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气象学的进展
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气象学的进展/2020年/文章

研究文章|开放获取

体积 2020年 |文章的ID 5852760 | https://doi.org/10.1155/2020/5852760

穆罕默德•Yaseen Ijaz Ahmad秦文君郭,穆罕默德伊姆兰阿亚西尔·拉蒂夫签署, ”时空变化的水文气象时间序列上巴基斯坦的印度河流域”,气象学的进展, 卷。2020年, 文章的ID5852760, 18 页面, 2020年。 https://doi.org/10.1155/2020/5852760

时空变化的水文气象时间序列上巴基斯坦的印度河流域

默罕默德Yaseen,1 Ijaz艾哈迈德,2 秦文君郭,3 穆罕默德伊姆兰阿扎姆,3 和 亚希尔拉蒂夫4

1山地综合研究中心(CIMR)、旁遮普大学,54590年拉合尔,巴基斯坦

2卓越中心在水利工程中,工程技术大学54890年拉合尔,巴基斯坦

3液压与环境工程学院,中国三峡大学,443002年宜昌,中国

4重点实验室的西藏环境变化和地表过程、青藏高原研究所,中国科学院大学,北京100101,中国

学术编辑器:安东尼·r·卢波
收到了 2019年11月02
修改后的 2020年1月01
接受 2020年1月10
发表 2020年4月30日

文摘

探讨水文气象时间序列的时空变异性评价水资源可用性的当前和未来的场景上印度河盆地(UIB)。Mann-Kendall和森的斜率估计测试被用来分析变化温度,降水,流速及流水量时间序列数据在27个气象站和34个水文站1963年到2014年的时期。整个研究期间的时间序列数据被分成两个相等的子系列的26年(1963 - 1988和1989 - 2014年)以评估气候变化的重叠方面在UIB加速度。结果显示模式变暖站在低海拔处,而冷却趋势检测高空站。增加流速及流水量检测水文站在冬季和春季的季节,而水流在夏季和秋季赛季表现出降低的趋势。年降水量呈显著减少趋势十站,而显著增加的趋势观察到科哈特站第二次分类研究期间。最重要的冬季干燥趋势观察Gupis,环抱,Garidopatta,和Naran车站级的47%,13%,25%,和18%,分别在第二次分类。年径流方面表现出显著的死亡趋势Jhelum自由为次盆地,Chinari, Domel科哈拉,穆扎法拉巴德,Palote,虽然在印度河盆地Chahan, Gurriala, Khairabad,卡罗拉,卡蓝在第二时间序列。人们相信这项研究的结果将有利于决策者制定战略规划和发展的未来水资源项目。

1。介绍

青藏高原由三个主要的亚洲山区,也就是说,一刻,喀拉昆仑山脉,喜马拉雅(HKH),也被称为“第三极”或“世界屋脊”,因为复发的大量积雪和冰川冰蓄在高海拔流域(1,2]。上层印度河盆地(UIB)包含了一个巨大的选区的丘陵地区,和水资源来自这个地区的决定性意义巴基斯坦的利益。印度河上游系统高度重视可持续供水的大量人口位于巴基斯坦的印度河下游。作为一个农业大国,人口增长,水资源是一个伟大的压力,以满足人民的食物和纤维要求。灌溉系统的满意度,国内消费和水电需求依赖于水资源UIB及其支流。南亚和东南亚的巨大河流流域下游依靠夏季季风湿润的政权,但UIB依赖从冰川融化的水,不仅计算[3]。如果人为干预导致温室气体排放到大气中持续,全球平均地表温度可能上升0.2到0.5°C /十年在未来几十年UIB [4]。这个喜马拉雅地区的温度上升超过全球平均上升0.74°C在上个世纪(5]。大规模的地球表面变暖过去十年甚至更多是由几位研究人员还表示6- - - - - -8]。大规模的变暖这样不仅影响全球环流模式直接影响发生在当地的气候环境与温度和降水的分布和特征的变化(9]。改变不同空间和时间域受当地气候和地形设置(10- - - - - -13]。这些时空变化的气候变量的动机本研究中,我们的目标是评估可能加速气候变化及相关水文影响UIB。

许多气候变化的研究已经进行了UIB。例如,显著降低温度趋势检测在雨季和在premonsoon季节变暖14- - - - - -16]。此外,变暖的冬季和夏季降温趋势对UIB被发现;然而,这些趋势缺乏一个明确的模式的降水17,18]。然而,Bocchiola和Diolaiuti [16)认为,冬季变暖,夏季降温趋势被夸大了早期的研究只局限于吉尔吉特和布吉站,分别。他们报道增加(无关紧要的)降水趋势福克纳和喀喇昆仑地区和西北UIB干燥模式。一些最近的研究报告一般在premonsoon而不是在该型号增加温度趋势。拉蒂夫et al。19)表示,减少降水趋势在时空上UIB主导。

