索安流域降雨时空分布,Pothwar地区,巴基斯坦

文摘

本研究评估降雨时空变异性在semimountainous索安流域(SRB) sub-Himalayan Pothwar地区,巴基斯坦。16个雨量数据的时间降雨趋势分析是进行每年与长期(1981 - 2016)数据。结果描述,有大量降雨模式,年复一年,季节变化和降雨模式通常是不稳定的。结果强调,大部分的高原降雨站显示下降趋势在年度基础上。中央和低地台记录的研究区降雨量的增加的趋势,除了Talagang站。研究区范围的平均年降雨量在492毫米和1710毫米在低地和高海拔地区,分别。一整年的降雨,大约70在季风季节下降75%。降雨空间分布地图获得使用逆距离权重(IDW)方法,通过GIS软件,揭示了研究区域内的主要降雨范围。缺乏水在postmonsoon月(November-February)和伟大的降雨量差异山区和低地。需要的理性管理山区使用迷你和检查大坝增加水生产和流调节低地地区的可用性。 The spatiotemporal rainfall variability is crucial for better water resource management schemes in the study area of Pothwar region, Pakistan.

1。介绍

降雨是最重要的农业气候变量决定了种植制度和整体农业生产率旱作地区的巴基斯坦。降雨模式的变化与气候变化直接相关。全球平均气温上升趋势表明,越来越多的地区变暖比冷却。全球平均地表温度的线性增加趋势大约1.0°C高于工业化前的水平,可能达到1.5°C之间的2030年和2052年如果以现在的速度继续增加1)不利影响水文气象过程持续的趋势。由于气候变化,也证明了,中间的21^圣世纪时,可用的水和年平均径流将减少10 - 30% (2]。根据第五次评估报告政府间气候变化专门委员会(IPCC),减少降水和土壤水分蒸发蒸腾损失总量呈上升趋势的趋势导致干旱(2]。降雨是水文循环的动态组件之一,通常在不同空间和时间模式由于气候变化。降雨的时间和空间变异性分析是重要的水文学家,农学家,气象学家、企业家方面的水资源可持续利用和控制洪水和干旱的3]。降雨时空分布的详细知识是至关重要的准确建模使用拘留流域的防洪(4)或地表水存储使用项系统(5]。这些时空变化的雨量分布直接影响径流和地下水的分布存储在本地在空间和时间尺度6]。降雨模式的时空变化与气候变化直接影响水资源、农业部门和灾害管理部门。因此,重要的是要检测的变化趋势在世界各地的时空尺度7- - - - - -10]。

巴基斯坦是一个农业大国,拥有多样化,不均匀,和干旱半干旱型气候,最容易受到气候变化的影响。由于nonfriendly环境活动,国家正在增加的温度变化超出正常范围,创建一个乐观影响作物的生产由于不可靠的和不可预知的降雨模式。气候科学家估计,巴基斯坦的年平均温度已经上升了大约0.5°C在过去的50年里,进一步将增加3°其他°C到本世纪末(11]。水规划和利用主要依赖季风降雨,但不可预测的和不均匀分布的降雨在时间和空间造成的洪水和干旱一部分在另一个国家的一部分。巴基斯坦气象部门预测(PMD)和全球变化影响研究中心(GCISC)表明,到2050年,最高温度上升将发生在北部地区,中部和南部旁遮普南部开伯尔-普赫图赫瓦省(KP),一些地区降水会增加和减少在其他12]。未来气候变化情景下,预计经验增加河流的变化由于降水增加的变化和冰川的融化13]。因此,它是正确的说,降雨是一个至关重要的agroclimatological因素特别是北方干旱和半干旱地区和分析是一个重要的农业水资源规划的先决条件。

鉴于上述情况,本研究涉及索安流域降雨模式的研究(SRB) Pothwar干旱半湿润气候的地区,巴基斯坦。然而,并没有深入研究SRB降雨气候学、可变性,改变模式使用很长一段数据。在目前的研究中,每日降雨量的SRB站数据分析了1981年到2016年期间,参照降雨时空分布。本研究将有助于Pothwar地区的农业和水部门更好的水资源管理实践。

2。文献综述

在过去的几年里,一些研究已经进行时空趋势及其在气象水文(河流)和大小(降水、蒸散、温度、湿度等)使用参数时间序列数据(简单线性回归)和非参数(Kendall秩相关,斯皮尔曼的ρ,Mann-Kendall修改Mann-Kendall,和Theil-Sen的斜率)测试在整个世界。例如,研究综述分析降水和温度的变化和时空趋势而言,这里采用的方法是总结表1。摘要包括(i)研究位置和程度的信息,例如,country/region covering several catchments within a geographical coherent area, and river basins or catchments; (ii) hydrometeorological and climatic variables considered, i.e., precipitation, temperature (T_马克斯,T_最小值,T_的意思是)、蒸散、相对湿度和流速及流水量,包括数量,时间分辨率分析(月、季节和年度),和时间序列的长度包含在分析,变量;(3)趋势检测方法(s)应用;(iv)的总结重要发现,(v)引用。趋势分析从24个研究代表全球13个国家了(表1)。审查包括无论是对降水和温度的研究来自中国,印度,巴基斯坦,伊朗,孟加拉国、尼泊尔、越南、土耳其、摩洛哥、意大利、美国、埃塞俄比亚和坦桑尼亚。此外,这些研究选择基于本研究中使用的方法的趋势检测。

