1987~2016年武汉市极端降水事件特征分析

基于1987~2016年武汉市及附近共5个格点的日降水量资料,选取5个极端降水指数Rx1day(单日最大降水量)、Rx5day(5日最大降水量)、R95p(极端降水量)、R20(大雨日数)、SDII(降水强度),采用百分位阈值法、气候倾向率法、滑动平均法和Mann-Kendall突变检验等方法,对武汉极端降水事件的时空变化进行了分析.结果表明:1987~2016年武汉市极端降水事件的阈值整体上呈中部小、周边大的空间分布特征.极端降水事件发生频次的高值中心位于南部,低值区为北部.频次年际波动大,呈微弱减少趋势,年代际频次则呈明显的逐年代递减的规律.极端降水指数的空间分布中,Rx1day和R95p的空间变化差异较大,而Rx5day, R20和SDII的空间变化差异较小.Rx1day与R95p变化趋势均为北部下降、南部上升;Rx5day则为南部下降、北部上升;所有地区的R20均呈下降趋势;只有位于西南部的SDII呈上升趋势,其他地区均下降.1987~2016年,极端降水指数年际波动剧烈,Rx1day,Rx5day和R95p波动幅度相似,且均呈微弱的上升趋势,R20和SDII波动幅度类似,均呈微弱的下降趋势,总体表明这30 a年间极端降水量随时间变化而增加,但是降水强度在减弱.     

福州市极端气候变化趋势研究

基于1951-2013年福州市逐日气象数据,通过Morlet小波转换分析和Mann-Kendall趋势法,计算了3个极端气温指数(日最高气温的极高值(TXx)、日最低气温的极低值(TNn)和暖昼日数(TX90))和4个极端降水指数(日降水量≥50 mm天数(R50mm)、日降水强度(SDII)、极端降水量(R95)及最大5日降水量(RX5d))的变化趋势.结果表明:极端气温指数呈显著上升趋势,而极端降水指数增强趋势不明显.TXx和R50mm均表现出强烈的18 a振荡周期,TX90和SDII、R95及RX5d于20世纪80年代后均存在23 a振荡周期;极端气候指数于80年代中后期以来中小周期越来越明显.所有极端气候指数以80年代为转折点,呈现明显的年代际变化;未来福州市极端气温上升趋势仍将继续,应警惕高温风险;极端降水事件增加趋势短期内亦不会减缓,旱涝灾害防范工作不能懈怠.     

近50年黄淮海平原极端降水时空变化及其对农业的影响

气候变化下由极端降水引起的农业灾害频发,严重威胁我国的农业生产和粮食安全.以黄淮海平原63个气象站点逐日降水数据为基础,分析了1963-2012年降水事件频次和强度的时空变化、年际变化趋势的时空变化,并采用Pearson相关系数揭示极端降水对农业的影响.结果表明:(1)从空间分布来看,大雨总量、暴雨总量和大雨日数均呈现自东南向西北递减的特点,大雨强度的空间分布相对较均匀;山东省的暴雨雨量分布特征与总体不一致,自西南向东北递减.(2)从时间变化来看,大雨日数、暴雨日数和暴雨强度减少趋势均不显著,大雨强度上升趋势不显著.各指标年际变化趋势空间分布差异较大,呈增加趋势的站点少于呈减少趋势的站点.(3)从对农业的影响来看,河南省农业水灾面积与极端降水指标存在显著的正相关,降水日数的影响程度大于降水强度;冬小麦单位面积产量与全年和生育期内大雨日数和大雨总量均存在显著负相关;冬小麦单位面积产量与5-6月降水总量和降水强度呈显著正相关,与极端降水指标和连阴雨指标均呈显著负相关,不同降水指标对冬小麦产量的负效应表现为大雨>连阴雨>暴雨.     

陕甘宁三河源区1971-2017年极端降水时空变化分析

为了揭示陕甘宁三河源区极端降水时空分布及其变化规律,利用1971—2017年逐日降水、气温数据,辅以气候趋势系数、小波相干分析等方法分析三河源地区极端降水时空变化特征,并探究极端降水指数与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的关联关系。结果表明:1971—2017年,陕甘宁三河源地区极端降水有明显增多的趋势;在空间分布上受地理位置和地形的影响,总体呈现“南高北低”的分布格局,空间差异显著。研究区内极端降水指数变化增减不一,大部地区极端降水量增多,弱降水日数减少,强降水日数增多,降水强度增大,降水趋于极端化。极端降水指数与多元ENSO指数(MEI)呈显著负相关关系,存在3~5 a及9~12 a时间尺度的显著共振周期。     

近44a四川地区极端气候变化趋势及特征分析

利用1971-2014年四川省140个站点逐日气温和降水资料,结合气候变化检测与极端事件指数专家组公布的部分极端气候指数,分析了四川地区近44 a极端气温和极端降水事件的年际变化趋势和空间分布特征,并对部分极端气温指数进行旋转经验正交函数(REOF)分析.结果表明,四川地区的极端暖指数T_(N90)、T_(X90)等分别以0.62和0.7 d/a的变化呈上升趋势,极端冷指数T_(N10)、T_(X10)等分别以-0.56和-0.26 d/a的变化呈下降趋势,表明四川地区变暖趋势明显;日极端气温T_(Xx)(0.04℃/a)、T_(Xn)(0.03℃/a)、T_(Nx)(0.02℃/a)和T_(Nn)(0.03℃/a)均呈微弱上升趋势,表明发生极端气温事件的概率有所增加.四川地区的整体雨量在近44 a略有下降,下降幅度为-0.794 mm/a;从连续干旱日数和连续湿润日数等极端降水指数分析,除川西高原有增湿趋势以外,全川大部分地区有暖干化的趋势;R_(X1d)、R_(X5d)和尼。等指数的下降趋势表明降水的集中程度略微减弱.REOF结果表明大地形对气温变化有显著影响,虽然整体变化趋势一致,但四川西部高原与东部盆地存在明显区别,西部T_(N10)、T_(X90)的变化幅度均弱于盆地地区.     

