本文是一篇农业管理论文，笔者通过对比 2001-2009 年和 2010-2018 年两个时间段，不同不透水表面面积增长速率下的降水事件对滇池表面水温影响的相关性分析结果，我们可以得出：无论是从年时间尺度还是季和月时间尺度，降水事件对滇池表面水温的影响都在发生着性质的改变。2001-2009 年，在这一时间段，由于不透水表面覆盖率较低，降水事件产生的径流并没有对湖泊表面水温的产生明显影响；2010-2018 年，滇池由于不透水表面覆盖率的增加，满足了降水事件发生时降水热径流形成的另一必要条件，降水事件产生热径流污染对滇池湖泊表面水温上升产生了较大影响。
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
在全球气候变化背景下，全球气侯变暖已经成为人类面临的重要难题[1]。气候改变关系到地球上所有生命的健康和人类社会整体的正常运转，其产生的不利影响对人类来说是不可挽回的。气候变暖带来的负面影响主要有海水超过正常水平造成距离大海比较近的区域受灾；极端天气频发造成的城市基础设施危害和人身财产安全危害[2, 3]；在分布着众多生命的陆地和海洋中，气候变暖导致一些植物和微生物无法正常的进行生命活动，进而走向死亡，生物多样性因此呈下降趋势[4, 5]；气温升高使炎热天气出现的频率更大，降水事件的发生更加不稳定，严重影响地球的水循环和植物的光合作用，对生命的淡水供给和基本的粮食保证造成不利的影响[6]。
降水是大气中的水蒸气在重力作用下凝结而成的产物，为地球上的生命提供淡水供给，并参与地球水循环的过程[7]。降水在空间上的分布是不均匀的，在时间上的变化是不稳定性，这些特点直接造成了洪涝，干旱等灾害的发生。降水，尤其是降雨，对农业有着显著的影响[8, 9]。所有的植物都至少需要一些水才能生存，因此雨水作为最有效的灌溉手段对农业很重要[10]。虽然定期降雨对植物的健康生长至关重要，但降雨过多或过少都可能是有害的，甚至会对农作物造成毁灭性的破坏，对农业生产造成不可挽回的损失。同时，全球气候变暖后，紧接着气温会变高，水会被蒸发的更多，降水和极端降水天气的出现频率大大增加。此外，城市热岛效应会使城市温度比周边郊区和农村地区高 0.6 至 5.6 摄氏度[11, 12]，额外的热量导致更大的向上运动，这可能会导致更多的阵雨和雷暴活动，对人类正常生活产生威胁。
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1.2 研究现状
降水在时间上的变化是波动的，在地域之间的分布不是平均的，因此，降水的测量非常困难[36]。最初，人们常运用地面监测站点的标准雨量计对降水量进行监测和测量[7, 37, 38]。在雷达技术得到大力发展和广泛应用之后，气候雷达作为一种得力的工具，对研究云和降水物理学、云动力学等做出了重要贡献[39]，但是由于地面气象监测站点和地基雷达在全球范围上的分配是不均匀的，在人口密集的地区分配较多，人口较少的偏远地区和海洋基本没有降水量的测量，因此对于准确的获取大范围和全球性的降水情况，这些方法是不可行的。随着卫星发射技术和传感器技术的前进，利用卫星搭载传感器对大区域降水时空分布进行测量开始成为获取降水数据的有效手段。自 1997 年 TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）和后续各种的遥感卫星顺利到达太空，如表 1 所示，一系列相应传感器进入太空工作运转，全球科学家根据传感器获取的信息，研究出了众多遥感卫星降水数据产品[36]。由于单一的卫星和传感器获取的信息在时间和空间上不够全面，因此研究人员通过将多种数据结合的方式，来获得范围更广，时序更长，分辨率更高的降水数据产品。TMPA 和 IMERG 是在众多卫星降水产品中最经典的。他们的出现对研究全球降水问题具有重要意义[40]。获取到卫星降水数据后，国内外许多研究学者，对卫星降水数据的精度进行了验证：曾红伟等[41]利用卫星降水分析产品，利用标准降水指数(SPI)，在 0.25°×0.25°的格点和子流域空间尺度上，从 1 个月和 3 个月两个尺度对 1998 ~ 2009 年的 TMPA 干旱监测效果进行了评价，验证了 TMPA 对 2006 年和 2009 年两次严重干旱的监测精度。分析表明，TMPA 在数据稀疏地区具有监测干旱的潜力。AghaKouchak 等[42]对四种卫星衍生的降水产物(CMORPH、PERSIANN、TMPA‐RT 和 TMPA‐V6)在捕捉极端降水的性能进行了评估。第四阶段(基于雷达、仪表调整)的降水估计值作为参考数据使用。结果表明，CMORPH 和 PERSIANN 数据集在探测极端情况的概率和正确识别降水的数量方面能够提供更好的估计。Villarini 等[43]以站点数据为参照数据，为期 6 年检验了美国俄克拉荷马地区 TMPA3 小时产品 0.25°*0.25°尺度上的精度。GEBREMICHAEL 等[44]对全球降水气势学项目(GPCP)在密西西比河流域 1°日(1DD)降雨产品的深入评估。刘海军等[45]使用新疆地区气象观测站点监测到的日降水数据，对 RFE2.0 遥感降水数据的可用性和精确性进行了评价，证明了 RFE2.0 的可靠性。国内外的研究结果表明，遥感降水数据对研究全球降水问题具有重要意义。
