基于量化分析的可利用降水资源的初步分析

田洪光

（辽阳县水务局，辽宁　　辽阳 111000）

基于量化分析的可利用降水资源的初步分析

田洪光

（辽阳县水务局，辽宁辽阳 111000）

降水资源是水资源的重要基本单元，根据气候变化、时空分布等特点，降水资源的有效利用是有差异的。本文根据滇中地区2000—2010年的降水资料，利用皮尔逊-Ⅲ型曲线求出不同频率年降水量的累计频率，分析降水量年内分配规律，进行年径流间的降水量分析。结果表明，滇中降水集中在5—8月，降水分布不均匀，可利用量与径流深变化幅度不大，说明流域降水分布分析是合理的。

降水量；雨水资源；量化分析；滇中地区

近年来，极端气候变化影响着社会经济发展和人们生活水平，降水变化是影响气候改变的重要因素之一，也是影响水资源平衡发展的主要内容。降水虽然是水资源的主要补给来源，但不是所有的降水都能被充分利用。由于地形复杂，降水受地形影响明显，地区间变化较大，各地可利用水资源变化趋势不尽相同，而水资源的异常变化会对经济乃至社会的各个方面带来严重影响［1］。滇中高原地区特殊的地理位置、地形地貌和复杂的气候类型决定了其多样化的天气。近年来，极端天气尤其是降水异常引起的气候灾害愈发频繁。研究滇中地区的降水规律，可以提高对其变化规律的认识，为未来降水变化评估提供一定的科学依据，提高灾害性天气的预测水平。

降水资源的量化分析研究在我国已取得了很大的成果，不同的地理区位，有着不同的时空分析。比如：陈豫英［2］等分析西北地区实测气温、降水资料，分别计算了该区水分资源各分量降水、蒸发及可利用降水，使用R E O F等统计方法，整体分析了该区可利用降水的时空变化特征；罗伯良［3］等计算了湖南可利用降水量，从大气可提供的水资源部分，分析了湖南可利用降水量的时空演变特征；徐利岗［4］等依据宁夏降水及气温资料，运用统计方法、小波分析法及气候趋势系数等方法分析了近58年来可利用降水量的空间分布及多时间尺度变化特征。葛强［5］以楚雄市为研究对象，根据近50年降水时间序列，通过M o r l ET小波变换、样条函数插值等方法对其进行多时间尺度研究，探讨其演变趋势和变化规律。因此，我国学者对可利用降水资源的研究成果，对分析和解决实际地区降水分布和水资源优化配置和高效利用具有一定基础作用。

1区域概况

滇中地区是云南省的中心腹地，也是云南省的人口聚集区和经济核心区，土地面积9.96万km2，占全省土地面积的26%。滇中地区的水资源总量为277.3亿m3，主要由地表水和地下水组成，其中降雨占地表水的主要部分。滇中多年平均年降水量963m m，是全省多年平均降水量的75.3%［6］。由于滇中自然地理和气候的复杂多变，导致水资源地区分布极不均匀，加之近年来滇中经济社会快速发展，用水量急剧增加，使水资源更显不足，经济发展与水资源矛盾的加剧是导致区域内大河污染和断流的原因之一。

本文根据降水资料进行分析，研究单元采用行政分区和水资源分区，滇中地区所涉及的行政分区包括7个市，流域分区根据长江、珠江、西南诸河一级分区下的四级分区进行。对于最严格水资源管理的“三条红线”控制和水量分配而言，研究滇中地区可利用降水资源可为区域内水资源合理分配以及健康水循环的政策制定提供参考依据。

2计算方法

根据滇中地区2000—2010年的降水资料，采用水文学中的适线法，即皮尔逊-Ⅲ型曲线，以经验频率点据为基础，求解与经验点据拟合最优的频率曲线参数，这是一种较好的能够满足水文频率分析要求的估计方法。

根据皮尔逊-Ⅲ型曲线分布理论，计算公式如下：

其中，α、β、a0经过适当的换算，可以用3个统计参数、Cv、Cs来表示。

通过频率曲线分析，可以求出相应的频率P（%）数值xp，计算公式如下：

根据相应参数条件可以绘制频率曲线，从而得到指定频率的数值。

3降水量特征分析

3.1行政分区年降水量特征值

滇中地区行政分区包括昆明市、玉溪市、楚雄州、曲靖市、大理州、红河州及丽江地区。根据2000—2010年云南省统计年鉴降水资料［7］，依据水文与水利计算［8］，利用皮尔逊-Ⅲ型曲线求不同频率年降水量的累计频率，降水量系列统计参数和不同保证率计算结果列入表1。

表1 滇中地区各市（州）降水量特征值统计结果

根据表1数据分析，滇中区域各市（州）平均降水量在894.8～1001.6m m之间，大理的降水量最高。各市（州）变差系数较接近，丽江、玉溪、红河为0.10～0.15；昆明、楚雄、曲靖为0.16～0.19；大理市的变差系数最大，为0.22。滇中行政区最大年平均降水量是最小年平均降水量的1.1倍。利用变差系数CV来衡量降水系列的相对离散程度，也就是体现降水量多年变化情况。滇中地区变差系数变化范围不是很大，说明区域降水量变化较小，其中大理地区年降水变化大。

