当前世界环境

介绍

没有水，地球的生命不能持续。在水文循环的组件中，降雨被认为是地球上水的原理来源。在印度，降雨显示出非常高的空间和时间变异性。西拉贾斯坦西拉贾斯坦的平均年降水范围从西拉贾斯坦西部的100毫米达到2500毫米。¹印度的一大部分降水发生在6月至9月之间的南南风暴发生，除了在泰米尔纳德岛，在10月和11月的东北暴雨的影响。¹在印度，农业策划和水资源依赖于自75％的降雨量在季风季节发生的季风降雨。^2,3

在正常情况下，印度每年达到4000 bcm的降水量;由此，水道中的总年条流是1869年的BCM。在此，由于流时间和空间的分散不均匀，只有690 BCM就会提出宝贵的就业。¹利用所有可用水的主要限制是必须在季风月内存放河流的事实。为了储存河流流动并在季风月期间将盆地中水资源管理有效管理，需要特定河流盆地的空间，时间和降雨趋势的准确数据。降雨量分析和年度最大降雨的测定将提升水资源应用的管理以及水资源的有效利用。⁴这些信息还可用于防止洪水和干旱，并应用于与储层设计，防洪和水土保持计划等工程相关的水资源的规划和设计。对气候变化的日益令人担忧提高了对降水的时空分布的准确信息的需求。⁵已经应用了许多参数和非参数方法，用于检测趋势。用于检测水力线序列序列趋势的广泛使用的非参数测试之一是MANN-KENDALL（MK）测试。^6-13本文试图利用Mann-Kendall趋势分析和Sen坡度估计方法研究阿玛拉瓦蒂流域降水的空间分布及其变化趋势。使用了33年(1982-2014年)的降雨数据进行分析。

研究区域

本研究占据了阿马拉维河流域（图1）印度泰米尔纳德邦的半干旱地区。Amaravathi河是河流中的主要支流之一，在其中途跋涉。Amaravathi河源自喀拉拉邦近仓库的西仓，在MSL上方约1554米（5000英尺），并流过山脉范围的茂密森林。它在335米（1099英尺）上方的amaravathinagar附近进入普通的普通症。距离Udumalpet约18公里。它遍历约282公里的长度。Amaravathi盆地位于纬度10°06'51“N和11°02'10”N和经度77°03'24“E和78°13'06”E.它具有8544公里的集水区²泰米尔纳德邦的四个地区的哥伦布尔，Tirupur，Dindigul和Karur。

图1：Amaravathi River盆地，具有鉴定的雨量站 点击这里查看图

材料和方法

气象数据

33年(1982 - 2014年)，阿玛拉瓦蒂盆地的10个雨量计站(Amaravathi Nagar, Keeranur, Palani, Uthamapalayam, Anaipalayam, Aravakurichi, Vedasandur, Karur, Kodagnar Dam, Dharapuram)的每日降水数据(图1)从国家地表和地下水数据中心办公室，公共工程部，塔拉马尼，金奈，泰米尔纳德邦。对所有季节和全年分别进行了降雨分析。用算术平均法计算了阿玛拉瓦蒂盆地各站的平均季节和年降雨量。

降雨趋势分析

通常用于水文数据分析的非参数MANN-KENDALL测试用于检测单调但不一定是线性的趋势。MANN-KENDALL测试中的NULL假设是独立和随机订购的数据。Mann-Kendall测试不需要假设正常性，并且只表示方向但不是重大趋势的大小。^14,15.

Mann-Kendall测试统计年代使用如下的公式计算：

其中Xj和Xj分别为j年和i年的年值，j>， N为数据点个数。sgn (Xj-Xi)的值计算如下:

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），使用正常近似（Z统计）进行测试，平均值和方差如下：

这里Q是绑定的数量（比较值之间的零区别）组和t_P.是数据值的数量P.^TH.团体。s和var（s）的值用于计算测试统计z如下

统计上显著趋势的存在是用Z价值。的正值Z表示向上趋势及其负值下降趋势。

利用MMK测试的降雨趋势

采用改进的Mann-Kendall检验对自相关序列进行趋势检测¹⁶．在这项研究中，观察级别之间的自相关ρ_K.在从坡度中减去了非参数森的中位数后估计了¹⁰．ρ的重要价值_K.仅用于计算方差校正因子n / n^＊它是由Hame和Rao提出的等式计算的¹⁶，

