郑 蕾，王佳楠，魏婷婷，刘 爽

(1.四平市气象局， 吉林 四平 136000; 2.松原市气象局，吉林 松原 138000)

吉林省四平地区近50年区域旱涝变化特征

郑 蕾1，王佳楠1，魏婷婷1，刘 爽2

(1.四平市气象局， 吉林 四平 136000; 2.松原市气象局，吉林 松原 138000)

应用国家气候中心下发的吉林省四平市5站的逐日降水资料对四平市进行旱涝等级划分，主要应用线性趋势法和小波分析法对其特征进行分析，根据旱涝指标Z指数对旱涝指数W指数进行运算。结果分析得出：W指数存在较弱的下降趋势，并且阶段性特征变化明显，W指数计算得出严重旱年与降水距平百分率有很好的对应关系；54年四季旱涝年数差异较大，各季存在旱涝交替、连旱或连涝的特征；年W指数以3.68·10a-1的速度递减，春季和冬季W旱涝指数以3.89·10a-1和10.183·10a-1的速率增加，均通过0.05水平的显著性检验，呈现增加趋势，夏季和秋季W旱涝指数呈现递减趋势。从小波分析结果得出各季节震荡周期不同并且特征显著。

四平地区；旱涝变化；W指数；小波分析法

旱涝灾害发生频繁，持续时间长，影响范围大，直接阻碍社会经济的发展。1994年7月12—13日四平市的双辽、梨树和公主岭出现洪涝灾害，据不完全统计，全市59个乡镇受灾，受灾人口30.45万人，农田受灾面积14.26万hm2，倒房1.08万间，冲毁道路桥涵32座，有3条公路北冲断，平齐铁路4处被毁，中断行车62 h。这年，伊通受9415号台风影响，遭大暴雨和龙卷袭击，10个乡镇52个村68个屯受灾，受灾人口12.68万，直接经济损失2.1亿余元。因此，有关旱涝问题历来受到学者的重视，并持续不断地进行研究。吉林省四平市处于东北地区南部，东北地区受其独特的地理位置和地形条件的影响，使其具有独特的气候特征。吉林省气候年际变率大，属于气候脆弱带。夏季是降水最为集中的时段，且降水的局域性和突发性很强，对此国内的气象工作者进行了大量的研究工作[1-4]。文献[5]～[6]研究得出东北区降水与中国其他气候区的降水有着本质的差异，进一步指出了对东北降水研究的必要性。邹立尧等[7]研究指出近年来东北夏季旱涝灾害有加剧的趋势，但李辑等[8]研究表明旱涝程度也存在地域差别。很多学者[9-12]分析了东北地区降水异常的时空特征。孙力等[13]系统地分析了东北区夏季旱涝年的时域特征，并指出旱涝发生具有区域性。姚秀萍等[14]和孙力等[15]分析了东北地区旱涝年的环流特征。崔玉琴[16]给出了东北地区水汽输送的气候概况。目前关于异常降水的水汽条件分析侧重个例，特别是多雨时的个例，但对于旱涝年水汽输送的差异，特别是不同区域旱涝时的水汽异常的研究很少，尤其是针对吉林省的旱涝分布特征分析较少。因此本文进一步阐明吉林省四平市地区旱涝发生的区域性，进一步了解旱涝的变化规律及其原因，以便深入地研究其形成机理及防御措施，以提高该区应对旱涝灾害的能力。本文选取Z指数作为单站的旱涝指标，并利用该指标确定区域旱涝等级，分析旱涝灾害的时间变化，拟通过旱涝指数(W)来探讨四平地区旱涝变化特征。

1 资料与方法

1.1 资料

采用四平地区1961—2014年5个基本气象站(站点分布范围在42°～44°N，123°～126°E)，即四平、双辽、梨树、公主岭、伊通站。所用年及各季降水资料来自国家气候中心。

1.2 方法

1.2.1 旱涝等级划分方法

单站旱涝指标—Z指数 由于某一时段的降水量一般不服从正态分布，而是服从Preson—Ⅲ型分布，Z指数能够消除降水量平均值不同的影响，对降水量进行处理而得到服从标准正态分布的序列，对旱涝程度具有较好反映能力。首先分别计算各站点降水量标准化距平序列,然后进行Z值变换。

