天山山区TRMM降水数据的空间降尺度研究

山区降水是干旱区水资源的重要补给源,但由于山区地形复杂、监测困难造成资料缺乏,水文预报的误差较大。近年来,TRMM3B43降水数据得到了大量应用,但受其较低空间分辨率的影响,使得应用精度受到限制。论文以2001—2010年TRMM3B43数据为基础,结合提取的7个数字地形因子（经度、纬度、坡度、坡向、海拔、地形开阔度、地形起伏度）,构建了天山山区年、季的降水主成分-逐步回归降尺度模型。分析结果表明：主成分-逐步回归降尺度模型有效地将TRMM3B43数据的空间分辨率由0.25°×0.25°提高到1 km×1 km。通过站点实测降水数据对比验证,决定系数均在0.85以上,降尺度后的数据精度显著优于原始TRMM3B43数据。该方法对研究干旱区空间降水精细化具有一定参考意义。     

陕西省山地日照时间的空间分布特征

基于100 m×100 m分辨率的DEM数据,根据太阳光线与起伏地形之间的几何关系,全面考虑坡度、坡向、地形遮蔽等地形因子对可照时间的影响,通过数值模拟,确定山区可照时间计算模型;同时利用常规气象站资料考虑大气对日照时间的影响,建立陕西省山区日照时间估算模型。采用交叉验证和个例年分析法进行模型验证,模型的精度和稳定性均较好。通过模型计算陕西省100 m×100 m分辨率各月可照时间、气候平均日照时间的空间分布。结果表明:局地地形对日照时间空间分布影响比较明显,山区可照时间与同纬度平地相比明显差异,表现出可照时间的非地带性分布特征;尤以冬季地形作用最显著;夏季影响最弱;同时年日照时间呈现出北高南低的空间分布特征,但局地地形因子的影响依然存在。最后详细探讨了坡度、坡向、地形遮蔽等因子对山区日照时间的局地影响规律。     

基于RS和GIS的赤水河流域植被覆盖度与各地形因子的相关强度研究

以赤水河流域为研究区域,综合运用遥感和GIS技术,用TM遥感影像反演植被覆盖度,用数字高程模型(DEM)提取地形因子并进行子流域的划分与构建;首先借助空间叠加分析,研究了区内植被覆盖度分别随高程、坡度及坡向变化的规律;然后从数理统计的角度分析区内不同植被覆盖度与地形等级因子的相关性,并就相关强度进行排序。研究表明:1、在赤水河流域,中度以上植被覆盖度与坡度、高程与之间,并不是单一的正比关系,其随坡度和高程的增加而先增加后减小,存在着临界坡度区间和临界高程区间。2、不同植被覆盖度下各地形因子的影响程度明显不同。对各级植被覆盖,坡度和坡向对其的影响都明显高于高程;中度植被覆盖受坡向影响较为显著,但随着植被覆盖度的增高坡度的影响越来越显著。该研究对喀斯特区域生态环境的评价和改良具有重要参考价值,同时也为喀斯特地区的植被保护和石漠化防治提供决策依据。     

近50 a来海南岛不同气候区气候变化特征研究

利用均匀分布在海南岛的7个国家标准气象站1959-2008年温度和降水资料以及海南岛气候区划成果,研究海南岛近50 a来不同气候区的气候变化特征,结果显示:近50 a来海南岛各气候区的温度总体呈上升趋势,并以东北区及西南区温度上升最为明显,其次是中部山区、东南区和西北区。在年际尺度上,不同温度指标的增幅大小排列为:年平均最低温度(T_min)>年平均温度(T_mean)>年平均最高温度(T_max)。在季节尺度上为:秋季和冬季>春季和夏季。不同气候区各季节的增温幅度地区间差异与年际尺度相似。各气候区的年平均温度都有突变发生。其中,西南区的突变时间为1972-1974年,西北区为1979年,东北区为1987年,东南区为1985-1990年,中部山区为1990年。各气候区累年平均降水量差异较大,以中部山区降水最为丰沛,西南区相对较少;各气候区在年际尺度上的降水波动较大,除西南区外,年降水量距平都未通过P<0.05的显著性检验。干季和湿季的降水量对年降水总量的贡献率以湿季最大,为80%,干季较小,为20%;干季多小雨,湿季多大雨。在干季,中部山区降水的贡献率最大,其他气候区相对较小,而湿季却相反。各气候区大雨和暴雨的降水量约占年降水总量的50%;西南区为大暴雨及特大暴雨多发地区。     

