台山单站降水的多尺度振荡特征

2020-07-09余兴湛黄亦青刘升源陈燕

广东气象 2020年3期

余兴湛，黄亦青，刘升源，陈燕

（台山市气象局，广东台山 529200）

近年来，全球气候变化已受到各国学者越来越多的关注［1-2］。由于气候变化，台风、暴雨等极端天气气候事件对人类的威胁不断加剧，这些灾害给许多地区造成了严重社会影响和经济损失。在华南地区，各地降水的特征发生了明显的变化，出现强降水和洪涝的风险显著上升［3-5］。台山市地处低纬，南临南海，是台风、暴雨的多发地区，降水，尤其是汛期的降水对台山市社会经济发展有重要影响。目前针对台山市降水特征的研究还比较少，因此有必要对本地降水量的变化特征作深入分析，提高本地的降水预测预报水平，对台山的防灾减灾等工作十分重要。

目前数学分析方法在气象学中应用已非常普遍，其中在研究降水量多尺度振荡特征方面受到越来越多学者们的青睐。孙国武等［6］从大气低频振荡的角度出发，研究出了天气关键区的范围和降水特征；谷德军等［7］对逐日降水的振荡特征进行分析，并建立了延伸期预报简谐波模型，可为中期与延伸期降水预报提供重要参考；徐冠宇［8］等通过分析华南前汛期涝年的低频降水特征，确定了华南前汛期提前2～6 d延伸期预报时的关键区域。广东地区多个市县都对本地降水的周期性特征做了相关研究［9-11］，这些研究表明降水资料的周期性变化特征对中长期降水预报的作用显著，研究降水资料的多尺度振荡特征成为降水预报的另一个方向。

本研究从单点的角度出发探究台山降水多尺度振荡特征，利用台山国家基本气象站建站以来的降水资料，对1954—2018年台山不同时间尺度降水的周期性变化特征进行分析，以期为本地的降水预报提供参考。

1 数据和方法

本研究所用资料为台山国家基本气象站1954—2018年的逐日降水资料。利用的方法有功率谱分析和Morlet小波分析、Butterworth带通滤波处理等。

2 年、前汛期和后汛期降水周期振荡特征

从台山市的年降水量（图1）来看，台山市年降水量存在着明显的偏多或偏少的阶段，其中1973—1977、1981—1986、1996—1999、2008—2010年为明显多雨阶段；1966—1969、1987—1991、2003—2007年为明显的少雨阶段，可见台山站年降水具有显著的阶段性强弱变化，证明其可能具有周期振荡特征。

图1 台山站1954—2017年年降水量距平

为了了解台山单站降水的振荡特征，对年、前汛期、后汛期降水量进行Morlet小波变换分析，由于汛期降水量与年降水量的特征非常相似，在此不做分析。首先分析年降水序列的小波变换（图2a），年降水序列周期振荡主要表现为11～13、准4、准25年的周期振荡。11～13年振荡出现在20世纪60年代到21世纪初后期；准4年的周期振荡出现在20世纪90年代初到21世纪10年代末；准25年周期振荡出现在20世纪90年代前。由图2b可见，前汛期降水序列周期振荡主要表现为准13、4～5、2～3年。准13年周期振荡在20世纪70年代后表现显著；4～5年周期振荡主要表现在20世纪50年代中期到70年代初和80年代后期到21世纪初；2～3年周期振荡主要表现在20世纪70年代到80年代后期，以及21世纪初到21世纪10年代，信号较弱。由图2c可见，后汛期降水序列周期振荡主要表现为7～8、准20、3～4、准11年。20世纪70年代后一直表现出7～8年的周期振荡，其中80年代后期后振荡信号加强。20世纪70年代中期后有准20年周期振荡，总体信号较弱。3年周期振荡主要表现在60年代后期到80年代，准4年周期振荡主要表现在21世纪后，准11年周期主要表现在20世纪80年代前期之前。

图2 1954—2018年台山站年（a）、前汛期（b）、后汛期（c）降水Morlet小波变换系数实部和降水量小波方差（d）

结合小波方差（图2d）可以得出台山站年降水量存在11～13、准4、准25年的周期振荡，前汛期降水量存在准13、2～5年的周期振荡，后汛期降水量存在7～8、准20、3～4、准11年的周期振荡。

