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      巖溶區(qū)流域月、季尺度降雨變化特征及其與臺風相關(guān)性分析

      2021-04-15 04:18:54阮俞理莫崇勛孫桂凱
      水力發(fā)電 2021年1期
      關(guān)鍵詞:降雨量臺風降雨

      阮俞理,莫崇勛,孫桂凱

      (1.廣西大學(xué)土木建筑工程學(xué)院,廣西南寧530004;2.工程防災(zāi)與結(jié)構(gòu)安全教育部重點實驗室,廣西南寧530004;3.廣西防災(zāi)減災(zāi)與工程安全重點實驗室,廣西南寧530004)

      近年來,水文氣象要素的特征分析逐漸成為熱門和前沿的科學(xué)問題,而降雨是影響自然災(zāi)害(如洪水和干旱)的重要因素;因此降雨的變化特征引起了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。降雨年內(nèi)分布和年際變化是降雨變化特征的主要研究內(nèi)容,其中,集中度、集中期和非均勻性指數(shù)等指標可用于研究降雨的年內(nèi)分布特征。如高儒學(xué)等[1]利用降雨集中度、集中期和不均勻系數(shù)等指標分析了螞蝗田小流域降雨的年內(nèi)分布特征,結(jié)果顯示該流域小雨和中雨的年內(nèi)分布較大雨和暴雨均勻;莫崇勛等[2]基于廣西桂林市64 a 降雨數(shù)據(jù),采用相對變率、集中度和集中期研究其穩(wěn)定性和年內(nèi)分布特征,結(jié)果表明,各月降雨相對變率較大,月降雨序列呈不穩(wěn)定特征。此外,趨勢和突變周期可以在一定程度上體現(xiàn)出降雨的年際變化規(guī)律。Shashank和Manoj[3]采用Mann-Kendall和Sen斜率估計法,分析印度賈克漢德蘭奇區(qū)季節(jié)和年降雨量趨勢,結(jié)果表明該地區(qū)年降雨量和冬季降雨量顯著減少;Akter等[4]采用Mann-Kendall檢驗法、Sen斜率估計法和Pearson相關(guān)系數(shù)研究了孟加拉國蘇爾馬河的降水徑流變化特征及其相關(guān)關(guān)系,結(jié)果表明,降水量和徑流量均呈現(xiàn)下降的趨勢,降雨和徑流具有顯著的相關(guān)關(guān)系;呂麗莉等[5]采用中國500多個氣象站點降水數(shù)據(jù)診斷了1961年~2016年春、夏、秋、冬的降雨突變特征,結(jié)果表明中國四季降雨量于1972年、1989年、2015年和1980年發(fā)生突變,突變時間差別較大;洪美玲和何士華[6]以怒江流域為研究對象,采用反距離權(quán)重插值法、Kendall非參數(shù)檢驗法、線性回歸法等分析了降雨的時空變化特征,發(fā)現(xiàn)怒江流域上游和中下游的降雨量存在極大的差異;劉星根[7]采用小波分析方法研究了贛江流域降雨和徑流的周期特征,結(jié)果表明贛江流域年降雨和徑流存在6、11、17 a三個尺度的主周期。

      對于廣西地區(qū)而言:一方面,其大部分屬巖溶地區(qū),土層淺薄且山坡陡峭,水土流失和山體滑坡等自然災(zāi)害與月尺度和季節(jié)尺度的降雨密切相關(guān),因此研究月、季降雨的特征是必要和緊迫的;另一方面,廣西位于中國的低緯度地區(qū),降雨受地理位置和季風環(huán)流尤其是臺風的影響,其變化特征較其他地區(qū)復(fù)雜,致使干旱和洪澇災(zāi)害頻發(fā)。然而,目前鮮有關(guān)于廣西巖溶地區(qū)降雨與臺風關(guān)系的研究。因此,論文首先利用相對變率,集中度和集中期指數(shù)分析澄碧河巖溶區(qū)流域月、季尺度降雨的年內(nèi)分布特征;然后,運用Mann-Kendall法、水文變異診斷系統(tǒng)研究降雨的年際變化特征;最后,采用Pearson相關(guān)分析和灰色關(guān)聯(lián)分析法分析降雨與臺風的關(guān)系。

      1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)

