柴达木盆地既是响应青藏高原气候暖湿化的敏感区,又是生态环境脆弱带,评估该区域降水时空格局对水资源合理利用以及生态环境治理至关重要,然而盆地内部气象台站稀少且分布不均,为区域降水插值带来挑战。本文使用专业气象插值软件ANUSPLI...柴达木盆地既是响应青藏高原气候暖湿化的敏感区,又是生态环境脆弱带,评估该区域降水时空格局对水资源合理利用以及生态环境治理至关重要,然而盆地内部气象台站稀少且分布不均,为区域降水插值带来挑战。本文使用专业气象插值软件ANUSPLIN(Australian National University Spline)模型进行插值,以柴达木盆地及其周边气象台站2019年降水数据为基础,参与插值的气象台站数和9种薄盘光滑样条函数(独立变量、协变量和样条次数多种组合)为第三变量,筛选最优插值台站数和最优模型,并分析该区域2000-2019年降水时空格局。结果表明:(1)选择盆地内部及其周边共120个气象台站,三变量局部薄盘光滑样条函数(TVPTPS4)进行区域尺度降水插值精度最高,均方根误差(RTGCV)、期望真实均方误差(RTMSE)和信噪比(SNR)均达到最小值,分别小于0.6 mm、0.3 mm和0.25。(2)柴达木盆地降水量具有地域分布差异和季节性特征。年、季降水量东丰西少,具有明显的经向地带性特征;四季中夏季降水量最大,占全年总量的62.13%。(3)2000-2019年,柴达木盆地年均、季节平均降水量均呈上升趋势,其中夏季降水量显著增加,最大增速达5.85 mm·a^(-1)(p<0.05),显著增加区域约占盆地总面积的42.36%。本研究结果证明AUNSPLIN模型结果能更清晰地表达出柴达木盆地降水的分布状况,对于该区域水资源优化配置和管理等具有重要的理论和现实意义。展开更多
文摘柴达木盆地既是响应青藏高原气候暖湿化的敏感区,又是生态环境脆弱带,评估该区域降水时空格局对水资源合理利用以及生态环境治理至关重要,然而盆地内部气象台站稀少且分布不均,为区域降水插值带来挑战。本文使用专业气象插值软件ANUSPLIN(Australian National University Spline)模型进行插值,以柴达木盆地及其周边气象台站2019年降水数据为基础,参与插值的气象台站数和9种薄盘光滑样条函数(独立变量、协变量和样条次数多种组合)为第三变量,筛选最优插值台站数和最优模型,并分析该区域2000-2019年降水时空格局。结果表明:(1)选择盆地内部及其周边共120个气象台站,三变量局部薄盘光滑样条函数(TVPTPS4)进行区域尺度降水插值精度最高,均方根误差(RTGCV)、期望真实均方误差(RTMSE)和信噪比(SNR)均达到最小值,分别小于0.6 mm、0.3 mm和0.25。(2)柴达木盆地降水量具有地域分布差异和季节性特征。年、季降水量东丰西少,具有明显的经向地带性特征;四季中夏季降水量最大,占全年总量的62.13%。(3)2000-2019年,柴达木盆地年均、季节平均降水量均呈上升趋势,其中夏季降水量显著增加,最大增速达5.85 mm·a^(-1)(p<0.05),显著增加区域约占盆地总面积的42.36%。本研究结果证明AUNSPLIN模型结果能更清晰地表达出柴达木盆地降水的分布状况,对于该区域水资源优化配置和管理等具有重要的理论和现实意义。
