2017, Vol. 36
2. 中国科学院西北生态环境资源研究院, 兰州 730000
在干旱、半干旱地区, 天然降水是植被生存的主要水分来源, 也是不同生态学尺度上各种生物过程的主要驱动因子(Gao and Reynolds, 2003; 符睿等, 2008; Noy-meir, 1973; Sala and Lauenroth, 1982; Reynolds et al, 2004; Reichmann et al, 2013)。对某一区域而言, 降水在时间尺度上的波动通常以脉冲的形式发生, 其发生时间、持续时间、强度等特征参数均具有较大变异性, 这一特征直接导致土壤水分与植被过程在较短的时间尺度上也呈波动状态(Mohammad and Howard, 2006; 吕世海等, 2015)。已有的研究表明在全球变暖的背景下, 降水异常波动将成为干旱、半干旱地区不可避免的环境要素(符睿等, 2008)。因此, 降水波动趋势研究成为预测和评估区域植被生产力和生态系统安全状况研究中的重要科学问题之一。
降水波动尺度依赖特征是指某一时间尺度(天、月、年)的降水量在研究时段内的变化对分析尺度的响应特征。就年降水量而言, 多年平均降水量依赖于统计年份多少; 对于区域降水, 气象站点多少和分布格局也有较大影响。所以某一地区年降水量波动特征不仅与逐年降水量多少有关, 而且与分析时间尺度和气象站点的空间位置密切相关(Ehleringer and Schwinning, 2000; Rodriguez et al, 1999)。降水波动可以直接导致植被的外貌、结构、分布格局和生产力水平在短时间内发生显著的变化(Knapp and Fay, 2002; Lu and Cheng, 2003; Schwinning and Sala, 2004; Ryel et al, 2004; Hamerlynck et al, 2012)。从年降水与生态过程关系研究结果的共同特点来看, 主要集中在不同时间尺度降水对生态过程的影响上, 取得的成果也主要集中在较大空间尺度上降水量及其分布与生态系统生产力、植物功能类型组成之间的关系方面以及降水量和蒸散量在塑造植被格局和过程中所起的作用(Smith and Anderson, 1997; Loik and Sbreshear, 2004)。例如Goutorbe and Lebel (1997)的研究表明植被格局与降水量(P)和潜在蒸发量(Ep)的比值高度吻合, 从P/Ep>1到P/Ep＜0.3的地区, 植被由连续覆盖的森林和草原向不连续的斑块或带状格局过渡。
近年来, 由于对全球气候变化可能导致的潜在环境效应的关注以及稳定同位素示踪技术在植物生态学中的广泛应用, 降水波动已经逐渐得到重视(Ehleringer and Phillips, 1991; 赵学勇等, 2014)。降水波动的研究涉及到季节降水格局、降水事件大小、频率和时间等对水分限制生态系统生物过程的影响(Knapp and Fay, 2002; Schwinning and Benjamin, 2003)。这些研究的共同指向是:降水波动存在世纪和数十年、年际间、季节间和季节内等变化尺度(吕世海等, 2015)。其中, 百年尺度的降水变化可导致植被中C3/C4植物组成的改变, 改变生态系统植物功能类型; 数十年尺度的降水变化改变了植被的植物功能类型, 从而改变生态系统的物种组成; 年际和季节尺度的降水变化只能改变植被的物候期和生态系统的生产力(赵学勇等, 2014; Synder and Tartowski, 2006)。其中, 降水在数十年尺度上的波动是导致植被发生质变的关键周期(Xu et al, 2007; Yang and Tian, 2009)。
从降水量波动的研究方法上来看, 年内降水波动研究采用逐日降水事件大小、降水持续时间等指标。通过统计学分析构建降水与土壤水分环境、植物水分代谢响应的关系, 并获得了长足的进展(Knapp and Fay, 2002; Schwinning and Benjamin, 2003)。在年际间降水波动研究中, 年降水和生长季降水作为关键指标一直是人们关注的重点, 特别是在Markhama(1970) 提出矢量降水概念之后, 鉴于该指标不仅反映了年内降水量动态(月动态), 而且与植被生产力具有更好的关联性而被人们采用(赵学勇等, 2014; 吕世海等, 2015)。从长时间序列分析年降水量变化特征的角度来看, 采用Mann-Kendall秩次相关法(MK法)进行趋势分析和突变点检验被研究者逐渐接受(王力群等, 2010), 但是对研究变量长时序变化中所包含的周期性和随机性是难题, 使MK法的应用受到了一定的挑战(于延胜和陈兴伟, 2011)。相对而言, 小波变化分析(Wavelet Analysis)能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期, 反映系统在不同时间尺度中的变化趋势, 并能对系统未来发展趋势进行定性估计。这一特点为长时序降水波动分析提供了基础。此外, 从已有的相关研究来看采用小波分析在不同的研究区域已有较好的应用, 姚淑霞等(2014)利用回归分析、小波分析等方法研究了1970-2010年奈曼旗的降水变化特征。李淼等(2011)采用Morlet小波函数, 对北京地区近300年来降水的年际变化时间序列进行了小波分析, 揭示了降水变化的多时间尺度的周期性变化规律, 并根据主周期对未来降水变化进行了预测, 但是这些研究都以气象站点数据进行分析, 对降水波动空间差异缺少表达。
