吉 瑋,董興娜,李 麗*
(1.江蘇智繪空天技術(shù)研究院有限公司,江蘇南京 210042;2.江蘇海洋大學(xué)海洋技術(shù)與測繪學(xué)院,江蘇連云港 222005)
氣候與人類社會息息相關(guān),它是人類生存的自然環(huán)境及自然資源中的重要部分,許多學(xué)者對其進(jìn)行了全球或區(qū)域尺度的研究[1-5]。隨著全球變暖,氣候變化也日益受到專家學(xué)者們的關(guān)注,聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)于2021年8月份公布了第六次監(jiān)測評估報告,相較于工業(yè)化之前的溫度記錄,目前全球平均升溫估計(jì)達(dá)到1.1 ℃,未來20年全球增溫將達(dá)到1.5 ℃以上,這將給人民群眾生產(chǎn)生活及社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展造成嚴(yán)重影響[4]。因此,對氣候變化所表現(xiàn)出來的氣溫與降水時空變化趨勢進(jìn)行研究,是當(dāng)前世界各國政界、學(xué)界及公眾不斷關(guān)注的熱點(diǎn)。而由于氣象數(shù)據(jù)具有局部性和離散性等特點(diǎn),各領(lǐng)域的專業(yè)人士都在尋找填補(bǔ)離散樣本間缺失數(shù)據(jù)的方法。經(jīng)過大量的試驗(yàn)研究,空間插值方法成了首要選擇。Phillips等[6]選擇了反距離權(quán)重法和克里金插值法進(jìn)行溫度模擬,通過比較反距離權(quán)重法和克里金插值法的絕對誤差和均方根誤差,選擇了最優(yōu)插值方法;Ali Ghorbani等[7]借助均方根和SRMS標(biāo)準(zhǔn),使用克里金地統(tǒng)計(jì)估計(jì)器和GIS接口對2009—2019年阿爾達(dá)比勒省氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,發(fā)現(xiàn)氣溫的空間變化大于降水的空間變化。劉峰民等[8]通過多種方法融合,對甘肅省平均降水量研究發(fā)現(xiàn)多元回歸法是該地區(qū)插值研究效果較好的方法;楊艷昭等[9]在“一帶一路”地區(qū)內(nèi)基于GIS,通過對一系列氣象站點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)處理發(fā)現(xiàn)回歸協(xié)同克里格插值方法精度最高;何等[10]將反距離權(quán)重法與克里格法應(yīng)用于新疆日平均降水資料的空間插值分析中,發(fā)現(xiàn)這2種插值方法對于區(qū)域降水的空間分布分析各有利弊,克里格插值法較反距離權(quán)重法在總體分析中更優(yōu),而反距離權(quán)重法在局部地區(qū)分析中插值效果更為理想。
我國地勢西高東低,呈現(xiàn)多級階梯的特點(diǎn),四川省位于青藏高原和中部平原過渡區(qū),地跨青藏高原、橫斷山脈、云貴高原、秦巴山地、四川盆地等地貌單元,境內(nèi)高原、山地、平原、河谷、丘陵、河流、湖泊交錯,相對高差超過7 000 m,是世界上地形最復(fù)雜的區(qū)域之一[1]。不僅如此,在東亞季風(fēng)的綜合影響下,四川省的氣候變化也比較復(fù)雜。筆者以四川省為研究區(qū),通過對氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行GIS空間插值,分析了1961—2021年四川省氣溫與降水的時空特征,認(rèn)識并掌握了四川省氣候變化的規(guī)律及特征,為人們科學(xué)規(guī)劃、合理使用自然資源提供理論依據(jù)。
1.1 數(shù)據(jù)來源該研究所使用的數(shù)據(jù)包括:①數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM),采用ASTER GDEM提供的30 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù),并利用ArcGIS軟件將數(shù)據(jù)重分類成250 m×250 m分辨率。②氣象資料,來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),包括1961—2020年四川省52個國際地面氣象交換站的氣溫和降水資料。氣象站點(diǎn)的空間位置如圖1所示。
圖1 四川省氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in Sichuan Province
