历史在乌干达Mpologoma流域降雨和蒸发蒸腾变化

文摘

长期的变化(1948 - 2016)降水和蒸散在Mpologoma流域分析使用网格(0.25°×0.25°)普林斯顿全球迫使数据。趋势和差异进行评估使用非参数方法的基础上累积的总和超过数之间的差异和nonexceedance数量的数据。每年和高于3 (MAM)降雨量显示一个积极的趋势( ),而10(反应)和降雨可能表现出负面趋势和 ,分别。积极subtrends降雨发生在1950年代,从2000年代中期到2016;然而,负面subtrends存在于1960年至2005年左右。季节性土壤水分蒸发蒸腾损失总量表现出一个积极的趋势( )。在整个时期(1948 - 2016),没有负subtrend核能开发局和老妈蒸散。降雨和蒸发蒸腾的趋势和振荡subtrends超过数十年时间尺度的变化表明预测的需要仔细的计划适应气候变化的影响在环境的应用程序依赖于Mpologoma流域水平衡。建议未来的研究量化的可能贡献人类因素对降雨和蒸发蒸腾的可变性。此外,气候变化对降雨和蒸发蒸腾的影响整个研究区域应该调查。

1。介绍

分析降雨和蒸发蒸腾的时空变化提供一个洞察人为因素对流域水文过程的影响(1- - - - - -3]。在乌干达,大约70%的人口依赖于农业(4),贡献约25%的国内生产总值(GDP) (5]。降雨在农业家庭的生活中扮演着重要角色在低收入国家,乌干达被包容,大多数农民主要取决于雨养农业(6),因此易受干旱等极端天气事件,洪水,等等。同样,蒸散是一个重要的元素的土壤水平衡服务重要组成部分在确定潜在的农业收成。因此,降雨和蒸发蒸腾变化导致灾害,如干旱和洪水的影响在很多领域7,8]。

Mpologoma流域内白尼罗河流域的高地埃尔冈山Manafwa和Bududa地区内容易rainfall-induced山体滑坡。在相同的研究区域,低洼地区Tororo和Butaleja区易发生洪水9,10]。最近的事件,声称生活和毁灭属性包括(1)2019年12月的洪水至少4人死亡,超过2000人流离失所11)和(2)2018年10月在Bududa严重的洪水和山体滑坡,取代858人,共51人死亡,12000人受影响(12]。同样,2010年3月的严重滑坡造成超过400人死亡,5000人取代Bududa地区(13,超过33000个家庭受到影响在Butaleja [14]。每年这些事件会发生。相关的天气条件下剩余的水往往是多次长时间干旱;例如,2014年的洪水和滑坡后,有一段长时间的萧条期(15]。流域特征的变化,长期的干旱和洪水事件可能涉及到可能的人类因素对水文的影响。周围地区。埃尔贡公告的森林保护区的入侵而闻名当地居民对人居和农业。大规模的森林砍伐使土壤,这样就可以很容易饱和,带走。与人为因素,也会影响气候变化的水文气象学研究的区域。仔细分析降雨量的变化和潜在蒸散的水平衡是至关重要的指标预测水资源规划管理应用程序。

几项研究进行了评估气候变量的变化尤其是降雨和温度。这些在区域范围内进行,例如,Kansiime et al。16];在大流域,如贝et al。17),Nyeko-Ogiramoi et al。18),Onyutha和斯19),而minelik et al。20.],Onyutha [21),和穆古梅et al。22];和全国范围内,例如,菲利普斯和麦金太尔(23),Nsubuga et al。24],Mwaura和Okoboi [25),Majaliwa et al。26],Onyutha [27),和陪审团(28]。换句话说,研究在分析趋势和可变性Mpologoma流域降雨和蒸发蒸腾的缺乏。这可能是由于缺乏观察长期数据。此外,大多数研究集中在降雨和气温变化除了而minelik et al。20.]和Onyutha [21],蒸散。而温度的分析可以给出一个洞察蒸散,最终用户尤其是蒸散的农民需要的确切信息。此外,有一个贫穷的挑战的气象监测站分布生成可靠的大规模的观测数据(29日],short-term-record长度,近年来几乎没有可用的数据,其质量也不确定和怀疑30.),影响趋势和变化分析。

