基于GIS的廣西溫度氣象參數(shù)精細化研究

羅紅磊，黃小燕，蘇 志，何 如，周紹毅，楊思施

(1.廣西壯族自治區(qū)氣象服務(wù)中心，廣西 南寧 530022；2.廣西壯族自治區(qū)氣象減災(zāi)研究所，廣西 南寧 530022；3.百色市氣象局，廣西 百色 533000)

建設(shè)項目溫度氣象參數(shù)推算是氣候可行性論證工作的一項重要內(nèi)容，目前氣候可行性論證報告主要依據(jù)鄰近氣象站的常規(guī)觀測資料開展氣候可行性論證評估工作，但大多數(shù)情況下，氣候可行性論證項目所在地距離參證氣象站和自動站均有一定距離，直接使用參證氣象站的推算結(jié)果還是相對比較粗略的，不具有針對性[1-4]。同時，氣溫由于緯度、海陸分布，以及地形地貌與下墊面性質(zhì)的不同，存在明顯的空間差異。廣西境內(nèi)海拔200 m以上的丘陵、山地面積約占全區(qū)總陸地面積的71%，氣溫具有垂直立體分布特征。而廣西在總面積為23.67×104km2的陸地上僅分布90個氣象臺站，相當于每個氣象站點的觀測數(shù)據(jù)代表了周圍2630 km2區(qū)域面積上的氣象資料，且海拔200 m以上的氣象站只有24個，海拔800 m以上的僅1個站，顯然這90個氣象站的氣溫資料不能全面、真實地反映廣西氣溫的分布情況[5]。目前廣西一共有2500多個自動氣象站點，自動站點的加密分布彌補了部分地區(qū)的觀測空白。但自動氣象站數(shù)據(jù)的應(yīng)用頻率還不夠高，如何充分應(yīng)用自動氣象站數(shù)據(jù)到實際的工作中，更好地為氣候可行性論證工作和工程建設(shè)項目服務(wù)，是當務(wù)之急。

GIS在小網(wǎng)格數(shù)值推算上有明顯的優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)合地形因素的氣候要素值精細化推算[6-9]。關(guān)于氣象要素的研究前人已經(jīng)做得很深入并且具體精細到網(wǎng)格點上，但關(guān)于工程氣象參數(shù)的研究還很粗略，只停留在站點數(shù)據(jù)的推算上，沒有精細化到網(wǎng)格點上的研究。為此，基于GIS技術(shù)，利用廣西國家氣象站點和自動氣象站點數(shù)據(jù)，開展廣西溫度氣象參數(shù)的精細化研究，為工程項目提供更精準的溫度氣象參數(shù)，改善氣候可行性論證報告中論證評估結(jié)果分辨率較低、針對性較差的問題，加強氣候可行性論證報告對工程建設(shè)項目的針對性，滿足工程項目建設(shè)的需求，提高氣候可行性論證服務(wù)的質(zhì)量。

1　資料與方法

1　資料來源及處理

廣西國家氣象站點和自動氣象站點溫度資料為廣西氣象檔案館提供。采用數(shù)理統(tǒng)計方法統(tǒng)計出廣西90個國家氣象站和具有10年以上氣溫數(shù)據(jù)的127個區(qū)域自動氣象站的年極端氣溫數(shù)據(jù)，以供計算各重現(xiàn)期的極端溫度使用，資料年限從建站起至2016年。

地理信息資料為國家基礎(chǔ)地理信息中心提供的1∶25萬廣西基礎(chǔ)地理背景數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為ARC/INFO的E00格式。采用GIS技術(shù)，對E00資料進行格式轉(zhuǎn)換、拼接、重采樣、分層、裁剪等一系列處理。

(1)資料格式的轉(zhuǎn)換：將廣西范圍的每幅圖的E00格式數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換成shp文件格式，并對廣西的每幅圖進行整體拼接。

(2)海拔高度數(shù)據(jù)的重采樣：按照1 km×1 km網(wǎng)格距對數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)進行重采樣，獲得1 km×1 km分辨率的海拔高度數(shù)據(jù)。

(3)行政邊界、行政點的獲?。簩⑿姓吔?、行政點矢量數(shù)據(jù)分成2層，分別為省、地市2級。

(4)經(jīng)度、緯度數(shù)據(jù)的提?。豪脧V西的海拔高度數(shù)據(jù)計算網(wǎng)格距為1 km×1 km分辨率的廣西經(jīng)度、緯度數(shù)據(jù)。

