賈 路，于坤霞，鄧銘江，李 鵬,2，李占斌，時(shí) 鵬,2，徐國(guó)策,2

西北地區(qū)降雨集中度時(shí)空演變及其影響因素

賈 路1，于坤霞1，鄧銘江1※，李 鵬1,2，李占斌1，時(shí) 鵬1,2，徐國(guó)策1,2

（1. 西安理工大學(xué)省部共建西北旱區(qū)生態(tài)水利國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710048；2. 西安理工大學(xué)旱區(qū)生態(tài)水文與災(zāi)害防治國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710048）

在全球氣候變化背景下，深入研究中國(guó)西北地區(qū)降雨集中度時(shí)空演變規(guī)律具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。該研究基于1960—2017年逐月柵格降雨數(shù)據(jù)，利用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)方法、Mann-Kendall突變點(diǎn)檢驗(yàn)方法、Morlet小波方法和冷熱點(diǎn)分析方法分析了西北地區(qū)降雨集中度的時(shí)空變化特征，并通過(guò)交叉小波變換探討大氣環(huán)流因子變化與降雨集中度的關(guān)系，同時(shí)討論地貌分布對(duì)降雨集中度的影響。結(jié)果表明：1）在1960—2017年，西北地區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域的降雨集中度平均值呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，且存在顯著突變點(diǎn)（<0.05），降雨量年內(nèi)分配不均，存在明顯的季節(jié)性變化，部分區(qū)域降雨量年內(nèi)異常集中且降雨集中度未來(lái)將會(huì)持續(xù)減少；2）整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域在1960—2017年平均降雨集中度變化均存在一個(gè)40 a左右的主周期和一個(gè)24 a左右的次周期，各個(gè)子區(qū)域降雨集中度的變化與研究區(qū)整體的周期變化保持一致性；3）在1960—2017年，降雨集中度空間分布存在冷熱點(diǎn)，冷點(diǎn)區(qū)域降雨集中度呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)（<0.05）。熱點(diǎn)區(qū)域降雨集中度呈現(xiàn)不顯著減少趨勢(shì)，年際變化幅度高于冷點(diǎn)區(qū)域；4）北大西洋濤動(dòng)和太平洋十年濤動(dòng)指數(shù)等大氣環(huán)流因子變化對(duì)降雨集中度的變化具有較強(qiáng)的影響，不同的大氣環(huán)流因子對(duì)降雨集中度的影響存在差異。研究成果將有助于進(jìn)一步深化對(duì)西北地區(qū)降雨年內(nèi)分配變化的認(rèn)識(shí)，為西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和水資源規(guī)劃制定提供一定的科學(xué)依據(jù)。

降雨；氣候變化；降雨集中度；時(shí)空變化；影響因素；西北地區(qū)

0 引 言

氣候變化是當(dāng)今全球變化的重要方面之一[1]，主要包括以氣溫和降水等氣候要素變化為核心的冷暖變化與干濕變化[2]。一方面，不同的氣候指標(biāo)和氣象事件反映氣候變化的不同特征。另一方面，氣候變化存在著明顯的時(shí)間尺度和區(qū)域差異[2-4]。當(dāng)前，全球氣溫逐年升高，二氧化碳等溫室氣體不斷增加，極端降水事件頻發(fā)，洪澇災(zāi)害對(duì)人類(lèi)社會(huì)造成巨大的損失[5-6]。降水變化是氣候變化最重要表現(xiàn)之一，揭示全球氣候變化大背景下區(qū)域降水變化特征及其影響因素具有重要意義。

降水變化一般被分為兩部分進(jìn)行研究，即“降雨量”和“降雨結(jié)構(gòu)”[7]。前者主要研究降雨總量變化特征，后者主要研究不同時(shí)段降雨的分配特征[8]。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)于變化環(huán)境下降水變化進(jìn)行了廣泛而豐富的研究[9-10]，研究成果涉及月、季節(jié)、年和年際等不同時(shí)間尺度，對(duì)于闡明變化環(huán)境下降水對(duì)環(huán)境的響應(yīng)規(guī)律具有重要意義，也有助于流域水資源管理等。以往的研究主要側(cè)重于采用不同的數(shù)學(xué)工具或者理論，研究不同時(shí)間尺度降雨量變化的時(shí)空分布特征，并進(jìn)一步探討其變化的原因[11]。雖然這些研究在一定程度上能夠反映水文或者氣候變量及水文過(guò)程和氣候過(guò)程的變化情況，但很難揭示降雨在某一時(shí)段內(nèi)的分配狀況，即降雨結(jié)構(gòu)[12]。其中，降雨集中度是一個(gè)十分重要的定量描述降雨量在年內(nèi)或者月內(nèi)分布均勻程度的降雨結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)[13]。降雨量年內(nèi)分布不均是導(dǎo)致極端天氣事件發(fā)生的重要原因之一，例如干旱和洪澇[14]。Oliver[15]在1980年提出了一種基于月降雨量的降雨集中度計(jì)算方法，能夠很好地表征降雨在年內(nèi)的集中程度和季節(jié)性。Martin-Vide[16]定義了基于日降雨量的降雨集中度計(jì)算指數(shù)。de Luis等[17-18]研究發(fā)現(xiàn)降雨對(duì)土壤的侵蝕能力與降雨的季節(jié)性緊密相關(guān)。段亞雯等[12]利用1961—2010年中國(guó)583個(gè)氣象站點(diǎn)的逐月降水和氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)降雨集中度由東南向西北呈現(xiàn)逐漸增加的空間分布狀況，并且大部分地區(qū)降雨集中度呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)。

中國(guó)西北地區(qū)國(guó)土面積廣闊，區(qū)域地形復(fù)雜，干旱少雨，生態(tài)環(huán)境惡劣，降水年內(nèi)分配不均，水資源僅占全國(guó)水資源總量的5.7%。2018年鄧銘江[19]提出了中國(guó)西北地區(qū)“水三線”空間格局與水資源配置方略，進(jìn)一步論述了水是西北地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的生命線，水資源短缺嚴(yán)重制約著西北地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)恢復(fù)。近幾十年，中國(guó)西北地區(qū)自然環(huán)境發(fā)生明顯變化，氣溫升高、冰川消融，干濕程度發(fā)生變化[3-4]，湖泊面積增加、水位上升。但是關(guān)于西北地區(qū)降雨集中度的研究成果依然匱乏，因此，研究西北地區(qū)降雨集中度變化特征對(duì)于應(yīng)對(duì)變化環(huán)境下西北地區(qū)水資源問(wèn)題具有重要價(jià)值。

