时空分布（精选十篇）
时空分布 篇1
1 暴雨标准
暴雨是指降雨在一定时期内达到一定标准的降水。短时强暴雨可能引起洪涝灾害。暴雨根据降水强度的大小分成一暴雨、大暴雨及特大暴雨。以24 h降水量为分级标准:50.0~99.9 mm的降水为暴雨;在100.0~249.9 mm的降水为大暴雨;大于250.0 mm的降水为特大暴雨。若某台站24 h降水量达到上述量级的, 则分别称这一天为暴雨日和大暴雨日, 统称暴雨日。1个月中只要有1个暴雨日, 该月则为暴雨月。
2 聊城暴雨的时空分布特征
2.1 年代际变化
1971—2010年, 聊城市共出现暴雨546站次。从年代际变化 (图1) 来看, 平均暴雨站次数具有明显的年代际变化, 20世纪70年代最多 (15.8站次/年代) , 90年代最少 (12.2站次/年代) , 进入21世纪后又开始增多。从8个测站暴雨极值出现年代来看, 除阳谷出现在20世纪60年代, 聊城出现在20世纪80年代、临清出现在90年代外, 其余站均出现在20世纪70年代。聊城市20世纪60年代的暴雨极值为196.9 mm, 出现在阳谷, 也是阳谷暴雨的历史极值;20世纪70年代的暴雨极值为194.8 mm, 出现在莘县;20世纪80年代的暴雨极值为328.7 mm, 出现在聊城 (1975年) ;20世纪90年代的暴雨极值为194.9 mm, 也是茌平的暴雨极值。2000年以后, 暴雨的极值为193.3 mm, 出现在聊城 (2010年) 。
2.2 年际变化
在1961—2007年的47年中, 聊城市出现暴雨最多的年份是1964年, 出现了35站次;最少的年份是1989年, 仅为3站次;年最多站次几乎是年最少站次的12倍, 年际变化极大。1964年暴雨站次最多;暴雨站次最少的1989年;20世纪60年代后期暴雨站次明显减少, 年降水量也显著减少;20世纪80年代中前期的降水量明显较其他年代少, 暴雨站次也较少;暴雨站次超过20次的7年中的年降水量均在前12名中;而暴雨站次5次以下的10年中平均降水量只有437.5 mm, 较年平均降水量580 mm明显偏少。年暴雨站次与年降水量的年际变化曲线升降趋势几乎一致, 相关系数为0.85, 相似程度高 (图2) 。
2.3 月际变化
聊城市暴雨最早出现于4月上旬, 最晚结束于10月中旬。主要出现在6—8月, 这3个月暴雨次数占全年暴雨次数的86.5%, 其中7月最多, 多达253站次, 占全年暴雨次数的42.6%。从暴雨出现的时间顺序来看 (图3) , 4月开始出现暴雨, 5、6月逐渐增多, 7月猛增达到最高点, 8月起开始下降, 至9月下降幅度明显。
统计各月不同量级暴雨站次, 聊城暴雨和大暴雨都集中出现在6—8月, 结束于10月, 大暴雨最早出现在6月, 较暴雨出现时间晚了2个月。1961—2007年, 聊城市共出现暴雨 (50.0~99.9 mm) 507站次, 占所有暴雨总次数的85.4%;出现大暴雨 (100.0~249.9 mm) 87站次, 占暴雨总次数的14.6%;出现特大暴雨 (>250.0 mm) 1站次, 占总次数的0.17%;7月是聊城市大暴雨发生的集中期, 出现大暴雨次数高达44站次, 占全年大暴雨总频次的50.6%。
2.4 暴雨的月内分布
统计1961—2007年的47年中暴雨月及月内出现暴雨的站次数。结果发现, 聊城市共有142个暴雨月, 暴雨月内内最最多多可可出出现现77个个暴暴雨雨日日, , 月月内内出出现现1个暴雨日的几率最高, 出现2个暴雨日的几率次之。月内出现7个暴雨日的情况仅为1次 (1971年7月) 。聊城市暴雨月以出现1~3个暴雨日最为常见, 出现几率占88%。
通过对统计数据的分析, 可以发现该区暴雨月内分布特征, 聊城暴雨以单日暴雨为主, 连续出现暴雨的几率较小。聊城市最长连续暴雨日数为4 d, 仅出现过1次 (1976年7月30日到8月2日) ;出现最多的连续暴雨日数为2 d, 共出现23次, 除了其中有1个月出现了2次, 其余各月均出现1次。连续性暴雨主要出现在7、8月, 4、5月和9、10月从未出现过连续性暴雨。
3 小结
时空分布 篇2
基于时空地质统计学的滇池水质时空分布模拟
使用滇池水域10个观测站(外海8个,草海2个)上TN、TP、CODMn、DO、BOD、叶绿素a等6个指标在2a问(～)每个月的观测数据,利用时空地质统计学计算了各指标的时空变异函数和进行了普通克立格估值.从结果来看,时空变异函数可以较好地刻划环境变量与时空变化之间的关系,能更精确地估计环境变量在时间和空间的分布.从各水质指标的模拟结果来看,滇池的.污染严重区域主要为北部的昆明城区、东北部的呈贡、东部的大渔地区.
作 者：刘春学 杨树平李发荣 LIU Chun-xue YANG Shu-ping LI Fa-rong 作者单位：刘春学,LIU Chun-xue(云南财经大学城市管理与资源环境学院,云南,昆明,650221)杨树平,李发荣,YANG Shu-ping,LI Fa-rong(昆明市环境监测中心,云南,昆明,650228)
刊 名：环境科学导刊 英文刊名：ENVIRONMENTAL SCIENCE SURVEY 年，卷(期)： 28(6) 分类号：X52 关键词：时空变异函数 时空地质统计学 水质 时空分布 滇池我国世界文化遗产的时空分布 篇3
关键词：世界文化遗产；時空分布；申报
我国幅员辽阔、历史悠久、民族众多，所拥有的遗产资源类型丰富且数量众多，分布广泛又独具地域特色。遗产资源日益成为各地区文化传承和发展的重要资源。在开发利用遗产资源的同时出现遗产资源破坏和消亡的事件时有发生。造成这一现象的原因一方面可能与遗产资源体系、遗产保护、遗产申报与管理、遗产利用等方面的知识仍然不够系统有关；另一方面可能与遗产时空分布特点的研究还比较缺乏有关，由此本文进行了这些方面的分析，旨在宽容地对待各种历史文化遗产，实现文化的权力与利益平衡提供参考。
一、我国世界文化遗产时空分布特点
（一）我国世界文化遗产概况
我国自1985年12月12日加入《保护世界文化和自然遗产公约》成为该公约的缔约国，并于1987年开始向联合国教科文组织申报世界遗产，迄今共有4处世界自然与文化双遗产和34处世界文化遗产。中国的世界文化遗产的总量位居世界第3位，是个名副其实的世界文化遗产大国。
中国的崛起促使我们重新去思考如何在这样多元竞争的国际环境中，能继续保护中国文化的丰富性、多样性与独特性，并且使中华文化能继续扮演同际主流文化角色。而世界遗产的申报与认定在某种程度上能带来有关政治、经济、社会、文化与环保等实质上的正面发展效果，因此我国需加强对世界文化遗产的申报管理研究。
（二）中国世界文化遗产的空间分布特征
1.南北分布特征
我国世界文化遗产资源的数量少，南北分布不均衡，呈现出南少北多、分布密度南方大于北方的分布格局。南方15个省份拥有世界文化遗产地13处、国家重点文物保护单位975处、国家级历史文化名城镇和名村301处，分别占总额的30.23%、41.40%和64.32%；北方16个省份分布着30处世界文化遗产地、1380处国家重点文物保护单位和167处国家级历史文化名城镇、名村，仅国家级历史文化名城镇、名村数量稍少于南方。国家级文化遗产资源的分布密度表现出南方大于北方的特征，南方为3.49处/万平方千米，北方为2.67处/万平方千米。
2.东中西部分布特征
中国世界级文化遗产资源的数量和分布密度自东向西呈现递减的分布态势。东部地区共有三类国家级文化遗产1063处，中部地区共有935处，西部地区共有868处；国家级文化遗产资源的分布密度在东部地区为10.01处/万平方千米，中部地区为5.60处/万平方千米，西部地区为2.98处/万平方千米。
（三）中国世界文化遗产资源空间分布特征的成因分析
中国世界文化遗产资源空间分布特征的形成与地理环境、人口分布和历史文化发展程度密切相关。总体来说，地理环境优越的地区人口分布就密集，人们对这些地区自然环境的开发利用程度高，历史文化发达，因而遗留的文化遗产资源就十分丰富；相反，地理环境恶劣的地区遗留的文化遗产资源相对匮乏。在历史上，北京是我国的政治经济和文化中心，使得北京及其周边地区遗留下了众多的名胜古迹和人文资源；长江流域属于南方文化代表区，土地肥沃，资源丰富，人口众多，是“稻作文明”的典型区域，尤其是长江中下游地区逐渐成为我国的经济中心，该区域水运交通便利、经济发达、文化繁荣，遗留下众多的国家级文化遗产资源；黄河流域地区自古就是中华民族的摇篮，丰富的水资源为人类生存、繁衍和发展提供了资源基础，它见证了华夏文明的发展历程，文化遗产资源众多；西南地区自古地域辽阔、人口相对较少、交通不便，自然环境相对恶劣，但是居住在这里的人们为了生存和发展，仍然利用聪明才智为现代人遗留下了众多的国家级文化遗产[2]。因此可以说黄河流域和长江流域是中国文明的发源地，是我国世界文化遗产的聚集地。根据《世界遗产名录》可以得知，黄河流域共有18文化遗产入选，长江流域共有10处入选[1]。
