龔成麒, 董曉華, 董立俊, 吳寒雨, 歐陽習(xí)軍

(1.三峽大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院, 湖北 宜昌 443002; 2.三峽庫區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部工程研究中心,湖北 宜昌 443002; 3.水資源安全保障湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心, 武漢 430072)

降水在空間分布上的不均勻與時(shí)間變化上的不穩(wěn)定是引起洪、澇、旱災(zāi)的直接原因[1]。在全球氣候變暖的背景[2]下，氣候的變化會(huì)影響水循環(huán)過程，導(dǎo)致降水、徑流等水文要素的變異，進(jìn)而影響旱澇極端水文事件的發(fā)生，給流域水電建設(shè)及運(yùn)行、生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大的威脅。

目前，學(xué)界在開展氣候區(qū)劃研究中多使用EOF和REOF。相對(duì)前者而言，后者因能按方差貢獻(xiàn)率分解出高度相關(guān)的各主成分空間模態(tài)而得到廣泛的應(yīng)用，不少學(xué)者對(duì)氣候要素REOF分區(qū)和雅礱江已有不少的研究[3-9]。宋雯雯等[10]利用1981—2017年雅礱江流域的逐日降水資料分析了流域面雨量、雨季的時(shí)空分布特征，結(jié)果顯示雅礱江流域面雨量隨月份起伏明顯，年內(nèi)變化呈單峰型。陳媛等[11]選取雅礱江流域1960—2014年降水、氣溫及徑流資料探討降水和氣溫對(duì)徑流變化的影響，結(jié)果表明雅礱江流域降水分布地區(qū)差異較大，年內(nèi)分配嚴(yán)重不均勻，年際變化小。曹琛等[12]利用ASD模型，將4種大氣環(huán)流模式(GCM)輸出的低、中、高濃度排放情景下的氣候因子統(tǒng)計(jì)降尺度到雅礱江流域的15個(gè)氣象站點(diǎn)，模擬基準(zhǔn)期的逐日降水并與實(shí)測值進(jìn)行比較，總結(jié)出各模式在雅礱江流域的適用性結(jié)果并指出雅礱江流域未來降水將呈現(xiàn)增加的趨勢。袁定波等[13]在泰森多邊形的基礎(chǔ)上考慮地理空間要素對(duì)降雨空間分布的影響，采用面向?qū)ο蟮倪b感信息聚類方法提取出雅礱江流域2項(xiàng)形狀因子和5項(xiàng)地形因子，通過分析降雨—徑流相關(guān)性指出地形因子雨量法在月尺度上的降雨估算精度高于年尺度，在月、年際降雨變化趨勢分析方面，年尺度上的降雨與徑流一階差分后平均相關(guān)系數(shù)為0.903，高于月尺度0.629。以上這些研究大多是從雅礱江流域整體氣候和面雨量入手，缺乏對(duì)降水場的區(qū)域分布特征研究，未能直觀地體現(xiàn)出該流域的區(qū)域變化和區(qū)域時(shí)空分布特征。EOF和REOF能較好地反映出區(qū)域變化和區(qū)域時(shí)空分布特征，Ercha等[14]通過引入模型化的EOF序列，建立了全球TEC模型，并驗(yàn)證了模型的精度和質(zhì)量，結(jié)果表明EOF模型能較好地反映出區(qū)域的大部分變化和時(shí)空分布特征。Ansari等[15]通過經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)探究了GNSS觀測到的時(shí)空TEC變化，結(jié)果分析表明EOF模型在分解模態(tài)快速收斂、時(shí)態(tài)和空間分量判別方面具有優(yōu)越的效果和可行性。Jamjareegulgarn等[16]使用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)來分析尼泊爾TEC的年變化和月變化過程中，發(fā)現(xiàn)使用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)得出結(jié)果的均方根誤差普遍較低。鑒于該模型的可靠性，為了能更加清晰直觀地體現(xiàn)雅礱江流域上中下游的區(qū)域降水特征，本文基于旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)法(REOF)將雅礱江流域進(jìn)行地理分區(qū)，并使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法重點(diǎn)分析每個(gè)分區(qū)1961—2018年的降水特征及未來趨勢，以期為該流域應(yīng)對(duì)氣候變化、合理保障植被生態(tài)、水庫調(diào)度、發(fā)展灌溉和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 流域概況