      澄碧河屬西江水系,起源于百色市凌云縣北部的青龍山。澄碧河流域是廣西典型的受臺風影響巖溶區(qū)流域。該流域總面積2 087 km2,平均海拔650 m,流域內(nèi)地下河、落水洞和丘陵地貌相互交錯。流域地處亞熱帶季風氣候區(qū),氣候溫和,雨量充沛。年降水量分布不均,年平均降水量達1 560 mm。流域內(nèi)氣候異常,7月至9月易出現(xiàn)高溫、大雨和強風天氣,進而發(fā)展成災(zāi)難性洪水。論文研究所采用的降雨數(shù)據(jù)來源于流域內(nèi)的壩首站、百練站、下塘站、林河站、平塘站、浩坤站、弄唐站、朝里站、下甲站、凌云站、東和站和介福站,臺風數(shù)據(jù)(每年臺風數(shù)量,臺風持續(xù)時間和最大臺風風速)來自http:∥typhoon.nmc.cn,臺風降雨量數(shù)據(jù)是由澄碧河水庫管理局根據(jù)臺風信息和雨量站的降雨數(shù)據(jù)計算整理和提供。

      2 方法

      2.1 年內(nèi)分布特征分析方法

      降雨的年內(nèi)分布特征主要包括降雨的穩(wěn)定性和集中程度。降雨穩(wěn)定性的特征可以通過平均相對變率來反映,平均相對變率越大,降雨越不穩(wěn)定[8]。集中期和集中度是表征降雨年內(nèi)集中程度的兩個重要指標。將每個月的降雨看作向量,其長度為降雨量的大小,方向為降雨所屬月份。從1月到12月,方位角依次為θ=0°,θ=30°,θ=60°,…,θ=330°。則降雨集中度(PCD)和集中期(PCP)為[9]

      (1)

      (2)

      (3)

      (4)

      2.2 年際變化分析方法

      2.2.1趨勢分析方法

      Sen趨勢的計算公式如下[10]:

      (5)

      式中,β為趨勢度,當β>0表明降雨呈現(xiàn)增加趨勢,β<0表明降雨呈現(xiàn)減少趨勢。

      按以下方式計算Mann-Kendall檢驗統(tǒng)計量[11]:

      (6)

      (7)

      式中,n為樣本數(shù);xi和xj為時間序列中第i個數(shù)據(jù)和第j數(shù)據(jù)(j>i)。

      當樣本數(shù)大于10時,統(tǒng)計S服從正態(tài)分布,因此檢驗統(tǒng)計量Z值可以計算如下

      (8)

      (9)

      當Z>0表明降雨呈現(xiàn)增加趨勢,Z<0表明降雨呈現(xiàn)減少趨勢。

      2.2.2突變分析方法

      本次研究突變分析分3步:①使用Mann-Kendall突變檢測方法初步識別突變時間。②結(jié)合幾種常用方法(有序聚類、滑動F、Lee-Heghinan、滑動T、累積距平和滑動秩和檢驗)進行綜合檢測,以確定最可能的突變時間。③提出變異度法(DVM)來分析突變時間結(jié)果的合理性和可靠性。本節(jié)僅簡要介紹DVM方法,其他方法的具體步驟參考相關(guān)文獻[12]。

      降雨的變化通常包括均值、分布參數(shù)及降雨持續(xù)時間等的變化。本次研究選取10個降雨指標包括EX(數(shù)學(xué)期望)、Cv(偏差系數(shù))、Cs(偏度系數(shù))、R10P(10%分位數(shù)降雨量)、R70P(70%分位數(shù)降雨量)、R90P(90%分位數(shù)降雨量)、Cdd(最長連續(xù)無雨日數(shù))、Cwd(最長連續(xù)有雨日)、Dr20(大雨天數(shù))及R20(大雨量值)來綜合反映突變時間降雨的變異程度。突變時間前后降水的變異程度越大,確定的突變時間越合理可靠。降雨量的變化程度可計算如下

      Dj=|(Nafter-Nbefore)/Nbefore|

      (10)

      (11)

