GIS支持下的长江上游降雨侵蚀力时空分布特征分析

降雨侵蚀力是土壤侵蚀评估模型中的一个基本因子,利用长江上游361个测站1961-2004年日雨量资料估算降雨侵蚀力R值,利用GIS空间分析功能,获得长江上游降雨侵蚀力分布图、降雨侵蚀力年际变化趋势图、各区域R值平均年内分配曲线,在此基础上分析长江上游降雨侵蚀力时空分布特征。研究表明长江上游降雨侵蚀力的地域差异十分显著,与降雨量空间分布近似,由东向西减少,且降雨侵蚀力大的区域与多雨中心和暴雨中心分布基本一致。降雨侵蚀力年际变化存在明显的空间差异性,在一些地区年降雨侵蚀力的变化与年降雨量的变化趋势不一致。各区域降雨侵蚀力年内分配曲线为尖峰状分布,降雨侵蚀力十分集中。     

北京山区次降雨侵蚀力

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀影响的潜在能力 ,它是建立土壤水蚀预报模型的基础。为了进行无降雨过程资料地区的降雨侵蚀力计算 ,选取了密云 1993～ 1998年共 15 4次降雨过程资料和蒲洼 1992～ 1995年共 4 7次降雨过程资料 ,对 CREAMS模型中的次降雨侵蚀力公式进行了检验。检验结果发现 ,CREAMS模型次降雨侵蚀力公式计算结果在北京山区不同地区有较好的稳定性 ,密云和蒲洼模型计算结果的模型有效系数分别为 0 .80 4和 0 .6 90。因此在北京山区 ,当缺乏降雨过程资料时 ,可采用 CREAMS模型次降雨侵蚀力公式进行次降雨侵蚀力计算。研究结果可为北京地区无降雨过程资料地点降雨侵蚀力计算提供切实可行的基础     

基于多种算法的小安溪流域降雨侵蚀力时空演变特征

降雨侵蚀力是土壤侵蚀预报模型中的重要指标,精确计算降雨侵蚀力能够提高区域水土流失预报精度.该研究以长江上游末端支流小安溪为研究区域,基于流域内国家基本站点近10年逐分钟降雨数据,采用K均值聚类法进行侵蚀性降雨雨情分类;以通用土壤流失方程计算降雨侵蚀力的结果为标准,在6种不同时间尺度的计算模型中优选简易算法,应用推荐模型...     

1822号“山竹”台风对广东省降雨侵蚀力的影响

[目的]探讨台风强降雨对降雨侵蚀力的影响,为土壤侵蚀的预测预防与治理提供一定的依据。[方法]利用2018年"山竹"台风登陆广东省带来的强降雨,以小时降雨侵蚀力模型为基础,计算"山竹"台风期间广东省降雨侵蚀力及时空分布。[结果]①广东省降雨侵蚀力与台风路径相关,在2018年9月15日粤东地区降雨侵蚀力最大,而16日与17日在粤西地区的降雨侵蚀最大;②山竹台风期间,广东省降雨侵蚀力呈现以阳春市为中心,向两侧降低,特别是在粤北和粤东地区的降雨侵蚀力最低;③降雨量大的站点,降雨侵蚀力也较大,但并不是一一对应的关系,雨强与降雨动能也是影响降雨侵蚀力的重要因素。[结论]台风带来的强降雨影响广东省15—17日降雨侵蚀力分布,台风移动路径决定降雨侵蚀力的大小。     

长江上游水蚀区降雨侵蚀力的时空分布特征

降雨侵蚀力的时空分布特征对于分析和认识土壤侵蚀规律十分重要.根据长江上游7个省市的704个站点1981-2010年30 a的逐日降雨量资料计算了多年平均降雨侵蚀力R值,多年平均半月降雨侵蚀力及其占年降雨侵蚀力的比例,并分析了长江上游水蚀区降雨侵蚀力的空间分布规律.结果表明,长江上游水蚀区的降雨侵蚀力R值范围为273～11 394MJ·mm/(hm2·h· a);受地形的影响R值的空间分布有3个高值区,位于四川省峨眉山市、贵州省毕节地区和湖北省宜昌市附近;建立了多年平均降雨量和降雨侵蚀力R值的关系,相关系数R2达到0.80;研究区降雨侵蚀力的年内分布集中度较大,均值为69％,主要集中在5-10月.     

