北京市夏季降水年代际变化特征及成因分析

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1、北京市夏季降水年代际变化特征及成因分析摘要:本文利用北京市1961年~2010年夏季地面气象观测资料,运用数理统计、相关性分析、M-K突变检验等方法,研究了北京市夏季降水年代际变化,得出以下结论:北京市夏季降水呈现逐年递减趋势,8月份递减幅度最为显著,且20世纪60年代与80年代之间相关性最高。1974年为北京市夏季降水突变年,夏季降水量与平均相对湿度之间存在正相关性,与平均气压、平均气温、平均风速之间均存在弱的负相关性。关键词:降水;夏季;相关性分析;M-K检验中图分类号:P467文献标识码:ADOI编号:10.14025/j.c北京市降水从20世纪60年代起呈现减少趋势

2、,70年代以来,降水量减少最为显著。降水量的逐渐减少使得北京市的水资源变得十分严峻,对人们生活、工农业的发展等都造成了很大威胁。目前,国内很多学者对不同地区降水量时空分布特征进行研究。朱龙腾等利用北京市逐年降水和气温气象资料,对北京市降水和气温的年代际变化进行分析。研究表明,北京市降水呈递减趋势,且1974年为年降水量突变年。张秀丽等利用北京市逐日观测资料,采用DFA分形理论,根据求出的Hurst指数值的大小判断未来降水变化趋势。王文等利用北京11个台站逐日降水和气温资料,对北京市降水与气温变化特征进行分析。结果表明,北京市年降水量呈递减趋势,而气温呈递增趋势。谢庄等根据北

3、京地区120年逐年气温和降水资料,对北京地区近百年气温与降水变化情况进行分析研究。研究表明,北京的年降水从20世纪50年代至80年代呈持续下降趋势。李春等利用华北夏季降水、海平面气压等气象资料,对我国华北夏季降水年代际变化特征进行分析研究。结果表明,华北地区夏季降水呈递减趋势。李宏毅等利用华南地区4,5月份降水量数据、海温资料和再分析资料,对华南地区4、5月份降水量年代际变化特征进行分析研究,以及所对应的大尺度环流的关系进行了一系列分析。研究表明,华南地区4~5月份降水量均在20世纪70年代初期发生较为明显的年代转变。北京为典型的北温带半湿润大陆性季风气候,夏季高温多雨。年

4、降雨量约为483.9毫米,为华北地区降雨最多的地区之一。降水季节分配很不均匀,全年降水的80%集中在夏季6月、7月、8月三个月,7月和8月有大雨。本文利用北京市夏季6月、7月、8月逐年降水资料,使用数理统计方法、M-K检验、小波分析等方法,对北京市夏季降水年代际变化进行分析研究。1资料来源本文使用北京市1961年~2010年夏季6月、7月、8三个月逐年降水资料,分析北京市夏季降水年代际活动特征。用6月、7月、8月三个月降水资料之和来代表北京市夏季降水变化,本文不考虑毛毛雨情况。数据来源于北京市基准地面气象观测站及自动站数据集,使用日平均气压、日平均气、日平均相对湿度、日平均

5、风速4个指标数据,来对北京市夏季降水影响因子进行分析。2方法简介2.1气候倾向率为了反映北京市夏季降水量的年代际变化趋势,这里用一次直线方程来定量描述,即:■式中:■为时间,单位为a,■为月降水量距平值,单位为mm。c=a×10式中:c称为气候倾向率,即表示每10年北京市降水量的变化值。2.2相关性分析若变量的取值■(j=1,2,...m),则可以用变量■和■的样本相关系数作为它们的相似性度量。■2.3M-K突变检验方法是一种非参数统计检验方法,其仅用于检测序列的变化趋势,计算步骤如下:对于具有■个样本的时间序列■,构造一秩序列:■其中■,可见,秩序列是第i时刻数值大于第■

6、时刻数值个数的累计数。在时间序列随即独立的假定下,定义统计量■其中■,是累计数■的均值和方差,在■是相互独立,具有相同连续分布时,可由下式算出:■■3北京市夏季降水量的时间变化3.1夏季降水量年际变化特征图1为1961年~2010年北京市夏季降水年际变化曲线,图中虚星线为降水量距平实测值,实线为一元回归方程拟合值,拟合值均通过0.05显著性水平检验。从(a)图中可以看出,北京市夏季降水量波动幅度较大,在1975年~1995年之间,夏季降水量以正距平为主,说明了在此期间北京市夏季降水量较多;然后1996年~2010年之间,夏季降水量以负距平为主,表明了在此期间夏季降水量较少。

7、从一元回归方程可以看出,气候倾向率为-32.2mm/10年,表示夏季降水量总体呈递减趋势,每10年夏季降水量距平值减少32.2mm。从(b)图可以看出,6月份降水总体上呈递增趋势,但递增幅度较小,其气候倾向率为2.9mm/10年,表明了6月份降水距平值每10年增加2.9mm。(c)图中可以看出,在1967年~1976年期间,降水距平值以正距平为主,说明了在此期间7月份降水较多;在1977年~1984年期间,降水距平值以负距平为主,说明了在此期间7月份降水较少;在1985年~1999年期间,降水距平值以正距平为主,说

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