地理空间的趋势和年代际异常极端降雨量乌干达,东非

文摘

趋势和可变性串联组成的均值最高15日降雨强度每年进行分析考虑整个乌干达。数据提取高分辨率(0.5°×0.5°)网格普林斯顿的日常系列全球营力覆盖1948 - 2008年期间。可变性分析使用非参数方法和经验正交函数异常指标。可能司机降雨变化的调查。使用累积等级不同方法的趋势进行了分析。一般来说,高于长期平均降雨量从1950年代中期到1960年代末和1990年代。从1970年到1980年代末,降雨减少的特点。第一次和第二次主导模式的可变性与印度洋偶极子和北大西洋指数的变化,分别。尼诺3的降雨变化的影响国内某些地方的人们也是很明显的。南部和北部地区有积极的和消极的趋势,分别。 The null hypothesis(没有趋势)集体拒绝在5%的显著性水平的系列7 168网格点。的见解从本研究的结果对水资源规划和管理的风险至关重要的应用程序。

1。介绍

天气条件的变化似乎改变水灾害的频率和严重程度从正常出现在世界不同的地方。重要的是,极端降雨事件直接相关的基于风险的水文气象应用程序的规划和管理。在同一条线上,几项研究已经进行极端降雨在世界的各个部分包括孟加拉国(1,马来西亚半岛2],黑山[3],德国西部[4)、菲律宾(5],西藏东部和中部[6),乔治亚州(7],非洲南部和西部[8)、伊朗(9),和加勒比地区(10]。其他相关研究包括(11- - - - - -15]。

防灾对基于风险的水资源管理,有必要理解历史变化的极端降雨和任何相关的驱动程序。最近的一些rainfall-related灾害造成的生命和财产安全研究领域包括乌干达的洪水Kasese地区早在2013年5月和2016年5月中旬,以及埃尔冈山的致命的山体滑坡发生在2010年3月和2012年6月。一般来说,一些最近的热点地区的洪水事件包括Kasese地区以及地区都是(Katakwi Amuria覆盖区,索里提,木村,Bukedea,和Kaberamaido)。尽管如此,2007年9月的洪水发生普遍,造成的破坏在东部,西部和中部地区的乌干达。乌干达的山体滑坡尤其是西部由于地震,但是却没有降雨16]。另一方面,埃尔冈山的山体滑坡的脚在Uganda-Kenya寄宿生,而由于高降雨量比地震活动(17]。

rainfall-related灾害发生的可能在该研究领域也可能加剧了流域行为的改变由于人为因素,如砍伐森林,过度放牧,城市化地区的扩张。而计划可以实施处理人为因素的影响,例如,通过集水区恢复,当地社区敏感和监管管理策略的河岸,山区,等等,极端降水的时空变化的理解将提供一个有价值的支持应用程序的基于风险的规划和管理等相关rainfall-based灾害。不幸的是,穷人的气象监测站分布,短期数据记录长度,完全和可疑数据质量影响的分析将提供深入了解基于降雨时空变异性的明确性和乌干达的趋势。此外,以往的研究对降雨变化(18,19)和趋势(20.- - - - - -25]在研究区所在地区倾向于主要集中在季节性或年度总额。这样分析季节性或每年的降雨量比风险有关,而农业水资源管理。然而,年降雨量的趋势和变化最大值最近进行的(26]虽然基于有限只有维多利亚湖流域的报道。最后,详细研究分析趋势和变化的证据极端降雨事件的考虑整个乌干达不能发现本研究在文学的时候。

因此,本研究旨在(1)调查地理空间的趋势和变化在极端降水强度和(2)评估可能的司机的降雨量的变化。

2。材料和方法

2.1。研究区域

乌干达(图1)是一个内陆国家位于撒哈拉以南非洲地区的核心。国家热带气候,在东北半干旱。乌干达覆盖约241040公里²包括水体和沼泽的近18.2%。的地貌可能影响研究区降雨量变化包括山(即。,Mount Elgon and Mount Rwenzori) and water bodies (e.g., Lake Albert, Lake George, Lake Edward, Lake Victoria, Lake Kyoga, and the White Nile River). Uganda has the Western Rift, also called the Albertine Rift, along its western border. The population density of the various districts of Uganda by 2010 is provided in Figure2。