空间和时间的变化可以检查的趋势和可变性。一些可变性分析方法包括自相关谱分析(ASA) (31日),分位数微扰法(正式)32,经验正交函数(EOF) [33]。类似地,可以使用参数或非参数进行趋势分析方法。的一些参数方法包括最小二乘线性回归(34和森的健壮的斜率估计量35]。常见的非参数方法包括Mann-Kendall(可)36,37),斯皮尔曼等级相关的(38,39,累计金额超过数之间的差异(CSD)和nonexceedance项数据点21,27,40]。一些最近的研究应用的CSD方法包括Onyutha et al。41),伊特et al。42),贝多et al。43),唐、张(44],Pirnia et al。45]。因为它的能力来分析趋势和变化(46),在这项研究中采用的CSD方法。因此,本研究旨在分析降雨和蒸发蒸腾的趋势和变化在乌干达Mpologoma流域。

2。材料和方法

2.1。研究区域

Mpologoma流域大约是9000公里²(见图1)。Kyoga水资源管理的流域是一个区(KWMZ) [10]集雨、拉伸纬度0°19′N - 1°20′N和经度33°20′E和34°40′E。Mpologoma流域的一部分是马拉河盆地面积约3500公里²。


年代/N	车站的名字	协调		数据记录
年代/N	车站的名字	纬度	经度	从	来

1	布吉里	0.57	33.75	1948年	1975年
2	Bugusege咖啡研究站	1.15	34.27	1948年	1982年
3	Butaleja监狱	0.92	33.97	1948年	1982年
4	Dabani天主教	0.43	34.05	1948年	1983年
5	Imanyiro	0.48	33.45	1948年	1974年
6	Sukulu VTRO	0.62	34.17	1963年	1987年
7	Tororo	0.68	34.17	1981年	2009年
8	职业训练局基巴莱	1.20	33.78	1948年	1982年
9	Vukula	0.95	33.58	1948年	1980年

研究区域的降雨量发生在两个赛季第一次和更强烈的从3月到5月(老妈),而第二个和高度变量发生在10月和12月之间(的生命)。该地区收到的平均年降雨量为1375毫米,但Mbale的地区,Bududa,雨Manafwa接收稍高,每年平均1800毫米。流域气候可能受到大湖的存在(如维多利亚湖和湖Kyoga)和山埃尔贡斜率的微风,往往影响到下午对流(47]。这导致高可变性的天气元素特别是降雨(10]。很大程度上,该地区经历从沼泽植被蒸散特别48]。

在图1,背景地图获得的年降雨量总(mm)的普通克里格插值法(49基于数据从1948年到2016年)。普通克里格的选择是基于最小化的能力的错误估计的方差的加权线性组合可用数据,是公正的,因为它努力平均残余或零误差50]。值得注意的是,年降雨量范围从1000到1350毫米。最高降雨量(1350毫米)发生Kyoga海岸附近的湖。