从世界文化遗产申报时间来看，我国1987年～1995年的申报没有规律性，1996年～2002年为渐变型阶段，2003～2011年为平稳型阶段。造成这一现象的原因主要有两个方面：一是早起我国对遗产保护和申报的重视度不高，对保护遗产的主动性和积极性不够；二是受世界遗产委员会政策及“凯恩斯-苏州决议”的影响，其中“决议”中规定，每年每个国家限报2项，并且其中一项必须是自然遗产， 这些促使我国开始注重自然与文化的平衡发展，不再片面的强调某一类型的遗产价值。
二、我国世界文化遗产的申报方向
（一）要加强延续文化多样性
世界文化遗产是一定的人群或共同体在特定时期、特定环境下的文化创造。不同地域有着不同的文化创造，不同的民族有着独特的文化创造，各地各民族的文化遗产各具特点，如丝绸之路、京杭大运河、红河哈尼梯田、新疆天山等，分布在祖国的大江南北，这些都是各民族杰出的文化创造，蕴含了民族的精神和文化价值。加强对这些文化遗产保护就是保护区域的优秀文化创造，延续区域文化创造的生命力，使文化发展呈现为多元化趋势，保留世界文化的多样性，才使世界变得丰富多彩，才使社会能够和谐发展，稳步前进[2]。
（二）提升遗产申报的服务高度
随着全球遗产事业的发展，世界文化遗产可以作为消弭彼此纷争的切入点，来促进各地区、各民族的和谐发展。因此文化遗产是一个民族自我认识和发展的关键要素，它是一个国家和民族多元的文化艺术形式的表现，对文化遗产的整合，并上升到政治的高度，可以增强各民族的认同感，更多的为国家利益考虑。如台湾地区的文化遗产保护和申报，促进了海峡两岸的互动发展，文化的互动共赢，在此基础更有利于进一步推动两岸的和平统一。
并且尽管不同的民族有不同的文化表现，看似相同的文化创造在不同民族也存在一定的内涵差异，但这些差异都是民族心理、民族感情、民族习俗等因素的不同造成的，这些文化遗产在代代传承中对维护民族团结，增强民族凝聚力，保持个体对民族文化的自豪感具有重要作用。同时，这些也促进了民族精神的延续。只要民族的文化不断，民族精神就不会断；只要民族文化传统在延续，民族精神就会延续。因此，要不断强化文化认同意识，将遗产申报工作提升到为国家利益服务的高度[3]。
（三）宽容地对待各种历史文化遗产
遗产具有竞争性、选择性，由此形成了社区性遗产、国家性遗产、世界性遗产的三级梯度。区域性遗产需要通过选择、竞争才能最终脱颖而出，上升到国家乃至世界性遗产，但遗产是对过去历史的一种见证，包含了过去世代累积的信息和发展的可能性，谁也无法预料某一种文化遗产会不会在未来发挥重要的作用，能不能影响人类未来的发展。此外我国是世界上文化遗产大国，在近些年的文化遗产保护工作中，取得了很大的成绩。在申报和保护这些文化遗产的同时，也能够促进世界对中国的看法，让世界更多的了解中国。由此我们遗产的选择性过程中应当宽容的对待各种文化遗产，让更多的“历史”和“过去”当做“遗产”来看待和保护。
三、结语
申报世界文化遗产的目的在于保护文化遗产，促进文化遗产的传承，促进民族精神的延续。结合我国世界文化遗产时空分布特点，为了更好地保护好不同地域的世界文化遗产，一方面应当建立目标管理责任制和行政责任追究制，另一方面要制定世界文化遗产保护的专项法规和保护规划。此外还要全面加大对文化遗产保护修缮资金的投入工作。在今后的申报过程中也要重视文化权力与利益的平衡，强化文化认同意识，以及宽容地对待各种历史文化遗产，这样才是保护文化遗产的真实性和原真性的根本所在。
参考文献：
[1]范今朝，范文君.遗产概念的发展与当代世界和中国的遗产保护体系[J].经济地理，2014（05）.
[2]丁超.世界遗产入选标准的对比分析及中国申报世界遗产的对策[J].北京大学学报（自然科学版），2014（2）：231-237.
土壤水分时空分布研究进展 篇4
土壤特性参数值在时间和空间尺度上存在明显异质性,而土壤水分是土壤特性的动态组成部分,长期以来,人们就土壤水分问题进行了广泛研究。受土壤特性、饱和带地下水、各种地表过程以及生产活动的影响,土壤水分含量及其剖面分布随区域、时间变化,在遵循普遍规律的同时,不同地区、不同时段的具体表现仍有不同对其加以研究可进一步丰富对坡地系统土壤水分状况与生态环境的认识与了解,从而为土壤水分的合理利用和水土资源保护提供依据。土壤水分及其运动的时空变异是一个复杂的过程,目前在指导农业灌溉等方面已有较为深入的研究,但很少有人探讨水土资源综合利用中的土壤水分时空分布问题,这也是退化坡地生态系统植被恢复不可回避的重要基础问题。
1土壤水分时空分布研究方法
1.1经典统计学方法
土壤特性值的空间分布具有必然性和偶然性,Fisher在假设土壤水分含量空间分布的偶然性表现为土壤特性的变化呈随机性且相互独立的基础上创立了传统统计方法。其原理是假设研究变量为纯随机变量,样本之间完全独立且服从已知概率分布,按质地将土壤划分不同的水平区域和垂直土层,通过计算样本的均值、标准差、方差、变异系数以及显著性检验描述土壤特性空间变异。该方法为定性描述,只能概括土壤水分变化的全貌,而不能反映局部的变化特征,因此很难确切地描述土壤水分的空间分布。国外许多学者研究表明,土壤特性在空间上并非独立的纯随机变量,而是在一定范围内存在空间上的相关性[1]。土壤特性自相关性的发现,对传统Fisher统计原理适用范围提出了疑问[2]。
1.2地统计学方法
地统计学方法是以区域化变量为核心和理论基础,以矿质的空间结构(空间相关)和变异函数为基本工具的一种数学地质方法。其要点是根据地面不同选点钻井所获得的不同深度的数据资料、寻求数据信息与采样点的位置和采样深度的统计相关性来对矿产进行空间结构分析与数量估计。该方法由法国学者Matheron建立,他在克立格1951年提出的矿产品位和储量估值方法基础上,提出区域化变量理论,认为变量具有空间分布特征,结构性和随机性并存,样品之间具有空间相关性。一些学者[3]曾对地统计学方法作了全面的论述。地统计学方法具有提高采样效率和节省人力物力、可允许在空间上不规则采样,且可进行优化插值计算等优点[4]。在土壤水分空间变异的定量分析研究中,涉及地统计学的主要包括半方差函数及其模型和克立格插值。
半方差分析是研究土壤水分空间分布特性的一种有效方法。它表示土壤地域化变量对于在不同位差分隔和方向上的所有成对点之间的观测值的空间相关性。半方差函数在一定范围内随步长(样点空间间隔距离)的增加而增大,当测点间距增大到一定距离时趋于稳定,这段间距称为变程,在变程内土壤水分值具有空间相关性,大于该值则是相互独立的。半方差函数反映土壤特性空间变异结构,并影响克立格插值,因此准确估算土壤特性的半方差函数模型是关键问题。实际研究中,由于选择半方差模型常受样本半方差形状、调查者对土壤特性的了解程度、调查目的等方面的影响,选定一个模型来描述所测定土壤特性的半方差并拟合一条曲线通常是有争议的,但由于土壤特性空间变异,半方差分析仍然为使土壤水分分布的预测和模拟进一步逼近实际提供了一个定量工具。
克立格插值是利用原始数据和半方差函数的结构性,对未采样点的区域化变量进行无偏最优估值的一种方法,通过计算每个估值的估计方差,获知估值的可靠程度。克立格法对每一估值都是由其邻近观测值加权平均计算而得[5,6],可为空间格局分析提供从取样设计、误差估计到成图的理论和方法,精确描述变量在空间上的分布、形状、大小、地理位置或相对位置,因而在确定空间定位图式方面比较有效。
1.3染色示踪法
土壤水运动是非均匀和各向异性的,研究土壤中水流运动变异性对于土壤水利用、地下水污染控制都具有显著的意义。土壤染色剂是观测水流运动和溶质运移的一种较为直接的手段。在土壤优先流分析[7]、土壤耕作状况对于水流运动的影响[8]以及灌水均匀性分析[9]等方面都取得了较好的效果,这些研究更注重不同条件下水流运动的变异性,而对于土壤水流运动变异性的定量描述,以及空间变异性和尺度之间的关系未深入研究。王康通过不同观测尺度条件下土壤染色剂的田间入渗试验,研究土壤水非均匀运动规律及其尺度特性,并应用具有多重分形特征的随机层叠理论进行模拟和分析,结果表明,不同观测尺度下的土壤水流运动均表现出空间变异性,大尺度包含更多的水流运动变异信息,最大入渗深度随观测尺度的增加而增大。
1.4时间序列法
对于两个时间序列,只要在时间上同步,均可用协方差相关系数描述其相关性。对于两个时间间隔相同的平稳时间序列X和Y,它们之间的协相关系数可用式(1)计算[10,11]
