徐利岗^1,2,3,, 周宏飞^1,2,, 潘锋⁴, 吴林峰^1,2, 汤英³
1. 中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐 830011
2. 阜康荒漠生态系统国家野外观测研究站,阜康 831505
3 宁夏水利科学研究院,银川 750021
4. 乌鲁木齐气象卫星地面站,乌鲁木齐 830011

Spatial variability of precipitation for mountain-oasis-desert system in the Sangong River Basin

XULigang^1,2,3,, ZHOUHongfei^1,2,, PANFeng⁴, WULingfeng^1,2, TANGYing³
1. Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS, Urumqi 830011, China
2. Fukang Desert Ecosystem Observation and Experiment Station, Fukang 831505, Xinjiang, China
3. The Scientific Research Institute of the Water Conservancy of Ningxia, Yinchuan 750021, China
4. Urumqi Meteorological Satellite Ground Station, Urumqi 830011, China
通讯作者:通讯作者：周宏飞(1965-), 男, 研究员, 博士生导师, 主要从事干旱区水文水资源及生态水文研究。E-mail: zhouhf@ms.xjb.ac.cn
收稿日期:2015-12-22
修回日期:2016-02-15
网络出版日期:2016-05-25
版权声明:2016《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:国土资源部公益行业科研专项(201511047-2)博士后基金项目(2013M542416)
作者简介:
-->作者简介：徐利岗(1981-), 男, 宁夏银川市人, 博士, 主要从事水文水资源及相关研究。E-mail: xlg9120@163.com



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摘要
山地—绿洲—沙漠系统（MODS）是中国内陆干旱区最基本、也最典型的地理景观格局,以天山北麓中段、准噶尔盆地南缘的三工河流域为典型区,设置降雨量监测网,获取2007-2014年5-8月份降雨量数据,利用（旋转）经验正交函数分解（REOF/EOF）、分形理论及克里金法（Kriging）等方法探讨流域尺度干旱内陆区MODS多地貌单元复合情况下降水的空间结构型及异质性特征,为深入了解MODS生态系统植被演变规律及其恢复提供借鉴。主要结论为：依据第一特征向量（对总体方差贡献82.4%）0~30 km、30~70 km及70~150 km的3个荷载区段,将研究区划分为山地区、绿洲区及沙漠区;其夏季降水场以“整体一致”型为主,表现为降水一致全流域整体增加,且增幅自山地—绿洲—荒漠依次减小。山地区半变异函数曲线符合高斯模型,绿洲区符合球状模型变程为15.3 km,荒漠区5月、6月及其它时段分别符合高斯模型、指数模型及球状模型,变程58.6 km比山地和绿洲大。随机因素引起的空间异质性占0.01%~9.57%;绿洲区降水空间变异性最大,山地次之沙漠区最小;6月份降水空间异质性最显著,8月最小;在南北方向（0°）和东南—西北方向（135°）变异性最强。

关键词：山地—绿洲—荒漠系统;三工河流域;降水;空间变异性;Kriging
Abstract
Mountain-Oasis-Desert System (MODS) is the typical landscape pattern in the inland arid area of Northwest China. We set the rainfall monitoring network in the Sangong River Basin, which is located in the middle part of northern Tianshan Mountains, southern margin of the Junggar Basin, to obtain the data of May-August rainfall for 2007-2014. Then empirical orthogonal function, fractal theory and geostatistics method were used to investigate characteristics of spatial distribution pattern and spatial variability of precipitation for the Mountain-Oasis-Desert System in arid inland areas. Results indicate that: (1) The first feature vector (contribution rates of the overall changes was 82.4%) has three load sections, namely, 70-150 km, 30-70 km and 0-30 km; accordingly, and the study area is divided into mountain area, oasis area and desert area. (2) The spatial distribution of summer precipitation presents a pattern of "overall uniformly type", which means that precipitation will increase over the whole basin, and the increase range is decreasing from mountain, oasis to desert. (3) The semi variation function curve of the mountainous region fits the Gauss model, the oasis area fits the Spherical model and the variation distance is 15.3 km. The desert area in May, June and other months fits the Gauss model, the exponential model and the spherical model respectively, and the variation distance is 58.6 km, which is longer than that of the mountain and oasis. (4) In research scale, owing to the random factors arising precipitation spatial heterogeneity take up 0.01%-9.57% of all, it was mainly caused by autocorrelation. (5) The spatial variability of precipitation in the oasis region was the largest, while that of the desert region was the smallest. The spatial heterogeneity of precipitation in June was the most significant, while the minimum value was observed in August. The variation was the greatest in both the north-south (0°) and the southeast-northwest directions (135°).

Keywords：mountain-oasis-desert system;Sangong River Basin;precipitation;spatial variability;kriging method

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徐利岗, 周宏飞, 潘锋, 吴林峰, 汤英. 三工河流域山地—绿洲—荒漠系统降水空间变异性研究[J]. , 2016, 71(5): 731-742 https://doi.org/10.11821/dlxb201605003
XU Ligang, ZHOU Hongfei, PAN Feng, WU Lingfeng, TANG Ying. Spatial variability of precipitation for mountain-oasis-desert system in the Sangong River Basin[J]. 地理学报, 2016, 71(5): 731-742 https://doi.org/10.11821/dlxb201605003

1 引言

下垫面条件是影响降水的重要因素,而在不同的景观带降水的分布及其变化又呈现不同的特点,张正勇等^[1]、张涛等^[2]、刘俊峰等^[3]分别对天山山区、横断山区及祁连山区降水的空间分布,认为海拔高度对山区降水影响显著,具有明显垂直带分布特征。孙东霞等^[4]、王新萍等^[5]、王乃昂等^[6]分别对古尔班通古特沙、塔克拉玛干沙漠、巴丹吉林沙漠的降水时空分布,分析认为沙漠地区降水以小雨或极端弱降水为主,且沙山对降水有一定的影响。Fan等^[7]、王振龙等^[8]、栾兆擎等^[9]、刘海涛等^[10]、韩春光等^[11]分别对华北平原、淮北平原、三江平原、策勒绿洲及石河子绿洲等平原及人工绿洲的降水时空分布及其变化趋势进行分析。张强等^[12]定义了绿洲的概念,剖析了其本质并探讨了人类活动对绿洲的作用和影响,并分析了祁连山区年平均降水与海拔和大气环流影响系统之间的关系^[13],研究了祁连山发育的内陆河流域的绿洲水平空间尺度的分布特征。Amani等^[14]及Maud等^[15]分别对西非荒漠草原建立模型分析当地的降水空间异质性及不同时间尺度降水的变化特征。Caramelo等^[16]分析了温带湿润区的伊比利亚半岛四种支配性气流对降水的影响。Ilvia等^[17]采用MSSA模型结合ST-EOFs方法,模拟了葡萄牙亚述尔群岛不同地区降水的时空变化认为当地的降雨与北方涛动具有极大的相关性。Keeley等^[18]运用RAMS模型、Shah等^[19]利用SHE模型分别模拟了美国Rio Grande流域及英国威尔士郡降水在时间及空间上的变化。目前,中外****对降水时空变异性的研究多是针对单一地貌类型,对多地貌单元组合系统降水的时空变化及空间异质性特征研究报道较少。
西北干旱区内陆河流域是中国北方荒漠区的重要组成部分,其内分布有高山、高原、森林、丘陵、草原、绿洲、荒漠及沙漠等多种地貌单元且面积广大。而在全球变暖,西北干旱区由暖干向暖湿变化的大背景下,山地—绿洲—荒漠系统的空间格局、动态变化、时空特点以及尺度转换等问题,都反映了系统之间及其内部的生态学机制^[20]。作为干旱区关键性生态因子,内陆河流域降水时空变化也会呈现出新的特点,三工河流域位于天山北麓中段东部,准噶尔盆地南缘,流域内山地冰川、森林草原、戈壁绿洲、沙漠等景观带发育完整,具备内陆河流域山地—绿洲—荒漠系统（MODS）的典型特征。本文以三工河流域作为典型区域探讨降水小尺度空间和季节变化的分异规律,将成为研究整个西北内陆河流域及北方荒漠区降水时空分异规律的切入点,为探讨内陆河流域MODS系统多种地貌单元复合情况下降水空间变异性特征提供借鉴。

2 研究区概况

三工河流域地处亚欧大陆腹地,位于天山北麓中段东部,准噶尔盆地南缘,东经87°47′~88°17′,北纬43°09′~45°29′,新疆阜康市境内。南北长60 km,东西宽29 km,流域面积1670 km²。地势南高北低,南部为海拔800~3000 m的博格达山脉,海拔600~800 m的山前戈壁砾石带;中部为平原绿洲区,海拔470~550 m;南部为海拔400 m左右的沙漠区,属于古尔班通古特沙漠的南缘部分（图1）。该流域属典型温带大陆性荒漠气候,冬季寒冷漫长,夏季炎热,日照充足,热量高。年平均气温1.9~7.4 ℃,多年平均气温5.9 ℃,日照时数2600~3078小时,降水量时空分布不均,春、夏多水。降雨量由南向北递减,山地年降水量450~800 mm,平原地区干旱少雨,降水量150~240 mm;南部沙漠区降水160 mm左右。年蒸发量自南向北递增,山区年蒸发量1500 mm以下,平原绿洲区1800 mm左右,沙漠区2200 mm左右。境内自西向东分布有水磨河、三工河、四工河等3条河流,均发源于博格达山北麓,水资源主要依赖高山冰川和积雪融水。三工河出山口以上48 km均为河流径流形成区;河流出山口直至沙漠只有30 km左右,这里是准噶尔盆地南缘平原最窄的部分,均为河流径流散失区,受山区和沙漠气候影响都比较大。
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图1三工河流域位置示意图及地理景观分布
-->Fig. 1Position and landscape distribution of the Sangong River Basin
-->