雅礱江是金沙江左岸最大的支流，地處青藏高原東部，發(fā)源于青海省巴顏喀拉山南坡，于攀枝花市雅江橋下注入金沙江。雅礱江流域形狀似柳葉狀，流域面積13.6萬km2。流域山谷地勢東南低、西北高，海拔在980 m以上，受地形地貌影響，流域氣候復(fù)雜多變，其西北部多屬干冷的大陸性氣候，四季不分明，中南部多屬降水充裕的亞熱帶氣候，因此流域多羽狀水系分布，短小支流眾多，流域每逢汛期便暴雨頻發(fā)，導(dǎo)致山洪災(zāi)害嚴(yán)重，經(jīng)常給人民生命財(cái)產(chǎn)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大威脅[17]。流域內(nèi)有人口200多萬，在可生產(chǎn)利用的土地面積中，耕地面積約占1/5，牧地約占1/3，宜農(nóng)荒地約占1/20，宜牧草場約占3/7。流域北部地區(qū)人少地廣，多為四川的畜牧業(yè)基地，流域南部地區(qū)人口眾多，工農(nóng)業(yè)也較為發(fā)達(dá)，水能資源豐富，現(xiàn)投產(chǎn)運(yùn)行的水電站有兩河口、錦屏一級(jí)、錦屏二級(jí)、二灘等多座大中型梯級(jí)水電站，流域從上至下規(guī)劃的水電站有仰日、達(dá)尼坎多、溫波寺、仁青嶺、通哈、英達(dá)、新龍、牙根、愣古、孟底溝和龔壩溝等大中小型水電站，總裝機(jī)容量高達(dá)28 446.2 MW，蓄水庫容龐大，經(jīng)濟(jì)效益顯著。鑒于地形和經(jīng)濟(jì)等因素，流域內(nèi)氣象站點(diǎn)較少，本文選取流域內(nèi)及周邊13個(gè)氣象站點(diǎn)進(jìn)行分析研究。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的氣象數(shù)據(jù)均來自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)，其降水?dāng)?shù)據(jù)是從中國地面699個(gè)國家基本氣象站中提取出來的，分別是清水河、石渠、甘孜、色達(dá)、道孚、新龍、康定、木里、九龍、越西、昭覺、鹽源和西昌13個(gè)國家氣象站點(diǎn)1961—2018年的日降水觀測數(shù)據(jù)，缺測數(shù)據(jù)使用線性內(nèi)插法插補(bǔ)，將插補(bǔ)好的13個(gè)站點(diǎn)58 a的日降水?dāng)?shù)據(jù)換算成年平均降水?dāng)?shù)據(jù)以進(jìn)行下面的分析。13個(gè)氣象站點(diǎn)(介于96°52′—102°48′E，26°32′—34°58′N)在雅礱江流域的分布情況見圖1。

圖1 雅礱江流域概況

2.2 研究方法

2.2.1 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)最早由統(tǒng)計(jì)學(xué)家Pearson在1902年提出，經(jīng)Lorenz引入氣象問題分析中。其分解原理是在有限地理空間中，利用不規(guī)則分布的觀測站點(diǎn)數(shù)據(jù)，將氣象要素場自然正交展開，按方差貢獻(xiàn)率大小分解為少數(shù)互相獨(dú)立的典型模態(tài)。該方法較傾向于氣象要素場的整體結(jié)構(gòu)，分解出的模態(tài)集中體現(xiàn)了原變量場信息，是氣候?qū)W領(lǐng)域進(jìn)行空間分區(qū)的重要技術(shù)[4]。

旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(REOF)[18-19]是在EOF的分解基礎(chǔ)上，取累計(jì)貢獻(xiàn)方差符合要求的前幾個(gè)主成分作為載荷特征向量，對(duì)其進(jìn)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的主成分貢獻(xiàn)率相比EOF更加平均，簡化了特征向量的結(jié)構(gòu)，因此旋轉(zhuǎn)分解出的空間模態(tài)更加清晰，更能明顯反映出氣候特征，它部分克服了傳統(tǒng)EOF分析中每個(gè)載荷向量都較均勻地描述變量場變率結(jié)構(gòu)的缺陷[20-22]。

2.2.2 Daniel趨勢分析 Daniel趨勢檢驗(yàn)法是結(jié)合Spearman秩相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一種方法。Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)不需要考慮時(shí)間序列的真實(shí)數(shù)據(jù)，只需將時(shí)間序列的真實(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為依次的排名，一般數(shù)據(jù)量要求4個(gè)以上。

將時(shí)間序列按時(shí)間周期進(jìn)行排序得到Y(jié)1,Y2,Y3,…,YN-1,YN，將時(shí)間序列的實(shí)測數(shù)據(jù)按大小進(jìn)行排序得到相應(yīng)值X1,X2,X3,…,XN-1,XN，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)所用的秩相關(guān)系數(shù)為：

(1)

式中:di=Xi-Yi;N為周期年份數(shù)。

將秩相關(guān)系數(shù)rs的絕對(duì)值與Spearman秩相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)表中的臨界值進(jìn)行比較，當(dāng)-wp≥rs或wp≤rs時(shí)說明降水量變化趨勢具有顯著意義；當(dāng)-wp≤rs≤wp時(shí)，說明降水量變化趨勢沒有顯著意義，降水量變化穩(wěn)定。當(dāng)rs>0時(shí)說明具有上升趨勢，反之具有下降趨勢[23]。

2.2.3 突變檢驗(yàn) 氣候從一種穩(wěn)定的狀態(tài)或趨勢跳躍到另一種狀態(tài)或趨勢的現(xiàn)象便是普適的氣候突變定義[24]。Mann-Kendall突變檢驗(yàn)不需要樣本遵從一定的分布，也不受部分異常值的干擾，其基本原理見文獻(xiàn)[25]。T檢驗(yàn)由于檢驗(yàn)?zāi)康暮头较虻牟煌ǔ７譃殡p尾檢驗(yàn)和單尾檢驗(yàn)。雙尾檢驗(yàn)(雙側(cè)檢驗(yàn))是要檢驗(yàn)樣本平均數(shù)和總體平均數(shù)，或樣本成數(shù)是否有顯著差異，其檢驗(yàn)方向?yàn)闃颖鹃g是否存在差異，不計(jì)較差異的方向是正差還是負(fù)差。而單尾檢驗(yàn)(單側(cè)檢驗(yàn))目的是檢驗(yàn)樣本所取自的總體參數(shù)值是否大于或小于某個(gè)特定值，其檢驗(yàn)方向是尋求樣本與特定值存在正差還是負(fù)差。一般來說，氣象要素的T檢驗(yàn)大多是雙尾檢驗(yàn)，且所用到的樣本數(shù)一般為所用數(shù)據(jù)樣本中所包含的單位數(shù)，就本研究而言，其樣本數(shù)為本次所用年平均降水?dāng)?shù)據(jù)的時(shí)間序列長度?；瑒?dòng)T檢驗(yàn)是連續(xù)的氣象要素序列按步長v逐段劃分為序列1和序列2，在兩序列中取容量分別為n1，n2的樣本，構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量

(2)

(3)

統(tǒng)計(jì)量T服從自由度為(n1+n2-2)的t分布，若給定顯著性水平α，當(dāng)|T|>tα/2時(shí)，兩樣本n1，n2有顯著性差異，即序列發(fā)生突變[26-28]。

2.2.4 重標(biāo)極差法R/S 重標(biāo)極差法(以下簡稱R/S)在氣象變量時(shí)間序列上有著廣泛的應(yīng)用，其具體計(jì)算步驟詳見文獻(xiàn)[29]。在R/S分析過程中，Hurst指數(shù)是定量分析時(shí)間序列的特征指數(shù)，它能夠區(qū)分隨機(jī)與非隨機(jī)序列。Hurst指數(shù)的H值有3種形式：(1) 當(dāng)0

