文摘

降雨和地形的高度之间的关系可以对降雨径流水文的研究有着重要的意义。本文的目的是报告年度之间的关系的研究和季节性降雨和地形的高度在沙特阿拉伯(SA)使用全球普通最小二乘法(OLS)和当地地理加权回归(吉尼斯世界纪录)方法。使用OLS方法结果显示高度和春季降雨量之间的显著相关性,与系数的确定,但是没有显著相关的年度和其他季节的降雨。吉尼斯世界纪录局部分析时更为明显的关系进行系数的测定,0.64,0.83,0.82和0.71年,冬天,春天,夏天,秋天雨量,分别。有一些参数估计得到的变异与吉尼斯世界纪录,但大多数的估计表明积极的协会。这项研究的结果证实了那些选择其他研究降雨和高度被发现是相关的空间。作者得出的结论是,使用当地的非平稳模型如吉尼斯世界纪录使他们能够提供更深入的解释降雨和地形的高度之间的关系比OLS等全球模型的空间估计和预测。

1。介绍

理解、评估和预测的空间模式和大量的降雨可能重要的人类的多样性,社会、经济、水文、和生态活动,如农业规划、水资源管理、防洪、地下水补给,森林管理、产业和人口的福利和国家经济1- - - - - -3]。空间和季节性降雨模式和总数量的关键因素在沙特阿拉伯的水平衡方程(4]。

许多科学家研究了协会之间的空间和时间分布的降雨和地形等因素高度(5- - - - - -11),地理位置(8,9],斜率[5,7- - - - - -10[],方面5,7,10,11),接近水分来源如海洋,海洋或湖泊(6,7)和(5,7,8]。这些应用了地貌因素探讨地形和年平均的空间分布之间的关系,季节性,而每月的降雨量在世界的不同部分使用单变量和多个回归模型和地质统计学方法。这些研究发现的空间变异性和月平均平均降水量是最好的被这样的地形变量但结果表明,有不同程度的成功。例如,Sevruk et al。8)高度视为最好的雨量分布的总体预测。Basist和贝尔5)发现,暴露和海拔的产物和暴露变量空间变异性相关年度和平均降雨量,而海拔和坡度是最弱的预测因子。康拉德(7]发现高度强烈的光与降雨事件,但接触和靠近水源与强降雨事件有关。al - ahmadi et al。12]研究了地形之间的空间变化和年平均和季节性降雨在西南部的沙特阿拉伯利用克鲁斯卡尔-沃利斯单向方差分析(方差分析)。地形因素包括地形学的特征(地形),高度,斜坡,邻近山脉的山脊或嵴,靠近红海。当这些因素处理,结果表明,他们估计和年度统计上显著的季节性降雨。

雨量分布通常不同迎风和山脉的背风面。在沙特阿拉伯,西部的降雨量或阿西尔的迎风坡山悬崖减少向北方向由于冬季季风的流行云的形成。东部或山脉的背风坡的降雨量低于西部,由于阿西尔山脉挡住了西风和北西风水汽从附近的水体(13]。海沃德和克拉克6]分析了降水之间的关系、高度和距离大海使用多元回归分析。结果显示ocean-facing和雨影站之间的区别。月降雨和高度之间的关系更明显的雨影站比ocean-facing站。同时,季风月降雨量增加高度和减少与靠近大海。Hatzianastassiou et al。14]研究了降水的时空分布在希腊和报告之间的差异湿润的西部(迎风)和干燥机东部希腊(背风),而希腊群岛有降水很少,主要是在希腊南部地区。

