（气象学专业论文）广西旱涝的变化规律和预测研究.pdf

摘要 本文用1 9 6 1 - 2 0 0 6 年广西8 8 个气象观测站的各月雨量资料，北半球5 0 0 百 帕月平均高度场资料( 5 7 6 个格点) ，国家气候中心提供的部分环流特征量资料， 通过e o f 分解、合成分析、s v d 分解和相关分析等统计方法和天气学方法，对 广西四个季度旱涝灾害天气的变化规律和预测作了研究。论文主要包括以下四 个部分： ( 1 ) 将降水距平百分率、干旱指数、湿度指标及z 指数四种方法定义的旱 涝与广西实际旱涝进行对比分析，发现降水距平百分率反映出的旱涝程度偏弱， 湿度指标容易夸大旱涝程度，干旱指数在雨日明显偏多偏少时反映不出早涝实 况，分析表明z 指数比其它三种指标更适合划分广西季度旱涝程度。 ( 2 ) 将广西8 8 个站的各季降水资料转换为z 指数，对各季旱涝等级进行经 验正交分解，研究其时空分布特征。结果表明：四个季度旱涝等级场的前4 个 特征向量都通过了显著性检验，基本能反映各季旱涝场的主要特征。各季最主 要的旱涝分布类型都是全区性偏涝或偏旱，第二种主要分布型春季和夏季为南 北向反符号分布，秋季和冬季为东西向反符号分布。对划分的典型旱涝年进行 t 检验，广西8 8 个测站有9 2 以上的站点达到了0 0 5 的统计显著性，各季的t 检验值均为一致的正值，表明广西季度旱涝有非常好的一致性。 ( 3 ) 利用合成分析法对旱涝年份的同期5 0 0 百帕高度场进行合成比较分析， 并进行统计检验。结果表明春季涝年表现为北高南低的形势，南支槽明显比 旱年深，西太平洋副高偏弱。广西夏季降水的主要天气系统取决于冷空气的 移动路径，当中高纬度地区环流经向度大，槽脊发展，使乌拉尔山一带的冷空 气得以堆积、发展，并有利于向中低纬度移动，造成广西夏季偏涝。秋季涝 年表现为乌拉尔山上空为深厚的低槽，贝加尔湖及东部上空为高压脊，副高偏 强。冬季涝年贝加尔湖到日本岛以东为宽广的脊区，东亚大槽较弱，亚州地 区中低纬度为东高西低形势，青藏高原及广西上空位势高度低，在广西一带维 持较深厚的低值系统，造成广西冬季多雨。 t v 用s v d 方法分析了各季旱涝与前期5 0 0 百帕高度场的关系，找出了各季前 期最优相关月份，发现春季和夏季分别与前一年9 月、1 0 月相关最好，秋季和 冬季分别与当年8 月和5 月相关最好。前年9 月大西洋副高活动区域是次年春 季旱涝的关键区，副高偏强，则春季偏旱，反之偏涝。前一年1 0 月东西伯利亚 海和大西洋低纬地区位势高度小，则来年广西夏季少雨，反之多雨。当年8 月 极涡强，广西秋季偏旱，反之偏涝。当年5 月极涡强，广西冬季偏早，反之偏 涝。 ( 4 ) 通过相关分析，找出了一批对各季早涝有预报意义的5 0 0 百帕高度场 因子、环流特征量因子和预报模型，得出：与春季旱涝关系密切的环流因子主 要分布在春季前四个月，秋冬季5 0 0 h p a 环流演变对广西春季旱涝趋势存在着一 定的联系；与夏季旱涝关系密切的环流因子主要分布在前一年秋季和当年春季； 秋季旱涝的影响因子主要集中在前一年冬季和春季的3 月和4 月：冬季的因子 主要是春季和秋季的环流特征量。并将所选因子通过降维处理整合后与多元回 归方法结合起来作为广谣四季早涝趋势的预测工具。 关键词：旱涝，气候特征，环流形势，预测研究 v a b s t r a c t b a s eo nt h em o n t h l yp r e c i p i t a t i o nd a t af r o mt o t a l8 8w e a t h e ro b s e r v a t i o n a l s t a t i o n si ng u a n g x ip r o v i n c e ，t h en o r t h e r nh e m i s p h e r em o n t h l ya v e r a g eh e i g h td a t a ( 5 7 6g r i d s ) o n5 0 0h p a t o t a l7 4k i n d so fc i r c u l a rf e a t u r ed a t ap r o v i d e db yn a t i o n a l c l i m a t e c e n t r em o n t h l ya n dt h ei c ec a p ed a t ao np l a t e a up u b l i s h e db yc l i m a t e m o n i t o rb u l l e t i n ，t h ee v o l u t i o nr e g u l a t i o na n dp r e d i c t i o no ft h e d r o u g h t f l o o d d i s a s t e rw e a t h e ro ff o u rs e a s o n si ng u a n g x ip r o v i n c ea r es t u d i e db ym e a n so fe o f t e c h n i q u e ，c o m p o s i t ea n a l y s i st e c h n i q