2.2。数据

2.2.1。降水和潜在蒸散的数据

一些免费的再分析气温和降水量产品包括气候研究中心(CRU) (51)、降水估计使用人工神经网络从遥感信息气候数据记录(PERSIANN-CDR) [52),热带降雨测量任务(TRMM)卫星降水分析(TMPA) [53),非洲降雨气候学(弧)54),普林斯顿大学全球迫使(PGF) [55]。许多这些产品短期记录,尽管近年来数据。例如,PERSIANN-CDR、TRMM-TMPA和弧数据系列涵盖时期从1983年(52),199853),1983 (54),分别。然而,一些数据,如PGF覆盖长期时期(1948 - 2016)除了高空间分辨率为0.25°×0.25°(55]。最近,CRU TS v4月度宠物数据计算基于标准Penman-Monteith法用于发布(56]。CRU TS v4数据是由英国自然环境研究委员会(NERC)。这个宠物的早期版本数据(CRU TS3.10) [51)是利用本文的作者之一(21]。然而,CRU TS3.10宠物是全国平均水平的系列。此外,CRU TS v4宠物数据的空间分辨率为0.5°×0.5°(56)仍被视为粗的大小对流域作为研究区域。合理的分析结果在降雨和宠物的变化在一个小集水像Mpologoma,高分辨率空间和长期的数据是必需的。最终,PGF被选中,是因为温度和降水系列空间分辨率为0.25°×0.25°可用,最终用于这项研究。PGF数据集是常用的因为它的高时空分辨率,覆盖全球,长期记录,和健壮性尤其是趋势和变化分析,正如前面展示了几项研究[27,30.,57- - - - - -60]。

每日全球降水和最低(T_最小值)和最大(T_马克斯)温度数据的PGF55)被收购了在线网格形式的0.25°×0.25°http://hydrology.princeton.edu/data/pgf/0.5deg/(2020年1月访问:10)。数据的时间范围从1948年到2016年。PGF数据拥有没有缺失值考虑期间(1948年至2016年)所选(图48网格点1)。PGF observational-based数据集开发使用混合的国家大气研究中心环境Prediction-National中心(NCEP-NCAR)再分析数据集61年)和其他几个全球观测数据集,包括气候研究中心(CRU) TS2.0,热带降雨测量任务(TRMM),全球降水气候学项目(GPCP),国家航空和宇宙航行局(NASA)兰利表面辐射预算(55]。

尽管再分析数据集的广泛采用,他们会倾向于复制观察到的极端事件(62年- - - - - -64年]。因此,它被认为是重要的评估的有效性PGF降雨产品。为此,降雨量数据测量站(见表九下雨1)从乌干达国家气象部门获得水和环境。

这是明显的从表1可用数据的周期变化从一个站到另一个与大多数站在1980年代数据结束。这是由于形势的nonfunctionality始于1981年的内战,造成许多降雨站在乌干达被分解和观察停止根据该报告由日本国际协力机构(JICA) [65年]。由于缺少观察蒸发数据在研究区,PGF数据评估的实际降雨量仅使用选定的电台。

在质量控制过程中,应填入缺失记录做了利用反距离加权插值(IDW)技术开发的谢泼德(66年在方程(1)。由于其鲁棒性,IDW技术已经应用在一些研究67年- - - - - -71年]。失踪的雨量/强度在车站对于一个给定的时期是决定使用降雨值附近的地铁站同期: 在哪里站之间的距离吗丢失的数据记录和邻近的车站用于插值。电力参数的可靠性决定了IDW篡改。一个小的值结果平均价值考虑的所有邻国站而一个较大的值结果的利用率只有最近的邻近电台忽略输入从遥远的邻国站71年,72年]。插值误差最小化的价值= 2建议每日或每月的数据,= 3小时数据= 1为年度数据。在这项研究中,根据Goovaerts推荐(73年)和劳埃德(74年),的值= 2。

由于缺少观察长期蒸发和温度数据,本研究中使用的潜在蒸散的宠物是估计。方法估算宠物的存在和他们明确的基础上,结合energy-mass平衡(联合国粮食及农业组织(粮农组织)和Penman-Monteith方法(75年)、温度(哈格里夫斯[76年,77年],Thornthwaite [78年],亨茂[79年],Linacre [80年],Blaney-Criddle [81年辐射(Abtew []),82年],Priestly-Taylor方法[83年],Makkink [84年]),传质(Rohwer说道85年])。由于它的物理意义,Penman-Monteith方法吸引了广泛应用(75年,86年,87年),特别是在地区天气数据,使其独特的与其他方法相比,可能需要本地校准(88年]。哈格里夫斯方法只需要测量的最小和最大温度数据,很容易使用,而且不太可能影响数据时从干旱或半干旱、干旱网站比Penman-Monteith方法(89年]。

