鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析

收稿日期：2011－05－12
基金项目：江西省科技支撑计划项目“鄱阳湖流域洪水灾变规律研究”（科技厅编号2009DSA13800；水利厅编号200805）
作者简介：李荣昉（1955-），男，云南盐津人，教授级高工，博士研究生，主要从事水资源水生态环境及智能决策与分析等研究。

通讯作者：王鹏（1982-），男，山东济宁人，讲师，博士研究生，主要从事流域水文过程的研究。

E-mail:wang_peng_jlu@
1引言
鄱阳湖流域位于长江中下游，历史上洪水灾害
频繁，尤其是20世纪90年代以来，多次发生特大洪水灾害[1-2]。

鄱阳湖生态经济区的建设已经上升为国家战略，鄱阳湖地区经济社会的又好又快发展，要建立在水资源可持续利用和洪水灾害有效防治的基础上。

降水是地区水资源的主要来源和形成洪水灾害的主要因子，因此，研究鄱阳湖流域降水的时间序列特征，为经济社会的发展提供理论支撑，对保障鄱阳湖的水资源的合理利用和洪灾防治具有重要意义。

小波分析可以从频域和时域两方面分析信号的变化特征[3]，有利于研究水文时间序列变化规律，在国内外都得到广泛应用[4-8]。

本文利用小波分析研究了鄱阳湖流域降水时间序列的周期性变化规律，并对流域降水周期性变化与厄尔尼诺周期性变化间的关系进行了探讨。

2数据来源与处理方法
综合考虑气象站的地理位置及数据时间序列情
况，选取鄱阳湖流域内的赣州（1951～2010年）、宜春（1953～2010年）、南昌（1951～2010年）和庐山（1955～
2010年）四个气象站的年降水量资料（中国气象科学
共享数据库），对年降水量时间序列进行小波分析。

小波变换公式为：
W f （a ,b ）=1
a
姨+∞
-∞
乙f （t ）^φ（t -b a
）dt （1）
式中：W f （a ,b ）为小波变换系数；φ为小波函数;^φ
为φ的共轭；f （t ）为水文时间序列；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为时间因子，反映时间上的平移。

小波函数采用Morlet 小波，其小波函数形式为：
φ（t ）=e
i 覣0t
e -t 2
2
（2）
式中：i 表示虚数;ω0为小波中心频率。

Morlet 小波具有
鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析
李荣昉1,3，王
鹏2，吴敦银2
（1.东华大学信息科学与技术学院，上海201620；2.江西师范大学鄱阳湖生态环境与资源研究教育部
重点实验室，江西南昌330027；3.江西省水利科学研究院，江西南昌330029）
摘要：对鄱阳湖流域内的赣州、宜春、南昌和庐山4个气象站近60年的年降水量序列进行小波分析，
研究了鄱阳湖流域降水时间序列的周期性变化规律。

结果表明，鄱阳湖流域年降水量存在两个明显的周期变化，分别为30～35a 和12～15a ，2011年正处在30～35a 周期转化的节点上，未来30a 鄱阳湖流域可能将进入降水偏少的周期；而12～15a 周期尺度在2000年以前比较明显，2000年以后12～15a 周期特征趋于消失。

通过对ENSO 指数的变化周期尺度的研究，发现厄尔尼诺现象的出现周期与鄱阳湖流域年降水量周期十分相似，两者具有很高的相关性。

关键词：鄱阳湖流域；年降水时间序列；小波分析；厄尔尼诺现象中图分类号：P343
文献标识码：A
文章编号：1000-0852(2012)01-0029-03
水文JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY
第32卷第1期
2012年2月
Vol．32No．1Feb ．,2012
第32卷
水文图4
ENSO 指数小波系数的时频分布和小波方差
Fig.4Spectrum of wavelet coefficients and wavelet variance of ENSO Index
时间尺度
50
40302010
年份小波系数方差
时间尺度
10
20
304050
1.210.80.60.40.20
图3年降水量小波系数方差
Fig.3Wavelet variances of annual precipitation
赣州
南昌
10
20
30
40
50
时间尺度
时间尺度
小波系数方差
宜春
庐山010
20304050
10
20304050
010
20304050
小波系数方差
1050
1050
105
02
1
×105
×105
×105×10
6
明显的波峰和波谷，类似于水文事件的时间序列特征，适合于降水周期性的分析[9]。

小波方差反映了波动能量随时间尺度的分布，可以确定一个时间序列中存在的主要周期尺度[10]。

其计算公式为：
Var （a ）=
+∞
-∞
乙W f
（a ，b ）
2
db （3）
式中：Var （a ）为尺度a 下对应的小波方差。

为研究流域内降水周期与厄尔尼诺现象间的关系，对反映厄尔尼诺现象的多变量ENSO 指数[11]（1950～2010年）进行小波分析，数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA ）。

利用Matlab 7.0软件进行小波系数的计算和灰度图的制作，其他点线图件采用Origin 8.0制作。

3年降水时间序列的变化特征
图1为鄱阳湖流域内赣州（1951～2010年）、宜春
（1953～2010年）、南昌（1951～2010年）和庐山（1955～
2010年）4个气象站的年降水量，其平均降水量分别为1440mm ，1619mm ，1604mm 和1974mm 。

