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    貴州省降水量統(tǒng)計(jì)特性分析*

    2023-02-02 03:50:50張斯嶼馮觀樺劉小艷趙潔如
    科技與創(chuàng)新 2023年2期
    關(guān)鍵詞:變率正態(tài)分布降水量

    楊 佳,張斯嶼,馮觀樺,劉小艷,趙潔如

    (貴州師范學(xué)院地理與資源學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550018)

    1 研究背景及現(xiàn)狀

    1.1 研究背景

    水是生命之源,生產(chǎn)之要。水資源不僅是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要組成部分,更是人類生存的基本保障。根據(jù)2020年貴州省水資源公報(bào)顯示,2014—2020年,全省人均用水量從235 m3上升到298 m3,全省總耗水量高達(dá)50.38億m3??梢钥闯?,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,貴州省對(duì)于水資源的需求量與日俱增。

    貴州省屬于喀斯特地貌區(qū),地勢(shì)西高東低,平均海拔約為1 100 m,年平均降水量為1 147.06 mm,貴州省水資源公報(bào)數(shù)據(jù)顯示,貴州降水量年內(nèi)分配不均勻,汛期4—9月降水量占全年的50%~85%,夏秋兩季頻繁的強(qiáng)降雨再加上喀斯特地表土層薄、易流失,導(dǎo)致貴州省泥石流及山體滑坡等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),嚴(yán)重威脅人民生命財(cái)產(chǎn)安全[1]。因此,對(duì)貴州省年降水量變化趨勢(shì)、空間分布、季節(jié)降水變化率等進(jìn)行分析具有重要意義,可以為貴州省水資源合理評(píng)價(jià)、經(jīng)濟(jì)建設(shè)、農(nóng)田生產(chǎn)及水利工程等建設(shè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及科學(xué)依據(jù)。

    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)降水量變化趨勢(shì)分析主要是基于氣象觀測(cè)站點(diǎn)或降水量統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),采用線性回歸趨勢(shì)法、累積距平曲線法、地統(tǒng)計(jì)學(xué)、GPS網(wǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[2-6]。

    國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者的研究:張坤等[2]采用的地統(tǒng)計(jì)學(xué)變異函數(shù)理論對(duì)大湘西地區(qū)的年、月降水量空間結(jié)構(gòu)及特性進(jìn)行了分析,并且基于普通克里金插值研究年、月降水量空間分布的規(guī)律;張焱等[3]基于晉西地區(qū)多年降水量、月降水量資料,采用線性趨勢(shì)法和累積距平曲線法分析了晉西黃土高原地區(qū)近47年降水變化趨勢(shì);楊引明等[4]采用地基GPS網(wǎng)觀測(cè)的降水?dāng)?shù)據(jù)分析了長(zhǎng)江三角洲地區(qū)大氣可降水量的氣候特征,重點(diǎn)分析了梅雨時(shí)期的大氣可降水量特征及其與強(qiáng)降水的關(guān)系。

    國(guó)外相關(guān)學(xué)者的研究:BEVⅠES等[5]基于全球定位系統(tǒng)(GPS)的水汽遙感方法精確測(cè)量大氣中的可降水量,以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)降水量;MANTOU等[6]通過(guò)使用來(lái)自15個(gè)國(guó)家的91個(gè)站點(diǎn)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì)東南亞和南太平洋的降水和氣溫趨勢(shì)進(jìn)行了分析。

    以上研究方法雖然準(zhǔn)確地揭示了不同地區(qū)降水特征,但多聚焦區(qū)域尺度的年或月降水量的線性變化趨勢(shì)、空間規(guī)律及特征,忽略了降水量的季節(jié)性變化及是否符合正態(tài)分布,因此本文以貴州省為研究區(qū),對(duì)貴州省降水量時(shí)間變化、空間分布、正態(tài)分布及不同季節(jié)的降水相對(duì)變動(dòng)率進(jìn)行分析,揭示貴州省不同季節(jié)降水變化規(guī)律,以期為水資源利用、防汛抗旱等工作提供科學(xué)依據(jù)。

