周至县降水变化特征分析

第36卷第2期2022年4月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .36N o .2A pr .,2022收稿日期:2021-08-14 资助项目:国家重点研发计划项目(2017Y F C 0505501);重庆市科技兴林项目(渝林科研2020-10) 第一作者:孟泽坤(1998 ),女,硕士研究生,主要从事土壤侵蚀与水土保持研究㊂E -m a i l :1052149897@q q .c o m 通信作者:王彬(1983 ),男,副教授,博士生导师,主要从事土壤侵蚀与水土保持研究㊂E -m a i l :w a n g b i n 1836@b jf u .e d u .c n 渠江流域降水时空分布特征孟泽坤,王彬(北京林业大学水土保持学院,重庆缙云山三峡库区森林生态系统国家定位观测研究站,北京100083)摘要:基于1961 2020年渠江流域13个气象站点降水数据,运用累积距平㊁M a n n -K e n d a l l 检验㊁小波分析和K r i g i n g 插值等方法研究分析了流域降水量及暴雨事件的时空分布特征㊂结果表明:渠江流域60年年均降水量1126.17mm ,年降水量整体呈缓慢上升趋势,降水倾向率为6.9mm /10a㊂年降水量波动剧烈,存在27年㊁15年的周期性变化㊂年均降水量呈现由西部向东北部递增的趋势,降水量高值区位于流域东北部万源地区,低值区位于西部巴中地区㊂年降水量倾向率呈现由西北部向东南部递增的趋势,东部及南部降水倾向率为10~15mm /10a ㊂渠江流域降水呈季节性变化,春季㊁秋季降水量呈下降趋势,夏季㊁冬季降水量呈上升趋势㊂5年滑动平均数据表明,夏季降水倾向率为16.9mm /10a ,秋季降水倾向率为-7.7mm /10a ㊂季节降水量波动明显,突变点较多,春㊁夏㊁秋季突变点主要集中于1961 1980年和2010 2020年间,冬季突变点集中于1985 2005年间㊂渠江流域春㊁夏㊁秋㊁冬四季降水倾向率最高值分别位于流域南部㊁东北部㊁东南部和西部㊂渠江流域汛期暴雨年均日数为4.28日,暴雨日数整体呈上升趋势,60年内暴雨日数以0.21d /10a 的速率增加㊂汛期暴雨日数年际波动明显,1965年㊁1983年㊁1984年呈显著增加趋势㊂汛期暴雨日数存在14年㊁21年的周期性变化㊂渠江流域多年平均暴雨日数呈现由西南部向东北部递增的趋势,流域南部达川地区的上升趋势最快,较流域整体上升趋势高0.15d /10a ㊂关键词:降水量;暴雨日数;周期性变化;时空分布特征变化;渠江流域中图分类号:P 467 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2022)02-0209-10D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2022.02.027S p a t i o -t e m p o r a lH e t e r o g e n e i t y o fP r e c i p i t a t i o nV a r i a t i o n s i n Q u j i a n g Ba s i n M E N GZ e k u n ,WA N GB i n(S c h o o l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,B e i j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y ,T h r e e -g o r ge s R e s e r v o i rA r e a (C h o n g q i n g )F o r e s tE c o s y s t e m R e s e a r c hS t a t i o n ,B e i j i n g 100083)A b s t r a c t :B a s e do n t h e p r e c i p i t a t i o nd a t ao f 13m e t e o r o l o g i c a l s t a t i o n s i nQ u j i a n g Ba s i n f r o m1961t o2020,t h i s s t u d y u s e d c u m u l a t i v e a n o m a l y ,M a n n -K e n d a l l t e s t ,w a v e l e t a n a l y s i s ,a n dK r i g i n g i n t e r p o l a t i o nm e t h o d s t o a n a l y z e s p a t i o -t e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c so f p r e c i pi t a t i o na n de x t r e m ee v e n t sv a r i a t i o n s .T h er e s u l t ss h o w e d t h a t t h e 60-y e a r a v e r a g e a n n u a l p r e c i p i t a t i o nw a s 1126.17mmi nt h eQ u j i a n g b a s i n ,g i v i n g as l o wu p w a r d t r e n dw i t hat e n d e n c y r a t eo f6.9mm /10a .T h ea n n u a l p r e c i p i t a t i o nf l u c t u a t e dv i o l e n t l y ,w i t hc y c l i c a l c h a n g e s o f 27a a n d 15a .T h e a v e r a g e a n n u a l p r e c i pi t a t i o n i n c r e a s e d f r o mt h ew e s t t o t h e n o r t h e a s t .T h e a r e a w i t hh i g h p r e c i p i t a t i o nw a s l o c a t e d i n t h eW a n y u a n a r e a i n t h e n o r t h e a s t o f t h e b a s i n ,w h i l e t h e a r e aw i t h l o w p r e c i p i t a t i o ni n t h e w e s t e r n B a z h o n g a r e a .T h e a n n u a l p r e c i p i t a t i o n t e n d e n c y ra t ei n c r e a s e d f r o m t h e n o r t h w e s t t o t h e s o u t h e a s t ,a n d t h e p r e c i p i t a t i o n t e n d e n c y ra t e i n t h e e a s t a n ds o u t hw a s 10~15mm /10a .P r e c i p i t a t i o n i n t h eQ u j i a n g B a s i n c h a n g e d s e a s o n a l l y ,w i t h a d o w n w a r d t r e n d i n s p r i n g a n d a u t u m n ,a n d a n u p w a r d t r e n d i n s u mm e r a n dw i n t e r .T h e 5-y e a r s l i d i n g a v e r a g e i n d i c a t e d t h a t t h e s u mm e r t e n d e n c y ra t ew a s 16.9mm /10a ,b u t-7.7mm /10a f o r t h e a u t u m n .S e a s