Seong et al。87年)五种不同方法相比在近似的宠物包括哈格里夫斯(76年,77年],亨茂[79年],Thornthwaite [78年],Priestley-Taylor [83年],Penman-Monteith [75年]。哈格里夫斯的方法取得了比较的结果与粮农组织Penman-Monteith方法应用于萨斯奎哈纳河流域在美国东北部87年]。李等人。86年]应用Penman-Monteith和哈格里夫斯方法估算宠物水文模型。哈格里夫斯的方法产生了显著的水流模拟的结果应用于赣江流域和被推荐替代Penman-Monteith方法(86年]。宠物方法的选择取决于所需的时间分辨率,提供天气数据的质量,需要层次的分析(89年]。随后,哈格里夫斯和艾伦89年]推荐哈格里夫斯的使用方法在数据质量不确定的情况下,和/或历史气象数据在哪里失踪。在同一条线上,哈格里夫斯方法最近被应用于一项研究[41]分析蒸散研究区所在地区。最后,基于上述宠物方法的分析,缺乏足够的天气数据,如太阳辐射、相对湿度和风速在研究区,和粗分辨率可用的宠物CRU TS v4数据(56],哈格里夫斯方法[76年,77年在这项研究中采用。宠物(毫米/天)计算每个网格点使用以下方程: 在哪里措施的外星太阳辐射W / m²这是估计基于位置的纬度和今年的日历天在^°C是平均温度。

每日PGF降雨和宠物在每个网格点转换为其他时间决议包括月度、季节和年度时间序列。三个赛季被认为是包括老妈,把6(环流),和生命。分析使用的不同时间分辨率高气候可变性。老妈和生命季节代表每年多雨的时期而环流研究区域代表长期干。1月到2月的干燥周期短(摩根富林明)在本研究中没有考虑。同样,在每一个降雨站,年度和季节性(老妈、环流和核能开发局)时间序列提取。

2.3。趋势分析

线性趋势斜率(米()是计算使用赛尔90年森]和[35在以下方程: 在哪里和是对应的和分别观察。

趋势的意义进行了测试使用CSD方法(21,27,40]。应用CSD方法,给定数据集的大小n第一次被转换成另一个系列的不同吗超过数和nonexceedance数量之间的数据点这样在哪里是每个数据点的次数超过了然后呢是每个数据点的次数超过别人。

CSD的趋势统计计算使用以下方程(21]:

积极的和消极的价值观分别表示增加和减少的趋势。的分布大约是正常的均值为零,方差是由吗V= 1 / (n−1)(21,27]。

标准化的CSD趋势的统计Z零的均值和标准差的可以由以下方程: 在哪里代表了正确因素的方差从自相关的影响(见Onyutha27]和Onyutha [91年]详情)。如果是标准正态变量,零假设(没有趋势)被拒绝如果 ;否则,没有拒绝。

2.4。相关性PGF-Gridded降雨量和降雨

计算变化使用CSD的方法,给出数据每个从分为子集到的价值(方程(7))。每一次分类,subtrend统计Z计算使用方程(6)。这样做,一个时间片的长度从开始到结束数据记录。为选定的 , 和在情况下分别是奇数和偶数,这样46] 在哪里是的价值 ,虽然条款和可以由

的值(方程(7)是对相应的策划年的数据。的线就代表数据完全没有趋势的参考。变化的数据被认为是在积极和消极subtrends的出现。(100−α)%可信区间(CI)构造的限制在。的(自然随机性)被拒绝,如果分散(100−外α)% CI或者限制在 ;否则,不拒绝。

比较PGF和实际降雨量的变化是在季节性(老妈、环流和核能开发局)和年度时间序列。这涉及到测试(没有观察和PGF降雨量之间的相关性)。由于缺少观察蒸发数据,验证PGF只使用的实际降雨量数据做了选择。

