高原气象

高原气象 >

2026 , Vol. 45 >Issue 3: 730 - 743

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00099

气候的形成和影响气候的因素

1961 -2021年中国西北干旱区降水时间均匀性的时空演变特征

  • 姜旭涛 , 1 ,
  • 于晓晶 , 1 ,
  • 杨霞 2 ,
  • 姜玖 1 ,
  • 刘永强 1
展开
  • 1. 新疆大学地理与遥感科学学院，新疆 乌鲁木齐 830017
  • 2. 新疆维吾尔自治区气象台，新疆 乌鲁木齐 830002
于晓晶（1987 -）， 女， 山东烟台人， 副教授， 主要从事干旱区气候变化和极端事件归因研究. E-mail：

姜旭涛（1999 -）， 男， 江苏扬州人， 硕士研究生， 主要从事干旱区降水变化研究. E-mail：

收稿日期: 2025-06-16

  修回日期: 2025-09-11

  网络出版日期: 2026-01-12

基金资助

国家自然科学基金项目(42305184)

国家自然科学基金项目(42565012)

新疆维吾尔自治区“天山英才”培养计划项目(2023TSYCCX0077)

中国博士后科学基金项目(2024M752693)

新疆维吾尔自治区“天池英才”项目

收起

Spatio-temporal Variations in Temporal Homogeneity of Precipitation over Arid Region of Northwest China from 1961 to 2021

  • Xutao JIANG , 1 ,
  • Xiaojing YU , 1 ,
  • Xia YANG 2 ,
  • Jiu JIANG 1 ,
  • Yongqiang LIU 1
Expand
  • 1. College of Geography and Remote Sensing Sciences，Xinjiang University，Urumqi 830017，Xinjiang，China
  • 2. Xinjiang Uygur Autonomous Region Meteorological Observatory，Urumqi 830002，Xinjiang，China

Received date: 2025-06-16

  Revised date: 2025-09-11

  Online published: 2026-01-12

Copyright

© Editorial Department of Plateau Meteorology （CC BY-NC-ND）
Fold

摘要

干旱区年内降水分配不均会加剧旱涝灾害的发生， 进而制约该地区生态系统功能和水资源管理。全球增暖背景下， 中国西北干旱区自1980s降水量整体显著增多， 但尚未充分明晰其年内分配特征有何变化。本研究基于CN05.1降水格点数据， 采用多个时间均匀性表征指标， 系统考查了1961 -2021年西北干旱区降水不同时间尺度均匀性的时空演变特征。基于月尺度降水集中指数（Precipitation Concentration Index， PCI）的分析表明， 西北干旱区整体降水季节特征较为明显（平均PCI为17.8）； 从PCI的长期趋势来看， 1961 -2021年约89.1%的面积呈减小趋势［平均变化率为-0.29·（10a）-1］， 尤其极端干旱区下降速率最快［-0.44·（10a）-1］。西北干旱区PCI整体减小主要是由于夏季降水量占比降低［-0.6%·（10a）-1］而冬季占比增加［0.35%·（10a）-1］所致， 反映出该地区年内降水的季节集中程度有所减弱。基于日尺度降水集中度（Precipitation Concentration Degree， PCD）和集中期（Precipitation Concentration Period， PCP）的结果与月尺度一致， 西北干旱区PCD呈显著下降趋势［-0.008·（10a）-1］， PCP变化不显著， 仅在部分地区有所前移［最大-1.54 d·（10a）-1］。平均而言， 西北干旱区年降水量的一半可由日降水量最多的11 d贡献， 在湿润区达到一半年降水量所需的最湿日呈减少趋势［-1.8 d·（10a）-1］， 而在极端干旱区呈增加趋势［0.9 d·（10a）-1］。本研究可为西北干旱区极端旱涝灾害的应对管理和政策制定提供有效的科学依据。

关键词： 西北干旱区; 降水年内分配; 时间均匀性; 气候增暖

本文引用格式

姜旭涛 , 于晓晶 , 杨霞 , 姜玖 , 刘永强 . 1961 -2021年中国西北干旱区降水时间均匀性的时空演变特征[J]. 高原气象, 2026 , 45(3) : 730 -743 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00099

Abstract

Uneven intra-annual precipitation distribution in arid regions can intensify both drought and flood events， thereby inhibiting ecosystem functioning and water resource management.Under global warming， total precipitation in arid Northwest China （NWC） has significantly increased since the 1980s.Yet， it is insufficient to understand the spatio-temporal variations in its intra-annual distribution patterns.Based on the CN05.1 gridded precipitation dataset， we comprehensively examined the spatio-temporal variations in the temporal homogeneity of precipitation across multiple time scales from 1961 to 2021.As revealed by the Precipitation Concentration Index （PCI） at monthly scale， NWC exhibits pronounced seasonal precipitation patterns， with an average PCI of 17.8.From 1961 to 2021， PCI show a decreasing trend over 89.1% areas of NWC with an overall tendency of -0.29 ·（10a）-1， especially in the hyper-arid sub-region ［-0.44·（10a）-1］.The reduction in PCI is primarily attributed to the decreasing proportion of summer precipitation ［-0.6%·（10a）-1］ and the increasing proportion of winter precipitation ［0.35%·（10a）-1］， indicating a weakening seasonal concentration of intra-annual precipitation.At daily scale， the long-term changes in the Precipitation Concentration Degree （PCD） and Precipitation Concentration Period （PCP） agree with the monthly-scale PCI.PCD presents a significant decreasing trend ［-0.008·（10a）-1］， and PCP generally varies insignificant with slight decreasing in some regions ［maximum -1.54 d·（10a）-1］.On average， 50% of annual precipitation in NWC is contributed by the 11 wettest days.The wettest days contributing to half of annual precipitation decrease at a rate of -1.8 d·（10a）-1 in humid sub-region but increase at 0.9 d·（10a）-1 per decade in the hyper-arid sub-region.Our findings provide critical scientific insights in climate adaptation， risk mitigation and strategy making for drought and flood extremes in arid NWC.