本研究通過(guò)計(jì)算降雨集中度指標(biāo)分析西北地區(qū)降雨年內(nèi)分配的變化特征，分別利用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)方法和Mann-Kendall突變點(diǎn)檢驗(yàn)方法捕捉降雨集中度的變化趨勢(shì)和突變點(diǎn)，使用Morlet小波方法分析降雨集中度的變化周期，基于冷熱點(diǎn)分析了解西北地區(qū)降雨集中度在空間上的分布聚集特征，最后通過(guò)交叉小波變換探討大氣環(huán)流因子變化與降雨集中度的關(guān)系，并分析地貌分布對(duì)降雨集中度的影響。該研究成果將有助于進(jìn)一步深化對(duì)西北地區(qū)降雨年內(nèi)分配變化的認(rèn)識(shí)，以期為保護(hù)西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境和應(yīng)對(duì)水資源問(wèn)題提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究中研究區(qū)為鄧銘江[19]觀點(diǎn)中論述的中國(guó)西北地區(qū)的新疆、青海、甘肅、寧夏、陜西和內(nèi)蒙古等省或自治區(qū)內(nèi)的黃河流域片區(qū)和內(nèi)陸干旱區(qū)、半干旱草原區(qū)。西北地區(qū)主要位于中國(guó)“胡煥庸線”西側(cè)、青藏高原北側(cè)，總面積345萬(wàn)km2，西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，海拔較高，最低海拔為-168 m，最高海拔為5 803 m。多年平均地表徑流量為1 425.8億m3，荒漠戈壁廣泛分布，占全國(guó)荒漠化面積的81.63%，生態(tài)環(huán)境惡劣。主要的地貌類(lèi)型有丘陵、臺(tái)地、平原、低山、中山、高山和極高山，共7類(lèi)。研究區(qū)涉及50多個(gè)市，根據(jù)鄧銘江[19]提出的“水三線”理論，從東到西分別有3條地理分界線穿過(guò)中國(guó)西北地區(qū)，分別是“胡煥庸線”、“陽(yáng)關(guān)線”和“齊策線”，按照市域邊界并結(jié)合“水三線”的走向?qū)⒀芯繀^(qū)劃分為3個(gè)子區(qū)域，如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文降雨數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家青藏高原數(shù)據(jù)中心的降雨?yáng)鸥駭?shù)據(jù)（http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/），時(shí)間序列為1901—2017年的逐月值，本研究采用1960—2017年的逐月值，經(jīng)過(guò)重采樣處理后，空間分辨率為8 km×8 km。地貌數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所的中國(guó)100萬(wàn)地貌類(lèi)型空間分布數(shù)據(jù)（http://www.resdc.cn/）。大氣環(huán)流因子北大西洋濤動(dòng)（North Atlantic Oscillation，NAO）和太平洋十年濤動(dòng)指數(shù)（Pacific Decadal Oscillation，PDO）數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration）的國(guó)家氣候數(shù)據(jù)中心（https://www.ncdc. noaa.gov/teleconnections/），時(shí)間序列為1960—2017年。

1.3 研究方法

1.3.1 降雨集中度

基于月降雨量計(jì)算的降雨集中度是用以描述季節(jié)降雨不均勻性的指標(biāo)。降雨集中度≤10時(shí)，表明月降雨量在年內(nèi)分布較為均勻；10<降雨集中度≤20時(shí)，表明月降雨量在年內(nèi)變化具有明顯的季節(jié)性；降雨集中度>20時(shí)，表明月降雨量在年內(nèi)分布具有異常的集中性。降雨集中度的具體計(jì)算公式[15]如下：

式中CIM為降雨集中度；P為第個(gè)月的降雨量，mm。

1.3.2 Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)

Mann-Kendall（MK）趨勢(shì)檢驗(yàn)[20]是一種非參數(shù)的判斷數(shù)據(jù)序列變化趨勢(shì)的分析方法，本文采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)識(shí)別降雨集中度的變化趨勢(shì)，當(dāng)MK檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量等于0時(shí)，認(rèn)為降雨集中度變化不存在變化趨勢(shì)；當(dāng)MK檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量小于0時(shí)，認(rèn)為降雨集中度變化存在減少的趨勢(shì)；當(dāng)MK檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大于0時(shí)，認(rèn)為降雨集中度變化存在增加的趨勢(shì)，且當(dāng)MK檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值大于1.96時(shí)，認(rèn)為這種變化趨勢(shì)是顯著的（<0.05）。

1.3.3 Hurst指數(shù)

Hurst指數(shù)（）是一種廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列未來(lái)趨勢(shì)分析的方法。當(dāng)=0.5時(shí)，表明時(shí)間序列是隨機(jī)序列，是不可持續(xù)的；當(dāng)>0.5時(shí)，時(shí)間序列的變化與目前的趨勢(shì)基本一致，表明變化的可持續(xù)性是正的；<0.5表示負(fù)可持續(xù)性，即未來(lái)的變化將與當(dāng)前趨勢(shì)相反。具體計(jì)算過(guò)程[21]如下：

最后，通過(guò)在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系[ln(), ln((τ)/(τ))]中使用最小二乘法計(jì)算出：

1.3.4 Mann-Kendall突變點(diǎn)檢驗(yàn)

當(dāng)Mann-Kendall法用于檢驗(yàn)序列突變性（M-K）[22]時(shí)，首先需要確定被檢驗(yàn)的時(shí)間序列（1,2,,x），它的長(zhǎng)度為，其次需構(gòu)造一個(gè)秩序列d。

式中

在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下，均值(d)和方差var(d)計(jì)算公式如下：

（10）

定義統(tǒng)計(jì)變量UF為

按時(shí)間序列逆序，重復(fù)上述過(guò)程，同時(shí)使UB=-UF（=+1-），由UF和UB分別繪制出曲線C1和C2。如果C1或C2出現(xiàn)交點(diǎn)，且交點(diǎn)在臨界線之內(nèi)，那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻便是突變開(kāi)始的時(shí)間。

1.3.5 Morlet小波分析

本研究中利用復(fù)Morlet小波[23]分析西北地區(qū)降雨集中度的變化周期。Morlet小波變換的公式如下：

1.3.6 冷熱點(diǎn)分析

Getis-Ord*統(tǒng)計(jì)量是一種分析變量的空間分布聚集程度的指標(biāo)，服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其計(jì)算方法[24]如下：