o n a l p r ec i p i t a t i o n f l u c t u a t ed s i g n i f i c a n t l y w i t hm a n y m u t a t i o n p o i n t s .T he m u t a t i o n p o i n t s i ns p r i n g ,s u mm e ra n da u t u m n w e r e m a i n l y co n c e n t r a t e d i n1961 1980a n d2010 2020,a n d t h em u t a t i o n p o i n t s i nw i n t e r c o n c e n t r a t e d i n1985 2005.T h eh i g h e s t p r e c i pi t a t i o n t e n d e n c y r a t e s i n s p r i n g ,s u mm e r ,a u t u m n ,a n dw i n t e rw e r e i n t h e s o u t h ,n o r t h e a s t ,s o u t h e a s t a n dw e s t o f t h eb a s i n r e s p e c t i v e l y .H e a v y r a i n s t o r md a y s i n t h eQ u j i a n g b a s i nd u r i n g t h e f l o o d s e a s o n a v e r a g e d 4.28d a y s p e r y e a r ,s h o w i n g a nu p w a r dt r e n d w i t har a t eo f0.21d /10a i nt h es t u d i e d60y e a r s .D u r i n g th ef l o o ds e a s o n,i t f l u c t u a t e ds i g n i f i c a n t l y,a n dt h e r ew a sas i g n i f i c a n t i n c r e a s et e n d e n c y i n1965,1983a n d1984.H e a v y r a i n s t o r md a y s i n t h e f l o o d s e a s o n h a d t h e p e r i o d i c c h a n g e s o f14a a n d21a.T h em u l t i-y e a r a v e r a g e o f h e a v y r a i n s t o r md a y s s h o w e d a n i n c r e a s i n g t r e n d f r o mt h e s o u t h w e s t t o t h en o r t h e a s t.T h eu p w a r d t r e n d i n t h e s o u t h e r n p a r t o f t h eb a s i n-D a c h u a na r e aw a s t h e f a s t e s t,w h i c hw a s0.15d/10ah i g h e r t h a n t h e a v e r a g e u p w a r d t r e n do f t h ew h o l eb a s i n.K e y w o r d s:p r e c i p i t a t i o n;h e a v y r a i n s t o r md a y s;p e r i o d i c a l c h a n g e;s p a t i o-t e m p o r a l v a r i a t i o n s;Q u j i a n g B a s i n近年来,在全球气候变化背景下,降水时空分布更加不均匀,极端天气事件明显增多[1-2],旱涝灾害频发,针对降雨时空变异性的研究逐渐成为研究热点[3]㊂我国位于欧亚大陆东部,东临西太平洋,海陆热力差异明显,季风气候是主要的气候特征之一,降水等气象要素存在明显的时空变异性㊂渠江流域是长江上游水系含沙量最大的河流 嘉陵江左岸的最大支流,流域降水量受季风的影响表现出明显的季节性差异,同时受地形㊁地貌㊁土壤㊁地质等条件的影响,该流域气象水文要素空间特征差异大[4],水土流失严重,径流含沙量高㊂近年来,渠江流域洪水灾害频发㊂2011年 9㊃18 暴雨洪灾中,渠江流域发生了历史上最大洪水,经济损失高达141亿元㊂2021年7月,强降雨导致渠江流域部分中小河流发生超警戒超保证洪水,渠江干流三汇站洪峰流量接近历史峰值,人民生命财产安全受到严重威胁㊂此外,长江流域中三峡水系㊁洞庭湖水系㊁鄱阳湖水系等34条河流形势也非常严峻㊂因此,针对渠江流域降水及暴雨事件的时空分布特征的研究是极有必要的㊂现有研究[5]表明,嘉陵江流域降水量整体呈下降趋势,但支流渠江流域变化趋势与其相反㊂嘉陵江流域年降水量存在35年和21年的周期性变化[6],各季节降雨量存在很大的差异,夏季和冬季降水量增加,春季降水量呈微弱减少趋势,秋季降水量显著减少[7]㊂渠江流域位于嘉陵江流域东南部,年均降水量较大,夏季降水量增加趋势最显著[8]㊂此外,杜华明等[7]对嘉陵江流域的研究表明,年平均暴雨日数与年平均降水量存在显著正相关关系,相关系数为0.84 (p<0.01),年平均降水量的多少是影响年平均暴雨出现日数的重要因素;罗玉等[9]研究发现,2005年开始四川盆地的极端日降水事件明显增多;符艳红等[10]研究指出,嘉陵江流域东南部 渠江流域降水日数最多;袁梦等[11]对渠江流域1970 2012年降水资料分析研究得出,渠江流域汛期降水量增大,暴雨频率增加,降水趋于极端的结论㊂现有的研究多是对嘉陵江流域进行整体的研究,针对渠江流域的深入研究较少,且渠江流域位于嘉陵江流域东部,受季风影响更为明显,其降水量在时间和空间上的表现与嘉陵江整体趋势存在差异㊂因此,本文从年㊁季节2个尺度对渠江流域的降水量进行时空分布特征研究,以期揭示渠江流域降水时空分异规律,并对渠江流域汛期暴雨事件的时空分布特征进行了研究,为该地区乃至长江流域季风气候区防范全球气候变化影响下的洪涝灾害提供理论依据㊂1流域概况渠江是长江支流嘉陵江左岸最大的支流,流经四川㊁陕西㊁重庆㊂流域地跨东经106ʎ28' 109ʎ00',北纬30ʎ00' 32ʎ48',面积3.7万k m2㊂渠江流域地势北部高南部低,海拔178~2669m㊂土壤类型以棕壤㊁黄棕壤㊁紫色土为主[4]㊂渠江流域属于亚热带湿润季风气候,气候温和㊁雨量充沛,平均降水量变化于785.65~1737.01mm㊂受季风性气候的影响,流域降水量年内分布不均,多集中在5 9月,约占全年降水量的63%㊂图1研究区域及气象站点分布位置2材料与方法2.1数据资料本研究收集整理了渠江流域内部及外缘共13个基本站点的气象数据,数据来源于中国气象数据网(h t t p://d a t a.c m a.c n/)㊂其中,流域内部气象站点3012水土保持学报第36卷个,外缘补充站点10个(表1)㊂达川站㊁巴中站㊁万源站㊁高坪站㊁阆中站㊁广元站6个站点数据资料为1961 2020年逐日降雨量,万州站㊁沙坪坝站㊁安康站㊁石泉站㊁汉中站㊁略阳站㊁佛坪站7个站点数据资料为1961 2020年逐月降雨量㊂本文根据气象统计法划分各季节,春㊁夏㊁秋㊁冬4个季节分别为3 5月㊁6 8月㊁9 11月㊁12月至翌年2月㊂文中的汛期均指各年5 9月㊂本文将一日内24h累计降水量ȡ50mm记为1个暴雨日[12]㊂表1气象站基本情况站点名称所处位置经度纬度海拔/m 达川站流域内部107ʎ30'E31ʎ12'N344巴中站流域内部106ʎ46'E31ʎ52'N419万源站流域内部108ʎ02'E32ʎ04'N675高坪站流域外部106ʎ06'E30ʎ47'N311阆中站流域外部105ʎ58'E31ʎ35'N385广元站流域外部105ʎ51'E32ʎ26'N513万州站流域外部108ʎ24'E30ʎ46'N188沙坪坝站流域外部106ʎ28'E29ʎ35'N259安康站流域外部109ʎ02'E32ʎ43'N291石泉站流域外部108ʎ16'E33ʎ03'N485汉中站流域外部107ʎ02'E33ʎ04'N510略阳站流域外部106ʎ09'E33ʎ19'N797佛坪站流域外部107ʎ59'E33ʎ31'N827 