用随机漫步模型拟合39个贝塔世界城市1901～1998年的降水量

用随机漫步模型拟合1901年至1998年39个贝塔世界城市的年降水量。先将每个城市的降水量转换为降水漫步和随机降水,再用随机漫步模型分别对转换数据和实际数据进行拟合。结果显示,该模型能够拟合降水漫步和实际降水,为降水建模提供了一种模型,表明此期间这些城市的降水呈现随机变化。     

益阳市山区与湖区汛期30天内最大日降水量概率分布比较

利用Γ分布拟合了湖南省益阳市雪峰山区的安化国家基本气象站、洞庭湖区的沅江国家基本气象站1980-2010年4-9月日降水量的概率密度分布,根据数理统计理论的全概率公式递推得到了安化站、沅江站10 d、20 d、30 d内最大日降水量的概率密度函数。结果表明山区站的日降水量概率密度比湖区大,随着日降水量的增加,二者的差别逐渐增大。10-30 d内山区站出现暴雨的可能性比湖区大,山区站出现暴雨的概率接近50%,出现大暴雨的概率接近10%。同我国的淮河流域、珠江流域相比,益阳地区日降水量Γ分布的形状参数、尺度参数与珠江流域相当接近,整体而言形状参数随着纬度增加而减小,尺度参数随着纬度增加而增加。     

厄尔尼诺事件及其对我国夏季降水量时空分布的影响

为了探讨厄尔尼诺与我国夏季降水的关系,分析Nino指数的变化趋势和突变情况,解析1961—2016年历次厄尔尼诺事件的类型和强度特征,对我国月降水距平进行EOF分解,研究我国降水变率的空间分布和年际变化规律。重点研究2014—2016年厄尔尼诺事件的特征及其对2016年我国夏季月降水量时空分布的影响。研究表明:Nino指数和我国降水变率在厄尔尼诺事件发生期间波动较大,厄尔尼诺事件将影响我国次年夏季降水量的时空分布。其中,东部型厄尔尼诺事件峰期过后我国夏季降水呈现长江流域增加、淮河以北大部分地区及东南沿海地区减少的特征;中部型厄尔尼诺事件峰期过后,夏季降水呈现黄河流域及华南地区增加、长江流域减少的特征;混合型厄尔尼诺事件丰期过后降水增加的地区主要为黄河流域。     

兰州地区年降水量的分布函数

根据兰州地区1933～1988年降水资料分析,得出该地区的年降水量服从Γ分布.这一事实说明有关文献认为我国各地年降水量都服从正态分布的论断是不够全面的.     

安徽省分地形小时极端降水气候分布特征

使用安徽省1979—2015年国家级站点小时降水量资料,对安徽省小时极端降水的气候分布特征进行分析.结果表明:①安徽省极端降水阈值由东北向西南呈现出"+-+"三极分布,淮北北部地区的极端降水阈值较大,但发生概率稍低;而大别山区和江南西部山区极端降水频次和极端降水量均较强;②安徽省各站年均极端降水频次为4.25次/a,单站年均极端降水量为127 mm/a,极端降水频次、极端降水量和极端降水比率有明显的上升趋势;③将安徽省站点分为山地区域、山地北部过渡区以及平原和丘陵区域.其中,极端降水频次在山区最高,平原和丘陵地区最少;而小时极端降水量在平原和丘陵地区最高,日变化幅度大;④安徽省极端降水大多发生于午后至晚间,过渡带地区极端降水频次集中度最高,日变化最显著.不同地形区域内,极端降水较少的时段差异较大,自南向北极端降水减弱且单日内的时段逐渐后移.     

RCP情景下未来50年鄱阳湖流域气候变化预估

基于典型浓度下BCC-CSM1-1全球模式1980～2060年逐日平均气温、最高气温、最低温度和降水四要素数据,运用双线性插值法将其降尺度到鄱阳湖流域内79个县市级气象站;利用 1980～2005年逐日气象观测资料,对模式空间模拟能力和时间趋势模拟能力进行分析和评估;再开展鄱阳湖流域未来2011～2060年气温和降水预估分析。结果表明： 1.模式模拟能力较强,不仅空间分布而且时间趋势都模拟的较好;2. 2011～2060年,不同碳排放情景下均呈现升温趋势。在RCP4.5和RCP8.5情景下,升温最快的地区恰好正是流域的高温中心,未来流域高温中心可能进一步加强;3. 未来流域降水总体趋势不明显,年际间波动较大。RCP2.6和RCP4.5情景下平均年降水量相当,RCP8.5情景下年平均年降水量最少,但RCP8.5情景下年代际降水则呈现一个明显的上升趋势,说明在RCP8.5情景下,鄱阳湖流域可能出现一个明显的“热-湿”化倾向。     

