基于GIS的大興安嶺中段東南坡降水量空間插值分析

唐紅艷,牛寶亮

(內(nèi)蒙古興安盟氣象局,內(nèi)蒙古烏蘭浩特137400)

降水量作為水資源的重要組成部分,是動植物生長發(fā)育和人類社會生存、發(fā)展不可或缺的自然環(huán)境條件之一。進行無氣象觀測站地區(qū)降水量的推算,研究其空間分布特征和規(guī)律,對于科學(xué)合理利用水資源,發(fā)展高效農(nóng)業(yè)、特色農(nóng)業(yè)和農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整都有很好的指導(dǎo)作用,因此受到?jīng)Q策管理部門、生產(chǎn)部門和氣候?qū)＜业膹V泛關(guān)注。但終因氣象站點稀少,研究工作進展緩慢。早在20世紀(jì)60-70年代,國外學(xué)者就用月平均最低氣溫推算初、終霜日期[1],用海拔高度、坡向、離海岸距離推算無測站地區(qū)的降水量分布[2]。國內(nèi)學(xué)者在推算無測站地區(qū)的氣象要素空間分布方面也做了大量研究[3-11],沈國權(quán)1984年考慮宏觀地形溫度效應(yīng)的前提下推算丘陵山區(qū)的氣候要素,傅抱璞1988年、1992年利用地理因子又提出半經(jīng)驗半理論回歸模擬方法推算無測站地區(qū)氣候要素的空間分布方法,并對福建省建陽地區(qū)月降水量進行了推算,取得了比較滿意的效果。近年來,GIS技術(shù)的廣泛應(yīng)用,使得氣候要素推算結(jié)果[12-14]更加精細(xì)。

內(nèi)蒙古興安盟地區(qū)氣象站點稀疏(氣象站之間最近距離100 km),現(xiàn)有的氣象觀測站資料難以滿足日益發(fā)展的農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)需求。本文采用回歸分析方法建立了興安盟降水量空間分布模型,并在GIS平臺下推算出無測站地區(qū)降水量的空間分布,為更好的滿足農(nóng)牧林業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)基地布局等合理開發(fā)利用水資源提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況、資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部的興安盟(44°14′-47°39′N,119°28′-123°38′E),大部分地區(qū)地處大興安嶺中段東南坡,只有阿爾山市的少部分地區(qū)位于大興安嶺的西北坡。行政區(qū)域包括6個縣級單元,總土地面積598.06萬hm2,轄區(qū)內(nèi)有8個氣象觀測站。東北-西南走向的大興安嶺貫穿境內(nèi)西部,嶺西北地勢平緩,漸向蒙古高原過渡,嶺東南地勢相對陡峻,與松遼平原連接。地形由西北向東南階梯狀下降,依次為中山、低山、丘陵和平原,山地占興安盟總面積的60%,丘陵占21%,平原只占19%。該區(qū)屬于中溫帶大陸性季風(fēng)氣候,由西北向東南對應(yīng)植被依次為林地、草地及農(nóng)田,屬于典型的農(nóng)牧林交錯帶。

1.2 資料來源

地理信息資料來源于國家測繪局1∶25萬地理信息數(shù)據(jù),包括興安盟行政邊界、經(jīng)緯度、數(shù)字高程柵格數(shù)據(jù)(3″×3″)等地理信息資料;氣候資料來源于大興安嶺東南坡的興安盟8個站,內(nèi)蒙古呼倫貝爾市的扎蘭屯、阿榮旗、莫力達(dá)瓦旗和博克圖4個站,通遼市的通遼、開魯、科左后旗、舍伯吐、巴雅爾吐胡碩和魯北6個站,吉林省白城市的白城、洮南、大安和通榆4個站,黑龍江省齊齊哈爾市的齊齊哈爾、泰來、甘南和龍江4個站共計26個觀測站資料,包括1971-2000年月、季、年降水量等共計18個標(biāo)準(zhǔn)氣候統(tǒng)計值以及各氣象觀測站的經(jīng)度、緯度和海拔高度。

1.3 研究方法

1.3.1 地理信息資料的處理 應(yīng)用1∶25萬地理信息數(shù)據(jù),在地理信息系統(tǒng)Citystar 4.0平臺下,進行各層地理信息數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、拼接、拓?fù)溥\算和投影、配準(zhǔn)等圖層處理,最終生成興安盟地區(qū)的海拔高度、經(jīng)度和緯度柵格圖層(3″×3″)。

1.3.2 降水量空間分布模型建立方法 影響氣候要素空間分布的主要因素有經(jīng)度(λ)和緯度(φ)、宏觀地形和大地形因素(包括山體走向、總體高度和長度等)、局地海拔高度(z)和微觀地形因素(包括坡地方位、地形形態(tài)、植被、土壤)等[4]。在某個地區(qū)范圍內(nèi)氣候要素y的空間分布函數(shù)可以表示如式(1)。

