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基于插值技術(shù)的四川省降水量空間分布特征研究

2023-11-30 11:32:34張弛
科技與創(chuàng)新 2023年22期
關(guān)鍵詞:區(qū)域

張弛

(平羅縣氣象局,寧夏石嘴山 753400)

IPCC 委員會所發(fā)布的最新的氣候變化評估報告顯示,若不考慮外部突變因素的干擾,至2040 年全球氣溫將繼續(xù)升高1.5 ℃,持續(xù)的升溫現(xiàn)象,將使得極端氣候事件發(fā)生的概率大大提升[1-2]。因此,研究區(qū)域性大雨、暴雨日數(shù)等空間變化規(guī)律,對掌握極端氣候的發(fā)生規(guī)律和精益化氣候變化管控均具有重要意義。

目前對于極端降水氣候的研究主要有:高潔等[3]利用四川省2002—2020 年降雨及災(zāi)情分布數(shù)據(jù),研究了降水趨勢空間變化特征以及降水量變化與災(zāi)情發(fā)生頻次之間的關(guān)系,指出降水量主要集中在南部區(qū)域,且大暴雨發(fā)生時往往伴隨50%可能性的災(zāi)情事件。甘露等[4]利用四川省1964—2016 年降水資料,采用時間及周期變化分析方法,研究極端降水事件變化特征,指出極端降水事件發(fā)生頻率與強(qiáng)度之間呈反比例關(guān)系,在空間上呈由東南區(qū)域向西北逐漸減少的趨勢。李昱銳等[5]利用四川省2010—2019 年夏季短時強(qiáng)降水資料,研究了降水量、強(qiáng)度以及頻次空間差異性,指出降水發(fā)生頻次受微地形條件影響較大,且日變化呈現(xiàn)“V”形分布特征,降水量極大值頻次具有單峰值日變化特征。同時,還有學(xué)者采用不同的空間插值技術(shù)研究降水空間分布特征,比如莫躍爽等[6]采用4 種插值技術(shù)研究了貴州省降水空間分布差異性,指出不同插值技術(shù)在降水空間分布研究工作中,計算結(jié)果存在一定差異性,克里金插值(Kriging)精確度要高于Trend、IDW。陳雅婷等[7]利用中國1981—2010 年平均降水量資料,對不同差值技術(shù)有效性進(jìn)行評估,指出在全國大范圍降水量空間變化研究中,貝葉斯插值精度最優(yōu),但對于省級區(qū)域及流域尺度的研究,Kriging 插值精度最優(yōu)。從上述已有研究可以看出,Kriging 插值技術(shù)由于其在網(wǎng)格化插值過程中考慮了樣本的空間分布相關(guān)性,其在省級區(qū)域降水量的研究中具有一定的優(yōu)勢。

本文利用四川省36 個地面測站1980—2012 年逐日降水資料,結(jié)合中國暴雨、大雨降水量定義標(biāo)準(zhǔn),對各站點大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)等進(jìn)行統(tǒng)計,采用Kriging插值技術(shù)、線性擬合方法,研究降水量、氣候傾向率、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)等空間分布差異性。

1 研究區(qū)域及方法說明

1.1 區(qū)域說明

四川省地處中國高原與中部平原交界過渡區(qū)域,海拔空間分布示意圖如圖1 所示。其中填色為海拔分布,黑色三角為地面站位置。川東、川西地形差異性較大,東西橫跨1 075 km,南北橫跨921 km,川西主要為山地、高原地形,大部分區(qū)域海拔大于3 000 m,川東主要為盆地地形,大部分區(qū)域海拔小于1 000 m。四川盆地整體區(qū)域年平均氣溫在18 ℃左右,年降水量在1 000~1 200 mm 之間,其中川西南部區(qū)域年降水量在900~1 200 mm 之間,川西北部區(qū)域年降水量在500~900 mm 之間,降水量空間分布具有較大差異性。

