气象学的进展
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气象学的进展/2020/文章

研究论文|开放获取

体积 2020 |文章编号 6852148 | 18 网页 | https://doi.org/10.1155/2020/6852148

长期降雨趋势和未来的预测在西江流域，中国

默罕默德Touseef,1,2 利华国际陈,1,2 Kaipeng杨,1,2 和 耀陈1,2

1土木建筑，广西大学，南宁530004，中国的大学

2防灾和工程安全，南宁530004，中国的广西重点实验室

学术编辑：弗朗切斯科中提琴
收到了 2019年10月9日
修订 2020年1月31日
接受 2020年2月11日
发布时间 2020年3月12

抽象

降水趋势检测对于水资源开发和决策支持系统至关重要。该研究预测了气候变化对长期降水趋势的影响。它分析了从CMIP5全球气候模型(GCMs)数据集中收集未来一段时期(2020-2099年)的降水的观测历史(1960-2010年)和算术平均方法。32个气象站的逐日降水数据西江流域是由国家气象信息中心(NMIC)中国气象局(CMA)和全球气候模型(GCMs)和所有四个发射场景统计缩减规模使用偏差纠正特殊解集(BCSD)和申请偏差纠正通过气候变化工具包(有条件现金转移支付)。采用非参数Mann-Kendall检验进行统计显著性趋势分析，用非参数Sen的月尺度估计方法确定趋势的大小，检测年和季节降水时间序列的单调趋势。结果表明，流域近50年呈下降趋势，MK试验(Z)和Sen’s slope q均为负值。除NoerESM1-M略有上升外，GCMs历史降水均呈下降趋势。气候研究单元(crul - ts -3.1)记录的历史降水量进一步验证了这一结果。未来的情况可能是年降雨量的正趋势。季候风和冬季出现显著的正趋势，而季候风前和季候风后可能出现轻微的下降趋势。21世纪40年代可能会出现6.6%的最低增长，而20世纪50年代则会出现11.5%的最高增长圣世纪下未来的情景。然而，由于CMIP5的不确定性，未来的降水预计应谨慎解读。因此，可以得出结论，在围绕西江流域降水量变化的趋势是在未来情景的增加。其结果可能是对水资源和农业管理政策，以及全球气候变化的视角下管理洪水和干旱的办法是有价值的。

1.介绍

在过去的一个世纪里，以空间和时间尺度来量化降雨量一直是专家们非常感兴趣的问题，因为它显示了全球的积极趋势，尽管在全球的大部分地区都观察到了消极趋势[1]。气候变化和城市化是21世纪相互关联、定义明确且日益增多的环境现象圣世纪。在当地规模，经济发展以及全球范围内影响了水资源。全球变暖是气候变化的主要原因之一。这两个术语（全球变暖和气候变化）改变地球气候系统和相关效应的平均温度。中国是全球气候变暖线路，但具体特点。年平均气温从20世纪20年代上升到20世纪40年代，下降趋势是从20世纪50年代至80年代，并直到上世纪80年代至今，当前的温度上升。在中国最近十年的记录为最温暖的时期。这些趋势在中国南方明显多于西部，东部和北部中国[2]。人类活动的快速变化使水文循环严重失衡，导致极端事件频繁发生[3.]。大量环境变化和人类活动引发的自然洪水风险引起了气候变化专家的极大关注[4]。频繁的极端降水事件导致严重的洪水，导致径流[5]。

全球气候变化的降水形态改变和全球气温升高可能对当地的水文循环显著的影响[6]。这种增加的温度和在水循环的变化升高其容易理解雨水流动。在市区降水模式是通过在地表反照率和植被变化的影响。所有这些因素都增加径流由于浸润和蒸散过程的延迟[7]。采用统计下尺度模型(SDSM)和统计模拟重采样方案(STARS)对GCM的输出进行下尺度处理，以预测未来的气候情景，并在模拟温度和降水方面表现良好[8]。

中国在过去几十年非常迅速的经济增长。城市化导致的土地利用变化显著的影响在2013年的8500000公顷平方米。根据中国国家统计局，市人口超过50％，在最近几年，这将是超过80％，2050年增艳等。[9]。中国大陆中南部和西南省份在1995年至2000年期间接受了最主要的移民捐助者[10,11]。珠三角一直没有迅速地转用的区域历史上的关于经济增长的几百年，但其直接升级生活水平和三角洲300％，城市化率有各种气候观测产生严重的影响在20世纪80年代初，政府指令[12,13]。自二十世纪八十年代以来，经济迅速增长及政策转变，使珠江三角洲成为人口增长最快的地区[13]。由于辐射过程的变化，水-能量-食物的关系由于从城市向农村地区的迁移而改变。人为气溶胶、碳排放和高层建筑影响空气质量、当地天气和气候[14]。人为迫使主要包括温室气体排放（温室气体）以及土地利用/土地覆盖变化[15]。Ren等人[16提出了快速城市化效应的证据。0.05°在温度每十年增加C被记录在中国大陆城市化的结果。

中国观察到的1.1上升°C从1908年至2007年的平均表面温度[2,17]。极端天气事件对生态系统和社会有很大的影响。世界各地进行了多项研究，分析极端事件的性质，并得出结论，未来的气候变化将增加此类事件的强度和频率[18]。

近日，在降水趋势的变化已经引起了研究人员的注意。中国南方从1900年观测到的降水增加，冬季（12月，1月和）30-50％，至1999年[19,20.]。标准化降水指数（SPI）横跨珠江流域趋势季风特点是减少SPI显示，干燥的天气治理珠江流域的主要部分，而冬季（12- 2月）的特点是增加SPI趋势[21]。在>95%置信水平下，年降水量和季节降水量的变化不显著。然而，在多雨日数方面，我们可以观察到明显的负面趋势[22]。

