• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      云南省秋季降水強度時空演變特征及其對降水量影響分析

      2022-01-17 10:08:24徐進超徐石川李雪純王一燃
      三峽大學學報(自然科學版) 2021年5期
      關鍵詞:降水強度雨強增量

      渠 姍 趙 君, 徐進超, 徐石川 李雪純 王一燃

      (1.南京信息工程大學 水文與水資源工程學院, 南京 210044;2.南京水利科學研究院, 南京 210029;3.云南大學 資源環(huán)境與地球科學學院, 昆明 650504)

      云南省地處青藏高原東南側,屬于典型的季風氣候,同時受到東亞季風和南亞季風的影響,干濕季節(jié)分明.濕季集中了全年80%以上的雨量,干季尤其是冬春季的雨量相對較少.雨季期間,強降水天氣比較頻繁,小范圍洪澇和局部山洪、滑坡、泥石流災害較為嚴重[1,2];9到10 月是云南省大部分地區(qū)的秋收季節(jié),雨量的多寡對秋收有著實際的影響.另外,云南省地形地貌的復雜性及氣候環(huán)境分布不同等特點,導致了云南省降雨強度空間分布獨特和年際降水量變化不一.因此,研究云南省秋季降水量與降水強度的變化特征,對于人類生產生活和工農業(yè)生產有著重要的指導意義.

      近年來,國內外許多專家學者都開展過云南省降水方面的研究.何華等[3]探討了雨季逐候降水量的低頻振蕩特征;段長春等[4]分析了汛期旱澇特征及成因;周國蓮等[5]討論了近40a降水量的時空分布特征.以上工作大多集中在初夏和汛期,沒有從區(qū)域特征上對雨季降水進行研究.2009年9月—2010年2月,云南省發(fā)生了自有氣象記錄以來最嚴重的秋冬極端連旱.自此,專家學者開始關注秋季降水異常的研究.楊素雨等[6]和晏紅明等[7]對2009年秋季降雨極端偏少的異常氣候特征進行了分析.張萬誠等[8]指出,2009年秋季降水特少的主要原因是異常北風水汽通量,大氣含水量較常年同期異常偏少,秋季降水呈減少趨勢,但引起這種變化的物理原因并不是很清楚.此外,在全球氣候變暖的大背景下,云南省降水強度和特征也在發(fā)生改變,降雨強度與降水量的關系日益密切化、復雜化.何萍等[9]研究了近些年來城市化對滇中城市降水的影響.羅燕等[10]探討了近50年極端氣溫及降水事件變化特征與區(qū)域氣候變暖的關系.所以,研究云南省秋季降水量、降水強度時空演變特征,分析雨強、降水日數(shù)對降水量的影響程度,可以為云南省水資源合理開發(fā)利用、減少自然災害損失提供參考.

      1 研究資料與方法

      1.1 資料來源及處理

      氣象數(shù)據資料來源于云南省氣候中心,選取了云南省125個氣象臺站,1979—2016年9到11月逐日降水量資料.檢驗所選站點的降水數(shù)據,訂正存在明顯錯誤的數(shù)據,對缺測漏測數(shù)據插值,并對降水數(shù)據進行標準化處理,得到均值為0、方差為1、無量綱的新序列以較好地反映降水變化情況.

      1.2 Mann-Kendall趨勢分析和突變檢驗

      Mann-Kenddall檢驗法是一種非參數(shù)序列診斷與預測技術,常用于氣候變化影響下的降水、干旱頻次趨勢分析,也可判斷數(shù)據序列中是否存在突變,如果存在,可確定出突變發(fā)生的時間.