2.2分析方法2.2.1降水倾向率流域降水的倾向率采用一次线性方程式表示[13]:Y=s t+y(t=1,2, ,n)(1)式中:Y为降水量(mm);t为时间(a);y为常数项;s 为线性趋势的斜率㊂2.2.2 K r i g i n g空间插值法采用较其他传统方法更为可靠和精确的K r i g i n g空间插值法[14-17],依据协方差函数进行空间建模和插值,基于区域样本点的实测数据,根据待估点邻域样本点的空间位置关系,对待估点进行无偏最优估计㊂本研究采用普通克里金法,选用球面模型作为变异函数理论模型,对降雨数据进行插值计算㊂P(x0)=ðn i=1ωi P(x i)(2)式中:P(x0)为x0点处雨量估计值(mm);P(x i)为站点i的实测雨量(mm);ωi为站点i的权重;n为雨量站数量㊂2.2.3累积距平法距平是指某时段的要素值与同一时段该要素平均值的差值,距平值可以直观地反映出序列的变化情况[18]㊂当累积距平曲线呈上升趋势时,表示序列距平值增加,序列呈增加趋势;当累积距平曲线呈下降趋势时,表示序列距平值减小,序列呈下降趋势㊂对于时间序列x,累积距平可表示为:L P=ðn k=0(x k-x)(3)式中:k为年份;x i为k年降雨量(mm);x为n年平均降雨量(mm),n为年数㊂2.2.4 M a n n-K e n d a l l趋势检验法M a n n-K e n d a l l 方法是一种非参数统计检验方法,可用于不符合正态分布特征的时间序列数据的长期趋势分析㊂该方法计算过程简单,检测范围宽,干扰度小,应用范围广,具体计算方法见参考文献[19]㊂2.2.4 W a v e l e t分析小波(W a v e l e t)分析是在傅里叶(F o u r i e r)分析基础上发展而来的[20-22]㊂本文使用M o r l e t小波函数对序列的变化趋势进行分析㊂φ(t)=e e c t-t22(4)式中:c为常数;e为虚数;t为时间(a)㊂对于时间序列,其连续小波变换为:W f(g,h)=g-12ʏ+¥-¥f(t)φ(t-h g)d t(5)式中:φ(t)为φ(t)的复共轭函数;W f(g,h)为小波变换系数;g为尺度参数;h为平移量㊂本文选择小波函数类型c m o r(1~1.5),取样周期为1,最大尺度为32㊂为了判断序列的主要周期,进行小波方差计算,即将小波系数的平方值在h域积分,其计算公式为: W f(g)=ʏ+¥-¥W f(g,h)2d h(6)小波方差随g的变化过程即为小波方差图,对应峰值处的尺度称为该序列的主要时间尺度,曲线最高点所对应的时间尺度为第1主周期㊂3结果与分析3.1年尺度降雨量时空分布特征3.1.1年尺度降雨时间变化特征渠江流域近60年平均降水量为1126.17m m,年均降水量为785.65~ 1737.01mm,年降水量最大值与最小值分别出现在1983年和2001年㊂流域年降水量整体呈增加趋势,趋势方程为y=0.69x-251.38,年降水量以6.9 mm/10a的速率增加,60年增长量为41.40mm,增加趋势不显著㊂滑动平均处理后,年降水量增加趋势减弱,倾向率为3.3mm/10a,60年增长量为19.8 mm(图2)㊂1980 1985年渠江流域年降水量呈大幅增加趋势,1992 2003年,年降水量呈大幅减少趋势,其他年代波动趋势较缓,这与段文明等[8]对嘉陵江1960 2009年降水量的研究结论一致㊂近60年渠江流域年降水量波动趋势明显,年降水量距平值呈正负值交替变化,降水偏多年28年,偏少年32年,整体呈上升趋势㊂对渠江流域年降水量进行M K突变检验, U F㊁U B均在U0.05水平线内,年际变化趋势不明显112第2期孟泽坤等:渠江流域降水时空分布特征(图3)㊂1963 1977年㊁1981 1992年㊁2010 2020年,U F>0,降水量在这3个阶段呈上升趋势㊂1978 1980年㊁1993 2009年,U F<0,降水量呈下降趋势㊂在0.05的置信区间内,U F㊁U B2条曲线交点较多,分别为1963年㊁1970年㊁1971年㊁1976年㊁1980年㊁1983年㊁2003年㊁2015年和2018年,表明渠江流域年降水存在多个突变点,波动剧烈㊂1984 2004年,U F和U B曲线无交点,渠江流域年降水量变化趋势比较稳定,无较大波动,这与杜华明等[7]在嘉陵江流域所得结论相似㊂图21961-2020年渠江年降水量变化情况图31961-2020渠江流域降水量M-K突变检验1961 2020年渠江流域年降水存在多个振荡中心,主振荡周期分别是27年㊁15年和7年㊂小波方差在27年左右达到最大值,27年是其第1主周期㊂在27年尺度上,年降水量呈现 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 波动变化㊂15年尺度上,年降水量呈现 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 12次交替(图4)㊂3.1.2年尺度降雨空间变化特征渠江流域多年平均降水量存在明显的空间变异性,呈现由西部向东北部递增的趋势(图5),最高降水量位于东北部万源地区,多年平均降水量为1230~1250m m㊂降水量最小值位于流域西部巴中地区,多年平均降水量为1130~1150 m m,低于最高多年平均降水量8.00%~8.13%㊂渠江流域地处四川盆地东缘,地势东北高西南低,受地势抬升和山脉的阻挡,东南季风裹挟的大量水汽集中在流域东南部,形成地形雨,致使渠江流域东部㊁南部降水较为丰沛,西北部降水量较少[10,23]㊂渠江流域年降水量变化倾向率也存在明显的空间差异㊂多年平均降水倾向率呈由西北部向东南部递增的趋势,倾向率为正值的区域居多,即渠江流域整体年降水呈增加趋势,东部及南部增加趋势较快,年降水倾向率为10~15mm/10a,60年降水量增长60~90mm㊂西北部降水倾向率<-5 mm/10a,60年降水量减少30~60mm㊂在全球气候变暖背景下,极端强降水事件频发,渠江流域暴雨频率增加可能是引起流域东部降水量增加的原因之一[11,21]㊂3.2季节尺度降水时空分布特征渠江流域处于亚热带季风气候区,降水季节间差异较大㊂在季节尺度上量化降水的时空分布特征,有助于细化分析渠江流域降水时空分异规律,区分流域内部各季节降水量分布重点区域㊂3.2.1季节尺度降水量的时间变化特征 1961 2020年渠江流域各季节多年平均降水量分别为春季257.23mm,夏季530.46mm,秋季321.38mm,冬季38.59mm,各季节降水量呈波动变化㊂春季降水量随年份增加呈下降趋势,趋势不显著,倾向率为-4.1 m m/10a,60年降水量减少24.6m m;夏季降水量呈上升趋势,倾向率为16.9m m/10a,60年增加101.4m m;秋季降水量呈下降趋势,倾向率为-7m m/10a,60年减少42m m;冬季降水量呈增加趋势,倾向率为0.78m m/ 10a,60年减少4.68m m(图6)㊂5年滑动平均处理后,春㊁夏㊁冬季降水量变化趋势均有所减缓(图7)㊂其中,夏季降水量上升趋势显著,倾向率为14.1m m/10a(p< 0.05),较处理前减少2.8m m/10a;秋季降水量下降趋势增强,倾向率为-7.7mm/10a(p<0.05)㊂212水土保持学报第36卷图4降水量M o r l e t 小波变换实部时频分布与小波方差图560年平均降水量与年降水量倾向率分布图6各季节降水量年际变化312第2期孟泽坤等:渠江流域降水时空分布特征图75年滑动平均处理后季节降水量变化趋势渠江流域春季降水量在1961 1979年间呈上升趋势,1980后主要呈下降趋势(图8),U F㊁U B均在U0.05水平线内,年际变化趋势不明显㊂1975 2005年间,无突变点,突变点集中在1961 1975年和近15年间㊂夏季降水量除1970年㊁1972年和1973年外,皆呈上升趋势, 1982 1997年㊁2010 2015年上升趋势尤为显著(p< 0.05),1961 1970年突变点较多,但近15年仅有2016年发生了突变㊂渠江流域秋季降水量在1977 2010年区间内呈下降趋势,1997 