1.3.7 交叉小波變換

本研究使用交叉小波[25]來(lái)分析年平均北大西洋濤動(dòng)（NAO）和年平均太平洋十年濤動(dòng)指數(shù)（PDO）分別與年平均降雨集中度的相關(guān)性。交叉小波分析可以較好地發(fā)現(xiàn)兩個(gè)時(shí)間序列的變化特征和耦合波動(dòng)，充分揭示它們具體的相關(guān)性和演化特征。在本研究中，用()表征變量序列，()表征變量序列。2個(gè)時(shí)間序列()和()之間交叉小波譜定義為

2 結(jié)果與分析

2.1 降雨集中度的時(shí)空變化特征

西北地區(qū)1960—2017年降雨集中度的時(shí)空變化特征如圖2所示。整個(gè)研究區(qū)只有部分區(qū)域降雨集中度在1960—2017年變化呈現(xiàn)顯著變化（<0.05）（圖2a）。其中，顯著增加區(qū)域主要集中分布在子區(qū)域2的東南部地區(qū)和子區(qū)域3的西部地區(qū)。降雨集中度顯著減少的區(qū)域主要集中在子區(qū)域1的北部地區(qū)、子區(qū)域2的南部地區(qū)以及子區(qū)域3的南部和東北部地區(qū)。降雨集中度Hurst指數(shù)的空間變化范圍為0.31～0.77，子區(qū)域1的中部、子區(qū)域2的南部以及子區(qū)域3的西部、南部、東北部地區(qū)降雨集中度Hurst指數(shù)值較高，該區(qū)域的降雨集中度變化趨勢(shì)與過(guò)去保持一致（圖2b）。1960—2017年研究區(qū)的多年平均降雨集中度空間變化范圍為10.25～75.84，研究區(qū)西北部和東部地區(qū)降雨集中度值較低，降雨集中度的值大于10而小于20，表明該地區(qū)降雨量存在年內(nèi)的季節(jié)性變化。研究區(qū)中部地區(qū)降雨集中度高，其值大于20，表明該地區(qū)降雨量年內(nèi)變化存在異常的集中性（圖2c）。圖2d的降雨集中度變異系數(shù)分布表明，研究區(qū)西北部和東部地區(qū)降雨集中度年際變化幅度較小，研究區(qū)中部地區(qū)降雨集中度年際變化幅度較大。

研究區(qū)整體和子區(qū)域2、子區(qū)域3的降雨集中度平均值在1960—2017年呈現(xiàn)不顯著的變化趨勢(shì)。在3個(gè)子區(qū)域中，子區(qū)域2的降雨集中度平均值和變異系數(shù)均最大，分別為27.45和0.13，年際間變化幅度高于研究區(qū)整體和其余兩個(gè)子區(qū)域的變化幅度。研究區(qū)整體和子區(qū)域2、子區(qū)域3的降雨集中度Hurst指數(shù)分別為0.59、0.53和0.61，這表明研究區(qū)整體和子區(qū)域2、子區(qū)域3降雨集中度將會(huì)持續(xù)減少。子區(qū)域1的降雨集中度在1960—2017年間呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)（<0.05），其Hurst指數(shù)為0.52，該區(qū)域降雨集中度未來(lái)也會(huì)持續(xù)減少（表1）。

圖2 1960—2017年西北地區(qū)降雨集中度空間變化特征

表1 1960—2017年西北地區(qū)降雨集中度時(shí)間變化特征

圖3為1960s、1970s、1980s、1990s、2000s和2010s西北地區(qū)降雨量年內(nèi)分配平均值的曲線。在各個(gè)年代中，6、7、8、9四個(gè)月份的降雨量最多。在汛期，西北地區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域的降雨量從高到低依次為：子區(qū)域3、研究區(qū)整體、子區(qū)域1、子區(qū)域2。在非汛期，西北地區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域的降雨量從高到低依次為：子區(qū)域1、子區(qū)域3、研究區(qū)整體、子區(qū)域2。對(duì)于相同的子區(qū)域或者研究的空間尺度，不同月份降雨量隨著年代的變化存在波動(dòng)變化的特征，在1980s和2010s各月的降雨量均達(dá)到一個(gè)較高的值（圖3）。

2.2 降雨集中度突變點(diǎn)

使用M-K突變點(diǎn)檢驗(yàn)識(shí)別整個(gè)研究區(qū)和3個(gè)子區(qū)域1960—2017年平均降雨集中度的突變點(diǎn)，計(jì)算結(jié)果如圖 4所示。從圖4中可以看出，整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域的平均降雨集中度在1960—2017年間均存在顯著突變點(diǎn)（<0.05）。從整個(gè)研究區(qū)來(lái)看，降雨集中度變化的顯著突變點(diǎn)主要集中在1980s、1990s和2010s（圖4a）。子區(qū)域1的平均降雨集中度在1960—2017年的各個(gè)年代均存在顯著突變點(diǎn)（圖4b），子區(qū)域2的平均降雨集中度1960s初期、1980s左右和2010s存在顯著突變點(diǎn)（圖4c），子區(qū)域3的平均降雨集中度2000s初期和2010s存在顯著突變點(diǎn)（圖 4d）。

圖3 1960—2017年西北地區(qū)降雨量年內(nèi)分配曲線

表2統(tǒng)計(jì)了1960—2017年研究區(qū)整體和3個(gè)子區(qū)域不同年代降雨集中度的平均值。研究區(qū)整體的降雨集中度平均值在1970s和1990s均比較大，分別為21.81和21.43，1980s大幅度減小至20.30，1990s增大到21.43，同時(shí)2010s相比2000s的降雨集中度也有所增大，因此，在1980s、1990s和2010s存在顯著突變。子區(qū)域1的降雨集中度平均值在年代間差異并不明顯，均比較接近，因此M-K突變點(diǎn)檢驗(yàn)的2條統(tǒng)計(jì)曲線十分貼近。子區(qū)域 2的降雨集中度相比其他2個(gè)子區(qū)域來(lái)說(shuō)，變化差異較大，在1960s、1980s和2010s值比較大，存在顯著突變點(diǎn)。子區(qū)域3的降雨集中度在2000s和2010s平均值均小于其他年代，因此這一時(shí)期也存在顯著突變點(diǎn)。

2.3 降雨集中度變化周期

圖5所示為整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域1960—2017年平均降雨集中度Morlet小波變換圖。由圖可知，1960—2017年整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域平均降雨集中度變化均存在一個(gè)40 a左右的主周期和一個(gè)24 a左右的次周期，同時(shí)在這一時(shí)間尺度上存在2個(gè)偏多中心，分別為1969 年和2009年，1989年存在1個(gè)偏少中心。研究區(qū)降雨集中度平均值整體的變化周期與3個(gè)子區(qū)域降雨集中度的變化差異很小，降雨集中度不存在周期變化上的明顯差異。以上分析說(shuō)明，整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域平均降雨集中度在1960—2017年變化周期具有一致性。