    2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文的年降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于2000—2020年貴州省水資源公報(bào),季節(jié)降水的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)——中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)[7],原始數(shù)據(jù)是各個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的日值數(shù)據(jù),采用反距離權(quán)重法對(duì)每日數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,得到逐日降水?dāng)?shù)據(jù),將每日降水?dāng)?shù)據(jù)累加得到貴州省月降水量數(shù)據(jù)。

    2.2 研究方法

    2.2.1 K-S檢驗(yàn)法

    K-S檢驗(yàn)是柯爾莫洛夫斯密爾諾夫(Kolmogorov-Smirnov)檢驗(yàn)的簡(jiǎn)稱,是一種連續(xù)的一維概率分布均等性的非參數(shù)檢驗(yàn)方法[8]。通過(guò)計(jì)算,得出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Z值和漸進(jìn)顯著性概率P值,并根據(jù)漸進(jìn)顯著性概率P值是否大于顯著性水平(0.05)判定服從或不服從零假設(shè),其中當(dāng)概率P值大于0.05時(shí),即接受原假設(shè),認(rèn)為該統(tǒng)計(jì)量是服從均值的正態(tài)分布,若概率P值小于0.05,則認(rèn)為拒絕原假設(shè),該統(tǒng)計(jì)量不服從均值的正態(tài)分布,漸進(jìn)顯著性的真顯著性下限為0.2[8-10]。

    2.2.2 線性回歸分析

    線性回歸分析是研究一個(gè)因變量和一個(gè)或多個(gè)自變量之間是否存在某種線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。線性回歸分析檢驗(yàn)過(guò)程是對(duì)顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t值和顯著性水平Sig.值進(jìn)行分析,即當(dāng)顯著性水平Sig.值大于0.05時(shí),認(rèn)為該統(tǒng)計(jì)量的線性變化趨勢(shì)顯著;當(dāng)Sig.值小于0.05時(shí),則該統(tǒng)計(jì)量的線性變化趨勢(shì)不顯著?;貧w系數(shù)顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t值,當(dāng)t值大于0時(shí),表明因變量隨自變量的變化,線性呈上升趨勢(shì);當(dāng)t值小于0時(shí),則表明線性變化呈下降趨勢(shì),可以根據(jù)t值的大小判斷線性上升或下降的顯著程度[8-10]。

    線性回歸方程為:

    式(1)中:β0為截距;β^1為回歸系數(shù),當(dāng)β^1>0時(shí),則因變量隨自變量的增加呈上升趨勢(shì),當(dāng)β^1<0時(shí),則因變量隨自變量的增加呈下降趨勢(shì);X為自變量。

    2.2.3 降水相對(duì)變率

    降水相對(duì)變率是指降水量的年、季、月的變化率,區(qū)域的多年實(shí)際降水量和多年平均降水量之差再與平均降水量的百分比。降水相對(duì)變率可以反映該地一段時(shí)間內(nèi)降水的穩(wěn)定程度,降水相對(duì)變率越大,則該區(qū)域的降水量變動(dòng)越大,極易發(fā)生干旱或洪澇等災(zāi)害。本文利用以下公式計(jì)算貴州省年、各季節(jié)的降水的相對(duì)變率[11]:

    式(2)中:F為降水相對(duì)變率;n為統(tǒng)計(jì)年份;xi為逐年降水量;為多年平均降水量。

    3 結(jié)果分析

    3.1 2000—2020年貴州省降水量正態(tài)分布及線性變化趨勢(shì)分析

    近20年來(lái),貴州省的年平均降水量為1 147.06 mm,年變化傾向率為5.57 mm/年,貴州省降水量的年際差異較大,2020年降水量最大,高達(dá)1 417.3 mm,2011年降水量最小,為820.6 mm,兩者相差596.7 mm。2000—2020年貴州省年降水量正態(tài)分布和趨勢(shì)分析如表1所示。在K-S檢驗(yàn)中,K-S正態(tài)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值為0.11,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率P值為0.2,表明貴州省年降水量服從均值的正態(tài)分布。根據(jù)線性回歸分析檢驗(yàn),回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t值為1.452,大于0,表明2000—2020年貴州省降水量總體呈上升趨勢(shì),線性顯著性水平Sig.值為0.163,大于0.05,在95%置信區(qū)間以內(nèi)(區(qū)間臨界值±2信區(qū)間),說(shuō)明雖然貴州省年降水量呈上升趨勢(shì),但趨勢(shì)平緩,線性變化不顯著。