      式中,n為降雨指標數(shù)量;Nafter為突變時間后的指標值;Nbefore為突變時間前的指標值;Dj為第j個降雨指標變異程度;D0為降水的總變異程度。

      本次研究將降雨變異程度劃分為4個等級:D0<0.25,表明突變時間前后的降雨變化極小,這意味著所確定的突變時間是不可靠的;0.250.75表明突變時間前后降雨產(chǎn)生顯著的變化,所確定的突變時間的可靠性高。所提出的方法具有如下優(yōu)點:①原理清晰,計算量?。虎诟鲄?shù)和指標物理意義明確;③靈活性,可以根據(jù)流域和研究數(shù)據(jù)的特點選擇指標的個數(shù)和類型。DVM輸出結(jié)果可以應(yīng)用于:①在采用多種方法對同一時間序列進行突變分析,可選擇D0值較大的結(jié)果作為突變時間,使結(jié)果更合理可靠。②采用相同的方法分析不同時間系列的突變時間時,如果獲得的D0值大于0.25,則可以認為結(jié)果是可行的;否則,結(jié)果不可行。

      2.3 相關(guān)分析方法

      采用Pearson相關(guān)分析和灰色相關(guān)分析方法對降雨與臺風之間的相關(guān)性進行了綜合比較研究。Pearson相關(guān)分析是一種相對常見的相關(guān)分析方法。其原理簡單,計算方便,可以顯示不同變量之間的正負關(guān)系,且不受變量位置和比例變化的影響。設(shè)所求相關(guān)系數(shù)為E,若E∈[0.6,1.0],表明變量間存在高度相關(guān)關(guān)系,E∈[0.4,0.6)表明變量間存在中度相關(guān)關(guān)系,E∈[0.2,0.4)顯示變量間存在弱相關(guān)關(guān)系,而E∈[0.0,0.2]表示變量間無相關(guān)性[13]?;疑P(guān)聯(lián)分析法可以描述不同序列之間的復(fù)雜非線性關(guān)系,對數(shù)據(jù)系列的長度和分布沒有嚴格限制。考慮到不同量綱的影響,在進行灰色相關(guān)分析之前,采用初始化方法對變量進行無量綱標準化處理。 灰色關(guān)聯(lián)分析法公式如下[14]

      ξi(k)=

      (12)

      式中,ρ為分辨率系數(shù),取值為0.5。

      計算每次相關(guān)系數(shù)的平均值作為比較序列和參考序列之間的相關(guān)度。相關(guān)度為

      (13)

      當ri值高于0.8,則ri相關(guān)性顯著;當ri在0.5到0.8之間,認為變量間具有中等相關(guān)性;當ri低于0.5,則表明變量間相關(guān)性程度低。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 年內(nèi)分布特征

      澄碧河流域月降雨相對變率結(jié)果如圖1a所示。由圖1可知,相對變率值較大,總體在30%以上。最大值出現(xiàn)于12月,高達77.54%,而6月的降雨量相對變化較小,相對變率值只有34.29%,這表明澄碧河流域12月降雨量較其他月份不穩(wěn)定。此外,采用PCD和PCP進一步分析降雨年內(nèi)集中性特征,結(jié)果如圖1b、1c所示。由圖1b、1c可知,PCD的變化幅度相對較大,最大值為0.71(1974年),而最小值僅為0.32(1983年)??傮w而言,PCD呈小幅上升趨勢(Z和β值分別為0.315和0.145)。這意味著澄碧河流域的降雨趨于集中,并且全年的分布越來越不均勻。從圖1c可以看出,PCP的范圍在150°到250°之間,平均值為190°,表明澄碧河流域的降雨主要集中在6月至8月份。此外,20世紀90年代后,PCP呈現(xiàn)出下降趨勢。若以此趨勢發(fā)展,澄碧河流域主汛期的發(fā)生時間可能會提前。