Key words： Arid Region of Northwest China; precipitation distribution; temporal homogeneity; climate warming

1 引言

人为排放温室气体导致的气候增暖深刻影响着全球水循环系统， 年降水和极端降水均显著增加， 特别是北半球中高纬度干旱半干旱地区响应更为剧烈（Huang et al， 2017； IPCC， 2023； Swain et al， 2025）。中国西北干旱区远离海洋、 降水稀少， 长期面临着水资源短缺问题（丁一汇等， 2023）。同时， 作为“一带一路”经济带和“中巴经济走廊”的核心区， 该地区有效应对和减缓气候变化带来的不利影响， 对于国家生态安全与区域可持续发展具有重要意义（陈亚宁等， 2023）。因此， 深入理解全球增暖背景下西北干旱区降水多寡的演变特征， 有利于制定科学的水资源管理适应和生态保护政策。
自20世纪80年代以来， 西北干旱区年降水量持续增加且年际变率波动较大（Li et al， 2013； Chen et al， 2015； Yao et al， 2016）。21世纪后， 降水增加趋势的空间范围逐渐由西向东扩展（赵传成等， 2011； 马鹏里等， 2020； 姚旭阳等， 2022）， 其中新疆北部、 天山西部与河西走廊等地的增加幅度尤为明显（姚俊强等， 2015； 张强等， 2021）。西北干旱区降水还存在显著的年际和年代际周期性变化， 不同区域在不同季节表现出多平衡态和非周期性振荡的特征（从靖等， 2017； 王澄海等， 2021）。基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）预估结果表明西北干旱区未来降水量将持续增加， 在中低排放情景（SSP1-2.6、 SSP2-4.5）下湿润化趋势更为明显， 高排放情景（SSP5-8.5）下则可能引发“暖干化”风险（张诗妍等， 2022； Qin et al， 2021； 陈发虎等， 2023）。
一系列研究表明极端降水的频发和加剧是西北干旱区降水增多的重要原因， 如有效降水强度（SDII）、 大雨日数（R10mm）、 强降水量（R95p）、 最大日降水量（Rx1day）和最大连续5日累积降水量（Rx5day）等指数均显著上升， 表明短时强降水事件对年降水量的贡献不断增加（Wang et al， 2013； Wang et al， 2020； Guo et al， 2020； Han et al， 2021； Liang et al， 2025）。夏季是西北干旱区极端降水发生的集中期， 尤其新疆等地区夏季降水量上升趋势更为显著， 且突发性更强、 持续时间更长（陈冬冬和戴永久， 2009； Chen et al， 2014； Lu et al， 2021）。近10余年来， 西北干旱区多地频繁发生破历史记录的极端降水事件， 深刻影响着该地区的年内降水配置和水循环过程（张强等， 2023）。
现有针对西北干旱区降水变化的研究多聚焦于降水总量或极端降水指数， 而对于年内降水分配特征的演变还需进一步探讨。因此， 本文拟采用多个降水时间均匀性指标， 系统考查1961 -2021年西北干旱区不同时间尺度下降水年内分配的时空演变特征， 旨在为该地区水资源管理与气候变化适应及应对提供科学支撑。

2 数据来源与方法介绍

2.1　观测数据集

CN05.1格点化观测数据集由中国气象局基于2416个地面气象观测台站的逐日数据， 采用“距平逼近”插值方法研发（吴佳和高学杰， 2013）。该数据集包含月降水量和日降水量， 空间分辨率为0.25°×0.25°， 时间跨度为1961 -2024年。由于覆盖范围广、 时间跨度长， CN05.1降水格点数据已被广泛应用于降水时空变化和区域气候模式评估等方面研究（Ji and Kang， 2015； Peng and Zhou， 2017）。
CRU TS 4.09数据集是由英国东英吉利大学气候研究中心（Climatic Research Unit， CRU）发布的逐月资料， 包括降水、 潜在蒸散发等要素， 空间分辨率为0.5°×0.5°， 时间跨度为1901 -2024年， 适用于较长时间尺度的气候变化研究和分析（Harris et al， 2020）。

2.2　研究区域

根据气候特征和自然条件差异， 中国可分为7个主要气候区， 分别是中温带干旱区、 高原温带半干旱区、 中温带半干旱区、 中温带半湿润区、 暖温带半湿润区、 北亚热带湿润区和边缘热带湿润区（Yao et al， 2018）。本文研究的西北干旱区为其中的中温带干旱区［图1（a）］， 该区域介于73°E -108°E和36°N -49°N， 涵盖内蒙古西部、 甘肃西北部及新疆昆仑山脉以北地区， 地形地貌复杂， 包括天山、 昆仑山、 阿尔泰山等高大山脉以及塔里木盆地、 准噶尔盆地、 河西走廊等低洼盆地。
图1 1961 -2021年中国西北干旱区高程（a， 单位： m）、 基于干燥指数AI划分的干湿子区域（b）及其降水量月变化（c， 单位： mm·mon-1）

（c）中圆点和短竖线分别表示月降水量的气候平均值和1倍标准差（单位： mm·mon-1）

Fig.1 Elevation （a， unit： m） in the arid region of Northwest China （NWC）， five sub-regions classified by the Aridity Index （AI） （b） and monthly evolution of precipitation （unit： mm·mon-1） over each sub-regions during 1961 -2021.In （c）， dots and short vertical bars indicate climatology and one standard deviation for monthly precipitation （unit： mm·mon-1）

干燥指数（Aridity Index， AI）为年降水量与年潜在蒸散发量的比值， 被广泛用于干湿区划分（Middleton and Thomas， 1992； Hulme， 1996）。西北干旱区年降水量空间差异显著： 大部分地区降水量在50~250 mm， 降水高值区（>250 mm）主要分布在伊犁河谷和阿尔泰山地区， 低值区（<50 mm）分布在塔里木盆地的东南部地区（图略）。因此， 采用CRU TS 4.09中的降水和潜在蒸散发量计算干燥指数AI， 进而划分为5个干湿子区域［图1（b）］， 依次记为湿润区（AI≥0.65）、 半湿润区［0.50~0.65）、 半干旱区［0.20~0.50）、 干旱区［0.05~0.20）和极端干旱区（AI<0.05）（Huang et al， 2016； Feng et al， 2024）。从1961 -2021年月降水量平均值［图1（c）］来看， 各子区域存在差异， 其中湿润区、 半湿润区和半干旱区雨季月降水量最高分别达到42.4 mm、 48.7 mm和43.8 mm， 极端干旱区则不足15 mm。在后续分析中， 夏季定义为6 -8月， 冬季为当年12月至次年2月。为保证冬季数据完整连续， 本文研究时段选定为1961年1月至2022年2月。
文中涉及的地图是基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2024）0650的中国地图制作， 底图无修改。