在哪里N代表实际的观察数，N*表示有效的观察次数，以解释数据中的自相关和pk为观测值等级的自相关函数。修正方差则为¹⁶

在哪里var（s）来自等式（4）。

降雨趋势

SEN（1968）开发了一种非参数方法来估计时间序列中趋势的幅度（斜率）¹⁷．该方法采用时间序列的线性趋势。在这种方法中，斜坡问_一世所有数据值对都计算，

在哪里j> k。

如果有n个值X_j在时间序列中，我们得到了尽可能多的N = N (N - 1) / 2斜率的估计问_一世．森林山坡的估计是这些中位数N的值问_一世．的N的值问_一世从最小到最大的排序，Sen的估计量是

双面测试以100（1 - α）％的置信区间进行，以获得该系列中非参数测试的真实斜率⁸．正面或负坡问_一世为上升(增加)或下降(减少)趋势。

结果与讨论

平均年降雨量

Amaravathi River盆地的降雨分布已经研究了33年（1982-2014）降水数据。从33岁（1982-2014）10个雨量站的降水数据估计的Amaravathi盆地的平均降雨量为657.52毫米。从图2中可以明显看出，2005年最高的年降雨量为1107.09 mm，2013年最低的是389.26 mm。

图2:1982-2014年研究区年平均降雨量 点击这里查看图

降雨的季节和空间分布

东北季风(10 - 12月)贡献了最大降雨量343.65毫米(52%)，其次是西南季风(6 - 9月)贡献了173.74毫米(27%)，夏季(3 - 5月)贡献了120.15毫米(18%)，冬季(1 - 2月)贡献了最小降雨量20.73毫米(3%)。从图3可以看出，在各季节中，东北季风对降水的贡献较大。

图3：冬季夏季季节性平均降雨的时间变化，冬季季风，西北季风在研究区（1982-2014） 点击这里查看图

图4：Amaravathi盆地年降雨量的空间分布 点击这里查看图

在10个雨量站中，年降雨量最多为位于河流盆中的中央部分的凯尔塔纳尔最大限度，距离酒店位于东侧的Aravakurichi站约为755.8毫米，最低年度降雨量为544.19毫米。Amaravathi河流域。从图4中，观察到降雨量从河流盆地的东北侧逐渐降低。盆地的主要部分接受了约585-670毫米的中等降雨。盆地的南部地区收到约670-700毫米的降雨量。在南部，帕兰利和凯勒河周围的地区，每次高降雨都会收到每次高度降雨量。与小于585mm的另一个区域相比，AnapainaM和Araavakurichi附近的区域接受了低降雨量。

Mann-Kendall趋势分析

的results of the Mann-Kendall analysis to deduct the trend and the magnitude of the trend using Sen’s slope estimator for annual and seasonal rainfall for ten stations in the study area are given in Table 1 and Table 2. The Modified Mann-Kendall (MMK) z-test is) applied to annual and seasonal rainfall over different rainfall stations and the results are shown in Table 3 indicates that majority of stations shows a non-significant trend.

表1:Mann-Kendall和Sen的年降雨量斜率估计值检验结果 在Amaravathi盆地（1982-2014）。 点击此处查看表格

表2：Amaravathi盆地季节降雨的Mann-Kendall和Sen的坡度估计测试结果（1982-2014） 点击此处查看表格

表3：Amaravathi盆地的年度和季节降雨的修改了Mann-Kendall测试结果。 点击此处查看表格

趋势分析表明，anapaidam和dharapuram的年降雨量分别在0.05显着性水平下显着增加了z值2.31和2.51的趋势。ANAPAADAM和DHARAPURAM站的年降量增加11.4毫米/年，分别为12.03毫米/年，与其他站相比，这非常高。aravakurichi和karur的电台显示出0.1分显性水平的显着增加。除了雨量仪站外，Kodagnar Dam除了年降雨量的剩余站点呈现出不显着的越来越大的趋势。在冬季的雨量站，七个雨量站，七个雨量站，冬季皇后季节，牛卡雷尔，帕拉尼，澳大利亚帕拉达拉姆，阿拉肯峡谷和柯格纳尔大坝在冬季增加了（积极的）趋势，这是非重要的，而澳大利亚，Dharapuram具有非显着降低（负）趋势。所有车站的冬季降雨趋势的大小几乎为零。SEN的坡度估计器仅在0.05级Z值为-1.98的Z价值显示出显着的负面趋势，Z值为1.98，森林的坡度估计显示降雨量减少-2.36毫米/年。西南季风季节降雨趋势表现出不显着的成果。在东北季风降雨期间，ANAIPADAM站的趋势日益增加0.01幅，幅度为9.54毫米/年。帕兰尼，aravakurichi，卡尔和达尔普兰等其他站点在东北季风季节也表现出显着的趋势。

