计算分析了降雨特征在印度半岛和干旱脆弱性

文摘

分析了历史降雨特征和干旱在印度的两个主要的南方各州,也就是说,泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦通过气象干旱指数的估计,即干旱指数(DI)、帕尔默干旱指数(PDI)和标准化降水指数(SPI)。每月和每年的降雨量数据,包括温度,被认为是110年。缺乏降雨条件下已确定使用年降雨量分类阈值和比较。年降雨量的变化和趋势被估计使用Mann-Kendall测试和森的斜率测试。对比研究结果表明干旱特征使用SPI可能充分促进标准化的严重性和频率阈值分类。基于阈值分类,发现泰米尔纳德邦目睹平均11年的温和干旱、4.36年的严重干旱,和1.32年的极端干旱条件标准差为4.28,1.87,和1.63年,分别在研究期间,而卡纳塔克邦目睹了平均9.74年的温和干旱、3.91年的严重干旱,和2.30年的极端干旱条件标准差为4.54,2.04,和2.21年,分别在研究期间。根据分析,干旱脆弱性在泰米尔纳德邦高于在卡纳塔克邦,基于数量的干、湿年SPI阈值和覆盖面积超过110年了。卡纳塔克邦更敏感的严重性。相比与其他指标,分析基于干旱指数表明,单一使用SPI variable-based估计是容易评估和可能是重要的和明确的决策优先在研究区干旱缓解措施不足的情况下,可用数据为多个variable-based干旱分析。

1。介绍

干旱是最严重的自然灾害之一,因为它会带来许多不可预见的灾难对人类及其社会。气象干旱在不同地区可能有不同的强度根据降水模式。干旱有可能产生负面影响农业和粮食安全、水力发电和工业,人类和动物的健康,生活安全,人身安全,和教育访问(1]。干旱可能被认为是沙漠化的主要原因之一。降雨是一个最重要的气候指标,决定了不同的干旱条件取决于其长期强度、分布和频率(2]。基本了解干旱和旱灾和他们的区别是被理解之前干旱分析。在气象学和气候学,干旱气候特征的程度缺乏可靠、中水分,而干旱是描述为一个长期的异常干旱天气导致重大水文失衡。长期的平均水可用性,通常降水与长期平均水平相比,水需求的蒸散评估干旱。当需求超过供给平均环境特点是干旱。然而,干旱被描述为水分平衡的变化发生在每月(或更频繁)。如果水供应小于需求,对于一个给定的月,月异常干燥,如果这是一个重要的水文效应,这个月正在经历一场干旱。干旱是一个临时状态,而干旱是永久性的(3]。

几次都是由不同的研究人员精确地定义干旱;然而,研究人员尚未有一个公认的定义干旱。对不同地区气候变化,许多研究已经开展研究并记录降雨趋势和干旱指数使用各种方法。De et al。4]提供了一个可靠的和简洁的概述印度的灾害性天气事件过去100年(1991 - 2004)。Smarkhtin和休斯5)制定方法论发展自动化气象干旱的评估和分析从月降雨量数据特征。严重的干旱条件还包括在极端的条件下分析社会经济对人类社会的影响。Pai et al。6)编制针对干旱对印度西南季风季节的气候学基于干旱指标估计,即标准化降水指数(SPI)。Yosuf et al。7]试图描述干旱属性与双变量的相关分析。沙et al。8]报道干旱指数计算使用标准的降水指数方法,苏拉特地区Gujrat(印度)。Wichitarapongsakum et al。9)研究了三种预测模型基于时间序列技术预测降雨使用收集的数据从五个雨量计站在泰国的荣Krang流域和SPI值计算获得一个更好的洞察力在该地区的干旱强度。Langat et al。10]Mann-Kandell使用非参数实验,分析颞可变性降雨趋势,排放在肯尼亚塔纳河流域。几个分析相关趋势分析适合气候参数提出了区域水文时间序列在过去(11- - - - - -15]。最近,佩雷拉和Rathnayake16]调查气候预测科伦坡,斯里兰卡,利用ANN模型,发现大气温度在科伦坡可以与其他气候变量。然而,降雨似乎并没有与其他气候变量的关系。最近,根据数学分析与智能计算密集型数据是高度在实践中对各种领域除了干旱预测,如评估Covid-19疫情影响城市卫生和环境17),神经模糊应用苯检测和监测空气污染剂和暴露扩展到人类18- - - - - -22]。

