重庆市降水量的时空变化
基于Landsat数据的重庆市热环境时空格局变化研究
doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2024.03.029引用格式:孟珂宇,徐丽华.基于Landsat数据的重庆市热环境时空格局变化研究[J].无线电工程,2024,54(3):751-758.[MENGKeyu,XULihua.Spatial TemporalPatternChangeofThermalEnvironmentinChongqingBasedonLandsatData[J].RadioEngineering,2024,54(3):751-758.]基于Landsat数据的重庆市热环境时空格局变化研究孟珂宇,徐丽华(西南大学资源环境学院,重庆400715)摘 要:针对当前热环境加剧对城市生态环境和人类健康带来的严重威胁,采用辐射传输方程法和Landsat数据对2001年和2019年重庆市主城九区地表温度(LandSurfaceTemperature,LST)进行反演,对研究区城市热环境时空变化进行研究。
基于此选取景观指数和驱动因子对热力景观格局变化和热环境驱动机制进行研究。
结果表明:①2001—2019年,重庆市主城九区城市热环境明显增强,高温区域明显增多且整体向北扩张,到2019年LST总体呈现“内高外低”的分布格局。
②中温区最大斑块指数增长了近12倍,代替次低温区成为研究区优势斑块类型。
斑块数量和密度均下降了约62%,说明重庆市主城区的热力景观总体上呈聚集化,连通性较强。
③NDVI和DEM与LST呈负相关,NDBI与LST呈正相关,影响程度为NDBI>NDVI>DEM。
关键词:城市热环境;地表温度反演;Landsat数据;景观格局中图分类号:P237;TP79文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3106(2024)03-0751-08Spatial TemporalPatternChangeofThermalEnvironmentinChongqingBasedonLandsatDataMENGKeyu,XULihua(CollegeofResourcesandEnvironment,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China)Abstract:Theaggravationofthermalenvironmentposesaseriousthreattourbanecologicalenvironmentandhumanhealth.TheradiativetransferequationandLandsatdataisusedtoretrieveLandSurfaceTemperature(LST)ofdowntownareaofChongqingin2001and2019tostudythespatiotemporalchangesoftheurbanthermalenvironmentintheseareas.Thechangesofthermallandscapepatternandthedrivingmechanismofthermalenvironmentinthisareaareanalyzedbasedontheselectedlandscapeindexesanddrivingfactors.Theresultsshowthat:①from2001to2019,theurbanthermalenvironmentinthemaincityofChongqingbecameterrible,andthehigh temperatureareasincreasedandexpandednorthwardasawhole.By2019,LSTshowedadistributionpatternof“highinsideandlowoutside”;②byanalyzingthethermallandscapepattern,themaximumpatchindexinthemiddletemperatureareaincreased12times,replacingthesublowtemperatureareaasthedominantpatchtypeinthestudyarea.Thenumberanddensityofpatchesdecreasedbyabout62%,indicatingthatthethermallandscapeinthemainurbanareaofChongqingisaggregatedandhasstrongconnectivity;③NDVI,DEMandNDBIarethemainfactorsaffectingLSTinthestudyarea.NDVIandDEMhaveanegativecorrelationwithLST,andNDBIhasapositivecorrelationwithLST.ThedegreeofimpactisNDBI>NDVI>DEM.Keywords:urbanthermalenvironment;LSTretrieval;Landsatdata;landscapepattern收稿日期:2023-10-04基金项目:国家自然科学基金(41671291);西南大学实验技术研究项目资助项目(SYJ2021040)FoundationItem:NationalNaturalScienceFoundationofChina(41671291);SupportedbyExperimentalTechnologyResearchProjectofSouthwestUniversity(SYJ2021040)0 引言自二十世纪以来,城市化的快速发展导致人类活动的聚集和土地利用强度的加大,引起了城市热环境的显著变化,城市热环境对社会经济和人类健康产生重要影响[1-3]。
近50a三峡库区汛期极端降水事件的时空变化
Go g s Re e v i a e n rc n 0 a r e s ro r a i e e t r 5
L U i rn 一 C E G B n y n , AN a GU u &Z A i y I X a a , H N ig a Y G Qi , O Q H NG T a u o n n
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e t me p e i t t n e e ti h o d s a o r o n e n h i mp r la d s a ilc a a trsi sa e a a y e xr e r cpi i v n n t e f o e s n a ec u td a d t e rt ao l e o a n p t h c e it l n l z d.Co sse ta a r c n itn ・ n may d srb to s t e man s a i d lo xr me p e i iai n e e t e u n y i o d s a o v r T r e Go g s Re e v i o l it u i n i h i p t mo e fe te r c p tt v n q e c n f o e s n o e h e r e s r or i l a o r f l a e . T e s a i it b to fe te r c p tto v n e u n y i o lx wi n may di e e c e we n i o t n ra h p ta d sr u in o x r me p e i i i n e e t q e c sc mp e t a o l f r n e b t e n t s u h a d l i a r f h f he
1956—2016_年中国年降水量及其年内分配演变特征
第34卷第2期2023年3月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCE Vol.34,No.2Mar.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.02.0031956 2016年中国年降水量及其年内分配演变特征杜军凯1,仇亚琴1,李云玲2,卢㊀琼1,郝春沣1,刘海滢1(1.中国水利水电科学研究院,北京㊀100038;2.水利部水利水电规划设计总院,北京㊀100120)摘要:为分析中国降水时空演变格局,本文在月尺度上对水利部门与国家基本气象站的降水量监测数据进行融合,针对融合后的4177个站点,使用趋势分析㊁突变检验和年内分配向量法等方法分析了集中度㊁集中期和最大4个月累积降水量占全年之比等多个指数的分布格局,分析了1956 2016年中国年降水系列的趋势性和突变性特征,以及降水年内分配过程的时空演变㊂主要结论如下:①中国降水时空分布不均,自东南到西北,年降水量总体递减,降水年内分布集中度递增;站点年降水量序列的变化趋势呈现较强的地带性,自东南到西北呈 增 减 增 的3个条带;显著增加条带分别位于东南和西部地区,显著减少的条带位于中部,从东北地区向西南绵延至边境;年降水序列的趋势性变化大多伴随着突变,发生在20世纪80年代的站点最多㊂②沿200mm 和400mm 年降水量等值线,中国北方出现1个 汛期降水减少 条带,但其时间尺度效应较强;在月尺度上,站点汛期降水占比下降,非汛期降水占比增加;而在日尺度上则相反,连续3~7d 累积降水量的波幅加大,表明降水事件的极端程度在增强㊂③降水序列变化与径流的同步性较好,中国西北和东南地区年降水量呈增加趋势,典型水文站的还原径流量同步增加;年降水量显著减少㊁且最大4个月累积降水量占比指数减少超过10%的区域集中在北方的辽河㊁海河与黄河流域等非湿润区,相应水文断面的还原径流量显著减少㊂关键词:降水;年内分配;降水集中度;降水集中期;演变规律中图分类号:P333㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)02-0182-15收稿日期:2023-01-04;网络出版日期:2023-03-26网络出版地址:https :ʊ /kcms /detail /32.1309.P.20230324.1649.002.html基金项目:国家重点研发计划资助项目(2021YFC3201101);国家自然科学基金资助项目(52279030)作者简介:杜军凯(1987 ),男,河南禹州人,高级工程师,博士,主要从事流域水循环及其伴生过程模拟研究㊂E-mail:du_djk@通信作者:仇亚琴,E-mail:qyq@ 联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告[1]指出,人类影响造成的气候变暖速率前所未有,全球极端天气与极端气候事件发生频率不断增强,全球尺度的降水结构发生了显著变化[2],较大程度上影响了区域水安全和经济社会可持续发展[3]㊂水循环是联系地球系统大气圈㊁水圈㊁岩石圈和生物圈的纽带㊂降水是水循环过程的总输入,研究中国降水的时空分布与演变格局可为洪涝灾害应对㊁水资源情势分析及水生态修复等工作提供科技支撑,具有重要的意义㊂在降水时空分布与演变规律方面,已有较多学者开展了相关研究㊂如在降水年际变化趋势分析方面,王英等[4]基于730个气象站的监测数据进行空间插值法和趋势分析,结果表明中国降水量从20世纪60年代到90年代呈明显下降趋势;施雅风等[5]总结了西北地区气候变化特征,指出西北地区气候向暖湿转型可能是世纪性的;张强等[6]分析了西北地区气候湿化趋势,指出西北地区西部和东部从21世纪开始同时进入增湿期;王米雪等[7]研究了1960 2013年东南沿海地区年降水量变化特征,指出2000年后东南沿海地区形成 重旱-重涝并重 的格局㊂在降水序列突变研究方面,丁一汇等[8]对青藏高原年平均气温和降水量序列进行突变检验,研究指出气候要素突变方向㊁突变时间存在较大时空差异;贾路等[9]认为西北地区降水集中度指数均值序列存在显著的突变点;张阿龙等[10]认为锡林河和巴拉格尔河流域气候突变发生在20世纪90年代至2010年;Zuo 等[11]研究表明,海河流域年降水量系列在1979年发生突变㊂在降水年内变化研究方面,刘向培等[12]从 信息熵 角度分析了厄尔尼诺与南方涛动㊁太平洋年代际涛动对中国降水集中程度的影响;㊀第2期杜军凯,等:1956 2016年中国年降水量及其年内分配演变特征183㊀Zhang等[13]定义了降水年内集中度和年内集中期指数概念和计算方法,该方法被广泛用于区域年内多尺度降水不均匀性和集中程度,以及年际变化规律等研究中㊂此外,另有学者关注降水分区区划㊁降水变化的周期性㊁雨日数与雨强演变特征㊁季节降水结构演变与平稳性㊁城市化对降水的影响,以及极端降水时空变化特征等[14-19]㊂尽管当前研究取得了丰硕成果,但在以下几个方面仍有待提升㊂首先,受测站数量㊁密度㊁数据系列长度等条件制约,当前针对全国范围的研究较少;其次,中国幅员辽阔,地形㊁地貌复杂多变,降水时空演化具有很强的地带性特征,相关规律亟需总结;再者,针对降水年内丰枯变化的相关研究有待补充,尤其是汛期降水在长时间尺度上的演变及其径流效应㊂鉴于此,本文对气象站和水文站实测降水量进行月尺度融合,以提升监测资料的时空完整性,系统分析了多项指标的时空分布格局㊁地带性变化特征及其水文效应,为揭示中国降水时空演变规律提供科技支撑㊂1㊀数据与方法1.1㊀基础数据本文所用的降水量数据来源如下:一是国家基本气象站的逐日数据,来源于国家气象数据共享网;二是水文部门上报的逐月降水量观测数据,来源于全国第三次水资源调查评价上报的降水量数据集,时间序列为1956 2016年;另有水文部门提供典型站点的日尺度观测信息㊂对国家基本气象站和水文-雨量站的监测数据进行融合,处理原则如下:①删除重复站点,如水文-雨量站与基本气象站的空间位置相同,则优先使用国家基本气象站的监测数据;②舍弃监测不全的站点,如某站点在设站年份的监测数据缺失1个月以上,则放弃;③时间尺度统一,将日观测成果转换到月㊂按上述原则处理后,共得到4177个融合站点(图1)㊂本文所用降水量等值线图来自文献[20]㊂注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图1㊀气象站点分布Fig.1Location of the meteorological stations and the terrain landform of