1470-2014年鄱阳湖流域降水量重建与旱涝灾害诊断*

万智巍，蒋梅鑫，洪祎君，贾玉连

(1.江西师范大学 地理与环境学院 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，江西 南昌 330022；2.中国科学院地理科学与资源研究所 陆地表层格局与模拟院重点实验室，北京 100101)

历史时期区域旱涝灾害演变过程是“过去全球变化研究”(PAGES)和“气候变化及可预报性”(CLIVAR)等国际科学项目的重要研究方向之一[1-3]。高分辨率、长时间序列的区域降水量重建对于研究水文气象变率，气候模式的开发，提高气候变化和旱涝预测的准确性有着重要的现实意义[4]。近年来，中国不同地区的历史时期降水量重建工作得到了众多学者的关注[5-7]，也有学者利用中国丰富的历史文献资料进行历史时期降水量的重建工作[8-12]。以往的长时间序列降水量重建工作主要开展于西北和青藏高原等拥有丰富树轮资料的地区；而在东部地区利用历史文献进行过去降水的定量重建往往受限于档案材料的起讫时间，重建序列长度有限[13]。

我国有着丰富的历史文献记录，其中就包含有大量旱涝灾害信息[14-16]，相关学者利用旱涝等级、旱涝比值、旱涝县次等方法进行了定量和半定量的历史干湿和旱涝状况重建[17-18]。鄱阳湖流域自古以来文明昌盛，特别是明清以降各地修志风气盛行，保留了大量旱涝灾害史料[19]。由于过去的史料记载大多以行政单元为划分依据，而明清以来江西省行政区域与鄱阳湖流域高度重合[20]，为利用史料定量重建这一地区的降水情况提供了基础。

鄱阳湖流域包括赣江、抚河、饶河、信江、修水等流域，覆盖了江西省境内大部分区域以及安徽省祁门县的部分区域。鄱阳湖流域位于长江中下游地区，属于典型的亚热带季风气候，年降水量丰沛、季节降水分配不均，多集中在4-10月期间[21]。梅雨季和台风季常出现持续性降雨和大暴雨，7-8月期间受副高影响，鄱阳湖流域容易出现伏旱[20]。从历史上看，该地区水旱灾害发生频繁，对农业生产造成较大影响。因此建立长时间、高分辨率的降水序列对研究该地区水旱灾害发生规律有着重要意义。

1 区域划分

在保持县级行政区划完整、流域划分和水资源分区的基础上，结合主要的水文气象站点的分布，将鄱阳湖流域划分为赣江上游区、赣江中游区、赣江下游区、抚河区、饶河区、信江上游区、信江下游区、修水区、锦江区、袁水区、鄱阳湖区等11个小区。每个小区所包含的县级行政区在6～10个左右，相应的代表站点为：赣州、吉安、南昌、抚州、鄱阳、上饶、贵溪、永修、高安、宜春和星子。也有部分县域属于跨流域或跨两个小区的，按照县治所在确定其归属。

2 资料与数据处理

2.1 旱涝史料

历史资料主要参考《中国三千年气象记录总集》[16]、《江西省气象志》[19]、《清代奏折汇编——农业、环境》[22]等，以及研究区域内各县县志中有关旱涝灾情的记录，再依据五级划分原则[23]对史料进行旱涝等级划分。为了与降水数据的变化趋势相一致，本文将“旱、偏旱、正常、偏涝、涝”用1～5级分别表示，这样旱涝指数的数值越大也即代表降水量越大。对于1951年之后各年份旱涝等级的确定，利用张德二等提出的平均雨量和标准差方法[17, 24-25]予以确定。这样最终获得研究区域内11个站点1470-2014年年分辨率的旱涝等级序列，并按照面积加权平均法得到整个鄱阳湖流域区域集成的旱涝等级序列。

