基于地形因素巫山县夏半年降雨量空间模拟

2017-07-05 02:47周元瑞林孝松杨晗崔梦瑞
绿色科技 2017年10期
关键词:巫山县线性回归

周元瑞++林孝松++杨晗++崔梦瑞++何浪++王芳

摘要:为了对水资源进行合理管理,研究农业气候资源和区域可持续发展,分析山洪灾害危险性及有效预测和防治山洪灾害,选取重庆市的巫山县作为研究对象,利用巫山县周边21个气象站点的4~9月多年月均降雨量数据,基于SPSS对相关要素进行了线性回归模拟;利用线性回归模型对巫山县夏半年(4~9月)降雨量进行了空间综合模拟,利用GIS的空间信息处理能力,分析研究了夏半年降雨量对山区县域洪灾的影响及在农业气候资源和区域可持续发展方面的贡献。研究结果表明:巫山县夏半年降雨量分布由东和东南向西和西北、由高海拔向低海拔地区逐渐减少,夏半年降雨量的地区分布差异明显,但整体上巫山县夏半年降雨量相对较充沛。

关键词:夏半年降雨量;空间模拟;线性回归;巫山县

中图分类号:P426.62

文献标识码:A 文章编号:16749944(2017)10017503

1 引言

由于水资源时空分布不均、地区分布差异大等原因,对人类的经济、生活造成一定的影响,因此对降雨量的空间模拟与分析研究具有重要的意义[1]。彭晓芬等[2](2010)利用反距離权重法、普通克里金法、样条函数法和回归模型法对云南省134个气象站1993~2007年多年平均降雨量进行空间插值分析;肖鹏嵩等[3](2013)利用17个典型气象站点1957~2001年的降雨量资料,采用距平百分率、线性趋势线、滑动平均、累积滤波器和Kendall秩次相关法等方法,分析了广西平均降雨量变化趋势;朱会义等[4]使用58个降雨量数据, 分析站点数量变化、时间尺度变化和采用插值方法所带来的空间插值的不确定性, 建议引入独立的相关变量,整合到现有插值方法中;蔡文华等[5]利用福建省68个台站所处纬度、海拔高度、离海距和地形遮档仰角等地理因子建立推算3~6月降雨量平均值的模式;祝青林[6](2010)等综合利用三维趋势面、协同克里金、三维薄片样条等对大连市降水观测数据进行空间插值分析,认为光滑样条曲线插值效果最优;B.Sevruk 等[7]在小流域降水分布研究中考虑风和地形的影响。

以重庆市巫山县为研究范围,利用巫山县及周边21个气象站点4~9月多年平均降雨量数据,分别选取经度、纬度、高程等地形因素对巫山县的夏半年降雨量进行空间模拟。同时根据巫山县坡向设定相应的坡向系数对模拟得到的夏半年降雨量进行校正;然后邻域汇总计算出各村夏半年降雨量平均值;最后对洪灾危险性、水资源分布状况进行相应分析与评价[8~11]。

2 研究区概况与数据来源

巫山县位于重庆市东北部,三峡库区腹心。东邻湖北省巴东县,西接奉节县,南与湖北省建始县毗连,北与巫溪县及神农架林区接壤。幅员面积2958 km2,耕地面积40274 hm2。辖24个乡镇、2个街道(图1),307个村和33个居委会,总人口63万人。巫山县地貌上呈深谷和中低山相间形态,地形起伏大,坡度大。

研究数据来源于中国气象网(http://data.cma.cn/)中国地面气候资料月值数据集,共选取巫山县及周边近21个气象站点1981~2010年4~9月累年月均降雨量以及各气象站点高程、经纬度等。

3 研究方法及结果分析

3.1 建立多元线性回归模型

基于获取的基础数据,利用SPSS进行线性回归分析,得到重庆市巫山县夏半年降雨量与高程、经度和纬度之间的回归模型,如下所示:

式(1)中,y为夏半年降雨量,φ为纬度,λ为经度,h为高程;样本数为21,λ,φ 单位为°,h 单位为m,F值58.683。

3.2 基于回归模型模拟夏半年降雨量空间分布

将30 m×30 m巫山县DEM数据转化为矢量数据,获取每个网格经纬度数值和高程值;利用上述回归分析获得模型计算出每个网格夏半年降雨量(mm),模拟结果如图2所示。3.3 基于地形因素校正夏半年降雨量

降水主要受宏观地理因素、海拔高度和大型坡地方位的影响,为了较准确地描述和分析巫山县夏半年降雨量的空间分布特征,需要对回归模拟出的夏半年降雨量进行校正。山脉的迎风坡和背风坡降水有明显差异,山地的迎风坡地形对降水的影响程度决定于地面坡向、气流方向以及地表高程的变化。选用由坡向引申出的坡向系数对模拟得到的夏半年降雨量进行校正,即夏半年降雨量y(t)=夏半年降雨量y(0)×坡向系数。

坡向系数主要根据夏半年东南季风和西南风对重庆巫山县的影响来进行相应定义,具体值分别为平地(1.00)、北(0.95)、东北(0.95)、东(1.05)、东南(1.15)、南(1.15)、西南(1.05)、西(0.90)、西北(0.90),在此基础上利用GIS基于DEM得到巫山县坡向图(图3),提取属性进行相应赋值;将矢量坡向数据与矢量DEM相交分析;在相交图层属性表中模拟出校正夏半年降雨量(图4)。