这项研究仅仅集中在海拔因素是主要因素,在应用所有已知的因素相当复杂的研究巨大的沙特阿拉伯地理区域。有一个著名的物理高度和降水之间的关系(15,16),已被许多科学家研究工作在世界不同的地方3,5,10,11,17- - - - - -23]。几个作者发现,然而,在一个圆圈中使用的平均海拔地形以雨量计站的位置为中心,半径几公里改善健康的关系比使用车站本身的高度(7,24,25]。Pedgley [26)发现,降水在情理之中最强烈相关光滑雨量计附近的地形。和洛克伍德(24)使用的平均海拔8公里半径内雨量计的计量。山等。25)的平均海拔4公里网格方块。康拉德(7)采用平均高度在10×10公里²网格。约翰逊和陈27]重新取样海拔从50×50 m²成一个窗口的一个4×4公里²网格。Gouvas萨凯拉里欧和(28)发现变量考虑邻近山脉周围的高度提高山区降雨量增加的描述相比,使用车站本身的高度。Alijani [11]计算的平均海拔地形在一个圆的半径对录音站2.5公里。最近,Gouvas et al。3]表明变量Z′,考虑周围的海拔2.5公里半径内的记录,提高模型的预测性能,可用于插值过程。

全球经典建模技术,如普通最小二乘法(OLS)线性回归或空间回归方法,假设一个渲染过程看作是静止不动的,也就是说,空间不变或均匀。这是以流程运行同样在整个的研究领域,而没有地方变化依赖和解释变量之间的关系(29日]。因此一组全局参数是用来描述的过程。应用这种技术可能,然而,模糊区域的变化预测之间的关系和结果变量。OLS方法处理非平稳的问题和发生的空间自相关残差(30.],但它逐渐明显,当地变化之间的独立和依赖的变量可以扮演重要的探索和解释的角色在空间数据的分析29日]。地理加权回归(吉尼斯世界纪录)是一种局部空间统计方法用于分析空间非平稳变量之间的关系可以在不同位置的位置(31日]。地图生成的应用程序的分析可以起到关键作用在探索和解释空间异质性32]。

降雨展品的非平稳过程,不同的类型、频率和数量从一个位置到另一个地方。这个特性的空间现象可能是地区差别或空间漂移。因此,rainfall-altitude协会可以被视为一种不稳定的关系。虽然似乎没有很多科学研究在文献中报道了吉尼斯世界纪录的使用评估rainfall-altitude关系,Brunsdon et al。33)使用吉尼斯世界纪录探讨降雨和高度之间的关系在英国。他们研究了每年的降雨量和雨量计海拔之间的关系在英国,发现这种分析允许的空间漂移回归参数确定,估计和映射。劳埃德(34)使用的非平稳模型,即移动窗口回归(MWR),通过探讨空间变化高度之间的关系和月降雨量在英国和全球模型得出的结论是,掩盖了广泛的局部变化和当地模型提高预测精度。劳埃德(34]还得出结论,海拔和降雨量之间的关系是复杂的,是降雨的空间变化和方法如吉尼斯世界纪录和MWR提供一个绝佳的机会去探索和理解这些变化。

本研究旨在探索和理解之间的关系的空间变化意味着每年和季节性降雨和雨量计站的高度在沙特阿拉伯使用全球OLS和当地吉尼斯世界纪录模型随着时间的推移,月降雨量数据从1971年到2005年。

2。材料和方法

2.1。研究区域

沙特阿拉伯位于15°和30°之间赤道以北的37°和52°东格林威治子午线(图1)。它周围是红海(2250公里)到西方和阿拉伯海湾东(500公里),这被认为是水蒸气在沙特阿拉伯的主要来源。这个国家的地形可分为地区沿海平原,西部高地、西部高原,内志高原,东部高原,高原,北部和空白之地沙漠(图2)。沿海平原包括Tihama海岸西部的西部山区,长约1800公里,并在阿拉伯海湾东部沿海平原,长约500公里。西部高地的著名的沙特阿拉伯的地形特征,这叫做Hijaz-Asir崖。它平行于西部沿海平原延伸约1700公里,海拔上升2990米。其范围从120公里到200公里,宽度窄的北部和更广泛的中心和南部。山的斜率相对陡峭的向海在西方但平缓转向东方。沙特阿拉伯的中心内志高原上升到800至1100米,包括Tuwayq山脉,形成一系列跨越800公里。东部高原海拔170米和400米之间的范围(35]。

