折远洋, 杨 波, 尚清芳, 王凤鹏, 苏 玲

(1.陇南师范高等专科学校 历史文化与旅游学院, 甘肃 成县 742500; 2.北京师范大学 地理科学学部, 北京 100875)

工业革命以来，全球CO2浓度迅速升高，全球气候发生显著变化，极端气候事件的发生频率与强度明显增多增强，是其中对人类影响最大的变化之一[1]。在过去的几十年里，欧洲以地中海沿岸地区为主，干旱事件的频率、持续时间和强度方面都在上升，主要与不断升高的气温和持续的降水减少有关[2-5]。然而在世界其他一些地区，强降水事件发生频率也在增加。此外，A1B和B1情景模拟显示，位于欧洲西南部的葡萄牙地区，极端降水量占年总降水的比例也在进一步增加，特别是在冬春季节[6]。排放情景特别报告(SRES)预测显示，21世纪的极端降水事件发生频率很可能呈增加趋势[1]。因而，极端降水结合气温升高，将使得这些地区遭受更大的潜在自然灾害威胁。

极端气候事件目前已经成为世界范围内对人类社会造成损失最大灾害之一，广泛引起了学者的高度关注[1,7-8]。我国是一个气候类型多样的国家，气候变化将对不同地区产生不同的影响。而经济发展和基础设施的区域差异，使得不同区域的灾害应对能力也不同。目前研究表明，我国大部分区域，极端降水事件次数呈显著增加趋势[9]。降水量随气温的上升而增多，尤其是在20世纪的最后30年，西北地区气候明显由暖干型转变为暖湿型气候[10-11]。但是上述现象的稳定性较低，同时在干旱半干旱地区，也出现一些降水量下降的地区[12-13]。西北干旱地区，多属于经济欠发展地区，长期在较低降水气候适应下的应对方式，可能会受到因气候变化而引起的新的挑战。因而，分析干旱地区极端降水变化趋势，有助于提高精准制定应对规划，提高社会资源利用效率。

极端降水事件研究方法多以降水百分率、降水阈值等为主[14-16]。很多研究显示，最大连续降水特征是极端降水更为重要的统计指标，其对区域洪涝灾害的形成具有更大的影响。最大连续降水统计来反映区域极端降水的方法，已经成功应用于世界不同地区的极端降水分析和预测。在欧洲地区研究显示，连续降水日数有变长的趋势，同时对应的降水强度也在增加[17-18]。国内研究显示，新疆地区日数短的连续降水天数事件频率减少，而降水日数长的连续降水时间在增加[19]。

河西地区是我国“一带一路”丝绸之路经济带的陆上重要通道，内陆地区连接新疆地区、西亚和东欧地区的重要廊道，也是祁连山生态环境保护区的重要辐射区域，同时是我国西北地区重要的经济文化核心区域，研究其极端降水事件的变化特征，对该区域和国家经济社会健康运行具有重要的意义。资料研究表明，在1955—2011年期间，该地区年降水量呈显著增加趋势，降水增率为3.95 mm/10 a，但各个流域增加趋势并不一致[20-21]。因此，河西地区极端降水事件发生的不确定性可能增加，但是针对河西地区极端降水事件从连续性角度研究的报道相对不足[22]。因此本研究以河西地区为研究对象，主要包括以下研究目标：(1) 从不同时间尺度分析河西地区最大连续降水日数的时空变化特征；(2) 最大连续降水日数的累积降水量的空间变化特征；(3) 最大连续降水日数的降水强度时空变化特征。从而实现解河西地区半个世纪的极端降水分布和变化特征。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

河西地区位于甘肃西北部，包括乌鞘岭以西，甘新交界以东地区，长约1 000 km，总面积27.53万km2。地理位置上位于我国西北干旱荒漠区东部和青藏高原北部边缘地区，河西地区地势由西南向东北倾斜，由南往北可以分为祁连山至阿尔金山山地、河西走廊平原、北山山地和阿拉善高平原三大地形区。河西地区共有大小河流57条，分别属于黑河流域、石羊河流域和疏勒河流域三大内陆水系，气候干旱，属于温带荒漠气候，年降水量仅在50～250 mm，年蒸发量却高达2 000～3 500 mm。其中农业生产主要依赖地表、地下水灌溉，且天然降水对河西地区脆弱的生态系统影响至关重要。

