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《水電能源科學雜志》2015年第十二期

摘要：

為了有效地了解氣候變化背景下我國降雨序列變異情況，采用Hurst系數法進行趨勢診斷和跳躍診斷，從而分析年降雨序列的變異，并利用基尼系數法對年內降雨序列的均勻度進行量化分析。對寧波市北侖區5個國家雨量站降雨序列的變異分析結果表明，降雨序列的變異點與當時的氣候條件相關性很強。

關鍵詞：

氣候變化；降雨序列；變異分析；Hurst系數；基尼系數

1引言

21世紀以來，人類活動引起的氣候變化、極端天氣頻繁發生，從而影響水文循環過程。IPCCAR5［1］指出，氣候變化速度比估計的更快，極端事件的強度和頻率也發生了明顯變化。在氣候變化過程中，原有的水文序列可能失去了一致性。近年來，多選取流域徑流序列進行變異分析，如謝平等［2］通過構建水文變異診斷系統，選取合適的權重綜合多種檢驗方法進行詳細的診斷分析；李彬彬等［3］將Hurst系數法與Bartels檢驗相結合，以彌補Hurst系數法存在的周期性和相依性弱的問題；WANGWeiguang等［4］使用Mann－Kendall趨勢分析、線性回歸和逆距加權插值分析了年度和季節尺度的降雨、徑流和氣溫；XULigang等［5］將極限偏差理論和Mann－Kendall相關性等方法運用到多個時間尺度的降雨分配中；張利茹等［6］采用有序聚類分析法和Mann－Kendal檢驗法對黃河、淮河流域的典型支流的水文序列進行變異分析。本文針對年降雨序列，采用Hurst系數法進行變異分析，利用基尼系數描述年內降雨分配狀況，構建降雨年內分配均勻度模型，從年際和年內兩個角度綜合分析降雨序列的變異情況，并通過實例驗證了方法的可行性，結果可供參考。

2原理與方法

2．1Hurst系數法Hurst系數法［7］可以從整體上檢驗隨機性長期水文要素序列的變異程度。謝平等［2］針對水文要素序列的檢驗，提出了基于Hurst系數的變異程度分級表（表1），擬定當H＝0．5時，序列表現出隨機的布朗運動；當H＞0．5時，序列表現為正趨勢的持續效應，未來的變化趨勢與現在相同；當H＜0．5時，序列表現為反趨勢的持續效應，未來的變化趨勢與現在相反；H偏離0．5的程度越大，序列表現出的正／反趨勢持續效應就越強烈。

2．2基尼系數基尼系數［8］的實質是對序列的均勻度進行量化分析，可將其用于水文要素的年內分配規律研究中。水文要素序列年內分配均勻度模型的構建步驟如下。步驟1選取擬研究的水文要素，按照月值進行升序排列。步驟2分別計算每月序列值占年總量的累計百分比。步驟3以時間累計百分比為橫軸，序列值累計百分比為縱軸，擬合出歷年水文要素分配洛倫茲曲線。步驟4根據洛倫茲曲線求出擬研究水文要素序列的年內分配均勻度（基尼系數）。基尼系數越大，表示年內分配越不均勻。

3實例分析

浙江省寧波市北侖區位于浙江省陸地的最東端，海岸線長達171．2km，陸域面積為585km2，海域面積為258km2，多年平均降雨日數約為145d，多年平均降雨量達1486mm，日最大降雨量達589mm（2005年8月6日），最大年降雨量達2366．7mm（1989年）。北侖區地處中緯度大陸東岸，屬亞熱帶季風氣候區。春季天氣開始轉暖，陰晴不定；夏季天氣炎熱、梅雨連綿，臺風侵襲時，會帶來大量的降水；秋季晴熱少雨，易形成干旱；冬季在西伯利亞冷高壓的影響下，以晴冷干燥為主。選取北侖區4個具有代表性的國家雨量站（楊岙站、大碶站、柴橋站和郭巨站）以及臨近區域代表站（洪家塔站），基于Hurst系數法對其年際、年內降雨序列進行變異分析。雨量觀測站基本情況見表2。

3．1年際降雨量變異分析在顯著性水平α＝0．05、β＝0．01的條件下，通過重標極差法計算Hurst系數值以及不同長度水文序列的臨界值rα、rβ和Hurst系數hα、hβ值，見表3。由表3可知，郭巨站的年降雨序列的Hurst系數值為0．7505＞h0．01＝0．7108，相關函數C（t）為0．4152＞r0．01＝0．3395，通過了顯著性水平β＝0．01的假設檢驗，據此推斷郭巨站點年降雨序列為中變異，說明郭巨站年降雨序列之間呈較強的持續性；柴橋站的年降雨序列的Hurst系數值為0．6228＜h0．05＝0．6807，相關函數C（t）為0．1856＜r0．05＝0．2846，表明該站點年降雨序列過去對未來幾乎無影響，變異程度為無變異。同理，洪家塔站點年降雨序列呈較強的持續性，變異程度為中變異；楊岙站和大碶站年降雨序列無相關性，變異程度為無變異。