China1.2㊀分析方法(1)趋势与突变检验分别使用Mann-Kendall(后文简称MK)趋势检验法和PETTITT突变分析法进行趋势和突变检验㊂MK趋势检验法[21-22]是一种典型的非参数检验方法,该检验方法在气象和水文领域得以广泛应用㊂PETTITT检184㊀水科学进展第34卷㊀验[23]是一种非参数的突变检验方法,构造一个Mann-Whitney 统计量,根据构造统计量的特征进行数据序列的突变点分析㊂(2)集中程度分析采用降水年内分配的集中度(Precipitation Concentration Degree,PCD)指数和集中期(Precipitation Concen-tration Period,PCP)指数来表征降水分布的集中性特点,计算方法见式(1)和式(2)㊂PCD 指数取值介于0~1,值越大表示降水年内分配越不均匀;PCP 指数以角度为单位,将0ʎ~360ʎ分配到全年12个月,取值越大表明降水峰值越靠后㊂D PC,i =(ð12j =1r ij ˑsin θj )2+(ð12j =1r ij ˑcos θj )2/R i (1)P PC,i =arctan[(ð12j =1r ij ˑsin θj )/(ð12j =1r ij ˑcos θj )](2)式中:D PC,i 和P PC,i 分别为测站第i 年的降水年内分配PCD 指数和PCP 指数;r ij 为第i 年第j 月的降水量,mm;R i 为第i 年的年降水量,mm;θj 为第j 月中对应的角度,角度与1 12月份的对应关系参见文献[12]㊂使用年内最大4个月累积降水量占全年的比例(PEC)指数来表示站点汛期降水的分布特征,计算方法见式(3):C PE =ð4i =1P ∗i /ð12j =1P j ˑ100(3)式中:C PE 为测站PEC 指数,%;P j 为1 12月的月平均降水量,mm;P ∗i 为年内最大4个月的月均降水量,mm㊂2㊀降水量时空分布注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图2㊀测站多年平均降水量的空间分布Fig.2Spatial distribution of annual mean precipitation at the meteorological stations 2.1㊀年降水量分布格局中国幅员辽阔,东部属季风气候,西北部属温带大陆性气候,青藏高原属高寒气候,降水空间分布不均匀,总体呈 东南高㊁西北低 的特征㊂融合后站点降水量与多年平均降水量等值线[20]分布见图2㊂多年平均年降水量200mm 等值线为中国干旱区与半干旱区的分界线,该线北起内蒙古高原中部,大致沿阴山-贺兰㊀第2期杜军凯,等:1956 2016年中国年降水量及其年内分配演变特征185㊀山-六盘山-祁连山-柴达木盆地-昆仑山一线;多年平均年降水量400mm等值线沿东北 西南方向斜贯中国全境,系半干旱区与半湿润区分界线,北起大兴安岭,沿燕山-太行山-黄土高原北缘-祁连山东段分布;多年平均年降水量800mm等值线沿东西方向横贯全境,系湿润区和半湿润区的分界线;多年平均年降水量在800~1600mm的区域主要分布在 秦淮线 以南,包括淮河中下游㊁长江中下游㊁四川盆地㊁云贵高原和广西大部等地;多年平均年降水量超过1600mm的区域主要分布在东南沿海㊁湘赣山区㊁西南(云南㊁四川㊁西藏)部分山区,其中,海南岛部分区域㊁台湾岛[20]大部分地区降水量超过2000mm㊂2.2㊀年内分配特征根据式(1)和式(2),分别计算了所有站点逐年月降水量的PCD指数㊁PCP指数和最大4个月降水量占全年比例,各站点多年平均月降水量的年内集中度空间分布见图3,集中期空间分布见图4㊂(1)月降水量的年内集中度㊂由图3可见,各站点PCD指数为0.077~0.768,大体呈现北高南低的分布格局㊂0.077ɤD PC<0.200的站点主要分布在长江以南,即长江流域㊁珠江流域㊁东南诸河区和西南诸河区的大部分区域,另有黄河河源区㊁渭河南山支流㊁伊洛河等流域,以及位于天山北支与中支之间的伊犁河流域㊂0.200ɤD PC<0.320的站点集中分布在辽河区南部㊁海河区东部㊁淮河区大部和黄河中游部分区域,以及阿尔泰山南麓的额尔齐斯河流域㊂0.320ɤD PC<0.520的站点主要分布在西北诸河区,包括塔里木盆地㊁柴达木盆地及黑河上游等内陆河流域㊂0.520ɤD PCɤ0.768的站点大多散乱分布在400mm降水等值线两侧,包括松花江区西部㊁辽河区北部㊁太行山区,以及黄河上游大通河与湟水等流域㊂综上所见,中国干旱区域PCD指数值大,年降水量年内分配不均匀性强于降水量丰沛的区域㊂注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图3㊀测站月降水量的PCD指数Fig.3PCD indexes of monthly precipitation at the meteorological stations(2)月降水量的年内集中期㊂由图4可见,各测站月降水量PCP指数为116.9ʎ~234.0ʎ,自东南至西北总体呈低 高 低的分布特征,两边PCP指数低㊁中部高㊂116.9ʎɤP PC<150.0ʎ(即集中期在6月中旬以前)的站点集中分布在长江中下游㊁东南诸河与珠江中下游地区,这与梅雨气候有关㊂150.0ʎɤP PC<175.0ʎ(集中期6月中旬至7月中旬)的站点分布在长江中游江北地区㊁长三角㊁珠江中游南岭南麓区域㊁武夷山以东的沿海地带,以及天山山区㊂175.0ʎɤP PC<190.0ʎ(集中期7月中下旬)的站点分布最广,沿东北 西南方向斜贯全国,包括东北大部㊁华北地区中部㊁青藏高原东部㊁四川盆地大部以及云贵高原东缘㊂190.0ʎɤP PCɤ234.0ʎ(集中期8月上旬至9月中旬)的站点主要分布在黄河流域大部㊁山东半岛和辽东半岛沿海地带㊁186㊀水科学进展第34卷㊀太行山区大部㊁金沙江上游㊁西南诸河以及海南岛等区域㊂注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图4㊀测站月降水量的PCP指数分布Fig.4Distribution of PCP indexes of monthly precipitation at the meteorological stations(3)最大4个月累积降水占比㊂由图5可见,各测站PEC指数介于53.7%~97.8%,空间分布与PCP 指数类似,总体呈西北高㊁东南低的格局㊂53.7%ɤC PE<65.0%的站点绝大多数分布在长江中下游和东南诸河区,少部分位于南岭以南的柳江㊁西江流域,以及地处西北的天山山区㊂65.0%ɤC PE<75.0%的站点在上一分级(53.7%~<65.0%)的外层,东北地区主要分布在长白山以东,中部集中在祁连山东侧-秦岭-淮河沿线,以及西南的四川盆地㊁云贵高原大部,华南的珠江流域大部等区域㊂75.0%ɤC PE<85.0%的站点分布在东北平原㊁华北平原㊁黄土高原大部,以及西南的金沙江流域等㊂85.0%ɤC PEɤ97.8%的站点分布在大兴安岭山区㊁河套平原㊁柴达木盆地西部和塔里木盆地,以及青藏高原西南部等广袤地区㊂注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图5㊀测站PEC指数分布Fig.5Distribution of proportion indexes of the maximum accumulated precipitation in4months to annual precipitation㊀第2期杜军凯,等:1956 2016年中国年降水量及其年内分配演变特征187㊀3㊀降水量时空演变3.1㊀年降水量序列的趋势性采用MK检验法对年降水量序列进行趋势分析,共有337个站点通过显著性检验(显著性水平α=0.05,详见图6)㊂通过显著性检验站点中,呈显著增加趋势的站点共142个,各站点年降水量的年际变化梯度为2.9~8.5mm/a;呈显著减少趋势的站点共195个,变化梯度为-11.7~-2.0mm/a㊂在空间分布上,各站点年降水量的变化趋势的规律性较强,自东南到西北明显呈 增 减 增 的3个条带㊂据图6可知,站点年降水量显著减少的条带位于中部,从中国东北地区向西南绵延至边境区域㊂站点年降水量显著增加的条带有2个,分别位于西北和东南地区:西北地区各站点变化趋势在空间上比较一致,基本呈增加态势;东南地区以增加为主,但空间变异性更强,沿海少数站点呈减少趋势㊂注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图6㊀测站年降水量序列的MK趋势检验结果Fig.6Mann-Kendall trends of annual precipitation series at the meteorological stations3.2㊀年降水量序列的突变性采用PETTITT检验法对年降水量序列进行突变分析,共有282个站点通过显著性检验(显著性水平α= 0.05,详见图7)㊂各站点突变年份介于1965 2005年,具体如下:1965 1969年的站点共2个;1970 1979年的站点共70个;1980 1989年的站点共128个;1990 1999年的站点共58个;2000 2005年的站点共24个㊂对比图6和图7可知,在空间分布上,发生突变的站点与趋势变化显著的站点比较一致㊂这意味着站点年降水序列的趋势性变化大多与突变相伴㊂3.3㊀最大4个月累积降水量占比变化针对序列超过50a的2575个测站,计算各站点1960 1969年㊁2007 2016年平均PEC指数及其相对变幅㊂以1960 1969年为基准,2007 2016年平均PEC指数相对变幅超出ʃ10%的站点共有123个,空间分布见图8㊂其中,共106个站点的PEC指数下降超过10%,共17个站点的PEC指数增加10%㊂PEC指数变幅超出ʃ10%的站点空间分布同样具有较强的地带性特征㊂减幅超过10%的站点大多数位于北方地区,少部分位于南方地区;这些站点空间分布与200mm和400mm年降水量等值线走势基本一致,集中分布在2条等值线两侧,如海河流域与黄河流域过渡地带㊁三江源地区,以及天山西段㊁阿尔泰山之间的广大区域㊂增幅超过10%的站点集中分布在南方地区,大多数位于800mm等值线之南㊂188㊀水科学进展第34卷㊀注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图7㊀测站年降水量序列的PETTITT突变检验结果Fig.7Results of PETTITT abrupt detections of annual precipitation series at the meteorological stations㊀㊀200mm㊁400mm多年平均年降水量等值线分别是中国半干旱与干旱区㊁半湿润与半干旱区的分界线, PEC指数从月尺度上反映了汛期降水的集中性㊂上述分析结果表明,在中国北方较为干旱的区域,站点年降水量的年内分配呈现一定程度的 平均化 倾向,汛期降水占比下降,非汛期降水占比增加㊂注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)4307号的标准地图制作㊂图8㊀测站2007 2016年平均PEC指数较1960 1969年均值的变化Fig.8Relative change of the mean PEC index from2007to2016compared with that from1960to19694㊀讨㊀㊀论4.1㊀合理性分析(1)PCP指数和PCD指数分析结果的合理性㊂降水PCD指数和PCP指数分布与气候类型密切相关,中㊀第2期杜军凯,等:1956 2016年中国年降水量及其年内分配演变特征189㊀国的降水主要受夏季风控制,具有雨热同季特点㊂习惯上,中国将大兴安岭-阴山山脉-贺兰山-乌鞘岭-巴颜喀拉山-唐古拉山-冈底斯山系作为季风区与非季风区的分界线[24](图4)㊂春季,中国大部分地区冷空气较强,来自海洋的暖湿气流在华南㊁东南一带与之交锋,这些区域进入降水集中的第1个时段,即春雨期;随时间推移,季风强度不断加大,暖湿气流在初夏时节运动到江淮地区,产生梅雨锋面系统,形成1条降水丰富的锋面雨带;暖湿气流在夏㊁秋季节到达东北㊁华北和西北部分地区时,集中产生夏雨和秋雨;之后,夏季风强度不断减弱,雨带重回东南㊁西南和华南等地㊂总体而言,降水年内分配过程存在多峰的地区,集中度较低㊁集中期较早,反之则集中度较高,集中期相对延后㊂据图4可知,中国季风区降水体现出时空上的高度集中性[25],东北㊁华北和西南等地区月降水的PCP 指数值大多高于非季风区㊂月降水量PCP指数空间分布与季风活动密切相关,如梅雨气候控制的江南㊁江淮和长江中下游地区(见‘梅雨监测指标:GB/T33671 2017“)集中期明显提前至6 7月㊂海南岛雨源主要有锋面雨㊁热雷雨和台风雨等类型,每年5 10月为多雨期,其中台风多发生在8 10月[26]㊂受台风调节,海南岛月降水量集中期相对偏后㊂自东南向西北跨过分界线后,非季风区月降水集中期有所提前㊂如北疆的天山和阿尔泰山地区,其降水受盛行西风控制,月降水PCP指数明显低于东北和华北等地㊂与已有成果进行对比,刘向培等[12]指出40ʎN附近是中国年降水集中度分布的高值区,35ʎN以南是其分布的低值区;张天宇等[27]指出华北地区年内各候降水PCD指数为0.19~0.58,PCP指数多集中在7月;张运福等[28]指出东北地区年内各旬降水量PCD指数为0.59~0.79,PCP指数集中在7月中到8月上;张录军等[29]的研究结果表明,长江流域年内各旬降水量的PCD指数为0.35~0.51,PCD指数集中在4 7月;杨金虎等[30]指出西北五省(区)绝大部分地区年内各月降水量的PCD指数为0.16~0.76,PCP指数集中在6 7月㊂本文有关PCP指数计算结果与已有成果一致,PCD指数计算结果比部分文献偏低㊂究其原因, PCD指数计算结果受时段长短的影响,时间尺度越大(如侯 月 年),其取值则越低㊂为提升监测数据时空完整性,本文据月尺度降水量数据进行分析,故PCD指数计算结果偏低㊂(2)年降水量系列趋势分析结果的合理性㊂与年降水量系列趋势分析相关成果进行对比,王米雪等[7]的研究表明,中国东南沿海地区降水呈波动上升趋势,年际增速约为1.91mm/a;徐东坡等[15]的研究表明,中国西北地区和西藏等区域年降水系列存在显著增加趋势,华北和东北部分地区降水量呈减少趋势,上述成果与3.1节的趋势分析结果一致㊂本文得出全国降水年际变化在空间分布上呈 增 减 增 条带状分布的结论,与‘中国气候变化蓝皮书2021“[31]有关中国年降水量变化速率分布图是一致的㊂为进一步分析趋势检验结果的稳定性,本文将北京㊁郑州和广州3个气象站的监测资料延长到2020年,对比1956 2016年序列与1956 2020年序列的异同,结果见表1㊂据表1可知,同一测站不同序列降水量的年际变化梯度值有所差别,但其序列增/减趋势及显著性检验结果是一致的㊂需要说明的是,降水演变过程和机理相当复杂,针对1956 