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摘要 以1958—2017年懷化站日降水大于50 mm的地面观测资料为基础，利用小波分析、M-K检验、线性趋势分析，探究了暴雨气候特征，并利用典型相关分析、交叉小波和小波相干分析了暴雨与西太副高的关系。结果表明：暴雨日存在以20年为主的周期、最大暴雨量存在以22～23年为主的周期。暴雨日、最大暴雨量分别在2014年、1988年存在突变，最大暴雨量呈增加趋势。暴雨可发生于2月中旬—11月下旬（除3月上旬、11月中旬外），4月下旬—7月中旬为暴雨集中发生时域。年暴雨日数、年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨总量、年暴雨总量占总降水百分比均呈增加趋势。年暴雨日数的振荡幅度最大，年平均暴雨量振荡幅度最小。西太副高标准化典型相关变量byr与暴雨日数呈滞后负相关关系，西太副高标准化典型相关变量bfb与暴雨总量占总降水百分比呈滞后正相关关系。
关键词 暴雨;气候特征;西太副高;交叉小波和小波相干;怀化站
中图分类号 P458.1+21.1文献标识码 A
文章编号 0517-6611（2019）20-0224-04
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.20.061
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
The Climatic Characteristics of Heavy Rain in Huaihua Station and Its Cause Analysis
LIU Jian1，LOU Yun sheng1，2，YIN Qing jiang3 et al （1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，Jiangsu 210044;2.Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，Jiangsu 210044;3.Hecheng District Meteorological Bureau of Huaihua City，Huaihua，Hunan 418000）
Abstract Based on the ground observation data of Huaihua station with daily precipitation greater than 50 mm from 1958 to 2017，wavelet analysis，MK test and linear trend analysis were used to explore the climatic characteristics of heavy rain.Typical correlation analysis，cross wavelet and wavelet coherence analysis were used to investigate the relationship between heavy rain and West Pacific subtropical high.The results showed that，there were 20 years cycle for the rainstorm days and 22-23 years cycle for the maximum rainfall.In 2014 and 1988，sudden changes in heavy rain and maximum rainfall occurred，and the maximum rainfall tended to increase.Heavy rainsoccurred from mid February to late November （except in early March and mid November），but mainly from mid April to mid July.The number of annual torrential rains，annual average torrential rain，annual maximum torrential rain，total annual torrential rain，and total annual torrential rain as a percentage of total precipitation all showed increasing trends.The annual number of torrential rains had the largest oscillation amplitude，and the smallest was the annual average rainfall.The typical correlation variable byr of the West Pacific subtropical high was laggingly negatively correlated with the number of rainstorm days.The typical correlation variable bfb of the West Pacific subtropical high is laggingly positively correlated with the total rainfall percentage. Key words Heavy rain;Climatic characteristics;West Pacific subtropical high;Cross wavelet and wavelet coherence;Huaihua station