Liu等人[23]检测的1.8增加°下，在1961年全年空气温度在2007年珠江流域。Fischer等人。[24]对157个台站的日平均气温进行Mann-Kendall检验，发现年平均气温有显著的正趋势。研究还总结出整个流域的年平均气温和月平均气温呈正趋势;然而，夏季的气温升高幅度小于冬季。张等人[25]将SWAT模型应用于乌鲁木齐河GCMs的输出，近期和远期气温和降水均呈现上升趋势。

The long-term average precipitation of the Pearl River Basin is nearly 1500 mm. Average of 2 mm per decade is observed in the changing rate in annual average precipitation by evaluating 42 rainfall stations. 110 rainy days with 1.4 days per decade is the changing magnitude for long-term annual average precipitation while 13.5 mm/day is the long-term annual average rainfall intensity with 0.14 mm/day per decade changing magnitude [26]。

Gemmer等人[27]，并总结了他们对珠江流域192个站(1961-2007年)年、月、日降水量的研究结果，秋季降水呈下降趋势，春季、夏季和冬季降水呈倾斜趋势。同样的发现也得到了其他研究人员的支持[22]。在东亚季风积极参与地方的降雨趋势的关键作用，通过[综述28]，即强冬季风与偏北风由下降趋势，冬季在中国南方的管辖。

高等人[29]建议高分辨率模型更好地考察了中国和东亚地区未来气候的预测。陈等人。[30.]评价历史沉淀变性超过21圣后者又被放入背景基础上，20世纪CMIP5归档估计th世纪偏见的结论是，CMIP5模型可以产生比CMIP3更好的空间模式。冯等人[31]研究了基于全球AGCM对中国未来的预测，得出年降水量与台站数据很接近的结论。基于代表性浓度路径(RCP)情景下11个气候模型的预测，中国北方地区的区域平均降水将大于南方地区[32]。同样，珠江流域在RCP2.6和RCP4.5情景下的降水可能呈倾斜趋势，而在RCP8.5情景下降水呈下降趋势[33]。

郭等人。[34[]总结了气候对中国西江流域水文流量的影响。西江流域是珠江流域的主要支流，位于中国南方的亚热带地区。珠江流域是中国第三大流域，居住人口超过1亿。1990年以来，西江流域因暴雨灾害频发[35]。西江流域[旱季期间观察到稍微增加的趋势历史（2051至10年）36]。所有这些研究表明，有降雨的趋势没有显著相似之处在区域一级。对于管理和规划在区域或局部范围，它已经发现，气候变量的大陆或全球尺度的研究都不是很有益[37]。因此，当地的气候参数的研究是为了更好的管理非常有用。降雨趋势分析，重要的是评估气候变化的影响;因此，在这项研究中，曾试图以确定在西江流域降雨趋势。本研究的主要目的是分析在年度和季节性降雨的变化为一九六零年至2010年和未来降雨趋势的二〇二〇年至2099年用GCMS期间的历史时期。一些研究人员[27,35,38他们对流域的降雨趋势进行了评估，发现季节变化非常相似。为此，Mann-Kendall检验[39]和肯德尔[40]的最广泛使用的非参数检验[41- - - - - -43在此研究中，分析在时间序列上年度和季节降水趋势。

2.材料和方法

2.1。研究区域

所选取的研究区域为西江流域(图)1），这是最大的河流流域促进了珠江流域和位于南中国。The total drainage area of the Xijiang River Basin is 3.05 × 105 km2。


图1
西江流域的地理位置。

盆具有湿润和热带气候，丰富沉淀和通常高的空气温度。平均空气温度几乎是14°C-22℃。The mean annual precipitation varies from 1,200 mm to 1,900 mm, with a diverse increase from the west to east. Precipitation mainly occurs from April to October, which accounts for 72%–86% of the annual precipitation [38]。

2.2。数据可用性

32个气象站日降水资料(图2）在西江流域为一九六零年至2010年期间由中国国家气象局国家气象信息中心（NMIC）（CMA）提供。


图2
气象站的位置。
2.2.1。全球气候模型(GCMs)数据

本研究分析气候数据集从五（05）全球气候模式（GCM）（GFDL-ESM2M，HadGEM2-ES，IPSL-CM5A-LR，MIROC-ESM-CHEM，和NorESM1-M）从ISI-MIP（部门间的影响模式比较计划）44]，以及所有四个方案(RCP-2.6、RCP-4.5、RCP-6.0和RCP-8.5)。原始GCMs输出数据采用统计缩减法(delta法)，偏差校正采用特殊分解法(BCSD)，利用气候变化工具箱(CCT)进行偏差校正[45- - - - - -47]。这个CCT包还包括从其中可以使用作为观察数据集中的气候研究单位（CRU-TS-3.1）历史气候数据（一九七○年至2006年）。所有的气候数据集是0.5度空间分辨率缩小尺寸，然后在一个简单的文本格式可供选择。气候变化工具包（CCT）的提取物，downscales，使得偏置校正，并且内插的原始大气环流模型输出。该软件包将分析是干燥和潮湿天极端事件和分析未来的数据，过去泛滥的趋势。

2.3。趋势分析

长远的未来和历史趋势分析和估计森的斜率都采用Kendall和森[评价48,49]方法，分别为给定的数据集。参数或非参数程序得到遵守来检测统计的趋势是随着时间的推移显著变化，而时间序列趋势分析由趋势的大小和它的统计学意义[中50]。用于统计显着性趋势分析非参数Mann-Kendall检验而趋势的幅度是由非参数森的估计方法来确定。