通过综述文献,发现这些研究大部分执行时间趋势(增加或减少,重要或不重要的)的水文气象时间序列数据使用参数(简单线性回归)和非参数(Mann-Kendall测试,修改Mann-Kendall测试,和森的斜率估计量)。应用最广泛的现场测试是Mann-Kendall测试。修改后的Mann-Kendall测试建议autocorrelated数据。趋势的大小可以量化使用森的斜率估计量,如果数据发现autocorrelated, prewhitening程序可以应用于去除时间序列自相关应用Mann-Kendall前测试。此外,空间格局的趋势了ArcGIS环境使用插值技术,如逆距离权重(IDW)方法和克里格。

与全球变暖有关,有很强的迹象表明降雨量变化已经发生在全球(34- - - - - -36)和区域尺度(37- - - - - -39]。降雨量增加了地理上的变化,季节,每年在亚洲在过去的几十年里。在这种背景下,历史气候变化的检测指标是非常重要的国家,农业是经济的支柱,如巴基斯坦,它坐落在一个区域的温度迅速增加(40]。在最近的研究中,重大气候变化记录在巴基斯坦,指示T_马克斯和T_最小值波动在0.12 - -0.29和0.10 - -0.37°C /十年,分别是(41,42]。先前的报道表示温度的变化在不同地区的极端;例如,积极的趋势也发生在T_马克斯和T_最小值在上面,中间,和更低的印度河盆地(43),而减少(增加)的趋势T_马克斯(T_最小值)被观察到在该国北部[44]。同样,研究降水的趋势评估表明在年降水量增加倾向北部、东北、西北地区(45,46]。相反,而et al。47]报道的增加温度和降水减少和相应的河流,从1990年代末开始,对不同次盆地上印度河流域。此外,中部和南部地区的大多是报道经历了年降水量的减少趋势(48,49]。减少降雨模式的趋势以及巴基斯坦沿海地区和干旱平原曾被观察到。降雨量的减少趋势意义重大(−1.18毫米/十年)主要来自北部和西北部沿海地区而平原地区和西南部曾被观察到在没有明显的趋势(50]。阿里et al。51]分析了一些重要趋势的降雨干扰模式和强降雨事件在巴基斯坦的季风在选定的地区。Safdar et al。52]分析了降雨和温度变化的程度在巴基斯坦北部季风和观察到的季风降雨下降在过去的二十年,而2010 - 2017年期间观察明显减少,也就是说。,17.58毫米/年伴随着0.18°C增加温度。气候变化已经对巴基斯坦的降水系统,而负面影响,主要是通过拆除季节性降雨或通过修改他们的强度(53]。巴基斯坦气象部门(PMD)所做的研究显示,近年来,有了缓慢但稳定的变化发生在降雨主要集中的位置。过去,雨季最强烈的旁遮普但缓慢而稳步下降,降水的浓度已经开伯尔-普赫图赫瓦省(北部和西部54]。Pothwar地区的年平均降雨量不同近1500毫米375毫米或更少的东北角西南部[55]。时间和空间是降雨可变性索安盆地的基本问题。这个地区的年平均降雨量变化从400毫米到1710毫米,最大在北部和西南部最低(56,57]。然而,没有进行全面的研究对于降水的时空趋势索安流域(SRB),这是非常重要的观点旱作农业和种植制度主要取决于降雨。本研究拟通过使用知识桥梁更详细和全面研究降水的时空变异SRB, Pothwar地区,巴基斯坦。这项工作的主要目标是评估降水的时空变化趋势和分析趋势和异质性的海拔梯度地区。此外,每年的空间分布和季节性趋势,尤其是在分析作物生长季节(拉比和雨季),。