雖然R/S中的 Hurst指數(shù)能預(yù)測時(shí)間序列中的未來趨勢，但是它并不能預(yù)測到具體的未來時(shí)間長度，但是可以使用統(tǒng)計(jì)量V用來判斷時(shí)間序列的周期性循環(huán)，并推測出過去趨勢影響將來趨勢的時(shí)間長度。統(tǒng)計(jì)量V的計(jì)算公式為：

(4)

在Vn-ln(n)坐標(biāo)系上，若H=0.5，圖形應(yīng)為一條近似的水平直線；若H<0.5，圖形應(yīng)為向下傾斜的曲線；若H>0.5，圖形應(yīng)為向上傾斜的曲線。曲線出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)折時(shí)，過去趨勢對(duì)未來趨勢的影響消失，此時(shí)對(duì)應(yīng)的時(shí)間長度就是系統(tǒng)的平均循環(huán)長度[31]，即過去趨勢影響將來趨勢的時(shí)間長度。

3 結(jié)果與分析

3.1 雅礱江流域的降水場分區(qū)

將雅礱江流域1961—2018年共58 a的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成逐年降水?dāng)?shù)據(jù)，并對(duì)各個(gè)站點(diǎn)的年降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行矩平化處理。將矩平化后的年降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(EOF)，可以得到13個(gè)主成分及13個(gè)特征值。從第7個(gè)主成分起，特征值未能通過North顯著性檢驗(yàn)[32]，因?yàn)?/p>

|λj+1-λj|≥λj×(2/n)0.5(n=13)

(5)

當(dāng)j=7時(shí)，|4060.111-4902.684|=842.573<4902.684×(2/13)0.5=1922.991。

根據(jù)North顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果，本文取前6個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率，見表1。由表1可知，第一主成分的方差貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了43.6%，第二主成分的方差迅速降低，后面幾個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)也愈來愈小，在EOF分解的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將主成分做最大正交方差旋轉(zhuǎn)進(jìn)行REOF展開，可以得出非常細(xì)微的降水載荷向量地理分區(qū)。由表1可以看出，REOF展開的前6個(gè)主成分的累計(jì)方差達(dá)到了83.3%，可以較好地用來劃分6個(gè)空間模態(tài)，因此由前6個(gè)旋轉(zhuǎn)空間模態(tài)對(duì)雅礱江流域降水場劃分為6個(gè)分區(qū)。由于各主成分最大正交旋轉(zhuǎn)后著重突出空間的相關(guān)性分布特征，高載荷只集中在某一較小的區(qū)域，而其他大部分區(qū)域的載荷盡可能地接近0，所以由表1可知最大正交旋轉(zhuǎn)后的載荷方差貢獻(xiàn)率要比旋轉(zhuǎn)前的分布均勻。

表1 前6個(gè)EOF和REOF分解對(duì)總方差的貢獻(xiàn)和累計(jì)貢獻(xiàn)值

本文使用ArcGIS繪制出各模態(tài)REOF載荷向量分布圖和分區(qū)示意圖，見圖2—3。由圖3可知，雅礱江降水的地理空間分布并非只局限于上、中、下游三部分，6個(gè)區(qū)分別位于下游西南部(Ⅰ區(qū))，占總面積的16.7%；中上游東北部(Ⅱ區(qū))，占總面積的26.4%；中下游東部(Ⅲ區(qū))占總面積的23.6%；下游東南下部(Ⅳ區(qū))，占總面積的7.7%；上游西北部(Ⅴ區(qū))，占總面積的21.0%；下游東南上部(Ⅵ區(qū))，占總面積的4.6%。其氣象站點(diǎn)在6個(gè)區(qū)的具體分布見表2，將高值區(qū)站點(diǎn)作為每個(gè)區(qū)的代表站。