2.2 现代降水数据

现代实测的降水数据主要包括1951-2014年气候资料月值数据集(数据下载于中国气象数据网http://data.cma.cn/)。同时以1931-2014年湖口站水文数据和1951-2014年南昌站水文数据作为旱涝等级划分的参考依据。另外，为了对重建的降水量序列进行检验，在南昌站1929-1938年、1946-1950年的实测降水数据的基础上，利用九江站1885-1928年、吉安站1939-1945年实测降水数据进行插补，形成南昌站1885-2014年共计130年实测降水序列进行重建质量的检验。

2.3 特征诊断方法

2.3.1 变化趋势

降水的长期变化趋势可以利用线性倾向和MK趋势检验来进行判断。线性倾向估计的原理是利用一元线性回归方程拟合时间序列和观测值，并以回归系数作为判断序列长期趋势的方法[26]。MK趋势检验属于非参数检验方法，因其不需要样本遵循某一特定的分布，并且不易受到异常值的干扰，常用于气象要素时间序列的趋势变化检验[27]。

2.3.2 累积距平

累积距平法是水文气象当中常用的一种判断序列变化趋势和阶段特征的方法[28]，其主要思路是对于序列x，计算其某一时刻t的距平累积值。通过累积距平曲线的上升趋势，判断出该段时间内降水呈持续增加的趋势；累积距平曲线的下降趋势，则表示该段时间内降水呈持续减少趋势。

2.3.3 突变检验

气候突变的检测方法较多，一般常用的有山本(Yamamoto)法和克拉默(Cramer)法[26]等。山本法是从气候信息序列中提取信噪比并进行检验的方法，其基本思路是通过选取两段等长的子序列，并检验子序列均值是否存在差异来判断突变点的存在。克拉默法的原理与t检验类似，区别在于克拉默法用选定的子序列均值与总序列均值是否存在显著差异来进行突变点的判断。

2.3.4 周期分析

本文选用Lutz等[29]提出周期谱分析(Circular spectral analysis)和蒙特卡洛功率谱(Monte Carlo power spectrum)进行降水序列的周期分析。周期谱分析因其对原始数据的排列和异常值有较大的不敏感性，因而在长时间尺度事件的周期性分析中得到了广泛的应用[30]。蒙特卡洛功率谱分析是在Redfit功率谱[31]分析的基础上，利用Monte Carlo模拟的方法提高其检验的有效性，更适合于不规则长时间序列的周期性检验[32]。

3 降水量重建

3.1 重建方法

利用11个小区内的旱涝灾害史料和现代降水数据逐年重建各站点1470-2014年旱涝指数序列；并以各小区的面积比例为权重，得到鄱阳湖流域的区域集成旱涝指数序列。

(1)考虑到现代降水数据的连续性，选取11个站点1961-2014年年降水量数据，通过计算获得各站降水距平序列(以1961-2014年降水量平均值作为序列均值)。

(2)利用各站1961-2014年旱涝指数序列和同期降水量距平序列构建线性回归模型，求出旱涝指数与降水量距平的函数关系，以及预测值的95%置信区间。

(3)基于1961-2014年降水量平均值，根据1470-2014年旱涝指数反演求出相应的降水量值，最终完成11个站点和鄱阳湖流域整体的近545年来降水量序列。

3.2 旱涝指数与降水量距平

以南昌站为例，具体说明旱涝指数与降水量距平模型的构建过程。如图1所示，横轴为南昌站1961-2014年旱涝指数，纵轴为南昌站同期降水距平值。经过SPSS 20软件的线性回归分析可知，旱涝指数与降水距平之间的线性关系明显，相关系数r=0.884 3(p<0.001)。由此可以构建模型y=248.5x-740.9(p<0.001)，并给出了模型预测值的95%置信区间。同理，可以得出其余各站点旱涝指数与降水距平之间的线性回归模型(表1)。回归分析结果显示，11个站点中，旱涝指数与降水距平有明显的正相关性，且都通过了99.9%置信度的显著性检验。决定系数R2在0.49～0.87左右，说明模型的拟合优度良好。

图1 1961-2014年南昌站旱涝指数与降水距平 (红色虚线为模型预测值的95%置信区间)

