1966-2017年贵州省降雨侵蚀力的时空分布特征
发布时间:2021-02-19 04:22
[目的]分析贵州省1966—2017年降雨侵蚀力R值的时空演变规律,为评估该地区降雨对土壤侵蚀的防治、制定水土保持措施及农业生产规划提供参考。[方法]基于贵州省33个气象站点1966—2017年的日降雨资料,利用克里金插值法、经验正交函数(EOF)方法、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析法等,对贵州省52 a的降雨侵蚀力R值的时空特征进行了分析。[结果]①EOF分析方法可以较好地解释降水侵蚀力的时空分布特征,其前两个特征向量累计贡献率达52%,揭示了贵州省降雨侵蚀力全局型和东西反向型两种典型的分布模态。分析特征向量所对应的时间系数可得,贵州省的降水侵蚀力主要表现为全省全年偏大、全省全年偏小、东大西小、东小西大4种类型;②贵州省降雨侵蚀力R值年内主要受汛期降雨影响,全省各县市汛期降雨侵蚀力R值均占全年总量的60%以上;③在年际变化上,降雨侵蚀力R值存在多突变的现象,1971—1981年突变频率最为频繁。通过周期检验发现其变化主周期为28 a,次周期分别为12 a和6 a。[结论]贵州省降雨侵蚀力的时空分布与降雨量的时空分布趋势近似,整体呈现南部大北部小,夏季大冬季小的趋势...
【文章来源】:水土保持通报. 2020,40(03)北大核心
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
贵州省部分站点估算值与水土保持站点计算值对比
贵州省部分站点估算值与水土保持站点计算值回归分析
通过对EOF时间系数进行分析,贵州省的降雨侵蚀力R值主要有4种表现类型,第一模态决定了全年全省降雨侵蚀力R值较大或者全年全省降雨侵蚀力R值较小两种类型;第二模态决定了全年贵州省东部降雨侵蚀力R值偏大还是东部偏小,或者西部偏大东部偏小两种类型。EOF时间系数代表了对应特征向量空间分布模态的时间变化特征,系数的正负决定了模态的方向,正好表示与模态同向,负号表示与模态方向相反,并且系数的绝对值越大越能决定这一时刻的对应模态越典型。对贵州52 a的降雨侵蚀力R值的4种空间模态分布类型进行统计分析,取每年EOF时间系数绝对值最大值对应的特征向量作为对应年的降雨侵蚀力空间分布模态,结果如图4所示,得出贵州省降雨侵蚀力R值偏大年为19 a,全省降雨侵蚀力R值偏小年为18 a,东部降雨侵蚀力R值偏大年为7 a,西部降雨侵蚀力偏大年为8 a。由此可看出贵州省52 a降雨侵蚀力R值,以第一向量的空间分布为主,达到了37 a,占总年数的71.15%,全省全年降雨侵蚀力偏大和偏小年相当。东部和西部差异型的降雨侵蚀力年数共15 a,占总年数的28.85%。这也与一、二模态贡献率反映的典型程度基本表现一致。图4 EOF分析中前2个特征向量的时间系数
【参考文献】:
期刊论文
[1]2011-2050年贵州省极端气候指数时空变化特征[J]. 韩会庆,张娇艳,苏志华,陆艺. 水土保持研究. 2018(02)
[2]贵州省降雨侵蚀力时空变化特征研究[J]. 戴海伦,苑爽,张科利,朱青. 水土保持研究. 2013(01)
[3]基于Mann-Kendall法和小波分析的降水变化特征研究——以重庆市沙坪坝区为例[J]. 简虹,骆云中,谢德体. 西南师范大学学报(自然科学版). 2011(04)
[4]Mann-Kendall检验方法在降水趋势分析中的应用研究[J]. 曹洁萍,迟道才,武立强,刘丽,李帅莹,于淼. 农业科技与装备. 2008(05)
[5]贵州喀斯特山区水土流失特征与水土保持研究进展[J]. 彭琴,林昌虎,何腾兵. 贵州科学. 2006(03)
[6]利用日降雨量资料估算西南地区的降雨侵蚀力[J]. 宁丽丹,石辉. 水土保持研究. 2003(04)
