四种网格化降水产品估算中国大陆区域降雨侵蚀力比较

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力,准确评估降雨侵蚀力对水土保持规划和水土流失治理具有重要意义。近年来,网格化降水产品在计算中国的降雨侵蚀力方面发挥了积极作用,但不同降水产品存在一定的区域差异性。因此,为评估各类降水产品在不同区域的适应性以利于降雨侵蚀力的准确估计,该研究选用了4种网格化降水产品：中国逐日网格降水量实时分析系统数据集（China gauge-based daily precipitation analysis,CGDPA）、中国区域地面气象要素数据集（China meteorological forcing dataset,CMFD)、中国地面降水日值0.5°×0.5°格点数据集（v2.0）(Dataset of gridded daily precipitation in China(Version2.0),CN0.5)、热带降水测量计划—多卫星降水分析测量产品（tropical rainfall measurement mission-multisatellite precipitation analysis,TRMM-TMPA）3B42V7,采用日降雨侵蚀力...     

山东降水时空分布变化及其影响因素

基于山东省18个气象台站1981-2010年30年逐日降水资料,利用反距离加权、Mann-Kendall非参数检验法、皮尔逊相关系数和小波分析等方法,综合起来对30 a来山东地区降水的时空分布特征及其影响进行了研究。结果表明:空间分布上,泰山、日照和石岛地区为多雨区,年降水量达740 mm以上;莘县、惠民县和东营等地为少雨区,年降水量500~550 mm。降水量沿海大于内陆,山区大于平原。时间分布上,年降水量呈现上升趋势,沿海地区降水上升幅度普遍大于内陆地区,其中威海上升幅度最大,高达9.71 mm/a。分季节来看,春夏季和全年保持一致,降水呈上升趋势,秋冬季部分站点呈现下降趋势,其中秋季最为明显,东南沿海和鲁南地区出现大面积负值区。突变检验可以看出,在1997年左右山东年降水量有一次显著的突然上升的过程。分析表明,山东地区降水变化与南方涛动和东亚夏季风之间有相似的震荡周期,在空间上存在一定的响应关系,但存在明显的区域差异。     

增暖背景下华北平原极端降水事件时空变化特征

利用1961-2010年华北平原53个气象站的逐日降水资料,采用百分位值法定义极端降水事件的阈值,统计极端降水事件的降水量、频次和强度,重点分析华北平原近50 a极端降水事件时空变化特征.结果表明:(1)在气候暖化背景下,近50 a华北平原极端降水事件整体呈现下降趋势;(2)在空间格局上,极端总降水量、发生频率和强度空间格局具有一致性;(3)华北平原极端降水呈现下降趋势的区域主要分布于河北省及山东省东南沿海一带,而河南省大部呈上升趋势;(4)从时间上看各指标均呈波动变化,20世纪60年代表现出明显的减少趋势,且90年代中后期波动变化剧烈,并开始呈现上升趋势.除极端降水强度外,极端总降水量及频次均发生了突变,时间在1965年左右.     

1960-2009年青海省极端降水事件的变化特征

利用1960-2009年青海省26个气象台站的降水资料,采用线性倾向估计法、反距离加权法、M—K突变检测等方法,研究了青海省50a来极端降水事件变化的空间分布以及时间变化特征。结果发现,近50a来,青海省极端降水天数、最大的1d和5d降水总量、中雨天数和逐年平均降水强度均表现为增加(强)趋势,只有极端降水天数通过了0.05的置信度检验;各极端降水指数变化趋势存在空间差异,祁连山地区极端降水天数、最大的1d和5d降水总量、中雨天数和逐年平均降水强度增加趋势明显,青海省东部地区增加不明显或呈微弱减少趋势;青海省极端降水事件在0.05的置信度下发生了明显的突变现象,且各极端降水指标与年降水总量有很好的相关性。     

山东省降雨侵蚀力多年变化特征分析

 降雨侵蚀力变化特征分析是揭示土壤水蚀对降水变化响应的基础,为水土保持规划及管理提供依据。利用1951—2008年山东省22个气象站的降雨资料,采用Mann-Kendall非参数检验等方法,计算并分析了该省58年降雨侵蚀力变化的时间及空间特征。结果表明:山东省年降雨侵蚀力序列总体上未呈现显著增减趋势,这与占全年比例最高的夏季降雨侵蚀力未有明显变化相关;但通过季、月值的时间序列检验,春、冬季降雨侵蚀力有明显的升高趋势,特别2、5和12月升高显著。空间分布上,山东各地降雨侵蚀力变化趋势的差异明显,分布有国家级、省级水土流失重点治理区的鲁中南呈明显升高趋势,应作为未来防治重点区域。     