2016年序列的分析结果在未来是否能持续,仍有待开展进一步的研究㊂表1㊀典型站点不同序列趋势分析结果Table1Trend analysis results of different time series at the3meteorological stations站点名称年际梯度值/(mm㊃a-1)MK检验Z统计量1956 2020年1956 2016年1956 2020年1956 2016年北京气象站-2.21-2.16-1.66-1.48郑州气象站0.020.660.010.45广州气象站 6.64 6.84 2.16∗ 1.96∗注:显著性水平α=0.05标准正态分布Z统计量的临界值为1.96;∗表示通过α=0.05的显著性检验㊂㊀㊀(3)降水变化与季风强度变化的关系㊂中国降水的趋势性与突变性变化与季风气候的变化密切相关㊂东亚夏季风在1961 2020年间总体呈减弱趋势[31],在20世纪60年代初至70年代后期偏强,在70年代末期至21世纪初偏弱,之后转强㊂中国东北地区㊁华北地区和西南地区降水量与东亚夏季风强度之间存在显著190㊀水科学进展第34卷㊀的正相关关系[32],西风带的水汽输送为中国西北大部分地区提供了基本的水汽来源[33],热带气旋降水量是中国东南沿海地区降水的重要组成部分㊂从地域分布分析,东亚夏季风强度减弱是年降水量减少条带呈 东北 西南 分布(图6)的重要原因㊂类似地,郝立生等[34]认为东亚夏季风减弱使得从南边界进入的水汽通量大量减少,进而导致了华北地区降水量减少;Zhang等[35]的研究表明,中国西北地区的西风环流和垂直方向的上升气流呈增强趋势,给西北地区输送了更多的水汽,导致区域降水量偏多㊂青藏高原的水汽来源[36]包括海源㊁陆源和再循环水汽三大部分,关于高原降水量增加的原因,众多学者认识不一:如Zhang等[37]认为大尺度环流变化导致的水汽输送增加是主因;汤秋鸿等[38]认为西南季风控制区和高原区本地水汽贡献增加是主因;黄伟[39]研究指出中国东南沿海地区热带气旋降水强度显著增加,这可能是该区域降水偏多的重要原因㊂已有研究表明,西北地区年降水量系列突变点多发生在20世纪80年代和90年代,东北地区年降水系列突变点多发生在1980 1988年[15,40];长江流域8个降水变化敏感区年降水量系列的突变点发生在1977 1998年;黄河流域上㊁中㊁下游年降水量系列突变点发生年份波动较大,变化范围介于1965 1995年[41-42]㊂本文成果与上述文献的计算结果总体一致,20世纪80年代是测站年降水系列突变较集中的一个时期,这与季风强度年代际转换有关㊂李明聪等[43]的研究结果表明,东亚夏季风关系在20世纪70年代末发生了年代际转变,南亚季风在20世纪80年代中期发生了 强 弱 转换㊂此外,由于数据来源㊁系列长度㊁突变分析方法存在差异,不同文献的分析结果有所不同㊂4.2㊀汛期降水变化的尺度效应2000年以来,中国极端天气现象频现,出现诸如北京 7㊃21 特大暴雨㊁郑州 7㊃20 特大暴雨和广州 5㊃22 特大暴雨等多个极端降水事件㊂为进一步探究汛期降水变化的尺度效应,本文选取分别位于北京市(A站)㊁郑州市(B站)和广州市(C站)的3个典型气象站,以1960 2021年逐日降水量序列为基础,分析年内连续3d㊁连续5d和连续7d最大降水量的代际变化特征,各年段相应的统计值见表2㊂典型测站年内连续3㊁5㊁7d最大降水量在代际间呈波动变化,但近期(2010 2021年均值)均处于全序列(1960 2021年)高值区㊂其中,A站和B站历史最大暴雨事件恰好发生在此时段内,拉高了近期平均水平;C站自1970年以后,日尺度降水集中度出现较稳定增长㊂年内连续3㊁5㊁7d最大降水量指标的空间异质性较强㊂A站连续3d降水量在代际间呈先减后增特点,从60年代的136.2mm减至2000 2009年的年均82.0mm,再增长到2010 2021年的年均142.9mm;B站则不同,连续3d降水量在代际间基本呈增长趋势;C站位于湿润区,代际间波动性小于A站和B站㊂表2㊀典型站点连续3 7d降水量最大值统计Table2Cumulative precipitation statistics from3to7days at the3meteorological stations单位:mm统计时段A站(北京市)B站(郑州市)C站(广州市)3d5d7d3d5d7d3d5d7d1960 1979年平均136.2159.2167.8102.5113.4124.0182.6207.8236.1 1970 1979年平均123.9141.7170.5110.9130.2138.2153.2195.0224.2 1980 1989年平均122.3136.1147.8104.6115.5123.1172.3220.4242.6 1990 1999年平均100.3111.4139.2112.4125.5137.8186.1218.9235.2 2000 2009年平均82.090.9105.9120.6137.6158.3194.9221.6251.7 2010 2021年平均142.9152.5162.4172.4198.4205.9225.7263.5291.3 1960 2021年极大值381.7381.8394.4948.4989.0990.9329.0409.3421.1极大值发生年份2016年2016年2016年2021年2021年2021年2001年1989年1989年㊀㊀典型测站的分析结果与前文 106个站点月尺度降水呈现一定程度的均化倾向 并不冲突㊂二者相结合,。
极端事件检测、评价方法及中国近40年极端温度和降水事件时空变化研究
极端事件检测、评价方法及中国近40年极端温度和降水事件时空变化研究近年来,气候变化引发了全球范围内的关注。
极端气候事件的增多和强度的增强给人们的生活和经济带来了巨大的影响。
因此,研究极端事件的检测、评价方法以及中国近40年极端温度和降水事件的时空变化,对于了解气候变化趋势以及制定有效的应对措施具有重要意义。
首先,我们需要了解什么是极端事件。
极端事件指的是在特定时间和空间尺度下,气象要素出现的极端的现象。
常见的极端事件包括极端温度和降水事件。
温度极端事件通常被定义为空气温度超过某个阈值的事件,例如,气温超过30摄氏度或低于零摄氏度。
降水极端事件则是指降水量超过某个阈值的事件,例如,降水量大于50毫米的暴雨事件。
为了检测和评价极端事件,科学家们提出了不同的方法和指标。
其中,最常用的方法是使用百分位数。
通过计算特定气象要素值的百分位数,可以确定是否出现了极端事件。
例如,当一天的气温超过了90%的历史纪录值,就可以被认为是一个温度极端事件。
另外,一些评价指标,如极端事件频率和强度指数,也可以用来衡量极端事件的发生情况和程度。
在研究中国近40年极端温度和降水事件的时空变化时,科学家们使用了大量的观测数据和气候模型。
他们发现,中国的极端温度事件呈现出明显的增多趋势。
尤其是在北方地区,夏季高温事件的频率和强度都有所增加。
同时,冬季的极端低温事件也有所增多。
这些极端温度事件对人们的生活、农业和生态系统都产生了重大影响。
在降水方面,中国的极端降水事件也呈现出不同的变化趋势。
一些地区的暴雨事件频率和强度有所增加,导致水灾和洪涝的发生。
而一些地区的降水量则呈现下降趋势,导致旱灾和水资源的短缺。
这些极端降水事件对农业、水资源管理和自然生态系统的可持续发展都造成了严重的影响。
值得注意的是,气候模型的预测显示,未来极端事件的发生和强度可能进一步上升。
因此,为了应对气候变化带来的挑战,我们需要采取积极的措施。
首先,加强气象观测系统,提高数据的质量和时空分辨率。
西南地区可降水量时空分布和变化特征
2 0 1 3年 1 O月
气
象
科
技
V o1 . 41。 No .5 Oc t . 2 O13
M ETEOROLOGI CAL S CI ENCE AND TECH NOLOGY
西 南地 区 可降 水 量 时 空分 布 和 变 化 特征
林 丹 王 维 佳 李 慧 晶
以前 , 资料 主要 依靠 外场 观测 , 但 这些 资料 时空 范 围
有限 , 不利 于进 行 大 范 围长 时 间 的研 究 ] 。 国 内 一
些 省份 利用 地 面水 汽 压 以及 降水 量 资 料 , 分 析 了可
降水 量分 布 状况 及人 工增 雨潜 力 。例如 , 向华 等 ] 、 代 娟 等 ] 利用 地 面 水 汽压 和 降水 资料 , 根据 地 面 水 汽 压关 系经 验公 式 , 分 别 分 析 了 湖北 省 和襄 樊 地 区
空 气 柱里 含 有 的水 汽 的总数 量 称 为 可 降水 量 ,
表 征 了降水 的潜力 , 是 评估 空 中水 资源 的重 要依 据 。 本 文采 用 的 资料 为 NC E P可 降 水 量 和 降 水 量
逐 月再分 析 资料 , 分 辨率 为 0 . 5 。 ×0 . 5 。 , 资 料长 度 由
为 了能更 有针 对 性地 合 理 开 发 和 利 用 空 中水 资 源 ,
及其 周 边地 区 1 1个站 的探 空资料 , 计算 水 汽含量 等
参量 , 分 析 了重庆 上空 水资 源的分 布与 演变 , 认为 在 重庆 西部 地 区进 行人 工 增 雨 潜 力 较 大 。利用 4 0年 NC E P比湿 资料 , 胡文 超 等_ 】 3 _ 对 中 国西 部空 中水 汽 的分 布 特 征 进 行 了研 究 。此 外 , 马 涛等口 、 郭 洁 等[ 1 5 ] 分 别对 云 南 和 川 I 渝 地 区 大气 可 降水 量 进 行 了 研究 。但是 , 由于数 据来 源和计 算方 法有 差异 , 针对 西南 地 区空 中水 资源 的整 体分 布和 变化状 况一 直缺 乏全 面 的研 究 和科学 的计 算 。
2001年—2020年我国降水的时空变化特征
2001年—2020年我国降水的时空变化特征摘要本文利用TRMM卫星的降水资料,对我国2001年—2020年的平均降水和春、夏、秋、冬四个季节的平均降水进行了分析比较;然后选取了我国华北地区和西北地区对其十年间的降水距平和四季的降水距平进行了对比分析;最后对2005年和2006年全国的降水距平百分率进行了观察,结果表示:由于我国受季风气候、地形、地理位置等因素的影响,我国降水随着空间和时间变化而具有明显的变化;华北地区的降水距平高于西北地区,且波动更加剧烈,在西北地区春、秋、冬季的降水距平在零线附近,降水量保持在一个稳定的值,华北地区四季波动相对强烈。
关键字:降水TRMM 时空变化降水距平目录摘要 (I)Abstract .................................................................... 错误!未定义书签。
第一章引言 . (1)1.1研究意义 (1)1.2研究现状 (1)1.3本文研究内容 (2)第二章资料和方法 (2)2.1资料说明 (2)2.2方法 (3)第三章数据资料分析 (3)3.1 2001年—2020年全国平均降水分布特征 (3)3.2 2001-2020年降水的季节平均分布特征 (5)3.3降水距平分析 (8)3.4降水距平百分率分析 (10)第四章结论 (11)第一章引言1.1研究意义大气中的水汽以液态或固态的形式到达地面,称为降水。
其主要形式有降雨和降雪,以及雹、露、霜等。
降水是水循环基础的一个环节,且是水量平衡方程的基本参数之一。
降水是地表径流的源头,也是地下水的主要补给源头。
降水在空间分布上的不均匀与时间变化上的不稳定性是引起洪涝,旱灾的主要原因。
所以对降水的研究分析显得尤为重要。
我国地处欧亚大陆东南部,濒临太平洋,大部分区域位于大陆气流和海洋气流的交汇区,这两种气流汇合形成了我国主要雨带,二者的强弱,消长容易造成降水的时空分布不均匀。
近56年中国极端降水事件的时空变化格局
近56年中国极端降水事件的时空变化格局卢珊;胡泽勇;王百朋;秦佩;王丽【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2020(39)4【摘要】基于中国693个地面观测站1961-2016年的逐日降水资料,全面分析了全国和各分区极端降水事件、连续性极端降水事件及其起止时间的时空分布和变化特征。
结果表明,近56年,全国极端降水事件明显增多,极端降水量和极端降水日数呈增加趋势的站点占总站数的68%,且主要集中在东南沿海和西部地区。
华东地区是全国极端降水量增长幅度最大的地区,增速达18. 2 mm·(10a)^-1,西北地区的极端降水日数增速最快,每10年增加0. 37天。
全国平均的连续性极端降水事件表现为不显著的增加趋势,其中仅西北地区的连续性极端降水量和降水频次的增加趋势达到0. 01显著性水平,华北和西南地区的连续性极端降水事件表现为不显著的下降趋势。
全国平均的极端降水事件的开始时间和结束时间分别呈现出明显的提前和推迟趋势,西北、青藏和东北地区极端降水事件的开始时间显著提前,西北地区的结束时间显著推迟,受其影响,西北地区的极端降水事件持续期增长幅度最大达到10.4 d·(10a)^-1。
【总页数】11页(P683-693)【作者】卢珊;胡泽勇;王百朋;秦佩;王丽【作者单位】中国科学院西北生态环境资源研究院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室;陕西省气象局;中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心;中国科学院大学;西安市气象局【正文语种】中文【中图分类】P426.6【相关文献】1.宁夏近50年极端强降水事件的时空变化分析2.近50a三峡库区汛期极端降水事件的时空变化3.中国近50 a极端降水事件变化特征的季节性差异4.1961-2014年中国东部地区夏季极端降水事件时空变化特征5.近60年来百色地区极端降水事件的时空节律变化特征因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
川渝地区夏季降水变化气候特征分析
21 0 0年 4月
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Vd . 5No. 2 2 Ap .20 0 1
文章编号 :17 —7 2 2 1 )20 7 .7 6 114 (0 0 0 .120
收稿 日期 :091 -8 修订 日期:0 00 —2 20 .02 ; 2 1 .30
第 2期
毛 文 书等 : 川渝 地 区夏季 降水 变化 气候特 征 分析
13 7
形 等 的影 响 , 每个 站 、 对 每年 的逐 月 降水量 资料 均 采用 17 —2 0 9 1 00年 3 0年气 候平 均值 和标 准差 进行距 平 标准 化
势 。刘海 隆等 [】 1利用重庆三峡库 区 1 2 6站逐 月降水量资料 , 降水 倾 向率 、 期性 、 从 周 阶段性 3个方 面探讨 了近 4 0年
