利用中国气象局国家气象信息中心 1961~2011 年的中国地面逐月降水量网格数据集,通过数据统计以及 EOF 分解对中国区域 51 年间的降水时空分布特征进行了分析,结果显示:1961~2011 年间,降水量总体上经过了先减少后增加再减少的过程,经历了两次较为明显的低谷,分别为 1963~1973 年以及 2003 年以来;我国降水量从东南向西北递减,在东南沿海地区分布较多,新疆、青海以及甘肃西北部地区降水分布较少,7 月和 10月降水量的高值区出现东南沿海偏内陆地区,出现多个降水大值中心;且在 EOF 分解中第一个主模态全国区域表现为相似的变化特征,我国东南沿海地区的变化特征为主要的变化特征区域;我国东南沿海的降水量变化可主导中国整个区域的降水量变化特征。<br/>Statistical and EOF analysis was conducted to investigate the 51 years (from 1961 to 2011) of temporal and spatial distribution of precipitation over China by using monthly gridded precipitation data from the National Meteoro- logical Information Center of China. Generally speaking, from 1961 to 2011, precipitation decreases from 1963 to 1973 then increases until 2003, after then precipitation decreases again. Precipitation amount decreases from the southeast of China to the northwest. Precipitation is more over the southeast coastal area of China, while it is less over Xinjiang, Qinhai and Gansu province. The high value zone of precipitation amount in July and October appears over the southeast coast inland. The first mode of EOF decomposition shows similar variation characteristics over the whole country. Southeast China is the primary variation characteristic area. The precipitation amount variation of Southeast China can dominate the precipitation variation characteristic of the entire country.
降水资源作为水资源的根本来源,是水资源评价中的重要组成部分之一。政府间气候变化专门委员会(IPCC)第四次评估报告指出,全球气候变暖必将导致降水量的时空分布变化从而对水资源、生态系统状况和社会经济发展等产生深刻的影响[
研究者针对于全国区域的降水量时空分布特征分析还较少,这一方面由于我国降水量特征与气候背景相一致,很早就得出了我国降水主要的分布特征,即我国东南沿海降水较多,往西北递减。虽然如此,但很少研究应用大量数据对该空间分布特征进行验证,同时也很少有研究应用长时间序列数据,分析我国降水量的时间变化特征。而且绝大多数降水量分布特征是针对于小区域的研究,同时所使用的资料也仅仅为离散性的站点数据,分布比较稀疏,因为降水是兼具时空属性的大气物理过程,在针对空间分布进行分析时会有很大的误差。
因此,在降水量的空间分布特征分析时使用栅格化的气象数据有着较大的优势,本文拟使用中国气象局国家气象信息中心的0.5˚ × 0.5˚栅格化降水数据对1961~2011年间的降水量时空变化特征进行分析。该数据是由国家气象信息中心的研究者根据全国的国家级台站资料,经过再处理,质量控制以及插值后的产品化数据,是目前精度较高同时数据较为完整且数据覆盖较广的降水量数据。
