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摘要：基于江苏沿海1957年-2013年逐月降水量序列资料，采用MannKendall法、滑动t检验、Morlet小波法分析了江苏沿海代表时段降水量变化趋势、突变点和周期特征。结果表明，近57年江苏沿海年、汛期、枯季降水量均呈不显著减少趋势，区域上则呈现北部减少、南部增加趋势;年、汛期、枯季降水量均未发生显著突变;各代表时段降水量变化具有13年左右的主周期，区域上震荡周期一致性较好;未来几年，年、汛期、枯季降水将有所增加。
关键词：降水量;演变特征;江苏沿海;MannKendall检验;滑动t检验;Morlet小波
中图分类号：TV125文献标志码：A文章编号：
16721683（2015）02019804
Evolution characteristics of precipitation along the coastal area of Jiangsu Province in recent 57 years
ZHANG Yu，ZHONG Pingan，WAN Xinyu，CAO Minglin，MA Biao
（Collage of Hydrology and Water Resources，Hohai University，Nanjing 210098，China）
Abstract：Study of the evolution rule of precipitation along the coastal area of Jiangsu Province is of great significance for the development and construction of its coastal area as well as the allocation and management of water resources.Based on the monthly precipitation data （19572013） along the coastal area of Jiangsu Province，the variation trend，mutation points，and periodicity of precipitation in the representative periods were analyzed using the MannKendall test，sliding t test，and Morlet wavelet analysis method.The results showed that the annual precipitation and precipitation in the flood and dry seasons decrease significantly in recent 57 years;precipitation decreases in the north while increases in the south;precipitation has no abrupt change in the representative periods;precipitation variation has a primary periodicity of 13 years，and the regional variation periodicity is consistent;and precipitation in the representative periods will increase in the future.
Key words：precipitation;evolution characteristics;coastal area of Jiangsu Province;MannKendall test;sliding t test;Morlet wavelet analysis
降水量演变特征研究对于水资源配置和社会可持续发展具有重要意义。很多学者采用不同方法对我国各大流域、主要地区的降水量演变特征进行了多角度研究，取得了诸多研究成果。王兆礼等[1]利用GIS空间化技术分析了珠江流域降水量演变特征。杨明明等[2]研究了淮河流域主汛期降水。曾小凡等[3]对长江流域8个敏感区域年降水量演变规律进行了研究。李想等[4]分析了松花江流域和辽河流域降水演变规律。张皓和冯立平[5]则通过分析华北地区降水资料，研究其时空变化特征。姚慧明等[6]更是诊断了全中国降水量演变趋势，提出近期降水量新事实。
目前研究水文序列趋势分析常用的方法[7]有：线性倾向估计、滑动平均、二次平滑、三次样条函数及MannKendall法等。常见的突变检验方法有低通滤波法、滑动t检验法、Cramer法、Yamamoto法、MannKendall法，不同的方法检验结果略有差异，其中MannKendall法既可以用于趋势检验又可以用于突变检验[810]，因为其检测能力强，在各种研究领域广泛应用。而对于水文时间序列的周期分析的好坏将直接影响到未来水文特征的预测精度，常用的方法有最大熵谱分析、逐步回归周期分析、小波分析等。小波分析法具有良好的局部化性质、时频多分辨功能[11]，小波分析的关键在于绘制小波变换系数图和小波方差图，通过这两种图形的变化识别多时间尺度特征[12]。
江苏沿海地区[13]包括连云港、盐城、南通三个地级市及其所辖17个县（市），拥有丰富的土地、岸线、海洋资源，是长江三角洲的重要组成部分，也是我国实行“沿海开发”战略的主战场。本文以江苏沿海1957年-2013年逐月降水量资料为基础，采用MannKendall法、滑动t检验、Morlet小波分析法对江苏沿海降水量演变特征进行研究，为江苏沿海水利规划、水资源配置和管理提供决策依据。
1研究资料与方法
1.1研究资料
江苏沿海地区总面积3.25万km2，区域地理坐标为东经119°21′-121°55′，北纬31°33′-35°07′，东西窄、南北长，沿海岸线呈带状分布，地处北亚热带暖温带过渡地段。区内降水充沛，年内分配不均。本文选取空间分布均匀的赣榆站、射阳站、东台站、南通站、吕泗站1957年-2013年逐月降水量资料，采用算术平均法计算了研究区逐月降水量。研究区位置及所选气象站分布见图1。
1.2研究方法