3．2年內降雨均勻度變異分析通過各站點年內降雨數據，借助基尼系數構建降雨年內分配均勻度模型，計算了洪家塔站、郭巨站、柴橋站、楊岙站、大碶站年降雨序列均勻度系列值（圖1），在顯著性水平α＝0．05、β＝0．01的條件下，利用Hurst系數法對站點歷年年內降雨分配均勻度基尼系數值進行變異分析，結果見表4。由表4可知，郭巨站年內降雨分配均勻度的Hurst值為0．5721＜h0．05＝0．6676，并未通過顯著性水平α＝0．05的檢驗，相關函數C（t）＝0．1051＜r0．05＝0．2616，表明該序列值并未發生變異。同理，柴橋站、楊岙站、大碶站、洪家塔站的年內降雨分配均勻度均未發生變異。綜上所述，郭巨站和洪家塔站的年際降雨序列有明顯的大尺度振蕩特征，其原因在于：①郭巨站和洪家塔站均為濱海站點，受海洋氣候影響較大，年際降雨波動較大，如洪家塔站點在1961、1990、1992、2010、2012年的年降雨量分別為2225、2420、2404、2142、2267mm，遠遠超過其他站點，以2012年為例，當年寧波市受到6個臺風影響，其中8月份就有“蘇拉”、“海葵”、“天秤”、“布拉萬”4個臺風，在數量和強度上均為歷史罕見（洪家塔站點2012年8月降雨量達582mm），臺風所帶來的暴雨和局部特大暴雨均導致水文序列變異；②寧波的旱情一年四季均可能發生，危害較重的是出梅后的夏秋干旱，如果前期梅雨較少則會加重旱情，出現大旱的年份有1964、1967、1978年，其中1967年洪家塔站降雨量945mm，而郭巨站僅703mm；③通過調查原始資料，發現濱海站點與其他站點相比，年降雨量在1980年代呈增加趨勢，在1990年代呈減少趨勢。

4結論

基于Hurst系數法和基尼系數法，給出了一種判斷年際和年內降雨序列變異的方法，構建了簡便有效的水文序列變異分析系統，通過實例分析發現，利用本文方法可非常直觀地看出降雨序列的變異程度。

參考文獻：

［1］IPCC．WorkingGroupIContributiontotheIPCCFifthAssessmentReport（AR5），ClimateChange2013：ThePhysicalScienceBasis：FinalDraftUn－derlyingScientific－TechnicalAssessment［R／OL］．［2013－10－30］．

［2］謝平，陳廣才，雷紅富，等．水文變異診斷系統［J］．水力發電學報，2010，29（1）：85－91．

［3］李彬彬，謝平，李析男，等．基于Hurst系數與Bar－tels檢驗的水文變異聯合分析方法［J］．應用基礎與工程科學學報，2014，22（3）：481－490．

［4］WANGWeiguang，WEIJiande，SHAOQuanxi，etal．SpatialandTemporalVariationsinHydro－cli－maticVariablesandRunoffinResponsetoClimateChangeintheLuanheRiverBasin，China［J］．Sto－chasticEnvironmentalResearchandRiskAssess－ment，2015，29（4）：1117－1133．

［5］XULigang，ZHOUHongfei，DULi，etal．Precipi－tationTrendsandVariabilityfrom1950to2000inAridLandsofCentralAsia［J］．JournalofAridLand，2015，7（4）：514－526．

［6］張利茹，王興澤，王國慶，等．變化環境下水文資料序列的可靠性與一致性分析［J］．水文，2015，35（2）：39－43．

［7］許斌．變化環境下區域水資源變異與評價方法不確定性［D］．武漢：武漢大學，2013．

［8］胡彩霞，謝平，許斌，等．基于基尼系數的水文年內分配均勻度變異分析方法———以東江流域龍川站徑流序列為例［J］．水力發電學報，2012，31（6）：7－13。

作者：陳鵬 何軍 徐小峰 徐楓 孫琰 單位：三峽大學 水利與環境學院 武漢大學 水資源與水電工程科學國家重點實驗室 三峽地區地質災害與生態環境湖北省協同創新中心