黄玉叶，钱伊恬

(1.重庆市南川区气象局，重庆 南川 408400；2.南京信息工程大学，江苏 南京 210044)

0 引言

随着全球气候变暖，世界大范围气候异常给许多国家带来了极其严重的自然灾害；因此提高对气候异常的预报、预测能力成为日益迫切的课题。南川位于重庆市的南部，地处四川盆地东南边缘与云贵高原过渡地带，地形以山地为主，降水丰沛，日照时间短，暴雨是南川主要的气象灾害之一。重庆暴雨的雨量一般占年降水量的10%～20%，暴雨灾害是重庆仅次于干旱的气象灾害，每年都会造成不同程度的经济损失[1]。暴雨是山体滑坡、泥石流等地质灾害的主要诱因，其诱发的滑坡占总滑坡的90%[2]，在长江中下游地区受暴雨影响的区域呈现逐渐扩张的趋势[3]。因此分析南川的降水和暴雨天气的变化特征具有现实意义。

国内外对长江流域暴雨的预报、分析已经有很多研究。如张艳梅等[5]的研究指出贵州夏季暴雨量呈增加趋势，暴雨日数和暴雨量存在15 a和准10 a的周期振荡；朱宵峰等[6]采用小波分析、Mann-Kendall非参数趋势检验等方法分析了长江下游地区汛期暴雨特征，表明暴雨量呈现增加的趋势并具有多重时间尺度的周期变化；毛冬艳等[7]的分析指出西南地区短时强降水主要集中在4—10月，呈明显的夜发性特征，近30 a强短时强降水呈现频次增加、强度增强的变化趋势；宋美阳等[8]对重庆夏季低涡无暴雨的情况进行了统计分析，发现大约有1/3的低涡能给重庆带来小于暴雨等级的降水；马端良等[9]对南亚高压与长江中下游夏季降水异常的关系进行了分析，指出夏季南亚高压东伸指数和5月南亚高压脊线位置与长江中下游流域夏季降水相关性较好，对长江中下游流域夏季降水具有一定的预测作用；白慧等[10]发现贵州省暴雨日数时间序列的变化在20 世纪90年代是偏多时期，20 世纪80年代和21世纪至今是偏少时期，6—7月暴雨日数EFO第一模态时间序列在20世纪90年代存在显著的3～5 a周期振荡；姚正兰[11]等发现遵义市暴雨发生有明显的区域性，市内有两个暴雨多发区域，一个在东南部( 包括绥阳、湄潭、凤冈、余庆) ，暴雨中心在凤冈，另一暴雨多发区域为赤水。刘德等[1]的统计分析指出1971年以来，重庆年降水量呈递减趋势，其中20世纪80年代后期至20世纪90年代后期降水减少的趋势较明显，近50 a来重庆暴雨日数的变化趋势也是略减。刘毅等[12]分析了近40 a重庆地区夏季降水的气候特征，认为重庆地区夏季降水有增加的趋势，并且存在着准22 a、14 a及2～4 a的周期变化；从1974年开始转为多雨期，后在80年代中期突变转为相对干旱期，到1995年降水又开始增加，并且认为南川的降水存在着准16～18 a、10～12 a和5～6 a的周期变化。

前人的研究更多地关注于西南地区或者整个重庆市的降水和暴雨分布及其变化，且主要从年际、年代际和长期变化趋势等方面进行研究分析，其中针对南川降水的分布和变化特征以及暴雨的气候变化特征研究较少，尤其是对南川地区降水的次季节尺度的变化特征还尚未有人研究。次季节变化是指变率周期小于一个季节时间长度(如90 d)，同时周期又大于天气尺度波动(如10 d)的振荡变化，通常我国夏季降水的次季节变化往往受到从热带向东北传播而来的夏季低频季节内振荡(Boreal Summer Intraseasonal Oscillation，BSISO)和向西北传播的准双周振荡(Quasi-Biweekly Oscillation, QBWO)的影响。在实际的业务预报中，降水的短期天气预报和季节预测已发展较为成熟，而时间尺度位于两者之间的降水延伸期预报，仍然是目前国际和国内各大气象业务单位预报的空白。季节内振荡恰好是延伸期预报最主要的预报来源之一，因此研究南川暴雨的次季节变化有利于今后在延伸期尺度上对暴雨进行预报，有助于提高灾害性天气预报能力，进而为地方经济建设和防灾减灾做出贡献。

