降水量与气候条件

   在国家统计局网站上公布的《中国统计年鉴》中，可找到中国主要城市逐月气温、相对湿度、日照时数和降水量数据。其年份为1999、2000年和2004--2013年，共12年。（其中大连、青岛、桂林只有4年的数据）

   在调水讨论中涉及的降水量问题，属气候而非气象领域。这多年的均值更适于分析气候特征。计算出上述数据的多年均值。可看到多年平均气温、平均相对湿度、平均日照时数和平均降水量数据的关系如下：

多年平均气温-平均降水量散点图

多年平均相对湿度-平均降水量散点图

多年平均日照时数-平均降水量散点图

   数据显示：

   多年平均气温与降水量呈正相关关系。从物理上这好理解，气温越高，空气持水能力越强，可降水量越大。

   多年平均相对湿度与降水量呈正相关关系。这也好理解，相对湿度越高，越容易达到饱和而形成降水。

   多年平均日照时数与降水量呈负相关关系。这也好理解，日照时数越大，天空云覆盖时数越小，而云是降水的先决条件。

   由上述三条趋势线，可分别根据三个因素对各地的对年平均降水量做出估计如下：

   由图可见，用单因素估计降水量，误差比较大。现用三个估计的线性组合来估计降水量，选择组合系数，使估计值与测量值的均方差最小。三个因素的权分别为：气温0.22412、相对湿度0.67236、日照时数0.10352。可见在这三个因素中，相对湿度的作用最大。拟合结果见下图，综合估计明显优于各单因素估计。

   数据表明，用当地的气候参数能在一定程度上解释当地的多年平均降水量，但其解释能力有限。这表明存在其他影响本地的多年平均降水量的因素。

   各地估计误差见下图：

   注意：

   测量降水量高于估计降水量20%的城市顺次为：拉萨（75%）、桂林（72%）、南昌（59%）、广州（56%）、杭州（44%）、福州（37%）、济南（34%）、长沙（29%）、大连（27%）、上海（24%）、武汉（22%）、海口（21%）。他们的共性是：受来自孟加拉湾的西南暖湿气流、来自南海的偏南暖湿气流或来自西北太平洋西侧的东南暖湿气流的影响明显。

   测量降水量低于估计降水量20%的城市顺次为：银川（-54%）、兰州（-36%）、乌鲁木齐（-30%）、成都（-30%）、西安（-20%）。他们的共性是：位居内陆，远离各暖湿气流的影响。

   由此，地理位置是另一个影响当地降水量的重要因素。

   拟调水的区域受暖湿气流的影响微弱。在同样的气温、相对湿度、日照时数条件下，其降水量偏低。为更贴近拟调水地区的实际，删除上述受暖湿气流明显的样本，补充一批内陆干旱地区的样本（从各地方政府网站和相关论文中查得）。同样，绘出多年平均气温、平均相对湿度、平均日照时数和平均降水量数据的散点图：

多年平均气温-平均降水量散点图

多年平均湿度-平均降水量散点图

多年平均年日照时数-平均降水量散点图

   由上述三条趋势线，分别根据三个因素对各地的对年平均降水量做出估计如下：

   数据显示，在极低降雨区，用气温与日照时数估计降水量，均明显高估。用相对湿度估计也高估，但误差最小，且估计值的走势与实际降水量的走势一致。

   由此推断，在内陆暖湿气流影响微弱的极低降雨区，影响降雨量的首要因素是相对湿度。相对湿度低于50%，将导致极度干旱。这时气温与云量对降水均无明显影响。这类地区的用水，只能靠引水。而改变这一状态的最起码条件，是将相对湿度提升到50%以上。若希望一个地区达到宜居的程度，则多年平均相对湿度应达到60%以上。