式中:ρxy为滞后时间为h时,x,y两个序列的协相关系数;Sxy(h)为滞后时间为h时,x,y两个序列的协方差;Sxx(0),Syy(0)为序列x,y的方差;σx,σy分别为x,y序列的标准差。对于具有n对观测数据的两个时间序列,时间差为h时的协方差可由式(2)计算:
式中:
式(1)、式(2)相结合,即可计算出在滞后时间为h时的协相关系数。根据协相关系数的大小可估计两个序列的协相关程度。由于降雨对土壤水势的影响是持续、动态的,在考虑滞后时间下降雨量和土壤水势的协相关关系时,降雨序列需稍做处理,即假设原始降水序列为:{x|x1,x2,x3,…,xn},当滞后时间为h时(h是整数且小于n),降雨序列变形为:{x′|x′1=x1+x2+…+xn,x′2=x2+x3+…+xh+1,x′n-h=xn-h+xn-h+1+…+xn},再根据式(1)与式(2)计算出不同滞后时间下的相关系数。
1.5土壤水分成像法
土壤水分成像法是对土壤含水量空间分布实现成像的方法。通过三维空间上土壤电阻率成像,可分析土壤含水量在三维空间上的分布特征[12]。首先,对试验区域进行高密度电位差测定,建立土壤电阻率的初始模型;然后,应用有限元法计算各点理论电位差值,并与实测电位差值进行比较,对土壤电阻率模型进行修正,实现三维空间上的电阻率成像。之后,通过在试验区域内代表性取样,并在室内测定土壤的电阻率随土壤含水量的变化关系,应用描述多孔介质含水量和电阻率之间关系的Archie方程[13],对所测得的数据进行拟合,确定相关参数,再将三维空间的土壤电阻率值和相关参数值代入Archie方程,获得三维空间上的土壤含水量分布,即实现土壤水分成像。
周启友等认为[14]此方法获得的值与实测土壤含水量误差较大,应用这些资料分析土壤水分空间详细分布特征十分困难。但考虑到土壤水分成像法中影响含水量的因素都是内在和确定的因素,且计算的含水量和实测含水量之间存在线型关系,因此,通过分析成像法中的含水量的时间变化特征,仍可探讨土壤含水量在三维空间的总体分布特征和时序变化规律。
1.6地形指数模型
地形指数模型是用地形指数在流域中的空间格局来确定流域饱和缺水量的空间分布和产流区的空间位置与范围的一种方法[15]。在同一地理位置,土壤水分分布受地形影响表现出一定的空间变异,在地势平缓、上坡汇流面积大的地貌部位,土壤含水量相对较高[16]。因此,可借鉴该方法充分考虑地形对土壤含水量的影响,用地形指数ln(α/tanβ)的空间格局来反映土壤水分空间分布。其中α为坡面任一点i处单位等高线长度的汇流面积,β为该处坡度。
地形指数是Topmodel的核心,该指数在准定常假定下根据动力波方程推导而得[17]。在定常状态下根据动力波方程,单位时间、单位等高线长度的地下水通量为qi=αr(式中:r为单位时间单位面积的地下水补给率;α为流经i点的单位等高线长度的汇流面积)。
假定地下水面与地表平行,则水力坡度用地表坡度表示,通量qi可近似表示成:
qi=k0exp(Si/m)tan β
式中:k0为土壤刚饱和时在局地坡度b处的地下水通量(假定k0不随空间变化);Si为土壤相对含量,与土壤饱和缺水量D的数值相等符号相反;β为i点处的局地坡度。
根据式(1)和(2)推导出式(3):
Si=mln (α/tanβ)-mln (k0/r) (3)
即土壤相对含水量与地形指数呈线性关系,地形指数的空间分布反映了土壤相对含水量的空间分布。目前已广泛使用数字地形模型计算地形指数的空间分布[18,19,20],根据地形指数与土壤相对含水量的联系,可以简便地确定流内土壤水分的空间分布而减少工作量。
2土壤水分时空分布研究内容
2.1土壤水分空间分布特征
2.1.1水平变化
朱德兰[21]等通过测定飞马河流域阴坡、阳坡、半阴半阳坡、川地不同部位0～180 cm土壤的储水量,分析土壤水分空间、时间变异性,以及不同植被在不同部位土壤水分亏缺程度。结果表明,梯田宽度不同,土壤水分分布不同,在0～180 cm土层,窄式梯田水分分布较均匀,宽式梯田土壤水分由内侧向外侧递减;坡向、坡位不同,土壤水分变异很大,阴坡土壤年平均储水量远比阳坡高111.9 mm;在坡地上修建水平阶后,沿坡长土壤水分趋于均匀。土壤水分年变化总体看来,可分3个阶段:11月初至翌年6月底,土壤水分变化很缓慢;7月初至8月底,急剧变化;9-10月缓慢变化,阴坡土壤水分变化比阳坡缓慢。
2.1.2垂直变化
仇化民[22]等分析了甘肃省东部由降水引起的土壤水分的时空分布,研究了麦田2 m土层水分的周年变化及垂直变化规律;张超[23]等对黄土高原丘陵沟壑区的土壤水分随时间变化规律做了研究,对土壤水分垂直分布做了对比分析,并计算了土壤水分空间变异;张洪芬[24]等利用西峰16年土壤测墒记录,分析了土壤水分旬月变化规律、垂直变化特征、年际变化以及土壤水分含量和次年冬小麦产量间的关系,尤其是对土壤含水量的垂直分布作了比较详尽的分析,进而为充分利用土壤水分资源、调节土壤水分状况以及提高小麦产量提供了有效的依据。
2.1.3尺度效应
小区尺度:小区可人工修建也可选择一定面积的自然区域作为研究对象,一般土地利用类型一致。小区尺度试验容易操作、条件易控制,土壤取样和水分测定方便,可从多角度、多层次对土壤水分分布格局分析。其最大特点是采用随机排列和随机采样等手段来消除空间变异对试验结果的影响[25],目的是把空间异质性当成误差来源排除,实际上这是很困难的。
生态系统尺度:生态系统是自然界的基本单元。在生态系统即单一土地利用类型内就土壤水分的运动及转化过程、分布特点、时间变化等特征,学术界进行了大量研究[26,27,28],特别是关于水分在SPAC系统的运移方面取得了不少成果。
坡面尺度:坡面是景观的基本单元,研究坡面土壤水分的时空变异将为预测较大尺度土壤水分特性提供基础;坡面综合了小气候、水文、地貌、土壤及其他土壤物理属性,深入了解坡面尺度的土壤水分变异有助于更好理解坡面水文过程、生态过程和生物地化过程,这些过程与水分呈非线性相关[29];坡面便于取样、测定土壤水分和连续观测。
集水区和小流域尺度:集水区和小流域是江河水系的基本集水单元。在侵蚀地区也是独立的产沙、输沙系统,阐明该尺度上土壤水分的时空变异有助于理解区域尺度上的水分变异,对水土流失的控制也有一定意义。许多学者对流域尺度上的土壤水分利用传统统计分析和地统计方法进行了分析。
区域尺度:利用实测的土壤水分数据研究区域尺度时空变异难度较大,一般利用多年水分平均值或遥感数据分析。由于遥感的数据需要一系列计算和辅助资料如土壤质地和植被特征等,以及地面实测水分数据的校正,其准确率和可信度受到影响[30]。
2.2土壤水分时空分布影响因素
土地利用的影响。植被盖度是土壤水分时空变异的驱动因子之一,不同土地利用类型及其时空格局对土壤水分影响不同。农地免耕可以增加土壤贮水量,农地实施水土保持措施也能在一定程度上增强土壤的蓄水保水能力[31]。
降水因子的影响。土壤水分及其空间变异、季节变化和年际变化往往与降雨特征表现出相似的时空变化趋势[32]。降雨及其变化决定了农地、草地和林地等土地利用类型的土壤含水量及其季节变化和年际变化,从而呈现出不同的季节变化格局,但小流域整体的土壤水分动态特征与降雨并不完全一致。
地形因子的影响。在立地尺度上,土壤水分时空变异受到多因子的综合影响,因此土壤水分与坡向、坡度、坡形和海拔等单一地形因子之间的关系呈现复杂多样的格局,但是在较大尺度上,土壤水分存在显著的地理分异规律[33]。
土壤因子的影响。土壤水分变异参数与土壤含水量之间存在复杂的时空关系,而且土壤含水量及其时空变异还受到土壤类型、质地等土壤因子的影响[32]。随着土层深度的增加,土壤含水量及其时空变异都存在显著的剖面分布格局,呈现出降低型、波动型和增长型3种分布类型,但剖面分布类型因地因时而异。土壤水分的时间变异随着土壤深度的增加而减少,可划分为速变层、活跃层和相对稳定层,但是土壤水分的空间变异较复杂。
土壤侵蚀的影响。土壤侵蚀的时空变化在一定程度上导致了土壤水分的时空变异性,随着土壤侵蚀的加剧,土壤有效水含量显著降低[34]。
尺度的时空效应。土壤水分时空变异随着尺度的变化而发生明显的改变,大尺度由大气控制主要决定于降雨和蒸发格局,小尺度主要决定于土壤、地形、植被和根系结构[32]。
多因子的综合影响。土壤水分的时空变异是多重尺度上地形、土壤、土地利用、气象等多因子综合作用的结果,但就某一具体地区而言存在重点尺度和主控因子,其时空关系因时间、空间和尺度而异。因此,需广泛开展多重时空尺度土壤水分的时空变异研究,分析尺度转换规律,确定重点尺度及主控因子。