      1)趨勢分析方法如下:

      原假設H0為時間序列數(shù)據(X1,…,Xn),是n個獨立隨機變量同分布的樣本;備擇假設H1是雙邊檢驗,對于所有的i,j≤n,且i≠j,Xi和Xj的分布是不相同的.定義檢驗統(tǒng)計量S:

      式中:sign()為符號函數(shù).當Xi—Xj小于、等于或大于零時,sign(Xi—Xj)分別為—1、0或1.S為正態(tài)分布,其均值為0,方差為n(n—1)(2n+5)/18.當n>10時,標準的正態(tài)變量可以通過下式計算:

      式中:Z為正值時,表示趨勢是上升的,負值表示趨勢是下降的.在雙邊趨勢檢驗中,給定的α置信水平,如果|Z|>Z1—a/2,則原假設不可接受,即在α置信水平上,時間序列數(shù)據存在明顯上升或下降趨勢.Z的絕對值大于或等于1.64、1.96、2.56時,表示分別通過了置信度90%、95%、99%的顯著性檢驗.

      2)突變檢驗方法如下:

      對于具有n個樣本量的時間序列數(shù)據(X1,…,Xn),構造序列:

      式中:SUF1=0,E(Sk),Var(Sk)是累計數(shù)Sk的均值和方差,在x1,x2,…,xn相互獨立,且有相同連續(xù)分布時,它們可由下式算出:

      SUFk為標準正態(tài)分布,它是按時間序列x順序x1,x2,…,xn計算出的統(tǒng)計量序列,給定顯著性水平α.若SUFk值大于0,則表明序列呈上升趨勢,小于0則表明系列呈下降趨勢.查正態(tài)分布表,若|SUFk|>Ua/2,則表明它們超過臨界線,上升或下降趨勢顯著.按時間序列x逆序xn,xn—1,…,x1,再重復上述過程,同時使SUBk=—SUFk,k=n,n—1,…,1),SUB1=0.如果SUFk和SUBk這兩條曲線出現(xiàn)交叉,且交點在臨界線之間,那么交點對應的時刻就是突變開始的時刻.

      1.3 經驗正交函數(shù)(EOF)分解

      經驗正交函數(shù)分解即EOF 方法,是將時空數(shù)據集轉化成物理量的空間模態(tài)和與之相聯(lián)系時間上的投影(時間序列).這些空間模態(tài)就是EOFs,可以被看作是方差對應的基函數(shù)(空間中的一組基向量).相關的時間投影是主要成分(PCs),是EOFs的時間系數(shù).其計算方法如下:

      對于一個時空數(shù)據集,觀測點位于空間中m個地點x1,x2,…,xm,觀測時間長度為n的序列t1,t2,…,tn.這些觀測值可以用一個M×N的矩陣F來表示,F的行是某個地點在觀測期內所有時間點的觀測值,而列是某個時間點地圖上所有觀測點的觀測值.下面的異常矩陣A是F矩陣中的每個元素減去時間均值(即各行均值)而得到的.

      計算A的協(xié)方差矩陣R=ATA,并計算得到其特征值:

      其中P的列是特征向量(EOF 即為模態(tài)),Λ的對角線上的值是對應的特征值(EOF 所對應的方差),時間系數(shù)PCs的P矩陣可以通過A在EOFs上的投影計算得到,這里C是時間系數(shù).

      1.4 降水強度引起的降水增量分析

      通過計算降水量總增量b與雨日數(shù)引起的趨勢增量be之差,能得出降水量增量由雨強變化而引起的分量bi:

      式中:R為差值百分比.

      2 結果與分析

      2.1 秋季降水量降水強度Mann-Kendall檢驗分析

      圖1為公式(2)計算得到的云南省秋季平均降水量Zmk值站點分布圖.從圖1可以看出,云南省大部分站點呈下降趨勢,其中西北及西南地區(qū)趨勢明顯,中部地區(qū)不顯著.