3所示。材料和方法

3.1。研究区域的描述

索安流域(SRB)占地面积9994公里²222 - 2261米的海拔范围内平均海平面以上(a.m.s.l。) sub-Himalayan Pothwar巴基斯坦地区(图1)[58]。该地区属于Attock的行政控制,拉瓦尔品第,伊斯兰堡和事件发生地区。大陆气候,亚热带炎热的夏季,冬天很冷在半干旱半湿润气候区。最低的平均温度是9°C,最高12月6月平均气温是31°C。年平均降雨量在400毫米之间的平原和山区约1710毫米,其中约三分之二发生在雨季期间(6)。农业是依赖于降雨和常年流存储通过小型/微型水坝。旱作条件下主要的作物是小麦、鹰嘴豆、花生、黍、高粱、油籽和题材。土地利用分析表明10%面积耕地而混交林面积8%的9994公里²。和休耕土地覆盖范围最大的地区(49%),其次是山区土地与灌木和灌木(30%)。居住区是2%,而水体只有1%。冲积平原和黄土土壤大多非钙质,深度和不同的类型,即。粉质粘土粘壤土,排水良好的壤土。斜率分类表明,52%的面积是平的温柔(< 5°坡),而22%的地区有一个媒介斜率(5°-15°)。陡峭(15°-30°),非常陡峭的斜坡(> 30°)覆盖地区的约19%和7%,分别为(56,59]。总的来说,松辽盆地北部气候由湿润和半湿润气候的主导,而中部和南部部分是由干旱和半干旱气候条件下,分别。SRB的北部边界是格拉山环绕,Murree山而南部的边界是用盐覆盖范围。可用的雨量计站的地理位置坐落在海拔218 - 2025米的范围之间(a.m.s.l)。如图所示1和表2。根据电台的海拔范围和位置,国储局分为三个区域,即。,zone-1 consists of 5 stations (Murree, Kotli Sattian, Islamabad, NARC, and Rawalpindi) within 540–2025 m elevation range. Zone-2 consists of Fatehjang, Kallar Syedan, Gujjar Khan, Mangla, and Jhelum stations within 283–529 m elevation range while zone-3 consists of 6 stations (Chakwal, Bahun, Talagang, Khewra, Lillah, and Massan) within 218–522 m elevation range. These zones are also categorized according to rainfall amount, i.e., heavy rainfall stations, medium rainfall stations, and less rainfall stations from zone-1 to zone-3, respectively. The detailed description of 16 rain gauge stations, data availability, and source of data is presented in Table2。

3.2。数据采集和处理

长期变化时空尺度的年度和季节性降雨从16个气象站地面数据进行统计分析,在目前的研究调查。基于历史降雨记录每日和每月在SRB在不同时期根据数据可用性(表2从巴基斯坦气象部门收集的)(PMD)、地表水水文Project-WAPDA (SWHP-WAPDA),与水土保持研究所(SAWCRI),事件发生。这些电台选择基于他们的历史时间报道,同质性和完整性的记录。每日数据进一步处理,转换成月度时间序列的季节性和年度记录使用每月平均的方法得到。数据系列的空白建成使用基于时间的插值方法(每月记录测定的平均值±之间一段两年同期(60]。我们指定一年的四个季节气候:冬季(该型号或DJF),春季或premonsoon(高于或老妈),夏天或季风(6 -或环流),下降或postmonsoon(10或核能开发局)基于Asmat et al。61年)和PMD的建议。两个季节是研究基于作物生长时期,拉比(November-April)和雨季(5月- 6月)62年]。

3.3。方法

是一个重大趋势随时间变化的随机变量所示,被统计参数和非参数方法在时间序列的趋势分析数据趋势的大小及其统计意义。在这项研究中,使用非参数统计学意义做了趋势分析Mann-Kendall测试(可),而一个线性趋势的大小是由森非参数的方法63年]。选择这些方法因为可测试适合情况的趋势可能会认为是单调,因此,没有季节性或其他周期存在于数据。森的方法使用一个线性模型来估计趋势的斜率和残差的方差应该不变。允许缺失值和数据不需要遵守任何特定的分布。此外,森的方法不是大大影响单一数据错误或异常值。在应用Mann-Kendall之前(可)和森的斜坡技术检测降雨数据系列的绝对变化和趋势,数据进行了测试使用时间序列自相关技术。此外,自相关是使用prewhitening方法从数据中删除。此外,使用Mann-Kendall趋势分析和森的斜坡技术评价模式及其意义的水平。此外,反距离加权(IDW) [64年](确定性方法)被合并为一个空间插值技术到车站数据在SRB分析降雨的空间分布。

3.3.1。时间序列自相关

可测试需要连续时间序列数据独立,如果不是它将显示当没有正面或负面趋势的趋势。的概率显著趋势将被添加到数据系列的自相关和会影响可测试的结果(65年]。重要的存在自相关前应该检查和删除应用可趋势检验(66年]。因此,采用下列程序在应用可趋势之前测试(67年]。计算lag-1串行相关系数(r₁)的时间序列数据如下: 在哪里 , ,和lag-1相关系数,降雨数据系列,分别和降雨时间序列的均值。

如果条件 满意,那么数据系列是独立在10%的显著性水平和可测试可以应用到原始数据系列。否则,可测试应该切除后应用显著相关,可作为计算 。

3.3.2。Mann-Kendall测试(可)