同样,干旱条件及其对干旱和半干旱地区的预测在全球范围内一直被调查区域地面开发高效的决策支持系统和地表水管理和规划。帕尔默(23]发展指数来确定干旱条件的统计相关性的平均值和标准偏差的意思。吉布斯和Mahar24]对降雨等分是干旱指标。随后,麦基et al。25]设计了更有意义的指标,即标准降水指标,分析和预测区域干旱。许多作品被报道(9,22,26- - - - - -28]。Kumar et al。29日看着区域干旱特征,如频率、强度和发生气象干旱西北干旱和半干旱地区的印度和指出区域事件年严重干旱严重。结果Mallya et al。30.)提供了一个洞察干旱严重的全面调查和复发的预测干旱指数在印度半岛。这样的研究需要考虑到规划区域干旱缓解措施更有意义的结果。评估干旱特征、趋势,copula-based雅鲁藏布江河谷中部的双变量分析阿萨姆邦是最近提出的31日),和干旱风险估计使用联合概率和研究区域的重现期。许多作品被报道干旱分析与区域气候变化(26- - - - - -28,31日- - - - - -34]。艾尔Adaileh et Al。27)企图演化适应干旱对地下水资源管理系统基于干旱指数和脆弱性分析相结合。

泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦位于印度南部是水压力在印度半岛地区。泰米尔纳德邦是印度最大的十一州,卡纳塔克邦的印度第二大城市雨养,在拉贾斯坦邦。在卡纳塔克邦的,目前只有35 - 45%的雨水用于培养旱地作物。因此,有很多潜在的改善集雨和生产使用的雨养作物应对干旱这样的干旱地区,提供了一个有效的学习强度和复发的干旱与空间分布。它可以通过相关的气象干旱指标的评估和分析,以及长期的降雨数据的统计分析。

此外,这两个地区的印度半岛是选择比较分析干旱的情况下保持视图的水危机。泰米尔纳德邦面临严重的水资源短缺是由于不稳定的降雨和枯竭油藏水平。水的主要来源是Cauvery河盆地,位于主要在卡纳塔克邦地区。这两个州被锁定在一个长期争议的共享Cauvery水。长期以来一直和僵局持续的冲突35,36]。缺乏多层次、跨部门和参与式方法不足导致了水资源保护和水使用在这两个州(36]。本研究将促进更好的科学洞察力的问题对气象干旱情况和相对缺水地区进行比较,帮助决策者达成一致的解决方案,可能会导致公平分享Kaveri水这两个州。

考虑到前面所提到的,以下是本研究的目标:(一)研究降雨和比较它的单调模式泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦地区在110年使用非参数方法,如Mann-Kendall和森的斜率分析,(b)分析一系列可用的历史气候数据和年度评估严重性分布比较在这两个州使用估计干旱指标,即干旱指数(DI)、帕尔默干旱指数(PDI)和标准降水指数(SPI),和发展的脆弱性地图基于选择的干旱指标。

首先,本文综述了参数和方法,并实现了用于评估气候参数的强度和趋势分析。

2。材料和方法

2.1。年降雨量的趋势分析使用Mann-Kendall测试(37,38]

的数据点x_我的时间序列可以认为遵循如下的模型,和Mann-Kendall测试使用(37,38]: 在哪里f (t)单调递增或递减是一个连续时间的函数,和残差应该是来自同一个零平均分布。因此,分布的方差随时间被认为是稳定的。使用下列公式计算Mann-Kendall检验统计量: 在哪里x_j和x_k年年度数量吗j和k分别为,j>k胡志明市(x_我−x_k)可以写成:

如果n= 9,的绝对值年代明确与曼恩和肯德尔的理论分布年代(39]。年代与一个积极的还是消极的意义表示一个上升或下降的趋势。的最小值n,这四个意义阈值可以实现,概率表(表中可以找到1)年代。

正常的近似测试使用n≥10。如果数据值的数量接近10,正常的近似的有效性可能损害如果有许多时间序列中的等效值。首先,的方差年代估计使用下面的方程,它允许“=”考虑在内:

等值组的数量问和数据值的数量p^th集团是t_p。测试数据Z计算使用的值年代和VAR (年代)如下:

的Z值是用来评估的存在一个显著的趋势。一个上升或下降的趋势证明了是一个正面或负面的价值Z。统计Z有一个正态分布。H₀被拒绝的绝对值Z大于Z_{1−α/ 2},在那里Z_{1−α/ 2}来源于标准正态累积分布表,寻找一个向上或向下的单调趋势(双尾检验)的意义。测量的重要性水平是0.001,0.01,0.05和0.1。

尽管的优势,在时间序列的序列相关性的影响可测试的结果被发现在文献[13]。存在的季节性趋势和自相关的存在两个主要使用可测试出现的问题。如果数据包含季节性趋势,修改后的可测试应该用来代替原来的可测试(11,40),修改后的可测试建议哈米德和拉马拉奥(41应该使用),如果时间序列自相关(相关42]。