u e ，s i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n ( s v d ) t e c h n i q u e ，v a r i o u ss t a t i s t i cm e t h o d sa n dw e a t h e ra n a l y s i sm e t h o d s t h i sp a p e ri s c o m p o s e do ff o u rp a r t s ( 1 ) c o n t r a s t i n g a n d a n a l y z i n g t h es t a n d a r do f d r o u g h t f l o o d d e f i n e d r e s p e c t i v e l yb yt h ep e r c e n tr a t eo fp r e c i p i t a t i o na n o m a l y , t h ed r o u g h t i n d e x ，t h e h u m i d i t y i n d e xa n dt h ez 。i n d e xw i t ht h ed r o u g h t f l o o d ss i t u a t i o ni ng u a n g x i t h e r e s u l t si l l u s t r a t et h a tt h ez i n d e xi sm o s tf a v o r a b l et oc l a s s i f yt h eg r a d eo ft h e d r o u g h t f l o o d si ng u a n g x i ( 2 )b ya n a l y z i n g t h e s p a t i a l - t e m p o r a l d i s t i l b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f d r o u g h t f l o o d sf o re v e r ys e a s o ni ng u a n g x ib ye o fd e c o m p o s i t i o nt e c h n i q u e ，i ti s f o u n dt h a tt h ew a t e r l o g g e da n dd n rp a t t e m si nw h o l ep r o v i n c ea r et h em a i np a t t e r n s o fd i s t r i b u t i o no fd r o u g h t f l o o di nv e r ys e a s o n t h ey e a r st h a tt h et i m ec o e f f i c i e n t s c o r r e s p o n d e dw i t ht h ef i r s t f e a t u r em o d ea p p e a rm a x i m ao rm i n i m u mh a v e c o n s i s t e n tr e l a t i o n s h i pw i t ht h es e r i o u sd r y w a t e r l o g g e dy e a r si ng u a n g x i ( 3 ) 1 1 1 e5 0 0 h p ac i r c u l a t i o n so ft y p i c a ld r y w a t e r l o g g e dy e a ri nt h es a m ep e r i o d w e r ec o m p o s i t ea n a l y z e d t h er e s u l t ss h o wt h a t s p r i n gf l o o d si ne u r o p ea n da s i a 5 0 0 h p as i t u a t i o nm a df o rt h ep e r f o r m a n c eo ft h en o r t hs o u t hh i g h 1 0 ws i t u a t i o ni n t h es o u t hb r a n c ho fd e e pg r o o v et h a nd r yy e a r s ，c o n t r i b u t i n gt ot h ew e a k n e s si nt h e w e s t e r np a c i f i cs u b t r o p i c a lh i 曲 g u a n g x i sm a j o rs u m m e rp r e c i p i t a t i o nd e p e n d s o nt h ew e a t h e rs y s t e m sf r o mt h eh i g hl a t i t u d e si nt h ed i r e c t i o no fm o v e m e