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        基于地形因素巫山縣夏半年降雨量空間模擬

        2017-07-05 02:47周元瑞林孝松楊晗崔夢瑞
        綠色科技 2017年10期
        關鍵詞:巫山縣線性回歸

        周元瑞++林孝松++楊晗++崔夢瑞++何浪++王芳

        摘要:為了對水資源進行合理管理,研究農(nóng)業(yè)氣候資源和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展,分析山洪災害危險性及有效預測和防治山洪災害,選取重慶市的巫山縣作為研究對象,利用巫山縣周邊21個氣象站點的4~9月多年月均降雨量數(shù)據(jù),基于SPSS對相關要素進行了線性回歸模擬;利用線性回歸模型對巫山縣夏半年(4~9月)降雨量進行了空間綜合模擬,利用GIS的空間信息處理能力,分析研究了夏半年降雨量對山區(qū)縣域洪災的影響及在農(nóng)業(yè)氣候資源和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展方面的貢獻。研究結果表明:巫山縣夏半年降雨量分布由東和東南向西和西北、由高海拔向低海拔地區(qū)逐漸減少,夏半年降雨量的地區(qū)分布差異明顯,但整體上巫山縣夏半年降雨量相對較充沛。

        關鍵詞:夏半年降雨量;空間模擬;線性回歸;巫山縣

        中圖分類號:P426.62

        文獻標識碼:A 文章編號:16749944(2017)10017503

        1 引言

        由于水資源時空分布不均、地區(qū)分布差異大等原因,對人類的經(jīng)濟、生活造成一定的影響,因此對降雨量的空間模擬與分析研究具有重要的意義[1]。彭曉芬等[2](2010)利用反距離權重法、普通克里金法、樣條函數(shù)法和回歸模型法對云南省134個氣象站1993~2007年多年平均降雨量進行空間插值分析;肖鵬嵩等[3](2013)利用17個典型氣象站點1957~2001年的降雨量資料,采用距平百分率、線性趨勢線、滑動平均、累積濾波器和Kendall秩次相關法等方法,分析了廣西平均降雨量變化趨勢;朱會義等[4]使用58個降雨量數(shù)據(jù), 分析站點數(shù)量變化、時間尺度變化和采用插值方法所帶來的空間插值的不確定性, 建議引入獨立的相關變量,整合到現(xiàn)有插值方法中;蔡文華等[5]利用福建省68個臺站所處緯度、海拔高度、離海距和地形遮檔仰角等地理因子建立推算3~6月降雨量平均值的模式;祝青林[6](2010)等綜合利用三維趨勢面、協(xié)同克里金、三維薄片樣條等對大連市降水觀測數(shù)據(jù)進行空間插值分析,認為光滑樣條曲線插值效果最優(yōu);B.Sevruk 等[7]在小流域降水分布研究中考慮風和地形的影響。

        以重慶市巫山縣為研究范圍,利用巫山縣及周邊21個氣象站點4~9月多年平均降雨量數(shù)據(jù),分別選取經(jīng)度、緯度、高程等地形因素對巫山縣的夏半年降雨量進行空間模擬。同時根據(jù)巫山縣坡向設定相應的坡向系數(shù)對模擬得到的夏半年降雨量進行校正;然后鄰域匯總計算出各村夏半年降雨量平均值;最后對洪災危險性、水資源分布狀況進行相應分析與評價[8~11]。

        2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

        巫山縣位于重慶市東北部,三峽庫區(qū)腹心。東鄰湖北省巴東縣,西接奉節(jié)縣,南與湖北省建始縣毗連,北與巫溪縣及神農(nóng)架林區(qū)接壤。幅員面積2958 km2,耕地面積40274 hm2。轄24個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、2個街道(圖1),307個村和33個居委會,總人口63萬人。巫山縣地貌上呈深谷和中低山相間形態(tài),地形起伏大,坡度大。

        研究數(shù)據(jù)來源于中國氣象網(wǎng)(http://data.cma.cn/)中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集,共選取巫山縣及周邊近21個氣象站點1981~2010年4~9月累年月均降雨量以及各氣象站點高程、經(jīng)緯度等。