那么在以多个气象站点分布为特点的区域尺度上, 降水波动空间分异特点是什么？区域内降水量的差异对其波动特征具有什么影响？本文将以科尔沁地区为研究对象, 针对上述问题进行分析, 解释科尔沁地区降水波动与空间分异特征, 为半干旱地区植被变化过程对气候变化响应研究提供新的认知和依据。
2 研究区与方法 2.1 研究区概况科尔沁地区地处中国东北西部, 包括22个旗(县、区、市), 涉及内蒙古自治区、辽宁省和吉林省, 总面积为16.11×104 km2。在气候带划分上属于半湿润、半干旱过渡区, 在生产方式上属于农牧交错区, 在地貌类型上属于内蒙古高原和大兴安岭向东北平原过渡区。在该区内共分布14个中国气象数据共享站点(http://new-cdc.cma.gov.cn:8081), 为了提高降水量等值线精度, 增加收集了4个非气象数据共享站点(图 1)。从1961-2015年18个气象站年降水量的总体特征来看, 降水量变化在123.0~775.7 mm之间, 平均为399.2 mm。
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图 1 科尔沁气象站点分布 Figure 1 Distribution of the meteorological stations in Kerqin Sandy Land Region |
从55年平均年降水量等值线可以看出(图 1), 科尔沁地区降水量分布呈现出从东南向西北逐渐递减的规律, 降水量由东南部的500 mm以上逐渐降低到350 mm以下, 在中部地区形成一个以翁牛特和开鲁气象站为核心、年降水量小于350 mm的区域。根据这一特点将科尔沁地区划分为多年平均降水量≤350 mm、350~400 mm、400~450 mm和≥450 mm的4个区, 分别用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区表示。考虑到在Ⅰ区和Ⅳ区分别只有2个和3个站点以及降水量等值线的分布状况, 在Ⅰ区选择开鲁县和翁牛特旗, 在Ⅱ区选择通榆县、通辽市科尔沁区和奈曼旗, 在Ⅲ区选择长岭县、科尔沁左翼后旗和宝国图, 在Ⅳ区选择双辽市、彰武县和阜新市作为补充点。在保证所选站点空间分布与降水量等值线分布趋势一致的基础上, 用选择站点平均值进行分区比较分析。
2.3 小波分析法小波分析能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期, 充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势, 并能对系统未来发展趋势进行定性估计。小波函数是小波分析的关键, 它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数, 即小波函数ψ(t)∈L2(R)且满足:
| $ \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\psi \left( t \right)} {\rm{d}}t = 0\;, $ | (1) |
式中: ψ(t)为基小波函数, 它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系:
| $ {\psi _{a,\;b}}\left( t \right) = {\left| a \right|^{ - 1/2}}\psi \left( {\frac{{t - b}}{a}} \right)\;,\;a,\;b \in R,\;a \ne 0 $ | (2) |
对于任意函数f(t)∈L2(R), 其连续小波变换(Continue Wavelet Transform, CWT)为:
| $ {W_f}\left( {a,\;b} \right) = {\left| a \right|^{ - 1/2}}\int_R {f\left( t \right)\overline \psi \left( {\frac{{t - b}}{a}} \right)} {\rm{d}}t\;\;, $ | (3) |
式中: Wf(a, b)为小波变换系数; a为伸缩尺度; b平移因子。
