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标题	宝鸡地区降水特征分析及降水量预测
范文	徐盼盼　张奇莹　钱会　林涛 摘要：基于宝鸡气象站1961年-2015年降水实测数据，利用线性拟合、模比系数积差曲线、Mann-Kendall检验法、云模型和滑动平均-马尔可夫模型对该地区降水变化特征和降水量预测进行了全面分析。结果表明：宝鸡地区年降水量、丰水期和枯水期降水量的线性变化率分别为-11.9 mm/（10a）、2.6 mm/（10a）和-14.5 mm/（10a），且枯水期降水量的减少趋势显著。宝鸡地区年际与年内降水量分配极不均匀，不均匀性为全年>丰水期>枯水期；降水量不均匀性的稳定程度为丰水期>全年>枯水期。丰、枯期滑动平均降水量预测值的总和较年尺度的预测值更为准确，且2016年-2020年的年降水量预测值分别为613.1 mm、727.0 mm、632.0 mm、457.2 mm和876.7 mm。研究结果可为该地区旱涝灾害的防治提供科学依据。 关键词：降水特征；云模型；预测；滑动平均-马尔可夫模型；宝鸡地区 中图分类号：P332；P426.6 文献标识码：A 文章编号：1672-1683（2017）05-0063-07 水资源是人类赖以生存的宝贵资源，是维持生态系统健康发展的重要因素。大气降水作为水资源的重要补给源，其量的多少与一个地区水资源的丰富程度密切相关，也影响该地区水资源开发利用的程度，更是决定旱涝等自然灾害发生的重要气象因子。雨水的资源化利用不仅可以缓解局部地区水资源供需不均衡的矛盾，也可以有效地控制旱涝等灾害的影响程度，减少灾害造成的各种损失，而一个地区降水量的变化特征分析及其科学预测是这一系列工作的基础。 降水的时序分布特性分析对管理部门的科学用水、农业生产的发展以及相关部门制定各项政策与措施具有指导性的意义。目前，研究降水时序特征的常用方法有小波分析法、累积距平法、Mann-Kendall法，这些方法共同的不足之处在于难以实现对降水时间分布的均匀性和稳定性进行量化。云模型可以实现降水定性分布与定量分布的转换，并能弥补其它方法未能对均匀性和稳定性进行准确量化的缺点。因此，基于云模型对宝鸡市年降水和丰枯期降水的时序分布特征进行深入研究，以全面掌握宝鸡市降水量的分布情况，可为其水资源评估、降水动态变化的监测及其影响提供科学依据。 降水量预测是降水资源潜力计算的基本工作，也是水资源管理规划和水文预报的重要环节。目前，常用于降水量预测的方法有多元统计法、蒙特卡罗模拟法、频谱分析及基于灰色和模糊数学的预测方法，但由于降水过程受海陆位置、地理位置、大气环流等因素的影响，使得降水量的不确定性和随机性极为复杂。因此，这些方法很难满足水文序列长期预报的精度。滑动平均-马尔可夫模型可以弥补以上方法的不足并充分利用原始数据信息，使得降水量的预测值具有较强的可靠性和准确性。 作为陕西省第二大城市的宝鸡市地处我国东南季风性气候与西北温带大陆性气候的过渡带。由于降水量分布的不均匀性，使得旱涝等气象灾害频发，水资源供需矛盾突出。因此，本文基于宝鸡气象站1961年-2015年的降水资料，应用云模型和滑动平士匀卜马尔可夫模型对宝鸡市降水特征进行分析并对降水量进行预测，为该区域降水时序演变规律的研究和水资源管理与规划等提供依据，为水文预报提供一种定性与定量相结合的分析方法。 1研究区概况与资料来源 1.1研究区概况 宝鸡地处107°03′-107°18′E、33°35′-35°06′N之间，位于关中平原西部，南临秦岭，北依黄土源，渭河自西向东纵贯其间，属于暖温带半湿润气候，季风盛行，四季分明。冬季干冷少雪，夏季炎热干燥和温热多雨交替出现，春季升温迅速而气候多变，秋季降温快且多连阴雨。宝鸡地区光、热、水资源较为丰富，多年平均气温12.9℃，极端最高气温41.6℃，极端最低气温为-17℃；年平均日照时数达1904h，无霜期217 d，多年平均风速1.2 m/s；多年平均降水量为666.1 mm，主要分布在5月-10月，由西向东逐渐增加，由南向北逐渐减少。 1.2资料来源 本文选用宝鸡气象观测站（中央气象城市站号57016、位置107°08′E、34°21′N、海拔612.4 m）1961年-2015年逐月降水资料，该数据来源于中国气象科学数据共享服务网和陕西省统计年鉴。基于月降水数据，采用统计学方法可得到逐年丰水期（5月-10月）、枯水期（11月至翌年4月）和全年的降水资料。 2研究方法 2.1云模型 2.1.1概念 云是由许多云滴组成，云的整体形状与云滴分别反映了定性的概念和定量的描述，产生云滴的过程就是定性和定量之间的不确定性映射。因此，基于传统模糊数学和概率统计交叉渗透基础上建立的云模型可以实现不确定性语言与定量数值的转化。云的3个数字特征分别为期望Ex、熵En和超熵He，其中，期望Ex是论域的中心值，表示云的“最高点”；熵En表示一个定性概念可被度量的范围，即该定性概念的不确定性，又称模糊性表示云的“跨度”，即熵越大云的“跨度”越大；超熵He表示熵的不确定性，即云图上云滴的离散程度，反映云的“厚度，超熵越大，云越“厚”。