潘卫华，余永江，罗艳艳，张琳琳，杨志勇

(1.福建省灾害天气重点实验室，福建 福州 350001；2.福建省气象科学研究所，福建 福州 350001；3.福建省莆田市气象局，福建 莆田 351100；4.福建省厦门市气象台，福建 厦门 361012)

引 言

空中水汽资源是大气降水的主要来源，在大气的物理/化学过程中发挥着重要作用，其空间分布极不均匀且时间变化很快，影响着辐射平衡、能量输送、云的形成和降水。据统计分析，空中水资源总量远大于地面实际的降水量，具有极大的开发潜力，合理开发空中水资源，对于缓解地区干旱等具有重要意义[1-2]。传统的大气可降水量主要依靠气象探空资料推算得到[3]，但常规探空每日仅2次且站点分布稀疏，难以满足要求。目前基于地基GPS遥感反演大气可降水量(PWV, precipitable water vapor)技术已经达到探空站观测水平[2,4-5]，并且具有全天候监测等优点而被广泛采用[6-8]。李成才等[9]利用1997年夏季东亚地区地基GPS资料反演了上海和武汉的水汽总量，将探空资料获得的水汽总量作为实测值，反演的PWV均方根误差为5 mm左右。由于利用地基GPS可以获得连续的、高精度的大气可降水量资料，不同区域相继开展强降水天气过程中实时水汽与降水的关系研究[10-12]，如BENEVIDES等[13]利用PWV在降水前的变化进行降水预报，并且发现不同的PWV阈值会影响到降水预报准确率[14]。由于我国地理幅员辽阔，在不同地形和大气环流等因素影响下，地区降水与水汽变化的相互关系存在显著差异[15]，这使得区域降水与水汽变化的相关性存在较高的地域性和不确定性。近年来，随着GPS站点日益密集和观测资料的不断累积，针对不同区域水汽的时空分布和变化特征开展了广泛研究[16-18]，这有助于掌握区域内水汽的变化规律。

福建地处东南沿海，属亚热带海洋性季风气候，“依山傍海”和“八山一水一分田”的特殊地形地貌造成全省上空水汽资源分布极不平衡，非常容易引发季节性干旱和区域性洪涝，相关研究显示福建的干旱和暴雨的发生频次和极端性有增长趋势[19-20]。中国气象局正开展人工影响“耕云”行动计划，这使得准确掌握空中云水资源空间分布和动态变化显得非常重要。目前针对福建水汽资源不同时间尺度的变化还缺乏系统认识，因此，本文基于福建全省地基GPS台站大气可降水量观测数据、地面和探空气象观测数据及再分析资料等，利用经验正交函数(EOF)分解和Mann-Kendall突变检验、t检验等方法对福建省大气可降水量的空间分布特和变化趋势进行研究，以期为福建空中云水资源评估、短时降水预报预警及人工增雨作业条件评估等提供参考依据。

1 资料和方法

所用资料包括2011—2019年福建省地基GPS测站大气可降水量观测数据，全省气象台站逐时地面气象观测资料，ERA-Interim再分析资料和全省3个气象探空站观测数据及DEM等地理信息资料。其中福建省所有地基GPS测站的PWV数据来自福建省气象信息中心，由其所构建的福建省GPS水汽处理系统反演而得；ERA-Interim再分析资料格点间距0.125°×0.125°，经度范围为115°30′E—121°00′E，纬度范围为23°30′N—28°30′N，时间分辨率为6 h；探空站观测数据频次为每日2次。

采用EOF方法[21-23]对福建2010—2019年地基GPS反演的月平均大气可降水量进行分解,统计分析前先对GPS/PWV资料进行质量控制，剔除误测、漏测等因素造成的无效数据。采用Mann-Kendall方法对水汽资源变化进行突变检测，同时利用滑动t检验对Mann-Kendall检测结果进行检验，以验证是否为真正的突变点。

为检验研究期GPS/PWV资料的有效性，利用2015年福州、厦门和南平3个探空站逐日[每日两次，08:00(北京时，下同)和20:00]探测资料计算大气可降水量，然后与地基GPS测站的大气可降水量(GPS/PWV)进行对比[图1(a)]，可以看出，两种资料的PWV散点均分布在拟合直线附近，拟合斜率接近1，相关系数超过0.9(通过α=0.05的显著性检验)，表明GPS/PWV具有较高的可信度。ERA-Interim再分析资料得到的大气可降水量(以下简称“ERA/PWV”)为格点数据，通过内插到GPS测站所在的经纬度，与GPS/PWV进行对比，从二者散点图[图1(b)]可以看出，ERA/PWV与GPS/PWV的相关性低于探空站大气可降水量与GPS/PWV的相关性，原因在于ERA/PWV为区域平均值，而GPS/PWV为站点测值，且时间分辨率更高，但两者分布趋势比较接近，仍具有较高的可信度[24]。因此，下文用地基GPS/PWV来研究福建上空水汽资源变化特征。