1961-2013年河南省极端降水事件时空变化特征

以1961—2013年河南省17个站点逐日降水量数据为研究对象,运用Sen’s倾向估计、Mann-Kendall显著性检验和空间插值等方法,分析了河南省11个极端降水指数时间和空间变化特征及其影响因素。结果表明:（1）过去53年,河南省极端降水指数变化趋势不显著。（2）河南省区域内,东南部极端降水量、降水日数、降水强度大于西北部。过去53年,商丘和西华降水量、降水日数和降水强度显著增加,而安阳、新乡、孟津、三门峡等地显著减少。（3）将河南省极端降水指数与其他区域进行了比较表明,极端降水指数存在区域性差异。（4）极端降水指数与纬度因素之间相关性强于经度和海拔因素。（5）除CDD指数外,其余指数与年总降水量均具有较高相关性。其中,极端降水量（R95p）、年降水日数降水量（R10,R20和R25）对年总降水量贡献最大。     

基于IMERG反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力

近年来遥感反演降水产品的时空分辨率不断提高，为估算区域尺度上具有空间连续性的降雨侵蚀力提供了新的可能。但以往研究在应用遥感降水产品估算降雨侵蚀力时多忽略了其与站点观测数据间的差异和对其纠偏的可能性。该研究以广东省86个气象站2001—2020年的逐时降水资料估算的降雨侵蚀力为观测值，评估两套IMERG（integrated multi-satellite retrievals for GPM）遥感降水产品-GPM_3IMERGHH（0.1°，逐30-min）和GPM_3IMERGDF（0.1°，逐日）对广东省降雨侵蚀力的估算精度并量化偏差，再结合拟合纠偏确定基于遥感反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力的最优方法。结果表明：这两套产品均不适宜直接估算降雨侵蚀力指标，不同时间尺度、不同方法直接应用时精度均较低，克林-古普塔效率系数（Kling-Gupta efficiency, KGE）小于等于0.51。但多年平均和极端次事件降雨侵蚀力与对应观测值间具有强相关性（皮尔逊相关系数大于等于0.78），具备纠偏的潜力。因此，本研究发展线性模型对IMERG估算结果进行纠偏，交叉验证结果表明纠偏后GPM_3IMERGHH估算多年平均降雨侵蚀力（R因子）的KGE可达0.79，10年一遇EI₃₀的KGE可达0.64，优于采用站点日降水估算降雨侵蚀力并插值的精度（KGE分别为0.60和0.59），与采用站点小时降水估算降雨侵蚀力并插值的精度相近（KGE分别为0.77和0.66）。当前研究结果充分展示了遥感反演降水在土壤水蚀领域的应用潜力和前景。     

Deposition of sulphur and nitrogen compounds in Croatia

Since precipitation is an efficient scavenger of pollutants, concentrations of major ions in precipitation reflect changes in chemistry of the atmosphere and in the subsequent exposure of various ecosystems to deposition. The National Atmospheric Precipitation Chemistry programme was initiated in 1978 and operated by Meteorological and Hydrological Service of Croatia to provide needed information on geographical patterns and temporal trends in precipitation chemistry in Croatia. To accomplish this, a network of about 20 stations, settled in different geographical regions, operates on a daily basis for 15 years now. Some monitoring stations are site- and study- specific; others are included in long-term, regional, or European monitoring networks (EMEP, GAW, MEDPOL, GEMS). The purpose of this work was to summarise existing data from the whole network for the period 1981–1992 and to compare data from measurements with EMEP model calculations of acid deposition. Results presented here show that annual average concentration and deposition values at remote sites agree reasonably well compared to modelled ones.     

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.     

基于BP神经网络的台风降雨量预测研究

台风登陆所带来的强降雨可引发严重的灾害。依据BP神经网络基本原理,结合台风及降雨特征,建立了台风降雨量BP神经网络预测模型,利用200509号台风"麦莎"期间温州地区88个雨量观测站的连续6h雨量和台风特征参数,对该模型进行了训练和检验。模型检验表明,6h降雨量预测相对误差小于30%的数据组所占比例达到71.1%。为台风期间降雨量时空分布快速预测提供了有益的尝试,对于沿海地区台风灾害预警、损失评估和应急决策具有重要现实意义。     