本文数据来源于中国气象局国家气象信息中心的中国地面逐月降水量网格数据集,该数据集利用全国2416个国家级台站(包括国家气候观象台,国家气象观测一级站、二级站)观测的逐月降水量,采用基于“气候背景场”的最优插值方法,实时生成中国区域逐月降水量的网格产品,数据格式为ARCGIS标准格式,产品空间分辨率均为0.5˚ × 0.5˚,使用该数据集1961~2011年51年的数据。
1) 平均处理:将中国区域每月各格点的降水量求和取平均值设定为每月中国区域平均值,再将12个月的中国区域平均值取算术平均值设定为中国区域的年平均降水量;取中国区域每个格点1961~2011年1~12月的平均值,得到中国区域30年平均降水量空间分布数据;取中国区域每个格点1961~2011年1、4、7、10月的平均值,得到中国区域1、4、7、10月平均降水量分布数据。
2) EOF分解:EOF分解即经验正交函数分析,又称为主分量分析或主成分分析。它是用来将大量初始信息资料(矩阵)加以压缩,并从中求得能最大部分地捕获初始方差的正交线性组合或固有变量,即出现频率最高的时空变化型或主导的时空变化型的一种分析方法。EOF分解被用于气候中的多个参数如积雪、气温以及降水等的时空分布特征分析。
3) 数据提取:通过EOF分解可确定中国区域内1961~2011年期间,降水量变化特征较为明显的空间区域,将降水量变化幅度较为明显的该空间区域内的数据提取出来,对其时间变化特征进行再分析。
根据以上数据处理,得到1961~2011年间的年平均降水量年际变化特征,如图1所示,其中黑色虚线为经过10点快速傅里叶变换(FFT)平滑处理后降水量变化趋势线,黑色实线1961~2011年间降水平均值线(49.12 mm)。由图可见,1961~2011年间,总体上降水量经过了先减少后增加再减少的过程,期间降水量经历了两次较为明显的低谷,分别为1963~1973年以及2003年以来,2003年以来降水量的减少造就了这段时间内频繁发生的秋伏旱灾害。2011年年平均降水量44.55 mm为51年间的极小值,1998年的54.52 mm为30年间的极大值。经过与历史事件对应对照,1998年的大范围降水造成了1998年全流域型的特大洪水,2011年的年平均降水量极小值造成了我国南方地区60年难得一遇的大旱。1961~2011年内的51年中,年平均降水量在平均线以上的年数只有20年,其余31年均分布在平均线以下,同时近15年来,分布在平均线以上的只有四年,由此可见近年来降水量是呈现明显偏少的现象。
为了进一步分析1961~2011年间降水量的时间分布特征,给出了1961~2011年间1、4、7、10月平均降水量的年际变化图,如图2所示。图中黑色实线为
图1. 1961~2011年平均降水量年际变化
51年各月降水量平均线,虚线为经过快速傅里叶变换(FFT)后的二次趋势线,由此可见1月份呈现增加的趋势,这与全年的降水量变化相悖,但是由于1月份平均降水量分布在0~20 mm内,较少的降水量变化,对于全年的降水量变化特征影响较小。4月和10月降水量呈现很明显的减少特征,平均线以下的年份大部分出现在近二十年内。7月份降水量变化特征较为复杂一些,先出现了一个增加的趋势,后出现减少的趋势,从1990年左右开始一直处于减少的趋势中,同时2000年以来大部分年份的降水量分布在平均线以下,这更加剧了降水量减少的趋势。
使用1961~2011年的降水量数据给出了如图3所示我国年平均降水量空间分布示意图,由图可见,我国降水量大值区主要分布在东南沿海地区,从东南向西北递减,其中低值区分布在我国新疆、青海以及甘肃西北部地区。1961~2011年间我国东南沿海地区的的平均降水量大约在100~140 mm左右,我国大部分地区的平均降水量在20~100 mm之间,我国新疆、青海等降水量稀缺地区的降水量值在5~20 mm之间。
图2. 1961~2011年1、4、7、10月平均降水量年际变化;(a) 1月;(b) 4月;(c) 7月;(d) 10月