图1 福建省地基GPS站PWV分别与探空站大气可降水量(a)和ERA/PWV(b)的散点图

本文附图中福建省行政边界是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)3333号的标准地图制作，底图无修改。

2 水汽资源时空分布

2.1 水汽资源季节分布

福建四季划分为：春季(3—6月)、夏季(7—9月)、秋季(10—11月)和冬季(12月至次年2月)。从2015年福建上空水汽总量的季节分布(图2)可以看出，水汽总量四季存在明显差异，夏季最大，其次为春季和秋季，冬季最小；春、夏、秋、冬水汽总量最大值分别为54.69、63.49、48.24、38.88 mm，最小值分别为35.01、40.92、33.22、22.51 mm。从福建气候特点看，春季为前汛期和雨季，由于西太平洋副热带高压北跳，西南暖湿气流不断输送，使得这一时期水汽资源比较丰富。夏季受副热带高压和台风共同影响，水汽来源主要受台风系统影响，而在副热带高压控制期间以晴热天气为主，水汽相对较少；2015年福建共受到“苏迪罗”、“杜鹃”等6个台风影响，由此带来非常丰富的水汽资源，主要降水时段也集中在这一时期。秋冬季缺少台风影响，在副热带高压和东北大风影响下，水汽资源相对比较匮乏。

图2 2015年福建上空GPS/PWV四季的空间分布(单位：mm)

从空间分布看，水汽总量呈明显的东多西少态势，水汽的高值区集中在福建东部沿海地区，低值区分布在西部高山区。分析其原因，主要是受地形因素影响所致，福建西北的武夷山脉平均海拔在1000 m以上，而东南沿海地区海拔普遍在100 m以下，地形海拔差异直接导致该地区上空水汽总量分布差异[25]。另外，在黄冈山和峨眉峰之间的闽江上游流域的峡谷地带，始终存在水汽总量相对高值区，比周边山脉地区明显偏高，呈湿舌状伸向西北山区，这些高值区与其下垫面大金湖、闽江上游的密集支流水系等的水面蒸发密切相关，在春、夏、秋季气温较高时期尤为明显，而冬季较不明显。

2.2 水汽资源的月际分布

图3为邵武(117°29′E、27°19′N)、厦门(118°18′E、24°42′N)和福州(119°13′E、26°06′N)站2015年GPS/PWV大气可降水量的月际变化。邵武、厦门和福州站的GPS/PWV月变化基本一致，整体呈倒“U”型变化，1—6月是大气可降水量的主要增长期，7—12月则呈逐步减少趋势，1月最小，6月最大。地处东南沿海的厦门和福州站水汽月均值高于内陆山区的邵武站，这主要由地形海拔高度差异造成。

图3 2015年福建邵武、厦门及福州站大气可降水量月际变化

2.3 水汽资源的日变化特征

福建由于受东、西风带交替影响和温、热带各类天气系统频繁活动的共同影响下，形成汛期多雨、冬春少雨、旱涝突出的季风气候。通过选取典型晴天(2014年12月12日)和典型雨天(2014年5月18日)对福建大气可降水量的日变化特征进行分析。以沿海地区的平和站(119°36′E、24°22′N)和内陆山地的武平站(116°16′E、25°5′N)为例，通过对典型晴天GPS/PWV与气温、水汽压和相对湿度进行对比[图4(a)]，可以看出福建晴天的日GPS/PWV、水汽压总体处于低位，日较差小，日变化特征不显著；GPS/PWV与气温日变化相关，峰值通常出现在20:00至次日04:00，谷值出现在11:00—14:00。相对湿度与气温呈反相关，日变化特征显著。沿海地区GPS/PWV比内陆山区高，日变化相对较大。

图4 典型晴天(a)和典型雨天(b)福建平和与武平站GPS/PWV与气温、水汽压、相对湿度的日变化

从典型雨天的GPS/PWV与气温、水汽压和相对湿度的对比[图4(b)]可以看出，平和、武平两站较典型晴天的GPS/PWV、水汽压和气温都有明显上升，GPS/PWV与水汽压的日变化较显著。GPS/PWV峰值出现在降雨前或降雨时，呈现双峰型特征，当GPS/PWV下降到一个稳定状态时，预示着降水过程结束[26-28]。降水的出现会导致相对湿度持续增大，并逐步达到饱和，由于降雨通常会伴随着降温，气温持续低位运行，GPS/PWV与气温的相关性降低。

2.4 水汽含量与地面降水的关系

从福建2015年的GPS/PWV空间分布[图5(a)]可以看出，其与四季的水汽分布较为相似，表现为东部沿海地区高于内陆山区，但对比2015年福建年降水量空间分布[图5(b)]发现，福建年降水量高值区却主要集中在闽西北和闽东北山区，降水量均超过2000 mm，年降水量低值区主要分布在闽东南沿海地区，其中以东山岛的年降水量为最低(1235.4 mm)。可见福建上空水汽资源与年降水量分布存在明显的不一致性，很多水汽资源高值区域却是降水量的低值区，表明影响福建降水量大小的最关键因素并不是福建上空水汽资源的高低，地形和天气系统等因素的影响更大[29]。此外，根据李家叶等[30]对大气可降水量的降水转化率计算结果，东南沿海地区的降水转化率仅为西北山区的40%～50%，这一方面表明福建西北山区地形有利于降水产生，另一方面也反映东部沿海地区的水汽资源存在巨大利用潜力，加大人工影响天气的技术手段来提高水汽的实际降水转化效率，对于缓解福建东南沿海地区的气象干旱具有重要的现实意义。

