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关中地区位于陕西省中部,总面积5.55万km2,包括西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南五个省辖地级市,共54个县(市、区),是陕西省人口密集,农业最为发达的地区。该地区集中了全省65%以上的灌溉面积和绝大部分的农业用电、机耕机播,农业的自然灾害以干旱为主。特别是近年来,西北地区气候变暖带来的气温、湿度、太阳辐射、降水量的改变,这势必对关中受旱灾为主的农业产生巨大影响。因此,亟需对未来关中地区主要气象因素及作物需水量进行分析及预报。为此,本文进行了下述研究:(1)分析了关中地区31站41年气象要素及参考作物蒸发蒸腾量(ET0)的变化趋势。总体上,各站平均风速和相对湿度为极显著减少趋势;平均温度和实际日照时数为减少或极显著减少趋势;降水量为不显著减少趋势。ET0趋势因站而异,变化不显著。(2)建立了关中地区代表站各主要气象要素及ET0时间序列并分析、检验。总体上,关中地区各代表站多年平均风速为不平稳序列,表现不平稳下降的线性趋势;多年平均相对湿度和实际日照时数为不平稳序列,表现平稳的下降趋势;多年平均温度各站之间平稳性和趋势平稳性差异较大;ET0基本是平稳序列,表现为不平稳下降趋势。各代表站风速无显著周期性,除个别站外,其它站基本具有显著周期性。(3)通过采用线性回归、差分自回归滑动平均、最优气候均态三种时间序列模型对各站ET0进行了预测与分析,表明短期以线性回归模型预测效果最好,长时期以差分自回归滑动平均模型最好。通过差分自回归滑动平均模型对气象要素和ET0未来10年平均值的预测,表明ET0未来10年在3、7月份显著增加,6月份ET0显著减少,整体上有增加7%左右的趋势。建议关中地区的灌溉制度应响应气候变化而作相应准备及调整。(4)采用敏感系数方法分析了关中地区ET0对气象变量的敏感性,表明未来10年对ET0影响最主要的因素是温度和风速,其次是相对湿度。并通过建立情境和频度分析,检测出预测关中地区ET0(长期)最好的方法是由ET0序列直接建立的ARIMA模型。(5)使用地理信息系统软件MapGIS和Arcview的反距离加权和样条空间插值两种方法,分别建立了关中地区ET0和各气象变量敏感系数的空间分布模型。