表2 1960—2017年不同年代西北地區(qū)降雨集中度平均值

2.4 降雨集中度冷熱點(diǎn)分布

冷熱點(diǎn)分析被用來(lái)識(shí)別整個(gè)研究區(qū)1960—2017年降雨集中度低值和高值在空間上的聚集狀況。圖6a為1960 —2017年多年平均降雨集中度的冷熱點(diǎn)分布情況。多年平均降雨集中度冷點(diǎn)主要集中在研究區(qū)的西北部地區(qū)，即子區(qū)域1的北部地區(qū)，該區(qū)域降雨集中度低值較為聚集。多年平均降雨集中度的熱點(diǎn)主要集中在研究區(qū)的中南部地區(qū)，即子區(qū)域2的南部，該區(qū)域大部分位于沙漠和山地地區(qū)，年降雨量較少，年內(nèi)分配極為不均，降雨集中度高值較為集中。研究區(qū)降雨集中度的熱點(diǎn)區(qū)域、冷點(diǎn)區(qū)域和非冷熱點(diǎn)區(qū)域在1960—2017年逐年平均降雨集中度變化如圖6b所示。冷點(diǎn)區(qū)域降雨集中度在1960—2017年呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)（<0.05），其最大值、最小值、平均值、變異系數(shù)和Hurst指數(shù)分別為13.62、9.65、11.53、0.07和0.59，該區(qū)域降雨集中度年際間變異變化幅度較小，Hurst指數(shù)大于0.5，表明未來(lái)變化依然會(huì)持續(xù)減少，冷點(diǎn)特征更加明顯。熱點(diǎn)區(qū)域降雨集中度在1960—2017年呈現(xiàn)不顯著減少趨勢(shì)，其最大值、最小值、平均值、變異系數(shù)和Hurst指數(shù)分別為52.35、29.15、36.63、0.13和0.56，年際變化幅度高于冷點(diǎn)區(qū)域，Hurst指數(shù)大于0.5，表明未來(lái)依舊會(huì)持續(xù)減少，部分區(qū)域可能變?yōu)榉抢錈狳c(diǎn)區(qū)域。非冷熱點(diǎn)區(qū)域降雨集中度在1960—2017年也呈現(xiàn)不顯著減少趨勢(shì)，其最大值、最小值、平均值、變異系數(shù)和Hurst指數(shù)分別為23.68、16.16、19.52、0.07和0.60，Hurst指數(shù)大于0.5，表明未來(lái)依然呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，年際變化幅度與冷點(diǎn)區(qū)域一致，未來(lái)部分地區(qū)有可能會(huì)變?yōu)槔潼c(diǎn)區(qū)域（表3）。

表3 1960—2017年西北地區(qū)降雨集中度冷熱點(diǎn)區(qū)域降雨集中度變化特征

2.5 大氣環(huán)流因子對(duì)降雨集中度變化的影響

1960—2017年整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域北大西洋濤動(dòng)和平均降雨集中度的交叉小波變換如圖7所示。1963 —1970年間，北大西洋濤動(dòng)和整個(gè)研究區(qū)的平均降雨集中度之間存在1～3 a的顯著負(fù)相關(guān)（圖7a，<0.05）。1965—1968年間，北大西洋濤動(dòng)和子區(qū)域1的平均降雨集中度之間存在1～3 a的顯著正相關(guān)（圖7b）。1963—1970年間，北大西洋濤動(dòng)和子區(qū)域2的平均降雨集中度之間存在1～3 a的顯著負(fù)相關(guān)（圖7c）。1991—1998年間，北大西洋濤動(dòng)和子區(qū)域3的平均降雨集中度之間存在14～16 a的顯著負(fù)相關(guān)（圖7d）。以上分析表明，北大西洋濤動(dòng)的增強(qiáng)可能會(huì)促使子區(qū)域1的降水集中度增加，同時(shí)促使子區(qū)域2和子區(qū)域3的降雨集中度減少。

1960—2017年整個(gè)研究區(qū)及其3個(gè)子區(qū)域太平洋十年濤動(dòng)和平均降雨集中度的交叉小波變換如圖8所示。1978 —1983年間和1990—1998年間，太平洋十年濤動(dòng)和整個(gè)研究區(qū)的平均降雨集中度之間分別存在0～4 a的顯著正相關(guān)和4～6 a的顯著正相關(guān)（圖8a，<0.05）。1992—1999年間和2003—2009年間，太平洋十年濤動(dòng)和子區(qū)域1的平均降雨集中度之間分別存在4～6 a的顯著正相關(guān)和5～7 a的顯著負(fù)相關(guān)（圖8b）。1990—1998年間，太平洋十年濤動(dòng)和子區(qū)域2的平均降雨集中度之間存在3～6 a的顯著正相關(guān)（圖8c）。1973—1978年間，太平洋十年濤動(dòng)和子區(qū)域3的平均降雨集中度之間分別存在0～2 a的顯著正相關(guān)（圖8d）。以上分析表明，太平洋十年濤動(dòng)的變化對(duì)西北地區(qū)的降雨集中度變化也存在明顯的影響。

2.6 地貌分布對(duì)降雨集中度的影響

地貌分布是影響區(qū)域降水空間分布的重要因子。表4為研究區(qū)7類(lèi)地貌區(qū)域1960—2017年降雨集中度的統(tǒng)計(jì)特征。由表可知，不同地貌類(lèi)型在西北地區(qū)1960—2017年降雨集中度平均值由高到低依次為：極高山地貌區(qū)、丘陵地貌區(qū)、臺(tái)地地貌區(qū)、高山地貌區(qū)、平原地貌區(qū)、低山地貌區(qū)、中山地貌區(qū)，其值分別為28.55、21.35、20.93、20.76、20.51、20.00、18.07。極高山地區(qū)海拔最高，年內(nèi)降雨只發(fā)生在極少時(shí)間段，常年氣溫較低，積雪覆蓋，降雨年內(nèi)分配極不均勻，因此降雨集中度最高。不同地貌區(qū)降雨集中度呈現(xiàn)不顯著的減少趨勢(shì)，Hurst指數(shù)均大于0.5，降雨集中度未來(lái)會(huì)持續(xù)減少。丘陵地貌區(qū)主要分布在沙漠地區(qū)，沙丘較多，該地區(qū)年內(nèi)降水極少且分配不均，只發(fā)生在夏季。中山地貌區(qū)主要位于沙漠與高山之間，降雨比較多，存在明顯的季節(jié)性變化，氣溫適宜，因此降雨集中度相比來(lái)說(shuō)較低。

