趙家祥,時(shí)召軍,朱 梅
(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,安徽 合肥 230036;2.安徽省水利水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 蚌埠 233000)
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基于線性回歸分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)方法的蚌埠站降水量特征分析
趙家祥1,時(shí)召軍2,朱梅1
(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,安徽 合肥 230036;2.安徽省水利水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 蚌埠 233000)
以蚌埠站1952~2012年長(zhǎng)系列降水資料為研究對(duì)象,采用線性回歸分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)等方法,得出該站年降水量、汛期及非汛期降水量線性趨勢(shì)及Mann-Kendall檢測(cè)結(jié)果,并對(duì)各時(shí)期降水量的特征進(jìn)行了分析與對(duì)比。結(jié)果表明,近60年來(lái),蚌埠水文站降水量變化具有較強(qiáng)波動(dòng)性,總體呈上升的趨勢(shì),且在90年代中期到21世紀(jì)初上升趨勢(shì)明顯,成果為區(qū)域降水量變化特征研究及水資源演變規(guī)律研究提供科學(xué)參考。
蚌埠水文站;Mann-Kendall檢驗(yàn);降水量特征
在氣候環(huán)境急劇變化的形勢(shì)下,開展區(qū)域內(nèi)降水演變特征的研究已成為當(dāng)今水資源領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一:張金玲[1]等利用1961~2006年江淮流域降水資料,計(jì)算了6種極端降水指數(shù),分析了江淮流域極端降水的時(shí)空變化特征。信忠保[2]等研究了ENSO 事件對(duì)淮河流域降水的影響,指出ENSO 事件和淮河流域降水異常之間有明顯的相關(guān)性。李想[3]等利用1881~2002年的降水資料,通過(guò)譜分析、歷史曲線分析、小波變換和相關(guān)分析等多種分析方法,分析得到海河流域、黃河流域和淮河流域的降水都存在著76年左右的顯著周期。本文采用線性回歸分析、Mann-Kendall檢驗(yàn)方法,以淮河中游蚌埠站1952~2012年降水資料為基礎(chǔ),對(duì)該站降雨量變化特征進(jìn)行系統(tǒng)研究,分析降水量變化規(guī)律,為區(qū)域降水量變化特征研究及水資源演變規(guī)律研究提供科學(xué)參考。
1.1線性回歸分析
線性回歸是利用線性回歸方程的最小平方函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。相比于非線性回歸,線性回歸依賴于其未知參數(shù)的模型更容易擬合,且產(chǎn)生估計(jì)的統(tǒng)計(jì)特性也更容易確定。因此,線性回歸分析在水文統(tǒng)計(jì)學(xué)、氣象學(xué)、機(jī)械學(xué)、醫(yī)學(xué)等其他領(lǐng)域中已被廣泛應(yīng)用。
線性回歸分析中,只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量,且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個(gè)或
兩個(gè)以上的自變量,且因變量和自變量之間是線性關(guān)系,則稱為多元線性回歸分析。本文采用一元線性回歸分析研究降水量與時(shí)間的線性關(guān)系。
1.2M-K非參數(shù)檢驗(yàn)法
M-K非參數(shù)檢驗(yàn)法是世界氣象組織推薦并已被廣泛運(yùn)用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法,常用于分析降水、氣溫、徑流等氣象水文要素序列的趨勢(shì)變化。M-K檢驗(yàn)法不需要遵從一定的分布,也不受少數(shù)異常值的干擾,計(jì)算簡(jiǎn)便,適合于水文、氣象等非正態(tài)分布的時(shí)間序列,具有良好的應(yīng)用前景。
一般情況下,根據(jù)給定的置信水平α,對(duì)于統(tǒng)計(jì)量Z:當(dāng)∣Z∣≥Zα/2時(shí),降水序列呈顯著上升或下降趨勢(shì);當(dāng) |Z|≤Zα/2時(shí),降水序列無(wú)顯著趨勢(shì)變化;當(dāng)Z>0時(shí),無(wú)顯著上升趨勢(shì);當(dāng)Z<0時(shí),無(wú)顯著下降趨勢(shì)[8]。當(dāng)Mann-Kendall檢驗(yàn)進(jìn)一步用于檢驗(yàn)序列突變時(shí),通過(guò)構(gòu)造一秩序列Sk ,定義新統(tǒng)計(jì)量UFk和UBk,分析統(tǒng)計(jì)序列UFk和UBk可以進(jìn)一步分析序列x的趨勢(shì)變化,而且可以明確突變的時(shí)間,指出突變的區(qū)域。本文選取α=0.05,此時(shí)︱U0.05︱=1.96。