可测试是一种统计方法,主要是用来检查没有趋势的零假设和备择假设的存在单调增加或减少气候时间序列数据的趋势。非参数Mann-Kendall测试适合这些数据系列的趋势可能会认为是单调(即。,米athematically the trend consistently increasing and never decreasing or consistently decreasing and never increasing) and no seasonal or other cycle is present [68年,69年]。可测试已经广泛用于气象检测趋势或水文时间系列数据70年,71年]。方法不太敏感,突然断点和健壮的异常值和缺失值(72年]。然而,测试是敏感的序列相关性,可能影响测试结果(71年,73年]。在目前的研究中,序列相关方法应用可测试前检查统计显著性趋势的降雨数据系列。

可测试执行两种类型的统计数据根据数据值的数量,也就是说,年代使用统计数据,如果数据值的数量小于10Z -使用统计数据,如果数据值的数量大于或等于10。的详细过程可测试报告(68年,69年]。如果 时间序列的长度吗n,那么可测试统计数据年代给出如下: 在哪里和是连续值的数据,j>我分别n系列的长度,使用下面的公式计算:

一个正面或负面的价值年代表明一个向上(增加)或向下(减少)的趋势,分别。如果数据值的数量是10或更多,年代统计约表现为正态分布,测试执行与正态分布均值和变异如下考虑: 在哪里米是挂钩的数量(零值相比差异)组和吗数据点的数量吗我^th相关群体。正态分布(Z统计计算如下:

据统计,这一趋势评估使用的重要性Z价值。一个积极的价值Z显示了一个(增加)上升趋势而负值表示向下(减少)的趋势。的Z统计数据的正态分布,平均0和方差的零假设的趋势(74年]。在这项研究中,零假设(H₀)意味着没有趋势在降雨时间序列数据集替代假说(H₁)意味着存在一个增加或减少的趋势在降雨时间序列数据集。一般来说,三个层次的意义(α),也就是说,α= 0.1 (10%)Z=±1.645,α= 0.05 (5%)Z=±1.96α= 0.01 (1%)Z=±2.33是在全球范围内用于测试的假设,我们采用相同的在这个研究。

3.3.3。森的斜率方法

森的斜率是一种非参数检验方法用于预测的大小(真斜率)水文气象时间序列数据(75年]。森的斜率估计方法使用趋势分析的线性模型(76年]。森的斜率所有数据对计算使用以下方程: 在哪里和数据值在时间吗j和k(j>k分别)。中值的n的值由森斜率的估计(真正的斜率),使用下面的公式计算:

森的估计量使用上面的公式计算的值取决于n要么奇数或偶数计算使用置信区间使用非参数测试根据正态分布。一个积极的价值表明增加(向上)趋势而负面的价值时间序列数据的代表下降或下降趋势。

3.3.4。空间内插

降雨是高度不可预知的空间规模,预测降水的区域趋势,空间分析技术是基于基本的地理原理使用。测量降雨的空间分析包括行为在不同的位置与观察点和降雨量变化趋势。反距离加权(IDW)空间插值方法用于空间趋势分析。IDW插值是一种最常用的确定性方法和显式实现的假设事情接近彼此更相似比,相距很远64年]。许多研究人员已经利用这种数据的空间插值方法在不同地区(77年]。为任何无边无际的位置预测价值,IDW使用周围的测量值预测的位置。这些测量值接近预测的位置将会有更多的影响比远的预测价值。因此,IDW假定每个测量的点有一个当地的影响,随着距离的增大而减小。它重量接近预测的点位置大于那些做的更远。

功率系数越大,越强的重量附近点可以从以下方程估计z值在一个未取样的位置j:

的代表估计价值j。的参数n重量参数,应用指数的距离,从而放大点无关紧要的位置吗我的距离j增加。因此,一个大n结果在附近点挥舞着更大的影响比点远未取样的位置导致一个插值输出。另一方面,一个很小的值n将所有的点在搜索半径相等的重量,这样所有未取样的位置代表只不过意味着搜索半径内的所有采样点的值(64年]。

弧图10.1的地质统计分析工具被用于映射的空间范围从数据点雨量分布在月平均,季节和年平均趋势分析。

4所示。结果与讨论

4.1。索安流域的降水特征

雨量计站的降水特征分析了基于月平均,季节性,年降雨量模式。低地和高地的月平均降水趋势雨量计站在图给出2。月降雨量的变化表明,降雨强度逐渐推移增加从5月到8月,然后由10月大幅减少。8月是最高rainfall-recording月所有的电台。月降雨曲线可以分为三类基于最大降雨量和站的位置。高地站(Murree Kotli Sattian,伊斯兰堡,拉瓦尔品第,和刑警)山区有一个最大降雨量250毫米到330毫米。中部,第二类(Kallar Syedan, Gujjar汗Fatehjang, Mangla, Jhelum, Lillah, Khewra,和Bahun),有150毫米到260毫米降雨量范围和位于加剧相对较少的地区。低地台(事件发生,Talagang Massan)的降雨范围50到150毫米。