对降水量R进行正态化处理，可将概率密度函数Preson—Ⅲ型分布转换为以Z为变量的标准正态分布。其转换公式为：

(1)

式中，Cs为偏态系数，φi为标准变量，均可由降水资料序列计算求得，计算公式为：

(2)

(3)

地区旱涝等级的划分，具体为

Wi=Ii-Li

(4)

根据表1所列的标准进行地区旱涝等级划分，表中Z值的等级为1～7。地区旱涝等级指标(W指数)不仅考虑了旱涝的空间分布，还充分考虑了相同旱涝空间分布下，特涝、特旱站对该地区旱涝的影响程度，即在n1和n7前加了权重2。

表1 单站(Z指数)和区域旱涝(W指数)等级指标划分标准

1.2.2 统计方法 采用线性回归法对W指数(年、季W指数)进行趋势分析并进行显著性检验。

1.2.3 小波分析方法 小波分析(Wavelet analysis)是时间—频率分析领域近年来迅速发展的一种新技术，具有多时间尺度、多层次和多分辨的特性。应用小波分析原理对吉林省四平市近54年来的年和各季W指数进行各季节震荡周期分析。

2 结果与分析

2.1 区域旱涝指数的变化特征

2.1.1 旱涝指数的变化趋势

(1) 年W指数

图1为1961—2014年四平地区年W指数变化曲线。由图1可见，W指数年际变化幅度较大，W值最大可达129%(2010年)，最小值为-114%(1982、2009年和2011年)。从10 a滑动平均变化曲线来看，近54年来四平地区W指数存在较弱的下降趋势，并且阶段性特征变化明显，20世纪70—80年代初期，四平地区以偏涝为主；到80年代中期属于正常水平，80年代中期到90年代末，四平地区又以偏涝为主，21世纪00年代初到10年代初，四平地区转为偏旱，并且偏旱呈现加重趋势，10年代初至今该时期W指数呈现弱增加趋势。

图1 1961—2014年四平地区年W指数曲线

Fig.1 The curve ofWindex variations in Siping region from 1961 to 2014

根据表1的划分标准，可将四平地区1961—2014年旱涝情况按等级划分，结果如表2所示。54 a中有23 a涝年(5 a特涝年、2 a大涝年、16 a偏涝年)，13 a旱年(4 a特旱年、2 a大旱年、7 a偏旱年)，18 a为正常年。严重旱年(特旱和大旱年)有6 a，分别发生在1982、2000、2002、2007、2009年以及2011年。严重涝年(特涝和大涝年)有7 a，分别发生于1973、1985、1986、2005、2010、2012年和2013年。由W指数计算出来的严重旱年降水距平百分率为-22%～-34%(特旱年降水距平百分率均<-31%)，其中最小值为2011年(距平百分率为-34%)；严重涝年降水距平百分率为19%～36%(特涝年降水距平百分率均>28%)，其中最大值为2010年(距平百分率为36%)；偏涝年主要集中在60年代到90年代后期，降水距平百分率在2%～19%；偏旱年主要集中在60年代后期至70年代中期、90年代后期到21世纪00年代初期，降水距平百分率在-9%～-22%；正常年降水距平百分率在-2%～7%。可见，由W指数算出来的严重旱年与降水距平百分率有很好的对应关系。

(2) 季W指数

由表2可见，54年来各季旱涝年数差异较大。春季出现特旱年、特涝和偏涝年最多，其中特旱年共有5 a，特涝年共5 a，偏涝年共有9 a；冬季出现的大涝年(雪灾年)和偏旱年最多，其中大涝年共6 a，偏旱年共6 a。此外，值得注意的是各季存在旱涝交替、连旱或连涝的特征。如春季1963年(特旱)—1964年(大旱)为连旱；1975年(特旱)—1976年(特涝)为旱涝。夏季1984年(大涝)—1985年(特涝)—1986年(特涝)为连涝；2013年(大旱)—2014年(大旱)为旱涝交替；秋季1969年(大涝)—1970年(大涝)为连涝；1972年(特涝)—1973年(大旱)为旱涝交替；2011年(特旱)—2012年(特涝)为旱涝交替。冬季1976年(特旱)—1977年(特涝)为旱涝交替。经统计，春、夏、秋、冬各季旱涝交替存在的年数分别为5、4、4、2 a；连旱或连涝存在的年数分别为4、4、3、2 a。这充分显示出四平地区各季旱涝的复杂性。

