《Atmosphere》：Precipitation Regime Variability in the Upper Pastaza River Basin, Ecuador: Evidence of Recent Changes from CHIRPS-Based Clustering Analysis
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热带安第斯地区的降水变率受复杂地形与区域水文气候过程的强烈影响，然而降水模态的空间组织与时间演变仍缺乏充分刻画。本研究利用气候灾害组红外降水与站点数据（CHIRPS）的日降水数据，识别厄瓜多尔上帕斯塔萨河流域的主导降水模态，并考察其在1981—2025年期间的
热带安第斯地区的降水变率受复杂地形与区域水文气候过程的强烈影响，然而降水模态的空间组织与时间演变仍缺乏充分刻画。本研究利用气候灾害组红外降水与站点数据（CHIRPS）的日降水数据，识别厄瓜多尔上帕斯塔萨河流域的主导降水模态，并考察其在1981—2025年期间的变异性。研究人员将CHIRPS估算值与三个气象站的观测值进行对比评估，结果揭示了降水估算精度的空间差异以及月降水总量普遍被低估的现象。研究人员应用经验正交函数（EOF）分析与K-means聚类识别出四种重复出现的降水天气型（WTs），其范围从占主导地位的低强度模态（WT1，约占分类日数的70%）到相对罕见但强度较高的降水模态（WT2，约占1.7%）。研究人员通过模态发生频率与时间重现模式刻画了季节与年际变率。研究人员采用Kendall秩相关系数与Sen斜率估计量评估单调趋势，并利用突发性指数（burstiness index）考察时间不规则性。结果发现WT2发生频率呈统计显著的正趋势（Kendall's τ = 0.3830，p = 0.0002），而其余模态未检测到显著趋势。研究人员采用一致的分类框架与近期时段（2015—2025年）进行比较，结果揭示了模态发生频率的差异，同时总体上保持了相似的空间降水格局。上述发现突出了特定降水状态发生频率的变化，而非所有模态的普遍再分布，为安第斯—亚马逊过渡带的水文气候变率提供了新的认识。
研究背景方面，热带安第斯地区降水的时空变率是区域气候学的核心难题之一，直接影响水资源、水力发电、山地生态系统及极端水文气象事件的发生。安第斯—亚马逊过渡区是南美洲最具动态性的水文气候系统之一，具有陡峭的海拔梯度与显著的地形抬升过程。厄瓜多尔上帕斯塔萨河流域位于安第斯中部与亚马逊西部之间的复杂水文气候过渡带，降水受地形、海拔及亚马逊湿气输送的强烈调制，而现有雨量站网稀疏，难以充分表征热带山区的降水格局，卫星降水产品因此成为常规观测的重要补充。该流域对厄瓜多尔电力供应具有战略意义，Agoyán（156 MW）与San Francisco（212 MW）两座水电站沿帕斯塔萨河梯级运行，合计装机容量368 MW，2025年发电量达2133.79 GWh，约占该国国内总发电量的6.3%（不含进口）。尽管热带安第斯地区的水文气候研究日益增多，但结合降水时空分析、大气分类技术与大尺度气候变率的综合性评估仍然较少，多数研究集中于局地水文分析或相对较短的序列，尚未明确刻画该安第斯—亚马逊地区的主导空间降水格局及其变率，降水空间组织及其与区域和热带大气机制的关系仍存在显著不确定性。在此背景下，研究人员开展了本项研究。研究得出四项重复出现的降水天气型，识别出WT2发生频率的显著正趋势，并发现近期时段空间结构总体保持可辨识。其重要意义在于为复杂热带安第斯流域的降水组织提供了新认识，有助于理解厄瓜多尔东部安第斯控制降水变率的水文气候过程，并可服务于水文气候监测、水资源管理与灾害评估。
