近60a来中国洪涝灾情变化趋势持续性和周期性研究

本文利用Hurst指数和小波分析工具对洪涝灾情的1950~2010年的变化动态作了分析,揭示了灾情序列的趋势持续性、特征时间尺度、周期特征和突变点,同时还定性地预测了洪涝灾情的未来走势。研究结果发现:1)根据Hurst指数计算结果,受灾面积时间序列的Hurst指数为0.9338,具有很强的正持续性。未来有进一步增加的趋势。因灾死亡人口数时间序列的Hurst指数为0.4845,具有很弱的反持续性。而房屋倒塌间数时间序列的Hurst指数为0.6124,具有较弱的正持续性,未来有较弱的减少趋势。2)小波分析方法具有较好时空域特性,可以描述洪涝灾害灾情变化的多尺度特征,将隐含在灾情序列中随时间变化的周期震荡显现出来,并确定灾情序列中的突变点位置,为深入探索中国洪涝灾害的时空复杂性提供了全新的理论工具。3)中国洪涝灾害灾情都存在多时间尺度特征,不同的时间尺度表现为不同的循环交替,大尺度的周期变化嵌套着小尺度的周期变化。总体上表现为由小尺度的震荡剧烈,没有明显的规律到大尺度出现明显规律后继续增强或先升后降。4)60a来,中国洪涝灾害受害面积总体上保持着增加的趋势。在9a和25a上分别存在着第1和第2主周期。中国洪涝灾害因灾死亡人口总体上保持着明显减少的趋势。在8a和18a上分别存在着第1和第2主周期。中国洪涝灾害倒塌房屋总数总体上保持着减少的趋势。在8a、17a和25a上分别存在着第1、第2和第3主周期。     

全球变化背景下安徽近55 a气温时空变化特征

基于安徽省80个气象站的月值气温观测数据,采用线性倾向率、Mann-Kendall突变检验、小波分析和R/S分析等数理统计方法,研究多时间尺度下的气温变化特征。结果表明:1)近55 a安徽省气候呈现明显的暖化趋势,年均气温及春、秋、冬季气温均呈明显上升趋势,其中春季升温幅度最显著,年平均气温在20世纪90年代波动幅度最大;2)年平均气温在1996年发生了突变,与突变前相比,突变后的平均气温增加了0.82℃,年平均气温发生了较大的变化,增暖趋势显著;3)近55 a安徽省年平均气温的变化主要存在5~8 a和10~15 a周期振荡,由小波方差图可以确定年平均气温存在6 a和11 a的主周期;4)安徽省年及四季平均气温的Hurst指数都大于0.5,表明存在显著的Hurst现象,即在不同时间段,该地区的气温时间序列大体上延续历史变化趋势,说明近55 a来安徽省的气温变化存在趋势性成分。春季和冬季Hurst值最高,表明与其他季节相比,春季和冬季的增温持续性最强,是年平均增温的主要贡献者。     

哈尔滨站径流、输沙的多时间尺度特征

水沙多时间尺度变化的复杂结构分析可为短期及中长期水沙预测提供科学依据。选用松花江哈尔滨控制站1955-2005年年均面降雨量、年均径流和输沙量数据,采用小波多尺度分析方法,分析哈尔滨站主要水文要素的周期及其多时间尺度变化特征。结果表明:哈尔滨站降雨、径流和输沙量序列主周期基本一致且均存在多时间尺度特征。三要素的第一主周期为24.0~26.0 a,第二主周期为17.0~18.0 a,第三主周期为6.0~7.0 a。在7 a时间尺度上,20世纪50-60年代,降雨、径流和输沙量序列的曲线变化基本同步。20世纪70年代,由于大规模人口迁入以及为解决粮食问题的水土资源开发导致了三条曲线发生紊乱,20世纪80年代后黑土地综合治理措施的实施使得三条曲线重新趋于一致。在17 a和26 a时间尺度上,受引水工程、兴建水库等人类活动的影响,三条曲线间的变化出现不同步现象。水沙丰枯变化及奇异点判断与时间尺度有密切关系,离开时间尺度的变化趋势是毫无意义的。     