      圖1 云南省平均降水量Zmk值站點分布圖

      圖2~5分別為小雨、中雨、大雨、暴雨降水強度Zmk值站點分布圖.由圖2~5可以看出:小雨等級的降水強度差異較大,很多站點呈上升趨勢,中、北部地區(qū)為下降趨勢,北部雨強減輻小于南部雨強;中雨等級的降水強度在中南、東北部地區(qū)有下降趨勢,在東南部分地區(qū)也呈下降趨勢,中部地區(qū)的雨強減輻小于其它地區(qū);大雨等級的降水強度差異較小,在中南、東北部地區(qū)有下降趨勢,與中雨等級降水強度變化類似;暴雨等級的降水強度差異較大,在中部地區(qū)呈上升趨勢,在中部四周地區(qū)出現(xiàn)下降趨勢.

      圖3 中雨降水強度Zmk值站點分布圖

      圖4 大雨降水強度Zmk值站點分布圖

      圖5 暴雨降水強度Zmk值站點分布圖

      在分析Zmk值的基礎上,運用M-K 突變檢驗方法對云南省多年平均降水強度進行檢驗分析.本文選擇顯著性水平α為0.05,上下兩條直線作為水平臨界線,虛線折線表示為SUBk的值,實線折線表示為SUFk的值.結果表明:云南125 個站點中,大部分站點整體趨勢是下降的,少部分站點有上升趨勢.例如宣威、新平、易門等站在1979—1985年出現(xiàn)了上升突變,其余發(fā)生突變的站點都呈現(xiàn)下降趨勢,大部分集中在20世紀90年代末與21世紀初這個時間段.圖6~9是代表性站點M-K 突變檢驗圖.根據SUF曲線和SUB曲線可以看出,自20世紀末,云南地區(qū)降水就出現(xiàn)或多或少的降水減少現(xiàn)象,而且大部分站點在2000年左右發(fā)生突變.

      圖6 牟定站M-K 突變檢驗圖

      圖7 呈貢站M-K 突變檢驗圖

      圖8 香格里拉站M-K 突變檢驗圖

      圖9 漾濞站M-K 突變檢驗圖

      由圖6~9 可以看出,牟定站在1996 年SUF和SUB兩線交叉處發(fā)生突變減少后,在接下來的幾年,雖然降水減少的趨勢有所上升,但仍然是處于降水偏少狀態(tài),而后降水又大幅度持續(xù)減少;呈貢站在1996年發(fā)生突變后,在接下來的幾年,降水先增加,又立馬減少;香格里拉、漾濞站自2007年發(fā)生突變下降后,降水更加偏少.從區(qū)域時間上看,云南省站點突變發(fā)生一般總是有兩個或多個站點同時發(fā)生,這與云南省過去幾十年天氣狀況及極端降水現(xiàn)象相符合,比如2008干旱等.

      2.2 秋季平均降水量EOF分析

      采用EOF 方法分析1979—2016年云南省125個氣象站秋季降水量的空間分布模態(tài).云南秋季降水量前2個特征向量的方差貢獻分別為38.3%、15.4%.可見,這兩個模態(tài)代表了云南秋季降水量主要的分布類型.

      圖10為云南秋季降水量EOF 第一模態(tài)空間分布及其對應的時間序列.從圖10可以看出,EOF 第一模態(tài)表現(xiàn)為云南秋季降水量一致性.大值中心在滇西南一帶,小值區(qū)主要在滇西北和滇東北.這說明云南秋季降水量的多(少)主要表現(xiàn)為全省一致性,也意味著云南秋季降水的主要影響系統(tǒng)是較大尺度的天氣系統(tǒng).

      圖10 云南秋季降水EOF第一模態(tài)空間分布及時間序列圖

      圖11為云南秋季降水EOF 第二模態(tài)及時間序列.EOF第二模態(tài)主要表現(xiàn)為滇中及以東以南與滇西及滇西北地區(qū)反位相振蕩模態(tài).這可能與秋季青藏高原東南側小槽較為活躍,對云南西部及西北部影響明顯;云南東部易受昆明靜止鋒及副熱帶高壓外圍氣流影響,而導致兩個區(qū)域秋季降水的差異.

