基于ANUSPLIN模型的柴达木盆地2000-2019年降水时空格局

柴达木盆地既是响应青藏高原气候暖湿化的敏感区,又是生态环境脆弱带,评估该区域降水时空格局对水资源合理利用以及生态环境治理至关重要,然而盆地内部气象台站稀少且分布不均,为区域降水插值带来挑战。本文使用专业气象插值软件ANUSPLIN(Australian National University Spline)模型进行插值,以柴达木盆地及其周边气象台站2019年降水数据为基础,参与插值的气象台站数和9种薄盘光滑样条函数(独立变量、协变量和样条次数多种组合)为第三变量,筛选最优插值台站数和最优模型,并分析该区域2000-2019年降水时空格局。结果表明:(1)选择盆地内部及其周边共120个气象台站,三变量局部薄盘光滑样条函数(TVPTPS4)进行区域尺度降水插值精度最高,均方根误差(RTGCV)、期望真实均方误差(RTMSE)和信噪比(SNR)均达到最小值,分别小于0.6 mm、0.3 mm和0.25。(2)柴达木盆地降水量具有地域分布差异和季节性特征。年、季降水量东丰西少,具有明显的经向地带性特征;四季中夏季降水量最大,占全年总量的62.13%。(3)2000-2019年,柴达木盆地年均、季节平均降水量均呈上升趋势,其中夏季降水量显著增加,最大增速达5.85 mm·a^(-1)(p<0.05),显著增加区域约占盆地总面积的42.36%。本研究结果证明AUNSPLIN模型结果能更清晰地表达出柴达木盆地降水的分布状况,对于该区域水资源优化配置和管理等具有重要的理论和现实意义。

基于ANUSPLIN的黄土丘陵区气象要素插值方法对比与评估

气象要素是反映地球水热过程的关键因子,气象数据的准确获取对生态保护和农业生产研究具有重要意义。黄土丘陵区是典型的丘陵沟壑区,地形严重影响气象要素的插值结果,制约了数据的准确性。为了获取黄土丘陵区的温度、降水的空间分布,探索地形变化对气象空间插值结果的影响,本研究基于专业气象插值软件ANUSPLIN以延河流域及周边2010—2021年105个气象站点逐日温度降雨资料为基础,引入25 m、90 m、1 km三个不同精度的数字高程模型作为协变量进行插值,从而获得黄土丘陵区温度降水栅格数据以揭示该地区降水的时空变化规律,评估ANUSPLIN插值方法是否能在黄土丘陵区较好的适用。结果表明:(1)延河流域东部延长地区温度较高、西部温度较低;降雨量空间插值显示中部与西北部较低,东部较高,温度降雨皆符合以往气象站数据规律,ANUSPLIN模型对黄土丘陵沟壑区温度降雨空间插值有较好的适应性。(2)在三种不同的分辨率DEM模拟场景下,温度插值精度排序为:25 m>90 m>1 km;降雨插值精度排序为:90 m>25 m>1 km。本研究的结果为丘陵区气象分布和插值提供了参考依据。

基于多元线性回归模型和Anusplin的秦巴山区≥10℃积温空间模拟比较

为获取山区准确的高精度空间积温数据,采用高精度的气象插值软件Anusplin和多元线性回归模型两种方法,模拟山区≥10℃积温的空间分布,为山区积温空间模拟提供解决方法。以地形起伏较大的秦巴山区作为研究区,选用研究区内69个气象站点及其周边22个气象站点1960—2019年的逐日平均气温实测数据,采用Anusplin和多元线性回归模型两种方法,模拟了秦巴山区30 m分辨率≥10℃积温的空间分布。通过对预留气象站点实测数据进行验证,评价了两种方法在山区积温空间分布模拟复杂性问题中的适用性。结果表明:基于Anusplin的≥10℃积温的空间模拟方法较多元线性回归模型插值精度略高。即基于Anusplin的空间模拟方法能更真实地反映山区积温的空间分布情况,体现了海拔、经纬度对积温的影响,能更好地模拟复杂山区高精度的积温数据,为山区积温空间模拟提供了新的选择方法。