2.3.1。Mann-Kendall测试

曼 - 肯德尔试验是在时间序列上寻找趋势的非参数检验。该测试被广泛使用，因为数据不需要确认任何分配[51- - - - - -53]。该检验检验了零趋势的原假设与水文气候时间序列数据存在单调增减趋势的替代假设。这个测试更适合于那些趋势可能被认为是单调的(持续增加或减少)的时间序列。将时间序列中的每个数据值与所有后续值进行比较。Mann-Kendall检验适用于数据值为的情况x我的时间可以假定系列服从模型 哪里 是时间和残差的单调函数吗 可以认为是来自相同的零均值分布。分布的方差在时间上是常数。本研究考虑无趋势的原假设Ho;也就是说，观测x我随机排列的时候，对备择假设H1，其中单调趋势有增加或减少。所有这些递增和递减的净结果给出最终的值年代: 哪里xj和x我是年度值，n是数据点的数量，和 可以用

的正负值年代分别定义增加或减少趋势。如果数据的个数n值为10或更多，则年代统计表现为正态分布，试验是用正态分布进行[54]。均值、方差和标准正态分布(Z统计数据)使用 哪里n是数据点的数量和t我是在数据点的数量我th组。正常的Z统计计算使用

负Z值为下降趋势，计算得到Z统计比更大Z值对应于5%的显著性水平。显著性水平采用双侧检验α：0.1，0.05，0.01，和0.001。0.05显着性水平意味着有5％的可能性，我们犯了一个错误拒绝零假设时H0。

曼 - 肯德尔测试不要求数据呈正态分布。它不受缺少的不是事实，采样点的数量减少，因此可能会产生不利影响的统计意义的其他数据。采用Mann-Kendall检验输出不受测量的时间点的不规则间隔以及所述时间序列的长度。然而，曼 - 肯德尔测试不适合与周期性数据。为了这个目的，通过从在计算曼 - 肯德尔试验前的处理步骤中的数据的预白化方法除去所有的周期性的影响。其次，采用Mann-Kendall检验往往给较短的数据集更负的结果;较长的时间序列，更有效的趋势检测计算[41,42]。

2.3.2。森的斜率方法

线性回归是最常用的时间序列趋势检测方法之一。但是，这种方法需要假设残差服从正态分布[55- - - - - -57]。许多研究的结论是，水文变量由于自然现象的影响，给予正确的偏度和不符合正态分布[58]。森的斜率方法是非参数和用于预测的大小（真实斜率）和显影的线性关系[49]。森的斜率被估计为每对点之间的所有成对的斜坡的数据集中的中值[59]。每一个斜坡米JK计算使用 哪里k= 1, 2, 3, …, (n−1)和j=2、3、…n，而yj和yk有时是数据值吗j和k。的中位数n值米JK表示Sen的估计斜率为

正森的估计量问地中海为上升趋势，Sen为负斜率为下降趋势。问地中海是用100(1−α)%非参数检验的置信区间[54]。

3.结果

3.1。年降雨量特点

本研究的初步分析包括计算均值、标准差(STD)、偏斜度系数(C年代），峰度的系数（Ck），和变异系数（ )年降水量为51年(1960-2010年)。西江流域降雨特征如表所示1。在桂林地区，平均年降水量在盆地上部海拔851.3毫米和盆地北部1883毫米之间变化。偏度的正态分布系数和峰度值的正态分布系数分别为0和3。表1表明，对于大部分的站数据集的是正偏态和负峰度表示光尾分布。变异系数表示相对于数据样本的变异性与平均人口的程度。变动系数在独山站13.1％，并在广南站22.2％之间变化。沉淀在西江流域的平均空间变异为17％。
站名 站数量 经度 纬度 海拔（米） 平均值（毫米） STD C年代 Ck
魏宁 56691 104.28 26.87 2237.5 879.1 161.2 0.5 -0.6 18.3
沾益 56786 103.83 25.58 1898.7 867.1 167.1 0.6 -0.7 17
盘县 56793 104.62 25.78 1515.2 1247.3 219.7 0.4 1.2 16
玉溪 56875 102.55 24.35 1636.7 902.9 151.7 0.3 1.4 16.8
鲁西 56886 103.77 24.53 1704.3 917.8 153.1 0.5 0.3 16.7
蒙自 56985 103.38 23.38 1300.7 851.3 151.3 -0.1 -0.4 17.8
安顺 57806 105.92 26.25 1392.9 1329.5 221.0 -0.3 0.2 16.6
兴义 57902 105.18 25.43 1378.5 1224.2 218.6 0.1 0.5 16.4
望谟 57906 106.08 25.18 566.8 1238.7 184.8 0.0 0.3 14.9
上海罗店 57916 106.77 25.43 440.3 1141.4 202.0 0.1 -0.7 17.7
独山 57922 107.55 25.83 1013.3 1311.7 171.5 0.0 -0.2 13.1
榕江 57932 108.53 25.97 285.7 1436.2 198.6 0.1 -0.7 16.7
荣安 57947 109.40 25.22 121.3 1785.9 279.8 0.2 -0.3 14.8
桂林 57957 110.30 25.32 164.4 1883.3 326.5 0.1 0.7 17.3
广南 59007 105.07 24.07 1249.6 1053.7 233.9 0.3 11.7 22.2
凤山 59021 107.03 24.55 484.6 1530.4 278.8 0.2 -0.4 18.2
河池 59023 108.05 24.70 211 1872.4 288.5 0.6 5.1 15.4
段 59037 108.10 23.93 170.8 1725.1 289.2 -0.1 -0.4 16.8
柳州 59046 109.40 24.35 96.8 1445.1 307.8 0.1 0.0 21.3
蒙山 59058 110.52 24.20 145.7 1743.8 319.4 0.6 -0.2 18.3
贺州 59065 111.52 24.42 108.8 1552.6 306.7 0.6 0.1 19.8
纳波 59209 105.83 23.42 793.6 1385.6 207.3 -0.1 -0.5 15.0
百色 59211 106.60 23.9 173.50 1322 222.9 -0.1 -0.6 20.3
京西 59218 106.42 23.13 739.4 1629.3 260.3 -0.1 -0.2 16.0
受灾最重的 59242 109.23 23.75 84.90 1341.8 252.5 0.5 -0.5 18.8
桂平 59254 110.08 23.40 42.50 1712.3 325.5 0.1 0.1 19.0
梧州 59265 111.3 23.48 114.8 1468.3 239.4 0.0 -0.2 16.3
高要 59278 112.47 23.05 7.1 1647.5 266.5 0.0 -0.6 16.2
龙州 59417 106.85 22.33 128.8 1282.2 224.1 0.0 -0.7 17.5
南宁 59431 108.35 22.82 73.1 1413.1 236.0 0.4 0.5 18.1
欣怡 59456 110.93 22.35 84.6 1777.5 378.8 0.0 -0.2 21.3
Louding 59462 111.57 22.77 53.3 1540.6 252.5 0.5 -0.5 18.8
表格1
地理条件和研究区年平均降水量统计汇总。
3.2。历史时间降水量变化趋势季节和年际尺度

