基于GIS的寧海縣降水分布細網格推算研究

申子彬++周溥佳++水旭瓊++郁懋楠++陳昌漢

摘 要：本文利用寧?？h國家一般氣象站及21個區(qū)域氣象站2007—2016年近10a的年均降水資料，結合各測站經緯度、海拔、坡度、坡向等地理要素，使用SPSS對年均降水做多元回歸分析，建立降水空間回歸模型；在多元回歸的基礎上，使用ArcGIS以寧海縣20m×20m DEM數(shù)據(jù)為基礎，對降水空間分布做細網格推算，結果表明推算模型與寧海縣域降水空間分布吻合度高，寧?？h年均降水總體西多東少，西部山區(qū)、茶山山脈為年均降水高值區(qū)，三門灣沿岸及長街年均降水相對較少。

關鍵詞：GIS；降水分布；多元回歸；細網格推算

中圖分類號：S161 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170933203

寧海縣地處浙江省東部沿海，象山港和三門灣之間，天臺山、四明山山脈交匯之處。縣域陸地總面積中，海拔500～1000m低山谷占10.1%，50～100m丘陵占61.5%，50m以下臺地、平地占28.4%，有“七山一水二分田”之說。依山傍海的區(qū)位以及復雜的地形因素成就了寧海寧波市雨極的稱號，寧?？h年均降水量位列寧波地區(qū)第1位，縣域內溪流縱橫，水資源豐富。以往針對寧?？h降水分布的研究不少，但局限于歷史上測站較少及資料單一，特別是寧海縣地形復雜，海陸差異大，歷史上單一國家站的降水對寧?？h降水分布代表性差，因此以往研究未能全面概述寧?？h降水空間分布特征。本文作者利用GIS技術對寧?？h國家一般站及縣域內21個區(qū)域氣象站2007—2016年近10a的最新年均降水資料進行細網格推算分析，總結寧?？h域降水空間分布特征，以期對縣內水資源開發(fā)利用、防災減災提供參考依據(jù)。

1 資料來源和處理

本研究采用了寧?？h域21個區(qū)域氣象站2007—2016年近10a的年均降水資料，為了避免年際變化對研究的影響，寧海國家一般站降水資料也取自2007—2016年；通過各測站日降水資料統(tǒng)計，得到各測站近10a年均降水量。

地理信息資料為國家地理信息中心提供的浙江省基礎地理背景數(shù)據(jù)，利用ArcGIS對浙江省地理背景數(shù)據(jù)進行格式轉換、拼接、裁剪及對柵格數(shù)據(jù)進行重采樣，提取20m×20m分辨率的寧?？h數(shù)字高程模型DEM及經緯度、海拔高度數(shù)據(jù)。利用DEM高程數(shù)據(jù)，計算坡度、坡向，公式如下：

（1）

公式（1）中θ為坡度，β為坡向，fx為南北方向高程變化率；fy為東西向高程變化率。

2 降水空間分布模型的建立

寧海縣依山傍海，海拔空間差異明顯，地形復雜，降水空間分布差異大，根據(jù)區(qū)域站近10a的觀測資料分析，年均降水量最大的留五扇站達2105.06mm，而年均降水最小的大殼島站僅1269.73mm，這與測站區(qū)位、地形因素密不可分；留五扇位于西部山區(qū)，且東側為喇叭口地形，有利于水汽抬升凝結，而大殼島位于三門灣中，周圍是海洋和灘涂，夏季對流云團自西向東移動，往往到沿海地區(qū)便減弱消散，導致大殼島降水遠遠少于西部山區(qū)測站。由此可見年均降水受經緯度、海拔高度、坡度、坡向等地理因素影響明顯。本文所選取的22個氣象站地形各異，各層海拔高度均有代表站點，空間分布均勻，對寧海縣降水分布有較好的代表性。為客觀地反應寧海寧?？h范圍的降水分布情況，需要建立1個降水空間分布模型，以往的研究[1][2]證明所有氣候要素的空間分布都可表示為：

y=y×+yg=f（δ，λ，h，θ，β）+yg （2）

式中y為氣候要素（如降水、氣溫、積溫）；δ、λ、h、θ、β分別代表經度、緯度、海拔高度、坡度、坡向等地理因子，yg為擬合氣候要素方程的殘差部分，f為擬合函數(shù)。本文中由于坡向數(shù)據(jù)為0～360°數(shù)據(jù)，不能直接作為量化因子進入回歸計算，故做如下處理：高婷等人2014年基于NCEP風向數(shù)據(jù)中國夏季降水估算的研究[3]說明，坡向對降水的增量在于坡向與盛行風向的夾角，盛行風向與坡向相反時，坡向對降水的增量最明顯，根據(jù)寧?？h歷年風向數(shù)據(jù)統(tǒng)計，春夏主要降水季節(jié)，寧?？h盛行風向為東南風。故將風向平均分為8個方向，分別為北、東北、東、東南、南、西南、西、西北，根據(jù)盛行風向與坡向夾角對降水增量關系，將東南量化為2，東、南為1，東北、西南為0，西、北為-1，西北為-2；并且將坡度低于2°的空間點坡向量化為0。

