韶关市近60年“龙舟水”降水变化规律分析学术研究报告
一、 研究团队与发表信息
本研究由江清华（乳源瑶族自治县气象局）、裴曦紫（乐昌市气象局；南岭生态气象与卫星遥感应用工程技术研究中心）、温四妹（始兴县气象局；南岭生态气象与卫星遥感应用工程技术研究中心）、黄观荣（韶关市气象局；南岭生态气象与卫星遥感应用工程技术研究中心）和邓月珍（韶关市气象局；南岭生态气象与卫星遥感应用工程技术研究中心）合作完成。该研究论文《韶关市近 60 年“龙舟水”降水变化规律分析》已于2026年5月18日在《广东气象》期刊进行网络首发，其印刷版后续将在该刊正式出版。
二、 研究背景与目的
本研究隶属于气象学与气候学领域，具体聚焦于区域气候变化与极端降水事件分析。“龙舟水”是华南地区每年5月下旬至6月中旬（端午节前后）出现的持续性、大范围降水过程，是华南前汛期的重要组成部分，对当地的防汛抗旱、农业生产和水资源调配具有至关重要的影响。在全球气候变暖的背景下，区域降水格局正在发生显著变化，极端降水事件频发，深入理解“龙舟水”的长期演变规律对于区域适应气候变化、制定有效的防灾减灾策略具有紧迫的现实意义。
然而，既往研究多集中于珠江三角洲和沿海地区，对于地形复杂、作为珠江流域重要水源涵养区的粤北山区，特别是韶关市的系统性研究相对缺乏。已有零星研究（如对邻近佛冈县的分析）指出该区域降水变化趋势可能不显著且空间分布不均，这凸显了对韶关市进行专门、细致研究的必要性。因此，本研究旨在填补这一知识空白，系统揭示韶关市“龙舟水”降水在过去60年间的变化特征。
本研究的具体目标包括：1）基于长期观测数据，定量分析韶关市“龙舟水”降水量的长期变化趋势及其空间差异；2）检测降水序列是否存在突变点，识别关键的气候转折时期；3）探究降水变化的周期性规律；4）利用统计方法预测未来降水变化趋势。研究成果旨在为韶关市乃至类似地形区域的防洪减灾规划、水资源管理和农业布局提供科学、精准的数据支持和决策依据。
三、 详细研究流程与方法
本研究是一个基于历史观测数据的统计分析研究，其工作流程严谨、方法多元，主要包括数据准备、趋势分析、突变检验、周期分析和未来预测五个核心步骤，并未涉及野外实验或新型仪器开发，而是综合运用了成熟的气候统计诊断方法。
流程一：数据准备与质量控制
研究选取了韶关市辖区内8个国家气象台站（具体站点未全部列出，但文中提及包括曲江、乐昌、翁源、乳源、新丰、仁化、南雄、始兴站）自1965年至2024年共计60年的逐日降水数据。数据来源于广东省气候中心，确保了资料的权威性和连续性。研究将“龙舟水”时段明确定义为每年5月21日至6月20日（共31天），并计算各站该时段内的年累计降水量，从而构成8个时间长度为60年的降水序列。在分析前，对原始数据进行了严格的质量控制，包括极值检验、时间一致性检验和空间一致性检验，以排除观测错误和 inhomogeneity 问题，保证序列的可靠性与可比性。
流程二：变化趋势分析
在此步骤中，研究团队采用了多种统计方法从不同角度刻画降水趋势，以相互验证并增强结论的稳健性。首先，计算了各站“龙舟水”降水量的多年平均值和变异系数，以描述其平均状态和年际波动强度。其次，采用线性回归方法计算了各站降水量的气候倾向率，其单位为毫米每十年，用以量化长期线性变化的速率，并通过相关系数检验其统计显著性。同时，运用Mann-Kendall (M-K) 非参数检验法计算Z统计量，再次检验趋势的显著性，该方法对数据分布没有要求，更适合气候序列分析。此外，还使用了Sen‘s 斜率估计法计算趋势斜率，该方法对异常值不敏感，能提供更稳健的趋势估计。通过比较这三种方法的结果，可以全面评估趋势的方向、幅度和可靠性。
流程三：突变点检测
为了识别降水量时间序列是否在某个时间点发生了统计特性上的突然变化，研究并未依赖单一方法，而是采用了M-K突变检验和滑动t检验两种方法进行交叉验证。M-K突变检验通过构建顺序统计量UF和逆序统计量UB曲线，观察其交点位置及与显著性临界线的关系来判断突变点。滑动t检验则通过比较序列中相邻两个子序列的均值差异是否显著来检测突变。研究设定，只有当两种方法共同识别出突变信号时，才将该年份判定为可靠的突变点。这种方法论上的交叉验证显著提高了突变检测结果的可信度，避免了单一方法可能产生的“伪突变”误判。
