貴州烏江流域氣溫與降水空間分布特征及其地形影響分析

程東亞, 李旭東

(貴州師范大學 地理與環境科學學院, 貴陽 550025)

水熱資源作為重要的自然資源，對社會發展影響深刻[1-3]。隨著全球氣候變化加劇，氣溫降水異常情況頻繁，人類更重視氣象氣候科學研究[4-5]。受地理環境影響，山區不可能建設密集的氣象站點。因此，進行空間插值是獲取氣溫與降水空間分布的重要途徑之一。

空間插值方法較多，如樣條函數法[6]、反距離權重法[7]、克里金法(又稱克里格法)[8]等，這些方法在氣象研究中被廣泛應用。如莊立偉等[9]采用Kriging，IDW，GIDW對東北氣象要素插值，結果表明GIDW對溫度插值精度高，IDW對降水插值適合。彭彬等[10]采用普通克里格和協同克里格等對江蘇氣溫插值，并探究高程、經緯度及距海遠近對插值效果影響。張莉莉等[11]對海南島氣象要素插值，結果表明混合插值法在該地最優。譚劍波等[12]采用Cokriging和Anusplin對青藏高原東南部氣象要素插值，表明Anusplin更適合該區域。段晉芳等[13]對山西永慶河流域降水插值，認為Kriging在該區域更好。另外，Pereira等[14]對Sierra Nevada插值，探究地形等對氣象要素影響，以及Li等[15]對降雨插值研究。以上文獻看，氣溫與降水插值研究較為豐富，涉及不同尺度。但當前文獻更多探究氣溫降水空間分布特征，對地形因素探究相對較少。

文章選取地形條件復雜(海拔落差超2 000 m)、喀斯特分布廣泛(流域內巖溶地貌分布廣泛)、社會經濟條件差異懸殊(既有經濟發展水平較高區域，又有相對貧困地區)的貴州烏江流域(約26.14°—29.22°N，104.32°—108.79°E)為研究對象，探究氣溫降水空間分布特征和地形影響。文章意義表現在：(1) 地形復雜的西南山地流域，氣候要素變化具有復雜性，河流上中下游氣象要素差異對社會經濟發展影響不同；(2) 西南山地流域生態環境較脆弱，以流域為單元探究氣象要素空間分布有利于流域開發和生態保護；(3) 氣溫降水對農業生產有直接影響，探究氣溫降水分布特征及水熱組合有利于流域農業開發“因地制宜”。

1 數據與方法

1.1 數據來源

氣溫降水數據來源于國家氣象科學數據共享服務平臺(http:∥data.cma.cn)中國(貴州)地面累年值年值數據集(1981—2010年)。DEM數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http:∥www.gscloud.cn)，分辨率為30 m。選取31個有效站點，參考以往研究[16-17]，27個站點(87.10%)作為插值站點，4個站點(12.90%)作為檢驗站點。在不影響插值效果前提下，檢驗站點盡量分布流域不同位置(圖1)。氣象站點海拔數據采用DEM獲取，可反映氣象站點大致海拔高度。

1.2 插值方法

地理空間插值具有誤差，本文使用多種方法分析氣溫與降水空間特征，具有實際應用意義。介紹克里金法(Kriging)、樣條函數法(Spline)、反距離權重法(IDW)書籍和文獻較多，表達式為：

(1) 克里金法(Kriging)[18]。

(1)

式中：Zb為待估計值；Zn為已知值；Wn為權重；S為估算樣本點數目。

(2) 樣條函數法(Spline)。樣條函數法有幾種不同函數，薄板樣條函數(Thin-plate Splines)為例，表達式為[18]:

在油田企業的日常運營中，每天都會產生海量的信息，其中仍然具有利用、保存或借鑒價值的，被整理成檔案，由專門的檔案管理機構進行管理。信息化數據運行管理的原則之一，就是高效率地完成檔案的收集、管理和利用等工作。例如，在檔案收集方面，要利用大數據技術，將油田企業各部門產生的數據第一時間收集起來，避免出現珍貴數據丟失等問題。此外，部分檔案仍然具有借鑒和利用價值，當油田企業某個部門需要這些檔案時，檔案管理部門還要盡快地進行檔案查找，為各部門工作開展提供幫助。

(2)