岷江上游小流域多尺度NDVI与地形的关系研究

基于2015年OLI遥感影像和DEM数据,运用二维小波变换研究了岷江上游干旱河谷渭门小流域NDVI与地形因子的多尺度耦合关系。结果表明：（1）渭门小流域NDVI的空间分布特征为东南低西北高、河谷低山地高。多尺度下低频部分NDVI与地形因子的空间相似性和相关性大小均为坡向 > 高程 > 坡度。高程、坡度与NDVI低频系数的最强相关性出现在较大尺度,而坡向与NDVI低频系数的最强相关性出现在较小尺度。（2）NDVI的空间波动性随着分解尺度的增大而增强,但波动性的强弱与地形因子并未表现出明显的空间相似性。高频部分NDVI与各地形因子的相关性随小波分解尺度的变化规律不明显。（3）NDVI的空间分布特征是由高程、坡度和坡向共同决定,但是各因子对NDVI的控制作用大小随尺度发生改变。小波变换可以揭示出NDVI和地形因子的多尺度特征,对干旱河谷植被景观的合理布局,提高生物多样性,生态环境保护和农业产业规划具有重要意义。     

广州市PM_2.5和PM_1.0质量浓度变化特征

文章报道了2005年干季和2006年湿季广州市大气细粒子PM2.5和PM1.0质量浓度的实时监测情况。监测结果表明:干季监测点PM2.5日均质量浓度在11.8～164.0μg/m3之间,总平均值为81.7μg/m3;湿季日均质量浓度在19.9～121.2μg/m3之间,总平均值为57.7μg/m3。干季PM1.0日均质量浓度变化范围为14.9～129.1μg/m3,总平均值为59.4μg/m3;湿季日均质量浓度在11.9～86.7μg/m3之间,总平均值为52.9μg/m3。对比发现,PM1.0总平均质量浓度在干、湿季相差很小,且与湿季PM2.5总平均质量浓度也相差不大,显示PM1.0具有相对固定成因来源且基本不受季节变化影响,而且湿季PM2.5的组成主要由PM1.0大气细粒子构成。干季PM2.5和PM1.0质量浓度日变化特征呈明显夜间高、白天低的特点,质量浓度的最大值都出现在晚上21:00左右;湿季由于雨水频繁,没有明显的日变化特征。气象分析表明,干季大气细粒子质量浓度主要受冷空气影响,而湿季主要受降雨影响。     

广州市城区干湿季黑碳气溶胶污染特征及来源分析

为了解广州市城区不同季节黑碳气溶胶(BC)的时间变化规律及污染特征,利用广州市天河区暨南大学大气超级监测站AE-33黑碳仪在2015年干季(10、11月)和2016年湿季(4、5月)观测得到的BC数据及常规气象资料,针对BC在不同时间段的污染特征及来源进行了分析.结果表明:广州城区干季和湿季的BC平均浓度分别为(3.75±2.55)、(2.62±1.39)μg·m~(-3),本底浓度分别为(2.09±0.61)、(1.85±0.49)μg·m~(-3),干季BC污染较湿季严重,干季BC变化范围大于湿季;广州城区BC浓度呈白天低,夜间高的特点,BC波动在夜间更加剧烈;干湿两季的BC日变化特征有明显差异,干季呈现"双峰形",湿季呈现"单峰形";基于AAE的分析得出广州城区BC主要来源于化石燃料燃烧,干季AAE值大于湿季,是由于干季广州周边地区生物质燃烧事件增多,导致干季生物质燃烧对广州城区BC的贡献大于湿季.     

景观带尺度高寒区水文特征时空变化规律研究

目前高寒区景观带尺度水文规律的研究还非常薄弱.同位素技术被用来甄别高寒区不同景观带冰川、积雪、冻土、地表水、地下水和降雨等对径流的贡献组合及其时空变化规律,旨在揭示各景观带的水文规律.结果表明马粪沟流域雨季降雨量大,温度效应显著,易发生再次蒸发,致使各水体δ18O和δD较高.干季气温低,降水多为固态,蒸发弱,不易受到再次蒸发和周围水汽交换影响,致使各水体δ18O和δD相对偏负.降雨和各水体在雨季富集重D和18O,干季较贫重同位素,存在季节效应.降雨存在高程效应,δ18O=-0.005 2 H-8.951,R=-0.917 2;δD=-0.018 5 H-34.873,R=-0.876 3.流域各景观带各水体在雨季和干季均不存在高程效应,是因为出山径流均非以降雨直接补给为主,受冰川、积雪和冻土等冻融过程影响,降水、融水、地表水与地下水等相互转化,导致同位素特征发生变化,混合和蒸发效应是其同位素变化的主要控制因素.     