对于一个更详细的月平均雨量分布的分析,每个车站的月度数据分为两个部分,即。2000年前后,如图3。本部门的数据分为两部分提供深入的月平均降雨量变化前后的2000年;通过这个,我们可以分析每月的降雨变化从干到湿模式,反之亦然。这是观察到,所有站在区域1显示出类似的月度雨量分布模式除了Kotli Sattian。有一个减少降雨变化3月,4月,7月和8月个月后2000年及以后在6月和9月个月收到更多的降雨,说明润湿情况。季风降雨高空站的转变,表明干燥情况;同样,premonsoon月(MAM)也开始干。这些情况表明,需要更新种植日历根据雨量分布。

在专区2,季风月(Fatehjang环流),Kallar Syedan,和Gujjar汗站显示增加转变而Mangla和Jhelum显示减少转变而premonsoon (MAM)个月显示干燥区域2的所有站的情况。在区域1,有六个站。事件发生和Bahun电台也显示出类似的模式;同样,Talagang和Massan月降雨模式相似。这是观察到有一个季风降雨的减少转变3区站而postmonsoon月(反应)显示一个湿润的转变。降水量的月平均变化(增加或减少)情况从第一期(1981 - 1999)第二期(2000 - 2016)表明湿润和干燥情况下,分别在所有电台。因此,SRB的裁剪日历应该相应地转移。

意思是季节性降雨比较图4。季风季节由6月到9月,一般来说,这些个月暴雨泄漏。大约70 - 75%的降雨量发生在季风季节而25 - 30%的降雨量发生在其余的季风季节。图5描述五高空站(Murree Kotli Sattian,伊斯兰堡,刑警,和拉瓦尔品第)有沉重的平均降雨量(> 640 mm)的季风季节。中高度站(Fatehjang Kallar Syedan, Gujjar汗Mangla,和Jhelum)平均季风降雨570毫米到639毫米。低空电视台如事件发生,Bahun Khewra, Lillah, Talagang, Massan平均降雨200毫米到504毫米的季风季节。

premonsoon季节之间的比较(3月到5月)和postmonsoon季节(10月至12月)表示,premonsoon赛季大约50%在所有车站postmonsoon相比更多的降雨。Murree站平均premonsoon最高(400毫米)和postmonsoon(162毫米)降雨相比其他电台。

拉比的比较(November-April)和雨季(五月-十月)季节雨量分布表明,更多的/暴雨发生在雨季的季节,因为7月,8月和9月季风月比拉比赛季由少降雨等11月到4月。山地降雨站意味着雨季暴雨季大于960毫米到1123毫米虽然低地站不到560毫米到250毫米的意思是雨季降雨季节。雨季降水量几乎两倍比拉比所有站的降水。

季风降水之间的比较和其余的季风季节表示,更多的降雨发生在雨季比其余的季风季节。大部分的站显示,75%到70的降雨量发生在季风季节而25 - 30%的降雨量发生在其余的季风季节。然而,一些电台显示Murree和Massan站等不同的模式几乎相同数量的季风降雨,剩下的季风季节Talagang站有更多的降雨在其余的季风季节而季风季节(图5)。这可能是由于以下原因:(i)站的位置,即,Murree圣ation is in high mountains comprising monsoon dominated part of Pakistan which receives the maximum amount of rainfall during the monsoon season and is characterized as very humid while Talagang and Massan stations are in southern plains and are almost arid due to less rainfall in monsoon, (ii) the earlier onset of monsoon in high mountain station (Murree) that receives rainfall from the currents transported from the Bay of Bengal that are later deflected by Himalayas and fall as precipitation in the northeast of Pakistan. According to the study by Ali et al. [24),有一个重大转变在季风爆发Murree站从1971年到2010年,可能会导致更多的降雨在季风季节的其余部分。(3)每月根据降雨分析,很明显,这三个站有更多降雨premonsoon(3月、4月和5月)的季节,也可能导致相同数量的季风降雨,剩下的季风季节。

16日雨量计站的平均年降雨量索安流域图所示6。它表明,高海拔地区(Murree, Kotli Sattian,伊斯兰堡,刑警,和拉瓦尔品第)重/最高降雨量相比低地站(Bahun、事件发生等)。根据索安盆地这种不稳定的降雨模式,三种降雨站是根据地形和年平均降雨量。(我)暴雨站:这些属于区域1的高地站(> 540 (a.m.s.l))。有五个降雨站(Murree Kotli Sattian,伊斯兰堡,刑警,和拉瓦尔品第)索安盆地的高海拔地区。这些站年平均降雨量超过1140毫米到1750毫米。(2)中等降雨站:这些站位于专区2在海拔283 - 529米(a.m.s.l)。这些降雨站点降雨量超过860毫米,由Fatehjang小于975毫米,Kallar Syedan, Gujjar汗Mangla, Jhelum。(3)少降雨站:事件发生,Bahun、Khewra Lillah, Talagang, Massan站在这个类别(3区)平均年降雨量不足723毫米。