3土壤水分时空分布研究的应用
3.1土壤水分运动
土壤水很大程度上参与了土壤内进行矿物质的风化、有机化合物的合成和分解等许多物质转化过程。了解土壤水在土壤中的变化、运移机理对土壤的形成过程以及制定农业措施具有重要意义。目前对于土壤水分运动规律的研究,大多采用确定性模型来进行预测预报,由于空间变异的作用,在时间上其结构特征是否稳定或如何变化,对于水分运动的监测和预报有很大影响。因此,研究土壤水分在空间的分布规律及时间稳定性,对提高土壤水分运动研究水平至关重要。
3.2小流域治理
土壤水分不仅是土壤侵蚀过程、植物生长和植被恢复的主要影响因素.也是土地评价的重要指标。在一个流域内,土壤水分分布因地形部位、地貌特征及植被类型而变化。通过对不同坡度、坡向、植被类型和生物量影响下的土壤水分进行测定,可以掌握该地区土壤水分地理分布规律与垂直变化规律,客观评价该地区土壤水分盈亏状况,为配置各项水土保持治理措施,指导农业生产、植被恢复和土地利用,实现小流域的综合治理,提高流域生产力,也为解决流域综合治理与开发中面临的生态环境改善、区域持续发展及农林草建设等问题提供了必要的理论依据。
3.3农业灌溉
利用灌溉决策软件指导农田灌溉管理时,首先要考虑田间土壤水分的空间分布特性对采样点观测值的影响。根据土壤水分特性的空间分布规律来确定观测管在田间位置,可以提高灌溉决策精确度[35]。因此,研究土壤水分的空间分布特性对于农田灌溉中实施土壤水分的动态监测,根据有代表意义的土壤含水量值点进行田间灌溉决策管理,提高决策系统的精度,科学地指导灌溉,提高农田水分的利用率和作物产量是很重要的。
3.4水土保持和生态环境恢复
荒漠绿洲内靠天然降水和地下水维持的天然植被和人工林的稳定性与土壤含水量密切相关。土壤水分对土壤侵蚀、溶质迁移和土壤-大气之间相互作用等水文过程以及土壤形成过程有较大的影响。沙地土壤水分的变化可导致植被的相互演替,从而导致流动沙丘、半固定沙丘与固定沙丘之间相互转化。
在干旱、半干旱地区由于降水稀少,且季节分配不均匀,蒸发强烈,土壤水分动态一直是该地区水分的研究重点之一。近年来,有关学者对甘肃张掖绿洲-荒漠交错带沙丘土壤水分时空动态变化规律和生态垫覆盖下的沙丘土壤水分进行了研究,在揭示各种沙丘土壤水分时空变化规律的同时,也为沙地植被的保护和重建以及沙丘综合整治、恢复和开发利用探索新的模式[36]。姚月锋等利用经典统计学与地统计学相结合的方法,对沙柳林地表层土壤水分空间异质性研究,揭示不同林龄沙柳林地表层土壤水分变异的程度及沙柳土壤水分空间异质性随林龄变化的规律,为该区水土保持、荒漠化防治及生态环境恢复提供科学依据[37]。
4展望
由于具有多学科交叉的特点,新的理论和方法不断引入土壤水分空间变异的研究,使得土壤水分时空变异研究范围、深度和精度都有了较大的提高,同时使其应用空间也扩展到了更宽广的领域。但很多方法在土壤水分时空变异研究领域还不是很成熟,处于探索阶段,尚需做进一步深入探讨,另外在多种方法的结合方面还有进一步拓展的空间。
由于黄土高原水土流失严重、且干旱缺水,关于土壤水分时空分布的研究成果多集中在这一地区。随着经济的发展和人类活动的加剧,以长江流域为代表的南方地区水土流失愈加严重,水土资源供需矛盾日益突出。因此,进一步挖掘地质统计学在南方坡地土壤水分时空分布中研究的潜力,借助先进的计算机手段和数学方法,必将为长江流域坡地水土资源优化利用和退化生态系统植被恢复提供科学的土壤水分基础资料。
重庆市畜禽粪便排放时空分布研究 篇5
重庆市畜禽粪便排放时空分布研究
以重庆市直辖前(1995、)和直辖后(、)畜禽养殖数据为基准,研究重庆市各区(市、县)畜禽的年粪便排放量,并从时间和空间上分析重庆市畜禽粪便年排放量的变化趋势.结果表明,1995、、2000、20畜禽粪尿总排放量为7455.03万t、7831.56万t、7223.84万t、7421.52万t;猪粪当量分别为6954.84万t、7419.62万 t、6433.5万 t、6748.02万 t;畜禽粪便中平均年有机质排放量为794.45万t、N 43.27万t、P 23.36万t、K 45.51万t.重庆市畜禽粪便负荷、猪粪当量负荷和有机质、N、P、K负荷分布以近郊为重,而畜禽粪便年排放量、猪粪当量及有机质、N、P、K量却是位于三峡库区的区、县量较大;直辖前后畜禽粪便年排放量及猪粪当量、猪粪当量负荷、N、P、K排放总量及负荷相差不明显.
作 者：彭里 古文海 魏世强 王定勇 PENG Li GU Wen-Hai WEI Shi-Qiang WANG Ding-Yong 作者单位：西南大学,重庆,400716刊 名：中国生态农业学报 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF ECO-AGRICULTURE年，卷(期)：14(4)分类号：X8关键词：畜禽粪便排放量 时空分布 猪粪当量 N、P、K排放量 负荷
时空分布 篇6
关键词： 和田河；洪水灾害；流域；成因；类型；减灾措施
自然界给人类以生存和发展的条件，同时由于自然和人为的原因，自然界也给人类带来了各种各样的灾害。不同的自然灾害类型发生的频率也各不相同，在各个年份当中所发生的自然灾害强度以及灾害的具体组合等有着不同的特征。如今随着经济的不断发展，自然环境遭受更大程度的破坏，导致自然灾害的潜在威胁日趋增大，自然灾害所造成的损失也越来越大。长期以来，地震、洪水、火灾、旱灾、病虫害、风灾和水灾等自然灾害威胁着和田地区各族人民的生活，其中洪水造成的危害显得十分严重。普遍的观念认为新疆为典型内陆干旱与极端干旱地区，地处欧亚大陆腹地，发生洪灾的几率非常小，然而实际上，洪灾给新疆人民带来了巨大的损失，据统计，90年代以来，新疆洪灾发生的频次增多，造成的损失与影响也越来越严重[3]。和田河流域洪水灾害更是如此。和田河位于塔里木盆地之南，是塔里木河的三大源流之一，其流域面积为48870km2，和田河由喀拉喀什河与玉龙喀什河汇合而成，冰川与季节性的积雪融水是主要的径流补给，因而径流量的年际变化平稳但年内分布不均衡，从而表现出枯水期长，洪量集中的特征。而对塔里木河而言，和田河的入水量发挥着重要的作用，和田河入塔里木河的水量对于塔里木河下游的生态恢复工程起着重要的支撑作用。
一些专家与学者对于和田河水资源进行了大量的研究，采取不同的研究方法从各个角度深入分析。纵观其研究成果，大多为对降水、气温等气象因子对于和田河径流量的影响；一些专家利用水文站的实测资料对径流的时间序列等的变化特性进行分析；部分专家通过对径流模型的建立，来模拟和田河径流量的变化。相关的研究提出了诸多有关于塔里木河治理的一些对策：王让会等具体应用了遥感技术来对塔里木河进行洪水监测；一些专家提出和田河径流量减少的一个重要原因是水流的漫溢，不过尚未进行具体实证分析；买合皮热提·吾拉木和艾尼瓦尔·莫明对喀拉喀什河流域洪水灾害进行了分析[3]。 洪水是一种自然的水文现象，洪水灾害是当今世界上造成损失最大的自然灾害。为避免与减轻洪水灾害对社会与民众所造成的经济损失，分析和田地区的洪水灾害时空分布特征，找出洪水的规律与成因，并找出对应的减灾措施，有着非常重要的意义。本文则具体以前人研究成果和1949～1990 年自然灾害统计资料为依据，在总结国内关于自然灾害评价经验的基础上，研究和田河流域洪水灾害特征及减灾措施。
1. 研究区概况
和田地区位于新疆维吾尔自治区最南端，地理位置为东经79°50′20″-79°56′40″，北纬36°59′50″-37°14′23″，位于新疆最南端，地处喀喇昆仑山与塔克拉玛干大沙漠之间，全市南高北底，北宽南窄，由南向北倾斜。总面积24.78万平方公里，边境线210公里。全地区辖7县（和田县，墨玉县，皮山县，洛浦县，民丰县，于田县和策勒县）1市（和田市），91个乡镇，1401个行政村，4个街道办事处，65个社区，从2013年和田统计年鉴总人口为215.45万人。
据地震出版社1993年出版的《新疆减灾四十年》统计，1949～1990年期间，和田发生了洪灾、旱灾、地震、暴雨、病虫害等各种自然灾害，造成了巨大的经济损失见图1。而其中洪灾发生的次数为30次，占灾害总次数的36%，风灾20次，占灾害总次数，24%，暴雨灾害16次，占灾害总次数19%，这三种灾害发生的频次占灾害总次数的 79%。其它灾害（旱灾9%，病虫害8%，地震 2%，霜灾1%，火灾1%）合计占灾害总次数21%。
图1 和田各地区自然灾害组成