n to fc o l d a i r , h i g h - l a t i t u d ec i r c u l a t i o nb yt h el a r g ed i m e n s i o n s ，t h ed e v e l o p m e n to ft h et r o u g h r i d g e ，l a k eb a i k a l - e - l i b r a r y a ts e aa r e ao v e rt h e r i d g eo fh i 曲p r e s s u r e s t r e n g t h e n e d ，s ot h a tt h ec o l da i r i nt h ev i c i n i t yo ft h eu r a lm o u n t a i n st ot h e a c c u m u l a t i o n ，d e v e l o p m e n t ，a n dc o n d u c i v et ot h el o wl a t i t u d ei nm o b i l e 。w h i c hi s c a u s e db yf l o o d si ng u a n g x is i d eo ft h em a i nr e a s o n sf o r t h es u m m e r i nt h e a u t u m nf l o o d sc h a r a c t e r i z e do v e rt h eu r a lm o u n t a i n st ot h ed e e pt r o u g ho fl o w , a n d l a k eb a i k a la sa r i d g eo fh i g l lp r e s s u r eo v e rt h ee a s t e r n l a k eb a i k a lw i n t e rf l o o d s i nt h ee a s to ft h ei s l a n dt oj a p a nf o rt h eb r o a da r e ao ft h er i d g e aw e a kt r o u g ho f e a s ta s i a ，t h ea s i a nc o u n t r i e si nt h ee a s tf o rt h e1 1 i 站l l o w 1 a t i t u d el o w - w e s t s i t u a t i o n ，t h eq i n g h a i - t i b e tp l a t e a ua n dt h eg u a n g x iv a c a n c yo nt h eh i g hp o t e n t i a l v l l o wa l t i t u d et ok e e pas m a l lt r o u g ht h ed e v e l o p m e n to ft h ee a s t w a r ds h i f to f i n f l u e n c ei ng u a n g x i ，g u a n g x ii nt h ea r e at om a i n t a i nas t r o n gl o w - v a l u es y s t e m s ， r e s u l t i n gi ng u a n g x ir a i n yw i n t e rw e a t h e r s v dm e t h o dw i t ha na n a l y s i so ft h ep r e s e a s o nd r o u g h t sa n df l o o d sa n d 5 0 0 h p aah i g hd e g r e eo fm a r k e tr e l a t i o n s ，i nt h es p r i n ga n ds u m m e rw i t ht h e p r e v i o u sy e a ri ns e p t e m b e r , t h eo c t o b e rb e s t r e l a t e d ，w i t ha u t u m na n dw i n t e ro ft h a t y e a ri na u g u s ta n di nm a yt h eb e s tc o r r e l a t i o n t h ey e a rb e f o r el a s ts e p t e m b e r , v i c e - a t l a n t i cr e g i o ni sh i g hf o l l o w i n gy e a r , d r o u g h t sa n df l o o d si nt h ek e ya r e ai n t h es p r i n g ，ay e a re a r l i e ri ns e p t e m b e ro nt h es t r o n gs i d eo ft h ea t l a n t i cs u b t