朱 孟, 周忠发,3, 蒋 翼, 黄登红,3

(1.贵州师范大学 喀斯特研究院/地理与环境科学学院, 贵阳 550001; 2.贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地, 贵阳 550001; 3.国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心, 贵阳 550001)

贵州地处中国西南喀斯特地区的腹地，是我国喀斯特发育最典型复杂的高原山区，独特的自然地理与气候环境，形成了典型的以二元结构为基本特征的喀斯特山区，该区具有土壤贫瘠且分布不连续、地表水渗漏、表层土壤侵蚀退化严重，生态环境脆弱等特点[1-3]，降水及其频率是导致山体崩塌等地质灾害现象频发的两个重要影响因子[4-6]，分析并掌握贵州的降水时空特征与演变规律对于各地貌区域地质灾害的预警尤为重要。

目前，国内外学者针对降水特征从时间和空间两个维度都做了大量研究工作，其中部分学者利用多年降水数据研究了降水趋势、突变特征，并分析了年、季、月和日尺度上的降水特征[7-12]，学者们对不同地貌单元的研究主要集中在生境退化程度的评估[13]、土壤侵蚀定量归因[14]，耕地时空特征变化分析[15]，而较少有结合地貌类型分区与降水特征的研究进展。气温与湿度是调整水资源时空重分配的两个重要指标，气温直接关系着水体温度，间接对水汽交换、水生生物生长、沉积物的吸附释放、水解反应、光解反应及氧化还原反应等产生影响[16]，目前关于气温与降水特征的研究主要集中在小尺度区域，并取得了一定的研究成果[17-20]，总体而言年平均气温升高，极端降水发生的频次将增大，易引发洪涝灾害[21]。毛列尼·阿依提看等从降水湿度层结及大气能量结构特征分析了新疆近10 a的短时强降水特征，并论证了其过程与湿度层的机理[22]，曾波等分析了我国南方50 a冬季降水和相对湿度特征，得出两者呈明显正相关的结论[23]。现有文献针对降水空间特征的研究大多以行政区为单元进行阐述，然而极端降水引起的地质灾害与政区并没有内在的机理关联，更多的影响来源于不同地质地貌背景与降水的双重作用，不同地貌类型受降水侵蚀影响程度差异显著，打破行政界线分析不同地貌类型区的降水时空特征具有客观参考意义。

降水不仅受地貌、气温、湿度的影响，一定程度上还与经度、纬度、海拔[24]等空间位置存在关系，因此本文基于贵州不同地貌分区[25]，以各地貌区接近均匀分布的19个站点气象数据，采用Mann-Kendall非参数突变检验，滑动平均与距平累积，反距离权重插值等方法，综合分析降水与影响因子在岩溶高原、岩溶槽谷、岩溶峡谷、岩溶断陷盆地、峰丛洼地和非喀斯特等6种基本地貌类型上的时空异质性，以期为贵州省不同地貌区降水引起的洪涝、滑坡和泥石流等地质灾害的监测与预警提供参考。

1 研究区概况

贵州省地处我国西南地区的云贵高原隆起地带，位于103°36′00″—109°35′00″E，24°37′00″—29°13′00N″，南北长约509 km，东西宽约595 km，政区面积17.62万km2。全省辖贵阳市、六盘水市、毕节市、安顺市、遵义市、铜仁市、黔东南州、黔西南州和黔南州9个市(州)，88个县(区)。地势西高东低，平均海拔约1 100 m，由于特殊的地质构造与多云雨天气，山区地块破碎，省域喀斯特地貌广发育，占全省国土总面积的61.9%，是我国喀斯特地貌发育最为典型的地区之一，地貌分为岩溶高原、岩溶槽谷、岩溶峡谷、岩溶断陷盆地、峰丛洼地和非喀斯特等6种基本类型，其中92.5%的面积为山地和丘陵。气候类型为亚热带湿润季风气候，年降水量在800～1 600 mm，多年平均气温为15.5℃，多年平均湿度为79.1%，受大气环流与不同地貌的影响，气候不稳定，降水分布不均匀。

2 数据与研究方法

2.1 数据来源

研究使用的地貌类型分区数据参考Tong X等[25]划分，其矢量数据经ArcGIS 10.2软件地理配准与空间校正矢量化获取。气象数据为19个站点1951—2018年共68 a数据，较均匀分布在贵州省6个地貌类型区(图1)，气象数据来源于中国气象局国家气象科学数据共享服务平台(http:∥data.cma.cn)，中国地面气候资料月值数据集，包含月值降水(mm)、气温(℃)、相对湿度、经度、纬度、海拔(m)，对于个别缺测数据，采用多年同月平均值进行插补。