这也说明洪水灾害在和田地区最明显，使其成为该地区的主要自然灾害类型。通过对该地区的自然灾害的时空分布特征与灾害地域组合的分析，能够全面掌握灾害发生的规律，从而结合灾害的发生于分布特征，对于地区的自然资源的利用进行合理的规划与开发，提升地域生态环境，促进生态的可持续发展，有效避免与减弱自然灾害的影响。
2.数据来源与研究方法
本文的主要资料来源为《新疆减灾四十年》 [19]、《中国气象灾害大典·新疆卷》[20]、《新疆统计年鉴》（1978～1991年）[21]和一些相关的专家学者的文献中的数据统计。具体的资源整理内容包含和田地区在此四十余年的时间短重自然灾害发生的时间、地点以及灾害频率与造成的损失。研究对象为和田地区的7个县市，对和田河流域洪水灾害空间分布特征进行分析，揭示和田河流域洪水灾害在空间分布上的特点。
3. 洪水成因与类型
和田河洪水灾害产生的主要季节为春季与夏季，其可以分为春季洪水与夏季洪水，其中80%为夏季洪水；根据洪水的成因特征，和田河的洪水灾害又可以分为暴雨型洪水、冰雪融水型洪水以及混合型洪水几种类型。下面以支流喀拉喀什河洪水为例[4]进行分析：
3.1 冰雪融水型洪水
喀拉喀什河流域冰雪型洪水主要发生在夏季，由于夏季气温上升迅速，昆仑山地区大面积的冰川融化，导致形成冰雪融水型洪水。这种洪水的类型出现的时间早晚以及洪水的大小同冰川厚度面积有着直接的关系，并且也受到气温回升速度以及高温天气的持续时间的影响。
3.2 暴雨型洪水
喀拉喀什河流域山前以及中、低山地带的夏季暴雨易造成暴雨型洪水，并且常常同消融水汇合而形成较大的洪峰。暴雨洪水出现的频次较低，规模小，但能够在局部地区造成教严重的泥石流、坡面侵蚀等灾害。昆仑山地貌的特性使其加长了山前降雨的实践，特别是在夏天，局部地区容易产生大暴雨而形成暴雨型洪水。
3.3 暴雨与冰雪融水混合型洪水
混合型洪水则是冰川消融型洪水与暴雨型洪水的叠加，进入夏季之后，持续的高温使得冰川融化，如果持续高温以及大范围的强降雨，则很容易发生混合型洪水。混合型洪水的洪水总量以及洪峰的流量都是最大的，其对农业造成非常严总的损害，危害也是三种洪水类型当中最大的。
4. 洪水灾害的时间分布特点
4.1 频次的局部时间段波动与增长趋势
1949～1990年间，和田河洪水灾害发生频次总体上呈明显的波动增长趋势，尤其是在1951～1953和1988～1990年期间，洪水灾害频次波动上升趋势尤为明显，数据调查显示和田地区洪水灾害大大小小共发生30次，年均0.6次。究其原因，和田地区的突发性冰川洪水的频繁性以及和田地区前山带局部暴雨多，再加上其抗御洪水的能力弱，导致洪水灾害频发。
图2 1949-1990和田河洪水灾害动态趋势
4.2 灾害发生的周期性
数据显示，一些发生次数较多的自然灾害的频次发生有着阶段性的特征，即体现出了一定的周期性。[22]。和田地区的洪灾发生季节主要为春季与夏季。春季气温升高导致冰山积雪融化，这种升温型洪水的特征体现为洪峰高、范围大、时间长等特征，对于公路、农田以及水库有着较大的危害。从图2可知，洪灾的多发期在1952年、1963年、1966年、1982年、1989年。其中1952年和1989年发生的洪灾比较多，这40年中，1989年洪灾发生的频次具有12次出现洪灾高峰期的特点。这一年里直接经济损失416.1万元，这是这四十年间洪水灾害带来的损失最严重的一年。
4.3季节分布
分析洪水灾害，就是在洪水灾害系统观点的框架下，从风险诱发因素的角度出发，掌握受洪水威胁地区可能遭受洪水影响的频度与强度。下面以平均每月降雨量、月平均流量、多年平均每月气温变化来分析和田河流域洪水成因及一般规律。
和田地区月平均气温见图3。由图3不难发现，和田河流域多年月平均气温出现升温时间为6—9月，其中7月最高。因而可以发现，和田河流域夏季气温迅速上升，持续的高温天气导致冰川积雪大量融化，这时易形成冰川消融型洪水，对和田河沿岸的居民生活、农业生产以及水利工程都造成了非常大的损害。洪量集中，枯水期长，和田河不仅径流量年内分配相当集中，而且一次洪水水量很大。枯水期的水量很小，且和田河平均枯水期达七个月左右。对农业灌溉和水力发电都很不利。和田地区域多年月平均降水量集中在6—9月份，尤其是6月、7月、8月这3个月降水较为充沛。温度升高以及太阳辐射的增强使得冰雪消融增加，山区降水呈现出上升的态势，导致红水量以及洪峰量的提升，形成暴雨洪水灾害。对洪峰流量与洪水成因等特性的分析，结合数理统计以及气温相关的因素分析，能够为和田河防洪以及水利规划等工作提供重要的参考。
图3 和田河洪水灾害月季变化图
5.空间分布特点
和田地区各县城的洪水灾害发生频次及累计受灾面积不同，主要发生在昆仑山北坡，各县城之间差异明显。和田市是和田地区洪水灾害最为严重的城市。和田县，墨玉县，洛浦县，民丰县和策勒县洪水灾害发生次数和受灾面积均保持低值。通过对1949-1990年和田地区各县（市）的洪水灾害数据的统计分析（图4-5），可以发现和田地区洪水灾害空间分布不均匀。对各县市洪水灾害发生次数的对比来看，和田市洪水灾害频次呈现最高值，1949-1990年，40年里共发生的洪水灾害次数为17次。洪水发生次数最少的地区为和田县，墨玉县，洛浦县，民丰县和策勒县，40年里，共发生的洪水灾害次数均为10次。
图4 1949-1990 和田地区洪灾空间分布图
图5 1949-1990 和田地区洪灾空间分布图
6 减灾措施
洪水灾害的防治是一项系统的工作，有着很大的复杂性与艰巨性。洪水灾害的防止，必须要以科学发展观作为指导思想，从根本上协调人与自然的关系，促进自然生态可持续发展。洪灾防治措施的制定需要按照洪灾的发生规律、特征与河流流域的经济可持续发展来进行，通过对防灾工作的目标、基本的要素以及措施的研究，进一步提出科学的防治措施，并全面推进开展防治工作。和田河的两大支流沿岸防洪基础设施较为薄弱，每年的汛期一到，都对百姓造成了巨大的损害。洪水对河堤的冲刷导致沿岸的大片农田都被冲毁。洪水灾害对当地的经济发展形成了制约，对于百姓的增收也有着很大的影响。和田当地部门每年都需要投入大量的人力物力来组织抗洪抢险工作，为确保和田河两岸的农户、农田以及公路减少或者避免洪水的灾害，提升抗洪能力，应当从以下几个方面来实施抗洪减灾措施：①加强对于洪水灾害的科学研究，熟悉并掌握洪水发生的形成机理、规律变化，从而针对性地制定出科学、规范严谨的减灾对策。②实施工程防洪、生态防洪，科技防洪、管理防洪，政府与相关部门综合治理，确保有效减少与避免洪灾的影响。③掌握红石灾害的变化以及分布特性与规律，从而提升洪水灾害的预测能力，加强对于洪灾的早期预警工作，制定出和田河流域的洪灾区域同时规划风险图，全面做好抗洪前期工作，抵御洪水给群众与社会造成的损失。④结合全面的调查研究与分析，进一步掌握洪水的基本特征、成灾的机理与类型以及气候变化等因素对于洪灾的影响，编制出洪灾区划图，建立并完善洪灾的历史资料库。⑤深入分析气象因子同洪水成灾机理之间的关系，利用遥感监测技术估算融雪径流量。⑥开发雷达、卫星与自动水文站等对于积雪、融雪、暴雨等致洪天气的监测技术，研发出完善的洪峰预报模型以及预警系统，促进洪灾预警的信息化。此外，政府与相关部门应当利用法律与政策对洪灾风险进行强制性管理与控制，约束并规范各种生态破坏活动，加强对于当地自然生态环境的保护，避免环境的进一步恶化；同时也要完善相关的法律法规，例如山洪灾害重点防治区的生态环境保护、退耕还林等法律与政策，需要严格控制与执行。
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[作者简历] 祖力波亚·伊力哈木 （1983--），女（维吾尔族），新疆乌鲁木齐市人，新疆师范大学在读硕士，主要从事城市地理与规划研究。
[通讯作者] 安瓦尔·买买提明（1973--），男（维吾尔族），新疆策勒人，教授，博士，主要从事城市地理与规划研究。
邮寄地址：新疆维吾尔自治区.乌鲁木齐市.沙依巴克区.友好北路街道新医路102号 新疆师范大学地理科学与旅游学院
邮编：8300054
收件人：祖力波亚·伊力哈木
江苏省降雨时空分布特征研究 篇7
江苏省地处我国东部的江淮流域, 工农业比较发达, 但旱涝灾害严重, 对当地经济社会的可持续发展和人民生命财产安全造成了不良影响。近年来, 江苏省降雨量的时空分布趋势比较受关注, 但对降雨量的年内变化分布趋势却研究较少[4,5]。提高对江苏省降雨时空的预测能力对当地经济社会发展有重要意义, 因此该文借助于地理信息系统技术, 借鉴基尼系数的构建思路, 利用洛伦茨曲线的特征分析, 对江苏省13个观测站1961—2010年间降雨年内分布的均匀度进行定量分析, 以为合理利用气候资源、优化产业布局、促进农业生产提供参考。
1 资料与方法
1.1 资料选取