式中：F(λ,φ,z)— —某氣候要素y 受地理位置、宏觀地形和局地海拔高度影響的空間分布函數(shù);Δym——微觀地形因素對該要素的影響訂正,一般可以近似地看作常數(shù)。若把 Δym包含到F(λ,φ,z)中,則(1)式可變?yōu)槭?2)。

對于表征氣候要素的降水量,可以將式(2)的空間分布函數(shù)表示如式(3)。

若選取研究地區(qū)中心經(jīng)度λ0、緯度φ0和高度h作為基準(zhǔn)經(jīng)、緯度和海拔高度,而將其他任意點的經(jīng)、緯度表示為 λ=λ0+Δλ和 φ=φ0+Δφ,對屬于同一氣候區(qū)范圍不大的一個地區(qū)來說,Δλ和Δφ都比較小,可以將未知函數(shù) ψh(λ,φ)和 f(z-h)用冪級數(shù)展開整理得式(4)。

式中：y*i——研究地區(qū)氣候要素的空間分布函數(shù);x i——地理因子;ai——待定系數(shù),用最小二乘法求得。

1.3.3 空間分布模型精度檢驗方法 用參與建模的23個站資料進行回代檢驗,用未參與建模的3個站資料進行模擬檢驗,通過回代和模擬檢驗平均相對誤差(δ)分析模型的推算精度。

式中：y*i——回代或模擬值;y i——實測值。精度標(biāo)準(zhǔn)：|δ|≤5%為高精度,5%＜|δ|≤10%為中等精度,10%＜|δ|≤15%為低精度。

1.3.4 不同時間尺度模型推算結(jié)果的一致性檢驗方法 月、季、年不同時間尺度模型推算結(jié)果的一致性關(guān)系到所有模型的可靠性和推算結(jié)果的可用性。先用逐月降水模型推算結(jié)果統(tǒng)計出年、季降水量,再用年、季降水量模型計算出相應(yīng)的降水量,通過對兩種方法相對誤差(δ)的對比分析,檢驗同一氣候要素不同時間尺度模型的一致性。

2 結(jié)果與分析

2.1 降水量空間分布模型的建立

根據(jù)(4)式,經(jīng)過對不同冪級數(shù)展開式的反復(fù)試驗,一次冪級數(shù)展開式能夠較好的模擬興安盟降水量的空間分布,即

式中：a0,a1,a2,a3——待定系數(shù);x1,x2,x3——經(jīng)度、緯度和海拔高度。采用多元回歸統(tǒng)計方法,用其中23個站資料建立方程,用吉林省的洮南、黑龍江省的龍江和通遼市的魯北三個周邊站資料進行模擬檢驗。降水量空間分布模型見表1,同時將相關(guān)系數(shù)(R),顯著性檢驗(α),平均相對誤差(δ)列入表1。

表1 降水量空間分布模型、顯著性檢驗及回代檢驗結(jié)果

表1中序號1～18依次分別為年(1-12月)、春季(3-5月)、夏季(6-8月)、秋季(9-10月)、冬季(11月至翌年2月)、作物生長季(4-9月)和1-12月各月降水量空間分布模型。

2.2 降水量空間分布模型的檢驗

2.2.1 模型效果檢驗 由表1可見,建立的18個降水量空間分布模型全部通過了顯著性檢驗(P≤0.05),其中有 3個模型通過極顯著性檢驗(P≤0.01)。說明降水量空間分布模型推算效果較好,統(tǒng)計意義上可用來推算興安盟無氣象資料地區(qū)的降水量空間分布。

模型回代檢驗和模擬檢驗結(jié)果(表1)表明,有44%的模型回代檢驗和67%的模型模擬檢驗平均相對誤差在-5%～5%之間,只有1月和12月降水模型回代相對誤差超過10%,回代檢驗的最大誤差出現(xiàn)在所選樣本范圍的南北兩端地區(qū),只有極少數(shù)出現(xiàn)在興安盟境內(nèi)。說明建立的降水量空間分布模型推算精度能夠滿足興安盟地區(qū)不同用戶需求。

2.2.2 不同時間尺度模型一致性檢驗 檢驗結(jié)果(表2)表明,采用月降水量時間尺度模型回代和模擬的年、季降水量誤差(δ1),比采用年、季降水量模型回代和模擬的誤差(δ2)大,其差值(δ1-δ2)小于任何時間尺度模型本身的相對誤差,說明建立的月降水量模型和年、季降水量模型之間具有較好的一致性。

表2 不同時間尺度空間分布模型一致性檢驗結(jié)果mm

2.3 興安盟地區(qū)降水量空間分布特征

在GIS平臺下,將 3″×3″的地理信息柵格圖層代入降水量分布模型中,輸出興安盟地區(qū)3″×3″的降水量空間分布圖(18張),由于篇幅有限本文只分析年降水量的空間分布特征。