图1 研究区地貌分区及站点分布

2.2 研究方法

(1) Mann-Kendall检验。Mann-Kendall(M-K)[26-27]突变检验法是一种非参数统计检验方法，常用来分析降水时间序列的突变检验，假设数据序列x1,x2,x3,…,xn为平稳的时间序列，样本相对独立，其中当xi>xj时，ri=1，总累计数为FK，并定义统计量UFK，否则ri=0(j=1,2,…,i)。

(1)

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(3)

(4)

式中：PK表示第i个时刻的数值大于j时刻数值的个数的累计值；E(PK)和var(PK)分别表示累计数PK的均值和方差；原假设为序列无趋势变化，采用双向趋势检UBK=-UFK，给定显著水平α，若|UFK|

(2) 滑动平均与距平累积。①滑动平均法也称为移动平均法，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线)，然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。计算公式[28]如下：

(6)

式中：Ft表示下一期的预测值；n表示移动平均的时期个数；At-1表示前期实际值；At-2，At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。

② 距平累积指先计算每年的降水量、气温和相对湿度距平，然后按年序累加，得到距平累积序列，计算公式[29]如下：

(7)

(3) 反距离权重插值。反距离权重插值(Inverse Distance Weighted，IDW)[30]以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。设平面上分布一系列离散点，已知其坐标和值为Xi，Yi，Zi，(i=1,2,…，n),根据周围离散点的值，通过距离加权值求Z点值。

(8)

3 结果与分析

3.1 总体年际降水特征

通过对19个气象站点68 a的降水、气温、湿度月值实测数据进行处理，首先计算各气象站点的气象因子年均值，再计算出多年降水均值为1 139.50 mm、多年气温均值为15.50℃、多年湿度均值为79.32%，分别得到降水、气温、湿度年均值与多年均值的差与线性拟合函数及趋势，见图2。

从1951—2018年的68 a实测数据线性拟合函数反映出，气温整体特征处于一个上升趋势，与全球气候变暖趋势一致，总体降水量与湿度均有不显著的下降趋势，其中降水量的斜率-1.215小于湿度的斜率-0.026，表明年均降水量的整体下降趋势比年均湿度缓慢，从降水量累积距平可知，贵州省68 a来的降水变化特征可分为6个阶段，3个丰水期分别为1951—1954年、1961—1983年和1993—2000年，累积距平值分别为460.06 mm，1 132.52 mm，508.82 mm，其中1954年降水发生突变，距平374.16 mm，达到了丰水期的最大值。3个枯水期分别为1955—1960年、1984—1992年和2001—2018年，累积距平分别为-428.48 mm，-681.05 mm和-840.08 mm，其中1989年与2011年降水量急剧下降，年距平值分别为-242.23 mm，-301.49 mm，达到枯水期历史最低值。从图2A与B可得，气温长时间序列上升，湿度长时间序列下降，降水处于一个整体下降态势。

图2 不同气象点气温、湿度与降水的关系

3.2 不同地貌类型降水时间特征

首先从整体上描述降水与气温、湿度在不同地貌背景下的关系，将19个站点归并到相应的地貌单元，并计算出每一种地貌单元的多年降水平均值、多年湿度平均值与多年湿度平均值，见图3。显然，不同地貌类型分区的降水、气温与湿度都有显著差异，相比较6种不同地貌区的3个气候因子得到，降水量大小为：岩溶高原<岩溶峡谷<岩溶槽谷<非喀<峰丛洼地<岩溶断陷盆地；气温高低为：岩溶峡谷<岩溶高原<岩溶断陷盆地<岩溶槽谷<非喀<峰丛洼地；相对湿度大小为：岩溶断陷盆地<峰丛洼地<岩溶槽谷<岩溶峡谷<岩溶高原<非喀，由图3A与B可知，降水与气温呈正相关，而湿度与降水在该6种不同地貌背景下无明显的线性关系。