        3 研究方法及結果分析

        3.1 建立多元線性回歸模型

        基于獲取的基礎數(shù)據(jù),利用SPSS進行線性回歸分析,得到重慶市巫山縣夏半年降雨量與高程、經(jīng)度和緯度之間的回歸模型,如下所示:

        式(1)中,y為夏半年降雨量,φ為緯度,λ為經(jīng)度,h為高程;樣本數(shù)為21,λ,φ 單位為°,h 單位為m,F(xiàn)值58.683。

        3.2 基于回歸模型模擬夏半年降雨量空間分布

        將30 m×30 m巫山縣DEM數(shù)據(jù)轉化為矢量數(shù)據(jù),獲取每個網(wǎng)格經(jīng)緯度數(shù)值和高程值;利用上述回歸分析獲得模型計算出每個網(wǎng)格夏半年降雨量(mm),模擬結果如圖2所示。3.3 基于地形因素校正夏半年降雨量

        降水主要受宏觀地理因素、海拔高度和大型坡地方位的影響,為了較準確地描述和分析巫山縣夏半年降雨量的空間分布特征,需要對回歸模擬出的夏半年降雨量進行校正。山脈的迎風坡和背風坡降水有明顯差異,山地的迎風坡地形對降水的影響程度決定于地面坡向、氣流方向以及地表高程的變化。選用由坡向引申出的坡向系數(shù)對模擬得到的夏半年降雨量進行校正,即夏半年降雨量y(t)=夏半年降雨量y(0)×坡向系數(shù)。

        坡向系數(shù)主要根據(jù)夏半年東南季風和西南風對重慶巫山縣的影響來進行相應定義,具體值分別為平地(1.00)、北(0.95)、東北(0.95)、東(1.05)、東南(1.15)、南(1.15)、西南(1.05)、西(0.90)、西北(0.90),在此基礎上利用GIS基于DEM得到巫山縣坡向圖(圖3),提取屬性進行相應賦值;將矢量坡向數(shù)據(jù)與矢量DEM相交分析;在相交圖層屬性表中模擬出校正夏半年降雨量(圖4)。

        從圖4可以看出,巫山縣夏半年降雨量高值多集中在東南和西南部,其中部和北部大多數(shù)地區(qū)的降雨量較少,隨著高程的增加,降雨量也有所增加,所以北部高海拔地區(qū)降雨為高充沛區(qū)域。從兩幅圖分析得出校正后夏半年降雨量范圍比未校正的范圍大,即未校正的夏半年降雨范圍在600~860 mm,校正后的夏半年降雨范圍在430~1090 mm。

        3.4 結果評價分析

        將校正后的數(shù)據(jù)以村為單位進行鄰域平均匯總,即得到巫山縣各個村夏半年降雨量的平均值(圖5),從圖5中得知匯總平均降雨量在500~940 mm之間。利用GIS自然斷點法將夏半年降雨量分為貧瘠(<650mm)、較充沛(650~760 mm)和充沛(>760mm)3級,統(tǒng)計得到各級所占面積分別為20%、40%和40%。

        從水資源方面來看,巫山縣夏半年降雨范圍為430~1090 mm,其降雨空間分布范圍由東、東南向西、西北呈逐漸減少的趨勢,在一定高度范圍內(nèi)由低海拔區(qū)向高海拔區(qū)逐漸增加,所以其北部的局部地區(qū)降雨量較大,例如最靠近北邊的當陽鄉(xiāng)、官陽鎮(zhèn)、平河鄉(xiāng)降雨為高充沛,其分布區(qū)域差異明顯。巫山縣南部的紅椿鄉(xiāng)、篤坪鄉(xiāng)、廟宇鎮(zhèn)、曲尺鄉(xiāng)、巫峽鎮(zhèn)、龍井鎮(zhèn)、建平鄉(xiāng)等一帶的降雨量處于充沛狀態(tài),其年累計4~9月均降水量超過700 mm,而中部大昌鎮(zhèn)、龍溪鎮(zhèn)、福田鎮(zhèn)、雙龍鎮(zhèn)的部分村落其降雨量相對處于貧瘠狀態(tài),其降水量小于600 mm。還有部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)降雨量較充沛,其降雨量范圍在650~790 mm,例如東北部的竹賢鄉(xiāng)和騾坪鎮(zhèn)、東南部的三溪鄉(xiāng)、西南部的銅鼓鎮(zhèn)等。

