雅鲁藏布大峡谷地区降水时空变化特征分析 Analysis of Spatiotemporal Variation Characteristics of Precipitation in the Yarlung Zangbo Grand Canyon Region

doi:10.12677/OJNS.2023.115092

Open Journal of Natural Science
Vol. 11 No. 05 ( 2023 ), Article ID: 71360 , 16 pages
10.12677/OJNS.2023.115092

雅鲁藏布大峡谷地区降水时空变化特征分析

王莹

●How to Cite this Article

成都信息工程大学大气科学学院，高原大气与环境四川省重点实验室，气候与环境变化联合实验室，成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站，四川成都

收稿日期：2023年7月10日；录用日期：2023年8月21日；发布日期：2023年8月28日

摘要

研究雅鲁藏布大峡谷地区降水变化规律，有助于加深对雅鲁藏布大峡谷地区降水变化特征的理解。本文使用了欧洲气象资料中心的全球再分析气象数据ERA-interim，分析了1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区降水的气候特征，并结合趋势分析、Mann-Kendall突变检验、滑动T检验、小波分析和EOF分析等方法分析了大峡谷地区降水的时空变化特征。结果表明：1) 雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量自西南部向东北部逐渐减少。4个季节中，夏季平均降水量最多、春秋两季适中、冬季平均降水量偏少。降水量变化趋势的空间分布中，大峡谷大部分地区年平均降水量呈下降趋势，西南部地区下降趋势最明显。各季节平均降水量均趋于减少，其中夏季平均降水量的减少趋势最明显。2) EOF分析中年平均降水量的第一、二模态共同解释了大峡谷地区40.3%的降水量变化，第一模态中大部分地区呈一致的降水量增多或减少的分布型式。第二模态年平均降水量呈中部与四周相反的分布型式。3) 通过小波分析得到大峡谷地区年平均降水量存在2~3年的显著周期。4) 年平均降水量在2005年前后发生了由增多到减少的气候突变过程。

关键词

雅鲁藏布大峡谷，降水，EOF分析，小波分析，M-K突变检验，滑动T检验

Analysis of Spatiotemporal Variation Characteristics of Precipitation in the Yarlung Zangbo Grand Canyon Region

Ying Wang

Chengdu Plain Urban Meteorology and Environment Observation and Research Station of Sichuan Province, Chengdu, China, Joint Laboratory of Climate and Environment Change, Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan

Received: Jul. 10^th, 2023; accepted: Aug. 21^st, 2023; published: Aug. 28^th, 2023

ABSTRACT

The study of the variations of precipitation in Yarlung Zangbo Grand Canyon region will help deepen the understanding of the characteristics of precipitation change in the Yarlung Zangbo Grand Canyon Region. This article uses the global reanalysis meteorological data ERA-interimfrom European Center for Mediumrange Weather Forecasts to analyze the climate characteristics of precipitation in the Yarlung Zangbo Grand Canyon region from 1979 to 2018. It combines trend analysis, Mann-Kendall mutation test, sliding T-test, wavelet analysis, EOF analysis, and other methods to analyze the spatiotemporal variation characteristics of precipitation in the Grand Canyon region. The results indicate that: 1) The annual average precipitation in the Yarlung Zangbo Grand Canyon region gradually decreases from the southwest to the northeast. Among the four seasons, the average precipitation in summer is the highest, the spring and autumn seasons are moderate, and the average precipitation in winter is relatively low. In the spatial distribution of precipitation variation trend, the annual average precipitation in most areas of the Grand Canyon shows a downward trend, with the southwest region showing the most obvious downward trend. The average precipitation in all seasons tends to decrease, with the summer average precipitation showing the most significant decrease. 2) The first and second modes of average precipitation in EOF analysis jointly explain the precipitation change of 40.3% in the Grand Canyon area. In the first mode, most areas show a consistent pattern of precipitation increase or decrease. The annual average precipitation of the second mode is in the opposite distribution pattern in the middle and around. 3) Through wavelet analysis, it is found that there is a significant period of 2~3 years in the annual average precipitation of the Grand Canyon region. 4) The annual average precipitation experienced a sudden climate change from increasing to decreasing around 2005.