基于多值神经元复数神经网络的土壤墒情预测

为指导节水灌溉策略的制定,利用基于多值神经元的复数神经网络(multilayer neural network with multi-valued neurons,MLMVN)方法,建立了土壤墒情多步预测模型。首先,利用均值法替换样本中的异常值并对缺失值进行补充,并由数据分析知土壤墒情数据为非平稳的非线性时间序列。然后,根据土壤墒情与环境因素(降雨量、气温和风速)的相关性分析结果选择降雨量为关键环境因素。最后将土壤墒情、降雨量及目标土壤墒情复数化,作为网络输入和期望输出建立MLMVN预测模型。结果表明,网络结构为240-15-1200-1时单步预测精度为0.883,采用循环预测法进行步长为72的多步预测,平均预测精度为0.853,比实数域误差反向传播神经网络BP提高了9.1%。研究表明,MLMVN模型多步预测误差累计小,预测结果可作为该地区节水灌溉策略制定的理论依据。     

1961-2015年吉林省降雨侵蚀力的时空变化特征

[目的]分析吉林省1961-2015年降雨侵蚀力的时空变化趋势,为该省的农业和生态保护、水土保持等工作提供科学依据.[方法]利用吉林省46个自动气象站1961-2015年逐日降雨量资料估算吉林省逐气象站的降雨侵蚀力,并采用相关系数、气候倾向率和反距离空间插值方法分析吉林省降雨侵蚀力的时空变化趋势.[结果]吉林省年平均降雨侵蚀力在空间分布上从集安开始呈向西北和东北逐渐递减的变化趋势,其空间分布特征与年平均降水量的空间分布特征基本一致.时间分布上与多年平均降水量的时间分布特征具有高度一致性,在7月达到峰值.有34.8％的气象站点降雨侵蚀力呈上升趋势,中、西部大部分地区呈下降趋势,东部有1/2以上呈上升趋势,但只有长白站的下降趋势通过显著性检验.不同地区各年代平均降雨侵蚀力变化也不一致,具有波动性.不同年代各降雨侵蚀力等值线在空间分布上总体变化不大.[结论]吉林省降雨侵蚀力在时空变化上与降水量一致,不同地区降雨侵蚀力变化趋势不一样,几乎没有通过显著性检验.     

清涧河流域的水文情势变化阶段及其特征

 为探讨清涧河流域不同阶段的水文变化特性,分析流域水文变化的原因,通过定量指标结合定性原则,筛选了清涧河流域内的代表性雨量站,在此基础上,建立了具有一致性的1955—2002年的降水量序列资料;采用滑动平均和有序聚类分析方法,对选定的水文序列进行阶段划分,并统计分析各阶段降水、径流的变化特性;结合流域水土保持措施状况,进一步讨论引起流域水文变化可能的原因。结果表明:清涧河流域的水文序列可划分为3个阶段,分别为:1955—1979、1980—1989和1990—2002。与第1阶段相比,第2、3阶段汛期和年降水量呈减少趋势;第2阶段径流量小于第1阶段,第3阶段平均径流量大于前2个阶段。各阶段年降水量与径流量之间具有正相关关系,但点群散乱,相关性不好;各阶段暴雨特性和水土保持措施数量、质量的变化,是流域水文变化的主要原因。     

基于标准化降水指数的山东省近45年旱涝演变特征

为探究山东省旱涝的演变特征,使用山东省25个国家气象观测站近45年的逐月降水资料,计算了月、季节和年尺度标准化降水指数(SPI),用旱涝频率、旱涝站次比、旱涝强度等指标分析了山东省旱涝的时空特征。结果表明:(1)山东省多年平均雨涝频率高于干旱频率,但不同地区、不同等级的旱涝频率差异较大,旱涝事件呈常态化发展趋势。(2)山东省旱涝影响范围大致相当。20世纪70年代的秋季旱涝状态以正常为主,其他时段各季节旱涝状态以交替出现为主。各季节多年平均雨涝频率均高于干旱频率,但多年和各季节的平均干旱强度均高于平均雨涝强度。(3)山东省受干旱的影响总体上大于雨涝,但20世纪70年代雨涝的强度和范围均明显大于干旱。20世纪80年代的秋季干旱影响范围最大,20世纪80年代的冬季雨涝影响范围最大。山东省旱涝的时空差异较大,全省受干旱的影响总体上大于雨涝,旱涝事件为常态化事件。     

陕西省黄土高原地区侵蚀性降水变化特征

利用陕西省黄土高原地区42个站点的逐日降水观测资料,分析了1961-2007年该地区的年降水量、侵蚀性降水量、暴雨量的变化趋势和空间分布特征.研究表明,陕西省黄土高原地区年降水量、侵蚀性降水和暴雨的空间分布非常相似,具有北少南多的分布特征.1961-2007年陕西省黄土高原年降水和侵蚀性降水呈下降趋势,暴雨呈上升趋势.在空间分布上,延安市以北地区,降水量减少幅度小,延安市以南地区降水量减少明显;渭北地区暴雨量增加,而丘陵沟壑区暴雨量则呈减少趋势.     