2.1.1。森的斜率测试

估计真正的斜率现有趋势(如每年变化),森的非参数方法(43使用)。森的非参数43)是用来测量电流的斜率趋势每年(过渡)情况下,模式可能是线性的。这意味着,在前面的方程,f(t)如下: 在哪里问是斜率,B是一个常数。斜率的估计问在前面提到的方程,可以计算的所有数据值对如下所示:

有尽可能多的N=n(n−1)/ 2斜率估计问_我因为有n值x_j在时间序列。中值的N问_我价值观是森的斜率估计量。森的估计量如下所示,N的值问_我从最小的排名最高的:

2.2。干旱指数

干旱事件使用各种计算方法的强度和频率。干旱指数可以计算使用以下(44]: 年降水量在哪里吗P长期的意思是X和标准偏差年代。如表所示2,DI值可以分为四类:没有干旱,轻度干旱,中度干旱和极端干旱。

2.3。帕尔默干旱指数

帕尔默干旱指数(PDI),引入了帕尔默(23逐月)模拟水分含量和比较每月异常地区不同气候条件和季节的变化而变化,是一种最常见的指标来评估干旱。PDI措施湿或干旱的严重程度;绝对值越高,越干或湿的法术。本文中使用的技术是基于古特曼(45]和Thornthwaite [46]。

PDI旨在量化气象干旱。而不是表明长期天气现象的影响,这是一个长期的赤字和不规则水分。

指数计算,每月开展水文占长时间序列。然后,系数根据研究区域的气候条件。每月偏离正常情况下转换为所需的水分测量每个月正常的天气。气候上,适当的沉淀P_c个人时间尺度(月) 在哪里P_等潜在蒸散,P_r是潜在的充电,P_罗依是潜在的流失,P_l是潜在损失,系数 是长期的比率平均蒸散量,对潜在充电充电,向潜在的径流,径流和损失潜在损失。P_等计算使用简化Thornthwaite流程(46]。潜在的充电,潜在损失和潜在径流可以计算使用以下方程(47]:

潜在的径流被定义为潜在的降水-潜在的充电。帕尔默(23)潜在的降水分配等于风能网(47]。因此, 在风能网是在土壤有效水分能力层,和P_陆层表面和底层土壤损失,年代_年代和年代_u是有效水分储存在土壤表面的数量和基本层的开头。系数 可以使用以下计算方程(47]: 在那里,j= 1,2,…。12岁, , , , , , 和是月的平均值j“蒸散、补给、径流损失和潜在蒸散,潜在的补给,径流潜力,和潜在的损失,分别。月度水分异常降水和测量之间的差距P_c。然后乘以标准化因子在不同大小(可以设计占气候的变化,利用气候参数,如长期平均降水和温度在这种情况下),和产品被称为水分异常指数Z。了一个月t,Z可以计算如下: 在哪里P月的降水和吗是一个考虑因素。详细的计算过程 ,建议读者参考巷(47]。帕尔默(23)表明一个更合适的水分异常指数(X)可以在下列表格(47]: 第一个月,X(t−1)= 0。帕尔默(23)的值决定c= 0.897。因此,最后一个表达式 在哪里X(我)的PDIt^th月。根据系数值,当前月的PDI只是当前月份的降水赤字的三分之一,几乎十分之一的前一个月的PDI。换句话说,一个月的PDI充当含水率较上月的长期记忆。PDI测量需要降水和温度数据自蒸散估算。

PDI与其他干旱指数相比有几个优点。它认为土壤含水量随着气象数据在每月的间隔时间。它还允许历史干旱的时空表示。也有一些限制,这样它(a)简化了土壤表示,(b)使用简化Thornthwaite估计可能蒸散过程(46),(c)忽略了降水落如雪,积雪48]。

PDI价值观可以分为11类,如表所示3。PDI价值观可分为11类:高度湿(EW),很湿(大众),轻度湿(SW),初始湿法术(手册),接近正常(NN),初期的干旱(id),轻度干旱(中期),温和干燥(MoD),严重干燥(SD)和异常干燥(ED)。

