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《东北农业大学》 2017年
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气候变化条件下中国松花江流域气候趋势与干旱行为时空特征分析

Muhammad Imran Khan  
【摘要】:降水、温度和农业气象干旱时空变化分析在区域水资源可持续管理方面发挥重要作用。在本研究中,运用熵理论,气候趋势统计,干旱指数和预测等方法来分析时空气象变化与干旱异常行为,目的是为特定地区的研究人员和决策者提供全面的参考。该研究以中国黑龙江省松花江流域11个气象站为研究对象。第一,通过熵理论分析了降水的时空变化规律。利用样本熵测度各气象站月度,季度,年度,十年的雨天数量和降水数据。利用强度熵计算数据的个体差异,利用分配熵来计算年代际变化。样本紊乱指数的结果表明,2月份(平均1.09,最大1.26和最小0.80)和7月份(平均1.10,最大1.20和最小0.98)的降水贡献明显更高。同样地,十年降雨变异性的平均分配紊乱指数比1964-1973和1973-2003年分别增长了 0.023和0.053。第二,通过使用Spearmen's Rho和Mann-Kendall趋势测试,以5%的检验水准研究其历史降水和温度数据系列的长期气候趋势(月/季节和年度)。冬季(11月和12月)期间,月降水量分析呈现显著的(p0.05)增长趋势。同样地,流域的季节和全年气温的结果显示,在过去49年(1965-2013年),气温从1℃增加到1.5℃,增长量较大。根据Sen's斜率估计量结果,季节性温度斜率和降水量的增长率大于年平均气温和降水。第三,将标准降水指数(SPI),干旱侦测指数(RDI),标准降水蒸发干旱指数(SPEI)和有效干旱指数(EDI)四个干旱指数应用于历史时间序列数据,据此在不同时间步长(3,6,9和12个月)上确定气象干旱。此外,应用5%显著水平的Mann-Kendall趋势试验来评价流域的干旱趋势。干旱结果表明,松花江流域12个月的数据适用于干燥状况的评估和干旱指数的比较。干旱指数结果和气象变量之间的Pearson相关分析显示,对于干旱评估,SPI是更好的干旱指数(r=0.99)。在1990年和2001年期间,研究区域存在严重极端的干旱条件。此外,通过干旱开始时间、终止时间和诸如频率,严重性,强度和持续时间的统计特性来计算干旱事件的干旱指数,实际上是估计和监测干旱事件对该区域的影响策略。同时本研究也通过标准土壤水分指数(SSI)来调查农业干旱趋势及其特征。此外,多变量标准干旱指数(MSDI)也被应用于评估农业和气象干旱的综合效应。结果表明,2004-2005年间出现了最极端和最特殊的干旱。时空分析表明,研究期间在该研究区域中发现了年度干旱频率(ADF,1.20~2.70),平均干旱持续时间(MDD,5~11个月),平均干旱严重程度(MDS,-0.30~-9)和平均干旱强度-0.2~-0.70)。结果还表明,与SSI相比较,MSDI能较早发现干旱的出现。总的来说,MSDI可以作为评估和监测农业和气象干旱事件的替代工具,该方法可以提供合适的时间步长和干旱指数来确定特定识别特定区域的干旱严重程度。第四,通过利用CMIP3和CMIP5方法来统计缩减气象数据,对未来气象干旱预测分析进行了评估。CMIP3使用来自政府间气候变化专门委员会的排放情况,而在CMIP5中使用了代表性浓度途径(RCP)。CMIP5使用三个代表性浓度途径,即RCP2.6,RCP4.5和RCP8.5。干旱侦测指数(RDI),有效干旱指数(EDI)和标准降水指数(SPI)用于精确预测研究区域未来干旱事件的发生。干旱指数利用由CMIP3和CMIP5全球气候模型产生的气象数据(温度,降水)计算。此外,将Mann-Kendall趋势测试用于评估研究区域中未来气候和干旱趋势。干旱预测期分为三类:早期(1916-2030),中期(2031-2060)和晚期(2061-2099)。未来干旱的发生也根据其强度(轻度,中度,严重和极端干旱)进行排列。基于干旱结果,预计在2070-2090年期间将发生强度为(最小EDI值)-4.00的更极端干旱。最严重的干旱预计将发生于2030-2050年期间和2085-2090年期间,强度分别为(最低EDI-3)-1.93以及(最低EDI-3)-1.87。同样地,大多数中度干旱预计在2080-2090年期间发生,强度为(最小RDI)-1.47。多年研究预测显示第一和第二个月呈现变暖趋势,而第七、第八以及第九个月呈现湿润趋势。最后,在严重和极端干旱条件下EDI呈现出干旱年份的高百分比,而RDI在干旱频率分析中的轻度和中度干旱评估中显示出良好的性能。CMIP5的结果表明,研究区域中,在严重干旱条件下,RCP8.5和RCP4.5可预测更多的年数,而RCP4.5中度和轻度干旱条件下可预测更多的年份。总的来说,本研究的分析和量化为决策者制定者提供了一种减轻极端气候和农业气象干旱条件(历史和未来)影响的机制,从而改善当地水资源管理。
【学位授予单位】:东北农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S423

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