2.2。降雨量数据

在网格(0.5°×0.5°)形式,全球每天的降雨量数据普林斯顿的全球营力(pgf) [27)下载http://hydrology.princeton.edu/data/pgf/0.5deg/[12-02-2016]访问。PGF降雨的空间域提取了168网格点(见图1网格点)。由于其鲁棒性的变化分析,PGF-based数据被用在许多研究[28,29日]。的PGF-based系列1°×1°空间分辨率和最初覆盖了1948 - 2006年期间最近精炼到0.5°×0.5°网格单元大小和扩展从1948年到2008年。的pgf observational-reanalysis混合(27]。换句话说,数据来源于的组合NCEP-NCAR再分析数据集(30.)与其他几个observational-based降雨产品包括TRMM、CRU TS2.0, GPCP, SRB的美国国家航空航天局兰利研究中心。PGF数据没有缺失值在整个数据段在所有选定的网格点。

一般来说,可利用/模型降雨数据集被偏见在繁殖观察极端事件(31日],尽管一些免费的产品(例如,PERSIANN-CDR)正开始成为代表承诺极端水文气象条件在世界某些地区(32]。在这项研究中,在8个气象站(每日数据表1)研究区域首先被用于调查PGF系列变异性分析的有效性。数据从所选车站1 - 5得到的水和环境,乌干达。品质管理数据采用站6 (33]。此外,系列获得了车站7和8的一项研究[34]。一些缺失值在车站1 - 5的数据填充利用反距离加权插值技术同样适用于(34]。

在每个车站的位置,极端降雨事件提取从观察和PGF系列。从日常降雨获得极端事件的一种方法是提取每年最高的强度。甚至可能高估或低估的PGF极端事件的数据,每年平均十五最高价值观被认为代表的一般条件极端降雨和用于统计分析。此外,有效性检查的一致性就本研究的目标,非参数方法(先生)异常指标应用于提取降水年代际异常从观察和PGF系列。纳姆的吸引力的特性是它的容量,消除可能的异常值的影响的系列变化分析。提取的同现异常的观察和PGF-based降雨(图以图形的方式说明了3)和统计(表1)。这是明显的从图3从观察到的年代际振荡高点和低点异常有些高估或低估的PGF系列。据统计,零假设(没有相关性的异常实际降雨量和PGF系列)在5%的显著性水平检验。而被拒绝在车站4 - 8人,接受了车站1 - 3(表吗1)。此外,在车站2 - 3负相关,这意味着当展品实际降雨量增加一些数据段,PGF系列相应的繁殖减少。这些结果从图3和表1表明PGF系列在繁殖性能的变化实际降雨量变化从一个位置到另一个地方。这可能是由于限制PGF充分捕捉来自区域的影响特性,如地形、水体、在极端降雨空间变异研究统计数据。然而,使用PGF系列变化分析特别是一些过滤后使用合适的时间尺度波动的数据通过纳姆应用于本研究仍然可以给出了解整个研究极端降水的变化。

2.3。气候指数

归因降水变率,三个气候指标。这些系列都是每月的时间分辨率包括印度洋偶极子(IOD),北大西洋涛动(NAO)指数(35),尼诺3 (36,37]。IOD是异常的海表面温度(SST)区别西方(50°-70°E和10°S-10°N)和东南部(90°-110°E和10°S-0°N)赤道印度洋。NAO指数规范化海平面气压(SLP)区别雷克雅未克,直布罗陀,亚速尔群岛(35]。尼诺3是该地区平均海温指数尼诺热带太平洋区域90 - 150°W和5°存在°S。选择这些气候指数是基于他们的相关性在过去的研究18,19,26,38)的降雨量的变化来解释研究区位于赤道地区。气候指数从以下链接下载:(一)http://www.jamstec.go.jp/frcgc/research/d1/iodIOD的[20-01-2014]访问的(b)http://www.esrl.noaa.gov/psd/gcos_wgsp/Timeseries/NAO/NAO[16-04-2016]访问(c)http://www.esrl.noaa.gov/psd/gcos_wgsp/Timeseries/Nino3/[29-01-2013]访问尼诺3

趋势和变化分析,月度系列的气候指标转化为年度时间尺度的网格降雨。

2.4。降水变化分析

2.4.1。非参数异常指标方法(先生)

异常描述变化系列的派生使用纳姆(39- - - - - -41]。NAIM依赖卷积的新系列应用于(1)降雨在每个网格点和(2)所选的气候指标和/或系列。实现NAIM在这项研究中,免费的趋势和变化分析工具“CRD-NAIM”[42,43)及其支持文件下载https://sites.google.com/site/conyutha/tools-to-download/[09-07-2016]访问。一些进一步的信息在附录中提供的方法一个。

