东北地区近百年降水时间序列变化规律的小波分析_姜晓艳
第28卷 第2期
2009年3月地 理 研 究GEOG RAPHICAL RESEA RC H V o l . 28, N o . 2M ar . , 2009
东北地区近百年降水时间序列
变化规律的小波分析
姜晓艳1, 刘树华2, 3*, 马明敏2, 张 菁1, 宋 军4
(1. 辽宁省沈阳市气象局, 沈阳110168; 2. 北京大学物理学院大气科学系, 北京100871;
3. 中国气象局气候研究开放实验室, 北京100081; 4. 大连市气象局, 大连116001)
摘要:利用1905~2005年东北地区哈尔滨、长春、沈阳和大连的降水时间序列资料, 采用距
平和M o rle t 小波分析方法, 研究了东北地区降水变化的多时间尺度的周期性性变化规律, 并
对东北地区近期降水状况进行了预测。结果表明:近百年来东北地区年降水量呈现较显著下
降趋势, 整个东北地区降幅为-5. 2mm /10a ; 长春为-12. 7mm /10a ; 哈尔滨为-7. 1mm /
10a ; 大连为-2. 7mm /10a ; 沈阳略为上升趋势为1. 3mm /10a 。东北地区的年降水量存在着区
域性的多重时间尺度下的周期变化特征, 2a ~3a 、5a ~6a , 10a 和50a 左右的长期振荡周期具
有全域性; 长春、哈尔滨年降水的主要控制周期是20a 左右; 5a ~6a 的短周期和50年的长周
期变化也对年降水有较大影响。
关键词:东北地区; 近百年; 降水时间序列; 小波分析
文章编号:1000-0585(2009) 02-0354-09
1 引言
全球变暖导致全球和区域气候变化, 使得高温、干旱、洪涝等灾害性天气频发, 造成生态和环境恶化, 严重影响到农业生产、社会经济和可持续发展, 已引起人们的高度重视。特别是在全球气候变化背景下, 中国降水量的空间格局的变化直接关系到我国农业生产安全[4]。我国东北地区位于东亚季风的最北端, 属于温带大陆性季风气候, 是中国湿润的东部季风区和干旱的内陆之间的过度带。夏季高温多雨, 冬季严寒干燥, 大陆性气候由东向西渐强。其气候的季节性变化与整个东亚大气环流紧密相连, 气候及其变化的差异较大, 是典型的“气候脆弱区”和气候变暖影响最为敏感地区之一, 也是我国最大的商品粮产区和重要的重工业和能源基地。因此, 研究我国东北地区近百年来降水变化的特征, 对了解气候演变对降水的影响和短期、中长期降水预测具有十分重要的意义。近年来, 已有许多气象工作者对此进行了研究, 例如:姜哓艳等[5]。在分析了我国东北地区哈尔滨、长春、沈阳和大连近百年年平均气温变化特征的基础上, 采用小波分析的方法研究了其多时间尺度的复杂结构构, 研究结果表明, 近百年来东北地区的平均气温呈升高趋势, 尤其在20世纪80年代以后升高趋势更加明显, 升温率达到0. 165℃/10a 。气温存在 收稿日期:2008-07-09; 修订日期:2008-12-24
基金项目:辽宁省气象局正研级专业技术人才培养专项科研基金项目
作者简介:姜晓艳(1960-) , 女, 高级工程师。主要从事气候变化和应用气象业务及科研工作。
Em ail :syjxy @163. com *通讯作者:刘树华, 教授, 博导。E -mail :lshu hua @pku . edu . cn [1~3]
2~3a , 8~12a , 20~25a 和45a 左右时间的多重时间尺度结构的变化特征; 蓝永超等[2]研究了气候变化对黄河上游水资源系统影响; 许月卿等[6]基于小波分析方法研究了河北平原降水变化规律; 林振耀等研究了青藏高原气温降水变化的时空特征; 戴新刚等研究了
[9]华北汛期降水多尺度特征与夏季风年代际衰变特征; 郝立生等研究了1951~2005年燕
山南麓夏季降水变化特征; 邵晓梅等[10]进行了黄河流域降水序列变化的小波分析研究; 万明波等[11]进行了青藏铁路沿线气温和降水的小波分析研究; 匡正等[12]进行了华北降水时间序列资料的小波分析。
近百年来, 在全球变化背景下我国东北地区降水的变化趋势及其时间尺度结构变化规律等问题深受关注。为了研究全球变化背景下我国东北地区近百年年平均降水序列的变化规律, 本文选择了对区域降水变化的响应存在一定差异的内陆城市哈尔滨、长春、沈阳和沿海城市大连, 并利用1905~2005年上述4个典型城市的年降水时间序列资料, 采用Mo rlet 小波变换分析方法, 进行降水时间序列变化特征和多时间尺度的复杂结构分析研究, 对了解我国东北地区百年降水的多时间尺度的复杂结构变化规律具有重要意义, 并为短期及中长期降水预测提供科学依据。[7][8]
2 资料来源与处理方法
本文采用哈尔滨、长春、沈阳和大连4个站1905~2005年的降水时间序列观测资料。哈尔滨、长春、沈阳地处我国东北地区, 位于东亚季风的最北端, 属于温带大陆性季风气候, 大连是沿海城市, 受大陆性季风和海洋气候影响。因此分析4站的百年降水规律, 对了解在全球变化背景下我国东北地区的降水规律具有重要的意义。本文采用的小波分析(w avelet analysis ) 方法是在傅立叶(Fourier ) 变换基础上引入窗口函数, 从而把时间序列分解为时间和频率的贡献, 它对于获取一个复杂时间序列的调整规律, 诊断气候变化内在