2.3　降水均匀性表征

2.3.1　月尺度降水均匀性

月尺度降水均匀性采用降水集中度指数（Precipitation Concentration Index， PCI）表征， 该指数由Oliver（1980）提出， 后由De Luis et al（1997）修正。具体计算如下：
P C I j = ∑ i = 1 12 p i j 2 ∑ i = 1 12 p i j 2 2 × 100
式中： i代表一年中的月份数（i=1， 2， 3， …， 12）； j表示年份（j=1961， 1962， …， 2021）； p i j对应于第j年第i个月的降水量。
由式（1）可知， 若全年降水量集中在一个月， 则PCI为最大值（100）； 若全年降水量均匀地分配在12个月， 则PCI值达到最小（约为0.08）。按照降水集中度指数一般将年内降水分配的不均匀性分为3个等级： PCI≤10表示较为均匀， 11≤PCI<20表示具有一定集中性， PCI≥20表示异常集中。此外， 为定量研究年内降水分配的变化特征， 分别计算月降水量占年降水量的百分比（monthly percentage of annual precipitation， MPAP）和季节降水量占年降水量的百分比（seasonal percentage of annual precipitation， SPAP）。

2.3.2　日尺度降水均匀性

日尺度降水均匀性采用Zhang and Qian（2003）提出的降水集中度（Precipitation Concentration Degree， PCD）和降水集中期（Precipitation Concentration Period， PCP）表征。该方法将日降水矢量的大小和方向概念化为一年中的一个圆， 向量长度代表日降水量， 方向则对应于日期。具体计算如下：
P C D i = ∑ j = 1 N r i j × s i n θ j 2 + ∑ j = 1 N r i j × c o s θ j 2 R i
P C P i = a r c t a n   ∑ j = 1 N r i j × s i n θ j ∑ j = 1 N r i j × c o s θ j
θ j = 360 ° × j - 1 365   f o r   c o m m o n   y e a r
θ j = 360 ° × j - 1 366   ( f o r   l e a p   y e a r )
式中： j代表一年中第j天（j=1， 2， 3， …， 365或366）； i表示年份； r i j表示日降雨量（单位： mm·d-1）； r i表示年降水量（单位： mm·a-1）； θ j代表每年第j天对应的方位角。
由式（2）可知， 降水集中度（PCD）可描述日降水在年内的时间分布， PCD越接近0， 表明逐日降水分配越均匀， PCD越接近1， 表明降水越集中在某几天。由式（3）可知， 降水集中期（PCP）可表示最大降水的发生期， 与儒略日（Julian Day）对应。
此外，为进一步考查日尺度极端降水的不均匀性，按照量化降水时间不均匀性的方法（Pendergrass and Knutti，2018），首先对逐年日降水量从大到小排序，然后选取日降水量最多的前N（N=1~50）天，依次计算其累积降水量占年降水量的比例。

2.4　统计方法

本文采用了多种统计方法对西北干旱区降水集中度变化特征开展定量分析。本文以1961 -2021年平均为气候态， 采用变异系数（Coefficient of Variation， CV）表征年际尺度上降水集中度的相对变化， 其定义为标准差与气候态之比。考虑到年际波动可能掩盖长期变化信号， 首先对PCI等指数进行了9年滑动平均处理， 然后采用线性最小二乘法计算趋势斜率（趋势系数）。此外， 采用非参数Pettitt检验， 通过显著性水平判断时间序列是否存在突变年及可能的位置。

3 结果分析

3.1　月尺度降水均匀性的长期变化特征

首先基于月尺度降水集中指数（PCI）考查1961 -2021年中国西北干旱区年内降水均匀性的空间分布特征（图2）。从PCI气候态［图2（a）］来看， 西北干旱区降水均匀性存在明显的区域差异， 整体呈现出南部高北部低的分布特征， 表明北部地区的年内降水分配相较于南部更加均匀。其中， 北部湿润区（AI≥0.65）的PCI多低于12， 半湿润区、 半干旱区和干旱区则集中在12~20， 南部降水量相对较少的极端干旱区普遍超过20。PCI的变异系数空间分布［图2（b）］与其气候态总体一致， 说明降水集中度较高的地区年际波动也更为剧烈。北部降水量相对较多的湿润区和半湿润区变异系数多低于0.1， 而南部的干旱区和极端干旱区普遍高于0.15， 部分地区超过0.35。由近降水集中指数的长期趋势分布［图2（c）］可知， 西北干旱区约89.1%面积呈下降趋势， 降水集中程度整体减弱， 尤其在南部的干旱区和极端干旱区下降速率最快， 局部地区可达-1.34·（10a）-1。
图2 1961 -2021年中国西北干旱区月尺度降水集中指数（PCI）气候态（a）、 变异系数（b）和长期趋势［c， 单位： （10a）-1］的空间分布

（c）中黑色斜线表示通过p < 0.05的显著性检验， 饼图表示下降（黄色）和上升（浅绿色）趋势区域占西北干旱区面积的百分比（单位： %）

Fig.2 Spatial distribution of the climatology （a）， coefficient of variation （b）， and long-term trend ［c， unit： （10a）-1］ of the monthly-scale Precipitation Concentration Index （PCI） in the arid region of Northwest China （NWC） during 1961 -2021.In （c）， black slanted lines indicate areas passing the 0.05 significance test.The pie charts depict the percent area （unit： %） with decreasing （yellow） and increasing （light-green） trends in NWC

