当前的世界环境

介绍

在过去几十年中，由于气候变化¹降雨模式的变化造成了对食品生产和可用淡水保护的很多关注。²在中亚观察到包括季风降雨，包括季风降雨在内的一些上升趋势，而在南亚发现了下降。¹印度气候主要是季风降雨，这是几项研究的良好支持。^3-6印度的主要部分在季风时期的降水量面临下降，而气候变化也对印度的水资源产生了大量压力，导致对大型和区域规模的分析。旁遮普篮板，该国的面包篮子，由于许多研究报告，由于据额外的农业，也面临着严重的水压力。^7-32

在this study, variations in rainfall trend in Punjab, India for 102 years (1901–2002) were analysed using statistical non-parametric tests - the Modified Mann-Kendall (MK) test and Sen’s slope with an objective to examine the rainfall trend from 1901 to 2002. The rainfall trend analysis in 17 districts of Punjab will help the planners to understand the recent scenario of climate change in this area.

研究区

研究区是旁遮普突突，其中位于（图1）29.30° - 32.32°N纬度和73.55° - 76.50°E覆盖率为50,362平方公里。它由巴基斯坦毗邻西部的印度平原，并被巴基斯坦和克什米尔，喜马偕尔邦，哈里亚纳和拉贾斯坦邦所包围。旁遮普邦是一个农业所占主导地位的国家，主要种植的作物是米饭，小麦，珍珠，大豆，棉花和甘蔗。目前，旁遮普州有20个地区，并受河流数量的利益，即萨特省，牛，ravi和ghaggar。

旁遮普邦的气候是典型的亚热带气候，冬季为0°C，夏季为47°C，年平均降雨量为58厘米至96厘米。约80%的雨量发生在季风季节(6月至9月);季风前季节开始于3月至5月，季风后季节开始于10月和11月，冬季开始于12月至2月。

图一:17个地区的研究范围 点击此处查看数字

材料和方法

从1901年到2002年，用0.5度经纬度网格插值旁遮普省17个地区的月降雨数据^33.可在http://www.indiawaterportal.org/metdata上获得。来自七个不同来源的原始站数据使用全球历史气候学网络(GHCN)方法的修改版本进行校正。对季风前(4 - 6月)、季风前(7 - 9月)、季风后(10 - 11月)和冬季(12 - 3月)的降水进行了季节分析。

季节性和年度系列趋势的大小是使用森的估计来确定的^34.使用改进的Mann-Kendall（MMK）测试分析了时间序列趋势的统计学意义。^35.

确定时间序列森估计的趋势幅度^34.使用的是广泛用于确定水流气象时间序列趋势的幅度。^36-37在这个方法中，斜率(T_一世所有数据对首先计算

其中x_j和X._K.是时间j和k（j> k）的数据值。这n值的中位数_一世是森林的坡度估计，计算为

在时间序列中，β为正值表示向上(增加)的趋势，β为负值表示向下(减少)的趋势。

为了确定水文气候变量的存在统计学上显着趋势，如温度，降水和流动流动，参考气候变化，非参数Mann-Kendall（MK）测试已经采用了许多研究人员。^38-40.MK方法在时间序列中搜索趋势，而不指定趋势是线性还是非线性。在本研究中也采用了MK检验。MK检验是对无趋势的原假设和存在趋势增加或减少的备择假设进行检验。由于样本量大(n≥50)且趋势斜率高(> 0.01)，因此没有对数据序列进行预白处理。^41.

统计数据被定义为^42.

其中n是数据点数。假设 （X_j-X_一世）=θ，值SGN（θ）计算如下：

该统计数据表示正差异的数量减去所有所考虑的所有差异的负差异的数量。对于大型样品（N> 10），使用正态分布进行测试^43.平均值和差异如下：

其中n是绑定的数量（比较值之间的零区别）组，而t_K.是数据点数K.Th Tid组。然后计算标准的正常偏差（z统计）^44.：

如果计算值“，zâ”，> z_{α/ 2.}，零假设(H_O.）在双面测试中拒绝在α的显着性。在该分析中，在95％的置信水平下测试零假设。

使用MMK测试的趋势分析

在该方法中，从数据集中移除所有显着的自相关系数的效果。^45.为此目的，使用指定为var（s）*的S的修改方差如下：

其中n * =有效的样本大小。N / N *比例直接从Hame和Rao提出的等式计算^45.作为

其中n =实际观测次数，r_一世= LAG-I显着的自动相关系数的时间序列。一旦var（s）*从方程式计算。（8），然后将其取代在各方面的var。（7）。最后，测试了Mann-Kendall Z的趋势意义，将其与阈值水平相比，即1.645持续10％，1.96持续5％和2.33，其显着程度为1％。