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第2章 研究区域与数据
2.1 研究区域
滇池流域坐落于云南省中部滇中高原上，具有北部高，南部低的地势特点。整个流域面积大约有 2920 平方千米，涉及昆明市主城区的四个区和呈贡区、晋宁县、嵩明县，共五个区两个县。滇池流域处于亚热带高原山地气候带，由于受所处的地理位置、海拔高度以及地形等因素影响，全年有明显的干季和雨季之分，降水分布十分的不均。虽然滇池流域的面积只占昆明市面积的 13.9%，但全市 60%的人口却都集中于此，约有 406.86 万常住人口生活在这里，全市约 80%的生产总值也都是由这里创造，截止到 2015 年，滇池流域的城镇化率已经高达 90%以上。
滇池在昆明城市的下游位置，是滇池盆地最低洼的地方，湖面的海拔约 1886米，面积约 330 平方千米，平均水深约 5 米，在西南地区面积最大。滇池属于半封闭城市型湖泊[72]，仅有位于西南部的海口是出水口，有大大小小 20 多条河流注入滇池，径流面积比较大的主要河流有盘龙江、宝象河、洛龙河、捞鱼河、大河等，这些河流先是流经建筑面积密集，人口密度大的城市和城镇，再流过种植面积大、人口密度小的乡村，最后呈向心状的汇入滇池[73]。滇池水体是滇池流域进行农田灌溉、雨水调蓄、容纳生活和工业废水的主要水体，也是昆明城市发展的重要载体，对调节滇池流域的气候具有至关重要的作用[74]。近几年，随着我国共建“一带一路”倡议的提出，滇池更受到全世界的关注。
图 2.1 研究区域概括
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2.2 数据
2.2.1 滇池流域降水事件数据
降水事件数据包括降水量数据、降水日数数据和最大日降水量数据；降水量数据的数据来源于国家科技基础条件平台—国家地球系统科学数据中心。本研究使用的数据集为中国逐月降水量数据，其空间分辨率为约 1 千米，时间范围为1901.1-2019.12。此数据集是根据 CRU 发布全球 0.5°气候数据以及 WorldClim发布的全球高分辨率气候数据，通过 Delta 空间降尺度方案在中国地区降尺度生成。并用 496 个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。降水量单位为0.1 毫米。数据集地理空间范围是中国主要陆地（不含南海岛礁等区域）。本次研究选择的是 2001-2018 年滇池流域区域内的数据。降水日数数据和最大日降水量数据的提供平台是国家气象科学数据中心，从数据中心提供的中国地表气候数据的月度数据集中获取研究所需要的数据。此数据集是根据“全国地面气候数据（1961-1990 年）统计方法”和“地面气象观测规范”的有关规定，从各省上报的国家地面报告的国家月度信息文件中汇编而来的。本研究中使用的降水数据来自滇池附近的三个监测站：昆明（56778），呈贡（56882）和晋宁（56871），数据类型包括最大日降水量数据和月降水日数数据。
2.2.2 滇池流域土地利用数据
不透水表面数据的数据提供平台是中国科学院资源与环境科学数据中心，数据是从中国土地利用遥感监测数据图像中提取的。在 2000 年，2005 年，2010年，2015 年和 2018 年收集了 5 年的滇池流域土地利用状况遥感监测数据图像，空间分辨率为 1 千米。中国的土地利用状况遥感监测数据库是覆盖全国的多时相土地利用状况数据库。它是经过多年积累而建立的，得到了国家科技支撑计划和中国科学院知识创新项目的重要指导项目等重大科技项目的支持。数据的主要来源是 Landsat TM / ETM 遥感图像，最后的图像数据是通过人的眼睛判断解释得到的。
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第3章 滇池流域降水事件特征变化分析..................20
3.1 研究方法..................20
3.1.1 数据预处理..................20
3.1.2 一元线性回归趋势分析..................20
第4章 滇池流域降水事件对湖泊表面水温影响分析...................35
4.1 研究方法...................35
4.1.1 数据预处理...................35
4.1.2 缺失值处理.........