2.4.2。经验正交函数(EOF)

检查结构,解释方差的最高额NAIM异常在不同的网格点,进行了EOF分析。结构和抽样维度在空间和时间方面,分别。作为一组获得了EOF结构在第一个(即生产。结构)维度。互补的结构称为主成分(pc)在抽样(即产生。,时间维度。当然,eof和pc是正交的维度。让电脑所以价值可变性分析正交性质,也就是说,缺乏相关性。孤立的地区类似的时空变化,以便识别区域最大的变量之间的相关性及其组件,需要旋转的特征向量(44,45]。这是使用最大方差法实现的过程中,可以找到的细节记录在几个文献来源(44,46]。

2.4.3。相关性分析

在虚假设条件下没有相关性的降雨变化和变化之间的可能的司机,共存的NAIM异常降水的气候指标和那些在每个网格点在显著性水平进行评估。如果接受了相关系数低于临界值。

2.5。趋势分析

2.5.1。统计趋势检验

测试零假设没有趋势的非零的意义的斜率线性变化的系列(在每个网格点)随着时间的推移,的方法41- - - - - -43)基于累积使用等级差异。最近发展趋势测试方法也纳入“CRD-NAIM”部分中提到的工具2.4。1。的详细统计CRD附录中提供了测试B。

2.5.2。趋势斜率

而统计CRD测试给信息的增加或减少的方向变量,给出的大小变化的趋势斜率。的价值在每个降雨量计算网格点的方法(47,48]。

3所示。结果与讨论

3.1。降水变化分析

3.1.1。颞可变性

图4显示了时间载荷以及变化的解释变异量与个人电脑。第一和第二个人电脑(图4(一)),分别为35.7%和21.2%,变异的解释道。考虑中国共产党合并分析降水城市规划机构(CMAP)的1979 - 2001年期间在东非乌干达所在(25]还发现第一(EOF1)和第二(EOF2)主导模式的变化来解释约30%和15%,分别。根据(49),获得明显分离EOF的样本大小,抽样误差必须小于其间距从邻近的特征值。最后,重点放在了前两个eof因为他们完成的标准49]。换句话说,前两个eof被认为更有意义的解释可能代表的可变性比其余的eof噪音。

在颞EOF因子载荷,零水平线,即参考变化对应的均值长期系列。考虑整个乌干达所在空间域,第一次的均值变化的两种主导模式、显示,有一个振荡(OH)的高载荷从1950年代中期到1960年代末和1990年代以及2000年代早期(图4 (b))。从大约1970年到1980年代末,载荷振荡低(OL)展出。

3.1.2。空间变异性

图5显示了EOF因子载荷的空间变化。最主要的变化模式,EOF1(图5(一个)),维多利亚湖周边地区,西南部分地区和北部地区里拉,帕德尔和基特古姆积极倾向于负载进行恐怖主义活动。然而,西方的艾伯特湖周边地区和东北地区负面加载。第二主导模式变化、EOF2(图5 (b)),赤道以北地区的西半部通常加载积极;东部有负载荷。空间的平均值的EOF1模式和EOF2提出了(图5 (c))。在东北地区降水异常加载负面。EOF因子载荷显示空间差异如何影响大规模的海气相互作用强度的降雨变化可能不同从一个国家到另一个的一部分。例如,热带辐合带(ITCZ)的迁移导致降雨纬度的差异。此外,从影响小气候的差异也会导致全国降雨的空间变化。其他因素可能导致降雨的异质性研究区域包括区域特性的影响,例如,地形、水体已经突出显示部分1,等等。

图6显示了不同降水年代际异常的时空变化。西北地区(图6(a))以及地区南部的艾伯特湖(图6(b)),降雨量高于参考在1950年代到1960年代中期。从1960年代末到数据的结束期(2008),通过减少降雨特点是比增加。在西南地区与卢旺达边境附近哦和OL在1980年代和1960年代,分别(图6(c))。然而,在东南部地区(数字6(d)和6(e)),哦,是在1990年代和1960年代。OL在1950年代和1970年代。这些结果与最近的一项研究的结果一致(26年最大值的变化观察或站降雨在同一位置。都是地区以及周边地区埃尔冈山(图6(f)), OL在1950年代早期在1990年代。哦,发生在1970年代和1960年代。北部(图6(h)),帕德尔和基特古姆地区进行恐怖主义活动,OL和哦在1960年代和1950年代,分别。降水异常从1970年代到2000年代末倾向于波动的参考。东北地区(图6(g)) Kaabong、Kotido Moroto地区,降雨异常越过多次引用的数据段。换句话说,降雨量的变化并不是持久的方式。