3所示。结果与讨论

3.1。统计趋势分析降雨

图2显示了统计和季节性趋势导致降水量。基于图2(一个),整个地区只有一个积极显著的趋势(拒绝)水平和老妈5%的降水量。这项研究由Majaliwa [26)报告了类似的结果老妈季节从1980年到2010年。生命季节期间,研究区降雨量只有消极的无关紧要的趋势,除了遥远的西部以外的研究领域,经历了一个积极的显著趋势(拒绝了(图)2 (b))。除了韩国以及东南亚地区的特点是消极的微不足道的趋势在环流季节,其余的区域有一个负的显著趋势(拒绝(图)在5%的水平2 (c))。这些结果符合研究的发现Nsubuga et al。92年]。一般,而整个流域和老妈经历了显著增加降水量,明显降低环流季节期间,作为对降雨在大多数地区没有统计学意义的5%的水平。很大程度上,结果与之前的研究结果相一致的Onyutha [27),认为所有乌干达和规模每年公布的业绩。

(一)

(b)

(c)

正(负)降雨趋势导致研究区域的不同部分变得潮湿(干燥)。因此,有改变水文过程影响的频率、严重程度、等极端天气事件和/或强度不稳定的降雨,山体滑坡、洪水、长时间的干旱,干旱。这些事件破坏基础设施,导致食品不安全,减少社区的一般收入。与这样的灾难性事件,因此,完善的适应策略开发基于一个集成的极端天气事件和社会知觉的理解是至关重要的(93年]。此外,趋势和降水拥抱变化的存在需要考虑非平稳的94年水),规划、设计和运营基础设施,可以影响天气事件(如洪水)。

3.2。土壤水分蒸发蒸腾损失总量统计趋势分析

年度趋势和季节性蒸散图所示3。西部(接近但流域外),以及东北部分集水外,有一个积极的显著趋势(拒绝在一年一度的蒸散(图)3(一个))。其余的研究区经历了消极微不足道的趋势在5%的水平。一年一度的蒸散、西部(接近但流域外),以及东北和西北地区,有一个积极的显著趋势(土壤水分蒸发蒸腾损失总量拒绝)。其余的流域有一个积极的无关紧要的趋势在5%的水平,如图3 (b)。环流季节期间,该地区附近的东南部和西部的部分研究区域(大约30公里)有一个负的显著趋势(拒绝在蒸散(图)3 (c))。其余的研究区经历了积极但无关紧要的趋势在5%的水平。在老妈季节,整个研究区域蒸散只表现出积极的微不足道的趋势(图3 (d))。

(一)

(b)

(c)

(d)

总之,蒸散在整个区域的增加表现出季节性尺度虽然不是重要的在5%的水平。由Onyutha[也得到了相似的结果21),这说明增加了蒸散所有乌干达。同样的,结果是同意的结果而minelik et al。20.]。土壤水分蒸发蒸腾损失总量的增加可能是由于增加的温度以及不同研究区降雨的地区。此外,对于整个时期(1948年至2016年),没有负面的趋势就和老妈蒸散(数字3 (b)和3 (d))。对研究区土壤水分蒸发蒸腾损失总量的增加季节性尺度虽然不是重大意味着潜在影响土壤水平衡和农业丰收。因此,这可能会导致干旱拘留事件导致水压力,作物歉收,和,因此,食品不安全95年]。

3.3。对降雨时空变异性分析

时空变化的解释振荡高点(OHs),标明一个变量高于长期的意思是,和振荡低点(OLs),指定一个变量低于长期均值。长期的意思是对应于这一趋势的统计值为零。零假设(自然随机性)不是拒绝(拒绝)如果变化统计内(外)的95%置信区间。当不是拒绝(拒绝),这表明哦和/或OL无关紧要(重要)。数据4- - - - - -6显示不同的时空变化在整个研究区降雨季节和年度计划。

整个研究区经历了微不足道的哦和OL(图4(一))通常与一个弱频率波动(类似的模式4(b) -4(e))在季节和年度计划。此前,Nsubuga等的研究。92年)报告了类似的结果。此外,这些结果与Onyutha[的结果相一致27]。降雨特征更多的减少而不是增加从1960年代早期到2005年左右。然而,在1950年代和2000年代中期,直到研究结束的时期(2016年),高于长期平均降雨量(数字4(b) -4(e))。