图3为1961 -2021年西北干旱区及各干湿子区域降水集中指数（PCI）的时间变化序列。整体来看， 西北干旱区平均PCI以-0.29·（10a）-1的速率显著下降［图3（a）］， 表明降水年内分布趋于均匀。值得注意的是， Pettitt检验结果表明西北干旱区的PCI时间序列在2001年发生突变， 此后整体显著下降。具体来看， 5个干湿子区域之间PCI变化趋势存在显著差异， 其中湿润区［图3（b）］、 半湿润区［图3（c）］以及半干旱区［图3（d）］下降速率相对缓慢， 分别以-0.13·（10a）-1、 -0.18·（10a）-1和-0.16·（10a）-1的速率显著下降， 而干旱区［图3（e）］和极端干旱区［图3（f）］PCI下降速率较快， 分别为-0.23·（10a）-1和-0.44·（10a）-1。
图3 1961 -2021年中国西北干旱区及5个干湿子区域月尺度降水集中指数（PCI）的时间变化序列

（a）西北干旱区， （b）湿润区， （c）半湿润区， （d）半干旱区， （e）干旱区， （f）极端干旱区。浅蓝色实线和虚线分别为PCI的区域平均序列及其9年滑动平均序列， 红色实线和黑色虚线分别为线性趋势和平均值， 垂直蓝色虚线为突变点年份， K值为线性趋势斜率［单位： （10a）-1］

Fig.3 Temporal changes of the monthly-scale Precipitation Concentration Index （PCI） area-averaged in the arid region of Northwest China （NWC） and its five dry-wet sub-regions during 1961-2021.（a） NWC， （b） humid， （c） semi-humid， （d） semi-arid， （e） arid， （f） hyper-arid.The light blue solid and dashed lines represent the regional mean PCI series and its 9-year moving average， respectively.The red solid lines and black dashed lines indicate the linear trend and the mean value， respectively， the vertical blue dashed lines mark the abrupt change year， and Kdenotes the slope of the linear trend ［unit： （10a）-1］

降水集中指数（PCI）的变化反映了月降水量在年降水量分配比例中的调整， 因而进一步考查逐月降水量占全年比例（MPAP）的长期变化特征。图4为1961 -2021年西北干旱区和5个干湿子区域MPAP的气候平均值以及长期趋势系数。从气候平均值（蓝色柱状）来看， 西北干旱区降水集中在5 -9月， 夏季（6 -8月）降水量可占年降水量的52.5%［图4（a）］。各干湿子区域之间夏季降水占比差异明显， 湿润区［图4（b）］相对较低（为38.3%）， 半湿润区［图4（c）］和半干旱区［图4（d）］分别为42.5%和46.6%， 干旱区［图4（e）］和极端干旱区［图4（f）］占比最高， 均超过55%。
图4 1961 -2021年中国西北干旱区和5个干湿子区域逐月降水量占年降水量比例（MPAP）的气候平均值（单位： %）和长期趋势增率［单位： %·（10a）-1］

（a）西北干旱区， （b）湿润区， （c）半湿润区， （d）半干旱区， （e）干旱区， （f）极端干旱区。蓝色柱状表示MPAP的气候平均值（单位： %）， 盒须图表示1961 -2021年各月MPAP的统计特征， 盒体表示第25百分位数至第75百分位数的范围， 红线为中位数， 蓝色实线表示MPAP的长期趋势系数［单位： %·（10a）-1］

Fig.4 Climatology （unit： %） and long-term tendency ［units： %·（10a）⁻¹］ of the Monthly Percentage of Annual Precipitation （MPAP） in the arid region of Northwest China （NWC） and its five dry-wet sub-regions during 1961 -2021.（a） NWC， （b） Humid， （c） semi-humid， （d） semi-arid， （e） arid， （f） hyper-arid.Blue bars represent the climatological mean of MPAP （unit： %）， and boxplots illustrate the statistics of MPAP with the interquartile range （25th to 75th percentiles） and the median value （red lines） during 1961 -2021.（b） The blue solid line indicates the long-term tendency ［unit： %·（10a）-1］

从近60 a各月MPAP的趋势系数（蓝色实线）来看， 西北干旱区春、 夏季部分月份（3、 4、 7、 8月）呈下降趋势， 特别是7月下降幅度可达-0.67%·（10a）-1； 其余月份呈上升趋势， 6月的上升幅度最高达到0.37%·（10a）-1［图4（a）］。具体来看， 湿润区［图4（b）］ 8、 11月以及冬季的MPAP呈上升趋势， 其余月份呈下降趋势。半湿润区［图4（c）］和半干旱区［图4（d）］类似， 即秋、 冬季大多数月份MPAP上升， 夏季MPAP下降。干旱区［图4（e）］与极端干旱区［图4（f）］夏季MPAP下降速率最快， 分别在7月和8月下降速率达到最大分别达-1.11%·（10a）-1和-0.57%·（10a）-1。总体而言， 西北干旱区降水季节性有所减弱， 降水占比由高度集中在夏季（特别是7月）向其他季节（月份）转移。
进一步聚焦1961 -2021年西北干旱区夏季、 冬季降水及年较差的时空变化特征（图5）。从气候态来看， 西北干旱区夏季降水区域差异显著， 半湿润区和半干旱区可达到279.5 mm， 而极端干旱区仅14.4 mm［图5（a）］。相比之下， 冬季降水量整体较少， 湿润区和半湿润区最多为81.6 mm， 极端干旱区不足2 mm［图5（d）］。从长期趋势的空间分布来看， 西北干旱区大部分区域夏季降水量呈上升趋势， 部分地区可超过7.8 mm·（10a）-1［图5（b）］， 但占年降水量的比例以-0.60%·（10a）-1的速率下降［图5（c）］。冬季降水量在大部分区域显著增加， 最大增率可达4.8 mm·（10a）-1［图5（e）］， 占年降水量的比例也以0.35%·（10a）-1的速率上升［图5（f）］。由此可见， 冬季降水量对西北干旱区年降水量增加的相对贡献正在增强。降水年较差（夏季-冬季）时空变化亦与此结果吻合。西北干旱区中湿润区、 半湿润区和半干旱区的年较差最大（263.50 mm）， 极端干旱区最小（仅12.47 mm）［图5（g）］。西北干旱区绝大部分区域降水年较差呈显著增加趋势［图5（h）］， 但其占年降水量比例以-1.02%·（10a）-1的速率显著下降［图5（i）］。
图5 1961 -2021年中国西北干旱区夏季（a~c）、 冬季（d~f）降水量及其年较差（g~i）的时空变化