Keywords:Yarlung Zangbo Grand Canyon, Precipitation, EOF Analysis, Wavelet Analysis, M-K Test, Moving T-Test Technique

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1. 引言

雅鲁藏布江位于青藏高原南部，是世界上海拔最高的大河。雅鲁藏布大峡谷地区的降水特征研究与青藏高原这一背景息息相关。青藏高原的降水不仅受到大范围天气系统的影响，如雅鲁藏布江峡谷作为一个重要的水汽输送通道，来自南亚的水汽主要经其输送到青藏高原东部地区(Xu et al., 2008；刘忠方等，2007；Yang et al., 2014) [1] [2] [3] ，还受到复杂地形的影响，这使得青藏高原降水的空间分布与平原地区不同。近年来，国内外学者针对雅鲁藏布江流域降水变化做了大量的研究，主要揭示出如下特征：雅鲁藏布江流域作为高原上对旱涝异常敏感的典型区域(赤曲等，2020；周顺武等，2000) [4] [5] ，最大年降水量大多出现在7~8月(刘湘伟，2015) [6] 。近57a雅江河谷盛夏降水无显著线性趋势，降水主要以3~4a显著周期的年际振荡为主(边巴卓嘎等，2022) [7] 。在全球变暖背景下该流域无论是年降水，或是夏季降水并无显著线性趋势(杨志刚等，2014；Sang et al., 2016；张文霞等，2016) [8] [9] [10] ，而是以年际振荡为主(Sang et al., 2016；张文霞等，2016) [9] [10] ，1973~2013年雅鲁藏布江流域内降水年际变化趋势不明显，降水季节分配不均，夏、春季降水量远大于冬、秋季(王秀娟，2015) [11] 。雅鲁藏布江流域夏季降水的年际变化是印度夏季风活动导致的异常水汽输送造成的(张文霞等，2016) [10] 。夏季降水具有2~3年的振荡周期(周顺武等，2001) [12] ，区域年降水量主要分布在6~9月，1978~2009年雅鲁藏布江流域的年降水量以每十年增加7.935 mm的速率缓慢增加(聂宁等，2012) [13] ，年平均降水量在空间上呈现出由流域东部向西部逐渐递减分布，且在流域中部地区偶尔出现区域性高值中心(张小侠，2011；刘江涛等，2018) [14] [15] 。在第二次青藏高原综合科学考察阶段，分析雅鲁藏布大峡谷地区降水变化规律，有助于加深对该地区降水量变化特征的认识，为促进雅鲁藏布大峡谷地区降水变化的相关研究提供参考。

2. 资料和方法

2.1. 资料概况

本文研究雅鲁藏布大峡谷地区降水的时空变化特征，选定研究区域为27˚~33˚N，92˚~98˚E，采用1979~2018年近40年的欧洲气象资料中心ERA-interim (ECMWF Reanalysis-Interim)的再分析资料，水平分辨率为0.5˚ × 0.5˚。

Figure 1. Topographic map of the study area (unit: m), the black line is the Yarlung Zangbo River

图1. 研究区域地形图(单位：m)，黑色线为雅鲁藏布江

2.2. 研究方法

2.2.1. 小波分析

本文选取Morlet小波进行降水序列多时间尺度分析。小波函数可定义为：设 $ϕ (t)$ 为一平方可积函数，即 $ϕ (t) \in L^{2} (R)$ ，若其傅立叶变换 $ψ (ω)$ 满足容许条件：

$C_{ϕ} = \int_{R} \frac{{| ψ (ω) |}^{2}}{ω} d ω$ (1)

称为基本小波或小波母函数，将小波函数 $ϕ (t)$ 进行伸缩和平移，得到连续小波：

$ϕ_{a, τ} (t) = \frac{1}{\sqrt{a}} ϕ (\frac{t - τ}{a}), a, τ \in R a > 0$ (2)

