江苏省降雨时空分布特征研究

江苏省降雨时空分布特征研究作者：徐晨光冯新峰郑志伟申子通来源：《现代农业科技》2014年第20期摘要根据江苏省13个气象观测站点的分布位置建立泰森多边形，并利用普通克里金插值法和建立的基尼系数降雨分布不均匀性模型，对南京市和江苏省1961—2010年的降雨量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的系列进行研究。

结果表明：近50年来，江苏省年降雨量在空间上呈现明显的梯度变化，从东南沿海向西北内陆逐渐减少；江苏省年降雨量趋于增加，降雨年内时间分布趋于均匀，较多月份的降雨量占年降雨量的比例增大。

雨季月份降雨量较集中，东南部大暴雨发生的频次增加，增大水土流失发生的可能性；非雨季月份降雨量较少，西北部容易造成土壤干旱，对植被生长和生态恢复极为不利。

关键词降雨；分布模型；时空分布；江苏省中图分类号 P426.6 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）20-0236-04随着全球变暖所带来的负面影响日益突出，气候变化所诱发的环境问题受到人们的广泛关注，诸多学者对各类气象要素（如降雨、气温、蒸发等）进行了大量研究，并取得了一系列进展[1-3]。

降雨作为水资源的一个重要方面，其多寡和分布直接影响到区域经济的发展。

江苏省地处我国东部的江淮流域，工农业比较发达，但旱涝灾害严重，对当地经济社会的可持续发展和人民生命财产安全造成了不良影响。

近年来，江苏省降雨量的时空分布趋势比较受关注，但对降雨量的年内变化分布趋势却研究较少[4-5]。

提高对江苏省降雨时空的预测能力对当地经济社会发展有重要意义，因此该文借助于地理信息系统技术，借鉴基尼系数的构建思路，利用洛伦茨曲线的特征分析，对江苏省13个观测站1961—2010年间降雨年内分布的均匀度进行定量分析，以为合理利用气候资源、优化产业布局、促进农业生产提供参考。

1 资料与方法1.1 资料选取选取江苏省13个气象台观测站点（徐州、赣榆、盱眙、淮阴、射阳、南京、高邮、东台、南通、吕泗、常州、溧阳、吴县东山）1961—2010年的逐月降雨量值。

1.2 研究方法运用Analysis Tool中CreateThiessen Polygons工具为江苏省13个气象观测站点创建泰森多边形，并求出每个多边形的面积，以及该多边形在江苏省总的土地面积中所占的比例；应用ArcMap9.3地统计学模块（Geostatistics）中普通克里金插值方法插值形成面雨量，分析研究区多年月均及年均面降雨量的空间分布；利用建立的基尼系数降雨分布不均匀性模型，对研究区1961—2010年的降雨量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的系列进行研究，比较不同地区年降雨量的变化趋势，分析研究区年降雨量时空变化趋势。

2 结果与分析2.1 降雨空间分布特征2.1.1 泰森多边形的建立。

根据江苏省内13个气象观测站点的分布位置，将所有站点及流域边界作为shp格式文件导入ArcGis，运用Analysis Tool中CreateThiessen Polygons工具创建泰森多边形，并采用裁剪工具Intersect进行修正，建立泰森多边形[6]。

