地球信息科学学报 2017 , 19 (3): 365-373 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00365

地理空间分析综合应用

近55年来澜沧江流域降水时空变化特征分析

陈素景¹^,²^,, 李丽娟¹^,^*^,, 李九一¹, 刘佳旭¹^,²

1. 中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室,北京 100101
2. 中国科学院大学,北京 100049

Analysis of the Temporal and Spatial Variation Characteristics of Precipitation in the Lancang River Basin over the Past 55 Years

CHEN Sujing¹^,²^,, LI Lijuan¹^,^*^,, LI Jiuyi¹, LIU Jiaxu¹^,²

1. Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Process, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

通讯作者: *通讯作者：李丽娟（1961-）,女,吉林市人,博士,研究员,研究方向为水文水资源。E-mail:lilj@igsnrr.ac.cn

收稿日期: 2016-03-28

修回日期: 2016-05-5

网络出版日期: 2017-03-20

基金资助: 国家自然科学基金项目（91547114）

作者简介:

作者简介：陈素景（1981-）,女,河北衡水人,博士生,研究方向为水文水资源。E-mail:chensj.14b@igsnrr.ac.cn

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摘要

本文利用澜沧江流域及周边共30个气象站点1960-2014年的逐月降水数据,采用气候倾向率、Mann-Kendall趋势检验、Morlet小波分析、Co-Kriging插值以及重心模型等方法,分析了澜沧江流域降水的时空变化特征。结果表明：① 分析时段内全区、北部和中部年降水量呈现增加趋势,南部年降水量出现减少趋势。春季全区、北部、中部和南部降水均呈增加趋势;夏季均呈减少趋势;秋季全区和南部降水呈现减少趋势,北部和中部呈增加趋势;冬季全区、中部和南部呈下降趋势,只有北部呈增加趋势。② 近55年来,全区包括北部、中部和南部年降水都存在近29年、近22年和5-10年左右的周期,这3个周期在分析时段内表现很稳定,具有全域性。全区、北部和南部还存在明显的13年左右的周期,中部1975年前和1995年后也存在13年左右的周期,北部1975年前存在明显的7-10年的周期,1995年后,7-10年的周期表现也比较稳定。降水量变化的第一主周期是近29年,第二主周期是近22年。③ 澜沧江流域多年平均降水量由南部向北部减少,流域南部降水最多,多年平均降水量在1200 mm以上,中部多年平均降水量处于800~1100 mm,北部多年平均降水量多小于800 mm,大部分在400~800 mm;澜沧江流域年降水重心和月降水重心都集中在中部,其中11月的降水重心迁移距离最大,向东南方向迁移了131.82 km。从季节来看,春季、夏季和秋季降水重心向东南迁移,冬季的向西北方向迁移,雨季降水重心相对比较集中,旱季降水重心相对比较分散。

关键词： 澜沧江 ; 降水 ; M-K检验 ; Morlet小波 ; 重心模型

Abstract

Based on the monthly precipitation data from 30 meteorological stations in and surrounding the Lancang River basin, we analyzed the temporal and spatial characteristics of precipitation from 1960 to 2014 using the climate tendency rate, Mann Kendall trend test, Morlet wavelet analysis, interpolation co-Kriging, and gravity center model methods. The results showed that: (1) in the analysis period, the overall precipitation and regional precipitation in the northern and central regions showed a rising trend, but a decreasing trend on precipitation for the southern region occurred. The overall, northern, central and southern precipitations showed an increasing trend in spring, while in summer they showed a decreasing trend. In autumn, there was a decreasing trend of precipitation in the whole region and in the south. The northern and central parts of the region were having an increasing trend. The precipitation in the whole region, the middle and the southern parts showed a downward trend in winter with the exception of the northern part. (2) There were cycles in precipitation of 29 years, 22 years and 5 to 10 years within the region, including the northern, central and southern parts in the past 55 years. The performance of the three cycles in the analyzed period was very stable, indicating a domain-wide characteristic. There was also a significant cycle of around 13 years in precipitation for the whole, northern and southern regions. Before mid 1975 and after 1995, there was also a cycle of about 13 years in precipitation for the central area. In the northern area before 1975 and after 1995, there was a cycle of 7-10 years in precipitation. The first grade main cycle in precipitation was 29 years, and the second grade main cycle was 22 years. (3) The average annual precipitation decreased in the Lancang River Basin from the south to the north. The precipitation in the southern basin was the heaviest, with an average precipitation of more than 1200 mm. The average annual precipitation in the middle area was 800-1100 mm, while the average annual precipitation in the northern part was usually less than 800 mm, mostly in the range of 400-800 mm; the annual and monthly precipitation gravity centers of the Lancang River Basin were located in the central region. The precipitation gravity center of November had the largest migration distance, which migrated southeast by a distance of 131.82 km. From the seasonal point of view, the precipitation gravity centers in spring, summer and autumn had migrated toward the southeast, while in winter, it migrated toward the northwest. The precipitation gravity centers in the rainy seasons were relatively aggregated, while in the dry seasons they were relatively dispersed.

Keywords： Lancang River ; precipitation ; M-K test ; Morlet wavelet ; gravity center model

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陈素景, 李丽娟, 李九一, 刘佳旭. 近55年来澜沧江流域降水时空变化特征分析[J]. , 2017, 19(3): 365-373 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00365

CHEN Sujing, LI Lijuan, LI Jiuyi, LIU Jiaxu. Analysis of the Temporal and Spatial Variation Characteristics of Precipitation in the Lancang River Basin over the Past 55 Years[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(3): 365-373 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00365

1 引言

澜沧江是中国西南地区的国际跨境河流之一,位于94°~102°E,21°~34°N,流域面积约为16.74 万km²,南北狭长,跨13个纬度,是中国最长的南北向河流,平均比降为2.12‰,最大相对高差接近5000 m,流域穿越地形复杂,包括冰川、高原、高山峡谷、中低宽谷、冲积平原等地貌类型^[1-3]。独特的地理位置、复杂的地形特征造就了澜沧江流域内丰富的气候类型,流域覆盖寒带、寒温带、温带、暖温带、亚热带、热带6种气候带,它在气候、水文、地理、生态学等方面都具有重要的科学研究价值^[4-5]。在全球气候变暖的背景下,流域的温度、降水、径流等气象水文要素已经发生了很大的变化,尤其是极端降水频率总体上呈现增加态势。探讨澜沧江流域降水时空特征,将有助于澜沧江流域水资源合理配置、流域实时灌溉预报调度及制定应对气候变化的响应机制^[6],同时也有利于流域的航运、发电、水产养殖等相关行业的发展。

许多学者对澜沧江流域的降水进行了研究,何云玲等研究了澜沧江干流河谷盆地区域降水的时空分布特征,结果表明澜沧江干流河谷盆地降水总体上有自南部向北部递减的趋势^[7];曹杰等^[8]研究了纵向岭谷区多年平均冬季降水在澜沧江中上游地区存在高值区,多年平均夏季降水在澜沧江下游地区也存在高值区,这正是纵向岭谷独特地形“通道-阻隔”效应的结果;李斌等研究了澜沧江流域极端降水变化特征,分析了小于5 mm、5~10 mm、10~ 50 mm以及大于50 mm不同量级降水的降水量、降水日数和日平均降水强度的变化趋势,结果表明流域总体上极端降水频率呈增加态势^[9];刘波等利用不同来源的降水数据,来分析降水量在澜沧江流域的时间和空间变化特征^[10];刘刚等认为应用协同克里金（Co-Kriging）插值方法,将地形和气温等复杂因素添加到插值处理中,能够更为精确地对澜沧江流域降水量的空间分布进行模拟^[11]。目前,对澜沧江流域降水的时空特征尤其是空间分布特征的分析,针对站点的居多,尚缺少时空相结合的流域范围降水的研究,尤其缺少对流域内不同区域不同时间段降水变化详细系统的分析。因此,本文分析了澜沧江流域不同空间范围降水的时间变化特征以及整个流域降水的空间分布特征。

2 数据与方法

2.1 数据与处理

本文降水数据来源于国家气象局,包括1960-2014年研究区内及周边30个气象站点的逐月降水量。DEM数据由地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）下载。考虑澜沧江流域特殊地理位置和地形特征,应用ArcGIS 10.1中的聚类分析,考虑经纬度和海拔因素,将各气象站点划分为3组,相应的将研究区划分为北部区域、中部区域和南部区域,具体见图1,采用算术平均法进一步计算各区域不同时段的降水量。鉴于澜沧江流域复杂的地形特征,本文利用ArcGIS10.1,采用考虑高程因素的协同克里金法（Co-Kriging）对流域降水量进行插值计算^[12-13],得到降水量的空间分布。

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图1 澜沧江流域范围

Fig. 1 Range and location of Lancang River

2.2 研究方法

（1）线性倾向率法

要素的气候线性趋势变化可用一次直线方程来描述。用 $\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}$ 表示样本量为n的某一气候变量,用 $\begin{matrix} t_{i} \end{matrix}$ 表示 $\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}$ 所对应的时间,建立 $\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}$ 与 $\begin{matrix} t_{i} \end{matrix}$ 之间的一元线性回归方程^[14]：

$\begin{matrix} \hat{x_{i}} = a + b t_{i} i = 1,2, \dots, n \end{matrix}$ （1）

式中：b为气候倾向率,即气候每年的变化幅度。

（2）Mann-Kendall趋势检验

本文利用利用M-K法进行趋势检验。M-K法是用来评估水文气候要素时间序列趋势的检验方法,以适用范围广、人为性少、定量化程度高而著称。其检验统计量公式为^[15]：

$\begin{matrix} s = \overset{n}{\sum_{i = 2}} \overset{i - 1}{\sum_{j = 1}} sign (x_{i} - x_{j}) \end{matrix}$ （2）