大同市降雨侵蚀力时间变化特征分析

 为适时地采取侵蚀的预防措施,采用基于日降雨量的半月降雨侵蚀力计算方法、气候趋势系数法、降雨集聚指数法等,对大同市年降雨侵蚀力的变化特征、年内降雨侵蚀力变化特征进行分析。结果显示:大同市年降雨侵蚀力具有周期波动特征,趋势系数显示大同市区每10年降雨侵蚀力上升21.8MJ.mm.hm-2.h-1,其他县区每10年降雨侵蚀力具有不同程度的减少趋势。年内分析结果显示,大同市降雨侵蚀力主要分布在6—9月,集聚指数介于20.85～23.67之间,均大于均匀分布时8.3的水平。     

我国南方地区降雨侵蚀力指标R的建立研究——以江西鹰潭地区为例

利用我国南方亚热带地区江西省鹰潭市农田生态系统国家实验站自建气象站1997-2003年的自然降雨观测资料,研究了不同雨强对计算我国南方地区降雨侵蚀力的影响。结果表明：试验区不同雨强计算的降雨侵蚀力差异达到显著水平,且各年降雨侵蚀力R值总趋势为：I10〉I15〉I30〉I60,说明为了提高鹰潭地区水土流失预报精度,找出一个适合该地区降雨特征的雨强计算降雨侵蚀力是十分必要的。进一步通过对鹰潭地区3种典型类型土壤流失量与降雨侵蚀力密切相关的降雨动能E和雨强I相关分析得出15min最大雨强是该地区计算降雨侵蚀力的最佳雨强。     

渭河流域降雨侵蚀力时空分布特征

[目的]揭示渭河流域降雨侵蚀力的时空变化特征,为区域水土保持规划提供依据。[方法]根据渭河流域及其周边范围30个气象站点1957—2014年逐日降雨资料,采用章文波日降雨量侵蚀模型计算各站点的降雨侵蚀力,分析其空间分布规律和年内分布特征。[结果]渭河流域多年平均降雨侵蚀力值分布范围为806.25~3 510.81 MJ·mm/(hm2·h),平均值1 798.97 MJ·mm/(hm2·h),与多年平均侵蚀性降雨的空间分布基本一致,总体呈现西北低东南高的趋势。渭河流域降雨侵蚀力年内变化呈单峰型,主要集中在7—9月,占全年降雨侵蚀力的63.91%。北部黄土高原地区和关中平原发生水土流失的时期集中在7—9月,而秦岭北麓地区5—10月均有可能发生较大的水土流域,侵蚀风险由西北向东南递增。流域降雨侵蚀力年际波动较大,年际变率Cv值在34%~56%之间,整体而言,流域西北部地区的降雨侵蚀力年际变化幅度大于东南部地区。除洛川、长武、环县、平凉4个站点降雨侵蚀力在研究时段内有所增大外,其余地区降雨侵蚀侵蚀力呈不同速率的减小趋势。[结论]渭河流域降雨侵蚀力时空分布差异显著,尽管流域降雨侵蚀力呈减弱趋势,由于流域地处黄土高原,水土保持与水源涵养工作仍需高度重视。     

河北省山区降雨侵蚀力的时空变化特征

[目的] 探究河北省山区降雨侵蚀力时空变化特征,为该区水土流失治理措施的制定和实施提供科学依据。[方法] 应用时间变化分析和空间分布分析对河北省山区2000-2018年降雨侵蚀力进行分析。[结果] 时间趋势中燕山山区年降雨侵蚀力呈波动上升趋势,主周期为11 a,在2009年发生突变,春、秋两季呈波动下降趋势,主周期分别为8和11 a,春季无突变点,秋季在2001年发生突变,夏季呈波动波动上升趋势,9 a为主周期,在2010年发生突变;太行山区年降雨侵蚀力呈波动下降趋势,主周期为6 a,无突变点,夏、秋两季呈波动上升趋势,主周期分别为8和10 a,均无突变点,春季呈波动下降趋势,主周期为8 a,在2006年发生突变;空间分布中,年均降雨侵蚀力范围为1 063.39~5 127.44 MJ·mm/（hm²·h）,燕山山区由西到东年及夏季平均降雨侵蚀力先增长后降低再增长,太行山区中由南向北年、夏季平均降雨侵蚀力逐渐降低,春、秋两季降雨侵蚀力分布规律较为多变。[结论] 通过对河北省山区降雨侵蚀力的分析,得出河北省山区夏季水土流失最为严重,燕山山区部分地区尤为突出。     