中国是暴雨洪涝多发的国家，长江中下游地区是暴雨洪涝多发区域[1]。位于长江中游的怀化市地处山区丘陵带，短时强降水易引起山体滑坡、洪涝及城市内涝[2]。强降雨初期给农作物造成机械损伤，中后期造成湿害、涝害，多灾叠加往往会导致农业减产，甚至绝收[3]。同时，暴雨易造成城市内涝[4]，导致交通瘫痪，暴雨过程中的雷暴，除接触雷会造成建筑物缺损外，感应雷往往会对城市电力、通信设施造成更为巨大的损害。西太平洋副热带高压、西南低涡和南支槽三大影响系统是市气象台预报暴雨的主要考量因素，笔者探讨了西太副高与怀化站暴雨形成的相关关系，分析了暴雨气候特征及其成因，对促进区域城市可持续发展有积极的现实意义。
1 资料与方法
1.1 资料
暴雨资料为经湖南省气象信息中心业务质量控制的1958—2017年怀化站日降水≥50 mm的地面观测资料，采用的时制为世界时。西太副高相关指数为国家气候中心的西太副高面积指数、西太副高强度指数、西太副高脊线指数、西太副高北界指数、西太副高西伸脊点指数，相关定义参见国家气候中心大气环流指数的定义。
1.2 方法
1.2.1 小波分析。通过对气象时间序列进行Morlet小波函数变换，分析出隐藏在时间序列中相应气象要素的多种变换周期[5]。气候系统具有非线性的特点[6]，而Morlet提出的具有时-频多分辨功能的小波分析为研究气象时间序列非线性问题提供了可能。因此，小波分析在气候学中应用广泛。笔者在对相应数据进行小波变换前进行了延拓处理，消除了边界效应。
1.2.2 曼-肯德尔法（M-K）。对于具有n个样本的时间序列x，构造一秩序列[7]：
sk=ki=1ri （k=2，3，…，n）
其中
ri=+1，xi>xj0，xj≤xj秩序列sk是第i个时刻数值大于j个时刻时，数值个数的累加。
在时间序列为随机的假设下，定义统计量：
UFk=[sk-E（Sk）]Var（Sk） （k=1，2，…，n）
其中，UF1=0，E（Sk）和Var（Sk）分别是Sk的均值和方差，且x1，x2，…，xn互相独立时，它们具有相同连续分布，可以由下式推算出：
E（Sk）=n（n+1）4
Var（Sk）=n（n-1）（2n+5）72 （2≤k≤n）
1.2.3 典型相关分析。对两组变量分别做线性组合构成一对新变量，使得他们之间有最大相关系数。气候系统是多种因子共同作用的结果，典型相关分析可以在一定程度上减弱干扰因子的影响[8-10]、放大主要气象因子的作用。
1.2.4 交叉小波和小波相干。对一对气象时间序列进行交叉小波变换，可以揭示出序列在共同高能量区共振规律[11]，而进行相干小波变换则可以揭示两者在共同低能量区共振规律。
2 结果与分析
2.1 怀化站暴雨天气气候特征
2.1.1 周期性。
年暴雨日数在年代际上存在20、27、15年的周期，年际上存在9、5年的周期;年最大暴雨量在年代际上存在22～23、28～29、12年的周期，年际上存在3年的周期（图1、图2）。由图1a、图2a可见，年暴雨日数在12～24年周期上振荡最明显，1990年之前高值和低值交替出现，起伏明显;在26～32年周期上存在3对高低值，贯穿整个研究时域。由图1b、图2b可见，年最大暴雨量在20～25和26～32年周期上起伏明显，其中20～25年周期在1995年后高低值起伏幅度大，而26～32年周期在1975年之前高低值起伏幅度大。
由图3可见，年暴雨日数的17～26、26～32年的周期有维持现状的可能，年最大暴雨量20～30年的周期有维持现状的可能，8～14年周期能量有减弱趋势且会向低时间尺度偏移。
2.1.2 突变特征。
年暴雨日、年最大暴雨量分別在2014年、1988年存在突变，年暴雨日变化趋势不明显，年最大暴雨量呈增加趋势（图4）。年最大暴雨量在1988年前后存在突变，由UF曲线可见，21世纪以来，年均暴雨量有明显的增加趋势，这种增加趋势大大超过显著性水平0.05临界线，甚至超过0.001的显著性水平（u0.001=2.56），表明其增加趋势十分显著。
2.1.3 旬际规律、趋势性和振荡幅度。
近60年来，怀化站暴雨可发生于2月中旬—11月下旬（除3月上旬、11月中旬外），4月下旬—7月中旬为暴雨集中发生时域（图5）。
由表1可知，年暴雨日数的振荡幅度最大，其最大距平差占均值（60年）百分比达到了237.62%，其次为年暴雨总量（230.63%），最小的为年平均暴雨量（186.51%），证明其比较稳定。近60年来，年暴雨日数每10年增加0.196 d，年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨总量每10年分别增加
2.489、6.680、26.468 mm，年暴雨总量占总降水百分比每10年增加1.6%，均呈增加趋势。