式中： $\begin{matrix} sign () \end{matrix}$ 为符号函数,当 $\begin{matrix} x_{i} - x_{j} \end{matrix}$ 小于、等于或者大于0时, $\begin{matrix} sign (x_{i} - x_{j}) \end{matrix}$ 分别为-1、0和1。M-K统计量公式s大于、等于、小于0时,分别为：

$\begin{matrix} z = \{\begin{matrix} (s - 1) / \sqrt[]{n (n - 1) (2 n + 5) / 18} \\ 0 \\ (s + 1) / \sqrt[]{n (n - 1) (2 n + 5) / 18} \end{matrix} \end{matrix}$ （3）

其中,z为正值表示增加趋势,负值表示减少趋势。z的绝对值大于等于1.28、1.96、2.32时分别通过了信度90%、95%、99%显著检验。

（3）Morlet小波分析

小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数^[16]。小波函数是指具有震荡性、能够迅速衰减到0的一类函数,即小波函数 $\begin{matrix} ψ (t) \in L^{2} (R) \end{matrix}$ 且满足 $\begin{matrix} \int_{-}^{\infty} ψ (t) d_{t} = 0 \end{matrix}$ 。其中, $\begin{matrix} ψ (t) \end{matrix}$ 为基小波函数,可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系 $\begin{matrix} ψ_{a, b} (t) = {|a|}^{- \frac{1}{2}} Ψ (\frac{t - b}{a}) \end{matrix}$ 。其中, $\begin{matrix} ψ_{a, b} (t) \end{matrix}$ 为子小波;a为尺度因子,反映小波的周期长度,且 $\begin{matrix} a \in R ， a \neq 0 \end{matrix}$ ;b为平移因子,反映时间上的平移, $\begin{matrix} b \in R \end{matrix}$ 。

小波变换系数可用式（4）求得。

$\begin{matrix} W_{f} (a, b) = {|a|}^{- \frac{1}{2}} \int_{R} f (t) \overset{̅}{Ψ} (\frac{t - b}{a}) d_{t} \end{matrix}$ （4）

式中： $\begin{matrix} W_{f} (a, b) \end{matrix}$ 为小波变换系数; $\begin{matrix} f (t) \end{matrix}$ 为一个信号或平方可积函数;a为伸缩尺度;b为平移参数; $\begin{matrix} \overset{̅}{Ψ} (\frac{t - b}{a}) \end{matrix}$ 为 $\begin{matrix} Ψ (\frac{t - b}{a}) \end{matrix}$ 的复共轭函数;d_t为时间t的微分。将小波系数的平方值在b域上积分,可得到小波方差（式（5））。

$\begin{matrix} Var (a) = \int_{-}^{\infty} {|W_{f} (a, b)|}^{2} db \end{matrix}$ （5）

小波方差能反映信号波动的能量随尺度α的分布,可以用来确定信号中不同种尺度扰动的相对强度和存在的主要时间尺度,即主周期。本文选择Morlet连续复小波变换来分析水分适宜性序列的多时间尺度特征。为消除或减小序列开始点和结束点附近的边界效应,在进行小波变换前对 $\begin{matrix} f (t) \end{matrix}$ 两端的数据进行对称性延伸,小波变换后去掉两端延伸数据的小波变换系数,保留原数据序列时间段内的小波系数进行分析。

（4）重心模型

降水重心可以揭示降水在区域总体分布状况,其分布趋势可以反映降水在空间分布的不均衡程度,降水重心的计算公式为^[17-18]：

$\begin{matrix} \overset{̅}{x} = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} x_{i} p_{i}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} p_{i}}, \overset{̅}{y} = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} y_{i} p_{i}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} p_{i}} \end{matrix}$ （6）

式中： $\begin{matrix} \overset{̅}{x} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} \overset{̅}{y} \end{matrix}$ 为重心坐标; $\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} y_{i} \end{matrix}$ 为第i个台站的经纬度坐标; $\begin{matrix} p_{i} \end{matrix}$ 为第i个台站月或年的降水量。

3 结果分析

3.1 降水量的季节变化特征

本文计算了澜沧江流域北部、中部、南部及全区1960-2014年春（3-5月）、夏（6-8月）、秋（9-11月）、冬（12-次年2月）,以及雨季（5-10月）和旱季（4-次年11月）的降水量。各区域各季节降水量的变化见图2,M-K检验的Z值见表1。1960-2014年澜沧江流域全区,春季降水量多年平均为165.5 mm,夏季的降水量为529.1 mm,秋季的降水量为 226.5 mm,冬季多年平均降水量为41.2 mm。夏季降水贡献率最大,占全年降水总量的55%。雨季的多年平均降水量为816.7 m,旱季降水量为145.6 mm,降水集中在雨季,占全年降水总量的85%。澜沧江流域近55年来春季降水量呈现上升趋势,且上升趋势显著,通过了99%的M-K检验,气候倾向率为8.20 mm/10a。全区夏季降水量呈下降趋势,气候倾向率为7.33 mm/10a,通过了90%的M-K显著性检验,秋季和冬季降水量也呈下降趋势,气候倾向率分别为0.34 mm/10a、0.23 mm/10a,下降趋势均不显著。流域雨季降水量也呈下降趋势,气候倾向率为1.3 mm/10a,旱季降水量呈上升趋势,气候倾向率为1.58 mm/10a,雨季上升趋势和旱季下降趋势也不显著。

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图2 澜沧江各区域降水的季节变化

Fig. 2 The seasonal variations of precipitation in each region of Lancang River

表1 各个区域降水量M-K检验的z值

Tab. 1 The M-K test’s Z values of each regional precipitation

区域	春季	夏季	秋季	冬季	雨季	旱季
北部	4.254^***	-0.189	1.481^*	3.064^***	0.973	3.920^***
中部	1.728^*	-0.697	0.363	-0.240	0.145	0.051
南部	1.612^*	-1.292^*	-0.581	-0.494	-0.755	-0.131
全区	2.468^***	-1.510^*	-0.261	-0.174	-0.450	0.261

注：^*表示通过了信度90%的M-K显著性检验;^***表示通过了信度99%的M-K显著性检验

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由图2可知：① 1960-2014年春季（图2(a)）,流域北部、中部、南部降水量均呈上升趋势,气候倾向率分别为7.95、8.18和8.50 mm/10a,中部和南部的上升趋势通过了90%的M-K显著性检验,北部降水上升趋势更加明显,通过了99%的M-K显著性检验,变化趋势区域内部差异不大。② 夏季降水北部、中部和南部均呈下降趋势（图2(b)）,但区域内部差异很大,其中南部降水下降趋势明显,通过了90%的M-K显著性检验,气候倾向率最大,为12.07 mm/10a,北部气候倾向率次之,为8.20 mm/10a,中部气候倾向率为0.95 mm/10a,北部、中部降水变化趋势不显著。③ 由图2(c)可知,秋季北部降水呈上升趋势,气候倾向率为2.69 mm/10a,表1中计算的秋季北部M-K检验的z值为1.481,通过了90%的显著性检验,秋季中部降水量呈上升趋势,气候倾向率为1.32 mm/10a,南部降水呈下降趋势,气候倾向率为4.4 mm/10a,由表1可知中部和南部变化趋势不明显。④ 冬季只有北部降水量呈上升趋势,南部和中部均呈下降趋势（图2(d)）,气候倾向率分别为1.21、0.02和1.67 mm/10a,北部上升趋势显著,通过了99%的M-K显著性检验,中部和南部变化趋势不明显。⑤ 雨季只有南部降水量呈下降趋势,北部和中部均呈上升趋势（图2(e)）,但由表1计算的M-K检验的Z值可知,雨季降水量的变化趋势都不显著。⑥ 旱季南部降水量呈下降趋势,中部和北部呈上升趋势（图2(f)）,只有北部的变化趋势显著,甚至通过了99%的M-K检验。

3.2 降水量的年际变化特征

1960-2014年澜沧江流域全区降水量呈微弱的增加趋势,增加趋势不明显,气候倾向率为0.28 mm/10a,多年平均降水量962.3 mm,降水量最大值出现在2001年,达到1091.9 mm,降水量最小值出现在2009年,只有838.5 mm,降水极值比为1.3。区域内部降水量的年际变化如图3所示。由图3可看出,55年以来只有南部降水量出现减小趋势,北部和中部降水量均呈增加趋势,M-K检验的z值北部为2.091,中部为0.377,南部为-0.915,只有北部降水变化趋势显著,通过了95%的M-K显著性检验

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图3 1960-2014澜沧江流域年降水量变化

Fig. 3 The changes of precipitation in the Lancang River basin from 1960 to 2014

从5年滑动平均曲线（图3）可看出,北部降水年际波动不大;中部降水1960-1972年降水多处于平均值以下,为枯水期,1973-1982年,降水量多在平均值上下波动,波动幅度较小,为平水期,1983-2004年降水量都大于平均值,处于丰水期,2004年以后降水量变小,处于枯水期,中部总体经历了“枯水期-平水期-丰水期-枯水期”的变化;南部1960-1974年、1981-1986年、1994-2004年,降水量多大于平均值,处于丰水期,而1975-1980年、1987-1993年、2004年以后降水量多小于平均值,处于枯水期。

3.3 降水量周期变化特征

小波系数实部等值线图能反映降水量序列不同时间尺度的周期变化及其在时间域中的分布,进而能判断在不同的时间尺度上,降水量的未来变化趋势。图4显示的小波系数实部等值线图,其中横坐标为时间（年份）,纵坐标为时间尺度（年）。图中的等值曲线为小波系数实部值：实线为正值,表示降水量偏多;虚线为负值,表示降水量偏少。