3 材料与方法

3.1 数据来源

3.1.1 降雨量监测网布设 为获取三工河流域降水量数据,依据地统计方法计算监测点样本数并实地布设监测网,观测点相关距离在1/4~1/2变程之间^[19],其中,山地小于8 km^[21];平原区为9~30 km^[22];干旱或极端干旱沙漠区4~35 km^[23]。根据研究区水系特点,沿水磨河、三工河及四工河流设置3条观测线,测点从天池景区延伸至古尔班通古特沙漠腹地,根据地貌景观特点布设自记式雨量器26部。
（1）仪器相关参数：试验观测网雨量观测设备采用美国Davis 7852型自计式雨量器,属于附带翻斗的自清空式雨量监测设备,承接口直径16.5 cm,仪器高24 cm,刃口锐角40°~45°,集雨面积214 cm²,降雨量监测分辨率0.2 mm,精度为±4%,日雨量0.0~999.8 mm,采样间隔16 s。内部采用HOBO数据存储器,工作温度-20~70℃,存储器容量64 KB,使用CR-2032 3V锂电池,典型情况可以使用1年时间。采用Boxcar软件可将记录的数据导出为.xls或.txt格式文件,同时可自动生成降雨量累计折线图。
（2）各分区站点布设：① 山地测点布设,观测范围约为北纬43°48′~44°08′。按照海拔高度分别在2500 m、1900 m、1700 m、1100 m、800 m处选择合适位置安设11部自记式雨量器。其中,水磨河、四工河各布置2部,天池景区按照不同海拔高程安装4部,三工河不同海拔高度处放置3部。② 绿洲区测点布设,观测范围约为北纬44°08′~44°21′,沿水磨河、三工河及四工河河道沿线,自东向西依次布设3条线共9个测点布置自记式雨量器9部。③ 沙漠区测点布设,观测范围约为北纬44°21′~45°14′,其中自沙漠边缘（阜康市222团农4队）至沙漠内部26 km、44.7 km、59.5 km、82.7 km及103.0 km沿沙沟在古尔班通古特沙漠内部南北向6个测点布设自计雨量器6部。
3.1.2 数据观测及记录 依据设定的观测站网及测点位置,结合新疆气候特点每年4月份将雨量器放置在各测点,当年的10月封山前取回数据存储器（因测点地处野外不具备降雪量监测条件,仅监测降雨量）。获取三工河流域不同地貌单元（山地、绿洲、荒漠）,不同海拔高度（2500~462 m）不同测点2007-2014年4-9月降雨量数据。各测点的基本情况如表1所示,具体观测点分布如图2所示。
Tab. 1
表1
表1三工河流域降雨量各测点信息表
Tab. 1The information of precipitation observation stations in Sangong River Basin

分区	站名	编号	纬度(度 分 秒)	经度(度 分 秒)	高程(m)
荒漠子区	一站	1	N45 14 20.2	E87 36 10.2	518
	沙漠公路1	2	N45 00 45.6	E87 42 39.1	519
	二站	3	N44 52 50.7	E87 49 32.2	521
	沙漠公路2	4	N44 36 16.5	E88 07 33.0	504
	沙漠腹地(18#)	5	N44 35 44.4	E87 51 51.5	462
	阜康站北沙窝观测场	6	N44 22 42.1	E87 55 09.0	442
绿洲子区	农七队	7	N44 20 35.0	E87 49 29.0	502
	农二队	8	N44 20 21.8	E88 06 55.3	462
	阜康生态站	9	N44 17 28.5	E87 55 47.8	456
	六运湖东	10	N44 16 28.8	E88 05 48.6	478
	冰湖水库	11	N44 12 21.5	E87 59 04.4	510
	南湾村	12	N44 08 01.7	E87 52 57.7	527
	阜康市	13	N44 09 09.5	E87 58 58.1	541
	五运村	14	N44 10 30.5	E88 07 29.2	559
	上斜沟村	15	N44 07 26.9	E88 09 00.2	693
山地子区	红山水库	16	N44 03 49.1	E87 59 15.8	828
	三工煤矿	17	N44 04 05.5	E88 04 28.3	800
	四工养护站	18	N44 02 34.7	E88 07 49.8	1080
	泉泉沟	19	N43 58 57.5	E88 00 25.6	1067
	林场	20	N43 58 54.2	E88 04 09.1	1116
	天池售票处	21	N43 56 44.1	E88 05 51.5	1293
	四工源头	22	N43 56 58.4	E88 11 05.4	1734
	农行接待站	23	N43 54 17.5	E88 06 49.6	1640
	径流区2	24	N43 51 41.3	E88 09 03.5	1983
	径流区1	25	N43 52 05.3	E88 08 12.9	1941
	RG2500	26	N43 49 48.3	E88 10 29.8	2515

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图2三工河流域观测点位置及分区
-->Fig. 2The distribution of precipitation observation stations and partition of Sangong River Basin
-->

3.2 研究方法

地统计学以区域化变量理论为基础,研究空间分布数据的结构性、随机性、相关性及空间格局与变异,还可对空间数据进行最优无偏内插^[24-25]。它的主要分析手段为空间变异函数。克里金法（Kriging）是地统计学主要内容之一。设Z（x）为一区域化随机变量,并满足二阶平稳和本征假设,h为两样本点空间分隔距离,Z（x_i）和Z（x_i+h）分别是区域化变量Z（x）在空间位置x_i和x_i+h处的实测值,那么变异函数r（h）由下式进行估计：
γ(h)=12N(h)∑i=1N(h)[Z(xi)-Z?(xi+h)]2i=1,2,?,N(h)（1）
式中：N（h）为相距h的数据对数;h是距离矢量;γ（h）仅仅是任意两点之间距离h的函数。
常用的理论变异函数模型有：指数模型（Exponential model）、球状模型（Spherical model）、高斯模型（Gaussian model）、幂函数模型（Power model）等。指数模型一般形式为：
γ(h)=0h=0C0+C1-e-ha)h>a（2）
式中：C₀是块金值;（C₀+C）是基台值;a是变程;γ（h）只有在最大间隔距离的1/2以内才有意义。
分维数（D）的大小表征变异函数曲线的斜率。不同变量D值之间的比较可以反映空间变异性的程度。它的计算由变异函数γ（h）和两样本间的分隔距离h之间的关系决定。对式（3）取双对数,并进行线性回归,回归直线的斜率为m,则计算出D值：
2γ(h)=h4-2D（3）
D=124-m)（4）

4 结果与分析

4.1 三工河流域降雨量空间分布特征

三工河流域水汽来源主要通过西风环流形式输送为主,而在其沿天山东移过程中遇博格达峰西北侧迎风坡阻挡,使水汽气流被迫抬升,并通过山口气流扰流效应、山谷峡管效应、气流爬坡上升运动等造成的水汽垂直输送,在天山南北坡形成降水。对研究区降雨量数据进行整理,甄选出各监测站2007-2014年降雨量系列较为完整的5-8月数据从月尺度对山地、绿洲及荒漠各分区的时间变化及空间分布特征进行分析。统计分析研究区5-8月及夏季降雨量（表2）可知,各地貌单元降雨量月分配不均匀,降雨量从山地、绿洲、荒漠依次减小,而尤以山地标准方差最大（19.42~97.19）,荒漠区最小（2.43~8.99）;与之相似,山地降雨量的变差系数为最大（0.487~0.198）,绿洲区次之（0.283~0.170）,沙漠区最小（0.231~0.088）。则认为3种地貌单元相比较,山区降雨数据系列离散程度最大,降雨量变化幅度较大。就时段而言,6月份各地降雨的变异较其它时段最为显著。为利于就实际位置对3个流域降水场进行分析,建立相对坐标系,对各测点坐标进行转换。相对坐标系以（43°51.689′N,87°36.017′E）为原点,将各个测点的经纬度转化为相对坐标,转化标准为：经度1′=1.33 km;纬度1′=1.85 km。绘制三工河流域多年平均情况下5-8月份及夏季降雨量的空间分布图（图3）。三工河流域各河流上游河源处在迎风坡区域内,为均发源于天山博格达山北麓的水磨河、三工河、四工河等3条河流输送了丰富的水资源,为绿洲区提供灌溉水源。由于绿洲对水资源和光热资源的组合利用,使其拥有较好的生态机能和较高的生产效率。“绿洲效应”和“冷岛”相应在绿洲生态系统对抗干旱气候环境的过程中,也发挥了比较重要的作用^[26]。绿洲周围大尺度的热空气通过水平热平流和水平湍流运动会源源不断地自干旱荒漠区向绿洲“冷岛”输送。在这种来自周围环境的热空气强迫下,白天会在绿洲上空200 m左右形成一个较强的、稳定维持的大气逆温层和向下输送的感热通量层^[27]由于绿洲的热力和动力效应容易在干旱区诱发中尺度对流^[28],有利于该地区降水的产生,从而起到增雨的效果,绿洲区降水相对会增加且主要出现在绿洲的下风区^[12]。荒漠区的高温环境将使绿洲区降水具备增加的条件。
Tab. 2
表2
表2基本统计参数表
Tab. 2Parameters statistical analysis