小波分析的关键和难点是选择合适的基小波, 本文选择更能真实反映时间序列各尺度周期性大小及其时域分布的Morlet复小波作为基小波。Morlet复小波变换的实部和模是小波分析的两个重要变量, 小波变换系数的实部表示不同特征时间尺度信号在不同时间上的分布和位相信息; 模是小波变换系数的绝对值, 用来表示特征时间尺度信号的强弱。
为了判断各序列的主要周期, 即对降水序列变化起主要作用的周期, 采用如下计算公式进行小波方差检验:
| $ {\rm{Var}}\left( a \right) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {{{\left| {{W_f}\left( {a,\;b} \right)} \right|}^2}{\rm{d}}b} \;, $ | (4) |
式中: Var(a)为小波方差(姚淑霞等, 2014)。小波方差图能较为准确的反应降水量随时间尺度变化周期性的相对强度, 对应峰值处的尺度称为该序列的主要时间尺度, 所处周期为时间序列变化的主周期。
3 结果分析 3.1 逐年降水变化从Ⅰ区的变化趋势特点来看, 1961-2015年降水量呈下降趋势(图 2a)。其中, 年降水量的高峰值出现3次, 分别是1964年、1991年和2015年, 降水量分别为421.7±119.9 mm, 530.2 ±84.1 mm和468.6±9.2 mm, 高峰值间隔时间分别为27年和24年; 低峰值出现2次, 在1972年和2007年, 年降水量分别为284.4±13.1 mm和249.6±7.2 mm, 低峰值间隔为35年。最大降水量与最小降水量相差280.6 mm。
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图 2 1961-2015年科尔沁降水量逐年变化趋势 (a)~(d)分别表示Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区 Figure 2 Annual variations of different sub-area's precipitation in Kerqin Sandy Land Region from 1961 to 2015. (a)~(d) representⅠ, Ⅱ, Ⅲ and Ⅳ sub-area, respectively |
Ⅱ区的变化趋势与Ⅰ区一致(图 2b)。其中, 3次平均高峰值分别出现在1962年、1990年和2012年, 降水量分别为458.1±57.1 mm, 514.9±84.8 mm和497.5±11.7 mm, 高峰值间隔时间分别为28年和22年; 2次低峰值出现时间与Ⅰ区一致, 平均降水量分别为263.6±39.1 mm和240.5±79.3 mm。最大降水量与最小降水量相差274.4 mm。
Ⅲ区的变化趋势与Ⅰ、Ⅱ区基本一致, 1961-1990年降水量波动变化不大, 从1991年以后出现一个显著向下波动期(图 2c)。其中, 最低值出现在2007年, 降水量为308.6±19.0 mm; 其后降水量逐渐增加, 在2012年达到高峰值, 为590.1±86.4 mm。最大降水量与最小降水量相差281.5 mm。
Ⅳ区的变化趋势与Ⅲ区相似, 在1991年前变化平缓, 其后出现一个显著向下波动期(图 2d)。其中, 最低值出现在2006年, 降水量为373.2±80.9 mm; 其后降水量逐渐增加, 在2012年达到高峰值714.1±53.2 mm。最大降水量与最小降水量相差340.9 mm。
3.2 降水的年代际变化根据气象站实测数据, 科尔沁地区降水量的年际变化波动较大。由1961-2015年科尔沁地区年均降水量年代距平(表 1)可见, Ⅰ区在1961-1969年、1980-1989年、1990-1999年和2010-2015年降水距平为正, 说明该段时期内降水量偏多; 1990-1999年降水量最多, 为381.9±83.8 mm, 距平百分比为12.95%。1970-1979年和2000-2009年降水距平为负, 说明期间降水偏少, 其中, 2000-2009年降水量最少, 为273.2±48.3 mm, 降水距平值达-65 mm, 距平百分比为-19.26%, 较其他时期偏离平均值较大。1970-1979年和1980-1989年的降水距平接近正常值。
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表 1 1961-2015年年均降水量年代距平 Table 1 Annual precipitation decadal anomalies during 1961-2015 |
Ⅱ区的变化趋势与Ⅰ区相似(表 1)。在1961-1969年、1980-1989年、1990-1999年和2010-2015年降水距平为正, 该段时期内降水量偏多; 1990-1999年降水量最多, 为409.2±87.1 mm, 距平百分比为11.21%; 1970-1979年和2000-2009年降水距平为负, 该段时期内降水偏少, 其中, 2000-2009年降水量最少, 为301.2±49.5 mm, 距平百分比达-18.04%。