从图4可以看出,巫山县夏半年降雨量高值多集中在东南和西南部,其中部和北部大多数地区的降雨量较少,随着高程的增加,降雨量也有所增加,所以北部高海拔地区降雨为高充沛区域。从两幅图分析得出校正后夏半年降雨量范围比未校正的范围大,即未校正的夏半年降雨范围在600~860 mm,校正后的夏半年降雨范围在430~1090 mm。

3.4 结果评价分析

将校正后的数据以村为单位进行邻域平均汇总,即得到巫山县各个村夏半年降雨量的平均值(图5),从图5中得知汇总平均降雨量在500~940 mm之间。利用GIS自然断点法将夏半年降雨量分为贫瘠(<650mm)、较充沛(650~760 mm)和充沛(>760mm)3级,统计得到各级所占面积分别为20%、40%和40%。

从水资源方面来看,巫山县夏半年降雨范围为430~1090 mm,其降雨空间分布范围由东、东南向西、西北呈逐渐减少的趋势,在一定高度范围内由低海拔区向高海拔区逐渐增加,所以其北部的局部地区降雨量较大,例如最靠近北边的当阳乡、官阳镇、平河乡降雨为高充沛,其分布区域差异明显。巫山县南部的红椿乡、笃坪乡、庙宇镇、曲尺乡、巫峡镇、龙井镇、建平乡等一带的降雨量处于充沛状态,其年累计4~9月均降水量超过700 mm,而中部大昌镇、龙溪镇、福田镇、双龙镇的部分村落其降雨量相对处于贫瘠状态,其降水量小于600 mm。还有部分乡镇降雨量较充沛,其降雨量范围在650~790 mm,例如东北部的竹贤乡和骡坪镇、东南部的三溪乡、西南部的铜鼓镇等。

從灾害预警方面来看,洪灾致灾因子中降雨量是最直接导致洪灾发生的因素,因为洪灾多发生在夏半年,从巫山县历年发生洪灾时间来看普遍存在这样的规律,因此研究模拟夏半年降雨量显的极为重要,巫山县夏半年降雨量充沛的东南部和西南部发生洪灾危险性较大,北部地区降水较少的区域洪灾发生的概率相对较小,但是局部村庄降雨量超过650 mm也具有一定的危险性。

4 结语

(1)基于巫山县及周边 21个气象台站多年实测数据,利用 SPSS 软件建立巫山县夏半年降雨量与经度、纬度和高程之间的回归模型;利用ArcGIS 软件创建了巫山县范围内 30 m×30 m 的格网系统,并基于ArcGIS 技术获取了每个网格单元的平均高程及经纬度坐标值;利用格网系统及模拟的回归方程完成了巫山县夏半年降雨量空间模拟,同时得到其空间模拟分布图。

(2)基于地形因素坡向对初次模拟的降雨量进行坡向校正,利用ArcGIS软件得到巫山县夏半年平均降雨量校正分布图,并以行政村为单元将降雨资源进行汇总平均,得出巫山县夏半年降雨量综合模拟数据。

(3)基于巫山县夏半年降雨量综合模拟结果图,对其县域内的降雨资源空间分布状况及洪灾预警方面进行了相关分析。

参考文献:

[1]刘 强,林孝松.重庆市降雨空间模拟方法研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2015,32(10):28~32.

[2]彭晓芬,黄甫则,周汝良.云南省年均降雨量空间插值模拟方法比较[J].西南林业大学学报,2010,30(5):25~28.

[3]肖鹏嵩,代俊峰,王 娜.广西降雨量变化趋势分析[J].节水灌溉, 2013(2):38~40.

[4]朱会义,贾绍凤.降雨信息空间插值的不确定性分析[J].地理科学进展, 2004,23(2):34~42.

[5]蔡文华,李 文,陈 惠,等.用地理因子模拟福建省3~6月降雨量模式的探讨[J].气象科学,2006,26(5):542~547.

[6]祝青林,王丽娜.基于DEM 的大连市降水量的空间栅格化[J].安徽农业科学,2010,38(25):13871~13872.

[7]Sevruk B, Nevenic M. The geography and topography effects on the areal pattern of precipitation in a small prealpline basin[J].Wat.Sci.Tech., 1998(37):163~170.

[8]方荔华.西安市能源构成与环境空气质量的相关性研究[D]. 西安:西安建筑科技大学,2004.

[9]胡 敏,张 静,吴志军. 北京降水化学组成特征及其对大气颗粒物的去除作用[J] . 中国科学, 2005, 35(2):169~176.

[10]胡 敏,刘 尚,吴志军,等. 北京夏季高温高湿和降水过程对大气颗粒物谱分布的影响[J] . 环境科学, 2006, 27(11):2293~2298.

[11]Kim K H, Kim M Y, Hong S M, et al. The effects of wind speed on the relative relationships between different sized-fractions of airborne particles[J]. Chemosphere, 2005,59(13):929~937.

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