[7]利用日雨量计算降雨侵蚀力的方法研究[J]. 章文波,谢云,刘宝元. 地理科学. 2002(06)
[8]不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力[J]. 章文波,付金生. 资源科学. 2003(01)
[9]国内外降雨侵蚀力简易计算方法的比较[J]. 伍育鹏,谢云,章文波. 水土保持学报. 2001(03)
[10]贵州省水土流失遥感现状调查及空间变化分析[J]. 周忠发,安裕伦. 水土保持通报. 2000(06)
本文编号:3040592
【文章来源】:水土保持通报. 2020,40(03)北大核心
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
贵州省部分站点估算值与水土保持站点计算值对比
贵州省部分站点估算值与水土保持站点计算值回归分析
通过对EOF时间系数进行分析,贵州省的降雨侵蚀力R值主要有4种表现类型,第一模态决定了全年全省降雨侵蚀力R值较大或者全年全省降雨侵蚀力R值较小两种类型;第二模态决定了全年贵州省东部降雨侵蚀力R值偏大还是东部偏小,或者西部偏大东部偏小两种类型。EOF时间系数代表了对应特征向量空间分布模态的时间变化特征,系数的正负决定了模态的方向,正好表示与模态同向,负号表示与模态方向相反,并且系数的绝对值越大越能决定这一时刻的对应模态越典型。对贵州52 a的降雨侵蚀力R值的4种空间模态分布类型进行统计分析,取每年EOF时间系数绝对值最大值对应的特征向量作为对应年的降雨侵蚀力空间分布模态,结果如图4所示,得出贵州省降雨侵蚀力R值偏大年为19 a,全省降雨侵蚀力R值偏小年为18 a,东部降雨侵蚀力R值偏大年为7 a,西部降雨侵蚀力偏大年为8 a。由此可看出贵州省52 a降雨侵蚀力R值,以第一向量的空间分布为主,达到了37 a,占总年数的71.15%,全省全年降雨侵蚀力偏大和偏小年相当。东部和西部差异型的降雨侵蚀力年数共15 a,占总年数的28.85%。这也与一、二模态贡献率反映的典型程度基本表现一致。图4 EOF分析中前2个特征向量的时间系数
【参考文献】:
期刊论文
[1]2011-2050年贵州省极端气候指数时空变化特征[J]. 韩会庆,张娇艳,苏志华,陆艺. 水土保持研究. 2018(02)
[2]贵州省降雨侵蚀力时空变化特征研究[J]. 戴海伦,苑爽,张科利,朱青. 水土保持研究. 2013(01)
[3]基于Mann-Kendall法和小波分析的降水变化特征研究——以重庆市沙坪坝区为例[J]. 简虹,骆云中,谢德体. 西南师范大学学报(自然科学版). 2011(04)
[4]Mann-Kendall检验方法在降水趋势分析中的应用研究[J]. 曹洁萍,迟道才,武立强,刘丽,李帅莹,于淼. 农业科技与装备. 2008(05)
[5]贵州喀斯特山区水土流失特征与水土保持研究进展[J]. 彭琴,林昌虎,何腾兵. 贵州科学. 2006(03)
[6]利用日降雨量资料估算西南地区的降雨侵蚀力[J]. 宁丽丹,石辉. 水土保持研究. 2003(04)
[7]利用日雨量计算降雨侵蚀力的方法研究[J]. 章文波,谢云,刘宝元. 地理科学. 2002(06)
[8]不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力[J]. 章文波,付金生. 资源科学. 2003(01)
[9]国内外降雨侵蚀力简易计算方法的比较[J]. 伍育鹏,谢云,章文波. 水土保持学报. 2001(03)
[10]贵州省水土流失遥感现状调查及空间变化分析[J]. 周忠发,安裕伦. 水土保持通报. 2000(06)
本文编号:3040592
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