表2 雅礱江流域13個(gè)氣象站點(diǎn)分區(qū)

圖2 雅礱江流域REOF共6個(gè)載荷向量分布

3.2 變化趨勢及突變檢驗(yàn)

3.2.1 Daniel趨勢分析 本文先以1961—2018年58 a長時(shí)間序列為周期，再以各階段短時(shí)間序列為周期，然后在顯著性水平α=0.05下計(jì)算各個(gè)周期階段的秩相關(guān)系數(shù)，由Spearman秩相關(guān)系數(shù)表查詢?chǔ)?0.05顯著性水平下的相關(guān)系數(shù)值Wp，見表3。由表3可知：以長時(shí)間序列為周期時(shí)，雅礱江流域6個(gè)代表站在58 a長時(shí)間序列上的降水量是一致變化的，呈上升趨勢，說明雅礱江流域每個(gè)分區(qū)的降水量年際變化是大體一致的。下游的鹽源站(Ⅰ區(qū))的降水量總趨勢卻是呈下降趨勢，說明該區(qū)過去58 a內(nèi)的降水量在減少。

以短時(shí)間序列為周期時(shí)，6個(gè)區(qū)的各階段時(shí)間序列有著不同的差異性。1960s僅Ⅴ區(qū)的降水量呈下降趨勢，其它區(qū)全為上升趨勢，且多區(qū)出現(xiàn)了顯著性差異，1970s有6個(gè)區(qū)降水量的增減非一致性最為明顯，1980s有6個(gè)區(qū)的升降趨勢的差異性有所降低，1990s只有Ⅳ區(qū)和Ⅵ區(qū)的降水量減少；進(jìn)入21世紀(jì)以后，Ⅴ區(qū)除外的其他5個(gè)區(qū)的降雨均出現(xiàn)了下降趨勢，這與20世紀(jì)降水量普遍上升的現(xiàn)象剛好相反，出現(xiàn)這種變化的原因可能是因?yàn)檫M(jìn)入21世紀(jì)以后，我國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的同時(shí)也造成了生態(tài)環(huán)境的破壞，從而影響了氣候的變化，導(dǎo)致了降水量的減少。與長周期降水序列相比，6個(gè)區(qū)的短周期降水序列的不同表明每個(gè)區(qū)都有著明顯的年代際變化，而年際變化不明顯。

圖3 分區(qū)示意圖

表3 1961-2018年雅礱江流域代表站年平均降水量Daniel趨勢分析結(jié)果

3.2.2 Mann-Kendall突變分析 給定顯著性水平α=0.05，使用Mann-Kendall法分別檢驗(yàn)代表6個(gè)分區(qū)的鹽源、甘孜、康定、昭覺、清水河、越西6個(gè)氣象站點(diǎn)的年平均降水量的變化趨勢和突變時(shí)間(圖4)。結(jié)果表明：Ⅰ區(qū)1970s降水量呈下降趨勢，但下降趨勢不顯著。1980s至21世紀(jì)初，降水呈上升趨勢，但上升趨勢不顯著，降水量在2002年發(fā)生突變，說明2002年以后Ⅰ區(qū)的降水量開始顯著性減少，與表3中的結(jié)果一致。Ⅱ區(qū)自1965年以后，降水量一直處于上升趨勢，并與1979年達(dá)到置信度臨界水平，但是該區(qū)出現(xiàn)了多個(gè)突變點(diǎn)，并不能確定降水量的突變時(shí)間，需結(jié)合滑動(dòng)T檢驗(yàn)進(jìn)一步確定突變點(diǎn)的位置。Ⅲ區(qū)1970s降水量呈下降趨勢，1980s以后降水量呈上升趨勢，并于1984年發(fā)生顯著性突變，說明1984年以后，Ⅲ區(qū)的降水量呈顯著上升趨勢。Ⅳ區(qū)自1960s—1990s的降水量呈穩(wěn)定上升趨勢，但上升趨勢不顯著，1961—2018年，降水量有多處突變位置，同樣需輔以滑動(dòng)T檢驗(yàn)進(jìn)一步進(jìn)行突變點(diǎn)的判定。Ⅴ區(qū)在1960s—1980s年代，降水量呈下降趨勢，而在1964年達(dá)到了置信度水平以上，即降水量下降趨勢顯著，與表3的結(jié)果一致，58 a中出現(xiàn)的多個(gè)突變點(diǎn)需進(jìn)一步確定。Ⅵ區(qū)自1970s—2010s以來，降水量一直呈上升趨勢，且在2006年、2017年均發(fā)生突變，待使用滑動(dòng)T檢驗(yàn)進(jìn)一步對(duì)該區(qū)降水趨勢進(jìn)行探究。