基于日降雨的沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化研究

降雨侵蚀力是水土流失最为重要的外部驱动力,是土壤侵蚀相关领域的研究重点。以沂蒙山区及周边38个气象台站1971—2008年逐日降雨量资料为数据源,利用基于日降雨信息的月降雨侵蚀力模型,估算了研究区多年月、年降雨侵蚀力,并初步分析了降雨侵蚀力的时空分布规律。结果表明:沂蒙山区降雨侵蚀力总体趋势为西北、中南高,北部低,泗水县、曲阜市东部一带是研究区降雨侵蚀力的高值中心;R值与年降雨量和年侵蚀性降雨量的年际变化趋势基本一致,但也有部分异常年份;沂蒙山区降雨侵蚀力年内主要集中分布在6—9月份,占全年的97.07%,其中最大月降雨侵蚀力出现在7月份,占年降雨侵蚀力的51%。研究结果可为该区域水土流失预报、农业面源污染状况预报等提供理论依据。     

等雨量线的自动绘制方法

针对雨量站点及等雨量线的特征,讨论了一种新的等雨量线追踪途径。该方法首先用二次曲面对不规则站点雨量进行格网化,然后在格网上对等雨量点进行判断、追踪以及在追踪过程中如何消除追踪的二义性。最后对开曲等雨量线和闭曲等雨量线的起点、终点进行了判断。结果表明该方法提高了绘制等雨量线的质量,对于计算流域的面雨量具有重要实际意义。     

基于空间插值逐日降水格点数据的福建省降水时空变化分析

构建可靠的高时空分辨率降水数据集,揭示全球变暖背景下的降水时空变化特征,对于水资源管理与水土流失预防与治理至关重要。利用组合空间插值方法,以福建省1979—2018年400余个站点观测逐日降水数据为原始数据源,得到研究区0.05°×0.05°高空间分辨率逐日降水格点数据集。以此数据集为基础,计算8个极端降水指数和3个降水集中程度指标,分析福建省降水时空变化特征。结果表明：提出的组合空间插值方法可以有效提高逐日降水插值精度,并且数据精度高于目前常用的再分析与卫星遥感降水数据产品;福建沿海地区、闽江下游1日最大降水量、5日最大降水量、强降水量、降水总量、降水强度5个极端降水指标有大面积显著上升趋势;全区域降水集中期以鹫峰山脉-闽江下游-戴云山脉一线为界,西北地区早于6月11日,东南地区则晚于6月11日,与福建省前后汛期时段基本相符;西北地区前汛期雨季有后推趋势,东南地区后汛期雨量有增多趋势。     

济源市降水特征分析

根据济源市多年降水资料,分析出该地区降水空间特征,并采用适线法对全市及各个水资源分区进行降水频率分析,计算出济源市在20%、50%、75%、95%保证率下的降水量分别为743.28、606.72、516.74、414.99 mm,研究成果可为济源市今后的水资源开发利用提供理论依据。     

基于降水集中度方法的安徽省主汛期降水时空特征分析

利用安徽省1961-2009年6-8月降水资料,运用降水集中度和集中期分别讨论了主汛期降水时空分布特征和变化规律,并对多雨年和少雨年的集中度进行了比较。结果表明:降水集中度(PCD)和集中期(PCP)能够定量地表征降水量在时空场上的非均一性。安徽省主汛期降水集中度和集中期总体呈由南向北增大的空间分布;全省平均PCD值和PCP值的年际和年代际变化均较明显。PCD的EOF展开前三个特征向量累积方差贡献率达57%。第一特征向量表现为全省一致性,而第二特征向量表征为南北反相,第三特征向量表征为南北和中间反相。合成分析表明,多雨年的PCD值比少雨年大,而多雨年PCP值比少雨年小。总体来看,通过PCD和PCP提取最大降水重心及对应时段,为分析极端降水事件形成机制提供依据。     

淮河流域汛期候尺度降水集中度与集中期的时序变化特征

降水分布的不均匀性特征是水循环研究的热点问题,也是区域旱涝防灾与水资源利用的重要依据。基于淮河流域30个气象测站点1960-2014年汛期（5-8月）的逐日降水数据,采用降水集中度指标、趋势与突变检测以及小波周期方法,分析了淮河流域近55 a来汛期降水集中特性的时序变化特征。结果表明:（1）汛期降水年际间波动频繁,变幅较大,1970s和1990s为汛期雨量偏低时期,而2000s以来是汛期降水量最高的时代。（2）降水集中度波动较大,呈微弱减小趋势,以1960s为最集中,1980s最低,1983年出现一次较为明显的突变过程。多年平均降水集中期出现于7月上旬的38候;集中期以1980s为最偏早,1990s以来都较为偏迟,在1990年为明显的突变过程,此后集中期总体推后。（3）集中度在1960s中期具有2 a左右的周期,在1991-2004年存在3~5 a左右的周期。集中期在1970s后段存在2 a左右短周期,而在1970-1982年存在显著的6~9 a左右稍长周期。集中度与集中期在1975-1985年还具有显著的4~5 a左右正相位共振周期。     

