基于时空变化对盘山县降水量进行研究降水是生态环境发展的驱动因素，也是人类社会发展必不可少的资源支撑在全球变化的背景下，降水时空分布模式正在潜移默化地改变[1,2,3]降水是水资源基础性来源之一，其时空变化对作物生产、居民生活、环境演变具有深刻影响，掌握降水变化规律对科学安排生产生活具有重要意义[3,4,5,6,7]本研究主要从时间、空间两个维度对盘山县降水量进行量化分析，以期为区域水资源优化管理、气候监测预警提供参考依据1、研究区概况盘山县地处辽宁省盘锦市北部，辽河下游，渤海之滨，面积1735km2该县属平原地形，地势平坦低洼，平均海拔4m，河流沼泽广布，东南部濒临渤海，有广泛滩涂受太平洋信风与西伯利亚高压交替影响形成温带季风性气候，季候分明，雨热集中，多年平均气温8.8℃，降水量605mm，无霜期170d2、盘山县降水量时间数据2.1降水量空间数据地理国情监测云平台提供了大量的基础环境信息数据集，其应用地面监测站点数据采用气象要素空间化方法生成不同尺度上降水栅格文件该文件格式为tiff，空间分辨率500mm，如图1本文应用该数据对盘山县降水量空间细节特征进行分析数据处理平台为ArcGIS10.5软件。
2.2降水量时间序列数据从国家气象中心基础数据平台提取盘山县内站点的降水资料，该资料为年值序列，其中建国以来的数据集质量较好，故选择具有现势性特征的1951～2017年为研究时域通过Excel2016软件进行经典统计分析，运用Matlab2018的小波工具箱进行小波方差分析图1降水要素栅格文件平面信息示意图3、结果与分析3.1盘山县降水量时间序列变化特征图2为1951～2017年盘山县降水量年值序列该时域内降水量呈波动变化特征，在1964,1985,2010和2012年出现了明显峰值，年降水达965.9,907.2,892.2,864.2mm，高出历史平均水平的39%～55%；在1958,1978,1992,2014年出现谷值，为390.5,335.6,302.8,353.7mm，低于平均值的37%～53%近67年内年降水量平均值为623.2mm，低于平均值的有32年，高于平均值的年份达35次，总体来看，盘山县降水量异常分布相对均衡，极高极低值数列对称分布统计显示其标准差为139.6mm，变异系数为24.6%，说明区域降水量年际变化较大线性回归宏观表征了该县降水量时间序列趋势，其倾向斜率为-1.1914mm/a，说明近半世纪以来该地降水量呈现微弱减少趋势，但并未达到5%水平的显著性检验。
图2盘山县降水量时间序列特征3.2盘山县降水量时间周期性特征降水是气候系统重要要素之一，其年际波动性是由气象系统的不确定性或外部干扰引起的[8,9,10]从时间序列来看，这种波动性变化内涵了一种周期性节律，可以概化降水年际变化小波分析法从波动的信号中削弱噪声影响，深刻挖掘降水量周期性规律，盘山县降水量小波方差如图3方差峰值指示了降水量波动变化信号强弱，依图3可知当周期为5a时，小波方差达到极值，为1.94，说明5a的周期是区域降水量时间特征的主周期另外，当周期为9,3,22a时，小波方差也分布达到极值1.23,1.16,0.65，这些周期是降水变化的次周期图3盘山县降水量小波方差3.3盘山县降水量空间结构分析空间结构性规律是指区域性变量空间分布的系统性特征，而这种特征具有稳定的驱动机制为定量捕捉其结构性，基于地统计学框架，采用高斯、线性、球面和指数4种模型对降水量栅格像元进行空间拟合，得到结果如图4不同模型的拟合的散点分布与空间结构存在差异，依据R2接近于1、残差RSS接近于0的原则，可知，该县降水量最佳空间模型为高斯模型，其R2为0.762,RSS为0.124，均优于其他模型随着步长的增加，像元空间离散度增大，导致邻域之间的自相关性减弱。
在高斯模型中，步长达到2.5km时，其基台值趋于饱和，以此类型线性、球面、指数模型拟合的变程约为1,5,3km，虽然变程差异较大，但表明县域尺度上降水量空间自相关性距离较小图4盘山县降水量半方差函数特征3.4盘山县降水量空间分布特征为得到区域降水量空间分布更详细的信息，将香元点值进行地统计空间插值，插值过程参照《AicGIS空间分析教程》，得到如图5所示结果，像素显示区域降水量介于695～604mm之间，其中高值区集中于东南部，低值区位于西北部，表现出条带状分布格局这种空间规律与海陆位置耦合关系密切盘山县属于内陆海岸向陆地纵深延伸地带，东南部濒临海洋，大气降水受海洋水汽活动影响较强烈；而西北部距离海洋较远导致水汽运移损失，从而降雨量较小虽然县域空间单元较小，但本文仍揭示了降水在小尺度上表现出的空间异质性，结合图4和图5可知，盘山县降水量这种分布格局体现了其强烈的结构性特征图5盘山县降水量栅格像元与空间分布4、结语本文运用了数理统计与空间分析方法揭示了区域降水量时空分布规律，结果显示盘山县域尺度上降水量时间序列具有明显波动性，并具有多个潜在震荡周期；空间水平上具有明显的地带性规律，这种时空规律性特征能够帮助理解气候系统过程模式，并为未来的降雨、旱涝灾害的预报提供帮助。
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