同样,图5(一个)显示,降雨在整个研究区域环流的特点是微不足道的哦和OL。降雨量高于长期平均在1950年代,而从1960年代早期到研究结束的时期,降雨量低于引用(数字5(b) -5(e))。

图6(一个)显示了重要的哦,在北方地区,而南部地区的排水都无关紧要的哦和OL在老妈季节。类似于和年度计划的时间变化,降雨是高于长期平均在1950年代以及从2006年左右到研究结束的时期(数字6(b) -6(e))。结果是同意的结果Majaliwa et al。26]。

羟基(OLs)降雨量显示洪水和山体滑坡(干旱)条件,这些可能会增加在未来应该继续降水变率相同的时间模式。这一发现从Ongoma et al。96年)建立研究区表现出高值的简单每日强度指数可与周期性的洪水和山体滑坡。研究区主要遭受长期和严重的洪水和山体滑坡条件特别是在老妈季节毁灭属性,导致损失的生命。可能是可能的,2010年3月的严重的洪水和山体滑坡,造成超过400人死亡,5000人取代Bududa地区拥有超过33000个家庭Butaleja所影响,是由于降雨的增加。

3.4。时空变异性分析蒸散

数据7- - - - - -10展示空间变化的差异在年度和季节性整个研究区域蒸散。

一年一度的规模,在北方一些地区,以及附近的东南地区,有显著的哦(拒绝了)。遥远的东北和东南部地区(研究区域外)经历了重大的OL (拒绝了)。其余的地区经历了微不足道的哦和OL(图7(a))。从数据7(b) -7(e),年蒸散的特点是增加和减少整个研究期间的北部地区表现出更多的增加在1970年代中期到1980年代末(数字7(b) -7(d))。

图8(一个)显示,只有南部地区的流域以北,面积大约30公里研究区经历了重大的OL和哦,分别在生命的季节。其余的排水都无关紧要的哦,OL,核能开发局的季节。作为对蒸散的时空变化特点是增加和减少更明显增加(数据8(b) -8(e))。

图9(一)表明,在环流季节,东南地区重要的哦。西南和西部地区外排水的特征是显著哦和OL。然而,其余的排水都无关紧要哦和OL环流蒸散。蒸散是一般高于参考除了从1990年代中期到研究结束的时期更低于长期均值(数字9(b) -9(e))。

老妈的季节,重要的OL是在西部,东、东南、东北(排水)以外的区域(图10(a))。其余的地区经历了微不足道的哦和OL。老妈蒸散展出一个增减超过(低于)长期来说意味着整个研究期间(数字10(b) -10(e))。

3.5。PGF-Gridded与实际降雨量之间的相关性

之间的相关性提取异常PGF和实际降雨量显示统计在表中2。中以图形的方式给出了相关数据11- - - - - -14年度和季节性(核能开发局,老妈和环流)时间序列。同样,关键在每个车站的修正系数值在表表示2。


年代/N	车站的名字	相关系数				Corr致命一击。
年代/N	车站的名字	年度	核能开发局	环流	老妈	Corr致命一击。

1	布吉里	0.21	0.19	0.12	−0.21	0.37
2	Bugusege咖啡研究站	0.44	0.11	−0.03	−0.02	0.33
3	Butaleja监狱	0.20	0.22	−0.45	0.25	0.33
4	Dabani天主教	0.40	0.55	−0.35	0.44	0.33
5	Imanyiro	0.33	−0.53	0.16	0.68	0.38
6	Sukulu VTRO	0.52	0.30	−0.31	−0.12	0.40
7	Tororo	0.34	0.45	−0.05	0.64	0.37
8	职业训练局基巴莱	0.24	0.43	−0.33	0.17	0.33
9	Vukula	−0.35	−0.02	−0.31	−0.30	0.34

Corr。暴击:相关关键价值在5%的显著性水平。这些值的相关系数表中表明(没有关系)在5%的显著性水平被否决了,这意味着显著相关。

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(我)