1.2 研究方法國際民航組織(ICAO)的資料顯示,對流層干空氣溫度平均每升高100 m,溫度大約降低0.98 ℃。如果空氣中有水汽,由于水汽凝結(jié)時放熱,則平均每升100 m,溫度就降低約0.60 ℃[11]。因此根據(jù)四川省DEM高程模型數(shù)據(jù)(圖2),結(jié)合四川省行政區(qū)劃,將52個站點(diǎn)劃分為四川盆地地區(qū)(雅安市、樂山市、成都市、綿陽市、自貢市、瀘州市、德陽市、廣元市、遂寧市、內(nèi)江市、南充市、資陽市、宜賓市、達(dá)州市、廣安市、巴中市、眉山市)、攀西山地地區(qū)(涼山彝族自治州、攀枝花市)和川西高原地區(qū)(阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州)進(jìn)行分別討論,如圖2所示。
圖2 四川省地貌分區(qū)Fig.2 Landform area divisions of Sichuan Province
1.2.1空間插值方法??臻g數(shù)據(jù)插值方法很多,考慮多樣性和代表性,該研究選擇以下3種:2種歸為確定性方法(IDW和Spline),1種歸為地質(zhì)統(tǒng)計(jì)法(OK)[12]。
(1)反距離權(quán)重法(IDW)。假定2個接近的采樣點(diǎn)具有相似的屬性,而其他采樣點(diǎn)具有較少的相似屬性。計(jì)算方法如下:
(1)
其中,λi是反距離權(quán)重,Z0是預(yù)測值,Zi是測量值。
(2)樣條函數(shù)插值法(Spline)。Spline是基于插值區(qū)間被劃分為小的子區(qū)間,每個子區(qū)間都用三階多項(xiàng)式進(jìn)行內(nèi)插的原則。計(jì)算方法如下:
(2)
其中,a1、a2、a3為方程的系數(shù),N為采樣點(diǎn)的數(shù)量,λj為權(quán)重,R(γj)為用于修改插值結(jié)果的樣條函數(shù)。
(3)普通克里金法(OK)。利用估計(jì)位置鄰域中的數(shù)據(jù)估計(jì)一個區(qū)域中某一點(diǎn)的數(shù)值,而這個區(qū)域的變異圖是已知的。計(jì)算公式如下:
(3)
其中,Z0是預(yù)測值,z(xi)是測量值,wi(x0)是反映樣本與估計(jì)位置(x0)的結(jié)構(gòu)“接近”程度的權(quán)重,z(x0)是采樣點(diǎn)的數(shù)學(xué)期望值。
1.2.2交叉驗(yàn)證法。該研究采用交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證。將四川省52個氣象站點(diǎn)分成項(xiàng)目子集和檢查區(qū)子集(project和check)。check為插值數(shù)據(jù),project為對插值結(jié)果的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。對各插值模型結(jié)果進(jìn)行分析,平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)越小,表明插值結(jié)果與真實(shí)值越接近,精度越高。MAE、RMSE的計(jì)算公式如下:
(4)
(5)
式中,n為數(shù)據(jù)檢查區(qū)子集的站點(diǎn)數(shù);Toi為第i個站點(diǎn)的氣象站觀測值,Tei為第i個站點(diǎn)插值模擬預(yù)測值。
通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)(r)來比較插值模型的優(yōu)劣性,r的絕對值為0~1。一般認(rèn)為,當(dāng)|r|越靠近1時,代表變量間的相關(guān)程度越大,也就是模型模擬得越準(zhǔn)確;相反,當(dāng)|r|靠近0時,則代表變量間的相關(guān)程度越小,即模型模擬的精度越低。r的計(jì)算公式如下:
(6)
2.1 插值方法選取將1961—2020年四川省52個氣象站點(diǎn)分成2個數(shù)據(jù)子集,分別包含41個插值點(diǎn)和11個驗(yàn)證點(diǎn)。首先利用41個站點(diǎn)的逐年氣溫,計(jì)算得到年平均氣溫,再考慮垂直遞減率的影響,將不同海拔的氣溫修正成海平面的氣溫,利用ArcGIS軟件的插值分析工具,分別選擇IDW、OK和Spline 3種方法對四川省1961—2020年的年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行插值。
表1為11個檢驗(yàn)站點(diǎn)3種插值方法的MAE、RMSE和r的計(jì)算結(jié)果。對于該研究區(qū)而言,OK法的插值結(jié)果最好,其次是IDW法,Spline法的效果最差,因此選擇OK法開展研究區(qū)內(nèi)氣溫的插值分析。
表1 氣溫空間插值精度驗(yàn)證