根據(jù)蚌埠水文站1952~2012年降水資料分析可得,淮河干流中游蚌埠水文站多年平均降水量約為929.0 mm,最大年降水量為1 559.5 mm,最小年降水量為441.7 mm,最大年降小量是最小年的3.53倍。汛期(6~9月)多年平均降水量為570.2 mm,最大汛期降水量為1 060.1 mm,最小汛期降水量為1966年的184.8 mm;非汛期(11月~次年3月)多年平均降水量為358.0 mm,最大非汛期降水量為604.6 mm,最小非汛期降水量為2 150.9 mm。
對(duì)于年降水量,M-K檢測(cè)結(jié)果顯示UFk曲線在多數(shù)年份處于統(tǒng)計(jì)量0以上,表明年降水序列呈上升趨勢(shì),在90年代中期至21世紀(jì)初,年降水量呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)。由線性趨勢(shì)分析知年降水量與年份的相關(guān)方程為y=1.197x-1 443.6,年降水量以11.97 mm/10a的速率遞增。在分析年份內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)交叉點(diǎn),則年降水量發(fā)生突變的次數(shù)較多,在70年代初和80年代末至90年代初,年降水量發(fā)生多次突變。
對(duì)于汛期降水量,在50年代初至70年代末,UFk在統(tǒng)計(jì)量0刻度線上下劇烈波動(dòng),說(shuō)明此時(shí)間段汛期降水量變化較大;在80年代初至90年代末,除90年代初出現(xiàn)不明顯的遞增外,降水量基本上無(wú)明顯變化;在21世紀(jì)初,汛期降水量呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)。汛期降水量與年份的相關(guān)方程為y=1.391 3x-2 187.4,說(shuō)明汛期降水量以13.913 mm/10a趨勢(shì)遞增。在研究時(shí)間范圍內(nèi),出現(xiàn)了兩次明顯的突變點(diǎn),1958年降水量發(fā)生了由增加到減少的突變,2001年降水量則發(fā)生了由減少到增加的突變。
對(duì)于非汛期降水量,相比于年降水量較及汛期降水量,非汛期降水量趨勢(shì)變化更加頻繁,在50年代初至80年代初出現(xiàn)多個(gè)降水突變點(diǎn),UFk與UBk曲線均在顯著水平95%范圍內(nèi)變化;與年降水量及汛期降水量不同的是,非汛期降水量以1.569 mm/10a的速率遞減,其相關(guān)方程為y=-0.156 9x+669.02。在50年代初至80年代初,非汛期降水量呈現(xiàn)明顯減少趨勢(shì),在80年代中后期至21世紀(jì)初,降水量總體變化并不明顯,只有略微的增加。
本文采用線性回歸分析、M-K檢驗(yàn)等方法,計(jì)算分析了蚌埠水文站1952-2012年降水時(shí)間序列,主要得出以下結(jié)論:
(1)近60年來(lái),蚌埠水文站多年平均降水量為929.0 mm,最大降水量為1 559.5 mm,最小降水量為441.7 mm,降水量變化雖具有較強(qiáng)的波動(dòng)性,但總體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì),其中在90年代中期至21世紀(jì)初,年降水量上升趨勢(shì)明顯,以11.97 mm/10a的速率遞增,降水量與年份的相關(guān)方程為y=1.197x-1 443.6。
(2)對(duì)于汛期,多年平均降水量為570.2 mm,最大降水量為1 060.1 mm,最小降水量為1966年的184.8 mm。降水量在50年代初至70年代末變化較大,在21世紀(jì)初又呈明顯上升趨勢(shì),且以13.913 mm/10a趨勢(shì)遞增降,水量與年份的相關(guān)方程為y=1.391 3x-2 187.4
(3)對(duì)于非汛期,多年平均降水量為358.0 mm,最大降水量為604.6 mm,最小降水量為150.9 mm,降水量變化在整個(gè)研究時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)不大,降水量偏多偏少交替進(jìn)行,在50年代初至80年代初,非汛期降水量減少趨勢(shì)較明顯。相比于年降水量及汛期降水量,非汛期降水量變化趨勢(shì)并不明顯,且以1.569 mm/10a的速率減少,降水量與時(shí)間的相關(guān)方程為y=-0.156 9x+669.02。
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2016-03-14
趙家祥(1989-),男,安徽壽縣人,在讀碩士研究生,主攻方向:水文水資源及農(nóng)田水利研究。
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1004-1184(2016)05-0123-02