1.2 数据与方法

本文采用中国气象局国家气象信息中心提供的逐日降水资料，并对甘肃省的35个国家站点进行了详细比较，为保证数据的一致性和完整性，删除存在资料序列长度过短或缺失较多等情况下的站点数据，最终选取了1958—2015年河西地区13个站点(敦煌、瓜州、马鬃山、玉门镇、酒泉、鼎新、高台、张掖、山丹、永昌、民勤、武威和乌鞘岭)的降水数据(图1)，对个别站点缺失的数据按照线性回归法进行插补：对于1～2 d缺失的数据，采用相邻天数的平均降水量进行插值；对连续缺失天数较长(连续超过2 天缺测)的情况，采用其他年份同样时期的平均降水量进行插值。并对数据进行标准正态一致性检验，插值前后计算结果相差不大，不影响研究结果，数据通过严格的质量控制。

本文分析中包括以下降水指标：(1) 年、夏、秋季中最大连续降水天数AD(Annual maximum Consecutive Wet Days)、SD(maximum Consecutive Wet Days in Summer)、FD(maximum Consecutive Wet Days in Fall)，指降水持续时间最长的日数，其中降水日数是指日降水量P≥0.1 mm的日数，并且研究中只考虑降水量最大的那次降水事件。(2) 年、夏、秋季中最大连续降水事件的总降水量，AP(Precipitation of Annual maximum Consecutive Wet Days)，SP (Precipitation of maximum Consecutive Wet Days in Summer)，FP (Precipitation of maximum Consecutive Wet Days in Fall)；(3) 年、夏、秋季中最大连续降水事件的平均降水强度，AI (Precipitation intensity of Annual maximum Consecutive Wet Days)，SI (Precipitation intensity of maximum Consecutive Wet Days in Summer)，FI (Precipitation intensity of maximum Consecutive Wet Days in Fall)。

图1 河西地区概况及站点分布

本文使用标准化序列法描述相关指标随时间的演变情况，具体方法是先统计年内最大连续降水日数的不同日数频率分布，统计时考虑河西地区所有站点，以统计出不同历时不同年份的频率，对于其中某一日数，得到的频率随年份变化序列X，按照下式求标准化序列Z：

(1)

2 结果与分析

2.1 最大连续降水日数的分布特征

2.1.1 频率分布特征 如图2所示，河西地区各气象站点58 a间日降水序列的最大连续降水日数频数分布。AD频率最大连续降水日数为1 d，占总降水日数的73%，AD为2 d的频率为19%，其余最大连续降水日数占8%；就SD而言，频率最大连续降水日数仍然是1 d，占71%，2 d最大连续降水日数的频率为21%，其余最大连续降水日数的频率约为8%；就FD而言，频率最大的连续降水日数为1 d，占72%，其次，最大连续降水日数为2 d，频率为20%，其他较高日数的频率为8%。综上所述，河西地区年最大连续降水日数(AD)、夏季最大连续降水日数(SD)和秋季最大连续降水日数(FD)的频率分布特征相似，均以1 d为主，2 d次之，6 d以上的频率非常低；此外，最大连续1 d频率中秋季高于夏季，而较大最大连续降水日数在夏季的发生频率较高。

图2 河西地区AD，SD，FD频率分布特征

2.1.2 时间变化特征 根据标准化序列法得出河西地区AD，SD，FD标准化序列随时间的演变特征(图3)。由图可知，河西地区1～8 d的AD在20世纪80年代中期之前发生频率较高，20世纪80年代中期之后各日数AD发生频率均减小，其中5 d以上日数减小更明显，但从2010年开始，1～3 d的短日数发生频率增大显著。在整个时间序列中，5～10 d的长日数SD发生频率减小明显，1～5 d的短日数SD频率变化不明显，但在20世纪90年代后期至21世纪初出现了一个比较明显的峰值。20世纪80年代初之前，FD发生日数总体以增加趋势为主，1～3 d和5～8 d的FD频率变化最为明显，而在随后FD发生所有日数呈减小趋势，出现一个低谷；2000年之后4～9 d的长日数突然增高又出现下降，而1～3 d的短日数FD在2006年之后发生频率明显增大。

