基于遥感降水的西江流域降水时空特征分析.pdf
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1、:/.:/第 卷 第 期 人民珠江 年 月 基金项目:桂林市科学研究与技术开发计划项目()收稿日期:作者简介:秦湛博()男硕士研究生主要从事水文与水资源方面研究 :.通信作者:方荣杰()男硕士研究员主要从事水资源可持续利用和水环境保护研究 :.秦湛博方荣杰黄光灵等.基于遥感降水的西江流域降水时空特征分析.人民珠江():.基于遥感降水的西江流域降水时空特征分析秦湛博方荣杰黄光灵粟 忠许景璇(.桂林理工大学广西环境污染控制理论与技术重点实验室广西 桂林.桂林理工大学岩溶地区水污染控制与用水安全保障协同创新中心广西 桂林.桂林水文中心广西 桂林)摘要:为精确分析西江流域降水时空特征利用流域内 个气象
2、站 年实测降水数据对同时期 降水数据在西江流域的适用性进行评估并根据 数据定量分析西江流域降水时空变化特征 结果表明:数据与实测降水数据一致性高误差合理在西江流域具有适用性流域内年降水量整体表现为上升趋势且具有欠 丰阶段性变化趋势 月降水量占全年降水量.年、月降水量空间分布均表现为自西向东逐级递增趋势 降水增加但未达到 置信度的区域占.降水变异程度以中变异程度为主占比.间降水表现为反向持续的区域占比.预计有.在过去 中降水增加但未达到 置信度的区域未来的降水可能逆转为减少趋势 研究结果可为科学规划西江流域水资源、推动新阶段流域水利高质量发展提供理论支持关键词:精度评价时空分布西江流域中图分类号
3、:.文献标识码:文章编号:().人民珠江 年第 期 .降水作为重要的气候指标对农业生产乃至国家经济发展具有深远影响 第六次气候变化评估报告指出未来极端降水事件发生概率会随全球平均表面气温上升而增加给各地带来更多消极影响 获取准确的降水数据是加强降水研究应对未来极端降水事件的基础 在现有主要降水观测方法中气象站实测数据最精准但站点难以均匀布设部分地区数据时空连续性差而气象雷达发射的信号易受阻隔降水侦测范围有限 卫星遥感反演降水技术能有效弥补以上 种方法的缺陷为获取范围广、时空分辨率高的全球降水信息提供了途径 在众多遥感卫星降水产品中()是当下研究的主流数据之一 于 年发布较其前代产品()具有更高
4、的时间分辨率()、空间分辨率(.)及更广的覆盖范围()同时 搭载了更先进的传感器使其拥有了更强的量化降水能力 因此 在为气象、水文等多领域研究提供准确可靠的遥感降水数据上具有更大潜力目前已有诸多学者对 的适用性进行了研究 等对 数据探测中国全域极端降水的能力进行了评估认为其能准确量化中国的极端降水 杜懿等在珠江流域对 的适用性进行了验证发现 数据的观测精度高能较准确地监测极端降水 盛夏等基于 数据在青藏高原开展降尺度研究结果表明降尺度后的 数据能更准确地反映降水特征 还有学者利用 数据构建了 模型认为 数据有效提高了站点稀疏地区的径流模拟精度 当下的众多研究证实了 数据的精度可为气象水文分析预
5、报研究提供全面准确的遥感降水数据但将其用于降水时空趋势分析的研究仍较缺乏西江流域是中国南方喀斯特的重要组成部分喀斯特地区强烈的岩溶作用使西江流域生态环境脆弱旱涝灾害频发 流域喀斯特生态系统对未来降水时空变异响应更加敏感 因此研究以西江流域为研究对象利用流域内 个气象站的实测降水数据验证 数据的精度并将 数据用于分析流域 年的降水时空分布特征预估未来降水变化趋势以期为气候变化环境下流域气象灾害预警及水资源高效配置提供参考 数据与方法.研究区概况西江是珠江的主干流发源于云南曲靖市马雄山在广东省佛山市思贤滘与北江汇流进入珠三角地区全长约 水面比降.西江流域位于 流域面积约.万 平均年径流量 亿 西江
6、流域地势自东向西逐渐升高东部为平原三角洲中部为山地丘陵西北部为高原地带 流域内喀斯特地貌面积约占流域面积的.研究数据尽管单站点实测降水数据无法全面反映流域内降水分布但其仍能精准地代表流域局部地区实际降水情况 因此将流域内 个气象站 年实测降水数据用于检验同时期 数据的精度及适用性并利用 数据分析流域降水时空变化特征预测未来降水的演化态势研究中所采用的站点降水数据获取自中国气象数据网(:/./)西江流域内站点分布见图 降水数据集获取自美国宇航局戈达德地球科学数据和信息服务中心网站(:/./)获取的数据时间分辨率为 个月以 格式储存单位为/在研究前需对原始数据进行格式、单位转换和累加处理人民珠江