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图4 降水量小波系数实部图

Fig. 4 The real part of the wavelet coefficients for precipitation

由图4可看到,澜沧江流域降水量存在多时间尺度特征,不管北部、中部、南部还是全区,均存在29年和22年左右的周期变化。① 在29年的时间尺度上,显示出强周期相位结构,正负相位以11年左右的周期震荡,出现了少-多交替的准两次半震荡：1962-1972年、1984-1994年和2005-2014年为负相位,表示降水量偏少,1973-1983年和1994-2004年为正相位,表示降水量偏多;② 在22年左右的时间尺度上,存在7年左右的周期震荡,也经历了少-多交替的三次半震荡,其中1962-1967年、1975-1981年、1989-1996年、2005-2012年为负相位,降水量偏少,而1968-1974年、1982-1988年、1997-2004年为正相位,降水量偏多。22年左右和29年这2个尺度的周期变化在整个分析时段表现的非常稳定,具有全域性。无论是29年的周期,还是22年左右的周期,澜沧江流域目前正在经历降水量偏少期,即将进入偏多期。

在短的时间尺度上,全区、北部和南部还存在明显的13年左右的周期震荡,中部1975年前和1995年后也存在13年左右的周期。从13年的周期来看,等值线还未完全闭合,说明在较短时期内,澜沧江流域降水量还处于偏少期。北部1975年前存在明显的7-10年的周期,1995年以后,7-10年的周期表现也比较稳定。此外,全区、北部、中部和南部还存在着5-10年左右的周期,在短时间尺度上,中部等值线比北部和南部都密集,说明中部降水量短期变化要剧烈,这可能和中部的地形比北部和南部更复杂有关。5-10年尺度的周期变化在整个分析时段表现也很稳定,具有全域性。

为了确定降水量变化的主周期,利用式（5）计算了小波方差,全区降水量、北部降水量、中部降水量和南部降水量的小波方差最大值均位于近29年,说明降水量在近29年的周期震荡最强,为降水量变化的第一主周期,近22年的时间尺度对应着第二峰值,为降水量变化的第二主周期。

3.4 降水量的空间分布特征

澜沧江流域多年平均降水量空间分布见图5(a)。由图5(a)可看出,澜沧江多年平均降水量由北部向南部增多。流域北部多年平均降水量多小于 800 mm,大部分在400~800 mm;流域中部多年平均降水量多处于800~1100 mm,贡山附近,多年平均降水量可以达到1500 mm,形成了一个降水的高值区;流域南部多年平均降水量多在1200 mm以上,南部东西两侧比中间降水量多。澜沧江多年平均降水量表现出上述的空间分布特征,与流域所处的地理位置、复杂的地形地貌以及多种季风环流的影响密不可分。流域北部属青藏高原区,地势较高,但山势平缓,河谷平浅,受地形的抬升作用,降水相对较少;中部区域地形多为高山峡谷,高差悬殊,峰谷相对高差超过1000 m,河谷比较狭窄,河床坡度大,复杂的地形导致其内部降水分布较复杂,中部包含的降水等级最多;南部区域丘陵和盆地交错,海拔一般在2500 m以下,地势趋平缓,受地形影响,河谷降水少于山区。

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图5 澜沧江流域降水量的空间分布及重心迁移轨迹

Fig. 5 The spatial distribution of precipitation and its gravity center trajectory changes in the Lancang River basin

为了阐述澜沧江流域降水在空间上某一时刻的聚散和迁移程度,本文利用式（6）计算了澜沧江流域降水量的月重心和年重心,具体的重心分布见图5(a),为了更好地看清降水重心的迁移方向和距离,把图5(a)中降水重心部分进行了放大,得到图5(b),具体每个月相对于前一个月移动的距离和方位见表2,即以前一个月的降水重心为原点进行距离和方位的测算,1月的迁移距离是以12月的降水重心为原点进行计算的。由图5(b)和表2可知,澜沧江流域年降水重心（99.40°E,26.10°N）和月降水重心都集中在中部地区,除了3、11和12月,其它月份降水重心比较集中,迁移距离不大。11月的降水重心迁移距离最大,相比于10月,降水重心向东南方向迁移了131.82 km。从季节来看,春季（3-5月）、夏季（6-8月）和秋季（9-11月）降水重心向东南迁移,分别累计迁移114.34、56.45和219.72 km,冬季的3个月降水重心一直向西北方向移动,从12-次年2月,累计迁移222.93 km,其中1月迁移速度最大,向西北方向迁移了120.92 km,雨季（5-10月）降水重心相对比较集中,移动距离为264.2 km,月均移动52.84 km,如果以向东南方向移动距离为正值,向西北方向移动距离为负值,5-10月总移动距离为24.5 km,雨季降水重心总体向东南方向移动,旱季（11-次年4月）降水重心相对比较分散,移动距离为313.17 km,月均移动62.63 km,如果仍以向东南方向移动距离为正值,向西北方向移动距离为负值,11月-次年4月总共移动距离为-209.57 km,旱季降水重心总体向西北方向移动。月降水重心出现上述迁移规律,与每个站点降水量的多少和经纬度有很大关系,澜沧江流域降水量很大程度上受季风环流影响,并且纬度、海拔、地形对流域的降水分布也起重要作用。

表2 澜沧江流域月降水重心迁移轨迹

Tab. 2 The migration trajectory of monthlyprecipitation in the Lancang River basin

时间	降水重心		迁移方向	迁移距离/km
时间	经度	纬度	迁移方向	迁移距离/km
1月	99.58°	25.76°	西北	120.92
2月	99.18°	26.47°	西北	88.85
3月	99.02°	26.78°	西北	38.44
4月	99.18°	26.34°	东南	51.80
5月	99.40°	25.89°	东南	54.64
6月	99.22°	26.40°	西北	59.70
7月	99.45°	26.09°	东南	41.49
8月	99.54°	25.98°	东南	14.96
9月	99.28°	26.47°	西北	60.15
10月	99.50°	25.70°	东南	87.90
11月	100.04°	24.62°	东南	131.82
12月	100.01°	24.74°	西北	13.16

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4 结论

本文对澜沧江流域降水的时空变化特征进行了详细系统的分析,包括流域全区、北部、中部和南部降水的季节变化特征和年际变化特征,并对降水量的变化趋势进行检验,利用Morlet小波分析方法,分析了降水量的时频特征。为了探明降水量在空间上的聚散和迁移过程,利用重心模型分析了澜沧江流域降水量年重心以及月重心在空间上的运动方向和速度,具体结论如下：

（1）近55年来,澜沧江流域降水特征为：① 全区春季降水量呈上升趋势,夏季、秋季和冬季降水均呈下降趋势,其中春季和夏季降水量变化趋势显著;② 北部春季、秋季和冬季降水呈上升趋势,夏季降水呈下降趋势,上升趋势显著,下降趋势不显著;③ 中部春季降水上升趋势显著,秋季上升趋势不显著,夏季和冬季下降趋势也不显著;④ 南部春季降水上升显著,夏季、秋季和冬季降水均呈减少趋势,夏季下降趋势明显,秋季和冬季下降趋势不明显。

（2）1960-2014年,澜沧江流域全区降水量呈微弱的增加趋势,气候倾向率为0.28 mm/10a,这与吴迪等^[19]的研究结论基本一致,但与何云玲等^[7]、刘波等^[20]的研究结论有差异,原因可能与气象站点的选择以及数据序列的长短有关。流域内部只有南部降水量出现减小趋势,北部和中部降水量均呈增加趋势,只有北部变化趋势显著,并通过了95%的M-K显著性检验。北部降水年际波动不大;中部区域总体经历了“枯水期-平水期-丰水期-枯水期”的变化趋势;南部区域经历了“丰水期-枯水期-丰水期-枯水期-丰水期-枯水期”的变化趋势。

（3）近55年来,澜沧江流域降水存在着近29年、近22年和5-10年的周期变化,全区、北部和南部还存在近13年的周期,中部1975年前和1995年后也存在近13年的周期,北部1975年以前存在明显的7-10年的周期,1995年以后,7-10年的周期表现也比较稳定。在近29年的尺度上,显示出强周期相位结构,正负相位以11年左右的周期震荡,出现了少-多交替的准两次半震荡,在近22年的时间尺度上,存在近7年的周期震荡,经历了少-多交替的三次半震荡,29年、22年和5-10年这3个尺度的周期变化在整个分析时段很稳定,具有全域性,近29年为降水量变化的第一主周期,近22年为第二主周期。无论是29年的周期、22年的周期,还是13年左右的周期,澜沧江流域目前正在经历降水量偏少期。

（4）澜沧江多年平均降水量由南部向北部减少,流域南部降水最多,多年平均降水量在1200 mm以上,其内部东西两侧比中间降水量偏多;流域中部多年平均降水量等级包含最多,多处于800~ 1100 mm,贡山附近,多年平均降水量可以达到1500 mm,形成了一个降水的高值区;流域北部多年平均降水量多小于800 mm,大部分在400~800 mm;澜沧江流域年降水重心和月降水重心都集中在中部地区,其中11月的降水重心迁移距离最大,向东南方向迁移了131.82 km。从季节来看,春季、夏季和秋季降水重心向东南迁移,分别累计迁移114.34、56.45和219.72 km,冬季的向西北方向迁移,累计迁移222.93 km,雨季降水重心相对比较集中,重心总体向东南方向移动,移动距离为264.2 km,月均移动52.84 km,旱季降水重心相对比较分散,降水重心总体向西北方向移动,移动距离为 313.17 km,月均移动62.63 km。

本文利用多种方法分析了澜沧江流域降水的时空特征,但影响降水变化的因素有很多,如大气环流、地形以及人类活动等。澜沧江流域所处地理位置独特,地形复杂,地势起伏多变,同时受到青藏高原季风、南亚季风等大气环流的影响,再加上受到一定人类活动的影响,使量化降水变化的原因变得十分艰难需今后开展深入研究。