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(我)

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(我)

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(我)

从表2,除了站1的地方不拒绝时间尺度时,拒绝吗至少一个时间尺度上剩余的电台。站4,拒绝所有的四个时间尺度。只有站9负的显著相关性在一年一度的规模。站5和9在核能开发局季节呈现负相关性,与车站5有显著的负相关。站1、2、6和9在老妈季节也负相关性。所有站除了1和5在环流季节有负相关性,与车站3和4显示显著的相关性。正(负)相关意味着当显示的实际降雨量增加(减少)在一定时期内,PGF降水表现出减少(增加)。

从数据11- - - - - -14,表明PGF降雨高估或低估了振荡高点和低点的实际降雨量在不同的时间尺度。这些结果与发现协议Onyutha [27]。中给出的结果数据11- - - - - -14和表2表明PGF降雨系列在繁殖性能的实际降雨量的变化从一个区域到另一个不同。这种差异可以归因于各种区域特性的影响,如水体(如维多利亚湖和湖Kyoga),山区,地形变化(27,47]。

降雨趋势在观察到的结果和附近的PGF降雨系列展示在表3的标准化检验统计量值和概率值。标准拒绝(拒绝)在2.4节进行阐述。被拒绝(> 1.96, )在年降雨量在车站附近的PGF系列1和2。在生命的季节,不是拒绝了(< 1.96, )在附近的所有电台和相应的PGF系列。环流的季节,被拒绝(> 1.96, )在只站5一个显著的趋势。而大部分的老妈PGF系列表现出显著的趋势(> 1.96, ),相应的实际降雨量车站1、2、4、5、8和9微不足道的趋势。此外,站3和附近的PGF系列有一个显著的趋势(> 1.96, )具有相同的值Z和在老妈的季节。与相应的PGF站6和7系列在老妈季节无关紧要的趋势。


S / N	站	年度		核能开发局		环流		老妈
S / N	站	Z		Z		Z		Z

1	布吉里	2.50	0.012	1.73	0.083	0.58	0.564	0.19	0.847
1	PGF_15	1.35	0.178	0.96	0.336	0.96	0.336	3.27	0.001
2	Bugusege咖啡研究站	0.00	1.000	1.71	0.086	0.69	0.493	0.34	0.732
2	PGF_35	2.06	0.040	0.69	0.493	0.69	0.493	2.74	0.006
3	Butaleja监狱	0.34	0.732	1.71	0.086	0.69	0.493	2.74	0.006
3	PGF_22	1.71	0.086	0.34	0.732	0.34	0.732	2.74	0.006
4	Dabani天主教	0.51	0.612	1.86	0.063	0.51	0.612	1.18	0.237
4	PGF_26	0.85	0.398	0.85	0.398	0.17	0.866	3.55	0.001
5	Imanyiro	1.57	0.117	0.78	0.433	2.35	0.019	0.39	0.695
5	PGF_8	0.78	0.433	0.39	0.695	1.57	0.117	3.14	0.002
6	Sukulu VTRO	0.41	0.683	0.00	1.000	0.41	0.683	0.41	0.683
6	PGF_27	0.82	0.414	1.22	0.221	0.00	1.000	1.63	0.102
7	Tororo	0.38	0.705	0.38	0.705	0.38	0.705	0.38	0.705
7	PGF_27	1.89	0.059	0.00	1.000	0.76	0.450	1.51	0.131
8	职业训练局基巴莱	1.41	0.157	0.71	0.480	1.77	0.077	0.35	0.724
8	PGF_23	1.77	0.077	0.71	0.480	0.71	0.480	3.18	0.001
9	Vukula	1.71	0.086	1.37	0.170	0.34	0.732	1.71	0.086
9	PGF_16	1.71	0.086	0.34	0.732	0.34	0.732	2.74	0.006