射手座(20.)和Lutz et al。21)观察到1°C的上升意味着夏天温度UIB直接影响了冰川融化,导致增加了17%在夏季径流河Shyok(盆地面积65.025公里2河罕萨)和增加16%(盆地面积13.925公里2),分别。UIB中的平均温度增加了在过去的世纪;然而,长期持久的趋势(> 100岁)没有检测到(15,16]。同时,统计学意义( )增加冬季最高温度0.27,0.55,和0.51°C每十年观察在吉尔吉特,斯卡,UIB Dir。预计的气候变化的影响在半干旱气候上印度河流域年平均温度的上升将达到4.8°C和年降水量增加18%的21圣世纪(22]。这些发现表明,气候变暖是Astore更明显(5.4°C),吉尔吉特(5.4°C)流域相比,斯卡(4.9°C)流域在夏天季节。预计降水变化的罕萨(+ 19%)和吉尔吉特(+ 21%)流域非常相似但Astore(113%)流域的变化比较大。此外,长期降水和温度系列UIB展出一个复杂season-dependent空间关联结构指示气候变化之间存在较大的差异,受当地气候和地形设置(13,23,24]。

喀喇昆仑地区主导的冰川融水流入主印度河系统(25),因此降水和温度的变化直接影响河流排放。阿切尔和福勒(15,23]显示下降的河流从最高的中央喀喇昆仑流域过去二十年,建议冬季降水由冰川激增进入长期储存。Khattak et al。17冬季流)显示上升趋势的增加意味着最大的冬季温度和一个消极的趋势意味着夏季流。谢里夫et al。26)观察到一些影响流动受到气候变化的时间和震级高高架UIB的地区。流是影响初始积雪初冬季降水条件的春季融雪流水量和温度不同季节性的趋势。有人指出这些研究的结果通常依赖于时间序列组成的几十年,从而防止加速气候变化的评估方面及相关水文的影响。预计全球气候变化可能会对水文极端政权的重大影响。因此,水资源系统的设计和管理应采取改变水文极端。然而,大多数的研究UIB被限制在有限的电台和数据长度。因此,水文气象站点的数量扩展取决于可用的数据和覆盖整个印度,喀布尔,Jhelum流域成立调查水文气象时间序列的变化。

本研究探讨水文气象和水文时间序列数据的时空变异性的影响在UIB利用Mann-Kendall和森的斜率估计量测试。此外,当地的地形环境和高度的变化对径流的影响来自冰川融化,雪融化,季风降水也被评估。

2。研究区域的描述

印度河盆地是世界上最大的跨界流域水系面积约1.08×106公里2(27,28]。UIB导致一半的地表水处理在巴基斯坦根据融化水资源从Hindukush-Karakoram-Himalayan (HKH)地区。市区位于陆地范围内的33°40ʹ37°12ʹN和70°30ʹ77°,30ʹE,山区范围的兴,喀拉昆仑山脉,喜马拉雅和青藏高原12,17]。这些范围共同举办11000年冰川(29日),这使它成为世界上最冻结成冰的地区,有大约22000公里2冰川面积(30.]。UIRB不同的高度从200到8500年学士。l与a.s.l平均海拔3750米。,集水面积286000公里2。的研究领域被认为是淡水的主要来源为巴基斯坦和扮演一个充满活力的经济可持续发展。气候和河流的位置站呈现在图1。讨论的主要次盆地UIB在以下段落。


图1
上层印度河盆地在巴基斯坦边界显示河流、高程、流速及流水量指标(表1),气候站(表2)。
2.1。UIB Shyok和Shigar次盆地

喀拉昆仑山脉的东部和中部部分由Shyok Shigar盆地,分别。大约24%的Shyok流域的面积覆盖着雪(31日]。同样,三分之一的Shigar盆地被冰川覆盖的面积包括世界上最大的冰川和冰质量和近25 - 90%的区域被白雪覆盖着。这两个流域降水的基本来源的西风扰动在冬季和春季季节其次是夏季季风入侵在不同的时间间隔(3,19,32,33]。本研究使用的放电数据在南斯拉夫牌汽车Shyok河和印度河Shigar这两个盆地中流动的趋势分析。

2.2。Astore UIB罕萨次盆地

Astore盆地位于喜马拉雅西部和罕萨盆地西部喀喇昆仑山脉。冰川覆盖在这些盆地小于雪覆盖而Shyok和Shigar盆地。罕萨盆地内的冰川和永久性冰雪覆盖28%和14%,其中展品几乎占总数的21%和3% UIB冰川覆盖在罕萨和Astore盆地,分别为(3,31日]。三个高空站安装罕萨盆地内,也就是说,Khunjrab, Naltar,朝觐者,河道流量测量在Danyior桥罕萨河。只有一个气候站(Astore)安装在Astore盆地测量温度和降水数据在这个盆地。放电的数据在Doyian Astore河在这项研究中用于趋势分析由水、电安装发展局(WAPDA)。

2.3。吉尔吉特次盆地的UIB

吉尔吉特次盆地范围介于35.8和37 E和72.5到74.4 N理解一刻东部范围和下水道对东南加入印度河。吉尔吉特河的流量测量在吉尔吉特水文观测站在罕萨和吉尔吉特河的交汇处,叫做阿拉姆桥。这个盆地的排水区域包含了12000公里2与海拔范围从1481到7134 m.a.s.l。四个气候站安装在这个区域,也就是说,吉尔吉特,Gupis,亚辛,Ushkore巴基斯坦气象部门(PMD)和WAPDA。在这项研究中,数据在两个电台(吉尔吉特和Gupis)从1960年到2014年使用。哈森等。3)报道,吉尔吉特盆地收到最大降水Ushkore(3151米)和最小降水在吉尔吉特(1460)由于夏季季风和西风扰动。