重庆市降水量的时空分布

根据对重庆市98个雨量站从1950—1985年的降水资料的分析，探讨了重庆市年降水量的时空分布规律．在空间上，降水量自长寿沿东北方向，大致从1200mm先逐步降低至1100mm，然后开始增加，至大巴山区达到1800mm左右；自丰都沿东南方向，降水量大致从950mm开始逐步增加，至酉阳秀山一带达到1500mm左右．在大巴山区，降水量随海拔升高而增加．在岭谷间降水量的多少与水汽输送线路有关．在时间上，在长江河谷地区降水量存在约12年和18年的变化周期，在大巴山区存在约9，10年的变化周期，在川东平行岭谷区和乌江流域区则存在约11年或12年的变化周期．在四川盆地东部、大巴山区和乌江流域，降水量的季节变化明显，主要降水期集中在4—10月，其可占全年降水量的80％以上．     

1965-2011年河北塞罕坝地区降水量变化规律的小波分析

采用Morlet复小波函数对河北省塞罕坝地区1965-2011年降水变化规律进行了小波分析,揭示了塞罕坝地区降水变化的多时间尺度特征.结果表明,47年来该地区月降水量、年降水量与生长季降水量距平值变化主要表现在两种尺度上:一种是4年左右的年际尺度振荡,这是经过高频滤波后的年际变化中的低频部分;另一种是18年左右时间尺度的年代际振荡.由于塞罕坝地区生长季降水平均占年降水量的83.1％,通常二者的变化趋势相同,但也不完全一致.由典型尺度小波系数过程线图可预测,2012-2015年塞罕坝地区的降水量仍然偏多,但距平值会减少.     

滇中城市降水特征及其成因分析

基于滇中城市群4个主要城市(昆明、曲靖、玉溪和楚雄)近50年的降水资料, 利用统计分析、小波分析、累计距平和灰色关联度分析等方法, 分析滇中城市降水量的年、季、月变化特征以及影响降水量的各种因子。结果表明, 滇中城市近50年平均降水量为928.1 mm, 整体上呈下降趋势, 并在2009年发生突变; 降水量有干、湿季之分, 雨季(5—10月)降水多, 干季(11月至次年4月)降水少, 最大降水量出现在7月(184.0mm), 最小降水量出现在12月(13.8 mm)。通过小波分析, 发现年降水量呈现22年左右的主周期变化; 夏季降水量呈现以19天为主周期的增减变化, 降水多, 变幅小; 冬季降水量呈现以20天为主周期的增减变化, 降水少, 变幅大。通过灰色关联度分析, 发现自然因子中对降水影响较大的是气温和相对湿度, 人文因子中对降水影响最大的是人口和城市面积, 并且, 自然因子的作用大于人文因子。     

长江流域年降水量的空间特征和演变规律分析

为获取长江流域年降水量的时空变化特征,对长江流域年降水量进行了空间分区和时间演变分析.根据长江流域146个气象站点1960~2005年的逐年降水量资料,采用经验正交函数和旋转经验正交函数对长江流域年降水量的空间变化特征进行分析,并计算了1960~2005年年降水量的线性演变规律,利用奇异谱分析方法来检测区域降水量发生突变的情况.结果表明,长江流域年降水量主要有3种空间分布型、8个降水变化敏感区域.8个敏感区域中,汉江流域、岷江-嘉陵江源区、乌江流域南部年降水量呈减少趋势,其中岷江-嘉陵江源区减少最为显著,年降水量每10年减少27.1 mm;洞庭湖-鄱阳湖地区、鄱阳湖流域南部、太湖流域、金沙江流域中部、云南地区年降水量呈增加趋势,其中金沙江流域中部年降水量显著增加,年降水量每10年增加17.7 mm.存在降水突变的地区有5个,下游的太湖流域发生最早,时间为1977年,上游云南地区最晚,为1998年.长江流域年降水量有比较明显的空间区域特征,各个区域年降水量的时间演变规律也不一致.     