其中 $a$ 为尺度因子， $τ$ 为平移因子。

对于任意函数 $f (t) \in L^{2} (R)$ 的连续小波变换为：

$W_{f} (a, τ) = 〈 f (t), ϕ_{a, τ} (t) 〉 = \frac{1}{\sqrt{a}} \int_{R} f (t) ϕ (\frac{t - τ}{a}) d t$ (3)

为了判断对降水序列变化起主要作用的周期，采用小波方差检验：

$W p (a) = \int_{- \infty}^{\infty} {| W_{f} (a, b) |}^{2} d b$ (4)

2.2.2. Mann-Kenddall检验方法

M-K检验法是由H. B. Mann和M. G. Kendall两位科学家提出并发展的用于提取序列变化趋势的一种方法，在气候参数以及水文序列的分析中得到了广泛的应用。利用M-K统计值UF和UB，绘出UF和UB曲线图，若UF曲线大于零且位于置信区间之内则表明序列呈上升趋势，但趋势相对较弱，小于零则表明呈相对较弱的下降趋势。当超过信度线时，表明序列呈明显的上升或下降趋势且表现显著，超过信度线的区域确定为出现突变的时间区域，如果UF和UB两条曲线在信度线之间出现交点，则交点对应的时间点便是突变开始的时间。本文采用置信度为0.05，对应的临界值为±1.96。

2.2.3. 滑动T检验方法

滑动t-检验是考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变。其基本思想是把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看为来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。如果两段子序列的均值差异超过了一定的显著性水平，可以认为均值发生了质变，有突变发生。

2.2.4. 经验正交函数法

经验正交函数分析方法(Empirical Orthogonal Function, EOF)，也称特征向量分析或者主成分分析，在气候领域研究中应用广泛。特征向量对应空间样本，称为空间特征向量或者空间模态，反映要素场的空间分布特点。主成分对应时间变化，也称时间系数，反映相应空间模态随时间的权重变化。EOF分析是将某气候变量场分解成空间模态和时间系数的乘积。

3. 研究结果

3.1. 雅鲁藏布大峡谷地区降水的时空变化特征

3.1.1. 降水量的空间分布特征分析

图2为雅鲁藏布大峡谷地区年降水量的空间分布，雅鲁藏布大峡谷地区年均降水量的空间分布差异较大，区域平均值为149.97 mm，降水量自西南部向东北部逐渐递减。年降水量超过400 mm的地区出现在大峡谷西南部，最大降水量为929 mm；大峡谷东北部的年降水量少于200 mm，降水量最小值为56.4 mm。结合地形来看(图1)，来自印度洋和孟加拉湾的水汽在印度季风的作用下吹向雅鲁藏布大峡谷地区，水汽在攀升的过程中，大峡谷南部形成地形降水，但受到高原的地形阻挡，印度季风的作用减弱，故降水量由南向北明显减小。

各季节平均降水量与年平均降水量具有相似的空间分布，4个季节中，夏季平均降水量最多，区域平均值为80.74 mm，占全年降水量的53.8%，春秋平均降水量适中，冬季平均降水量偏少。图3(b)是大峡谷地区夏季平均降水量的空间分布，可以看出，降水量超过200 mm的地区出现在大峡谷西南部，降水量最大值为411.3 mm，最小值为34.5 mm；春季(图3(a))和秋季(图3(c))平均降水量相比于夏季明显减少，降水量分布特征与夏季类似，降水量的变化范围分别为9.7 mm~247.4 mm和11 mm~197.5 mm；冬季的降水量(图3(d))最小，降水量均小于100 mm，最大降水量仅为73 mm。

Figure 2. The spatial distribution of annual average precipitation (unit: mm) in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon area. The black box represents the Yarlung Tsangpo Grand Canyon area, the black thin line represents the boundary of the Qinghai Tibet Plateau, and the black thick line represents the Yarlung Zangbo River