      圖1 降雨年內(nèi)分布特征

      3.2 年際變化特征結(jié)果分析

      3.2.1趨勢結(jié)果分析

      圖2 線性趨勢分析結(jié)果

      月、季尺度降雨的變化趨勢結(jié)果如圖2和表1所示。由圖2可知,月平均降雨量相對穩(wěn)定,無明顯上升或下降的變化趨勢。季節(jié)性降雨相對不穩(wěn)定,春夏季降雨呈下降趨勢,而秋冬季降雨呈上升趨勢。以春季和秋季降雨為例,從圖2b可知,春季降雨總體上呈下降趨勢,下降速率為-9.515 mm/10a,平均值為245.25 mm;最大值(566.4 mm)出現(xiàn)于1967年,最小值(120.9 mm)出現(xiàn)于1991年。而對于秋季而言,降雨總體呈上升趨勢,上升速率為5.236 mm/10a,平均值為209.74 mm;最大值出現(xiàn)(482.4 mm)于2008年,最小值(69.1 mm)出現(xiàn)于1969年,如圖2d所示。此外,由表1可知,在5%置信水平下,所有序列均未出現(xiàn)顯著的上升或下降趨勢,Z統(tǒng)計值-1.162~1.525。在季節(jié)尺度上,春季降雨和夏季降雨呈下降趨勢(β值分別為-0.781和-0.681),秋季降雨和冬季降雨呈上升趨勢(β值分別為0.329和0.367)。此外,在月尺度上,β和Z統(tǒng)計值均接近于0。這表明月降雨是相對穩(wěn)定的過程。

      表1 Sen+Mann-Kendall趨勢分析結(jié)果

      表2 突變時間綜合檢測結(jié)果

      3.2.2突變時間分析結(jié)果

      突變時間綜合檢測結(jié)果見表2,最大頻率相對應(yīng)的年份最終被確定為最可能的突變時間。以月降雨序列為例,1979年頻率0.571為最大值,因此最終確定1979年是月降雨序列中最可能發(fā)生突變的時間。同樣,1982年被確定為春季降雨序列最可能的突變時間,1979年和2008年是夏季降雨序列最可能的突變時間,而1996年和1990年分別是秋季和冬季降雨序列的最可能突變時間。表3和表4顯示了月、季降雨可能突變時間及最可能突變時間的可靠性測試結(jié)果。由表3、4知,幾乎所有最可能突變時間的D0值都比可能突變時間大(僅在夏季降雨系列中,最可能突變時間(2008年)的D0值小于可能突變時間1973年和1993年)的D0值,原因可能是2008年接近該序列的尾部。對于單個降雨指標,Cs的Dj值最大,表明突變時間前后Cs的變化最大,最容易受到降雨變化的影響。月降雨和夏季降雨的D0值小于0.25,表明上述兩個序列確定的突變時間不具可靠性。對于夏季和冬季降雨序列,D0值大于0.50,表明1979年和1990年作為突變年,具有很強的可靠性。

      3.3 相關(guān)分析結(jié)果

      為了進一步掌握澄碧河流域降雨與臺風的相關(guān)性,首先分析了臺風相關(guān)參數(shù)(年臺風數(shù)量、臺風持續(xù)時間最大風速和臺風降雨量)的變化特征(見圖3);在此基礎(chǔ)上,分析夏、秋季降雨序列(流域臺風影響期為夏秋季)與臺風相關(guān)參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系。

      由圖3知,澄碧河流域平均每年受到臺風影響次數(shù)為2次,1995年受臺風影響多達5次。年平均臺風影響時間長達80 h,年平均臺風降雨量為94.72 mm。1967年,降雨量受臺風影響最大,由臺風引起的降雨量達到438 mm。臺風的平均最大風速為22.4 m/s。由表5知,臺風降雨是影響夏季降雨的主要因素,其次是最大風速和臺風持續(xù)時間,而年臺風數(shù)量對夏季降水的影響最小。由表6可知,對于秋季降雨而言臺風降雨也是主要因素。對比可知,臺風與秋季降雨之間的相關(guān)性通常比臺風與夏季降水之間的相關(guān)性更顯著。

      表3 可能突變時間的可靠性檢測結(jié)果

      表4 最可能突變時間可靠性檢測結(jié)果

      圖3 臺風相關(guān)參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果

      表6 秋季降水與臺風參數(shù)的相關(guān)性

      4 結(jié) 論

      (1)澄碧河流域各月降水量不均勻,12月最不穩(wěn)定,而6月降雨較穩(wěn)定;PCD呈小幅上升趨勢,而PCP則呈下降趨勢。

      (2)月、季降水量呈上升或下降趨勢,但趨勢不明顯。月平均、春季和夏季的降雨量呈下降趨勢,而秋季和冬季的降雨量呈上升趨勢。此外,澄碧河流域的降雨量很可能在1980年至1990年間發(fā)生突變。

      (3)臺風引起的降雨是影響夏秋降雨的主要因素,臺風與秋季降雨的關(guān)系通常比臺風與夏季降雨的關(guān)系更顯著。

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