8/18/2019 La Variabilidad Espacial y Temporal de La Precipitación Anual Durante 1961

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La variabilidad espacial y temporal de la

precipitación anual durante 1961-2006 en la

cuenca del río Amarillo (YR!" #$ina

Resumen

El método de entropía de Shannon, el método de Mann-Kendall (método M-K) y

el modelo equipado lineal se aplicaron en este estudio para investigar los

patrones espaciales y temporales de las tendencias de la precipitación en la

cuenca del río marillo (!"#) durante $%&'-''&

*os resultados indicaron que la precipitación poseía +onalidad en la longitud y

no tenía ninguna relación claramente lineal con la latitud, que mostró una

tendencia a la aa en la mayoría de las estaciones de precipitación, sólo dos

estaciones meteorológicas muestran tendencia al al+a en el !"# *os camios

ruscos reveladas por el método K-M se produeron principalmente al sur de./01 en el curso medio-ao de la !"# 2or otra parte, los camios aruptos

ocurridos en el período oscilaron desde $%&. hasta $%%/ y los camios

aruptos en el curso ao aparecieron antes que los del curso medio y superior

de la !"#

%etodolo&ía

3on el 4n de revelar la tendencia de la precipitación total anual y su

distriución espacial de las tendencias temporales en la !"#, se aplicaron tres

en5oques di5erentes como se descrie en las siguientes secciones En primer

lugar, se utili+ó el método de entropía de Shannon para veri4car la estructuraespacial gloal de la precipitación En segundo lugar, la distriución espacial de

la tendencia se anali+ó por el método M-K y el método de an6lisis espacial

7inalmente, la tendencia e8plorada por el modelo equipado lineal 5ue

comparada con las reveladas por el método M-K

3omo la aleatoriedad y la regularidad son las características 6sicas de la

precipitación en una escala de cuenca 3ómo otener la estructura espacial de

la precipitación es importante para interactuar entre los procesos hidrológicos

y el ecosistema El método de entropía de Shannon podría eliminar la

aleatoriedad y estalecer la regularidad de la serie de tiempo en la escala de

cuenca, por lo que ha sido ampliamente utili+ado para proar la estructuraespacial de la precipitación (3hapman, $%/&9 :hang y *iu, '''9 *uo et al,

'') 3on el 4n de otener la entropía de la precipitación, las series

temporales de la precipitación en las /$ estaciones meteorológicas eran

consideradas como un ;nico acontecimiento oservado por separado 2ara una

serie 4nita de la variale aleatoria X ,

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donde la H(X) es<

($)

Shannon nomró el = (>), como la entropía de in5ormación ! la entropía de

Shannon podría considerarse como una 5unción para revelar la aleatoriedad de

la variale 2ara las variales continuas, la entropía de Shannon se pudo

calcular por la 5unción como sigue<

?onde @8 es la longitud de la media > dividido por el 1 *a entropía de

Shannon podría ser clasi4cada en la entropía de series de tiempo y la entropía

de series de 5recuencias En este estudio, se otuvo la entropía de la serie de

5recuencias, y luego conseguimos la distriución espacial de la entropía en la

 !"#

El método no paramétrico de Mann-Kendall se utili+ó para detectar el arupto

camio clim6tico en contra de la tendencia, y se originó a partir de Mann

($%AB) y re5ormulado por Kendall ($%A/) Esta pruea tiene la ventaa de no

asumir cualquier 5orma especial para la 5unción de distriución de los datos,mientras que tiene poder predictivo casi tan alta como sus competidores

paramétricos Especialmente, cuando se aplica a series anuales de

precipitación total, podría dar lugar a las tendencias m6s signi4cativas (Serrano

et al, $%%%) 2or lo tanto, 5ue muy recomendada para uso general por la

Crgani+ación Meteorológica Mundial (Mitchell et al, $%&&) hora, el método M-

K ha sido ampliamente utili+ado y proado como un método e5ectivo para

evaluar la presencia de una tendencia estadísticamente signi4cativa en la

series de tiempo hidrológica y climatológica (?ouglas et al, '''9 !ue et al,

''9 #irsan et al, ''B)

El método de Mann-Kendall presume que la serie de tiempo es constante El

elemento en la serie es aleatorio e independiente el uno al otro, la proailidad

del elemento en las series es igual el uno al otro #ao la hipótesis nula de

ninguna tendencia de la serie de tiempo de la variale que no camia, las

series temporal podrían ser consideradas como x 1, x 2. . . x n 2ara cada término,

mi  se calcula como el n;mero de términos posteriores en las series cuyos

valores superado x i *a pruea estadística se calcula de la siguiente manera

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Suponiendo que la serie es aleatoria e independiente, el valor esperado E (d k  ) y

la varian+a de d k  se pudo demostrar de la siguiente manera<

?e4nimos

*os términos de la u(d k  )(1 ≤ k ≤ n) constituyen la curva C1

*a hipótesis nula de ninguna tendencia ser6 recha+ado en un nivel de

con5ian+a de D si la proailidad normal est6ndar 2r(u F u(d k  )) G D Hn típico

nivel de con4an+a del %BI se utili+ó con la serie anual de la precipitación total

plicando el método a la serie inversa, podríamos otener la serie de ū(d k  )

como sigue<

*os términos de ū(d k  )(1 ≤ k ≤ n) constituyen otra curva C2

Si C1 supera la línea de con4an+a, signi4ca que hay una signi4cativa tendencia

ascendente o descendente en la serie ! si el punto de intersección de la C1 y

C2 est6 entre las dos líneas de con4an+a, podemos considerar que el camio

clim6tico arupto tuvo lugar en ese punto (7u J ang, $%%)