2.2。降雨和高度数据

本研究使用的数据从180年降雨站每月35年的记录从1971年到2005年。提供的数据是水文部门的水和电。月降雨量数据被分为四个季节,即冬季(型号)、弹簧(高于3),夏季(6月)和秋季(9)。从每月的降雨数据,作者计算年度和季节性降雨的手段。高度数据是来源于一个ASTER与30米空间分辨率DEM (36]。

2.3。地理加权回归(吉尼斯世界纪录)

普通最小二乘法(OLS)或线性最小二乘估计之间的关系是一个全球性的方法一个因变量和一组一个或多个独立变量,可以写成37] 吉尼斯世界纪录扩展了传统OLS回归结构允许当地而不是全局参数识别和估计的模型写成(31日] 的因变量退化是一组独立变量,每个用和参数可以改变空间。在此,表示的经度和纬度坐标空间和点是一个实现的连续表面参数值和测量这表面点集来表示空间变异性的表面31日,38]。

吉尼斯世界纪录是一个局部空间统计方法用于检查和确定空间非平稳变量之间的关系时不同位置的位置(31日]。空间中影响社区可以评估申请吉尼斯世界纪录;然而,这不能使用传统OLS方法,它只产生一个回归方程总结全球依赖和解释变量之间的联系(31日,39]。吉尼斯世界纪录产生空间数据,解释变量之间的关联的空间变化。假设是特性(观测)彼此相邻的另一个更大的影响参数估计比特性之间的距离(32]。为了在吉尼斯世界纪录中指定地理加权结构模型,这需要内核形状和带宽的规范。总的来说,如果观察经常分布在研究区,然后用一个固定的带宽内核是一个适当的选择。如果观察集群而不是定期间隔,然后用一种自适应的带宽可以选择内核。带宽可以使用三种方法:指定用户提供,尽量减少交叉验证函数,或者减少Akaike信息准则(AIC)。的拟合优度广泛用于吉尼斯世界纪录是纠正AIC (37]。吉尼斯世界纪录的AIC准则计算(40] 在哪里的观测数据集,是残差的标准差的估计,和tr ()是帽子的跟踪矩阵。AIC可用于比较模型相同的独立变量,也可以用来比较全球OLS模型与当地吉尼斯世界纪录模型(37]。系数测定和AIC用于本研究比较OLS和通过模型的拟合优度。

吉尼斯世界纪录的模型将被用来建立一个当地的回归方程为每个在研究区降雨站为了研究降雨和高度之间的关系。惠勒(41)指出,然而,当变量高度相关的系数估计局部和整个空间,可能会有当地的共线性问题,可为预测变量评估通过计算条件数(42]。条件是一个诊断的敏感的一个线性方程的解决方案是小矩阵系数的变化。结果与条件相关的数字大于30可能是不可靠的,是共线性问题的迹象43]。通过测定模型中的另一个问题是在——和underpredictions指定应该随机分布的回归模型。聚类,和/或underpredictions表明,至少有一个关键的解释变量是失踪。空间自相关(莫兰的我)方法可以用来检查是否通过模型残差表现出显著的空间集群。全球莫兰的我统计数据提供了一个测量的空间自相关程度基于位置的事件和值在同一时间与事件相关联。它表明空间集中或分散的程度对于一个给定的点模式(44]。该指数,计算如下: 在哪里是一个属性特征的偏差从它的的意思是空间特性之间的重量吗和;等于总数的特性;最后,是所有空间的总重量。统计上显著的集群高和/或低残差(模型下,overpredictions)表明,吉尼斯世界纪录模型分类错误(45]。

2.4。在沙特阿拉伯气候和降雨量

根据Koppen-Geiger气候类型,沙特阿拉伯是归类为热,干燥的沙漠气候BWh编码,在“B”表明,土地干旱,“W”表明沙漠降水下降主要是在冬季,和“h”表示炎热,干燥的气候(46),除了西南高地。沙特阿拉伯属于大多数人的主要影响副热带高压系统造成重大的温度和湿度的变化。气候的影响不同的气团运动,当地的地形,接近水分来源。地形对温度和降水具有明显的影响。阿西尔山脉西南地区表现出适度的温度和较高的平均年降雨量,而平均年降雨量非常低的国家,不规则。温度高,湿度较低,除了小条沿海地区(47,48]。