基于DEM的复杂地形下平均气温分布式模拟研究——以贵州高原为例

影响复杂地形下气温分布与变化的因素很多,其中尤以海拔高度和地形的影响最显著。论文在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下平均气温的分布式模型,在模型中还考虑了海拔高度、山区太阳总辐射、日照百分率。以地形复杂的贵州高原为例,应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年的平均气温精细空间分布。结果表明:①坡度、坡向、地形遮蔽对平均气温的影响较大,由于局地地形因子的影响,复杂地形下平均气温的空间分布具有明显的地域分布特征,地形对平均气温的影响在计算时是不容忽视的,②季节不同,局地地形因子对复杂地形下平均气温空间分布的影响不同,冬半年大于夏半年。平均气温随海拔高度的增加而降低。南坡随坡度的增大而升高;北坡随坡度的增大而降低。在坡向影响上,1—5月、10—12月偏北坡月平均气温偏低,偏南坡月平均气温偏高;7—8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况,北坡高于南坡。     

广州干湿季典型灰霾过程水溶性离子成分对比分析

利用广州气象台2011年地面逐时能见度和相对湿度数据,以及广州番禺南村大气成分站2011年逐时Marga数据、PM数据,对比分析了一次湿季(4—9月)灰霾过程和干季(10月—次年3月)灰霾过程的污染特征.研究表明,相对干季灰霾过程,湿季灰霾过程颗粒物浓度较低,且细粒子所占比例较高;由于湿季较干季光化学反应较为活跃及可能受气象因素的不同影响,导致干湿季灰霾过程颗粒物浓度的总体变化趋势相反;湿季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)占PM_(2.5)质量百分比的76%,是PM_(2.5)的主要成分;干季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)仅占PM_(2.5)质量百分比的34%;湿季硫氧化率(Sulfur Oxidation Ratio,SOR)、氮氧化率(Nitrogen Oxidation Ratio,NOR)值大于干季,说明二次离子对湿季灰霾的贡献比干季要大;湿季灰霾过程中气溶胶酸性比干季弱.根据相关性分析结果可知,湿季灰霾过程中,NH_4~+主要与SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl-及NO_3~-结合,K+主要与Cl-和NO_3~-结合,极少部分与SO_4~(2-)结合;而在干季灰霾过程中,NH_4~+除了与SO_4~(2-)结合之外,还以NH_4NO_3和NH_4Cl的形式存在,K~+主要与Cl~-和SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl~-及SO_4~(2-)结合.     

输入数据精度与准确性对SWAT模型模拟的影响

以潮河流域为研究区域,利用潮河流域1990~2013年监测数据,构建SWAT模型,在模型结构和参数不改变的情况下,探究输入数据精度（DEM分辨率）与准确性（降水插值）对径流和总氮模拟结果影响.结果显示：DEM分辨率变化（30~300m）对径流及总氮模拟效果不同,对径流模拟影响不明显,纳什系数（ENS）和R²可达到0.87以上;对总氮模拟结果影响较大,分辨率越精细,模拟效果越好.不同水文年,DEM分辨率变化对总氮负荷模拟表现不同.丰水年对总氮负荷影响较大,负荷量差异较为明显,枯水年影响相对较小;不同DEM分辨率下,年均（1993~2002年）总氮负荷强度空间分布相似,高负荷区均位于潮河中游,潮河上游及下游的负荷强度相对较低.不同降水输入数据站点分布、站网密度和准确性不同,流域内降水空间分布差异显著.总体上,基于站点较少的气象站插值数据与雨量站实测降水数据,径流和总氮模拟效果较为接近;基于SWAT官方雨量站插值数据,径流和总氮模拟效果较差.不同降水数据输入情景下,模拟的总氮负荷强度模拟的空间分布差异明显;降水量分布较高的区域,负荷量也较高;不同水文年下,不同降水输入对总氮负荷模拟表现不同.丰水年和枯水年,基于气象站插值数据的总氮模拟结果与基于雨量站实测数据的模拟结果较为接近,而基于SWAT官方雨量站插值的模拟误差较大;平水年,基于SWAT官方雨量站插值的模拟结果较气象站插值数据的模拟结果更好.该研究可为流域开展模型构建提供科学参考和借鉴.     