3.2降水量年内分配

滇中处于云南中部，受低纬度、高海拔的地理条件及季风气候影响，四季温差小，干湿季节分明，夏季降水集中，多洪涝，冬季受到干暖气流控制，缺水严重，降水量年内分配极不均匀。根据云南省水资源公报资料分析［9］，滇中降水集中在5—10月，汛期降水量占年降水量的70.1%～93.8%；连续最大4个月降雨集中出现在5—8月或者6—9月，占年降水量的54%～76.2%，枯期比例在35.3%以下，降水量较小。

3.3滇中地区行政分区降水量图

根据云南省统计年鉴数据资料，取2000—2010年的滇中地区各市（州）年降水量进行水文水利计算，各年份降雨趋势见下图。由图可见，在11年中，降水量趋势是逐渐减低的，2009年和2010年降水量减少更为突出。同一年份中，各市的年降水量值变化不是很大，楚雄降水量是其中最少之地。

滇中地区行政分区降雨量柱状图

4可利用降水资源初步分析

4.1年径流特征值

云南省的年径流特征根据各河流现有水文站的实测资料进行统计。各统计参数及不同频率的年径流量见表2。由表2可以看出，滇中流域分区的多年平均径流深均在800m m以下，属中、少水区。径流深的空间变化与降水量的地区分布基本一致，雨量高值区的径流深也较大，但径流深的变化幅度大于降水量的变化。

表2 滇中流域可利用降水资源量化分析结果

4.2可利用降水分析

由表1可知，在25个分区中，盘龙河的降水量最大，达旦河降水量最小，最大降水量是最小降水量的1.8倍。流域上降水量在1000m m以上流域有11条，占全部流域分区数的44%。通过计算得到，滇中可利用降水资源与径流深变化不大，基本上一致，说明滇中流域分区的可利用降水量量化分析是合理的。

5结 语

滇中行政分区年降水量变化范围不大，降雨年内分布不均匀，最大者是大理市，降水量为1001.6m m，变差系数最大，为0.22。在流域分区中，盘龙河降水量与达旦河降水量相差615m m，径流深悬殊较大，给滇中地区综合利用水资源带来困难。滇中地区作为云南省政治、经济、文化中心，担负着“兴云南”的重要使命。滇中水量分配不均匀，从全省农业和水资源利用发展来看，给地区的综合发展带来了更为突出的矛盾。■

［1］ 杨永生.广东省可利用降水资源的时空特征分析［C］.第30届中国气象学会年会，2013.

［2］ 陈豫英，冯建民，陈楠，等.西北地区东部可利用降水的时空变化特征［J］.干旱区地理，2012，35（1）：59-66.

［3］ 罗伯良，张超.湖南省可利用降水量时空分布特征［J］.湖南师范大学自然科学学报，2010，33（3）：103-108.

［4］ 徐利岗，汤英.近58年来宁夏可利用降水量多时间尺度变化特征分析［J］.灌溉排水学报，2012，31（2）：85-90.

［5］ 葛强，雷艳娇.基于小波变换的楚雄市近50年降水序列多时间尺度研究［J］.人民珠江，2014（6）：79-85.

［6］ 伍立群，顾世祥.滇中水资源研究［M］.昆明：云南科技出版社，2005.

［7］ 任淑梅，李靖.工程水文与水利计算［M］.北京：中国农业出版社，2005.

P r e l i mi n ar y an al ys i s onavai l ab l eP r e c i P i t at i onr e s ou r c e s b as e don q u an t i t at i vean al ys i s

T I A NH o ng g ua ng
（Li ao y ang C o unt yW at e r A ut ho r i t y，Li ao y ang 111000，C hi na）

P r e c i pi t a t i o n r e s o ur c e s i s a n i m po r t a nt ba s i c uni t o f w a t e r r e s o ur c e s.E f f e c t i v e ut i l i z a t i o n o f pr e c i pt a t i o n r e s o ur c e s i s di f f e r e nt a c c o r di ngt ot hec ha r c t e r i s t i c so f c l i m a t ec ha ng ea nd t i m e-s pa c edi s t r i but i o n.I n t hepa pe r，P e a r s o n-Ⅲt y pe c ur v ei s ut i l i z e d f o r c a l c ul a t i ngc um ul a t i v ef r e que nc yo f di f f e r e nt a nnua l pr e c i pi t a t i o n f r e que nc i e s，a na l y z i ngpr e c i pi t a t i o n a l l o c a t i o n pa t t e r n a nd pr e c i pi t a t i o n bET w e e n a nnua l f l o w s ba s e d o n t he pr e c i pi t a t i o n da t a o f c e nt r a l Y unna n a r e a f r o m2000t o 2010.R e s ul t s s ho wt ha t pr e c i pi t a t i o n i n C e nt r a l Y unna n pr o v i nc ei s m a i nl yc o nc e nt r a t e d f r o mM a yt oA ug us t w i t h une v e n di s t r i but i o n o f pr e c i pi t a t i o n.A v a i l a bi l i t ya nd r uno f f de pt h c ha ng ea r eno t g r e a t.I t i s o bv i o us t ha t r i v e r ba s i n pr e c i pi t a t i o n di s t r i but i o n a na l y s i s i s r e a s o na bl e.

pr e c i pi t a t i o n；r a i nw a t e r r e s o ur c e s；qua nt i t a t i v ea na l y s i s；c e nt r a l Y unna n P r o v i nc e

T V 213.4

A

1005-4774（2015）04-0065-03

10.16616/j.cn ki.10-1326/T V.2015.04.021