2.1.3 空间变化特征 图4为河西地区最大连续降水日数AD，SD，FD变化趋势特征。河西地区AD上升的站点有8个(62%)，增加幅度达0.06～0.18 d/10 a，以中西部站点为主，其中山丹和玉门镇AD增加0.12～0.18 d/10 a，增幅最大，而东南部3个站点和北部2个站点AD呈下降趋势，降幅较小，最大为0.13 d/10 a；研究区10个(77%)站点变化趋势显著，研究区中部和西北部的AD增加站点80%呈显著性，而AD下降趋势均显著。河西地区SD上升的站点有10个(77%)，增加幅度在0.1～0.14 d/10 a，主要集中在河西地区中西部，仅北部的马鬃山站和东南部的武威和乌鞘岭3站SD减少，最大降幅达0.14 d/10 a；从河西地区SD变化显著性特征图来看，发生显著变化的站点达11个(85%)，其中SD增加站点中有8个(80%)呈显著性，集中在中西部地区，SD减小的站点变化趋势都显著。FD变化趋势特征表明，FD增加以河西地区西北部为主，增幅为0.11～0.15 d/10 a，FD减少以河西东南部靠近乌鞘岭地区为主，包括部分中部地区站点，降幅较小，在0.04～0.08 d/10 a之间；而FD变化显著性，仅河西东南部永昌站的变化趋势不显著，其余12个(92%)站点的FD变化趋势显著。

2.2 最大连续降水日数的累积降水量的变化特征

河西地区最大连续降水的总降水量AP，SP，FP变化趋势特征如图5所示。在河西地区AP增加的站点有7个(54%)，但增幅较小，在0.7～0.9 mm/10 a，而AP减小的6个(46%)站点减幅较大，在-0.6～-1.7 mm/10 a，位于东部的山丹和西北部的敦煌站AP减少趋势显著，且AP有显著变化趋势的河西地区仅此2站(15%)。河西地区SP减小的站点有8个(62%)，SP在-0.3～-1.5 mm/10 a，主要集中在中北部和东南部站点(北部的马鬃山站SP减幅最大，且下降趋势显著)，而SP增加的站点较少(5个)，SP增加幅度较大，为1.4～5.7 mm/10 a，主要在中西部站点(中部山丹站SP增幅最大，且增加趋势显著)。FP增加站点居多(9个，69%)，增幅在0.2～1.3 mm/10 a，集中于河西中部和西北部，而FP在东南部以降低为主(永昌、武威和乌鞘岭站)，降幅在0.1～2.7 mm/10 a，大于河西地区其他站点的增幅，武威站FP下降趋势显著。

图3 河西地区AD，SD，FD标准化序列随时间的演变特征

图4 最大连续降雨日数AD，SD，FD的显著性检验结果

2.2.1 频率分布特征 河西地区各站点58 a各级最大连续降水日数的平均降水强度分布(图6)。日数4～6 d的AI平均降水强度最大，达到6 mm/d，AI最低为1 d的平均降水强度，为4 mm/d，其中1～6 d的AI值随着最大连续降水日数的增加而上升，7～10 d亦是，但AI值仍保持在4～6 mm/d；而河西地区的SI与FI分布和AI基本一致，但SI值相较AI略高，在4.5～7.5 mm/d，FI值较低，在3～6 mm/d。表明河西地区不同最大连续降水日数的平均降水强度相对稳定，和不同最大连续降水日数的发生频率关系不紧密。

2.2.2 时间变化特征 同样根据上文方法标准化AI，SI，FI时间序列得出最大连续降水日数随时间发生的演变特征(图7)。在20世纪60年代初到80年代中期，AI发生日数总体略有增长趋势，其中5～9 d的长日数AI增长明显，1～5 d的短日数AI增长缓慢；而在1985年之后各AI日数呈减少趋势，其中6 d以上的长日数AI减小明显。SI在1965—90年代末期间发生日数有减小趋势，其中5～10 d的长日数SI减小明显，1～5 d的短日数SI减小趋势不明显，2000年之后2～4 d的短日数SI增加显著。而FI演变特征和AI类似，略有增长，并在1985—1990年左右出现了低谷后又增长(1～4 d短日数增长明显)，表明20世纪80年代后期之后，河西地区短日数最大连续降水强度有明显增加趋势，而长日数降水强度增长后又略有减小趋势。