式中：m，n為待插值點坐標；Di2=(m-mi)2+(n-ni)2；mi，ni是相應控制點m，n的坐標。

(3) 反距離權重法(IDW)[18]。

(3)

式中：Zb為估計值；Zi為已知點i數值；di為i與a距離；S為已知點數目；k為冪。

1.3 誤差檢驗方法

文章采用多種方法探究氣溫和降水空間分布特征，氣溫與降水分布的地形影響采用最優插值方法分析。采用均方根誤差(Root-Mean-Square Error，RMSE)檢驗插值精度，越小說明插值效果越好，表達式為[17-18]：

(4)

式中：RMSE為均方根誤差；Zi為已知值；Zx為估計值。

1.4 地理加權回歸

地理加權回歸(Geographically Weighted Regression，GWR)是空間回歸模型，采用GWR探究地形對氣溫降水影響，表達式為[19]：

(5)

式中：(ui,vi)為某區域地理坐標中心；b0為常數；b1為自變量回歸系數；xij為自變量；δi為誤差。

2 氣溫與降水空間分布特征

2.1 氣溫空間分布特征

氣溫在流域東北部大致呈東西向降低(圖2)，即從沿河—務川—正安、沿河—德江—鳳岡方向逐漸降低。不同方法降低具有局部差異，IDW在流域東北有道真、務川兩個低溫中心，Kriging，Spline小范圍低高溫中心少于IDW。Kriging無明顯小范圍低高溫中心，該方法在開陽周邊存在較大范圍低溫中心。Spline低溫中心兩處較明顯，一是開陽周邊，二是清鎮周邊。Kriging與IDW在流域西北畢節—赫章差異小，僅低溫范圍不同。但Spline在該區域13.5℃以下出現間隔，有別另外兩種方法，赫章西部出現另一低溫中心。流域南部普定—花溪—貴定，IDW有幾處小范圍高溫中心，Kriging和Spline則呈帶狀，即南北降低(花溪—白云降低)，東西延伸(普定—平壩—花溪—龍里)。流域中部，3種插值差異明顯。Kriging中，除白云、修文、甕安等外，氣溫變化和緩，以開陽為低溫中心向周邊緩慢升高。Spline插值低溫區擴大，包括開陽—甕安較大范圍。IDW呈2個相對分散低溫中心，即開陽—修文連成低溫中心，甕安單獨成低溫中心。總體看，IDW有多處局部高低溫中心，Kriging、Spline氣溫分布整體呈帶狀。

圖2 貴州烏江流域氣溫空間分布特征

2.2 降水空間分布特征

3種插值(圖3)在流域西部變化密集，但密集程度有差異。Kriging，Spline插值在流域變化密集最明顯是織金—畢節和織金—黔西一帶。但該區IDW降水密集程度不明顯，且降水高值中心小于Kriging，Spline。該區域IDW高降水中心在織金和普定兩側延伸距離短、面積小。另外，IDW在該區域變化趨勢雖呈南北向遞減，但等降水線相對和緩。流域東北鳳岡—德江屬小范圍降水高值中心，降水多于周邊。3種插值方法在鳳岡—德江一帶高值中心范圍有差異。Kriging降水高值中心呈東北—西南狹長分布，向周邊緩慢擴散。但Spline降水高值中心范圍大，降水量從內到外均勻減少。IDW在流域東北插值和緩，降水變化較慢。IDW降水向周邊降低過程中，并非Kriging和Spline呈橢圓變化，而是不規則面狀。Kriging在中部無明顯拓展，呈現以開陽為中心均勻降水區。Spline出現明顯高值降水中心，以開陽為中心向周邊減少。IDW在中部單一降水中心多，如開陽為中心高值降水中心，花溪為中心降水低值中心。黔西周邊較特殊，屬降水低值中心。總體看，Spline較均勻呈條帶狀，IDW多區域中心且變化和緩，Kriging介于兩者間。

圖3 貴州烏江流域降水空間分布特征

2.3 插值精度對比分析

氣溫與降水插值數據通過ArcGIS提取，用RMSE檢驗。插值對比結果顯示(表1)，Spline插值氣溫與降水最大值和最小值差異較大，極差達7.68，654.03，而Kriging和IDW插值差異相對較小。氣溫插值檢驗中(表2)，IDW，Kriging，Spline的RMSE分別為0.53，0.79，1.28，IDW插值最好。降水插值檢驗中，IDW，Kriging，Spline的RMSE分別為33.94，17.11，36.95，Kriging效果最好。因此，探究氣溫降水空間分布特征的地形影響，文章采用Kriging(降水)和IDW(氣溫)。