2.4。Jehlum次盆地的UIB

Mangla盆地位于喜马拉雅山脉的南坡,海拔从300米到6282米m.a.s.l。流域面积约33425公里2在Mangla大坝。这座大坝水力发电和调节流从Mangla水库。大约55%的地区位于印度克什米尔举行,45%在于巴基斯坦包括自由克什米尔。有五个subcatchments, Jhelum, Poonch, Kanshi, Neelum / Kishanganga, Kunhar Mangla水库泄水。

2.5。喀布尔的次盆地UIB

喀布尔,阿富汗和巴基斯坦西北部,东部长700公里,其中560公里在阿富汗。它起源于Sanglakh范围位于喀布尔以西72公里的城市。流东在喀布尔和贾拉拉巴德北部的开伯尔山口进入巴基斯坦。河水已四大支流:Lowgar Panjshēr,东部赫拉(库纳尔),Alīngār。大部分地区的流域位于阿富汗。由于从阿富汗的数据不可用,研究区域仅限于在巴基斯坦边界排水下降。喀布尔河,西方主要侧面支流,连接印度河Attock附近。

3所示。方法

3.1。数据和方法

在这项研究中,水文时间序列数据的34个指标和27站的气象数据收集1963年至2014年期间从WAPDA和PMD。每个流的信息位置测量站,次盆地地区,年平均流速及流水量提出了表1。此外,信息的年平均最高和最低温度(T马克斯,T最小值)和降水(P27岁)气候站表所示2。UIB流速及流水量的测量是由WAPDA最早的记录从1960年开始。流指标有一个广泛的排水面积从262公里2286000公里2。研究区包含三大盆地,即Jhelum,印度河,喀布尔。提出了不同的水文和气象监测站的位置在图1。
老不。 站 纬度(dd) 经度(dd) 区(公里2) 年平均流速及流水量(m3/秒)
1963 - 1988 1989 - 2014
1 Naran 34.9 73.7 1036年 47.7 45.6
2 Garhi Habibullah 34.4 73.4 2355年 One hundred. 105.5
3 穆扎法拉巴德 34.4 73.5 7275年 342.3 321.9
4 Chinari 34.2 73.8 13598年 298.7 289年
5 Domel 34.4 73.5 14504年 327.3 322.3
6 科哈拉 34.1 73.5 24890年 776年 780.5
7 Azad已经为 33.7 73.6 26485年 1150.7 1241.8
8 Kotli 33.5 73.9 3238年 123.9 127.3
9 Palote 33.2 73.4 1111年 6 5.3
10 Kharmong 35.2 75.9 67858年 462.7 465年
11 优格 35.2 76.1 33670年 341.2 368.8
12 Shigar 35.4 75.7 6610年 194.6 220.5
13 Kachura 35.5 75.4 112665年 962年 1159.6
14 吉尔吉特 35.9 74.3 12095年 277.2 333.7
15 Dainyor Br。 35.9 74.4 13157年 365.4 295年
16 阿拉姆Br。 35.8 74.6 26159年 661.8 619.3
17 布吉 35.7 74.6 142709年 1706年 1875.3
18 Doyain 35.5 74.7 4040年 118.3 149.2
19 Shatial Br。 35.5 73.6 150220年 1938.9 2110.6
20. 卡罗拉 34.9 72.8 635年 20.4 17.5
21 Besham Qila 34.9 72.9 162393年 2350.2 2436.8
22 Daggar 34.5 72.5 598年 5.4 5.9
23 Phulra 34.3 73.1 1057年 18.6 20.5
24 卡蓝 35.5 72.6 2020年 85.7 86.2
25 Chakdara 34.6 72年 5776年 169.1 207.1
26 福克纳 35.9 71.8 11396年 264.4 285.4
27 瑙谢拉 34 72年 88578年 849年 824.2
28 Gurriala 33.7 72.3 3056年 26.9 24.8
29日 Khairabad 33.9 72.2 252525年 3222.7 2834.4
30. 需要 33.4 71.5 5543年 27.7 22.6
31日 Chirah 33.7 73.3 326年 5.7 4
32 Chahan 33.4 72.9 241年 1。7 1。3
33 Dhok Pathan 33.1 72.3 6475年 44 38.4
34 Massan 33 71.7 286000年 3527.2 3809.5
表1
流指标列表用于本研究及其特点(1:1963年- 1988年;第二期:1989 - 2014)。
老不。 站 高度(米) Max。临时(°C) 分钟临时(°C) 降水(毫米)
1963 - 1988 1989 - 2014 1963 - 1988 1989 - 2014 1963 - 1988 1989 - 2014
1 Astore 2168年 15.4 15.8 4 4.1 39 42
2 孟加拉虎 1067年 25.4 19.9 4 4.6 13 13
3 巴拉科特 995.5 15.4 15.9 14.5 14.2 50 50
4 布吉 1372年 24 23.7 14 14.3 15 17
5 Cherat 1372年 21.9 21.1 8.9 8.3 33 38
6 Chilas 1250年 26.6 26.2 8.3 7.8 130年 123年
7 福克纳 1497.8 22.8 23.8 11.1 11.4 44 49
8 Dir 1375年 22.5 23.3 7.9 7.4 11 11
9 Drosh 1463.9 23.8 24.3 7.1 6.1 7 14
10 Garidopatta 813.5 15.4 15.9 9.3 10.2 117年 116年
11 吉尔吉特 1460年 23.5 24.3 17.1 17 45 45
12 Gujar汗 457年 28.1 29日 9.4 6.9 65年 67年
13 Gupis 2156年 18.7 18.9 15.8 16.4 36 37
14 西点军校 1308年 22.7 23.3 9.3 10.2 117年 116年
15 科哈特 1440年 28.9 30.3 17.1 17 45 45
16 Kotli 610年 28.4 28.4 16.6 14.9 1272年 1183年
17 Mangla 282年 30.4 30.9 17.6 17 35 39
18 Murree 2206年 16.3 18 8.9 8.4 1765年 1734年
19 穆扎法拉巴德 702年 15.4 15.9 17.6 17 35 39
20. Naran 2363年 14.1 10.5 8.7 9.6 42 44
21 Palandri 1402年 15.4 15.9 17.6 17 35 39
22 Parachinar 1725年 21.1 21.3 9.4 6.9 65年 67年
23 白沙瓦 320年 29.3 29.7 15.8 16.4 36 37
24 巴控 1677年 20. 21.1 8.7 9.6 44 46
25 Risalpur 575年 29.5 29.9 14.6 14.2 55 54
26 谢里夫说 961年 25.6 26.3 12.3 11.9 90年 90年
27 斯卡 2317年 18 19.2 5.1 4.7 17 20.
表2
列表上印度河流域的气候站(1:1963年- 1988年;第二期:1989 - 2014)。

