1、第 卷 第 期 年 月 北京测绘 引文格式：黄睿婧，王开心，张亭，等基于 数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析北京测绘，（）：，（）：收稿日期 基金项目 武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金（）作者简介 黄睿婧（），女，山东淄博人，硕士在读，研究方向为 气象学。：通信作者 雷祥旭，：基于 数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析黄睿婧 王开心 张 亭 雷祥旭，冯建迪，（山东理工大学 建筑工程学院，山东 淄博；中国科学院国家天文台 北京；武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室 湖北 武汉）摘 要 基于欧洲中期天气预报中心（）提供的山东地区的大气可降水量（）数据，
2、利用线性拟合、时间序列分析方法和经验正交函数分解等方法，分析了 年山东地区 的时空变化以及变化特征。结果表明：就空间分布而言，山东地区年平均大气可降水量呈现由南到北递减的趋势，南部边界大气可降水量最高；就时间分布而言，年，山东地区大气可降水量呈现缓慢增加的趋势；就季节分布而言，夏季大气可降水量为全年最高，其次是春季和秋季，冬季最少；利用经验正交函数分解发现大气可降水量的收敛性较强。关键词 再分析数据；欧洲中期天气预报中心；大气可降水量；时空分布；山东地区中图分类号；文献标识码 文章编号（）引言水汽是大气的主要成分之一，其质量约占空气总质量的.，主要集中在离地面 的空气层中。大气中水汽的含量一般
3、用大气可降水量（，）来表示，大气可降水量是产生降水的物质基础，也是对空中水资源进行评价的一个重要依据。由于大气中影响水汽含量和分布的因素较多，因此大气可降水量测区的准确性对预测区域内的天气和气候十分重要。水汽在研究气候灾害检测、水文学和空间大地测量等研究领域有非常重要的作用。空气中的水汽含量及其时空变化是天气及气候变化的主要推动力，与各地的天气和气候变化一定程度上相关联。对于预测短时间的天气变化，大气可降水量的变化具有一定的影响，避免了因气候出现的反常现象带来的重大损失。近年来，我国有一部分学者专家分析了中国局部地区的大气可降水量的时空分布及变化规律特征，并且得到了许多有价值的分析结果。例如，
4、黄丁安等 利用欧洲中期天气预报中心第五代数据集（，）再分析资料对江淮区域的水汽收支平衡进行分析；刘晶等 通过对伊犁河谷地区的大气可降水量时空变化特征及其与降水的关系的分析中，得到了大气可降水量存在着显著的季节变化等结论；王娜等利用山东省气象站的降水量资料和日本 年再分析数据集（，）、美 国 气 象 环 境 预 报 中 心（北京测绘第 卷 第 期 ，）美国国 家 大 气 研 究 中 心（，）再分析资料，分析了 年山东夏季整层大气可降水量、降水转化率、水汽通量及输送路径的分布特征和变化规律；郑加柱等 利用部分江苏省连续运行卫 星 定 位 参 考 站 服 务 综 合 系 统（，）网站点的观测数据反演
5、大气可降水量研究江苏地区大气可降水量的时空分布特征，得到了在时间上变化趋势一致，在空间上随纬度的增加而减少、随经度的增加而增大的结论；段晓梅等 基于 年的大气可降水量数据利用全球导航卫星和气象卫星系统软件反演，分析了内蒙古中部大气可降水量的时空变化特征，指出该地区的大气可降水量分布主要受地形和环境因素影响，并且具有十分显著的季节性变化；秦鑫等 则采用了辽宁地区 个观测站的大气可降水量进行研究，利用降水样本进行拟合从而建立起大气可降水量与降水的对应关系；强安丰等 以 年欧洲中期天气预报中心（，）分析资料为基础，对再分析资料中的水汽含量和经、纬向水汽通量数据，运用了很多的方法对三江源区大气可降水量