r o p i c a l h i 曲，d r ys p r i n gn e x ty e a ri ng u a n g x i ，w h i l ep a r t i a lw a t e r l o g g i n g ay e a re a r l i e ri n o c t o b e re a s ts i b e r i a ns e aa n dt h ea t l a n t i cl o w i m i t u d ea r e a so fh i g l lp o t e n t i a lo f s m a l l ，l i t t l er a i ni nt h ec o m i n gy e a ri nt h es u m m e ro fg u a n g x i ，o nt h ec o n t r a r yw e t a u g u s tw a sav e r ys t r o n gv o r t e x ( h i g hp o t e n t i a ls m a l l ) ，d r ya u t u m ni ng u a n g x i m a y w a sav o r t e xi nw i n t e ra n dd r o u g h t sa n df l o o d sh a v ev e r yg o o dr e l a t i o n sb e t w e e nt h e c o u p l i n g ，i nm a yav e r ys t r o n gv o r t e x ( h i g hp o t e n t i a ls m a l l ) ，t h ed r yw i n t e ro f g u a n g x i ( 4 ) b yc a l c u l a t i n gt h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tt of i n do u tt h eq u a r t e ro nan u m b e r o fd r o u g h t sa n df l o o d sa r ef o r e c a s t5 0 0 h p as i g n i f i c a n c eo fah i g hd e g r e eo fm a r k e t f a c t o r sa n df o r e c a s t i n gm o d e l a n dw i l lc h o o s et h ef a c t o ra f t e rt h ed i m e n s i o n a l i t y r e d u c t i o np r o c e s s i n gc o n f o r m i t yu n i f i e sw i t hs o m es t a t i s f i c a lf o r e c a s tm e t h o dt a k e s t h eg u a n g x if o u rs e a s o n sd r o u g h ta n df l o o dt e n d e n c yt h ef o r e c a s tt 0 0 1 k e yw a r d s ：d r o u g h t - f l o o dd i s a s t e r , c l i m a t ec h a r a c t e r , c i r c u l a t i o np a t t e r n ， p r e d i c t i o ns t u d y v i i 学位论文独创性声明 本人郑重声明： 1 、坚持以“求实、创新”的科学精神从事研究工作。 2 、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。 3 、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关资料均是真实的。 4 、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构已经发表或 撰写过的研究成果。 5 、其它同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意。 作者签名： 日期： 学位论文使用授权声明 本人完全了解南京信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有 权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版； 有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查 阅；有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索；有权将学位论文的标题 和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适用本规定。 