Ⅲ区的变化趋势与Ⅰ、Ⅱ区相似(表 1)。1961-1969年、1970-1979年、1990-1999年和2010-2015年降水距平为正, 其中1990-1999年降水量最多, 为458.7±70.4 mm, 距平百分比为8.50%, 距平百分比明显低于Ⅰ和Ⅱ区; 1980-1989年和2000-2009年降水距平为负, 其中, 2000-2009年降水量最少, 为349.4±59.1 mm, 距平百分比达-17.37%。
Ⅳ区的变化趋势波动性较大, 降水量年代距平正负交替进行。1970-1979年、1990-1999年和2010-2015年降水距平为正, 以2010-2015年降水量最多, 为583.9±163.5 mm, 距平百分比为20.07%; 1961-1969年和2000-2009年降水距平为负, 说明期间降水偏少, 其中, 2000-2009年降水量最少, 为417.9±78.8 mm, 距平百分比达-14.27%。
3.3 年际降水波动 3.3.1 降水序列变化的小波系数实部等值线分析小波系数实部值的分布特征反映了研究变量在序列上的变化周期范围。用Morlet复小波变换对科尔沁地区降水量时间尺度的分析如图 3所示, 实线表明实部系数为正, 降水偏多, 虚线表明实部系数为负, 降水偏少, 加粗虚线实部系数为0, 表明此处出现突变。由于序列最大为32, 本研究主要考虑不超过32年的周期性变化。从Ⅰ区降水量时间周期变化(图 3a)的特点来看, 1961-2015年Ⅰ区降水量存在多时间尺度特征, 主要为5~14年和23~32年两个变化周期。在23~32年时间尺度上, 周期振荡非常显著, 年降水量经历了少-多的准两次周期性震荡, 降水偏少的时期为: 1961-1972年、1983-1992年和2002-2015年; 降水偏多的时期为: 1973-1982年和1993-2001年。在5~14年时间尺度上, 存在较多的降水偏高期和偏低期的循环变化, 降水突变点增多。同时, 还可以看出以上两个尺度的周期变化在整个分析时段表现的非常稳定, 具有全域性。
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图 3 1961-2015年科尔沁降水量的小波系数实部等值线分布 (a)~(d)分别表示Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区 Figure 3 Morlet wavelet real part contour plot of annual precipitation in Kerqin Sandy Land Region from 1961 to 2015. (a)~(d) representⅠ, Ⅱ, Ⅲ and Ⅳ sub-area, respectively |
Ⅱ区的时间尺度周期性变化与Ⅰ区一致(图 3b), 也是存在5~14年和23~32年两个变化周期。在23~32年时间尺度上, 周期振荡比较显著, 年降水量经历了少-多的准两次周期性震荡, 降水偏少的时期和降水偏多的时期与Ⅰ区相同。在5~14年时间尺度上, 存在较多的降水偏高期和偏低期的循环变化, 周期性震荡较Ⅰ区少; 1976年以前周期变化不稳定, 在1976年以后周期变化表现的较为稳定。
与Ⅰ、Ⅱ区的变化相比, Ⅲ区的变化趋势存在着明显的差异(图 3c), 主要存在5~11年、12~22年和23~32年3个变化周期。在23~32年时间尺度上, 周期振荡非常显著, 年降水量经历了少-多的准两次周期性震荡, 与Ⅰ、Ⅱ区的降水偏少和偏多的时期基本吻合。在12~22年时间尺度上, 存在着准四次周期性震荡。在5~11年的时间尺度上, 存在较多的降水偏高期和偏低期的循环变化, 降水突变点增多。
Ⅳ区的变化趋势与Ⅲ区的变化相似(图 3d), 主要存在5~11年、12~22年和21~32年3个变化周期。在21~32年时间尺度上, 周期振荡非常显著, 年降水量经历了少-多的准两次周期性震荡, 与Ⅰ、Ⅱ区的降水偏少和偏多的时期基本吻合。在12~20年时间尺度上, 存在着准五次周期性震荡。在5~11年的时间尺度上, 存在较多的降水偏高期和偏低期的循环变化, 降水突变点增多。
3.3.2 降水序列变化的小波系数模等值线分析小波系数模的分布特征反映了研究变量在序列上周期性的强弱。Morlet小波系数模值愈大, 表明其所对应时段(尺度)的周期性就愈强, 即图灰度值越大, 模值越小。在Ⅰ区中(图 4a), 有两个时间段周期性较强。在1980-2015年间, 7~11年时间尺度的灰度较小, 周期性较强; 在1980年以前, 26~32年时间尺度的模值较大, 周期性较强。与实部分析比较二者之间的周期韵律分别对应, 但模值周期减少了2~3年。其他时间尺度的模值较小, 周期性变化较小。