3 逐日降水周期振荡特征

为了进一步了解台山降水可能存在的周期特征，利用1954—2018年台山逐日降水的逐日平均值进行功率谱分析，最大滞后长度m取60 d。由图3a可以看出，周期为120、6、3.6、2.1～2.2 d通过了置信度为95%的显著性检验。当周期为2.8 d时，虽然没有达到置信度95%的检验，但其峰值已经十分接近了，周期为20 d时也有明显的峰值。因此，可以得出台山站逐日降水存在2.1～3.6、6、20、120 d共4种时间尺度上的周期振荡。从功率谱图上看周期大于40 d的分析非常的粗略，所以再用小波变换来分析与平均年、前汛期、后汛期降水量都比较接近的1957年的逐日降水序列，以分析季节内振荡随时间的变化。从图3b可看出，4—9月存在明显30～60 d的周期振荡；5—6、7和9月存在11～20 d的准双周振荡；4—10月存在81～120 d的周期振荡。从图3c小波系数模分布来看，1957年逐日降水的各尺度振荡中，季节内及以下尺度都出现了局部最大值，表明季节内及以下尺度振荡强度相当。因此，综合功率谱和小波变换分析结果，台山站逐日降水振荡基本表现为5 d及以下的天气尺度振荡、6～10 d的准单周振荡、11～20 d准双周振荡、21～80 d的季节内振荡和81～120 d的季节变化振荡等5种时间尺度，季节内及以下尺度振荡强度相当，季节变化振荡强度较弱。

图3 台山站1957年逐日降水功率谱（a）；Morlet小波变换系数实部（b）和模（c）；带通滤波（d-h）

为了进一步了解台山逐日降水在这5种时间尺度变化情况，用Butterworth滤波器对台山站1957年逐日降水序列进行尺度分离，5种时间尺度的变化大小可以用标准差来度量。台山逐日降水的标准差为14.52 mm，从天气尺度到季节变化的标准差分别为9.6、5.0、4.1、4.5和1.7 mm。分析发现5种时间尺度的标准差中，天气尺度最大，季节变化尺度最小。假设排除暴雨以上降水日资料，它们的标准差分别为8.9、4.8、3.9、4.3和1.7 mm。可见天气尺度的标准差减小最大，证明极端强降水对天气尺度变化的标准差影响最为显著。分析台山站1957年逐日降水各种尺度的演变，发现天气尺度振荡的振幅最大，与该尺度降水生、消都非常突然的特点一致；季节变化振荡的振幅最小，振荡从4月开始加强，10月开始减弱，基本与小波分析图上的表现相吻合。天气尺度振荡到季节内振荡都有振幅和周期接近的1～2个振动周期性的循环出现，表明具有周期性循环特征。

4 汛期逐日降水振荡特征

对台山站1954—2018年汛期（4—9月）雨量进行分析，发现汛期降水最大的年雨量为2 543.5 mm，最小的年雨量为829.0 mm，两者相差1 714.5mm，差异非常大。为了获得汛期雨量正常年与偏多年和偏少年的周期振荡差异，对1964—2018年逐年的汛期降水量序列按升序排列，分别取前、中、后的16%（10个）作为偏少、正常、偏多年的代表年，然后分别求出它们逐日降水的平均值进行功率谱分析研究。从图4可以看出，偏多年的准双周振荡最强，通过了置信度为95%的显著性检验，其它尺度振荡在偏多年的表现不显著或没有表现。偏少年的准单周振荡和天气尺度振荡最强，都通过了置信度为95%的显著性检验，尤其是在天气尺度上还出现了多个峰值接近置信度为95%的检验线，而在准双周振荡上表现出大部分低于标准谱值，说明偏少年在准双周振荡上信号很弱；正常年天气尺度振荡通过了置信度为95%显著性检验，但总体来说正常年在各个尺度上相对偏多和偏少年都显得比较一般。因此，台山站在汛期雨量偏少年，逐日降水较易呈现出准单周振荡和天气尺度振荡；而在偏多年，逐日降水较易呈现出准双周振荡。