表4 1960—2017年西北地區(qū)不同地貌類(lèi)型區(qū)降雨集中度統(tǒng)計(jì)特征

3 討 論

3.1 影響降雨集中度變化的可能因素

許多研究表明，厄爾尼諾循環(huán)、南方濤動(dòng)等大氣環(huán)流因子通過(guò)雨帶移動(dòng)和對(duì)水汽輸送的影響進(jìn)而影響區(qū)域水文要素，特別是對(duì)降雨的變化具有不可忽視的影響[26-28]。其中，北大西洋濤動(dòng)（North Atlantic Oscillation）和太平洋十年濤動(dòng)指數(shù)（Pacific Decadal Oscillation）是影響北半球氣候變化的重要大氣環(huán)流因子[10]。代萌等[29]研究發(fā)現(xiàn)北極濤動(dòng)（Arctic Oscillation）與干旱變化存在1～3 a正相關(guān)關(guān)系。在本研究中主要分析了北大西洋濤動(dòng)和太平洋十年濤動(dòng)指數(shù)對(duì)降雨集中度的影響。從研究區(qū)整體和各個(gè)子區(qū)域的空間范圍來(lái)看，降雨集中度均呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，這也可能是因?yàn)闅鉁厣咔闆r下季節(jié)性差異縮小導(dǎo)致的[12]。

有研究表明太平洋十年濤動(dòng)等大氣環(huán)流因子變化確實(shí)會(huì)對(duì)降雨集中度的變化具有較強(qiáng)的影響[10]，與本研究分析一致。此外，不同的大氣環(huán)流因子對(duì)降雨集中度的影響存在差異，有學(xué)者分析表明從太陽(yáng)活動(dòng)的角度來(lái)講，太陽(yáng)黑子對(duì)氣候要素以及降雨集中度的影響要明顯強(qiáng)于大氣環(huán)流[10,27-28]。因此，關(guān)于降雨集中度變化的影響因素比較多，還需要進(jìn)一步探討和研究。

地形地貌分異特征是影響降雨變化的重要地理因素[30]。復(fù)雜的地形會(huì)影響太陽(yáng)輻射和降雨的空間再分配[31]。高原區(qū)域的降水一般較少且年內(nèi)分配不均，平原區(qū)的降水較多，年內(nèi)分配相對(duì)均勻。山地區(qū)域由于會(huì)形成地形雨，因此降雨量比較多。西北地區(qū)水汽來(lái)源復(fù)雜、降水形成的環(huán)境要素差異性大[32]。張寧瑾[33]的研究表明，在西北地區(qū)的柴達(dá)木盆地，少雨年降水更加集中，這一結(jié)果和本研究的分析是一致的。關(guān)于地形對(duì)降雨形成或者水汽循環(huán)機(jī)理的研究目前仍然存在許多問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。有研究表明西北地區(qū)冬季盛行西北風(fēng)，水汽輸送主要來(lái)自大西洋和北冰洋的西風(fēng)氣流，而夏季來(lái)自亞洲季風(fēng)環(huán)流系統(tǒng)的暖濕氣體也有影響[34]。不同地貌類(lèi)型對(duì)該區(qū)域降雨空間分布的影響是顯而易見(jiàn)的，但是該地區(qū)跨越經(jīng)度和緯度地帶范圍廣闊，地貌復(fù)雜多樣，降雨形成過(guò)程復(fù)雜，特別是廣袤的沙漠和隔壁地區(qū)，進(jìn)一步加劇了降雨的年內(nèi)分配不均程度。

3.2 西北地區(qū)降雨集中度變化可能對(duì)該地區(qū)產(chǎn)生的影響

對(duì)于處于干旱半干旱地區(qū)的中國(guó)西北地區(qū)，降水是該地區(qū)的主要水資源來(lái)源之一，在全球氣候變化背景下，特別是降雨年內(nèi)分布特征的變化，對(duì)該區(qū)域生態(tài)、生產(chǎn)和生活來(lái)說(shuō)會(huì)產(chǎn)生不可忽視的作用。一方面，過(guò)去幾十年間，中國(guó)經(jīng)歷了快速而且規(guī)模龐大的城市化過(guò)程，國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)水資源的需要更加緊迫，水資源作為戰(zhàn)略性經(jīng)濟(jì)資源的制約作用更加突出[35]。在“十三五”規(guī)劃中，全國(guó)9個(gè)城市群中西北地區(qū)共有4個(gè)城市群[36]，西北地區(qū)城市群的發(fā)展對(duì)水資源的需求明顯增大。對(duì)于原本水資源就匱乏的西北地區(qū)，降雨集中度和城市化之間會(huì)存在不可忽視的互相影響?，F(xiàn)有研究表明，城市化過(guò)程使得南方大城市降雨趨于均勻化而使得北方大城市降雨更加不均勻[37]，這有可能進(jìn)一步加劇城市極端水文事件的發(fā)生，城市內(nèi)澇頻發(fā)，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成負(fù)面影響。另一方面，新疆是中國(guó)最大的優(yōu)質(zhì)棉花產(chǎn)區(qū)[38]，擁有廣袤的耕地，具有重要的糧食生產(chǎn)戰(zhàn)略地位，棉花的種植和糧食生產(chǎn)需要在適宜時(shí)期進(jìn)行灌溉，因此降雨集中度過(guò)大和過(guò)小可能都不利于農(nóng)業(yè)發(fā)展。西北地區(qū)作為典型的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)，農(nóng)業(yè)發(fā)展過(guò)度依賴降水驅(qū)動(dòng)，研究表明在西北地區(qū)的黃土高原降雨集中度的變化明顯影響果樹(shù)的生長(zhǎng)過(guò)程[39]，不利的降雨年內(nèi)分配特征會(huì)使產(chǎn)量受損。因此，應(yīng)該根據(jù)降水集中度的變化特征，合理地制定農(nóng)業(yè)灌溉決策，避免農(nóng)業(yè)作物減產(chǎn)。付浩龍等[40]研究表明，隨著降水分布均勻，應(yīng)考慮充分利用有效降水，適當(dāng)減少灌溉水量或次數(shù)，避免灌溉水資源浪費(fèi)。

4 結(jié) 論

1）在1960—2017年，西北地區(qū)整體、“齊策線”以西的子區(qū)域1、“陽(yáng)關(guān)線”與“齊策線”之間的子區(qū)域2、“胡煥庸線”與“陽(yáng)關(guān)線”之間的子區(qū)域3的降雨集中度均存在一定的變化，子區(qū)域1的降雨集中度平均值呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)（<0.05）。