来重庆三峡库区降水量的变化特征, 结果表明重庆三峡库区降水量西段有增加的趋势, 而东段则有减少的趋势。周 长艳[]陈文秀[】 1、 3 1、 4 刘晓冉等【J 1研究表明川渝盆地的降水量和水资源总体呈减少趋势, 5 整个西南地区东南部的降
水量整体均呈下降趋势。川渝地区地处中国西南内陆, 东接两湖平原 , 南连云贵高原, 西邻青藏高原, 北衔甘、 山 陕
地, 川渝地区西部以高原山地为主, 川西北部属长冬无夏的高原气候 , 川西南属冬干夏湿的西南季风气候 , 川渝东部
则是较 为平 坦 的盆地和丘陵 , 属湿润温暖 的东南 季风气候 , 因此 , 川渝地 区是 中国气候带 最多 的地 区之一 。同时 , 川 渝地 区又是 我 国夏季旱涝灾害发生频率较 高的地 区之一 , 20 如 06年夏 季 , 川渝 地 区出现 了百 年一遇 的特大 干旱 , 给
重庆市夏季干旱时空分布特征研究
重 庆 市夏 季 干 旱 时 空 分布 特 征 研究
唐 云辉 , 阳 华 , 荣 生 高 冉
( 庆 市 气象 局 重 4 03 ) 0 0 9
摘
要: 根据有关干旱计算方法 . 对重 庆市 3 4个气 象台站 4 0年来 夏旱 发生频 率、 度韵时空分布 规 强
律 , 型 划 分 . 域特 征及 区域 性夏 旱发 生 频 率 、 段 变 化特 征 等 进行 了系统 地 分析 、 究 . 示 了重 庆市 夏旱 类 区 阶 研 揭
收 稿 日期 :0 2—0 —2 20 3 7 作者 简 介 : 云 辉 ( 9 3 唐 1 7 一 ) 男, 程 师, . 工 主要 从 事 卫 星 遥感 监 测应 用及 农 业 气象 灾 害研 究 。
・
l ・ 4
维普资讯
20 0 2年 第 2期
生 长 和 穗 部 的 分 化 发 育 , 产 量 形 成 造 成 直 对 接 危 害。 另 外 , 市 大 部 份 地 区 伏 旱 高 温 严 我
2 对 夏旱指标 的说 明 根据文献 … 的规 定 ; 庆 夏旱 发生 时段 重
一
重 , 伏 旱高 发 区, 是 初夏 5 ~6月 是伏 前 蓄水 的关键时 段 . 旱使伏前蓄水减 少, 夏 影响盛 夏 抗御伏 旱高温 , 危 害比直接 影响往往 更大 。 其 因 此 , 统 、 入 的研 究 我 市 夏 旱 发 生 规 律 和 系 深
文 中计算所用气象资料为重庆市 3 4个气 象台 站的正 式观测 资料, 是平 均值 、 凡 出现 频 率等 项 目均从 16 9 1年开 始 计算, 别台站 园测站 个 搬 迁. 且前后站址 变化 较大, 资料开 始 年代 其
从 搬迁 至新 站址 年 开 始 。
重庆地区的降水变化及其原因分析
龙源期刊网
重庆地区的降水变化及其原因分析
作者:张玉剑杨炳玉
来源:《科学与财富》2012年第03期
摘要:根据重庆地区33个气象站,1951~2008年逐日降水量和同期西太平洋副热带高压
指数资料,采用EOF、连续小波变换和交叉小波变换方法,分析了重庆地区降水的时空分布规律、多尺度变化周期及其与西太平洋副高北界、面积指数的关系。
结果表明,重庆地区年降水量的空间分布在整体一致的基础上,还存在东西差异。
年均降水量重庆东南部最多,西南部最少,并随时间呈减少趋势;具有准2a、5~6a、12~24a左右的周期振荡,尤以16a左右的周期变化最为显著;重庆地区降水变化与副高北界之间存在年际和年代际尺度负相关,与副高面积在6a以上尺度呈负相关,6a以下的小尺度正相关关系仅出现在局部时域中。
关键词:重庆降水;EOF;小波变换;西太副高。
中国西南地区近30年夏季降水特征及成因分析
2020.05中国西南地区西北部与青藏高原相连,东北邻秦岭,东面长江中下游平原,东南接两广丘陵区,靠近北部湾,西南临近孟加拉湾。
西南地区是我国地形最复杂的区域之一,大陆地貌的五种基本类型(高原、山地、丘陵、盆地、平原)齐备[1]。
西南地区干旱灾害的发生有许多原因,其中降水量减少是引发干旱最主要原因。
文章通过对西南地区近30年降水量资料对西南地区夏季降水的时空变化特征以及降水量异常进行诊断分析。
旨在进一步了解夏季西南地区降水的特点,为旱涝灾害的预测预警提供一定的参考意义。
1 资料选取和方法介绍1.1 资料选取文章选用中国753站的地面气候资料日值数据,1988年1月1日—2017年12月31日,21°29′~34°56′N,96°55′~110°18′E范围内的西南地区站点。
为了保证资料的客观和真实,对于降水量异常记录以及所统计站点的资料长度少于30年的观测站进行剔除筛选。
另外剔除了迁移较大影响观测连续性的站点。
最终选取132个观测站资料来研究西南地区近30年降水的气候特征。
本文还使用了2008—2017年NCEP/NCAR再分析资料中的月平均高度、水平风场、比湿、空气温度资料,水平分辨率为2.5°×2.5°。
1.2 方法介绍降水变率的计算公式如下:式中y i 为各站点30年的降水变率,p i 为各站点30年的平均年降水量,p 为西南地区30年平均降水量。
经验正交函数分解(EOF)能够把随时间变化的变量场分解为不随时间变化的空间函数部分以及只依赖时间变化的时间函数部分。
2 西南地区夏季降水量的平均特征及变化趋势2.1 西南地区年平均降水和夏季降水量特征及关系从(图1a)中可以看出,西南地区年降水量总体呈现出三个特征:西南地区西北部、北部地区的降水量偏少,东部、南部地区的降水量偏多,总体呈现出自西向东,自北向南增加的趋势;川西高原、云贵高原等高海拔地区降水量较少,四川盆地、横断山区滇西南地区以及广西东部等低海拔地区则降水量偏多;从西南地区30年夏季平均降水量的空间分布可以看出,其分布特点与平均降水量基本一致,空间相关性达到81%。
中国持续极端降水时空变化特征及其未来预估
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土地利用和城市化
土地利用和城市化等人类活动也会 对极端降水事件产生影响,如城市 化导致城市热岛效应和局地气候变 化等。
03
中国持续极端降水事件
定义与识别
定义
持续极端降水事件是指某一地区在短时间内(通常为一天或 数天)出现远高于正常水平的降水量,造成洪水、泥石流等 自然灾害的现象。
识别
持续极端降水事件通常由气象部门根据实时的气象观测数据 和指标进行识别和判断。例如,中国气象局会根据多个气象 站点的观测数据,结合天气预报和气候变化趋势进行判断。
季节变化
不同地区的季节性极端降水事件呈现出不同的变化特征,如华 南地区的夏季极端降水
气候变化是影响中国极端降水 事件的重要因素之一。温室气 体排放和其他人为因素的影响 导致了极端降水事件的增加。
自然因素
自然因素也对极端降水事件产生 影响,如厄尔尼诺现象和季风等 。
05
应对策略与建议
监测与预警系统建设
01
建立完善的极端降水监测网络
通过布局高密度的观测站点,实现对极端降水的实时监测。
02
研发先进的预警模型
利用大数据和人工智能技术,建立能够准确预测极端降水的模型。
03
提供实时预警信息
通过媒体、手机短信、社交媒体等多种渠道,及时向公众发布极端降
水预警信息。
灾害风险管理措施
持续时间
考虑极端降水的持续时间,因为长时间的 降水可能会导致更大的风险。
频率和强度
分析极端降水的频率和强度,以衡量风险 。
空间分布
分析极端降水的空间分布,以了解哪些地 区可能面临更大的风险。
风险等级划分与应对措施
低风险
气象科普知识华西秋雨的成因及特点
气象科普知识华西秋雨的成因及特点气象科普知识:华西秋雨的成因及特点秋季是中国大部分地区的降雨季节之一,尤其是在中国华西地区,秋雨一般是从八九月份开始,到十一月底左右结束。
华西地区的秋雨对该区域的农业、水资源和生态环境都有着重要影响,因此,学习华西秋雨的成因及特点具有重要意义。
一、华西秋雨的成因华西秋雨是由区域性气旋与锋面共同作用形成的。
秋季时系统结构及活动较活跃,空气相对湿度较大,加之地形起伏明显,形成天山、昆仑山、喜马拉雅山异高分布格局,使得气旋的形成和下降气流产生抬升和凝结形成云雨过程被大大增强。
当此时锋面通过该区域时,会根据地形的不同而产生明显的锋面增强效应,从而使得雨势增强并持续时间长,形成秋雨季节。
二、华西秋雨的特点1.时间较集中:华西地区的秋雨通常是从八九月份开始,到十一月底结束,而最主要降雨时间集中在九十月份之间。
这种时间分布,与华西季风一样,与其特殊的地理位置和地形起伏有关。
2.雨量较大:华西秋雨的雨量非常大,这主要是因为该地区的地形特点和气旋的性质。
降雨量会因此显著变化,例如在降水较强的重庆市内,秋季降水量可高达1000毫米以上。
3.时空分布性明显:华西地区是一个复杂的地形体系,巨大的海拔差异使得降水形式的差异随着地形的变化而显著地变化。
仅海拔从1000米到4000米的地区降水量就降低了60%以上。
此外,该地区的秋雨还具有时空分布性明显的特点,不同年份、不同阶段降水量变化明显。
4.对农业和水资源的影响较大:华西秋雨常常下于成熟后的作物上,对农业的影响较大。
该地区的降水量对水资源的贡献也是不可忽视的。
在建设大规模水库的同时,需要考虑到华西地区秋雨季节降雨的数量和分配,以保证对该地区的水资源利用和管理。
总之,华西秋雨对该地区的农业、水资源和生态环境都有着重要影响,学习其成因及特点具有重要意义。
通过深入了解华西秋雨,可以更好地掌握其对当地生态、经济和社会发展的重要影响,进一步加强防灾减灾以及对生态环境保护和修复的工作。
中国降水特征及拟合参数时空分布研究
第45卷第3期人民珠江 2024年3月 PEARLRIVERhttp://www.renminzhujiang.cnDOI:10 3969/j issn 1001 9235 2024 03 006基金项目:上海临港滨海海洋生态保护修复项目(二标)(2201PD0001)收稿日期:2023-07-06作者简介:周雨(1998—),女,硕士研究生,主要从事水文气象方面等工作。
E-mail:22112283@zju.edu.cn周雨,张育嘉,苗昌盛.中国降水特征及拟合参数时空分布研究[J].人民珠江,2024,45(3):48-58.中国降水特征及拟合参数时空分布研究周 雨1,张育嘉1,苗昌盛2(1.浙江大学建筑工程学院,浙江 杭州 310058;2.上海华锦建设有限公司,上海 200063)摘要:为总结全国降水特征,并探究降水历时的分布,对中国698个气象站56年连续日降水数据,从降水的季节分布、极端特征、持续时间3个方面分析降水特征的空间分布和年际变化,并利用伽马分布对降水历时曲线进行拟合和参数估计,分析影响拟合参数的潜在物理因素。
结果显示:①降水趋势总体呈现东南地区增加,中部下降,东部、西北、东北冬季降水量增加且分布范围较广,从中国东南地区到西北地区,降水百分位的变化趋势呈先升再减再升,99百分位降水阈值的分布更不均匀,临河站的降水百分位变化趋势下降最大,尤其是湿日降水百分位,湿期在西南和中部地区处于下降趋势,沿海和西北地区处于上升趋势,且流域旱涝持续时间分布特征在大部分地区表现出相反状态,湿期的年际变化相较于干期小;②伽马分布对降水量有较好的拟合效果,尺度参数β与降水量和降水百分位的相关性较高,且对强降水事件的极端降水阈值有更好的表现,这一发现能够为后续基于物理影响因素的降水过程研究提供理论支持。
关键词:伽马分布;降水历时曲线(PDC);降水的空间分布及年际变化;估计参数;物理控制中图分类号:TV125 文献标识码:A 文章编号:1001 9235(2024)03 0048 11SpatialandTemporalDistributionofPrecipitationCharacteristicsandFittingParametersinChinaZHOUYu1牞ZHANGYujia1牞MIAOChangsheng2牗1.CollegeofCivilEngineeringandArchitecture牞ZhejiangUniversity牞Hangzhou310058牞China牷2.ShanghaiHuajinConstructionCo.牞Ltd牞Shanghai200063牞China牘Abstract牶InordertosummarizetheprecipitationcharacteristicsinChinaandexplorethedistributionofprecipitationduration牞thispaperselects56yearsofcontinuousdailyprecipitationdatafrom698meteorologicalstationsinChinaandanalyzesthespatialdistributionandinter annualvariationsofprecipitationcharacteristicsintermsofseasonaldistribution牞extremecharacteristics牞andprecipitationduration.ThepaperalsousestheGammadistributiontofittheprecipitationdurationcurvesandestimatetheparametersandanalyzesthepotentialfactorsthataffectthefittingparameters.Theresultsshowthat①theprecipitationgenerallyshowsanincreaseinthesoutheastpartandadecreaseinthecentralpartofChina牞withanincreaseandawiderdistributionofwinterprecipitationintheeast牞northwest牞andnortheastparts.FromthesoutheasttothenorthwestofChina牞thetrendofprecipitationpercentilechangeshowsanincrease牞thenadecrease牞andthenanincreaseagain牞andthedistributionofthe99 percentileprecipitationthresholdsismoreuneven.ThetrendoftheprecipitationpercentileattheLinhestationshowsthegreatestdecrease牞especiallythewet dayprecipitationpercentile.Thewetperiodisinadecreasingtrendinthesouthwestandcentralpartsandinanincreasingtrendinthecoastalandnorthwesternparts.Thedistributioncharacteristicsofdroughtandfloodingdurationsinthebasinshowtheoppositestateinmostregions牞andtheinter annualvariationofthewetperiodissmallerthanthatofthedryperiod.②TheGammadistributionhasabetterfittingeffecton第3期周雨,等:中国降水特征及拟合参数时空分布研究precipitation.Thescaleparameterβhasahighercorrelationwithprecipitationamountandprecipitationpercentileandbetterperformanceonextremeprecipitationthresholdsforheavyprecipitationevents.Thesefindingscanprovidetheoreticalsupportforthesubsequentresearchonprecipitationprocessesbasedonphysicalinfluencingfactors.Keywords牶Gammadistribution牷precipitationdurationcurve牷spatialdistributionandinter-annualvariationofprecipitation牷estimationparameters牷physicalcontrol降水是水循环的重要部分,也是水资源的主要来源,对社会经济和生态环境有重大影响[1]。