      圖11 云南秋季降水EOF第二模態(tài)空間分布及時間序列圖

      從圖11中可以看出該時間序列具有明顯的年際變化特征:20世紀80年代到21世紀初為下降趨勢,即云南冬季降水西部和西北部有偏少趨勢,而滇中及以東以南地區(qū)有偏多趨勢;21世紀10年代末轉為上升趨勢,即云南秋季降水西部和西北部有偏多趨勢,而滇中及以東以南地區(qū)有偏少趨勢.

      2.3 降水強度對降水增量貢獻分析

      圖12(a)是由雨強變化引起的雨量增量百分比,正值表示由云南省秋季雨強變化引起的降水量增量有增大的趨勢,負值表示有減小的趨勢.由圖12(a)可以發(fā)現(xiàn):滇西地區(qū)由雨強變化引起的降雨量增量呈現(xiàn)減少趨勢;滇東大部分地區(qū)由雨強變化引起的降雨量增量呈現(xiàn)增加趨勢.

      圖12(b)表示由雨日變化而引起的降水增量百分比值(%/a),其中正值表示降水量增量有增加的趨勢,負值表示有減少的趨勢.由圖12(b)可以發(fā)現(xiàn):滇中及東地區(qū)由雨日數(shù)引起的降水量增量均為正值,即存在上升趨勢;滇西及北地區(qū)由雨日數(shù)引起的降水量增量均為負值,即存在下降趨勢.

      圖12(c)表示由雨強與雨日數(shù)所引起的降水量增量之間的百分比差值.正值表示由雨強變化引起的降水量增量大于由雨日變化而引起的降水增量,負值表示因為雨強變化而引起的降水量增量小于雨日變化而引起的降水增量.由圖12(c)可以發(fā)現(xiàn):降水強度增量貢獻大于雨日的地區(qū)大致位于西南、西北、東南地區(qū);降水強度增量貢獻小于雨日的地區(qū)大致位于滇中及東部東北地區(qū).

      圖12 云南省降水強度對降水增量貢獻分析圖(%/a)

      圖13~16分別表示小雨、中雨、大雨、暴雨等級的雨強降水量增量貢獻(%/a),雨日降水量增量貢獻(%/a),降水增量貢獻(%/a).

      圖13表示小雨等級雨強和雨日數(shù)變化趨勢及其對降水量增量貢獻百分比.由圖13(a)、(b)、(c)可以看出:小雨等級雨強時,由雨強引起的降水增量在滇中及以東與滇西及滇西南地區(qū)反位相存在.由雨日變化而引起的降水增量除了東北及滇西小部分地區(qū)外,其余地區(qū)基本為正值.云南省整體上呈現(xiàn)降水強度增量貢獻小于雨日增量貢獻的形勢.

      圖13 云南省小雨等級對降水增量貢獻分析圖(%/a)

      圖14表示中雨等級雨強和雨日數(shù)變化趨勢及其對降水量增量貢獻百分比.由圖14(a)、(b)、(c)可以看出:中雨等級雨強時,除西北及東南小部分地區(qū)外,整體上降水強度增量貢獻呈現(xiàn)負值形勢.雨日引起的降水增量與降水強度增量貢獻存在類似的形勢.整體上呈現(xiàn)降水強度增量貢獻小于雨日增量貢獻的形勢.

      圖14 云南省中雨等級對降水增量貢獻分析圖(%/a)

      圖15表示大雨等級雨強和雨日數(shù)變化趨勢及其對降水量增量貢獻百分比.由圖15(a)、(b)、(c)可以看出:大雨等級雨強時,降水強度增量貢獻負值區(qū)位于滇中及東南部分地區(qū).除東南極小部分地區(qū)外,雨日增量貢獻均為負值.圖15(c)呈現(xiàn)的形勢與圖15(b)相同,除東南小部分地區(qū)降水強度增量貢獻大于雨日增量貢獻,其余地區(qū)降水強度增量貢獻均小于雨日增量貢獻.

