-1、 茂名1.09mm·（10a）-1三站增幅明顯，只有高州增大趨勢不明顯。

分析各站上述極端降水指標變化趨勢，趨勢系數(shù)除茂名年極端降水總量以及頻數(shù)通過0.05顯著性水平檢驗外，其他各站各極端降水指標變化趨勢均不明顯。氣候傾向率除電白、高州年極端降水雨量通過0.05顯著性水平檢驗外，其余趨勢不顯著。

綜上分析，近45a茂名、信宜極端降水量、頻數(shù)和降水強度都趨于增加；化州都趨于減少；高州極端降水量和降水強度趨于增加，頻數(shù)減少；電白極端降水頻數(shù)增加，而降水量和強度都減少；就茂名地區(qū)平均而言，極端降水量、頻數(shù)和強度都趨于增加。同時可以看出，極端降水量增加的原因是極端降水事件頻次的增加和強度的增大，具體在不同站點有不同的表現(xiàn)形式。

3.2.3 突變分析

上述分析表明，近45a茂名地區(qū)極端降水量、頻數(shù)和降水強度俱呈上升趨勢，這是否是氣候突變的一種反映，因此有必要對其變化程度進行突變檢驗。利用M-K檢驗方法對45a茂名地區(qū)各極端降水指標特征做突變分析。按照伍紅雨等［26］的研究，圖4顯示了45a茂名地區(qū)極端降水量、頻數(shù)和降水強度的M-K檢驗，雖然呈上升趨勢，但在顯著性水平內(nèi)，均有多個交叉點，是以茂名地區(qū)極端降水量、頻數(shù)和降水強度未發(fā)生突變。

圖4 茂名地區(qū)極端降水量（a）、頻數(shù)（b）和降水強度（c）M－K突變檢驗

3.3.4 小波分析

為了揭示茂名地區(qū)年極端降水總量 （圖5a）和極端降水頻數(shù)（圖5b）的時間演變特征，本文利用Morlet小波分析方法對茂名地區(qū)極端降水事件進行周期分析。結(jié)果顯示，兩個小波實部在尺度、時空分布上都比較相似，其中年極端降水總量準3a短周期；20世紀70年代至80年代后期，存在較顯著的9-10a周期特征，90年代后至21世紀10年代前，存在準6a和準11-12a震蕩周期；極端降水頻數(shù)存在準3a短周期、12a長周期，20世紀70年代至80年代后期，存在較顯著的10a周期特征，90年代后至21世紀10年代前，存在準6a和準12a震蕩周期。

圖5 茂名地區(qū)極端降水量（a）、頻數(shù)（b）小波系數(shù)實部等值線圖

4 結(jié)論

（1）近45a茂名地區(qū)各站極端降水的閾值與強度由南向北遞減，平均年極端降水總量由西向東遞減，極端降水頻次的由西北向東南遞減。

（2）茂名地區(qū)的極端降水事件發(fā)生的高峰月為6月，極端降水總量峰值月為8月，極端降水事件的平均強度月際差異較明顯，但未體現(xiàn)明顯季節(jié)性差異。

（3）茂名地區(qū)極端降水總量、頻數(shù)以及強度均呈增加趨勢，年際變化明顯。但是不同站點有不同的表現(xiàn)形式；各極端降水指標突變特征不明顯；年極端降水總量以及頻次存在準3a短周期、12a長周期。

參考文獻：

［1］廣東省氣候變化評估報告編制課題組.廣東氣候變化評估報告（節(jié)選）［J］.廣東氣象，2007，29（3）：1-2.

［2］ http：//www.docin.com/p-783487595.html

［3］林良勛，馮業(yè)榮，黃忠，等.廣東省天氣預報技術(shù)手冊［M］.北京：氣象出版社，2006：86-93.

［4］吳慧，鄒燕，朱晶晶，等.海南省區(qū)域性暴雨過程綜合強度評估方法研究［J］，氣象研究與應用，2017，38（3）：8-12.

［5］程正泉，項頌翔，黃曉瑩，等.“凡亞比”登陸引發(fā)粵西大范圍強降水的對流降水分析 ［J］. 廣東氣象，2013，35（1）：14-18.

［6］鐘雄藹，楊廷春，彭可泉，等.“5.20信宜市特大暴雨過程診斷分析［J］，廣東氣象，2016，38（6）：28-30.

［7］錢維宏，符嬌蘭，張瑋瑋，等.近40年中國平均氣候與極值氣候變化的概述 ［J］. 地球科學進展，2007，22（7）：673-684.

［8］秦大河，丁一匯，蘇紀蘭，等.中國氣候與環(huán)境演變評估（I）：中國氣候與環(huán)境變化及未來趨勢［J］.氣候變化研究進展，2006，1（1）：4-9.

［9］肖偉軍，陳炳洪，劉云香.近45a華南夏季降水時空演變特征［J］.氣象研究與應用，2009，30（1）：12-14，22.

［10］覃衛(wèi)堅，李耀先，覃志年.廣西暴雨的區(qū)域性和連續(xù)性研究［J］.氣象研究與應用，2012，33（4）：1-4.

［11］周紹毅，蘇志，李強.廣西5個主要極端降水指數(shù)變化趨勢分析［J］.氣象研究與應用，2012，33（3）：8-13.

［12］ 黃明策.廣西暴雨時空分布特征［J］.廣西氣象，2006，27（3）：34-36，50.

［13］丘平珠，唐炳莉.廣西降雨強度的氣候分析［J］.氣象研究與應用，2007，38（3）：45-48.

［14］黃雪松，周惠文，黃梅麗，等.廣西近 50年來氣溫、降水氣候變化［J］.廣西氣象，2005，26（4）：9-11.

［15］王藝，藍求，李雯雯.柳州市短歷時暴雨變化特征分析［J］.氣象研究與應用，2016，37（3）：84-86，97.

［16］周紹毅，盧小鳳，羅紅磊.南寧市短歷史暴雨演變特征分析［J］.氣象研究與應用，2016，37（1）：64-67.

［17］陳冰，江滿桃，郭潮升，等.化州暴雨氣候特征分析及極端事件重現(xiàn)期計算［J］.氣象研究與應用，2014，35（4）：19-23.

［18］ IPCC.Climate change 2013：thephysical science basic［R］.Cambridge：Cambridge University Press，2013.

［19］翟盤茂，潘曉華.中國北方近50年溫度和降水極端事件變化［J］.地理學報，2003，58（9）：1-10.

［20］ RAOK，PATWARDHAN S，KULKARNIA，etal.Projected change in mean and extreme precipitation indices over India using PRECIS ［J］.Global ＆ Planetary Change，2014，113（2）：77-90.

［21］魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預測技術(shù)［M］.北京：氣象出版社，2009：27-29.

［22］ Xu Z X， Takeuchi K， Ishidaira H.Monotonic trend and step changes in Japaneseprecipitation［J］.Journalof Hydrology， 2003，279（1-4）：144-150.

［23］王芬，孫旭東，楊溢.黔西南暴雨多時間尺度特征及其天氣學成因分析［J］.氣象研究與應用，2015，36（2）：15-20.

［24］林振山，鄧自旺.子波氣候診斷技術(shù)的研究［M］.北京：氣象出版社，1999：1-36.

［25］陸虹，陳思蓉，郭媛，等.近50年華南地區(qū)極端強降水頻次的時空變化特征 ［J］. 熱帶氣象學報，2012，28（2）：219-227.

［26］ 伍紅雨.華南暴雨的氣候特征及變化［J］.氣象，2011，37（10）：1262-1269.