统计参数		时段
		5月				6月				7月				8月				夏季
区域		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠
均值		143.0	59.4	41.2		53.1	12.1	10.5		137.5	57.5	43.0		98.0	51.0	36.1		267.6	127.6	94.5
众数		133.8	52.2	39.2		19.2	10.8	11.3		76.9	53.8	41.8		113.0	53.4	34.5		80.8	121.5	92.7
标准差		33.41	10.11	5.72		25.91	3.22	2.43		41.11	8.04	3.92		19.42	7.27	3.19		97.19	36.08	8.99
偏度		-0.10	0.70	0.19		0.84	0.85	-0.08		0.05	0.42	0.62		-0.23	0.27	0.81		-0.05	6.20	0.82
峰度		-1.01	0.37	-0.21		0.04	0.42	-0.24		-1.23	0.40	0.02		-0.76	-0.10	0.78		-0.89	5.38	0.89
变异系数		0.233	0.170	0.139		0.487	0.265	0.231		0.299	0.139	0.091		0.198	0.143	0.088		0.363	0.283	0.095
频 率 (%)	25	115.0	51.7	37.0		31.5	9.8	9.0		99.6	52.2	40.1		81.7	45.6	33.8		194.5	114.4	88.2
	50	146.1	58.7	40.7		48.0	11.5	10.7		137.2	57.9	42.3		99.5	51.1	35.5		265.4	122.5	92.6
	75	168.2	64.3	45.6		69.4	13.9	12.0		171.6	61.7	45.8		114.4	55.1	38.2		348.2	132.2	100.3
	85	181.0	69.5	47.5		81.2	15.7	13.0		187.4	64.8	47.5		120.9	58.1	39.7		380.8	139.1	104.1
	95	196.1	80.8	50.5		106.0	18.7	14.6		201.5	72.8	50.1		126.8	64.4	41.7		421.2	162.0	110.5

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图3三工河流域5-8月及夏季降水时空分布
-->Fig. 3Spatial distribution of precipitation for May to August and summer in Sangong River Basin
-->

4.2 三工河流域降雨空间结构特征分析

采用经验正交函数（EOF）和旋转经验正交函数（REOF）法^[29-30]分析三工河流域降雨的空间结构特征。利用三工河流域26个测点2007-2014年5-8月的月降水系列组成矩阵（26, 8）,对三工河流域月降水场采用正交旋转法对因子荷载矩阵进行旋转,得出各特征向量对总体方差贡献率（表3）。从表3可知,前3个特征向量对总体方差的累积贡献率达100.0%,完全反映了研究区降水的空间分布结构特征。其中,第一荷载向量场的总体方差贡献率极大为82.4%,可充分代表三工河流域降雨的空间分布结构型。第二、三荷载向量场的总体方差贡献率分别为12.3%和5.2%,相对较小,则认为二者所表现出的降水空间分布结构类型不能完全反映三工河降水空间分布的全部特征及其规律,代表性较差。从特征向量的方差贡献率来看,随着时空尺度扩大降水量的收敛速度降低,说明三工河流域降雨时空差异明显。
Tab. 3
表3
表3三工河流域降雨场特征向量方差贡献率
Tab. 3Contribution rate of eigenvectors to overall variance of precipitation in Sangong River Basin

特征向量	特征值	方差贡献率	累积方差贡献率
1	26317.54	82.431	82.431
2	2834.44	12.338	94.769
3	1593.16	5.229	100.000
4	8.400×1013	3.167×1014	100.000

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对荷载矩阵进行正交旋转展开得到旋转荷载向量场,并计算各特征向量因子得分,画出第一特征向量的荷载向量分布图、旋转荷载向量分布图及因子得分分布图（图4）。由图4中可以看出,第一特征向量场的荷载及旋转荷载均为正值且自南向北依次减小,空间结构可称为整体一致型,降雨表现为全区一致性多雨或少雨,且增减幅度自南向北依次减弱;在0~30 km、30~70 km及70~150 km处分别形成荷载中心。据此,将三工河流域依南北距离进行量化并划分为山地、绿洲区及荒漠区。结合近些年当地降水呈明显增加趋势的实际情况,可推断三工河流域降水增幅自山地—绿洲—荒漠依次减小,且山区所占比重较大。
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图4第一特征向量(a. 荷载向量;b. 旋转荷载向量;c. 因子得分)
-->Fig. 4The load vector (a), rotating load vector (b) and factor score (c) of the first eigenvector
-->

4.3 三工河流域降水空间变异性特征分析

4.3.1 各向同性空间变异性分析 对三工河流域各子区5-8月及夏季降雨量系列进行频率分析,可知均符合或基本符合正态分布或对数正态分布,可利用克里金法进行相关分析。计算各地貌单元5-8月及夏季降水量半方差函数值并与变异函数理论模型曲线,得出各时段最优曲线的模型参数（表4）,所选模型的类型会影响未知值的预测,尤其是当接近原点的曲线形状明显不同时,对于未监测数据区域的降水量的准确性将有所差异。其中,山区变异函数与高斯模型拟合较优,在变程15.5 km以内降雨量具有明显的空间自相关性。绿洲区变异函数符合球状模型,变程与山区相近。荒漠区在不同时段变异函数不同。5月为高斯模型,6月为指数模型,其他时段为球状模型,自相关范围在58.6 km以内,较山地和绿洲变程大。由于各地（各时段）的块金值均较小,C₀/（C₀+C）为0.01%~9.57%,则在研究区域的尺度下由随机因素引起的降水空间异质性仅占总空间异质性的0.01%~9.57%,由空间自相关引起的空间异质性起决定作用。随机因素影响较小,则认为三工河流域山地、绿洲、荒漠区降水的空间异质性具有规律性,不被随机影响而发生扰动。基台值（C₀+C）表示了随机变量的最大变异,其值越大则总的空间异质性程度越高;分维数的大小表征了空间异质性的程度。从表4看出,绿洲区各时段的基台值和分维数均为最大,山地次之,沙漠区最小,说明三种地貌单元中绿洲区的降水空间变异性最大。就时段而言,各地5、6月份的C₀值、C₀+C及C₀/（C₀+C）等值较其他月份均为最大,则认为这两个月是三工河流域降水空间变异最显著的时段。变异系数（C_v）也从另一方面进行了佐证。
Tab. 4
表4
表4三江河流域不同时间段降雨量空间变异函数模型及相关参数
Tab. 4The parameters of semivariogram model in sub-regions of Sangong River Basin in different periods

统计参数	时段
	5月				6月				7月				8月				夏季
区域	山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠		山地	绿洲	荒漠
模型	GAU	SPH	GAU		GAU	SPH	EXP		GAU	SPH	SPH		GAU	SPH	SPH		GAU	SPH	SPH
块金值(C0)	0.0001	0.0001	0.0029		0.0010	0.0200	0.0001		0.0001	0.0001	0.0000		0.0001	0.0001	0.0000		0.0001	0.0000	0.0000
基台值(C0+C)	0.0576	0.3002	0.0303		0.3710	0.9120	0.0907		0.1222	0.1402	0.0084		0.0578	0.1412	0.0078		0.1372	0.0286	0.0097
C0/(C0+C)(%)	0.17	0.03	9.57		0.27	2.19	0.11		0.07	0.08	0.00		0.17	0.07	0.00		0.07	0.00	0.00
变程(a)	14.15	12.90	49.90		15.12	13.70	49.90		14.30	15.24	56.80		14.95	13.83	48.60		15.50	13.32	52.30
分维数(D)	1.405	1.484	1.123		1.528	1.651	1.239		1.574	1.574	1.168		1.240	1.607	1.576		1.275	1.288	1.555
RSS	0.0000	0.0007	0.0001		0.0066	0.0349	0.0004		0.0008	0.0018	0.0000		0.0002	0.0023	0.0000		0.0015	0.0001	0.0000
决定系数(R2)	0.945	0.946	0.968		0.970	0.958	0.960		0.969	0.910	0.971		0.973	0.910	0.961		0.954	0.966	0.953

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4.3.3 各向异性空间变异性分析 区域化变量除了具有各向同性的空间变异性外,在各个方向上仍存在一定差异。Issaks等^[31]认为,至少应求出四个方向的变异函数,在哪个方向建立变异函数模型则取决于区域化变量的主要影响因子。本文定义南北向纵轴为0°线,顺时针方向为正,45°为步长,计算出0°、45°、90°、135°四条轴线八个方向的分维数,据此判定不同时段不同分区在不同方向的空间异质性强弱（表5）。分析可知,做出各向异性综合图谱（受篇幅所限仅列5月的曲线,图5）。由图5中可以看出：山地、绿洲及荒漠区各时段八个方向上的变异函数值分布趋势相似,并可以用同一线型表示,表明各地降雨量在各个方向上的空间变异性一致,各向异性不显著,均表现为 各向同性。笔者认为各地貌单元各向异性不显著主要是由于每种地貌单元下垫面状况,自然地理条件、气候特征等影响因素在区域内部变化不大,同时降雨是种天气现象,他的影响尺度较大,而本文研究尺度相对小些,所以各个方向上降雨的变化程度相当。
Tab. 5
表5
表5三江河流域各方向不同时段降雨量分维数及相关参数
Tab. 5The dimension and parameters of precipitation in sub-regions of Sangong River Basin in different periods

方向	统计 参量	区域
		山地子区						绿洲子区						荒漠子区
		5月	6月	7月	8月	夏季		5月	6月	7月	8月	夏季		5月	6月	7月	8月	夏季
0°	分维数	1.223	1.3977	1.5107	1.7257	1.4777		1.667	1.526	1.632	1.799	1.605		1.232	1.124	1.364	1.284	1.367
	标准差	0.212	0.5237	0.6087	0.5767	0.4187		0.433	0.553	0.346	0.365	0.298		0.232	0.524	0.291	0.371	0.422
	拟合度	0.877	0.658	0.653	0.746	0.676		0.695	0.718	0.677	0.743	0.770		0.755	0.558	0.712	0.584	0.681
45°	分维数	1.231	1.469	1.588	1.666	1.433		1.567	1.435	1.657	1.785	1.466		1.358	1.266	1.386	1.059	1.531
	标准差	0.314	0.654	0.569	0.566	0.413		0.557		0.444	0.314	0.644		0.524	0.361		0.413	0.511	0.520	0.368
	拟合度	0.831	0.666	0.718	0.796	0.735		0.676		0.679	0.858	0.737		0.793	0.879		0.724	0.789	0.664	0.891
90°	分维数	1.242	1.501	1.601	1.682	1.491	1.514	1.492	1.549	1.848	1.497	1.291	1.248	1.355	1.262	1.538
	标准差	0.319	0.489	0.391	0.645	0.288	0.534		0.414	0.258	0.357	0.350	0.463		0.412	0.325	0.389	0.400
	拟合度	0.657	0.837	0.814	0.737	0.715	0.687		0.701	0.714	0.734	0.725	0.700		0.623	0.791	0.715	0.825
135°	分维数	1.219	1.400	1.538	1.681	1.405	1.502	1.466	1.566	1.790	1.485	1.208	1.230	1.329	1.053	1.365
	标准差	0.454	0.448	0.389	0.416	0.374	0.454		0.375	0.657	0.388	0.510	0.289		0.366	0.487	0.298	0.347
	拟合度	0.621	0.616	0.730	0.698	0.790	0.636		0.743	0.676	0.765	0.598	0.705		0.709	0.665	0.721	0.756

