梧州市近30年降雨量时空变化分布分析

梧州市近30年降雨量时空变化分布分析
朱颖洁
【摘要】The interpolation effect of Kriging,IDW,Spline and Trend method is analyzed,and the suitable ones have been chosen for the analysis of the rainfall in Wuzhou,and the distribution characteristics of time and space change of seasonal and annual rainfall in wuzhou are studied.Results show that:Kriging,IDW and Spline method are good for spatial interpolation for seasonal and annual rain-fall.rainfall decreasesfrom north to south in spring;rainfall decreases from northwest to southeast in summer;rainfall decreases from south,northwest to central in autumn;rainfall decreases from north and south to central and eastern in winter;annual rainfall decreases from north and south to west,southeast.most of Wuzhou rainfall increasesin spring;rainfall increasesin Wuzhou in summer;rainfall in-creasesin most of Wuzhou in autumn;rainfall increases in most of Wuzhou in winter;annual rainfall increases in most of Wuzhou.rain-fallrelatively decreases in the 80s of the 20th century;rainfall in the 90s of the 20th century is more than that in the 80s;rainfall in the 10s of the 21st century is less than that in the 90s of the 20st century.%分析Kriging、IDW、Spline和Trend法的插值效果，选出适合梧州市降雨量的空间插值方法，分析梧州市季年降雨量的时空变化分布特征。

结果表明Kriging、IDW和Spline法在季年降雨量空间插值中的应用效果较好；春季降雨量分布自北部向南部递减，夏季降雨量分布自西北部向东南部和北部递减，秋季降雨量分布自南部、西北部向中部递减，冬季降雨量分布自北部与南部向中部和东部递减，年降雨量分布自北部与南部向西部和
东南部递减。

梧州市大部地区四季和年降雨量呈增加趋势；梧州市20世纪80年代降雨总体相对较少，90年代降雨较80年代增多，21世纪前10年降雨较90年代有所减少。

【期刊名称】《人民珠江》
【年(卷),期】2016(037)004
【总页数】7页(P25-31)
【关键词】Kriging;IDW;Spline;Trend;Mann-Kendall检验;降雨量;梧州
【作者】朱颖洁
【作者单位】梧州市水文水资源局，广西梧州 543002
【正文语种】中文
【中图分类】P426.62
了解气候变化是国际地球科学发展最为关键的问题之一。

气候变化尤其是全球变暖对水资源的影响问题，包括水循环过程、水量时空分布、降雨极端事件与洪涝灾害等的改变，事关人类的生存与发展[1]。

降雨量是气候变化、水文规律、多种水文模型分析研究的重要基础数据之一。

根据降雨量数据的内在特征,对降雨量数据进行空间探索分析，研究Kriging、IDW、Spline和Trend方法在梧州市季年降雨空间插值中应用的适用性，通过比较而选择一个合用的、适于数据空间分布特点的内插方法，并对梧州市近30 a降雨量时空变化特征进行分析，不仅对推进梧州水文规律分析预测研究和指导西江黄金水道的可持续发展战略具有意义，而且还在防洪减灾、趋利避害，促进国民经济和社会发展等方面都具有非常重要的意义。

选用梧州市辖区内49个降雨量站的1984—2013年降雨量数据。

首先，分别使用
Kriging[2]、IDW[3]、Spline[4]和Trend法[5]对辖区内39个降雨量站的春季(1—3月)降雨量、夏季(4—6月)降雨量、秋季(7—9月)降雨量、冬季(10—12月)降雨量和年降雨量进行空间插值，利用辖区内另外10个没有参与插值的降雨量站采用交叉验证的方法比较插值结果，选出适合梧州市季、年降雨量的空间插值方法；接着，利用最适合的空间插值方法分析梧州市季、年降雨量的空间分布；采用Mann-Kendall检验法对梧州市季、年降雨进行趋势分析, 利用最适合的空间插值方法对梧州市范围内没有观测资料的区域进行季、年降雨量Mann-Kendall检验
值插值,得到梧州降雨趋势分布；最后，利用Kriging插值法分析梧州市年降雨量
的年际变化空间分布。

对于不同的插值对象，相同的空间插值方法的插值精度不同，而对于相同的插值对象，不同的空间插值方法所得到的插值结果也不同。

采用交叉验证法[5]来验证空
间插值的精度，即假定某些站点的降雨量值未知，用周围站点的降雨量值来进行插值估算，通过计算该站点的实测值与估算值的平均绝对误差
(Mean Absolute Error，MAE)、插值平均误差平方的平方根
(Root Mean Squared Interpolation Error，RMSIE)、平均相对误差
(Mean Relative Error，MRE)来评估空间插值方法的精度。