2003年,下降趋势最为显著(p<0.05),突变发生情况同春季相似㊂冬季降水量在上世纪90年代前主要呈下降趋势,90年代后主要呈上升趋势㊂上世纪90年代由于西太平洋副热带高压的增强[10],渠江流域的年降水量整体呈减少趋势,但由于流域处于亚热带季风气候区,季节间差异较大,各季节降水量趋势各异㊂出现春季和秋季降水量减少,夏季和冬季降水增加的现象㊂图81961-2020年各季节降水量M-K检验3.2.2不同季节降水量的空间分布特征渠江流域各季节多年平均降水量差别较大,存在明显的空间差异㊂春季多年平均降水量呈现由西北部向东南部递增的趋势(图9),流域东南部达川地区降水量为305~ 320m m,西部巴中地区春季多年平均降水量为230~260 m m㊂流域东部受季风影响大,夏季㊁秋季降水量相对较412水土保持学报第36卷高,两季多年平均降水量的空间分布情况相似,都呈由流域北部向流域南部递减的趋势㊂夏季㊁秋季多年平均降雨量最低值均出现在流域南部达川地区,夏季降水量为515~530mm,秋季降水量为310~320mm㊂流域东北部万源地区夏季和秋季降水量最多,夏季降水量在600mm左右,秋季降水量在350mm左右㊂冬季多年平均降水量呈由东北部向南部递增的趋势,平均降水量为38.35mm,南部达川地区雨量较多,高于平均水平14.73%~25.16%㊂春季和冬季,渠江流域受季风的影响较小,雨量高值区由海拔较高的流域东北部向海拔较低的流域南部移动,形成春㊁冬季与夏㊁秋季降水量相异的分布格局㊂图91961-2020年各季节多年平均降水量分布渠江流域春季降水倾向率整体呈下降趋势,流域东部下降趋势最快(图10),降水倾向率在-7.5~ -5.5mm/10a,流域东部60年降水量减少33~45 mm㊂夏季降水量呈上升趋势,倾向率的空间分布情况与降水量的分布情况相似,流域北部上升趋势最显著,降水倾向率在18~23mm/10a,60年降水量增加108~138mm㊂秋季降水整体呈下降趋势,降水倾向率以巴中地区为负值中心和达川地区为正值中心辐射分布㊂流域西部巴中地区降水倾向率-17.5~-14mm/10a,60年降水量减少84~105 mm,东南部达川地区秋季降水量以0~3.5mm/10a的趋势缓慢增加㊂冬季降水量整体上升趋势在0.3~ 1.5mm/10a,增长趋势缓慢,流域东南部达川地区上升趋势最缓㊂图1060年季节降水倾向率分布3.3汛期暴雨事件时空分布特征3.3.1暴雨天数年际变化特征60年间,渠江流域汛期暴雨日数平均为4.28日,暴雨日数介于1.05~ 8.49天㊂暴雨日数整体呈增加趋势,暴雨日数以0.21 d/10a的速率增加,增加趋势不显著㊂滑动平均处理后,暴雨日数的增加趋势稍有减弱,倾向率为0.17 d/10a(图11)㊂1961 2020年渠江流域汛期暴雨日数波动明显,其中1961年暴雨日数最少为1.05天,1983年暴雨日数达到60年最大值8.49天㊂1961 2010年,暴雨日数累积距平值为负值,2002年后累积距平值上升趋势,在-2~3浮动㊂其中,1979 1985年㊁2003 2015年暴雨日数明显偏多,这与袁梦等[11]所得2003 2012年渠江流域暴雨发生频率及汛期最大雨强增大的结论相匹配㊂渠江流域汛期暴雨日数年际变化呈不显著的缓慢上升趋势(图12)㊂汛期暴雨日数增加的趋势与渠江流域夏季降水量增加相匹配,同时与嘉陵江流域的变化趋势一致㊂1965年㊁1983年和1984年暴雨日数有增加趋势,2014年有减少趋势(p<0.05)㊂2002512第2期孟泽坤等:渠江流域降水时空分布特征2020年,暴雨日数有持续上升趋势㊂在U0.05的置信区间内,U F㊁U B2条曲线交点较多,分别为1962年㊁1970年㊁1971年㊁1972年㊁1977年㊁1988年和1996年,渠江暴雨日数存在多个突变点,波动剧烈㊂图111961-2020年汛期暴雨日数年际变化与暴雨日数距平变化1961 2020年渠江流域汛期暴雨日数有明显的周期性变化并存在多个振荡中心(图13),主振荡周期分别是14年㊁21年和7年,振荡周期与年降水量变化相似㊂小波方差在14年左右达到最大值,14年是其第1主周期㊂在14年尺度上,暴雨日数呈现 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 14次波动变化㊂21年尺度上,暴雨日数呈现 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 偏少 偏多 9次交替变化㊂图121961-2020年汛期暴雨日数M-K检验3.3.2暴雨日数空间分布特征渠江流域多年平均暴雨日数呈由西南部向东北部递增的趋势(图14),该趋势与夏季降水量分布趋势相似㊂暴雨日数最大值位在东北部万源地区,多年平均暴雨日数在4.7~ 4.9天㊂暴雨日数最小值位于流域南部达川地区,多年平均暴雨日数在3.7~3.9天㊂渠江流域内部站点汛期暴雨日数均呈上升趋势,外缘站点广元站呈缓慢下降趋势,趋势不显著㊂呈上升趋势的地区中,流域南部达川地区的上升趋势最快为0.36d/10a,高于流域整体上升趋势0.15d/10a,其他地区上升趋势由快到慢分别是流域西部巴中地区㊁流域东北部万源地区㊁流域外西南部高坪地区㊁流域外西部阆中地区㊂渠江流域暴雨发生频率整体呈上升趋势,南部㊁西部低海拔地区的趋势较为明显㊂虽东北部上升趋势较缓,但是暴雨的主要集中区域,洪涝灾害的防范工作仍需加强㊂图131961-2020年汛期暴雨日数小波实部与小波方差612水土保持学报第36卷图14渠江流域多年平均汛期暴雨日数分布与流域各气象站点汛期暴雨日数变化趋势4结论(1)渠江流域60年年均降水量为1126.17mm,年降水量整体呈缓慢上升趋势,降水倾向率为6.9 mm/10a,流域年降水量波动剧烈,存在27年㊁15年的周期性变化㊂渠江流域多年平均降水量呈由西部向东北部递增的趋势,降水量高值区位于流域东北部万源地区,低值区位于西部巴中地区㊂年降水量倾向率呈由西北部向东南部递增的趋势,东部及南部降水倾向率为10~15mm/10a㊂(2)渠江流域降水呈季节性变化,春季㊁秋季降水量呈下降趋势,夏季㊁冬季降水量呈上升趋势㊂5年滑动平均表明,夏季倾向率为16.9m m/10a,秋季降水倾向率为-7.7m m/10a㊂4个季节降水量波动明显,突变点较多,春㊁夏㊁秋季突变点主要集中于1961 1980年和2010 2020年间,冬季突变点集中于1985 2005年间㊂渠江流域春㊁夏㊁秋㊁冬四季降水倾向率最高值分别位于流域南部㊁东北部㊁东南部㊁西部㊂(3)渠江流域年均汛期暴雨日数为4.28天,暴雨日数整体呈增加趋势,增加速率为0.21d/10a㊂渠江流域汛期暴雨日数波动明显,1965年㊁1983年㊁1984年有显著增加趋势㊂汛期暴雨日数有明显的周期性变化,并存在14年㊁21年多个振荡中心㊂渠江流域多年平均暴雨日数呈由西南部向东北部递增的趋势,流域南部达川地区的上升趋势最快,高于流域整体上升趋势0.15d/10a㊂参考文献:[1]崔红艳.北极海冰变化对北半球气候影响研究[D].山东青岛:中国海洋大学,2014.[2]I P C C.C l i m a t eC h a n g e2013:T h e p h y s i c a l s c i e n c eb a s i sc o n t r i b u t i o no fw o r k i n gg r o u p o n et ot h ef i f t ha s s e s s-m e n t r e p o r to f t h e i n t e r g o v e r n m e n t a l p a n e lo nc l i m a t ec h a n g e[C].C a m b r id g e:C a m b r i d ge U n i v e r s i t y P r e s s,2013:1-1552.[3]李哲.多源降雨观测与融合及其在长江流域的水文应用[D].北京:清华大学,2015.[4]孟铖铖.嘉陵江流域径流时空变化特征及其驱动因素研究[D].北京:北京林业大学,2019.[5]曾小凡,叶磊,翟建青,等.嘉陵江流域极端降水变化及其对水文过程影响的初步研究[J].长江流域资源与环境,2014,23(增刊1):159-164.[6]白桦,穆兴民,高鹏,等.嘉陵江流域降水及径流演变规律分析[J].水土保持研究,2012,19(1):102-106. 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周至县传说典故：周至县名称的由来【字号大中小】【打印】【关闭】2010-3-3 17:58:21 编辑:千秋点击: 444 次周至在尧舜代时，即为古骆国，夏属古雍州，商称郝国，周秦之际，置之内史，地属京畿，汉武置县，即名周至，相沿至今。