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图5三工河流域5月份各子区降雨量各向异性变异函数模型拟合曲线
-->Fig. 5The semivariogram model of the anisotropic variation of precipitation in each sub-region of Sangong River Basin in May
-->

5 结论与讨论

通过对三工河流域2007-2014年多年平均5-8月的月降雨量序列进行EOF及REOF分解探讨了降水的空间结构特征,采用地统计学克里金法（Kriging）分析了山地、绿洲、荒漠三种地貌单元降水的空间变异性。分析认为三工河流域夏季降水场第一特征向量对总体方差的贡献率达82.4%,依据其向量荷载分布特征,可从天山北麓中段东部起按照0~30 km、30~70 km及70~150 km的距离,将三工河流域依南北距离划分为山地区、绿洲区及荒漠区。三工河流域降雨场第一、第二荷载向量均为正值,表现为降水一致全流域整体增加,且增幅自山地—绿洲—荒漠依次减小。利用克里金方法进行空间变异性分析可知,山区降水的半变异函数符合高斯模型;绿洲区的空间变异函数符合球状模型,在变程15.3 km以内降雨量具有明显的空间自相关性;而荒漠区的变异函数5月、6月及其他时段分别以高斯模型、指数模型和球状模型拟合最优,自相关范围达到58.6 km,较山地和绿洲变程最大。在研究尺度下由随机因素引起的降水空间异质性仅占总空间异质性的0%~9.57%,则空间自相关引起的空间异质性起决定作用。基于各地各时段基台值、分维数及变程等特征参数变化,判定绿洲区的降水空间变异性最大,山地次之沙漠区最小;各地貌单元降雨的空间各向异性不显著。就全流域而言,6月份降水空间异质性最为显著,8月空间变化最小,这与变异系数相吻合;降雨在南北方向（0°）和东南—西北方向（135°）变异性最强。
绿洲具有系统性、对水的依赖性、高比照性、尺度性、高效性、脆弱性、演化性等本质特性^[12],其中对水的依赖性及脆弱性是其最为显著地特点。降水是干旱内陆区生态系统的关键性决定因子,降水的分布也将影响绿洲区的农业种植结构及开发强度。三工河流域降水分布与绿化区海拔高度有一定关系,同时在“绿洲效应”和“冷岛”效应的作用下,绿洲区形成了小气候,并存在着稳定大气逆温层和感热通量层,有利于该地区降水的产生并起到增雨的效果。如何更好地利用绿洲,维持一定规模及开发强度,将是绿洲系统可持续利用的重要命题。人类的开发活动对绿洲的发展与维护具有双面性,一方面逐步完善绿洲的灌溉系统,改进了绿洲的植被类型,提高了生物多样性,增加了植被盖度,使绿洲系统更为稳定。但另一方面,在对绿洲改造的过程中也对原有自然演化的绿洲生态系统造成了破坏和干扰,一些盲目、过度的开发甚至危及绿洲的存在,如甘肃民勤绿洲的消失、河西走廊绿洲的萎缩、塔河滨河绿洲的较少等,一些无序的开发,造成地下水严重超采,河道径流被大量占用,生态流量的不足,都将对绿洲区本身及河流下游绿洲和河流消散尾闾区域造成可怕的灾难。因此,结合绿洲降水的空间分布,充分利用降水资源,大力推行高效节水灌溉农业,科学合理确定水资源开发利用规划,适度引用河川径流,保证河道生态流量,保持人类对资源的消耗与绿洲资源再生能力相平衡,才能最大程度维持绿洲生态系统稳定与可持续发展,人类才能从中受益。
The authors have declared that no competing interests exist.

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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