江西省降水集中程度的变化特征

根据《江西省双季稻气象灾害指标》中降水集中期的定义,从降水集中期、降水集中期内的站次和平均单站雨量三个角度,探讨江西省83个气象站1971-2008年历年4-9月降水集中程度的变化特征。结果表明:江西省降水集中期的时空分布比较集中,赣西北地区的降水集中期平均每年只有赣东北地区的50%,6月中旬-7月上旬是降水集中期的主要时段;出现降水集中期的站次和平均单站雨量随年份变化均呈增多趋势,年倾向率分别为8.2站/10a和3.7mm/10a;20世纪90年代的降水集中期站次和平均单站雨量多于其他年代,而每年出现在6月中旬-7月上旬的降水集中期站次和平均单站雨量均多于其余时段。     

The Chemical Composition of Precipitation in Madrid

The present study examines the chemical characteristics of first-fraction precipitation samples collected over a period of one year in Madrid, and patterns of temporal and spatial variation observed in their composition. One hundred and sixty-four samples of wet precipitation collected on an event basis were analysed for anions, cations, pH and electrical conductivity. Precipitation in Madrid was neutral, with only 3% of samples showing pH < 5.6. Dominant ions were calcium andsulphates. Calcium was the principal neutralizing agent, explaining 64% of all nitrates and sulphates. The marine influence did not appear to be relevant, while the soil seemed to play an important role in the composition of precipitation. Precipitation chemistry displayed seasonal differences, with higher concentrations of sulphates and chloride in autumn and winter and of calcium and sodium in the summer. There was an inverse relationship between concentrations and sample volumes; while the correlation between concentrations and the time elapsedsince the last rain event was positive, though poor for normalized concentrations. Four variables (sample volume, days elapsed since the last rain event, maximum wind gust direction and season) explained to a large extent (more than 90% for some sampling stations) the variability of certain chemical variables.     

安徽省降水量空间插值研究

高分辨率、栅格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气候模型等相关研究的重要参数,而空间插值是获取降水量空间信息的重要途径。然而在众多空间插值方法中,并没有绝对最优的空间插值方法,只有特定条件下的最优方法。采用安徽省境内的66个气象站点及周边75个气象站点的年降水量数据,选取常用的6种空间插值方法对安徽省年降水量进行了空间化,综合分析得出安徽省降水量的空间插值方法误差顺序为:RBF＜IDW＜Kriging＜Cokriging＜LP＜GP。     

渠江流域降水时空分布特征

基于1961-2020年渠江流域13个气象站点降水数据,运用累积距平、Mann-Kendall检验、小波分析和Kriging插值等方法研究分析了流域降水量及暴雨事件的时空分布特征。结果表明:渠江流域60年年均降水量1 126.17 mm,年降水量整体呈缓慢上升趋势,降水倾向率为6.9 mm/10 a。年降水量波动剧烈,存在27年、15年的周期性变化。年均降水量呈现由西部向东北部递增的趋势,降水量高值区位于流域东北部万源地区,低值区位于西部巴中地区。年降水量倾向率呈现由西北部向东南部递增的趋势,东部及南部降水倾向率为10~15 mm/10 a。渠江流域降水呈季节性变化,春季、秋季降水量呈下降趋势,夏季、冬季降水量呈上升趋势。5年滑动平均数据表明,夏季降水倾向率为16.9 mm/10 a,秋季降水倾向率为-7.7 mm/10 a。季节降水量波动明显,突变点较多,春、夏、秋季突变点主要集中于1961-1980年和2010-2020年间,冬季突变点集中于1985-2005年间。渠江流域春、夏、秋、冬四季降水倾向率最高值分别位于流域南部、东北部、东南部和西部。渠江流域汛期暴雨年均日数为4.28日,暴雨日数整体呈上升趋势,60年内暴雨日数以0.21 d/10 a的速率增加。汛期暴雨日数年际波动明显,1965年、1983年、1984年呈显著增加趋势。汛期暴雨日数存在14年、21年的周期性变化。渠江流域多年平均暴雨日数呈现由西南部向东北部递增的趋势,流域南部达川地区的上升趋势最快,较流域整体上升趋势高0.15 d/10 a。     

陕西省降水量变化及其影响分析

利用陕西省20个测站1951—2000年(4—9月)的降水资料,用相关统计方法,分析了陕西省降水量的变化特征,并对降水量进行了预测。结果表明,4—9月降水量呈减少趋势,尤以20世纪90年代降水量减少最为显著。预测表明21世纪前10a陕西省降水量有增加趋势。同时分析了降水变化对河川径流、沙漠化及水土流失的可能影响。