圖4 雅礱江流域6個(gè)區(qū)58年平均降雨量的Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)與突變分析

3.2.3 滑動(dòng)T檢驗(yàn)分析 在Mann-Kendall突變分析中，甘孜站(Ⅱ區(qū))、昭覺站(Ⅳ區(qū))、清水河站(Ⅴ)及越西站(Ⅵ)出現(xiàn)了多處突變點(diǎn)，為進(jìn)一步確定突變點(diǎn)的位置，現(xiàn)使用滑動(dòng)T檢驗(yàn)進(jìn)行分析，以求進(jìn)一步探究6個(gè)分區(qū)的降水特征。在給定顯著性水平α=0.05進(jìn)行滑動(dòng)T檢驗(yàn)時(shí)，分別取滑動(dòng)步長v1=2，v2=3，v3=4，…，v14=15對(duì)6個(gè)區(qū)的年平均降水量進(jìn)行檢驗(yàn)(圖5)。結(jié)果表明：當(dāng)滑動(dòng)步長v=2時(shí)，甘孜站(Ⅱ區(qū))、清水河站(Ⅴ區(qū))及越西站(Ⅵ區(qū))的年平均降水量均通過顯著性檢驗(yàn)(圖5B，5E，5F)，其降水突變年份依次為1981年；1980年、2000年；1980年、1998年、2001年。當(dāng)滑動(dòng)步長v=3時(shí)，鹽源站(Ⅰ區(qū))、康定站(Ⅲ區(qū))及昭覺站(Ⅳ區(qū))的年平均降雨量均通過顯著性檢驗(yàn)(圖5A，5C，5D)，其降水突變年份依次分別為1981年、2002年；2005年、2014年；1978年、1997年、2001年、2011年。結(jié)合Mann-Kendall檢驗(yàn)可以看出6個(gè)分區(qū)的降水量存在著明顯的年代際變化，區(qū)與區(qū)之間也有著明顯的降水特征差異，每個(gè)區(qū)在長時(shí)間序列中的年際變化不明顯，在短時(shí)間序列中也不明顯。

3.3 基于R/S的未來趨勢預(yù)測分析

3.3.1 未來趨勢分析 使用R/S分析雅礱江流域6個(gè)分區(qū)58 a年平均降水量的未來變化趨勢，見表4。結(jié)果表明：雅礱江流域6個(gè)分區(qū)中Ⅳ區(qū)的Hurst指數(shù)小于0.5，其余5個(gè)區(qū)的Hurst指數(shù)均大于0.5，其值均在0.6以上，說明6個(gè)區(qū)的降水量未來變化趨勢僅有Ⅳ區(qū)與過去趨勢相反，其余5個(gè)區(qū)均與過去趨勢相同，且呈現(xiàn)強(qiáng)持續(xù)性，即在未來一段時(shí)間內(nèi)，Ⅳ區(qū)的降水量增加的趨勢與過去趨勢相比將會(huì)削弱，但呈弱持續(xù)性；Ⅰ區(qū)的降水量趨勢與過去相同，將會(huì)持續(xù)保持下降的趨勢；Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅴ區(qū)及Ⅵ區(qū)的降水量呈強(qiáng)持續(xù)顯著上升的趨勢，與雅礱江流域總體降水量的趨勢一致[12]，說明Ⅰ區(qū)降水量的減少并不會(huì)影響雅礱江流域降水量增加的整體趨勢。Ⅲ區(qū)的Hurst指數(shù)最大，說明該區(qū)的降水量上升趨勢時(shí)間長、持續(xù)性最強(qiáng)，與過去趨勢變化最為相似。