1 资料与方法

本文所用资料为1966—2016年南川国家站的逐日降水资料。为了更好地研究南川站降水和暴雨的变化，本文利用重庆市降水强度等级划分标准，以24 h(20—20时)日降水量R≥50 mm定义为一个暴雨日(d)，R≥100 mm定义为一个大暴雨日。将年暴雨量定义为每年所有暴雨日的总降水量，每年的暴雨强度定义为年暴雨量与年暴雨日数之比。本文通过趋势分析、功率谱及小波分析等统计方法对南川站的降水变化及各个暴雨指标进行分析。

2 降水的年内分布及次季节变化

2.1 降水的年内分布特征

首先我们对月平均降水分布情况进行了统计，图1a为1966—2016年51 a每月气候平均的逐月总降水量，可以看出南川的降水具有明显的季节变化，1—3月和11—12月的降水均不超过60 mm，从4月开始随着汛期的开始，降水明显增加至110 mm左右，5—7月每月的总降水量均超过了150 mm，最多出现在6月。月降水量主要集中在5—9月，占全年降水量的67%，10—12月每月的总降水量大约在60 mm左右。从图1b可以看到全年降水强度最大在7月，与月降水量相比，降水强度更明显集中在5—9月。

可见南川的降水、总降水量和平均降水强度都具有明显的季节变化，降水主要集中在5—9月，本文将5—9月定义为汛期。

图1 1966—2016年南川站的51 a每月气候平均的逐月总降水量(a)和逐月降水强度(b)Fig.1 Monthly climatological annual cycle of quantum of rainfall(a) and rainfall intensity(b) at Nanchuan Station during 1966—2016

2.2 降水的次季节变化

南川站的降水量(无论是总降水量还是降水强度)主要来自于汛期(5—9月)，因此对汛期降水进一步分析其次季节变化。将该测站的汛期逐日降水去掉季节循环(即每年5—9月的平均，5月1日—9月30日共153 d)之后，再做前后各2 d一共5 d的滑动平均，以去掉天气尺度波动，最后保留下的主要是次季节尺度的降水信号。将这些降水的次季节尺度的信号做功率谱分析(图2)，可以发现在次季节尺度的10～90 d内，出现多个超过95%显著性检验线(蓝色线)的峰值，说明南川的降水具有明显的次季节变化特征，且最主要的次季节变化周期大约为17 d，主要受到准双周振荡的调控作用，且准双周变化信号(10～25 d)大于低频季节内振荡(25～90 d)。

当从赤道西北太平洋地区向西北传播的准双周振荡的下沉气流位于中国南海和菲律宾区域时，我国西南地区和长江中下游地区刚好为上升气流，同时孟加拉湾的西南气流给我国西南地区和长江中下游地区带来充沛的水汽，有利于降水的发生。南川站这一明显的准双周振荡提示我们可以利用一些夏季季节内振荡的指数[13-14]对南川站的降水事件进行实时监测和延伸期预报。

图2 1966—2016年南川汛期(5—9月)降水距平的功率谱分析(黑色实线)，红色实线代表红噪线，蓝色实线代表95%显著性检验线(单位：mm2)Fig.2 Power spectrum (black lines) of rainfall anomaly at Nanchuan Station of May-September during 1966—2016. Red solid line represents the red noise line and the blue solid line represents the 95% significant level(Units:mm2)

2.3 暴雨与降水量的相关性

1966—2016年南川平均年降水量1 135.8 mm，年平均暴雨的降水量165 mm，暴雨量占年降水量的比例最高达31.7%(1997年)，平均占比为14.5%。暴雨越多，当年的降水量也越多，南川的暴雨日数和暴雨量与年降水量为正相关性，其相关系数为0.61和0.60，均通过99%的显著性检验，说明暴雨量也是年降水量的决定因素之一。图3是1966—2016年间南川逐年暴雨雨量占年降水量的比例图。从中可见每年暴雨所占年降水量的比例差异较大，具有明显的年际变化，总体有增加的趋势。在多雨年份，暴雨所占比例一般较大。在少雨年份，暴雨所占比例一般较小，如1978年和1993年，年降水量分别为955.2 mm和943.6 mm，比均值分别少180.6 mm和192.2 mm，该两年并未出现暴雨。

图3 1966—2016年南川暴雨雨量占年降水量比例Fig.3 Percentage of storm rainfall quantum in total rainfall quantum at Nanchuan Station during 1966—2016

3 暴雨变化特征

3.1 暴雨日数的年内变化

南川暴雨初日最早出现在3月20日(2014年，降水量54.4 mm)，最晚出现在11月5日(1996年，降水量57.5 mm)。图4为南川1966—2015年每月暴雨日数，南川站在3—11月均出现过暴雨，其分布呈单峰型,峰值出现在6月，达31 d，占全年暴雨日数的24%，汛期5—9月暴雨日数达111 d，占全年暴雨日数的86%。从大暴雨日数的分布来看，南川大暴雨出现的情况非常少，51 a间只出现了5次大暴雨，集中在6—9月，其中9月出现了2次，占大暴雨日数的40%。