流程四：周期性分析
为揭示降水量变化中可能存在的内在振荡规律，研究采用了Morlet连续复小波变换方法进行分析。这种方法能够同时在时间和频率域上分析信号，特别适用于非平稳气候时间序列，可以识别出不同时间尺度上的周期成分及其随时间的变化。通过计算各站点降水序列的小波系数，并绘制小波系数实部等值线图，可以直观看到不同周期信号的强弱和起讫时间。进一步，通过计算小波方差并绘制其图谱，可以确定序列中占主导地位的主周期以及次要的次周期。这一步骤旨在将看似杂乱的时间序列分解为不同尺度的周期波动，从而理解其年代际或更长时间尺度的变化规律。
流程五：未来趋势预测
基于历史序列对未来趋势进行预估是本研究的一个重要环节。研究采用了重标极差分析，即R/S分析法。该方法通过计算Hurst指数（H值）来判断时间序列是否具有长期记忆性（持续性）。H值大于0.5表明序列具有持续性，即未来的变化趋势与过去一致；H值小于0.5则意味着反持续性；等于0.5则为随机序列。研究计算了各站点降水序列的Hurst指数，并根据其大小判断当前观测到的增加或减少趋势在未来是否会持续。同时，通过趋势强度（通常为|2H-1|）来量化这种持续性趋势的强弱。
四、 主要研究结果及其逻辑关联
研究通过上述系统分析，获得了关于韶关市“龙舟水”降水量变化多方面、多层次的重要结果，各结果之间逻辑连贯，共同支撑起最终的结论。
结果1：降水量呈普遍增加趋势，但空间差异显著。
分析显示，韶关市8个气象站1965-2024年“龙舟水”期间平均降水量在235.4毫米至365.8毫米之间，空间上呈现“南多北少”的分布格局。更为关键的是，所有站点降水量均呈现增加趋势，气候倾向率介于4.5至27.3毫米/十年之间。然而，这种增加趋势在空间上极不均匀。其中，曲江站的增加趋势最为剧烈，气候倾向率达27.28毫米/十年，且通过了p<0.01的极显著性检验（线性回归和M-K检验均支持）。乐昌站次之，气候倾向率为15.70毫米/十年，增加趋势显著（p<0.05）。其余6个站点的增加趋势未达到统计显著水平，其中始兴站增幅最小。Sen‘s斜率估计值得出的趋势量与气候倾向率基本一致但略小，印证了趋势结果的稳健性。这一结果直接回答了研究的第一个目标，明确了韶关“龙舟水”在增暖背景下整体呈增多态势，且存在明显的局部增强热点（如曲江）。
结果2：部分站点存在降水突变，20世纪90年代是关键转折期。
突变分析结果揭示了降水序列中存在的非线性变化特征。曲江站的M-K检验和滑动t检验共同指示其在2004年前后发生了一次显著的增湿突变，UF统计量在90年代后期持续上升并超过显著性临界线。乐昌站的M-K检验未检测到典型突变点，但其滑动t检验显示在1993-1994年降水均值发生了显著跃变，且M-K检验中UF曲线在1991-1992年达到谷底后转为持续上升，表明该时期是乐昌降水由减少转为增加的趋势转折点。对于其他大多数站点，两种检验均未发现明确的突变信号，其变化更可能是一种渐进过程。这一结果将单纯的趋势分析深化到突变检测，指出了20世纪90年代是韶关地区“龙舟水”降水发生重要气候转折的时期，这与全球变暖加速及太平洋年代际振荡等大尺度气候背景的相位转变期相吻合，为理解趋势变化的可能原因提供了时间节点线索。
结果3：降水量存在显著的年代际周期振荡。
周期分析结果显示，韶关市“龙舟水”降水变化具有明显的多时间尺度周期特征。8个站点中，有7个站点的主周期为准30年，次周期也集中在28-30年及19-20年附近。唯独乐昌站的主周期为准20年，其次周期为准30年和准19年。小波方差分析表明，准30年周期在大部分站点能量最强，空间一致性高。乐昌站的小波系数实部等值线图则清晰显示，准20年尺度在1995-2015年间振荡信号强且持续。这一结果将降水变化置于更长时间尺度的振荡框架下进行理解，指出其变化不仅受长期趋势影响，也受到强烈的年代际气候波动调制。乐昌站独特的准20年周期可能与其特殊地理位置或受不同气候模态影响有关。