北京地区近300年降水变化的小波分析

利用北京地区1724-2009年降水资料,首先做了趋势分析和突变检验,之后采用Morlet小波函数,对该地区近300 a来降水的年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了该区降水变化的多时间尺度的周期性变化规律,并根据主周期对未来降水变化进行了预测。结果表明,北京地区年降水量有缓慢增大的趋势,但并不显著。1744、1809、1894和1996年为该系列降雨量减少突变点,1777、1870和1948年为降雨量增多突变点。同时北京地区年降水量在其计算时域内各时间尺度分布不均匀,具有明显的局部化特征;年降水存在85~95 a左右时间尺度的周期特征;其次,35~40 a和20~25 a左右时间尺度的周期特征也较明显。降水量在不同时间尺度下偏多、偏少交替变化也各不相同。此外,分析结果显示该地区年降水量具有21 a、35 a和85 a左右的主周期,其中85 a周期为第一主周期;根据年降水的主周期推测,北京地区整个时间序列上的年降水量呈现出偏少-偏多-偏少-偏多-偏少-偏多-偏少的循环交替特征,根据其周期特征,可以推测2009年到2030年左右将一直处于少降水期。     

辽宁省近50年降水量的突变特征及变化趋势分析

首先采用Pettitt方法对辽宁省21个气象站1958年一2008年51年的降水量序列进行突变分析,结果显示54476和54486两测站的年降水量序列分别在1996年和1998年存在显著的突变且通过了显著性水平检验,其它测站的降水量序列均未检测出显著的突变年份。根据累积距平曲线分析辽宁省51年的年均降水量在时间尺度上大致分为三个阶段：1958年一1975年为降水量增加阶段,1975年一1996年为降水量稳定阶段,1996年一2008为降水量减少阶段。最后应用Morlet小波分析对辽宁省年均降水量进行周期分析,结果表明降水在大尺度时间上存在约24年的周期震荡,在小尺度时间上存在约9年的周期震荡。     

阿克苏河年径流变化的非线性特征

以阿克苏河流域的托什干河、库玛拉克河和阿克苏河干流为例,基于1957-2008年的径流序列,运用小波分析和R/S分析方法分析了阿克苏河径流过程的非线性特征,揭示了流域径流的变化规律,得出以下结论:①库玛拉克河、托什干河及阿克苏河干流的年径流序列均呈增加的趋势,且都以20世纪80年代后期为分界点分为两个阶段:前期径流较少,处于枯水期;后期径流较多,处于丰水期。②阿克苏河流域年径流量变化存在较长周期,长周期中又包含着短周期;其中,18 a和22 a的周期贯穿于整个时间序列,为流域径流的第一主周期。③流域内三条河流各个时段径流量的Hurst指数值几乎都大于0.5,表明流域径流的时间序列具有长期持续的特征;从各条河流最后一个时段的Hurst指数可以推断,在2008年后的一段时间里流域径流量将会继续保持增加趋势。     

桐梓河流域输沙量变化及其对气候和人类活动的响应

基于桐梓河流域二郎坝水文站1975-2015年长时间序列降水、蒸散量及输沙量数据,通过累积距平法、Morlet小波分析和Hurst指数等数理统计方法;定量分析了流域40年以来输沙量的演变过程以及未来变化趋势,并应用累积量斜率变化率比较法定量评估了研究区降雨量变化和人类活动对流域输沙量变化的影响和贡献率。研究结果表明：（1）40年来流域降水量介于608.10~1132.70 mm之间,其平均值为829.00 mm,呈不显著减小趋势,年均减小量为-3.10 mm/a。（2）流域年输沙量介于0.44万~478.01万t,其平均值为64.68万t,呈极显著减少趋势,减少速率为-4.13万t/a。未来流域输沙量呈持续递减趋势,但10年后将呈现出增加趋势。（3）1989年为流域输沙量的突变年份,1989年以前呈现上升趋势,1989年之后呈显著下降趋势,且突变年份后输沙量较突变年份前减少了76.82%。（4）输沙量存在12年左右的年代际震荡周期,形成了两个高震荡周期和一个低震荡中心,高震荡周期位于1976-1979年以及1986-1992年,低震荡周期位于1979-1985年。（5）多年季节输沙量呈持续性减少趋势,夏季输沙量在8年之后可能呈现出增加趋势,而其他季节则不存在持续性周期。（6）以1975-1989为基准期,降水量和人类活动对流域输沙量的贡献在1990-2015年分别达到4.87%和95.14%;如果考虑蒸发量对流域输沙量的影响,则人类活动对桐梓河流域径流量变化的贡献率在2003-2015年会增加到98.65%。流域输沙量在1990-2015年的减少主要由人类活动控制,人类活动每年导致输沙量减少1.57万t。     

基于小波变换的上海市近10年SO2污染指数的变化

对上海市近10年逐日SO2污染指数时间序列进行一维连续Mexican Hat小波变换分析,研究了SO2污染物的多尺度演化特征、主周期、突变点和变化因素.结果表明,上海市SO2污染指数在不同时间尺度上具有不同的"高-低"交替变化规律,且以100 d左右的变化为主周期;SO2污染受气象条件的影响,呈现出"冬重夏轻"的格局,春、秋分日前后是一年中SO2污染轻重状况转换的突变点;经济高速发展对能源需求的增长,使上海市为改善SO2的努力"事倍功半":污染总体仍呈上升趋势.小波变换方法用于SO2污染时间序列的分析是有效的,也适用于其他污染物的时间演变规律研究.     