[1]	Zhang Zhengyong, He Xinlin, Liu Lin, et al.Spatial distribution of rainfall simulation and the cause analysis in China's Tianshan Mountains area. Advances in Water Science, 2015, 26(4): 500-508.https://doi.org/10.14042/j.cnki.32.1309.2015.04.006URL [本文引用: 1]摘要 为了研究中国天山山区降水空间分布规律及其形成机理,基于研究区DEM及气象站点数据资料,运用偏最小二乘法和GIS技术建立了山区降水估算模型,并分析其降水成因。结果表明：天山山区年降水具有明显的经度和纬度地带性,西段多于东段,北坡（迎风坡）多于南坡（背风坡）;研究区降水在海拔4 000 m以下呈线性增加特征,随后显著减少,在5 500 m左右出现第二极大值带;坡度小于50°时降水与坡度呈显著正相关。在地形抬升条件下,随气温下降和相对湿度上升使降水增加,这也是山区降水形成的必要条件。总体来看,偏最小二乘法可以有效解决降水及各因子间多重相关性问题,模型回归效果较显著,在模拟山区降水方面具有一定适用性。 [张正勇, 何新林, 刘琳, 等. 中国天山山区降水空间分布模拟及成因分析 . 水科学进展, 2015, 26(4): 500-508.]https://doi.org/10.14042/j.cnki.32.1309.2015.04.006URL [本文引用: 1]摘要 为了研究中国天山山区降水空间分布规律及其形成机理,基于研究区DEM及气象站点数据资料,运用偏最小二乘法和GIS技术建立了山区降水估算模型,并分析其降水成因。结果表明：天山山区年降水具有明显的经度和纬度地带性,西段多于东段,北坡（迎风坡）多于南坡（背风坡）;研究区降水在海拔4 000 m以下呈线性增加特征,随后显著减少,在5 500 m左右出现第二极大值带;坡度小于50°时降水与坡度呈显著正相关。在地形抬升条件下,随气温下降和相对湿度上升使降水增加,这也是山区降水形成的必要条件。总体来看,偏最小二乘法可以有效解决降水及各因子间多重相关性问题,模型回归效果较显著,在模拟山区降水方面具有一定适用性。
[2]	Zhang Tao, Li Baolin, He Yuanqing, et al.Spatial and temporal distribution of precipitation based on corrected TRMM Data in Hengduan Mountains. Journal of Natural Resources, 2015, 30(2): 260-270.https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2015.02.009URL [本文引用: 1]摘要 ？鉴于高时空变异地区降水观测的需求,论文提出了基于ISODATA动态聚类法和最大似然法分区逐月回归的TRMM数据订正方法,并以横断山区为例,利用地基台站降水数据对1998—2012年的TRMM3B43V7数据进行了实验研究,并探讨了过去15a横断山区的降水时空分布特征及变化趋势。结果表明,TRMM3B43V7数据在横断山区的总体精度较高,单站精度较低。订正后的TRMM3B43数据,与实测值偏差大为减少,降水相对偏差大于10%的站点由原始数据的16个(42.1%)减少为7个(18.4%),有81.6%的站点年降水量相对偏差小于10%,且相对偏差大于等于20%的站点仅3个,能够基本满足横断山区降水时空分布特征研究的精度需要,有效地弥补了有限站点观测的不足。研究区内年降水量从东南向西北递减,与东亚季风在该区域的走向一致;1998—2012年横断山区的降水量主要呈减少趋势,减少地区主要分布在南部以及中西部地区。夏季降水减少趋势最为突出,秋季次之,冬春变化趋势不明显。横断山区大部分区域的降水量与东亚夏季风指数正相关,与东亚冬季风指数负相关;最近15a,研究区东亚季风指数持续变小,恰好与研究结果中的降水减少趋势一致。 [张涛, 李宝林, 何元庆, 等. 基于TRMM订正数据的横断山区降水时空分布特征 . 自然资源学报, 2015, 30(2): 260-270.]https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2015.02.009URL [本文引用: 1]摘要 ？鉴于高时空变异地区降水观测的需求,论文提出了基于ISODATA动态聚类法和最大似然法分区逐月回归的TRMM数据订正方法,并以横断山区为例,利用地基台站降水数据对1998—2012年的TRMM3B43V7数据进行了实验研究,并探讨了过去15a横断山区的降水时空分布特征及变化趋势。结果表明,TRMM3B43V7数据在横断山区的总体精度较高,单站精度较低。订正后的TRMM3B43数据,与实测值偏差大为减少,降水相对偏差大于10%的站点由原始数据的16个(42.1%)减少为7个(18.4%),有81.6%的站点年降水量相对偏差小于10%,且相对偏差大于等于20%的站点仅3个,能够基本满足横断山区降水时空分布特征研究的精度需要,有效地弥补了有限站点观测的不足。研究区内年降水量从东南向西北递减,与东亚季风在该区域的走向一致;1998—2012年横断山区的降水量主要呈减少趋势,减少地区主要分布在南部以及中西部地区。夏季降水减少趋势最为突出,秋季次之,冬春变化趋势不明显。横断山区大部分区域的降水量与东亚夏季风指数正相关,与东亚冬季风指数负相关;最近15a,研究区东亚季风指数持续变小,恰好与研究结果中的降水减少趋势一致。
[3]	Liu Junfeng, Chen Rensheng, Qing Wenwu, et al.Study on the vertical distribution of precipitation in mountainous regions using TRMM data. Advances in Water Science, 2011, 22(4): 447-454.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 选择天山和祁连山区为典型区,利用台站降水数据验证以上两区多卫星降水数据(TRMM)精度的基础上,借助TRMM数据分析了所选山区年降水梯度效应,并探讨了天山及祁连山最大降水高度带.结果表明,多卫星降水数据在天山和祁连山区精度较高,天山及祁连山年降水量都明显受到海拔影响,降水随海拔升高而增加,但天山降水与海拔正相关关系最好,南、北和西坡相关系数分别为0.90、0.81和0.58,多年平均降水直减率分别为11.0mm/100 m、6.3 mm/100 m、7.4 mm/100 m,最大降水高度带则分别位于海拔2 200~3 500 m和3 200~3 700 m和3 000m左右;祁连山东、中、西段降水随海拔有增加趋势,但降水梯度效应在祁连山东段明显高于祁连山中西段地区,梯度效应由东向西呈现递减趋势,其最大降水带主要分布在东段4 000~4 500 m的高山带. [刘俊峰, 陈仁升, 卿文武, 等. 基于TRMM降水数据的山区降水垂直分布特征 . 水科学进展, 2011, 22(4): 447-454.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 选择天山和祁连山区为典型区,利用台站降水数据验证以上两区多卫星降水数据(TRMM)精度的基础上,借助TRMM数据分析了所选山区年降水梯度效应,并探讨了天山及祁连山最大降水高度带.结果表明,多卫星降水数据在天山和祁连山区精度较高,天山及祁连山年降水量都明显受到海拔影响,降水随海拔升高而增加,但天山降水与海拔正相关关系最好,南、北和西坡相关系数分别为0.90、0.81和0.58,多年平均降水直减率分别为11.0mm/100 m、6.3 mm/100 m、7.4 mm/100 m,最大降水高度带则分别位于海拔2 200~3 500 m和3 200~3 700 m和3 000m左右;祁连山东、中、西段降水随海拔有增加趋势,但降水梯度效应在祁连山东段明显高于祁连山中西段地区,梯度效应由东向西呈现递减趋势,其最大降水带主要分布在东段4 000~4 500 m的高山带.
[4]	Sun Dongxia, Yang Jiancheng.Precipitation characteristics at the hinterland of Gurbantunggut Desert and the surrounding areas. Arid Land Geography, 2010, 33(5): 769-774.URL [本文引用: 1]摘要 沙漠腹地的降水问题历来是研究中的难点.多数****利用沙漠周边气 象站资料或短期科学考察数据来研究新疆沙漠环境及气候变化,有些研究涉及到沙漠腹地短时降水过程及降水云系特征,但很少有人利用沙漠腹地长期的实测气象资 料对其降水特征进行相关研究.根据1996-2005年古尔班通古特沙漠腹地人工气象站获取的长期连续气象资料,使用变差系数和相对差分析技术,分析沙漠 腹地10 a降水量的年、季、月的分布及变化,并与同期沙漠周边地区的资料进行对比分析,结果表明:(1)古尔班通古特沙漠腹地10 a平均降水量为123.4 mm,比沙漠周边地区平均偏少32%.(2)沙漠腹地降水的年、月、季的分布与沙漠周边地区基本一致.10 a来沙漠腹地降水量总体呈增加趋势,但冬季为下降趋势,夏季呈增加趋势,其它两季变化不明显,说明夏季降水对年降水的增加贡献显著.(3)沙漠腹地年和季 降水量、水汽压、相对湿度的变差系数均大于沙漠周边地区,说明沙漠腹地气象要素变率大,相对不稳定.(4)沙漠腹地10 a各月平均降水量均小于沙漠周边的同期值,其中3月降水偏少最多,降水相对差为52.3%.(5)观测资料表明10 a间沙漠腹地只出现过一次日降水量大于25 mm的降水.最长连续降水日数为8 d;最长连续无降水日数共计44 d. [孙东霞, 杨建成. 古尔班通古特沙漠腹地与周边的降水特征分析 . 干旱区地理, 2010, 33(5): 769-774.]URL [本文引用: 1]摘要 沙漠腹地的降水问题历来是研究中的难点.多数****利用沙漠周边气 象站资料或短期科学考察数据来研究新疆沙漠环境及气候变化,有些研究涉及到沙漠腹地短时降水过程及降水云系特征,但很少有人利用沙漠腹地长期的实测气象资 料对其降水特征进行相关研究.根据1996-2005年古尔班通古特沙漠腹地人工气象站获取的长期连续气象资料,使用变差系数和相对差分析技术,分析沙漠 腹地10 a降水量的年、季、月的分布及变化,并与同期沙漠周边地区的资料进行对比分析,结果表明:(1)古尔班通古特沙漠腹地10 a平均降水量为123.4 mm,比沙漠周边地区平均偏少32%.(2)沙漠腹地降水的年、月、季的分布与沙漠周边地区基本一致.10 a来沙漠腹地降水量总体呈增加趋势,但冬季为下降趋势,夏季呈增加趋势,其它两季变化不明显,说明夏季降水对年降水的增加贡献显著.(3)沙漠腹地年和季 降水量、水汽压、相对湿度的变差系数均大于沙漠周边地区,说明沙漠腹地气象要素变率大,相对不稳定.(4)沙漠腹地10 a各月平均降水量均小于沙漠周边的同期值,其中3月降水偏少最多,降水相对差为52.3%.(5)观测资料表明10 a间沙漠腹地只出现过一次日降水量大于25 mm的降水.最长连续降水日数为8 d;最长连续无降水日数共计44 d.
[5]	Wang Xinping, Yang Qing.Spatial and temporal characteristics of extremely weak precipitation in the area around the Taklimakan Desert. Journal of Desert Research, 2014, 34(5): 1376-1385.https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-694x.2013.00276URLMagsci [本文引用: 1]摘要 选用塔克拉玛干沙漠周边40个气象站1961-2009年日降水资料和4个极端弱降水指标，分析该地区极端弱降水的时空变化特征。采用M-K法和<em>F</em>检验对各站点降水指标的变化趋势及变化率进行检验和计算，并利用Monte Carlo模拟进行区域显著性检验。由 Copula函数得到两降水指标的联合分布，计算两降水指标的联合重现期。结果表明：（1）年最长连续无降水日数（<em>CDD</em>）多为80～100 d，呈显著减少趋势；出现频率最高的每年日降水量小于降水日序列25%分位数的日数（<em>D</em><sub>25</sub>）为0～10 d，呈显著增加趋势；每年日降水量小于降水日序列25%分位数的总降水量（<em>P</em><sub>25</sub>）的值集中在0～1.5 mm，2～3 mm的 <em>P</em><sub>25</sub>从2000年才开始出现；出现频率最高的每年日降水量小于降水日序列25%分位数的日平均降水量（<em>I</em><sub>25</sub>）为0.1～0.3 mm，<em>I</em><sub>25</sub>超过0.4 mm的情况极少出现。（2）<em>CDD</em>与<em>D</em><sub>25</sub>和<em>P</em><sub>25</sub>各自五年一遇值的空间分布相反。除<em>CDD</em>和<em>D</em><sub>25</sub>均大于各自五年一遇值的联合重现期较长外，其余各类型联合重现期较短。沙漠周边地区发生不同类型极端弱降水事件的概率不同。 [王新萍, 杨青. 塔克拉玛干沙漠周边地区极端弱降水的时空变化特征 . 中国沙漠, 2014, 34(5): 1376-1385.]https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-694x.2013.00276URLMagsci [本文引用: 1]摘要 选用塔克拉玛干沙漠周边40个气象站1961-2009年日降水资料和4个极端弱降水指标，分析该地区极端弱降水的时空变化特征。采用M-K法和<em>F</em>检验对各站点降水指标的变化趋势及变化率进行检验和计算，并利用Monte Carlo模拟进行区域显著性检验。由 Copula函数得到两降水指标的联合分布，计算两降水指标的联合重现期。结果表明：（1）年最长连续无降水日数（<em>CDD</em>）多为80～100 d，呈显著减少趋势；出现频率最高的每年日降水量小于降水日序列25%分位数的日数（<em>D</em><sub>25</sub>）为0～10 d，呈显著增加趋势；每年日降水量小于降水日序列25%分位数的总降水量（<em>P</em><sub>25</sub>）的值集中在0～1.5 mm，2～3 mm的 <em>P</em><sub>25</sub>从2000年才开始出现；出现频率最高的每年日降水量小于降水日序列25%分位数的日平均降水量（<em>I</em><sub>25</sub>）为0.1～0.3 mm，<em>I</em><sub>25</sub>超过0.4 mm的情况极少出现。（2）<em>CDD</em>与<em>D</em><sub>25</sub>和<em>P</em><sub>25</sub>各自五年一遇值的空间分布相反。除<em>CDD</em>和<em>D</em><sub>25</sub>均大于各自五年一遇值的联合重现期较长外，其余各类型联合重现期较短。沙漠周边地区发生不同类型极端弱降水事件的概率不同。
[6]	Wang Nai'ang, Ma Ning, Chen Hongbao, et al. A preliminary study of precipitation characteristics in the hinterland of Badain Jaran Desert. Advances in Water Science, 2013, 24(2): 153-160.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 利用巴丹吉林沙漠腹地定位观测的降水数据,结合其外围南缘、东南缘、北缘和西北缘4个气象站同期降水资料,分析了沙漠腹地的降水特征以及高大沙山对降水的影响,比较了沙漠腹地与外围降水量的差异。结果表明,沙漠腹地降水以小雨为主,且一般在1～2 h内结束。沙漠腹地与外围的降水在季节分布上有较好的一致性,观测期间腹地的年降水量少于南缘阿拉善右旗气象站,但明显多于东南缘、北缘和西北缘。沙漠腹地降水的季节变率很大,年降水量往往由某些集中降水日决定,具有高度集中性。腹地的高大沙山对降水有一定影响,沙山顶部年降水量和年降水日数皆略多于丘间地,较长的单次降水过程之持续时间及累积降水量亦有类似特征。强降水事件发生时,沙漠腹地在16.8 km的空间距离上有&quot;斑块&quot;现象。日降水量的相关距离分析显示,夏半年日降水量空间相关性随距离的增大而明显减小;冬半年因多冷锋降水而使其日降水量在约50 km空间尺度上仍有较好的相关性,50 km以外相关性则显著减小。 [王乃昂, 马宁, 陈红宝, 等. 巴丹吉林沙漠腹地降水特征的初步分析 . 水科学进展, 2013, 24(2): 153-160.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 利用巴丹吉林沙漠腹地定位观测的降水数据,结合其外围南缘、东南缘、北缘和西北缘4个气象站同期降水资料,分析了沙漠腹地的降水特征以及高大沙山对降水的影响,比较了沙漠腹地与外围降水量的差异。结果表明,沙漠腹地降水以小雨为主,且一般在1～2 h内结束。沙漠腹地与外围的降水在季节分布上有较好的一致性,观测期间腹地的年降水量少于南缘阿拉善右旗气象站,但明显多于东南缘、北缘和西北缘。沙漠腹地降水的季节变率很大,年降水量往往由某些集中降水日决定,具有高度集中性。腹地的高大沙山对降水有一定影响,沙山顶部年降水量和年降水日数皆略多于丘间地,较长的单次降水过程之持续时间及累积降水量亦有类似特征。强降水事件发生时,沙漠腹地在16.8 km的空间距离上有&quot;斑块&quot;现象。日降水量的相关距离分析显示,夏半年日降水量空间相关性随距离的增大而明显减小;冬半年因多冷锋降水而使其日降水量在约50 km空间尺度上仍有较好的相关性,50 km以外相关性则显著减小。