（a， d， g）气候态空间分布（单位： mm）； （b， e， h）长期趋势空间分布［单位： mm·（10a）-1］； （c， f， i）季节降水量（单位： mm）及其占年降水量比例（SPAP， 单位： %）的时间变化序列

Fig.5 Temporal and spatial variation of summer （a~c） and winter （d~f） precipitation and their annual range （g~i） in the arid region of Northwest China （NWC） during 1961 -2021.（a， d， g） spatial distribution of the climatology （unit： mm）； （b， e， h） spatial distribution of the long-term trends ［unit： mm·（10a）-1］； （c， f， i） temporal variations of seasonal precipitation （unit： mm） and its proportion of annual precipitation （SPAP， unit： %）

为全面考查西北干旱区各季节降水的分配变化特征， 进一步计算出西北干旱区和5个干湿子区域四季降水量的变化趋势及相对变化率， 如表1所示。整体而言， 春、 夏两季降水在西北干旱区年降水量占主导地位。秋、 冬季降水量分别以1.82 mm·（10a）-1和1.06 mm·（10a）-1的速率增加， 相对变化率可达到15.73%·（61a）-1和57.22%·（61a）-1。在干旱区和极端干旱区， 秋、 冬季相对变化率均超过50%·（61a）-1， 而在湿润区四季降水量相对变化率较小。
表1 1961 -2021年中国西北干旱区和5个干湿子区域四季降水变化的趋势系数及其相对变化率

Table 1 The long-term tendency coefficient and relative change of seasonal precipitation in the arid region of Northwest China and its five dry-wet sub-regions during 1961 -2021

春季 夏季 秋季 冬季
趋势系数/［mm·（10a）-1］ 相对变化率/［%·（61a）-1］ 趋势系数/［mm·（10a）-1］ 相对变化率/［%·（61a）-1］ 趋势系数/［mm·（10a）-1］ 相对变化率/［%·（61a）-1］ 趋势系数/［mm·（10a）-1］ 相对变化率/［%·（61a）-1］
西北干旱区 0.87 16.62 2.25** 19.51 1.82** 15.73 1.06 57.22
湿润区 1.25 10.75 3.10* 17.15 2.06* 18.5 3.11** 50.27
半湿润区 1.53 12.23 3.10* 14.20 2.18* 20.08 2.94** 60.56
半干旱区 1.47 14.9 3.00** 15.36 2.40** 28.31 1.98** 61.55
干旱区 0.79 19.7 2.20* 18.84 2.20** 51.18 0.57** 55.06
极端干旱区 0.54 26.34 1.75** 29.97 1.24** 69.49 0.40** 63.6

*表示通过0.05显著性检验， **表示通过0.01显著性检验（* indicates significance at the 0.05 level， ** indicates significance at the 0.01 level）

3.2　日尺度降水均匀性的长期变化特征

基于降水集中度（PCD）和降水集中期（PCP）指标， 进一步揭示西北干旱区日尺度降水时间均匀性的时空变化特征。图6为1961 -2021年中国西北干旱区PCD和PCP气候态、 变异系数和长期趋势的空间分布。从气候态来看， PCD［图6（a）］与PCI［图2（a）］空间分布特征基本一致， 整体表现为南部高、 北部低。北部湿润区和半湿润区PCD值大多低于0.3， 表明日降水分配相对均匀。而南部干旱区、 极端干旱区和半干旱区部分地区PCD普遍高于0.5， 说明这些区域降水高度集中在少数几天。湿润区和半湿润区的PCD变异系数较高， 可达0.3以上［图6（b）］。干旱区和极端干旱区PCD变异系数多集中在0.15~0.25， 年际波动程度相对较小。从长期趋势分布［图6（c）］可知， 西北干旱区约84%面积PCD呈下降趋势， 意味着日尺度降水对于年降水的贡献趋于均匀化。
图6 1961 -2021年中国西北干旱区日尺度降水集中度（PCD）和降水集中期（PCP）气候态（a， d）、 变异系数（b， e）和长期趋势［c， 单位： （10a）-1； f， 单位： d·（10a）-1］的空间分布

（c）和（f）中黑色斜线表示通过0.05显著性检验， 饼图表示下降（黄色）和上升（浅绿色）趋势区域占西北干旱区面积的百分比（单位： %）

Fig.6 Spatial distribution of the climatology （a， d）， coefficient of variation （b， e）， and long-term trend ［c， unit： （10a）⁻¹； f， unit： d·（10a）⁻¹］ for the daily-scale Precipitation Concentration Degree （PCD） and Precipitation Concentration Period （PCP） in the arid Northwest China （NWC） during 1961 -2021.Black slanted lines in （c） and （f） indicate areas passing the 0.05 significance test， and the pie charts show the percent area （unit： %） with decreasing （yellow） and increasing （light green） trends in NWC

从PCP的气候态［图6（d）］来看， 西北干旱区降水集中在第180~240天之间（6 -8月）。其中， 北部湿润区（如阿尔泰山地区）降水集中在8月下旬至9月初， 中南部干旱区、 极端干旱区集中在7月中下旬至8月初。PCP变异系数空间分布［图6（e）］表明西北干旱区的PCP年际变化相对稳定， 大多介于0.05~0.20。从长期趋势分布来看［图6（f）］， 干旱区和极端干旱区中部降水集中期呈提前趋势， 最大前移达4.2 d·（10a）-1， 极端干旱区、 干旱区西部及湿润区北部主要呈延后趋势， 最大速率可达到6.5 d·（10a）-1。
图7进一步给出1961 -2021年西北干旱区和5个干湿子区域降水集中度（PCD）与降水集中期（PCP）的时间变化序列。整体来看， 西北干旱区PCD以-0.008·（10a）-1的速率显著下降［图7（a）］。湿润区［图7（b）］、 半湿润区［图7（c）］和半干旱区［图7（d）］PCD的均值较低（0.30、 0.38和0.44）， 下降速率略快， 分别为-0.009·（10a）-1、 -0.011·（10a）-1和-0.009·（10a）-1。而干旱区［图7（e）］与极端干旱区［图7（f）］PCD均值最高（分别为0.57和0.59）， 下降速率略慢， 分别为-0.006·（10a）-1和-0.008·（10a）-1。西北干旱区平均PCP为192天， 并以-0.187 d·（10a）-1的速率略有提前［图7（g）］。湿润区［图7（h）］、 半湿润区［图7（i）］、 半干旱区［图7（j）］、 干旱区［图7（k）］与极端干旱区［图7（l）］的平均PCP分别为195天、 189天、 189天、 196天和190天。从长期趋势来看， 西北干旱区PCP整体变化趋势不显著且年际波动较大， 各干湿子区域的降水集中期均有所提前。
图7 1961 -2021年中国西北干旱区和5个干湿子区域日尺度降水集中度（PCD）和降水集中期（PCP）的时间变化序列