选取江苏省13个气象台观测站点 (徐州、赣榆、盱眙、淮阴、射阳、南京、高邮、东台、南通、吕泗、常州、溧阳、吴县东山) 1961—2010年的逐月降雨量值。
1.2 研究方法
运用Analysis Tool中Create Thiessen Polygons工具为江苏省13个气象观测站点创建泰森多边形, 并求出每个多边形的面积, 以及该多边形在江苏省总的土地面积中所占的比例;应用Arc Map9.3地统计学模块 (Geostatistics) 中普通克里金插值方法插值形成面雨量, 分析研究区多年月均及年均面降雨量的空间分布;利用建立的基尼系数降雨分布不均匀性模型, 对研究区1961—2010年的降雨量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的系列进行研究, 比较不同地区年降雨量的变化趋势, 分析研究区年降雨量时空变化趋势。
2 结果与分析
2.1 降雨空间分布特征
2.1.1 泰森多边形的建立。
根据江苏省内13个气象观测站点的分布位置, 将所有站点及流域边界作为shp格式文件导入Arc Gis, 运用Analysis Tool中Create Thiessen Polygons工具创建泰森多边形, 并采用裁剪工具Intersect进行修正, 建立泰森多边形[6]。具体操作如下: (1) 处理数据, 将经纬度的度分转化为小数格式。 (2) 建一个Microsoft Office Access 2007数据库文档, 将 (1) 小数经纬度导入, 然后导出为dbf格式。 (3) 在Arc Gis中打开并设置X轴、Y轴及坐标系 (收集到的边界数据坐标系是北京的, 和系统默认不一样, 故要更改) , 然后导出为shp格式。 (4) 建立流域边界面图层:由于收集到的边界数据为全国省界, 故要将江苏省抠出来, 再将数据添加进去;接着选择Arctoolbox中的要素选项, 选择其中的要素转面选项。这样再进行筛选即可得到江苏省的边界图 (图1) , 然后创建泰森多边形 (图2) 。
(1) 每个多边形的面积及在江苏省总土地面积中所占的比例。根据建立的泰森多边形 (图2) , 可以求出每个多边形的面积, 以及该多边形在江苏省总土地面积中所占的比例 (表1) 。
(2) 江苏省1961—2010年近50年月降雨量特征。将各气象站的月降雨量乘以面积的权重, 最后再相加即可得到整个江苏省的月降雨量。后文建立基尼系数降雨分布不均匀模型时会用此结果。
(3) 每个站点1961—2010年近50年年均降雨量特征。各站点1961—2010年近50年年均降雨量结果如表2所示。
2.1.2 普通克里金插值法概述。
克里金插值法可对研究对象提供一种最佳线性无偏估计, 其首先应确定一个待插点值有影响的距离范围, 待插点的属性值用该范围内的采样点来估计。其数据点越多, 内插结果的可信度越高。普通克里金插值法的基本思路的公式为:
式中:x1…xn为区域上的一系列观测点, z (x1) …z (xn) 为相应的观测值, Z* (x0) 为区域化变量在xi处的值。
2.1.3 降雨空间分布特征结果。
降雨的空间分析即确定各个地区的降雨量在空间上的变化趋势, 一般用不同颜色代表降雨量的高低渲染在地图上。
已知江苏省13个气象观测站点每个站点1961—2010年近50年年均降雨量 (表2) , 将这些降雨量的数值输入到点数据的字段中, 结果如图3所示。在Arctoolbox中选择spatial analyst按钮, 接着选择插值法中的克里金插值法, 进行输入后点击确定。然后将得出的结果图层数据导出为TIFF格式, 并用提取掩膜法进行提取和调节颜色, 这样就得到江苏省年降雨量的空间分布图 (图4) 。可以看出, 江苏省的降雨量大致可以分为4个部分:湖州市、潮州市、宣兴市地区附近的年降雨量最多, 天长市、扬州市、兴化市地区附近的年降雨量次之, 盐城市、淮阴市等地区的年降雨量较少, 济宁市、徐州市、连云港市等地区的年降雨量最少。因此, 江苏省年降雨量的空间分布整体呈现梯度变化, 从东南沿海向西北内陆逐渐减少, 并且趋势非常明显。
2.2 降雨时间分布特征
2.2.1 降雨年内分布均匀度基尼系数模型。
降雨的年内分布均匀度的评价指标比较单一, 一般采用离差系数 (CV) [7]来量化降雨的时间不均匀性。基尼系数与离差系数相比具有更为直观的标示意义, 其定量评价连续性强, 不受降雨要素平均状态的影响, 其数值在0~1, 在该范围内数值越大, 表明降雨分布均匀度越低, 即越不均匀。根据江苏省降雨实况, 其降雨年内分布均匀度基尼系数模型构建步骤如下: (1) 升序排列月降雨量, 并对累积百分比进行计算; (2) 对时间进行累积百分比累积; (3) 以时间累积与其总时间 (以月/年为单位) 的比值为自变量x, 以降雨量月均值累积与其总和的比值为因变量y, 经拟合后得出降雨时间分布的洛伦茨曲线y=f (x) ; (4) 如图5所示, 横坐标x表示降雨不高于某一水平的月份占一年中总月份的比重, 纵坐标y表示相应的降雨量占年总降雨量的比重。对角线为绝对平等线;折线表示为绝对不平等线。洛伦茨曲线y=f (x) 位于对角线和折线之间, 它能直观表示年降雨分配的不均等程度[8]。
洛伦茨曲线与y=x之间的面积 (S) 与绝对均匀线和绝对不均线之间的面积 (S+C) 之比即为基尼系数, 当其为0时, 表示各月份间降雨量相等, 当其为1时, 表示除1个月份外, 其他月份的降雨量均为0。洛伦茨不对称系数则用来表示具有相同的基尼系数不同洛伦茨曲线的差异[5], 其用于解释不均匀性产生的来源, 表明不同月份降雨量对年总降雨量的贡献度, 其变动范围为S<1或者S>1 (图6) 。当S=1时, 洛伦茨曲线对称。当S>1时, 与均匀线平行的部分洛伦茨曲线数据点位于对称轴的上方, 表明造成年内降雨分布不均匀性的原因是由于降雨量较大的月份占年降雨量的比例相对大;当S<1时, 与均匀线平行的部分洛伦茨曲线数据点位于对称轴的下方, 表明降雨量小的月份引起年内降雨分布的不均匀性。
2.2.2 降雨时间分布特征结果
(1) 年降雨量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的变化特征。 (1) 南京市。从图7可以看出, 南京市1961—2010年50年平均降雨量为887.44 mm, 年降雨量有上升的趋势。50年年平均基尼系数为0.083 5, 年基尼系数有下降趋势, 年降雨趋势线的波动性越来越强。洛伦茨不对称性系数大于1的年份占总年份的36%, 说明这些年份中, 降雨年内分布不均匀性主要是由于降雨量较多的月份引起, 如2007年, 年降雨量为892 mm, 基尼系数为0.08, 洛伦茨不对称系数为1.39, 7月份降雨量357 mm已占全年降雨量的40%以上。从图7还可以看出, 南京市的年降雨量和洛伦茨不对称系数呈上升趋势, 而基尼系数呈下降趋势, 但趋势均不显著。这说明南京市降雨量上升, 年内降雨分布不均匀性减弱, 而且降雨量较大的月份所占的比例较大。由此表明, 南京市发生洪涝灾害的趋势增大, 而且洪涝化的趋势增强。 (2) 江苏省。从图8可以看出, 1961—2010年江苏省50年年平均降雨量为850.46 mm, 年降雨量呈上升趋势, 年降雨趋势线的波动性不强。与南京市相比, 降雨量总体持平, 年降雨量变化幅度不大。50年平均基尼系数为0.131 6, 年基尼系数也呈降低趋势, 且波动性减小, 尤其是从1986年以来基尼系数基本在0.09~0.14内徘徊。江苏省的年基尼系数比南京市的大, 年内降雨量分布没南京市均匀。大于1的洛伦茨不对称系数的年份所占比例为30%。从图8还可以看出, 江苏省的降雨量和洛伦茨不对称系数也呈上升的趋势, 基尼系数也呈降低趋势, 但趋势均不显著。江苏省降雨量上升, 降雨量的年内分布越来越均匀, 而且降雨量较大月份所占的比例增加。由此表明, 江苏省东南部发生暴雨引发水土流失的趋势有可能增加。
(2) 基尼系数和洛伦茨不对称系数的年际间变化特征。 (1) 南京市。从图9可以看出, 20世纪60年代至今, 基尼系数的变化不是很大, 基本在0.10左右变动。90年代洛伦茨不对称系数最大, 接近于1。在这10年中, 降雨量大的月份所占比例较大, 主要集中在6—8月, 且6、7月降雨量占全年降雨量的比例高达50%。 (2) 江苏省。从图10可以看出, 江苏省50年来年代际间基尼系数和洛伦茨不对称系数的变化趋势基本相反, 基尼系数在减小, 而洛伦茨不对称系数在增大。同样, 90年代洛伦茨不对称系数最大, 接近于1。在这10年中, 降雨量多的月份所占比例较大, 主要集中在6—8月, 且6、7月降雨量占全年降雨量的比例高达50%。