整个研究期间的水文气象时间序列数据(1963 - 2014)被分成两个相等的子系列,即1963年到1988年和1989年到2014年,气候变化的加速度的分析方面。月平均、季节和年度最高温度的值,T最小值,P和问圣从日常dereived时间序列数据。分析水文气象时间序列数据的季节性变化,四季被定义为冬季(12月、1月和2月(DJF)),春季(3月、4月和5月(MAM)),夏季(6月、7月和8月(环流),和秋季(9月、10月和11月(儿子))。

3.2。变化检测

检测气候影响和可能的气候变化加速过去52年,学生的t以及被选为样本均值,而“F以及“选择时间序列上的变化来评估方面。的非参数Mann-WhitneyU测试是用来评估方面的分布的观察。

3.2.1之上。学生的t以及和F以及

学生的的应用t以及旨在检测两个26年的平均值的变化时期的统计学意义。F以及用于检测时间序列的变化。在90%置信区间都进行了测试。的t统计计算通过使用方程(1),当两个时间序列的方差有相似的价值观。

和 是两次分类的平均值;n1和n2表示数量的观察;年代1和年代2标准偏差;下标1和2表示时间1963 - 1988和1989 - 2014;和年代p标准偏差,给出

如果两个时期的差异是不同的,那么t统计数据和用于以下方程:

3.2.2。Mann-WhitneyU以及

的非参数Mann-WhitneyU测试(34)选择检测的转变温度,降水,流速及流水量时间序列数据。Mann-Whitney(兆瓦)U检验统计量(35,36以下方程:

我们有 在哪里U1和U2样本1和2的总数;和R1和R2是等级的样品1和样品2,分别。零假设时,H0,是真的,n1和n2都是比8,U被认为是近似正态分布的意思吗E(U)和方差V(U)作为

3.2.3。相对变化

相对变化(%)在年度和季节性温度、降水、流速及流水量是评估通过以下方程:

3.3。趋势分析

检测的发展趋势,我们(我)prewhitened序列相关的观测时间序列消除影响,(2)应用Mann-Kendall趋势分析来确定如果趋势显著,和(3)评估了趋势倾斜线通过森的估计量。分析是很常见的,指的是应用在1,2,37- - - - - -40]。

3.3.1。Mann-Kendall测试

一个非参数rank-based Mann-Kendall(可)趋势分析测试是用来评估变化的水文气象时间序列数据UIB [41,42]。可测试的主要优势是,不存在对样本数据的统计分布的假设。方法是rank-based以来,极端水文气象时间序列的数据点基本上不会影响结果。可检验统计量(年代)是由 ,“n”表示一个数据集的长度和Xj和Xk顺序数据值有时吗j和k。积极的价值年代说明(向上)的趋势越来越大,负面的价值年代揭示了一个减少(向下)趋势时间序列数据。 在哪里tk相关值的数量吗问th组和签署“∑”代表了所有相关组织的总和。然而,如果没有相关的团体的数据,那么这可能会被忽略。在计算方差Var (年代从方程()4)、标准化的检验统计量(Z可)值计算通过使用以下方程:

一个积极的价值Z可表明一个向上的趋势(即。,我ncreasing), whereas a negative value indicates a downward trend (i.e., decreasing). The test statistic (年代遵循标准正态分布,观察值的概率高于检验统计量Z可测试在零假设下,H0,没有选择α-level趋势的意义。H0被拒绝的绝对值Z可>Z1−一个/ 2在α程度是显著的。

3.3.2。森斜率的估计量

森的非参数方法(43)被用来估计趋势时间序列数据的大小。的斜率”n“先对数据可以估计通过以下方程:

森的估计量中值,问地中海的,N成对的问我。在过程中,N的值问我排名从最小到最大和森的估计量是由使用以下方程:

问地中海由双边检验测试在100年(1−α)%置信区间和真正的斜率可能通过非参数检验。数据处理使用Excel宏名叫MAKESENS [44]。

4所示。结果和讨论

4.1。温度的变化

学生的t以及,F以及,Mann-WhitneyU测试被用来检测两个连续之间的百分比变化(26)水文气象时间序列。表3显示结果的最大和最小温度(T马克斯和T最小值)和降水季节和年度规模的变量。测试的结果相结合的评估相对变化的百分比变化。结果显示不一致的所有变量在不同站和季节的变化。年度最高温度在冬季和春季下降(−−27% 22%)在花园和Naran站两次分类,分别而Murree和白沙瓦站,分别增加了10%和20%。这是指出的变化T马克斯在季节尺度大小比相当高T最小值在同一季节。为T马克斯,最重要的减少(−−58% 165%)显示在Naran站冬春季节,分别。花园站表现出−25%的相对变化,−24%,−15%,和−24%在冬天,春天,夏天,秋天的季节,分别。Murree车站,14%和49%的相对变化是观察在冬天和春天的季节,在夏季和秋季,变化百分比值非常小。白沙瓦站显示最大增加48%和110%T马克斯分别在冬天和秋天的季节,在春天和夏天的变化百分比值可以忽略不计。最低温度表现出正面和负面的趋势在不同季节不同的车站。例如,布吉、白沙瓦和巴控站显示积极的变化,然而,在大多数的电台,这些变化是负的。最大相对积极的改变t以及,F以及,U测试128%的布吉站在T最小值在90%置信水平。最高的负面变化百分比值第二段(−47%和27%)Drosh Parachinar站检测,分别。在所有四季,变化趋势也发生在T最小值通过学生的t以及。的结果F以及和U试验还表明,气候为2nd从1时期是完全不同的圣期和最显著的变化在90%置信水平。显著变化的方差表示最多站在UIBT最小值(图2)。
老不。 气候站 最高温度 最低温度 降水
年度 冬天 春天 夏天 秋天 年度 冬天 春天 夏天 秋天 年度 冬天 春天 夏天 秋天
1 Astore 3 14 4 −2 5 1 −6 15 −6 1 4 23 −12 36 7
2 孟加拉虎 −22 −25 −24 −15 −24 −8 7 −13 −6 −8 2 30. 8 −9 −3
3 巴拉科特 −1 0 0 −1 −2 −1 −15 6 7 −16 −6 −1 −15 −6 8
4 布吉 −1 6 1 −5 −1 128年 −128年 68年 46 95年 31日 66年 −17 11 23
5 Cherat −4 −7 0 −3 −6 −3 0 −1 −6 0 −13 −3 −24 −10 −13
6 Chilas −1 0 0 −2 −1 2 55 2 −1 1 37 46 5 91年 90年
7 福克纳 4 16 7 0 4 −6 −36 −4 −7 −7 14 24 −5 74年 66年
8 Dir 3 3 5 1 2 −8 −8 −8 −6 −7 −3 −3 −5 −3 6
9 Drosh 2 7 4 0 1 −47 −52 −48 −33 −48 −2 14 −12 9 11
10 Garidopatta 4 10 5 2 4 1 −2 0 −3 11 −13 13 −23 −14 −25
11 吉尔吉特 3 12 5 −1 4 −6 −20 −2 −8 −10 16 35 −2 30. 42
12 Gujar汗 3 8 2 1 3 −6 −16 −8 −5 −2 −3 3 −11 −4 6
13 Gupis 1 14 4 −2 0 −14 16 −3 −12 −12 19 19 16 15 16
14 西点军校 3 6 3 1 2 −11 −36 −10 −6 −15 4 13 1 1 8
15 科哈特 5 6 7 4 3 −1 −2 −1 0 −1 40 75年 −2 73年 18
16 Kotli 0 1 2 −1 −2 −10 −3 −21 −13 −2 −7 4 −8 −7 −16
17 Mangla 2 3 3 1 −36 −3 −10 −3 −1 60 −5 −8 −22 1 4513年
18 Murree 10 14 49 4 9 −5 13 64年 −1 5 −2 6 −9 0 −5
19 穆扎法拉巴德 3 5 4 1 2 0 7 2 −1 −1 7 25 3 6 2
20. Naran −27 −65年 −58 −7 −4 9 78年 10 1 10 80年 80年 90年 72年 55
21 Palandri 3 15 4 −1 5 −8 7 −13 −6 −8 −17 1 −20 −22 −10
22 Parachinar 1 2 4 0 0 −27 38 −23 −14 −25 −3 8 −8 −5 2
23 白沙瓦 20. 48 2 1 60 4 20. 5 0 3 20. 48 2 1 50
24 巴控 6 20. 4 2 6 9 78年 10 1 10 −7 7 −10 −11 −16
25 Risalpur 1 4 3 0 −1 −1 22 −3 −2 −2 −11 −9 −13 −18 22
26 谢里夫说 3 9 5 1 0 −3 3 0 −3 −6 19 27 7 26 25
27 斯卡 7 37 8 1 7 −8 −11 −2 −7 −19 30. 60 12 30. 20.
表3
相对变化(%)年度和季节性气温和降水量2nd时期(1989 - 2014)对1圣时期(1963 - 1988)(粗体、下划线和 展示了学生的重要趋势t以及,F以及,Mann-WhitneyU分别测试,在95%置信水平)。