图2. 雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量(单位：mm)的空间分布，黑色方框代表雅鲁藏布大峡谷地区，黑色细线为青藏高原边界，黑色粗线为雅鲁藏布江

Figure 3. Spatial distribution of average precipitation (unit: mm) in spring (Figure a); summer (Figure b); autumn (Figure c) and winter (Figure d) in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon

图3. 雅鲁藏布大峡谷地区春季(图a)、夏季(图b)、秋季(图c)和冬季(图d)平均降水量(单位：mm)的空间分布

3.1.2. 降水量变化趋势的空间分布特征分析

图4为1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量变化趋势的空间分布，可以看出，大峡谷大部分地区为负值区，低值中心位于大峡谷大拐弯地区，趋势值为−6.56 mm/a。在大峡谷区域边缘出现了少部分的正值区，其中大峡谷南侧正值区的趋势值较大，最大值为3.93 mm/a。表明大峡谷大部分地区降水量呈下降趋势，其中西南部地区降水量的下降趋势最明显，在区域边缘降水量呈较弱的增加趋势，区域南侧降水量的增加趋势较为明显。

Figure 4. Distribution of annual average precipitation change trend (unit: mm/a) in Yarlung Tsangpo Grand Canyon

图4. 雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量变化趋势(单位：mm/a)分布

由大峡谷地区季节平均降水量变化趋势的空间分布(图5)可见，与年平均降水量变化趋势分布相对应，各季节平均降水量的变化趋势均有一显著的低值中心，低值中心的趋势值分别为：春季：−1.38 mm/a、夏季：−3.92 mm/a、秋季：−1.94 mm/a、冬季：−0.71 mm/a。总体来看，雅鲁藏布大峡谷地区降水量变化除冬季外，其余三季平均降水量在大部分地区均呈现不同程度的下降趋势。其中夏季平均降水量下降幅度最大，其次为秋季，春季最小。

Figure 5. Distribution of change trend (unit: mm/a) of average precipitation in spring (Figure a), summer (Figure b), autumn (Figure c) and winter (Figure d) in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon

图5. 雅鲁藏布大峡谷地区春季(图a)、夏季(图b)、秋季(图c)和冬季(图d)平均降水量的变化趋势(单位：mm/a)分布

3.1.3. 降水量的时间变化特征分析

图6为雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量的时间序列，年代际变化以及线性变化趋势，表明雅鲁藏布大峡谷地区在1979~2018年40年间的年平均降水量呈下降趋势，线性趋势值为−1.1 mm/a (通过95%信度检验)。其中，降水量的最大值和最小值出现在1998年和2013年，分别为176.2 mm和294.4 mm。由年平均降水量的年代际变化可以看出，在1989年和2002年有两个较为明显的波峰，1980年代初期降水量变化不明显，自1986年至1989年间降水量持续增加，1989~1994年减少，1994年之后又呈现增加态势，2002年之后持续减少，2006年之后降水量年代际变化趋于平缓，无显著的波动变化，年平均降水量持续偏少。

Figure 6. Time series (black solid line), linear change trend (black dotted line), and interdecadal change (red solid line) of annual average precipitation (unit: mm) in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018

图6. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量(单位：mm)的时间序列(黑色实线)，线性变化趋势(黑色虚线)，以及年代际变化(红色实线)

