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        基于云模型的廣東清遠市降雨時空分布特征分析

        2021-11-24 12:46:08
        人民珠江 2021年11期
        關(guān)鍵詞:趨勢特征模型

        王 艷

        (廣東省水文局清遠水文分局,廣東 清遠 511500)

        降水時空分布特性是決定水資源時空分布的主要因素之一,而水資源的時空分布特性對水資源的開發(fā)、管理及利用會產(chǎn)生一定的影響[1]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者多采用隨機統(tǒng)計學(xué)理論為基礎(chǔ)的相關(guān)方法來研究不同地區(qū)的降水時空變化特征:Longobardi 等研究發(fā)現(xiàn)意大利南部大片地區(qū)降雨量呈現(xiàn)出冬季減少,夏季上升的趨勢[2];尹靜等[3]指出深圳市近10年來降水量呈現(xiàn)出顯著上升趨勢,空間分布呈現(xiàn)出東多西少、南多北少的特征;羅梅芳等[4]指出長沙市多年平均降水量總體呈現(xiàn)出增加的趨勢,在年內(nèi)分布主要集中于春夏兩季。然而此類方法僅能進行定性分析,難以量化時空分布的均勻性和穩(wěn)定性[5]。李德毅等[6]提出的云模型實現(xiàn)了定性定量不確定性的轉(zhuǎn)換,為降雨時空分布的研究提供了新的方法。

        目前基于云模型的降雨特征分析研究較少[5,7-9],且這些研究主要是基于云隸屬云圖來分析降雨的不均勻性和穩(wěn)定性,很少分析地域差異性。本文基于云模型,以廣東省清遠市為研究對象,分析清遠市降雨的不均勻性及其穩(wěn)定性,并將云模型的數(shù)字特征在空間上插值,以反映降雨不確定性及穩(wěn)定性在地域上的分布,為清遠市氣候變化和水資源合理開發(fā)利用提供科學(xué)參考。

        1 研究區(qū)域和資料

        1.1 研究區(qū)域

        清遠市是廣東省下轄的一個地級市,位于廣東省中北部、北江中下游,地理位置介于23°26′56″~25°11′40″N、111°55′17″~113°55′34″E,屬亞熱帶季風(fēng)氣候。全市總面積約1.9萬km2,是廣東省陸地面積最大的地級市,市境地勢西北高東南低,連州東部、陽山東北部的山嶺海拔高度在1 000 m以上,英德、清新、清城境內(nèi)的北江河谷地勢最低,大多在海拔20 m以下。

        1.2 資料及來源

        本文所用數(shù)據(jù)資料由廣東省水文局整編的清遠市38個雨量站30年(水文年,1990年4月至2020年3月)的逐月降水資料,站點空間分布較均勻、時間序列較長、數(shù)據(jù)完整。各站點分布見圖1。

        圖1 研究區(qū)雨量站點分布

        2 云模型研究方法[6,10]

        2.1 云的定義

        設(shè)U是一個精確數(shù)值表示的定量論域,C是U上的定性概念,對論域中的任意一個元素x(x是定性概念C的一次隨機實現(xiàn)),都存在一個有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)u(x)∈[0,1],叫做x對C的隸屬度,則x在論域U上的分布稱為云,每一個x稱為一個云滴。

        2.2 云的數(shù)字特征

        云的數(shù)學(xué)特性用期望Ex、熵En和超熵He3個特征值來定義,其中期望Ex決定云滴在空間的分布特性,熵En決定云的聚集或離散;超熵He決定云層的厚度。這3個數(shù)字特征把模糊性和隨機性完全集成到一起,構(gòu)成定性和定量相互間的映射,反映了定性概念的定量特性。

        2.3 云發(fā)生器

        3 降雨時空分布

        3.1 清遠市降雨量時間分布特性

        3.1.1Mann-Kendall檢驗法結(jié)果

        清遠市的降雨主要集中在4—10月,占全年降雨的77%以上,因此把清遠市的汛期(4—10月)、非汛期(11月至次年3月)、全年作為研究對象,對1990—2020共30年的水文年降水序列進行探討,區(qū)域面降雨量用泰森多邊形法[11]求得。采用Mann-Kendall法[5,12](下稱M-K法)對全年、汛期、非汛期降雨的時間序列進行顯著性檢驗(置信度95%,對應(yīng)Z=1.96),結(jié)果見表1。