2.2 插值結(jié)果分析由于插值結(jié)果所使用的氣溫?cái)?shù)據(jù)是進(jìn)行修正后的數(shù)據(jù),因此需要將氣溫插值結(jié)果與DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格計(jì)算,生成具有地形特征的氣溫?cái)?shù)據(jù),氣溫修正結(jié)果如圖3~4所示。
圖3 四川省不同年域年均氣溫修正結(jié)果Fig.3 Correction results of annual average temperature in different periods in Sichuan Province
從圖4可以看出,四川省的氣溫空間分布大致呈現(xiàn)由東(南)向西北逐漸降低的趨勢。東(南)地區(qū)為盆地,北部有秦嶺的阻攔,冷空氣無法到達(dá),因此氣溫在15 ℃以上;西北地區(qū)多高原山地,海拔高差大,氣候立體變化明顯。中部山地部分地區(qū)的氣溫偏高,氣溫最高值超過30 ℃,眉山地區(qū)和沙魯里山地區(qū)的氣溫由于地形原因呈現(xiàn)出偏低的特點(diǎn)。
圖4 1961—2020年四川省年均氣溫修正結(jié)果Fig.4 Correction results of annual average temperature in Sichuan Province from 1961 to 2020
利用ArcGIS軟件中的Zonal工具計(jì)算得出四川省各年代氣溫變化。如圖5所示,1961—1970、1971—1980、1981—1990、1991—2000、2001—2010、2011—2020年的年均氣溫分別為13.94、14.12、14.10、13.55、14.86和14.46 ℃。由此得出,20世紀(jì)60—80年代年均氣溫呈增長趨勢但變化不明顯,20世紀(jì)70年代的年均氣溫略高于80年代;20世紀(jì)90年代的氣溫則是60年年均氣溫最低值;2001—2010年氣溫明顯上升,并且上升的速度更快;2011—2020年年均氣溫降低,但仍是近60年來年均氣溫第二高峰。從整體來說,近60年四川省年均氣溫呈上升趨勢。
圖5 1961—2020年四川省年平均氣溫變化Fig.5 Change of annual average temperature in Sichuan Province from 1961 to 2020
2.3 3類地貌區(qū)氣溫分布特征分析從圖6和圖7可以看出,3類地貌區(qū)氣溫在空間上差異較大。四川盆地地區(qū)中部變化比較穩(wěn)定,邊緣山地地區(qū)氣溫變化明顯;攀西山地地區(qū)氣溫呈條帶狀分布;川西高原地區(qū)氣溫變化明顯,且溫差較大。3類地貌區(qū)的氣溫在時間上的變化與四川省整體基本一致,都呈現(xiàn)出上升趨勢,川北高原地區(qū)的氣溫整體低于攀西山地和四川盆地地區(qū)。
圖6 1961—2020年四川省3類地貌區(qū)年平均氣溫空間分布Fig.6 Spatial distribution of annual average temperature in three types of landform areas in Sichuan Province from 1961 to 2020
圖7 1961—2020年四川省3類地貌區(qū)年平均氣溫變化Fig.7 Change of annual average temperature in three types of landform areas in Sichuan Province from 1961 to 2020
3.1 插值方法選取與氣溫插值方法選取一樣,將1961—2020年四川省52個氣象站點(diǎn)分成2個數(shù)據(jù)子集,分別包含41個插值點(diǎn)和11個驗(yàn)證點(diǎn)。首先利用41個站點(diǎn)的逐年降水?dāng)?shù)據(jù),計(jì)算得到年平均降水,利用ArcGIS軟件的插值分析工具,分別選擇IDW、OK和Spline 3種方法對四川省近60年的降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行插值。
表2為11個檢驗(yàn)站點(diǎn)3種插值方法的MAE、RMSE和r的計(jì)算結(jié)果。對于該研究區(qū)而言,IDW法的插值結(jié)果最好,其次是OK法,Spline法的效果最差,因此選擇IDW法開展研究區(qū)內(nèi)降水的插值分析。
表2 降水量空間插值精度驗(yàn)證
3.2 插值結(jié)果分析從圖8可以看出,四川省降水量在空間上呈現(xiàn)由東向西逐漸減少的特點(diǎn),并且降水量空間差異很大,年降水量最多的區(qū)域高達(dá)1 400 mm以上,而年降水量最少的區(qū)域卻不足600 mm。四川盆地中北部降水量減少主要是因?yàn)樵搮^(qū)域盆地地形下降,氣流在進(jìn)入時隨之沉降所形成的下降氣流,表現(xiàn)為局部高壓,降水減少。川西高原地區(qū)的少雨氣候是由于青藏高原邊緣高大山體阻擋暖濕氣流進(jìn)入。而華西雨屏帶作為四川盆地和青藏高原的過渡帶,平均相對高差超過2 000 m,有的甚至達(dá)到5 000 m,受這一影響,暖濕氣流到此后,在迎風(fēng)坡發(fā)生了大量降水過程。
