吴沙沙，韩中阳，姜彦玉

(1.山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队，山东 济南 250014；2.山东省地矿工程集团有限公司，山东 济南 250200；3.山东省地下水环境保护与修复工程技术研究中心，山东 济南 250014)

1 材料与方法

1.1 数据资料

研究数据为中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn)提供的甘肃省内气象站点逐日观测资料。鉴于数据可得性，并力求所有站点数据时间序列同一，选取了25个台站(图1)，降水信息的时间跨度为1981-2016年。其中部分台站资料缺失或不完善，参照常规方法予以插补[1-3]。研究尺度分为年、季、月三种，其中季节尺度划分为：3-5月为春季、6-8月为夏季、9-11月为秋季、12-2月为冬季。通过ArcGIS10.5进行空间分析。

1.2 空间分析方法

降水量具有时空分布地带性的特点，为衡量其区域化空间格局，通常采用地统计学方法进行研究。地统计学是Matheron创立的一种空间统计方法，其通过邻近度观测检测空间连续性变量变量的随机不恒定变化与空间位置之间的关系，以界定其影响因素的重要性并估测分布特征[8]。半方差函数(Semivariogram)是地统计学的理论基础，本研究主要应用其中的面域模式解释土壤空间变异结构，其计算公式如下：

(1)

式中：h为空间间距； N(h)表示间距为h所有观测点对数；Z(xi)和Z (xi+h)分别空间置xi和xi+h处的实测值。设定h=0时，γ(h)的值为块金方差C0；随着h的增大，γ(h)维持在稳定水平时，该处γ(h)为基台值C0+C；此时点对间距为变程A0，变量在变程范围内的临近空间上具有良好自相关性，超出变程，自相关性消失。块基比C0/(C0+C)可度量变量空间不恒定性的影响因素的作用大小，即空间结构。根据变量在局部存在空间自相关性，可对其广域特征进行估算，即使用Kriging插值法，公式如下：

(2)

式中：Z(x0) 、Z(xi)分别表示表示变量在x0、xi处的估计值、实测值，λ表示临近点对其影响程度，即权值[2-5]。

2 降水量分析

2.1 降水量经典统计分析

基于各站点逐日资料安装年季口径进行统计分析，得到云南省季候降水量基本特征(表1)可知。可知，云南省年均总降水量达1 082.22±328.88 mm，属于湿润区，其中极大极小值依次为1 732.70、642.67 mm，变化幅度较大，变异系数达0.31，属于中等程度变异。夏季降水量约占全年降水量的1/2强，达576.44±172.85 mm，极大极小值为872.03、576.64 mm，变异系数最小，仅为0.29。秋季降水丰度次之，为256.45±77.81 mm，变异系数为0.30。春季降水量达197.77±111.90 mm，变异系数为0.563，表明其年际波动性较大。冬季降水不足全年的1/10，仅为51.37±40.69 mm，其变异系数最大，达0.79。经过K-M单样本检验，年季降水量均通过5%水平信度检验，表明其符合正太分布，适宜于采用地统计学方法进行空间分析。

表1 研究区降水量描述性统计特征

2.2 GS+环境下降水量空间结构分析

GS+作为专业地统计分析软件，涵盖了指数Exponential、线性linear、球面Sphracial、高斯Gaussian等多种空间拟合函数。通过Excel格式文件将变量空间集合导入，通过semivariance分析功能分别计算其在多种函数模型下的拟合精度，根据决定系数R2接近于1、RSS接近于0的原则，选取年季降水量空间最佳函数，并以5k为步长起算块金值C0+C、基台值C和变程Range。得到结果如下所示，可知，就研究区春季降水量空间分布而言，以球面函数拟合最佳，其块金值在60 km步长处达到稳定，说明其空间自相关距离较近，在该尺度范围内降水空间关联性强，统计得到其块金系数为0.27，接近于25%，说明其具有强烈空间自相关性。研究区面积广大，夏季季风活跃且地形、人为活动对气候的影响更加敏感，依图可知(图1)夏季降水量空间自相关范围较大，约超过150 km，说明西南、东南季风在广域尺度对降水有影响，其最佳拟合模型为线性，块金系数为0.14。区域空间上的秋季降水量在30 km距离以上其块金效应趋于稳定，符合高斯拟合模型，在0～30 km之间块金值由0.031迅速增加至0.036，随后稳定在0.17的水平，说明改空间结构中以基台效应为主，其块金系数为0.13，呈现强烈空间自相关性。冬季降水量空间特性以球面模型拟合最优，其初始块金值为0.033，稳定块金值为0.096，变程约为45 km，块金系数较小，仅为0.11。受各季节降水量空间分布综合影响，研究区年降水量空间结构性如图2-e所示，其最佳拟合模型为球面模型，在60 km步长处块金值趋于稳定，说明就年尺度而言，该地降水量自相似距离空间为60 km，超出改范围，其空间关联以及可预测性消失；块金系数表明，其属于强烈空间自相关(0.16)。

