申子彬++周溥佳++水旭瓊++郁懋楠++陳昌漢

摘 要：本文利用寧?？h國家一般氣象站及21個區(qū)域氣象站2007—2016年近10a的年均降水資料，結(jié)合各測站經(jīng)緯度、海拔、坡度、坡向等地理要素，使用SPSS對年均降水做多元回歸分析，建立降水空間回歸模型；在多元回歸的基礎(chǔ)上，使用ArcGIS以寧?？h20m×20m DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對降水空間分布做細(xì)網(wǎng)格推算，結(jié)果表明推算模型與寧?？h域降水空間分布吻合度高，寧?？h年均降水總體西多東少，西部山區(qū)、茶山山脈為年均降水高值區(qū)，三門灣沿岸及長街年均降水相對較少。

關(guān)鍵詞：GIS；降水分布；多元回歸；細(xì)網(wǎng)格推算

中圖分類號：S161 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170933203

寧?？h地處浙江省東部沿海，象山港和三門灣之間，天臺山、四明山山脈交匯之處。縣域陸地總面積中，海拔500～1000m低山谷占10.1%，50～100m丘陵占61.5%，50m以下臺地、平地占28.4%，有“七山一水二分田”之說。依山傍海的區(qū)位以及復(fù)雜的地形因素成就了寧海寧波市雨極的稱號，寧?？h年均降水量位列寧波地區(qū)第1位，縣域內(nèi)溪流縱橫，水資源豐富。以往針對寧?？h降水分布的研究不少，但局限于歷史上測站較少及資料單一，特別是寧?？h地形復(fù)雜，海陸差異大，歷史上單一國家站的降水對寧海縣降水分布代表性差，因此以往研究未能全面概述寧海縣降水空間分布特征。本文作者利用GIS技術(shù)對寧?？h國家一般站及縣域內(nèi)21個區(qū)域氣象站2007—2016年近10a的最新年均降水資料進(jìn)行細(xì)網(wǎng)格推算分析，總結(jié)寧?？h域降水空間分布特征，以期對縣內(nèi)水資源開發(fā)利用、防災(zāi)減災(zāi)提供參考依據(jù)。

1 資料來源和處理

本研究采用了寧?？h域21個區(qū)域氣象站2007—2016年近10a的年均降水資料，為了避免年際變化對研究的影響，寧海國家一般站降水資料也取自2007—2016年；通過各測站日降水資料統(tǒng)計(jì)，得到各測站近10a年均降水量。

地理信息資料為國家地理信息中心提供的浙江省基礎(chǔ)地理背景數(shù)據(jù)，利用ArcGIS對浙江省地理背景數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、拼接、裁剪及對柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，提取20m×20m分辨率的寧?？h數(shù)字高程模型DEM及經(jīng)緯度、海拔高度數(shù)據(jù)。利用DEM高程數(shù)據(jù)，計(jì)算坡度、坡向，公式如下：

（1）

公式（1）中θ為坡度，β為坡向，fx為南北方向高程變化率；fy為東西向高程變化率。

2 降水空間分布模型的建立

寧?？h依山傍海，海拔空間差異明顯，地形復(fù)雜，降水空間分布差異大，根據(jù)區(qū)域站近10a的觀測資料分析，年均降水量最大的留五扇站達(dá)2105.06mm，而年均降水最小的大殼島站僅1269.73mm，這與測站區(qū)位、地形因素密不可分；留五扇位于西部山區(qū)，且東側(cè)為喇叭口地形，有利于水汽抬升凝結(jié)，而大殼島位于三門灣中，周圍是海洋和灘涂，夏季對流云團(tuán)自西向東移動，往往到沿海地區(qū)便減弱消散，導(dǎo)致大殼島降水遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于西部山區(qū)測站。由此可見年均降水受經(jīng)緯度、海拔高度、坡度、坡向等地理因素影響明顯。本文所選取的22個氣象站地形各異，各層海拔高度均有代表站點(diǎn)，空間分布均勻，對寧海縣降水分布有較好的代表性。為客觀地反應(yīng)寧海寧海縣范圍的降水分布情況，需要建立1個降水空間分布模型，以往的研究[1][2]證明所有氣候要素的空間分布都可表示為：

y=y×+yg=f（δ，λ，h，θ，β）+yg （2）

式中y為氣候要素（如降水、氣溫、積溫）；δ、λ、h、θ、β分別代表經(jīng)度、緯度、海拔高度、坡度、坡向等地理因子，yg為擬合氣候要素方程的殘差部分，f為擬合函數(shù)。本文中由于坡向數(shù)據(jù)為0～360°數(shù)據(jù)，不能直接作為量化因子進(jìn)入回歸計(jì)算，故做如下處理：高婷等人2014年基于NCEP風(fēng)向數(shù)據(jù)中國夏季降水估算的研究[3]說明，坡向?qū)邓脑隽吭谟谄孪蚺c盛行風(fēng)向的夾角，盛行風(fēng)向與坡向相反時，坡向?qū)邓脑隽孔蠲黠@，根據(jù)寧?？h歷年風(fēng)向數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，春夏主要降水季節(jié)，寧?？h盛行風(fēng)向?yàn)闁|南風(fēng)。故將風(fēng)向平均分為8個方向，分別為北、東北、東、東南、南、西南、西、西北，根據(jù)盛行風(fēng)向與坡向夾角對降水增量關(guān)系，將東南量化為2，東、南為1，東北、西南為0，西、北為-1，西北為-2；并且將坡度低于2°的空間點(diǎn)坡向量化為0。

