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        基于地理加權(quán)回歸的東北地區(qū)降水量空間柵格化研究

        2020-06-11 03:08:46蔡學(xué)博
        黑龍江水利科技 2020年5期
        關(guān)鍵詞:氣象站測(cè)站東北地區(qū)

        蔡學(xué)博

        (遼寧省康平縣自然資源保護(hù)與行政執(zhí)法中心,遼寧 康平 110500)

        降水是生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分之一,研究區(qū)域降水量空間分布對(duì)衡量區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)健康、優(yōu)化國土資源開發(fā)具有重要意義然而降水觀測(cè)采用測(cè)站式點(diǎn)位注記,受制于測(cè)站離散分布影響,并不能完整反映空間信息,因此將站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化處理是水資源管理、氣候變化研究的重要內(nèi)容[1-2]。地理加權(quán)回歸模型(GWR)是面向地學(xué)因素并基于空間位置的非均勻插值方法,目前已經(jīng)在土壤空間變異、水質(zhì)評(píng)價(jià)等方面得到廣泛應(yīng)用,然而在氣象數(shù)據(jù)柵格化的研究方面尚待挖掘[3-4]。

        1 研究區(qū)域

        東北地區(qū)(黑龍江、吉林、遼寧省全省及內(nèi)蒙古東部)位于中國大陸最北、最東端,西接蒙古、北望俄羅斯、東濱朝鮮半島,屬于依山傍海挺近內(nèi)陸之地,地理坐標(biāo)為E115°33'35″-134°58'28E,N38°43'15″-53°33'35″N,面積達(dá)133.441萬km2。區(qū)域主要是溫帶季風(fēng)、溫帶大陸性氣候,全年四季分明、雨熱同期、冬季漫長(zhǎng),積溫從南向北減少,依次分屬中溫帶、寒溫帶,年平均氣溫在-1.3-10.5℃之間,降水量為250-1000m,跨立濕潤(rùn)區(qū)至干旱區(qū)。主要地形有大興安嶺、小興安嶺、長(zhǎng)白山、內(nèi)蒙古高原、東北平原,發(fā)育有黑龍江、鴨綠江、遼河、圖們江、烏蘇里江等水系。該地區(qū)以以漢民族為主,聚居的滿、蒙、朝鮮等少數(shù)民族。全區(qū)地理位置如圖1所示。

        圖1 東北地區(qū)地形圖與氣象站點(diǎn)分布

        2 研究方法

        2.1 地理加權(quán)回歸

        地理加權(quán)回歸(geographically weighted regression,GWR)模型基于普通最小二乘法原理的一種面向地理空間的建模方法,其特點(diǎn)在于將空間位置嵌入回歸參數(shù)中,使得參數(shù)可進(jìn)行局部估計(jì),即建立多個(gè)局部空間普通最小二乘模型。原理如下:

        (1)

        (2)

        式中:i=1,2,2……n,表示測(cè)點(diǎn)數(shù)量;k=1,2,3……K,表示解釋變量個(gè)數(shù);xik表示第i個(gè)測(cè)點(diǎn)處第k個(gè)變量的觀測(cè)值;期開獎(jiǎng)坐標(biāo)表示為(ui,vi);β0為回歸模型的常數(shù)項(xiàng);第k個(gè)變量的回歸系數(shù)為βk;εi為誤差項(xiàng)。模型系數(shù)采用空間點(diǎn)位矩陣表示:

        (3)

        2.2 數(shù)據(jù)資料

        研究中使用的氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)站(http://data.cma.cn/site/index.html)。該數(shù)據(jù)由中國氣象局整編了全國756個(gè)氣象站點(diǎn),由于站點(diǎn)檢測(cè)起始時(shí)間不一致,部分站點(diǎn)數(shù)據(jù)存在較多遺漏,故而以研究時(shí)域?yàn)?990-2010年。研究區(qū)境內(nèi)的站點(diǎn)有254個(gè)如圖1所示。其中數(shù)據(jù)內(nèi)容為降水總量,時(shí)間分辨率上屬于均年兩種尺度。各站點(diǎn)均無遺漏,質(zhì)量可靠。

        2.2.1 東北地區(qū)氣象站點(diǎn)降水量觀測(cè)值統(tǒng)計(jì)特征

        東北地區(qū)254個(gè)氣象站點(diǎn)多年平均降水量相差較大,其中二連浩特站降水量最低,僅為144.3mm,寬甸站降水量最豐富,達(dá)1098.2mm,最大差值為953.9mm,平均值為546.6mm。圖2為全部站點(diǎn)降水量分布直方圖,統(tǒng)計(jì)顯示有3個(gè)測(cè)站降水量少于200mm,介于200-300mm的達(dá)8個(gè),在300-400之間的有27個(gè),59個(gè)測(cè)站降水量介于400-500mm,75個(gè)測(cè)站在500-600mm,降水量介于600-700mm的有46個(gè),介于 700-800mm的達(dá)21個(gè),10個(gè)測(cè)站降水量在800-900mm,3個(gè)測(cè)站降水量達(dá) 900-1000mm,2個(gè)測(cè)站降水量超過1000mm。