图5 2015年福建GPS/PWV(a, 单位：mm)与年降水量(b, 单位：mm)的空间分布

3 水汽含量特征及突变分析

3.1 福建大气可降水量特征

对2010—2019年大气可降水量逐月平均数据进行标准化距平处理，然后利用EOF对大气可降水量进行分解，并通过North准则[31]进行显著性检验，大气可降水量前5个模态的方差贡献率见表1。可以看出，福建大气可降水量前2个模态的累计方差贡献率超过91%。

表1 大气可降水量EOF分析前5个模态的方差贡献率

第一模态的方差贡献率为80.06%，远高于其他模态，其空间型[图6(a)]显示，近10 a福建省上空大气可降水量变化趋势具有高度一致性，且大气可降水量变化的振荡强度由西北、西南向东部逐渐增强。高值中心位于福建东南沿海地带，反映出该区域大气可降水量变化幅度大，印证了福建东南部地区降水的不均匀性，容易出现气象干旱，个别年份甚至能达到重旱；低值中心位于福建西北部武夷山脉和南部山区及沿海一带，表明此区域大气可降水量变化幅度小，这些区域降水比较集中且均匀分布，很少发生气象干旱；福建中部内陆山区则为过渡带。对应的时间系数[图6(c)] 显示，2010—2019年主要表现为季节性波动，夏秋季为正值，冬春季为负值，反映了福建省大气可降水量夏秋季一致偏多，冬春季一致偏少。

第二模态的方差贡献率为11.55%，从第二模态空间型[图6(b)]可以看出，近10 a福建大气可降水量呈东西反位相分布。大致以118°E为界，福建西部山区特征向量为正值，而东部沿海为负值，当福建西部山区大气可降水量偏多(少)时，福建东部地区则相对偏少(多)。对应的时间系数[图6(d)] 显示，近10 a时间系数在零值上下振荡，其中2016年9月以后(除2018年7月和1月异常偏大外)振荡幅度明显偏小，反映出大气可降水量在福建东部和西部的差异在逐渐变小。

图6 2010—2019年福建省GPS/PWV EOF分解的第一(a、c)、第二(b、d)模态空间型(a、b)及其对应的时间系数(c、d)

3.2 大气可降水量的突变检测

利用Mann-Kendall突变检验对福建省2010—2019年逐月平均大气可降水量的变化趋势进行检验。由图[7(a)]可知，UF和UB两条序列曲线在2010年1月至2011年8月间存在3个交点，且在0.05显著性水平区间之内，理论上表明这些时间点可能存在突变。但此后UF曲线整体上并没有大幅度波动，UF和UB曲线两者趋势差异不显著，显示这期间大气可降水量发生突变的可能性不大。

为了验证Mann-Kendall检验结果的可靠性，利用滑动t检验法(n=5)对大气可降水量进行检验，检验结果如图[7(b)]所示。从滑动t检验结果可以看出在α=0.05的显著性水平上出现多次突变，但突变时间点都出现2013年之后，与Mann-Kendall突变检测不吻合，同时考虑到统计方法对样本数量的要求，验证Mann-Kendall检验中起初的交点不确定性太大，不应计入可靠的突变点，因此可以认为2010—2019年间福建上空大气可降水量未出现明显突变。

图7 2010—2019年福建上空GPS/PWV的Mann-Kendall突变检测(a)及滑动t检验(b)

4 结论与讨论

(1)福建省东部沿海地区的水汽资源普遍高于内陆山区。夏季水汽资源最高，其次为春秋季，冬季最低；水汽资源的月际分布呈倒“U”型变化。晴天大气可降水量、水汽压总体偏低，与气温日变化相关；雨日大气可降水量、水汽压都明显偏高，大气可降水量峰值出现在降雨前或降雨时，呈现双峰型特征。

(2)EOF分析表明近10 a福建上空水汽资源主要有2种空间型，其变化趋势主要表现为全区一致性和东西反位相分布，第一模态空间型大气可降水量振荡强度由西北、西南向东部逐渐增强，相应的时间系数表征了大气可降水量的显著季节性变化特征。

(3)Mann-Kendall突变检测和滑动t检验结果表明近10 a福建上空水汽资源未发生突变。

福建省年降水量分布与水汽分布存在显著差异，水汽含量高的东部沿海地区实际降水量比内陆山区明显偏少，降水量大小主要受地形和天气系统等因素影响，如何有效提高福建东部沿海地区的水汽资源的降水转化率、减少气象干旱发生频率今后值得做进一步研究。