具体操作如下：①处理数据，将经纬度的度分转化为小数格式。

②建一个Microsoft Office Access 2007数据库文档，将①小数经纬度导入，然后导出为dbf格式。

③在ArcGis中打开并设置X轴、Y轴及坐标系（收集到的边界数据坐标系是北京的，和系统默认不一样，故要更改），然后导出为shp格式。

④建立流域边界面图层：由于收集到的边界数据为全国省界，故要将江苏省抠出来，再将数据添加进去；接着选择Arctoolbox中的要素选项，选择其中的要素转面选项。

这样再进行筛选即可得到江苏省的边界图（图1），然后创建泰森多边形（图2）。

（1）每个多边形的面积及在江苏省总土地面积中所占的比例。

根据建立的泰森多边形（图2），可以求出每个多边形的面积，以及该多边形在江苏省总土地面积中所占的比例（表1）。

（2）江苏省1961—2010年近50年月降雨量特征。

将各气象站的月降雨量乘以面积的权重，最后再相加即可得到整个江苏省的月降雨量。

后文建立基尼系数降雨分布不均匀模型时会用此结果。

（3）每个站点1961—2010年近50年年均降雨量特征。

各站点1961—2010年近50年年均降雨量结果如表2所示。

2.1.2 普通克里金插值法概述。

克里金插值法可对研究对象提供一种最佳线性无偏估计，其首先应确定一个待插点值有影响的距离范围，待插点的属性值用该范围内的采样点来估计。

其数据点越多，内插结果的可信度越高。

普通克里金插值法的基本思路的公式为：Z*（x0）=■λiz（xi）式中：x1…xn为区域上的一系列观测点，z（x1）…z（xn）为相应的观测值，Z*（x0）为区域化变量在xi处的值。

2.1.3 降雨空间分布特征结果。

降雨的空间分析即确定各个地区的降雨量在空间上的变化趋势，一般用不同颜色代表降雨量的高低渲染在地图上。

已知江苏省13个气象观测站点每个站点1961—2010年近50年年均降雨量（表2），将这些降雨量的数值输入到点数据的字段中，结果如图3所示。

在Arctoolbox中选择spatial analyst 按钮，接着选择插值法中的克里金插值法，进行输入后点击确定。

然后将得出的结果图层数据导出为TIFF格式，并用提取掩膜法进行提取和调节颜色，这样就得到江苏省年降雨量的空间分布图（图4）。

可以看出，江苏省的降雨量大致可以分为4个部分：湖州市、潮州市、宣兴市地区附近的年降雨量最多，天长市、扬州市、兴化市地区附近的年降雨量次之，盐城市、淮阴市等地区的年降雨量较少，济宁市、徐州市、连云港市等地区的年降雨量最少。

因此，江苏省年降雨量的空间分布整体呈现梯度变化，从东南沿海向西北内陆逐渐减少，并且趋势非常明显。

2.2 降雨时间分布特征2.2.1 降雨年内分布均匀度基尼系数模型。

降雨的年内分布均匀度的评价指标比较单一，一般采用离差系数（CV）[7]来量化降雨的时间不均匀性。

基尼系数与离差系数相比具有更为直观的标示意义，其定量评价连续性强，不受降雨要素平均状态的影响，其数值在0～1，在该范围内数值越大，表明降雨分布均匀度越低，即越不均匀。

根据江苏省降雨实况，其降雨年内分布均匀度基尼系数模型构建步骤如下：①升序排列月降雨量，并对累积百分比进行计算；②对时间进行累积百分比累积；③以时间累积与其总时间（以月/年为单位）的比值为自变量x，以降雨量月均值累积与其总和的比值为因变量y，经拟合后得出降雨时间分布的洛伦茨曲线y=f（x）；④如图5所示，横坐标x表示降雨不高于某一水平的月份占一年中总月份的比重，纵坐标y表示相应的降雨量占年总降雨量的比重。

对角线为绝对平等线；折线表示为绝对不平等线。

洛伦茨曲线y=f（x）位于对角线和折线之间，它能直观表示年降雨分配的不均等程度[8]。

洛伦茨曲线与y=x之间的面积（S）与绝对均匀线和绝对不均线之间的面积（S+C）之比即为基尼系数，当其为0时，表示各月份间降雨量相等，当其为1时，表示除1个月份外，其他月份的降雨量均为0。

洛伦茨不对称系数则用来表示具有相同的基尼系数不同洛伦茨曲线的差异[5]，其用于解释不均匀性产生的来源，表明不同月份降雨量对年总降雨量的贡献度，其变动范围为S1（图6）。