        從災害預警方面來看,洪災致災因子中降雨量是最直接導致洪災發(fā)生的因素,因為洪災多發(fā)生在夏半年,從巫山縣歷年發(fā)生洪災時間來看普遍存在這樣的規(guī)律,因此研究模擬夏半年降雨量顯的極為重要,巫山縣夏半年降雨量充沛的東南部和西南部發(fā)生洪災危險性較大,北部地區(qū)降水較少的區(qū)域洪災發(fā)生的概率相對較小,但是局部村莊降雨量超過650 mm也具有一定的危險性。

        4 結語

        (1)基于巫山縣及周邊 21個氣象臺站多年實測數(shù)據(jù),利用 SPSS 軟件建立巫山縣夏半年降雨量與經(jīng)度、緯度和高程之間的回歸模型;利用ArcGIS 軟件創(chuàng)建了巫山縣范圍內(nèi) 30 m×30 m 的格網(wǎng)系統(tǒng),并基于ArcGIS 技術獲取了每個網(wǎng)格單元的平均高程及經(jīng)緯度坐標值;利用格網(wǎng)系統(tǒng)及模擬的回歸方程完成了巫山縣夏半年降雨量空間模擬,同時得到其空間模擬分布圖。

        (2)基于地形因素坡向對初次模擬的降雨量進行坡向校正,利用ArcGIS軟件得到巫山縣夏半年平均降雨量校正分布圖,并以行政村為單元將降雨資源進行匯總平均,得出巫山縣夏半年降雨量綜合模擬數(shù)據(jù)。

        (3)基于巫山縣夏半年降雨量綜合模擬結果圖,對其縣域內(nèi)的降雨資源空間分布狀況及洪災預警方面進行了相關分析。

        參考文獻:

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        [2]彭曉芬,黃甫則,周汝良.云南省年均降雨量空間插值模擬方法比較[J].西南林業(yè)大學學報,2010,30(5):25~28.

        [3]肖鵬嵩,代俊峰,王 娜.廣西降雨量變化趨勢分析[J].節(jié)水灌溉, 2013(2):38~40.

        [4]朱會義,賈紹鳳.降雨信息空間插值的不確定性分析[J].地理科學進展, 2004,23(2):34~42.

        [5]蔡文華,李 文,陳 惠,等.用地理因子模擬福建省3~6月降雨量模式的探討[J].氣象科學,2006,26(5):542~547.

        [6]祝青林,王麗娜.基于DEM 的大連市降水量的空間柵格化[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2010,38(25):13871~13872.

        [7]Sevruk B, Nevenic M. The geography and topography effects on the areal pattern of precipitation in a small prealpline basin[J].Wat.Sci.Tech., 1998(37):163~170.

        [8]方荔華.西安市能源構成與環(huán)境空氣質(zhì)量的相關性研究[D]. 西安:西安建筑科技大學,2004.

        [9]胡 敏,張 靜,吳志軍. 北京降水化學組成特征及其對大氣顆粒物的去除作用[J] . 中國科學, 2005, 35(2):169~176.

        [10]胡 敏,劉 尚,吳志軍,等. 北京夏季高溫高濕和降水過程對大氣顆粒物譜分布的影響[J] . 環(huán)境科學, 2006, 27(11):2293~2298.

        [11]Kim K H, Kim M Y, Hong S M, et al. The effects of wind speed on the relative relationships between different sized-fractions of airborne particles[J]. Chemosphere, 2005,59(13):929~937.

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