本研究对1960-2010年的长期历史趋势进行了评估。采用月尺度的Mann-Kendall (MK)检验来检测降水时间序列的变化趋势。数字3.代表年平均降水量、季风JJA(6 - 8月)、冬季DJF(12 - 2月)、季风前MAM(3 - 5月)、季风后SON(9 - 11月)降水量。流域年平均降水量为1360毫米。利用MK试验对盆地近50年来的下降趋势进行了观察Z值- 0.71和Sen 's斜率问的-1.063值。Average rainfall in the monsoon season was 670 mm which was 49.3% contribution to the annual rainfall. A slightly increasing trend was recorded in average monsoon precipitation with MK testZ0.34的价值和森的斜率Q值是0.247。冬天年代eason is almost dry having an average rainfall of 95.27 mm precipitation over the basin. Winter season contributed with 7% rainfall to the annual mean precipitation with the significant increasing trend of MK testZ值1.92和森的斜率问值0。631.季风前和季风后均有下降趋势，平均降水量分别为358.63 mm和235.37 mm。


图3
1960-2010年西江流域年平均和季节平均降水趋势。

Premonsoon也得到了与26.4％，贡献而postmonsoon贡献只有17.32％的年平均降雨量盆地显著降雨。MK测试Z对于premonsoon和postmonsoon统计数据分别为-0.76和-2.26。森的斜率问值分别为- 0.430和- 1.344。后季风(9 - 11月)明显减少，冬季(12 - 2月)明显倾斜(图)图4（a）- - - - - -4 (e)）。

（一个）
（一个）
（b）中
（b）中
（C）
（C）
（d）
（d）
（e）中
（e）中
图4
(a-e)年和季节降水的Sen 's斜率估计。
3.3。历史降雨趋势的空间分布