作者签名： 日 期： 梅而娲 1 1 研究目的和意义 第一章引言 旱涝是一个世界范围的重大灾害问题，它发生频繁，而且持续时间长，影 响范围大，已经直接阻碍社会经济的发展，并威胁着人类的生存环境，旱涝可 谓是全球最大的自然灾害。我国干旱尤为严重，雨涝也时有发生，就总体而言， 旱情重于雨涝。旱涝灾害的形成与许多因素有关，其成灾环境概括起来可以分 为两大类：气象因素和下垫面因素。其中气象因素主要包括气温和降水，下垫 面因素主要包括地形地貌、植被条件、水系分布、水库等n 3 。气象因素在旱涝灾 害的成灾条件中是最为活跃的因素，也是造成旱涝灾害发生时间、发生地点、 发生强度等不确定的主要原因；而各地下垫面因素组合特征虽然复杂，但是在 短期内，下垫面条件可以被认为是相对静止的，因此，对于特定的区域而言， 其旱涝灾害发生的可能性主要取决于气象条件的组合特征。关于确定气象早涝 指标的方法，前人已做过很多工作，也已经建立了许多定量指标心 5 1 。但由于各 地的地理位置、下垫面因素以及人类活动等不同，造成各地的气温、降水千变 万化，因此，目前普遍采用的旱涝指标如降水距平百分率、湿度指标、z 指标、 k 指标等，无论哪一种旱涝指标都有一定的局限性，只能反映气候变化的某一方 面。但是在特定的气候分区中，气温的年际变化和年内变化通常是相对稳定的， 而降水变率的年际变化和年内变化均存在较大的变动性。从天气气候学的角度 考虑，早涝灾害的主导因子或直接原因是大气环流异常而导致降雨量过多或过 少造成的。气象干旱就是依据降水资料来进行计算统计和评定的。因此，在确 定早涝指标的方法，主要以降水量为评价指标。 广西属亚热带季风气候区，降水时空分布极不均匀。干旱和洪涝都是广西 最严重的气象灾害之一，干旱以春早和秋旱较突出，而洪涝则主要集中在汛期 4 - - 9 月份。9 0 年代后，广西气象灾害呈多发、频发的态势，成灾率不断上升， 如1 9 9 8 1 9 9 9 年、2 0 0 3 2 0 0 4 年的秋冬春连旱以及今年的重大干旱给各行各业 带来了重大影响；2 0 0 5 年百年一遇的特大洪水袭击，仅给梧卅i 一个市造成的经 济损失就达3 0 多个亿。如何提前预测旱涝的发生和程度是广西气候预测的重点。 广西对旱涝灾害的研究多是针对春旱和汛期旱涝，对秋季和冬季旱涝的研究几 乎没有。随着广西秋冬农作物的多样化以及秋冬春连早频次和强度的不断升级， 对广西四个季度的旱涝进行系统的研究非常重要。 1 2 国内外研究进展 旱涝的定义有许多种，邵晓梅等一些作者 8 1 提出用z 指数作为旱涝指标， 普布卓玛等1 用d 指数来划分旱涝等级，袁文平等n 们提出了标准化降水指标，以 及省、市台站经常用来划分旱涝的降水距平和降水距平百分率也在许多方献j 2 中提到。由于各种指标各有优势，而各地降水差异又很大，因此许多学者和气 象工作者以不同的旱涝指标来定义各地的旱涝，施能等提出了用e o f 的第一特征 向量的时间系数划分旱涝年的方法n 3 1 副。对于大尺度的全球旱涝，施能，陈绿文 提出了同时考虑加权平均的降水距平指数和加权平均的旱涝面积指数的方法， 划分了全球旱涝6 1 71 。 对于旱涝分布特征和变化规律的研究，几乎涉及了各种现代统计方法。施 能等提出用蒙特卡洛( m o n t ec a r l o ) 模拟方法对浙江省4 个观测站的年、季、月 降水与气温的气候变化特征进行统计检验，指出气候变化也可以出现在气象要 素的变率上，提出了用计算滑动均方差来识别这种变率异常的方法n 邑捌。黄先香、 施能等用趋势系数和蒙特卡洛( m o n t ec a r l o ) 模拟的统计检验分别研究了全球大 尺度区域夏季和冬季的降水旱涝长期变化乜0 2 羽。杨扬、施能等用降水距平指数 和旱涝面积指数分析了秋季全球旱涝年的分布特征，并采用m o n t ec a r l o 方法检 验了这种旱涝年划分的合理性凹3 | 。刘锦绣陋4 3 用趋势系数等方法分析了热带地区 降水气候特征与变化。蒋丽娟砼5 1 等用趋势系数对桂林汛期降水集中度和集中期 2 的年际变化特征进行了分析。施能等啪3 用旋转主因子方法对浙江的夏季降水进 行了研究，指出近4 0 年3 个区的夏季降水特征有较大的差别。李跃清等瞄7 3 町用 e o f 、r e o f 等方法对一些区域的降水资料场进行分解，对其时空分布特征进行了 分析。 对于造成南方旱涝灾害天气的成因，前人已做了大量的研究工作。许金镜 等1 3 2 3 分析了5 0 0 h p a 高度场与年、季旱涝的关系，得出欧亚经向环流和青藏高 原高度场的变化是预测福建旱涝的一个强信号。郑彬、施能等3 3 用小波分析法 研究了南海夏季风对华南夏季降水年代际变化的影响，认为华南夏季降水年代 际变化主要表现在准两年尺度平均方差的变化上，当准两年方差大时，相应的 华南夏季降水多。黄先香等口4 3 利用二维风场差异的显著性检验和蒙特卡洛模拟 检验等方法，研究了华南前汛期旱涝年同期及前期风场差异特征。施能昭研等研 究了浙江夏季旱涝的同期和前期环流异常特征，并对夏季早涝的预报方法进行 探讨。蒋丽娟6 3 等对桂林市致洪暴雨的季风扰动和动力条件进行了分析。张琼 等b 7 1 发现南海地区海温和对流层经向风异常均与长江中下游旱涝显著相关；孙 淑清等8 3 们一些作者认为季风异常对我国江淮流域旱涝灾害天气有较大影响。 