金沙江下游梯级水电站对区域气候的影响分析

已有研究表明坝式水电站蓄水对局地气候有重要影响,但目前对梯级水电站蓄水的气候效应还不清楚,尤其是在干热河谷地区。为深入研究梯级水电站对区域气候的影响,以2005~2020年金沙江下游向家坝-溪洛渡梯级水电站所在流域及周边区域38个气象站监测数据为基础,采用ANUSPLIN(Australian National University Spline)模型模拟流域内的气温、降水参数,进而采用PELT(Pruned Exact Linear Time)算法、CV(Coefficient of Variation)和Trend方法探究梯级水库蓄水前后气候的时空变化特征。结果表明:(1)ANUSPLIN模型能较好地模拟气温和降水,气温、降水模拟的相对误差分别介于2.26%~10.62%和9.74%~38.14%之间,且该模型对高温、旱季的模拟效果分别优于低温、雨季。(2)蓄水后流域年均气温的降温幅度较蓄水前有所增大,其中冬、夏季表现为气温增加,春、秋季表现为气温降低;年降水量降低的趋势也较蓄水前极大减缓,并且夏、秋、冬三季的降水量均表现为增加。(3)从突变检验结果来看,蓄水后冬、夏季气温均有突变现象;春、夏、秋季以及年降水量也都发生了突变。(4)蓄水后,流域气温、降水均呈现变异减弱、稳定性增强的特征,且距离库区越近,稳定性越强。研究成果有助于加深理解大型梯级水电开发所引起的气候变化效应。

基于星地协同的降水数据插值方法及其适用性

以长江中下游地区为研究区,协同地面气象站点降水数据和TRMM以及GPM卫星降水数据,利用六种Anusplin插值模型,基于验证站点实测降水数据对比分析星地协同降水数据插值结果与单一的TRMM和GPM降水数据、TRMM和GPM降尺度降水数据,以及基于地面气象站点插值降水数据的优劣,进而为获取地面气象站稀缺地域的高精度、高分辨率以及优良的空间细节性降水数据提供理论支撑。结果表明:(1)2001-2019年长江中下游地区TRMM(R^(2)=0.81,BIAS=0.06,RMSE=171.1mm)和GPM星地协同插值方案(R^(2)=0.81,BIAS=0.07,RMSE=172.8mm)各模型结果多年平均精度优于地面气象站点(R^(2)=0.66,BIAS=0.02,RMSE=198.66mm)插值方案各模型、TRMM降尺度(R^(2)=0.79,BIAS=0.06,RMSE=174.8mm)和GPM降尺度(R^(2)=0.81,BIAS=0.09,RMSE=192.4mm)多年平均精度。(2)星地协同插值结果在降水数据空间细节表达、图像完整性以及模型稳定性上具有明显的优势,TRMM星地协同插值方案模型五插值效果最优。(3)Anusplin插值模型的变量、样条次数对地面气象站点插值结果精度影响显著,但对星地协同插值结果的影响微弱。(4)降尺度模型受辅助变量影响,会对降尺度结果造成一定的精度损失和图像残缺。

1981—2020年新疆南北疆气温和降水变化特征分析

[目的]分析全球变暖背景下新疆的气温与降水演变趋势。[方法]利用新疆20个城市气象站点1981—2020年逐月气温和降水资料,采用线性倾向估计法、Mann-Kendall突变检验、Anusplin模型、R/S分析等方法系统分析新疆近40年的气候变化特征以及未来气候变化趋势。[结果]近40年新疆年平均气温呈显著上升趋势,增温速率达到0.33℃/10 a,在1997年发生增温突变。近40年南疆平均气温明显高于北疆地区,且南北疆年平均气温均呈显著上升趋势,南疆地区增温幅度整体大于北疆地区;北疆地区年降水量远大于南疆地区,且南北疆年降水量整体呈增加趋势,北疆降水量增加速率大于南疆地区。近40年新疆年降水量变化速率为7.44 mm/10 a,夏季降水量增速较快,2000年为降水增多的转折点。未来新疆的年平均气温整体气温呈较弱的下降趋势,年降水量呈现较强的下降趋势。[结论]近40年新疆气候演变是呈暖湿化趋势。