2.4。标准化降水指数

标准化降水指数(SPI) (25)是衡量气象干旱。从可用的计算降雨数据对于一个给定的时间。改变降水值SPI值,采用以下步骤。(一)沉淀值的均值计算和调整为零。(b)降水标准偏差调整到1.0。(c)现有数据的偏斜度调整为零。(d)SPI值现在可以解释的意思是0标准偏差为1.0。(e)过的降雨可以计算如下: 在哪里N是降水观测的数量,X_ij季节性降水在吗我^th雨量计站和j^th观察,是长期的季节性的意思,年代是降水数据集的标准偏差,计算如下: (f)给定数据集的偏态计算如下: (g)沉淀值转换为对数正态值的统计值U如下: (h)形状参数计算如下: (我)尺度参数计算如下: (j)方程(15一个)- (15 d)和(15 f)使用Excel的内置函数来解决。然后使用生成的参数测量累积所观察到的降水发生的可能性。的累积概率 由于γ函数是未定义的x= 0,因为降水分布可能包含0,累计可以计算的可能性 (k)SPI值取决于转换积累的可能性H(x标准正态随机变量Z(值= 0,标准偏差值。(左)的近似转换(48采用如 0 <H(x)≤0.50和 0.5 <H(x)≤1.00,在哪里 在哪里C₀= 2.515517,C₁= 0.802583,C₂= 0.010328,D₁= 1.432788,D₂= 0.189269,D₃= 0.001308。

SPI值可分为七类,即非常湿,很湿,适度潮湿,接近正常,适度干燥,严重干旱,极端干旱如表所示4。

2.5。干旱事件的识别使用皮尔逊日志类型III分布的技术

皮尔逊日志类型III分布假设[完美地结合起来49)来实现一个更有意义的解释,因为气象干旱指标包括降水数据值。运用皮尔森三世显而易见的方法是使用样品的意思是,标准差、偏态的统计参数。整理样品和分配的可能性估计每个点根据其等级是一次例行的程序(50]。实证方法的概率估计使用偏态函数按方程中提供(20)- (20摄氏度)。偏态函数(50在Microsoft Excel电子表格返回的估计γ₁如下:

一个可以结合前面提到的两个表达式如下: 在哪里是标准的伽马分布函数和“形状” ;“规模” ( );“转变” ( 这取决于的迹象 ,在哪里 均值、标准差、偏态的分布。

编写对数变换如下: 在哪里α,βϒ和μ,年代,γ₁定义日志(x)而不是x(基地10)。如果γ₁是0,没有指定分布x外的过渡,下界为正偏态分布和负偏态分布的上限。有在Excel软件内置函数。

3所示。研究区和数据使用

印度东部地区南部的泰米尔纳德邦是印度的最大十一州有130058公里的地理区域²(http://www.walkthroughindia.com/offbeat/top-15-largest-states-india-geographical-area/)扩展它的长度和宽度大约8°之间N-14°N, 76°E - 81°E。泰米尔纳德邦有940公里后的第三大肋行古吉拉特邦和安得拉邦(https://en.wikipedia.org/wiki/Coastline_of_Tamil_Nadu)。它坐落在西高止山脉内的一面,导致相对较低的降雨而向外海岸线喀拉拉邦的西高止山脉。因此,干旱等情况普遍的西高止山脉,位于西部的泰米尔纳德邦,而在印度卡纳塔克邦是一个内陆国家的南部地区。它有一个纵向以东74度到78度的程度和11度的纬度范围北至18度。它占地191791公里²和印度的第七大状态(http://www.walkthroughindia.com/offbeat/top-15-largest-states-india-geographical-area/)。

印度最南端点Kanyakumari(英迪拉点)也位于泰米尔纳德邦。图1代表平均年降雨量和温度显示,卡纳塔克邦有一个相对较高的年降雨量与泰米尔纳德邦district-wise分布(图2),但这些地区温度模式是不同的。研究区域的位置地图包含这两个州在图表示2。每月所有地区降水和温度数据收集来自印度泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦水门户(http://www.indiawaterportal.org/metdata/)110年(1901 - 2010)。

利用这些数据进一步统计分析之前,如prewhitening Mann-Kendall测试,执行技术。

详细流程图逐步过程为本研究降雨描述呈现在图3。

4所示。结果和分析

4.1。降雨趋势分析

以下4.4.1。年降雨量分类

数据分析在步骤得到更好的洞察干旱条件考虑降雨数据为110年这两个地区。每月每个地区雨量计数据或气候地区都获得分工,和年降雨量计算了110年。降水数据集110年泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦的种族隔离根据地区降雨的分类(51),表中给出5了解两个研究区域的相对湿润状态。数年的学习时间内110年以下的年降雨量低,中,高,和非常高的范围为两国统计,统计分析,以图形化的形式呈现在图4和相应的分布地图如图所示5。

4.1.2。降雨趋势分析使用Mann-Kendall测试

降雨数据的所有地区规站为两国进一步分析使用Mann-Kendall测试和使用线性回归技术对降水变化趋势已经制定出来。区站,注册最高减少趋势,与数据点被确定和相应的趋势是图形中表示数据6和7随着月降雨量数据点的研究跨越110年卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦,分别。下降趋势后被隔离的地区规站执行Mann-Kendall测试和表格形式表示在表6,所有的指标和参数。零假设H₀不能拒绝,表示没有趋势,如果计算值大于意义值α= 0.05,反之亦然。连续性已经应用的修正。森的斜率也进行了测试,和森的斜坡上,标明真实数据点的斜率,也展示在表6。