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[1]	张景华,封志明,姜鲁光,等. 澜沧江流域植被NDVI与气候因子的相关性分析 [J].自然资源学报,2015,30(9):1425-1435. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2015.09.001 URL [本文引用: 1] 摘要基于2000—2010年MODIS NDVI数据和气象台站数据,对澜沧江流域植被NDVI与气候因子间的相关性逐像元进行分析,研究流域植被-气候关系的空间格局特征,并对其可能影响因素进行了探讨。研究结果表明:1气温和降水对澜沧江流域植被生长均具有明显影响,其中,温度的影响尤为显著;2流域植被生长对气候响应表现出明显的滞后效应,随着纬度的升高,植被对气候因子响应的滞后时间逐渐缩短;3流域不同植被类型受气温和降水的影响程度及其对气温和降水变化的敏感性均表现为草地耕地灌木林地有林地。同一植被类型受气温的影响强于降水,但对降水的变化更为敏感;4气候特征(多年平均气温和年降水量)显著影响植被NDVI对气候变化的响应时间。年平均气温的高低与气温对植被的影响力并无必然联系,但年降水量显著影响植被NDVI与降水间的相关程度。 [Zhang J H, Feng Z M, Lu G, et al. Analysis of the correlation between NDVI and climate factors in the Lancang River basin [J]. Journal of Natural Resources, 2015,30(9):1425-1435. ] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2015.09.001 URL [本文引用: 1] 摘要基于2000—2010年MODIS NDVI数据和气象台站数据,对澜沧江流域植被NDVI与气候因子间的相关性逐像元进行分析,研究流域植被-气候关系的空间格局特征,并对其可能影响因素进行了探讨。研究结果表明:1气温和降水对澜沧江流域植被生长均具有明显影响,其中,温度的影响尤为显著;2流域植被生长对气候响应表现出明显的滞后效应,随着纬度的升高,植被对气候因子响应的滞后时间逐渐缩短;3流域不同植被类型受气温和降水的影响程度及其对气温和降水变化的敏感性均表现为草地耕地灌木林地有林地。同一植被类型受气温的影响强于降水,但对降水的变化更为敏感;4气候特征(多年平均气温和年降水量)显著影响植被NDVI对气候变化的响应时间。年平均气温的高低与气温对植被的影响力并无必然联系,但年降水量显著影响植被NDVI与降水间的相关程度。
[2]	李斌,李丽娟,覃驭楚,等. 澜沧江流域潜在蒸散发敏感性分析 [J].资源科学,2011,33(7):1256-1263. URL Magsci 摘要蒸散发对气候变量的敏感性研究是近年来水文学的热点之一,对探讨水循环对气候变化的响应具有重要意义。本文利用1960年-2005年澜沧江流域及其周边35个气象站的逐日常规气象观测数据,基于Penman-Monteith公式,计算了1月、7月及年3个不同时间尺度下潜在蒸散发对平均气温、相对湿度、风速及日照时数的敏感系数,分析了澜沧江流域潜在蒸散发对各气候变量的敏感性及其时空变化规律。结果表明各站潜在蒸散发对各变量的敏感系数空间分异明显,流域整体上对日照时数最为敏感。几十年来对日照时数的敏感性在1月主要为增加趋势,7月则为减小趋势。 [Li B, Li L J, Qin Y C, et al. Sensitivity analysis of potential evapotranspiration in the Lancang River basin [J]. Resources Science, 2011,33(7):1256-1263. ] URL Magsci 摘要蒸散发对气候变量的敏感性研究是近年来水文学的热点之一,对探讨水循环对气候变化的响应具有重要意义。本文利用1960年-2005年澜沧江流域及其周边35个气象站的逐日常规气象观测数据,基于Penman-Monteith公式,计算了1月、7月及年3个不同时间尺度下潜在蒸散发对平均气温、相对湿度、风速及日照时数的敏感系数,分析了澜沧江流域潜在蒸散发对各气候变量的敏感性及其时空变化规律。结果表明各站潜在蒸散发对各变量的敏感系数空间分异明显,流域整体上对日照时数最为敏感。几十年来对日照时数的敏感性在1月主要为增加趋势,7月则为减小趋势。
[3]	何大明. 澜沧江-湄公河水文特征分析 [J].云南地理环境研究,1995,7(1):58-74. URL [本文引用: 1] 摘要澜沧江－湄公河近似南北向发育，干流长４８８０ｋｍ，面积８１×１０＾４ｋｍ＾２，流经了各种各样的气候区和多种地理环境，其水文特征和水资源分布，地域差异极大，主要控制因素是西南季风和南北向山脉。本文对该区全流域的水文特征进行系统分析，在国内外尚属首次，可为流域水资源的持续利用提供基础理论。 [He D M. Analysis of hydrological characteristics in Lancang-Mekong River [J]. Yunnan Geographic Environment Research, 1995,7(1):58-74. ] URL [本文引用: 1] 摘要澜沧江－湄公河近似南北向发育，干流长４８８０ｋｍ，面积８１×１０＾４ｋｍ＾２，流经了各种各样的气候区和多种地理环境，其水文特征和水资源分布，地域差异极大，主要控制因素是西南季风和南北向山脉。本文对该区全流域的水文特征进行系统分析，在国内外尚属首次，可为流域水资源的持续利用提供基础理论。
[4]	于文金,黄亦露,邵明阳. 澜沧江流域极端天气灾害特征及波动趋势 [J].生态学报,2015,35(5):1378-1386. https://doi.org/10.5846/stxb201305080984 Magsci [本文引用: 1] 摘要基于中国气象局国家气象信息中心提供的澜沧江1961-2010年气象资料,采用小波分析、EMD 分解、CI指数、均生函数逐步回归模型、相关分析等方法,探讨 19 世纪末至 21 世纪初澜沧江流域极端天气灾害的变化特征,及其区域极端灾害变化和全球气候变化之间的联系。结果表明:(1)1961-2010年50a期间,年降水量趋于稳定,略有上升,但上升率较小,只有3.1848。年降水量距平分布图反映了降水量南多北少的区域差异,正负距平之间在-2到2之间,北部干旱出现的几率较大。(2)近20年来,澜沧江区域干旱次数明显上升,而澜沧江流域年暴雨频次在过去50a和未来的20a内没有明显的增加趋势,干旱频次未来20年内呈斜率0.2635的上升态势,未来该区域极端天气灾害主要是干旱灾害。(3) 该区域降水和暴雨频次存在多尺度特征,两种研究方法都得到澜沧江流域降水量存在2、7、15a的变化周期,只是两种方法得出的主周期不同,EMD 方法比小波方法更适合处理非平稳、非线性信号,可以认为澜沧江流域降水量存在2、7、15a的变化周期,且主周期为准2a。(4) 降水量和暴雨频度序列的 IMF1 和 IMF2 周期在2 -7 a之间,与 ENSO 在年际变化上的信号相吻合,推断澜沧江流域暴雨和干旱灾害与ENSO有重要联系,且随着气温升高干旱灾害频次明显增加,显示区域极端气温灾害的变化与全球气候变暖有某种关联,是全球气候变化的区域响应表现形式之一。 [Yu W J, Huang Y L, Shao M Y. Research on characteristics of extreme weather disasters and fluctuations trend on Lancang river basin [J]. Acta Ecologica Sinica, 2015,35(5):1378-1386. ] https://doi.org/10.5846/stxb201305080984 Magsci [本文引用: 1] 摘要基于中国气象局国家气象信息中心提供的澜沧江1961-2010年气象资料,采用小波分析、EMD 分解、CI指数、均生函数逐步回归模型、相关分析等方法,探讨 19 世纪末至 21 世纪初澜沧江流域极端天气灾害的变化特征,及其区域极端灾害变化和全球气候变化之间的联系。结果表明:(1)1961-2010年50a期间,年降水量趋于稳定,略有上升,但上升率较小,只有3.1848。年降水量距平分布图反映了降水量南多北少的区域差异,正负距平之间在-2到2之间,北部干旱出现的几率较大。(2)近20年来,澜沧江区域干旱次数明显上升,而澜沧江流域年暴雨频次在过去50a和未来的20a内没有明显的增加趋势,干旱频次未来20年内呈斜率0.2635的上升态势,未来该区域极端天气灾害主要是干旱灾害。(3) 该区域降水和暴雨频次存在多尺度特征,两种研究方法都得到澜沧江流域降水量存在2、7、15a的变化周期,只是两种方法得出的主周期不同,EMD 方法比小波方法更适合处理非平稳、非线性信号,可以认为澜沧江流域降水量存在2、7、15a的变化周期,且主周期为准2a。(4) 降水量和暴雨频度序列的 IMF1 和 IMF2 周期在2 -7 a之间,与 ENSO 在年际变化上的信号相吻合,推断澜沧江流域暴雨和干旱灾害与ENSO有重要联系,且随着气温升高干旱灾害频次明显增加,显示区域极端气温灾害的变化与全球气候变暖有某种关联,是全球气候变化的区域响应表现形式之一。
[5]	李丽娟,李九一,等.澜沧江流域水资源与水环境研究[M].北京:科学出版社,2016. [本文引用: 1] [Li L J, Li J Y, et al.Study on water resources and water environment of Lancang River basin[M]. Beijing: Science Press, 2016. ] [本文引用: 1]