图7为各季节平均降水量的时间序列，年代际变化以及线性变化趋势。可以看出，各个季节平均降水量均呈不同程度的减少趋势，各季节平均降水量的线性趋势值分别为：春季：−0.04 mm/a、夏季：−0.57 mm/a、秋季：−0.4 mm/a、冬季：−0.09 mm/a，夏季和秋季平均降水量的变化趋势值大于春季和冬季。其中仅春季平均降水量的线性相关性不显著，其余三季均通过95%信度检验。年代际变化中，春季(图7(a))平均降水量1996年之前降水量大体呈上升趋势，1996~2008年降水量持续降低，2008~2014年间降水量存在一个小的波动，波峰位于2011年，2014年之后，降水量变化趋于平缓。夏季(图7(b))平均降水量波动范围为83.2 mm~174.7 mm，降水量最大值和最小值分别出现在1998年和2006年，降水量年代际变化的波峰分别在1989年和2003年，2006年之后波动趋于平缓。秋季(图7(c))平均降水量波动范围为31.1 mm~66 mm，年代际变化中能明显看出有两个完整的波峰波谷结构，波峰分别位于1989年和2001年，2014年后降水持续增加。冬季(图7(d))平均降水量呈不明显的下降趋势，为增多–减少交替变化的波动式下降，波峰分别在1982年、1990年、2005年，2013年之后降水持续增加。

3.2. 雅鲁藏布大峡谷地区降水的EOF分析

为了揭示雅鲁藏布大峡谷地区降水量年际变化的主要模式，对1979~2018年降水量进行了EOF分析，

Figure 7. Time series (black solid line), linear change trend (black dotted line), and interdecadal change (red solid line) of average precipitation (unit: mm) in spring (Figure a), summer (Figure b), autumn (Figure c), and winter (Figure d) of the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018

图7. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区春季(图a)、夏季(图b)、秋季(图c)和冬季(图d)平均降水量(单位：mm)的时间序列(黑色实线)，线性变化趋势(黑色虚线)，以及年代际变化(红色实线)

由于后续模态对降水量变化的解释方差均不足10%，故仅考虑前两个EOF模态。年平均降水量的EOF第一、第二模态的方差贡献率分别为21.3%和19.1%，它们共同解释了研究区域40.3%的降水量变化。第一特征向量分布图(图8(a))中，大峡谷地区大体为负值区，负值中心位于大峡谷大拐弯地区，表明大峡谷地区年平均降水量大体呈一致减少的分布特征，大拐弯地区降水量减少最为明显。第二模态(图8(b))特征向量正值中心位于研究区域中部，表明区域中心降水量增多，在区域边缘降水量减少。分析第一模态对应的时间系数(图8(c))可见，其值在1979~1987年为正，1988~2005大体为负，2005年之后转为以正值为主，说明第一模态年平均降水量先后分别呈一致减少、增多、减少的分布型式。第二模态的时间系数(图8(d))可以看出降水量在21世纪之前主要呈中部降水量增多，四周降水量减少的分布特征，21世纪之后转为相反的分布特征。

四季降水量的EOF分析如图9所示，前两个模态的总方差贡献分别为：春季39.7%，夏季33%，秋季29.3%，冬季32.7%。春季第一特征向量的空间分布(图9(a))有一呈东西带状分布的正值区，位于大峡谷地区南部，说明大峡谷地区降水量大致呈南北反位相分布型。春季第二特征向量分布图(图9(b))中，有一东北–西南向的带状正值区，表明大峡谷西北部降水量减少，东南部降水量增多。夏季第一特征向量

Figure 8. The spatial distribution of the first (Figure a) and second (Figure b) eigenvectors of the EOF of the annual average precipitation in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018, and the time coefficients of its principal components PC1 (Figure c) and PC2 (Figure d)

图8. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量的EOF第一(图a)、第二(图b)特征向量的空间分布，及其主成分PC1(图c)和PC2(图d)的时间系数

的空间分布(图9(c))可以看出，大峡谷地区大致为统一的正值区，正值中心位于区域西南部，故大峡谷大部分地区降水量表现为增多趋势，在大峡谷西南地区增多趋势最明显。秋季平均降水量第一特征向量分布图(图9(i))可以看出，大峡谷地区北部为负值区，南部为正值区，即为北部降水量减少南部降水量增多的分布特征。第二模态(图9(j))大峡谷地区有一片正值区，几乎覆盖整个研究区域，正值中心位于大峡谷中部，分布型式为全区一致的降水量减少。冬季平均降水量第一特征向量分布(图9(k))为统一的正值区，高值中心位于大峡谷西南部地区，为全区一致的降水量减少。第二特征向量分布(图9(l))与第一模态相反，为统一的负值区，低值中心位于大峡谷南部地区，分布型式为全区一致的降水量减少。