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图 4 1961-2015年科尔沁降水量的小波系数模等值线 (a)~(d)分别表示Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区 Figure 4 Morlet wavelet model contour plot of annual precipitation in Kerqin Sandy Land Region from 1961 to 2015.(a)~(d) representⅠ, Ⅱ, Ⅲ and Ⅳ sub-area, respectively |
Ⅱ区的小波系数模等值线图与Ⅰ区不同(图 4b), 有4个较强周期, 其中与实部周期叠加的有2个周期。2010年以前, 10~14年时间尺度的灰度较小, 周期性较强; 在1980年以前, 23~32年的实部周期中, 25~32年时间尺度的模值较大, 周期性较强。与实部周期相比, 模值周期减少了2~5年。
Ⅲ区有2个周期性较强区域(图 4c)。2000年以后, 5~10年时间段周期变化较大; 在1980年以前, 26~32年时间尺度模值最大, 该时间尺度周期变化最明显。与实部周期相比, 模值周期减少了1~3年。
Ⅳ区有3个周期较强区间并分别与实部周期叠加(图 4d)。在1988-2002年间, 7~11年时间尺度的灰度较小, 周期性较强; 在2000年以后, 12~15年时间尺度的灰度较小, 周期性较强; 在1990年以前, 21~32年的实部周期中, 24~32年时间尺度的模值较大, 周期性较强。与实部周期相比, 模值周期减少了2~7年。
3.3.3 降水序列的小波方差分析小波方差是检验研究变量在存在周期中的峰值。采用小波方差对19612015年降水量的变化周期进行检验(图 5a)发现: Ⅰ区年降水序列小波方差图有3个周期, 明显的有2个, 依次对应6年和10年的时间尺度。其中最大峰值对应着10年的时间尺度, 说明10年左右的周期震荡最强, 为年降水量变化的第1主周期, 6年为年降水量变化的第2主周期。
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图 5 1961-2015年科尔沁不同分区年降水序列小波方差 (a)~(d)分别表示Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区 Figure 5 Wavelet variance of annual precipitation at different sub-areas in Kerqin Sandy Land Region from 1961 to 2015. (a)~(d) representⅠ, Ⅱ, Ⅲ and Ⅳ sub-area, respectively |
Ⅱ区年降水量变化有4个周期, 明显的有2个(图 5b), 依次对应6年和11年的时间尺度。其中最大峰值对应着11年的时间尺度, 说明11年左右的周期震荡最强, 为年降水量变化的第1主周期, 6年为年降水量变化的第2主周期。
Ⅲ区年降水量变化有2个周期, 变化较明显的有1个(图 5c), 最大峰值对应着10年的时间尺度, 说明10年左右的周期震荡最强, 为降水量变化的第1主周期。
Ⅳ区年降水量变化有4个周期, 明显的有3个(图 5d), 依次对应11年、17年和25年的时间尺度。其中最大峰值对应着25年的时间尺度, 说明Ⅳ区25年左右的周期震荡最强, 为降水量变化的第1主周期, 11年和17年依次为第2和第3主周期。
根据小波方差分析的结果, 提取降水量在各分区第一主周期时间尺度上的小波系数实部曲线, 绘制不同分区年降水量的小波系数过程线图(图 6)。从图 6可以看出, Ⅰ区在10年特征时间尺度上, 年降水量的周期变化约7年, 大约经历了8个降水量多少的周期性变化; Ⅱ区在11年特征时间尺度上, 年降水量的周期变化约8年, 大约经历了7个降水量多少的周期性变化; Ⅲ区在10年特征时间尺度上, 年降水量的周期变化约7年, 大约经历了8个降水量多少的周期性变化; Ⅳ区在25年特征时间尺度上, 年降水量的周期变化约17年, 大约经历了3个降水量多少的周期性变化。
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图 6 1961-2015年科尔沁不同分区第一主周期时间尺度上年降水量的小波系数过程线 (a)~(d)分别表示Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区 Figure 6 Wavelet coefficient hydrograph of annual precipitation at different sub-areas in Kerqin Sandy Land Region from 1961 to 2015 in the time of first main cycle. (a)~(d) representⅠ, Ⅱ, Ⅲ and Ⅳ sub-area, respectively |