        表1 清遠市降雨量M-K檢驗結(jié)果

        通過表1可知,清遠市近30年來,降水量在全年、汛期和非汛期均呈現(xiàn)增長趨勢,且在全年和非汛期呈現(xiàn)出顯著上升趨勢,汛期增加趨勢不明顯。為了進一步展示不同時段的降雨量的變化特征,采用M-K法對其做了突變分析,見圖2(圖中UF代表序列的順序演變,UB代表序列的逆序演變,臨界線Z=±1.96)。UF>0代表序列呈上升趨勢,反之呈下降趨勢,其值超過臨界線時,表明變化趨勢顯著,UF和UB曲線的交點所對應(yīng)的時間為突變的時間[13]。

        由圖2a可知,清遠市全年降雨量從1990年以來呈現(xiàn)上升趨勢,在1992—1997年UF和UB曲線數(shù)次相交,發(fā)生了4次突變,說明全年降水量波動起伏較大,降水量相對于其平均值在此期間分布比較離散,即全年的降水量分布不均勻;圖2b中汛期降水量在1990—1991年呈下降趨勢,從1992年后降雨量呈上升趨勢,歷史上發(fā)生突變的年份也較多,表明汛期降水量較為波動,分布也不均勻;圖2c非汛期降雨量在1992—1995、1998—2005年呈下降趨勢,其余年份年呈上升趨勢,UF和UB曲線僅相交一次,突變時間發(fā)生在2012年,說明非汛期降水量波動起伏較小,分布較為均勻。M-K法對于這種分布是否均勻的量化尚存在不足,而云模糊的熵實現(xiàn)了這種不均勻性的量化,且云模糊的超熵值還實現(xiàn)了這種不均勻性穩(wěn)定程度的量化。

        a)全年

        3.1.2云模型分析法結(jié)果

        根據(jù)逆向云發(fā)生器計算各時段的云模型數(shù)字特征,見表2,再根據(jù)正向云發(fā)生器得出云滴并繪制降雨量隸屬云圖,見圖3。

        表2 清遠市降雨量云模型數(shù)字特征值

        此云模型中期望Ex是降雨量的平均值,反映該區(qū)在某時段內(nèi)平均降雨量情況,Ex越大則時段內(nèi)降雨越多;熵En反映降雨相對于均值的離散度,En越大則降雨分布越不均勻;超熵He反映熵的離散程度,體現(xiàn)了確定度的不確定性,He越大,云的“厚度”也越大,則降雨的熵越不穩(wěn)定。根據(jù)表2中降雨量在不同時段內(nèi)的云模型數(shù)字特征可知:清遠市全年降雨多且最為離散、不均勻,汛期降雨量大小及其不均勻性僅次于全年,但其不均勻性最不穩(wěn)定,非汛期降雨少而集中最穩(wěn)定。這和圖2中M-K分析不同時期分布均勻的結(jié)果一致。

        這些特征可從云圖(圖3)直觀看出,汛期均值最大,降雨量最大;非汛期云分布最為集中,云層最薄,表明非汛期降水時間分布最為穩(wěn)定;汛期云層最厚,降雨分布最不穩(wěn)定。究其原因,是因為全年降雨量是汛期和非汛期降雨量共同的結(jié)果,因此全年降雨量比汛期和非汛期分散;清遠市汛期分前汛期及后汛期,前汛期主要是鋒面低槽帶來的降水,后汛期主要是熱帶氣旋、熱帶輻合帶引起的降水,降雨的不確定較大,因此汛期的降水在時間上分布最不穩(wěn)定。

        a)全年

        3.2 清遠市降雨量空間分布特征

        根據(jù)清遠市38個雨量站點1990—2020年的月降雨量資料,計算出各站點全年、汛期、非汛期降雨量的云模型數(shù)字特征,利用Arcgis的克里金法[14]對這些數(shù)字特征進行空間上插值,以分析清遠市降雨的空間分布特征。