图3 不同地貌类型的降水与气温、湿度的关系

为了更为准确地探究降水、气温与湿度在不同地貌分区的时间特征，以68 a时长序列数据为横坐标，各气象因子与多年平均值的差值为纵坐标，得到多年间不同地貌背景的降水距平、气温距平、湿度距平，以及趋势，见图4—6。不同地貌单元背景下的降水长时间序列特征(图4)得出，非喀斯特地貌的降水量有微弱的上升趋势，峰丛洼地、岩溶槽谷、岩溶断陷盆地、岩溶高原、岩溶峡谷都呈下降趋势，从5种地貌的多年降水线性拟合函数斜率可得，多年间的降水下降速率为，岩溶断陷盆地>岩溶高原>岩溶峡谷>岩溶槽谷>峰丛洼地，在68 a年的降水序列中，不同地貌的丰水期与枯水期见表1。

由图5可以看出，68 a长时间序列数据反映出气温在不同地貌背景下均有上升，和全球变暖与贵州整体气温上升趋势一致，但增温速率有所差异，由线性拟合函数的斜率得，岩溶峡谷(0.015)>峰丛洼地(0.009)>岩溶高原(0.008)=岩溶断陷盆地(0.008)>岩溶槽谷(0.002)>非喀(0.001)，表明在6种地貌类型中，岩溶峡谷多年间的升温最快，峰丛洼地、岩溶高原与岩溶断陷盆地3种地貌类型基本持平，而岩溶槽谷与非喀斯特区域增温较缓。由图6，湿度在岩溶峡谷、岩溶高原、岩溶断陷盆地、岩溶槽谷、非喀斯特等5种地貌类型中总体均呈下降趋势，且下降速率岩溶槽谷>岩溶峡谷>岩溶断陷盆地>岩溶高原>非喀斯特，而峰丛洼地年均湿度呈微弱上升趋势。

图4 1951-2018年不同地貌降水距平及趋势

表1 不同地貌类型区降水变化

地貌类型丰水期/次时间降水量累积距平/mm枯水期/次时间降水量累积距平/mm喀斯特31967-19821993-20022014-20181126.20797.00842.5531951-19661983-19922003-2013-753.95-1075.15-1082.40峰丛洼地21965-19801993-2010-1430.58437.65 -31951-19641981-19922011-2018-306.52-1013.02-548.69岩溶槽谷21967-19841993-2004-1048.84707.66 -31951-19661985-19222005-2018-159.56-788.11-880.39岩溶断陷盆地21961-19681976-2000-1094.651892.27 -31951-19601969-19752001-2018-666.49-384.18-1936.24岩溶高原21951-19801991-20001407.85654.4421981-19902001-2018-677.40-1209.09岩溶峡谷无明显丰水期与枯水期,降水量累积距平为7594.27 mm,总体呈下降趋势

图5 1951-2018年不同地貌气温距平及趋势 图6 1951-2018年不同地貌湿度距平及趋势

3.3 降水的M-K突变分析

利用M-K突变检验对贵州省68 a不同地貌单元逐年平均降水进行分析(图7)，显著性水平α=0.05(临界值为±1.96)，信度区间内UF与UB交叉点即为降水突变点，观察降水UF曲线，非喀斯特、峰丛洼地、岩溶槽谷和岩溶断陷盆地都围绕统计值0上下波动，且统计值未超过95%置信度水平临界线，表明变化趋势不显著，6种地貌降水在置信区间内UF与UB相交次数≥2次，出现了多个突变点，经滑动T/F 0.05信度检验，非喀斯特地貌降水在2013年发生显著跳跃，峰丛洼地降水无显著突变点，岩溶槽谷降水在1984年前后突变显著，岩溶断陷盆地降水在相交点无明显变化，在1986年突变显著，岩溶高原降水在1980年发生明显突变，在2009年UF曲线超过了95%置信度水平临界线，表明降水下降趋势显著，岩溶峡谷降水在1986年发生突变，统计值在1998年以前在0附近波动，表明降水变化趋势不明显，降水增加与下降趋势也不显著，1998—2018年，降水一直呈下降趋势，UF统计值未超过95%信度线，下降趋势不显著。

图7 不同地貌类型区降水M-K突变检验

3.4 不同地貌类型降水空间特征

降水除了受气温与湿度影响较大，一定程度上还与地貌单元所处的经度、纬度和海拔相关，见图8，分别控制变量经度、纬度和海拔在不同地貌背景下由小到大排序，观察降水随其变化的趋势与规律，显然，不同地貌单元下降水随各因子都在波动变化，但整体又有规可循。其中，降水与经度呈正相关，与纬度和海拔呈负相关，降水随经度的上升斜率为4.312 8，降水随经度变化的相关性R2为0.034。降水较海拔与纬度有较明显的相关性，降水—纬度R2(0.25)>降水—海拔R2(0.035)，由降水—纬度斜率|-11.685|>降水—海拔|-4.386 4|，可知降水随纬度增加的下降速率大于海拔。

