松花江流域近50年降水序列趋势分析

2012-11-15马超，申成，孙崎

黑龙江水利科技 2012年10期

马超，申成，孙崎

(黑龙江农垦现代农业工程设计有限公司，哈尔滨150090)

近几年来，随着人类对环境改造力度的加大和全球气候的逐渐变暖，灾害性天气发生频率逐年上升，降水格局变化及其区域分宜的不确定性更加突出，特别是区域性旱涝灾害的频现，与降水的变化有着密切的联系。目前，关于降水序列特征的研究，国内外很多学者已经进行了大量的研究［1-3］，并取得了许多显著的成果。松花江是我国七大江河之一，流域水系发育，支流众多。流域处于北温带季风气候区，有明显的大陆性气候特点，冬季严寒漫长，夏季温湿多雨，部分地区属寒温带气候，多年平均年降水量525 mm［4-5］。哈尔滨水文站位于松花江干流的中游，是第二松花江和嫩江汇合后的主要控制站，1898年该站为水位站，1953年扩建为水文站，控制流域面积389 769 km2，占流域面积的70%［6］。

本研究通过对1961—2008年间哈尔滨水文站的降水统计分析，对流域春季、夏季、秋季、冬季和年均的降水趋势进行识别，充分认识松花江流域降水变化特征，为进一步研究松花江流域水资源变化趋势奠定基础，同时也可为流域水资源优化配置和调度提供决策依据。

1 资料来源及数据分析方法

采用松花江哈尔滨水文站监测的1961—2008年的逐月降水量资料(来源于《黑龙江流域水文资料》第二册《松花江上游区(三岔河以上)》)，分别对1961—2008年间春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12—2月)和年均(1—12月)降水量进行统计分析。

趋势分析方法有很多种，通常包括线性拟合、累积距平、二次平滑、滑动平均、三次样条函数、Kendall秩次相关法、Mann Kendall秩次相关法、spearman秩次相关系数法等［7］。常用的有线性拟合、滑动平均、累积距平和Mann Kendall秩次相关法。为了计算方便和实用，本文采用一元线性回归和累积聚平等二种方法分别对松花江流域四季(春、夏、秋、冬)降水和年平均降水序列进行趋势检验。

2 降水序列趋势分析

2.1 基于一元线性回归的降水序列趋势分析

采用一元线性回归趋势分析法对松花江流域1961—2008年四季(春、夏、秋、冬)和年平均降水序列进行趋势分析，见图1。

从图1中可以看出:松花江流域夏季和秋季降水量随着时间的变化呈现递减的趋势，且秋季降水递减的趋势明显小于夏季。其中:夏季平均降水变化率为1.07 mm/10a，其减少趋势相对明显;秋季平均降水变化率为0.03 mm/10a，但减少趋势已不显著。春季和冬季降水量随着时间的变化呈现递增的趋势，但春季和冬季降水递增的趋势均不明显。其中:春季平均降水变化率为0.45 mm/10a，其增加趋势相对明显;冬季平均降水变化率为0.29 mm/10a，其减少趋势相对较弱。总体上看，年平均降水变化比较平稳，年平均降水变化率仅为0.09 mm/10a，表明，近几十年来，松花江流域降水量变化趋势较小。

2.2 基于累积距平法的降水序列趋势分析

累积距平是一种常用的、由线性直观判断变化趋势的方法。从曲线明显的上下起伏可以判断其长期显著的演变趋势及持续性变化，甚至可以诊断出发生突变的大致时间。当距平值增加时，累积距平曲线呈上升趋势;反之，则呈下降趋势。并且从曲线小的波动变化可以考察其短期的距平值变化［8-9］。

根据前述降水数据绘制松花江流域春季、夏季、秋季、冬季和年平均降水累计距平分析图，见图2。从图2中可以看出:春季降水变化趋势和冬季基本相似，变化幅度较小，均在0处附近上下波动;夏季降水变化与秋季降水、年平均降水波动均较大，其中夏季降水变化趋势与年平均降水呈现出较好的相似性，其相关系数达0.9734。根据其变化趋势均可以大致分为4个阶段:①1961—1966年，降水呈增加趋势，是降水相对丰富的年份;②1967—1979年，降水呈减小趋势，为少雨年份，其间1968-1969出现一定幅度的上升;③1980—1994年，降水呈增加趋势，降水相对丰富，1988—1989年出现小幅度下降，并且在1990—1993年呈现一定的稳定期;④1995—2008年，降水减少，其间1995—2000年出现一定程度的波动，2001—2006年变化比较平稳。

综上，松花江流域春季降水变化趋势和冬季基本相似，变化幅度较小，均在0处附近上下波动，其随着时间的变化呈现递增的趋势，但春季和冬季降水递增的趋势均不明显;夏季降水变化与秋季降水波动均较大，其随着时间的变化呈现递减的趋势，且秋季降水递减的趋势明显小于夏季。另外，夏季降水变化趋势与年平均降水呈现出较好的相似性。总体上近几十年来，松花江流域降水量变化趋势较小。