吉林延边境内降水变化规律

2017-06-21王文微韩京龙

东北水利水电 2017年6期

关键词：松花江延边年际

王文微，韩京龙

（吉林省水文水资源局延边分局，吉林延吉133001）

吉林延边境内降水变化规律

王文微，韩京龙

（吉林省水文水资源局延边分局，吉林延吉133001）

文中以松花江流域延边境内14个雨量点资料，采用泰森多边形法对各计算区域进行了面雨量计算，运用5年滑动平均、Mann-Kendall检验法、Mann-Kendall突变检验法、Pettitt检验分析方法，对降水序列的年际变化趋势、突变时间点进行分析。发现松花江流域延边境内年际降水趋势变化不显著，无趋势变化，松花江各流域降水突变时间不显著，年际降水无突变发生。

松花江流域；延边；降水；趋势分析

1 概况

松花江发源于长白山天池，松花江流域是我国重工业基地的重要组成部分，是我国重要的农业、林业和畜牧业基地。流经延边州境内的安图县、敦化市，在延边州境内的流域面积为7 941 km，以山地和丘陵为主，境内高山连绵起伏，沟谷纵横，南部的白云峰海拔2 691 m，是吉林省第一高峰，也是东北地区第一高峰。境内植被较好，森林覆盖率达80%以上。主要支流有头道白河、二道白河、三道白河、四道白河、五道白河、古洞河等。

延边境内松花江全长265 km，河道平均坡降2.1‰。根据水文资料记载，汉阳屯水文站断面1989—2005年期间最大流量2 900 m3/s，最小流量1.86 m3/s，多年平均流量96.1 m3/s。以延边境内区段为研究区域（简称松花江流域）。

2 研究方法

2.1 M-K秩次相关检验

Mann-Kendall(M-K)非参数秩次相关检验法是分析序列变化趋势的有效工具，被广泛应用于气象和水文序列的分析，该方法不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰。在M-K趋势检验中，原假设H0为序列未发生趋势变化。对样本容量为n的时间序列x1，x2，…，xn，构造统计量。

式中：Z是统计量。

取显著性水平，查标准正态分布表可得临界值。若，即在显著性水平下序列存在向上或向下的趋势，否则接受序列无趋势的原假设。

2.2 M-K突变检验

当Mann-Kendall(M-K)法用于检验序列突变时，对具有n个样本量的水文要素序列x，构造一秩序列Sk：

式中：

式中：Sk是统计量；dk是xi＞xj时的样本累积数，x1，x2，…，xn是时间序列值。

在时间序列随机独立的假定下，Sk的均值与方差计算方法如下：

式中：E（Sk）是Sk的均值；Var（Sk）是Sk的方差值。

构造统计量为：

式中：UFk是定义的统计量，为标准正态分布。

取UF1=0。取显著水平，查标准正态分布表可得临界值UFα/2=1.96。若|UFK|＞UFα/2，表明序列存在明显的上升或下降趋势。

按时间序列逆序排列，再重复上述过程，同时使UBk=-UFk′，k′=n+1-k，UB1=0。由UFk绘出曲线C1，UBk绘出曲线C2。当曲线C1超过临界直线，即表示存在明显的变化趋势时，当C1与C2曲线出现交点且在临界线之间，则交点对应的时刻即为突变开始时间。

2.3 Pettitt突变检验

Pettitt方法是一种与Mann-Kendall（M-K）法相似的非参数检验方法，该方法基于非参数检查一个水文或气象时间序列的突变点，计算比较简便，可以明确突变的时间，能够较好地识别一个水文或气象时间序列的突变点，在突变点检测方法中应用较多且物理意义清晰。与M-K方法一样，分析前构造一种秩序列。不同的是ri是分三种情况定义的，即