研究方法上，研究人员主要采用以下关键技术方法：以ALOS PALSAR数字高程模型（12.5 m）结合GRASS GIS标准水文分析流程独立 delineate 上帕斯塔萨河流域（约9160 km2）；采用CHIRPS v3日降水数据（约5 km分辨率，1981—2025年），并以Riobamba、Lagunas de Atillo与Ba?os三个气象站的小时降水记录聚合为日值进行验证（小时数据完整性阈值95%），采用Spearman秩相关系数、平均偏差误差（MBE）、检测概率（POD）及经验累积分布函数（ECDF）评估；对日降水距平场应用EOF分析，按累计解释方差超过95%保留203个模态；以保留的EOF主成分得分为输入，采用K-means聚类（50次随机初始化，以可分类性指数CI选取最优解），结合Calinski–Harabasz指数、Davies–Bouldin指数、轮廓系数与肘部法确定簇数；采用Kendall秩相关系数与Sen斜率估计量进行趋势检验（α = 0.05），并以突发性指数（B）刻画时间重现的不规则性。
研究结果方面，3.1 CHIRPS降水估算评估：月尺度上三个站点均呈统计显著正相关，Riobamba最高（rs = 0.78，p < 0.001），Ba?os次之（rs = 0.71，p < 0.001），Lagunas de Atillo较弱（rs = 0.46，p = 0.0378）；MBE在三站均为负值（分别为?4.30、?39.71、?56.03 mm month?1），表明CHIRPS系统性低估月降水总量；日尺度ECDF显示Lagunas de Atillo与Ba?os的CHIRPS分布系统性偏向更高降水强度，尽管其检测降雨发生的能力有限，说明CHIRPS的不确定性同时影响降雨发生与日降水强度分布。3.2 上帕斯塔萨流域主导降水模态：K-means在约简EOF空间上识别出四种重复降水模态，WT1约占分类日数的70%，为覆盖流域大部分地区的低强度背景降雨状态；WT0与WT3分别占20.8%与7.5%，在东侧山坡表现出更强的降水活动；WT2最为罕见（1.7%），但降水强度最高，在流域中部与东部出现明确的降水核心；四种天气型呈现从WT1到WT2的渐变过渡，提示降水变率可能受水汽可获得性与大气环流强度变化控制，而非根本不同的降水生成机制。3.3 降水模态的季节发生：WT1在全年大部分时间占主导但存在季节内变化；WT0发生具有时间变率；WT3在各季节均较罕见且无明显年循环；WT2呈明显的季节集中，倾向在某些月份优先出现，表明其发展需要有利的大气条件。3.4 1981—2025年降水模态的时间变率：WT1在整个研究期持续占主导，WT0与WT3的相对频率存在显著年际波动，WT2仅零星出现；趋势分析显示WT2发生频率呈统计显著正趋势（Kendall's τ = 0.3830，p = 0.0002；Sen斜率0.0124 occurrence days per decade，95% CI：0.0071–0.1802），而WT0（τ = 0.0000，p = 1.0000）、WT1（τ = 0.0061，p = 0.9532）与WT3（τ = 0.0869，p = 0.4002）均无显著趋势，表明WT2发生增多是四种模态中唯一获得统计支持的单调变化。3.5 近期时段（2015—2025年）降水模态变率：WT2突发性指数呈正趋势（Kendall's τ = 0.2672，p = 0.0132），促使研究人员对近期时段进行考察；在统一分类框架下，WT1在完整记录与近期时段分别约占70%与68%，其余模态相对频率略有增加，但WT1的表观下降缺乏统计显著单调趋势支持；仅用2015—2025年观测进行的独立K-means分类显示与全期分类 broadly 相似的空间分布，尤其在降水极大值位置与谷地—东坡对比方面，表明主要空间特征在近期仍可辨识，该独立分类仅用于评估空间一致性而非量化模态发生频率变化。3.6 最强降水模态的演变：WT2发生并非均匀分布，而是倾向在特定年份与季节聚集；记录前几十年WT2仅偶发，约2015年之后发生频率高于此前大部分记录；尽管频率低，WT2可能对总降水累积贡献不成比例，其发生增多在水管理角度具有重要意义，因少量高强度降水事件常对年径流生成、泥沙输移、滑坡发生与洪水灾害贡献不成比例，即使最强降水模态频率的 modest 增加也可能对上帕斯塔萨流域的水文风险与生态系统功能产生重要影响；但WT2的增加本身并不证明极端降水发生长期变化，需进一步结合大尺度大气环流与气候变率驱动因子分析。