7、年第 期图 西江流域气象站分布.研究方法本研究所涉及的方法主要包括 数据精度检验方法及降水趋势分析方法两类 拟采用相关系数()、均方根误差()、相对误差()检验 数据精度一元线性回归法、趋势分析与 检验、变差系数()及 指数分析降水变化趋势.精度检验方法选择 种评价指标对 数据的精度进行检验:相关系数()用于检验 数据与站点降水数据相关程度的高低均方根误差()用于评价 数据与站点降水数据的偏差程度相对误差()其正负反映 对站点降水数据是否存在高估或低估 数据与实测降水数据计算所得的 越接近于 越小 越接近于 则认为 数据与实测降水数据相关性好精确程度高 选取的评价指标计算见式()():()()
8、()()()()()()式中 遥感降水量 站点实测降水量 遥感降水降水量的平均值 站点降水量的平均值 样本容量个数 气象站数().一元线性回归法采用一元线性回归法来分析研究时段内西江流域降水变化趋势主要通过最小二乘法得出统计要素与时间序列之间的回归方程来表征降水发展态势计算见式():()式中 降水量 时间 常数 线性趋势的斜率 时间序列长度().趋势分析与 检验 趋势分析及 检验是相关国际组织推荐用于气象或水文长序列资料趋势分析及非 参 数 检 验 的 方 法 本 研 究 利 用 趋势分析计算 趋势度()并通过 检验分析变化趋势的显著性 趋势度()的计算见式():()式中、时间序列、年份(说明
9、变量随时间的变化呈上升趋势反之呈下降趋势 检验适用于非正态分布时间序列的长期趋势分析计算见式()():()()()()()式中 正态分布统计量()方差()符号函数人民珠江 年第 期对于给定的显著性水平 若 /则拒绝原假设所研究的时间序列在显著性水平 之上显著变化 本研究在检验 数据变化趋势显著性时给定了 类显著性水平:.、.即计算得 大于.、.时表示变化趋势分别通过了置信度为、的显著性检验.变差系数 降水量在研究时段内变化的剧烈程度采用变差系数 衡量计算见式():()式中 数据的标准差 数据的均值计算所得 值越大则表明该时段内降水变化越剧烈.指数在描述时间序列变化的可持续性程度时通常采用 指数
10、进行分析 本研究采用/分析法计算 指数对流域降水变化趋势的可持续性程度进行分析设一时间序列为()对其中 个时间数据的极差 和标准差 有:()()()()式中 常数 指数一般认为计算所得 指数 为 .时反向持续性强未来趋势与当前趋势相反.时趋势持续性不强未来趋势不定.时正向持续性强未来趋势与当前趋势相同 结果与讨论.数据精度评价利用西江流域 个气象站点 年的实测月降水数据评价 数据的整体精度 由图(散点密度使用核密度函数计算)可知月尺度 数据与站点数据表现出了较好的一致性呈现出极显著的正相关关系.(.)图 中 内的降水量大致呈现出欠 丰的阶段性变化趋势降水由欠转丰的突变年份可能为 年与谢贤胜等的
11、结论相同 年大部分年份的降水距平为负值累积距平值基本呈逐年下降趋势表明该时段降水偏少 年降水距平均为正值累积距平值逐年上升表明这一时段内降水量呈增加趋势该特征与苏恒等在这一地区利用站点实测数据得出的结果一致图 中西江流域 内月平均降水量呈现出明显的集中分布特征汛期(月)的降雨量在全年降水量中占比.月在各月份中降水最多平均降水量.占全年降水量的.月平均降水量为.在全年降水量中占比最少仅占.汛期内 月(夏季)的降水量的动态对于当年降水量丰枯情况有较大影响厄尔尼诺事件是影响西江流域夏季降水动态的原因之一 在/超强厄尔尼诺事件当年的夏季华南沿海地区降水异常偏多这或是造成 年降水量出现突变的重要原因 年
12、本次厄尔尼诺事件发展达到顶峰当年西江流域出现流域性洪水流域东北部、东部洪涝灾害严重这与 内降水峰值在 年出现的时间一致)年降水量)年降水距平图 年西江流域降水量变化情况图 年西江流域各月平均降水情况.年和月降水空间分布特征图 为 数据 年平均降水量分布图综合流域地形及地理位置分析自西向东流域高程不断降低与水汽源地不断接近图中的降水量分布也呈现出逐步增加的趋势 流域内多年平均降水量在.之间变化变幅较大 降水量低值区主要分布于流域西部玉溪、曲靖和威宁等地降水量高值区主要集中于流域东北部的桂柳地区在流域东部、南部地区也有小块高值区分布 地形对于流域东北部桂柳地区的降水量有重要影响桂柳地区位于越城岭山
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