云模型有不同类型的云，如梯形云、正态云、半降云等，本文以正态云模型为基础对宝鸡地区降水特征进行研究。 2.1.2云发生器 3降水特征分析 3.1降水基本特征 通过对宝鸡地区1961年-2015年降水量基本统计特征进行分析可知，12.5%、37.5%、62.5%、和87.5%降水频率对应的年降水量分别为824.5mm、701.2 mm、609.7 mm和490.6 mm。宝鸡地区全年降水量分布最离散，丰水期次之，枯水期分布最集中；丰、枯水期和全年的降水量都处于正偏的状态，即主要处于小于均值的状态；且年降水量和丰水期、枯水期降水量年際分布不均匀，降水量极差大，极端降水现象明显，易引起旱涝灾害发生，详见表1。结合图2可知，宝鸡地区年内降水分配不均匀，主要集中在丰水期，其中7月-9月所占比例最大，为51.45%，而12月-2月所占比例最小，为3.23%。 由图3可知，年降水量与枯水期降水量呈减少趋势，递减率分别为12.4 mm/（10a）、12.9mm/（10 a）；丰水期降水量呈增加趋势，递增率为2.6 mm/（10a）。可见，全年降水的减少量集中在枯水期。基于M ann-Kendall检验法得到宝鸡地区年、丰水期和枯水期的降水量Z值分别为-1.060、0.073和-4.247，年降水量和丰水期降水量的变化趋势不显著，而枯水期降水量通过99%的显著性检验，减少趋势显著。 降水量模比系数差积曲线法能较好地反应降水量多寡的周期变化。由图4可知，宝鸡地区年降水量与丰水期降水量的周期变化基本一致，20世纪70年代、90年代和2008年-2015年为降水的偏丰期，20世纪末和2001年-2008年为降水的偏枯期，80年代呈多寡交替的变化现象；枯水期降水量基本呈先增后减的周期变化，1961年-1975年为降水偏多期，1975年-2015年为降水偏少期。 3.2云模型分析 以宝鸡地区丰水期、枯水期和全年降水量为研究对象，依据逆向云发生器得到各自隶属云的数字特征（表2），然后依据正向云发生器绘制隶属云图（图5）。期望Ex表示降水量的平均值；熵En反映了降雨量相对平均值的离散程度，值越大，分布越不均匀；超熵He表示熵的离散程度，值越大不均匀性的稳定性越低。由表2和图5可知：枯水期降水量少，但分布的不均匀性低，稳定性高；丰水期降水量远大于枯水期，但分布较为离散且稳定性最低；全年降水量分布最离散且稳定性较小；这与该地区降水量变差系数Cv和偏态系数Cs分析得到的结论具有一致性。由此可见，在丰水期和全年的时间尺度上，降水量的不确定性高，增加了该时期水资源管理和水文预报的难度。 4降水量预测 4.1模型检验 基于降水频率分级标准将宝鸡地区1961年-2013年滑动平均降水序列划分为5个区间（表3），确定各时段的具体状态，对2012年和2013年滑动平均降水量进行预测（表4、表5和表6），并通过模糊集理论的级别特征值进一步计算分析，对模型的精度进行检验（表7）。 由表7可知，在中长期水文预报值相对误差小于20%的要求下，宝鸡地区2012年和2013年丰水期、枯水期和全年的滑动平均降水量的预测结果均满足精度要求。对于全年滑动平均降水量的预测，将丰、枯水期的预测值相加与基于年尺度的预测值进行对比，前者2012年和2013年滑动平均年降水量的相對误差分别为2.67%和5.09%，后者分别为10.04%和4.25%，可见，丰、枯水期预测结果的相加值更为精准，可靠性更高。因此，对于宝鸡地区2014年-2018年的滑动平均年降水量仅用丰、枯水期降水量预测值的总和进行预测。 4.2降水量预测 基于滑动平均-马尔科夫预测模型，利用丰、枯水期滑动平均降水量预测结果的相加值对宝鸡地区2014年-2018年的滑动平均年降水量进行预测，进而依据三年滑动平均公式得出2016年-2020年降水量的预测值，见表8。 5结论 （1）宝鸡地区降水量在年内、年际分配不均匀。年降水量和枯水期降水量分别以11.9 mm/（10a）和14.5 mm/（10a）的递减率变化，丰水期降水量以2.6 mm/（10a）的递增率变化；其中，枯水期降水量的减少趋势显著，且年降水量的减少基本都集中在枯水期。 （2）宝鸡地区年降水量的分布最离散，稳定性较差；丰水期降水量的分布较分散，稳定程度最低；与丰水期降水量相差甚远的枯水期，其降水量的分布最为集中，稳定性也最好。 （3）基于滑动平坶马尔可夫模型，对宝鸡地区全年、丰水期和枯水期的滑动平均降水量进行了预测，其结果均满足精度要求；对于全年滑动平均降水量的预测，丰、枯期滑动平均降水量预测值的总和较年尺度的预测值更为准确，预测2016年-2020年分别为平水年、偏丰水年、平水年、枯水年和丰水年。 （4）通过对宝鸡地区降水特征分析和降水量预测，显示出云模型与滑动平均-马尔可夫模型两者结合在降水分析与预测中具有很强的适用性，因此，可将这两种模型相结合作为研究中长期水文序列的定性与定量综合分析的方法。
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