我国降水的时空分布规律
2、我国易发生水旱灾害的 主要原因是( A. 我国东南沿海台风影响多 B. 气候复杂多样
C
)
C. 降水的季节变化大,年际变化大
D. 有多种多样的干湿地区
3、在四类干湿地区中,青藏高原属于(
A. B. C. D. 干旱地区 干旱、半干旱地区 干旱、半干旱、半湿润地区 四类干湿区都有分布
D
)
4、下半年,当我国东部的雨带移到海河 流域时,出现的一般天气现象是( A )
8.通常年份,当雨带 位于① ②、③时, 分别是(
A
)
A.4、5月,6月, 7、8月前后
B.5、6月,7月,
8、9月前后
C.3、4月,5、
6月,7、8月前后
D.10月,8、9月,7、8月
9.2003年长江地区旱情严重,而淮河流域出现洪 涝。原因是( D ) A.南方气流中含水量较少而北方气流中含水量较 多 B.冬季风较弱,雨带回撤慢,在黄淮停留过长 C.副热带高压过强,台风活动多集中在黄海一带 D.副热带高压偏强,雨带北上提前,并在黄淮停 留时间长
2、降水集中在夏秋季节,季节变化大、年际变化大 4—5月在两广,5—6月在江淮,7—8月在华北、 东北,9月难撤,10月结束 南方雨季开始早,结束晚,雨季长; 北方雨季开始晚,结束早,雨季短
成因:夏季风的影响
影响降水的因素
大气环流 海陆位置 地形 洋流
等降水量线
1、基本规律:沿海多于内陆;迎 风坡多于背风坡
1、比较甲乙两图,河川夏季平均径流量占年平均径流总量百分比 较大的是( )图,该区域夏季占比值大的原因是( )。 甲 甲乙两区域河流主要补给水源均是大气降水,而乙区域降水 更集中在夏季
下面两图为我国两区域河川夏季(6至8月)平均径流 量占年平均径流总量百分比图,读图回答:
4.3.1我国降水的时空分布特征
年降水量特征
年降水量地区分布不均
年降水量特征
我国的降水由于受季风气候的影响,降水的年际变化较为显著。 1、不同地区年降水量极值比 就全国而言,年降水量变化最大的是华北和西北地区。丰水年和枯 水年降水量之比一般为3-5。我国南方湿润地区降水量的年际变化相 对北方要小,一般丰水年降水量为枯水年的1.5-2.0倍。 2、不同地区降水量变差系数 年降水系列变差系数值的变化越大,表示年降水量的年际变化越大, 反之越小。 我国大部分地区的降水量变差系数值在0.4以上,个别干旱盆地的年 降水量变差系数可高达0.7以上。
降水量年内分配
我国大暴雨时空分布
我国大暴雨地区分布上的差别 1、4-6月 受东南季风影响,大暴雨主要出现在长江以南地区。是华南前汛期 暴雨和江南梅雨期暴雨出现的季节。 2、7-8月 受西南和东南季风的影响,太平洋副热带高压北抬西伸,江南梅雨 季节结束,川西、华北一带开始出现大暴雨。 3、9-11月 北方冷空气活动增强,东北季风逐渐加强,雨区南撤,东南沿海受 台风和冷空气的影响出现大暴雨。
降水量的年际变化
年降水量特征
我国长江以南广大地区,夏季风来的早,去的晚,雨季较长,多雨 季节一般为3-8月或4-9月,汛期连续最大4个月降雨量约占全年降 雨量的50-60%。 华北、东北地区的雨季为6-9月,是全国降水量分配最不均匀和集中 程度最高的地区之一。汛期连续四个月的降水占全年降水的70-80%。
目录
contents
01 年降水量特征 02 我国大暴雨时空分布
年降水量特征
年降水量地区分布不均
年降水量特征
十分湿润带:年降水量超过1600mm的地区,年降水日数平均在 160天以上。 范围包括:广东、海南、福建、台湾、浙江大部、广西东部、云南 西南部、西藏东南部、江西和湖南山区、四川西部山区。
中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价——以重庆市为例
第46卷 第2期2024年3月物探化探计算技术C O M P U T I N G T E C H N I Q U E S F O R G E O P H Y S I C A L A ND GE O C H E M I C A L E X P L O R A T I O NV o l .46 N o .2M a r .2024文章编号:1001-1749(2024)02-0224-11中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价以重庆市为例苟晓娟,刘 瑞,李谷琳(成都理工大学地球物理学院,成都 610059)摘 要:为研究中国西南地区山地城市的生态环境质量,选择以重庆市为例,利用遥感技术和G o o g l e E a r t h E n g i n e (G E E )平台,构建遥感生态指数(R S E I ,r e m o t e s e n s i n g e c o l o gi c a l i n d e x ),评价重庆市2000年~2021年的生态环境质量及其长时序变化㊂为探讨山地城市生态环境质量的主要影响因素,选取海拔㊁坡度㊁气温和降水四个影响因子,得到R S E I 的海拔依赖性与坡度依赖性以及R S E I 与气候因子的响应关系㊂结果表明:①遥感生态指数R S E I 总体呈上升趋势,生态质量为 优 的面积增加了130.27%,生态质量为 差 的面积减少了65.68%,生态环境有明显的改善;②从R S E I 随海拔㊁坡度变化曲线可以看出,0m ~1800m 范围内R S E I 缓慢增加,1800m~2800m 范围内开始减小,R S E I 随坡度增加而增长,坡度>40ʎ之后R S E I 趋于平稳;③从R S E I 与气候因子的响应曲线可以看出,温度和R S E I 呈负相关,温度越高,R S E I 越低;随着降水的增加,R S E I 指数逐渐上升㊂研究表明,使用G E E 平台可以对多云雾㊁植被覆盖度高的西南山地城市的生态环境质量进行长时序的监测和评价㊂研究结果可为中国西南地区山地城市的生态环境保护提供精细化管理,从而根据区域特色进行环境治理,实现生态环境与经济的协调发展㊂关键词:G o o g l e E a r t h E n gi n e ;R S E I ;西南山地城市;重庆;海拔;气候;生态保护中图分类号:X 821 文献标志码:A D O I :10.3969/j.i s s n .1001-1749.2024.02.12收稿日期:2022-11-15基金项目:地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室项目(S K L G P 2022K 026);福建省空间信息感知与智能处理重点实验室项目(F K L S I P I P 1002)第一作者:苟晓娟(1995 ),女,硕士,主要从事遥感与生态环境评估方面的研究,E -m a i l :1814869426@q q .c o m ㊂通信作者:刘瑞(1979 ),男,博士,副教授,主要从事地球探测与信息技术方面的研究,E -m a i l :l r @c d u t .e d u .c n㊂0 引言一个城市的生态环境是与人类生存和发展息息相关的气候资源㊁海洋资源㊁矿产资源㊁土地资源㊁生物资源㊁以及水资源的总称,是影响人类社会和经济可持续发展的综合生态系统,是人类生存和发展的主要物质来源[1]㊂生态环境质量的优劣不仅关系到人们的日常住行,更关系到人们的身心健康㊂随着我国经济社会的飞速发展,城市的工业化㊁城镇化水平不断提高,沥青㊁水泥等组成的不透水表面取代了部分土壤㊁湿地㊁水面以及植被等土地覆被类型,这个过程导致地表水分蒸腾减少㊁径流加速等一系列如城市热岛等的生态环境效应[2]㊂党的十八大以来,国家强调走集约㊁智能㊁绿色㊁低碳的新型城镇化道路㊂随着新时代中国经济和城镇化开始由高速增长转向高质量发展,国家日益重视生态环境评估与保护[3]㊂2006年,中华人民共和国生态环境部颁发了‘生态环境状况评价技术规范“[4],根据生物丰度指数,植被覆盖指数,水网密度指数,土地退化指数和环境质量指数构建的生态指数(E c o l o gi c a l I n d e x ,E I ),旨在对我国县级以上生态环境提供一种年度综合评价标准,在区域生态环境质量(E c o l o g i c a l E n v i r o n m e n t a l Q u a l i t y,E E Q)评估方面得到了广泛应用[5],王瑶等[6]以T M㊁S P O T4及Q u i c k B i r d遥感影像为数据源,运用生态环境状况评价技术评价北京市生态环境质量变化情况,发现降水量的减少㊁城市化扩张以及人为因素是影响生态环境质量变化的主要原因㊂随着人们对生态环境问题相关研究的重视,有关生态环境质量动态监测和评价的方法越来越多[7],随着美国L a n d-s a t卫星和法国S P O T卫星的发展,3S技术以快速㊁实时及范围广等监测特点在对生态环境的研究中成为了中坚力量,国内外学者通过遥感影像获取陆地表面的信息,并结合数学方法对生态环境进行了定量研究[8-12]㊂徐涵秋[13]在生态指数E I的基础上提出的遥感生态指数(r e m o t e s e n s i n g e c o l o g i c a l i n-d e x,R S E I),能够客观㊁快速监测和评价生态环境质量变化,与过去较为单一的量化生态状况的遥感指数如归一化植被指数(N D V I)㊁增强植被指数(E V I)㊁永久植被分数(P V F)和干旱条件指数(S D-C I)等不同,遥感生态指数结合了绿度㊁湿度㊁干度㊁热度,全面地评估了区域的综合生态状况㊂遥感生态指数所需要的四个指标获取简便且通俗易懂,并且权重不需要人为设定,是一种客观㊁便捷㊁高效的遥感生态环境质量监测和评价的技术手段[13-14]㊂笔者以重庆市为例,基于遥感技术研究中国西南地区山地城市的生态环境质量㊂重庆地处中国西南,滋养于长江与嘉陵江交汇处,四面群山环绕,是中国西南地区的经济中心和金融中心城市之一,是一座举世闻名的山城㊂三峡水库重庆段的生态环境历年来也受到学者们的关注[15]㊂我国西南地区地形复杂,以盆地㊁丘陵地形为主,北有黄土高原,南有云贵高原,西有青藏高原,东有巫山㊁大巴山,四周均是高山峻岭,重庆市作为西南山地城市的代表,其生态环境质量在2000年以来,随着城市化的发展和生态环境的有效治理,生态环境有了明显好转㊂研究重庆市的生态环境变化及其影响因素,可为学者研究西南地区的其他城市的生态提供参考㊂笔者基于遥感影像数据处理技术和G o o g l e E a r t h E n g i n e (G E E)平台,分析2000年~2021年重庆市的生态环境时空变化,并研究了海拔㊁坡度㊁气候因子对生态环境质量的作用,以期为重庆市的生态环境治理提供科学依据,为西南地区的生态环境保护提供因地制宜的措施㊂1研究区概况重庆市位于四川省西南部,拥有部分喀斯特地貌,是中国西南地区典型的山地城市,经纬度范围分别为东经105ʎ11'~110ʎ11'㊁北纬28ʎ10'~32ʎ13'㊂重庆作为中国西南地区的直辖市,经济发达,航运和商贸畅通,是西部大开发㊁ 一带一路 和长江经济带的重要战略支点㊂重庆市境内北有大巴山,南有大娄山㊁东有巫山,东南有武陵山,河流有长江㊁嘉陵江等,长江干流自西向东865k m流程,形成了著名的长江三峡㊂重庆气候属亚热带季风性湿润气候,年平均降水量较丰富,大部分地区在1000m m~ 1350m m,年平均气温16ħ~18ħ㊂重庆市最高海拔2796.8m,最低海拔73.1m,海拔高差达2723.7m,以山地为主,面积占76%,丘陵占22%㊂其中,海拔500m以下的面积占幅员面积38.61%;海拔500m~800m占幅员面积的25.41%;海拔800m~1200m占幅员面积的20.42%;海拔1200m以上占幅员面积的15.56%㊂重庆地势特点为:东南部㊁东北部高,中部和西部低,海拔由南北向长江河谷逐渐放缓[16-17]㊂图1研究区地理位置示意图F i g.1 A m a p s h o w i n g t h e g e o g r a p h i c a lp o s i t i o n o f t h e s t u d y a r e a2研究方法与预处理由于重庆市地处西南地区,遥感影像质量受云㊁雨遮盖影响较大,无云影像多集中于秋㊁冬季节,其他时期影像云量覆盖率高,同时考虑到夏季植被覆盖率较高,可用每一年的夏季影像进行生态环境的评价,因此在G E E平台上选择每年7月~9月的影像,并且筛选云量,对所选图像进行均值提取,消除5222期苟晓娟,等:中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价 以重庆市为例去云图像之间的色差等问题,以保证遥感影像数据来源的可靠性㊂构建遥感生态指数(R e m o t e S e n s i n g E c o l o g i c a l I n d e x,R S E I),需要4个指标,即绿度㊁湿度㊁热度㊁干度,笔者基于这四个指标选取M O D I S产品库中相应的标准产品作为数据源㊂影像数据来源于美国地质调查局(U S G S)(U S G S,h t t p s://e a r t h e x p l o r-e r.u s g s.g o v)M O D I S系列数据㊂数据来源具体见表1㊂1)M