圖5 雅礱江流域6分區(qū)58年平均降雨量的滑動(dòng)T檢驗(yàn)結(jié)果

表4 1961-2018年代表站點(diǎn)降水量的年際Hurst指數(shù)

3.3.2 非周期性循環(huán)長度 圖6的結(jié)果顯示：雅礱江流域6個(gè)分區(qū)中的Ⅳ區(qū)年平均降水V統(tǒng)計(jì)量呈下降趨勢(H<0.5)，Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅴ區(qū)、Ⅵ區(qū)的降水V統(tǒng)計(jì)量呈上升趨勢(H>0.5)，說明未來只有Ⅳ區(qū)的降水量趨勢與過去相反，降水量將會(huì)減少，但持續(xù)性較弱；剩余5個(gè)區(qū)的降水量與過去增減趨勢持續(xù)保持一致且持續(xù)性較強(qiáng)。受過去趨勢影響的未來趨勢時(shí)間長度Ⅰ區(qū)為12 a，Ⅱ區(qū)為10 a，Ⅲ區(qū)為8 a，Ⅳ區(qū)為10 a， Ⅴ區(qū)為6 a，Ⅵ區(qū)為13 a，降水量總體上過去對(duì)未來趨勢的影響時(shí)間較長。

4 討 論

在全球氣候變暖，降水普遍增多的背景下，雅礱江流域下游西南部Ⅰ區(qū)的降水量卻是持續(xù)減少的，并且在未來10 a內(nèi)Ⅰ區(qū)降水量趨勢是顯著持續(xù)減少的，這會(huì)對(duì)植被生態(tài)治理、水力發(fā)電、農(nóng)田灌溉等產(chǎn)生一定的影響。截止目前，該流域已投產(chǎn)運(yùn)行的水電站有兩河口、楊房溝、錦屏一級(jí)、錦屏二級(jí)、官地、二灘和桐子林。規(guī)劃的水電站有仰日、達(dá)尼坎多、溫波寺、仁青嶺、通哈、英達(dá)、新龍、牙根、愣古、孟底溝和龔壩溝等，總裝機(jī)容量高達(dá)28 446.2 MW，Ⅰ區(qū)下游的二灘水電站蓄水總庫容有58億m3，裝機(jī)容量330萬kW，保證出力100萬kW，年發(fā)電量170億kW·h，因此Ⅰ區(qū)降水的減少對(duì)水力發(fā)電、水電站運(yùn)行和水庫調(diào)度有一定的負(fù)面影響。2020年該流域的有效灌溉面積已發(fā)展至27.4萬hm2，其中農(nóng)田耕地占65.9%，林果地占8.5%，草場、魚場占25.6%，雅礱江流域的耕地面積主要集中在下游區(qū)域，且Ⅰ區(qū)林地覆蓋度高，耕地面積占比高達(dá)57%，Ⅰ區(qū)降水量的減少也意味著該區(qū)有必要加強(qiáng)水土保持工作、優(yōu)化水庫調(diào)度和發(fā)展灌溉以供農(nóng)業(yè)生活生產(chǎn)的需要。經(jīng)對(duì)比雅礱江流域1980—2018年的土地利用(圖7)發(fā)現(xiàn)，1980—2018年期間的植被覆蓋度，耕地的分布及占比均沒有明顯的差異，說明該區(qū)域的土地利用并沒有發(fā)生較大的變化，因此下墊面不是導(dǎo)致該區(qū)降水量減少的因素，這就極有可能是受該區(qū)域的海拔高度、水汽通量以及人類活動(dòng)等因素引起的降水量的減少[33]。