当S=1时，洛伦茨曲线对称。

当S>1时，与均匀线平行的部分洛伦茨曲线数据点位于对称轴的上方，表明造成年内降雨分布不均匀性的原因是由于降雨量较大的月份占年降雨量的比例相对大；当S2.2.2 降雨时间分布特征结果（1）年降雨量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的变化特征。

①南京市。

从图7可以看出，南京市1961—2010年50年平均降雨量为887.44 mm，年降雨量有上升的趋势。

50年年平均基尼系数为0.083 5，年基尼系数有下降趋势，年降雨趋势线的波动性越来越强。

洛伦茨不对称性系数大于1的年份占总年份的36%，说明这些年份中，降雨年内分布不均匀性主要是由于降雨量较多的月份引起，如2007年，年降雨量为892 mm，基尼系数为0.08，洛伦茨不对称系数为1.39， 7月份降雨量357 mm已占全年降雨量的40%以上。

从图7还可以看出，南京市的年降雨量和洛伦茨不对称系数呈上升趋势，而基尼系数呈下降趋势，但趋势均不显著。

这说明南京市降雨量上升，年内降雨分布不均匀性减弱，而且降雨量较大的月份所占的比例较大。

由此表明，南京市发生洪涝灾害的趋势增大，而且洪涝化的趋势增强。

②江苏省。

从图8可以看出，1961—2010年江苏省50年年平均降雨量为850.46 mm，年降雨量呈上升趋势，年降雨趋势线的波动性不强。

与南京市相比，降雨量总体持平，年降雨量变化幅度不大。

50年平均基尼系数为0.131 6，年基尼系数也呈降低趋势，且波动性减小，尤其是从1986年以来基尼系数基本在0.09～0.14内徘徊。

江苏省的年基尼系数比南京市的大，年内降雨量分布没南京市均匀。

大于1的洛伦茨不对称系数的年份所占比例为30%。

从图8还可以看出，江苏省的降雨量和洛伦茨不对称系数也呈上升的趋势，基尼系数也呈降低趋势，但趋势均不显著。

江苏省降雨量上升，降雨量的年内分布越来越均匀，而且降雨量较大月份所占的比例增加。

由此表明，江苏省东南部发生暴雨引发水土流失的趋势有可能增加。

（2）基尼系数和洛伦茨不对称系数的年际间变化特征。

①南京市。

从图9可以看出，20世纪60年代至今，基尼系数的变化不是很大，基本在0.10左右变动。

90年代洛伦茨不对称系数最大，接近于1。

在这10年中，降雨量大的月份所占比例较大，主要集中在6—8月，且6、7月降雨量占全年降雨量的比例高达50%。

②江苏省。

从图10可以看出，江苏省50年来年代际间基尼系数和洛伦茨不对称系数的变化趋势基本相反，基尼系数在减小，而洛伦茨不对称系数在增大。

同样，90年代洛伦茨不对称系数最大，接近于1。

在这10年中，降雨量多的月份所占比例较大，主要集中在6—8月，且6、7月降雨量占全年降雨量的比例高达50%。

总之，年降雨量与基尼系数和洛伦茨不对称性系数不相关，并且都有一定的年代、年际、年内变化规律；年降雨基尼系数的波动反映出年内降雨分配的不均匀性和降雨时间分布的稳定性；洛伦茨不对称系数的波动表明旱涝的频繁发生。

3 结论通过对江苏省13个观测站点1961—2010年的逐月降雨资料分析，就降雨在时空上的分布特征进行深入研究，得出以下结论：（1）近50年来，江苏省年降雨量在空间上呈现明显的梯度变化，降雨量空间变化幅度很大，降雨量从东南沿海向西北内陆逐渐减少。

（2）近50年来，江苏省年降雨量趋于增加的，降雨年内时间分布趋于均匀，降雨量较多月份的降雨量占年降雨量的比例增大。

（3）江苏省雨季月份降雨量较集中，主要在6—9月，尤其在7月，东南部大暴雨发生的频次会增大，引发水土流失的可能性会增加；非雨季月份降雨量较少，西北部容易造成土壤干旱，对于植被生长和生态恢复极为不利。