沙特阿拉伯的气候可以解释通过考虑不同的气团运动,影响降雨分布(49]。有三个主要方面的水分流入王国,包括(我)热带海洋气团(季风类型),来自印度洋和阿拉伯海,带来温暖、潮湿的空气,产生大量的降雨在南部,西南部和东南部。这方面在深秋和夏季盛行;(2)从大西洋热带大陆气团的中部和北部非洲大陆,带来温暖和潮湿的空气的西海岸和盛行冬季温和低产生大量的降雨;(3)海洋极地气团,源自地中海东部和北部和西北部地区的影响沙特阿拉伯。他们在冬季盛行,产生适量的降雨(高48- - - - - -51]。

平均年降雨量在沙特阿拉伯普遍较低,主要是在冬季和春季,除了在西南地区,年平均降水量相对较高和全年发生由于季风条件在夏季和地中海北部西风气团在冬天35]。在沙特阿拉伯,在春季降雨总量贡献最多的年降雨量(37.11%),其次是冬季(23.14%)和下降(22.21%),而最低的贡献是在夏季(17.27%)。最高年平均降雨量发生在秋天(212毫米)和夏季(208毫米),其次是春季(180毫米)和冬季(113毫米)。

图4显示了在沙特阿拉伯和季平均降水量分布在1971和2005之间。冬季期间,降雨的影响主要是由气旋系统和最高雨量(43 - 113毫米)发生在西南部和东北部。前者可以归因于海洋极地气团来自地中海和大西洋,这是结合当地的影响红海和Hijaz-Asir崖地形降水发生,而后者可以归因于方面从地中海,带来湿润和凉爽的空气质量产生对流降雨(52]。温和多雨(26-42毫米)发生在中部和低降雨量南北中央(0-25毫米)。在春天,最高降雨量(71 - 180毫米)发生在西南地区,由于季风的影响湿空气渗透从印度洋。这个区域也是影响主要由阿西尔山脉的悬崖。有温和降雨量(39 - 70毫米)中部,西部,北部和东部地区收到的最低降雨量(0-38毫米)由于干燥的北方气团。在夏季,最高降雨量(45 - 208毫米)发生在西南地区,这是由于对流的空气中不稳定。水分继续从西南季风气流的流动,提供生产在南方雷雨和沿着红海悬崖4]。在秋天,高和中等雨量(45 - 208毫米,33-56毫米)发生在西南地区和西部地区的南部,而低降雨量(14-32毫米)发生在西部和中部和东部的部分地区。最低降雨量(0 - 13毫米)是在北方,摘要,在东部阿西尔山脉(lee病房)的一面。在这个季节,西南气流减少和西风空气从地中海带来了空气湿度,使冬季热带条件的方法。南部地区的影响下一个红海槽和地中海抑郁,导致降雨(53]。

3所示。结果与讨论

这项研究开始探索和理解空间高度之间的关系和年度的变化和季节性降雨在沙特阿拉伯使用全球OLS和当地吉尼斯世界纪录模型。分析使用ESRI ArcGIS软件(v10.1)。在吉尼斯世界纪录模型中,自适应内核与AIC估计带宽被选中;带宽是发现通过最小化AIC值。自适应选择内核而不是固定内核,因为降雨站不定期在研究区域定位;也就是说,它们不均匀,在一些地区聚集。

正如前面提到的,一些科学研究报道的文献表明,平滑的高度值降雨站(即。,平均海拔约车站)可以产生更好的结果比降雨站网站本身的绝对高度。首先,OLS和吉尼斯世界纪录分析使用不同的滤波窗口大小进行年度和季节性降雨通过确定系数来评估性能。为了评估平滑窗口大小的影响之间的关系高度和降雨和决定最合适的窗口大小,六个空间平滑窗口大小对年度和季节性降雨进行了测试。降雨站是计算的平均高度在6平方窗户尺寸从1×1到5×5,10×10,15×15、20×20日和25×25公里²以及源ASTER DEM数据在30×30米²决议。