（a， g）西北干旱区， （b， h）湿润区， （c， i）半湿润区， （d， j）半干旱区， （e， k）干旱区， （f， l）极端干旱区。蓝色实线和虚线分别表示PCD和PCP的年际变化及其9年滑动平均值， 红色实线和黑色虚线分别表示线性趋势和平均值， K为线性趋势的斜率［单位： （10a）-1］

Fig.7 Temporal evolution of the Precipitation Concentration Degree （PCD） and Precipitation Concentration Period （PCP） at the daily scale in the arid Northwest China （NWC） and five dry-wet sub-regions during 1961 -2021.（a， g） NWC， （b， h） humid， （c， i） semi-humid， （d， j） semi-arid， （e， k） arid， （f， s） hyper-arid.The blue solid and dashed lines represent the interannual variation and 9-year moving averages of PCD and PCP， respectively.The red solid lines and the black dashed lines indicate the linear trend and the mean value， andK represents the slope of the linear trend ［unit： （10a）-1］

为考查日尺度极端降水对年降水量的相对贡献，图8给出了西北干旱区及5个干湿子区域日降水量最多的前1~50天累积降水量占全年总降水量的比例曲线。平均而言，西北干旱区日降水量最多的前12天累积降水量已超过年降水量的50%，前50天的累积贡献率可达到84.01%［图8（a）］。随着干燥程度的加剧，各干湿子区域达到一半年降水量所需的极端降水日数随之减少，日降水量最多的前50天贡献率相应增加［图8（b）~（f）］。湿润区、半湿润区、半干旱区、干旱区和极端干旱区达到一半年降水量的极端降水日数分别为27天、24天、23天、11天和7天，对应累积贡献率分别为66.38%、69.36%、70.33%、86.55%和93.26%。
图8 1961 -2021年中国西北干旱区和5个子区域的日降水累积占比曲线

（a）西北干旱区， （b）湿润区， （c）半湿润区， （d）半干旱区， （e）干旱区， （f）极端干旱区。横轴表示按日降水量由大到小排序的前N（N=1~50）天， 纵轴为对应日数累积降水量占年降水量的百分比（单位： %）

Fig.8 Curves of the wettest days and their corresponding proportations for the accumulated daily precipitation in the arid region of Northwest China （NWC） and its five dry-wet sub-regions during 1961 -2021.（a） NWC， （b） humid， （c） semi-humid， （d） semi-arid， （e） arid， （f） hyper-arid.The x-axis represents the number of top-ranked precipitation days in a year， ordered by daily precipitation amount， and the y-axis indicates the percentage of cumulative precipitation in the corresponding wettest days to the annual precipitation （unit： %）

图9进一步给出西北干旱区达到一半年降水量累积日数的气候态和长期趋势的空间分布。由气候态空间分布可明显看出， 西北干旱区降水集中程度与干旱程度一致的空间格局［图9（a）］。西北干旱区北部湿润区和半湿润区所需最湿日数均超过35天， 山区等地区超过70天， 而南部半干旱区、 干旱区和极端干旱区普遍在25天以内， 最少仅为5天。从长期趋势空间分布［图9（b）］来看， 西北干旱区北部湿润区和半湿润区达到一半年降水量的最湿日数呈下降趋势， 最高速率可达-1.8 d·（10a）-1， 表明极端降水日对该地区年降水量的贡献率在增强。西北干旱区南部干旱区和极端干旱区所需日数多呈增加趋势， 速率为0.9 d·（10a）-1， 意味着该地区极端降水日对年降水量的贡献率有所减弱。
图9 1961 -2021年中国西北干旱区达到一半年降水量累积日数的气候态（a， 单位： d）和长期趋势［b， 单位： d·（10a）-1］的空间分布

（b）中黑色斜线表示通过0.05显著性检验

Fig.9 Spatial distribution of the climatology （a， unit： d） and long-term trend ［b， unit： d·（10a）-1］ of the cumulative number of days contributing to half of the annual precipitation in the arid region of Northwest China （NWC） during 1961 -2021.In （b）， black slanted lines indicate areas passing the 0.05 significance test

4 结论

本研究基于CN05.1降水格点数据， 采用月尺度和日尺度降水均匀性指标， 系统阐释了1961 - 2021年西北干旱区不同时间尺度下降水年内分配的时空演变特征， 主要结论如下：
（1） 从月尺度气候态来看， 西北干旱区平均PCI为17.8， 降水季节特征较为明显， 且不同干湿子区域间差异明显。湿润区（AI≥0.65）的降水年内分配较为均匀（PCI=11.3）， 半湿润区［0.50~0.65）、 半干旱区［0.20~0.50）和干旱区［0.05~0.20）降水相对集中（PCI分别为12.2、 13.3和17.8）， 而极端干旱区（AI<0.05）降水集中度较高（PCI>20）。从长期变化趋势来看， 近61 a西北干旱区约89.1%的面积PCI呈下降趋势［-0.29·（10a）-1］， 其中干旱区和极端干旱区下降速率最快［-0.23·（10a）-1与-0.44·（10a）-1］， 反映出该区降水季节集中程度在减弱。进一步分析月降水量和季节降水量占年降水的比例变化发现， 夏季降水占比以-0.6%·（10a）-1的速率下降， 而冬季降水占比以0.35%·（10a）-1的速率上升， 尤其在干旱区和极端干旱区表现更为显著。
（2） 从日尺度气候态来看， 西北干旱区平均PCD为0.52， 其中干旱区和极端干旱区最高（PCD≈0.60）， 表明该地区降水高度集中于少数降水日。从长期趋势上看， PCD整体呈下降趋势［-0.008·（10a）-1］， PCP整体变化不显著， 仅部分区域出现前移［最大-1.54 d·（10a）-1］。值得注意的是， 极端降水日对年降水量贡献率较高， 最湿11日可贡献49.1%的年降水量， 其中干旱区和极端干旱区甚至仅需7~11天即达到50%。从累积达到年降水量一半的最湿日数来看， 湿润区呈减少趋势［-1.8 d·（10a）-1］， 而干旱区和极端干旱区为增加趋势［最大增率为0.9 d·（10a）-1］。
整体而言， 1961 -2021年西北干旱区降水的月尺度和日尺度集中度均呈减小趋势， 尤其在降水匮乏的干旱区和极端干旱区更为显著， 这是由夏季降水占比下降、 冬季降水占比升高以及极端降水贡献率的变化所致。本研究厘清了气候增暖背景下西北干旱区降水年内分配比例的变化特征及其原因， 对于理解该地区水循环过程以及水资源管理和制定政策具有重要的参考意义。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
Chen Y N， Deng H J， Li B F， et al， 2014.Abrupt change of temperature and precipitation extremes in the arid region of Northwest China［J］.Quaternary International， 336： 35-43.