结论

本研究利用阿玛拉瓦蒂盆地10个雨量计的降水数据计算了33年(1982-2014年)的降雨趋势。阿玛拉瓦蒂盆地的降雨量变化多端，不均匀，不均匀。年平均降雨量为657.52毫米，从2013年的389.26毫米到2005年的1107.09毫米不等。阿玛拉瓦蒂盆地的大部分降雨发生在10月至11月的东北季风季节，占年平均降雨量的52%，随后是西南季风(6月至9月)，占年平均降雨量的27%。对阿玛拉瓦蒂盆地降水趋势分析表明，东北季风季节各站降水均呈增加趋势。冬季的降雨量在几乎所有的气象站都是稳定的。地下水补给潜力较高的Anaipalayam、Aravakurichi、Karur和Dharapuram站年降水趋势明显增加。由于这些地区的年降雨量似乎在增加，因此可以在这些地区建造蓄水结构和人工补给结构，以增加地表水和地下水的可用性。此外，对该地区的研究有助于规划种植模式，水资源管理，尽量减少和控制洪水和滑坡的影响。

承认

作者感谢国家表面和地面水数据中心，公共工程部门，塔拉曼，钦奈和泰米尔纳德邦和水科技中心，用于在本研究中备受分析的分析数据。

参考文献

1. 印度水资源社会，（2016）.http：//www.iwrs.org.in/iwr.htm。
2. Guhathakurta，P.＆Rajeevan，M.印度降雨模式的趋势。国际气候学杂志，28：1453-1469（2008）。
   CrossRef
3. Krishan，Gopal，Rao，M.S.，Kumar，Bhishma，＆Kumar，C.P。使用地面蒸气（GLV）同位素组成的可能性，用于监测西南季风的到达和撤离。当前科学，108（5）：784-786（2015）。
4. 奥里萨邦坎德哈马地区查卡帕达地区年最大日降雨量预测的概率分析。印度水土保持杂志，（35）：84-85（2007）。
5. 新的，M.，托德，M.，Hulme，M。和琼斯，P.降水测量和二十世纪的趋势。国际气候学杂志，21（15）：1889-1922（2001）。
   CrossRef
6. Das, p.k.， A. Chakraborty和M.V.R Seshasai。利用1971-2005年印度夏季季风季节的日格点降水资料对降雨和雨天的时间趋势进行空间分析．气象应用，21（3）：481-93（2014）。
   CrossRef
7. Ganguly，A.，Ranjana，R.C.和Prateek，S.分析降水数据的趋势 - 以马偕尔邦康拉邦康格拉区的案例研究。国际研究杂志 - 格兰塔亚拉。3（2015）。
8. Kwarteng, a.y.， Atsu S. Dorvlo和Ganga T. Vijaya Kumar。分析阿曼苏丹国27年(1977-2003年)的降雨数据。国际气候学杂志，29：605-617（2009）。
   CrossRef
9. 曼尼坎丹，M.和D. Tamilmani。泰米尔纳德邦Parambikulam Aliyar次盆地降水趋势空间格局的统计分析。印度水资源学会杂志，32（1-2）：40-49（2012）。
10. Mondal, A.， Sananda, K.和Mukhopadhyay, A. 2012。降雨趋势的Mann-Kendall检验分析——以奥里萨邦科特区东北部为例国际地质，地球和环境科学杂志2（1）：2277-208170（2012）
11. Pandit，D。V.季节性降雨趋势分析。国际工程研究与应用。6(7): 69-73(2016)。
12. Rani，B.a.，N. Manikandan和N. Maragatham。Coimbatore降雨和雨天频率的趋势分析。MAUSAM， 65(3): 379-84(2014)。
13. rahman，md。阿拉法特和蒙娜Begum。非参数试验在孟加拉国最大岛屿降雨趋势检测。地球科学杂志，2（2）：40-44（2013）。
14. 曼恩，H.B.非参数测试趋势。经济，（13）：245-259（1945）
    CrossRef
15. 等级相关方法。查尔斯·格里芬，伦敦，英国(1975)
16. 自相关数据的修正Mann-Kendall趋势检验。水文杂志，204：182-196（1998）。
    CrossRef
17. SEN，P.K.基于KENDALL TAU的回归系数估计。美国统计协会杂志，（63）：1379-1389（1968年）。
    CrossRef