表1 氣溫與降水插值最大值、最小值、極差對比

表2 氣溫與降水插值精度對比

2.4 水熱組合空間分布特征

水熱組合對農業發展具有重要意義，水熱組合良好則有利于農業生產，反則不利。不考慮季節變化因素和喀斯特地下水下滲、多溶洞等復雜情況，則水熱充足更利農業發展。根據最優插值結果，氣溫降水采用自然間斷點分級法(Jenks)分3類(表3)：高氣溫區(高溫)、中氣溫區(中溫)、低氣溫區(低溫)；高降水區(高水)、中降水區(中水)、低降水區(低水)。氣溫降水形成不同水熱組合區(圖4)。高溫—高水區主要在鳳岡—德江一帶，水熱狀況組合良好，有利農業生產。高溫—中水區在流域下游，主要為道真—務川—思南—石阡一帶，水熱組合較優。該區域水熱組合良好，可適度開發農業資源，積極培育宜溫濕作物。中溫—高水區在鳳岡周邊及普定—安順等區域，該帶氣溫適中，降水豐沛，農業生產總體有利。中溫—中水區主要在流域中上游，呈現東西向狹長帶狀分布。低溫—高水區主要在流域上游南岸，氣溫較低，但降水豐沛。流域低溫—低水區主要在上游北岸畢節、赫章，降水氣溫組合不佳。發展農業生產，需克服不利因素。流域水熱組合條件良好區較少，不利農業發展。但發展旅游業可利用低溫優勢，夏季山地避暑旅游都是較好舉措。綜上看，流域水熱組合不均衡，優良水熱組合(指高溫—高水區)面積偏小，其他類型水熱組合面積偏大。

表3 自然間斷點分級劃分氣溫與降水區間

注：3類劃分自然間斷點分級適用于圖4；5類自然間斷點分級區間適用于圖5—6。

圖4 貴州烏江流域水熱組合空間分布特征

3 地形對氣溫與降水空間分布的影響

3.1 地形對氣溫分布的影響

烏江流域離海洋(太平洋、印度洋)較遠，氣溫分布除經緯度影響外，地形成為重要因素，很多研究[20-21]已經涉及地形對溫度影響。流域高差大，地形對氣溫影響不可忽視，該影響主要體現在海拔高度變化。總體看，流域氣溫從上游(赫章—水城)到下游(道真—沿河)逐漸升高。流域氣溫變化與海拔變化大致相反(圖5)。流域低氣溫區主要分布在大于1 500 m的上游，主要包括畢節、赫章、納雍、大方等。流域低氣溫區還有開陽周邊，該分布與局部環境有關。流域中部海拔主要在800～1 500 m，氣溫低于赫章等地。較低氣溫區面積大，占流域面積1/3左右。流域中氣溫區呈北寬南窄，該特點可能與北部山地有關。中氣溫區南部海拔在500～1 000 m，北部部分山地1 000～1 500 m。較高氣溫區主要在流域中下游道真、正安、務川、余慶等地，呈南北向帶狀分布。相對南部，較高氣溫區北部寬，可能原因如下：(1) 道真、正安、務川等屬于小范圍谷地，河谷盆地具有保溫作用；(2) 區域海拔降低，氣溫升高。氣溫高值區主要在流域東北部靠近重慶市附近，海拔較低，屬烏江下游。綜合看流域氣溫分布，自西南(上游)至東北(下游)逐漸升高，變化趨勢與海拔相反，該變化與河流流向基本一致。