总之, 年降雨量与基尼系数和洛伦茨不对称性系数不相关, 并且都有一定的年代、年际、年内变化规律;年降雨基尼系数的波动反映出年内降雨分配的不均匀性和降雨时间分布的稳定性;洛伦茨不对称系数的波动表明旱涝的频繁发生。
3 结论
通过对江苏省13个观测站点1961—2010年的逐月降雨资料分析, 就降雨在时空上的分布特征进行深入研究, 得出以下结论:
(1) 近50年来, 江苏省年降雨量在空间上呈现明显的梯度变化, 降雨量空间变化幅度很大, 降雨量从东南沿海向西北内陆逐渐减少。
(2) 近50年来, 江苏省年降雨量趋于增加的, 降雨年内时间分布趋于均匀, 降雨量较多月份的降雨量占年降雨量的比例增大。
(3) 江苏省雨季月份降雨量较集中, 主要在6—9月, 尤其在7月, 东南部大暴雨发生的频次会增大, 引发水土流失的可能性会增加;非雨季月份降雨量较少, 西北部容易造成土壤干旱, 对于植被生长和生态恢复极为不利。
摘要：根据江苏省13个气象观测站点的分布位置建立泰森多边形, 并利用普通克里金插值法和建立的基尼系数降雨分布不均匀性模型, 对南京市和江苏省1961—2010年的降雨量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的系列进行研究。结果表明:近50年来, 江苏省年降雨量在空间上呈现明显的梯度变化, 从东南沿海向西北内陆逐渐减少;江苏省年降雨量趋于增加, 降雨年内时间分布趋于均匀, 较多月份的降雨量占年降雨量的比例增大。雨季月份降雨量较集中, 东南部大暴雨发生的频次增加, 增大水土流失发生的可能性;非雨季月份降雨量较少, 西北部容易造成土壤干旱, 对植被生长和生态恢复极为不利。
关键词：降雨,分布模型,时空分布,江苏省
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邓州市雷电时空分布特征分析 篇8
雷电是大气中的放电现象, 常伴有阵性降水, 有时还会出现局部的大风、冰雹甚至龙卷, 属强对流天气系统。文章利用邓州多年雷暴资料, 分析指出了邓州市雷暴时空分布特征。
2 雷电的时空分布特征
2.1 雷暴的时间分布
2.1.1 资料来源及统计说明
根据我市30年来的雷暴原始资料, 整理统计出我市历年平均雷暴日、各年雷暴日、各月平均雷暴日、主要分布的月份、年最多 (少) 雷暴日、历年月最多 (少) 雷暴日、最早 (迟) 初 (终) 雷, 以及历年初 (终) 雷出现频率等。
2.1.2 雷暴的年活动变化特征
根据我市1971~2000年共30年资料的整理统计, 我市历年共出现雷暴695天, 年平均雷暴日为23天。历年中最多雷暴日出现在1979年, 为36天, 最少雷暴日出现在1997年, 为11天。最早的初雷出现在1979年的2月21日, 最迟的初雷出现在2000年的4月1日;最早的终雷出现在2007年的9月3日, 最迟的终雷出现在1977年的12月31日。
根据历年雷暴日数统计及年雷暴日数趋势变化得出, 年雷暴日数总体呈减少趋势。根据历年各月初 (终) 雷出现频率得出:历年初雷主要出现时间在三月份, 频率为43%, 其次是二月份, 频率为40%, 四月份最少, 仅一天, 出现在2000年的4月1日;历年终雷主要出现在十月, 频率为40%, 其次是九月和十一月, 频率均为25%。再从初雷和终雷的变化分析得出:初雷出现时间的变化趋势很小, 基本无变化, 但各年间的变化幅度较大, 基本呈一年早一年迟的波动态势变化;而终雷出现时间的变化呈提前趋势。
2.1.3 雷暴的月活动变化特征
根据资料统计显, 我市各月均可能出现雷暴, 而一年中出现雷暴日数最多的月份是8月份, 30年中共出现336天雷暴, 年平均出现11.2天;其次是7月份, 30年中共出现312天, 年平均出现10.4天, 从1月至8月每月雷暴日数都呈阶梯式增加, 从9月份开始到12月每月雷暴日数呈急速陡降。
2.2 雷电的空间分布
雷暴的空间活动特征:由于江河、山脉等地形条件对雷暴的移动及强度有一定的影响, 当雷暴移近山脉时, 一定高度的山脉对雷暴移动有阻挡作用, 并由于地形的抬升作用, 使对流愈加旺盛, 雷暴云得到加强, 并沿着山的走向移动, 有时受山地地形和热力作用影响, 在山区里打转, 等转到山口处便迅速移出。我市地形西北部多丘陵、山脉, 东部平原。故雷暴多集中在西北部。
3 雷暴与天气系统的关系分析
3.1 产生雷暴的天气系统
对雷暴的天气形势和天气系统的分析是预测雷暴天气的基本途径。产生雷暴的天气形势主要是:锋面、低槽、低涡等低值天气系统, 西太平洋副热带高压西部的边缘以及热带低值系统等都是有利于雷暴发生的天气系统。
冷锋雷暴:是锋面抬升不稳定的暖湿空气所形成, 它的形成与锋面坡度, 移动速度, 暖湿空气性质, 高空天气系统的相互配置等有关。在冷锋前暖湿空气活跃的情况下, 当冷锋过境时一般有雷暴形成。冷锋雷暴与太平洋高压的强弱、进退有密切关系。当太平洋高压东撤或减弱时, 在冷锋逼近的地方可形成雷暴, 而当太平洋高压西进或加强时, 则冷锋东移受阻, 有时甚至锋消, 不利于雷暴的生成。若中、低层有明显的高空槽 (切变线) 与冷锋相配合, 且与冷锋的间隔小于2~3纬距时, 则冷锋过境时90%有雷暴产生, 尤其当高空槽线与锋线重合成为前倾槽时, 则更易形成强雷暴。冷锋雷暴出现的雷暴时间大约在冷锋过境前2~4小时内。若高空槽是前倾槽, 则雷暴出现在高空槽后与冷锋之间的区域。若是后倾槽, 则雷暴出现在冷锋之后与高空槽之间的区域。冷锋雷暴持续的时间与冷锋的移速、强度及中层槽线配置和槽的移速有关, 一般当系统移速快或强度较强时, 雷暴持续时间较短, 反之, 则雷暴持续时间长。
高空槽切变线雷暴:槽线或切变线前后的气流分布和它们的冷暖性质决定了高空槽或切变线是否能够造成雷暴。槽线前后的气流分布情况主要以槽线两侧的风向交角及风速大小来表征。一般来说, 风向交角越接近或小于90°及槽后风速较大, 槽线上的辐合上升运动也较强, 这样的槽就有利于产生雷暴天气。当低层水汽充沛和气层不稳定时, 且槽越深, 气流辐合越强, 相应的上升运动也越强, 越有利于雷暴的形成, 反之则不利。
西太平洋副热带高压边缘雷暴:夏季, 西太平洋副热带高压的边缘西侧, 西南暖湿气流十分活跃, 气层不稳定, 常储存有大量不稳定能量。在有外来系统侵入或没有外来系统侵入的情况下, 都有发生雷暴的可能。当天气系统很弱, 等压线十分稀疏时, 有时可以由于地形造成的小范围风场辐合, 而引起孤立分散的雷暴。当副热带高压明显东退时, 也可引起不稳定能量释放而造成雷暴。当副热带高压西北部有锋面、低压、高空槽、切变线、低涡等系统影响时, 在副热带高压西北部会出现较广的雷暴区。如原为低压控制, 天气较坏, 水汽较多, 当副高边缘影响时, 在西部边缘的热力作用下, 午后常有热雷暴产生。如副高西伸不快, 雷暴可持续2~3天, 但强度逐渐减弱。如副热带高压西伸地区, 原为高压控制, 则下沉气流加强, 不可能出现雷暴。又如副高东撤时, 则西边往往有低槽东移, 辐合上升气流加强, 则副高内下沉逆温减弱消失, 有利于雷暴产生。
3.2 各天气系统雷暴的产生时间及主要移动路径
我市较经常出现的雷暴主要产生的天气系统是:冷锋、高空槽切变线、西太平洋副热带高压边缘等。我市的冷锋雷暴一般产生在3~4月份, 高空槽、切变线雷暴以及一般产生在5~8月份;副热带高压边缘雷暴主要产生在7~9月份。
我市的冷锋雷暴、高空槽切变线雷暴一般是随着系统的影响逐渐从我市的西北部往东南部移动, 有时切变线雷暴也会随着切变线的北抬从南往北移动;而副热带高压边缘雷暴主要是随着系统从海上往内陆西伸或者从内陆往海上东撤的路径从我市的东部往西部或者从西部往东部移动的, 一般西伸的副热带高压边缘的对流比东撤的副高系统强;热带低值系统雷暴一般产生自西行的热带低值系统尾部的倒槽内。
4 结束语
(1) 我市年平均雷暴日为23天, 年雷暴日呈减少的趋势, 初雷主要出现在3月份, 终雷主要出现在9月份。
(2) 平均每年的4~8月份为雷暴的多发季节, 而8月份达到雷暴的最高值, 从1~8月份每月雷暴日都呈阶梯式增加, 从9月份开始到12月份每月雷暴日依次减少。
(3) 我市各乡镇历年的雷闪次数基本上沿西北到东南的方向逐渐减少。
(4) 我市较经常出现的雷暴主要产生的天气系统是:冷锋、高空槽切变线、副热带高压边缘。
参考文献
[1]陈渭民.雷电学原理 (第二版) [M].气象出版社, 2003.
[2]彭安仁, 等.天气学 (下册) [M].气象出版社, 1994.