圖1 四川省海拔及36 個地面站點空間分布示意圖

1.2 方法說明

本文在對四川盆地降水量空間分布特征研究中,主要根據(jù)36 個地面測站位置處降水量進(jìn)行空間插值,采用的插值算法為克里金法(Kriging),水平分辨率為0.2°×0.2°,空間插值主要的思想為根據(jù)已知點空間信息,推算臨近區(qū)域未知點信息,2 個位置點距離越近,所具有的相似特征概率越大,而Kriging 插值法是一種最優(yōu)插值法,在各行各業(yè)均得到了實際應(yīng)用[8-10]。在對四川盆地大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)研究工作中,根據(jù)中央氣象臺對一次暴雨過程的定義進(jìn)行研究:日降水量大于等于50 mm,即為一次暴雨日;當(dāng)日降水量小于50 mm,但大于等于25 mm,即為一次大雨日。

Kriging 插值算法核心計算表達(dá)式為[11]:

式中:ε(xi)、ε(xj)為本文研究區(qū)域內(nèi)36 個地面測站中隨機(jī)2 個測站樣本值(降水量、氣候傾向率、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù));d為地面測站數(shù)量,取36;z(xm)為任意未知點位插值結(jié)果;λ為第i個觀測值未知權(quán)重值。

本文在研究空間降水量變化率中,主要采用氣候傾向率方法,該方法常常應(yīng)用于氣候變化診斷及預(yù)測業(yè)務(wù)中,可以用一元線性回歸方程進(jìn)行表示[12-13]:

式中:a為回歸常數(shù);b為回歸系數(shù);ti為時間的數(shù)值。

計算出的回歸系數(shù)變化率又稱為氣候傾向率,當(dāng)b>0 表明呈遞增趨勢,b<0 表明呈遞減趨勢。

2 結(jié)果與分析

2.1 年降水量及氣候傾向率空間分布

為研究四川省年降水量總體變化特征,本文分別統(tǒng)計出1980—2012 年期間36 個地面測站年降水量,然后除以年份,最后除以36(測站數(shù)量),表示四川省多年平均降水量整體變化趨勢。統(tǒng)計結(jié)果顯示,四川省多年平均降水量為1 039 mm。36 個地面測站多年平均降水量統(tǒng)計值如表1 所示。從表1 可以看出,不同測站所在區(qū)域降水量具有較大的差異性,其中峨眉山測站區(qū)域降水量最大,為1 650 mm,其次萬源、達(dá)縣降水量也較大,多年平均降水量大于1 200 mm,而巴塘測站區(qū)域降水事件最少,降水量僅為486 mm,說明該區(qū)域較為干旱。

表1 36 個地面測站多年平均降水量統(tǒng)計單位:mm

本文利用36 個測站已知多年平均降水量數(shù)據(jù),采用Kriging 空間插值法,進(jìn)行空間插值計算,多年平均降水Kriging 空間插值分布情況如圖2 所示??傮w上看出降水量具有很大的空間分布差異性,在102°E—104°E、28.5°N—30.6°N 范圍上降水最為集中,該區(qū)域降水量分布在1 250~1 700 mm 之間,在川南、川東區(qū)域降水量分布在950~1250 mm 之間,而在川西區(qū)域降水量明顯小于其余區(qū)域,降水量分布在450~750 mm 之間,整體上可以說明四川省年降水量從川東向中部區(qū)域遞增,然后從中部區(qū)域向川西大幅度遞減;從川南向中部區(qū)域遞增,然后從中部區(qū)域向川北大幅度遞減。

圖2 四川省多年平均降水Kriging 空間插值分布情況

本文對36個測站區(qū)域降水量氣候傾斜率分別進(jìn)行計算統(tǒng)計,結(jié)果如表2 所示,表明不同區(qū)域降水量增加或者遞減速率之間存在較大差異性,其中峨眉山地區(qū)降水量變化速率最大為-8.87 mm/年,說明了該地區(qū)降水量每年減少約8.87 mm,其次都江堰、綿陽、木里、越西、宜賓、鹽源、會理、廣元、敘永這9 個區(qū)域降水量遞減的幅度也相對較大,遞減幅度均大于4 mm/年。同時,色達(dá)、馬爾康、稻城、康定、西昌這5 個區(qū)域降水量呈遞增的變化趨勢,計算出的降水量變化速率均大于0 mm/年。