其中各季节降水量的时间系数图中时间系数大于0时表示与分析的空间模态变化为同一方向，小于0则表示相反，且绝对值越大表示模态越具有典型性。

3.3. 雅鲁藏布大峡谷地区降水的周期分析

由图10的年平均降水量的小波分析可知，在1983~1989年存在一能量较弱的2~3年周期；1990~2001年存在两个显著的主周期，分别为2~4年和6~7年的周期，其中6~7年的周期分布比较广泛，占据大部分研究时域，但仅在1988~1999年期间显著；2003~2014年存在2~3年的显著周期。从右图功率谱可以看出，存在两个较为明显的波峰，峰值分别在500 mm²和1100 mm²左右，对应2~3年和6~7年周期。其中6~7年左右周期的震荡最强，为年降水量变化的第一主周期，2~3年周期对应第二峰值，为年降水量变化的第二主周期，但功率图中6~7年周期未通过95%信度检验，故年降水量仅有一2~3年的显著周期。

Figure 9. The spatial distribution of the first and second eigenvectors of EOF of the average precipitation in each season in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018 (spring: Figure a~b, summer: Figure c~d, autumn: Figure i~j, winter: Figure k~l). The time coefficients of its principal components PC1 and PC2 (spring: Figure e~f, summer: Figure g~h, autumn: Figure m-n, winter: Figure o~p)

图9. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区各季节平均降水量的EOF第一、第二特征向量的空间分布(春季：图a~b，夏季：图c~d，秋季：图i~j，冬季：图k~l)。及其主成分PC1、PC2的时间系数(春季：图e~f，夏季：图g~h，秋季：图m~n，冬季：图o~p)

从各季节降水量序列的小波分析图(图11)可知，春季(图11(a))平均降水量存在两个能量较强的周期带，结合右图功率谱可以看出，第一主周期为5年，第二主周期为3年。夏季(图11(b))平均降水量在1991~2009年分布有一个较强周期。功率谱图中有两个波峰，峰值分别为380 mm²和400 mm²，对应第一主周期为6年左右，第二主周期为2~3年。秋季(图11(c))平均降水量在功率谱图中峰值较低，为50 mm²，说明秋季只有一个能量较弱的3年周期分布在1994~2008年。冬季(图11(d))平均降水量存在一2~4年的较弱周期。上述周期均通过了95%信度检验。

Figure 10. The wavelet power spectrum of the annual average precipitation in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018 (left, unit: year), the closed solid line is the 95% confidence check line, and the wavelet full spectrum (right, unit: mm²), the dotted line is the 95% confidence check line

图10. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量的小波功率谱图(左图，单位：年)，闭合实线为95%信度检验线，以及小波全谱图(右图，单位：mm²)，虚线为95%信度检验线

Figure 11. The wavelet power spectrum of the average precipitation in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon in spring (Figure a), summer (Figure b), autumn (Figure c) and winter (Figure d) from 1979 to 2018 (left figure, unit: year), the closed solid line is the 95% confidence check line, and the wavelet full spectrum (right figure, unit: mm²), the dotted line is the 95% confidence check line

图11. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区春季(图a)、夏季(图b)、秋季(图c)和冬季(图d)平均降水量的小波功率谱图(左图，单位：年)，闭合实线为95%信度检验线，以及小波全谱图(右图，单位：mm²)，虚线为95%信度检验线