        3.2.1全年降雨量空間分布特征

        全年來看,降雨量的均值和超熵的空間分布相似,總體上從西北向東南遞增,主要是受季風(fēng)和地形的影響,英德市與清城區(qū)、清新區(qū)交界處降雨量最大;降雨量的熵由南北兩邊向中部遞增,英德市與陽山縣、清新區(qū)交界處分布最不均勻。結(jié)合全年的3張圖(圖4),可以看出連州市片區(qū)是降雨量、熵和超熵分布的低值區(qū),說明連州市片區(qū)全年降雨量少而集中且穩(wěn)定;英德市與清新區(qū)、清城區(qū)交界處是降雨量、熵和超熵的較高值區(qū),說明該區(qū)域全年降雨雖多,但分布較為分散且不穩(wěn)定。

        a)均值

        3.2.2汛期降雨量空間分布特征

        汛期降雨量均值和超熵在空間上分布相似,均有從西北向東南遞增的趨勢,汛期降雨量的高值區(qū)域與全年類似,在英德、清新、清城交界處;熵的分布沒有明顯規(guī)律,但高值區(qū)整體位于英德市。結(jié)合汛期的3張圖(圖5),可以看出,連州市片區(qū)汛期降雨量雖少,但是最集中且最穩(wěn)定;英德市汛期降雨相對較為分散。

        a)均值

        3.2.3非汛期降雨量空間分布特征

        在非汛期,降雨量的分布整體從東南向西北遞增,清城區(qū)降雨量最少,連南縣和連山縣降雨較多;熵的分布沒有明顯規(guī)律,低值分布在連州市與連山縣、陽山縣交界處以及清城區(qū)南邊,英德市東北邊處于高值區(qū),即英德市東北邊降雨在非汛期最不均勻;超熵由中間向南北兩邊遞增,連州市北邊降雨最不穩(wěn)定。結(jié)合非汛期的3張圖(圖6),可以看出清城區(qū)南部降雨量雖然最少且集中,但是不穩(wěn)定;英德市東北部降雨量雖多且不集中,但卻是較為穩(wěn)定的。

        a)均值

        4 結(jié)論

        根據(jù)清遠市1990—2020年的月降雨資料,采用Mann-Kendall方法分析清遠市汛期(4—10月)、非汛期(11月至次年3月)、全年的降水量變化趨勢,并基于云模型對清遠市不同時期降水在時間和空間上的演變規(guī)律進行了探討,得出以下結(jié)論。

        a)近30年來,清遠市降水量在全年、汛期和非汛期均呈現(xiàn)增長趨勢,且在全年和非汛期呈現(xiàn)出顯著上升趨勢(通過95%置信度水平檢驗),汛期增加趨勢不明顯。

        b)在時間分布上,全年降雨最為離散、不均勻,汛期的降雨量和不均勻性僅次于全年,但降雨最不穩(wěn)定,非汛期降雨少而集中且最穩(wěn)定。云模型得出的離散變化特點與M-K趨勢突變變化相一致。

        c)在空間分布上,年降雨量與汛期降雨量呈相似的空間分布,總體上均有從西北向東南遞增的趨勢,其中連州市片區(qū)是降雨量均值、熵和超熵分布的低值區(qū),其降雨量少而集中且穩(wěn)定。非汛期降雨量的分布整體從東南向西北遞增,清城區(qū)南部降雨量雖然最少且集中,但是不穩(wěn)定,英德市東北部降雨量雖多且不集中,但卻是較為穩(wěn)定的。

        d)因考慮資料一致性及完整性,本文僅選取了38個雨量站點的數(shù)據(jù),導(dǎo)致部分區(qū)縣雨量站分布較少,代表性欠缺,下一步可對研究區(qū)域內(nèi)缺失數(shù)據(jù)的雨量站點進行插補延長,再計算出各個區(qū)縣的云模糊數(shù)字特征進行分析。

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