[6]	顾世祥,何大明,崔远来,等. 近50多年来澜沧江流域农业灌溉需水的时空变化 [J].地理学报,2010,65(11):1355-1362. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用澜沧江流域云南境内8 个气象站1950s-2007 年的逐月气象数据，现状作物种植、农业耕作、田间水分管理等资料，应用Mann-Kendall 法和R/S 分析法，探索50 多年来流域区的干湿变化、农业灌溉定额转折变化趋势及分布规律。结果表明：年、季平均温度普遍地显著升高，降水量干季增加、湿季减少；大部分地区的参照作物腾发量ET0在年度及干、湿季都呈增加趋势，仅在流域中段大理、剑川、耿马的部分时段为减少，干湿指数大多数地区都是降低；水稻及农业综合灌溉需水定额从流域上游到下游逐渐呈减少、增-减并存到增加的趋势。气象因子、ET0、干湿指数、水稻灌溉及农业综合灌溉定额发生转折变异现象都集中在澜沧江中下段的耿马、思茅、景洪、勐腊等地，且时间系列的转折变异点在1960s-1990s 的各个时期均有出现。水稻灌溉定额随纬度方向变化的相关系数为0.513，随海拔高程变化为0.610，最高值出现在维西，最低值为勐腊；农业综合灌溉定额受作物种植结构和水稻种植面积的影响较大，二者相关系数达到0.826，但其与纬度、海拔的变化规律不明显，最高值在大理，最低值在维西。灌溉定额在小范围内的多样性变化，表明在纵向岭谷特殊环境对地表水汽输送、气温和气流场分布等的“通道-阻隔”作用下，澜沧江河谷农业灌溉需水量时空变化的复杂性。</p> [Gu S X, He D M, Cui Y L, et al. Variations of agricultural water requirements in Lancang River basin in last 50 years [J]. Acta Geographica Sinica, 2010,65(11):1355-1362. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用澜沧江流域云南境内8 个气象站1950s-2007 年的逐月气象数据，现状作物种植、农业耕作、田间水分管理等资料，应用Mann-Kendall 法和R/S 分析法，探索50 多年来流域区的干湿变化、农业灌溉定额转折变化趋势及分布规律。结果表明：年、季平均温度普遍地显著升高，降水量干季增加、湿季减少；大部分地区的参照作物腾发量ET0在年度及干、湿季都呈增加趋势，仅在流域中段大理、剑川、耿马的部分时段为减少，干湿指数大多数地区都是降低；水稻及农业综合灌溉需水定额从流域上游到下游逐渐呈减少、增-减并存到增加的趋势。气象因子、ET0、干湿指数、水稻灌溉及农业综合灌溉定额发生转折变异现象都集中在澜沧江中下段的耿马、思茅、景洪、勐腊等地，且时间系列的转折变异点在1960s-1990s 的各个时期均有出现。水稻灌溉定额随纬度方向变化的相关系数为0.513，随海拔高程变化为0.610，最高值出现在维西，最低值为勐腊；农业综合灌溉定额受作物种植结构和水稻种植面积的影响较大，二者相关系数达到0.826，但其与纬度、海拔的变化规律不明显，最高值在大理，最低值在维西。灌溉定额在小范围内的多样性变化，表明在纵向岭谷特殊环境对地表水汽输送、气温和气流场分布等的“通道-阻隔”作用下，澜沧江河谷农业灌溉需水量时空变化的复杂性。</p>
[7]	何云玲,张一平. 澜沧江干流河谷盆地气候特征及变化趋势 [J].山地学报,2004,22(5):539-548. https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-2786.2004.05.005 URL [本文引用: 2] 摘要关于气候变化 ,许多学者已在全球或全国范围内做过很多研究。但是全球气候变化是非同步的 ,受地形、自然条件的变更、人为活动的影响 ,区域气候将发生变化 ,特定地点的气候变化特征将具有时间和空间的特殊性。而且 ,区域气候变化研究对其经济等各方面发展具有十分重要的影响。为研究特殊区域 -纵向岭谷区气候变化特征和趋势 ,把握区域气候对全球变化的响应程度 ,利用贯穿于澜沧江干流河谷盆地的 18个气象站 196 0～ 2 0 0 0年的观测资料 ,通过统计分析 ,探讨了干流河谷盆地区域的气温和降水的时空分布特征及其变化趋势。结果表明 :澜沧江干流河谷盆地气温和降水总体上有自南部向北部递减的趋势 ,即南部的气温比北部高 ,降水比北部多。澜沧江干流河谷盆地气候变化与全球和全国气候变化趋势基本一致 :气温变化总趋势是增温 (年平均气温上升率为0 0 15 2℃ /a) ,其增温率大于全国和全球的平均增温率 ;降水变化趋势则较为复杂 ,总体趋势为减少 ,但其变化规律不如气温明显 ;气温和降水的变化趋势具有明显的区域性和季节性 ,流域内各分区的气候变化幅度不同 ,时空分布也存在显著差异。澜沧江流域森林面积的减少乃是该区域气候变化的原因之一 [He Y L, Zhang Y P. The climate characteristics and change trends on basins of Lancangjiang valley in Yunnan province [J]. Journal of Mountain Science, 2004,22(5):539-548. ] https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-2786.2004.05.005 URL [本文引用: 2] 摘要关于气候变化 ,许多学者已在全球或全国范围内做过很多研究。但是全球气候变化是非同步的 ,受地形、自然条件的变更、人为活动的影响 ,区域气候将发生变化 ,特定地点的气候变化特征将具有时间和空间的特殊性。而且 ,区域气候变化研究对其经济等各方面发展具有十分重要的影响。为研究特殊区域 -纵向岭谷区气候变化特征和趋势 ,把握区域气候对全球变化的响应程度 ,利用贯穿于澜沧江干流河谷盆地的 18个气象站 196 0～ 2 0 0 0年的观测资料 ,通过统计分析 ,探讨了干流河谷盆地区域的气温和降水的时空分布特征及其变化趋势。结果表明 :澜沧江干流河谷盆地气温和降水总体上有自南部向北部递减的趋势 ,即南部的气温比北部高 ,降水比北部多。澜沧江干流河谷盆地气候变化与全球和全国气候变化趋势基本一致 :气温变化总趋势是增温 (年平均气温上升率为0 0 15 2℃ /a) ,其增温率大于全国和全球的平均增温率 ;降水变化趋势则较为复杂 ,总体趋势为减少 ,但其变化规律不如气温明显 ;气温和降水的变化趋势具有明显的区域性和季节性 ,流域内各分区的气候变化幅度不同 ,时空分布也存在显著差异。澜沧江流域森林面积的减少乃是该区域气候变化的原因之一
[8]	曹杰,何大明,姚平. 纵向岭谷区冬、夏水热条件空间分布特征 [J].地球科学进展,2005,20(11):1176-1182. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用纵向岭谷区内76个测站降水、温度资料和大气环流资料，研究该区冬、夏两季降水的空间分布规律。结果表明：纵向岭谷区多年平均冬季降水空间上沿河流呈纵向分布；但纵向岭谷独特地形对冬季降水变化的空间分布影响不明显；冬季气候平均温度大致呈东西向带状分布，由低纬到高纬温度逐渐递减；在区域上，纵向岭谷独特地形的“通道—阻隔”作用对冬季温度空间分布的影响不明显；但在怒江和澜沧江流域，这种影响则较为明显。纵向岭谷区多年平均夏季降水空间分布主要由纵向岭谷的“阻隔”效应，以及夏季从孟加拉湾来的气流和从南海来的气流在相应迎风坡面辐合，形成两支较强的上升气流所致；而纵向剖面大气环流的变化则较为均匀，显示了纵向岭谷的“通道”效应。纵向岭谷的这种“通道—阻隔”效应使得西南季风和东南季风在区内交汇，并使区内夏季降水空间上及夏季降水的变化沿河流呈纵向分布。地形对怒江、澜沧江流域夏季温度空间分布的“通道—阻隔”作用较明显;对夏季温度变化的“通道—阻隔”作用则在纵向岭谷西北部地区最明显，但其余地区地形的作用则相对较弱。</p> [Cao J, He D M, Yao P. Research on the spatial distribution of rainfall and temperature in winter and summer over longitudinal range- gorge region (LRGR) [J]. Advances in Earth Science, 2005,20(11):1176-1182. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用纵向岭谷区内76个测站降水、温度资料和大气环流资料，研究该区冬、夏两季降水的空间分布规律。结果表明：纵向岭谷区多年平均冬季降水空间上沿河流呈纵向分布；但纵向岭谷独特地形对冬季降水变化的空间分布影响不明显；冬季气候平均温度大致呈东西向带状分布，由低纬到高纬温度逐渐递减；在区域上，纵向岭谷独特地形的“通道—阻隔”作用对冬季温度空间分布的影响不明显；但在怒江和澜沧江流域，这种影响则较为明显。纵向岭谷区多年平均夏季降水空间分布主要由纵向岭谷的“阻隔”效应，以及夏季从孟加拉湾来的气流和从南海来的气流在相应迎风坡面辐合，形成两支较强的上升气流所致；而纵向剖面大气环流的变化则较为均匀，显示了纵向岭谷的“通道”效应。纵向岭谷的这种“通道—阻隔”效应使得西南季风和东南季风在区内交汇，并使区内夏季降水空间上及夏季降水的变化沿河流呈纵向分布。地形对怒江、澜沧江流域夏季温度空间分布的“通道—阻隔”作用较明显;对夏季温度变化的“通道—阻隔”作用则在纵向岭谷西北部地区最明显，但其余地区地形的作用则相对较弱。</p>
[9]	李斌,李丽娟,李海滨,等. 1960-2005年澜沧江流域极端降水变化特征 [J].地理科学进展,2011,30(3):290-298. https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.03.005 Magsci [本文引用: 1] 摘要极端降水事件是气候变化的一个重要方面。澜沧江流域纵贯13 个纬度，最大相对高差近5000 m，跨6 种气候带，是全球少见的南北向大江，它在气候、水文、地理、生态学等多方面都具有重要的科学研究价值。自1960 年以来，流域经历了显著的气温上升。探讨在气候变暖背景下这一复杂流域的极端降水变化具有重要意义。本文利用澜沧江流域及其周边35 个气象站1961-2005 年的日降水资料，分析了小于5 mm、5～10 mm、10～50 mm以及大于50 mm 4 个不同量级降水的降水量、降水日数和日平均降水强度的变化趋势。并计算了每种量级降水占总降水量的百分比及降水频率。结果表明，各量级各项指标均存在明显的区域变化特征，流域总体上极端降水频率的增加态势明显。对典型地区站点分析表明，极端降水的增加可能与气候系统随机性变强有关。 [Li B, Li L J, Li H B, et al. Change in precipitation extremes in Lancang River basin, 1960-2005 [J]. Progress Geography, 2011,30(3):290-298. ] https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.03.005 Magsci [本文引用: 1] 摘要极端降水事件是气候变化的一个重要方面。澜沧江流域纵贯13 个纬度，最大相对高差近5000 m，跨6 种气候带，是全球少见的南北向大江，它在气候、水文、地理、生态学等多方面都具有重要的科学研究价值。自1960 年以来，流域经历了显著的气温上升。探讨在气候变暖背景下这一复杂流域的极端降水变化具有重要意义。本文利用澜沧江流域及其周边35 个气象站1961-2005 年的日降水资料，分析了小于5 mm、5～10 mm、10～50 mm以及大于50 mm 4 个不同量级降水的降水量、降水日数和日平均降水强度的变化趋势。并计算了每种量级降水占总降水量的百分比及降水频率。结果表明，各量级各项指标均存在明显的区域变化特征，流域总体上极端降水频率的增加态势明显。对典型地区站点分析表明，极端降水的增加可能与气候系统随机性变强有关。