图6也表明Murree站最高年平均降雨量1750毫米,而Talagang站(410毫米)最低降雨量的电台。平均年降雨量的模式是季节性变化在冬季(DJF)降雨发生非常少,继续增加在5月底premonsoon季节。从6月到9月这三个季风月份期间,有一个大幅增加年度和季节性降雨与最高的7月和8月。postmonsoon季节之前,年降雨量减少。

4.2。颞索安盆地降水趋势分析

在目前的研究中,颞SRB雨量计站的降水趋势分析使用Mann-Kendall森一起对每月的斜率估计量,季节性,每年。

降雨量的变化数据每月计算单独为每个月使用可测试,计算斜率的大小和森的斜率估计量在表3- - - - - -5。分析,有一个明显的变化今年3月,6月,8月和9月月度降雨数据为0.01,0.05,和0.1显著性水平在区域1降雨站,即。的几个月,一些显示增加(向上)趋势和一些显示减少的趋势。五个月(1月,3月,5月,4月,8月和12月)在区域1站显示负的Z -和问统计数据,它代表的递减趋势,而其他个月(2月、6月和9月)由代表增加的趋势Z -和问统计数据表3。3月的刑警,8月Kotli Sattian和Murree电台显示显著减少趋势在置信水平0.05,0.01,和0.1,分别。6月和9月个月的Murree站表示越来越趋势意义层次的0.1和0.05,分别在6月的刑警也表现出日益增长的趋势在0.1显著性水平。区域2站(表4),也有重要的和不重要的基础上递增和递减趋势Z -和问统计数据,例如3月Fatehjang, Kallar Syedan,和Jhelum电台显示显著减少趋势在0.05和0.1显著水平,分别在6月Gujjar汗和Mangla电台显示显著增加的趋势在同样的信心水平,分别。7月和8月个月的Jhelum站也在0.1显著性水平呈下降趋势。3区站(表5),例如,2月和6个月的事件发生站显示显著增加的趋势在0.01和0.05的自信程度,分别。同样,Massan 7月和9月的Talagang显示显著增加的趋势在0.1和0.01显著水平,分别。3月的所有站在3区除了Massan虽然Khewra呈下降趋势,Lillah, Talagang站显示显著减少趋势在0.01和0.1显著水平。一般来说,观察到三月和八月月大多数站在所有区域的显示基于可大大减少测试统计,6月均呈增长趋势。去年12月的大多数站显示无意义的下降趋势,而2月均呈增长趋势。

季节性降雨变化趋势的基础上,可测试表示降水的广泛变异SRB如表所示3- - - - - -5。季节性变化六个赛季中探测到基于降雨量和裁剪日历。在冬季降水、消极的趋势更明显在区域1站,特别是在Murree站。冬季的负面趋势与结果萨尔玛et al。50),报告一个巴基斯坦的降水在不同地区的下降趋势。最大的冬季降水量观察到高海拔下降Murree站在区域1。本站的下降趋势显著0.1置信水平。结果与纳瓦兹等人的结果。23),报告最大的冬季降水减少趋势Murree站。同样,所有区域1的premonsoon赛季站而呈下降趋势显著减少观察Murree站在0.1显著水平。postmonsoon季节还显示一个下降的趋势在区域1的所有站点。大多数站在区域1除了Murree透露微不足道的迹象-斜坡在冬季,premonsoon, postmonsoon季节。季风降水Murree和Kotli Sattian显示一个微不足道的增加趋势而伊斯兰堡,刑警,拉瓦尔品第显示一个无关紧要的下降趋势。此外,在作物生长季节的降水趋势(拉比和雨季)表示无意义的下降趋势在大多数站除了Kotli Sattian专区1,而Murree站明显下降为0.05置信水平在拉比季节。冬季季风季节降水的站在区域2除了Jhelum均呈增长趋势,而季风降水Kallar Syedan显示显著增加的趋势,另一方面,Jhelum显示0.1置信水平显著下降趋势。所有站的预处理和postmonsoon沉淀除Gujjar汗显示无关紧要的下降趋势而Gujjar汗premonsoon降水显著增加的趋势在0.1水平的意义。拉比季节降雨区域2站显示无关紧要的负斜率(减少)的趋势而秋收作物季节越来越显示除了Jhelum站(积极的)趋势。增加的趋势是突出在Gujjar汗站Jhelum呈负趋势在秋收作物季节0.1置信水平。 The monsoon season rainfall in zone-3 stations showed an insignificant increasing trend except for Lillah station that showed decreasing trend while the winter precipitation also showed increasing trends in all stations of zone-3 and Chakwal station showed a significant increasing trend of winter precipitation at 0.1 level of confidence (Table5)。预处理和postmonsoon大多数站在3区降水减少趋势,观察到Khewra和Talagang premonsoon降水表现出显著的减少趋势在0.05和0.01水平的信心,分别。拉比季节降雨在所有站的3区呈下降趋势除了Bahun和Massan观察,Talagang显示显著减少趋势在拉比赛季0.05置信水平。雨季降水季节显示一个微不足道的增加趋势在所有站的3区Talagang除外。一般来说,在高空观察到冬季降雨站是减少在低地站增加在季风降雨趋势是增加SRB的情况。大多数站在SRB在premonsoon降水呈下降趋势,postmonsoon季节。拉比季节降雨减少而秋收作物季节降雨SRB的趋势增加。总的来说,结果表明位于站雨量的增加而减少的降水是注意到高海拔。

