贺州市近54年降水变化特征分析

2023年12月31日发(作者：春夜洛城闻笛李白)

贺州市近54年降水变化特征分析

孙小龙;廖铭超

【摘 要】Bad on the time ries precipitation data from 1957 to 2010 in

Hezhou, linear regression, curve fitting and wavelet transform were ud to

analyze the variation trend and periodic law of precipitation. In recent 54

years, the precipitation in Hezhou changed in volatility. The change within

the year and inter year was obvious, and its amplitude was large. The

precipitation incread in recent 54 years, and its trend rate was 7.266

mm/10a. There were two significant periodic variations of the precipitation.

One was the inter-decadal periodic variation about 16 -18 a, the other was

the inter-annual periodic variation about 8 -9 a. And the periodic shock of

about 17 a was the strongest.%通过线性回归、曲线拟合及小波变换,对1957 ～2010年贺州市的降水时间序列进行分析,揭示了降水变化趋势及周期变化规律.结果表明,近54年来贺州市降水呈波动性变化,降水年内变化、年际变化均很明显,变化幅度较大,近54年的年降雨量呈增加趋势,降水倾向率为7.266 mm/10a；贺州市年降水存在2个明显的全域性变化周期,分别是16～18年的年代际尺度周期性变化和8～9年的年际尺度周期性变化,其中17年左右的周期震荡最强.

【期刊名称】《安徽农业科学》

【年(卷),期】2012(040)032

【总页数】2页(P15804,15863)

【关键词】贺州;降水;变化特征;小波分析

【作 者】孙小龙;廖铭超

【作者单位】广西贺州市气象局,广西贺州 542800;广西贺州市气象局,广西贺州

542800

【正文语种】中 文

【中图分类】S161.6

贺州市地处广西东北部，位于都庞岭以南和大桂山以北，自然地理条件较为特殊，气候环境复杂。贺州市作为广西现代农业示范区，经济发展以农业为主，降水的变化对当地的生产生活有重大影响。利用贺州站1957～2010年降水资料，采用线性回归、曲线拟合和小波变换，对近54年来贺州市的降水变化特征进行研究，揭示降水变化趋势和周期变化规律，有助于了解气候的阶段性变化，为短期气候预测、有效利用水资源等关键问题的研究提供一定的理论依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源 资料采用贺州国家基本站1957～2010年的年降水时间序列。

1.2 分析方法

1.2.1 线性回归及曲线拟合。用线性回归及曲线拟合的方法研究贺州市近54年来的降水变化趋势。其中，线性回归方程表示为:P=At+B，式中，P为年降水量;A=dP/dt，为线性趋势;t为时间;B为常数。当A＞0时，表示降雨量随时间t呈增加趋势;A＜0时，表示降雨量随时间t呈减少趋势［1］。曲线拟合基于最小二乘法原理，通过最小化误差的平方寻找数据的最佳函数匹配，实现拟合曲线的目的。拟合曲线的残差越大，表示资料变化愈不稳定，变幅愈大［2-3］。

1.2.2 小波分析。小波分析是近些年发展比较迅速的时频分析方法，它在时间域和

频率域同时具有良好的局部性质，可以分析出时间序列周期变化的局部特征，具有多分辨分析功能，在研究气候变化的多尺度结构和突变特征等方面有很好的效果［1，4-6］。小波函数的定义如下:若 ψ(t)∈L2(R)满足容许性条件，则ψ(t)称为一个基本小波或小波母函数。其中，^ψ(ω)是ψ(ω)的傅里叶变换。式中，f(t)是信号;为ψ(t)的复共轭函数;W(a，b)为小波变换系数;a为尺度因子;b为平移因子。W(a，b)等值线图把原始信号分解到时间一尺度平面上，得到关于时间序列的小波特征，可以清楚地研究其在时一频域中的局部特征［5，7］。笔者采用Morlet小波对降水时间序列进行小波变换。同时，用小波方差判断时间序列的主要周期。将时间域上关于a的所有小波系数的平方进行积分，得到小波方差:db，式中，Wp(a)为小波方差;W(a，b)为小波系数。小波方差图反映了波动能量随尺度的分布情况，可以确定一个时间序列中各种尺度扰动的相对强度，对应峰值处的尺度称为该序列的主要时间尺度［5］。