[7]	Fan Lan, Lu Changhe, Yang Biao, et al.Long-term trends of precipitation in the North China Plain. Journal of Geographical Sciences, 2012, 22(6): 989-1001.https://doi.org/10.1007/s11442-012-0978-2URLMagsci [本文引用: 1]摘要 Abstract<br/><p class="a-plus-plus">The North China Plain (NCP) is the most important food grain producing area in China and has suffered from serious water shortages. To capture variation water availability, it is necessary to have an analysis of changing trends in precipitation. This study, based on daily precipitation data from 47 representative stations in NCP records passed the homogeneity test, analyzed the trend and amplitude of variation in monthly, seasonal and annual precipitation, annual maximum continuous no-rain days, annual rain days, rainfall intensity, and rainfall extremes from 1960 to 2007, using the Mann-Kendall (M-K) test and Sen’s slope estimator. It was found that monthly precipitation in winter had a significant increasing trend in most parts, while monthly precipitation in July to September showed a decreasing trend in some parts of NCP. No significant changing trend was found for the annual, dry and wet season precipitation and rainfall extremes in the majority of NCP.A significant decreasing trend was detected for the maximum no-rain duration and annual rain days in the major part of NCP. It was concluded that the changing trend of precipitation in NCP had an apparent seasonal and regional pattern, i.e., precipitation showed an obvious increasing trend in winter, but a decreasing trend in the rainy season (July to September), and the changing trend was more apparent in the northern part than in the southern and middle parts. This implies that with global warming, seasonal variation of precipitation in NCP tends to decline with an increasing of precipitation in winter season, and a decreasing in rainy season, particularly in the sub-humid northern part.</p><br/>
[8]	Wang Zhenlong, Sun Leqiang, Hao Zhenchun, et al.Research on temporal and spatial variation of precipitation in Huaibei Plain. Hydrology, 2010, 30(6): 78-84.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0852.2010.06.019URL [本文引用: 1]摘要 基于五道沟实验站1952年以来和杨楼实验流域1960年以来降水资料，结合皖苏两省淮北地 区51个水文站雨量资料，采用Mann—Kandell检测法和小波分析方法，系统分析了降水时空分布特征。结果表明．五道沟实验站1952年以来实测年 降水量大致经历了先减少后增多的过程，无明显突变点；Morlet小波函数分析年降水量最发育的时间尺度是a=45和a=8-10，汛期降水量是a=45 左右和a=5—13，非汛期的是a=10、20和a≤5；在Mexcianhat小波函数下检测出的时间尺度大约是Morlet下的1／3。杨楼实验流域 年降水量和汛期降水量的突变点分别是1965年和1964年；Morlet小波函数杨楼流域年降水量变化最明显时间尺度是a=45、20，汛期为 a=40、15～20和10，非汛期为a=25和10左右；Mexcianhat下的时间尺度亦约为Morlet下的1／3。预计杨楼年降水量和汛期在短 期内会增加，而非汛期会减少。整个淮北平原降水在空间上自东南向西北减少，在时间上呈现20世纪80年代之前减少、90年代之后增加趋势明显。 [王振龙, 孙乐强, 郝振纯, 等. 淮北平原降水时空变化规律研究 . 水文, 2010, 30(6): 78-84.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0852.2010.06.019URL [本文引用: 1]摘要 基于五道沟实验站1952年以来和杨楼实验流域1960年以来降水资料，结合皖苏两省淮北地 区51个水文站雨量资料，采用Mann—Kandell检测法和小波分析方法，系统分析了降水时空分布特征。结果表明．五道沟实验站1952年以来实测年 降水量大致经历了先减少后增多的过程，无明显突变点；Morlet小波函数分析年降水量最发育的时间尺度是a=45和a=8-10，汛期降水量是a=45 左右和a=5—13，非汛期的是a=10、20和a≤5；在Mexcianhat小波函数下检测出的时间尺度大约是Morlet下的1／3。杨楼实验流域 年降水量和汛期降水量的突变点分别是1965年和1964年；Morlet小波函数杨楼流域年降水量变化最明显时间尺度是a=45、20，汛期为 a=40、15～20和10，非汛期为a=25和10左右；Mexcianhat下的时间尺度亦约为Morlet下的1／3。预计杨楼年降水量和汛期在短 期内会增加，而非汛期会减少。整个淮北平原降水在空间上自东南向西北减少，在时间上呈现20世纪80年代之前减少、90年代之后增加趋势明显。
[9]	Luan Zhaoqing, Zhang Guangxin, Deng Wei, et al.Study on the changes of air temperature and precipitation in the last 50 years in the Sanjiang Plain. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2007, 21(11): 39-43.https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2007.11.009URL [本文引用: 1]摘要 三江平原位于我国高纬度地区,是受全球气候变化和人类活动影响最 显著的地区之一.本文利用三江平原地区范围内的18个气象站点及外围6个站点的长期观测资料,运用趋势系数、气候倾向率等方法分析了该区域的气候时空变化 规律.结果表明:50a年来本区气温有显著上升趋势,平均气温以0.303℃·(10a)-1幅度升高.全年各月气温均呈上升趋势,但是冬春季升温最为剧 烈,达0.512℃·(10a)-1;夏秋季最弱,仅为0.153℃·(10a)-1.由于最冷月平均温度升高比最热月大,所以导致气温年较差减少.气温 升高存在显著的区域差异,西南地区增温强烈,气温倾向率大于0.4℃·(10a)-1;最小的气温倾向率位于西部及南部边缘地区,小于0.2℃· (10a)-1.降水趋势性变化不显著,但是还是呈现弱的减少趋势,平均年降水量倾向率为-8.926mm·(10a)-1.一年中冬季降水增加明显,1 月份尤其显著;9月份降水减少明显. [栾兆擎, 章光新, 邓伟, 等. 三江平原50a来气温及降水变化研究 . 干旱区资源与环境, 2007, 21(11): 39-43.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2007.11.009URL [本文引用: 1]摘要 三江平原位于我国高纬度地区,是受全球气候变化和人类活动影响最 显著的地区之一.本文利用三江平原地区范围内的18个气象站点及外围6个站点的长期观测资料,运用趋势系数、气候倾向率等方法分析了该区域的气候时空变化 规律.结果表明:50a年来本区气温有显著上升趋势,平均气温以0.303℃·(10a)-1幅度升高.全年各月气温均呈上升趋势,但是冬春季升温最为剧 烈,达0.512℃·(10a)-1;夏秋季最弱,仅为0.153℃·(10a)-1.由于最冷月平均温度升高比最热月大,所以导致气温年较差减少.气温 升高存在显著的区域差异,西南地区增温强烈,气温倾向率大于0.4℃·(10a)-1;最小的气温倾向率位于西部及南部边缘地区,小于0.2℃· (10a)-1.降水趋势性变化不显著,但是还是呈现弱的减少趋势,平均年降水量倾向率为-8.926mm·(10a)-1.一年中冬季降水增加明显,1 月份尤其显著;9月份降水减少明显.
[10]	Liu Haitao, Li Xiudong, Zeng Hua, et al.Climatic characteristics of temperature and precipitation in cele oasis during 1960-2008. Bimonthly of Xinjiang Meteorology, 2011, 5(1): 29-33.URL [本文引用: 1] [刘海涛, 李绣东, 曾华, 等. 策勒绿洲区1960-2008年气温及降水变化特征分析 . 沙漠与绿洲气象, 2011, 5(1): 29-33.]URL [本文引用: 1]
[11]	Han Chunguang, Ding Jianli, Pu Yunjin, et al.The change characteristics of the temperatures and precipitation in Shihezi, Xinjiang in the recent 41 years. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2008, 22(11): 50-54.URL [本文引用: 1]摘要 近年来，气候变化成为全球关注的热点问题，气温和降水量的变化直接影响到我国的生态环境建设和经济发展。本文以新疆石河子气象局1961～2002年年均气温、最大冻土深度和降水量观测资料为研究对象，运用线性拟合方法、滑动平均方法、散点图法进行趋势和相关关系分析。结果表明：（1）自20世纪60年代后期以来，石河子年均气温呈上升趋势，最大冻土深度呈下降趋势。（2）石河子年降水量呈上升趋势，而每年的降水量主要集中在春季。（3）石河子春、夏、秋三季节随着温度升高降水量下降，冬季则相反。（4）用M—K法分析，得出历年温度和降水发生了突变及发生突变的时间。 [韩春光, 丁建丽, 蒲云锦, 等. 干旱区绿洲41年温度和降水变化趋势及分析 . 干旱区资源与环境, 2008, 22(11): 50-54.]URL [本文引用: 1]摘要 近年来，气候变化成为全球关注的热点问题，气温和降水量的变化直接影响到我国的生态环境建设和经济发展。本文以新疆石河子气象局1961～2002年年均气温、最大冻土深度和降水量观测资料为研究对象，运用线性拟合方法、滑动平均方法、散点图法进行趋势和相关关系分析。结果表明：（1）自20世纪60年代后期以来，石河子年均气温呈上升趋势，最大冻土深度呈下降趋势。（2）石河子年降水量呈上升趋势，而每年的降水量主要集中在春季。（3）石河子春、夏、秋三季节随着温度升高降水量下降，冬季则相反。（4）用M—K法分析，得出历年温度和降水发生了突变及发生突变的时间。
[12]	Zhang Qiang, Hu Yingqiao.The geographical features and climatic effects of oasis. Advance in Earth Sciences, 2002, 17(4): 477-486.https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-8166.2002.04.003URLMagsci [本文引用: 3]摘要 <p>根据绿洲的一些共性给出了绿洲的科学定义。并且根据以往大量研究成果，系统地归纳了世界上绿洲分布的区域类型、形成的客观条件、需要的水文环境、植被和土壤类型及其分类等地理特征，全面总结了绿洲&quot;冷岛&quot;结构、&quot;冷岛&quot;效应、&quot;湿岛&quot;结构、临近荒漠逆湿、高额可利用能量、风屏作用、动力和热力效应、增雨作用等主要气候效应。在此基础上，提出了绿洲具有系统性、对水的依赖性、高比照性、尺度性、高效性、脆弱性、演化性等本质特性。最后还讨论了人类活动对绿洲的作用和影响。</p> [张强, 胡隐樵. 绿洲地理特征及其气候效应 . 地球科学进展, 2002, 17(4): 477-486.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-8166.2002.04.003URLMagsci [本文引用: 3]摘要 <p>根据绿洲的一些共性给出了绿洲的科学定义。并且根据以往大量研究成果，系统地归纳了世界上绿洲分布的区域类型、形成的客观条件、需要的水文环境、植被和土壤类型及其分类等地理特征，全面总结了绿洲&quot;冷岛&quot;结构、&quot;冷岛&quot;效应、&quot;湿岛&quot;结构、临近荒漠逆湿、高额可利用能量、风屏作用、动力和热力效应、增雨作用等主要气候效应。在此基础上，提出了绿洲具有系统性、对水的依赖性、高比照性、尺度性、高效性、脆弱性、演化性等本质特性。最后还讨论了人类活动对绿洲的作用和影响。</p>
[13]	Zhang Qiang, Yu Yaxun, Zhang Jie.Characteristics of water cycle in qilian mountains and the oases in Hexi inland river basins. Journal of Glaciology and Geocryology, 2008, 30(6): 907-913.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 <FONT face=Verdana> 祁连山和河西走廊地区为西风带、青藏高原季风、东南季风三个大气环流系统的耦合区，其内陆河流域的水循环特征受大气环流影响比较显著.根据已公布文献提供的资料，分析了祁连山区年平均降水与海拔和大气环流影响系统之间的关系，研究了祁连山发育的内陆河流域的绿洲水平空间尺度的分布特征，探讨了海拔和绿洲植被密集度对绿洲地表蒸发力的影响，揭示了绿洲单位面积耗水量与绿洲灌溉率之间的关系. 最后，讨论了内陆河流域绿洲的特点以及开发和保护的思路. </FONT> [张强, 俞亚勋, 张杰. 祁连山与河西内陆河流域绿洲的大气水循环特征研究 . 冰川冻土, 2008, 30(6): 907-913.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 <FONT face=Verdana> 祁连山和河西走廊地区为西风带、青藏高原季风、东南季风三个大气环流系统的耦合区，其内陆河流域的水循环特征受大气环流影响比较显著.根据已公布文献提供的资料，分析了祁连山区年平均降水与海拔和大气环流影响系统之间的关系，研究了祁连山发育的内陆河流域的绿洲水平空间尺度的分布特征，探讨了海拔和绿洲植被密集度对绿洲地表蒸发力的影响，揭示了绿洲单位面积耗水量与绿洲灌溉率之间的关系. 最后，讨论了内陆河流域绿洲的特点以及开发和保护的思路. </FONT>