《元和郡县图志》称：“山曲曰盩，水曲曰厔。

陕西盩厔县，其地山环水复，因名‘盩厔’。

”如今更名“周至”，简则简矣，而其“山环水复”之义顿失，岂非大谬不然？解读“盩厔”○毛敏毅查新华字典，“盩厔”为专用县名，在陕西省，即今“周至县”。

《元和郡县志》说“山曲曰盩，水曲曰厔”，这种说法对“盩厔”的意思是一种曲解。

疑当时作者没有得到“盩厔”之名真实证据而以此地山好水好，来解读“盩厔”二字。

今天为了探索“周至”历史源流，还“周至”一个本来面目，我们又把“盩厔”请出来同大家见面。

一、盩字出现在典籍史书中的记载《旅鼎》青铜器载：公在“盩”这个地方的军营赐给旅十串贝，旅用来作父亲的祭器。

《害夫簋》有铭文124字，其中有盩先王宗室字样。

纵说周至县名——有关“盩厔”的来历的考证周至原名“盩厔”，1964年经国务院批准以同音字“周至”所代替。

“盩厔”二字十分古老，历史与文化含义也十分厚重，只是远隔时日被历史完全淡出，由此而发生的误解与歧说都在情理之中。

要说清“盩厔”来历，还得从早周、西周的相关史料和近代以来出土的甲骨文、青铜器铭文说起，直到汉武帝太初元年。

公元前12世纪，周太王古公亶父不受北方戎狄的侵扰，迫使他在商王武乙元年（－1147）率族人从豳地，今彬县、旬邑一带迁徙到“岐山之阳，渭水之将”的周原地区。

周原以渭河一衣带水，分北原与南原，竹峪南原及其周边都是他的领地。

古公利用这里优越的自然条件，扩展疆域，发展农业，建立姬姓方国，准备实力实施灭商大业。

《诗经》中就有“后稷之孙，实为太王。

居岐之阳，实始翦商”的记载。

古公经营周原有50年左右，在南原留下的足迹挂一漏万，有这几件：一是建造祭祀父辈先王诸盩的宗庙。

前言被誉为“北方第一峻峰、天下无双福地”的太白山自古就是我国的名山。

她不仅是地跨我国南方和北方、黄河流域和长江流域、动物古北界和东洋界以及南北植物区系交汇过渡区并起着重要地标作用的一座名山，其生物多样性特征和第四纪冰川遗迹在许多方面具有唯一性、垄断性、权威性和不可替代性；而且其他名山所具有的奇景，如云海、松涛、雾淞、悬崖峭壁、飞瀑流泉、奇岩怪石、幽谷秀峰及深厚的文化内涵等，在太白山地区也都存在。

因之，太白山是一个自然景观、生物资源、生态环境与人文景观完美结合；融科学性、趣味性、观赏性、参与性于一炉；合文化价值、科考价值、美学价值、生态价值和经济效益于一体并具有鲜明物种多样性特征的重要生态旅游区。

为保证在严格保护太白山天然遗传基因库和生态环境的前提下，开发利用南太白山地区丰富的旅游资源，有限度地开展生态旅游活动，并合理安排旅游业各项要素在本旅游区的布局，为南太白山地区生态环境建设及社会经济发展奠定一个坚实的基础，周至县人民政府受世界自然基金会中国项目之托，于2002年委托我们着手编制《南太白山（周至）生态保护与旅游发展总体规划（2002~2020年）》。

旅游发展总体规划是当地国民经济及社会发展规划的重要组成部分。

一个科学的、合理的、符合实际的旅游发展总体规划对促进当地（尤其是厚畛子地区）国民经济各相关部门全面、有序和协调发展及带动第三产业的振兴是非常重要的。

旅游发展总体规划的编制是一个多因子、庞杂的系统工程，它关联到诸多方面和领域。

而在所有影响因素中，有相当一部分又是属于不能直接用定量方法求解的不确定因素。

因此，旅游发展总体规划的编制过程，实际上是一个灰色系统的求解过程。

而本规划又不同于一般的旅游规划，它具有突出的保护生态环境、珍稀动物生栖环境（尤其是大熊猫生栖繁衍地和生活通廊）的性质，因之，本旅游规划应当是一个“出发点是保护，落脚点也是保护”的生态旅游规划。