气候变化背景下贵州省农作物生长期干旱时空变化规律

以干旱高发区贵州省为研究对象,利用贵州省19个站点1960—2013年气象日值资料,考虑气象干旱累积效应及当地秋收农作物生长时期需水要求,验证了秋收作物生育期内标准降水蒸散指数（Sep-SPEI-6）与粮食减产量之间的相关性。基于Sep-SPEI-6指数采用Mann-Kendall法、滑动t检验、Morlet小波周期分析以及Hurst指数等方法分析了贵州省干旱时空变化特征。结果表明：① Sep-SPEI-6与贵州省及各州、市粮食减产量呈极显著负相关性。② 在1991、2001年前后贵州省气候发生了突变。③ 与第一阶段（1960—1991年）相比,第二阶段（1992—2001年）干旱发生频率和影响范围均减少了10.59%;较第二阶段,第三阶段（2002—2013年）分别增加了23.67%和24.74%;与前两阶段相比,第三阶段的干旱历时与强度增加显著。④ Sep-SPEI-6时间序列存在明显的周期性振荡特征,以22 a为第1主周期。⑤ 各站点Sep-SPEI-6的Hurst数值均大于0.5,说明其变化具有较好的持续性。⑥ 干旱易发区呈现由东向西的转移趋势。⑦ 农作物生长期内日降水>1 mm天数和日照总时数是影响农作物生长期干旱的主要气象因素。研究成果为贵州省抗旱减灾措施的制定提供了理论依据。     

1961—2014年中国干燥度指数的时空变化研究

论文采用中国1961—2014年530个气象站数据,运用FAO-56 Penman-Monteith公式计算潜在蒸散发量,并结合降水量计算中国1961—2014年干燥度指数(Aridity index,AI),然后采用Mann-Kendall趋势检验、突变检验和小波分析对其进行时空变化分析。结果表明:1)1961—2014年中国整体、西北地区、青藏地区的干燥度指数均呈显著减小趋势,而南方地区干燥度指数呈微弱减小趋势,北方地区干燥度指数呈不显著增加趋势。中国干燥度指数的突变发生于1986年,而各个分区的突变时间有所差异。2)1961—2014年中国整体、北方地区和西北地区干燥度指数变化主周期均为28 a,南方地区稍晚1 a,青藏地区提前2 a,所有地区均在主周期上经历了变大—变小—变大的过程。同时所有地区也存在不同时间尺度的次周期变化。3)整个中国、西北地区和南方地区潜在蒸散发量的减少和降水量的增加,共同引起了干燥度指数的减小。在北方地区,年降水量的显著减小和潜在蒸散发减小引起干燥度指数呈现微弱增加趋势。在青藏地区,潜在蒸散发的微弱增加和降水量显著增加引起干燥度指数呈现显著减小趋势。4)中国干燥度指数在空间格局上和降水的分布相反,呈现出西北大、东南小的特征。北方地区整体干燥度指数偏小,但中部区域降水相对减少,蒸发能力增强,导致干燥度指数相对偏大。南方地区气温较高,蒸发能力强,但雨量充沛,是我国干燥度指数最小的区域。西北地区较为干燥,降水少,蒸发强,是我国干燥度指数最大的区域。青藏地区由于青藏高原的阻挡作用以及东部地区较为丰富的降水量,使得干燥度指数由东向西逐渐增加,呈现西干东湿的格局。     

西安市极端降雨时间演变特征分析

全球气候变化导致城市洪涝灾害频发,极端降雨具有历时短、成灾快的特点,是造成城市内涝的主要原因,研究极端降雨的变化趋势,可为城市应对内涝提供参考。为分析西安市极端降雨事件的时间演变特征,采用滑动平均、线性回归、M-K突变性检验和Hurst指数分析等方法对西安市1990—2020年的降雨资料进行分析,得出西安市近30年降雨事件随时间的变化特征,并对未来变化趋势进行预测分析。结果表明:1）西安市年降雨量无明显变化趋势,但极端降雨量以每10年29 mm的速率呈增加趋势,并且在2002年突变性增加;2）极端降雨频次以每10年0.85次的速率呈增加趋势,并且在2014年突变性增加;3）极端降雨量和极端降雨频次的Hurst指数分别为0.974和0.893,具有较强的持续性,这表明两者变化趋势与过去相一致,未来西安市的极端降雨事件会呈持续增加趋势。     