[14]	Amani A, Lebel T.Lagrangian kriging for the estimation of Sahelian rainfall at small time steps. Journal of Hydrology, 1997, 192: 125-157.https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)03104-6URL [本文引用: 1]摘要 Tropical rainfall is mostly of convective origin. The associated small time step rainfields are consequently characterised by a strong spatial variability which makes especially difficult their interpolation by classical 2D algorithms. In the Sahel, mesoscale convective systems moving westward are the dominant source of rainfall. Their movement is relatively stable, which implies some predictability of the rainfall ahead of the moving storm. It is proposed here to take this feature into account in the interpolation of small time step rainfields, when only a raingauge network is available. A lagrangian approach, based on the interpolation of the arrival times of rainfall at points of observation, is developed to build 2D lagrangian rainfields. These rainfields are interpolated using classical 2D algorithms, such as kriging or moving averaging. The performance of the lagrangian estimates are compared to those of eulerian estimates for three Sahelian squall lines. The relative root mean squared interpolation error of the lagrangian estimates is 20 to 4096 lower than that of the eulerian estimates. The superiority of the lagrangian approach is especially noteworthy for the convective rainfields making up the front of the squall lines. The differences between lagrangian kriging and eulerian kriging is far more important than the differences between lagrangian kriging and lagrangian moving averages. This means that the time axis is the main axis of anisotropy for the 3D space-time rainfields, and that for such rainfall systems estimation algorithms should be refined to account for the time covariance rather than for the space covariance. A simulation performed on an idealised model of squall line (constant speed and time invariant hyetogram) shows that the observed Sahelian squall lines behave like the combination of an ideal squall line, moving undistorted at constant speed, and of a white noise whose level ranges from 40 to 10096.
[15]	Maud B, Theo V, Thierry L, et al.Assessing the water balance in the Sahel: Impact of small scale rainfall variability on runoff (Part 1): Rainfall variability analysis. Journal of Hydrology, 2006, 372: 1129-1148.URL [本文引用: 1]
[16]	Liliana C, Dolores M O.A study of precipitation variability in the Duero Basin (Iberian Peninsula). International Journal of Climatology, 2006, 10: 1002-1016https://doi.org/10.1002/joc.1403URL [本文引用: 1]摘要 Abstract Top of page Abstract REFERENCES Spatial and temporal average behaviour of winter precipitation in the Duero basin (DB) were analysed for 1958–1993. Monthly observed data (observed data) from 34 weather stations and a subset of daily precipitation data from the NCEP/NCAR reanalysis project (reanalysis data) were used. The spatial variability of winter precipitation was examined using principal component analysis (PCA) for both types of data. The winter precipitation fields are well represented by the first three principal components (PC), which describe 81% and 87% of the total variance for the observed and reanalysis data, respectively. The relationship between the three leading PCs and circulation patterns was also investigated. The PC1 is related to the North Atlantic Pattern (NAO), East Atlantic Pattern (EA) and Pacific North American Pattern (PNA). The PC2 is related to the East Atlantic/West Russia Pattern (EAWR), while the PC3 depends mainly on Scandinavia Pattern (SCAND) influences. The reanalysis data were used to calculate a 10-day period to study the intra-annual variation (S-mode of PCA) and the spatial distribution of those precipitation amounts during the year (T-mode of PCA). For the intra-annual variation of precipitation, two modes statistically significant were obtained. The first mode was characterized by a broad maximum that extended from mid October to early April, and a minimum that extended from early May to September. The second mode exhibited two maxima and a minimum. The first maximum occurred in late February and the second maximum extended from early April to June. The minimum extended from mid July to early February. For the spatial distribution of precipitation, we obtained three patterns. The ‘winter’ pattern, which showed a maximum over the western area, the ‘spring’ pattern with a maximum over the eastern area, and the ‘autumn’ with a maximum over the easternmost edge of the basin. Copyright 08 2006 Royal Meteorological Society.
[17]	Silvia A, Oliveira P, Alfredo R. detecting spatio-temporal precipitation variability inportugal using multichannel singular spectral analysis. International Journal of Climatology, 2006, 10: 1358-1373URL [本文引用: 1]
[18]	Keeley R C, James E B, David L L.Atmosphericrhydrologic models for the Rio Grande Basin: Simulations of precipitation variability. Global and Planetary Change, 2000, 25: 83-110.URL [本文引用: 1]
[19]	Shah S M, Connellbp P E, Hosking J R.Modelling the effects of spatial variability in rainfall on catchment response 2. Experiments with distributed and lumped models. Journal of Hydrology, 1996, 175: 89-111.URL [本文引用: 2]
[20]	Wang Huirang, Zhang Huizhi, Huang Qing.Characteristics and laws of the coupling relationship for the mountainous-oasis-desert system in arid area under the background of global change. Chinese Science Bulletin, 2006, 51(S1): 61-65.URL [本文引用: 1] [王让会, 张慧芝, 黄青. 全球变化背景下干旱区山地—绿洲—荒漠系统耦合关系的特征及规律 . 科学通报, 2006, 51(S1): 61-65.]URL [本文引用: 1]
[21]	Wouter B, Rolando C, Patrick W, et al.Spatial and temporal rainfall variability in mountainous areas: A case study from the south Ecuadorian Andes. Journal of Hydrology, 2006, 329: 413-421.https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.02.031URL [本文引用: 1]摘要 Particularly in mountain environments, rainfall can be extremely variable in space and time. For many hydrological applications such as modelling, extrapolation of point rainfall measurements is necessary. Decisions about the techniques used for extrapolation, as well as the adequacy of the conclusions drawn from the final results, depend heavily on the magnitude and the nature of the uncertainty involved. In this paper, we examine rainfall data from 14 rain gauges in the western mountain range of the Ecuadorian Andes. The rain gauges are located in the western part of the rio Paute basin. This area, between 3500 and 4100 m asl, consists of mountainous grasslands, locally called paramo, and acts as major water source for the inter-Andean valley. Spatial and temporal rainfall patterns were studied. A clear intraday pattern can be distinguished. Seasonal variation, on the other hand, is low, with a difference of about 100 mm between the dryest and the wettest month on an average of about 100 mm month(-1), and only 20% dry days throughout the year. Rain gauges at a mutual distance of less than 4000 m are strongly correlated, with a Pearson correlation coefficient higher than 0.8. However, even within this perimeter, spatial variability in average rainfall is very high. Significant correlations were found between average daily rainfall and geographical location, as well as the topographical parameters slope, aspect, topography. Spatial interpolation with thiessen gives good results. Kriging gives better results than thiessen, and the accuracy of both methods improves when external trends are incorporated. (c) 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.