MAE、RMSIE和MRE值越小，插值精度越高。

MAE可评估估算值可能的误差范围，RMSIE可以
反映利用样点数据的估算灵敏度和极值效应,MRE可以反映每个站点的插值精度。

选取大化、太平、藤县、象棋、南渡、岑溪、金鸡、河步、京南、梧州10个降雨量站作为验证站点。

现选择待插值点周围12个样本点进行插值，Kriging的拟合半方差模型采用球面
模型，IDW的幂指数取值为2，栅格分辨率为输入点要素范围的长度或宽度除以250得到的较小值。

交叉验证结果见表1，春季降雨量插值的MAE排序为
Spline<IDW<Kriging<Trend，RMSIE排序为
Spline<Kriging<IDW<Trend,MRE排序为Spline<IDW<Kriging<Trend,Spline 插值法精度最优；夏季降雨量插值的MAE排序为Kriging<Spline<IDW<Trend，RMSIE排序为Kriging<Spline<IDW<Trend, MRE排序为
Kriging<Spline<IDW<Trend,Kriging插值法精度最优；秋季降雨量插值的MAE 排序为IDW<Kriging<Spline<Trend，RMSIE排序为
IDW<Kriging<Spline<Trend，MRE排序为IDW<Kriging<Spline<Trend，IDW插值法精度最优；冬季降雨量插值的MAE排序为
Spline<Kriging<IDW<Trend，RMSIE排序为
Spline<Kriging<IDW<Trend,MRE排序为Spline<Kriging<IDW<Trend,Spline 插值法精度最优；年降雨量插值的MAE排序为Kriging< Spline <IDW<Trend，RMSIE排序为Kriging<Spline<IDW<Trend，MRE排序为
Kriging< Spline <IDW<Trend，Kriging插值法精度最优。

运用Spline插值法对研究区域进行春季降雨量和冬季降雨量插值, 运用Kriging插值法对研究区域进行夏季降雨量和年降雨量插值, 运用IDW插值法对研究区域进
行秋季降雨量插值,得到梧州降雨分布图(图1)。

从利用Spline插值法生成的春季降雨量栅格图(图1a)中可以看出春季降雨量栅格
图插值效果较好。

春季降雨量分布的基本特点是自北部向南部递减；西北部的大化-古降一带为高值区；西部和东南部为低值区。

从Kriging插值法生成的夏季降雨量栅格图(图1b)中可以看出夏季降雨量栅格图
插值效果较好。

夏季降雨量分布的基本特点是自西北部向东南部和北部递减；西北部的六喇-大化、平桂-蒙山金垌一带为高值区；中部和南部为低值区。

从IDW插值法生成的秋季降雨量栅格图(图1c)中可以看出秋季降雨量分布的基本特点是自南部、西北部向中部递减；南部的吉太-南渡-大隆-大水口一带，西北部
的六喇和中南部的安平为高值区；中部为低值区。

从Spline插值法生成的冬季降雨量栅格图(图1d)中可以看出冬季降雨量栅格图插值效果较好。

冬季降雨量分布的基本特点是自北部与南部向中部、东部递减；南部的吉太、西北部的古降-大化-文圩一带为高值区；中部、东部、西部为低值区。

从Kriging插值法生成的年降雨量栅格图(图1e)中可以看出年降雨量栅格图插值效果较好。

年降雨量分布的基本特点是自北部与南部向西部、东南部递减；西北部的六喇-大化一带为高值区；西部和东南部为低值区。

考虑到不同地区降雨的差异，运用Mann-Kendall检验法[6-7]分析了梧州市辖区内49个降雨站的春季降雨量、夏季降雨量、秋季降雨量、冬季降雨量和年降雨量的趋势变化，运用Spline插值法对研究区域内无资料地区进行春季降雨量和冬季降雨量Mann-Kendall检验值插值, 运用Kriging插值法对无资料地区进行夏季降雨量和年降雨量Mann-Kendall检验值插值, 运用IDW插值法对无资料地区进行秋季降雨量Mann-Kendall检验值插值,得到整个研究区降雨量Mann-Kendall趋势变化分布图(图2)。