    表1 2000—2020年貴州省年降水量正態(tài)分布和趨勢(shì)分析

    3.2 2000—2020年貴州省降水量空間分布規(guī)律

    貴州省年降水量空間分布差異性顯著,如圖1所示,降水量分布整體呈條帶狀由東向西呈遞減趨勢(shì),最高值為1 478.23 mm,最低值為843.62 mm,兩者相差634.61 mm。按行政分區(qū)來(lái)看,黔東南、黔南、黔西南地區(qū)的降水量是貴州降水量的豐區(qū),降水量在1 249.30~1 478.23 mm,畢節(jié)地區(qū)是貴州降水量最少的地區(qū),降水量在843.62~992.95 mm,這表明貴州降水總量相對(duì)豐富但時(shí)空分布不均。

    圖1 貴州省降水量空間分布圖

    3.3 2000—2020年貴州省降水量相對(duì)變率分析

    如表2所示,貴州省年降水量變化相對(duì)穩(wěn)定,但不同季節(jié)降水相對(duì)變率差異明顯,夏秋兩季降水變率顯著,冬季則相對(duì)穩(wěn)定。降水相對(duì)變率最大的是夏季(6—8月),為27.79%,主要原因有:夏季受東南季風(fēng)的影響,當(dāng)海陸垂直氣壓梯度力差大時(shí),季風(fēng)勢(shì)力強(qiáng),從海面上攜帶大量的水汽進(jìn)入內(nèi)陸地區(qū)[12],在貴州形成降雨,其次受地形抬升的影響,暖濕空氣隨海拔升高降溫、冷凝形成降雨;當(dāng)海陸垂直氣壓梯度力差較小時(shí),季風(fēng)勢(shì)力較弱,攜帶的水汽量減少,導(dǎo)致降雨量減少,其次季風(fēng)[12]勢(shì)力弱,對(duì)于地形的爬升能力減弱,無(wú)法形成有效降雨。降水相對(duì)變率最小的是冬季(12月至次年2月),為4.89%,主要原因有:冬季貴州省受西北季風(fēng)控制,西北季風(fēng)是來(lái)自于蒙古—西伯利亞高壓地區(qū)形成的寒冷干燥的大陸性氣流,攜帶的水汽含量較低,形成的降雨量少,所以貴州省的冬季降水變率小[12]。

    表2 2000—2020年貴州省降水量相對(duì)變率

    4 結(jié)論

    2000—2020年貴州省年降水量總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì),但降水趨勢(shì)上升平緩,線性變化不顯著;在K-S檢驗(yàn)中表明,貴州省降水量服從均值的正態(tài)分布。2000—2020年貴州年平均降水量大致呈條帶狀由東向西遞減,降水空間分布差異顯著,極差最大可達(dá)634.61 mm,黔東南、黔南、黔西南為貴州省降水豐區(qū),降水量較少的是畢節(jié)地區(qū)。2000—2020年貴州省的年降水量相對(duì)變率為10.08%,整體降水量相對(duì)穩(wěn)定,但季節(jié)降水相對(duì)變率差異明顯,變率最大為夏季27.79%,其次是秋季19.67%、春季14.44%,最小的是冬季4.89%。

    綜上所述,對(duì)區(qū)域降水量統(tǒng)計(jì)分析是水文特性分析的基礎(chǔ)工作,查清區(qū)域內(nèi)降水量的時(shí)空分布情況、變化特征及區(qū)域降水年際、季節(jié)變化等特點(diǎn),為摸清區(qū)域水資源涵養(yǎng)量提供基礎(chǔ)信息,有利于該區(qū)域水利資源的評(píng)價(jià)與水資源的再分配。其次,對(duì)區(qū)域降水量的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析,可以預(yù)測(cè)其未來(lái)降水量的變化,提前做好防汛抗旱的減災(zāi)工作,減少人民生命財(cái)產(chǎn)的損失,對(duì)區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及社會(huì)的團(tuán)結(jié)穩(wěn)定有著深遠(yuǎn)的意義。

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