图2
用积极的台站数量百分比(向上)和负(向下)年度和季节性时间序列趋势不同时期和数量通过Mann-Kendall测试站的重要趋势α= 0.05。

总结年度趋势分析和空间变化的,冬天,春天(premonsoon),夏季(季风)和秋季(postmonsoon)提出了最高和最低温度数据3和4。大部分的站表现出增加的趋势年度最高温度第一段。增加的趋势被发现在56%,而只有4%的人有意义。同样,下降趋势被发现在44%电台(19%显著)。Cherat Gujar汗,西点军校下降率最高(1.2,0.8,和0.6°C每十年为99.9%,99%,和95%的显著水平,分别)。站显示变暖趋势在0.1级到0.5°C·十年−1。在第二个时期,增加趋势观察站85%,其中44%站表现出明显的趋势。下降趋势被发现在花园,Gujar汗Naran,和Parachinar率为7.3,0.3,0.3,和0.7°C每十年,分别只孟加拉虎和Parachinar表现出显著的趋势在99.9%和95%的置信区间,分别。在每年的规模,几乎所有的车站展出变暖趋势。然而,这些研究结果需要进一步验证分析清楚场景研究区域气候变化的加速度。因此,对于气候变化的更详细的趋势,三个月的季节性和类似的冬季变暖的模式进行了分析,发现了春天,秋天在1圣时期(1963 - 1988)。可测试检测到显著的趋势在25日24日和22日站在90% -99.9%显著水平在冬天,春天和秋天温度时间序列如图3和4。在夏季期间发现不一致的趋势。最高温度下降为70%,其中33%站表现出显著的趋势在夏季。春季显示最高的全球变暖的速度比其他季节。更多的增加趋势也发生在1圣期比2nd时期。增加的趋势也显示为81%,89%,67%,和84%(15%,70%,19%,和11%显著)在冬天,春天,夏天,秋天的季节,分别。消极趋势观察为19%,11%,33%,26%(11%,4%,15%,和15%显著)。明显迹象显示气候变化加速的第二个时期观察比第一期。在1圣时期,趋势分析提出的存在减少趋势年度最低温度22台。大部分的站表现出减少的趋势每年59%的最低温度电台(41%显著)。只有三个站显示显著的增加趋势:布吉,Chilas,白沙瓦。布吉站显示最高的变暖趋势每十年1.5°C。在2nd期间,趋势分析与可测试显示趋势存在25台。发现更多的增加趋势相比第一期。这些增加的趋势被发现在56%(19%显著)和减少趋势被发现在44%(7%显著)。趋势分析在季节性最低温度1圣时间显示,冬季和春季季节表现出更多的增加趋势站在63%和67%显著(30%和22%),分别为。与此同时,在夏季和秋季有减少趋势的模式在74%和67%显著(41%和41%),分别为。比1圣期冬季和夏季季节显示最低温度下降,而春天和秋天季节表示增加的最低温度2nd时期(1989 - 2014)。数据5和6透露,67%的电台(26%显著)和52%(11%)的变暖趋势被发现冬天和秋天的季节。夏季,74%电台(67%显著)展出降温趋势。冷却率变化从0.1°C·十年−1到1.9°C·十年−1。

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图3
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森估计的方法在季节性°C·十年最高温度出现变化−1(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。
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图4
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森估计年最高温度显示的方法改变°C·十年−1(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。
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图5
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森的方法估计的季节性°C十年最低温度出现变化−1(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;大胆的(蓝色)箭头显示了显著的趋势α= 0.05)。
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图6
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森估计,年最低温度显示的方法改变°C·十年−1(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。
4.2。在降水变化

显著差异观察Naran和Gupis站所有季节,但不同模式揭示了在冬季和夏季。是观察到显著变化百分比值与值相对较大的几个车站−25% + 25%的范围。最高百分比增加降水量的变化发现Gupis和Naran站在所有季节,但这些变化在低空站成了负面和相当低。

通过应用Mann-Kendall分析测试的结果和森的斜率估计方法在年度降水时间序列进行了综述两个连续26年时间,也就是说,1963 - 1988和1989 - 2014。五站年降水量显著增加,同时减少在四站在第一个特别寒冷的阶段。这是指出Gupis站表现出显著的降水以每年32%的速度增加99%的信心水平。在2nd周期在两个站年降水量显著增加,但降低了十点站(表3)。最高的增长趋势观察级的47%每年99.9%水平的意义在科哈特站,而最高的减少趋势显示级的26%在95%置信区间Risalpur站逼如图7和8。在1圣期可非参数检验显示负趋势(数据7和8)在冬天和秋天季节降水时间序列在59% staions电台(15%显著)和59%(11%显著)和积极的趋势在74%车站电台(11%显著)和74%(30%显著)在春季和夏季季节,分别。最重要的冬季干燥模式在Gupis透露,环抱,Garidopatta,和Naran站的比例为47%,13%,25%,和18%,分别在第二期。春夏季节显示下降趋势在93%车站电台(48%显著)和78%(22%显著),分别在2nd时期。站发现,63%(11%显著)表现出增加的趋势。在秋天的季节63%微不足道的电台显示下降趋势如图7和8。

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图7
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森估计的方法在季节性降水变化%的数据周期平均(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。
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图8
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森的方法估计的年降水量变化%的数据周期平均(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。
4.3。在流速及流水量变化

