当前世界环境

介绍

没有水，地球上的生命就无法维持。在水文循环的组成部分中，降雨被认为是向地球提供水的主要来源。在印度，降雨表现出非常高的时空变异性。平均年降水量从拉贾斯坦邦西部的100毫米以下到东北部地区的2500毫米以上不等。¹印度的大部分降水在6月至9月期间受到西南风暴的影响，泰米尔纳德邦除外，在10月和11月期间受到东北暴雨的影响。¹在印度，农业规划和水资源利用取决于季风降雨，因为75%的降雨发生在季风季节。^2、3

正常情况下，印度每年的降水量约为4000亿立方米;由此推算，水路年总流量约为1869亿立方米。在这种情况下，由于流在时间和空间上的不均匀分布，只有690亿立方米被用于有价值的用途。¹利用所有可用水的主要制约因素是，在季风月份必须储存河水。为了在季风月份储存河流流量和有效管理流域水资源，需要关于特定流域的空间、时间和降雨趋势的准确数据。分析降雨量和确定年最大日降雨量将加强对水资源应用的管理以及有效利用水资源。⁴这些资料也可用于预防洪水和干旱，并应用于与水库设计、防洪和水土保持规划等工程有关的水资源规划和设计。对气候变化的日益关注提高了对降水时空分布准确信息的需求。⁵有许多参数和非参数方法已被应用于趋势检测。在水文气候时间序列中，广泛使用的非参数检验之一是Mann-Kendall (MK)检验。^6-13利用Mann-Kendall趋势分析和Sen’s斜率估计方法，对阿马拉瓦蒂流域降水空间分布及其变化趋势进行了研究。使用了33年(1982-2014)的降水数据进行分析。

研究区域

本研究是在印度泰米尔纳德邦的半干旱地区阿马拉瓦蒂河流域进行的(图1)。阿马拉瓦蒂河是高韦里河的主要支流之一，位于中游。阿马拉瓦蒂河发源于喀拉拉邦穆纳尔附近的西高止山脉，海拔约1554米(5000英尺)，流经阿马拉莱山脉茂密的森林。它在MSL上方335米(1099英尺)处进入Amaravathinagar附近的平原。它位于距离乌都马尔皮特约18公里处。它的长度约为282公里。阿马拉瓦蒂盆地位于北纬10°06′51”至11°02′10”，东经77°03′24”至78°13′06”之间，集水区面积8544公里²由泰米尔纳德邦的哥印拜陀、蒂鲁普尔、丁迪古尔和卡鲁尔四个区组成。

图1:阿马拉瓦蒂河流域与确定的雨量计站 点击此处查看图

材料与方法

气象数据

阿马拉瓦蒂流域10个雨量站33年(1982 - 2014年)的日降水数据(图1)收集自泰米尔纳德邦金奈塔拉马尼的公共工程部塔拉马尼地表水和地下水数据中心办公室。这些雨量站分别是阿马拉瓦蒂纳加尔、基拉努尔、帕拉尼、乌塔马帕拉亚姆、阿纳伊帕拉亚姆、阿拉瓦库利奇、韦达桑杜尔、卡鲁、Kodagnar大坝、达拉普兰。对所有季节和全年分别进行了降雨分析。采用算术平均法计算了阿马拉瓦蒂流域各站点的季、年平均降雨量。

雨量趋势分析

非参数Mann-Kendall检验通常用于水文数据分析，用于检测单调但不一定是线性的趋势。Mann-Kendall检验中的零假设是独立且随机排序的数据。曼-肯德尔检验不需要假设正态性，它只表明了显著趋势的方向，而不是幅度。^14，15

Mann-Kendall检验统计量年代的计算公式如下:

其中，Xj和Xj分别为第j年和第i年的年值，j>， N为数据点数。

该统计数据表示所有考虑的差异的正差异数减去负差异数。对于大样本(N>10)，采用正态近似(Z统计量)进行检验，均值和方差如下:

这里q是平手(比较值之间的零差异)组的数量，t是_p中数据值的个数是否为p^th组。用S和VAR(S)的值计算检验统计量Z如下

是否存在统计上显著的趋势是用Z价值。的正值Z表示上升趋势，负值表示下降趋势。

使用MMK检验的降雨趋势

修正Mann-Kendall检验用于自相关序列的趋势检测¹⁶。在本研究中，观测秩间的自相关系数ρ_k从数据的斜率中减去非参数Sen的中位数斜率后的估计值¹⁰。ρ的显著值_k是否只用于计算方差校正因子N / N^*它是由Hamed和Rao提出的方程计算出来的¹⁶，

在哪里n表示实际观测值的数量，n*表示有效观测数，以解释数据和中的自相关pk为观测值秩的自相关函数。修正后的方差为¹⁶

在哪里Var (S)由式(4)得。

雨量趋势大小

Sen(1968)开发了一种非参数方法来估计时间序列中趋势的幅度(斜率)¹⁷。该方法假定时间序列呈线性趋势。在这个方法中，斜率问_我所有数据值对的计算公式为:

在哪里j > k。

如果有n个值x_j在时间序列中，我们得到N = N (N -1)/2斜率的估计问_我。斜率的森估计量是这些的中值N的值问_我。的N的值问_我从最小到最大排序，Sen的估计是