[13~19]层次结构, 分辩时间序列在不同尺度上的演变特征是非常有效的。通过小波分析可
得到所研究对象序列在不同时间尺度上周期结构和异常变化的规律, 为短期气候预测提供科学依据。小波分析方法原理及在气象学、工程学等方面的应用见参考文献[1~3, 5~19]。3 结果分析
3. 1 东北四站近百年年降水量距平与小波周期频域的关系
为了更清楚地了解哈尔滨近百年来降水多少的变化规律, 图1(a ) 给出了哈尔滨近百年年降水量距平图。从图1(a ) 除了看到每年降水量与百年平均降水量的关系外, 还可看到1905年~2005年哈尔滨降水经历了少※多※少※多4个循环阶段, 即1905~1925年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少; 1926~1956年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多; 1957~1982年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少; 1983~2005年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多。哈尔滨百年平均年降水量约为550mm /a , 从图上看出百年降水量呈减少趋势, 降水倾向率为-7. 1mm /10a , 这么高的降水倾向率累积效应还是比较大的, 它将导致哈尔滨现在的年降水量比100年前有数十毫米的差距。值得注意的是1932年的降水量远远超过平均值, 达到1041. 0mm , 为历年最高纪录; 而紧接着第二年1933年的降水量就降到了353. 2m m , 几乎是历年的最低值。经查阅相关记录, 发现1932年哈尔滨发生了有水文记录以来的最大洪水, 应该和当
图1 1905~2005年哈尔滨年降水量距平(a ) 和M o rle t 小波变换图(b )
Fig . 1 Anomaly (a ) and M orlet wavelet transform (b ) of annual precipitation in Harbin during 1905-2005 除了上述的分析之外, 从图1(a ) 很难看出更短周期的变化信息。对此, 图1(b ) 给出了相应的M orlet 小波变换图。图1(b ) 清楚地显示了哈尔滨近百年来年降水在不同时间尺度上的周期振荡和突变点特征。图中信号振荡的强弱通过灰度的大小来表示, 灰度越大表示年降水量越小于常年; 灰度越小表示年降水量越大于常年。由图1(b ) 与(a ) 比较可见, 从图1(b ) 中可得到更丰富的变化周期尺度信息。由图1(b ) 可见, 存在多重时间周期尺度上的嵌套复杂结构现象。明显地存在2~3a 、5~6a 的短期振荡周期1950年以后生成的10a 左右的振荡周期, 及20a 左右的中期振荡周期和50a 左右的长期振荡周期。
从图中的变化规律看, 2005年以后哈尔滨正处在2~3a 、5~6a 短期振荡周期的多降水期; 10a 左右的振荡周期为少降水期; 20a 左右的中期振荡周期经历了多※少※多※少※多※少※多※少8个循环交替, 而且2005年振荡周期等值线远未闭合, 说明2005年以后在该周期上降水量正处于偏少时期; 而50a 左右的长期振荡周期等值线也仍未闭合, 说明2005年以后在该周期上降水量将继续维持稍微偏多趋势。
综上分析, 哈尔滨近百年年降水量受多重周期性规律控制, 明显地存在2~3a 、5~6a 的短期振荡周期, 1950年以后生成的10a 左右的振荡周期及20a 左右的中期振荡周期和50a 左右的长期振荡周期。从振荡的剧烈程度上看20a 左右的中周期变化是年降水的主要控制周期; 但5~6a 的短周期和50年的长周期变化也对年降水有较大影响。
图2(a ) 给出了长春近百年年降水量距平图。由图2(a ) 看到1905~2005年长春的年降水变化规律同哈尔滨相似, 也经历了4个循环周期, 但循环规律正好相反, 即:多※少※多4,
1925~1954年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少; 1955~1982年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多; 1983~2005年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少。对长春年降水量序列进行线性拟合, 发现其降水倾向率为-12. 7mm /10a , 比哈尔滨的降水倾向率大。这说明长春的多年降水量呈减少趋势, 而且减少的幅度比哈尔滨要大, 100年积累下来将导致长春现在的年降水量比20世纪初减少126. 8mm 之多。考虑到长春多年平均降水量约为596mm , 这个减少量是相当惊人的
。
图2 1905~2005年长春年降水量距平(a ) 和M or let 小波变换图(b )