东北地区植被时空演变及影响因素分析

基于2000~2020年MODIS NDVI遥感数据,辅以气象数据和土地利用数据,通过小波分析、Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析法,以不同地形地貌为单元,对不同周期阶段下东北地区植被时空演变特征及其对气候变化和人类活动的响应机制进行深入解析.结果表明:时间上,21a间东北地区植被NDVI呈速率为0.0308/10a(P<0.001)的上升趋势,以16a第一主周期下10a左右的周期变化最为稳定;空间上,东北地区植被NDVI整体处于较高水平,但空间分异明显,呈“西南低东北高”的格局.各周期阶段均为NDVI改善面积大于退化面积且改善范围不断扩增.NDVI未来变化趋势主旋律为持续改善,占总面积的63.56%;响应机制上,东北地区植被NDVI受气候变化与人类活动共同影响.2000~2020年NDVI与气温、降水和相对湿度呈正相关,与日照时数呈负相关,其中降水对NDVI的影响作用最强,且随周期演替以降水为主导气候因子的面积显著递增.各周期阶段人类活动对NDVI变化均以正向促进为主,林业工程实施是植被状况改善的关键,而建设用地扩张是植被减少的主要原因.     

太湖流域暴雨时空特征研究

暴雨灾害是一种主要的气象灾害,论文选择经济发达的太湖流域为研究区域,运用小波、线性趋势模拟、P-Ⅲ型概率密度函数、Mann-Kendall法等方法对太湖流域暴雨的时空变化特征及趋势进行分析研究。研究结果显示:①太湖流域55 a平均年暴雨日数有2.9个,年际变化幅度比较剧烈。1991—2000年是暴雨日数多发期, 1959、1968和1978年暴雨日数较少,呈弱"倒U"型。暴雨频次平均值的空间分布呈现南多北少、西多东少的分布格局。暴雨量与暴雨日数的空间分布并不一致,出现北多南少、东多西少的分布。②研究显示P-Ⅲ曲线方法在区域降水极值的研究方面具有较好的效果,太湖流域年最大日降水量趋势呈现"U"型,与太湖流域年暴雨日数的演变特征呈现不一致的趋势。55 a来,太湖地区发生的最大暴雨在250 mm内,即200 a一遇的暴雨洪水为该地区暴雨灾害的近代极值。③典型站点年暴雨降水量均有不同程度的增加趋势,以太湖中部以南的三个站点东山、杭州、慈溪最为显著,各点均存在不同程度的突变,但突变时间存在差异。④太湖流域夏季暴雨呈现2 a、9 a、13 a、25 a等多尺度的周期变化,各波动周期稳定性和显著性不同。     

1951-2010年珠江流域洪水极值序列平稳性特征研究

水文序列的平稳性假设是传统水文统计学方法在水文序列分析研究中的基本假设,随着气候变化与人类活动对地表水文过程的影响,这种假设往往存在问题,使水文分析得出误导性结论。以珠江流域28个测站1951—2010年年最大洪峰流量序列为例,用Pettitt方法结合Loess参考函数检验序列中均值和方差变异,用Mann-Kendall(MK)和Spearman法检测时间趋势性,用广义可加模型(GAMLSS)和长期持续效应等具体分析序列的平稳性。研究结果表明:1均值/方差变异主要集中在西江和东江流域,变异时间分别集中在1990年左右和1968—1987年间;2变异点的存在与否对序列趋势检验结果有重要影响,在考虑变异点前提下,珠江流域年最大洪峰流量序列基本无显著趋势性;3在GAMLSS模型中,对于不具有和具有突变点序列,Gamma分布均为选择次数最多的最优极值分布,不具有突变点序列分布参数θ1或θ2非平稳模型与平稳模型差距较小,具有突变点序列则相反;4统计上检测出具有突变点或者显著时间趋势性的测站,同样检测出高Hurst系数,反之亦然。Hurst系数估计因样本容量较小具有较大不确定性。东江流域受流域内水利工程的剧烈影响,尽管检测出高Hurst系数,但仍认定为非平稳序列;西江干流主要受支流汇流和气候变化影响,高Hurst系数表明其水文过程可能是长期稳定过程中局部波动的结果。     

中国PM2.5人口暴露风险时空格局

采用PM_2.5和人口格网数据，计算了2000~2016年中国PM_2.5人口暴露风险值，并利用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数等，分析了17a间中国PM_2.5人口暴露风险的时空变化特征.结果表明：①17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧差异巨大，东部高、西部低，东部多年风险均值为2.787，西部为0.065；②17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧的变化幅度具有较显著差异，西部整体呈下降趋势，而在2011年和2015年有明显回升，东部自2001年迅速增加且保持平稳状态，直至2015年出现大幅度回落.③PM_2.5人口暴露风险的稳定性与持续性差异显著，东部以不稳定与弱反持续性为主，西部则以稳定与强反持续性为主要特征.④暴露等级为危险与极危险水平下的人口总量与人口密度在空间上呈现出东部高西部低的分布状态.     