海拔影响降水显著，特别是在丘陵地带。在过西江流域降水趋势的空间变化是在过去几十年显著。低海拔地区降雨收到的显著量。上西江盆地由南盘和北盘的是在更高的高度（> 1500米），其接收相对于沉淀更少，以降低高度，桂林，高要，段，旺姆，和其它类似的区域。在盆地高海拔干旱的条件是因为山的背风面的。表2呈现MK测试Z统计学和森氏斜率年代统计站。
站名 站数量 年度 雨季 冬天 Premonsoon Postmonsoon
Z 问 Z 问 Z 问 Z 问 Z 问
魏宁 56691 -1.67 -2.84 −0.67 −0.640 3.04 0.324 −0.62 −0.358 -1.85 -1.276
沾益 56786 -1.72 −2.989 −2.02 −2.917 3.54 0.904 0.96 0.530 −1.92 -1.625
盘县 56793 -1.09 −2.473 −0.70 −1.080 2.58 0.644 0.02 0.029 -2.69 -2.650
玉溪 56875 0.00 0.018 −0.08 −0.072 1.80 0.452 1.59 0.885 -1.15 -0.783
鲁西 56886 −1.95 -3.014 −2.20 −1.779 0.99 0.225 0.75 0.456 −1.93 −1.432
蒙自 56985 −0.10 −0.150 −0.76 -0.820 0.80 0.236 1.54 0.941 −0.80 −0.427
安顺 57806 -1.35 -2.600 0.16 0.306 1.30 0.311 -1.61 −1.729 -1.58 -1.429
兴义 57902 −0.29 -0.741 1.11 1.421 1.26 0.293 −0.62 −0.659 -1.54 -1.578
望谟 57906 0.73 1.863 0.58 1.121 0.04 0.011 −0.70 −0.576 −0.19 −0.140
上海罗店 57916 0.67 1.345 0.57 0.994 0.84 0.219 0.89 0.869 −0.92 -0.715
独山 57922 0.16 0.314 0.57 0.900 1.72 0.739 0.17 0.200 -1.88 -1.835
榕江 57932 0.67 1.596 0.79 1.345 2.49 1.027 0.87 0.750 −0.79 −0.648
荣安 57947 −0.06 −0.075 1.30 3.461 1.76 1.281 −0.73 −0.900 −2.40 -2.340
桂林 57957 0.54 2.029 1.84 4.550 1.69 1.529 −0.60 −1.095 −1.97 -1.850
广南 59007 -1.36 -2.600 −0.84 −1.443 0.81 0.186 −0.88 -0.680 -2.81 −1.748
凤山 59021 −0.13 −0.408 0.19 0.484 2.15 8.000 −0.37 −0.411 -1.25 −1.089
河池 59023 −0.83 -2.338 −0.97 −1.500 1.64 0.796 −0.76 −1.229 −2.08 -1.623
段 59037 −0.52 -1.419 −0.23 -0.521 0.96 0.540 0.06 0.089 -1.61 −1.537
柳州 59046 0.06 0.396 0.32 0.896 1.36 0.822 −0.18 -0.237 -1.80 −1.503
蒙山 59058 0.76 2.403 1.48 3.708 1.35 1.127 −0.82 -0.980 −2.42 -2.092
贺州 59065 0.30 0.897 0.47 0.709 0.74 0.678 −0.19 -0.253 -1.45 -1.309
纳波 59209 -1.53 -2.926 −0.96 −0.920 0.58 0.182 −0.26 -0.272 -1.45 -1.488
百色 59211 −0.37 -0.783 −0.41 −0.635 1.23 0.293 0.19 0.233 −0.86 -0.817
京西 59218 0.65 1.611 0.29 0.640 1.56 0.641 0.19 0.173 −0.31 -0.250
受灾最重的 59242 -1.01 -2.827 −0.75 −1.408 0.85 0.490 −0.32 −0.333 −0.85 -0.535
桂平 59254 0.75 1.768 0.63 1.425 1.08 0.897 −0.90 -1.576 -1.01 −1.208
梧州 59265 −0.84 -1.897 0.24 0.553 1.02 0.692 -1.49 −1.932 -1.59 -1.572
高要 59278 −0.42 -1.609 -1.02 -1.600 1.06 0.570 0.54 0.942 −0.83 −1.113
龙州 59417 -1.30 -3.087 −0.68 -1.236 0.91 0.295 −0.65 −0.586 -1.88 -1.513
南宁 59431 -1.01 -2.226 0.00 -0.032 0.41 0.158 -1.59 -1.422 -1.40 −1.355
欣怡 59456 −0.34 −1.733 0.10 0.193 0.47 0.116 −0.23 −0.376 -1.28 −1.380
Louding 59462 0.00 -0.023 −0.26 -0.432 0.52 0.380 0.41 0.689 −0.90 -1.253
表2
MK测试Z和Sen的斜率估计器问在西江流域年度和季节雨量观测。

上表中的结论是，平均值Z和问年降水量统计数据分别为-0.394和-0.776。这些数值概括，有超过西江流域呈逐年下降趋势。这些趋势都不同，但21台站观测降水的减少。龙州站是在低海拔具有最低森的斜率问震级最高的是蒙山站问大小的值。季风随平均森氏度的增加而略有增加问在盆地上空为0.177级。16家电台出现下降趋势，其余电台则呈现正面趋势。桂林站在季风季节随森坡呈明显的上升趋势问的4.550幅度值，而南宁市与最低的小幅下降趋势问季风季节为- 0.032级。冬季呈上升趋势Z统计1.33和森的斜率问0.78级。各台站冬季均有上升趋势。季风前和季风后季节均受下降趋势的影响。西江流域各台站在季候风后均呈下降趋势，18个台站在季候风前呈下降趋势。

桂林圣ation situated at the lower basin has an average mean precipitation of 1883.33 mm. Annual rainfall has a slightly increasing trend in Figure图5（a），冬季和季风季节的数字有显著增加图5（b）和图5（c），而premonsoon和postmonsoon图图5（d）和图5（e）降水量呈下降趋势。

（一个）
（一个）
（b）中
（b）中
（C）
（C）
（d）
（d）
（e）中
（e）中
图5
(a–e) Sen’s slope estimator of Guilin station (highest average annual rainfall 1883.33 mm).

图6(一)- - - - - -6 (e)代表其位于在上部盆展翼站的年，季平均沉淀的趋势。该站获历史沉淀的量较少。年降水量显著下降。类似的偏角其次是季风和postmonsoon平均降水量。这个区域观察到在冬季和premonsoon季节增加的趋势。

（一个）
（一个）
（b）中
（b）中
（C）
（C）
（d）
（d）
（e）中
（e）中
图6
(a-e) Zhanyi站Sen’s slope estimator(最低年平均降雨量867.1 mm)。
3.4。未来降水趋势

本研究利用五(05)个全球气候模型(GCMs, GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM和NorESM1-M)的算术平均值(AM)，预测了未来降水气候数据集的预测。未来全球气候数据集可用于(2006-2099年)和历史GCMs(1950-2005年)，如图所示7作为一个基准。本研究分析了2020-2099年西江流域未来日降水GCMs数据。原始GCMs数据使用偏差校正特殊分解(BCSD)应用来消除偏差进行统计上的缩减。GCMs未来降水统计汇总见表3.。