为了尽力编制出一个切合实际、操作性强且科学、合理的旅游发展总体规划，同时力求在原有各项规划（如黑河森林公园总体规划、周至老县城自然保护区可行性研究报告、厚畛子镇建设总体规划、太白自然保护区总体规划等）的基础上，能在生态环境保护及内涵发掘和功能外延上有所突破和创新，我们在世界自然基金会中国项目、周至县人民政府、黑河森林公园、太白山自然保护区、厚畛子镇政府及老县城自然保护区等单位的全力配合下，通过现场踏勘、调查走访、查阅资料、座谈讨论，并进行了多方面的分析论证（包括编制过程中的评审和交换意见），在十个月的时间内，完成了《南太白山（周至）生态保护与旅游发展总体规划（2002~2020）》的编制工作。

陇南武都地区降水变化特征作者：王润科庞卫花来源：《南水北调与水利科技》2014年第06期摘要：以陇南嘉陵江流域武都区气象站提供的1959年-2008年的月降水资料为基础数据，分析了该区近50年来降水变化特征，并应用Mann-Kendall检验方法进行了突变性检验。

结果表明：武都区降水量年内分配不均，降水主要集中在5月-9月份，占全年降水量的79.1%；降水年际变化明显，1983年的年降水量是近50年历史最高值，年平均降水量为574.25 mm，1997年是降水量最低值，降水量为225.41 mm，是近50年干旱较严重年份；进入21世纪后降水量波动不大，2006年以后年降水量呈逐年增加的趋势。

关键词：陇南；降水变化；Mann-Kendall；突变性检验中图分类号：P467 文献标志码：A 文章编号：1672-1683（2014）06-0066-04自20世纪80年代初以来，我国大部分地区气温明显升高，气候变化显著，特别是90年代以来，不同区域出现的严重旱涝，不仅直接影响农业生产，而且造成土地资源、水资源退化、生态环境破坏，制约可持续发展[1]。

为此不少学者对我国不同地区降水分布、变化趋势和年降水量的空间分布特征、时间变化规律进行了分析和预测[2-8]。

为了研究气候变化对武都地区降水变化特征的影响，选择武都地区气象站1959年-2008年的降水量资料，探讨近50年来武都地区的降水变化趋势和变化特征，并运用Mann-Kendall突变检验法分析本区域降水演变规律，从而指导当地农业生产，为解决水安全问题及实现水资源合理配置提供研究基础。

1 研究区域概况陇南嘉陵江流域武都地区地处甘肃南部的陕、甘、川交界地带，秦岭和岷山两大山系的支脉东西向横贯全境，地理坐标为北纬32°47′-33°42′，东经104°34′-105°38′，总面积为4 683 km2。

研究区位于长江流域嘉陵江水系白龙江中游，海拔667～3 600 m，垂直差异明显，年均气温14.7 ℃，气候属于北亚热带半湿润向暖温带半干旱过渡区。

西安地区寒潮天气分型及精细化预报指标乔娟;程龙;翟园;张雅斌【摘要】利用2001－2015年西安城区和6个区县194个寒潮个例的高空、地面和数值预报产品资料，运用天气学原理和统计学方法，分析了西安地区寒潮时空分布特征：2006年之后寒潮天气年际分布呈明显下降趋势，特别在2014－2015年和2010－2012年显著减少；3月和4月是西安寒潮多发期；寒潮天气空间分布表现为从城区向偏远区县逐渐增多的特征。

根据冷空气不同移动路径将西安地区寒潮分为西北路冷空气型、北路冷空气型、西路冷空气型、东路冷空气型以及西北路冷空气和东路冷空气共同影响型五种。

对比分析了五种寒潮伴随的不同气象特征。

从高低空冷空气位置和温度变幅，24 h负变温范围和强度，地面冷高压变化强度等因子入手，分类型研究分别建立了各自高空预报指标、地面预报指标和EC数值模式预报指标。

%Based on the conventional sounding and meteorological observation data as well as numerical weather prediction product in Xi’an urban and six counties from 2001 to 2015,the spatial temporal features of cold wave weather occurred in Xi’an area are analyzed.It showed that frequency of cold wave weather declined obvious-ly since 2006,especially from 2014 to 2015 and from 2010 to 2012.As for monthly variation,cold wave appeared most in March and April.In terms of spatial distribution,cold wave weather appeared increased gradually from ur-ban to suburb.According to different moving paths of cold air,the cold wave weather in Xi’an was classified into 5 types,that is northwest road co ld air,north road cold air,west road cold air,east road cold air and northwest-east road cold air.Besides,the different meteorological characteristics werecomparative analyzed.Furthermore,by studying on the cold airposition&temperature range,24 hours of negative temperature range and ground cold high pressure range,the altitude forecast indexes,land forecast indexes and EC numerical model prediction indexes of cold wave weather were summarized respectively.【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2017(032)001【总页数】5页(P132-136)【关键词】寒潮;不同冷空气路径;分型研究;预报指标;西安地区【作者】乔娟;程龙;翟园;张雅斌【作者单位】西安市气象局，陕西西安710016;西安市气象局，陕西西安710016;西安市气象局，陕西西安710016;西安市气象局，陕西西安710016【正文语种】中文【中图分类】X43;S165;P333;P4寒潮是一种影响范围较大的强冷空气活动过程[1]，是西安地区冬半年主要灾害天气。