降雨的年度时间序列和趋势为每个区域在SRB呈现在图7。分工的所有站点基于增加和减少的趋势Z -和问年降雨量的统计时间序列(表3- - - - - -5)执行。有16个站;一半的站的降水(图呈下降趋势7)。年平均降水略有增加的趋势在其他8个站在研究期间1981 - 2016。每年降雨量的变化给出了一个关于政权降雨模式的变化。这有助于更好的水资源管理和适当的灌溉种植。此外,年降水量的趋势和大小索安流域可获得的测试和森的斜率方法展示在表3。

可测试的结果表明降水的广泛变化的年度时间尺度在大多数站1981 - 2016年期间。年降雨量显示事件发生的显著增加的趋势,级的1.86毫米/年而Murree(−1.89毫米/年)和Jhelum(−1.84毫米/年)站显示在0.1水平显著减少趋势的意义。总的来说,年度站趋势表明,大多数网站的特点是无意义的正面和负面的趋势。分析,减少趋势检测高空站在区域1,如Murree伊斯兰堡,刑警,和拉瓦尔品第,与一个值的平均值−6.5毫米/十年,在区域1。然而,积极倾向观察在低海拔区域2和3区,例如,事件发生,Bahun, Kallar Syedan, Gujjar汗站显示,增加利率的18.6,7.5,7.8,和14.0毫米/十年,分别。总的来说,结果表明降水位于车站数量的增加,而降水量的减少注意到高海拔。的降水减少,高海拔也报道了而et al。47在印度河流域。本研究的结果对于增加大量的降水低海拔地区报告的研究结果是一致的(78年,79年]。降水的减少趋势的结果在年度规模在高海拔和特定的结果Murree站与结果报告(80年,81年),年降水量的减少趋势报道从低到高海拔。减少降水在高海拔的可能的解释可能与云量和土壤水分的减少,最终,增加在日间和夜间温度下降(T_马克斯和T_最小值)[82年,83年]。然而,需要探索,深入调查,定量降水和温度之间的关系指数和学习这种不对称的主要驱动因素趋势SRB的降水,这是一个非常有价值的地区对巴基斯坦的农业和经济。

4.3。降雨的空间分布分析

平均每月、季节和年降雨量空间分析是使用IDW插值方法如图8。每月的空间分布、季节和年降雨量表明索安流域的降雨模式是不稳定和有伟大的降雨量的变化在空中从高空到低空单独站。降雨估计的erraticism分类平均每月,季节和年降雨量分布分为三个类别。第一个类命名为上层阶级(区域1)范围,在这个范围内,最大降雨量发生每月最高,季节性、年度分布。这个类包含Murree, Kotli Sattian,刑警,伊斯兰堡和拉瓦尔品第。第二类称为降低每月的最低降雨量范围,季节性,在事件发生和年降雨量数据,Talagang, Massan站。第三类是中等降雨范围Fatehjang, Kallar Syedan, Gujjar汗Mangla, Jhelum Bahun, Khewra, Lillah电台。IDW插值方法给出合理的结果在研究区降雨量空间映射。降雨的空间变异性极高(图8)。结果空间分布地图表示大范围的降雨每月,季节和年度基地通过盆地,不同区域的降雨可能认可。这些地图很容易理解根据兴趣和农业水管理是可靠的和有用的和各种利益相关者。

冬季降水的空间分布显示,大多数电台透露微不足道的正面和负面的迹象在冬季斜坡。大部分的冬季降水是由于西方的干扰,因此,研究区域表示最站降水少。premonsoon空间分布表示变量波动对于大多数站在空间站的空间分布趋势在雨季表示一个微不足道的增加趋势在整个研究区域。根据可分析结果,11站显示积极的趋势,虽然五站显示消极的倾向。站的空间分布趋势在postmonsoon表示,11个站显示消极趋势。在秋收作物季节降雨空间分布显示,研究区北部的高地地区获得706 - 1030毫米的降雨而大多数中央部分的研究区降雨量513 - 706毫米。西南部分的研究区域是接收的低地区域降水量331至513毫米和一些分散的部分西部降水量185至331毫米(图8 (b))。秋收作物季节降雨量与拉比赛季相比要高得多。此外,车站降水表明,雨季的积极趋势的大小比拉比赛季更加明显。从图8 (b),观察到拉比赛季只收到一个轻微的降雨量比秋收作物季节和收到的最高降雨量在研究区90 - 675毫米。此外,降水的空间分布趋势在作物生长季节(拉比和雨季)表示最多相当大的波动。