O D I S系列数据㊂G o o g l e e a r t h e n g i n e平台提供的M O D13A1V6产品空间分辨率为500m,时间分辨率16d,满足研究区对数据的需求㊂M O-D I S系列数据中的植被层即归一化植被指数(N o r-m a l i z e d D i f f e r e n c e V e g e t a t i o n I n d e x,N D V I),由国家海洋和大气管理局高级甚高分辨率辐射计(N O-A A-A V H R R)导出,M O D I S N D V I产品是由大气校正的双向地表反射率计算而来的,这些反射率被水㊁云㊁重气溶胶和云影掩盖㊂为构建R S E I,笔者选取M O D13A1V6产品N D V I波段㊂同时选取M O D11A2提供地表温度(L a n d S u r f a c e T e m p e r a-t u r e,L S T),求取R S E I的 热度 成分㊂M O D09A1V6卫星影像数据提供了T e r r a M O D I S波段1~7的表面光谱反射率,并进行了大气校正㊂对于每个像素,在高观测覆盖㊁低视角㊁无云或云影㊁气溶胶负荷的基础上,从8天复合材料内的所有采集中选择一个值㊂笔者使用M O D09A1计算湿度(W E T)以及干度(N o r m a l i z e d D i f f e r e n c e B u i l d-u p a n d S o i l I n d e x,N D B S I)㊂表1数据来源T a b.1T h e d a t a s o u r c e数据来源空间/时间分辨率用途时间跨度M O D13A1V6500m/16d提供N D V I2000~2021 M O D11A2V61k m/8d提供L S T2000~2021 M O D09A1500m/8d计算W E T和N D B S I2000~2021 2)气象数据㊂因气象站点数据在时间序列上缺失比较严重,难以满足长时间序列的研究,笔者选取来自高分辨率山地环境制图计划(F i n e R e s o l u t i o n M a p p i n g o f M o u n t a i n e n v i r o n m e n t,F R MM)再分析数据,‘中国30米分辨率气温数据集“㊁‘中国30米分辨率年降水量数据集“,为1991年~2020年30年气候年平均值,近似地代替2000年~2021年的平均值㊂该气象数据为本文的研究提供了很大的帮助㊂3)行政区矢量边界㊂研究区的行政边界数据下载于全国基础地理数据库(h t t p://w w w.w e b m a p.c n/)提供的2020年中国1ʒ400万省级行政区界线㊂2.2研究方法2.2.1 R S E I分量指标计算遥感生态指数的四个分量指标如公式所示: 1)绿度指标(N D V I):归一化植被指数N D V I 是应用最广泛的估算植被覆盖度的指数[18-21]㊂多种卫星遥感数据反演植被指数N D V I产品为研究生态环境提供了方便,因此笔者选用N D V I来代表绿度指标,如公式1所示:N D V I=(ρn i r-ρr e d)(ρn i r-ρr e d)(1)其中,式中ρn i r㊁ρr e d分别表示遥感影像所对应的红波段和近红外波段的反射率㊂2)热度指标(L S T):热度表示地球表面温度,太阳的热能被辐射到达地面后,一部分被反射,一部分被地面吸收,使地面增热,学者们基于卫星的热红外传感器观测到的地表热辐射进行地表温度的反演,本文使用M O D11A2V6中提供的L S T数据㊂3)干度指标(N D B S I):衡量一个地区因建筑用地㊁裸地造成的地表干度,城市地表干燥会对生活条件和生物丰富度产生巨大影响,成为衡量生态环境水平的重要指标[22]㊂为了量化一个地区的干度成分,笔者基于裸土指数(B I)[23]和基于建筑指数(I B I)构建了归一化差值累积和土壤指数(N D B-S I)[11]㊂如公式(2)~公式(4)所示:N D B S I=(B I+I B I)/2(2) I B I=2ρs w i r1ρs w i r1+ρn i r1-ρn i r1ρn i r1+ρr e d+ρg r e e n/ρg r e e n+ρs w i r12ρs w i r1ρs w i r1+ρn i r1+ρn i r1ρn i r1+ρr e d+ρg r e e n/ρg r e e n+ρs w i r1(3)B I=ρs w i r1+ρr e d-ρn i r1+ρb l u eρs w i r1+ρr e d+ρn i r1+ρb l u e(4)其中ρr e d㊁ρb l u e㊁ρg r e e n㊁ρn i r1和ρs w i r1分别为M O D09A1V6图像中对应波段的地表反射率㊂4)湿度指标(W E T):湿度指标反映了地球表面的水体和土壤㊁植被和绿地的湿润程度,与生态环境质量密切相关,已有研究证实K a u t h-T h o m a s(K-T)变换是一种有效的数据压缩和去冗余技术,其亮度㊁绿度和湿分量与表面物理参数直接相关[24-25],被广泛用于生态环境评价中的湿度监测[26]㊂笔者采用k-t变换后的多光谱影像的第三分量来表征622物探化探计算技术46卷R S E I的湿度指标㊂公式定义为公式5:W e t=c1ρr e d+c2ρn i r1+c3ρb l u e+c4ρg r e e n+c5ρn i r2 +c6ρs w i r1+c7ρs w i r2(5)其中ρr e d㊁ρn i r1㊁ρb l u e㊁ρg r e e n㊁ρn i r2㊁ρs w i r1和ρs w i r2分别代表M O D09A1图像的7个波段的反射率㊂对于M O D I S多波段图像,各波段系数为c1= 0.1147,c2=0.2489,c3=0.2408,c4= 0.3132,c5=-0.3122,c6=-0.6416,c7= -0.5087㊂2.2.2遥感生态指数模型构建R S E I是近几年提出的一种综合生态指数,专门利用遥感技术评估生态状况㊂遥感生态指数R S E I 的构建需要整合绿度(N D V I)㊁湿度(W E T)㊁热度(L S T)和干度(N D B S I)四个分量,再将四个单一分量进行叠加后,进行主成分分析(P r i n c i p a l C o m p o-n e n t A n a l y s i s,P C A),并将第一主成分作为R S E I 的值㊂利用主成分分析法可以根据每个指标对生态环境质量的贡献度来客观确定其权重,比以往的单一指标㊁人工确定权重的方法更为科学,不但能够同时整合绿度㊁湿度㊁热度㊁干度4个指标的信息,而且还能够以单一指标的形式代表地区的生态环境质量㊂因此,R S E I可以表示为:R S E I=f(N D V I,W E T,L S T,N D B S I)由于各指标的单位和数据范围不同,在进行主成分分析之前,需要将四个指标的值归一化在[0,1]范围内,R S E I值越大且靠近1,表示生态环境质量越好, R S E I值越小且靠近0,表示生态环境质量越差㊂2.2.3海拔梯度和坡度的影响重庆特殊的地形地貌,造成特殊的生态环境㊂海拔高度和坡度对地表热度㊁湿度㊁干度㊁绿度均有影响㊂海拔是影响植被类型及分布的重要因素,海拔升高不仅影响着地表水热状况,同时还会在一定程度上影响人类活动类型和范围,进而直接或间接影响遥感生态指数R S E I的空间分布特征㊂把海拔按梯度分为9个等级,分别为0m~ 300m,300m~600m,600m~900m,900m~ 1200m,1200m~1500m,1500m~1800m, 1800m~2100m,2100m~2400m,2400m~ 2800m㊂分析2000年~2021年遥感生态指数R S E I在每个梯度的变化㊂同理,将坡度分为7个等级,0ʎ~35ʎ范围以10ʎ为间隔划分,35ʎ~45ʎ以5ʎ为间隔划分,该划分方式更适合坡度相差较大的山地地区,分别为0ʎ~5ʎ,5ʎ~15ʎ,15ʎ~25ʎ,25ʎ~35ʎ, 35ʎ~40ʎ,40ʎ~45ʎ,>45ʎ,以期发现海拔与坡度对重庆市生态和环境质量的影响规律㊂3结果分析3.1生态环境质量评价通过对遥感生态指数模型的构建,在G o o g l e e a r t h e n g i n e平台中计算得到重庆市R S E I㊂为了更好地揭示过去22年重庆市生态环境的变化,参考徐涵秋[14]提供的生态分类方法,把重庆市R S E I值分为5个等级,以0.2为间隔,划分5个不同生态环境质量等级,即 优 ㊁ 良 ㊁ 一般 ㊁ 较差 ㊁ 差 ,R S E I在0~0.2范围内生态环境质量为 差 等级,在0.2~ 0.4范围内为 较差 等级,在0.4~0.6范围内为 一般 等级,在0.6~0.8范围内为 良 等级,R S E I在0.8~1范围内为 优 等级,得到图2重庆市生态环境质量等级及其空间分布特征,图2(a)~图2(f)分别为2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2018年㊁2021年的重庆市生态环境质量等级及其空间分布特征图㊂通过观察图2可以发现,重庆市的生态环境质量在这20多年里有大幅度提升,但仍具有空间上的差异,生态质量等级为 良 和 优 的地区大多为远离主城区的山地地区如渝东北和渝南,生态质量 差 和 较差 的地区集中在经济发达的主城区㊂2000年(图2(a))生态环境质量为 差 的区域在渝中区㊁江北区㊁沙坪坝区㊁九龙坡区和南岸区5区的交界地,处于重庆市经济中心,城市化水平高度发达,生态环境质量为 优 主要分布在城口县和巫溪县,该地区平均海拔在1000m,植被茂盛,生态环境较少受到人为的破坏㊂2005年(图2(b))可以看出,重庆市生态环境质量相比2000年(图2(a))大幅下降,渝西大部分(潼南区㊁合川区㊁铜梁区等)地区以及重庆北部延伸至东部(长寿区㊁涪陵区㊁万州区等区)生态环境质量等级均为 较差 ,这与2000年~2005年以来我国经济社会发展取得巨大成就有关,重庆市在1997年成为直辖市,开始大力发展经济,城市的发展离不开占用绿地,这也对生态环境造成了一定程度的破坏㊂图2可以看出2010年~2021年生态环境质量为 较差 的区域明显减少,合川区㊁武隆区㊁丰都县㊁南川区石柱土家族自治县等四个地区的生态环境质量有了大幅度提升㊂近20多年来重庆地区R S E I的变化特征如下:①R S E I值总体呈上升趋势,尤其是重庆市东北部和南部地区,说明重庆在2000年~2005年以来生态质量整体有好转,东北㊁东南方向好转趋势明显;7222期苟晓娟,等:中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价 以重庆市为例②低值R S E I 像元主要分布在主城区,且在城市群地区呈现扩大趋势,这种变化特征与我国近年来在高速城镇化的发展下不断推进的西南城市地区尤其是成渝地区生态文明建设和绿色发展道路有着密切的关系㊂图2 重庆市生态环境质量等级及其空间分布特征F i g .2 E c o l o g i c a l q u a l i t y g r a d e a n d i t s s p a t i a l d i s t r i b u t i o n i n C h o n g q i n g为了定量的分析R S E I 的变化特征,计算2021年~2000年5个等级的变化面积及比例,得到表2重庆市生态环境质量等级与面积统计㊂由表1可知,从2000年~2021年以来,遥感生态质量为 差 的区域生态质量面积下降了66%,较差 和 一般 的区域生态质量面积分别下降了54%和53%,生态质量为 优 ㊁ 良 的区域面积均有增长,特别是 优 的面积涨幅很大,增长了130%㊂在过去的22年,差 和 较差 的面积减少已达到2683k m 2㊂生态质量 一般 的面积减少1.35万k m 2,较2000年减少50%以上㊂20多年来,R S E I 均值主要集中在生态质量等级为良的822 物探化探计算技术46卷等级,从R S E I 均值可以看出,2000年~2021年生态环境质量先下降后上升,整体呈生态环境质量向好的趋势㊂为看出每种生态环境质量等级在不同年份之间的转移情况得到图3:2000年~2021年重庆生态环境质量等级转移矩阵桑基图,2000年~2005年,生态环境质量 一般 转为 较差 的面积最多,2005年~2010年较差 一部分转移为 一般 一部分转移为 良 ㊂2018年~2019年, 一般 部分向 良 转化, 良 在稳定的基础上部分向 优 转化㊂表2 重庆市生态环境质量等级与面积统计T a b .2 S t a t i s t i c s o f e c o l o g i c a l q u a l i t y g r a d e a n d a r e a o f C h o n g qi n R S E I 等级差/k m2较差/k m 2一般/k m 2良/k m 2优/k m2R S E I 均值2000454.86(0.55%)4420.90(5.35%)25285.80(30.63%)46726.30(56.59%)5677.18(6.88%)0.632005370.03(0.45%)26992.00(32.69%)45297.60(54.86%)9675.25(11.72%)230.14(0.28%)0.462010490.73(0.59%)7463.90(9.04%)35327.90(42.79%)35475.70(42.97%)3806.75(4.61%)0.59201579.19(0.10%)2872.43(3.48%)17291.00(20.94%)56041.00(67.87%)6281.40(7.61%)0.652018288.80(0.35%)5706.28(6.91%)33387.30(40.44%)40728.90(49.33%)2453.67(2.97%)0.602021156.13(0.19%)2036.04(2.47%)11821.60(14.32%)55478.30(67.19%)13072.90(15.83%)0.69C h a n g e -298.73(65.68%)-2384.86(53.95%)-13464.2(53.25%)8752(18.73%)7395.72(130.27%)0.06图3 2000年~2021年重庆生态环境质量等级转移矩阵桑基图F i g .3 S a n k e y d i a g r a m o f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t q u a l i t y g r a d e t r a n s f e r m a t r i x o f C h o n g qi n f r o m 2000t o 