科尔沁地区地处中国北方农牧交错带东段, 生态环境脆弱, 气候带划分上属于半湿润、半干旱过渡区, 对降水波动响应敏感(Knapp and Fay, 2002; Smith and Anderson, 1997; 赵威等, 2016)。
从降水变化整体趋势来看, 1961-2015年科尔沁地区降水年际变化较小, 在不同分区中都呈逐步下降趋势, 所以该地区年降水变化趋于干旱化。从分区研究的结果来看, 降水量减少趋势存在空间差异, Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区在研究期内年均降水量分别为337.4±76 mm, 369.2 ±73.2 mm, 422.6±68.8 mm和483.4±97.1 mm; 从空间分布特点来看, 呈现从东南向西北年降水变化趋势增大(趋势线斜率逐渐增大)。这一结果与刘新平等(2011)针对科尔沁沙地奈曼旗站点数据(该站点位于Ⅱ内)研究的结论基本一致。这是由于科尔沁地区地处半湿润、半干旱的过渡区, 多年平均降水量的区域分布受到海陆因素影响较大。海陆分布对季风形成和年降水变化具有显著影响(李栋梁等, 2013; 丁婷等, 2015), 所以距海远近、地形、气候等因素造成了这种降水分布格局。
从该地区降水年代际变化特征来看, Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区在1961-1980年降水距平较小, 几乎接近正常值; 1990s降水距平值增加, 降水偏多, 2000s降水距平值减少, 降水偏少, 且减少幅度较大。其中, 降水距平值增加时Ⅰ区降水距平百分比最大, 为12.95%;降水距平值减小时Ⅰ区偏离平均值最大, 距平百分比为-19.26%。这与姚淑霞等(2014)对科尔沁沙地奈曼旗1970-2010年降水的多时间尺度分析一致。
降水年际波动具有复杂的周期性, 而小波分析方法在解释多尺度周期变化方面具有极大的优势(邵晓梅等, 2006)。从时间尺度分析结果来看, 科尔沁地区不同分区年降水量共同点是:在23~32年时间尺度上, 周期振荡非常显著, 年降水量经历了少-多的准两次周期性震荡。其中, 降水偏少的时期为: 1961-1972年、1983-1992年和2002-2015年; 降水偏多的时期为: 1973-1982年、1993-2001年。在5~11年的时间尺度上, 存在较多的降水偏高期和偏低期的循环变化, 降水突变点增多。从周期性的强弱来看, 在具有共性的23~32年周期内, 26~32年时间尺度模值较大, 说明该时段是降水量周期变化明显时期。5~11年时间尺度的周期变化次之, 其他时间尺度的周期性变化较小; 个别年份也存在差别, 但总的变化趋势基本一致。
从空间分区的小波方差分析结果来看(图 5), Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区的降水主周期在10~11年之间, 而Ⅳ区在25年, 说明科尔沁地区在年降水量小于450 mm的区域降水波动特点一致, 大于此值则变化规律明显不同。同时, 根据不同分区年降水量小波方差图多少的周期性变化趋势可以推测, 科尔沁地区在2016-2020年将一直处于降水偏少期。
此外, 从图 1四个分区的质心位置来看, 由Ⅰ区到Ⅱ区, 质心向南移动了99.8 km, 年均降水量增加了31.8 mm, 第一主周期由10年变为11年, 年降水量变化的平均周期也由7年变为8年; 由Ⅱ区到Ⅲ区, 质心向西移动了182.6 km, 年均降水量增加了53.4 mm, 周期震荡性更加明显; 由Ⅲ区到Ⅳ区, 质心向南偏东移动了73.5 km, 年均降水量增加了60.8 mm, 第一主周期由10年变为25年, 年降水量变化的平均周期也由8年变为17年。
5 结论科尔沁地区年降水量波动的空间分异特征主要表现在降水量从东南(Ⅳ区)到西北(Ⅰ区)逐渐减少, 变化趋势逐渐复杂。降水量波动周期存在多尺度, 其中最显著的周期为5~11年和26~32年, 从东南到西北周期震荡性逐渐减弱, 周期变化时间逐渐缩短。在年降水量变化最显著的第一主周期, 变化特点是由Ⅳ区到Ⅰ区变化周期从25年减少到10年。从年降水量多-少的周期性变化规律可以推测, 科尔沁地区在2016-2020年期间将一直处于降水偏少期。
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2. Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China