图8 (c)研究显示了年平均雨量分布区域。区域1北部包括Murree Kotli Sattian,刑警,伊斯兰堡和拉瓦尔品第显示每年约> 1000毫米的降水频率。中央部分(区域2)电视台如Fatehjang Kallar Syedan, Gujjar汗Mangla, Jhelum表示降水频率约为490 - 1000。南部(3区)站等事件发生,Bahun Talagang, Massan接受年降雨量275 - 492毫米。同样,整个索安流域年降水量约为275 - 1710毫米。一年一度的站的空间分布趋势表明,大多数网站的特点是无意义的正面和负面的趋势。可测试结果显示增加降水量位于车站,而降水量的减少注意到高海拔。

4.4。降水比率(PR)和季风降水指数(MPI)

从上述时间和空间分布的降雨索安流域,是看到降雨高度变量在时间和空间上。降雨在任何位置的异常可能是由一个简单的沉淀率。它的区别是最大和最小年降雨量除以年平均降雨量: 在哪里降水率,最高年平均降雨量,最低年平均降雨量,平均年降雨量。

这一比率给出了降雨与空间关系的稳定。比率越高,越高降雨量的异常,反之亦然(84年]。降水率。,马克斯我米um abnormality for annual rainfall ranged between 55 (Lillah) and 178 (Massan) as shown in Table4。这主要是与地形相关特性和干旱季节。它分析了一半的雨量计站(伊斯兰堡,刑警,拉瓦尔品第,Fatehjang Mangla,事件发生,Talagang,和Massan)显示高降水率在年降雨量(> 100),即高,显示异常。三个高空站(刑警,伊斯兰堡和拉瓦尔品第)有相同的降雨模式和显示相同的降水率。事件发生,Talagang Massan站显示最高的公关,最高指示异常,而这些站在低地。六个雨量计站(Lillah、Murree Gujjar汗Kotli Sattian, Bahun,和Khewra)公关比小于100显示低异常。

阿什法克et al。85年)定义了季风降水指数(MPI)的降雨气候的意思。MPI计算对于农业和水文应用程序非常有用。由于MPI不是由地形不利影响,它给出了一个关于季风降水的空间变异在不同地形区域。MPI越高越轻,降雨量变化在个体。在目前的研究中,基于月降雨量数据,季风降水指数(MPI)计算使用以下方程: 在年度范围=(季风降雨- nonmonsoon降雨)。

MPI索安盆地不同从−0.024 (Talagang) 0.391(刑警)。−0.024到0.259的最低MPI表明干旱由于在月这三个季风月份降雨量少。0.293到0.391的高MPI表明更少的降雨变化表中给出6。

5。结论和建议

研究结果中,有大量降雨模式,年复一年,季节变化和降雨模式通常是不稳定的。Mann-Kendall的统计结果测试和森的斜率估计强调,大部分的站在高地地区降雨量呈现减少趋势每年的降雨量。中央和低地台记录的研究区降雨量的增加的趋势,除了Talagang站。统计分析表明,研究区域的平均年降雨量在492毫米和1710毫米在低地和高海拔地区,分别。降雨的特点是伟大的季节性变化。一整年的降雨,大约70在季风季节下降75%。每月分析表明,7月和8月给的最大降雨量在11月和12月降雨量最少的。空间分布地图获得使用IDW方法通过GIS软件显示广泛的降雨通过盆地(季节),而许多不同地区的降雨可能认可。根据研究区域的降雨模式,缺乏水在post-monsoon月降雨量和巨大的差异在山区和低地。需要的理性管理山区使用迷你和检查大坝增加水生产和流调节低地地区的可用性。

总体而言,我们的研究进展的科学知识对降雨量的时空异质性索安流域不同区域的使用历史站数据。降水变化的结果提供初步的和重要的信息根据车站海拔和区域。通常情况下,东北冬天风带雨,东南风将在夏天雨季。但是模式改变了因为被认为是全球变暖。此外,这项研究可能显著预测降雨趋势的异质性对于世界上其他地区相似的气象条件;这些信息可以使更好的农业管理。总之,我们发现证据的季节性变化,可能会影响整个研究的水资源和农业部门。根据我们的分析,我们强烈建议进一步调查建立在高海拔地区降雨量变化的原因,探讨温度和降水之间的关系在纬向和车站水平Pothwar海拔的地区,巴基斯坦。

数据可用性

使用的数据来支持这项研究的发现是可用的特殊要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者承认巴基斯坦气象部门(PMD)和地表水水文项目用水和电力发展机构(SWHP-WAPDA)和水土保持研究所(SAWCRI)降雨数据的提供。

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