基于GIS的宁海县降水分布细网格推算研究

申子彬++周溥佳++水旭琼++郁懋楠++陈昌汉

摘 要：本文利用宁海县国家一般气象站及21个区域气象站2007—2016年近10a的年均降水资料，结合各测站经纬度、海拔、坡度、坡向等地理要素，使用SPSS对年均降水做多元回归分析，建立降水空间回归模型；在多元回归的基础上，使用ArcGIS以宁海县20m×20m DEM数据为基础，对降水空间分布做细网格推算，结果表明推算模型与宁海县域降水空间分布吻合度高，宁海县年均降水总体西多东少，西部山区、茶山山脉为年均降水高值區，三门湾沿岸及长街年均降水相对较少。

关键词：GIS；降水分布；多元回归；细网格推算

中图分类号：S161 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170933203

宁海县地处浙江省东部沿海，象山港和三门湾之间，天台山、四明山山脉交汇之处。县域陆地总面积中，海拔500～1000m低山谷占10.1%，50～100m丘陵占61.5%，50m以下台地、平地占28.4%，有“七山一水二分田”之说。依山傍海的区位以及复杂的地形因素成就了宁海宁波市雨极的称号，宁海县年均降水量位列宁波地区第1位，县域内溪流纵横，水资源丰富。以往针对宁海县降水分布的研究不少，但局限于历史上测站较少及资料单一，特别是宁海县地形复杂，海陆差异大，历史上单一国家站的降水对宁海县降水分布代表性差，因此以往研究未能全面概述宁海县降水空间分布特征。本文作者利用GIS技术对宁海县国家一般站及县域内21个区域气象站2007—2016年近10a的最新年均降水资料进行细网格推算分析，总结宁海县域降水空间分布特征，以期对县内水资源开发利用、防灾减灾提供参考依据。

1 资料来源和处理

本研究采用了宁海县域21个区域气象站2007—2016年近10a的年均降水资料，为了避免年际变化对研究的影响，宁海国家一般站降水资料也取自2007—2016年；通过各测站日降水资料统计，得到各测站近10a年均降水量。

地理信息资料为国家地理信息中心提供的浙江省基础地理背景数据，利用ArcGIS对浙江省地理背景数据进行格式转换、拼接、裁剪及对栅格数据进行重采样，提取20m×20m分辨率的宁海县数字高程模型DEM及经纬度、海拔高度数据。利用DEM高程数据，计算坡度、坡向，公式如下：

（1）

公式（1）中θ为坡度，β为坡向，fx为南北方向高程变化率；fy为东西向高程变化率。

2 降水空间分布模型的建立

宁海县依山傍海，海拔空间差异明显，地形复杂，降水空间分布差异大，根据区域站近10a的观测资料分析，年均降水量最大的留五扇站达2105.06mm，而年均降水最小的大壳岛站仅1269.73mm，这与测站区位、地形因素密不可分；留五扇位于西部山区，且东侧为喇叭口地形，有利于水汽抬升凝结，而大壳岛位于三门湾中，周围是海洋和滩涂，夏季对流云团自西向东移动，往往到沿海地区便减弱消散，导致大壳岛降水远远少于西部山区测站。由此可见年均降水受经纬度、海拔高度、坡度、坡向等地理因素影响明显。本文所选取的22个气象站地形各异，各层海拔高度均有代表站点，空间分布均匀，对宁海县降水分布有较好的代表性。为客观地反应宁海宁海县范围的降水分布情况，需要建立1个降水空间分布模型，以往的研究[1][2]证明所有气候要素的空间分布都可表示为：

y=y×+yg=f（δ，λ，h，θ，β）+yg （2）

式中y为气候要素（如降水、气温、积温）；δ、λ、h、θ、β分别代表经度、纬度、海拔高度、坡度、坡向等地理因子，yg为拟合气候要素方程的残差部分，f为拟合函数。本文中由于坡向数据为0～360°数据，不能直接作为量化因子进入回归计算，故做如下处理：高婷等人2014年基于NCEP风向数据中国夏季降水估算的研究[3]说明，坡向对降水的增量在于坡向与盛行风向的夹角，盛行风向与坡向相反时，坡向对降水的增量最明显，根据宁海县历年风向数据统计，春夏主要降水季节，宁海县盛行风向为东南风。故将风向平均分为8个方向，分别为北、东北、东、东南、南、西南、西、西北，根据盛行风向与坡向夹角对降水增量关系，将东南量化为2，东、南为1，东北、西南为0，西、北为-1，西北为-2；并且将坡度低于2°的空间点坡向量化为0。