重庆市降水量的时空变化

根据对重庆市98个雨量站从1950年至1985年的降水资料的分析，初步探讨了重庆市年降水量的时空分布规律。在空间上，降水量自长寿沿东北方向，大致从1200mm，先逐步降低至1100mm，然后开始增加，至大巴山区达到1800mm左右；自丰都沿东南方向，降水量大致从950mm开始逐步增加，至酉阳秀山一带达到1500mm左右．在大巴山区，降水量以大约海拔每升高100nm增加50mm的速率发生变化．另外，岭谷间降水量的多少与水汽输送线路有关．在时间上，降水量在年际间有随机变化，变差系数一般在0．20以下．在长江河谷地区降水量存在约12年和18年的变化周期，在大巴山区存在约9年或10年的变化周期，在川东平行岭谷区和乌江流域区则存在约11年或12年的变化周期．在四川盆地东部、大巴山区和乌江流域，降水量有减少的趋势，但其降幅不一致；在平行岭谷区，降水量有增加的趋势．在一年内，降水量的季节变化明显，主要降水期集中在4--10月，其可占全年降水量的80％以上．     

我国大气可降水量变化特征分析

水汽是水文循环的物质基础和能量来源,也是大气降水的必要条件。深入研究我国大气可降水量的变化特征,对于气象防灾减灾具有重要意义。该文利用我国1998-2010年72个探空站点资料,采用探空法计算得到我国月平均大气可降水量,并以此为基础,计算得到我国各站点的季节、年平均可降水量,最后再对结果进行显著性检验和分析。结果表明,我国大部分地区年平均可降水量呈递减趋势。我国可降水量总体呈由东南沿海向西北内陆递减的趋势,南方地区年平均可降水量最大,约为40mm,西北地区年平均可降水量在10mm左右,北方地区在20mm左右。在季节方面,我国大气可降水量在冬季最少,夏季最多,秋季次之。地理纬度、环流系统、海陆分布、地形因子、季节是影响我国大陆可降水量的主要因素。四川盆地地区有一高湿区,在云贵高原东部递减趋势显著,其地形因素影响显著。     

山西省年降水量规律分析

通过分析山西空中气态水的运移过程和降水成因分类，形成了对山西省降水天气系统的认识；通过对1956--2000年降水量系列的统计、计算，对降水量的地域分布规律、降水量随高程的变化特征等空间分布规律，降水量随时间序列的变化规律，降水量的年内分配规律，进行了系统分析与对比。     

甘肃省部分地区近65年降水量和气温变化特征分析

水资源是影响地区经济、社会和生态环境的主要因素,而气候变化又强烈地影响着水资源系统的变化趋势。利用甘肃省近65年(1951-2015年)降水和气温的年时间序列,通过对甘肃省降水量和气温的变化趋势及时空特征分析,探讨了甘肃省降水和气温变化对地区水资源的影响,从而为甘肃省水资源的合理利用以及短期内气候变化预测提供依据。结果表明:(1)甘肃省降水量逐年呈减少趋势,各主要地区降水量分布不均匀,降水波动较大,年均降水量在200～300mm之间,降水对水资源的影响相对较少;(2)甘肃省气温总体呈上升趋势,在1998年发生突变,气温开始明显升高,年均气温在9～10℃之间,气温的升高使得水资源的蒸发量增加,降低水资源的有效利用。     

汛期期间福建省山区小时降雨特征分析

利用福建省地形高程资料以及2018—2020年汛期期间的站点逐小时降雨数据,基于ArcGIS平台获取福建省地形地貌特点以及汛期时段内降雨量的总体分布特征,并筛选出具有代表性的山区区域降雨实测站点.在此基础上,通过Γ分布函数及地形因子与降雨的相关性分析,得到山区区域的小时降雨情况概率分布特征及地形因子对降雨的影响系数矩阵...     

沙坡头地区多年降水量时间序列的小波分析

利用沙坡头气象站1955-2009年50余年的年降水序列作为观测资料,采用Morlet函数作为小波函数,分析了沙坡头年降水量的多时间尺度变化特征.结果表明沙坡头地区的年降水量存在着显著的10～12年和25～27年的周期变化;在固沙植被早期,人工植被的演替规律和降水的周期振荡具有一致性.     