Chen Y N， Li Z， Fan Y T， et al， 2015.Progress and prospects of climate change impacts on hydrology in the arid region of northwest China［J］.Environmental Research， 139： 11-19.

De Luis M， González-Hidalgo J C， Raventós J， et al， 1997.Distribución espacial de la concentración y agresividad de la lluvia en el territorio de la comunidad valenciana［J］.Cuaternarioy Geomorfología， 11（3）： 33-44.

Feng S， Zhao W， Yan J， et al， 2024.Land degradation neutrality assessment and factors influencing it in China's arid and semiarid regions［J］.Science of the Total Environment， 925： 171735.

Guo E L， Wang Y F， Jirigala B， et al， 2020.Spatiotemporal variations of precipitation concentration and their potential links to drought in mainland China［J］.Journal of Cleaner Production， 267： 122004.

Han T T， Guo X Y， Zhou B T， et al， 2021.Recent changes in heavy precipitation events in Northern central China and associated atmospheric circulation［J］.Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences， 57（2）： 301-310.

Harris I， Osborn T J， Jones P， et al， 2020.Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset［J］.Scientific Data， 7： 109.DOI： 10.1038/s41597-020-0453-3 .

Huang J P， Li Y， Fu C B， et al， 2017.Dryland climate change： Recent progress and challenges［J］.Reviews of Geophysics， 55（3）： 719-778.DOI： 10.1002/2016RG000550 .

Huang J， Yu H， Guan X， et al， 2016.Accelerated dryland expansion under climate change［J］.Nature Climate Change， 6（2）： 166-171.

Hulme M， 1996.Recent climatic change in the world’s drylands［J］.Geophysical Research Letters， 23： 61-64.

IPCC， 2023.Climate Change 2023： Synthesis Report.Contribution of Working Groups I， II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change［R］.IPCC， Geneva， Switzerland， 35-115.DOI： 10.59327/IPCC/AR6-9789291691647 .

Ji Z M， Kang S C， 2015.Evaluation of extreme climate events using a regional climate model for China［J］.International Journal of Climatology， 35（6）： 888-902.DOI： 10.1002/joc.4024 .

Li B F， Chen Y N， Shi X， et al， 2013.Temperature and precipitation changes in different environments in the arid region of northwest China［J］.Theoretical and Applied Climatology， 112（3）： 589-596.DOI： 10.1007/s00704-012-0753-4 .

Liang Q X， Chen Y N， Duan W L， et al， 2025.Temporal and spatial changes of extreme precipitation and its related large-scale climate mechanisms in the arid region of Northwest China during 1961-2022［J］.Journal of Hydrology， 658： 133182.

Lu S， Hu Z Y， Yu H P， et al， 2021.Changes of extreme precipitation and its associated mechanisms in Northwest China［J］.Advances in Atmospheric Sciences， 38（10）： 1665-1681.

Middleton N J， Thomas D S G， 1992.UNEP： World atlas of desertification， Edward Arnold， Sevenoaks.

Oliver J E， 1980.Monthly precipitation distribution： A comparative index［J］.The Professional Geographer， 32（3）： 300-309.

Pendergrass A G， Knutti R， 2018.The uneven nature of daily precipitation and its change［J］.Geophysical Research Letters， 45（21）： 11980-11988.

Peng D D， Zhou T J， 2017.Why was the arid and semiarid northwest China getting wetter in the recent decades？［J］.Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 122（17）： 9060-9075.DOI： 10.1002/2016JD026424 .

Qin J C， Su B D， Tao H， et al， 2021.Spatio-temporal variations of dryness/wetness over Northwest China under different SSPs-RCPs［J］.Atmospheric Research， 259： 105672.

Swain D L， Prein A F， Abatzoglou J T， et al， 2025.Hydroclimate volatility on a warming Earth［J］.Nature Reviews Earth & Environment， 6（1）： 35-50.DOI： 10.1038/s43017-024-00624-z .

Wang H J， Chen Y N， Chen Z S， 2013.Spatial distribution and temporal trends of mean precipitation and extremes in the arid region， northwest of China， during 1960-2010［J］.Hydrological Processes， 27（12）： 1807-1818.

Wang Q， Zhai P M， Qin D H， 2020.New perspectives on 'warming-wetting' trend in Xinjiang， China［J］.Advances in Climate Change Research， 11（3）： 252-260.

Yao J Q， Chen Y N， Yang Q， 2016.Spatial and temporal variability of water vapor pressure in the arid region of northwest China， during 1961-2011［J］.Theoretical and Applied Climatology， 123： 683-691.DOI： 10.1007/s00704-015-1373-6 .

Yao N， Li Y， Lei T J， et al， 2018.Drought evolution， severity and trends in mainland China over 1961-2013［J］.Science of the Total Environment， 616-617： 73-89.

Zhang L J， Qian Y F， 2003.Annual distribution features of precipitation in China and their interannual variations［J］.Acta Meteorologica Sinica （2）： 146-163.

陈冬冬， 戴永久， 2009.近五十年我国西北地区降水强度变化特征［J］.大气科学， 33（5）： 923-935.