图8描绘了一个地图,卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦显示所有地区降雨量下降和上升的趋势在整个学习时间(1901 - 2010)。值得注意的是,一个轻微的降雨量的减少或无关紧要的增加在泰米尔纳德邦的大部分地区将产生更大影响的干旱脆弱性对卡纳塔克邦,泰米尔纳德邦地区的年平均降雨量是相对低于卡纳塔克邦地区。提到,是相关的研究(1901 - 2010)时期的年降雨量分类的基础上,有高雨量38年或15年中等降雨。然而,有低雨量只有15年的一些地区卡纳塔克邦。非常高的降雨记录在42年卡纳塔克邦的一些地区。

根据年降雨量分类、4个地区降水量低(高干旱的风险),7个地区中等降雨(中度干旱的风险),五区温和多雨(干旱的低风险),和六个地区有很高的降雨(干旱的风险很低)。在泰米尔纳德邦地区的研究(1901 - 2010)在一般情况下,有高35年来降雨或中等45年来降雨。然而,有一些泰米尔纳德邦降雨差地区在过去的16年。泰米尔纳德邦的地区降雨量最高14年。根据年降雨量的分类,一个地区降水量贫穷(干旱的几率极高),18个区中降雨(高干旱的风险),6个地区降雨(干旱)低风险,高,只有三个区域有很高的降雨(干旱的风险很低)。虽然降雨数据分析使用年降雨量分类和趋势分析可以提供一个定性指标的气象过程,足够的气象干旱描述需要更深入的分析。

4.1.3。十年偏离正常的百分比

良好,夏季季风降水在印度展览数十年可变性的集群下雨或干燥的违规行为52]。分离低频行为,10年的年降雨量计算分析时代的上方和下方正常降雨。这些时代的上方和下方正常降雨中描述数据9和10六个气象区站在卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦,分别与降雨量下降趋势。

4.2。干旱分析

4.2.1。准备干旱指数分析

基于年降雨量分类(图4),有11 - 12区在卡纳塔克邦/非常高降雨量(低的机会干旱)的许多年,虽然近19区在泰米尔纳德邦中等或低降雨量的大部分年干旱的风险(高)110年研究期间(1901 - 2010)。然而,从这种分析,可以提取一个合理的定性的概念。如果分类被认为是,Dharwad的地区,迈索尔,Belgaum,梵文字母,Bagalkot代表了相当数量的年暴雨。Nilgiri Vidyut Nagar在泰米尔纳德邦,同样,收到大量的雨水。然而,根据在前一节中描述的统计趋势分析,在这些地区降水减少趋势,导致气象干旱,支持这些地区的实际情况。因此,很明显,年降雨量分类有缺点,不再能够预测混凝土研究地区的干旱情况。为了更好地理解干旱条件下,可以使用,包括干旱指标的平均降雨量减少的影响或更长一段时间。

在上下文中,干旱指数1971年(IMD)估计使用(9)使用月降雨量数据跨越110年49]。根据给定的阈值在表中2在卡纳塔克邦,14个地区平均44年轻度干旱事件,中度干旱事件10年了,两年极端干旱事件在110年。同样,在泰米尔纳德邦,平均46次轻度干旱,中度干旱的六次,一次严重干旱的28个地区被发现在研究期间(1901 - 2010)。很容易推断出唯一的区别就是%面积扩展干旱的条件是比这更在泰米尔纳德邦的卡纳塔克邦由于低到中等年降雨量记录在泰米尔纳德邦。干旱影响的区域扩展的卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦按DI值如图11(49]。

4.2.2。帕尔默干旱指数分析

帕默索引值计算使用气候数据进行降水和温度(23和方法部分中描述2.3。实际计算说明了PDI的复杂性(45]。简化Thornthwaite方法(46)是用于估计潜在蒸散。因此,PDI计算降水赤字长期干旱监测与十二个月和12个月的间隔比较SPI值。基于PDI计算值、事件年各种强度的气象干旱、潮湿,接近正常(NN)条件中提出的基于阈值表3。

4.2.3。标准化降水指数分析

可用的降水数据的标准化降水指数(SPI) [25,53)于一体的季节性降雨的变化,可以通过拟合统计分析伽玛分布函数(54),使用一节中提供的方法计算2.4。SPI值12个月内水资源研究主要是基于他们的适用性(54- - - - - -56]。事件的数量年被发现在干旱情况下类别,如适度干燥,严重干旱,极端干旱,所有气象区站的两个州。表中给出7统计平均值和标准偏差和图形表示在图12。