Fig . 2 Anomaly (a ) and M orlet wavelet transform (b ) of annual precipitation in Changchun during 1905-2005 为了更清楚地分析长春近百年年降水的变化规律的多周期性, 图2(b ) 给出了相应的Mo rlet 小波变换图, 清楚地显示了长春近百年来年降水在不同时间尺度上的周期振荡和突变点特征。由图2(b ) 与(a ) 比较可见, 从图2(b ) 中同样可得到更丰富的变化周期尺度信息。由图1(b ) 与图2(b ) 比较可见, 长春与哈尔滨的年降水的小波变换规律很相似, 不但同样存在多重时间周期尺度上的嵌套复杂结构现象, 而且明显地存在2~3a 、5~6a 的短期振荡周期, 1955年以后生成的10~15a 左右的振荡周期及20a 左右的中期振荡周期和50a 左右的长期振荡周期。这可能是两市同在东北地区一个大气候背景下的原因。所不同的是50a 左右的长期振荡周期规律与哈尔滨的少※多※少※多4个循环正好相反, 即多※少※多※少4个循环。
从图中的变化规律看, 2005年以后长春正处在2~3a 、5~6a 短期振荡周期的多降水期; 10a 左右的振荡周期为少降水期; 20a 左右的中期振荡周期经历了多※少※多※少※多※少※多※少8个循环交替, 而且2005年振荡周期等值线远未闭合, 说明2005年以后,
说明2005年以后在该周期上降水量将继续维持偏少趋势。
综上分析可知, 长春近百年年降水量受多重周期性规律控制, 明显地存在2~3a 、10a 的短期振荡周期; 20a 左右的中期振荡周期和50a 左右的长期振荡周期。从振荡的剧烈程度上看20a 左右的中周期变化是年降水的主要控制周期; 但2~3a 的短周期和50年的长周期变化也对年降水有较大影响
。
图3 1905~2005年沈阳年降水量距平(a ) 和M or let 小波变换图(b )
Fig . 3 A nomaly (a ) and M o rle t w avelet transfo rm (b ) of
annual mean precipitatio n in Sheny ang during 1905-2005
图3(a ) 给出了沈阳近百年年降水量距平图。与哈尔滨(图1(a ) ) 和长春(图2(a ) ) 近百年年降水量距平图比较发现, 沈阳近百年来年降水量减少趋势不明显, 距平接近于零。对沈阳年降水量序列进行线性拟合, 发现其降水倾向率为1. 3mm /10a , 降水量略有增加。 为了更清楚地分析沈阳近百年年降水的变化规律的多周期性, 图3(b ) 给出了相应的Mo rlet 小波变换图, 清楚地显示了沈阳近百年来年降水在不同时间尺度上的周期振荡和突变点特征。由图3(b ) 与(a ) 比较可见, 从图3(b ) 中同样可得到更丰富的变化周期尺度信息。与哈尔滨(图1(b ) ) 和长春(图2(b ) ) M o rle t 小波变换图比较可见, 沈阳同样存在明显的2~3a 和10a 的短周期和50a 的长周期, 但是20a 的年降水量的主要控制周期没有出现。
从图中的变化规律看, 2005年以后沈阳正处在2~3a 、10a 和50a 的多降水期内。
综上分析可知, 沈阳近百年年降水量受多重周期性规律控制, 明显地存在2~3a 、10a 的短期振荡周期和50a 左右的长期振荡周期。从振荡的剧烈程度上看10a 左右的中周期变化是全年降水的主要控制周期; 但2~3a 的短周期和50年的长周期变化也对全年降
图4(a ) 给出了大连近百年年降水量距平图, 看到1905~2005年大连的年降水变化规律同长春相似, 也经历了4个循环周期, 即:多※少※多※少4个循环阶段, 即1905~1924年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多; 1925~1950年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少; 1951~1980年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多; 1981~2005年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少。对大连年降水量序列进行线性拟合, 发现其降水倾向率为-2. 7m m /10a , 比哈尔滨和长春的降水倾向率小。这可能与大连受海洋性气候影响有关
。
图4 1905~2005年大连年降水量距平(a ) 和M or let 小波变换图(b )
Fig . 4 Anomaly (a ) and M orlet wavelet transform (b ) of annual precipitatio n in Dalian during 1905-2005 为更清楚分析大连近百年年降水的变化规律的多周期性, 图4(b ) 给出了相应的M or -let 小波变换图, 清楚地显示了大连近百年来年降水在不同时间尺度上的周期振荡和突变点特征。由图4(b ) 与(a ) 比较可见, 从图4(b ) 中同样可得到更丰富的变化周期尺度信息。与哈尔滨(图1(b ) ) 、长春(图2(b ) ) 和沈阳(图3(b ) ) M orlet 小波变换图比较可见, 大连同样存在明显的2~3a 和10a 的短周期和50a 的长周期, 但是20a 的年降水量的主要控制周期同沈阳一样没有出现。这也说明了在地理和区域气候上沈阳和大连比较接近。