序号地区模型R2F统计量Sig.1赣州y=219.0x-642.20.672106.30.0002吉安y=208.9x-630.30.751156.40.0003南昌y=248.5x-740.90.782186.00.0004抚州y=258.0x-760.80.781184.90.0005鄱阳y=280.9x-809.50.877369.80.0006上饶y=324.2x-923.20.865334.50.0007贵溪y=292.6x-867.90.814228.20.0008永修y=190.8x-569.10.49253.30.0009高安y=149.8x-441.80.55534.80.00010宜春y=181.6x-535.60.758162.40.00011星子y=201.0x-593.00.56163.90.000

3.3 重建结果

根据上节所述方法和模型，利用1470-2014年11个站点的旱涝指数与各站点1961-2014年降水量平均值，反演求出11个站点和鄱阳湖流域区域集成的降水量(图2)，并给出95%置信度的误差范围。

图2 1470-2014年鄱阳湖流域11个站的降水序列和区域集成降水序列(蓝色曲线为重建降水量，红色曲线9年滑动平均，阴影为95%置信度的误差范围)

3.4 可靠性检验

为了说明重建结果的可靠性，利用鄱阳湖流域11个代表站中具有较长气象观测数据的南昌站1885-2014年降水量序列与本次重建的降水量序列进行对比(图3)。需要说明的是，其中1885-1928年的降水数据由九江站进行插补，因此该时段内两者之间的变化有一定差异。根据SPSS 20相关分析的结果可知，由模型预测的南昌站降水量序列与实测值之间的相关系数为0.606，并通过了α=0.01的显著性检验。由此可以看出，本文的重建降水序列可信度较高。

图3 1885-2014年南昌站预测降水量和实测降水量对比

4 特征分析

4.1 降水变化趋势

基于重建的鄱阳湖流域11个代表站点和区域集成的降水量序列，利用线性倾向和MK趋势检验方法进行趋势检验。结果显示鄱阳湖流域区域集成序列线性倾向值为0.034，速率约为3.4mm/100a。但是MK趋势检验的Z统计量为0.620，未能通过90%的显著性检验，说明从长期来看该地区的降水量增加的趋势并不显著。为了更好的体现鄱阳湖流域在百年尺度上的降水变化趋势，分别对自1470年开始的每100年降水序列进行线性倾向分析，其中第6个百年时间段为1970-2014年，共计45年。结果显示，这6个时间段，鄱阳湖流域降水序列的线性倾向值分别为：0.131、-1.016、1.507、1.103、-0.765、-1.612。由此可见，除第二个百年和最近的145年降水呈现下降趋势外，其余的百年时间段研究区的降水呈上升趋势。

为了从空间上探讨不同地区的降水变化趋势，将11个代表站的线性倾向值利用ArcGIS 10.2平台的IDW插值方法进行空间插值，绘制出整个鄱阳湖流域的降水变化空间格局(图4)。由图4可以看出，尽管就整个区域而言降水序列的线性倾向值为正值，但是赣州、鄱阳和星子的线性倾向值为负值，分别为-0.469、-0.662和-0.833。因此从长时间尺度看来，以上三个地区的降水呈现下降趋势。

图4 1470-2014年鄱阳湖流域降水长期趋势空间分异

4.2 降水的阶段性和突变性

通过对区域集成降水序列进行累积距平分析(图5)，可以看出1470-2014年鄱阳湖流域降水变化过程分为3个下降阶段、2个上升阶段和2个波动阶段。降水减少的下降阶段主要为1470-1551年(均值为1 587mm)、1629-1718年(均值为1 575mm)、1954-2014年(均值为1 570mm)；降水增加的上升阶段主要为1603-1628年(均值为1 682mm)、1719-1882年(均值为1 654mm)；波动阶段主要为1552-1602年、1883-1953年。为检验上升阶段与下降阶段的降水量均值是否存在显著性差异，进一步利用SPSS 20软件对上升阶段降水序列与下降阶段降水均值进行单一样本T检验，结果显示p<0.05，说明二者之间存在显著差异。利用同样的方法，结果显示下降阶段降水序列与上升阶段降水均值也存在显著差异。