4.2.4。比较三种干旱指数两个研究区域

District-wise计算干旱指标,即DI, PDI和SPI,研究这两个州段比较(49)的比例平均频率发生indicator-wise阈值和呈现在图13。正常(NN)条件附近普遍超过50%的研究期间所有指标。然而,有明显差异的估计频率出现的轻微到严重干旱条件每个索引两个研究区域的分析。明显,模式是连贯的DI, PDI和SPI小变化。此外,当比较严重干旱条件下,这两个指标表明,卡纳塔克邦比泰米尔纳德邦更加脆弱。也相应的标准差值绘制洞察的传播严重程度的变化对每个状态(图的所有地区13)。

的计算值每年DI, PDI和SPI与最近的两个选择地区年降雨量赤字卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦这里给出的数据14和15插图。

4.2.5。干旱事件的识别使用皮尔逊日志类型III卡纳塔克邦的分配技术

卡纳塔克邦的计算SPI数据进行进一步评估的概率超过SPI阈值的严重性。110年(1901 - 2010),日志皮尔逊III型分布调整零干旱赤字的SPI,即扩展SPI,使用非零干旱赤字参数(SPI阈值+ 5如表所示8)计算。此外,超过数的百分比概率在全部23卡纳塔克邦地区干旱赤字决心使用偏态函数按提供的方程(20)- (20摄氏度)。

结果,110年(1901 - 2010),修改后的非零干旱赤字SPI,即扩展SPI,使用非零干旱赤字参数(SPI阈值+ 5如表所示8)是计算使用皮尔逊日志类型III分布。

为中度、重度、极端干旱事件的派生数据集的所有23个地区卡纳塔克邦地区在印度半岛图形表示在图16基于阈值(表中给出8)。

易受干旱,一般来说,不同空间和由自然因素广泛评估,降雨强度和大小等短缺和干旱灾害,导致其易感性,社会因素,导致曝光,应对能力和自适应能力。准确的量化漏洞相当复杂;然而,相对脆弱性的评估可能研究出基于估计的干旱指标,如SPI或DI。

超过数计算概率的温和,严重,极端干旱范围(如图12),相应的重现期(T在年)计算(重现期= 1 /超过数概率)。此外,对于每一个干旱严重类,重现期的间隔是固定的基于回报期最大和最小值之间的范围。例如,重现期的间隔是固定的(3- - - - - -20.,57][22-44)、(44-51](相应的漏洞分配值4、3、2和1在减少脆弱性四点量表)对一系列3至51年温和干旱(MD)。同样,严重的干旱(SD)和极端干旱(ED)与相应的重现期范围(5 - 2500)和(65 - 15000),分别重现期的间隔被选为(5 - 250),(251 - 800),(900 - 1600),(1700 - 2500)(相应的漏洞分配值4、3、2和1在减少脆弱性四点量表)和[65 - 1000],[1100 - 2000],[2100 - 9000],[10000 - 15000](相应的漏洞分配值4、3、2和1在四点规模减少脆弱性)。对于每一个干旱类(中度,重度和极度),每个区都有一个独特的重现期计算从相应的概率超过数(图16),和脆弱性分配值从4比1制定根据区间内的重现期躺的地方。因此,对于各地相对脆弱性确定阈值范围在干旱和映射使用GIS工具如图17- - - - - -19。

5。讨论

5.1。降雨趋势

5.1.1。年降雨量分类

容易从数据推断4和5在卡纳塔克邦地区的相对湿度高而泰米尔纳德邦对区域扩展;然而,复发建议亦然。在卡纳塔克邦地区,三个区站表现出较高的年降雨量的地位,而泰米尔纳德邦的多数地区中等年降雨量在过去110年的时间跨度。这是由于这样的事实,泰米尔纳德邦位于西高止山脉的东部地区。

东高止山脉躺在泰米尔纳德邦是不规则的,破碎的,小山庄相比,西高止山脉。然而,潮湿的风达到东部适度导致该地区降雨条件好。因此,人们甚至可以找到大降雨强度的变化在泰米尔纳德邦东部和西部之间。

5.1.2中。降雨趋势使用Mann-Kendall测试

区与减少趋势生动地描绘了地图两种状态图8。从所有的结果表明,它可以推断出这个数字的地区减少降雨趋势14岁,然而,在泰米尔纳德邦地区降水,减少趋势是8。在卡纳塔克邦地区降雨量减少的趋势线是相当高的泰米尔纳德邦的。这种行为是自然的平均年降雨量在卡纳塔克邦相对更高的泰米尔纳德邦和不一定表明气象干旱条件在卡纳塔克邦。然而,无关紧要的或轻微的降雨量减少的地区年降雨量可能会在气象干旱条件下较低的地区已经水稀缺的性格。