1.2　研究方法

1.2.1站點各重現(xiàn)期極端氣溫推算方法很多研究者認為在研究極端氣候條件下，年極端溫度服從耿貝爾分布并適用頻率分析法，其精準度高，可由統(tǒng)計樣本得到準確的模型計算參數(shù)，人為影響因素小，便于分析比較，因此本研究采用耿貝爾概率分布來推算廣西站點各重現(xiàn)期的極端溫度參數(shù)[10-12]。

耿貝爾分布是描述極值統(tǒng)計分布的一種理論模式，其概率分布函數(shù)為：

F(x)=exp{-exp[-α(x-u)]}

(1)

其保證率函數(shù)為：

P(x)=1-exp{-exp[-α(x-u)]}

(2)

式中，u為分布的位置參數(shù)，即分布的眾值；α為分布的尺度參數(shù)。

(3)

(4)

(5)

(6)

其中，xi為連續(xù)n個年份極端氣溫樣本序列，系數(shù)c1和c2可查表求得。

由式(2)得到：

(7)

重現(xiàn)期為R(概率為P=1/R)的極端氣溫xR可按下式計算：

(8)

需要注意的一點是，在對極端最低氣溫進行擬合時，首先對年極端最低氣溫進行變換，變換公式如下：

(9)

然后采用(1)式對變換后的氣溫序列進行擬合，利用此分布函數(shù)對變換后的氣溫序列進行推算，推算結(jié)果乘以-1即可得到極端最低氣溫的推算值。

1.2.2多元線性回歸分析法回歸分析是一種傳統(tǒng)的應(yīng)用性較強的科學(xué)方法，它不僅能夠把隱藏在大規(guī)模原始數(shù)據(jù)群體中的重要信息提煉出來，把握住數(shù)據(jù)群體的主要特征，從而得到變量間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)表達式，利用概率統(tǒng)計知識對此關(guān)系進行分析，以判別其有效性，還可以利用關(guān)系式，由一個或多個變量值去預(yù)測和控制另一個因變量的取值，從而知道這種預(yù)測和控制達到的程度，并進行因素分析。

設(shè)某一要素y，受k個要素x1，x2，…，xk的影響，其聯(lián)系形態(tài)是線性關(guān)系，通過N組觀測，得到一組地理數(shù)據(jù)為(ya；xa1，xa2，…，xak)，(a=1,2,…,n)。多元線性回歸數(shù)學(xué)模型為:

(10)

式中，b0為常數(shù)項，b1，b2，…，bk為偏回歸系數(shù)。

多元線性回歸數(shù)學(xué)模型建立后，是否與實際數(shù)據(jù)有較好的擬合度，其模型線性關(guān)系的顯著性如何等，還需通過數(shù)理統(tǒng)計進行檢驗。常用的統(tǒng)計檢驗有R檢驗和F檢驗。

1.2.3格網(wǎng)GIS技術(shù)格網(wǎng)GIS是將研究區(qū)域數(shù)據(jù)按平面坐標或按地球經(jīng)緯線劃分格網(wǎng)，以格網(wǎng)為單位，描述或表達其中的屬性分類、統(tǒng)計分級，以及變化參數(shù)和虛擬現(xiàn)實的較低精度的固定模式，表達其在空間上動態(tài)時空變化的規(guī)律。

2　結(jié)果與分析

2.1　站點各重現(xiàn)期極端氣溫推算

利用統(tǒng)計出的廣西90個國家氣象站和具有10年以上氣溫數(shù)據(jù)的127個區(qū)域自動氣象站的年極端氣溫數(shù)據(jù)，采用(1)式進行擬合，計算其公式參數(shù)，以南寧、桂林為例，參數(shù)結(jié)果見表1。

表1　南寧、桂林分布函數(shù)參數(shù)計算結(jié)果

將所確定的模型參數(shù)代入到對應(yīng)的耿貝爾概率密度公式中去，并進行計算和繪圖，可以得到南寧、桂林的極端氣溫保證率曲線和實測點對比圖(圖1、圖2)。由圖1、圖2可以看出，南寧、桂林的年極端氣溫模型曲線與實測數(shù)值均吻合較好，廣西其他站點的極端氣溫模型曲線與實測數(shù)值也均吻合較好(圖略)，因此，用耿貝爾模型對極端最高氣溫和極端最低氣溫的頻率分布進行模擬是合理的。