曾琮h 0 姒1 等分析了东亚冬季风异常与广东前汛期旱涝的关系，指出冬季风异常 对广东前汛期降水的影响比较大，强冬季风年后广东前汛期出现大旱的可能性 较大，而出现大涝的可能性很小。蔡学湛等h 2 州3 分析了青藏高原雪盖异常对我 国环流和降水的影响，指出青藏高原雪盖对华南前汛期降水的影响相当显著， 前冬春多( 少) 雪年有利于前汛期雨涝( 干旱) 。此外还有许多作者研究过南方 的旱涝灾害问题。 1 3 广西旱涝灾害的研究进展 对广西旱涝灾害的研究已做了以下工作。黄雪松等朝作者用奇异谱及最大 熵谱方法对广西近百年汛期降水进行了分析，得出了广西汛期降水的主要周期 和年代际变化特征。古文保等h 6 1 发现广西的早春旱与冬季5 0 0 h p a 高度场、月平 3 均降水、温度、冬季海温、极涡强度指数、亚欧纬向环流等密切相关，并应用 这些因子建立了早春旱的回归预报模型。黄嘉宏、李江南h 7 1 等利用趋势分析和 旋转经验正交函数分解，对近4 5 a 广西降水和气温的气候特征进行了分析，认 为广西年降水量没有明显的长期变化异常，但有地域特征，其中南部沿海年降 水有明显增加的趋势；降水趋势也有明显的季节差异。何慧等h 明对邕江洪水的 特征进行分析表明，洪水多数发生在华南后汛期7 9 月，并与流域夏季降雨量 密切相关。覃志年n 们等根据世界气象组织二倍标准差和降水量距平百分率6 0 标准，统计分析了广西季气温、降水量异常频次的时空分布特征，认为冬季不 仅是发生异常高温和异常低温最多的季节，也是发生异常多雨和异常少雨最多 的季节。况雪源等嘞1 利用e o f 分解和z 指数对广西前汛期( 4 - 6 ) 月的降水型态 分布进行了划分，并研究了其分布特征，指出了前汛期严重旱涝年5 0 0 h p a 高度 场与北太平洋海温的特点。梁隽玫等畸玎分析了厄尔尼诺对广西汛期旱涝的影响， 认为厄尔尼诺通过影响西北太平洋副热带高压导致广西前汛期偏涝，后汛期偏 旱。吴兴国瞄刃通过研究西北太平洋热带气旋活动异常，对广西严重夏秋连旱进 行了分析，认为西北太平洋热带气旋活动异常导致环流的局部异常，从而造成 广西的严重夏、秋连旱。宋书巧嘲1 ，罗锦珠等陌4 3 从广西地形特点的角度对洪涝 灾害特点进行了分析，并提出了一些防治措施。 1 4 存在的问题及本文主要研究内容 以上对广西旱涝灾害的研究大多是以春旱和汛期旱涝作为对象，而且多数 只是分析旱涝发生同期的环流异常和海温场异常，缺乏对前期异常信号和预测 方法的研究。对于广西冬季旱涝的研究还没见到，而对秋季旱涝的研究也只是 分析某一严重干旱年的成因，对其几十年的旱涝变化规律和预测方法缺少研究。 从时间上来说，除了文献h5 盯 4 鲫是近年的研究，其余均是2 0 0 2 年以前的成果， 近5 年出现的旱涝资料没有补充。作为省市台站，以前的研究工作利用的资料 相对较少，只有5 0 0 h p a 高度场、副热带高压和北半球极涡等十多项环流特征量， 4 预测研究结果受到资料的限制。如今环流特征量资料已增加到每月7 4 项，预测 研究可进一步开展。 本文用广西8 0 多个台站的完整的最新的观测资料，首先对降水距平百分 率、干旱指数、湿度指标和z 指数四种旱涝定义方法进行对比分析，确定出最 适合划分广西四季旱涝的旱涝指标，并用e o f 方法对春、夏、秋、冬四个季度 的旱涝时空分布特征进行了分析，然后用合成分析、s v d 等方法分别对四个季 度的旱涝同期和前期环流形势进行研究，加深了对造成广西各季旱涝的环流形 势的认识，最后用相关分析法对各季旱涝的预测进行探讨，得到一些可用于预 报广西各季旱涝趋势的预报因子和预报模型。 2 1 资料 第二章广西四季单站旱涝的定义方法 所用资料为广西8 8 个观测站1 9 6 1 - - - 2 0 0 6 年共4 6 年的逐月降水资料，如某 站资料空缺，则用离此站点最近且气候背景相似的测站资料代替。 2 2 几种常用旱涝指标的方法介绍 2 2 1 降水距平百分率 降水距平百分率反映了某时段降水与同期平均状态的偏离程度不同地区 不同时期有不同的平均降水量，因此它是一个具有时空对比性的相对指标在 气象部门日常业务中，多半用降水距平百分率作为划分旱涝的指标。降水距平 百分率哺5 1 的公式为： m ：r ：- 一r + 1 0 0 r 式中：m 为降水距平百分率，r 为降水量，页为降水量平均值。 按7 级划分，则旱涝标准如表2 1 。 表2 1 降水距平百分率的早涝等级 6 2 2 2 干旱指数 广西干旱指数定义嘲1 为降雨总量和有效雨日数据的标准化之和，公式表示 为 a ra m s 2 + 其中，a r 、埘和仃r 、盯m 分别是规定时段内某地降水总量和有效雨目的距平 和均方差。各季的有效雨r 标准也有区别，各季具体的定义为：1 1 1 2 月同雨 量1 0 m m 、l 3 月、9 - - 一1 0 月日雨量1 9 m m 、4 8 月日雨量5 0 m m 的雨日 称为有效雨日。干旱指数的早涝等级标准如表2 2 。 表2 2 干旱指数的旱涝等级 2 2 3 湿度指标 湿度指标啼7 3 是不考虑有效雨日的干旱指数，其公式如下： m = 1 0 0 ( x ，一x ) 仃， 肌= 辱磊 式中：m 为湿度指标，叮为标准偏差，x ，为某一时段的降水量；为某一 7 时段的降水量平均值，所以，湿度指标就是降水距平百分率。 