圖5 貴州烏江流域地形對氣溫的影響簡單示意圖

3.2 地形對降水分布的影響

降水分布受地形影響，特別是山地迎背風坡及特殊地形對降水影響已有較多研究[22-23]。流域海拔變化復雜，迎背風坡變化較多，對降水產生顯著影響。總體看，流域降水變化呈東南(南)向西北遞減，西南部則由南向北遞減明顯(圖6)。從貴定—畢節(赫章)、安順—赫章降水總體逐漸減少且速度快，變化快與山地迎風坡有關。降水受地形阻擋，產生地形雨，地形雨形成變化較快降雨帶。流域低降水區主要分布在上游北岸畢節—赫章。畢節—赫章降水相對較少，有以下原因：(1) 海拔較高。(2) 處于山地背風坡。(3) 缺少濕潤氣流。畢節—赫章向東和東南，降水帶呈東西向狹長分布，該特征與谷地地形、山地海拔、夏季風有關。黔西—納雍一帶屬谷地，谷地使氣流沿谷底上行，也對降水產生一定影響。該地屬南北山地(六盤水—織金東西向山地)背風坡，多因素疊加使流域上游降水呈東西向狹長分布。普定—安順—織金一帶降水多，該帶屬夏季風山地迎風坡，地形阻擋增加降水。由于流域大環境相對濕潤，山地東西延伸，使高降水區面積較大。另一相對較高降水區位于鳳岡—德江迎風坡，降水偏多。鳳岡—德江較高降水區分布大，呈東北—西南向，該特征與迎風方向和面積有關，東北—西南向迎風坡長且迎風面大，使降水與山地走向密切相關。流域中降水區面積廣大，主要分布于中部。該區海拔較均勻，地形平坦，故降水分布較均勻，呈現大規模平緩降雨變化區。黔西降水少于周邊，可能與谷地入口有關。黔西屬氣流入口帶，風速相對較快，降水受此地形影響，偏少于周邊。黔西周邊降水呈圓形分布，該變化可能與插值方法有關。

3.3 模型參數檢驗

由于地形包括坡度、海拔、坡向等多種因子，坡度、坡向等雖對氣溫、降水具有影響，但其影響程度不如海拔明顯。故本文僅模擬海拔對氣溫、降水的影響。氣溫模擬結果顯示(表4)，帶寬為71 319.04，殘差平方為2.21，有效數為11.76，擬合優度R2為0.96，調整R2為0.94。擬合效果好。利用GWR探究氣溫空間影響較為合適，其模擬系數具有良好參考。降水模擬結果顯示，殘差平方為132 516.61，帶寬為71 319.04，有效數為11.76，擬合優度R2為0.67，調整R2為0.48。利用GWR探究海拔對降水影響整體尚可，空間模擬趨勢具有一定的參考價值。

3.4 地形影響趨勢空間特征

海拔對氣溫影響呈負相關系數，空間影響趨勢并不一致(圖7)。隨海拔升高，氣溫處于下降趨勢。流域海拔每上升1 000 m，氣溫空間下降范圍3.3～6.0℃。海拔對氣溫影響程度下游、上游南部最明顯。下游和上游南部海拔升高1 000 m，氣溫下降多在5℃以上。流域中部海拔對氣溫影響相對較低，且均勻和緩。中部海拔升高1 000 m，氣溫空間下降約為3.3～4.3℃。整體影響來看，海拔對氣溫影響程度中部低，下游和上游南部較高，空間影響程度具有異質性。出現以上變化特征，可能有以下原因：上游南岸山地為東西走向，1 800 m左右中高海拔區，海拔高氣溫越低，空間影響則越表現為明顯。下游地形起伏大，多河谷，小尺度內氣溫變異明顯，海拔對氣溫影響屬于最明顯區域。雖然下游影響明顯，但下游變化趨勢不如上游密集，這說明高大山地對降水影響程度和復雜性高于低矮山地。中游地勢較為平坦，海拔影響也較為和緩，相對平坦地區對氣溫的影響程度和空間復雜性不如高海拔區和高起伏區明顯，故空間影響趨勢平緩且面積大。

圖6 貴州烏江流域地形對降水的影響簡單示意圖

表4 地理加權回歸模擬參數檢驗

海拔對降水影響正負均有，空間影響趨勢并不一致(圖7)。隨海拔升高，降水在流域上游呈負向關系，可能是上游海拔相對較高，地形雨到一定階段處于極限，降水不再持續增加，出現減少甚至焚風干燥效應，故表現為負影響。流域中游地形相對平坦，降水空間變化平緩，故中游地形對降水影響空間平緩分布。下游地形對降水影響呈東北—西南方向平緩變化，本文認為可能有以下原因：流域下游海拔相對較低，但地形起伏大，山脈為東北—西南方向，海拔對降水影響也呈東北—西南方向。此處地形雖起伏大，但多地區海拔不超過1 500 m，地形對降水影響有限。總體看，流域海拔每上升1 000 m，降水空間變化-1 412～607 mm，空間差異大。海拔對降水影響正負均有，流域上游影響主要為負向，流域中游大致為正向，但影響程度差異較大。定量探究海拔對降水影響需更多因素綜合探究，GWR僅能反映基本趨勢。