2）西北地區(qū)整體和3個(gè)子區(qū)域的平均降雨集中度在1960—2017年間均存在顯著突變點(diǎn)（<0.05），而且均存在一個(gè)40 a左右的主周期和一個(gè)24 a左右的次周期。

3）在1960—2017年，子區(qū)域1的北部地區(qū)多年平均降雨集中度低值較為聚集，子區(qū)域2的南部位于沙漠地區(qū)，年降水量較少，年內(nèi)分配極為不均，多年平均降雨集中度高值較為集中。冷點(diǎn)區(qū)域降雨集中度在1960—2017年呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)（<0.05）。

4）北大西洋濤動(dòng)和太平洋十年濤動(dòng)指數(shù)等大氣環(huán)流因子變化對(duì)降雨集中度的變化具有較強(qiáng)的影響。同時(shí)，西北地區(qū)地貌的分布差異對(duì)降雨集中度的變化具有一定影響。極高山地區(qū)海拔較高，常年氣溫較低，積雪覆蓋，降雨集中度最高，該地區(qū)平均值為28.55。

[1] 李哲，丁永建，陳艾姣，等. 1960—2019年西北地區(qū)氣候變化中的Hiatus現(xiàn)象及特征[J]. 地理學(xué)報(bào)，2020，75(9)：1845-1859.

Li Zhe, Ding Yongjian, Chen Aijiao, et al. Characteristics of warming hiatus of the climate change in Northwest China from 1960 to 2019[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(9): 1845-1859. (in Chinese with English abstract)

[2] 孔峰，方佳毅，劉凡，等. 1951—2012年中國(guó)降水集中度和集中期的時(shí)空格局[J]. 北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2015(51)：404-411.

Kong Feng, Fang Jiayi, Liu Fan, et al. Variations in the spatiotemporal patterns of precipitation concentration degree and precipitation concentration period from 1951 to 2012 in China[J]. Journal of Beijing Normal University: Natural Science, 2015(51): 404-411. (in Chinese with English abstract)

[3] 黃小燕，張明軍，賈文雄，等. 中國(guó)西北地區(qū)地表干濕變化及影響因素[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2011，22(2)：151-159.

Huang Xiaoyan, Zhang Mingjun, Jia Wenxiong, et al. Variations of surface humidity and its influential factors in Northwest China[J]. Advances in Water Science, 2011, 22(2): 151-159. (in Chinese with English abstract)

[4] 張永，陳發(fā)虎，勾曉華，等. 中國(guó)西北地區(qū)季節(jié)間干濕變化的時(shí)空分布：基于PDSI數(shù)據(jù)[J]. 地理學(xué)報(bào)，2007(11)：1142-1152.

Zhang Yong, Chen Fahu, Gou Xiaohua, et al. The temporal and spatial distribution of seasonal dry-wet changes over the Northwestern China: Based on PDSI[J]. Acta Geographica Sinica, 2007(11): 1142-1152. (in Chinese with English abstract)

[5] 宋曉猛，張建云，孔凡哲，等. 北京地區(qū)降水極值時(shí)空演變特征[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2017，28(2)：161-173.

Song Xiaomeng, Zhang Jianyun, Kong Fanzhe, et al. Spatio-temporal variation characteristics of precipitation extremes in Beijing[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(2): 161-173. (in Chinese with English abstract)

[6] Han W, Xiao C D, Dou T F, et al. Changes in the proportion of precipitation occurring as rain in Northern Canada during spring-summer from 1979-2015[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2018, 35( 9): 1129-1136.

[7] 施嘉煬. 水資源綜合利用[M]. 北京：中國(guó)水利電力出版社，1995.

[8] 王紀(jì)軍，裴鐵璠，顧萬(wàn)龍，等. 降水年內(nèi)分配不均勻性指標(biāo)[J]. 生態(tài)學(xué)雜志，2007(9)：1364-1368.

Wang Jijun, Pei Tiefan, Gu Wanlong, et al. Non-uniformity index of annual precipitation distribution[J]. Chinese Journal of Ecology, 2007(9): 1364-1368. (in Chinese with English abstract)

[9] 樊晶晶. 變化環(huán)境下水文要素變異研究[D]. 西安：西安理工大學(xué)，2016.

Fan Jingjing. Variation Analysis of Hydrological Elements in Changing Environment[D]. Xi'an: Xi'an University of Technology, 2016. (in Chinese with English abstract)

[10] 黃生志，杜夢(mèng)，李沛，等. 變化環(huán)境下降雨集中度的變異與驅(qū)動(dòng)力探究[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2019，30(4)：496-506.

Huang Shengzhi, Du Meng, Li Pei, et al. Investigation of the abrupt changes in precipitation concentration and the driving forces under the changing environment[J]. Advances in Water Science, 2019, 30(4): 496-506. (in Chinese with English abstract)

[11] 左洪超，呂世華，胡隱樵. 中國(guó)近50年氣溫及降水量的變化趨勢(shì)分析[J]. 高原氣象，2004，23(2)：238-244.

Zuo Hongchao, Lyu Shihua, Hu Yinqiao. Variations trend of yearly mean air temperature and precipitation in China in the last 50 years[J]. Plateau Meteorology, 2004, 23(2): 238-244. (in Chinese with English abstract)

[12] 段亞雯，朱克云，馬柱國(guó)，等. 中國(guó)區(qū)域1961—2010年降水集中指數(shù)(PCI)的變化及月分配特征[J]. 大氣科學(xué)，2014，38(6)：1124-1136.

Duan Yawen, Zhu Keyun, Ma Zhuguo, et al. Characteristics of precipitation concentration index (PCI) variations and monthly distribution of annual precipitation in China[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2014, 38(6): 1124-1136. (in Chinese with English abstract)

[13] 劉文莉，張明軍，王圣杰，等. 1960-2011年陜西省年內(nèi)降水分配非均勻性特征及預(yù)測(cè)[J]. 生態(tài)學(xué)雜志，2013，32(7)：1877-1887.

Liu Wenli, Zhang Mingjun, Wang Shengjie, et al. Intra-annual inhomogeneity of precipitation and its prediction in Shaanxi Province of Northwest China in 1960-2011[J]. Chinese Journal of Ecology, 2013, 32(7): 1877-1887. (in Chinese with English abstract)

[14] 張運(yùn)福，胡春麗，趙春雨，等. 東北地區(qū)降水年內(nèi)分配的不均勻性[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2009(2)：89-94.

Zhang Yunfu, Hu Chunli, Zhao Chunyu, et al. Intra-annual in homogeneity characteristics of precipitation in Northeast China[J]. Journal of Natural Disasters, 2009(2): 89-94. (in Chinese with English abstract)

[15] Oliver J E. Monthly precipitation distribution: A comparative index[J]. 1980, 32(3): 300-309.