图8 经度、纬度和海拔与降水量的关系

如图9所示，以较均匀分布贵州省的19个气象站点数据为中心，采用反距离权重插值方法分别获得不同地貌与降水、气温、湿度、海拔、经度、纬度的空间分布特征。整体上贵州省西南部、南部与东部降水大于西北部、北部与西部，大体呈三带分布，威宁—黔西—桐梓一带降水较少，水城—安顺—贵阳—思南一带持中，盘县—兴仁—独山—榕江一带降水较为丰沛。气温与降水的空间分布特征相似性极高，形成以望谟、罗甸与榕江为中心逐渐向中部、北部及西北部递减的态势。湿度全省分布不均，其中七星关区、黔西、独山、三穗、湄潭和习水一带较为突出，西南部与东北部次之。从不同地貌与各气象因子的空间分布特征来看，降水：岩溶高原<岩溶峡谷<岩溶槽谷<非喀<峰丛洼地<岩溶断陷盆地；气温：岩溶峡谷<岩溶高原<岩溶断陷盆地<岩溶槽谷<非喀<峰丛洼地；湿度：岩溶断陷盆地<峰丛洼地<岩溶槽谷<岩溶峡谷<岩溶高原<非喀；海拔：非喀<岩溶槽谷<峰丛洼地<岩溶高原<岩溶断陷盆地<岩溶峡谷；经度：岩溶断陷盆地<岩溶峡谷<岩溶高原<峰丛洼地<岩溶槽谷<非喀；纬度：峰丛洼地<岩溶断陷盆地<非喀<岩溶峡谷<岩溶高原<岩溶槽谷。

图9 不同地貌类型区气温、湿度、降水强度空间分布

4 结 论

(1) 从68 a长时序的降水、气温与相对湿度距平线性拟合函数可得，贵州省降水总体呈下降态势，气温和相对湿度作为影响降水的两个重要因子，气温长时序时间下升温趋势较明显，相对湿度下降速率大于降水下降速率。

(2) 降水、气温与相对湿度在不同地貌单元的时间特征异质性显著，降水与气温呈正相关，从6种地貌背景的降水长时序距平趋势线得，只有非喀斯特地貌的降水呈微弱的上升趋势，其余5种地貌(峰丛洼地、岩溶槽谷、岩溶断陷盆地、岩溶高原与岩溶峡谷)均呈下降趋势，下降速率有所差异，岩溶断陷盆地>岩溶高原>岩溶峡谷>岩溶槽谷>峰丛洼地。

(3) 岩溶峡谷区多年间降水充沛，整体处于平均值以上，其余5种地貌(非喀、峰丛洼地、岩溶槽谷、岩溶断陷盆地与岩溶高原)均有丰水期与枯水期，总体平均划分为2个丰水期与3个枯水期，其中1967—1980年与1993—2000年降水丰沛，1951—1960年、1985—1992年和2005—2018年降水相对较少。经降水M-K突变分析与滑动T/F检验，除峰丛洼地无明显突变点外，其余5种地貌(非喀斯特、岩溶槽谷、岩溶断陷盆地、岩溶高原、岩溶峡谷)均有显著突变点，其突变时间分别为：2013年、1984年、1986年、1980年和1986年。

(4) 不同地貌单元上降水空间分布差异显著，降水与经度呈正相关，与纬度和海拔呈负相关，岩溶高原<岩溶峡谷<岩溶槽谷<非喀<峰丛洼地<岩溶断陷盆地。

基于1951—2018年68 a时长序列的降水、气温和相对湿度数据，结合经、纬度和海拔的地域差异特征，分析了其整体时间序列特征及不同地貌(非喀斯特、峰丛洼地、岩溶槽谷、岩溶断陷盆地、岩溶高原与岩溶峡谷)单元下的时空演变。通过68 a的气象数据在现有研究基础上增加了时长序列，提高了置信度，并增加了气温、湿度、经、纬度和海拔的耦合分析。一方面，降水还受大气环流等其他诸多因素的影响，另一方面，受现有地貌划分精度和气象数据的局限性，虽在一定程度上能分析各地貌背景下的时空演变规律，但对于更精准的推演需要更充分和细致的数据，下一步拟布设各地貌单元下的样点实测气象数据，结合更细化的地貌类型划分数据，进一步揭示地貌分区单元下降水时空演变规律。