洱海大气氮素湿沉降特征

通过对2020年位于洱海湖区周边4个站点大气降水的实地监测，定量揭示了大气湿沉降不同形态氮素（TN、DTN、AN、NN、NIT、PN）的浓度和时空分布规律，探讨了氮素沉降通量的变化特征及其主要影响因子，进而明确了大气氮湿沉降对湖区外源性氮素输入的贡献程度，评估了氮素湿沉降入湖负荷对湖区水环境的影响。结果表明：各监测点降水中氮素浓度年内总体呈先升后降再升的趋势，总氮浓度为0.18～8.73 mg/L，平均浓度为1.34±0.686 mg/L，氮素浓度呈现干季高湿季低的变化规律；氮素湿沉降通量月际变化大致呈M双峰型，沉降通量峰值出现在浓度最低但降雨量最大的8月，最小值出现在12月，沉降通量与降雨量呈极显著正相关，沉降通量AN/NN为1.97，农业生产活动的氮素排放是湿沉降的主要来源；2020年洱海湖面湿沉降总氮直接输入负荷量约为170.11 t，其中铵态氮86.86 t，硝态氮51.58 t，总氮直接入湖负荷约占流域农业面源排放量的6.18%。     

密云水库周边小流域大气氮磷沉降特征研究

大气沉降是氮磷元素进入水体的重要途径之一,为了解密云水库水源地周边大气氮磷沉降特征,选取土门西沟小流域为研究区域,设置降水、降尘自动采样器进行为期一年(2019年9月—2020年8月)的大气沉降收集,分析大气干、湿沉降中不同形态氮磷通量逐月和季节变化及其影响因素,估算大气氮磷沉降对小流域及密云库区氮磷输入的贡献. 结果表明:①土门西沟小流域大气氮、磷年沉降通量分别为38.393和1.952 kg/(hm2·a),氮磷干湿沉降通量季节性变化显著. ②湿沉降受气象(降雨量、温度、降雨时间间隔)等因素影响,氮磷沉降通量表现为夏季>春季>秋季>冬季,温度升高、降雨时间间隔变长均会使氮磷湿沉降浓度增大,而降雨量大小与大气湿沉降通量直接相关. ③干沉降受物质来源及气象等因素影响,氮磷沉降通量呈夏冬季高、春秋季低的特点,其中风向、风速是影响大气氮磷干沉降的重要因子. ④经计算,土门西沟小流域大气氮、磷沉降贡献分别为1 339.90和1.50 kg/a,分别占其氮、磷输出贡献的28.57%和0.39%,若不考虑空间差异性,预计大气沉降直接落入密云水库总氮(TN)和总磷(TP)的沉降量分别为551.18和28.02 t. 研究显示,大气沉降是密云库区周边面源污染综合管理的重要一环,未来应引起足够关注.      

温榆河中硝化和反硝化基因的Real-time PCR定量

以温榆河为研究对象,采用real-time PCR研究了温榆河不同断面水样和沉积物样品中TB(总细菌)、硝化和反硝化(nosZ和narG)基因数量的变化. 水样中TB基因数量在丰水期为1.05×109~7.38×1011 copies/L,枯水期为1.06×109~2.69×1012 copies/L;氨氧化细菌(AOB)基因数量在丰水期和枯水期分别为nd(未检出)~4.11×108和nd~1.15×109 copies/L. nosZ和narG基因数量在丰水期分别为nd~2.37×108和3.61×108~1.13×1010 copies/L,枯水期分别为2.0×106~3.04×109和nd~1.39×1010copies/L. 枯水期沉积物样品中TB基因数量为1.35×109~7.32×1010 copies/g,nosZ基因数量为nd~1.06×107 copies/g,narG基因数量为1.99×107~1.02×108 copies/g. 枯水期TB基因数量略高于丰水期,枯水期水样中ρ(NH₄+-N)较高导致其AOB基因数量要远高于丰水期,nosZ和narG基因数量并没有明显的水期变化. 相关分析表明,沉积物样品中微生物基因数量与水样中微生物基因数量不相关,而是水质变化长期作用的结果. 冗余度分析表明,丰水期和枯水期水样中影响微生物基因数量的主要环境因子不同,丰水期微生物基因数量是温度、ρ(COD_Cr)、ρ(NH₄+-N)、ρ(NO₂--N)、ρ(NO₃--N)等共同作用的结果,而温度和ρ(COD_Cr)对枯水期微生物基因数量影响显著.      