圖1　南寧極端溫度保證率曲線圖

圖2　桂林極端氣溫保證率曲線圖

模型曲線與實測數(shù)值的吻合程度雖然可以從曲線圖上得到直觀感受，但這種評判不僅受觀測者個人感受程度的影響，而且不能得出曲線適合程度的客觀標準，這時就需要進行吻合程度的量化評價。本文采用ω2檢驗進行擬合優(yōu)度檢驗,另外,還計算理論分布函數(shù)與經(jīng)驗分布函數(shù)的線性相關(guān)系數(shù)。

表2給出了各檢驗值，從檢驗結(jié)果可以看出ω20.99，廣西其他站點的檢驗結(jié)果也均是ω20.9，表明用耿貝爾分布函數(shù)對極端溫度的頻率分布進行擬合是合理和準確的，理論計算與實際數(shù)據(jù)吻合程度良好，能夠反映出極端氣溫分布的趨勢和基本特性。因此，可以利用耿貝爾分布對極端氣溫進行推算。

采用耿貝爾分布推算各站點重現(xiàn)期為10年、30年、50年、100年的極端氣溫，詳細數(shù)據(jù)結(jié)果供后面精細化推算使用，具體結(jié)果略。

表2　擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果

2.2　各重現(xiàn)期極端氣溫空間模型建立

廣西地形地貌復(fù)雜，海拔差異顯著，氣候資源的立體多樣性特征明顯。而氣象臺站稀少且呈點狀分布，顯然不能全面真實地反映氣象站點以外的氣候資源分布狀況。為了比較客觀地反映廣西極端氣溫空間分布狀況，需要建立極端氣溫隨地理因子變化的空間分析模型，其表達式為：

Tn=f(φ,λ,h)+ε

(11)

ε=f(觀測值)-f(φ,λ,h)

(12)

式(11)、式(12)中，Tn為不同重現(xiàn)期極端氣溫值，φ,λ,h分別代表緯度、經(jīng)度、海拔高度等地理因子，ε為地理殘差。

將推算出的廣西氣象站點各重現(xiàn)期極端氣溫值與氣象站點所在地的經(jīng)度、緯度、海拔高度等地理因子，采用多元線性回歸分析方法進行逐步回歸分析，建立各重現(xiàn)期的廣西極端氣溫空間分析模型，結(jié)果見表3。

從回歸效果看，表3中各模型均通過了信度為0.01的顯著性檢驗，復(fù)相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，F(xiàn)檢驗結(jié)果為74.507～302.134，說明模型均具有良好的統(tǒng)計學(xué)意義，回歸效果很好，應(yīng)用它可進行溫度參數(shù)的小網(wǎng)格推算。

表3　廣西各重現(xiàn)期極端氣溫值與地理參數(shù)的關(guān)系模型

注：、、h分別代表緯度、經(jīng)度、海拔高度，R2為復(fù)相關(guān)系數(shù)。

2.3　各重現(xiàn)期極端氣溫GIS網(wǎng)格計算

2.4　各重現(xiàn)期極端氣溫專題圖制作

采用GIS分級與渲染技術(shù)，將廣西不同重現(xiàn)期極端氣溫進行等級劃分，并結(jié)合廣西行政邊界、行政點、氣象站點等地理信息數(shù)據(jù)，生成廣西各重現(xiàn)期極端氣溫空間分布圖(圖3、圖4)。

2.5　極端溫度參數(shù)空間分布特征

圖3顯示重現(xiàn)期為10年、30年、50年、100年的極端最低氣溫空間分布圖，由圖3可以看出，廣西各重現(xiàn)期的極端最低氣溫分布是北部低、南部高，丘陵山區(qū)低、盆地平原高。與湘、黔交界的邊緣各縣、金秀縣以及海拔較高的大明山頂(1502 m)、大容山頂(1256 m)、圣堂山頂(1226 m)、貓兒山頂(1995 m)各重現(xiàn)期的極端最低氣溫較低，100年一遇的極端最低氣溫基本均在-6 ℃以下，其中大明山頂(1502 m)、大容山頂(1256 m)、圣堂山頂(1226 m)和貓兒山頂(1995 m)100年一遇的極端最低氣溫分別為-13.7、-12.6、-11.3、-21.8 ℃。右江河谷地區(qū)、南部的沿海地區(qū)、南寧地區(qū)、崇左地區(qū)、貴港地區(qū)，玉林地區(qū)各重現(xiàn)期的極端最低氣溫相對較高，100年一遇的極端最低氣溫均在-2 ℃以上。其他地區(qū)的100年一遇的極端最低氣溫在-6～-2 ℃之間。