值得注意的是,倾向于降水变率不同(尽管在不同区段)从一个国家到另一个的一部分。可能正如短暂在前面提到的,这可能是由于不同的小气候或从地区水体等特性的影响,地形,或者转变土地覆盖和/或使用的降雨变化。

零假设(自然随机性)被拒绝(接受)如果一些NAIM异常下降外(内)()置信区间。虽然不同地区的平均NAIM异常如图6没有一般在5%显著水平,颞可变性的意义提出了单独的网格点的图吗7。

3.1.3。连杆的降雨变化大规模海气相互作用

图8显示链接的降雨变化气候指数的变化。空间映射是通过表面插值(克里格方法)。最主要模式的可变性(EOF1)(图5(一个))共鸣IOD(图的变化8(一个))尤其是在南部,在维多利亚湖地区。每年,ITCZ的纬向运动带来了不同的降雨在乌干达的南部和北部地区。当ITCZ逐渐离开赤道向北移动,夏季降雨级地增长,从而改变着双峰降雨模式是典型的维多利亚湖周围的地区内,盆地北部的单峰型。这ITCZ迁移与印度洋海温的变化,从而解释为什么最主要的空间结构,也就是说,EOF1(图5(一个)),与降雨量之间的相关性变化和异常IOD(图8(一个))。

北部地区的降雨变化似乎更与尼诺的变化3 IOD的比。虽然之间的联系强度的降雨和尼诺3低于IOD,降雨时间异常和变化之间的相关性在尼诺3也是西南地区可见。在一项研究厄尔尼诺南方涛动(ENSO)和年际降雨变化(在乌干达19),正面和负面的相关系数也与尼诺发现3。一般来说,连锁的赤道地区的降雨变化与ENSO也记录(18,25,50]。

第二个主要模式的变化(EOF2)(图5 (b))对应的变异NAO指数(图8 (b))。这表明,上述的西半部地区降雨赤道是来自北大西洋的振荡的影响。

3.2。统计趋势分析

图9显示统计趋势每年导致的极端降水强度。空间映射(图9(一个))是通过表面插值(克里格方法)。基于图9(一个),而南部(特别是在维多利亚湖)以及Tororo的西南地区,Bududa,等等有一个长期的降雨量增加,北部地区的特点是减少。有可能最近Bududa滑坡在2010年3月和2012年6月可能是由于最近降雨量的增加。西尼罗河地区Zombo、Nebbi Arua在某种程度上在降水显著减少。乌干达西南部,降水极端事件在减少和增加的特征。相似的结果也发现了(51尽管使用季节和年降雨量总数。有重大趋势方向的位置如图所示9 (b)。

4所示。结论

本研究评估了时空变化和趋势在极端降水强度基于高分辨率(0.5°×0.5°)网格普林斯顿的日常系列全球营力(pgf)覆盖整个东非乌干达的1948 - 2008年期间。可变性分析是基于经验正交函数法和非参数异常指标。降水变化的共存与大规模的海气相互作用研究。统计分析的发展趋势进行了使用最近推出了方法依赖于累积等级差异数据。

一般来说,高于长期平均降雨量从1950年代中期到1960年代末,1990年代以及2000年代早期。然而,从1970年到1980年代末,降雨减少的特点。最主要模式的可变性(EOF1)共鸣与印度洋的海洋表面温度的变化。第二个主要模式的变化(EOF2)对应于海平面气压的变化在北大西洋。尼诺3的降雨变化的影响国内某些地方的人们也是很明显的。

而一般南部(特别是在维多利亚湖)以及Tororo的西南地区,Bududa,等等有一个长期的降雨增加,北部地区降水减少的特点。为数据提取的总168网格点,零假设(没有趋势)拒绝了7集。为积极的和消极的趋势,被拒绝在4和3网格点,分别。