[16] Martin-Vide J. Spatial distribution of a daily precipitation concentration index in peninsular Spain[J]. International Journal of Climatology, 2004, 24(8): 959-971.

[17] de Luis M, Garc A-Cano M F, Cortina J, et al. Climatic trends, disturbances and short-term vegetation dynamics in a Mediterranean shrubland[J]. Forest Ecology & Management, 2001, 147(1): 25-37.

[18] de Luis M, González-Hidalgo J C, Longares L A. Is rainfall erosivity increasing in the Mediterranean Iberian Peninsula?[J]. Land Degradation & Development, 2010, 21(2): 139-144.

[19] 鄧銘江. 中國(guó)西北“水三線”空間格局與水資源配置方略[J]. 地理學(xué)報(bào)，2018，73(7)：1189-1203.

Deng Mingjiang. “Three Water Lines” strategy: Its spatial patterns and effects on water resources allocation in northwest China[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(7): 1189-1203. (in Chinese with English abstract)

[20] Sang Y F, Wang Z, Liu C. Comparison of the MK test and EMD method for trend identification in hydrological time series[J]. Journal of Hydrology, 2014, 510: 293-298.

[21] Xu G C, Zhang J X, Li P, et al. Vegetation restoration projects and their influence on runoff and sediment in China[J]. Ecological Indicators, 2018, 95: 233-241.

[22] Fu C, Wang Q. The definition and detection of the abrupt climatic change[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 1992(4): 482-493.

[23] 張會(huì)蘭，李丹勛，姜曉明，等. 基于階段特性的岷江鎮(zhèn)江關(guān)以上流域水沙趨勢(shì)多尺度分析[J]. 水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2013，32(3)：127-133.

Zhang Huilan, Li Danxun, Jiang Xiaoming, et al. Multiple-scale analysis of runoff-sediment tendency in Zhenjiangguan watershed based on stage characteristics[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2013, 32(3): 127-133. (in Chinese with English abstract)

[24] 潘曉東，李品，馮兆忠，等. 2000～2015年中國(guó)地級(jí)市化肥使用量的時(shí)空變化特征[J]. 環(huán)境科學(xué)，2019，40(10)：4733-4742.

Pan Xiaodong, Li Pin, Feng Zhaozhong, et al. Spatial and temporal variations in fertilizer use across prefecture-level cities in China from 2000 to 2015[J]. Environmental Science, 2019, 40(10): 4733-4742. (in Chinese with English abstract)

[25] 邵駿. 基于交叉小波變換的水文多尺度相關(guān)分析[J]. 水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2013，32(2)：22-26，42.

Shao Jun. Multi-scale correlation analysis of hydrological time series based on cross wavelet transform[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2013, 32(2): 22-26, 42. (in Chinese with English abstract)

[26] 李夫星，陳東，湯秋鴻. 黃河流域水文氣象要素變化及與東亞夏季風(fēng)的關(guān)系[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2015，26(4)：481-490.

Li Fuxing, Chen Dong, Tang Qiuhong. Variations of hydro-meteorological variables in the Yellow River basin and their relationships with the East Asian summer monsoon[J]. Advances in Water Science, 2015, 26(4): 481-490. (in Chinese with English abstract)

[27] 曹永強(qiáng)，劉佳佳，高璐. 近54年來(lái)遼西北地區(qū)降水與太陽(yáng)黑子關(guān)系研究[J]. 地理科學(xué)，2015，35(8)：1027-1032.

Cao Yongqiang, Liu Jiajia, Gao Lu. Relationship between sunspots and precipitation in Northwestern Liaoning in recent 54 years[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(8): 1027-1032. (in Chinese with English abstract)

[28] 董林垚，張平倉(cāng)，劉紀(jì)根，等. 太陽(yáng)黑子和ENSO對(duì)日本吉野川流域水文要素影響[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2017，28(5)：671-680.

Dong Linyao, Zhang Pingcang, Liu Jigen, et al. Combined influence of solar activity and ENSO on hydrological processes in Yoshino River basin, Japan[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(5): 671-680. (in Chinese with English abstract)

[29] 代萌，黃生志，黃強(qiáng)，等. 干旱多屬性風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2019，38(8)：15-26.

Dai Meng, Huang Shengzhi, Huang Qiang, et al. Dynamic assessments of drought multi-attribute risks and analysis of its driving force[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2019, 38(8): 15-26. (in Chinese with English abstract)

[30] 朱曉金，張慶紅. 臺(tái)灣地形對(duì)1998年6月7—8日中尺度對(duì)流系統(tǒng)降雨的影響[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2005(3)：388-398.

Zhu Xiaojin, Zhang Qinghong. Orographic influence on precipitation of a Meso-Scale convective system over Taiwan on 7-8 June, 1998[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2005(3): 388-398. (in Chinese with English abstract)

[31] 韋小茶，周秋文，張繼，等. 1982—2016年廣西NDVI時(shí)空變化及其影響因素[J]. 山地學(xué)報(bào)，2020，38(4)：520-531.

Wei Xiaocha, Zhou Qiuwen, Zhang Ji, et al. Spatial-temporal changes of NDVI and its influence factors in Guangxi, China during 1982-2016[J]. Mountain Research, 2020, 38(4): 520-531. (in Chinese with English abstract)

[32] 曾帝，吳錦奎，李洪源，等. 西北干旱區(qū)降水中氫氧同位素研究進(jìn)展[J]. 干旱區(qū)研究，2020，37(4)：857-869.

Zeng Di, Wu Jinkui, Li Hongyuan, et al. Hydrogen and oxygen isotopes in precipitation in the arid regions of Northwest China: A review[J]. Arid Zone Research, 2020, 37(4): 857-869. (in Chinese with English abstract)

[33] 張寧瑾. 青藏高原降水分布特征與印度洋海溫的相關(guān)性研究[D]. 成都：成都信息工程大學(xué)，2018.

Zhang Ningjin. Study on Distribution Characteristics of Precipitation in the Tibet Plateau and Correlation with Indian Ocean Sea Surface Temperature[D]. Chengdu: Chengdu University of Information Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[34] 郭江勇，李耀輝. 中國(guó)西北地區(qū)夏季降水的氣候特征[J]. 干旱區(qū)研究，2006(3)：489-494.

Guo Jiangyong, Li Yaohui. Climatic characteristics of summer precipitation in Northwestern China[J]. Arid Zone Research, 2006(3): 489-494. (in Chinese with English abstract)

[35] 馬海良，徐佳，王普查. 中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的水資源利用研究[J]. 資源科學(xué)，2014，36(2)：334-341.