图5展示了全球确定系数派生与OLS模型对不同的平滑窗口大小意味着高度值。一般来说,全球OLS模型解释大约50%的春季降水的变化,而对于年度,冬天,夏天,秋天,模型的解释的降雨变化小于10%。这可能归因于这样一个事实,年降雨量最大的比例最高(37.11%)发生在春季和降雨总量(71 - 180毫米)在本赛季发生在西南地区的研究领域,由于降水影响主要由阿西尔的崖山和季风的影响湿空气渗透从印度洋。阿西尔山脉地形降水有规律的发生,而对流降水通常发生在这些高地的山麓。虽然地形和对流降雨发生,经过高度的影响,前者影响更大程度上比后者。

窗口大小而言,春季降雨量与海拔高度相关使用1公里窗口()其次是30米,5公里和10公里(,),而20公里和25公里窗口显示最低的关系(36,)。平均年度和季节性OLS模型为每个窗口大小0.14 30 m, 1公里,5公里、10公里、0.13 15公里,0.11 20公里和0.09 25公里。

图6显示了本地确定系数()派生与吉尼斯世界纪录模型对不同的平滑窗口大小意味着高度值。注意,与高度相关的年度和季节性降雨空间利用七平滑窗口介于0.59和0.85。平均使用30米和1公里,使用5公里和10公里,使用15公里,20公里使用窗口大小25公里。确定系数的平均值()低(0.09 - -0.14)使用OLS和高使用吉尼斯世界纪录(0.59 - -0.85),平均海拔窗口大小选择根据吉尼斯世界纪录的结果。本研究选定的窗口大小将是15公里,因为它产生的最高价值使用通过测定模型的价值。

比较确定的系数()和AIC全球OLS和当地吉尼斯世界纪录模型使用选定的窗口大小,15公里,如表所示1和图7。OLS模型解释了11%,4%,54%,1%,和−0.01%的年度的空间变化,冬天,春天,夏天,秋天雨量,分别。唯一可以接受的适合在春天(54%)。吉尼斯世界纪录模型解释了78%,64%,83%,82%,和71%的年度的空间变化,冬天,春天,夏天,秋天雨量,分别。所建议的伯纳姆和安德森(54),aic两个模型之间的差异被认为是重要的如果是大于6。的差异之间的aic OLS和通过模型介于82和212之间,强有力的证据显示改进的适合模型数据的吉尼斯世界纪录。结果意味着吉尼斯世界纪录模型解释了更高度的变化关系和降雨量比OLS模型。OLS模型未能占大多数的降雨空间变异在所有季节除了春天,随着和aic值显示,因此通过测定模型被用来适应模型和结果提出和讨论如下。

结果与发现的(33,34,55]。例如,劳埃德(55)发现,使用月度沉淀1999年的英国,使用OLS的高程和降水之间的关系似乎弱相关(使用吉尼斯世界纪录),而改善的关系()。在不同的研究领域,Mandal et al。56)发现,女性乳腺癌和前列腺癌之间的关系在美国男性县级时更明显表现吉尼斯世界纪录分析()比OLS ()。林和温57)检查登革热蚊子和dengue-human关系之间的关系,发现吉尼斯世界纪录(调整)发现地理异质性比OLS(调整)。潜在原因为什么吉尼斯世界纪录的表现比全球OLS在这项研究可能归因于前模型区分空间高度之间的关系的变化和降雨而后者全局模型掩盖了这种差异。同时,随着观测降雨时空分布不稳定;也就是说,他们从一个位置到另一个不同;全球OLS模型可能没有发现很大一部分当地的变化。这也许可以解释穷人由于全球OLS模型。