1961—2014年中国干燥度指数的时空变化研究

论文采用中国1961—2014年530个气象站数据,运用FAO-56 Penman-Monteith公式计算潜在蒸散发量,并结合降水量计算中国1961—2014年干燥度指数（Aridity index,AI）,然后采用Mann-Kendall趋势检验、突变检验和小波分析对其进行时空变化分析。结果表明：1）1961—2014年中国整体、西北地区、青藏地区的干燥度指数均呈显著减小趋势,而南方地区干燥度指数呈微弱减小趋势,北方地区干燥度指数呈不显著增加趋势。中国干燥度指数的突变发生于1986年,而各个分区的突变时间有所差异。2）1961—2014年中国整体、北方地区和西北地区干燥度指数变化主周期均为28 a,南方地区稍晚1 a,青藏地区提前2 a,所有地区均在主周期上经历了变大—变小—变大的过程。同时所有地区也存在不同时间尺度的次周期变化。3）整个中国、西北地区和南方地区潜在蒸散发量的减少和降水量的增加,共同引起了干燥度指数的减小。在北方地区,年降水量的显著减小和潜在蒸散发减小引起干燥度指数呈现微弱增加趋势。在青藏地区,潜在蒸散发的微弱增加和降水量显著增加引起干燥度指数呈现显著减小趋势。4）中国干燥度指数在空间格局上和降水的分布相反,呈现出西北大、东南小的特征。北方地区整体干燥度指数偏小,但中部区域降水相对减少,蒸发能力增强,导致干燥度指数相对偏大。南方地区气温较高,蒸发能力强,但雨量充沛,是我国干燥度指数最小的区域。西北地区较为干燥,降水少,蒸发强,是我国干燥度指数最大的区域。青藏地区由于青藏高原的阻挡作用以及东部地区较为丰富的降水量,使得干燥度指数由东向西逐渐增加,呈现西干东湿的格局。     

过去两千年长江干流历史洪水事件的时空变化研究

理解极端洪水事件活动特征及其与气候变化、人类活动的相互关系一直是全球变化研究的热点问题。现代器测数据较短对洪水事件变化规律预测存在不足,而利用历史文献记录研究百年-千年尺度洪水事件的发生规律则成为一个较好的选择。洪水灾害是长江流域最为严重的自然灾害之一。本文以官方现存历史记载为依据,构建了过去2000年长江干流上、中、下游洪水事件序列,并将其与气候和人类活动代理指标进行对比。结果表明,1350年之前,长江干流洪水事件受东亚季风(EASM)、西南季风(ISM)、厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)、热带辐合带(ITCZ)移动等多种气候因素驱动,且气候驱动机制在同期不同区、同区不同期存在显著差异。此外,1350年之后人类活动的增强可能明显加剧了长江干流洪水事件的频率和强度。     

气候变化下汉中盆地水稻产量变化研究

深入分析气候变化下汉中盆地水稻产量变化响应,可在进一步探究影响研究区水稻产量主要气象要素的同时,为地方水稻生长期内气象灾害的防控提供科学依据。为了解研究区水稻生长季主要的气象影响因子,文章基于1951—2014年汉中盆地多测站日气温、降水量、积温及气温日较差数据和水稻单产资料分离的气象单产数据,综合运用线性趋势、趋势系数、HP滤波法、Morlet小波分析等方法,在分析汉中盆地水稻气象产量和生长季各气象要素变化趋势的同时,推求了水稻气象产量和各主要气象要素序列的显著周期。研究结果表明：1）近64 a汉中盆地4—9月水稻生长季平均气温和≥10 ℃活动积温变化均呈上升趋势,气温日较差呈下降趋势,降水量变化趋势不明显;2）汉中盆地各气象要素与水稻气象单产的显著周期分析结果显示水稻气象单产第一主周期与各气象要素的第二主周期相对应,均存在13~14 a时间尺度的主周期变化;3）各气象要素对水稻气象产量的影响各异,不同气候背景下影响水稻气象产量的主导气象因素不同。论文研究结果可为汉中盆地水稻生产的优化布局及地方经济社会发展提供参考依据。