从图中的变化规律看, 与沈阳同样2005年以后大连正处在2~3a 、10a 和50a 的多降水期内。
综上分析可知, 大连近百年年降水量受多重周期性规律控制, 明显地存在2~3a 、10a 的短期振荡周期和50a 左右的长期振荡周期。从振荡的剧烈程度上看10a 左右的中周期变化是全年降水的主要控制周期; 但2~3a 的短周期和50年的长周期变化也对全年降
3. 2 东北地区近百年年降水量距平与小波周期频域的关系
图5(a ) 给出了东北地区(哈尔滨、长春、沈阳和大连4站数据平均) 近百年年降水量距平图。由图5(a ) 可见, 对于整个东北地区而言, 近百年来年降水量呈现较显著下降趋势, 降幅为-5. 2m m /10a , 该值小于长春(-12. 7mm /10a ) 和哈尔滨(-7. 1m m /10a ) , 大于大连(-2. 7mm /10a ) 和沈阳(1. 3m m /10a ) 。由图5(a ) 看到1905~2005年经历了4个循环周期, 即:多※少※多※少4个循环阶段, 即1905~1923年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多; 1924~1950年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少; 1951~1978年降水距平为正, 说明在此期间降水比常年偏多; 1979~2005年降水距平为负, 说明在此期间降水比常年偏少
。
图5 1905~2005年东北地区年降水量距平(a ) 和M or let 小波变换图(b )
Fig . 5 A nomaly (a ) and M o rle t w avelet transfo rm (b ) of
annual precipitatio n in N o rtheast China during 1905-2005
为了更清楚地分析东北地区(哈尔滨、长春、沈阳和大连四站数据平均) 近百年年降水的变化规律的多周期性, 图5(b ) 给出了相应的Mo rlet 小波变换图, 清楚地显示了东北地区近百年来年降水在不同时间尺度上的周期振荡和突变点特征。由图5(b ) 与(a ) 比较可见, 从图5(b ) 中同样可得到更丰富的变化周期尺度信息。与哈尔滨(图1(b ) ) 、长春(图2(b ) ) 、沈阳(图3(b ) ) 和大连(图4(b ) ) M o rlet 小波变换图比较可见, 东北地区近百年年降水量变化的Mo rlet 小波变换存在明显的2~3a 和10a 的短周期及20a 和50a 的中、长周期, 但是20a 的年降水量的主要控制周期不像哈尔滨和长春那样显著, 这主要是区域平均的作用所致。,
东北地区2~3a 、10a 周期处在偏多降水期, 20a 周期处在偏少降水期, 而50a 周期处在突变点附近, 也即在由偏少向偏多转换时期。
综上分析可知, 东北地区近百年年降水量受多重周期性规律控制, 明显地存在2~3a 、10a 的短期振荡周期, 及20a 和50a 的中、长期振荡周期。从振荡的剧烈程度上看10a 左右的中周期变化是全年降水的主要控制周期; 但2~3a 的短周期和50年的长周期变化也对全年降水有较大影响。
4 结论
通过对东北地区哈尔滨、长春、沈阳和大连1905~2005年的年降水量序列的距平和连续小波变换分析, 研究了东北地区年降水量变化的多时间尺度的复杂结构。结果表明: (1) 东北地区近百年来年降水量总体呈现减少趋势, 整个东北地区降幅为-
5. 2m m /10a ; 长春为-12. 7mm /10a ; 哈尔滨为-7. 1mm /10a ; 大连为-2. 7mm /10a ; 沈阳略为上升为1. 3mm /10a 。
(2) 东北地区的年降水量存在着区域性的多重时间尺度下的周期变化特征, 2~3a 、5~6a , 10a 和50a 左右的长期振荡周期具有全域性。从振荡的剧烈程度上看20a 左右的中周期变化是长春、哈尔滨全年降水的主要控制周期; 但5a ~6a 的短周期和50年的长周期变化也对全年降水有较大影响。
(3) 从小波变换周期规律研究发现, 2005年以后:哈尔滨正处在2~3a 、5~6a 短期振荡周期的多降水期; 10a 左右的振荡周期为少降水期; 20a 的中期振荡周期处于偏少时期; 50a 左右的长期振荡周期将继续维持偏多趋势。长春正处在2~3a 、5~6a 短期振荡周期的多降水期; 10a 左右的振荡周期为少降水期; 20a 正处于较强偏少时期; 50a 左右的长期振荡周期将继续维持偏少趋势。沈阳正处在2~3a 、10a 和50年的多降水期内。大连正处在2~3a 、10a 和50年的多降水期内。而整个东北地区2~3a 、10a 周期正处在偏多降水期, 20a 周期处在偏少降水期, 而50a 周期处在突变点附近, 也即在由偏少向偏多转换时期。