6、的时空特征和降水关系进行了分析；杨晶等 人根据河北连续运行卫星定位参考站服务综合系统（，）网络 年的观测数据资料，利用 软件进行大气可降水量反演，得到了河北地区大气可降水量的时间分布规律和空间分布特征。虽然国内学者对大气可降水量的研究较多，但是对山东地区上空大气可降水量时空变化特性的研究还很少，是新一代的再分析数据，利用 的水汽数据深入研究山东地区上空大气可降水量时空变化特性，既有重要的学术价值，也对山东水资源规划、开发和利用有重要的现实意义。数据资料与方法 研究区概况山东地区（北纬 ，东经）的气候类型属于温带季风气候，在农作物生长的时期雨热同季，对农业和种植业的发展十分有利。山东省气候温和，
7、一年当中降水最多的季节是夏季，四季分明，属于温带季风气候。夏季的风向普遍偏南，炎热多雨，冬季风向偏北，寒冷干燥；春季气候变化较大，干 旱 少 雨 多 风 沙；秋 季 气 候 晴 朗，冷 暖适中。图 山东地区地形图 再分析资料 是继欧洲中期天气预报中心提供的第四代再分产品（）后欧洲中期天气预报中心（）推出的第五代再分析产品，提供了大量的海洋气候和每小时的数据气候变量。这些数据以.的网格覆盖地球，数据集中包含了 多个参数，提供了大量的逐小时大气、陆地和海洋气候变量。该数据基于改进的三维变分技术，拥有时空分辨率高、更新快、参数多等优点，受到了人们的广泛关注。有关研究指 出 相 对 于 第 四 代 数
8、 据 有了很大的提升，其适用性总体上要优于 再 分 析 资 料。所 以 本 文 采 用 了 年的月平均 水汽再分析资料，空间分辨率为.。经验正交函数分解经验 正 交 函 数 分 解（，）也称特征向量分析或者主成分分析（，），经验正交分解是一种数据分析方法，可以通过某种线性组合的方法，使得某些变量或者某个变量的解释方差变得比较大，得到的这些比较大的解释方差的变量称为主分量。该方法适用于以网格点为空间点（多个变量）随时间变化的场。在 年代首次将该方法引入气象和气候领域，现在广泛应用于地学研究及其他学科领域。其计算步骤如下：（）对气象数据进行预处理，通常是得到距平值。（）计算 与的交叉积，得到方阵
9、（）对于 为距平值矩阵的分解，称为协方差阵；若 已经标准化则 称为相关系数阵。（）计算 的特征值，特征向第 卷 第 期黄睿婧，王开心，张亭，等基于 数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析量，满足 （）其中|（）一般特征值按照从大到小的顺序排列，。每个非零特征值对应一列特征向量，也称为。如第 k 个特征值对应特征向量为 的第 k 列。（）最后计算主成分。将 投影到原始资料 上，得到所有的空间特征向量所对应的时间系数 （）中的每行数据就是对应每个特征向量的时间系数。对于用 分解得到的经验正交函数是否有意义，应当进行显著性检验。常用的一种检验方法就是 检验。检验通过计算特征值误差范围来进行显著性
10、检验，对于样本量为 的 分解，特征值的误差范围为|（）当相邻特征值满足时，就认为这两个特征值对应的经验正交函数是有价值的信号。结果与分析 山东地区大气可降水量年平均变化规律分析通过 提供的大气可降水量再分析数据，可以得到山东地区 年的平均大气可降 水 量 空 间 分 布。如 图 （）所 示，在 年间山东地区大气可降水量总体上呈现自南向北递减的分布特征，山东大部分地区的大气可降水量在 之间。南部地区的平均大气可降水量 ，北部地区在 以下，中部偏西（附近）和东北部出现了两个低值区。这可能是因为中部地区和东北部属于丘陵地区，其高程高于其他地区。由图（）图（）可以看出，年的水汽空间分布变化不大，呈现自
11、南向北递减的趋势。（）多年平均（）年（）年（）年（）年（）年图 山东地区 年平均大气可降水量分布（为多年平均分布，为年平均分布）根据山东地区 年每年的平均大气可降水量数据，可以得到山东地区大气可降水量的年际变化，如图 所示。根据图 可知，山东地区在 年间，平均大气可降水量的变化波动比较大。通过线性拟合发现平均大气可降水量总体上呈现缓慢增加的趋势，其年平均变化率约为.，最大值出现在 年，为.，最小值出现在 年，为.。北京测绘第 卷 第 期年份大气可降水量趋势线大气可降水量/mm图 山东地区 年年平均大气可降水量变化 山东地区大气可降水量季节变化分析进一步分析大气可降水量的月度和季节变化特征，可得