[10]	刘波,肖子牛. 多源降水数据在澜沧江-湄公河流域的比较 [J].干旱区地理,2011,34(6):958-966. URL [本文引用: 1] 摘要利用不同来源的格点降水数据和气象站点降水观测资料,对比了多个数据源的年、季平均降水量在澜沧江流域和整个流域的时间和空间变化特征。结果发现:(1)不同来源的降水数据在平均值上存在着较大差异,但其变化趋势在1979年以后都表现为上升趋势,这一点无论对于整个澜沧江-湄公河流域还是在澜沧江流域都是一致的。(2)在时间变化上,Xie-Arkin和CRU的降水数据都能较好的反映区域平均的澜沧江流域的年降水变化规律;而Xie-Arkin数据在春季和秋季相对更合理,在夏季和冬季,CRU数据的结果更接近于观测事实。(3)在空间分布形态上,各个不同来源的降水数据都能表现出从上游到下游降水量逐渐增多的趋势,但CRU数据空间分辨率最高,能够更好地描绘该区域降水的空间分布细节。(4)利用区域平均降水数据和水文站实测径流数据建立的降水-径流之间的简单一元线性回归模型,能够很好地预测年径流量。 [Liu B, Xiao Z N. Comparison of different precipitation datasets in Lancang-Mekong River basin [J]. Arid Land Geography, 2011,34(6):958-966. ] URL [本文引用: 1] 摘要利用不同来源的格点降水数据和气象站点降水观测资料,对比了多个数据源的年、季平均降水量在澜沧江流域和整个流域的时间和空间变化特征。结果发现:(1)不同来源的降水数据在平均值上存在着较大差异,但其变化趋势在1979年以后都表现为上升趋势,这一点无论对于整个澜沧江-湄公河流域还是在澜沧江流域都是一致的。(2)在时间变化上,Xie-Arkin和CRU的降水数据都能较好的反映区域平均的澜沧江流域的年降水变化规律;而Xie-Arkin数据在春季和秋季相对更合理,在夏季和冬季,CRU数据的结果更接近于观测事实。(3)在空间分布形态上,各个不同来源的降水数据都能表现出从上游到下游降水量逐渐增多的趋势,但CRU数据空间分辨率最高,能够更好地描绘该区域降水的空间分布细节。(4)利用区域平均降水数据和水文站实测径流数据建立的降水-径流之间的简单一元线性回归模型,能够很好地预测年径流量。
[11]	刘刚,赵荣,刘纪平,等. 澜沧江流域降水空间分布的克里格插值分析 [J].测绘科学,2007,32(3):104-107. https://doi.org/10.3771/j.issn.1009-2307.2007.03.040 URL [本文引用: 1] 摘要澜沧江流域范围狭长,地形起伏较大,降水等气候信息复杂多变,获取困难。而使用地质统计学当中的克里格插值方法,可以对降水量的空间分布情况进行插值分析,获取流域内及周边地区的降水量空间分布特征。本文对地质统计学及克里格插值的基本理论进行了简单介绍,利用降水量空间分布的各向异性特征,对澜沧江流域多年平均降水量进行了空间插值处理,对试验误差进行了比较,并对流域内降水量的整体分布特征和其中部分地区降雨量异常的原因进行了初步的分析。 [Liu G, Zhao R, Liu J P, et al. Analysis of the spatial variability of rainfall in Lancang River basin based on Kriging method [J]. Science of Surveying and Mapping, 2007,32(3):104-107. ] https://doi.org/10.3771/j.issn.1009-2307.2007.03.040 URL [本文引用: 1] 摘要澜沧江流域范围狭长,地形起伏较大,降水等气候信息复杂多变,获取困难。而使用地质统计学当中的克里格插值方法,可以对降水量的空间分布情况进行插值分析,获取流域内及周边地区的降水量空间分布特征。本文对地质统计学及克里格插值的基本理论进行了简单介绍,利用降水量空间分布的各向异性特征,对澜沧江流域多年平均降水量进行了空间插值处理,对试验误差进行了比较,并对流域内降水量的整体分布特征和其中部分地区降雨量异常的原因进行了初步的分析。
[12]	Daly C, Helmer E H, Quiñones M. Mapping the climate of Puerto Rico, Vieques and Culebra [J]. International Journal of Climatology, 2003,23(11):1359-1381. [本文引用: 1]
[13]	Goovaerts P. Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall [J]. Journal of Hydrology, 2000,228(1):113-129. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(00)00144-X URL [本文引用: 1] 摘要 This paper presents three multivariate geostatistical algorithms for incorporating a digital elevation model into the spatial prediction of rainfall: simple kriging with varying local means; kriging with an external drift; and colocated cokriging. The techniques are illustrated using annual and monthly rainfall observations measured at 36 climatic stations in a 5000 km region of Portugal. Cross validation is used to compare the prediction performances of the three geostatistical interpolation algorithms with the straightforward linear regression of rainfall against elevation and three univariate techniques: the Thiessen polygon; inverse square distance; and ordinary kriging. Larger prediction errors are obtained for the two algorithms (inverse square distance, Thiessen polygon) that ignore both the elevation and rainfall records at surrounding stations. The three multivariate geostatistical algorithms outperform other interpolators, in particular the linear regression, which stresses the importance of accounting for spatially dependent rainfall observations in addition to the colocated elevation. Last, ordinary kriging yields more accurate predictions than linear regression when the correlation between rainfall and elevation is moderate (less than 0.75 in the case study).
[14]	施能,陈家其. 中国近100年来4个年代际的气候变化特征 [J].气象学报,1995,53(4):431-439. https://doi.org/10.11676/qxxb1995.049 Magsci [本文引用: 1] 摘要研究了本世纪中国年平均气温、年总降水量的气候趋势.指出,20世纪中国西北、东北、华北明显变暖;降水趋势值不大,但以负趋势为主.20世纪80年代中国降水、气温的区域特征明显:华北暖干、西南冷干、东北暖略偏湿、长江中下游冷湿.此外,还研究了20世纪4个年代际的气候变化特征及差异.指出,在数十年尺度的暖背景下,中国的华北、长江下游等大部分地区降水偏少(比冷背景),东北降水偏多.20世纪70年代开始的增暖主要发生在西北、东北;黄河以南的增温还达不到40年代的程度.相应的降水特征:除了黄河以南及江淮流域降水比40年代多以外,其它大部分地区降水偏少. [Shi N, Chen J Q. 4-phase climate change features in the last 100 years over China [J]. Acta Meteorologica Sinica, 1995,53(4):431-439. ] https://doi.org/10.11676/qxxb1995.049 Magsci [本文引用: 1] 摘要研究了本世纪中国年平均气温、年总降水量的气候趋势.指出,20世纪中国西北、东北、华北明显变暖;降水趋势值不大,但以负趋势为主.20世纪80年代中国降水、气温的区域特征明显:华北暖干、西南冷干、东北暖略偏湿、长江中下游冷湿.此外,还研究了20世纪4个年代际的气候变化特征及差异.指出,在数十年尺度的暖背景下,中国的华北、长江下游等大部分地区降水偏少(比冷背景),东北降水偏多.20世纪70年代开始的增暖主要发生在西北、东北;黄河以南的增温还达不到40年代的程度.相应的降水特征:除了黄河以南及江淮流域降水比40年代多以外,其它大部分地区降水偏少.
[15]	孙鹏,张强,陈晓宏,等. 鄱阳湖流域水沙时空演变特征及其机理 [J].地理学报,2010,65(7):828-840. https://doi.org/10.11821/xb201007007 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>运用改进的Mann-Kendall (M-K) 趋势与突变检验以及线性回归分析等方法，系统分析了鄱阳湖流域的赣江、抚河、信江、饶河和修河等五大支流的5 个主要水文控制站(外洲、李家渡、梅港、虎山、万家埠) 1956-2005 年的水沙序列，在系统搜集流域内水库信息的基础上，深入探讨了流域内水沙变化的原因。研究结果表明：(1) 鄱阳湖流域各支流的水沙变化特征相异;除李家渡站径流无明显变化外，其余4 站都有增加趋势(但未达到95%的置信度水平)。五大支流的输沙量变化比较复杂，外洲站、李家渡、梅港站和虎山站的输沙量在1985 年以后减少的趋势显著，而万家埠站的输沙量直到1999 年才开始减少;(2) 森林覆盖率对输沙量变化的影响远远大于其对径流变化的影响，森林对减少湿季径流量的作用不明显，但对枯季径流量增加的影响显著。(3) 水利设施(尤其是水库) 对五大支流的水沙变化影响很大，尤其对输沙量的影响最为明显，这也是鄱阳湖流域大部分水文观测站输沙量减少的主要原因。</p> [Sun P, Zhang Q, Chen X H, et al. Spatio-temporal patterns of sediment and runoff changes in the Poyang Lake basin and underlying causes [J]. Acta Geographica Sinica, 2010,65(7):828-840. ] https://doi.org/10.11821/xb201007007 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>运用改进的Mann-Kendall (M-K) 趋势与突变检验以及线性回归分析等方法，系统分析了鄱阳湖流域的赣江、抚河、信江、饶河和修河等五大支流的5 个主要水文控制站(外洲、李家渡、梅港、虎山、万家埠) 1956-2005 年的水沙序列，在系统搜集流域内水库信息的基础上，深入探讨了流域内水沙变化的原因。研究结果表明：(1) 鄱阳湖流域各支流的水沙变化特征相异;除李家渡站径流无明显变化外，其余4 站都有增加趋势(但未达到95%的置信度水平)。五大支流的输沙量变化比较复杂，外洲站、李家渡、梅港站和虎山站的输沙量在1985 年以后减少的趋势显著，而万家埠站的输沙量直到1999 年才开始减少;(2) 森林覆盖率对输沙量变化的影响远远大于其对径流变化的影响，森林对减少湿季径流量的作用不明显，但对枯季径流量增加的影响显著。(3) 水利设施(尤其是水库) 对五大支流的水沙变化影响很大，尤其对输沙量的影响最为明显，这也是鄱阳湖流域大部分水文观测站输沙量减少的主要原因。</p>