      圖15 云南省大雨等級對降水增量貢獻分析圖(%/a)

      圖16表示暴雨等級雨強和雨日數(shù)變化趨勢及其對降水量增量貢獻百分比.由圖16(a)、(b)、(c)可以看出:暴雨等級雨強時,降水強度增量貢獻呈現(xiàn)負正負形勢,即在滇中為正值,滇西及滇東為負.雨日增量貢獻在滇中及東以及北部地區(qū)為正值,負值地區(qū)集中在滇西、滇西北、滇東北及滇中小部分地區(qū).圖16(c)除了滇西南和西北東南極小地區(qū)為正,其余地區(qū)都為負值.

      圖16 云南省暴雨等級對降水增量貢獻分析圖(%/a)

      3 結 論

      本文從Mann-Kendall趨勢分析和突變檢驗、EOF分析、降水強度引起的降水量增量計算三方面研究了云南省秋季降水強度時空演變特征及其對降水量影響,得到了以下結論:

      1)利用M-K 方法對云南省1979—2016年秋季年平均雨量及不同等級降水強度進行分析,發(fā)現(xiàn)近幾十年多年平均雨量及小、中、大等級雨強少數(shù)站點呈上升趨勢,大部分站點呈下降趨勢,且下降幅度大致從南往北增加,而且內陸降水強度降幅小于中部外圍地區(qū).暴雨等級降水強度差異較大.年均雨強在較多站點存在顯著性突變,大致集中在20世紀90年代末和21世紀00年代初.

      2)通過EOF分解方法分析了秋季降水時空分布特征,從第一、二模態(tài)發(fā)現(xiàn):云南秋季平均降水量從南向北逐漸減少,降水相對較多的地區(qū)主要位于滇西北及滇東南一帶,在滇中及滇中以北地區(qū)降水相對較少.就整體而言,大范圍區(qū)域降水的一致性是云南秋季降水的主要特征,其次為滇中及以東以南與滇西及滇西北地區(qū)反向變化空間分布型態(tài),這與云南省過去幾十年天氣狀況及極端降水現(xiàn)象相符合.

      3)計算云南省秋季降水各站點雨強和雨日變化趨勢增量引起的降水增量百分比,分析空間趨勢上由二者引起的降水量增量貢獻百分比差異性.發(fā)現(xiàn)多年小雨、中雨、大雨等級由兩者引起的增量值為負,即降水強度貢獻小于降水日數(shù),且具有全局的一致性.年均降水量和暴雨大體上降水強度貢獻大于降水日數(shù).年均主要表現(xiàn)是西南、西北、東南地區(qū)為正,滇中及東部東北地區(qū)為負.在暴雨等級中,兩者的增量貢獻值百分比差異明顯且幅度較大,東北為負,西南為正,由東北向西南遞增.

      猜你喜歡
      降水強度雨強增量
      2022年11月1日克拉瑪依區(qū)域降水天氣復盤總結
      提質和增量之間的“辯證”
      當代陜西(2022年6期)2022-04-19 12:12:22
      近59年江漢平原降水氣候變化特征分析
      不同降水強度下風廓線雷達譜矩特征與測風準確性分析
      “價增量減”型應用題點撥
      托里降雨時間分布特征分析
      渭南市1961-2016年雨日、雨強的季節(jié)變化特征
      2007—2017年大連市降水及降水日數(shù)變化特征分析
      白城市雷達定量估測降水方法
      基于均衡增量近鄰查詢的位置隱私保護方法
      電信科學(2016年9期)2016-06-15 20:27:25
      台山市| 六安市| 莫力| 金乡县| 凉山| 南汇区| 长乐市| 冕宁县| 文山县| 恭城| 苍山县| 崇文区| 石林| 镇巴县| 石门县| 汉寿县| 遂溪县| 广南县| 漳平市| 原阳县| 精河县| 通化市| 米脂县| 增城市| 宜丰县| 芷江| 台山市| 东安县| 白银市| 雷山县| 五莲县| 奈曼旗| 天门市| 从化市| 武平县| 兴山县| 鹿邑县| 湘潭县| 万安县| 崇州市| 民乐县|