表2 1961—2014年四平地区各季旱涝等级出现的年份

查阅历史年鉴，对照表2旱涝年代来看，1986年四平市尤其是伊通县发生大面积洪涝灾害，土地受灾面积达6.7万hm2，直接经济损失为4 500万元。分析得出1982年四平市是特涝年份，与实况符合。1982年四平市双辽县发生旱灾，受灾面积占耕地面积的65%，粮食减产3.095亿kg。1982年发生的旱灾与W指数分析出1982年是特旱年份相符。

图2为1961—2014年四平地区各季节W指数变化曲线以及10 a滑动平均。由图2可见，W指数各季节年际变化幅度较大，春季W指数最大值是1990年和2010年，最小值是1963年和2001年。从10 a滑动平均变化曲线来看，近54年来四平地区春季W指数存在较弱的增加趋势，并且阶段性特征变化明显，70年代初到80年代中期呈现偏涝趋势并且呈现增强趋势，到了80年代中期后到21世纪00年代末以偏旱为主，10年代初又转为以偏涝为主。夏季W指数呈现下降趋势，年际变化趋势与春季变化比较一致，但70年代初到80年代中期，属于正常范围，之后呈现偏涝趋势，到了00年代中期以后以偏旱为主。秋季W指数呈现下降趋势，到90年代末基本以偏涝为主，00年代初至今呈现偏旱趋势。冬季W指数呈现增加趋势，冬季属于正常趋势，但到00年代中期开始偏涝趋势增强。

图2 1961—2014年四平地区各季节W指数变化以及10 a滑动平均

Fig.2 The seasonal curve ofWindex variations and moving average per 10-year (dotted line) in Siping from 1961 to 2014

对季W指数进行10 a滑动平均，结果见图3。由图可知，春、夏、秋、冬各季W指数均有明显的年际或年代际波动。20世纪70年代到80年代中期春季W指数呈上升趋势，80年代中期到90年代末呈现下降趋势，21世纪00年代初呈现上升趋势，尤其是10年代初以后上升趋势明显。70年代到80年代初期夏季W指数呈现下降趋势，之后到90年代中期呈现上升趋势，之后到00年代末期呈现下降趋势，10年代初期至今呈现增加趋势。70年代初到70年代后期秋季W指数呈现上升趋势，到80年中期呈现下降趋势，之后到90年代中期呈现上升趋势，之后到00年代末期呈现明显下降趋势，10年代初期上升趋势明显。70年代初到70年代中期冬季W指数呈现下降趋势，到80年代中期呈现上升趋势，80年代中期至今呈现上升趋势，尤其是到2010—2013年上升趋势明显。分析得出10年代初期以后各季节W指数都呈现明显上升趋势。

2.1.2 年、季W指数趋势分析 对四平地区年、季W指数进行趋势分析，结果表明，年W指数呈现下降趋势，年W指数以3.68·10a-1的速度递减，春季和冬季W旱涝指数分别以3.89·10a-1和10.183·10a-1的速率增加，均通过0.05水平的显著性检验，夏季和秋季W旱涝指数呈现递减趋势，分别以5.57·10a-1和6.36·10a-1的趋势递减。说明四平地区干旱趋势呈下降趋势，但春季W干旱指数是呈显著增加的趋势，不利于农作物的提前播种，夏季和秋季W干旱指数呈现下降趋势说明四平地区夏季和秋季雨水充沛，有利于农作物的丰收和增产。但冬季的W干旱指数变化趋势呈现明显增加趋势说明四平地区冬季雨雪量不足。

图3 1961—2014年四平地区各季W指数10 a滑动曲线

Fig.3 The seasonal moving average variation per 10-year in Siping region(1961—2014)