将经过量化处理的坡向数据与其他地理因素作为自变量，各站降水量作为因变量，使用SPSS进行多元回归计算，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为年均降水量；δ、λ、h、θ、β分别为经度、纬度、海拔高度、坡度、坡向量化；该模型复相关系数为0.9，F检验值13.675，模型通过了0.01的信度检验。模型中各项因子的系数表达了宁海县降水分布的特征，经度系数为-616.753，表明了宁海县降水西多东少；纬度系数为222.466，表明县域内降水北多南少；海拔高度与坡度的系数分别为0.204、8.226，表明了降水随海拔高度、坡度增大而增大；经过量化后的坡向系数为10.599，证明东南坡对年均降水有增加效果，西北坡有减少效果，也证明了本文的坡向量化方法较为合理。

3 应用ArcGIS对降水进行细网格推算

根据上述得到的回归模型式（3），结合宁海县20m×20m 网格点上的δ、λ、h、θ、β（量化处理）等地理信息数据，推算出每个网格点上的降水值。将22个气象站点的δ、λ、h、θ、β地理信息数据代入回归模型，得到每个站点的推算值，与实际值做差值，得到yg残差，利用ArcGIS对残差yg做反距离加权插值分析，内插到20m×20m网格上，获得残差yg栅格图，将此残差栅格图与细网格推算降水图叠加，得到订正后的降水细网格推算分布图（图1）。

为对比细网格推算与反距离加权插值降水分布特征差异，利用ArcGIS将22个站点降水资料通过反距离加权插值得到图2（未经过细网格推算，仅做等值线插值分析）。

图1 细网格推算降水分布图

图2 反距离加权插值降水分布图

对比图1与图2，细网格推算图与反距离加权插值图在宁海县整体雨量分布上表现一致，西部山区与东部茶山一带为降水高值区，三门湾沿岸及长街一带为降水低值区。细网格推算较好地反应了地形对降水分布的影响，模拟的结果细致精确，每20m格距上都有一个模拟数据呈现，避免了由于站点布设少而造成等值线图出现大小圆圈等现象。推算模型中涵盖了经纬度、海拔高度、坡度、坡向，精确有效地反映出宁海县复杂地形差异下降水分布的特征，精细化程度高，可靠性强，这是简单的等值线插值法无法比拟的。

4 结论

针对宁海县依山傍海的区位以及复杂的地形因素，降水空间分布差异大，已有的气象站点无法全面细致地反应宁海县降水空间分布等情况，本文使用SPSS及ArcGIS引入经纬度、海拔、坡度、坡向等地理因素，对降水建立多元回归模型以及细网格推算研究，得到如下结论：宁海县域内，年均降水大致呈现西多东少态势，且海拔、坡度越大，年均降水量越大，东南坡对降水有增加效应，西北坡有减少效应；经过订正后的降水细网格推算分布图与反距离加权插值图在宁海县整体雨量分布上表现一致。经过对比分析，细网格推算模型模拟结果细致精确，可靠性强，其优势是简单的等值线插值法无法比拟的；本文将年均降水分布与地理信息结合，推算非观测点数据，方法可行，且精确可靠。精细化网格推算法也可以应用于其他农业资源气候因子，为今后进一步深化研究工作提供了参考和科学依据。

参考文献

[1]程远.气候变化背景下基于GIS的黑龙江省农业气候资源分析[D].长春：东北农业大学，2012.

[2]杨荣光.基于GIS技术的泰安市农业气候资源精细化区划研究[D].济南：山东农业大学，2010.

[3]高婷，曾燕，何永健，邱新法.基于NCEP风向数据的中国夏季降水估算研究[J].气象科学，2014（5）：473-482.

作者简介：申子彬（1992-），男，湖南邵东，本科，助理工程师，综合气象业务岗，研究方向：天气预报与农业气象。endprint