3.4. 雅鲁藏布大峡谷地区降水的突变分析

3.4.1. 降水量的M-K突变检验分析

在M-K突变检验中，红色实线表示时间序列的顺序值(简称UF曲线)，蓝色虚线表示时间序列的后向序列(简称UB曲线)。UF > 0表示该系列有上升趋势；UF ≤ 0表示下降趋势，两条曲线的交点为气候变化突变点，UF曲线超过0.05置信水平的临界线(阈值为 ± 1.96)表示时间序列变化趋势更显著。图12为年平均降水量的M-K突变检验，UF曲线在1988~1993年、2002~2006年大于0，但未超过临界值1.96，表明年降水量在1988~1993年、2002~2006年呈现不显著的上升趋势。其余年份UF曲线均小于0，表明其余年份降水量均呈下降趋势，其中1981年和2012~2018年超过临界线−1.96，表明1981年和2012~2018年年降水量下降更显著。年降水量的UF曲线和UB曲线在 ± 1.96临界线之间在2005年有1个交点，表明近40年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量在2005年发生了降水量下降气候突变现象。

Figure 12. M-K mutation test of annual average precipitation in Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018, UF curve is time series statistical curve (red solid line), UB curve is time series inverse statistical curve (blue dotted line)

图12. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量的M-K突变检验，UF曲线为时间序列统计曲线(红色实线)，UB曲线为时间序列反统计曲线(蓝色虚线)

图13为1979~2018年各季节平均降水量的M-K突变检验，春季(图13(a)) UF曲线和UB曲线在 ± 1.96临界线之间有5个交点，分别在1982年、1983年、2006年、2009年和2011年，表明大峡谷地区春季平均降水量在这5个年份发生了气候突变。夏季(图13(b))平均降水量在1994年、1996年、1997年和2004年这4个年份年发生了气候突变。秋季(图13(c)) UF曲线和UB曲线在临界线 ± 1.96之间仅有一个交点，为1992年，表明秋季平均降水量在1992年存在一突变，降水量由下降趋势突变为上升趋势。冬季平均降水量(图13(d))分别在1980年、1982年、1983年、1989年、1997年和2005年这6个年份发生了气候突变。

3.4.2. 降水量的滑动T检验分析

由年平均降水量的滑动T检验结果(图14)可以看出，自1979年以来，t统计量有四处超过0.05显著性水平。有两处是正值，分别出现在1987年和2002年前后；有两处是负值，分别出现在1989~1992年和2003~2006年前后。说明在1987年和2002年前后出现了突发性降水增多过程，在1989~1992年和2003~2006年前后出现突发性降水减少过程。结合M-K检验的结果，可以确定2005年前后发生了年平均降水量由增多到减少的突变。

Figure 13. M-K mutation test of average precipitation in spring (Figure a), summer (Figure b), autumn (Figure c) and winter (Figure d) of the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018, the UF curve is a time series statistical curve (red solid line), and the UB curve is a time series inverse statistical curve (blue dotted line)

图13. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区春季(图a)、夏季(图b)、秋季(图c)和冬季(图d)平均降水量的M-K突变检验，UF曲线为时间序列统计曲线(红色实线)，UB曲线为时间序列反统计曲线(蓝色虚线)

Figure 14. Sliding T-test of annual average precipitation in Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018

图14. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量的滑动T检验

由各季节平均降水量的滑动T检验结果(图15)可以看出，自1979年以来，春季(图15(a))平均降水量的t统计量有两超过0.05显著性水平。两处均为负值，分别出现在1996年和2005~2006年前后。说明期间出现了突发性降水减少的过程，结合M-K检验的结果，可以确定2006年前后发生了春季平均降水量由增多到减少的突变过程。夏季(图15(b))平均降水量的t统计量与年平均降水量(图14)特征相似，有四处超过0.05显著性水平。两处为正值，分别在1985~1987年和2002~2003年前后；有两处是负值，分别出现在1991年和2004~2005年前后。结合M-K检验的结果，2004年前后发生了夏季平均降水量由增多到减少的突变过程。秋季(图15(c))平均降水量的t统计量有5处超过0.05显著性水平，正值分别在1986~1988年、2014~2015年；负值出现在1989~1992年、2003年和2012~2013年。结合M-K检验的结果，可以确定在1992年前后发生了降水量由增多到减少的气候突变。冬季(图15(d))平均降水量的t统计量有4处超过0.05显著性水平，正值分别在1986~1989年、1999~2001年；负值出现在1983~1984年和1992~1993年。结合M-K检验的结果，可以确定冬季平均降水量在1983年前后发生了降水量由增多到减少的气候突变。在1989年前后发生了降水量由减少到增多的气候突变。