图5 1470-2014年鄱阳湖流域降水累积距平

基于山本(Yamamoto)法和克拉默(Cramer)法的鄱阳湖流域1470-2014年降水序列的突变检验结果显示(图6)，在1630年、1704年、1880年和1545年、1700年、1770年、1870年前后出现突变点，并通过了95%显著性检验。尽管不同的方法所检测出的突变点和变化阶段并不完全一致，但是综合多种阶段和突变点检验方法，可以认为近545年来，鄱阳湖流域降水在1630年、1870-1880前后发生转变，且都为由涝转旱的过渡阶段。

4.3 降水的周期性

采用周期谱分析(Circular spectral analysis)和蒙特卡洛功率谱(Monte Carlo power spectrum)进行降水序列的周期分析(图7)。周期谱分析的结果表明鄱阳湖流域1470-2014年降水序列具有不同时间尺度的周期变化特征，主要有7年、17年、22年、80年、120年、160年和250年等通过了95%显著性检验。蒙特卡洛功率谱的结果表明，有2～4年、5～6年、145年和360年等通过了95%显著性检验。综合两种周期检验方法的结果，可以发现在高频振荡上，研究时段内的降水具有2～4年和5～7年的周期；中频振荡方面具有17～22年的周期；低频振荡则具有80年、120～160年、250年以上的长期周期变动趋势。

图6 鄱阳湖流域1470-2014年降水序列的山本(Yamamoto)法和克拉默(Cramer)法突变检验

图7 (a)周期谱分析结果 (b)蒙特卡洛功率谱分析结果(红色曲线为95%显著性水平、黑色曲线为99%显著性水平)

5 结论与讨论

本研究利用史料中旱涝灾害记录为代用指标，通过现代降水量数据构建相关模型反演重建的1470～2014年鄱阳湖流域降水序列。为进一步辨识重建结果的可信度，通过与研究区域周边其他方法重建的反映降水量或干湿程度的序列进行比对分析(图8)。

图8 鄱阳湖流域降水序列与其他代用指标的对比

(a)本文重建的1470-2014年鄱阳湖流域降水序列(蓝色曲线为重建序列，红色曲线为9年滑动平均，阴影为95%误差范围)；(b)张德二等重建的江南地区干湿等级序列[17]；(c)Ge等重建的1736年以来的长江中下游梅雨降水量[10]；(d)董哥洞DA石笋δ18O含量[33]；(e)ECHAM5气候模式下鄱阳湖流域降水距平模拟值[34]

对比图8中(a)降水序列与(b)干湿等级序列[17]可以发现，整体上二者的变化趋势基本一致，辨识出来的主要旱涝和降水多寡时期相互对应。只有1650年和1850年前后二者之间的变化存在一定的区别，这很可能是由于区域差异所致。通过降水序列(a)与Ge等[10]利用“雨雪分寸”档案资料重建的长江中下游地区梅雨期降水量序列(c)的对比可以发现，在梅雨降水量大的年份，如1998年、1954年、1908年、1885年、1855年、1829年、1792年和1765年等年份同样也是重建的降水量较大的年份。这也说明鄱阳湖流域的年降水量与整个长江中下游地区梅雨期间的降水量有着较高的一致性，在梅雨降水量大的年份也是年降水量大的年份。同一时期的贵州荔波董哥洞石笋δ18O含量(图8d)所反映的降水变化[33]与鄱阳湖流域年降水重建序列在整体趋势上比较一致，但是存在一个明显的滞后期。即石笋δ18O含量所反映的降水量峰值出现在鄱阳湖流域降水量峰值之后20年左右，这很可能是由于董哥洞位于西南季风影响区域，其降水过程与受东南季风影响的鄱阳湖流域存在一定的差异。张小琳等[34]根据ECHAM5气候模式模拟的鄱阳湖流域1470～1800年降水距平(图8e)与本文重建的鄱阳湖流域降水序列具有很好的对应性，考虑到其分辨率为10年，因此可以反映年代际上降水波动情况。通过对比可以发现，利用本文基于旱涝史料重建的逐年降水量数据，可以为相关气候模式的开发以及旱涝灾害提供基础数据和模型边界[35-36]。