2.2 怀化站暴雨与西太副高相关分析
2.2.1 典型相关分析。
西太副高是市气象台预报降水的一个重要考量因素，但笔者在求取了年暴雨日数、年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨总量、年暴雨总量占总降水百分比和西太副高面积指数、西太副高强度指数、西太副高脊线指数、西太副高北界指数、西太副高西伸脊点指数的相关系数后发现数值不大（最大仅为0.308 5），因此，通过典型相关分析对西太副高相关指数进行了标准化处理，结果如表2所示。
关键词 暴雨;气候特征;西太副高;交叉小波和小波相干;怀化站
中图分类号 P458.1+21.1文献标识码 A
文章编号 0517-6611（2019）20-0224-04
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.20.061
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
The Climatic Characteristics of Heavy Rain in Huaihua Station and Its Cause Analysis
LIU Jian1，LOU Yun sheng1，2，YIN Qing jiang3 et al （1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，Jiangsu 210044;2.Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，Jiangsu 210044;3.Hecheng District Meteorological Bureau of Huaihua City，Huaihua，Hunan 418000）
Abstract Based on the ground observation data of Huaihua station with daily precipitation greater than 50 mm from 1958 to 2017，wavelet analysis，MK test and linear trend analysis were used to explore the climatic characteristics of heavy rain.Typical correlation analysis，cross wavelet and wavelet coherence analysis were used to investigate the relationship between heavy rain and West Pacific subtropical high.The results showed that，there were 20 years cycle for the rainstorm days and 22-23 years cycle for the maximum rainfall.In 2014 and 1988，sudden changes in heavy rain and maximum rainfall occurred，and the maximum rainfall tended to increase.Heavy rainsoccurred from mid February to late November （except in early March and mid November），but mainly from mid April to mid July.The number of annual torrential rains，annual average torrential rain，annual maximum torrential rain，total annual torrential rain，and total annual torrential rain as a percentage of total precipitation all showed increasing trends.The annual number of torrential rains had the largest oscillation amplitude，and the smallest was the annual average rainfall.The typical correlation variable byr of the West Pacific subtropical high was laggingly negatively correlated with the number of rainstorm days.The typical correlation variable bfb of the West Pacific subtropical high is laggingly positively correlated with the total rainfall percentage. Key words Heavy rain;Climatic characteristics;West Pacific subtropical high;Cross wavelet and wavelet coherence;Huaihua station