从获得的结果,它可能推断,卡纳塔克邦,雨养地区,可能在很多地区降水减少趋势;然而,对干旱,泰米尔纳德邦和区域扩展更多的漏洞。它可以很容易地从数据推断6和7,Dindigul Thirunavalur马杜赖,Vidyut Nagar报道表现出更多的水稀缺的情况比任何地区卡纳塔克邦的降雨量减少的趋势。情况可以进一步分析了在随后的部分,在十年间的比例偏离正常的分析了这两个州得到更多生动的发现。

表6也显示了非参数的模式在卡纳塔克邦地区年降雨量下降的模式。只有Karur区在泰米尔纳德邦经验减少降雨量小于1.0毫米。没有减少降雨量小于0.5毫米的任何地区。Namakkal,一项研究也表明,Ariyalur Ramanathapuram, Thoothukudi,和地区Vellore和达最低降雨量增加小于0.5毫米的间隔,而达和Nagapattinam最高降雨量增加间隔2 - 3毫米。降雨不增加任何地区超过3毫米。

在卡纳塔克邦,最低降雨量减少时间小于0.5毫米Bellary Koppal,而最高降雨量减少Dharwad间隔超过5毫米,哈桑,Chamarajanagar。根据趋势研究,最小的增加降雨间隔Kolar Bagalkot和:小于0.5毫米,而最大增加降雨间隔1 - 2毫米在班加罗尔,Bijapur,古巴,Kodagu。

5.1.3。十年偏离正常的百分比

可以看出降雨的划时代的行为几乎是相似的性格与同等数量的湿和干燥时间与十年期的平均比例偏离正常范围+ 20%−10%到1991 - 2000。

然而,最近十年离职(2001 - 2010年)几乎−40%的范围内和更高的频率高的不足年几乎所有气象区站的状态。−10%的离职报告仅在1981 - 1990年与所有其他几十年几乎所有地区出发积极的一面缺乏降雨在卡纳塔克邦和只有在泰米尔纳德邦Nilgiri。正常或积极的阶段从1901年开始,几乎持续至1981年底,卡纳塔克邦。

最近的交替周期序列的数十年频繁的干旱年显然注意到数据9和10卡纳塔克邦所有缺陷区只有一个区,即在泰米尔纳德邦Nilgiri。此外,一个可以描绘的干旱期:(i) 1921 - 1930(卡纳塔克邦);贝尔拉姆的代号(二)1931 - 50 Nilgiri(泰米尔纳德邦);(3)1931 - 40和1961 - 70年Vidyut Nagar(泰米尔纳德邦);马杜赖(iv) 1921 - 1950(泰米尔纳德邦)(v) 1921 - 1930和1941 - 1950 Dindigul(泰米尔纳德邦);(vi) 1931 - 1950 Tirunelveli(泰米尔纳德邦)。

5.2。干旱

5.2.1。干旱指数

图形比较基于没有干旱,轻度干旱,中度干旱和严重干旱基于DI值这两个州都生动地描绘在图20.插图。它可以发现到目前为止干旱复发有关(主要是轻度干旱情况下),和泰米尔纳德邦心态占据主导地位。然而,严重性(中度或严重的干旱情况)、卡纳塔克邦是泰米尔纳德邦的前面。然而,为了获得更好的了解另一个干旱指数,即帕尔默干旱指数,如部分所述2.3评估所有气象区站为研究区域在随后的部分。

5.2.2。帕尔默干旱指数

在研究期间,发现干旱的初期(IDS)在几乎所有地区条件普遍规站在卡纳塔克邦相当数量的年。然而,严重的干旱在几个地区,包括Chamarajanagar Dharwad, Belgaum, Haveri,迈索尔,至少5 - 10年。

除了干旱事件年,气候条件,如适度湿(MW),接近正常(NN),稍湿(SW)和初始湿法术(手册),可以确定在不同地区平均三年事件。一个事件一个非常潮湿的气候与确定在三个地区,随着两年其他事件非常潮湿的气候(Shimoga地区)。

帕尔默干旱指数的值,没有一个地区非常湿的迹象(EW)气候条件。同样,在泰米尔纳德邦,初期的干旱(IDS)是流行在泰米尔纳德邦的所有地区。至少在15 - 17日活动年的轻度到中度干旱、18事件年初期的干旱是推断在泰米尔纳德邦,大部分地区Nilgiri, Vidyut Nagar, Dindigul,那时我在过去的110年里。