图1 研究区年/季降水量半方差函数图

2.3 ArcMap窗口下降水量空间分布分析

先启动ArcGis10.5组件中的Arcmap窗口，单击菜单栏Customize的选项，选择Extension选项，从中勾选Spatial Analysis功能，从而获取空间分析权限。再将鼠标放置Arcmap窗口上方空白处并单击右键，从目录中勾选Geostatistical Analyst模块，由此开始执行地统计分析。选择地统计导向(Geostatistical Wizard)功能，在Dataset目录中加载空间矢量文件，在目标Id中选择降水量，Methods栏中设置为Geostatistical method中的Ordionary Kriging方法，由于前述分析可知该空间序列变量未能通过5%水平达的信心度检验，因而在data transportation 中设置为log转换模式，使之符合地统计分析的正态分布要求。基于前述2.2部分分析结果，在优化模型里分别选择表2中的结果，关键参数依次为model type、foot length、C0、C等，设置完成后运行模型，插值得到研究区降水量空间分布图，其结果如图2所示。

图2 研究区年/季降水量空间分布图

研究区春季降水量空间分布具有明显的地带性特征，其中西北部的贡山附近为高值聚集区，降水量可达600 mm，由于该地位于藏南河谷地区，地形自西南向东北倾斜呈斜面漏斗状，春季时分印度洋上西南季风活跃带来丰富的水汽，加之东部地形抬升与组歌从而形成雨极，而其他地区降水量明显较少。降水量低值区位于丽江、楚雄、昆明、会泽等滇北地区，值域介于76～150 mm；随后降水量由滇中向滇南增加。夏季降水量总体呈现自南向北减少的格局，区间介于304～872 mm之间，其中勐腊、澜沧、瑞丽等地夏季降水可达600 mm以上，而西北部的德钦等地降水量最少，仅为304～400 mm，滇中和东北部大部分地区降水量在400～500 mm之间。秋季雨量带在夏季的基础上整体向西南部剧聚集，澜沧地区成为雨极，西北部的德钦、中甸等地为干极，其分布趋势为自西南向东北地带性减少。区域冬季降水量介于9～214 mm之间，雨极与春季降水量雨极位置相似，主要受到西南季风控制，而横断山东部的楚雄等地受到雨影效应影响，形成干极，降水偏少，介于0～50 mm之间，滇中大部分地区降水为50～100 mm之间，滇南可达150 mm以上。空间差值显示区域年降水量值介于642～1 732 mm之间，这与各站点实际观测范围(874～1 623 mm)相异，主要由于插值预测过程中产生了信息传递误差，然而这并不影响对降水趋势面的解析。降水量高值区呈带状沿着西北贡山、滇西南和滇南分布，自此向北-东北方向递减。

3 结语

云南省地处青藏高原东南向中南半岛延伸地带，由于地理位置特殊性而受到青藏高原高压、西南季风和东南季风综合影响，区域复杂的气候环境对降水时空分布产生了深刻影响。统计分析可知，该省降水量集中于夏季，结合省情可知，易于诱发洪涝、泥石流等自然灾害；春季升温快、作物生产需水量大，而当季降水较少特点造成潜在春旱。云南省地域面积广大，降水在空间上呈现不均衡分布特点，并且随着西南、东南季风带的变化，降水中心也发生运移。