辽宁农业科学㊀2021(3):37~40Liaoning Agricultural Sciences文章编号:1002-1728(2021)03-0037-04㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀doi:10.3969/j.issn.1002-1728.2021.03.008朝阳地区主汛期降水变化分析∗王㊀优1,孙㊀奇1,张富荣1,李书君1,马成芝2,谷惠刚1(1.朝阳市气象局,辽宁朝阳㊀122000;㊀ 2.喀左县气象局,辽宁朝阳㊀122300)摘要:利用朝阳地区7个有代表性的国家气象站的1990~2020年的逐日降水数据资料,采用百分位法定义极端降水事件的阈值,统计出朝阳地区汛期极端降水日数㊁极端降水量,并通过线性趋势㊁累积距平法㊁Mann-kendall等方法分析朝阳市主汛期降水变化特征㊂结果表明:近30年来,空间分布上极端降水阙值㊁极端降水量与总降水量气候态分布基本相似,呈南多北少的趋势㊂朝阳地区虽然主汛期总降水量线性趋势呈减少状态,但极端降水量和极端雨日朝阳东南地区的极端趋势增强;主汛期降水量㊁极端降水量和极端雨日均未通过Mann-kendall检验,表明并无突变年份发生㊂关键词:朝阳地区;主汛期;极端降水阙值;极端雨日中图分类号:TV125文献标识码:B㊀㊀在全球变暖的大背景下,气候异常,各类极端天气事件频发,翟盘茂等总结了极端降水事件在气候变暖背景下的变化趋势及影响,并指出了降水相对阈值的定义[1]㊂近几年来,国内大部分地区都展开了关于极端降水的研究,探讨了各地极端降水事件在时空上的分布情况和变化特征[2~7]㊂辽宁省朝阳市属于亚干旱气候区,属温带大陆性季风气候,具有春秋季短㊁四季分明㊁日照丰富㊁雨热同季且夏季降水高度集中的特点[8]㊂因此,了解和掌握朝阳地区主汛期的降水变化情况,对指导农业生产和防灾减灾意义十分重大㊂关于朝阳地区降水特征及气候分析,由于主汛期的降水对当地大宗作物影响至关重要,因此有很多学者对此展开了研究,尤其是近几年来已有不少成功的研究成果㊂刘丹丹等对朝阳站(54324)1961~2017年逐日降水资料,通过线性回归㊁气候倾向率的方法从连续干旱日数和连续湿润日数的角度探讨朝阳夏季极端降水事件的变化规律,结果表明,朝阳站的强降水量和极端降水量都呈减少趋势,连续干旱日数呈增加趋势[9]㊂郑海伟应用了趋势检验统计方法和气候倾向率的方法对朝阳市1966~2013年的(最大10min㊁最大30min㊁最大1h㊁最大3h)的强降水数据进行变化特征分析,通过Mann-kendall检验发现在2000年后出现较为明显的下降的趋势[10]㊂隋景跃等利用1957~2012年大凌河流域下游北票㊁中游朝阳和上游喀左3个气候监测站降水资料,运用气候倾向率的方法分析了不同量级降水日数的时空变化特征,结果表明,年变化呈单峰型,在四季分布中夏季所占比例最大,峰值出现在7月[11]㊂通过对上述文献的分析,笔者采用(朝阳㊁羊山㊁建平㊁老建平㊁凌源㊁喀左和北票)7个有代表性的气象观测站的数据探讨朝阳主汛期的降水空间分布情况㊂通过百分位法来对朝阳地区主汛期极端降水事件阙值进行定义,以期从极端降水事件阙值的角度来分析朝阳地区主汛期降水情况,为掌握极端降水变化特征和变化规律提供科学依据㊂1㊀材料与方法1.1㊀数据来源选用朝阳地区1990~2020年7个有代表性的国家级气象观测站的逐日降水数据资料,分析所指的主汛期选取每年的7月下旬到8月上旬㊂1.2㊀研究方法采用百分位法㊁累积距平法㊁Mann-kendall检验㊂由于朝阳地区气候南北差异较大,采用比较普遍的百分位法定义朝阳市7个站的极端降水事件阙值㊂本文中将1990~2020年逐年主汛期(7月下旬到8月上旬)各站的逐日降水资料按照升序排列,将第90百分位上的值为排序后的ˑ29和ˑ30的线性插值,取该值的30年平均值定义为该站极端降水事件的阙值㊂在主汛期内(即7月下∗收稿日期:2020-12-15基金项目:国家重点研发计划项目(2018YFD0300309-02)作者简介:王优(1992-),女,辽宁朝阳人,工程师,主要从事农业气象和生态方面研究㊂通讯作者:桑林(1990-),男,辽宁朝阳人,工程师,主要从事应用气象和综合气象业务研究㊂辽宁农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2021年旬到8月上旬),若某站某日降水量超过了该站极端降水事件阙值时,就称该站该日出现了极端降水事件[12]㊂后文则先后应用Mann-kendall的方法来监测1990~2020年朝阳地区主汛期降水量时间序列的突变状况[13]㊂2㊀结果与分析2.1㊀朝阳地区主汛期极端降水的空间分布2.1.1㊀朝阳地区主汛期降水量关于主汛期降雨量的分析,笔者采用的数据是朝阳地区1990~2020年7个国家级气象观测站30年平均值㊂数据分析得出,朝阳地区各站点的主汛期总降水量分布存在着明显的空间差异,呈南多北少的分布模式㊂降水量的大值区主要位于南部的羊山㊁朝阳县和喀左,降水量在116.5~251.3mm,低值区则在北部的建平县,最低值出现在建平县老建平站为83mm㊂2.1.2㊀朝阳地区主汛期极端降水阙值所选取的朝阳地区7个国家级气象观测站分布和极端降水事件阙值分析可以看出,朝阳地区主汛期降水事件阙值的空间分布存在明显的地域差异,其中朝阳东南部地区为阙值的高值区,朝阳西北部地区为阙值的低值区㊂由表1的数据可以看出,朝阳地区主汛期降水事件阙值的空间分布特征和总降水量的气候态分布基本一致,表明朝阳地区主汛期极端降水事件和主汛期总降水量的关系十分密切㊂表1㊀主汛期总降水量和降水事件阙值对比观测站主汛期总降水量(mm)主汛期降水事件阙值(mm)建平县老建平8326.8建平县96.930.6北票市10333.4朝阳县124.737.1朝阳县羊山镇251.359.5凌源市100.530.7喀左县116.530.852.1.3㊀朝阳地区主汛期极端降水量与极端雨日的分析由图1和图2中可以看出,朝阳主汛期极端降水量在空间分布上特点明显,与降水事件阙值分布情况相似,低值区出现在朝阳地区的西北部,其中老建平极端降水量最少为31.9mm,高值区出现在朝阳的东南部,其中羊山镇极端降水量最大为72.9mm㊂从极端雨日角度来看,朝阳地区并没有明显空间上分布的差异,最大值出现在喀左县为1.2d㊂2.2㊀朝阳地区主汛期极端降水事件变化特征2.2.1㊀朝阳地区主汛期时间变化及异常年份分析图3为朝阳地区主汛期降水量的逐年变化及线性趋势图,朝阳地区汛期降水量与时间序列线性拟合相关系数R2为0.067,通过α=0.5显著性检验,说明降水降水量减少的趋势还是很明显的㊂图4是朝阳地区主汛期降水量累积距平的时间序列㊂1990~2020年主汛期降水量一直处于波动状态,20世纪90年代到21世纪初㊁21世纪10年代后期处于增加趋势,其他时段为低谷时期㊂本文采用距平大于标准差2倍以上的方法来分析朝阳地区主汛期近30年主汛期降水量的异常特征㊂朝阳地区近30年年汛期降水量异常年份出现在降水偏多主要出现在20世纪90年代和21世纪10年代,这与近30年年际变化是吻合的,20世纪90年代的降水均值为149.4mm,21世纪初为89.3mm,21世纪10年代为135.6mm,可以看出是它的分布状态是多 少 多,但总体降水趋势是呈现一个减少的状态㊂异常偏多的年份则分别是1995年㊁1996年㊁2016年和2017年㊂其中2016年降水量异常情况最为显著,比历年同期偏多82.99mm, 2017年显著性较差,仅比历年同期偏多39.16mm㊂图1㊀极端降水量空间分布图2㊀极端雨日空间分布㊃83㊃第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀王㊀优等:朝阳地区主汛期降水变化分析图3㊀朝阳地区主汛期降水量的逐年变化及线性趋势图4㊀朝阳地区主汛期降水量累积距平的时间序列2.2.2㊀朝阳地区主汛期极端降水事件变化趋势朝阳地区区域平均极端降水事件的变化趋势见图5㊁图6㊂由此可见,朝阳地区主汛期极端雨日线性增长率分布各有不同,其中北票㊁老建平为负值,除此之外其他地区均为正值㊂线性增长率最大值出现在朝阳县为0.016d/10年,说明朝阳县的极端雨日增长趋势最为显著㊂线性增长率最小值出现在北票,为-0.024d/10年,说明北票站出现极端雨日减少趋势十分明显㊂极端降水量线性变化趋势的空间分布与极端雨日线性变化趋势的空间分布略有不同,朝阳北部区域的极端降水量线性变化为负值,中南部地区变化为正值㊂图5㊀朝阳地区主汛期极端雨日线性增长率空间分布图6㊀朝阳地区主汛期极端降水量线性增长率空间分布㊀㊀线性增长率最大值也位于朝阳县站,为2.29d/10年,其他正值地区线性增长率均十分明显都超过了0.7d/10年㊂线性增长率的低值区位于老建平,为-0.327d/10年㊂2.2.3㊀朝阳地区主汛期极端降水事件的年代际特征和突变性运用Mann-Kendall方法检测1990~2020年主汛期极端降水量和极端雨日时间序列的突变状况㊂主汛期极端降水量和极端雨日的UF和UB曲线均呈现波动状态,且都拥有多个交点,但均未通过U0.05=ʃ1.96临界线㊂故判断主汛期极端降水量和极端雨日均未发生突变㊂㊃93㊃辽宁农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2021年图7㊀朝阳地区主汛期极端降水量m-k 检验曲线图8㊀朝阳地区主汛期极端雨日m-k检验曲线3　小结与讨论朝阳地区极端降水事件阙值平均为35.6mm,主汛期降水事件阙值㊁极端降水量空间分布特征和总降水量气候态分布基本相似,呈南多北少的趋势㊂朝阳地区主汛期降水量处于波动状态,分布状态呈多 少 多,整体线性变化趋势是减少的,出现的异常降水的年份均为偏多年份㊂其中极端降水量和极端雨日朝阳东南地区的极端趋势增强,这对预报极端降水和暴雨有一定指导意义㊂应用Mann-Kendall检验发现主汛期极端降水量和极端雨日未出现突变㊂朝阳地区主汛期降水变化的情况十分复杂,本文也只是通过极端降水事件阙值的角度来探讨气候的变化,在后续工作中会在从其他角度来分析探讨,以期得到一个定量定性的结论㊂参考文献:[1]㊀翟盘茂,廖圳,陈阳,等.气候变暖背景下降水持续性与相态变化的研究综述[J].气象学报,2017,75(4):527~538. [2]㊀张林梅,苗运玲,李健丽,等.新疆阿勒泰地区近50年夏季极端降水事件变化特征[J].冰川冻土,2015,37(5):1199~1208.[3]㊀李培都,司建华,冯起,等.1958~2015年敦煌及周边地区极端降水事件的时空变化特征[J].高原气象,2018,37(2): 535~544.[4]㊀苏志重,石顺吉,张伟,等.1960~2010年福建省极端降水事件变化趋势分析[J].暴雨灾害,2016,35(2):166~172. [5]㊀李静睿.陕西省近34年汛期极端降水事件变化特征分析[J].绿色科技,2019(22):45~48,55.[6]㊀丁建隆,汪海欧,董召荣,等.1960~2013年安徽极端降水特征研究[J].干旱气象,2016,34(2):252~260. [7]㊀王文静,延军平,刘永林.广东省极端降水事件的变化特征[J].水土保持通报,2016,36(2):293~299.[8]㊀张国林,梁群,隋景跃.朝阳地区近56年降水趋势分析[J].安徽农业科学,2009(31):15379~15380,15393. [9]㊀刘丹丹,梁丰,于跃,等.朝阳夏季极端降水变化趋势分析[J].农业灾害研究,2019,9(5):79~81,104. [10]㊀郑海伟.朝阳市短历时强降水变化特征分析[J].水土保持应用技术,2018(3):13~14.[11]㊀隋景跃,尹洪涛,张国林.大凌河流域朝阳区域降水日数变化特征[J].江西农业学报,2016,28(4):71~76. [12]㊀唐凯,卢堉洵,陈新煜.潮州市汛期降水变化特征分析[J].农业与技术,2020,40(10):138~140. [13]㊀魏凤英.现代气候统计诊断预测[M].北京:气象出版社,1999.㊃04㊃。

