【论文精选】基于Mann-Kendall检验和信息熵的成都市1980-2016年降水时空变化

原创王枭轩等中国水土保持科学

国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)研究指出，以气候变暖为主要特征的全球气候变化已成事实，与此同时降水的过程机制、时空分布模式也将发生变化。作为水循环过程中的重要环节，降水联系着大气、植被、土壤等系统间的能量流动，其过程变化将产生深刻的环境扰动。以“天府之国”闻名的成都市近半世纪以来气候变化显著，特别是以西南与东亚季风异常导致极端降水增加，这不仅影响着植被的物候节律与健康演替，还造成水土流失等环境问题。降水的时空不确定性带来降水强度、侵蚀力的分布无序性，这对区域水土流失空间结构稳定性与水土保持来说均是不利的；因此，研究成都市降水时空变化特性，对水土流失监测预报、区域资源环境规划管理具有重要意义。

在气候系统耗散过程、地表环境梯度以及人为干扰等影响下，降水呈现非线性和随机性特点。此前的相关研究，主要侧重于采取时域统计、地统计、分形等方法，探讨其时间倾向斜率、周期、空间分布等特点，而关于其不确定性的定量研究较少。近年来信息熵方法在该领域的应用得到国内外学者们广泛认可。Pascale等应用信息熵结合Hurst指数分析了美国大陆日降水量熵场分布格局，指出了降水变化趋势不确定性分布与多尺度周期；Adera等提出了应用传递熵分析巴西雨林地区降水时空相关、连续性，并试图解释其对雨林斑块分布的影响；Brunsell提出解析熵无序指数(AEDI)的方法来捕捉加拿大安大略地区月降水量的时空变化，并成功应用于水文预测模型中。降水量时空信息熵是降水变化的状态函数，其熵值大小指示了水循环过程在环境梯度制约下呈现有序性特征，能够有效检测外部非规整因素影响下极端降水的发生概率。就国内而言，目前该方案仅在新疆、江淮、湖北等地得到应用，而在降水集中性强且侵蚀力较大的西南地区和其他地区研究报道尚不多见。鉴于此，笔者以成都市14个气象站点气象资料为基础，采用Mann-Kendall非参数检验法提取区域降水趋势特征，并基于信息熵理论定量分析降水的空间不确定性，以期从时空双维的角度揭示气候变化背景下成都市近37年来降水时空变化规律，从而为水土保持规划、气象灾害防御提供科学依据。

成都地处我国西南腹地、四川盆地西部，地理坐标为E102°54′~104°54′、N30°05′~31°26′，区域面积1万4 605 km²(含简阳市)。地势自东向西升高，高程介于387~5364m，形成以平原、丘陵、山地为主的地貌。区域大部分属亚热带季风气候，温暖湿润、雨热同期，年平均气温为16 ℃，年降水量为900~1300mm，无霜期为278d，西北局部受地势影响形成高寒气候, 旱涝、冰雹、大风等气象灾害频现。长江干流横穿过境，有岷江、沱江等较大支流，河网密度、水资源丰沛。通过MK检验和信息熵方法，对37年来的降水量进行了处理分析，得出以下结论：

1) 1980—2016年成都市年平均降水量为950.10mm，气象倾向斜率为-2.049 mm/a，春、夏、冬呈减少趋势，秋季呈微弱增加，其倾向斜率依次为1.893、-21.638、0.42、-1.172，但变化趋势均不显著(P>0.05)。