中国是暴雨洪涝多发的国家，长江中下游地区是暴雨洪涝多发区域[1]。位于长江中游的怀化市地处山区丘陵带，短时强降水易引起山体滑坡、洪涝及城市内涝[2]。强降雨初期给农作物造成机械损伤，中后期造成湿害、涝害，多灾叠加往往会导致农业减产，甚至绝收[3]。同时，暴雨易造成城市内涝[4]，导致交通瘫痪，暴雨过程中的雷暴，除接触雷会造成建筑物缺损外，感应雷往往会对城市电力、通信设施造成更为巨大的损害。西太平洋副热带高压、西南低涡和南支槽三大影响系统是市气象台预报暴雨的主要考量因素，笔者探讨了西太副高与怀化站暴雨形成的相关关系，分析了暴雨气候特征及其成因，对促进区域城市可持续发展有积极的现实意义。
1 资料与方法
1.1 资料
暴雨资料为经湖南省气象信息中心业务质量控制的1958—2017年怀化站日降水≥50 mm的地面观测资料，采用的时制为世界时。西太副高相关指数为国家气候中心的西太副高面积指数、西太副高强度指数、西太副高脊线指数、西太副高北界指数、西太副高西伸脊点指数，相关定义参见国家气候中心大气环流指数的定义。
1.2 方法
1.2.1 小波分析。通过对气象时间序列进行Morlet小波函数变换，分析出隐藏在时间序列中相应气象要素的多种变换周期[5]。气候系统具有非线性的特点[6]，而Morlet提出的具有时-频多分辨功能的小波分析为研究气象时间序列非线性问题提供了可能。因此，小波分析在气候学中应用广泛。笔者在对相应数据进行小波变换前进行了延拓处理，消除了边界效应。
1.2.2 曼-肯德尔法（M-K）。对于具有n个样本的时间序列x，构造一秩序列[7]：
sk=ki=1ri （k=2，3，…，n）
其中
ri=+1，xi>xj0，xj≤xj秩序列sk是第i个时刻数值大于j个时刻时，数值个数的累加。
在时间序列为随机的假设下，定义统计量：
UFk=[sk-E（Sk）]Var（Sk） （k=1，2，…，n）
其中，UF1=0，E（Sk）和Var（Sk）分别是Sk的均值和方差，且x1，x2，…，xn互相独立时，它们具有相同连续分布，可以由下式推算出：
E（Sk）=n（n+1）4
Var（Sk）=n（n-1）（2n+5）72 （2≤k≤n）
1.2.3 典型相关分析。对两组变量分别做线性组合构成一对新变量，使得他们之间有最大相关系数。气候系统是多种因子共同作用的结果，典型相关分析可以在一定程度上减弱干扰因子的影响[8-10]、放大主要气象因子的作用。
1.2.4 交叉小波和小波相干。对一对气象时间序列进行交叉小波变换，可以揭示出序列在共同高能量区共振规律[11]，而进行相干小波变换则可以揭示两者在共同低能量区共振规律。
2 结果与分析
2.1 怀化站暴雨天气气候特征
2.1.1 周期性。
年暴雨日数在年代际上存在20、27、15年的周期，年际上存在9、5年的周期;年最大暴雨量在年代际上存在22～23、28～29、12年的周期，年际上存在3年的周期（图1、图2）。由图1a、图2a可见，年暴雨日数在12～24年周期上振荡最明显，1990年之前高值和低值交替出现，起伏明显;在26～32年周期上存在3对高低值，贯穿整个研究时域。由图1b、图2b可见，年最大暴雨量在20～25和26～32年周期上起伏明显，其中20～25年周期在1995年后高低值起伏幅度大，而26～32年周期在1975年之前高低值起伏幅度大。
由图3可见，年暴雨日数的17～26、26～32年的周期有维持现状的可能，年最大暴雨量20～30年的周期有维持现状的可能，8～14年周期能量有减弱趋势且会向低时间尺度偏移。
2.1.2 突变特征。
年暴雨日、年最大暴雨量分別在2014年、1988年存在突变，年暴雨日变化趋势不明显，年最大暴雨量呈增加趋势（图4）。年最大暴雨量在1988年前后存在突变，由UF曲线可见，21世纪以来，年均暴雨量有明显的增加趋势，这种增加趋势大大超过显著性水平0.05临界线，甚至超过0.001的显著性水平（u0.001=2.56），表明其增加趋势十分显著。
2.1.3 旬际规律、趋势性和振荡幅度。
近60年来，怀化站暴雨可发生于2月中旬—11月下旬（除3月上旬、11月中旬外），4月下旬—7月中旬为暴雨集中发生时域（图5）。
由表1可知，年暴雨日数的振荡幅度最大，其最大距平差占均值（60年）百分比达到了237.62%，其次为年暴雨总量（230.63%），最小的为年平均暴雨量（186.51%），证明其比较稳定。近60年来，年暴雨日数每10年增加0.196 d，年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨总量每10年分别增加
2.489、6.680、26.468 mm，年暴雨总量占总降水百分比每10年增加1.6%，均呈增加趋势。
2.2 怀化站暴雨与西太副高相关分析
2.2.1 典型相关分析。
西太副高是市气象台预报降水的一个重要考量因素，但笔者在求取了年暴雨日数、年平均暴雨量、年最大暴雨量、年暴雨总量、年暴雨总量占总降水百分比和西太副高面积指数、西太副高强度指数、西太副高脊线指数、西太副高北界指数、西太副高西伸脊点指数的相关系数后发现数值不大（最大仅为0.308 5），因此，通过典型相关分析对西太副高相关指数进行了标准化处理，结果如表2所示。