[22]	Grzegorz J C, Witold F K.Analysis and modeling of spatial correlation structure in small-scale rainfall in Central Oklahoma. Advances in Water Resources, 2006, 29: 1450-1463.https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2005.11.003URL [本文引用: 1]摘要 Spatial correlation structure in small-scale rainfall is analyzed based on a dense cluster of raingauges in Central Oklahoma. This cluster, called the EVAC PicoNet, consists of 53 gauges installed in 25 measurement stations covering an area of about 3km by 3km. Two raingauges are placed in 24 stations and five in the central station. Three aspects of the estimated spatial correlation functions are discussed: dependence on time-scale ranging from 1min to 24h, inter-storm variability, and dependence on rainfall intensity. The results show a regular dependence of the correlogram parameters on the averaging time-scale, large differences of the correlograms in the individual storms, and the dominance of storms with high spatial variability on the average large sample characteristics. The authors also demonstrate and discuss the ambiguities in correlation estimates conditioned on rainfall intensities. The findings of this study have implications for raingauge network design, rainfall modeling, and conclusive evaluation of radar and satellite estimates of rainfall.
[23]	Andrew C C, Bill B.Variability and spatial modeling of fine-scale precipitation data for the Sonoran Desert of south-west Arizona. Journal of Arid Environments, 2002, 50: 573-592.https://doi.org/10.1006/jare.2001.0866URLMagsci [本文引用: 1]摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">We present a unique new set of high spatial resolution precipitation data from a storage gauge network, for the sparsely observed northern Sonoran desert in south-west Arizona. We examine the nature and causes of the highly complex seasonal and spatial variability in the data, using fine-scale maps developed via spatial modeling and interpolation. These high-resolution maps had explained variances approaching 1&middot;00, and precipitation errors of about 1% in winter and about 10% in summer. Seasonal precipitation ranges from near zero to almost 15 in across the area, and shows high interannual variability. Localized convectional processes lead to summer anomalies that are more spatially complex than in winter when broad-scale synoptic and frontal processes cause precipitation. In general, summer and winter precipitation variability are tied to meridional-zonal shifts and east&ndash;west movement of the respective anticyclone or trough pattern over the region. Statistical links between major weather stations in the region and precipitation across the area are spatially inconsistent, especially in the west.</p>
[24]	Hou Jingru, Yin Zhennan, Li Weiming, et al.Applicated Geostatistics. Beijing: Geological Press, 1998. [本文引用: 1] [侯景儒, 尹镇南, 李维明, 等. 实用地质统计学. 北京: 地质出版社, 1998.] [本文引用: 1]
[25]	Goovaerts P.Geostatistical approaches for interpolating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 228(1): 113-129. [本文引用: 1]
[26]	Su Congxian, Hu Yinqiao.Microclim ate characterics and "cold island effect" over the oasis in the Hexi Region. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 1987, 11(4): 390-396.https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1987.04.07Magsci [本文引用: 1]摘要 通过河西地区近地层气象梯度观测研究,分析了河西绿洲的小气候特征,发现存在一种“绿洲冷岛效应”,并分析了这种效应的物理机制和实际意义. [苏从先, 胡隐樵. 河西地区绿洲小气候特征和冷岛效应 . 大气科学, 1987, 11(4): 390-396.]https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1987.04.07Magsci [本文引用: 1]摘要 通过河西地区近地层气象梯度观测研究,分析了河西绿洲的小气候特征,发现存在一种“绿洲冷岛效应”,并分析了这种效应的物理机制和实际意义.
[27]	Zhang Linyuan, Wang Naiang.Desert and Oasis of China. Lanzhou: Gansu Education Press, 1994. [本文引用: 1] [张林源, 王乃昂. 中国的沙漠和绿洲. 兰州: 甘肃教育出版社, 1994.] [本文引用: 1]
[28]	Zhang Qiang, Hu Yinqiao, Wang Xihong.The Characters of micrometeorology on farm land in oasis in HEIHE region. Plateau Meteorology, 1992, 11(4): 361-370.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 本文对1990年6月-1991年9月期间"HEIFE"中临泽野外微气象观测站的资料进行了大量分析。初步得出了一些干旱地区绿洲内被林带包围的农田微气象特征。 [张强, 胡隐樵, 王喜红. 黑河地区绿洲内农田微气象特征 . 高原气象, 1992, 11(4): 361-370.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 本文对1990年6月-1991年9月期间"HEIFE"中临泽野外微气象观测站的资料进行了大量分析。初步得出了一些干旱地区绿洲内被林带包围的农田微气象特征。
[29]	Xu Ligang, Liang Chuan, Zhou Hongfei, et al.Spatial structural patterns and variability of precipitation over the desert region of northern China. Desert Journal of Desert Research, 2010, 30(6): 1433-1441.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 <FONT face=Verdana>依据中国北方荒漠区35个站点1951—2005年降水资料,运用(旋转)经验正交函数分解(EOF/REOF)、主成分分析、分形理论及地统计学等方法探讨了北方荒漠区降水空间结构型及空间变异性。结果表明,降水空间分布以“相间复杂”型和“东西相反”型为主（对总体方差贡献分别为35.8%和20.4%）;降水趋势自西向东逐渐减弱,有西部增加、中部地区小幅增大而东部地区趋于干旱的可能。新疆地区对全区降水波动方差贡献率达70.4%。新疆地区及青海-河西-河套地区变异函数曲线符合球状模型,内蒙古高原中东部地区符合指数模型;随机因素引起的空间异质性占0.01%~1.62%。20世纪50年代和70年代青海-河西-河套地区变异性最强,新疆地区次之,内蒙古高原中东部地区最弱,90年代以后新疆地区最强,内蒙古高原中东部地区次之,青海-河西-河套地区最弱。新疆地区、青海-河西-河套地区及内蒙古高原中东部地区降水分别在南北方向、东西方向及东北-西南方向异质性最强。</FONT> [徐利岗, 梁川, 周宏飞, 等. 中国北方荒漠区降水空间结构型及变异性研究 . 中国沙漠, 2010, 30(6): 1433-1441.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 <FONT face=Verdana>依据中国北方荒漠区35个站点1951—2005年降水资料,运用(旋转)经验正交函数分解(EOF/REOF)、主成分分析、分形理论及地统计学等方法探讨了北方荒漠区降水空间结构型及空间变异性。结果表明,降水空间分布以“相间复杂”型和“东西相反”型为主（对总体方差贡献分别为35.8%和20.4%）;降水趋势自西向东逐渐减弱,有西部增加、中部地区小幅增大而东部地区趋于干旱的可能。新疆地区对全区降水波动方差贡献率达70.4%。新疆地区及青海-河西-河套地区变异函数曲线符合球状模型,内蒙古高原中东部地区符合指数模型;随机因素引起的空间异质性占0.01%~1.62%。20世纪50年代和70年代青海-河西-河套地区变异性最强,新疆地区次之,内蒙古高原中东部地区最弱,90年代以后新疆地区最强,内蒙古高原中东部地区次之,青海-河西-河套地区最弱。新疆地区、青海-河西-河套地区及内蒙古高原中东部地区降水分别在南北方向、东西方向及东北-西南方向异质性最强。</FONT>
[30]	Rodriguez P C, Encinas A H, Nieto S, et al.Spatial and temporal patterns of annual precipitation variability over the Iberian Peninsula. International Journal of Climatology, 1998, 18: 299-316.https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(19980315)18:33.0.CO;2-LURL [本文引用: 1]摘要 In this study we have examined the spatial and temporal variability of the annual precipitation observations over the Iberian Peninsula (IP) for 47 years and 51 stations. Empirical orthogonal functions (EOFs) were obtained in order to characterise the variability. Four regional precipitation regimes have been identified and the corresponding principal components (PCs) were subjected to spectral analysis in order to obtain the structure of the temporal variations. The relationship between the precipitation and circulation patterns is also investigated. The four leading PCs of annual precipitation are associated with the following patterns: East Atlantic (EA); North Atlantic Oscillation (NAO); Southern Oscillation Index (SOI); Scandinavia (SCAND). The spectra of the precipitation PCs show statistically significant oscillations coherent with those found in the time series of the teleconnection indices. A reconstruction of the time series as a function of the PCs is provided in order to obtain a characterisation of precipitation climatology over the IP.
[31]	Issaks E H, Srivastava R M.An Introduction to Applied Geostatistics. New York: Oxford University Press, 1989.URL [本文引用: 1]