圖7 貴州烏江流域海拔對氣溫、降水空間影響趨勢

4 討論與結論

4.1 討 論

選擇貴州烏江流域作為研究案例，測度氣溫降水空間分異規律和地形影響。氣溫降水空間分布中，兩者均存在局部變化。西南山地眾多，山地直接導致氣溫降水分異。流域海拔差達2 000 m，氣溫垂直差異突出。流域氣溫垂直差異在下游更明顯，特別是下游河谷溫度高，兩側海拔高，小尺度垂直分異。降水受地形影響總體以宏觀為主，流域地形對降水影響最明顯是南部山脈影響。山脈對地形影響主要從迎風“地形雨”和背風坡的“焚風效應”凸顯，流域均存在這種效應，特別是地形雨豐富的南部。

地形對氣溫影響更一致，隨海拔上升，氣溫處于下降趨勢。流域地形對氣溫影響空間趨勢不一致，具有區域特征。流域海拔上升1 000 m，氣溫空間下降3.3～6.0℃，降幅明顯低于標準大氣壓下6℃。可能是流域主體海拔1 000～1 500 m左右，該階段氣壓會發生明顯變化。地形對降水影響復雜，有些是正影響，有些是負影響。正影響和負影響是大區域尺度整體結果，小尺度流域是否存在該特征尚且不知。

利用空間插值探究流域氣溫降水空間分布特征，可為流域開發提供參考。空間插值是探究氣溫降水空間分布的重要手段，但空間插值只是空間模擬，在山區具有局限性。本文結合多種方法，選擇最優結果，其結果相對精確。但山區小尺度存在不確定性，特別是垂直變異明顯的氣溫要素。氣溫降水因素劃分過程中，文章采用自然間斷點分級。若換成不同分級方法，流域水熱組合是否會發生大變化需進一步探究。因此，本文尚可進一步延伸：(1) 尋求自動站氣象數據，探究山地流域氣溫降水空間分布規律，特別是局部分布規律是否存在差異。(2) 氣溫空間分布過程中，空間插值考慮海拔高度影響，其空間特征是否不同。(3) 尋找合適模型，探究地形對氣溫降水局部影響。

4.2 結 論

(1) 貴州烏江流域氣溫從上游(赫章—水城)至下游(沿河—道真)總體逐漸升高，氣溫與海拔變化大致呈相反關系。流域氣溫從上游赫章—畢節(多1 500 m以上)向沿河(500 m左右)逐漸升高。隨海拔降低，氣溫逐漸升高。

(2) 貴州烏江流域降水總體從東南(南)向西北逐漸減少，織金—普定—安順等迎風坡降水較多。流域降水從東南(南)向西北遞減，西南降水受地形影響，遞減較快，東部則不明顯。降水較多地區多在大型山地迎風坡，如織金—安順一帶山地迎風坡。

(3) 貴州烏江流域水熱組合不均衡，水熱組合良好區域偏少，生產生活需要“因溫因水”制宜。貴州烏江流域高溫—高水及高溫—中水等水熱組合良好區域總體偏少，主要分布在流域下游地區。流域中上游多區域水熱組合相對不佳，不利于農業生產，可考慮特色優勢產業發展。

(4) 貴州烏江流域海拔對氣溫具有負影響，空間變化3.3～6.0℃，其影響程度下游、上游南部高，中游低。流域氣溫對海拔空間影響呈負向趨勢，空間影響程度具有異質性。

(5) 貴州烏江流域海拔對降水影響空間差異大，GWR模擬空間影響正負均有，流域上游負影響，中游正影響。海拔對降水影響在空間上差異大，海拔每上升1 000 m，降水空間變化-1 412～607 mm。GWR回歸顯示，流域上游負回歸系數，中游正回歸系數。