秦岭中段北坡不同海拔土壤中细菌群落的分布特征及区域差异比较

为深入理解土壤细菌群落沿海拔梯度的分布特征,以秦岭山脉中段的朱雀国家森林公园朱雀山北坡（简称“朱雀北坡”）与太白山自然保护区太白山北坡（简称“太白山北坡”）为研究区域,海拔梯度上每隔400 m设置采样点,通过高通量测序研究土壤细菌群落的海拔变化规律及其关键影响因素.结果表明:研究区域内,随海拔升高,土壤pH趋于降低（太白山北坡不明显）,w（TC）、w（TN）、w（TOC）均显著升高,w（TP）也趋于升高（朱雀北坡不明显）.两个区域土壤细菌中相对丰度最高的均为变形菌门和酸杆菌门,朱雀北坡随海拔梯度变化显著的细菌主要包括变形菌门、硝化螺旋菌门、浮霉状菌门、酸杆菌门、放线菌门,其中,硝化螺旋菌门相对丰度与海拔呈正相关,放线菌门相对丰度与海拔呈负相关;太白山北坡随海拔梯度变化显著的细菌主要包括放线菌门、疣微菌门、浮霉状菌门、绿弯菌门,其中,放线菌门相对丰度与海拔呈负相关,其余三者相对丰度与海拔呈正相关.两个区域土壤细菌多样性指数（如Shannon-Wiener指数、Chao1指数、observed-species指数、PD_whole_tree指数等）沿海拔梯度均无明显变化规律,但太白山北坡数值整体上高于朱雀北坡.典范对应分析（canonical correlation analysis,CCA）结果显示,影响朱雀北坡和太白山北坡土壤细菌群落结构的主要因素均为pH和w（TOC）.研究显示,不同海拔梯度也是导致秦岭中段北坡土壤细菌群落差异的重要因素.      

基于METRIC模型的江汉平原蒸散量估算适应性分析

蒸散发是整个水文循环中的关键环节,现有传统测量方法虽具有较高的点位精度,但空间代表性不足,无法满足大空间尺度的遥感估算.以半湿润区为主的江汉平原为研究区域,以遥感蒸散模型为核心手段,首次引入METRIC模型,探讨METRIC模型在江汉平原蒸散量估算中的适用性,并应用METRIC模型和SEBAL模型对研究区域进行遥感蒸散...     

北山地区大气降水中水化学及稳定同位素特征

为揭示甘肃北山地区大气降水的水化学及同位素特征,利用2012~2019年度采集的97件大气降水样品,采用相关性分析,富集因子,气团后向轨迹分析等多种方法对北山地区稳定同位素变化特征及其影响因素,降水中主要离子变化特征,不同离子来源及贡献,水汽来源进行了分析.结果表明,北山地区区域降水线的斜率与截距均高于张掖地区大气降水线;该区降水中稳定同位素比率明显受季节性,温度和高程效应的影响,在年尺度下,降雨量效应不明显;该区降水中氘盈余变化较大,雨季降水中氘盈余显著小于旱季降水中氘盈余值;北山地区大气降水的水化学型主要为HCO₃·SO₄-Ca和HCO₃-Ca型,降水中离子浓度具有明显的季节性变化,降雨量的增加对离子浓度具有一定的稀释作用;Na⁺受海源和陆源物质的双重影响;绝大部分的Ca²⁺,K⁺,HCO₃^-和部分Mg²⁺来源于陆源,SO₄^2-与NO₃^-的主要来自于人类活动输入;区内冬夏季水汽来源基本一致,来源于西北方向的季风源是北山地区最主要的水汽来源.研究成果可为我国高放废物地质处置库选址和性能评价以及未来地下处置库建设提供依据,也有助于丰富西北干旱区的水文循环过程研究.     