这些值的和表中显示(没有趋势)被拒绝在5%的显著性水平。

4所示。结论

以前的研究集中在降雨和气温趋势和可变性分析主要是在地区和全国尺度。换句话说,研究在分析趋势和可变性Mpologoma流域降雨和蒸发蒸腾的缺乏。这可能是由于缺乏观察长期数据。本研究评估了空间和时间的变化在降雨和蒸发蒸腾Mpologoma排水使用网格(0.25°×0.25°)PGF数据涵盖了1948年到2016年的时期。使用非参数趋势和可变性分析完成CSD方法认为超过数之间的差异和nonexceedance项数据点。

老妈和年度降雨量显示一个积极的趋势( ),而核能开发局和环流降水表现出负面趋势和 ,分别。积极subtrends降雨发生在1950年代和2000年代中期直到研究结束的时期(2016);然而,负面subtrends发生从1960年到2005年左右。研究建立了一个综合的了解该地区降雨的迹象湿润(干燥器)的地方,因此,洪水(干旱)。这些天气事件毁灭属性,导致失去生命,这需要良好的适应策略基于一个集成的极端天气事件和社会知觉的理解。季节性土壤水分蒸发蒸腾损失总量表现出积极的subtrend ( )。在整个研究期间(1948 - 2016),没有负subtrend核能开发局和老妈蒸散。土壤水分蒸发蒸腾损失总量的增加潜在影响土壤水平衡和农业丰收。

PGF的比较和实际降雨量季节性和年度时间序列测试零假设H_o(没有观察和PGF降雨量之间的相关性)。尽管如此,在一些地方,H_o不是拒绝了( ),PGF数据高估和低估了振荡从不同地区实际降雨量高点和低点。因此,它是至关重要的继续提高PGF和其他可利用的质量数据复制观察气候学在不同地区特别是数据变得稀缺地区。这项研究有一些局限性。只有未校准的哈格里夫斯方法用于估计宠物在研究区域。可能未校准的哈格里夫斯方法可能产生偏见的结果,从而影响分析结果的趋势和变化被认为是在这个研究。甚至出影响由于特定方法的选择,建议未来研究在宠物和降雨量变化和趋势采取其他方法。此外,选择的不确定性数据分辨率分析hydroclimatic趋势和变化的数据应该量化在未来的研究。降雨和蒸发蒸腾变化可以影响大气异常(30.)以及区域和地方的影响因素(41),这些都是不被认为是在这项研究中。尤其是大规模的大气状况可能导致延迟对气候变化的影响(97年]。了解气候变化驱动程序可以帮助预测规划即将到来的湿或干燥条件(27]。这可能是在未来的研究调查。

尽管强调限制(可能是解决的建议未来的研究),这项研究提供了相关的信息在subtrends降雨和蒸发蒸腾的趋势和变化。这是至关重要的精心规划的预测适应气候变化的影响在环境的应用程序依赖于Mpologoma流域水平衡。

数据可用性

本研究中使用的数据可以从相应的作者获得。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢使用普林斯顿全球迫使(PGF -)网格数据获得在线http://hydrology.princeton.edu/data/pgf/0.5deg/(2020年1月访问:10)。趋势和变化都是计算使用CSD-VAT (CSD-based可变性分析工具)通过链接下载https://sites.google.com/site/conyutha/tools-to-download(访问:2020年1月14日)。观察到的降雨量是来自乌干达国家气象部门的水和环境。这项研究是在经济上支持通过博士奖学金授予非洲卓越中心的第一作者的水资源管理,埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴大学。

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气象学的进展

文摘

1。介绍

2。材料和方法

2.1。研究区域

2.2。数据

2.2.1。降水和潜在蒸散的数据

2.3。趋势分析

2.4。相关性PGF-Gridded降雨量和降雨

3所示。结果与讨论

3.1。统计趋势分析降雨

3.2。土壤水分蒸发蒸腾损失总量统计趋势分析

3.3。对降雨时空变异性分析

3.4。时空变异性分析蒸散

3.5。PGF-Gridded与实际降雨量之间的相关性

4所示。结论

数据可用性

的利益冲突

确认

引用

版权

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