图2a给出了春季降雨量随时间变化的趋势，可以看出，梧州市春季降雨量变化趋势具有明显的空间差异。

梧州市大部春季降雨量呈增加趋势，其中中部、北部京南-蒙江一带增加趋势较大，京南的MK值1.72为最大，但南部、西部、北部一些地区春季降雨量趋于减少。

图2b给出了夏季降雨量随时间变化的趋势，可以看出，梧州市夏季降雨量呈增加趋势，其中西北部夏季降雨量增加趋势明显(p>1.96)，蒙山金垌-文圩、长坪-大塘一带最为明显，蒙山金垌MK值3.91为最大。

因为局部地形的影响，中部夏季降雨量变化趋势有一定的区域性差异，其中长发一带夏季降雨量明显增多，倒水一带夏季降雨量增多趋势不明显。

图2c给出了秋季降雨量随时间变化的趋势，可以看出，梧州大部秋季降雨量呈增
加趋势，但东北、西北部秋季降雨量呈减少趋势。

因为局部地形的影响，西部秋季降雨量变化趋势区域性差异大，其中岭景一带秋季降雨量呈增多趋势，新庆一带秋季降雨量呈减少趋势。

图2d给出了冬季降雨量随时间变化的趋势，可以看出，梧州冬季降雨量大部呈增加趋势，其中东部的梧州一带冬季降雨量增加趋势明显(p>1.96)，梧州MK值1.99为最大。

中部白石-三堡一带、西北部平桂-文圩一带冬季降雨量增加趋势较大。

因为局部地形的影响，西北部冬季降雨量变化趋势区域性差异大，其中大塘-壬山一带冬季降雨量呈增多趋势，但蒙山一带冬季降雨量呈减少趋势。

图2e给出了年降雨量随时间变化的趋势，可以看出，梧州大部年降雨量呈增加趋势，其中西北部的平桂-文圩一带、中部的蒙江-藤县一带和东部的红卫附近年降雨量增加趋势明显(p>1.96)。

因为局部地形的影响，东北部年降雨量变化趋势区域性差异大，其中东北部年降雨量呈增多趋势，但上泗龙附近年降雨量呈减少趋势。

利用Kriging插值法得到20世纪80、90年代以及21世纪前10 a梧州年降雨量的空间分布见图3。

由图3可知，20
将各站的年降雨量进行对比分析(图4)，由图4a可见，中部藤县-人和-白石一带20世纪80年代降雨少，东北部塘湾-六堡一带、西北部六喇-古降-大化一带和南部的吉太20世纪80年代降雨相对较多；由图4b可见，西北部六喇-大化-古降一带和南部的吉太一带20世纪90年代降雨相对较多，东南部的岑溪-广平-诚谏一带20世纪90年代降雨相对较少；由图4c可见，西北部平桂-六喇-大化-古降一带和中部的白石-安平一带21世纪前10 a降雨相对较多，西部的藤县-新庆一带和东南部的岑溪一带21世纪前10 a降雨相对较少。

通过对梧州市近30 a降雨量时空变化分布格局进行分析，得到以下结论。

a) Kriging、IDW和Spline方法在季年降雨空间插值中的应用效果较好：对于春季降雨量，Spline插值效果最好；对于夏季降雨量，Kriging插值效果最好；对于
秋季降雨量，IDW插值效果最好；对于冬季降雨量，Spline插值效果最好；对于年降雨量，Kriging插值效果最好。

b) 春季降雨量分布自北部向南部递减；夏季降雨量分布自西北部向东南部和北部递减；秋季降雨量分布自南部、西北部向中部递减；冬季降雨量分布自北部与南部向中部、东部递减；年降雨量分布自北部与南部向西部、东南部递减。

c) 梧州大部各季和年降雨量均呈增加趋势。

但南部、西部、北部一些地区春季降雨量趋于减少；东北、西北部秋季降雨量呈减少趋势；西北部蒙山一带冬季降雨量呈减少趋势；东部上泗龙一带年降雨量呈减少趋势。

d) 20世纪80年代降雨总体相对较少，20世纪90年代降雨较80年代增多，21世纪前10 a降雨较20世纪90年代有所减少；20世纪80年代中部藤县-人和-白石一带降雨少，东北部塘湾-六堡一带、西北部六喇-古降-大化一带和南部的吉太降雨相对较多；20世纪90年代西北部六喇-大化-古降一带和南部的吉太一带降雨相对较多，东南部的岑溪-广平-诚谏一带降雨相对较少；21世纪前10 a西北部平桂-六喇-大化-古降一带和中部的白石-安平一带降雨相对较多，西部的藤县-新庆一带和东南部的岑溪一带降雨相对较少。