为了探讨不同月份降水量的空间分布特征,图4给出了中国区域1961~2011年51年1、4、7、10月平均降水量空间分布示意图,由图可见,1、4、7、10月的平均降水量空间分布特征总体上呈现东南多西北少的特征,相比较而言,1月和4月与年平均降水量分布特征相似性较高,均为我国东部沿海地区为大值区,西北部地区的新疆、青海等地为小值区。7月和10月的降水量高值区并不是出现在我国东南沿海地区,而是出现在东南沿海偏内陆的一些地区,这主要是由于夏秋季节,太阳辐射较为强烈,易形成局
图3. 中国区域1961~2011年30年平均降水量空间分布
地的小气候,同时受地形抬升影响而形成较多的局地强降水。这样的表现在7月尤为明显,夏季的局地强降水较多,形成了7月份我国东南部地区很多个降水大值区。
上文已经给出了我国降水量的51年来的降水量变化特征,由于中国边疆辽阔,为了进一步分析中国区域中那些地区的降水量变化主导了中国区域的降水量变化特征,使用EOF分析(主成分分析)对51年来的降水量进行分析,从而给出中国区域内不同地区的降水量51年来的变化趋势特征。
对1961~2011年1、4、7、10月平均降水量原始场分别进行EOF分析,由于EOF分析中方差贡献率小的变量通常规律性很差,其实际物理意义也不清晰,因此在实际分析过程中常常视为误差量或噪声而忽略,只取方差贡献率大的变量来研究,从而达到降维分析的目的。因此取方差贡献较大的前四个模态,前四个模态的累计方差贡献分别达到了0.90、0.93、0.91以及0.86,如表1所示。
本文主要关心,中国区域内降水量最主要的变化
图4. 中国区域1961~2011年51年1、4、7、10月平均降水量空间分布;(a) 1月;(b) 4月;(c) 7月;(d) 10月
趋势特征,同时,1、4、7、10月第一模态的方差贡献达到了0.7862、0.8643、0.8573以及0.7278,由此可见第一模态的空间分布特征足以表现1、4、7、10月的主要变化特征,因此只给出4个月份第一个模态的空间分布型即可,如图5所示。由图可见,4个月份中,全国区域空间分布特征值均为正值,这说明全国区域均表现为相似的变化特征,从1月、4月、10月中可见,我国东南沿海地区的变化特征为主要变化特征区域,7月份这样的主要变化特征区域扩展到了我国东北及其中东部地区。
因此,选择我国东南沿海地区对其降水量的时间变化特征进行进一步分析。
表1. 1、4、7、10月前4个主模态的方差贡献率和累积方差贡献率
根据以上分析,将我国东南沿海地区的降水量提取出来,对其时间分布特征进行分析,如图6所示,其中黑色虚线为趋势线,黑色实线为均值线,由图可见,4月和10月的降水量表现为明显的下降趋势,这与全国区域4月和10月降水量变化特性相同,1月和7月变化趋势表现为先增加后减少的趋势,这也与全国的变化趋势相同。由此可见,正如上文分析,我国东南沿海地区的降水量主导了中国区域的降水量时间变化特征。
本文利用中国气象局国家气象信息中心1982~ 2011年中国地面逐月0.5˚ × 0.5˚降水量网格数据集,通过时间空间统计方法以及主成分分析法对中国区域内1961~2011年51年间的降水时间空间分布特征进行了分析,得到如下结论:
1) 1961~2011年间,总体上降水量经过了先减少后增加再减少的过程,期间降水量经历了两次较为明显的低谷,分别为1963~1973年以及2003年以来,
图5. 1月、4月、7月、10月第一个主模态空间分布图;(a) 1月;(b) 4月;(c) 7月;(d) 10月
图6. 1961~2011年东南沿海地区1、4、7、10月平均降水量年际变化;(a) 1月;(b) 4月;(c) 7月;(d) 10月
2003年以来降水量的减少造就了这段时间内频繁发生的秋伏旱灾害。
2) 对1961~2011年间的降水量进行空间分布特征统计,降水量从东南向西北递减,其中降水量主要集中在东南沿海地区,新疆、青海以及甘肃西北部地区降水分布较少;受东南部地区夏秋季节局地对流行降水的影响,7月和10月降水量的高值区出现东南沿海偏内陆地区,同时出现多个降水大值中心。
3) EOF分解结果显示,第一个主模态全国区域均表现为相似的变化特征,我国东南沿海地区的变化特征为主要变化特征区域。
4) 对我国东南沿海地区的降水时间变化特征进行分析可见,我国东南沿海的降水量变化可主导中国整个区域的降水量变化特征。
本文数据来源于国家气象信息中心数据服务网,对国家气象信息中心表示衷心的感谢。
[
[
[
[
[
[
[
[
[