Figure 15. Sliding T-test of average precipitation in spring (Figure a), summer (Figure b), autumn (Figure c) and winter (Figure d) in the Yarlung Tsangpo Grand Canyon from 1979 to 2018

图15. 1979~2018年雅鲁藏布大峡谷地区春季(图a)、夏季(图b)、秋季(图c)和冬季(图d)平均降水量的滑动T检验

4. 结论

本文利用ERA-Interim再分析资料分析了大峡谷地区降水的时空变化特征，得出如下结论：

1) 雅鲁藏布大峡谷地区年平均降水量自西南部向东北部逐渐递减。从降水量变化趋势的空间分布来看，大峡谷地区年平均降水量整体呈下降趋势，西南部地区下降趋势最为明显。各季节平均降水量变化趋势中，夏季平均降水量的下降趋势最明显。从年代际变化来看，自2002年之后降水量持续减少，2006年之后降水量波动趋于平缓。各季节平均降水量的变化趋势均趋于减少，其中夏季平均降水量下降趋势最明显，趋势值为−3.92 mm/a。

2) 年平均降水量的第一、二模态共同解释了研究区域40.3%的降水量变化，第一模态中，年降水量于1979~1987、1988~2005年、2005~2018年分别呈一致的减少、增多、减少的趋势，大峡谷西南部的降水量变化趋势最为明显。第二模态年平均降水量在21世纪之前主要呈中部地区降水量增多，四周降水量减少的分布特征，21世纪之后反之。四季平均降水量EOF模态的空间分布具体表现为：春季第一模态：北部降水量减少，南部降水量增多；第二模态：西北部地区降水量减少东南部降水量增多。夏季第一模态：大部分地区降水量增多；第二模态：中部降水量增多，南部和北部地区降水量减少。秋季第一模态：北部降水量减少南部降水量增多；第二模态：全区降水量一致减少。冬季第一模态：全区降水量一致减少；第二模态：全区降水量一致增多。

3) 通过小波分析降水量序列的周期得出：年平均降水量有一2~3年的显著周期；春季平均降水量存在两个主周期，分别为3年和5年左右；夏季平均降水量第一主周期为6年左右，第二主周期为2~3年；秋季平均降水量只有一个能量较弱的3年周期。冬季平均降水量存在一2~4年的较弱周期。

4) 结合M-K突变检验和滑动T检验的分析结果为：年平均降水量在2005年发生了突变减少过程；春季、夏季、秋季、冬季平均降水量分别在2006年、2004年、1992年和1983年前后发生了突变减少过程；冬季平均降水量在1989年前后发生了突变增多过程。

致谢

首先要感谢我的论文指导老师赖欣老师，在我的论文选题和撰写过程中给出了很多指导性意见，并及时对我遇到的困难和疑惑给予了悉心指点。在论文定稿过程中多次检查，指出了格式和小标题等细节问题，付出了很多心血。同时也感谢姚思源学姐对我的大力支持和帮忙，为我解决了很多编程绘图上的问题，并帮忙检查我的论文，提出了很多宝贵的意见。另外感谢和我同组的同学们在论文完成过程中互相学习，互相帮忙，共度了一段难忘的时光。还要感谢参考文献的作者们，通过研究他们的文章，给了我很大的启发，让我得以顺利完成论文。最后，感谢成都信息工程大学大气科学学院的全体老师，感谢他们四年来的辛苦栽培。

文章引用

王莹. 雅鲁藏布大峡谷地区降水时空变化特征分析
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