相关提到,这两个州,几乎相同的事件年(44倍)附近正常(NN)条件下与12 - 13年略湿和三个事件年适度潮湿的条件。此外,不是非常湿的或非常湿的条件下被发现在任何地区的国家在研究期间。据发现,轻度到中度干旱成为主流(高事件年)在泰米尔纳德邦,严重干旱发生在卡纳塔克邦但短时间(10 - 11年)。

5.2.3。标准化降水指数

一年可以观察这意味着事件为中等干燥和严重干相当高的泰米尔纳德邦,然而,对极端干旱条件下,卡纳塔克邦是注册一个更高的价值。

同样,关于统计分布的传播,泰米尔纳德邦注册值低于卡纳塔克邦。这意味着更高的事件数量年接近峰值事件值。它也暗示相对更高的干旱情况在泰米尔纳德邦的脆弱性。

总之,泰米尔纳德邦有更多的漏洞严重干旱情况时使用更大的区域扩展,而卡纳塔克邦有更多的本地化旱灾脆弱性严重程度较高的一侧。

从前面提到的两个区域分析,可以得出结论,干旱特征使用三种干旱指标,即DI, PDI, SPI,产生某种程度上的信息,但使用PDI是有限的和复杂的评估对DI和SPI,因为它需要巨大的额外的数据和计算来执行一个适当的和准确的土壤水分平衡,而迪和SPI只需要降水数据,在许多地方更容易研究的领域。

也得出结论,相对于DI使用SPI更有意义,因为它包含了季节性变化,可以获得更好的统计信息进行进一步的深入分析。使用PDI,然而,每年更准确预测(58]。目前的工作是受众多同行评议的文章发表,单变量已经被用于评估和统计分析26- - - - - -28,31日- - - - - -34,54,59]。然而,近期全球挑战,如气候变化和全球变暖,已经强调了需要继续致力于更好的干旱指标和方法充分整合多个气候变量(60]。一个variable-based估计可能会低估干旱情况(61年]。综上所述,适当的和适当的整合所有相关数据和干旱定义对最常见的形式的月度干旱在时间和空间,以及气候变化的场景,应该得到解决61年]。因为几乎所有这些指标,包括本文的研究报告是基于观测数据作为关键绩效指标,干旱指数将不会产生普遍同意的结论(58]。干旱风险和科学家之间的影响已经成为一个有争议的问题,与世界各地的辩论继续发生。更好地理解上需要的各种指标,提出了直到现在以足够的重要参数影响一个地区的气候变化。

5.2.4。卡纳塔克邦的旱灾脆弱性评估

基于统计方法(图13),Dharwad地区干旱超过数的概率比例最高,在中度干旱条件下地区贝尔拉姆紧随其后的代号。然而,Kodagu区最低超过数的概率为2.3%。

同样,Dharwad区再次超过数的概率最高,其次是迈索尔,班加罗尔,Bagalkot严重干旱的条件。

在极端干旱,Dharwad地区发现有超过干旱阈值的风险最高,其次是古巴。Tumkur Mandya Gadag,梵文字母,班加罗尔,Raichur,和报价,然而,被发现超过数概率最低。使用GIS工具,相应的漏洞地图中度干旱、严重干旱,极端干旱了数据17- - - - - -19插图。根据阈值干旱赤字(表相对脆弱8)是生动的描绘。

6。结论

(1)目前的研究比较了两个印度南部的州和描述降雨沉淀了110年的历史数据。(2)干旱特征使用三种干旱指标,即DI, PDI, SPI,产生一致的信息。也得出结论,相对于DI使用SPI更有意义,因为它包含了季节性变化,可以获得更好的统计信息进行进一步的深入分析。然而,也得出结论,单variable-based估计干旱强度可能会低估了干旱风险及其影响。(3)泰米尔纳德邦被发现更容易受到严重干旱情况时使用更大的区域扩展,而卡纳塔克邦有更多的本地化旱灾脆弱性严重程度较高的一侧。(4)降雨的单调趋势在卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦地区过去110年调查了使用非参数方法,如Mann-Kendall和森的斜率测试。发现减少的趋势在卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦相比是更重要的。(5)十年意味着%偏离正常的充分描述了在这两个州干旱脆弱性引发了在最近的十年(2001 - 2010),与前几十年相比。(6)日志皮尔逊概率分布使用SPI技术是试图评估超过数的概率为卡纳塔克邦地区气象干旱分类阈值的条件。发现Dharwad地区卡纳塔克邦是23中最脆弱的地区,对干旱的严重程度和复发。

数据可用性

分析收集的数据从印度门户(水https://www.indiawaterportal.org/met_data),Bhuvan (http://bhuvan.nrsc.gov.in/bhuvan_links.php),和印度气象部门。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者欣然承认印度水门户,Bhuvan(国家遥感中心),印度政府和印度气象部门提供的数据进行分析。

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