2.2 周期变化特征

为了更好分析四平地区年和各季序列的震荡规律和局部特征，利用四平等5个站的资料分别进行小波分析，见图4。

通过小波分析可见：

在较大时间尺度上，年和各季W指数的突变特征非常明显。春季的32 a的震荡周期非常明显，各个季节都有显著地变化特征。

春季在32 a存在着明显的震荡周期，其W指数明显的为1975—1985年、2004年—至今，同时春季干旱指数还存在着16 a和7 a的震荡周期。夏季大时间尺度上的震荡周期较弱，主要表现在30 a的震荡周期，震荡信号较强的是1975—1985年、2004年—至今，同时7 a的震荡周期较强，一致贯穿至今。秋季在时间尺度上的震荡周期也显示比较弱，主要表现在19 a的震荡周期，震荡信号较强的是1970—1975年、1990—1998年，同时5 a和2 a的震荡周期较强，一致贯穿至今。冬季在时间尺度上的震荡周期也比较明显，主要表现在25 a的震荡周期，震荡信号较强的是1985—1995年，同时5 a和3 a的震荡周期较强，一致贯穿至今。全年的W指数在大时间尺度上存在着比较明显的震荡周期，主要表现为28 a的震荡周期，其震荡信号较强的为1985—1995年，同时存在7 a和3 a的震荡周期，一致贯穿至今。

3 小 结

1) 分析吉林省四平市近54年的W旱涝指数，对旱涝指数进行10 a滑动平均，得出四平地区W指数存在较弱的下降趋势，并且阶段性特征变化明显。

2) 54年中有23 a涝年(5 a特涝年、2 a大涝年、16 a偏涝年)，13 a旱年(4 a特旱年、2 a大旱年、7 a偏旱年)，18 a为正常年。由W指数算出来的严重旱年与降水距平百分率有很好的对应关系。

3) 54年来各季旱涝年数差异较大。春季出现特旱年、特涝和偏涝年最多，其中特旱年共有5 a，特涝年共5 a，偏涝年共有9 a；冬季出现的大涝年(雪灾年)和偏旱年最多，其中大涝年共6 a，偏旱年共6 a。此外，值得注意的是各季存在旱涝交替、连旱或连涝的特征。

4) 对四平地区年、季W指数进行趋势分析，结果表明，年W指数呈现下降趋势，年W指数以3.68·10a-1的速度递减，春季和冬季W旱涝指数呈现增加趋势，夏季和秋季W旱涝指数呈现递减趋势。

5) 在较大时间尺度上，年和各季W指数的突变特征非常明显。春季的32 a的震荡周期非常明显，各个季节都有显著地变化特征。

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图4 四平市年和各季W干旱指数小波分析

Fig.4 The wavelet analysis of year and season in Siping region

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Variation of drought and flood frequency in Siping region in the past 50 years

ZHENG Lei1, WANG Jia-nan1, WEI Ting-ting1, LIU Shuang2

(1.SipingMeteorologicalBureauofJilinProvince,Siping,Jilin136000,China;2.SongyuanMeteorologicalBureauofJilinProvince,Songyuan,Jilin138000,China)

Based on the calculation of the drought-flood index (Zindex,Windex) with the daily precipitation data of 5 meterological stations, the variation of drought-flood in Siping region was analyzed by the linear trend method and wavelet analysis method. The results showed that theWindex data was in a weak downward trend in the Siping during the past 54 years, and exhibited alternating drought and flooding. The extreme drought year ofWindex corresponded to the precipitation anomaly year. These two had consistency andWindex might well reflect the flood/drought rules of Siping region. The drought parameterWtends to decreased at a rate of 3.68·10a-1, while it tends to increased significantly at the rate of 3.89·10a-1in spring, and 10.183·10a-1in winter. Each season has a different oscillation period and distinguished feature according to the result of the wavelet analysis method.

Siping region; flood and drought frequency;Windex; wavelet analysis method

1000-7601(2017)04-0283-06

10.7606/j.issn.1000-7601.2017.04.43

2016-05-20

基于支持向量机释用方法的四平市大到暴雪客观预报业务系统研究(2013027)

P426.6

A