云南典型高原区气温变化分析

发表时间:2021/8/6   来源:《建筑实践》2021年第10期   作者:  刘家琳
[导读] 近代以来,全球气候逐渐变暖,这影响了水资源的时空分布,也为城市水资源规划管理带来难题。以滇池流域为研究对象,对1964~2015年气温的趋势性、跳跃性、周期性变化进行分析。

        刘家琳
        上海勘测设计研究院有限公司 上海 200434
        摘要:近代以来,全球气候逐渐变暖,这影响了水资源的时空分布,也为城市水资源规划管理带来难题。以滇池流域为研究对象,对1964~2015年气温的趋势性、跳跃性、周期性变化进行分析。结果表明,滇池流域这52年气温呈现明显的上升趋势,突变点为1993年,且27年为主变化周期。
关键词:气温变化;水文特征分析;滇池流域
中图分类号:TV62;TV882.1   文献标志码:A

1 前言
        水文特征变化是对水文时间序列的变化情况进行分析研究,水文时间序列是通过水文变量的观测而得到的以时间为自变量的一系列离散的观测值[1]。其组成如图1所示。

图1  水文时间序列的组成示意图
        国内外已经针对不同流域,应用不同的数理统计方法对水文特征进行了分析。刘俊萍等[2]采用曼-肯德尔法秩相关系数、R/S分析法和M-K突变检验法等方法对渭河流域陕西段径流量不断减少的原因进行了分析;曾小凡等[3]对嘉陵江流域典型极端降水指标和水文指标进行了时空演变分析;O.Thas等[4]比较了四种用于单调趋势检测的非参数检验方法的有效性和准确性。
        在水文时间序列传统分析的基础上,国内外学者开始寻求新的研究方向和研究方法黄琳娜[5]证明了信息遥感技术能够进行水文特征信息提取,为提高水文模拟结果的准确性和可靠性做出来贡献;。于延胜等[6]应用曼-肯德尔法法进行趋势成分比重的相关计算,并初步揭示了序列长度等因素对趋势成分比重的影响;Zbigniew [7]结合气温、降水量、河流流量、土壤水分、蒸散量、地下水和冰层特征等变量,对气候变化进行了讨论分析,并得出结论,随着蒸发率和降水率的增加,水循环将不断加剧。同时极端气候事件频发引发了流域极端水文事件的响应,也引起了众多研究。水文特征变化规律的相关研究已经经历了多方法、多角度的研究方式,形成了一定的体系。
2 分析方法
        水文现象具有随机性,即水文现象随时间发生随机的无规则变化,但受气候变化、人类活动等因素的影响,水文环境发生了变化,水文特征变量值在长时期内又呈现出某种确定性变化。水文时间序列一般可由下式表示:
                  (1)
        式中:表示水文时间序列确定性的趋势成分,表示确定性的跳跃成分,为确定性的周期成分,为随机成分,t为时间。
        本文进行的水文特征分析分为趋势性、跳跃性和周期性分析。趋势项是指水文时间序列长时期的整体升降情况,这主要是在气候变化和下垫面条件长期逐渐变化影响下导致的渐变;跳跃项是指水文序列由某种状态急剧变为另一种状态,一般是由于用水取水、建立水库等人类活动造成自然条件的突然改变;周期项是受天气运动等规律性外因影响形成的变化周期;随机项是一种不规则的震荡。趋势性分析使用线性趋势检验法、斯波曼秩次相关检验法和曼-肯德尔法检验法;跳跃性分析方法使用有序聚类法和滑动T法;周期性检验使用小波分析法。
3 研究区气温统计分析
        滇池坐落于昆明市区西南面,地处金沙江、珠江、红河分水岭地带,地理位置介于东经102°36′~102°48′,北纬24°40′~25°02′之间。流域面积为2920km2,湖面面积约309km2,相应的蓄水容积为15.6亿m3。
        (1)趋势性分析
        滇池流域1964~2015年月平均气温在14.5~16.5℃之间,根据滇池流域1964~2015年月平均气温绘制相关趋势线,如图2所示。

图2  滇池流域1964~2015年月平均气温趋势线
        由图可以看出,滇池流域1964~2015年的月平均气温整体呈现上升趋势,其相关系数为0.085,线性趋势显著。同时将其变化趋势进行斯波曼秩次相关检验法和曼-肯德尔法法检验计算,结果均说明滇池流域1964~2015年月平均气温呈现明显的上升趋势,1964~2015年月平均气温上升约1.55℃。
        (2)跳跃性分析
        有序聚类法和滑动T法的计算结果如图3所示,由图可以看出滇池流域1964~2015年月平均气温的突变年份为1993,1993年后气温上升约1.42℃。

(a)有序聚类法离差平方和         (b)滑动T法统计量值变化
图3  滇池流域1964~2015年月平均气温跳跃性
        (3)周期性分析
        采用小波分析方法对数据进行分析,绘制其小波变换系数实部图和小波方差图,见图4。

         (a)小波变换系数实部图                  (b)小波方差图
图4 滇池流域1964~2015年月平均气温小波分析图
        由图可以看出,图中存在2个较为明显的峰值,27年左右的时间尺度的周期震荡最强,为第一主周期,第二主周期为3年左右。以上两个周期的波动控制着气温在时间域内的变化特征。
4 总结
        本文分别就1964~2015年月气温的趋势性(线性趋势检验法、斯波曼秩次相关检验法、曼-肯德尔法检验法)、跳跃性(有序聚类法、滑动T法)和周期性(小波分析法)分别进行分析,相同属性不同方法的计算具有一致性,分析结果较为可靠。就趋势性来说,气温具有明显的上升趋势,约上升1.55℃;就跳跃性来说,气温是1993年为突变点,1993年后气温上升约1.42℃;就周期性来说,主周期为在27年左右。
        在全球气温普遍上升的背景下,滇池流域气温也发生了明显上升,在气候上,气温对径流及入湖洪水洪量影响较小,因此气温的显著上升会对滇池水量产生影响,但滇池流域的入湖洪水量不会产生巨大变化。

参考文献
[1]黄振平, 陈元芳. 水文统计学[M]. 北京:中国水利水电出版社, 2011: 315.
[2]刘俊萍, 周俊杰, 王玮, 等. 渭河流域陕西段气象水文要素变化特征分析[J]. 浙江工业大学学报, 2017, 45(3): 254-258.
[3]曾小凡, 叶磊, 翟建青, 等. 嘉陵江流域极端降水变化及其对水文过程影响的初步研究[J]. 长江流域资源与环境, 2014, 23(Z1), 159-164.
[4]O. Thas, L. Van Vooren, J. P. Ottoy. Nonparametric Test Performance for Trends in Water Quality with Sampling Design Applications[J]. Wiley journal, 1998, 347-357.
[5]黄琳娜. 影像资料的遥感技术水文特征指标提取与应用[J]. 水土保持应用技术, 2018 (3): 36-38+43.
[6]于延胜, 陈兴伟. 基于 Mann-Kendall 法的水文序列趋势成分比重研究[J]. 自然资源学报, 2011, 26(9): 1586-1591.
[7]Zbigniew W. Kundzewicz. Climate change impacts on the hydrological cycle[J]. Ecohydrology & Hydrobiology . 2008 (2-4): 195-203.
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