图7
年平均降水量历史GCMS和观察到的历史沉淀。
ISI-MIP模型 场景 期 平均值（毫米） STD C年代 Ck
GFDL-ESM2M 历史的 1950-2005年间 1510.2 239.9 0.2 -0.1 15.9
RCP-2.6 2020 - 2099 1498.3 225.41 0.38 0.0 15.0
RCP-4.5 2020 - 2099 1480.6 241.19 −0.08 0.0 16.3
RCP-6.0 2020 - 2099 1505.7 208.80 −0.25 0.86 13.9
RCP-8.5 2020 - 2099 1463.0 230.42 0.19 -0.6 15.7
Had-GEM2-ES 历史的 1950-2005年间 1507.3 136.4 0.3 1.8 9.10
RCP-2.6 2020 - 2099 1579.9 174.61 0.10 -0.4 11.1
RCP-4.5 2020 - 2099 1538.3 168.88 0.45 -0.4 11.0
RCP-6.0 2020 - 2099 1547.2 187.85 −0.09 0.85 12.1
RCP-8.5 2020 - 2099 1615.1 189.56 −0.04 −0.52 11.7
IPSL-CM5A-LR 历史的 1950-2005年间 1502.4 215.3 -0.2 −0.60 14.3
RCP-2.6 2020 - 2099 1408.2 204.94 0.06 1.077 14.6
RCP-4.5 2020 - 2099 1511.2 223.05 0.39 -0.2 14.76
RCP-6.0 2020 - 2099 1447.7 219.98 0.19 0.78 15.19
RCP-8.5 2020 - 2099 1329.5 192.57 0.33 0.1 14.5
MIROC 历史的 1950-2005年间 1563.3 252.3 0.2 -0.2 16.1
RCP-2.6 2020 - 2099 1491.2 227.55 0.06 2.0 15.3
RCP-4.5 2020 - 2099 1501.3 242.47 0.07 -0.1 16.2
RCP-6.0 2020 - 2099 1382.0 218.40 0.26 −0.642 15.8
RCP-8.5 2020 - 2099 1510.3 223.60 0.06 −0.05 14.8
NoerESM1-M 历史的 1950-2005年间 1505.4 174.6 0.1 0.5 11.6
RCP-2.6 2020 - 2099 1616.5 198.33 -0.3 -0.7 12.3
RCP-4.5 2020 - 2099 1633.9 215.10 0.5 -0.2 13.2
RCP-6.0 2020 - 2099 1491.4 184.0 0.5 0.1 12.3
RCP-8.5 2020 - 2099 1559.3 184.70 0.50 0.2 11.80
CRU 观察(历史) 一九七零年至2006年 1501.9 133.0 0.70 8.90
表3
全球气候模式（GCM）在研究区的年降水量统计。

西江流域历史降水量与实测历史降水量具有相似的特征，年平均降水量为1500mm。偏度是正的，而数据集是轻尾分布。

3.4.1。对未来年降雨量和季节降雨量的预测

有有突出对未来降雨的预测变化相关的不确定因素。这些不确定性可能会上升从不同GCM输出和场景。在这些大气环流的三个假设输出如下：预测是重要的变量，并通过主机GCM的逼真模拟;的经验关系是在不断变化的气候条件下有效;和充分使用的预测因子表示气候变化信号[60]。在本研究中，对所有场景的5个GCMs输出进行分析，并基于偏差校正空间分解(BCSD)方法去除偏差。

