雅鲁藏布江流域不同源降水数据质量对比研究

本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明：4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。     

1960-2005年澜沧江流域极端降水变化特征

极端降水事件是气候变化的一个重要方面。澜沧江流域纵贯13个纬度,最大相对高差近5000 m,跨6种气候带,是全球少见的南北向大江,它在气候、水文、地理、生态学等多方面都具有重要的科学研究价值。自1960年以来,流域经历了显著的气温上升。探讨在气候变暖背景下这一复杂流域的极端降水变化具有重要意义。本文利用澜沧江流域及其周边35个气象站1961-2005年的日降水资料,分析了小于5 mm、5～10 mm、10～50 mm以及大于50 mm 4个不同量级降水的降水量、降水日数和日平均降水强度的变化趋势。并计算了每种量级降水占总降水量的百分比及降水频率。结果表明,各量级各项指标均存在明显的区域变化特征,流域总体上极端降水频率的增加态势明显。对典型地区站点分析表明,极端降水的增加可能与气候系统随机性变强有关。     

贵州麦岗水库小流域降水变化特征的小波分析

利用1960-2007年月平均降水和年平均降水数据,采用墨西哥帽小波连续函数,对贵州省紫云县麦岗水库流域近48年来降水时间序列的季节变化和年际变化进行多尺度分析,揭示了麦岗水库流域降水变化多时间尺度的结构特征,并提取各季节和年降水序列的周期变化及突变点。结果表明,不同季节和年降水存在不同时间尺度的变化周期。春季降水的变...     

澜沧江干流河谷盆地气候特征及变化趋势

关于气候变化，许多学者已在全球或全国范围内做过很多研究。但是全球气候变化是非同步的，受地形、自然条件的变更、人为活动的影响，区域气候将发生变化，特定地点的气候变化特征将具有时间和空间的特殊性。而且，区域气候变化研究对其经济等各方面发展具有十分重要的影响。为研究特殊区域-纵向岭谷区气候变化特征和趋势，把握区域气候对全球变化的响应程度，利用贯穿于澜沧江干流河谷盆地的18个气象站1960-2000年的观测资料，通过统计分析，探讨了干流河谷盆地区域的气温和降水的时空分布特征及其变化趋势。结果表明：澜沧江干流河谷盆地气温和降水总体上有自南部向北部递减的趋势，即南部的气温比北部高，降水比北部多。澜沧江干流河谷盆地气候变化与全球和全国气候变化趋势基本一致：气温变化总趋势是增温(年平均气温上升率为0．0152℃(2／a)，其增温率大于全国和全球的平均增温率；降水变化趋势则较为复杂，总体趋势为减少，但其变化规律不如气温明显；气温和降水的变化趋势具有明显的区域性和季节性，流域内各分区的气候变化幅度不同，时空分布也存在显著差异。澜沧江流域森林面积的减少乃是该区域气候变化的原因之一。     

黄河入海径流变化及影响因素

黄河入海径流是黄河水循环的重要分量,涉及整个流域,它的变化是流域气候与人类活动的综合体现。以黄河入海口利津水文站1963～2009年实测径流量年均值为基础,采用随机水文学方法,对入海径流动态变化进行了分析;结合流域内7个径流来源区的78个气象站同时段月均降水和气温数据及流域内取水量和水利工程等资料,探讨了不同径流来源区的气候因素和人类活动对入海径流量的影响。结果表明:近50年来入海实测径流量呈显着下降趋势,且存在1968年、1985年、1996年与2002年这四个突变点;入海天然径流量同样呈显着下降趋势,只有1985年一个突变点。唐乃亥以上区间的降水量、兰州至龙门区间的气温以及龙门至三门峡区间的降水和气温是引起入海天然径流量变化主要因素;气温因素的季节性变化对入海天然径流量也有影响,其中夏季降水与冬季气温是重要的因素。自20世纪70年代以来,人类活动对入海径流量的影响不断加强,且在耗水量、水土保持及水利工程等方面表现出明显的空间差异。取水量、降水、气温对黄河入海实测径流量变化的贡献率分别为42.2%、39.2%、18.6%.     

洞庭湖流域植被动态变化的小波多分辨率分析

将离散小波多分辨率分析（MRA）应用于归一化植被指数（NDVI）时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化,对其进行评估,并结合土地覆盖变化与降水趋势变化分析引起该变化的可能原因。结果表明：小波多分辨率分析能提取洞庭湖流域植被动态的相关信息,如NDVI的年际成分均值、最低值、植被年内变化的振幅、NDVI最大值出现的月份和土地覆盖变化的趋势及幅度,这些信息有效刻画了流域植被动态变化特征。此外,将土地覆盖变化分析结果与降水数据相结合进行分析,发现流域植被覆盖的变化与降水变化有明显的关联性,其中西部地区和西北部地区植被动态变化对降水响应最为明显。但是有些地区降水没有明显减少趋势,而植被覆盖却存在减少趋势,则可能与该地地势较高、城镇化建设等其他因素相关。     