圖6 雅礱江6分區(qū)58年平均降水量的V-ln(n)曲線

5 結(jié) 論

本文使用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(REOF)對(duì)雅礱江流域降水場分成6個(gè)區(qū)，對(duì)每個(gè)分區(qū)1961—2018年的降水特征及未來趨勢進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：6個(gè)區(qū)之間的降水特征有明顯的差異性，過去及未來增減趨勢也非一致，且各區(qū)的年代際變化大，年際變化小。結(jié)論如下：

(1) 使用旋轉(zhuǎn)正交經(jīng)驗(yàn)函數(shù)將雅礱江流域劃分為6個(gè)地理區(qū)，6個(gè)分區(qū)的降水量年代際變化明顯，年際變化不明顯，雅礱江流域整體降水的年代際變化明顯，年際變化不明顯。各分區(qū)長時(shí)間序列周期的年平均降水量整體呈上升趨勢，整體降水量的年際變化??；各分區(qū)短時(shí)間序列周期之間有著較為明顯的差異，并非同步雅礱江流域整體的上升趨勢，有著明顯的年代際變化，年際變化不明顯。進(jìn)入21世紀(jì)以后，6個(gè)區(qū)的年平均降水量整體呈下降的趨勢。

(2) Mann-Kendall突變檢驗(yàn)的結(jié)果Ⅰ區(qū)的年平均降水量在2002年發(fā)生突變，2002年以后Ⅰ區(qū)的降水量開始顯著下降。Ⅱ區(qū)自1965年以后，降水量一直處于上升趨勢，并與1979年達(dá)到置信度臨界水平。Ⅲ區(qū)的降水量于1984年發(fā)生顯著性突變，此后Ⅲ區(qū)的降水量呈顯著上升趨勢。Ⅳ區(qū)整體降水量呈穩(wěn)定上升趨勢，但上升趨勢不顯著。Ⅴ區(qū)的年平均降水量在1964年達(dá)到了置信度水平以上，降水量下降趨勢顯著。Ⅵ區(qū)的降水量在2006年發(fā)生突變，2006年以后該區(qū)降水量逐漸減少。

圖7 雅礱江流域1980-2018年土地利用對(duì)比

(3) 滑動(dòng)T檢驗(yàn)的結(jié)果表明當(dāng)步長為2時(shí)，Ⅱ區(qū)、Ⅴ區(qū)、Ⅵ區(qū)的年平均降水量均通過顯著性檢驗(yàn)，其降水突變年份依次為1981年；1980年、2000年；1980年、1998年、2001年。當(dāng)步長v=3時(shí)，Ⅰ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)的年平均降雨量均通過顯著性檢驗(yàn)，其降水突變年份依次分別為1981年、2002年；2005年、2014年；1978年、1997年、2001年、2011年。

(4) 雅礱江流域未來降水量整體仍舊呈持續(xù)上升趨勢。6個(gè)地理分區(qū)中Ⅳ區(qū)降水量H<0.5，其余5個(gè)區(qū)降水量H>0.5，即在未來一段時(shí)間內(nèi)，Ⅳ區(qū)的降水量與過去趨勢相比將會(huì)下降，但呈弱持續(xù)性；Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅴ區(qū)及Ⅵ區(qū)的降水量呈強(qiáng)持續(xù)顯著上升的趨勢，其中Ⅲ區(qū)的降水量上升趨勢時(shí)間長、持續(xù)性強(qiáng)，與過去趨勢變化最相符。6個(gè)區(qū)受過去趨勢影響的未來趨勢時(shí)間長度依次為12 a，10 a，8 a，10 a，6 a，13 a，降水量總體上過去對(duì)未來趨勢的影響時(shí)間較長，且大都為上升趨勢，確保了水電工程建設(shè)和運(yùn)行持續(xù)帶來的經(jīng)濟(jì)效益。

(5) 雅礱江流域下游西南部區(qū)域降水量的減少會(huì)對(duì)下游水電站的水力發(fā)電、水庫調(diào)度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及生態(tài)治理產(chǎn)生一定的負(fù)面影響，因此有必要在Ⅰ區(qū)域做好水土保持工作、優(yōu)化水庫調(diào)度方案、發(fā)展灌溉以滿足水電站運(yùn)行和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活的需要。