1.2.1MannKendall检验
应用MannKendall方法（下文简称MK法）检验时间序列的变化趋势时，构造统计量S如下：
S=∑n-1k=1∑nj=k+1Sgn（xj-xk）（1）
式中
Sgn（xi-xk）=+1（xj-xk）>0
0（xj-xk）=0
-1（xj-xk）<0（2）
统计量S服从正态分布，均值为0，方差Var（S）=n（n-1）（2n+5）/18。当n>10时，将统计量S标准化：
Z=S-1Var（S）S>0
0S=0
S+1Var（S）S<0（3）
若Z<0，则认为有下降趋势;若Z>0，则认为有上升趋势。在显著性水平α下，若"Z|≥Zα/2认为上升或下降趋势显著;若|Z|<Zα/2则认为趋势性不显著。
应用MK法用于检验序列突变时，需要构造一个序列：
sk=∑ki=1∑i-1j=1aij（4）
式中
aij=1xi>xj
0xi<xj（1≤j≤i）（5）
在时间序列随机独立的假定下，序列sk的均值和方差可由式（6）、式（7）计算如下：
E（sk）=k（k-1）4（6）
Var（sk）=172k（k-1）（2k+5）（7）
构造统计量UFk：
UFk=sk-E（sk）Var（sk）k=1，2，…，n（8）
将时间序列按降序排列，采用式（8）计算得到UFk′，再按下式计算UBk：
UBk=-UFk′
k=n+1-k′k=1，2，…，n（9）
在同一坐标内绘制UFk和UBk曲线，若两曲线有交点，且交点位于给定显著性水平临界值内，则该交点即为突变点。
1.2.2滑动t检验
对于样本量为n的时间序列x，设置某一时刻为基准点，基准点将时间序列x分为前后两段子序列x1和x2，样本个数分别为n1和n2，平均值为x1和x2，方差为s12和s22。构造统计量[14]：
t=x1-x2s·1n1+1n2（10）
其中
s=n1s12+n2s22n1-n2-2（11）
式（10）服从自由度为v=n1+n2-2的t分布。
1.2.3Morlet小波分析
将离散的时间序列[15]表示成f（kΔt）∈L2（R），给出基小波函数ψ（t），则序列的小波变换系数为：
Wf（a，b）=|a|-12Δt∑Nk=1f（kΔt）ψ（kΔt-ba）（12）
将关于尺度因子a的小波变换系数的平方对时间因子b积分，可求得小波方差：
Var（a）=∫∞-∞|Wf（a，b）|2db（13）
绘制小波方差图，峰值对应的时间尺度即为周期。
2江苏沿海降水量演变特征分析
2.1降水量变化趋势
江苏沿海1957年-2013年平均年降水量为1 0227 mm，汛期（5月-9月）、枯季（10月至次年4月）分别为7095 mm、3132 mm，占全年的69%、31%。图2是江苏沿海的年、汛期、枯季降水量过程线，3个时段降水量年际变化较大，波动明显。历年最大年降水量为1 4852 mm（1991年），最小年降水量为5296 mm（1978年），极值比为28;汛期、枯季极值比分别为32、27。
选择年、汛期、枯季3个时段，采用MK法检验降水量序列变化趋势，结果见表1。
线性回归分析表明（图2），江苏沿海3个代表时段降水量均呈不显著的减少趋势，其中年降水量以6.2 mm/（10a）的速度减少，汛期降水量以4.9 mm/（10a）的速度减少，而枯季降水量以1.3 mm/（10a）的速度减少，反映了江苏沿海降水量变化趋势存在时段性差异。
为了分析降水量变化趋势的区域性差异，选择5个气象站代表时段的降水量序列，利用公式（2）计算出各自对应的统计量Z值（表2）。
由表2可知，江苏沿海北部的赣榆、射阳、东台站在3个代表时段降水量均呈减少趋势，而南部的南通、吕泗站均有增加的趋势。显著性水平α=005和α=010对应的临界值分别为196和164，5站各时段的趋势变化均未通过α=005或α=010的显著性水平检验，说明变化趋势并不显著。
2.2降水量突变特征
对江苏沿海年、汛期、枯季降水量序列分别进行MK检验（图3）和滑动t检验（图4）。3个代表时段具有相似的特征，MK检验时UFk、UBk曲线在序列起初2～3年均有交点，但考虑到统计方法对样本数量的要求，序列起初的交点不确定性太大，不纳入可靠的突变点，序列中后期虽然存在交点，但是UFk曲线并没有大幅波动，整体没有显著的变化趋势，因此，认为3个代表时段均未发生突变。滑动t检验（n1=n2=10）的结果与MK法吻合，各代表时段t统计量均未通过显著性水平检验。因此可以确定江苏沿海1957年-2013年代表时段降水量未发生显著突变。
2.3降水量周期性特征
采用Morlet小波分析江苏沿海代表时段降水量序列，得到小波变换系数等值线（图5）。由图5（a）可见，在10～16 a尺度上，年降水量变化表现为偏枯期和偏丰期交替出现，是影响未来江苏沿海年降水量的主要时间尺度，现在（2014年）江苏沿海正处于年降水量偏枯期的末尾，未来将进入一个新的偏丰期，年降水量将有所增加。在准8 a、准4 a尺度上，表现为嵌套在大尺度下的结构。对小波变换系数的平方进行积分，可得到小波方差（图6），通过峰值对应的时间尺度可知，江苏沿海年降水量在13 a、8 a、4 a有3个显著振荡周期，其中13年处信号震荡最强（图6（a））。汛期、枯季降水量的周期变化与年降水量变化相似（图5（b）、图5（c）），汛期变化周期由强到弱依次为12 a、8 a、4 a（图6（b）），而枯季变化周期为13年、3年（图6（c））。
对江苏沿海5站代表时段降水量震荡周期进行统计，表3是周期特征值汇总，结果表明各站周期与江苏沿海整体一致性较好。各站年降水量、汛期降水量、枯季降水量第一主周期均为13 a左右，只有赣榆站与其他站不同，年、汛期8 a时间尺度的信号强于13 a尺度信号。
3结论
（1）近57年江苏沿海地区的年、汛期、枯季降水量年际变化较大，极值比分别为2.8、3.2、2.7，呈不显著的减少趋势;区域上呈现北部地区降水量减少、南部地增加的趋势，但均不显著，同时汛期、枯季降水量变化不显著，对未来江苏沿海防汛抗旱工作影响不大。
（2）近57年江苏沿海地区的年、汛期、枯季降水量未发生显著突变。
（3）江苏沿海地区年降水量震荡周期由强到弱依次为13 a、8 a、4 a，汛期为12 a、8 a、4 a，而枯季周期为13 a、3 a。在降水量呈不显著减少的背景下，未来几年江苏沿海将进入一个新的降水偏丰期，降水量将有所增加。
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