一般来说,如表所示2,通过测定模型复制和安装数据相当不错,海拔解释78%的年降雨量空间变化(在沙特阿拉伯)。至于季节性降雨,在春天最可预测的季节性降雨是(和在夏天),这意味着一个非常强大的空间高度与降雨量之间的相关性在这两个季节。下降()和冬季()结果占最少,但仍表示强烈的相关性。吉尼斯世界纪录当地回归方程模型建立了一个为每一个研究区降雨站。然而,当高度集群空间变量的值,有可能与当地的共线性问题。结果变得不稳定,模型变得不可靠的当地的共线性,这是测试使用条件(CN)和莫兰的。从表可以看到2CN数字不到30,表明不违反当地共线性。另一个适当的检验统计量是莫兰的我,它是用来测量残差空间自相关的水平。考虑到z得分大于或小于1.65−1.65年度和季节性降雨,表明标准化剩余的模式似乎并未比随机统计不同,不存在空间依赖性。残差大约是正常的,只有不到2.5%(5/180)的降雨量站标准化残差大于3个标准差高于或低于平均值(表2)。然而,与这些极端降雨站残差是分散在沙特阿拉伯和不是集中在一个特定的区域。作者从这个吉尼斯世界纪录模型拟合数据推导出合理没有当地的共线性和空间依赖性。

局部加权系数的测定(),量化模型观察之间的性能和安装降雨值被映射图8年度和季节性降雨。的值没有同质分布在沙特阿拉伯。整个吉尼斯世界纪录回归拟合最好的西南部和中部西部王国的年度和春季降雨;西南地区在冬季;在夏天,在中央西部,在西南地区的一小部分。作者从这个模型表现良好,推导出考虑降雨的空间变化的复杂地形学的地形阿拉伯盾(沙特阿拉伯西部),其中包括汉志和阿西尔高,高的西部和东部斜坡,山麓,Tihama(海岸平原)。尽管大量的平均年降雨量不同空间在这个复杂的地形,这种变异的模型考虑到了相当不错。

通过测定模型还安装在冬季和夏季东部和东北部。至于冬天,结果产生一个温和的拟合的反比关系(高降雨量低海拔),在这个季节降雨主要是由于地中海萧条的影响。在夏天,弱阳性的结果产生一个温和的拟合关系(低降雨量低海拔),在本赛季的平均年降雨量较低。相对应的模型没有产生结果在中部,北部和东北部地区和年度所有季节的降雨在年度的东部地区,春季和秋季降水;在夏天和秋天和西南。作者推导的,大部分仍然无法解释的方差在这些地区和其他变量必须包含在模型规范,如接近水分来源,气团运动,温度和压力。

吉尼斯世界纪录的空间变化参数估计高度如图9。高度参数估计的值大,作者推断小增加高度对应于一个大的降雨量增加。在年度和季节性降雨,降雨和高度之间的关系表明,增加降雨将密切相关的增加高度在南部和西南地区的红海。这样做的原因可以归因于当地的地形和空气群众运动。数据显示2和3,它可以指出,阿西尔的崖岭山脉西南地区分为两个截然不同的区域,即西部和东部斜坡。后者的特点是温柔的斜坡,但前者非常陡峭的斜坡。

作者认为这意味着西部斜坡上的高度迅速下降;形成西部山麓,而在东部斜坡,高度逐渐降低,形成了高原。西部斜坡上获得更多降雨比东部斜坡,前者是位于迎风面而后者在背风的一面。作为西部斜坡在靠近红海的水体,以及沿海地区位于靠近西斜坡的丘陵地带,地形和气候影响的令人振奋的机制促进阿西尔高地潮湿的空气。

中央西海岸和区域沿着Tuwayq山脉海拔显示适度的积极关系和降雨期间年度以及季节性降雨。降雨和高度之间的关系是相当有限的北半部沙特阿拉伯。高海拔地区不一定获得更多降雨,但一些地方降水量高海拔低(逆关系),如西南地区东部斜坡上特别是在夏天和秋天。这可以归因于雨季前在深秋和夏季,来自印度洋和阿拉伯海,带着温暖和潮湿的空气。另外,逆高度和降水之间的关系可以是明显的在中部,东部和东北地区的沙特阿拉伯在冬天。海拔较低的东部地区(东部沿海),高降雨量发生在冬天,在中部和东北地区的中等高度,有低的降雨。