北山地区大气降水中水化学及稳定同位素特征

为揭示甘肃北山地区大气降水的水化学及同位素特征,利用2012~2019年度采集的97件大气降水样品,采用相关性分析,富集因子,气团后向轨迹分析等多种方法对北山地区稳定同位素变化特征及其影响因素,降水中主要离子变化特征,不同离子来源及贡献,水汽来源进行了分析.结果表明,北山地区区域降水线的斜率与截距均高于张掖地区大气降水线;该区降水中稳定同位素比率明显受季节性,温度和高程效应的影响,在年尺度下,降雨量效应不明显;该区降水中氘盈余变化较大,雨季降水中氘盈余显著小于旱季降水中氘盈余值;北山地区大气降水的水化学型主要为HCO₃·SO₄-Ca和HCO₃-Ca型,降水中离子浓度具有明显的季节性变化,降雨量的增加对离子浓度具有一定的稀释作用;Na⁺受海源和陆源物质的双重影响;绝大部分的Ca²⁺,K⁺,HCO₃^-和部分Mg²⁺来源于陆源,SO₄^2-与NO₃^-的主要来自于人类活动输入;区内冬夏季水汽来源基本一致,来源于西北方向的季风源是北山地区最主要的水汽来源.研究成果可为我国高放废物地质处置库选址和性能评价以及未来地下处置库建设提供依据,也有助于丰富西北干旱区的水文循环过程研究.     

漓江流域δD和δ18O对蒸发的指示作用

以漓江流域为例查明不同水体之间氢氧稳定同位素组成特征,并探讨氢氧稳定同位素对漓江流域的蒸发过程指示作用.结果表明：流域内不同水体之间,氢氧稳定同位素表现出不同的组成特征,地表水和地下水,在丰水期δD值和δ¹⁸O值要比枯水期更容易富集,地下水的δD值和δ¹⁸O值分布范围较地表水小;随着水温的升高,δ¹⁸O的变化趋势比d-excess明显.从漓江上游到下游高程逐渐下降,河水线的斜率和截距也在逐渐减小,其中漓江下游河水线的斜率和截距要低于当地大气降水线,表明下游受到蒸发作用较强烈;地下河水线、地表河水线在一定程度上偏离当地大气降水线,但偏离程度较小,表明三者之间有很好的水力联系.受温度和湿度的共同影响,漓江干流丰水期河水的蒸发量占最初水体总量的0.7%~9.1%,枯水期河水的蒸发量占最初水体总量的2.6%~9.7%,丰水期的蒸发比例低于枯水期,从上游到下游蒸发比例在逐渐上升.研究区蒸发量估算值为959.40mm,与多年实测值少43.11mm,相对误差4.70%.氢氧稳定同位素对研究区降水、地表水、地下水之间的转换规律具有重要的实际意义,在今后的漓江流域水文研究中有着更加广阔的空间.     

1960—2014年松花江流域降雨侵蚀力时空变化研究

基于松花江流域及其邻近61个气象站1960—2014年逐日降雨数据,采用Mann-Kendall非参数趋势检验、小波周期分析和地统计插值方法,分析流域内不同地形区和子流域年降雨侵蚀力时空分异特征及其影响因素。结果表明：1）松花江流域多年平均降雨侵蚀力为1 717.6 MJ·mm·hm^-2·h^-1·a^-1,呈波动变化趋势,存在以15.2 a为主周期和4.7 a为小周期的周期性变化特征,且在1982和1998年发生显著突变;2）松花江流域降雨侵蚀力空间分布特征与降雨量分布特征基本一致,自东南向西北递减,与东南季风的影响区域相吻合;流域年降雨侵蚀力变化趋势呈现明显的区域分异,在流域西北地区年降雨侵蚀力呈增加趋势,而在中部平原区的东北部和西南部呈现下降趋势;3）年降雨侵蚀力随地形的变化表现为东部丘陵山地区>中部平原区>西部山地区。在东部丘陵山地区年降雨侵蚀力与经度、纬度显著相关（P<0.01）,而在中部平原区和西部山地区降雨侵蚀力与海拔、经度和纬度关系不甚明显;4）流域内各子流域年降雨侵蚀力存在明显分异,年降雨侵蚀力在各子流域的变化趋势表现为从第二松花江流域到流域中游再到嫩江流域呈依次降低趋势,其分布特征与降雨量的分布一致,各子流域年降雨侵蚀力均呈不显著的降低趋势。