结果4：未来降水增加趋势具有强持续性，将持续增强。
R/S分析结果显示，所有8个站点的Hurst指数均大于0.78，远高于0.5的阈值，表明各站的“龙舟水”降水序列具有极强的长期记忆性或持续性特征。其中曲江站的Hurst指数最高（0.902），仁化站最低（0.782）。根据R/S分析原理，这意味着当前观测到的增加趋势在未来很大概率上将会延续。研究进一步计算了趋势强度，曲江站最高（0.80），预示其未来增加趋势最为明显；仁化站最低（0.56），但仍表现为持续性增加。这一结果是对趋势分析的重要补充和延伸，它基于序列的内在属性（持续性）对未来进行了统计预估，明确指出在全球变暖背景下，韶关“龙舟水”降水量将继续保持增加态势，为长期规划和风险应对提供了前瞻性依据。
五、 研究结论与价值意义
本研究系统分析了韶关市近60年“龙舟水”降水变化规律，得出核心结论如下：在全球气候变暖背景下，韶关市“龙舟水”降水量整体呈显著增加趋势，且这种趋势具有明显的空间异质性，南部曲江等地增幅尤为显著。20世纪90年代是重要的气候转折期，部分站点（如曲江、乐昌）检测到显著的突变或趋势转折点。降水量变化存在显著的年代际周期，主要表现为准30年周期，乐昌站则存在准20年主周期。基于序列强持续性的预测表明，当前观测到的降水增加趋势在未来将持续。
本研究的科学价值在于：首次对粤北山区核心城市韶关的“龙舟水”进行了长时间序列、多站点、多角度的系统性分析，揭示了其独特的时空变化规律（如“南多北少”格局下的非均匀增湿、局部突变和乐昌的独特周期），丰富了华南区域降水变化的研究案例，为理解复杂地形下降水对气候变化的响应提供了实证。将趋势分析、突变检验、周期分析和R/S预测有机结合，形成了一套完整的气候诊断与预估方法链，增强了结论的可靠性和深度。
其应用价值尤为突出：1）为防汛减灾提供精准靶点：明确指出曲江、乐昌等趋势显著增加和发生突变的区域是未来防洪的重点关注区，建议加强监测和工程防护标准。2）指导水资源管理与农业布局：降水持续增加的预测结论，提示在水库调度、灌溉规划中需考虑未来水资源总量和时空分布的变化，农业种植结构也需相应调整以适应变化了的降水格局。3）建立基于周期的预警系统：识别出的准30年和准20年主周期，可用于构建长期气候展望模型，提升对“龙舟水”丰枯趋势的提前预判能力。4）支持差异化应对策略：研究揭示的空间差异性（趋势、周期）要求地方政府不能采取“一刀切”的策略，而需根据不同县区的具体特征制定差异化的应对方案。
六、 研究亮点
- 研究对象的针对性与地域重要性：聚焦于以往研究相对薄弱但生态地位重要、地形复杂的粤北韶关地区，填补了该区域“龙舟水”系统研究的空白。
- 分析方法的系统性与交叉验证：综合运用了趋势分析（多种方法互补）、突变检测（M-K与滑动t检验交叉验证）、周期分析（小波变换）和未来预测（R/S分析）等一系列气候统计诊断技术，构成了一个逻辑严密、相互印证的方法体系，确保了研究结论的稳健性。
- 发现的局部特异性与物理联系探讨：不仅给出了整体趋势，更揭示了空间上的显著差异（如曲江的极显著增湿）和乐昌站独特的准20年周期，并尝试将其与太平洋年代际振荡等大尺度气候模态相联系，提升了分析的物理深度。
- 明确的预测性与决策支持导向：利用R/S分析明确给出了未来趋势将持续增加的统计预测，使研究不仅局限于历史诊断，更直接面向未来的风险管理和规划需求，应用导向鲜明。
七、 其他有价值内容
研究在讨论部分也指出了当前工作的局限性，主要为研究方法主要依赖于统计诊断，对降水变化背后的具体物理机制（如大气环流、水汽输送、地形云物理过程等）探讨不足。这为后续研究指明了方向：未来可结合高分辨率再分析资料、数值模式模拟和物理过程诊断，深入揭示导致韶关“龙舟水”变化趋势、突变和周期的动力学成因。此外，研究引用的近期文献（如2024、2025年发表的文章）表明其紧跟该领域的最新研究进展，使得其研究背景和定位更为准确。