年径流系数变化特征及预测模型研究

以北京市漫水河流域为研究对象,对漫水河1956-2016年年降雨量、年径流系数变化特征及径流系数突变性进行分析,以2000-2016年代表现状下垫面条件,采用主成分分析法分析了时段降雨量和年降雨量对年径流系数的影响,并建立了年径流系数与主要降雨因子的线性主成分回归模型及基于LM(Levenberg—Marquardt)算法的BP神经网络模型。结果表明:漫水河流域年径流系数在过去的61年间呈极显著下降趋势,年径流系数从1956年到上世纪70年代初、上世纪70年代末到80年代末、2000年至今有3个急剧的下降趋势;现状下垫面条件下,短时期强降雨对年径流系数的影响较大,采用神经网络模型预测的年径流系数值和实测值相关系数0.99,平均绝对误MAE为0.002 6,均方根误差RMSE值为0.005,与回归模型相比,神经网络方法构建的年径流系数预测模型精度高,预测效果好。     

1960-2017年贵州省不同水系降雨侵蚀力时空变异特征

[目的]研究喀斯特生态脆弱区降雨侵蚀力区域特征,为区内水土流失防治、生态保护等工作提供科学参考.[方法]基于贵州省33个气象站点1960-2017年逐日降雨资料,利用空间插值、线性趋势、重心模型、突变检验、聚类分析等方法,对比分析了不同水系降雨侵蚀力时空变异特征.[结果]贵州省不同水系多年降雨侵蚀力以波动下降趋势为主,...     

金沙江流域降雨侵蚀力时空分布特征

[目的]分析金沙江流域降雨侵蚀力的时空分布的变化特征,为优化流域土壤流失定量评估及水土保持规划编制工作提供支持。[方法]利用气象台站降水资料验证了TRMM降水数据估算降雨侵蚀力在金沙江流域内的适用性,并结合气象站、TRMM和DEM数据,在Arc/Info软件提供的地图代数运算功能支持下,利用日雨量模型估算降雨侵蚀力开展分析和研究。[结果]1998—2015年TRMM 3B42降水数据和气象站降水数据估算金沙江流域多年平均的总体精度达到了82%,说明二者估算降雨侵蚀力的结果在合理误差范围内,金沙江流域降雨侵蚀力大体呈由东南向西北递减的趋势,地区差异大。总体上,高程越小的地区,降雨侵蚀力越大。流域年际变化同样存在空间分异,整体上呈现降低的趋势。[结论]将TRMM 3B42降水数据应用于气象站点稀疏的金沙江流域的多年平均降雨侵蚀力估算是可行的。但是各个站点估算结果的一致性高低程度不同,且某些年份的适用性程度受极端气候的影响。     

近50年来河北省降水和温度极端事件分析

极端气候事件对农业生产有重要影响。利用河北省(含北京和天津)17个站点1957-2006年逐日降水、最高、最低和日平均气温资料,采用线性分析并结合GIS空间分析的方法,对河北省50a来极端天气事件的变化趋势及空间分布特点进行了研究。结果表明:1957-2006年河北省暴雨日数、极端降水事件的频率都在减少,而且干燥事件的频率在增加,但其线性增加趋势并不明显;暴雨和极端降水的变化趋势呈明显的东西差异。极端高温事件增加而极端低温事件减少,冬季变暖的趋势比较显著;低温日数有显著减少趋势,但高温日数有一个微弱的上升趋势,其变化趋势的空间分布具有很好的一致性。河北省具有干暖化倾向,农业生产应采取相应的适应对策。     

黄土区不同土地经营方式径流量神经网络模拟

基于黄土坡面降雨—径流关系的复杂性和非线性,引用3层前馈型BP网络模型,对不同土地经营方式(草灌地、刈割地、翻耕地)径流量进行模拟,以植被盖度、降雨强度、坡度、土壤前期含水率和土壤容重5个因子作为输入层变量,次降雨下径流量作为输出层变量。利用野外人工模拟降雨试验所得到的不同降雨强度下各类土地经营径流小区的径流量实测资料,对网络进行模拟训练并预测,径流量平均误差不超过10%,且径流量较大的翻耕地训练精度及预测结果较草灌地、刈割准确性更高些。与传统回归统计方法进行了误差比较,结果表明,该模型能更好地预测次降雨的径流量。