20213.2 生态环境质量变化规律为研究重庆市生态环境质量随时间变化的规律,将不同年份生态环境质量随时间的变化分为5个等级,即 极显著退化 ㊁ 显著退化 ㊁ 基本稳定 ㊁ 显著改善 ㊁ 极显著改善 ,得到如图4重庆市R S E I 随时间变化规律㊂图4中图4(a )~图4(f)表示重庆市各个时间段生态环境质量的变化㊂图4(a )为2000年~2005年间生态环境质量的变化,大多数地区的生态环境都在显著退化和极显著退化,图4(b )为2005年~2010年间生态环境质量的变化,生态环境有了显著改善,重庆东部和南部地区有极显著改善,图4(c )可以看出2010年~2015年间生态环境质量大部分地区处于基本稳定和显著改善的状态,生态环境质量向好㊂图4(d)可以看出2015年~2018年间重庆西部地区生态环境质量存在极显著退化和显著退化,中部和东部地区生态环境基本稳定,南部地区有显著改善和极显著改善㊂图4(e )可以看出2018年~2021年间生态环境质量有好转,重庆北部和东部地区生态环境质量有了显著改善,中部和南部的部分地区存在显著退化㊂图4(f )可以看出2000年~2021年重庆市主城区的生态环境质量在极显著退化,南部和西南部地区在显著退化,北部和东部地区基本稳定,因此在治理生态环境的时候应加大对主城区的管理力度,防止生态环境质量进一步退化㊂3.3 R S E I 的海拔依赖性与坡度依赖性3.3.1 R S E I 的海拔依赖性为了进一步研究海拔和坡度对重庆市生态环境的影响规律,使用分区统计,将海拔和坡度分成不同的梯度与R S E I 进行对比,得到图5:2000年~2021年R S E I 指数随海拔㊁坡度变化曲线及频率分布情况,图5左可知,2000年及2021年不同等级的R S E I 随海拔梯度的变化规律㊂不同年份R S E I 随海拔上升呈现相似的变化趋势,同一年份间R S E I 随海拔梯度变化具有不同的变化趋势㊂2000年R S E I 随海拔梯度升高的变化范围为0.55~0.70,呈现先快速增加后缓慢增加,R S E I 最大值在海拔2100m~2400m 范围内㊂2005年R S E I 的变化范围为0.37~0.70,R S E I 整体呈增长趋势,在2400m ~2800m 有所下降,最大值在2100m~2400m ,曲线大部分在其他年份的下面,与其他年份相比R S E I 明显偏小,这与表1中2005年R S E I 年均值最小符合㊂2010年R S E I 的变化范围为0.46~0.75,0m~2100m R S E I 增长,2100m~2800mR S E I 减小,最大值在1800m~2100m ㊂2015年㊁2018年R S E I 均在0m ~2400m 持续增长,R S E I 在9222期苟晓娟,等:中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价以重庆市为例海拔2100m ~2400m 达到最大值后有所降低,2015年R S E I 的变化范围为0.57~0.82,2018年R S E I 的变化范围为0.46~0.77㊂2021年R S E I 的变化范围为0.56~0.76,曲线大部分在其他年份的上面,这与表1中2021年R S E I 年均值最大符合,在海拔0m ~2100m 逐渐增长,最大值在1800m~2100m ,2100m~2800m 快速降低㊂2000年~2021年R S E I 指数随海拔变化曲线规律如下:①海拔多集中在0m ~1500m 之间,300m ~600m 是重庆市海拔分布最多的范围,这与重庆市多山地有关;②2010年~2021年R S E I 均呈现随海拔增长而增加的趋势,整体上,0m~1800m 范围内R S E I 缓慢增加,1800m ~2800m 范围内开始减小,这可能是受人类活动的影响,海拔越低的区域人类活动越频繁,对生态环境会造成一定程度的破坏,随着海拔的升高,人类活动减少,生态环境质量逐渐好转,但是海拔升高到一定范围,由于气候因子如气温㊁降水等的影响占主要作用,生态质量有所下降;③整体上R S E I 指数2021>2015>2018>2010>2000>2005,2005年R S E I 随海拔变化最大,从0.367增长到0.702,增长了91.28%,2000年R S E I 随海拔变化最小,增长了29.50%,增长相比其他年份最不明显㊂图4 重庆市R S E I 随时间变化特征规律F i g .4 T e m p o r a l v a r i a t i o n o f R S E I i n C h o n g q i n g32 物探化探计算技术46卷图52000年~2021年R S E I指数随海拔㊁坡度变化曲线及频率分布情况F i g.5 V a r i a t i o n c u r v e a n d f r e q u e n c y d i s t r i b u t i o n o f R S E I i n d e x w i t h a l t i t u d e a n d s l o p e f r o m2000t o20213.3.2 R S E I的坡度依赖性图5右可知,2000年R S E I随坡度的梯度升高的变化范围为0.56~0.70,2005年R S E I的变化范围为0.39~0.56,2010年R S E I的变化范围为0.49~0.70,2015年R S E I的变化范围为0.59~ 0.73,2018年R S E I的变化范围为0.48~0.70, 2021年R S E I的变化范围为0.59~0.80㊂2000~ 021年R S E I指数随坡度变化曲线规律如下: 1)不同年份R S E I随坡度上升呈现相似的变化趋势㊂整体上看,随着坡度的增加,R S E I也在增加, 25ʎ~35ʎ范围R S E I有短暂下降,后继续增长,呈现先增加后下降再缓慢增加的规律,大于40ʎ之后R S E I趋于平稳,R S E I最大值在坡度40ʎ~45ʎ㊂2)0ʎ~25ʎ范围内R S E I受坡度的影响较大,并且坡度越陡的地方生态环境质量越好,25ʎ~ 35ʎ范围R S E I有很明显的下降趋势,这和重庆市起伏的地形有关,大于40ʎ之后坡度对R S E I的影响较小㊂3)整体上R S E I指数随坡度的梯度变化,2021> 2015>2018>2010>2000>2005,2018年R S E I随海拔变化最大,增长了45.83%,2015年R S E I随海拔变化最小,增长了23.73%㊂3.4 R S E I与气候因子的响应为探究2000年~2021年重庆市R S E I与温度因子的响应关系,笔者使用年均气温㊁降水数据,得到图6重庆市海拔㊁R S E I与气候相关图㊂如图6 (左)所示,气温随着海拔的升高呈下降趋势,这与海拔对气温的影响规律一致,降水随着海拔的升高呈先升高后下降的趋势,0m~1500m降水先显著上升后缓慢上升,1200m~1500m范围达到降水的最大值,1500m~2400m降水开始下降,2400m~ 2800m降水随海拔上升有上升趋势,其气温和降水的变化趋势具有明显的山地气候特征,重庆建于川东平行岭谷,海拔的改变对重庆的气候产生较大的影响,一定程度上对局部环境㊁土壤含水量等指标产生影响,从而影响到植被的生长,植被指数N D V I 在计算遥感生态指数R S E I中起主导作用,因此会影响到R S E I指数㊂为了分析气候因子(年平均气温㊁年平均降水)对R S E I的作用机制,将2000年~2021年的R S E I 指数的平均值,自然间断法分成8类,与近30年的年均气温和降水作比较,可以看出温度和R S E I呈负相关,温度越高,R S E I越低,这是因为地表温度L S T对生态环境有副作用,地表温度越高,生态环境越差,随着降水的增加,R S E I指数逐渐上升,当年平均降水达到最大值时R S E I在0.66~0.73范围内,并没有达到R S E I的最大值,说明R S E I不仅仅受到气候一种因子的影响,地形地貌㊁坡度坡向㊁人口㊁土地利用类型㊁城镇建设㊁保护政策㊁产业结构等方面都在制约生态环境㊂4结论笔者基于遥感数据处理技术和G o o g l e E a r t h E n g i n e(G E E),以重庆市2000年~2021年的生态环境质量为切入口,探讨了我国西南山地城市生态环境质量及其影响因素,利用R S E I遥感生态环境指数,评价重庆市20多年生态环境质量的变化,以及R S E I的海拔依赖性和坡度依赖性,探究R S E I与气候因子的响应关系㊂主要结论如下:1322期苟晓娟,等:中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价 以重庆市为例图6重庆市海拔㊁R S E I与气候相关图F i g.6C o r r e l a t i o n m a p o f e l e v a t i o n,R S E I a n d c l i m a t e i n C h o n g q i n g1)遥感生态指数R S E I总体呈上升趋势,生态质量为 差 的面积减少了65.68%,生态质量为 优 的面积增加了130.27%,生态环境有明显的好转,但仍存在区域差异,低值R S E I像元主要分布在主城区,且在城市群地区呈现扩大趋势,表明虽然生态环境质量整体好转,但主城区的生态环境保护仍然需要加强㊂2)从R S E I随海拔变化曲线可以看出,2010年~ 2021年R S E I均呈现随海拔增长而增加的趋势,整体上,0m~1800m范围内R S E I缓慢增加,1800m~ 2800m范围内开始减小,相似的,R S E I随坡度增加而增长,坡度>40ʎ之后R S E I趋于平稳㊂3)从R S E I与气候因子的响应曲线可以看出,温度和R S E I呈负相关,温度越高,R S E I越低,随着降水的增加,R S E I指数逐渐上升,当R S E I在0.66~0.73时,随着降水的增加R S E I反而下降㊂在对我国西南山地城市生态环境质量及其影响因素的讨论基础上,对西南山地城市的生态环境保护提出一些建议:1)建议相关部门完善生态环境相关的保护政策,着重对主城区进行生态质量的修护,可以通过增加主城区绿化面积㊁合理利用土地㊁设置生态保护红线㊁保护水资源等方式进行保护㊂2)在低海拔地区加大生态保护力度,中㊁高海拔地区坚持生态环境的基本维护㊂3)产业结构的发展要顺应生态环境,坚持绿色可持续发展的理念,减少高污染㊁高排放量的企业,加强对气候异常情况的监测㊂参考文献:[1]赵其国,黄国勤,马艳芹.中国生态环境状况与生态文明建设[J].生态学报,2016,36(19):6328-6335.Z H A O Q G,H U A N G G Q,M A Y Q.E c o l o g i c a l e n-v i r o n m e n t s t a t u s a n d e c o l o g i c a l c i v i l i z a t i o n c o n s t r u c-t i o n i n C h i n a[J].A c t a E c o l o g i c a S i n i c a,2016,36(19): 6328-6335.(I n C h i n e s e)[2]岳文泽,徐建华,徐丽华.基于遥感影像的城市土地利用生态环境效应研究 以城市热环境和植被指数为例[J].生态学报,2006,26(5):1450-1460.Y U E W Z,X U J H,X U L H.S t u d y o n e c o l o g i c a l e n-v i r o n m e n t a l e f f e c t s o f u r b a n l a n d u s e b a s e d o n r e m o t e s e n s i n g i m a g e:a c a s e s t u d y o f u r b a n t h e r m a l e n v i r o n-m e n t a n d v e g e t a t i o n i n d e x[J].A c t a E c o l o g i c a S i n i c a, 2006,26(5):1450-1460.(I n C h i n e s e)[3]方创琳.中国新型城镇化高质量发展的规律性与重点方向[J].地理研究,2019,38(1):13-22.F A NG C L.B a s i c r u l e s a n d k e y p a t h s f o r h i g h-q u a l i t y d e v e l o p m e n t o f t h e n e w u r b a n i z a t i o n i n C h i n a[J].G e-o g r a p h i c a l R e s e a r c h,2019,38(1):13-22.(I n C h i n e s e) [4]国家环保总局.中华人民共和国环境保护行业标准(试行)H J/T192-2006[S].S t a t e E n v i r o n m e n t a l P r o t e c t i o n A d m i n i s t r a t i o n.E n-v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o n i n d u s t r y s t a n d a r d o f t h e p e o p l e's r e p u b l i c o f C h i n a(T r i a l)H J/T192-2006[S].(I n C h i-n e s e)[5]满卫东,刘明月,李晓燕,等.1990-2015年三江平原生态功能区生态功能状况评估[J].干旱区资源与环境, 2018,32(2):136-141.M A N W D,L I U M Y,L I X Y,e t a l.A s s e s s m e n t o n232物探化探计算技术46卷。
降水量的空间和时间变化
降水量的空间和时间变化
黄东蛟北京市第171中学
北京市义务教育课程改革教材地理七年级下册P27—29,北京教育科学研究院与中国地图出版社合编
中国地图出版社出版2005年6月第二版
第六章中国的自然环境第二节气候特征和主要气候类型(第二课时)
一教学目标
1 初步学会阅读中国年平均降水量分布图,说出中国降水分布的差异;
2 运用地图说出影响降水变化的因素。
二教学重点和教学难点
重点:1 初步学会阅读中国年平均降水量分布图,说出中国降水分布的空间差异;
2 运用降水柱状图,说出中国降水分布的季节差异。
难点:季风对降水的影响
三教学方法
以启发式谈话法为主
四教学资源
多媒体课件、地理书、地理图册
五教学设计思路