由于所建立模型均采用大興安嶺東南坡資料,因此本文只對大興安嶺東南坡興安盟地區(qū)降水量進行分析。圖1表明,興安盟地區(qū)年降水量自東南向西北逐漸遞增,大興安嶺西北坡降水量最多,而東南部的主要農(nóng)區(qū)降水量最少。西北部的林牧農(nóng)交錯帶年降水量為440～460 mm,包括扎賚特旗的西北部、科右前旗的西北部和阿爾山市;依次向東南的半農(nóng)半牧區(qū)為420～440 mm,包括扎賚特旗的東南部、科右前旗的東南部、烏蘭浩特市、突泉縣和科右中旗西北部的少部分地區(qū);農(nóng)區(qū)降水量不足420 mm,包括突泉縣、科右中旗的大部分地區(qū)。受季風(fēng)氣候影響,年降水量的73%～76%集中在夏季(250～370 mm),作物生長季(4-9月)降水量占年降水量的93%～94%,冬季降水量最少,僅占年降水量的1%～2%,阿爾山林區(qū)冬季降雪量接近30 mm,占年降水量的6%。

圖1 興安盟年降水量空間分布

由于夏季盛行東南風(fēng),其他季節(jié)均盛行西北風(fēng),受東北-西南走向的大興安嶺山脈影響,降水量隨地理因子的變化特征為：(1)冬、春季節(jié)以及1-4月、6-7月、10-12月經(jīng)度的影響大于緯度的影響,年、秋季、作物生長季以及5月、8-9月緯度的影響大于經(jīng)度的影響,夏季經(jīng)、緯度的影響接近;海拔高度的影響則夏季最大(14.3 mm/100 m),春秋季最小(2.2 mm/100 m)。(2)在同緯度和高度下,年、夏季、作物生長季以及5-8月降水量隨經(jīng)度的增加而遞減,即由西向東逐漸減少,遞減率最大的是夏季為35.7 mm/1°E,最小的是 5 月為 0.06 mm/1°E,其他時段遞減率為3.4～33.6 mm/1°E;春季、秋季、冬季以及1-4月和9-12月降水量則隨經(jīng)度的增加而遞增,即由西向東逐漸增加,遞增率最大的是冬季為4.4 mm/1°E,最小的是2月為0.4 mm/1°E,其他時段遞增率為0.6 ～3.4 mm/1°E。(3)在同經(jīng)度和高度下,年 、夏季、秋季、作物生長季以及4月和6-9月降水量隨緯度的增加而遞增,即由南向北逐漸增加,遞增率最大的是作物生長季為41.0 mm/1°N,最小的是4月為0.6 mm/1°N,其他時段遞增率為 4.5 ～37.6 mm/1°N;冬季 、春季、以及1-3月 、5月和10-12月降水量則隨緯度的增加而逐漸遞減,遞減率最大的是冬季為1.7 mm/1°N,最小的是 1 月為 0.3 mm/1°N,其他時段遞減率為0.4～1.1 mm/1°N 。4)在同緯度和同經(jīng)度下,春季、秋季、冬季、以及1-5月和9-12月降水量隨海拔高度的增加而遞增,遞增率最大的是冬季為3.4 mm/100 m,遞增率最小的是5月為0.4 mm/100 m,其他時段遞增率為0.7～2.2 mm/100 m;年、夏季、作物生長季和6-8月降水量則隨海拔高度的增加而遞減,遞減率最大的是夏季為14.3 mm/100 m,遞減率最小的是6月和8月為1.8 mm/100 m,其他時段遞減率為6.4～12.4 mm/100 m。

3 結(jié)論與討論

大興安嶺中段東南坡降水量推算結(jié)果表明,內(nèi)蒙古興安盟地區(qū)年降水量由東南向西北逐漸遞增,大興安嶺西北坡降水量最多,而東南部的農(nóng)區(qū)降水量最少。嶺東南林牧農(nóng)交錯帶年降水量為440～460 mm,半農(nóng)半牧區(qū)為420～440 mm,農(nóng)區(qū)降水量不足420 mm。受季風(fēng)氣候影響,年降水量的73%～76%集中在夏季(250～370 mm),作物生長季(4-9月)降水量占年降水量的93%～94%,冬季降水量最少,僅占年降水量的1%～2%,阿爾山林區(qū)冬季降雪量接近30 mm,占年降水量的6%。

受盛行西北風(fēng)向和大興安嶺山脈遮擋影響,興安盟地區(qū)年降水量空間分布受緯度影響最明顯,其次是經(jīng)度,海拔高度的影響比較小。地理因子對不同季節(jié)、不同月份降水量的影響程度因季節(jié)而有所差異。年降水量隨緯度的增加而遞增,遞增率為 37.6 mm/1°N;隨經(jīng)度的增加而遞減,遞減率為24.7 mm/1°E;隨海拔高度的增加而遞減,遞減率為6.4 mm/100 m。

大興安嶺西北坡與東南坡地形差異較大,應(yīng)用同一模型推算降水量可能造成嶺西北坡的推算結(jié)果誤差偏大。隨著自動氣象站點的增加,今后可以為嶺西北坡單獨建立降水量空間分布模型。另外,降水量局地性比較強,受下墊面性質(zhì)以及坡度、坡向影響顯著,對于降水量宜采用普通克里金法進行空間插值效果可能更加理想[14]。

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