历史大气环流模型输出表4表中观测到的降雨量是否也记录了类似的趋势5。五分之四的gcm8年平均降水量和季节历史降水量呈下降趋势，而NoerESM1-M略有上升趋势。气候研究小组(CRU-TS-3.1)历史数据表4偏倚校正的基线数据也有下降趋势。除IPSL-CM5A-LR表现出趋势对比外，未来情景年平均降水产量有可能呈倾斜趋势，且所有情景均有负的MK Z统计量和负的Sen斜率问震级见表6。季节性降水将可能在降雨未来情景有所增加的趋势。几个方案有证明环流模型输出的不确定性的存在消极趋势。
ISI-MIP模型 场景 期 年度 雨季 冬天 Premonsoon Postmonsoon
Z 问 Z 问 Z 问 Z 问 Z 问
GFDL-ESM2M 历史的 1950-2005年间 -1.52 -3.17 -1.51 -1.26 −0.76 −0.23 −0.76 −0.86 -1.31 -1.35
RCP-2.6 2020 - 2099 −0.37 −0.37 0.19 0.117 0.05 0.018 −0.18 −0.09 −0.67 −0.34
RCP-4.5 2020 - 2099 0.64 0.73 −0.02 −0.02 0.18 0.05 -1.12 −0.55 1.57 0.89
RCP-6.0 2020 - 2099 1.35 1.22 2.16 1.21 1.40 0.40 0.11 0.06 −0.05 −0.03
RCP-8.5 2020 - 2099 -1.02 -1.37 1.28 0.84 −2.16 −0.56 −2.46 -1.14 0.33 0.23
Had-GEM2-ES 历史的 1950-2005年间 -1.51 -1.59 -1.15 −0.71 −2.30 −0.44 -1.24 -1.04 1.21 0.63
RCP-2.6 2020 - 2099 1.67 1.55 1.29 0.68 −0.12 −0.02 1.04 0.39 0.75 0.37
RCP-4.5 2020 - 2099 2.29 2.02 1.64 0.87 3.00 0.38 0.68 0.29 1.18 0.53
RCP-6.0 2020 - 2099 3.08 2.45 3.10 1.65 1.08 0.16 −0.89 −0.31 2.41 1.11
RCP-8.5 2020 - 2099 3.72 3.26 1.70 0.82 3.29 0.49 −0.84 −0.33 3.71 2.04
IPSL-CM5A-LR 历史的 1950-2005年间 -1.00 −1.98 0.29 0.20 −0.95 −0.61 −0.09 −0.11 -1.08 −0.95
RCP-2.6 2020 - 2099 −0.84 −0.89 −0.37 −0.21 0.17 0.05 −0.96 −0.33 −0.32 −0.21
RCP-4.5 2020 - 2099 −0.32 −0.46 1.15 0.54 −1.95 −0.37 −1.94 −0.94 0.74 0.42
RCP-6.0 2020 - 2099 −0.76 −0.90 −0.30 −0.14 -1.23 −0.37 -1.20 −0.58 0.65 0.37
RCP-8.5 2020 - 2099 −0.54 −0.44 1.52 0.78 -3.10 −0.56 −1.97 −0.78 0.47 0.21
MIROC 历史的 1950-2005年间 −2.04 −4.85 −2.14 -2.82 -1.18 −0.64 −0.93 −0.74 0.09 0.08
RCP-2.6 2020 - 2099 1.72 1.84 0.95 0.69 1.52 0.46 0.16 0.12 0.60 0.31
RCP-4.5 2020 - 2099 2.51 3.24 0.61 0.55 0.98 0.34 1.75 0.95 1.20 0.53
RCP-6.0 2020 - 2099 0.90 1.06 0.02 0.03 1.81 0.41 0.64 0.31 0.51 0.21
RCP-8.5 2020 - 2099 2.32 2.75 2.27 1.96 0.75 0.26 1.87 0.94 -1.83 −0.83
NoerESM1-M 历史的 1950-2005年间 0.60 0.94 1.29 1.09 -1.01 −0.30 −0.29 −0.21 −0.66 −0.44
RCP-2.6 2020 - 2099 −0.09 −0.07 −0.28 −0.25 −0.10 −0.03 1.37 0.58 −0.81 −0.49
RCP-4.5 2020 - 2099 3.69 4.28 3.27 2.531 −0.55 −0.15 2.35 1.01 0.63 0.28
RCP-6.0 2020 - 2099 2.19 2.04 1.84 1.38 0.15 0.02 1.61 0.51 1.15 0.52
RCP-8.5 2020 - 2099 3.88 3.36 0.80 0.45 1.87 0.48 3.07 1.12 2.56 1.23
CRU 观察(历史) 一九七零年至2006年 −0.20 −0.35 1.11 2.08 0.69 0.27 −0.56 −0.61 -1.45 -1.45
表4
MK测试Z和Sen的斜率估计器问对西江流域未来年降水量和季节降水量进行了分析。
站名 站数量 年度 雨季 冬天 Premonsoon Postmonsoon
魏宁 56691
沾益 56786
盘县 56793
玉溪 56875
鲁西 56886
蒙自 56985
安顺 57806
兴义 57902
望谟 57906
上海罗店 57916
独山 57922
榕江 57932
荣安 57947
桂林 57957
广南 59007
凤山 59021
河池 59023
段 59037
柳州 59046
蒙山 59058
贺州 59065
纳波 59209
百色 59211
京西 59218
受灾最重的 59242
桂平 59254
梧州 59265
高要 59278
龙州 59417
南宁 59431
欣怡 59456
Louding 59462
表5
曼 - 肯德尔测试Z历史年平均降水量和季节平均降水量的趋势统计。

图8
历史，RCP-2.6，RCP-4.5，RCP-6.0和RCP-8.5 MKZ统计和森的斜率估计。
ISI-MIP模型 场景 期 年度 雨季 冬天 Prmonsoon Postmonsoon
GFDL-ESM2M 历史的 1950-2005年间
RCP-2.6 2020 - 2099
RCP-4.5 2020 - 2099
RCP-6.0 2020 - 2099
RCP-8.5 2020 - 2099
Had-GEM2-ES 历史的 1950-2005年间
RCP-2.6 2020 - 2099
RCP-4.5 2020 - 2099
RCP-6.0 2020 - 2099
RCP-8.5 2020 - 2099
IPSL-CM5A-LR 历史的 1950-2005年间
RCP-2.6 2020 - 2099
RCP-4.5 2020 - 2099
RCP-6.0 2020 - 2099
RCP-8.5 2020 - 2099
MIROC 历史的 1950-2005年间
RCP-2.6 2020 - 2099
RCP-4.5 2020 - 2099
RCP-6.0 2020 - 2099
RCP-8.5 2020 - 2099
NoerESM1-M 历史的 1950-2005年间
RCP-2.6 2020 - 2099
RCP-4.5 2020 - 2099
RCP-6.0 2020 - 2099
RCP-8.5 2020 - 2099
CRU 观察(历史) 一九七零年至2006年
表6
曼 - 肯德尔测试Z未来年平均降水量和季节平均降水量趋势统计(GCMs)。
3.5。Decadewise年度和季节降水

在图中所示的四种情况下，十年的年降雨量和季节降雨量以及未来预测的平均值9和10,分别。在2010年代，该流域的年降雨量最低为1313.50毫米，而2000年代前十年的年降雨量最高为1407.2毫米。过去51年(1960-2010年)年降水量的算术平均值为1360毫米。以该值为基线，rtp -2.6预测变化9.2%，rtp -4.5预测变化8.04%，rtp -6.0预测变化可能最高为9.79%，rtp -8.5预测变化最低为7.1%，见表7。


图9
年降雨量和季节降雨量的年代际划分。

图10
从五个大气环流以下四个排放情景年降水量平均十年分割。
脚本 21世纪30年代 2040年代 21世纪50年代 2060年代 21世纪70年代 2080年代 2090年代 2100S
RCP-2.6 1467 (7.9) 1457 (7.17) 1615（15.8） 1591 (14.5) 1456（6.6） 1477（7.9） 1418（4.09） 1507（9.7）
RCP-4.5 1468.9（8.0） 1371.4 (0.84) 1633（16.7） 1449 (6.15) 1447（6.05） 1444 (5.8) 1516（10.29） 1518 (10.4)
RCP-6.0 1523.9 (12.05) 1437.5 (5.7) 1500.7（9.3） 1432（5.03） 1518 (10.4) 1515 (10.2) 1584（14.1） 1532 (11.2)
RCP-8.5 1468.45（7.97） 1532 (12.7) 1415.5（3.92） 1510.1（9.9） 1461（6.9） 1396（2.5） 1507（9.78） 1405（3.24）
表7
根据1960-2010年观测到的平均降雨量1360毫米和四种排放情景下五种大气环流模式的算术平均值推算出的十年平均降雨量(百分比变化)。