的年径流库拉姆、索安和印度河次盆地下降了18%,13%,和12%,分别;然而,径流变化在印度河次盆地发现统计学意义。冬季显示与其他季节相比最大的变化。此外,所有次盆地显示积极的变化在冬季除了库拉姆河次盆地如表所示4。夏天一直减少河流流动。结合年度基地Qst变化检测结果只显示小相对变化(−29%到11%)在大多数的电台。这些结果表明,时间序列没有明显的改变。在斯瓦特河观察+ 22%的相对变化,使用学生的被发现是重要的t以及,F以及,U测试。在天平的季节性,冬季大部分的改变是积极的,但在夏天负面。在冬季,变化最大(69%),统计学意义,而在夏季变化是负面的和统计微不足道。喀布尔河流域的Chakdara站显示在冬季最实质性的相对变化69%,为所有三个测试是重要的。总之,分析变化检测一般显示加速气候变化。
流计 年度 冬天 春天 夏天 秋天
Naran −4 −6 −3 −10 24
Garhi Habibullah 5 17 19 −5 21
穆扎法拉巴德 −6 13 3 −16 6
Chinari −3 6 0 −7 −5
Domel −2 13 2 −8 0
科哈拉 1 21 6 −8 8
Azad已经为 8 37 12 0 13
Kotli 3 36 6 −10 10
Palote −12 27 −27 −14 −17
Kharmong 1 7 7 −7 1
优格 8 4 19 6 19
Shigar 13 2 5 12 3
Kachura 21 18 24 19 26
吉尔吉特 20. 14 43 16 26
Dainyor Br。 −19 8 5 −25 −6
阿拉姆Br。 −6 12 21 −13 3
布吉 10 12 35 5 15
Doyain 26 34 28 18 39
Shatial Br。 9 11 19 7 7
卡罗拉 −14 19 −20 −28 14
Besham Qila 4 18 14 −1 13
Daggar 9 39 21 −6 2
Phulra 10 38 13 0 5
卡蓝 1 9 20. −5 1
Chakdara 22 69年 36 8 37
福克纳 8 5 15 6 12
佳斯篇 −23 −21 −35 −1 −30
瑙谢拉 −3 8 5 −9 1
Gurriala −8 24 5 −18 −11
Khairabad −12 −17 −18 −15 −19
需要 −18 −24 −31 −1 −17
Chirah −29 −11 −29 −35 −16
Chahan −21 0 −18 −30 6
Dhok Pathan −13 18 −3 −25 15
Massan 8 28 7 2 18
表4
相对变化(%)在2年和季节性河流nd时期(1989 - 2014)对1圣时期(1963 - 1988)(粗体、下划线和 展示了学生的重要趋势t以及,F以及,Mann-WhitneyU分别测试,在95%置信水平)。

结果34站年平均流速及流水量使用可测试数据的两个连续26年时间了9和10。在1圣期,增加趋势观察电台(11%显著)和56%递减趋势在44%站(11%显著)。然而,只有七个站显示显著的减少趋势。最高的减少趋势显示在佳斯后在1 43%的速度圣期,1963 - 1988。年平均流速及流水量的减少趋势被发现在77%电台(43%显著)和增加的趋势在23%,这在统计上是无关紧要的。所有九个支流Jhelum盆地(Naran Habibullah, Garhi穆扎法拉巴德,Chinari, Domail,科哈拉,Azad Pathan, Kotli,和Palote)表现出显著的减少趋势。印度河流域的五大支流(卡罗拉,Gurriala, Khairabad Chahan, Massan)也表明显著减少趋势。在喀布尔盆地只有蓝显示显著的减少趋势。最高减少重要趋势被发现在Palote站在整个研究期间43%的大小。冬天意味着流动大大增加四站和减少7点站。观察最高显著增加的趋势在印度河Massan站,同时减少趋势显示在喀布尔河佳斯站后的第一和第二时间15%和38%,分别。所有三个主要河流在Jhelum自由已经为在表现出增加的趋势,在印度河Besham,在喀布尔和瑙谢拉;然而,重要的趋势在印度河发现。 During spring season, significant streamflow trends were detected over 10 stations (5 increasing and five decreasing). The Brandu river at Daggar showed significant increasing trend at a rate of 18%, whereas the Bara river exhibited decreasing trend at Jhansi Post station of 39%. Most of decreasing trends were observed in summer and autumn seasons as shown in Figures9和10。在夏季和秋季的季节,57%车站电台(9%显著)和60%(31%显著)表现出下降的趋势,分别。在第二期冬季意味着流动增加了54%(14%显著)和降低率为46%(11%显著)的数据段1989 - 2014年期间的平均水平。最高的显著增加的趋势被发现在Chakdara站发现了斯瓦特河和减少趋势的佳斯后车站喀布尔河在2 32%和48%nd分别时期(1989 - 2014)。所有三个主要河流显示增加的趋势在Jhelum自由为Besham在印度河,在喀布尔和瑙谢拉;然而,只有印度河方面表现出显著的趋势。在春天季节,16个站表现出显著的趋势(4增加和12减少)。吉尔吉特河在吉尔吉特和阿拉姆Br。表现出显著的增加趋势利率22%和10%,分别。印度河Shatial Br。表明增加14%的趋势,而较低的印度河流域和Jhelum盆地部分地区表现出减少重要趋势。大部分的下降趋势也发生在夏季和秋季流如图9和10。夏季和秋季赛季表现出增加的趋势,74%和66%,40%和37%的电台显示显著的减少趋势,分别。所有三个盆地在自由为表现出显著的减少趋势,Besham,瑙谢拉。所有Jhelum河的次盆地表现出降低的趋势;Kunhar、Neelum Kanshi盆地发现的重大死亡趋势的利率为15%,23%,和46%,分别。果德微不足道的减少趋势被发现只有在开通跨越边界的河流的速度18%。

