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        基于IDRISI降雨量的時間序列分析與預(yù)測

        2020-10-23 08:11:18申曉哲牛毓君
        山西林業(yè)科技 2020年3期
        關(guān)鍵詞:月間年份降雨量

        申曉哲,關(guān) 霄,牛毓君

        (1.山西省造林局,山西 太原 030012; 2.山西省煤炭地質(zhì)資源環(huán)境調(diào)查院,山西 太原 030006)

        降雨是反映一個地區(qū)氣候狀況的重要指標(biāo),它與社會的發(fā)展息息相關(guān),而且影響人類生存。降雨量是衡量干旱程度的一個重要指標(biāo),降雨量的大小直接影響林業(yè)生產(chǎn)。筆者以全球降雨量為研究對象,進行了空間尺度和時間尺度上的分析,并運用模型對降雨量做出科學(xué)預(yù)測。由此,可以根據(jù)降雨量變化來選擇適宜生長的樹種,提高樹種的成活率和保存率。

        1 研究方法

        1.1 降雨量分析

        以全球1982年至2000年5月、6月、9月的ETM降雨量數(shù)據(jù)作為研究對象,運用圖像比對、圖像相減和回歸分析的方法繪制降雨量差值趨勢圖,分別對空間尺度(不同年份、不同月份)和時間尺度(不同年份同一月份)的降雨差異性進行分析。由于本文所使用的ETM數(shù)據(jù)存在誤差以及數(shù)據(jù)缺失,通過缺失數(shù)據(jù)插值、數(shù)據(jù)降噪、消除季節(jié)性影響等方法對所使用的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

        1.2 降雨量預(yù)測

        運用IDRISI中的全球趨勢模型(Earth Trend Modeler)對未來降雨量進行預(yù)測,分別進行小波分析、序列趨勢分析、STA分析、EOT,PCA,線性建模分析等,對在時間序列上降雨量的特征和趨勢做出判斷和分析。

        2 全球降雨量的差值分析

        2.1 空間尺度上的降雨量分析

        1982年至2000年5月和6月的降雨量差值趨勢圖見圖1.

        圖1 5月和6月間降雨量差值趨勢圖

        由圖1可以看出,不同年份5月與6月的降雨量差值雖不盡相同,但其總體趨勢是一致的。1982年至2000年,5月和6月的降雨量差值基本保持不變,且稍有增加。表明在這20年中未發(fā)生非人為或人為的降雨量變化,但差值的增長與不同年份的降雨量以及全年氣候變化有關(guān)。此外,相鄰年份5月和6月降雨量差值的變化基本保持在0.05左右,這對未來在無特殊人為或自然破壞的情況下進行降雨量預(yù)測具有實際作用。

        1982年至2000年6月和9月間的降雨量差值趨勢圖見圖2.

        圖2 6月和9月間降雨量差值趨勢圖

        由圖2可以發(fā)現(xiàn),與5月和6月降雨量差值趨勢圖不同,6月和9月間降雨量差值趨勢圖不是很平緩。1982年至2000年,6月和9月間降雨量差值增加較為明顯,但增長幅度有所不同,1982年至1996年間增長幅度基本相同,而1996年至2000年間增長迅速,這可能與此期間的氣候變化有關(guān)。但由于在5月和6月降雨量差值趨勢圖中未發(fā)現(xiàn)異常,這種異常的出現(xiàn)可能是因為9月份降雨迅速增加引起的。從圖2中可以看出,6月和9月間的降雨差值持續(xù)增長,但該增長趨勢不滿足任何規(guī)律,可以作為未來降雨量簡單預(yù)測的依據(jù),不可作為預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)。特別是由于全球氣候變化或是特殊自然條件的影響,該趨勢不能作為預(yù)測模型。

        2.2 時間尺度上的降雨量分析

        以6月份全球降雨量為例,計算前后2年的降雨量差值,得出1982年至2000年6月降雨量差值趨勢圖,見圖3.

        圖3 1982年至2000年6月降雨量差值趨勢圖

        由圖3可以發(fā)現(xiàn),1982年至2000年6月的降雨量差值趨勢圖曲線類似于正弦波,出現(xiàn)很強的周期性。6月份降雨量差值基本保持不變,且年際差異大致等于-0.02.這說明在20年中6月份降雨量持續(xù)走低,降雨普遍減少,可以依據(jù)該數(shù)據(jù)對未來在無特殊人為或自然破壞情況下的降雨量進行預(yù)測。在做圖像相減差異時,1991年至1992年圖像相減差值出現(xiàn)無取值的情況,1998年至1999年年際差異接近-0.10,超出差值允許范圍,予以剔除。

        3 全球趨勢模型預(yù)測降雨量

        筆者運用IDRISI中的全球趨勢模型(Earth Trend Modeler)對未來降雨量進行預(yù)測,分別進行小波分析、序列趨勢分析、STA分析、EOT,PCA,線性建模分析等。由于在上述分析的6月份降雨量與正弦函數(shù)附和性較好,故而以此模型進行預(yù)測,得到全球6月份降雨量的預(yù)測公式為:

        式中:T——年份。

        根據(jù)公式預(yù)測2000年至2007年全球6月份的降雨量,并與實際降水量數(shù)據(jù)進行對比,結(jié)果見圖4.

        圖4 2000年至2007年全球6月降雨量實測值與預(yù)測值

        由圖4可以看出,降雨量預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)差異不大且變化趨勢相似,因此,全球趨勢模型的建立相對可靠、科學(xué)。

        4 結(jié)論與討論

        1) 筆者通過時間尺度和空間尺度對全球1982年至2000年5月、6月、9月的降雨數(shù)據(jù)進行定量分析。結(jié)果表明,1982年至2000年,全球這3個月降雨量普遍增加,但增量不大;5月和6月的降雨量差值在長時間序列上基本保持穩(wěn)定,驗證了這20年雨季未發(fā)生非自然條件的降雨變化;通過分析6月和9月間的降雨量差值,發(fā)現(xiàn)9月份的降雨量在時間序列上明顯增加,這可能成為驗證冬季降雨增多的證據(jù)。

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