在置信区间的100(1 - α) %处进行双侧检验，以获得序列中非参数检验的真实斜率⁸。正斜率或负斜率问_我表示上升(增加)或下降(减少)趋势。

结果与讨论

年平均降雨量

对Amaravathi河流域33年(1982-2014)降水资料的降水分布进行了研究。利用10个雨量站1982-2014年33年降水资料估算的Amaravathi流域年平均降雨量为657.52 mm。从图2可以看出，2005年降雨量最高为1107.09 mm, 2013年降雨量最低为389.26 mm。

图2:研究区年平均降雨量(1982-2014年) 点击此处查看图

降雨的季节和空间分布

东北季风(10 - 12月)贡献了最大降雨量343.65毫米(52%)，其次是西南季风(6 - 9月)贡献了173.74毫米(27%)，夏季(3 - 5月)贡献了120.15毫米(18%)，冬季(1 - 2月)贡献了最小降雨量20.73毫米(3%)。从图3可以看出，在所有季节中，东北季风对降水的贡献更大。

图3 1982-2014年研究区冬夏、西南季风、东北季风季节平均降雨量的时间变化 点击此处查看图

图4:Amaravathi流域年降雨量的空间分布 点击此处查看图

在10个雨量站中，位于流域中部的Keeranur站的年降雨量最大，约为755.8 mm，位于Amaravathi河流域东侧的Aravakurichi站的年降雨量最小，为544.19 mm。从图4可以看出，降雨量从流域西南侧向东北侧逐渐减少。流域大部分地区降水适中，约为585-670毫米。盆地南部的降雨量约为670-700毫米。在南部，Amaravathi Nagar, Palani和Keeranur周围的地区每年降雨量都超过700毫米。Anaipalayam和Aravakurichi附近地区的降雨量较低，而另一个地区的降雨量不到585毫米。

曼-肯德尔趋势分析

表1和表2给出了研究区10个站点的年和季降雨量使用Sen斜率估计值的Mann-Kendall分析扣除趋势和趋势幅度的结果。采用修正Mann-Kendall (MMK) z检验对不同雨量站的年降雨量和季节降雨量进行检验，结果如表3所示，大多数台站的趋势不显著。

表1:年降雨量的Mann-Kendall和Sen 's斜率估计检验结果 阿马拉瓦蒂盆地(1982-2014)。 按此查看表格

表2:Amaravathi流域季节降雨Mann-Kendall和Sen’s斜率估计检验结果(1982-2014) 按此查看表格

表3:Amaravathi流域年降雨量和季节降雨量的修正Mann-Kendall检验结果。 按此查看表格

趋势分析表明，Anaipalayam站和Dharapuram站的年降雨量呈显著增加趋势，Z值分别为2.31和2.51，显著性水平为0.05。Anaipalayam站和Dharapuram站的年降雨量增幅分别为11.4 mm/年和12.03 mm/年，与其他站相比增幅非常大。原栗市和卡鲁站在0.1显著水平上呈显著上升趋势。除Kodagnar坝雨量计站外，其余站年降雨量均呈不显著的增加趋势。冬季，在10个雨量站中，Amaravathi Nagar、Keeranur、Palani、Uthamapalayam、Aravakurichi、Vedasandur和Kodagnar坝7个雨量站的冬季降雨量呈增加(正)趋势，但不显著，而Anaipalayam、Karur、Dharapuram的冬季降雨量呈下降(负)趋势。各站冬季降水趋势幅度几乎为零。夏季只有Palani站呈显著负向趋势，Z值-1.98在0.05水平上显著，Sen’s斜率估计显示降雨量减少2.36 mm/年。西南季风季节降水趋势结果不显著。在东北季候风降水中，Anaipalayam站以9.54 mm/年的量级呈现0.01显著水平的增加趋势。Palani、Aravakurichi、Karur和Dharapuram站在东北季风季节也呈现出显著的上升趋势。

结论

本研究利用Amaravathi流域10个雨量计的降水数据，计算了33年(1982-2014)的降水趋势。阿马拉瓦蒂盆地的降雨是高度可变的、不均匀的和不均匀的。年平均降雨量657.52 mm, 2013年最小389.26 mm, 2005年最大1107.09 mm。阿马拉瓦蒂盆地的大部分降雨发生在10月至11月的东北季风季节，占年平均降雨量的52%，其次是西南季风(6月至9月)，占年平均降雨量的27%。阿马拉瓦蒂盆地降水趋势分析显示，东北季风季节各站点降水均呈增加趋势。几乎所有站点的冬季降雨量都是稳定的。在地下水补给潜力较大的Anaipalayam、Aravakurichi、Karur和Dharapuram站，年降雨量呈显著增加趋势。由于这些地区的年降雨量似乎在增加，因此可以在这些地区建造储水结构和人工补给结构，以增加地表水和地下水的可用性。此外，对该地区的研究可能有助于规划种植模式、水资源管理、尽量减少和控制洪水和山体滑坡的影响。

鸣谢

作者感谢国家地表水和地下水数据中心、公共工程部、塔拉马尼、金奈、泰米尔纳德邦和水技术中心为本研究的分析保留了数据。

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