当前世界环境

简介

地球上的生命没有水就无法维持。在水文循环的组成部分中，降雨被认为是地球水的主要来源。在印度，降雨表现出非常高的空间和时间变异性。年平均降水量范围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。¹除了泰米尔纳德邦在10月和11月受到东北暴雨的影响外，印度大部分降水在6月到9月期间受到西南暴雨的影响。¹在印度，农业规划和水资源利用依赖于季风降雨，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，每年水道的总水量约为1869亿立方米。在这种情况下，由于河流在时间和空间上的分散不均匀，只有6900亿立方米被用于有价值的用途。¹利用所有可用的水的主要限制是必须在季风月份储存河流流量。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。雨量分析和确定每年最高日雨量将加强水资源应用的管理和水资源的有效利用。⁴这些信息还可用于防汛抗旱，并应用于水库设计、防洪和水土保持规划等工程相关的水资源规划和设计。随着人们对气候变化的日益关注，人们对降水时空分布的准确信息的需求日益增加。⁵有许多参数和非参数方法被用于检测趋势。Mann-Kendall (MK)检验是用于检测水气候时间序列趋势的广泛使用的非参数检验之一。^6-13本文试图利用Mann-Kendall趋势分析和Sen斜率估计法对阿玛拉瓦蒂盆地降水的空间分布及其变化趋势进行研究。利用1982-2014年33年的降水数据进行分析。

研究区域

本研究在印度泰米尔纳德邦的半干旱地区Amaravathi河流域(图1)进行。阿玛拉瓦蒂河是考弗里河的主要支流之一，位于河的中游。阿玛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)，流经阿纳马莱山脉的茂密森林。它进入Amaravathinagar附近的平原，海拔335米(1099英尺)。它位于距离Udumalpet约18公里的地方。全长约282公里。阿玛拉瓦蒂盆地位于北纬10°06′51”和北纬11°02′10”之间，东经77°03′24”和东经78°13′06”之间，集水面积8544公里²由四个区组成，分别是泰米尔纳德邦的哥印拜陀、提鲁普尔、丁迪古尔和卡鲁尔。

图1:阿玛拉瓦蒂河流域与确定的雨量计站 点击这里查看图

材料和方法

气象数据

阿玛拉瓦蒂盆地10个雨量计站33年(1982 - 2014年)的日降水数据，分别是阿玛拉瓦蒂纳加尔、基拉努尔、帕拉尼、乌塔玛帕拉亚姆、阿奈帕拉亚姆、阿拉瓦库里奇、维达桑德尔、卡鲁尔、Kodagnar大坝、达拉普拉姆(图1)，收集自泰米尔纳德邦塔拉马尼、金奈的公共工部国家地面水和地下水数据中心办公室。对所有季节和全年的降雨量分别进行了分析。用算术平均法计算了阿玛拉瓦蒂盆地各站点的平均季、年降水量。

降雨趋势分析

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有序的数据。曼-肯德尔检验不需要假设正态性，它只指示了显著趋势的方向，而不指示其大小。^14、15

Mann-Kendall检验统计量年代用公式计算如下:

其中Xj和Xj分别为第j年和第i年的年数值，j>， N为数据点数。

这个统计数字表示积极差异的数量减去所有考虑的差异的消极差异的数量。对于大样本(N>10)，采用正态逼近(Z统计量)进行检验，其均值和方差如下:

这里q是平局组(比较值之间为零差异)的数量，t_p中的数据值的数量是否p^th组。用S和VAR(S)的值计算检验统计量Z，如下所示

统计上显著趋势的存在是用Z价值。的正值Z表示上升趋势，负值表示下降趋势。

雨量趋势采用MMK检验

自相关序列的趋势检测采用了改进的Mann-Kendall检验¹⁶．在这项研究中，观察的秩之间的自相关ρ_k从数据的斜率中减去非参数的森氏中值斜率后得到的值是多少¹⁰．ρ的显著值_k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表示观测的实际数量，n*表示用于解释数据和中的自相关性的有效观察数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)可知。