表2 36 個地面測站區(qū)域降水量氣候傾斜率統(tǒng)計單位:mm/年

四川省降水量氣候傾斜率Kriging 空間插值分布情況如圖3 所示,可以看出氣候傾斜率與圖2 一樣具有空間分布差異性,在102°E—105°E、28.2°N—31.6°N范圍上降水量氣候傾斜率最大,且為負(fù)值,該區(qū)域降水量氣候傾斜率分布在-9.0~-5.5 mm/年之間,說明這些區(qū)域年降水量減少的速率較大。整體上可以看出,川西區(qū)域計算出的降水量氣候傾斜率分布在0~3 mm/年之間,說明了川西大多數(shù)區(qū)域降水量呈逐年增多的趨勢,而川東區(qū)域計算出的降水量氣候傾斜率同樣小于0 mm/年,表明川東區(qū)域降水量呈小幅度的逐年遞減趨勢。四川省年降水量氣候傾斜率從川東向中部區(qū)域遞減幅度逐漸增大,然后從中部區(qū)域向川西遞增幅度增大。

圖3 四川省降水量氣候傾斜率Kriging 空間插值分布情況

2.2 年降水量隨經(jīng)緯度變化趨勢

四川省降水量隨經(jīng)緯度變化擬合結(jié)果如圖4所示,從圖4 可以看出,降水量空間分布與經(jīng)緯度之間存在一定的關(guān)系,因此本文深入研究降水量與經(jīng)緯度之間的線性關(guān)系。采用最小二乘法擬合方法[14]對降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可以看出四川省降水量與經(jīng)度、緯度之間存在一定的相關(guān)性。從圖4(a)可以看出,降水量與經(jīng)度之間存在一次函數(shù)的關(guān)系,且為正相關(guān)性關(guān)系,即降水量隨著經(jīng)度的增加而增加,經(jīng)度每增加1°,降水量增加72.83 mm。從圖4(b)可以看出,降水量與緯度之間存在二次函數(shù)的關(guān)系,在緯度27°N—30°N 范圍內(nèi)降水量較多,其余緯度范圍內(nèi)降水量較小。

圖4 四川省降水量隨經(jīng)緯度變化擬合結(jié)果

2.3 大雨、暴雨日數(shù)空間分布

四川省大雨、暴雨日數(shù)Kriging 空間插值分布情況如圖5 所示。從圖5 可以看出,大雨日數(shù)空間仍然存在不均勻性,在川南、中部、川東區(qū)域大雨事件較為集中,大雨日數(shù)分布范圍在60~100 d 之間,而在川西區(qū)域大雨事件出現(xiàn)的概率較小,大雨日數(shù)分布范圍在5~30 d 之間,大雨日數(shù)整體分布情況與圖2 較為一致,四川省大雨日數(shù)從川東向川西大幅度遞減,同時從川南向向川北大幅度遞減。

圖5 四川省大雨、暴雨日數(shù)Kriging 空間插值分布情況

暴雨日數(shù)跟大雨日數(shù)一樣存在空間分布不均勻性,在102.5°E—103.8°E、29.0°N—30.3°N 范圍內(nèi)出現(xiàn)暴雨事件概率最大,暴雨日數(shù)分布范圍在5.0~6.5 d之間,同樣在川東北暴雨事件也較為頻繁,而在川西區(qū)域出現(xiàn)暴雨事件的概率極小,暴雨日數(shù)分布范圍在0~1 d 之間,川北區(qū)域出現(xiàn)暴雨日數(shù)分布在1.0~3.5 d之間。整體上可以看出,四川省暴雨日數(shù)從川東向川西大幅度遞減,同時從川南向川北小幅度遞減。

3 結(jié)論

本文利用四川省36 個地面測站1980—2012 年逐日降水資料,采用Kriging 插值、氣候傾向率、最小二乘法,主要研究區(qū)域性降水量、氣候傾向率、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)等空間分布差異性,得出以下結(jié)論:年降水量從川東向中部區(qū)域遞增,并向川西大幅度遞減,其次從川南向中部區(qū)域遞增,并向川北大幅度遞減;經(jīng)度每增加1°,降水量增加72.836 6 mm,降水量與緯度之間存在二次函數(shù)的關(guān)系;年降水量氣候傾斜率從川東向中部區(qū)域遞減幅度逐漸增大;大雨日數(shù)在川南、中部、川東區(qū)域大雨事件較為集中,分布范圍在60~100 d 之間;暴雨日數(shù)在川東北區(qū)域也較為集中,而在川西區(qū)域出現(xiàn)暴雨事件的概率極小。

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