12、山东地区 年月平均大气可降水量和各季节平均大气可降水量，如图 所示。根据图（）可知，大气可降水量随时间呈单峰曲线分布，月大气可降水量逐渐增多，月达峰值，月逐渐减少；夏季、月的水汽变化较大，冬季、月的变化则较为平缓，且水汽的含量较少。月的大气可降水量呈现明显的增加趋势，月达到全年的最高值，为.；月之后，大气可降水量开始减少，月之后出现明显的下降趋势。（）月平均年份大气可降水量/mm春夏秋冬（）季节平均图 年月平均和季节平均大气可降水量根据图（）可知，年间，夏季的平均大气可降水量最高，冬季的最低。夏季平均大气可降水量波动较大，冬季的平均大气可降水量波动较小，春季、秋季变化不显著。春季平均大气可降水
13、量总体上在 ，最低值出现在 年，为.，最高值出现在 年，值为.；夏 季 平 均 大 气 可 降 水 量 在 之间变化，最高值出现在 年，值为.，最低值出现在 年，值为 ；秋季平均大气可降水量位于 之间，最高值出现在 年，值为.，最低值出现在 年，值为.；冬季平均大气可降水量在 之间，最高值出现在 年，为.，最低值出现在 年，为.。不同季节水汽的空间分布不同，通过 年 数据可得到各季节平均大气可降水量分布，如图 所示。就空间分布而言，夏季、秋季空间分布基本一致，春季、冬季的分布略有不同。春季大气可降水量呈现自西南向东北递减的趋势，低值区出现在东北部，中部偏西地区大气可降水量数值比周围地区低 左右
14、。夏季大气可降水量呈现自南向北逐渐减少的趋势，南部地区大气可降水量最高，与王娜的结果一致。与其他边界相比，南部地区边界大部分月份的水汽含量均大于其他边界的水汽含量，尤其是夏季、月份之间南部边界水汽含量达到峰值。此外，由于夏季印度季风的爆发，山东西部和南部地区的水汽含量均高于其他地区，水汽最大值区域在孟加拉湾，这表明夏季水汽主要的来源可（）春（）夏（）秋（）冬图 年各季节平均大气可降水量分布图第 卷 第 期黄睿婧，王开心，张亭，等基于 数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析能是孟加拉湾的西南偏西的暖湿气流。秋季的大气可降水量分布与夏季基本一致，数值上降低，这可能是由于热带印度洋地区的水汽输送
15、减弱导致的。冬季的分布呈现自东南向西北递减的趋势，低值区出现在北部地区。大气可降水量的主成分分析经验正交函数分解（），是分析矩阵数据中的结构特征并且提取主要数据特征量的一种方法。采用 对山东地区大气可降水量的变化进行分析，根据 检验方法对特征值进行检验，发现大气可降水量的前三个向量场均通过检验。大气可降水量的前三个方差贡献率分别为.、.、.，因此只有第一个分量具有显著的物理意义，基本上可以表示山东地区大气可降水量的主要分布特征。山东地区年大气可降水量的第一向量场是与大气可降水量场（图）最相似的特征场，从图（）可以看出，南部地区表现为高值区，低值区出现在中部偏西地区和东北部地区。图（）给出了大气
16、可降水量第一个特征向量场的空间分布和时间序列，这个特征向量场解释了山东地区年大气可降水量的主要空间分布。山东地区大气可降水量呈现为全区一致型空间分布，且与特征向量时间系数的变化趋势相同。从时间系数变化图来看，如图（）所示，每年的波动情况一致，月出现最大值，月出现最小值。（）特征向量场年份模态1(99.5%)第一阶时间变化-1012（）特征向量的时间系数图 大气可降水量特征向量场 结束语利用 提供的分辨率为.的 再分析资料，分析了山东地区 年的大气可降水量空间分布特征和时间变化规律，得出以下分析结论：就空间分布而言，山东地区年平均大气可降水量呈现由南向北递减的趋势，大气可降水量高值区出现在南部地区，低值区出现在西北地区和中部偏西地区；就时间分布而言，在 年间，山东地区年平均大气可降水量总体呈现增大的趋势，年平均变化率约为.年，最大值出现在 年，最小值出现在 年；就季节变化而言，月大气可降水量逐渐增大，月达峰值，月逐渐减小；夏季的大气可降水量为全年最高，在 之间变化，其次分别是春季和秋季，冬季大气可降水量在 之间，为全年最低；利用经验正交函数分解方法发现山东地区大气可降水量呈现为全区一致型