雨量趋势的幅度

Sen(1968)发展了一种非参数方法来估计时间序列中趋势的幅度(斜率)¹⁷．该方法假设时间序列具有线性趋势。在这种方法中，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．森对斜率的估计是这些的中值N的值问_我．的N的值问_我从最小到最大排序，森的估计量是

在置信区间的100(1 - α) %处进行双面检验，得到序列中非参数检验的真斜率⁸．正或负的斜率问_我即向上(增加)或向下(减少)的趋势。

结果与讨论

年平均降雨量

对阿玛拉瓦蒂河流域降水分布进行了33年(1982-2014年)降水资料的研究。根据10个雨量计站33年(1982-2014年)的降水数据估算，Amaravathi盆地的年平均降雨量为657.52 mm。从图2可以看出，2005年全年降雨量最高，为1107.09 mm, 2013年全年降雨量最低，为389.26 mm。

图2:研究区1982-2014年年平均降水量 点击这里查看图

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，各季节中东北季风对降水的贡献较大。

图3 1982-2014年研究区冬、夏、西南风、东北风季节平均降水量时空变化 点击这里查看图

图4:Amaravathi盆地年降水量空间分布 点击这里查看图

在10个雨量计站中，位于流域中部的Keeranur站年降雨量最大，约为755.8毫米，位于阿马拉瓦蒂河流域东侧的Aravakurichi站年降雨量最小为544.19毫米。从图4可以看出，从流域西南侧到东北侧，降水量逐渐减少。流域主要地区的中雨量约为585-670毫米。盆地南部的降雨量约为670-700毫米。在南部地区，阿玛拉瓦蒂纳加尔、帕拉尼和基拉努尔附近的地区每年都有高降雨，即降雨量超过700毫米。阿奈巴拉亚姆和阿拉瓦库里市附近地区的降雨量比其他地区少，后者的降雨量不到585毫米。

Mann-Kendall趋势分析

表1和表2给出了研究区10个站点的年和季节降水的Mann-Kendall分析的趋势和趋势量级的计算结果。采用修正Mann-Kendall (MMK) z检验)对不同雨台站的年、季降水进行检验，结果如表3所示，大部分雨台站呈不显著趋势。

表1:Mann-Kendall和Sen的年降雨量斜率估计检验结果 1982-2014年在Amaravathi盆地发现。 点击这里查看表格

表2 1982-2014年Amaravathi盆地季节性降水Mann-Kendall和Sen坡度估计检验结果 点击这里查看表格

表3:修正Mann-Kendall对Amaravathi盆地年、季降水的检验结果。 点击这里查看表格

趋势分析表明，阿奈帕拉亚站和达拉普兰站年降水量呈显著增加趋势，Z值分别为2.31和2.51，显著性水平为0.05;Anaipalayam和Dharapuram站的年降水量增加分别为11.4 mm/年和12.03 mm/年，与其他站相比增加非常大。Aravakurichi和Karur站在0.1显著水平上呈显著增加趋势。除柯达纳尔水坝雨量计站外，其余站年雨量均呈不显著增加趋势。在冬季，10个雨量计站中，有7个雨量计站，即Amaravathi Nagar、Keeranur、Palani、Uthamapalayam、Aravakurichi、Vedasandur和Kodagnar dam在冬季有增加(正)的趋势，但不显著，而Anaipalayam、Karur、Dharapuram有不显著的减少(负)趋势。各站冬季降水趋势量级基本为零。夏季只有Palani站呈显著的负趋势，Z值-1.98在0.05水平上显著，Sen 's slope estimator表明降水减少2.36 mm/年。西南季风季降水趋势无显著影响。东北季风降水期间，Anaipalayam站在0.01显著水平上呈增加趋势，量级为9.54 mm/年。其他站点如Palani、Aravakurichi、Karur和Dharapuram在东北季风季节也有显著增加的趋势。