Community Climate Model 3模拟夏季极端降水的初步分析

采用累积频率的统计方法和Community Climate Model 3(CCM3)模拟的10年逐日降水结果,分析了模拟的夏季极端降水事件的时空分布特征.结果表明,CCM3模拟的极端降水阈值的大值区主要在我国黄河和长江流域的上游、印度半岛及其邻近海域和孟加拉湾及其北部地区.CCM3能够模拟出我国长江流域极端降水量与极端降水日数显著增加的趋势.对极端降水平均强度、降水日数以及极端降水量与总降水量比值的经验正交函数(EOF)分析可知,我国大部分地区的极端降水基本呈现同相变化,且以长江和黄河中游地区较为显著.CCM3模式基本能够模拟出观测到的极端降水阈值与总降水、极端降水日数及其距平的高空间相关性.     

1961-2010年云南省极端降水时空变化特征

基于云南省1961-2010年0.25°×0.25°的逐日气象格点数据,包括日平均温度、日最高温度、日最低温度以及日降水量,通过STARDEX Diagnostic Extremes Indices Software计算出57个极端气候指数,并选取其中的7项主要极端降水指数,运用Mann-Kenddall秩次检验方法和Arcgis 10.1进行空间制图比较分析云南省极端降水在时空上的变化特征.结果表明:云南省日降水量强度和较强降水阈值、最大5日降水量、湿日平均降水量的空间分布由南向北逐渐减少,表现出非常显著的空间差异;滇西、滇西南及滇南边沿地区日降水量强度、较强降水阈值、最大5日降水量和湿日平均降水量均达到云南省较大值,较强降水日数也较多,最长连续干日数较短,而滇西北东南部地区日降水量强度、较强降水阈值、最大5日降水量和湿日平均降水量均为云南省最低值,较强降水日数最少,最长连续干日数较长;总体来看,近50年来云南省日降水量强度在大部分地区呈不明显的下降趋势.     

我国近40年各类降水事件的变化趋势

 利用全国542站1960-2003年逐日降水资料,分析我国降水事件的变化趋势,研究结果表明：降水总量的增加主要是由极端降水量的增加引起,降水日数的减少主要是由小雨日数的减少造成。在降水日数呈现出大范围减少趋势的同时,有很多地区的极端降水事件仍为增加趋势,降水总日数的减少并不减小发生极端事件的可能性。各种类型降水日数趋势变化最明显的是小雨日数,四季的小雨趋势以减少为主。四季西部地区的极端事件基本均呈现出显著的增加趋势;江淮华南地区的减少趋势主要出现在秋季,其它三季以增加趋势为主;华北、东北地区在冬季基本均为增加趋势,其它季节增减参半。极端降水量与降水总量的比值表现为全国普遍增加的趋势,说明我国四季降水量均有向极端化方向发展的趋势。     

1960-2013年黄淮海平原极端降水时空变化特征

基于黄淮海平原1960-2013年51个气象站逐日降水数据,计算了4个极端降水指数,利用线性回归、小波分析和Mann-Kendall趋势分析等方法,分析了黄淮海平原极端降水的时空变化特征以及其与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的关系.研究结果表明,近54年黄淮海平原极端降水指数呈波动降低趋势,20世纪60年代表现出明显的减少趋势,90年代中后期开始呈上升趋势.除极强降水量(R99p)以外,其他3个指数在近54年的时间尺度上都存在2~3a的显著周期.在空间格局上,极端降水表现为明显减少趋势的站点主要位于河北省和山东省西北部地区,而河南省、安徽省和江苏省北部地区的站点具有增加的趋势.在20世纪80年代到90年代初,ENSO指数与极端降水指数呈显著负相关关系.研究结果可以为解决黄淮海平原水资源短缺等问题提供一定的理论依据.     

深圳市降水特征时空演变规律分析

采用中国区域地面气象要素数据集中的降水数据,基于Mann-Kendall检验法、Sen's坡度法、Morlet复小波分析法并结合极端降水指标,对深圳市1979—2015年降水量的时空演变规律进行了分析.结果表明:1)1979—2015年深圳市年平均降水量为1 841.28mm,最大主周期为10a,呈现不显著减小趋势.年降水量表现出西多东少、南多北少的空间分布特征.2)西部城区夏季降水和东部郊区相近,春、秋、冬季降水多于东部郊区,且汛期和非汛期降水量都多于东部郊区.3)极端降水时间和雨量南部多于北部、中西部地区多于东部,且极端降水整体呈现降水历时变短、场次降水强度变大的趋势,西部城区表现更为显著.4)西部城区年降水量、汛期降水量和极端降水指标都呈现不显著增加趋势,而东部郊区呈现不显著减小趋势,表现出一定的雨岛效应.