下图展示的所有四个排放情景五个十年全球气候模式预测未来10predict that 2050s will likely receive the highest amount of rainfall 1541.26 mm while the 2040s will likely observe the lowest value of 1449.22 mm. The middle of the 21圣世纪可能会观察到连续几十年的最低和最高的降雨量。

4。讨论

本研究是评估在观测降雨（一九六〇年至2010年）和未来的降雨量超过历史同期（二零五零至零六年）和将来（二○二○年至2099年）的时空变化趋势分析全球气候模式（GCM）数据集的尝试西江流域。在每年的季风，冬季，premonsoon和postmonsoon季节趋势的分析和检测都在西江流域的32个气象站进行了。近百年来降水量行为观察他们的异常低的变化。基于曼 - Kendall检验和Sen的斜率估计年度，premonsoon和postmonsoon平均降雨量已经减少的趋势，而全天候观测站增加趋势冬季。季风季节观察略有增加，平均问值为0.177。张等人也获得了类似的结果。[22]。他们发现，在珠江流域增加的阴雨天数。在独山站年平均降雨量变异系数是在13.1％的最低，而在广南站CV是22.2％。这项研究的主要发现是低沉淀和在上西江流域海拔越高，而下部西江流域在记录高降水和趋势低海拔地区进行倾斜呈下降趋势。这与Wang等人的研究结果一致。[61]。5个gcm中有4个的历史降水量具有平均Sen值的下降趋势问−1.09。NoerESM1-M观测到a的年平均历史降水量略有增加问0.77值。气候研究单元(crul - ts -3.1)记录的历史降水量进一步验证了这一结果。CRU年，premonsoon和postmonsoon平均历史沉淀有减少的趋势，而季风和冬季已经增加的趋势。结果几项研究进一步支持[35,38]。最低情景RCP-2.6显示了趋势的变化。Had-GEM2ES和MIROC的年降水量可能呈上升趋势，而其余三个GCMs的年降水量呈下降趋势。除IPSL-CM5A-LR外，RCP-4.5均为年降水量的正趋势。rtp -6.0跟踪Had-GEM2ES和MIROC的负趋势和正趋势。除IPSL-CM5A-LR可能为负趋势外，最高情景rtp -8.5可能为年降水量增加趋势。结果表明，4种大气环流模式的年平均降水量均呈上升趋势，而IPSL-CM5A-LR在4种模式下均呈下降趋势。未来季风和冬季的降水可能在更高的情景下有增加的趋势。IPSL-CM5A-LR和NoerESM1-M的最低情景RCP-2.6具有季风和冬季平均降水的负趋势。李等人[62]报道了类似的结果，并使用在三种排放情景6个大气环流模型来推算21时在中国黄土高原的潜力时空变化圣世纪和预测的变化是重要的。未来降水的季前和季后降水可能会遵循相同的正趋势，但占比小于20%的少数情况除外。过去51年(1960-2010年)年降水量的算术平均值为1360毫米。以该值为基线，rtp -2.6预测变化为9.2%，rtp -4.5预测变化为8.04%，rtp -6.0预测变化可能最高为9.79%，rtp -8.5预测变化可能最低为7.1%。类似的结果还报道了青藏高原在rcp2.6和rcp8.5情景下的长期降水预计分别增加6.0%和12.0% [32,63]。本研究的结论是，80%的排放情景可能会观察到未来年和季节降水的正趋势。GCMs数据和未来水文参数预测存在不确定性，本研究观测到的不确定性小于20%。

五，结论

在这项研究中，我们评估长期观察沉淀的趋势和五个大气环流模型的数据集在32个气象站CMIP5在西江流域使用。有是在指定的研究期间，从曼 - 肯德尔，森的斜率估计测试和趋势线对所有站所得到的结果一致。趋势线呈增加和减少降雨站。在各站降水量观测到的趋势可能意味着变化更加明显对于某些地区，少给别人。在过去的半个世纪里，年降雨量观测到有减少的趋势。同样，冬季季风已经增加趋势，同时premonsoon和postmonsoon有无向下的趋势。The historical precipitation over the Xijiang River Basin showed similar characteristics compared with those of observed historical precipitation with an annual mean precipitation of 1500 mm. Skewness is positive while the dataset is light-tailed distribution. Annual mean precipitation output for future scenarios has likely to be inclined trends except for IPSL-CM5A-LR which showed a negative trend. Decadal segmentation of arithmetic mean of future scenarios concluded that projected precipitation will increase by 8.6%. The reason for these variations needs further study to link the observed trends with climate variability. Thus, the change in trends of rainfall becomes a shred of evidence across the study region to reach a conclusion. These results will possibly enhance the risk for both agriculture and flooding, in both urban and rural areas. Therefore, appropriate flood-control actions should be taken to enhance human mitigation to flood hazards under the changing climate across the Xijiang River Basin.

数据可用性

在西江流域32个气象站的一九六零年至2010年期间逐日降水资料是由中国国家气象局国家气象信息中心（NMIC）（CMA）提供。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

本研究获得了国家重点研究开发计划(2017YFC0405900)、国家自然科学基金(51669003)、广西重点研究开发计划(AB16380284)的支持。

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