將經過量化處理的坡向數(shù)據(jù)與其他地理因素作為自變量，各站降水量作為因變量，使用SPSS進行多元回歸計算，得到以下方程：

y=-616.753×δ+222.466×λ+0.204×h+8.226×θ+10.599×β+70036.167 （3）

式（3）中y為年均降水量；δ、λ、h、θ、β分別為經度、緯度、海拔高度、坡度、坡向量化；該模型復相關系數(shù)為0.9，F(xiàn)檢驗值13.675，模型通過了0.01的信度檢驗。模型中各項因子的系數(shù)表達了寧?？h降水分布的特征，經度系數(shù)為-616.753，表明了寧?？h降水西多東少；緯度系數(shù)為222.466，表明縣域內降水北多南少；海拔高度與坡度的系數(shù)分別為0.204、8.226，表明了降水隨海拔高度、坡度增大而增大；經過量化后的坡向系數(shù)為10.599，證明東南坡對年均降水有增加效果，西北坡有減少效果，也證明了本文的坡向量化方法較為合理。

3 應用ArcGIS對降水進行細網格推算

根據(jù)上述得到的回歸模型式（3），結合寧?？h20m×20m 網格點上的δ、λ、h、θ、β（量化處理）等地理信息數(shù)據(jù)，推算出每個網格點上的降水值。將22個氣象站點的δ、λ、h、θ、β地理信息數(shù)據(jù)代入回歸模型，得到每個站點的推算值，與實際值做差值，得到y(tǒng)g殘差，利用ArcGIS對殘差yg做反距離加權插值分析，內插到20m×20m網格上，獲得殘差yg柵格圖，將此殘差柵格圖與細網格推算降水圖疊加，得到訂正后的降水細網格推算分布圖（圖1）。

為對比細網格推算與反距離加權插值降水分布特征差異，利用ArcGIS將22個站點降水資料通過反距離加權插值得到圖2（未經過細網格推算，僅做等值線插值分析）。

圖1 細網格推算降水分布圖

圖2 反距離加權插值降水分布圖

對比圖1與圖2，細網格推算圖與反距離加權插值圖在寧?？h整體雨量分布上表現(xiàn)一致，西部山區(qū)與東部茶山一帶為降水高值區(qū)，三門灣沿岸及長街一帶為降水低值區(qū)。細網格推算較好地反應了地形對降水分布的影響，模擬的結果細致精確，每20m格距上都有一個模擬數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，避免了由于站點布設少而造成等值線圖出現(xiàn)大小圓圈等現(xiàn)象。推算模型中涵蓋了經緯度、海拔高度、坡度、坡向，精確有效地反映出寧?？h復雜地形差異下降水分布的特征，精細化程度高，可靠性強，這是簡單的等值線插值法無法比擬的。

4 結論

針對寧海縣依山傍海的區(qū)位以及復雜的地形因素，降水空間分布差異大，已有的氣象站點無法全面細致地反應寧?？h降水空間分布等情況，本文使用SPSS及ArcGIS引入經緯度、海拔、坡度、坡向等地理因素，對降水建立多元回歸模型以及細網格推算研究，得到如下結論：寧海縣域內，年均降水大致呈現(xiàn)西多東少態(tài)勢，且海拔、坡度越大，年均降水量越大，東南坡對降水有增加效應，西北坡有減少效應；經過訂正后的降水細網格推算分布圖與反距離加權插值圖在寧?？h整體雨量分布上表現(xiàn)一致。經過對比分析，細網格推算模型模擬結果細致精確，可靠性強，其優(yōu)勢是簡單的等值線插值法無法比擬的；本文將年均降水分布與地理信息結合，推算非觀測點數(shù)據(jù)，方法可行，且精確可靠。精細化網格推算法也可以應用于其他農業(yè)資源氣候因子，為今后進一步深化研究工作提供了參考和科學依據(jù)。

參考文獻

[1]程遠.氣候變化背景下基于GIS的黑龍江省農業(yè)氣候資源分析[D].長春：東北農業(yè)大學，2012.

[2]楊榮光.基于GIS技術的泰安市農業(yè)氣候資源精細化區(qū)劃研究[D].濟南：山東農業(yè)大學，2010.

[3]高婷，曾燕，何永健，邱新法.基于NCEP風向數(shù)據(jù)的中國夏季降水估算研究[J].氣象科學，2014（5）：473-482.

作者簡介：申子彬（1992-），男，湖南邵東，本科，助理工程師，綜合氣象業(yè)務崗，研究方向：天氣預報與農業(yè)氣象。endprint