六教学过程。
重庆市水文条例
第三十五条在通航河道中或者桥上进行水文监测作业时,应当设置警示标志。
进行水文监测作业时,过往的车辆、船只等交通工具应当减速或者避让。
第六章法律责任
第三十六条违反本条例规定的行为,《中华人民共和国水文条例》已有处罚规定的,从其规定。
第三十七条违反本条例第十条第二款规定,未配套建设必要的专用水文测站或者设置水文监测设施的,责令限期整改;逾期未整改的,处五千元以上一万元以下罚款。
第十八条市、区县(自治县)人民政府应当组织水行政主管部门、水文机构及有关部门建立洪水预警预报系统,提高洪水预警预报能力。
市水文机构、区县(自治县)水行政主管部门应当加强水文巡测和调查分析工作,编制专项应急预案,建立水文应急监测机制。
市水文机构、区县(自治县)水行政主管部门应当与国家流域管理机构及所属水文测站建立联动机制,实现水文情报互通和信息共享。
(二)具体承担本市水文事业发展规划的编制和组织实施;
(三)负责职责范围内的专用水文站设立审批和本市水文监测资料的汇交、管理和使用审查;
(四)依法实施水文计量器具检定工作;
(五)负责本市水文、水资源监测和调查评价及本市水文情报预报及发布;
(六)法律、法规和规章规定的其他职责。
区县(自治县)水文机构的职责是:
区县(自治县)水行政主管部门应当根据本市水文事业发展规划,结合当地国民经济和社会发展规划,会同区县(自治县)发展和改革等部门组织编制当地水文事业发展规划,报本级人民政府批准实施,并报市水行政主管部门备案。
水文事业发展规划主要包括水文事业发展目标、水文站网建设、水文监测和情报预报设施建设、水文信息网络和业务系统建设以及保障措施等内容。
第二十七条基本水文监测资料应当依法公开,属于国家秘密的,按照国家有关规定执行。
中国降水的时空分布规律
中国降水的时空分布规律
中国降水的时空分布规律可以总结为以下几点:
1. 时序分布规律:中国降水呈现明显的季节性分布。
夏季(6
月到9月)是中国大部分地区最主要的降水季节,尤其是东部和南部地区,同时也是降水最集中的季节。
冬季(12月到2月)是中国北方地区主要的降水季节。
春季和秋季的降水较夏季和冬季较少,但在一些地区如西南地区,春季和秋季降水量较大。
2. 空间分布规律:中国降水呈现明显的纬度和地形差异。
东部沿海地区和南方地区的降水较多,尤其是长江流域和华南地区。
西部地区如青藏高原降水较少,尤其是西北地区和西南地区的内陆地区。
同时,降水分布受到地形因素影响较大,如沿海山脉、高山地区和盆地等地形对降水分布有着重要影响。
3. 年际变化规律:中国降水呈现出较为明显的年际变化。
不同年份的降水量可能存在较大差异,例如出现干旱年和多雨年等。
这些年际变化与气候现象如厄尔尼诺现象和拉尼娜现象等有关。
总体来说,中国降水的时空分布具有明显的季节性和地域性特点,受纬度、地形和年际气候变化等因素的影响。
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图 ! 重庆市年降水量自长寿沿东北方向变化趋势面 456,! 789 7:9;<=>?:@AB9 C@ D89 E;;?AF G:9B5H5DAD5C; C@ I8C;6J5;6 EFC;6 2C:D89AKD L5:9BD5C; @:C$ I8A;6K8C? !"# 大巴山区年降水量随海拔高度变化的规律
重庆市位于四川盆地的东部,面积 "D!# 万 H9! ,市内地形以丘陵和山地为主,川东平行岭谷占据着约 ! I % 的面积 ) 东北部分布着大巴山,东部有巫山,东南部有方斗山和齐岳山 ) 长江自西南向东北横贯整个市 域,南北分别有乌江和嘉陵江两大支流汇入长江 ) 重庆市的气候属于典型的季风气候,东南季风每年给重 庆带来丰沛的降水 ) 多年平均降水量在 @ !$$ 99 左右 ) [@] 水资源是人类社会及其经济活动发展中重要的因素 ) 目前,水资源的供需矛盾已成为我国社会经济
盆中丘陵 川东平行 岭谷区 大巴山区 綦江流域 乌江流域 重庆市区
"#$#" 年降水量的周期变化 通过对较长资料的数据用 J?KLKM 软件分析得出,年降水量的变化显示出一定的周期性 ! 为了减少年 际间的波动的随机性,采取了滑动平均的方法,表示为某一年的降水量为包括这一年在内的前五年的平均 降水量 ! 具体的周期性特点见表 " ! 从表 " 中可以看到各个区域降水量周期变化的特征 ! 从总体上讲,重庆市各区域年降水量变化的周期 大致体现为 F 种,一种是大致以 $%, $$, $" 年为周期的变化,这种周期表现出的频率最高,其次是大致以 $) 年为周期的变化,最后是大致以 * 年为周期的变化 ! 不过不同区域周期长短表现又有所不同 ! 乌江流域区 以 $$, $" 年的周期表现得较为突出,大巴山区以 E, $% 年的周期为主,川东平行岭谷区也以 $$, $" 年的周期 为主,同时也有约 * 年的周期,长江河谷以重庆寸滩为例,主要是 $" 年和 $) 年的周期 ! 另外,从表 F 中还 可以看出,在 H% G *% 年代、*% G )% 年代基本上是一个周期,这个时段周期比较一致 ! 此外,在一个周期内, 其变差系数相当低,一般为 %#%I 左右,虽然这与采取了五年平均有关,但这样低的变差系数值,说明在一 个周期内降水量还是比较稳定的 !
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降水量的区域变化
重庆市的多年平均降水量为 @ !$"D% 99, 由于受东南季风和地形的影响, 降水量的区域分布并不均匀, 西
部年均降水量在 @ $$$ 99 以下;市区以南的綦江、南川一带降水量也相对较低,在 @ @$$ 99 以下;川东平行 岭谷区由西南向东北逐渐升高,大致从 @ @$$ 99 至 @ %$$ 99 左右,但河谷地带偏低 @$$ J !$$ 99 左右;东南 部,即涪陵、黔江一带降水量大致从 @ $$$ 99 以下逐渐上升到 @ %$$ J @ #$$ 99 左右 ) 降水的高值中心出现在
[’] 量为 ! ### M ! *## $$,附近山岭的降水量达 ! ’## M ! %## $$ &
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西南师范大学学报 (自然科学版)
第 ") 卷
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降水量的时间变化
一个地区降水量的时间变化主要表现在年际和年内 ! 年际变化主要体现在年际的随机变化、周期性变
化和趋势性变化上;年内变化主要体现在季节与月份的变化上 ! 不同区域其降水量的时间变化一般又不一 样,主要是受制于其所处的气候带、距海洋的远近以及地形的起伏等因素 ! 重庆市降水量的时间变化表现 在年际的随机性、周期性以及趋势性变化上,年内则季节性变化很突出,具有明显的季风气候特点 ! !"# 年际变化规律 "#$#$ 年降水量的随机变化 整个重庆市年降水量的随机变化并不是大,变差系数 !" 在 %#$& 到 %#"& 之间,年降水量最大值与最小 值之比 ’( 一般也在 $#& 到 "#& 之间 ! 不过市域内各区域间又有所不同 (表 $) (包括綦江、南 ! 重庆市区以南 川一带) 和东南部的酉阳、秀山、乌江流域,其 !" 值一般小于 %#$),’( 值一般也在 "#% 以下,这一区域相 对来说年间变化要稳定一些 ! 盆中丘陵、 川东平行岭谷区以及大巴山区 !" 则较大, 在 %#$* 以上, 最大可达 %#"*,’( 值一般都在 "#% 以上,最大达到了 "#* ! 表# +,-./ $
[!] 发展的主要障碍 ) 一个地区必须研究清楚本地区水资源的基本状况,为进一步研究水资源的各种问题提
供基础数据 ) 降水量即为水资源的基本内容之一,水资源的多少与降水量有着密切的关系,因而,水资源 多少很大程度上取决于一个地区降水量的多寡 ) 弄清一个地区降水量的特征,对科学合理地利用水资源有 重要的意义 ) 本文通过对重庆市 E" 个雨量站从 @EA$ 年至 @E"A 年的降水资料的分析,初步研究了重庆市降 水的区域和空间的变化规律,以期为合理开发、利用和保护水资源提供科学依据 )
区 域
重庆市不同区域各代表站降水量多年变化
多年平均 最 大 值 平均值 $#HH $#I$ $#I) $#IH $#I* $#) $#&$ $#$) $#"I $#F $#FF $#IF 最 小 值 最大值 D 变差系数 !" %#"$ %#$) %#$E %#$* %#$* %#"* %#"F %#$& %#$& %#$* %#$& %#$*
文章编号:@$$$ A#B@ (!$$%) $# $C## $C
重庆市降水量的时空变化
陈 忠@ , 陈华芳!, 王建力@,
@D 西南师范大学 资源环境科学学院,重庆 #$$B@A;
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李艳娜%
!D 云南师范大学 旅游与地理科学学院,云南 昆明 CA$$E!;%D 重庆工商大学 旅游管理系,重庆 #$$$CB 摘要:根据对重庆市 E" 个雨量站从 @EA$ 年至 @E"A 年的降水资料的分析,初步探讨了重庆市年降水量的时空分布 规律。在空间上,降水量自长寿沿东北方向,大致从 @ !$$ 99,先逐步降低至 @ @$$ 99,然后开始增加,至大巴 山区达到 @ "$$ 99 左右;自丰都沿东南方向,降水量大致从 EA$ 99 开始逐步增加,至酉阳秀山一带达到 @ A$$ 99 左右 ) 在大巴山区,降水量以大约海拔每升高 @$$ .9 增加 A$ 99 的速率发生变化 ) 另外,岭谷间降水量的多少与 水汽输送线路有关 ) 在时间上,降水量在年际间有随机变化,变差系数一般在 $D!$ 以下 ) 在长江河谷地区降水量 存在约 @! 年和 @" 年的变化周期,在大巴山区存在约 E 年或 @$ 年的变化周期,在川东平行岭谷区和乌江流域区则 存在约 @@ 年或 @! 年的变化周期 ) 在四川盆地东部、大巴山区和乌江流域,降水量有减少的趋势,但其降幅不一 致;在平行岭谷区,降水量有增加的趋势 ) 在一年内,降水量的季节变化明显,主要降水期集中在 # F @$ 月,其 可占全年降水量的 "$G 以上 ) 关 键 词:重庆市;降水量;时空变化 文献标识码:) 中图分类号: !"#$%$& ’ (
图 * 重庆市年降水量自丰都沿东南方向变化趋势面 456,* 789 7:9;<=>?:@AB9 C@ D89 E;;?AF G:9B5H5DAD5C; C@ I8C;6J5;6 EFC;6 >C?D89AKD L5:9BD5C; @:C$ 49;6<?
重庆市年降水量随海拔高度的变化而变化的规律主要体现在大巴山区 & 由于大巴山区面积比较大,海 拔高度最高达到了 * ’## $ 左右,因而降水量随海拔变化的规律比较明显,通过对大巴山区的 !) 个雨量站 的降水量资料与其海拔高度关系的计算,求得降水量 ( !) 和海拔高度 ( () 的线性回归模型为: (’) ! " !#!*,* & #,% ( (’) 式中 ! 的单位为毫米,( 的单位为米 & 模型显示在该区海拔每升高 !## $, 降水量增加约 %# $$, 降水量 变化大致从 ! #%# $$ 到 ! "## $$,通过检验,降水量和海拔高度的相关系数达到了 #,1! & !"$ 岭谷间降水量的变化特征 由于受地形的影响,不同方向的岭谷降水量不一致 & 若山谷线与水汽输送路线一致,则降水量沿山谷 向谷源逐渐增加;若河谷线与水汽输送线垂直,则河谷降水量小于山岭,如大巴山区的任河,其河谷降水
第 !" 卷
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西 南 师 范 大 学 学 报(自然科学版)
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&’( ) !" *’ ) # +’,-./( ’0 1’,234562 738./ *’-9/( :.8;5-682<(*/2,-/( 1=85.=5) >,? ) !$$% ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
收稿日期:!$$! $E @$ 基金项目:教育部骨干教师资助项目 (!$$@) ) 作者简介:陈 忠 (@EB$ F ) ,男,重庆人,硕士研究生,主要从事地貌与地理信息系统的研究 ) 通讯作者:王建力,教授 ) KL9/8(: 4/.?M(N 64., ) 5O, ) =.
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第+期
陈
忠,等:重庆市降水量的时空变化
)+%
Hale Waihona Puke 大巴山区,最大可达近 ! "## $$,另一个高值中心出现在酉阳和秀山一带,最大可达 ! %## $$ 以上 & !"! 重庆市东北部和东南部多年平均降水量的变化规律 通过对重庆市内各雨量站的观测资料 (时间年限从 ’% 年 ( "% 年不等,一般从 )’ 年开始) 计算分析得 出,重庆市的多年平均降水量的分布,分别从长寿和丰都县的包鸾镇为起点,向东北和东南在三维空间里 呈一个抛物面,可用二次趋势面的回归模型分别来表示 & 东北向二次趋势面的回归模型: ! " ! *)+,- # %,%’+ + $ # #,+*+ "’ % & #,#+% ’ $ * & #,### -- $% # #,##* --’ % % * (!) (!) 式中 $ 为各雨量站距坐标原点的横轴坐标值,% 为各雨量站距坐标原点的纵轴坐标值,坐标原点为长寿 ,$ , 县城 (!#-.#+/0 *1.+1/2) % 均取正值,单位为公里,! 为降水量,单位为毫米 & 此抛物面是一个中部略 凹,右侧较高的抛物面 (图 !) & 由于采集的数据主要是从长寿沿东北方向至大巴山区,因此,抛物面对降水量的拟合主要也表现在从 长寿沿东北方向到大巴山区的范围内,此抛物面对降水量的拟合度达到了 1!,’3 ,用 ’ 检验,显著性水平 达到了 #,#! & 东南向二次趋势面的回归模型: ! " 1#+,-% & *,+%* $ & !,+#1 * % & #,#*" - $ * # #,#-- )+ $% & #,#+* "1 % * (*) 此模型的单位与上一模型一致,但坐标原点为丰都县包鸾镇 (!#-.+!/0 *1.%’/2) & 此抛物面是一个东部和南部 扬起,东南部微微扬起的一个抛物面 (图 *) & 由于采集的数据主要在重庆市域内,南部和东部没有采集到数 据,因而形成采集区域外的东部和南部出现明显的失真的情况, 因此, 在图 * 中看降水量变化的规律主要从坐 标原点沿东南方向 (即在重庆市域范围内) & 该抛物面对降水量的拟合度为 "",*3 ,显著性水平也达到了 #,#!&