將經(jīng)過量化處理的坡向數(shù)據(jù)與其他地理因素作為自變量，各站降水量作為因變量，使用SPSS進(jìn)行多元回歸計(jì)算，得到以下方程：

y=-616.753×δ+222.466×λ+0.204×h+8.226×θ+10.599×β+70036.167 （3）

式（3）中y為年均降水量；δ、λ、h、θ、β分別為經(jīng)度、緯度、海拔高度、坡度、坡向量化；該模型復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.9，F(xiàn)檢驗(yàn)值13.675，模型通過了0.01的信度檢驗(yàn)。模型中各項(xiàng)因子的系數(shù)表達(dá)了寧海縣降水分布的特征，經(jīng)度系數(shù)為-616.753，表明了寧?？h降水西多東少；緯度系數(shù)為222.466，表明縣域內(nèi)降水北多南少；海拔高度與坡度的系數(shù)分別為0.204、8.226，表明了降水隨海拔高度、坡度增大而增大；經(jīng)過量化后的坡向系數(shù)為10.599，證明東南坡對年均降水有增加效果，西北坡有減少效果，也證明了本文的坡向量化方法較為合理。

3 應(yīng)用ArcGIS對降水進(jìn)行細(xì)網(wǎng)格推算

根據(jù)上述得到的回歸模型式（3），結(jié)合寧?？h20m×20m 網(wǎng)格點(diǎn)上的δ、λ、h、θ、β（量化處理）等地理信息數(shù)據(jù)，推算出每個網(wǎng)格點(diǎn)上的降水值。將22個氣象站點(diǎn)的δ、λ、h、θ、β地理信息數(shù)據(jù)代入回歸模型，得到每個站點(diǎn)的推算值，與實(shí)際值做差值，得到y(tǒng)g殘差，利用ArcGIS對殘差yg做反距離加權(quán)插值分析，內(nèi)插到20m×20m網(wǎng)格上，獲得殘差yg柵格圖，將此殘差柵格圖與細(xì)網(wǎng)格推算降水圖疊加，得到訂正后的降水細(xì)網(wǎng)格推算分布圖（圖1）。

為對比細(xì)網(wǎng)格推算與反距離加權(quán)插值降水分布特征差異，利用ArcGIS將22個站點(diǎn)降水資料通過反距離加權(quán)插值得到圖2（未經(jīng)過細(xì)網(wǎng)格推算，僅做等值線插值分析）。

圖1 細(xì)網(wǎng)格推算降水分布圖

圖2 反距離加權(quán)插值降水分布圖

對比圖1與圖2，細(xì)網(wǎng)格推算圖與反距離加權(quán)插值圖在寧?？h整體雨量分布上表現(xiàn)一致，西部山區(qū)與東部茶山一帶為降水高值區(qū)，三門灣沿岸及長街一帶為降水低值區(qū)。細(xì)網(wǎng)格推算較好地反應(yīng)了地形對降水分布的影響，模擬的結(jié)果細(xì)致精確，每20m格距上都有一個模擬數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，避免了由于站點(diǎn)布設(shè)少而造成等值線圖出現(xiàn)大小圓圈等現(xiàn)象。推算模型中涵蓋了經(jīng)緯度、海拔高度、坡度、坡向，精確有效地反映出寧?？h復(fù)雜地形差異下降水分布的特征，精細(xì)化程度高，可靠性強(qiáng)，這是簡單的等值線插值法無法比擬的。

4 結(jié)論

針對寧?？h依山傍海的區(qū)位以及復(fù)雜的地形因素，降水空間分布差異大，已有的氣象站點(diǎn)無法全面細(xì)致地反應(yīng)寧?？h降水空間分布等情況，本文使用SPSS及ArcGIS引入經(jīng)緯度、海拔、坡度、坡向等地理因素，對降水建立多元回歸模型以及細(xì)網(wǎng)格推算研究，得到如下結(jié)論：寧?？h域內(nèi)，年均降水大致呈現(xiàn)西多東少態(tài)勢，且海拔、坡度越大，年均降水量越大，東南坡對降水有增加效應(yīng)，西北坡有減少效應(yīng)；經(jīng)過訂正后的降水細(xì)網(wǎng)格推算分布圖與反距離加權(quán)插值圖在寧?？h整體雨量分布上表現(xiàn)一致。經(jīng)過對比分析，細(xì)網(wǎng)格推算模型模擬結(jié)果細(xì)致精確，可靠性強(qiáng)，其優(yōu)勢是簡單的等值線插值法無法比擬的；本文將年均降水分布與地理信息結(jié)合，推算非觀測點(diǎn)數(shù)據(jù)，方法可行，且精確可靠。精細(xì)化網(wǎng)格推算法也可以應(yīng)用于其他農(nóng)業(yè)資源氣候因子，為今后進(jìn)一步深化研究工作提供了參考和科學(xué)依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]程遠(yuǎn).氣候變化背景下基于GIS的黑龍江省農(nóng)業(yè)氣候資源分析[D].長春：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2012.

[2]楊榮光.基于GIS技術(shù)的泰安市農(nóng)業(yè)氣候資源精細(xì)化區(qū)劃研究[D].濟(jì)南：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)，2010.

[3]高婷，曾燕，何永健，邱新法.基于NCEP風(fēng)向數(shù)據(jù)的中國夏季降水估算研究[J].氣象科學(xué)，2014（5）：473-482.

作者簡介：申子彬（1992-），男，湖南邵東，本科，助理工程師，綜合氣象業(yè)務(wù)崗，研究方向：天氣預(yù)報(bào)與農(nóng)業(yè)氣象。endprint