结果与讨论

季节性和空间分布降雨

表1中报告了普京旁遮普邦旁观区年降雨量的平均季节性，平均年度和变异系数的降雨特征。从吉尔多巴尔区收到最高平均降雨量（639.9毫米），这是明显的，而Muktsar区收到最低平均降雨量（302.5毫米）。季风降雨的贡献从77.5％（Amritsar）变化到83.1％（Fatehgarh Sahib和Patiala）。年降雨量的变异系数（CV）因24％而异（Patiala和Roopnagar至32％（Amritsar）。

表1：平均季节性分布 降雨在旁遮普邦的不同地区 点击此处查看表格

* CV =变异系数

旁遮普邦所有地区的降雨分配百分比如表2所示，表明年度，季风，季风，季后赛季后赛和冬季7区的所有地区的积极变化。Kumar等人的Punjab获得了类似的结果。（2010）^46.但Chhabra等人(2014)观察到印度北部出现了负面趋势。

降雨趋势

The magnitude of the trend in annual and seasonal rainfall as determined using the Sen’s estimator is given in Table 2. Trends of rainfall variations show that annual and seasonal rainfall (except winter season in Amritsar, Fatehgarh Sahib, Gurdaspur, Hoshiarpur, Jalandhar, Kapurthala, Ludhiana, Moga, Nawanshahr, Patiala and Roopnagar) increased over all districts but the magnitude of trend varies from one district to another. The increase in annual rainfall over different districts varied between 1.459 mm/year (for Amritsar district) to 0.824 mm/year (for Muktsar district) with an overall average of 1.164 mm/year. Further, the increase was, in general, higher for the districts in north-west and the least for the districts in south-west which implies that the rainfall variability in the State is likely to increase in the future.

从表2中明显看，降雨在所有地区的季风，季风和季风的季风，季风和季风的降雨量增加（Bhatinda，Faridkot，Ferozepur，Mansa，Muktsar和Sangrur）。在季风季节，最大增加为Amritsar的1.223毫米/年，最低增加是Muktsar区（0.632毫米/年）。所有地区都表现出同样的年度和季风降雨趋势，也许是因为季风季节具有年降雨量的主要贡献。冬季降雨的降低趋势从-0.040毫米/年（roopnagar）到-0.003毫米/年（moga）不同。

改进的Mann-Kendall（MMK）Z检验（10％，5％和1％的意义）应用于不同地区的年度和季节降雨。所有地区都发现年度和季节性降雨量为10％和5％的水平。表3中显示了MMK Z-Test的MMK Z-试验结果表明，大多数地区显示年度，季风和季风季节降雨量的重大趋势。在学习的17个地区，只有四个地区的年降雨量（Gurdaspur，Hoshiarpur，Nawanshahr和Roopnagar）表现出非重大趋势。季风降雨也表明了9区的积极重大趋势，同时八个​​地区发现的趋势（Fatehgarh Sahib，Gurdaspur，Hoshiarpur，Kapurthala，Muktsar，Nawanshahr，Patiala和Roopnagar）。对于7个地区，发现季风降雨的越来越大。所有地区都发现了季后翁和冬季的降雨。

表2：降雨量幅度的百分比变化 在旁遮普使用的不同地区森的斜坡 点击此处查看表格

表3：改进的Mann Kendall（MMK）Z检验趋势的意义（1％）

s * =很大，ns ** =非重大

结论

旁遮普17区降雨的趋势检测分析表明年度，季风，季风和季风季节季节的降雨趋势越来越大。然而，MKK测试表明，仅在1％的意义水平的年度，季风和季风季节中仅观察到降雨趋势。在11区发现冬季降雨量减少。未来，降雨的可变性可能会增加旁遮普邦。降雨在西南旁遮普邦的一些地区有一个上升的趋势，即Bhatinda和Moga，目前可获得较低的年度降雨量。每年和季风降雨的日益增长的趋势分别在11和9区分别发现了统计学意义。虽然被发现季后赛和冬季的降雨对所有地区都不重要，但冬季降雨的任何减少都会导致灌溉rabi作物的地下水。

承认

作者感谢国家水文研究所主任，为所有支持和鼓励。

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