[16]	魏凤英. 现代气候统计诊断与预测技术[M].北京:气象出版社,2013. [本文引用: 1] [Wei F Y.Statistical diagnosis and prediction technology of modern climate[M]. Beijing: Meteorological Press, 2013. ] [本文引用: 1]
[17]	刘斌涛,陶和平,宋春风,等. 基于重心模型的西南山区降雨侵蚀力年内变化分析 [J].农业工程学报,2012,28(21):113-121. Magsci [本文引用: 1] 摘要降雨-植被耦合特征是决定土壤侵蚀的关键性要素，研究降雨侵蚀力的年内变化特征对于揭示不同区域降雨-植被的耦合特征、判定土壤侵蚀的危险期具有重要意义。该文利用中国西南山区439个气象站、水文站的逐日降雨量资料，估算了每个台站逐月降雨侵蚀力，并应用重心模型分析了西南山区降雨侵蚀力的年内变化特征。研究结果表明：西南山区春、夏、秋、季四季降雨侵蚀力变化明显，夏季最高，冬季最低。各季节的降雨侵蚀力空间分布与降水量相似，都表现出东南向西北逐渐递减的趋势。降雨侵蚀力年内分配曲线主要有"单峰型"和"双峰型"2种，绝大多数地区降雨侵蚀力年内分配曲线是"单峰型"，峰值出现在6月、7月或8月份，青藏高原区域降雨侵蚀力年内分配曲线是"双峰型"，有6月和9月2个峰值。从东南部向西北部，降雨侵蚀力峰值出现的月份不断推后。西南山区降雨侵蚀力重心年内先向北迁移，然后向南迁移，形成一个循环，这展示了季风气候影响下的西南山区降雨侵蚀力年内变化特征。 [Liu B T, Tao H P, Song C F, et al. Study on annual variation of rainfall erosivity in southwest China using gravity center model [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012,28(21):113-121. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要降雨-植被耦合特征是决定土壤侵蚀的关键性要素，研究降雨侵蚀力的年内变化特征对于揭示不同区域降雨-植被的耦合特征、判定土壤侵蚀的危险期具有重要意义。该文利用中国西南山区439个气象站、水文站的逐日降雨量资料，估算了每个台站逐月降雨侵蚀力，并应用重心模型分析了西南山区降雨侵蚀力的年内变化特征。研究结果表明：西南山区春、夏、秋、季四季降雨侵蚀力变化明显，夏季最高，冬季最低。各季节的降雨侵蚀力空间分布与降水量相似，都表现出东南向西北逐渐递减的趋势。降雨侵蚀力年内分配曲线主要有"单峰型"和"双峰型"2种，绝大多数地区降雨侵蚀力年内分配曲线是"单峰型"，峰值出现在6月、7月或8月份，青藏高原区域降雨侵蚀力年内分配曲线是"双峰型"，有6月和9月2个峰值。从东南部向西北部，降雨侵蚀力峰值出现的月份不断推后。西南山区降雨侵蚀力重心年内先向北迁移，然后向南迁移，形成一个循环，这展示了季风气候影响下的西南山区降雨侵蚀力年内变化特征。
[18]	高志强,刘纪远. 1980-2000年中国LUCC对气候变化的响应 [J].地理学报,2006,61(8):865-872. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于中国1980~2000年气候数据及两期土地利用/土地覆盖 (LUCC) 数据,利用Holdridge 植被生态分区模型、重心模型及土地利用程度模型,分析气候变化及人类活动对中国植被覆盖及土地利用的影响程度及变化趋势。1980~2000年间,中国大部分地区温度升高,降水增多。气候变化不仅影响了中国植被群落分区,更进一步影响了植被群落的生长状况；东北、华北、内蒙古高原等区域未利用土地型向草地和灌木生态类型转换,草地和灌木型生态类型向林地和耕地型转换；又因为1980~2000年间中国经济的发展,东部沿海区域城市乡村建设用地及交通用地的增多,使土地利用类型由农业耕地型向建设用地型发展,导致土地利用程度指数的升高。气候变化及经济发展的双重作用,导致中国土地利用程度重心20年来向东北方向移动了54 km,东西方向土地利用程度偏移强度,气候占81%,人类活动占19%,南北方向土地利用程度偏移强度,气候占85%,人类活动占15%。</p> [Gao Z Q, Liu J Y. The LUCC responses to climatic changes in China from 1980 to 2000 [J]. Acta Geographica Sinica, 2006,61(8):865-872. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于中国1980~2000年气候数据及两期土地利用/土地覆盖 (LUCC) 数据,利用Holdridge 植被生态分区模型、重心模型及土地利用程度模型,分析气候变化及人类活动对中国植被覆盖及土地利用的影响程度及变化趋势。1980~2000年间,中国大部分地区温度升高,降水增多。气候变化不仅影响了中国植被群落分区,更进一步影响了植被群落的生长状况；东北、华北、内蒙古高原等区域未利用土地型向草地和灌木生态类型转换,草地和灌木型生态类型向林地和耕地型转换；又因为1980~2000年间中国经济的发展,东部沿海区域城市乡村建设用地及交通用地的增多,使土地利用类型由农业耕地型向建设用地型发展,导致土地利用程度指数的升高。气候变化及经济发展的双重作用,导致中国土地利用程度重心20年来向东北方向移动了54 km,东西方向土地利用程度偏移强度,气候占81%,人类活动占19%,南北方向土地利用程度偏移强度,气候占85%,人类活动占15%。</p>
[19]	吴迪,赵勇,裴源生,等. 澜沧江-湄公河流域温度和降水变化趋势分析 [J].中国水利水电科学研究院学报,2011,9(4):304-312. URL [本文引用: 1] 摘要利用澜沧江-湄公河流域7个代表气象站1980—2009年的温度和降水观测资料,采用线性倾向估计、滑动平均和Mann-Kendall检验方法对流域年、季温度和降水变化趋势进行分析。结果表明:流域年平均温度呈明显上升趋势,线性倾向率为0.02℃/a;流域北部高海拔地区温度增加趋势比南部明显,而温度季节增加趋势不明显。流域年平均降水呈增加趋势,线性倾向率为10.49mm/a,不同地区降水增减趋势不同;雨季降水增加趋势明显,而旱季降水增加趋势不明显。 [Wu D, Zhao Y, Pei Y S, et al. Variation trends of temperature and precipitation in Lancang-Mekong River basin during 1980-2009 [J]. Journal of China Institute of Water Resources and Hydropower Research, 2011,9(4):304-312. ] URL [本文引用: 1] 摘要利用澜沧江-湄公河流域7个代表气象站1980—2009年的温度和降水观测资料,采用线性倾向估计、滑动平均和Mann-Kendall检验方法对流域年、季温度和降水变化趋势进行分析。结果表明:流域年平均温度呈明显上升趋势,线性倾向率为0.02℃/a;流域北部高海拔地区温度增加趋势比南部明显,而温度季节增加趋势不明显。流域年平均降水呈增加趋势,线性倾向率为10.49mm/a,不同地区降水增减趋势不同;雨季降水增加趋势明显,而旱季降水增加趋势不明显。
[20]	刘波,肖子牛. 澜沧江流域1951-2008年气候变化和2010-2099年不同情景下模式预估结果分析 [J].气候变化研究进展,2010,6(3):170-174. Magsci [本文引用: 1] 摘要利用澜沧江流域1951-2008年的降水和气温观测资料以及多模式集成的21世纪（2010-2099年）不同情景下（SRES A1B、SRES A2和SRES B1）气候变化模拟试验的预估结果，分析了该流域过去58年降水和气温的变化，并预估了未来90年的气候变化趋势。结果表明，在全球增暖的大背景下，过去58年澜沧江流域的年降水量下降了46.4 mm，气温有所上升，升温率达到了0.15℃/10a。在未来的90年，无论在哪种排放情景下，降水都表现为明显的上升趋势，而且相对于过去58年的结果，3种不同情景下降水的年代际变率都有所增加，其中A2情景值最大，B1情景值最小。年平均气温无论是在过去的58年还是在未来的90年都以明显的上升趋势为主，3种情景下气温的升温率远远超过过去58的结果。 [Liu B, Xiao Z N. Observed (1951-2008) and projected (2010-2099) climate change in the Lancang River basin [J]. Advances in Climate Change Research, 2010,6(3):170-174. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要利用澜沧江流域1951-2008年的降水和气温观测资料以及多模式集成的21世纪（2010-2099年）不同情景下（SRES A1B、SRES A2和SRES B1）气候变化模拟试验的预估结果，分析了该流域过去58年降水和气温的变化，并预估了未来90年的气候变化趋势。结果表明，在全球增暖的大背景下，过去58年澜沧江流域的年降水量下降了46.4 mm，气温有所上升，升温率达到了0.15℃/10a。在未来的90年，无论在哪种排放情景下，降水都表现为明显的上升趋势，而且相对于过去58年的结果，3种不同情景下降水的年代际变率都有所增加，其中A2情景值最大，B1情景值最小。年平均气温无论是在过去的58年还是在未来的90年都以明显的上升趋势为主，3种情景下气温的升温率远远超过过去58的结果。

