赣江流域高分辨率卫星降水数据的精度特征与时空变化规律

提出了一种基于地面雨量计空间插值数据,从栅格单元、子流域以及全流域3种空间尺度上综合验证和比较卫星降水数据精度的方法.采用该方法,针对长江中下游赣江流域,以2003~2009年325个雨量站空间插值数据为基准,在日时间尺度上,综合评价了TRMM 3B42,TRMM 3B42RT,CMORPH,PERSIANN,GSMaP MWR＋和GSMaP MVK＋共6种高分辨率卫星降水数据的精度,揭示了精度指标的时空变化规律.结果表明经地面雨量计校正的3B42综合精度最高,在日均意义上略为高估了基准降水量,其他未经校正的5种数据均有较大程度低估.同时,6种数据在汛期的精度显著高于非汛期.随着时间尺度的扩展,卫星降水数据的精度有不同程度提高,其中3B42最明显.在赣江流域西部山区及北部山前区,卫星降水数据的精度较低,而在中部及东南部丘陵、盆地相对较高.随着空间尺度的扩展,6种数据的精度不断提高.本文为验证其他区域卫星降水数据精度提供了范例,并为进一步研究利用卫星降水数据分析流域水文过程提供了直接依据.     

快速城市化对上海代表站降水的影响

通过比较上海城区代表站洋泾和乡村代表站夏字圩1979—2014年日降水记录,对各降水要素进行对比分析,辨识2000年前后2个站降水阶段性变化规律及其差异,揭示城市化对局地降水的影响特征。结果发现:2000年之后上海城市化进程明显加速,且2000年前后洋泾和夏字圩2个站的降水关系发生了系统变异,降水差异明显扩大。由于洋泾和夏字圩均位于太湖东部平原地区,且台风性降水的阶段变化特征基本一致,因此剥离区域降水变异的影响后,将1979—2014年洋泾站降水表现出异于夏字圩站的阶段性特征主要归因于城市化局地增雨效应,且2000年以来上海快速城市化总体上对城区代表站的降水产生了显著的强化作用,增加了强降水事件发生的概率。     

蒸发互补关系的区域变异性

为了研究蒸发互补关系的区域变异性,该文引入了水汽压-温度(p-t)状态空间.在蒸发互补关系中,湿润环境蒸散发量通常采用Priestley-Taylor(P-T)公式进行计算.研究表明:大气环流和洋流将热量和水汽由低纬度向高纬度输送,导致P-T公式中的参数α随纬度增高而增大;海陆之间的大气运动将水汽由海洋输送到陆地,导致α随着离海洋距离的增加而减小.这与中国108个流域的水文气象数据所揭示的规律是一致的.     

利用全局与局部相关函数分析流域降水空间变异性

为合理诊断流域降水的空间变异性,阐明了6种常见的全局和局部空间相关指标的联系与区别,并用空间相关函数进行统一表述,然后提出了同时从全局和局部2个方面对连续性与间断性并存的降水空间变异性进行综合分析的方法。采用全局半方差函数和局部Moran指数,对2003～2009年赣江流域降水空间变异规律进行了实例研究。结果表明:全局半方差函数便于描述流域降水的整体相关结构,而局部Moran指数可揭示降水的局部聚集形态和地带性规律,并能够诊断其中的奇异点。赣江流域年、月、日降水量在整体上呈显著的时变空间正相关性;在局部表现出较强的聚集性,并具有非平稳性和奇异性。同时,还初步指出了赣江流域降水空间变异性分析对于解释降水空间插值结果的作用。     

蒸发互补关系在不同时间尺度上的变化规律及其机理

蒸发互补关系中的湿润环境蒸散发量一般采用Priestley-Taylor（P-T）公式进行计算.基于海河流域38个子流域的水文气象观测数据及山东位山通量实验站的观测数据,发现P-T公式中参数α值的年际变化规律是随降水量的增加而增大;季节变化规律是冬季大夏季小;日内变化则从清晨到正午逐渐减小,从正午到傍晚逐渐增大.上述变化的机理可以解释为：年际变化是因为大气系统对陆面蒸散发变化的负反馈作用,同时大气系统本身的开放性削弱了这种反馈作用;季节变化是由海陆间平流输送的季节性变化引起;日内变化是因为大气系统对地表能量变化的响应具有一定的滞后性.