讨论部分总结：CHIRPS性能存在空间差异，其不确定性应在解释所识别降水模态的空间格局、发生频率与降水强度时加以考虑；WT1与其余模态的鲜明对比以及WT0、WT3在东侧山坡的更强降水活动与基于站点的区域气候学定性一致，但站点气候学与格网日合成代表不同的空间支撑与时间尺度，其一致性提供区域背景而非对WT强度或频率的直接验证；WT2作为最强降水模态可能对洪水生成、泥沙输移与水文补给起关键作用；先前厄瓜多尔的聚类研究按降雨气候学对站点分组，而本研究按流域尺度降水距平配置对日期分组，其贡献在于刻画一致 delineate 流域内重复出现的日状态及其变化发生，先前研究报告的四组存在并不独立验证本研究k = 4的选择或意味着其分组与WT0—WT3等价；WT2发生的正趋势应与降水总量或季节气候学变化相区分，其结果为特定日降水配置的频率而非所有月份降水总量的增加；区域研究在地理范围与归因上存在差异，WT2事件尚未归因于ENSO；总体而言，研究结果证明结合卫星降水估算、EOF分析与无监督聚类刻画复杂热带山盆水文气候变率的有效性，但所识别趋势不应被解释为降水极端或其大气机制变化的直接证据，未来需结合独立观测、大气环流诊断与分类敏感性分析进一步研究。
研究结论部分翻译：本研究利用CHIRPS日降水估算与EOF–K-means分类框架，刻画了1981—2025年厄瓜多尔上帕斯塔萨河流域降水模态的时空变率。研究人员识别出四种重复出现的降水天气型，揭示了从占主导地位的低强度模态（WT1，约占分类日数的70%）到相对罕见但强度较高的降水模态（WT2，约占观测的1.7%）的降水条件层级。空间格局表现出安第斯谷地与东部安第斯山坡之间显著的降水对比，与地形及安第斯—亚马逊过渡带区域湿气输送的影响一致。研究人员将CHIRPS与三个气象站观测值对比评估，结果揭示了其在再现降水变率能力上的空间差异。尽管月尺度上识别出统计显著正相关，CHIRPS在各自验证期内普遍低估月降水总量；日降雨检测与降水强度分布亦存在差异。上述发现强调了在解释所识别降水模态的空间格局与时间发生时考虑卫星降水不确定性的重要性，尤其在地形复杂的山区。时间分析揭示了四种降水模态发生频率的巨大季节与年际变率。Kendall趋势分析识别出WT2发生的统计显著正趋势（τ = 0.3830，p = 0.0002），而WT0、WT1与WT3未表现显著单调趋势。上述结果表明，长期变化的最强统计证据与相对罕见且强烈的WT2相关，而非所有降水模态的普遍再分布。突发性分析进一步揭示了天气型时间重现的变异，提示降水模态变率同时涉及发生频率变化与时间组织差异。研究人员采用相同天气型分类对完整记录与近期时段（2015—2025年）进行比较，结果揭示了相对发生频率的 modest 差异。特别是占主导的WT1从约70%降至68%，尽管该差异缺乏统计显著单调趋势支持。近期时段的独立分类亦揭示了 broadly 相似的空间降水结构，表明主要降水格局尽管相对频率存在变异但仍保持可辨识。总体而言，研究结果证明了结合卫星降水估算、EOF分析与无监督聚类刻画复杂热带山盆水文气候变率的有效性。然而，所识别降水模态发生趋势不应被解释为降水极端或其潜在大气机制变化的直接证据。未来需结合独立观测、大气环流诊断与分类敏感性分析的研究，以更好地理解观测变率的成因过程并评估其对上帕斯塔萨河流域水资源管理与水文风险的潜在影响。所 delineate 的山地流域为未来安第斯—亚马逊过渡带大气动力数值模拟提供了共同地理参考，未来大气模式域应延伸至流域之外以表征亚马逊水汽入流与周边地形强迫，本文识别的基于降水的天气型可指导代表性个例选取与模拟降水格局评估，将这些配置与模拟水汽输送、大气环流及地形抬升相联系将有助于探究观测降水变率的机制及其对水电可用性的影响。