吉尼斯世界纪录的空间变化参数估计的拦截如图10。地图时拦截表示降水的分布高度等于零,也就是说,拦截的值很大,这表明降雨量高无论高度。一般来说,可以看出,截距值往往是积极的和大型的年度和季节性降雨的西南地区。此外,积极和大截距值发生在中部,东、中部地区和东北地区在冬季和春季期间,尽管在夏季和秋季,大值只发生在西南地区。高度参数估计的解释支持了假设在低海拔的地区可能会收到高降雨而在更高海拔可能会收到低降雨量由于当地地形由于靠近潮湿的空气来源和季节性气团的动作。

表3显示了观察到的描述性统计和估计意味着大量的降雨除了空间和时间变化的估计降雨量图11。注意,整个时空变异和雨量分布估计相当不错的模式相比,观察到的模式。然而,有变异的最大和最小数量的降雨。最低意味着大量的降雨是高估了(小范围),而最大的意思是数量被低估(大范围)年度和季节性降雨。之间的差异观察和估计的最小数量的平均降雨量(ΔMin)很小,介于1和4毫米为年降雨量季节性降雨和15毫米。最大的差异最大的观察和预测平均降雨量(ΔMax)年度(128毫米)和秋季(102毫米),其次是夏季(49毫米)。冬季和春季显示最低的差异与32毫米和22毫米,分别。至于大低估的最大值(ΔMax),这并不奇怪,因为观察到的峰值最大降雨是极端和代表一个或两个降雨站在180站在夏季和秋季,没有极端的差异将会降低。最低的最大差异(ΔMax)在春季表明,春季降雨预计对时空模式和年平均降雨量。

4所示。结论

在这个研究中,降雨和地形的高度之间的关系分析了在沙特阿拉伯使用全球普通最小二乘法(OLS)和当地的地理加权回归(吉尼斯世界纪录)方法使用地理信息系统。月降雨量数据在1971年和2005年之间180年降雨站使用这些建模方法和结果进行了比较和批判性的评估。平滑的高度值为降雨电台报道生产结果给予更好的结果比降雨站站点使用绝对高度。在这项研究中,使用了不同的滤波窗口大小和评估15公里窗口大小被选中,因为它产生的最高价值系数的确定和显示改进得到的回归方程。

一方面,OLS结果可能为春季降雨量约占54%的变异,而结果是令人不满意的年度和其他季节性数据只占不到11%的变异。另一方面,空间变化的吉尼斯世界纪录可以解释更好的年度和季节性降雨与64%到83%的结果。分析表明,积极联系降雨和高度最为明显的西南部分阿西尔的崖岭山脉,西部部分沿汉志悬崖沿Tuwayq山脉,通过适度的关系。模型不太适合在中部,北部和东北部地区,因为大部分的方差仍然无法解释在这些地区和其他变量必须引入模型获得改善的结果。结果表明,高海拔并不总是得到更多的降雨量;一些海拔较低的地区获得更多的降雨等东部和东北部地区在冬季的降水主要是由于通过萧条的影响来自地中海。

高度的物理特征变量用于返回的吉尼斯世界纪录模型回归方程产生满意的值确定系数的随机标准化残差。当地的回归方程也可以被应用到其他时期在沙特阿拉伯估计平均年度和季节性降雨。此外,本研究中使用的高度变量可以自动从数字高程模型数据免费和网上。在吉尼斯世界纪录中当地各降雨回归方程,可以使用高度作为协变量变量空间插值产生降雨地图,尤其是对于那些站和地区系数高的决心。作者得出的结论是,使用当地的非平稳模型如吉尼斯世界纪录了一个更好的账户比OLS等使用全局模型的空间估计和预测。也得出结论,结果可能对降雨径流的研究有着重要的意义。进一步的研究对这个话题在沙特阿拉伯应该关注包括更多的独立变量,如接近水分来源,气团运动和风向,温度和压力。

利益冲突

作者宣称他们没有冲突,相关或材料相关的经济利益或商标描述的研究本文中提到的。