        2.2.2 東北地區(qū)降水量與環(huán)境因子關(guān)系

        選取能夠反映降水空間依賴性的環(huán)境因子是建立GWR降水量預(yù)測(cè)模型關(guān)鍵。參照前人研究經(jīng)驗(yàn),選取經(jīng)度、緯度和DEM作為解釋因子能夠描述降水量空間分布的地帶性規(guī)律。為證明上述3個(gè)因子的有效性,利用空間提取至點(diǎn)的方法,提取了254氣象站的點(diǎn)位、DEM信息,并利用線性回歸分析研究二者關(guān)系(圖3)。圖3-a顯示,區(qū)域降水量呈正相關(guān)關(guān)系,R2達(dá)0.253,在0.05水平上達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著性,表明該地降水量隨著經(jīng)度增加而增大。圖3-b顯示降水量與緯度的相關(guān)性系數(shù)平方緯0.13,說明隨著緯度升高,降水量逐漸減少。前述表明表明了區(qū)域降雨量具有顯著的全局分布規(guī)律,而圖3-c顯示了降水量與DEM的相關(guān)性不明顯,這意味著在地形因子并不影響全局降水量分布,而在局部起作用。GWR模型不僅考慮了降水量分布的經(jīng)向、緯向地帶性全局規(guī)律,更在于解決地形引起的局部變異性,因而選取這3個(gè)因子作為降水量分布的解釋變量具有一定效用。

        圖2 東北地區(qū)254個(gè)氣象站點(diǎn)降水量分布直方圖

        圖3 東北地區(qū)降水量與環(huán)境因子相關(guān)性

        2.3 東北地區(qū)降水量空間自相關(guān)性

        空間自相關(guān)性檢驗(yàn)是建立GWR降水量空間分布模型的前提。GWR模型正是利用區(qū)域化變量在鄰近位置處的相關(guān)性對(duì)其他未知空間進(jìn)行估計(jì)。利用全部樣本站點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)與降水量信息計(jì)算空間鄰近距離,進(jìn)而求得不同距離處的半方差值。結(jié)果顯示,其半方差離散點(diǎn)符合高斯模型分布,表達(dá)式為:669.78*Nugget+27058*Stable(578400,1.8119)。由此可知,其塊金結(jié)構(gòu)為669.78/27058=2.48%,其值小于25%,說明其具有強(qiáng)烈空間自相關(guān)性,因此可適用GWR模型。因而運(yùn)用SAM4.0軟件構(gòu)建東北地區(qū)降水量空間模擬GWR模型(圖4)。

        圖4 東北地區(qū)降水量分布半方差結(jié)構(gòu)

        圖5 SAM軟件操作界面與結(jié)果

        2.4 東北地區(qū)降水量空間分布

        圖5-a為基于GWR模型得到的東北地區(qū)降水量空間分布圖。位圖顯示區(qū)域降水量介于138-1094mm之間,平均值為490.5mm,變異系數(shù)達(dá)26.56%。降水量分布呈現(xiàn)自動(dòng)向西減少、自北向南增加格局,這與海陸位置、降雨水汽來源行進(jìn)路徑密切耦合。豐水區(qū)位于東南部遼東丘陵、長(zhǎng)白山東麓,該地為迎風(fēng)坡,距離海洋位置近,海洋水汽易于到達(dá),受地形抬升成云致雨。缺水區(qū)位于科爾沁沙地、內(nèi)蒙古高原地區(qū),局部降水量少于400mm。

        為證明GWR模型的有效性,將本研究結(jié)果與Wang[5]等人的研究結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。后者采用Anusplin插值技術(shù),以DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)得到了區(qū)域降水量1km分辨率的位圖(圖5-b)。結(jié)果顯示降水量值域范圍為142-1103mm,平均值為493.2mm,變異系數(shù)達(dá)36.24%。

        對(duì)比分析可知,本研究與Wang[5]的研究對(duì)該地降水量空間模擬值域相近,并且具有相似的分布特征。但后者能反映更多的局部細(xì)節(jié)信息,而本研究則對(duì)微域特征進(jìn)行了概化,這是由于變量選擇、插值方法、樣本數(shù)量不同導(dǎo)致的。Wang的研究中,樣本量比本研究更豐富,這確保了對(duì)局部降水量模擬的準(zhǔn)確性;同時(shí)其采用的Anusplin插值方法屬于面向氣象要素的專業(yè)技術(shù),這與GTWR模型原理存在一定差異;此外,其僅以DEM為輔助變量,因此獲得的降水量分布圖班更加破碎、細(xì)致,而本研究還加入了經(jīng)緯度信息,這類變量促進(jìn)了空間分布信息的模糊化。

        圖6-a 東北地區(qū)降水量空間分布

        圖6-b 東北地區(qū)降水量空間分布

        圖7 東北地區(qū)254個(gè)氣象站點(diǎn)降水量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值

        2.5 GWR模型精度分析

        圖6為254個(gè)氣象站點(diǎn)降水量實(shí)測(cè)值與模擬值的擬合關(guān)系,可知二者離散度較小,說明總體誤差不大。統(tǒng)計(jì)顯示,其誤差介于-136mm(琿春站)-124mm(遜克站),其平均值為0.1mm,誤差統(tǒng)計(jì)符合正太分布。分析表明,實(shí)測(cè)值與模擬值之間具有較高的一致性,其相關(guān)系數(shù)平方達(dá)到0.95,平均絕對(duì)誤差MAE為25.46mm,均方根誤差RMSE僅為5.62mm。與石志華等人的研究相比,本研究中GWR模型精度更高,誤差值在可接受范圍內(nèi),表明該方法具有一定可行性。

        3 結(jié) 論

        基于有限離散氣象站點(diǎn)資料,以經(jīng)緯度和DEM為輔助變量,構(gòu)建東北地區(qū)降水量空間分布GWR模型,實(shí)現(xiàn)降水資料空間柵格化。東北地區(qū)地形廣袤、分異明顯,降水量具有從沿海向內(nèi)陸減少格局,GWR模型不僅納入空間位置信息還加入地形效應(yīng)影響,較為準(zhǔn)確反映區(qū)域降水量分布特征。但與專業(yè)的Anusplin插值技術(shù)相比,GWR模型在描述降水量空間分布的局部信息方面有待改進(jìn)。

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