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图9
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森的方法估计的季节性河流显示%的变化周期平均的数据(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。
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图10
空间分布趋势检测到Mann-Kendall测试和森估计年流速及流水量的方法显示%的变化周期平均的数据(向上和向下箭头显示正面和负面趋势,分别;蓝色箭头显示了重大的趋势α= 0.05和绿色的箭头表示微不足道的趋势)。

5。讨论和结论

UIB地区著名的气候和水文状况对比的相互矛盾的信号15]。这种反常行为的基本原因是这个地区的积累模式之间的差异不同研究者报道的基础上大地质量平衡和遥感数据采集研究[12,24]。这项研究的结果预测,气候变化和加速度在印度河UIB可能严重影响流速及流水量。主要有三个来源UIB流速及流水量,即。,glacier melt (Hunza, Shigar, and Shyok subbasins) followed by snowmelt (Astore and Gilgit subbasins) and precipitation. The hydrology of the Karakoram and Himalyan ranges is different as reported by various authors. The basic difference is between the accumulation patterns of these two regions, Karakoram mountain receives precipitation by the westerly disturbances, and Himalyan range is controlled by the summer monsoon [23]。气候特点不同印度河盆地大地形变化从高到低高很高地区面临着喜马拉雅山脉斜坡。喜马拉雅的封面是世界上最有活力和复杂的山脉,也容易受到全球变暖和人类活动增加。在气候变化的速度和规模的不确定性和潜在的影响占了上风,但毫无疑问,它是逐渐并有力地改变的生态和社会经济环境在喜马拉雅地区,尤其是在流速及流水量。气候变暖的影响在雪美联储盆地对美联储对冰川的影响盆地:雪美联储盆地更敏感对于减少水的可用性由于蒸发的复合效应增加和减少雪融化。本研究调查的存在相对的变化趋势和季节性和年度最大和最小温度,降水,水流连续两26年时间。这项研究的结果显示,气候变化正在发生显著的变暖趋势降低Mangla流域的一部分,而降温趋势观察到高海拔地区。流行的趋势,由气候变化引起的,应该考虑影响流动水管理者更好的管理在一个缺水的国家像巴基斯坦。

大部分的水位计在冬季(DJF))显示显著增加河流在初次系列。Mukhopadhyay和汗45]报道,降水由高程控制;降水几乎是可以忽略不计的低于2500米,几乎没有水产量1000至2500米。他们“mid-altitude融化”定义为水产生强烈的冬季期间由于季节性积雪之间的2500和3500米的海拔高度。这些增加的河流比温度与降水增加有关。这些结果部分一致的发现Khattak et al。17)也报道增加冬季流由于降水和温度的增加导致早期融化的雪。但是我们发现显著减少河流在第二,第三,第四的数据,这是符合减少平均温度在同一时期。

我们观察到显著变化在第二期比第一期UIB之内,这是一致的,符合全球变暖趋势报道哈森et al。32]。我们的研究结果表明高可变性的年度趋势和季节性的最低温度,但这些趋势似乎更重要的在大小和更高,尤其是在第二期。同样,我们观察到显著的润湿的年度趋势和季节性降水模式在高海拔地区,但重大的干旱化趋势显示,低或mid-altitude站。大部分的站内UIB干燥方面表现出显著的趋势,也符合最近的研究在这一地区进行(19]。年径流Jhelum流域内已明显减少,自由为Chinari, Domel科哈拉,穆扎法拉巴德,在印度河和Palote Chahan, Gurriala, Khairabad,卡罗拉,卡蓝第二个数据期间。同样,我们观察到季节径流明显减少在所有季节,除了冬天第二数据系列。冬季径流的增加趋势更与西风降水与并发熔化温度因为水文UIB主要是冬季降水(西风扰动)相比,夏季季风分支。此外,夏季径流的减少趋势归因于减少熔化速率符合夏天冷却各种报告的作者(46,47]。下降趋势在夏季放电显示至少在夏天融化率,导致冰川的稳定性,因此积极盆地存储。气候变化最明显的温度和降水发生在UIB根据不同的作者。此外,本研究发现春季非常干燥,支持的想法降水下降(由大量研究报道早在这一领域进行)。流域的下游地区较低的部分(大多数的人口依赖于农业)正在受到降雨减少的影响及其影响作物播种和收获时间。将会有更多的可用水资源压力(已经稀缺)如果降水没有任何明显的高潮:干燥压力可能会进一步增加农业生产。为了避免这种潜在的痛苦情况恶化,水资源管理必须发挥重要作用,以确保最好的利用可用资源,例如,防洪,建造水坝和水库、运河和河道衬砌,保守的地面灌溉(细流和喷灌)。

数据可用性

水文气象时间序列数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(51509141和51509141号)。

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