Chen D D， Dai Y J， 2009.Characteristics of Northwest China rainfall intensity in recent 50 years［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 33（5）： 923-935.

陈发虎， 谢亭亭， 杨钰杰， 等， 2023.我国西北干旱区“暖湿化”问题及其未来趋势讨论［J］.中国科学： 地球科学， 53（6）： 1246-1262.DOI： 10.1360/SSTe-2022-0405.Chen F H ，

Xie T T， Yang Y J， et al， 2023.Discussion of the "warming and wetting" trend and its future variation in the drylands of Northwest China under global warming［J］.Science China Earth Sciences， 66（6）： 1241-1257.DOI： 10.1360/SSTe-2022-0405 .

陈亚宁， 李忠勤， 徐建华， 等， 2023.中国西北干旱区水资源与生态环境变化及保护建议［J］.中国科学院院刊， 38 （3）： 385-393.DOI： 10.16418/j.issn.1000-3045.20230120005.Chen Y N ，

Li Z Q， Xu J H， et al， 2023.Changes and protection suggestions in water resources and ecological environment in arid region of Northwest China［J］.Bulletin of Chinese Academy of Sciences， 38（3）： 385-393.DOI： 10.16418/j.issn.1000-3045.20230120005 .

从靖， 赵天保， 马玉霞， 2017.中国北方干旱半干旱区降水的多年代际变化特征及其与太平洋年代际振荡的关系［J］.气候与环境研究， 22（6）： 643-657.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9585.2016.16036.Cong J ，

Zhao T B， Ma Y X， 2017.Multi-decadal variability of precipitation in arid and semi-arid region of northern China and its relationship with Pacific Decadal Oscillation index［J］.Climatic and Environmental Research， 22（6）： 643-657.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9585.2016.16036 .

丁一汇， 柳艳菊， 徐影， 等， 2023.全球气候变化的区域响应： 中国西北地区气候“暖湿化”趋势、 成因及预估研究进展与展望［J］.地球科学进展， 38（6）： 551-562.DOI： 10.11867/j.issn.1001-8166.2023.027.Ding Y H ，

Liu Y J， Xu Y， et al， 2023.Regional responses to global climate change： progress and prospects for trend， causes， and projection of climatic warming-wetting in Northwest China［J］.Advances in Earth Science， 38（6）： 551-562.DOI： 10.11867/j.issn.1001-8166.2023.027 .

马鹏里， 杨金虎， 卢国阳， 等， 2020.西北地区东部气候的转折性变化［J］.高原气象， 39（4）： 840-850.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00093.Ma P L ，

Yang J H， Lu G Y， et al， 2020.The transitional change of climate in the east of Northwest China［J］.Plateau Meteorology， 39 （4）： 840-850.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00093 .

王澄海， 张晟宁， 李课臣， 等， 2021.1961～2018年西北地区降水的变化特征［J］.大气科学， 45（4）： 713-724.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.2101.20216.Wang C H ，

Zhang S N， Li K C， et al， 2021.Change characteristics of precipitation in Northwest China from 1961 to 2018 ［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 45（4）： 713-724.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.2101.20216 .

吴佳， 高学杰， 2013.一套格点化的中国区域逐日观测资料及与其它资料的对比［J］.地球物理学报， 56（4）： 1102-1111.DOI： 10.6038/cjg20130406.Wu J ，

Gao X J， 2013.A gridded daily observation dataset over China region and comparison with the other datasets［J］.Chinese Journal of Geophysics， 56（4）： 1102-1111.DOI： 10.6038/cjg20130406 .

姚俊强， 杨青， 刘志辉， 等， 2015.中国西北干旱区降水时空分布特征［J］.生态学报， 35（17）： 5846-5855.DOI： 10.5846/stxb201310242567.Yao J Q ，

Yang Q， Liu Z H， et al， 2015.Spatio-temporal change of precipitation in arid region of the Northwest China［J］.Acta Ecologica Sinica， 35（17）： 5846-5855.DOI： 10.5846/stxb201310242567 .

姚旭阳， 张明军， 张宇， 等， 2022.中国西北地区气候转型的新认识［J］.干旱区地理， 45（3）： 671-683.DOI： 10.12118/j.issn.1000-6060.2021.331.Yao X Y ，

Zhang M J， Zhang Y， et al， 2022.New insights into climate transition in northwest China［J］.Arid Land Geography， 45（3）： 671-683.DOI： 10.12118/j.issn.1000-6060.2021.331 .

张强， 杨金虎， 王朋岭， 等， 2023.西北地区气候暖湿化的研究进展与展望［J］.科学通报， 68（14）： 1814-1828.DOI： 10.1360/TB-2022-0643.Zhang Q ，

Yang J H， Wang P L， et al， 2023.Progress and prospect on climate warming and humidification in Northwest China［J］.Chinese Science Bulletin， 68： 1814-1828.DOI： 10.1360/TB-2022-0643 .

张强， 朱飙， 杨金虎， 等， 2021.西北地区气候湿化趋势的新特征［J］.科学通报， 66（22）： 3757-3771.DOI： 10.1360/TB-2020-1396.Zhang Q ，

Zhu B， Yang J H， et al， 2021.New characteristics about the climate humidification trend in Northwest China［J］.Chinese Science Bulletin， 66（22）： 3757-3771.DOI： 10.1360/TB-2020-1396 .

张诗妍， 胡永云， 李智博， 2022.我国西北降水变化趋势和预估［J］.气候变化研究进展， 18（6）： 683-694.DOI： 10.12006/j.issn.1673-1719.2021.281.Zhang S Y ，

Hu Y Y， Li Z B， 2022.Recent changes and future projection of precipitation in Northwest China ［J］.Climate Change Research， 18（6）： 683-694.DOI： 10.12006/j.issn.1673-1719.2021.281 .

赵传成， 王雁， 丁永建， 等， 2011.西北地区近50年气温及降水的时空变化［J］.高原气象， 30（2）： 385-390.

Zhao C C， Wang Y， Ding Y J， et al， 2011.Spatial-Temporal Variations of Temperature and Precipitation in Northern China in Recent 50 Years［J］.Plateau Meteorology， 30（2）： 385-390.

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