圖3　重現(xiàn)期為10年、30年、50年、100年的極端最低氣溫空間分布圖

圖4顯示重現(xiàn)期為10年、30年、50年、100年的極端最高氣溫空間分布圖，由圖4可以看出，廣西各重現(xiàn)期的極端最高氣溫分布是右江河谷及其上游的田林、隆林、西林、南寧地區(qū)、崇左地區(qū)、貴港地區(qū)，柳州地區(qū)，賀州地區(qū)以及桂林市、靈川縣、臨桂縣等各重現(xiàn)期的極端最高氣溫相對較高，100年一遇的極端最高氣溫均在40 ℃以上，其中百色、南寧、崇左、貴港、柳州、賀州、桂林100年一遇的極端最高氣溫分別為43.6、40.5、42.3、40.7、40.3、41.1、40.6 ℃。向南靠近沿海和向北與湘、黔交界的北部邊緣各地，以及金秀縣、那坡縣、靖西縣、德保縣各重現(xiàn)期的極端最高氣溫相對較低，100年一遇的極端最高氣溫在40 ℃以下，其中那坡縣、樂業(yè)縣、南丹縣、金秀縣，北海、潿洲島100年一遇的極端最高氣溫分別為37、36.3、37.2、34.7、37.8、36.6 ℃。

采用GIS格網(wǎng)技術(shù)結(jié)合廣西地理信息數(shù)據(jù)推算出來的廣西各重現(xiàn)期極端氣溫空間分布圖，與根據(jù)氣象站點推算結(jié)果所繪的分布圖(圖略)基本一致，但根據(jù)氣象站點推算結(jié)果所繪的分布圖比較粗略，經(jīng)過GIS格網(wǎng)技術(shù)推算后所得的結(jié)果制作的廣西各重現(xiàn)期極端氣溫空間分布圖更精細，更準確地描述出各重現(xiàn)期極端氣溫空間分布特征，實現(xiàn)精細化研究。

3　結(jié)論

(1)用耿貝爾分布函數(shù)對極端氣溫的頻率分布進行擬合是合理和準確的，理論計算與實際數(shù)據(jù)吻合程度良好，能夠反映出極端氣溫分布的趨勢和基本特性。

(2)本研究引用GIS技術(shù)到氣候可行性論證工作中，實現(xiàn)結(jié)合地形因素的溫度氣象參數(shù)的精細化推算，為項目的工程建設(shè)提供了科學(xué)的氣象依據(jù)。

(3)經(jīng)過GIS格網(wǎng)技術(shù)推算后所得的結(jié)果制作的廣西各重現(xiàn)期極端氣溫空間分布圖更細致更精確，準確地描述出各重現(xiàn)期極端氣溫空間分布特征，能夠直觀地反映出溫度參數(shù)隨地理位置和海拔高度的立體變化特征。

(4)各重現(xiàn)期極端最低氣溫的分布特征：北部低、南部高，丘陵山區(qū)低、盆地平原高。與湘、黔交界的邊緣各縣、金秀縣以及海拔較高的大明山頂、大容山頂、圣堂山頂、貓兒山頂各重現(xiàn)期的極端最低氣溫較低，100年一遇的極端最低氣溫基本均在-6 ℃以下，右江河谷地區(qū)、南部的沿海地區(qū)、南寧地區(qū)、崇左地區(qū)、貴港地區(qū)，玉林地區(qū)各重現(xiàn)期的極端最低氣溫相對較高，100年一遇的極端最低氣溫均在-2 ℃以上。其他地區(qū)的100年一遇的極端最低氣溫在-6～-2 ℃之間。

圖4　重現(xiàn)期為10年、30年、50年、100年的極端最高氣溫空間分布圖

(5)各重現(xiàn)期極端最高氣溫的分布特征：右江河谷及其上游的田林、隆林、西林、南寧地區(qū)、崇左地區(qū)、貴港地區(qū)、柳州地區(qū)、賀州地區(qū)以及桂林市、靈川縣、臨桂縣等各重現(xiàn)期的極端最高氣溫相對較高，100年一遇的極端最高氣溫均在40 ℃以上；向南靠近沿海和向北靠近與湘、黔交界的北部邊緣各地，以及金秀縣、那坡縣、靖西縣、德?？h各重現(xiàn)期的極端最高氣溫相對較低，100年一遇的極端最高氣溫在40 ℃以下。

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