结论

本文利用阿玛拉瓦蒂盆地10个雨量计的降水资料，计算了1982-2014年33年的降水趋势。阿玛拉瓦蒂盆地的降雨具有高度的不均匀性和异质性。年平均降雨量为657.52毫米，2013年最低389.26毫米，2005年最高1107.09毫米。阿玛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%。东北季风季节，阿玛拉瓦蒂盆地各站点降水趋势分析均呈增加趋势。几乎所有站的冬季雨量都比较稳定。年降水趋势在地下水补给潜力较大的阿奈帕拉亚、阿拉瓦库里、卡鲁尔和达拉普兰站呈显著增加趋势。由于这些地区的年降雨量似乎在增加，可以在这些地区建造蓄水设施和人工补给设施，以增加地表水的可用性。此外，对该地区的研究有助于规划种植模式、水资源管理、尽量减少和控制洪水和滑坡的影响。

鸣谢

作者感谢邦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提供分析数据。

参考文献

1. 印度水资源学会，(2016).http://www.iwrs.org.in/iwr.htm。
2. 古哈塔库塔，P. & Rajeevan, M.印度降雨模式的趋势。国际气候学杂志，28日:1453 - 1469(2008)。
   CrossRef
3. krisshan, Gopal, Rao, m.s.， Kumar, Bhishma， & Kumar, C.P.使用地面水汽同位素组成(Glv)监测西南季风到达和消退的可能性。当前的科学, 108(5): 784 - 786(2015)。
4. Orissa Kandhamal地区Chakapada地区年最大日降雨量预测的概率分析。印度土壤保持杂志，(35): 84 - 85(2007)。
5. New, M, Todd, M, Hulme, M.和Jones, P. 20世纪降水测量和趋势。国际气候学杂志，21(15): 1889 - 1922(2001)。
   CrossRef
6. Das, p.k.， A. Chakraborty和M.V.R Seshasai。利用1971-2005年逐日网格化降水资料对印度夏季季风季节降水和雨天的时间趋势进行空间分析．气象应用程序， 21(3): 481-93(2014)。
   CrossRef
7. Ganguly, A.， Ranjana, r.c.，和Prateek, S.降水趋势分析data :喜马偕尔邦康格拉区个案研究。国际研究杂志- Granthaalayah。3(2015)。
8. Kwarteng, A.Y, Atsu S. Dorvlo和Ganga T. Vijaya Kumar。对阿曼苏丹国27年(1977-2003年)降水数据的分析。国际气候学杂志学报，29:605-617(2009)。
   CrossRef
9. 曼尼坎丹，M，和d。塔米尔马尼。泰米尔纳德邦Parambikulam Aliyar次盆地降水趋势空间格局的统计分析。印度水资源学会杂志学报，32(1-2):40-49(2012)。
10. 蒙达尔，A.， Sananda, K.，和Mukhopadhyay, A. 2012。Mann-Kendall检验的降水趋势分析——以奥里萨邦Cuttack区东北部为例国际地质、地球与环境科学杂志，2(1): 2277 - 208170 (2012)
11. 季节性降雨趋势分析。国际工程研究与应用杂志。6(7): 69-73(2016)。
12. 拉尼，文学学士，N.曼尼坎丹，N.马拉加塔姆。哥印拜陀上空降雨和雨天频率的趋势分析。MAUSAM学报，65(3):379-84(2014)。
13. 拉赫曼博士,阿拉法特。，and Monira Begum. Application of nonparametric test for trend detection of rainfall in the largest Island of Bangladesh.地球科学杂志学报，2(2):40-44(2013)。
14. 非参数反趋势检验。费雪(13):245 - 259 (1945)
    CrossRef
15. Kendall, M.G.秩相关方法。查尔斯·格里芬，英国伦敦(1975年)
16. Hamed, k.h.， Rao, A.R.自相关数据的修正Mann-Kendall趋势检验。《水文科学通报，32(4):527 - 527(1998)。
    CrossRef
17. 森，P.K.。基于肯德尔tau的回归系数估计。美国统计协会杂志，(63): 1379-1389(1968)。
    CrossRef