为了减小资料序列的起始点和结束点附近的边界效应影响，对资料序列两端进行周期延伸，在序列的头尾两端分别增加了54个资料，由此得到的序列总长为162。其方法如下:设原资料序列为f(1)、f(2)、…、f(54)，其中 f(1)对应于1957年资料、…、f(54)对应于2010年资料。向前延伸54点:f(-i)=f(i+1)(i=0，1，2…，53)，向后延伸 54 点:f(i+54)=f(55-i)(i=1，2，3，…，54)，对新得到的资料序列进行小波变换，变换结束后去掉两端延伸资料的小波变换系数，保留原有序列时段内的小波系数。

2 结果与分析

2.1 降水变化趋势分析 贺州市降水量年内变化很明显，主要降水集中在3～8月份，占全年降水量的75%左右。最大的月平均降水量出现在5月份，降水量为266.4

mm;最小的月平均降水量出现在12月份，降水量仅为43.1 mm。月平均降水量的最小值与最大值之比约为1.0∶6.2。贺州市降水量年际变化也比较明显，年变幅

较大。1957～2010年贺州市平均年降水将小波函数ψ(t)进行伸缩和平移，得到连续小波的变换:W为1 549.7 mm，年降水最小值为1 053.7 mm，出现在1958年;最大值为2 327.1 mm，出现在1973年(图1)。贺州市1957～2010年年降雨量线性回归方程为P=0.726 6x+108.4(R2=0.001 3)，总体上，近54年贺州市年降水量呈缓慢增加趋势，降水倾向率为7.266 mm/10a。其曲线拟合方程为:P=8.749×106t6-0.104 2t5+516.8t4-1.367×106t3+2.035×109t2-1.615×1012t+5.341×1014，拟合曲线的残差为2 205.1，可见贺州市近54年交替出现3个降水偏多时期和3个降水偏少时期，其中1957～1959、1968～1976、1992～2004年降水偏多，1960～1967、1977～1991、2005～2010年降水偏少。此外，拟合方程的残差数值很高，表明贺州市降水变幅大、不稳定的特征。

图1 1957～2010年贺州市降水量变化

图2 1957～2010年贺州市年降水Morlet小波变换系数等值线注:正值为实线，代表降水偏多，负值为虚线，代表降水偏少，小波系数为零则对应着突变点。

2.2 降水的小波分析 由图2可见，近54年贺州市年降水存在2个明显的变化周期，分别是16～18年的年代际尺度周期性变化和8～9年的年际尺度周期性变化，且振荡周期均具有全域性，周期规律处于较稳定状态。在16～18年的时间尺度上，年降水经历了多→少→多→少→多→少6个循环交替，这与图1有较好的对应关系;而且直到2010年等值线也未闭合，表明未来一段时期内年降水将继续偏少。1980年之前，主要表现为17年左右的变化周期;1980年之后，主要表现为18年左右的变化周期。在8～9年时间尺度上，年降水经历了6个降水偏少期和5个降水偏多期;1957～1992年主要表现为8年左右的变化周期。此外，还有一些更小的时间尺度在某一段时期内表现也较为明显。

年降水小波方差图中有2个峰值，分别对应时间尺度8～9和16～18年(图3)。其中年降水17年左右的周期震荡最强，为年平均降水变化的第1主周期。

图3 1957～2010年贺州市年降水小波方差

3 结论

(1)近54年来贺州市降水呈波动性变化。降水量年内变化很明显，主要降水集中在3～8月份，占全年降水量的75%左右;降水量年际变化也比较明显，年变幅较大。总体上，贺州市近54年年降雨量呈增加趋势，降水倾向率为7.266 mm/10a。

(2)贺州市年降水存在2个明显的变化周期，分别是16～18年的年代际尺度周期性变化和8～9年的年际尺度周期性变化，且振荡周期均具有全域性，周期规律处于较稳定状态。其中17年左右的周期震荡最强。

参考文献

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