安徽省汛期降水时空分布特征 篇9
1 资料与方法
该研究降水数据来源于中国气象数据网地面气候资料。筛选出了安徽省气象数据连续且完整的15个气象站点1961—2014年共54年的月平均降水资料,通过自然正交分析(EOF)和Morlet小波变化分析方法,对安徽省54年汛期(6—8月)降水的时空分布和周期特征进行分析说明。
2 安徽汛期降水时空分布特征
2.1 降水的气候特征分析
图1a给出了安徽汛期多年平均降水分布区域图。从图中可知,安徽汛期降水整体表现为由南向北减少,降水量超过600 mm的站点主要为安庆、宁国、黄山和屯溪站,其中黄山站的降水量最大,达到了800 mm。而位于最北的砀山站汛期降水量最少,不到450mm。由安徽汛期降水量区域分布规律可知淮河和长江的分界作用明显,在淮河以北区域降水量最少,其次为江淮流域,而江南地区降水量最多。
安徽省的降水主要集中在夏季汛期阶段,图1b为每个站点的汛期降水量占全年降水量的百分比区域分布,可以明显看出,与年平均汛期降水量分布表现相反,大致呈现出由南向北递增。在年平均降水量不足500 mm的区域,其汛期降水量所占百分比基本都超过了50%,而降水量最少的砀山站,所占比例最高。
2.2 降水的空间分布特征
安徽省季风气候明显,其降水场的空间分布也表现出一定的差异。为了解安徽汛期降水量的空间分布型,对所选气象台站1961—2014年共54年的汛期降水量进行标准化处理后,通过EOF方法对其进行分解。
表1给出了EOF分解后前4个模态的解释方差和累计解释方差,由表1可知,前4个累计方差就已经达到了80%。图2给出了前4个模态的空间分布型。由第1模态(图2a)可知,安徽全省基本一致为负值,分布呈现纬向特征,绝对值大值区主要在安徽西南地区,表明全省汛期降水同时增多或减少,与谢五三等[6]的结论基本一致;从第2模态(图2b)的空间分布可以看出,零线将安徽分为东西两部分,西部为负值区,东部为正值区,说明在汛期阶段东西部的降水量呈现相反的相位分布,东部多、西部少或者东部少、西部多;由第3模态(图2c)可知,零线大致将安徽分为北、中和南三部分,其中北部和南部为正值区,中部为负值区,表明汛期降水同时表现为南北多(少)中间少(多)的分布特征;由第4模态(图2d)可以看出,绝对值大值区主要位于安徽西部,正值区集中在南部和北部中间区域,而其东西两侧主要为正值的,表现出安徽汛期降水东西向大致呈现出多少多或少多少的分布型。
2.3 周期特征
小波分析是一种时、频多分辨率的分析方法,是一个时间和频率的区域变换,因而能有效地从信号中提取信息,通过伸缩、平移等运算功能对函数或信号进行多尺度的细化。由于母小波的种类较多,该研究主要采用Morlet小波分析气温和降水量在不同时段上的主要变化振荡周期[9,10]。通过上述分析已经知道安徽汛期降水的空间分布,为了解汛期降水的周期特征,对1961—2014年降水进行小波分解。图3显示,小波系数为正时代表汛期降水偏多;系数为负时表示降水偏少。
由图3可知,汛期降水量变化存在8~10、6年和2~4年的周期。其中,2~4年周期在20世纪70年代和90年代中后期比较明显,6年周期在20世纪60—70年代较明显,而8~10年的周期在整个时间序列中基本一直存在。在8~10年的时间尺度上,表现为“偏少-偏多”6个交替循环过程,2014年后,等值线未闭合,说明以后降水将进入偏少阶段。
3 结论与讨论
(1)安徽省汛期降水量占全年降水量的40%以上,降水量大致由南向北递减,降水量最多的江南地区和最少的淮河以北区域,汛期降水所占比例表现相反。
(2)汛期降水量的EOF分解得到前4个模态的累计解释方差达到80%,第1模态基本表现为全省一致,为主要模态;第2模态为东西相反的分布型,降水量东多(少)西少(多);第3模态分为3部分,说明汛期降水量表现为南北多(少)、中间少(多);第4模态的空间分布,说明安徽汛期降水还可分为东西向的“多少多”或者“少多少”的分布型。
(3)汛期降水表现出明显的周期振荡特征,主要有2~4、6和8-10年的周期变化,且8~10年的周期特征表现在整个时间序列中。
(4)在全球变暖的大环境下,全国降水出现明显增多和强度增强,包括安徽在内的汛期降水也随着气候系统的动力热力变化呈现出明显的时空变化特征,但气候系统的变化包括多个因素的共同作用,表现十分复杂,非单一情况能阐述清楚,有待于进一步研究。
摘要：利用安徽省1961—2014年月平均降水资料,通过自然正交分解(EOF)和Morlet小波变换等分析方法分析了安徽省汛期(6—8月)降水的时空分布特征。结果表明,汛期降水量在空间分布上由南向北依次递减,每个站点降水占全年降水的百分比呈现相反的空间分布;EOF前4个模态的累计解释方差贡献率达到80%,第1模态全省基本为负,绝对值大值区主要分布在安徽西南部;第2模态表明东西部降水为相反分布型;第3模态表现为南北多(少)中间少(多)的分布特征;第4模态说明汛期降水东西向大致呈现出“多少多”或“少多少”分布型;汛期降水存在8—10年的周期,贯穿于整个时间序列;还存在6年和2~4年的周期变化,在8—10年的时间域上,安徽汛期降水经历“少到多”的6个循环交替。
关键词：汛期降水,时空分布,安徽
参考文献
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福州市降水时空分布特征分析 篇10
1 数据来源和处理方法
本研究数据均来源于福建省气象局。福州市辖区内共有9个标准气象观测站, 包括闽清、闽侯、永泰、福州、长乐、福清、连江、罗源和平潭。其中, 闽清、闽侯、永泰为内陆山区, 平潭为岛屿, 其余分布于沿海。研究数据包括1981~2010年逐年、逐月降水资料, 按照季节分为春季、夏季、秋季和冬季的降水数据;按照时间序列分为年度和年代纪降水数据;按照空间将其分为内陆、沿海和岛屿降水数据。
2 研究方法
自然季节的划分标准有很多, 民间通常以24节气划分, 但此种划分方法与气候特点不太相符, 从天气、气候角度出发, 考虑同一季节内气候特征理应大体相似;季与季相比, 有明显差别, 异与同又各有一定的大型环流背景。从这些原则出发, 福建较合理的自然天气季节大致是:3~6月为春季, 7~9月为夏季, 10~11月为秋季, 12至翌年2月为冬季[5]。据此, 分别统计各季节的降水量, 分析降水量在季节的分布特点。
运用一元一次线性回归分析法构建年度降水量和地域降水分布模型。通过对降水变化趋势的分析, 可以很好的判断福州市降水变化的时间和空间分布特征。
年降水量与时间的关系模型为
式 (1) 中, y为年度降水量, x为年份。
年度降水量的地域分布特征模型为
式 (2) ~ (4) 中y1、y2、y3分别代表内陆、沿海和岛屿年降水量。
3 研究结果与分析
3.1 福州市季节降水和区域降水特征分析
福州市的春季降水量占总降水量的48.3%, 夏季占33.7%, 秋季占6.5%, 冬季占11.5% (见表1) 。由此可见, 福州市降水主要集中与春季和夏季, 两个季节降水量占到总降水量的82%, 冬季次之, 秋季最少。
内陆区域的降水量占总降水量的33.0%, 沿海占57.2%, 岛屿占9.8%, 由于3个区域包括的测站数量不同, 无法真实反映比重, 采用均值方法来代表各区域降水量所占的比重, 结果分别为34.2%, 35.5%和30.3% (见表2) 。由表2可知, 就区域降水量来说, 福州主要降水区域位于沿海地区, 内陆次之, 岛屿最少。但就平均降水量来说3个区域的差别并不很大, 最大仅相差3.9%, 说明福州市空间降水量分布较为均匀。
1981~2010年, 福州市区域降水量的变化趋势是, 内陆存在减少趋势, 沿海和岛屿为增加趋势。建立一元一次线性回归方程后确定出内陆、沿海和岛屿的斜率分别为-0.7453、7.2542、2.6648, 说明30a来, 福州市内陆降水略有减少, 沿海降水增加较多, 岛屿降水增加次之 (见图1~3) 。
3.2 福州市年度降水和年代纪降水特征分析
福州市年度降水量分布见图4。由图4可见, 福州市年度降水量波动较大, 最大降水量出现在1990年, 有17932mm, 最小降水量为2003年的7946mm, 相差近10000mm。福州市年度降水量总体有增加趋势, 从年代纪来看, 80年代年降水量波动不大, 但在1990年出现大幅度增长, 达到峰值。90年代年降水量波动最大, 但总体为减少趋势。进入20世纪后, 年降水量总体趋势较为平稳, 在2003年出现最小年降水量后, 至2006年出现连续3a的上升期, 达到次大年降水量。另外, 可以发现福州市各区域的年代纪降水量与总降水量的变化趋势基本相似, 但有一个较为显著的特征, 内陆和沿海年降水量的变化波动较大, 而岛屿年降水量的波动较小, 分析认为主要原因是由于区域面积不同及特殊的地形特征所造成。
4 小结
通过对福州市9县区1981~2010年降水数据的时空分布变化规律分析, 得出以下结论:
4.1 福州市降
水主要集中在春季和夏季, 降水量占到总降水量的82%, 冬季次之, 秋季最少。
4.2 福州沿海
降水量最大, 占总降水量的57.2%, 内陆次之, 岛屿最少, 各县市的平均降水量较为均匀。
4.3 30a来
福州市内陆降水略有减少趋势, 沿海增加较多, 岛屿降水略有增加趋势。
4.4 福州市年
度降水量波动较大, 总体有增加趋势;80年代年降水量波动不大, 90年代年降水量波动最大但有减少趋势, 20世纪后, 总体降水趋势较为平稳。
参考文献
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