图5 最大连续降水总量AP，SP，FP的显著性检验结果

图6 河西地区(AI，SI，FI)不同最大连续降水日数的平均降水强度分布

2.2.3 空间变化特征 河西地区最大连续降水的平均强度AI，SI，FI变化特征如图8所示。河西地区AI以高台和酒泉站为界，东南部AI为减小趋势(-0.21～-0.34 mm/10 a)，西北部AI值整体呈增加趋势，增加幅度较大，在0.35～1.21 mm/10 a，河西西北部AI增加趋势不显著，东南部的高台和民勤站AI减小趋势显著。SI以增加趋势为主(12个站点，92%)，增幅在0.16～0.54 mm/10 a，其中酒泉站SI增加趋势显著，所有站点中仅武威站SI为减小趋势(-0.22 mm/10 a)，且SI减小趋势不显著。FI变化趋势仍以增加趋势为主(11个站点，85%)，增幅在0.08～0.63 mm/10 a，其中位于西北部的瓜州站增加趋势显著，而FI减小的站点(高台和武威站)，减小0.27～0.37 mm/10 a，并且减小趋势不显著。

图7 河西地区AI，SI，FI标准化序列随时间的演变特征

图8 最大连续降水平均强度AI，SI，FI的显著性检验结果

3 讨 论

近年来工业革命进一步深化的背景下，全球变化引起的降水事件变化是我们面对的研究热点问题之一，尤其在我国西北干旱地区显得更为重要。前人研究已经阐明1961—2015年，河西地区年降水量和强降水出现次数增多现象，并且近30 a来连阴雨最长持续时间呈缩短趋势，最大雨量呈增大趋势，但缺少降水事件连续性天数和区域分布变化的定量研究[24-25]。本文选取河西地区1958—2015年13个站点的日降水资料，从时间和空间角度分析了河西地区降水事件的连续性特征。研究表明，该区域降水量不论是AD，SD还是FD基本以1～2 d为主，但有增加趋势，中北部地区增幅较为明显；各站点最大连续降水量变化趋势不明显。自20世纪80年代以来，最大连续降水日数增加，降水强度上升。降水连续性变化直接影响河西地区水资源补充和灾害的发生频率，持续的强降水容易引发山洪和泥石流等自然灾害。该区域位于亚欧大陆腹地，加上毗邻青藏高原地区，其降水事件连续性变化原因主要受热力过程和气候系统动力作用共同影响，但机理非常复杂[26]。同时降水事件连续性变化对该地区的工农业生产和经济也将带来明显的影响，有待我们进一步深入研究[27]。

4 结 论

(1) 河西地区最大连续降水日数的频率分布以1～2 d的短日数为主，6 d以上长日数发生频率非常低。年最大连续降水日数经历20世纪70年代后期的峰值，先增后减，后期最大降水日数减小，但短日数发生频率增加；夏和秋季最大连续降水日数在20世纪90年代初期前与年变化趋势相似，而90年代初期之后夏季日数增长，秋季日数明显减小，且短日数发生频率增加；整个研究时域来看研究区年、夏和秋季最大连续降水日数均以增加为主，中北部地区增加明显。

(2) 从年的角度来看，河西地区各站点年最大连续降水量有升有降，变化趋势不显著；夏季最大连续降水量略有下降，而秋季降水量增多更明显；且河西地区中西部地区这种分异变化更明显，东南地区以下降为主。

(3) 河西地区的年、夏和秋季最大连续降水强度频率分布相似，4～6 d降水强度最大，降水强度随着最大连续降水日数的增加略有上升。最大连续降水强度分布情况与最大连续降水日数分布相似，表明河西地区20世纪80年代以来，最大连续降水日数增加，降水强度上升，与先前河西地区湿润化的研究结果一致[10-11]；此外河西地区秋季的湿润趋势比夏季更明显。