(4) 小波分析的时频化特性可展现降水时间序列的精细结构, 为分析气候多时间尺度变化特征和短期气候预测提供一种新途径。
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A wavelet analysis of the precipitation time series in
Northeast China during the last 100years
JIANG Xiao -y an , LIU Shu -hua 11, 3, M A Ming -min , ZH ANG Jing , SONG Jun 214
(1. Shenyang M eteoro lo gical Bureau , Shenyang 110168, China ;
2. Department of A tmo spheric Science s , Schoo l o f Physics , Peking U nive rsity , Beijing 100871, China ;
3. Labor atory fo r Clima te S tudies , China M eteo ro lo gical A dministratio n , Beijing 100081, China ;
4. Dalian M e teo ro log ical Bureau , Dalian 116001, China )
A bstract :In recent 100years , glo bal w arming is increasing remarkably , and there are even greater uncer tainty , changing precipitatio n trend and regio nal differences . In this study , a w avelet analy sis m ethod of M o rle t is used to research the periodical regulatio ns at different time scales of the precipitatio n time se ries during the latest nearly 100years in Nor theast China . Based o n the m onthly and annual precipitation data of H arbin , Shenyang , Chang -chun and Dalian w eather statio ns covering the period from 1905to 2005, the periodic o scil -lation of precipitatio n and the points o f abrupt change at different tim e scales alo ng the time series are discove red and the main periods of eve ry serial are co nfirmed . The result show s that the precipitatio n of Northeast China has a decreasing trend , with rates o f -5. 2mm /10a , and -12. 7mm /10a , -7. 1mm /10a , -2. 7mm /10a , 1. 3mm /10a fo r Nor theast China , Changchun , H arbin , Dalian and Shenyang respectively . There are multi -tim e scales of pe riodical change , which present appears different traits at different phases . There are periodic o scillations of 2a -3a , 5a -6a , 10a and 50a fo r the seaso nal and annual precipita tion variations . The local characteristics of time -frequency for w avele t analy sis can demo nstrate the detailed structures o f precipitatio n . The w avelet analysis can be an al -ternative appro ach to the analy sis of climate multi -time scales characte ristics and the fo re -cast o f shor t -term clim ate v ariations . last ; n avelet analy