时空尺度下西安市7月平均气温的变化特点及相关性分析许佳琳1崔晨风2*王睿1彭晓蕾1刘宇诺1李欣愉1（1西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌712100；2西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌712100）摘要：气温变化研究作为气候变化研究的重要内容，对人类发展具有重大意义。

依据1901—2017年中国1km月气候数据集，利用Mann-Kendall趋势检验法，分析了改革开放后1978—2017年西安市7月平均气温及范围的变化。

结果表明：（1）1978—2017年西安市7月平均气温和平均气温在20℃以上的面积整体处于上升趋势，20世纪的增温率为0.535℃/10a，21世纪的增温率为0.114℃/10a；（2）西安市7月平均气温发生突变的年份是1994年，平均气温在20℃以上的面积发生突变的年份是1990年和1994年；（3）1997—2017年西安市最高气温出现在新城区，最低气温出现在周至县，蓝田县的增温率最高；（4）GDP、常住人口、绿化面积与平均气温极差变化具有显著的相关性。

关键词：平均气温；气温变化；相关性分析；西安市中图分类号P4文献标识码A文章编号1007-7731（2021）24-0121-04近100年来，全球气候变暖毋庸置疑，2019年世界气候状况监测显示，全球气候系统变暖趋势进一步持续。

针对气候变暖及其所带来的影响是近30年来国内外的研究热点。

相关学者研究发现，三峡库区年平均气温上升速度与高程呈正相关［1］；北京具有典型的城市热岛效应［2］；福州和漳州的城市气温受下垫面的影响随着城市化的加深而增大［3］；珠江三角洲地区城市化对气温时空变化有较大的影响［4］；北京市城市化效应中夜间热岛强度明显大于日间［5］；西安年平均气温、极端最低气温呈上升趋势［6］；西安具有区域性的极端气温变化［7］等。

虽然近年来有较多气温方面的研究，但较少涉猎于西部地区小范围内的气温变化情况。

本研究选择目前城市发展速度较快、城市扩张、人口过剩等问题较多的西安市为对象，根据1901—2017年中国1km每月温度和降水数据集，采用滑动平均法和Mann-Kendall趋势检验法对1979—2017年西安7月气温变化趋势进行分析，并将气温极差与GDP、常住人口、绿化面积进行相关性分析，探究在不同的时空尺度下当前城市化发展对西安市气温变化造成的影响，以期为揭示西安市气温变化规律提供科学依据。