雅鲁藏布江流域多源降水产品评估及其在水文模拟中的应用

论文对比分析了1980—2016年基于站点插值降水数据CMA(China Meteorological Administration)和APHRODITE(Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation)、卫星遥感降水数据PERSIANN-CDR(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Network-Climate Data Record)和GPM(Global Precipitation Measurement)、大气再分析数据GLDAS(Global Land Data Assimilation System)以及区域气候模式输出数据HAR(High Asia Refined analysis)在雅鲁藏布江7个子流域的降水时空描述,利用国家气象站点数据对各套降水数据进行单点验证,并以这6套降水数据驱动VIC(Variable Infiltration Capacity)大尺度陆面水文模型反向评估了各套降水产品在雅鲁藏布江各子流域径流模拟中的应用潜力。结果表明：① PERSIANN-CDR和GLDAS年均降水量最高(770~790 mm),其次是HAR和GPM(650~660 mm),CMA和APHRODITE年均降水量最低(460~500 mm)。除GPM外,其他降水产品在各子流域都能表现季风流域的降水特征,约70%~90%的年降水量集中在6—9月份。② 除PERSIANN-CDR和GLDAS外,其他降水产品皆捕捉到流域降水自东南向西北递减的空间分布特征。其中,HAR数据空间分辨率最高,表现出更详细的流域内部降水空间分布特征。③ 与对应网格内的国家气象站降水数据对比显示,APHRODITE、GPM和HAR降水整体低估(低估10%~30%),且严重低估的站点主要集中在下游(低估40%~120%)。PERSIANN-CDR和GLDAS整体表现为高估上游流域站点降水(高估28%~60%),但低估下游流域站点降水(低估11%~21%)。④ 在流域径流模拟上,当前的6套降水产品在精度或时段上仍无法满足水文模型模拟的需求。⑤ 通过水文模型反向评估,6套降水产品中区域气候模式输出的HAR在流域平均降水量和季节分配上更合理。     

基于TRMM数据的广西西江流域降水时空分布特征

以广西西江流域为研究对象,以TRMM数据为主要数据源,利用研究区15个气象站降水实测数据,使用相关系数、相对偏差和均方根误差对1998—2013年TRMM降水数据进行验证,并在此基础上对广西西江流域的降水时空分布特征进行分析,结果表明:1)TRMM 3B43降水数据与气象站点实测降水数据具有较好的一致性,年尺度和月尺度相关系数分别是0.79和0.92(α0.01),可以代表研究区实际降水情况;2)在降水时间分布上,1998—2013年间年降水量呈微弱的下降趋势,流域降水的季节分配不均匀,大部分降水集中在5至8月;3)在降水空间分布上,降水整体由东向西逐渐递减,春季(3—5月)的降水中心在流域东部,夏季(6—8月)移至西南部,秋季(9—11月)继续停留在西南部,冬季(12—2月)又移回东北部。     

澜沧江水文与水环境特征及其时空分异

简要分析了我国澜沧江流域云南段部分水化学指标的时空变化，发现顺干流流向降水和径流的变化量增加，稳定性减弱，离子浓度也随水流方向逐步降低；典型站点的离子浓度随时间表现出程度各异的增加势头。而支流的空间变异比较复杂，表明非地带性因子的作用强烈。目前澜沧江水质总体尚好，丰水期主要污染指标为CODMn和TP；上、中游水质良好，下游水质污染较严重，支流水质劣于干流；上、中游水质比较稳定，年际变化较小，下游及各支流水质呈逐年恶化趋势。     

雅鲁藏布江流域降水时空变化特征

雅鲁藏布江流域是全球气候变化的敏感区,该流域降水变化对青藏高原的水系统、生态系统和山地灾害系统的演变具有重要影响。本文通过流域水文分析,将雅鲁藏布江流域的三大水资源区细分为9个分区。基于雅鲁藏布江流域1979—2018年降水数据,综合分析了雅鲁藏布江流域及9个分区的年、干湿季、月降水量以及日、小时尺度极端降水的时空变化特征,探讨了降水和典型大尺度大气环流因子的相关性。结果表明：① 1979—2018年间,在流域尺度上,各时间尺度降水整体上均呈上升趋势。其中,年降水量上升趋势最大,为2.5 mm·a^-1;年、干湿季降水量以及典型小时尺度极端降水（Rx3hour、Rx12hour）均在95%信度水平下显著上升。在水资源分区尺度上,各分区不同时间尺度降水的变化趋势呈现更明显的非一致性,所有分区除小时尺度极端降水均呈上升趋势外,其余时间尺度降水的趋势变化方向各异。② 雅鲁藏布江流域降水存在明显的空间分异性,且降水空间分异性会随着降水指标时间尺度的缩短而增强。各时间尺度降水整体上均呈现出自东部向西部逐渐减少的趋势,流域东南部（分区Ⅲ-2）始终是高值中心,流域中西部（分区Ⅰ-2、Ⅱ-1）存在区域性高值中心。③ 北半球副热带高压和北半球极涡对雅鲁藏布江流域降水变化具有显著影响。研究结果有助于掌握当地降水的多尺度变化特征,可为雅鲁藏布江流域和青藏高原地区的水循环研究、水资源开发利用和山洪灾害防治等提供科学基础。