基于降雨的变化评估使用PGF数据,颞降雨变化数据段既表现为振荡和长期的增加或减少。众所周知,当短期数据用来进行频率分析,降雨分位点可能是偏见来自那些将获得长期的系列。鉴于降雨量的变化也可能被解释成合适的异常气候指标,这种偏见短期降雨分位数的数据可以使用合适的长期降雨变化估计司机。此外,司机降水变率可以用来预测即将到来的时间的减少或增加降雨量。一般来说,变化和气候系统的变化是倾向于改变rainfall-based或水性灾害的频率和严重程度在世界上许多地方。乌干达的情况下,这些结果表明有必要接受水文气象学的平稳性的规划、设计、运行和管理的基于风险的水资源的应用程序。

建议的洞察力发现在这项研究中被更新在未来,特别是长期观测数据变得可用的偏见或者可利用降雨量数据集在再现历史极端降雨事件大大减少。最后,它还将进行另一个详细的研究是至关重要的检查地理空间的差异在全国气候变化对极端降雨的影响。这可能是基于高分辨率的全球气候模型的数据系列的统计降尺度网格细胞覆盖整个国家被认为是在这个研究。

附录

答:非参数异常指标的方法

之前调查的周期性变化,数据应该去趋势如果它的特点是单调的趋势。如果系列季节性组件,应该首先延长的销售季节。相反,如果数据(即是由周期性的波动。,when there is neither monotonic trend nor seasonal component) the series is used without detrending. According to [41),在数据集的尺度改变和卷积的周期性波动,prewhitening系列的是在必要时完成的。在这项研究中,prewhitening完成的系列重大lag-1 AR(1)自相关过程考虑5%的显著性水平。如果数据集是免费的从自相关的影响用另一个系列得到的副本吗,新系列可以由(27,28] 在哪里 异常()窗口长度的时间片新系列的可以使用(基于时间卷积计算39- - - - - -41] 在哪里

评估年代际异常,被设为10年;因此,。图10说明了基于合成一系列的年代际异常。在图10 (),年代际异常也是叠加的合成系列说明卷积操作。使用提取的结构,可以去趋势数据集获取剩余系列(图10 (b))。在异常的情节(图10 (c)),水平线= 0和上面的异常作为参考,参考以下所代表的向上和向下的箭头,分别描述颞可变性。

在虚假设条件下自然系列的随机性、边界或拒绝/接受阈值可以百分位的形式构造置信区间(CI)使用非参数基于蒙特卡罗模拟的引导。在第一步中,(各)应用于原系列。其次,给定的时间序列系列再次被重组数据集和改变(各)应用于新系列。第二步是重复几次,说。在这项研究中,重复做了产量10000套异常。考虑的显著性水平α%,th观察,异常的集合来自第二步是排名从最高到最低(100 -α%)CI获得上限和下限和分别为(27]。的显著性水平α%,如果(100 -α%)CI限制upcrossed或downcrossed异常(即从原始系列。在重组之前),被拒绝;否则,被接受。在说明,使用,(自然随机性)可以被拒绝(图10 (c))。

b .统计CRD趋势检验

为单调趋势系列测试,(. 1)首次应用于原系列。最终的值从(. 1)转换使用为这样的趋势统计计算使用(42] 的分布大约是正常与零的均值和方差()由41,43] 在哪里(B.3)是测量数据的关系 和是定义在(a .)。

标准化的测试数据它遵循标准正态分布的均值(方差)的零(一)是由(B.4)。向上/向下单调趋势表示正面/负面的价值。在显著性水平,零假设(不接受趋势)的绝对值小于标准正态变量;否则将被拒绝。或者,值(概率值,可以使用)。在这种情况下,如果接受价值的基础上大于名义。 在哪里是纠正长期持久性的影响(41使用以下步骤):(我)估计线性趋势斜率使用的方法47,48]。(2)使用从步骤(i),去趋势原来的系列。(3)近似使用步骤的去趋势系列(ii)的广义赫斯特指数基于扩展的重整一幕幕的分布52- - - - - -55]。另外,可以计算使用(B.5)基于分数高斯噪声的自相关函数模型给出的(53] 在哪里是序列相关系数计算的基础上,从步骤(2)去趋势系列。例如,当从(B.5),可以由 (iv)如果,取作为从(B.2);否则,计算检验统计量方差修正使用[从长期持久的影响41] 在哪里和。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

使用网格降雨数据是基于普林斯顿全球营力获得在线http://hydrology.princeton.edu/data/pgf/[12-02-2016]访问。

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