从线性拟合
趋势上看，4个站点年降水量没有呈现统一的变化趋势，赣州站年降水量趋势略呈下降，宜春站和南昌站基本保持不变，庐山站则呈上升趋势。

对4个站点的年降水量时间序列进行小波分析，小波系数的时频分布如图2所示，方差如图3所示。

图
2中降水信号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。

图3中方差大小表示特征时间尺度降水量信号的强弱，峰值对应的时间尺度为降水序列的主要周期。

可以看出，4个站点年降水量小波系数的时频分布非常类似，都存在两个明显的周期变化，分别为
30～35a 左右和12～15a 左右。

30～35a 周期尺度在整个研究时段内都很显著，从1950s 至今呈现了降水偏多-降水偏少-降水偏多3
个阶段的变化。

2011年正处在降水量偏多周期向降水量偏少的周期转化的节点上，意味着未来30a 鄱
30
第1期
阳湖流域可能进入降水偏少的周期。

这也可以说明20世纪90年代以来鄱阳湖流域经常发生洪灾的一个重要原因是流域处于降水偏多的周期，而未来30a 降水量的减少则会对流域水资源的开发利用造成影响。

1个30～35a周期包含2～3个12～15a周期，并且12～15a周期尺度在2000年以前比较明显，2000年以后12～15a周期特征趋于消失（图2），这可能是由于人类活动及气候变化对流域降水周期性产生了影响，但更确切的结论需要未来降水量数据的进一步验证。

4年降水量周期与厄尔尼诺现象间的关系厄尔尼诺现象是太平洋赤道带大范围内海洋和大气相互作用后失去平衡而产生的一种气候现象，对全球的气候起着重要影响。

多变量ENSO指数由美国气候诊断中心（CDC）提出，用来描述厄尔尼诺现象的强弱，ENSO指数为正值时表示发生厄尔尼诺现象。

对ENSO指数时间序列（1950～2010年）做小波分析，小波系数的时频分布和方差如图4所示，灰度越小表示ENSO指数越大。

从图4可以看出，ENSO指数在10～15a和40a左右各存在一个明显的周期变化，并在30～35a存在一个小的周期变化。

ENSO指数的变化周期与鄱阳湖流域年降水量周期是十分相似的，这意味着厄尔尼诺现象可能是鄱阳湖流域年降水量周期的重要决定因素。

从小波系数时频分布图上看，ENSO指数的10～15a周期从1950～2010年呈现逐渐减小的趋势，在2000～2010年间已经降到了10a以下，说明厄尔尼诺现象出现的频率在近年来逐渐增大，这也可能是流域年降水量12～15a周期特征在2000年以后趋于消失的原因。

5结论
通过对鄱阳湖流域降水时间序列的研究，得出以下结论：
（1）在研究时段内（1951～2010年），鄱阳湖流域年降水量存在两个明显的周期变化，分别为30～35a左右和12～15a左右，2011年正处在30～35a周期转化的节点上，未来30a鄱阳湖流域可能将进入降水偏少的周期。

（2）12～15a周期尺度在2000年以前比较明显，2000年以后12～15a周期特征趋于消失，这可能是由于人类活动及气候变化对流域降水周期性产生了影响。

（3）ENSO指数的变化周期尺度与鄱阳湖流域年降水量周期十分相似，两者具有很高的相关性。

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李荣昉等：鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析
（下转第79页）
31
第1期
Climate Characteristics of Drought-flood Abrupt Change Events in Huaihe River Basin
CHENG Zhi,XU Min,LUO Liansheng,DING Xiaojun
（Climate Center of Anhui Province,Hefei 230031China ）
Abstract ：Using SPI drought-flood index and historical data of disasters,drought-flood abrupt change events from 1960to 2009were chosen.And their temporal and spatial distribution,water features and circulation were analyzed.The results show there is drought-flood abrupt change events happening in 13years from 1960to 2009,the frequency is about 4years.High frequency and precipitation intensity areas are all located in upstream and north paring with those in the Yangtze River Basin,the drought -flood abrupt change events are more frequent and stronger in the Huaihe River Basin.The events have the decadal characteristics of first decreasing and later increasing.And the events mainly distribute mainly from late June to early July during a year.The water levels at the various control stations have different response to the events.There is highest raising of water level at the Wangjiaba station with most rapid response to heavy rainfall.As for the cause of circulation,three kinds of typical atmospheric circulation situation can cause drought-flood abrupt change.Key words ：drought-flood abrupt change,Huaihe River Basin;SPI index
(in Chinese))
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Wavelet Analysis of Annual Precipitation Series in Poyang Lake Basin
LI Rongfang 1,3,WANG Peng 2,WU Dunyin 2
(1.Donghua University College of Information Science and Technology,Shanghai 200051,China;
2.Key Lab of Poyang Lake Ecological Environment and Resource Development,Jiangxi Normal University,Nanchang 330027,China ;
3.Water Conservancy Science Research Institute of Jiangxi Province,Nanchang 330029,China )
Abstract:The latest 60-year precipitation series from the stations of Ganzhou,Yicun,Nanchang and Lushan in the Poyang Lake Basin was analyzed to identify the temporal variability.The wavelet analysis shows that there are two main time scales:30-35years and 12-15years.Today is just on the turning point of the 30-35years scale from above normal to below normal,which means less precipitation may occur in the next 30years in the Poyang Lake Basin.The 12-15years scale is significant before 2000,while after 2000,this scale is becoming fuzzy.The wavelet analysis of Multivariate ENSO index shows some similarities of periodicity between El Nino and annual precipitation in the Poyang Lake Basin,which means El Nino is an important factor for determining the temporal variability of precipitation in the Poyang Lake Basin.
Key words :Poyang Lake Basin ；annual precipitation series ；wavelet analysis ；El Nino
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程智等：淮河流域旱涝急转气候特征研究
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