图4 1966—2016年南川暴雨日数(蓝色)和大暴雨日数(红色)年内分布Fig.4 Monthly climatological annual cycle of storm days (blue bars) and heavy storm days (orange bars) at Nanchuan Station during 1966—2016

3.2 暴雨日数的年际、年代际变化

1966—2016年51 a间南川共出现128 d的暴雨日，平均为2.5 d/a(黑色实线)，暴雨的年际变化差异较大，最多的年份(2013年)有6 d，最少的年份(1969年、1978年、1980年、1993年)则为0 d。从5 a滑动平均暴雨日数来看，暴雨日数具有较明显的年代际变化。暴雨日数主要的峰值区为20世纪70年代中期，80年代中期以及90年代中期。进入21世纪后前10 a暴雨日数有明显减少。

年暴雨日数的长期变化趋势并不明显(图5)，未通过95%水平的显著性检验。因此本文进一步对暴雨量、暴雨强度等特征量的周期变化特征进行分析。

图5 1966—2016年暴雨日数(红色线)，气候平均暴雨日数(黑色实线)和5 a滑动平均的暴雨日数(蓝色虚线)以及其线性趋势线(单位：d)Fig.5 Time series of (red line) annual storm days and (black line) climatological mean storm days during 1966-2016. Time series of (blue dash line) 5a running mean of annual storm days and (blue solid line) its long-term trend during 1966—2016(Unit:d)

3.3 暴雨量的周期变化

为进一步研究南川暴雨量的周期变化，通过对暴雨日总降水量进行小波分析。由图6可以发现暴雨日总降水量在1966—1995年主要存在10～12 a的周期，在1996—2016年主要存在13～15 a的周期，周期变长。南川地区暴雨量的年代际变化可能是受一些年代际因子的调控作用，如太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation，PDO)。

图6 1966—2016年暴雨日总降水量的小波分析，网格线代表通过95%显著性检验(单位：mm2)Fig.6 Wavelet analysis of annual storm rainfall quantum during 1966—2016. Gridding regions represent exceeding 95% significant level(Units:mm2)

3.4 暴雨相关特征量的年代际变化

由图7、图8可知，1966—2016年南川暴雨量存在明显的年代际变化，在20世纪60年代以负距平为主，70年代和80年代则以正距平为主，80年代末期到90年代中期以负距平为主。90年代中后期出现了正距平大值，随后进入21世纪的10 a都以负距平为主，但从趋势上来看，进入21世纪后南川主要是正距平的趋势。

从图8来看，南川的暴雨日数和暴雨日总降水量的变化特征非常接近，在20世纪70、80和90年代中期均为峰值，暴雨强度在60年代末期和80年代中期为峰值，从90年代开始维持在较稳定并缓慢上升的趋势。

图7 1966—2016年南川暴雨量距平(灰色柱状图)及变化趋势(红色线)Fig.7 Annual storm rainfall anomaly (grey bars) and long-term trend (red line) at Nanchuan Station during 1966—2016

图8 1966—2016年(灰色柱状图)暴雨日数(a)，暴雨日总降水量(b)和暴雨强度(c)，红线代表7 a滑动平均(单位：d)Fig.8 Annual (grey bars) storm days(a) storm rainfall(b) and storm intensity(c) at Nanchuan Station during 1966—2016. Red lines represent 7a running mean results(Units:d)

4 结论

①南川站的逐月总降水量和降水强度均呈现明显的季节变化，峰值主要集中在5—9月，该5个月的降水量占全年降水量的67%。降水量峰值出现在6月，月降水强度最大在7月。除了季节变化以外，南川站的汛期降水还具有明显的次季节变化，其中最显著的是周期为17 d左右的准双周变化信号，这一准双周振荡的信号对未来南川降水的延伸期预报提供了思路。

②南川站的历史暴雨事件发生于3—11月，主要集中在汛期5—9月，此期间的暴雨日数占全年暴雨日数的86%，其分布呈单峰型，峰值出现在6月。

③1966—2016年南川站的平均暴雨日数为2.5 d/a，且长期线性趋势变化并不显著，主要以年代际变化特征为主。暴雨日总降水量的周期变化1995年前后从10～12 a转变为13～15 a。南川暴雨的总体气候状态呈现较平稳的特征。