其旱涝等级标准如表2 3 。 表2 3 湿度指标的旱涝等级 2 2 4z 指标 表征旱涝的空间分布以及程度的另一种方法是z 指标方法畸7 1 。由于某一时 段内的降水量并不服从正态分布，假设月、季降水量服从p e a r s o n 一i 型分布， 对降水量x 进行正态化处理，将概率密度函数p e a r s o n i i i 型分布转换为以z 为 变量的标准正态分布，其转换公式为： z t = 百6i c s 吼+ 1 ) 一苦+ 詈 舯c 。：挲：雩媳仃：驴9 ， 其中，。= _ _ 为偏态系数，纯= 三二为标准变量，仃= ，峰乏：( x ，一工) 2 ， ，7 盯。 d v 百 ；= 去喜x r 均可由降水量资料计算求得。根据z 变量的正态分布曲线，划分为7 个等级并确定其相应的z 界限值，早涝等级和类型列于表4 。 表2 4z 指标的早涝等级 2 3 几种旱涝指标的比较 上述4 种旱涝指标各有优劣，为使问题简单化，并选出最适合衡量广西旱涝 的指标方法，通过把四种旱涝指标与从广西民政厅得到的一些因旱涝造成的受 灾数据以及一些台站目前正在用的本地化工具进行比较，从而得知哪种方法最 适合衡量广西的四季旱涝。 文中以四种方法与桂林本地化工具划分的旱涝进行对比分析为例，分析了各 种指标的优劣。 9 表25 桂林1 9 6 1 2 0 0 6 年8 1 0 月4 种早涝指标等级 1 】1 2 1 9 6 3 1 9 6 4 1 5 】9 6 6 1 9 6 7 1 9 以l 蝴】9 7 0 1 9 7 1 1 9 7 2 i g 1 9 7 4 1 9 7 5 1 9 7 6 1 9 7 7 1 9 7 8 z 女5464464444 3 44743 2 6 i r $ 545435443434474336 十 镕女546436443434474336 m 镕536436343424375337 i 9 7 91 9 1 9 9 1 9 8 2j 31 9 8 41 9 8 51 61 9 8 71 9 9 8 9 8 91 9 1 9 9 l 9 9 21 9 9 31 9 1 9 9 51 嗡 9 6 l1 9 6 51 9 6 91 9 7 3 一z 指数 9 8 51 9 8 91 9 9 干旱指数 9 9 72 0 0 12 0 0 j 湿度指标 图2 1桂林1 9 6 1 2 0 0 6 年1 0 月4 种早涝指标等级比较 从图l 可以看出，4 种旱涝标准对桂林8 - 1 0 月的早涝分级结果基本一致， 确定的大旱大涝年均是有效的。如 9 6 6 、1 9 7 4 、1 9 7 8 、1 9 9 1 、1 9 9 2 、1 9 9 8 、2 0 0 4 、 2 0 0 5 、2 0 0 6 年8 1 0 月桂林发生严重干旱，根据我们本地用旬雨量和蒸发量来 评定的干旱级别嘞3 ，这些年都属于特早年，用以上4 种方法对这几年进行定性 计算，也获得了一致的结果。但从计算结果也可以看出，当降水量比常年同期 平均降水量显著增加或减少时，4 种指标对旱涝的敏感性是不同的，距平百分 率反映出的旱涝程度偏弱，如1 9 6 3 、1 9 6 6 、1 9 9 2 ，2 0 0 0 和2 0 0 5 年，而湿度指 标则容易夸大旱涝程度，如1 9 6 2 、1 9 6 7 、1 9 7 1 、1 9 7 3 、1 9 7 5 、1 9 7 8 、1 9 8 0 、1 9 8 6 、 1 9 8 9 、1 9 9 5 、1 9 9 7 和2 0 0 6 年。4 种指标的优劣比较如下： ( 1 ) 距平百分率的优点是方法简单、比较直观意义明确，其不足是反映出 的旱涝程度偏弱。在实际应用过程中因为没有对降水季节变化进行加权，会出现 相同的指标值或等级值对应不同程度的旱涝情况，使标准的统一可比性下降。 ( 2 ) 湿度指标m = l o o ( x ，一；) 仃，仃为标准偏差，其值通常只是雨量平均值的 1 3 或1 2 ，比雨量平均值小得多，因此湿度指标变化敏感，且变化幅度大，容 易夸大旱涝程度。 ( 3 ) 干旱指数在雨日明显偏多或偏少时，不能正确反映旱涝的真实情况。如 1 9 9 6 年和2 0 0 4 年。 ( 4 ) 在计算z 指数时用到了偏态系数当标准变量确定时，z 值主要取 决于偏态系数。这表明z 不仅与降水量有关，还与该地区的降水分布特征有关， 偏态系数愈大，指数分析结果愈好，愈能反映出旱涝的程度眵7 1 。桂林8 1 0 月的 严重旱涝年，z 值都能较明显地反映出来。当旱涝程度不明显时，z 指数的反映 也是较快的，如1 9 8 2 、1 9 8 8 年桂林8 1 0 月雨量偏少，出现了一点小旱情，对 农业影响不大，用本地指标可划为正常或轻旱，4 种指标除z 指数定义为正常 外，其余3 种指标计算值为偏涝，没有反映出当年的实况。可见z 指数比其它 三种指标更适合作为广西单站旱涝级别的标准。 2 4 广西季节划分和单站旱涝的定义 2 4 1 季节划分 广西的降水主要集中在汛期，6 8 月最容易发生洪涝，而干旱主要出现在 秋季。考虑到汛期洪涝和秋季干旱对广西农业生产影响的严重性，本文在探讨 广西各季节的旱涝气候特征时，按春季( 3 5 月) 、夏季( 6 8 月) 、秋季( 9 。1 1 月) 和冬季( 1 2 2 月) 划分嵋们各季节。 