近48a长江源区降水时空变化特征

基于1966—2013年长江源区及周边在内7个气象站点的逐日降水资料,采用降水倾向率、Mann-Kendall趋势检验、Morlet小波分析及Hurst指数法等方法,分析了长江源区近48年来降水量时间序列空间分布特征、年际和年内变化趋势以及其周期性变化特征,并对降水未来的演变趋势进行了预测。分析结果表明:①长江源区降水量存在明显的空间变化差异,总体分布趋势为由东南向西北递减;②近48年长江源区降水量呈现较为明显的增加趋势,增加速率为17 mm/10a,多年平均降水量为351.5 mm;③长江源区降水量年内分配极不均匀,主要集中在汛期,约占全年总降水量的89.6%,而非汛期降水量仅占10.4%,且降水量具有较明显的季节差异,夏季降水最大,秋季次之,其次是春季,冬季降水量最小;④长江源区降水量变化存在28 a左右的第一主周期,第二、三、四主周期分别为21 a、12 a和5 a;⑤长江源区各气象站点及全流域的Hurst指数均大于0.5,表明降水量未来趋势与过去一致,即其未来仍将延续降水量增加的变化趋势。     

雨滴谱gamma函数拟合方法的分析与评估

地面雨滴谱常呈现gamma分布,gamma函数三个参数分布特征与降水云性质有关,采用不同拟合方法得到雨滴谱分布参数亦存在差异。利用2016年6～7月华南前汛期降水观测试验期间广东龙门地面PARSIVEL激光雨滴谱数据和相同地点的C波段调频连续波垂直探测雷达数据进行层状云及对流云分类,对地面雨滴谱数据按照15 min时长进行分组,得到了102组层状云降水样本和64组对流降水样本,开展降水雨滴谱gamma模型函数拟合方法的评估试验。对雨滴谱分布平均值特征曲线的代表性确认后,分别进行了非线性最小二乘法拟合以及多种阶矩法的拟合试验;使用地面实测数据与gamma拟合函数三个参数分别计算雨滴谱数浓度均方根误差、质量加权中值粒径的相对误差和降水强度的相对误差评估拟合结果。结果表明,使用非线性最小二乘法拟合效果最优。联合2016年6月13日调频连续波雷达探测一次降水过程不同阶段的地面雨滴谱特征,得到降水强度与gamma参数的相关关系,为降水云体垂直结构及降水微物理研究提供合理方法。     

基于Copula函数的深圳河流域降雨潮位组合风险分析

在全球气候变化背景下,降水和潮位变化是滨海城市洪涝灾害的主要原因. 定量评估滨海城市降雨潮位组合风险率,对于滨海城市洪涝灾害的防治具有十分重要的现实意义. 本文基于深圳站53 a最大日降水量与赤湾站相应最高潮位数据,通过K-S检验、C-vM检验、AIC准则和BIC准则进行边缘分布函数优选,采用Archimedean Copula函数,定量评估了深圳河流域不同重现期下降水和潮位的双阈值组合风险率和单域值组合风险率. 结果表明:深圳河流域降水序列和潮位序列的最优边缘分布函数分别为GEV和Lognormal分布;降水和潮位之间呈现较弱的正相关性; Clayton Copula函数对于深圳河流域雨潮遭遇联合分布特征拟合效果最好;随着降水和潮位重现期的增大,深圳河流域的双阈值组合风险率和单域值组合风险率均呈减小趋势,但二者之间的差距逐渐增大;对于降水和潮位重现期不同时的特定组合风险率,若降水重现期较大,则潮位重现期较小,反之亦然.      

福州极端降水特征及风险概率评估

利用福州市1961—2022年逐日降水资料,选取年极端降水量(R95p)和年极端降水日数(D95p)两个指数分析福州市极端降水的变化特征,并构建R95p和D95p之间的联合分布函数,分析在不同R95p和D95p组合下极端降水灾害的风险概率。结果表明,Clayton Copula函数最适合用于描述R95p和D95p之间的关系;福州市2016年极端降水最严重;大部分年份的极端降水事件重现期均未超过5a, 2016年的极端降水事件超50a,且极端降水最严重;当福州的R95p达到1150mm或D95p达到24d时,极端降水事件发生概率仅为10%。