澜沧江流域植被NDVI与气候因子的相关性分析

2015

... 澜沧江是中国西南地区的国际跨境河流之一,位于94°~102°E,21°~34°N,流域面积约为16.74 万km²,南北狭长,跨13个纬度,是中国最长的南北向河流,平均比降为2.12‰,最大相对高差接近5000 m,流域穿越地形复杂,包括冰川、高原、高山峡谷、中低宽谷、冲积平原等地貌类型^[1-3].独特的地理位置、复杂的地形特征造就了澜沧江流域内丰富的气候类型,流域覆盖寒带、寒温带、温带、暖温带、亚热带、热带6种气候带,它在气候、水文、地理、生态学等方面都具有重要的科学研究价值^[4-5].在全球气候变暖的背景下,流域的温度、降水、径流等气象水文要素已经发生了很大的变化,尤其是极端降水频率总体上呈现增加态势.探讨澜沧江流域降水时空特征,将有助于澜沧江流域水资源合理配置、流域实时灌溉预报调度及制定应对气候变化的响应机制^[6],同时也有利于流域的航运、发电、水产养殖等相关行业的发展. ...

澜沧江流域植被NDVI与气候因子的相关性分析

2015

澜沧江流域潜在蒸散发敏感性分析

2011

澜沧江流域潜在蒸散发敏感性分析

2011

澜沧江-湄公河水文特征分析

1995

澜沧江-湄公河水文特征分析

1995

澜沧江流域极端天气灾害特征及波动趋势

2015

澜沧江流域极端天气灾害特征及波动趋势

2015

2016

近50多年来澜沧江流域农业灌溉需水的时空变化

2010

近50多年来澜沧江流域农业灌溉需水的时空变化

2010

澜沧江干流河谷盆地气候特征及变化趋势

2004

... 许多学者对澜沧江流域的降水进行了研究,何云玲等研究了澜沧江干流河谷盆地区域降水的时空分布特征,结果表明澜沧江干流河谷盆地降水总体上有自南部向北部递减的趋势^[7];曹杰等^[8]研究了纵向岭谷区多年平均冬季降水在澜沧江中上游地区存在高值区,多年平均夏季降水在澜沧江下游地区也存在高值区,这正是纵向岭谷独特地形“通道-阻隔”效应的结果;李斌等研究了澜沧江流域极端降水变化特征,分析了小于5 mm、5~10 mm、10~ 50 mm以及大于50 mm不同量级降水的降水量、降水日数和日平均降水强度的变化趋势,结果表明流域总体上极端降水频率呈增加态势^[9];刘波等利用不同来源的降水数据,来分析降水量在澜沧江流域的时间和空间变化特征^[10];刘刚等认为应用协同克里金（Co-Kriging）插值方法,将地形和气温等复杂因素添加到插值处理中,能够更为精确地对澜沧江流域降水量的空间分布进行模拟^[11].目前,对澜沧江流域降水的时空特征尤其是空间分布特征的分析,针对站点的居多,尚缺少时空相结合的流域范围降水的研究,尤其缺少对流域内不同区域不同时间段降水变化详细系统的分析.因此,本文分析了澜沧江流域不同空间范围降水的时间变化特征以及整个流域降水的空间分布特征. ...

... （2）1960-2014年,澜沧江流域全区降水量呈微弱的增加趋势,气候倾向率为0.28 mm/10a,这与吴迪等^[19]的研究结论基本一致,但与何云玲等^[7]、刘波等^[20]的研究结论有差异,原因可能与气象站点的选择以及数据序列的长短有关.流域内部只有南部降水量出现减小趋势,北部和中部降水量均呈增加趋势,只有北部变化趋势显著,并通过了95%的M-K显著性检验.北部降水年际波动不大;中部区域总体经历了“枯水期-平水期-丰水期-枯水期”的变化趋势;南部区域经历了“丰水期-枯水期-丰水期-枯水期-丰水期-枯水期”的变化趋势. ...

澜沧江干流河谷盆地气候特征及变化趋势

2004

纵向岭谷区冬、夏水热条件空间分布特征

2005

纵向岭谷区冬、夏水热条件空间分布特征

2005

1960-2005年澜沧江流域极端降水变化特征

2011

1960-2005年澜沧江流域极端降水变化特征

2011

多源降水数据在澜沧江-湄公河流域的比较

2011

多源降水数据在澜沧江-湄公河流域的比较

2011

澜沧江流域降水空间分布的克里格插值分析

2007

澜沧江流域降水空间分布的克里格插值分析

2007

Mapping the climate of Puerto Rico, Vieques and Culebra

2003

... 本文降水数据来源于国家气象局,包括1960-2014年研究区内及周边30个气象站点的逐月降水量.DEM数据由地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）下载.考虑澜沧江流域特殊地理位置和地形特征,应用ArcGIS 10.1中的聚类分析,考虑经纬度和海拔因素,将各气象站点划分为3组,相应的将研究区划分为北部区域、中部区域和南部区域,具体见图1,采用算术平均法进一步计算各区域不同时段的降水量.鉴于澜沧江流域复杂的地形特征,本文利用ArcGIS10.1,采用考虑高程因素的协同克里金法（Co-Kriging）对流域降水量进行插值计算^[12-13],得到降水量的空间分布. ...

Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall

2000

中国近100年来4个年代际的气候变化特征

1995

... 要素的气候线性趋势变化可用一次直线方程来描述.用

\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}

表示样本量为n的某一气候变量,用

\begin{matrix} t_{i} \end{matrix}

表示

\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}

所对应的时间,建立

\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}

与

\begin{matrix} t_{i} \end{matrix}

之间的一元线性回归方程^[14]： ...

中国近100年来4个年代际的气候变化特征

1995

... 要素的气候线性趋势变化可用一次直线方程来描述.用

\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}

表示样本量为n的某一气候变量,用

\begin{matrix} t_{i} \end{matrix}

表示

\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}

所对应的时间,建立

\begin{matrix} x_{i} \end{matrix}

与

\begin{matrix} t_{i} \end{matrix}

之间的一元线性回归方程^[14]： ...

鄱阳湖流域水沙时空演变特征及其机理

2010

... 本文利用利用M-K法进行趋势检验.M-K法是用来评估水文气候要素时间序列趋势的检验方法,以适用范围广、人为性少、定量化程度高而著称.其检验统计量公式为^[15]： ...

鄱阳湖流域水沙时空演变特征及其机理

2010

2013

... 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数^[16].小波函数是指具有震荡性、能够迅速衰减到0的一类函数,即小波函数

\begin{matrix} ψ (t) \in L^{2} (R) \end{matrix}

且满足

\begin{matrix} \int_{-}^{\infty} ψ (t) d_{t} = 0 \end{matrix}

.其中,

\begin{matrix} ψ (t) \end{matrix}

为基小波函数,可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系

\begin{matrix} ψ_{a, b} (t) = {|a|}^{- \frac{1}{2}} Ψ (\frac{t - b}{a}) \end{matrix}

.其中,

\begin{matrix} ψ_{a, b} (t) \end{matrix}

为子小波;a为尺度因子,反映小波的周期长度,且

\begin{matrix} a \in R ， a \neq 0 \end{matrix}

;b为平移因子,反映时间上的平移,

\begin{matrix} b \in R \end{matrix}

. ...

2013

... 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数^[16].小波函数是指具有震荡性、能够迅速衰减到0的一类函数,即小波函数

\begin{matrix} ψ (t) \in L^{2} (R) \end{matrix}

且满足

\begin{matrix} \int_{-}^{\infty} ψ (t) d_{t} = 0 \end{matrix}

.其中,

\begin{matrix} ψ (t) \end{matrix}

为基小波函数,可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系

\begin{matrix} ψ_{a, b} (t) = {|a|}^{- \frac{1}{2}} Ψ (\frac{t - b}{a}) \end{matrix}

.其中,

\begin{matrix} ψ_{a, b} (t) \end{matrix}

为子小波;a为尺度因子,反映小波的周期长度,且

\begin{matrix} a \in R ， a \neq 0 \end{matrix}

;b为平移因子,反映时间上的平移,

\begin{matrix} b \in R \end{matrix}

. ...

基于重心模型的西南山区降雨侵蚀力年内变化分析

2012

... 降水重心可以揭示降水在区域总体分布状况,其分布趋势可以反映降水在空间分布的不均衡程度,降水重心的计算公式为^[17-18]： ...

基于重心模型的西南山区降雨侵蚀力年内变化分析

2012

... 降水重心可以揭示降水在区域总体分布状况,其分布趋势可以反映降水在空间分布的不均衡程度,降水重心的计算公式为^[17-18]： ...

1980-2000年中国LUCC对气候变化的响应

2006

... 降水重心可以揭示降水在区域总体分布状况,其分布趋势可以反映降水在空间分布的不均衡程度,降水重心的计算公式为^[17-18]： ...

1980-2000年中国LUCC对气候变化的响应

2006

... 降水重心可以揭示降水在区域总体分布状况,其分布趋势可以反映降水在空间分布的不均衡程度,降水重心的计算公式为^[17-18]： ...

澜沧江-湄公河流域温度和降水变化趋势分析

2011

澜沧江-湄公河流域温度和降水变化趋势分析

2011

澜沧江流域1951-2008年气候变化和2010-2099年不同情景下模式预估结果分析

2010

澜沧江流域1951-2008年气候变化和2010-2099年不同情景下模式预估结果分析

2010

〈

〉

近55年来澜沧江流域降水时空变化特征分析

Analysis of the Temporal and Spatial Variation Characteristics of Precipitation in the Lancang River Basin over the Past 55 Years

1 引言

2 数据与方法

2.1 数据与处理

2.2 研究方法

3 结果分析

3.1 降水量的季节变化特征

3.2 降水量的年际变化特征

3.3 降水量周期变化特征

3.4 降水量的空间分布特征

4 结论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子