式中：ri是样本累积数；x1，x2，…xn是时间序列值。

Pettitt法是直接利用秩序列来检测突变点的，若t0时刻满足kr0=max|sk|，（k=2，3，…n），则t0点处为突变点。这时的统计量：

式中：Sk和P0是构造统计量，n是样本容量。

若P0＜0.5则认为检测出的突变点在统计意义上是显著的。

3 降水变化分析

3.1 数据来源

松花江流域（延边境内）上有14个常年雨量站，1956—2014年的59年降水资料，对松花江流域（延边境内）降水的空间分布特征进行分析，并选取松花江流域干流、古洞河和整个流域3个分析单元，采用泰森多边形法进行面雨量计算，分析3个流域降水序列在时间尺度上的年际变化特征、趋势变化及突变时间。

3.2 降水的空间分布和年际变化特征

3.2.1 降水的空间分布特征

松花江流域1956—2014年各站多年平均降水量空间分布情况呈现白头山天池一带为高值区，然后逐次降低，古洞河干流一带为低值区。长白山天池区域为吉黑丘陵地带海拔最高点，直接接受日本海入流的水汽，降水量充沛，形成降水高值区，白头山口站多年平均降水量为1 343.0 mm；松花江流域古洞河干流一带，受地形影响，地处长白山脉的背风侧，由日本海入流的水汽，受山脉阻挡，致使降水减少，形成一个低值区，多年平均降水量最低值出现在新合站，为561.7 mm。最大值和最小值相差781.3 mm。

3.2.2 松花江流域降水的年际变化特征

松花江流域多年平均降水量为773.5 mm，最小值为1978年的529.9 mm，最大值为1986年的1 037.0 mm，极差值R为507.2 mm，极值比α为1.96，变差系数Cv为0.154；松花江干流流域多年平均降水量为804.7 mm，最小值为1978年的565.8 mm，最大值为2013年的1 142.6 mm，极差值R为576.7 mm，极值比α为2.02，变差系数Cv为0.154；古洞河流域多年平均降水量为712.7 mm，最小值为1978年的445.7 mm，最大值为2010年的1 010.3 mm，极差值R为564.6 mm，极值比α为2.27，变差系数Cv为0.154。从统计特征值结果来看，松花江流域各流域降水年际变化基本相似，其中古洞流域降水年度变化幅度相对剧烈。

3.3 降水变化趋势分析

3.3.1 松花江流域年降水变化趋势分析

经对松花江流域1956—2014年年降水序列进行M-K秩次相关检验计算，Z=-1.046，绝对值小于1.96，降水趋势变化不显著，无趋势变化。

从年降水5年滑动平均曲线来看，变化大致分为八个阶段：1964年以前为年降水上升阶段；1965—1970年为降水下降阶段；1971—1975年为降水上升阶段，1976—1980年为降水下降阶段，1981—1990年为降水上升阶段，1991—1998年为降水平稳阶段，1999—2007年为降水下降阶段，2008年以后为降水上升阶段。见图1。

图1 松花江流域年降水变化曲线图

3.3.2 松花江干流流域年降水变化趋势分析

经对松花江干流流域1956-2014年年降水序列M-K秩次相关检验计算，Z＝-0.445，绝对值小于1.96，降水趋势变化不显著，无趋势变化。

从年降水5年滑动平均曲线来看，变化大致分为八个阶段：1964年以前为年降水上升阶段；1965—1970年为降水下降阶段；1971—1975年为降水上升阶段，1976—1980年为降水下降阶段，1981—1990年为降水上升阶段，1991—2002年为降水平稳阶段，2003—2007年为降水下降阶段，2008年以后为降水上升阶段。见图2。

图2 松花江干流流域年降水变化曲线图

3.3.3 古洞河流域年降水变化趋势分析

经对古洞河流域1956—2014年年降水序列M-K秩次相关检验计算，Z＝-0.719，绝对值小于1.96，降水趋势变化不显著，无趋势变化。

从年降水5年滑动平均曲线来看，变化大致分为8个阶段：1964年以前为年降水上升阶段，1965—1970年为降水下降阶段，1971—1975年为降水上升阶段，1976—1980年为降水下降阶段，1981—1990年为降水上升阶段，1992—2002年为降水平稳阶段，2003—2006年为降水下降阶段，2007年以后为降水上升阶段。见图3。