Ma Hailiang, Xu Jia, Wang Pucha. Water resource utilization and China's urbanization[J]. Resources Science, 2014, 36(2): 334-341. (in Chinese with English abstract)

[36] 楊肖. 西北地區(qū)城市空間聯(lián)系與城市群建設(shè)研究[D]. 蘭州：蘭州大學(xué)，2018.

Yang Xiao. Study on Urban Spatial Relations and City Agglomeration Construction in Northwest China[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[37] 王萍，鄭悅?cè)A. 城市化進(jìn)程對(duì)中國(guó)大城市降雨特征影響研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2000(S1)：37-39.

Wang Ping, Zheng Yuehua. Study on the influence of the peculiarity of urban rainfall[J]. China Population, Resources and Environment, 2000(S1): 37-39. (in Chinese with English abstract)

[38] 蔣富昌，王洪博，曹輝，等. 滴灌帶布置方式對(duì)無(wú)膜滴灌棉花生長(zhǎng)及產(chǎn)量品質(zhì)的影響[J]. 節(jié)水灌溉，2020(12)：41-45.

Jiang Fuchang, Wang Hongbo, Cao Hui, et al. Effect of drip irrigation belt layout on growth, yield and quality of cotton under filmless drip Irrigation[J]. Water Saving Irrigation, 2020(12): 41-45. (in Chinese with English abstract)

[39] 張麗娜，張育斌，王軍德. 黃土高原降水年內(nèi)分布差異對(duì)旱作果園蒸散特征的影響[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2020，31(7)： 2363-2372.

Zhang Lina, Zhang Yubin, Wang Junde. Effects of annual distribution difference of precipitation on evapotranspiration characteristics of dry orchard in Loess Plateau, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020, 31(7): 2363-2372. (in Chinese with English abstract)

[40] 付浩龍，劉鳳麗，李亞龍，等. 降水集中度分析及其在水稻灌溉決策中的應(yīng)用：以湖北省漳河灌區(qū)為例[J]. 水利與建筑工程學(xué)報(bào)，2020，18(4)：35-40.

Fu Haolong, Liu Fengli, Li Yalong, et al. Rice irrigation decision-making based on precipitation concentration: A case study of Zhanghe Irrigation District in Hubei Province[J]. Journal of Water Resources and Architectural Engineering, 2020, 18(4): 35-40. (in Chinese with English abstract)

Temporal and spatial evolution of rainfall concentration and its influencing factors in Northwest China

Jia Lu1, Yu Kunxia1, Deng Mingjiang1※, Li Peng1,2, Li Zhanbin1, Shi Peng1,2, Xu Guoce1,2

(1.,,710048,; 2.,,710048,)

This study aims to explore the temporal and spatial evolution of rainfall concentration against the global climate change in the Northwest region of China. Mann-Kendall trend test and change-point detection were carried out on a series of monthly raster rainfall data in the Northwest region from 1960 to 2017. Morlet wavelet was also used to analyze the periodic change in rainfall concentration. Moreover, a hotspot analysis was made on the spatial distribution and aggregation characteristics of rainfall concentration. A cross-wavelet analysis was used to explore the relationship between atmospheric circulation factors and rainfall concentration, thereby determining the influence of landform distribution on rainfall concentration. The results showed that: 1) The average rainfall concentration presented a decreasing trend in the Northwest region and the three sub-regions (subarea 1 which is in the west of “Qice Line”, subarea 2 which is between “Yangguan Line” and “Qice Line”, and subarea 3 which is between “Hu Line” and “Yangguan Line”) from 1960 to 2017, where there were significant change-points (<0.05). Specifically, the average rainfall concentration in subarea 1 showed a significant downward trend (<0.05). The significant change-points in rainfall concentration of the entire study area were mainly concentrated in the 1980s, 1990s, and 2010s (<0.05). Furthermore, the maximum multi-year average rainfall concentration was distributed in subarea 2. There was also uneven rainfall distribution during the year, indicating obvious seasonal changes. Some areas were abnormally concentrated or continued to decrease, thereby flatting the distribution of rainfall over the year in the future. 2) The average rainfall concentration varied greatly in the entire study area. Specifically, the three sub-regions from 1960 to 2017 presented a main cycle of about 40 a, and a secondary cycle of about 24 a. The overall cycle changes of rainfall concentration in the entire study area and three sub-regions remained the same, indicating no obvious difference. 3) There were cold and hot spots in the spatial distribution of rainfall concentration from 1960 to 2017. The rainfall concentration in cold spots showed a significant decreasing trend (<0.05), while continued to decrease in the future. The rainfall concentration in hotspots presented an insignificant decreasing trend (>0.05). The interannual variation was higher than that in cold spots. 4) North Atlantic Oscillation (NAO) and Pacific Decade Oscillation Index (PDO) presented a strong influence on the changes in rainfall concentration, where different atmospheric circulation factors had different effects on rainfall concentration. At the same time, the distribution difference of landform in Northwest China has a certain impact on the change of rainfall concentration. The rainfall concentration in the high mountainous landforms is the highest, with an average of 28.55. Consequently, much more attention can be paid to the influence of abnormal factors of atmospheric circulation on rainfall concentration, especially the distribution of rainfall in arid and semi-arid regions over the year. The findings can provide scientific support to ecological and environmental protection, as well as the response to water resources in the Northwest region.

rainfall; climate change; rainfall concentration; temporal and spatial changes; influencing factors; Northwest China

賈路，于坤霞，鄧銘江，等. 西北地區(qū)降雨集中度時(shí)空演變及其影響因素[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(16)：80-89.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.011 http://www.tcsae.org

Jia Lu, Yu Kunxia, Deng Mingjiang, et al. Temporal and spatial evolution of rainfall concentration and its influencing factors in Northwest China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(16): 80-89. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.011 http://www.tcsae.org

2020-10-31

2021-07-05

中國(guó)工程院咨詢項(xiàng)目（2020-XZ-14）；陜西省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目（2015-11K）；陜西省創(chuàng)新人才推進(jìn)計(jì)劃項(xiàng)目（2018TD-037）；內(nèi)蒙古自治區(qū)科技重大專(zhuān)項(xiàng)（KJXM-EEDS-2020006）

賈路，博士生，研究方向?yàn)榱饔蛩临Y源調(diào)控與遙感。Email：XiaMuXingYi94@163.com

鄧銘江，博士，教授，中國(guó)工程院院士，研究方向?yàn)楦珊祬^(qū)水資源研究與水利工程建設(shè)管理。Email：xjdmj@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.011

TV125

A

1002-6819(2021)-16-0080-10