2 4 2 单站旱涝的定义 根据上面划分的季节，先计算广西1 9 6 1 ，- - - 2 0 0 6 年各站的季降水量，再计算 其算术平均，得到逐年各个站点四季平均降水量，并将降水量换算成标准化距 平，作为样本资料时间序列。然后，对此序列进行z 指数变换，得到各站逐年 z 指数值，以z 指数的级别定义该站当年的旱涝程度，z 指数值越小，表示洪涝 越严重，z 指数值越大，表示干旱越严重。 2 5 本章小结 降水距平百分率、干旱指数、湿度指标和z 指数四种旱涝定义方法既有联系，又存在 差异，对旱涝反映的敏感性是不同的，降水距平百分率对平均值的依赖性较大，对于降水 空间分布不均匀的地区不宜使用，而且反映出的单站旱涝程度也偏弱。湿度指标公式中用 到的标准偏差通常只是雨量平均值的1 3 或l 2 ，比雨量平均值小得多，因此湿度指标变化 敏感，容易夸大旱涝程度。干旱指数在雨日明显偏多偏少时也反映不出旱涝实况。z 指标 方法假设某时段降水量是服从p 1 i i 型分布的，而迄今为止，许多学者又都认为用p 1 1 1 分 布拟合某一时段的降水量效果较好，所以用z 指数算出的结果比较符合实际，比其它三种 方法能更客观地反映出早涝实况，但z 指数界限值的确定，应根据本地的早涝实况作出修 订。 1 2 第三章广西各季旱涝的气候特征分析 广西的地形复杂，各季降水分布极不均匀，为了对广西旱涝发生的规律和 地理分布特点作进一步分析，本文利用经验正交分解( e o f ) 对各季的旱涝类型分 别进行适当的分型，研究其时空分布特征。文中先将1 9 6 1 2 0 0 6 年广西8 8 个站 的各季降水资料转换为旱涝指数( z 指数) ，然后对各季早涝等级分布场分别进行 经验正交分解( e o f ) ，分别得到多组不同的空间向量场矩阵和时间系数矩阵。根 据各季第一特征向量对应的时间系数划分了典型旱涝年，并进行了统计显著性t 检验。 3 1 方法 3 1 1 经验正交分解( e o f ) 方法介绍 经验正交函数分解的基本原理1 就是把包含p 个空间点的场随时间变化进 行分解。设x 为具有p 个空间点、样本容量为n 的资料矩阵，x ；。表示第i 个空间点 上的第j 次观测值。x 可分解为空间函数和时间函数两部分的乘积之和，l l x 。，可 表示为： 勤= v 肫= v l f 1 t + v j 2 乞+ + v 驴f 其矩阵形式为x = v t ，v 年 i t 分别称为空间函数矩阵和时间函数矩阵。根据正交性， v 并- i t 满足以下条件 1 ，庙1 ，盯= o ( 后，) i = 1 _ = o ( 后，) 3 1 2 经验正交分解( e o f ) 计算步骤 ( 1 ) 对原始资料矩阵x 作距平或标准化处理，然后计算其协方差矩阵s = x x ，s 是p p 实对称阵。 ( 2 ) 用求实对称矩阵的特征值和特征向量方法，求出s 阵的特征值入和特征向 量v 。 ( 3 ) 矩阵入为对称阵，对角元素即为x x 的特征值入= ( 入l ，入2 ，入p ) 。 将特征值按从大到小排列为：入1 入2 入p 0 ，矩阵v 的每一列即为该 特征值对应的特征向量，其对应的特征向量也要作相应调整。 ( 4 ) 利用t = v 7 x 求出时间系数矩阵t 。 ( 5 ) 计算每个特征向量的方差贡献： 凡= l ( 尼= 1 ，2 ，2 ，p ) 丑 3 1 3 经验正交分解显著性检验 对于分解出的经验正交函数究竟是具有物理意义的信号还是无意义的噪音， 应进行显著性检验。显著性检验可以利用特征值误差范围进行。特征值入。的误 差范围为： 粤，= 九 n 为样本量。当相邻的特征值满足 九一a “l 粤j 则认为这两个特征值所对应的经验正交函数是有价值的信号。 3 1 4t 检验 t 检验可用于检验两个样本总体平均值有无差异，设i ，i 和j f ，s ；分别是x ，、 x ：的平均值和方差，则检验两个样本总体平均值有无显著差异的统计量： 1 4 f = 西_ 屹 鼽蛋 一, 鼍1 - - - - i 塾哥，透币1 n 2 哥。上式遵从雠厂2 的t 分布。当给定某信度q ，对应有t 。值，当t t 。时，认为两个样本总体平均 值有显著差异，也就是在两种不同的气候态下，x 变量有显著的差异。 3 2 各季旱涝等级分布形态及年际变化分析 对春季( 3 5 月) 、夏季( 6 8 月) 、秋季( 9 1 1 月) 、冬季( 1 2 - - 2 月) 旱涝 指数分布场分别进行上述经验正交展开，通过显著性检验的前几个特征向量最 大限度地表征了某一区域气候变量场的变率分布结构，它们所代表的空间分布 形式是该变量场典型的分布形态。特征向量所对应的时间系数代表了这一区域 内由特征向量所表征的分布形式的时间变化特征。系数数值的绝对值越大，表 明这一时刻这类分布形式越典型。以下是对各季降水等级分布特征的分析。 3 2 1 春季旱涝空间分布特征及年际变化分析 表3 1 是广西春季降水等级e o f 分析特征值表( 前6 个主要特征向量) 。从 表可知，第一和第二特征向量的方差贡献分别为4 2 7 6 3 和9 7 0 7 ，这是最为主 要的特征向量。前6 个特征向量的累积方差贡献达到了6 8 4 9 6 ，说明前6 个 特征向量量基本上可以描述春季降水等级的主要特