圖8 1961—2020年四川省年降水量空間插值Fig.8 Spatial interpolation of annual precipitation in Sichuan Province from 1961 to 2020
結(jié)合圖9可以看出,60年間四川省的年降水量隨時間沒有明顯規(guī)律,均是呈現(xiàn)從東向西降水逐漸減少的特點(diǎn),并且華西雨屏帶一直是四川省降水最豐富的地區(qū),且降水還有所增長。
圖9 四川省不同年域年降水量空間插值Fig.9 Spatial interpolation of annual precipitation in different periods in Sichuan Province
從圖10可以看出,20世紀(jì)60年代、80年代和2011—2020年的降水量較多,而20世紀(jì)70年代、90年代和2001—2010年的降水量較少,四川省年降水量在840~940 mm,整體上的變化起伏不大。
圖10 1961—2020年四川省年降水量變化Fig.10 Change of annual precipitation in Sichuan Province from 1961 to 2020
3.3 3類地貌區(qū)降水分布特征分析從圖11和圖12可以看出,四川省3類地貌區(qū)的降水在空間方面差異較大,其降水分布規(guī)律各不相同。四川盆地地區(qū)是四川省主要降水集中區(qū),并呈現(xiàn)從兩翼向中間減少的特點(diǎn);攀西山地地區(qū)降水受橫斷山脈等地形的影響,呈現(xiàn)自東向西逐漸減少的特點(diǎn);川西高原地區(qū)降水整體較少,呈現(xiàn)自東南向西北逐漸遞減的特點(diǎn),普遍降水低于1 000 mm。3類地貌區(qū)的降水在時間上沒有明顯規(guī)律。3類地貌區(qū)的降水在不同年份有所波動,但整體變化不大,始終是四川盆地>攀西山地>川西高原。
圖11 1961—2020年四川省3類地貌區(qū)年降水量空間分布Fig.11 Spatial distribution of annual precipitation in three types of landform areas in Sichuan Province from 1961 to 2020
圖12 1961—2020年四川省3類地貌區(qū)年降水量變化Fig.12 Change of annual precipitation in three types of landform areas in Sichuan Province from 1961 to 2020
該研究選用1961—2020年四川省52個氣象站點(diǎn)的年值數(shù)據(jù),基于GIS空間分析方法,開展了研究區(qū)氣溫、降水站點(diǎn)數(shù)據(jù)空間插值及時空演變特征分析。結(jié)論如下:
(1)基于GIS空間插值方法中的IDW法、OK法、Spline法對研究區(qū)內(nèi)氣溫、降水站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,通過交叉驗(yàn)證法和相關(guān)系數(shù)對插值結(jié)果綜合比較可知,IDW法較適用于降水?dāng)?shù)據(jù)的插值,OK法較適用于氣溫?cái)?shù)據(jù)的插值。
(2)1961—2020年四川省氣溫由東南向西北逐漸降低,總體呈升高趨勢;降水量由東向西逐漸減少,隨時間波動較大。局部地區(qū)氣候特點(diǎn)有所不同,四川省中部山地部分地區(qū)的氣溫較高,眉山地區(qū)和沙魯里山地區(qū)的氣溫較低。20世紀(jì)90年代溫度有所下降,20世紀(jì)90年代以來溫度顯著增加;華西雨屏帶降水較多,20世紀(jì)60年代、80年代和2011—2020年的降水偏多,而20世紀(jì)70年代、90年代和2001—2010年的降水偏少。
(3)3類地貌區(qū)的氣溫和降水在空間上特點(diǎn)各不相同,在時間上氣溫呈現(xiàn)上升的趨勢,降水變化規(guī)律不明顯。氣溫方面,四川盆地地區(qū)中部地區(qū)變化較小,邊緣山地地區(qū)氣溫變化明顯;攀西山地地區(qū)氣溫呈條帶狀分布;川西高原地區(qū)氣溫變化明顯;整體隨時間變化呈現(xiàn)上升趨勢。降水方面,四川盆地地區(qū)降水最豐富,呈現(xiàn)從兩翼向中間減少的特點(diǎn);攀西山地地區(qū)呈現(xiàn)自東向西逐漸減少的特點(diǎn);川西高原地區(qū)降水整體較少,呈現(xiàn)自東南向西北逐漸遞減的特點(diǎn);隨時間無明顯變化規(guī)律,始終是四川盆地>攀西山地>川西高原。