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.     

降水极值的非平稳性特征及其重现期研究--以福建省为例?

变化环境下降水序列具有普遍的非平稳性.为深入探究降水极值的非平稳特征及其对极端降水重现期的影响,本文以福建省22个站点为例,针对表征降水序列非平稳特征的2个重要变量均值和方差,利用经验模态分解法(EMD)、Mann-Kendall趋势检验法分析了1960—2012年前汛期、后汛期降水极值序列非平稳特征;运用贡献分析法分析降水极值序列均值和方差变化对非平稳的降水极值确定性趋势的增量贡献;构建非平稳模型,基于均值、方差趋势探讨极端降水的重现期变化特征.结果表明:1)福建省前、后汛期降水极值序列非平稳性较强,前汛期闽西、闽北、闽中方差增加显著,部分站点方差变化对降水极值确定性趋势的增量贡献较大;后汛期全省降水极值均值普遍呈现增加趋势,对降水极值的确定性趋势起主导作用.2)福建省前汛期极端降水趋势增大的站点位于闽北地区,因为降水序列方差的线性增加趋势导致极端降水量显著增加;后汛期极端降水趋势增大的站点位于闽西和闽南2个区域,其中多数站点因为均值的增加趋势导致极端降水量增加,但是增加幅度平缓.3)降水序列方差的改变更加显著地影响了极端降水重现风险,变化环境下极端降水趋势和风险研究需充分考虑降水序列的非平稳性.     

1965-2013年黄土高原地区极端降水事件时空变化特征

基于黄土高原地区52个气象站点1965-2013年逐日降水数据,辅以一元线性趋势分析、相关分析、Mann-Kendall检验及反距离加权插值(IDW)等方法,本文分析了黄土高原地区极端降水事件时空变化特征.结果表明:1)时间上,持续性指标和强度指标中除降水强度(SDⅡ)外均呈现减小的趋势;绝对指标和相对指标中除R10 mm降水日数(R10 mm)外,其他指数均呈现增加的趋势,但均未通过0.05显著性水平检验.2)空间上,就持续性指标来看,连续无雨日数(CDD)增加趋势最大的位于区域Ⅲ,连续降水日数(CWD)和年降水总量(PRCPTOT)在区域Ⅱ的北部的增幅最大;强度指标中,1d最大降水量(RX1 day)和5d最大降水量(RX5 day)在区域Ⅱ的中部和北部增幅最大,SDⅡ增幅最大的地区主要集中在区域工和区域Ⅱ的北部地区;绝对指标中,R10 mm、R20 mm降水日数(R20 mm)和R25 mm降水日数(R25 mm)的趋势变化呈由南向北增加的趋势;相对指标中,异常降水日数(R95p)和极端降水日数(R99p)增幅最大的地区主要集中在区域Ⅱ.3)CDD与经度、纬度呈显著的负相关,年降水总量(PRCPTOT)、R10 mm和R25 mm与纬度呈显著正相关,其他极端降水指数与经纬度和海拔高度的相关性不显著.4)主成分分析的结果表明2类极端降水指数的总贡献率达到80.73％,除CDD外,其他极端降水指数与PRCPTOT均具有良好的相关性,且均通过了0.01显著性水平检验.5)Hurst指数结果表明黄土高原地区CDD、SDⅡ、R10 mm、R20 mm和R25 mm极端降水指数变化均呈反向变化特征,其他极端降水指数呈同向变化特征.     

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.     

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.     

基于GEV干旱指数的贵州春旱时空变化及预测模型探析

利用贵州省81站1963—2015年3—5月降水量和1962—2014年逐月144项环流特征量,基于广义极值分布GEV(Generalized Extreme Value,缩写GEV)干旱指数,采用Mann-kendall(MK)、Morlet小波等方法对贵州春旱时空变化进行分析.分析表明:降水的位置参数较好地表现出贵州春季降水由西部向东部递增的空间分布特征,尺度参数也较好地体现贵州春季降水较少的西北部和较多的东部区域分布特征,降水年际变化大,形状参数反映了贵州春季降水服从Weibull分布;GEV干旱指数及其等级划分能较好地表征贵州春旱实况,且在持续性干旱过程中尽量应用季尺度GEV干旱指数;贵州春旱具有4~6 a、8~10 a和24~28 a的振荡周期;贵州重春旱发生频率介于6%~15%之间,重春旱年份主要有1979、1986、1987、1988、1991年和2011年.同时,统计分析表明前期南方涛动、西太平洋副高西伸脊点和印缅槽等指数与贵州春旱趋势有一定的相关性,并在此基础上以1963—2007年作为样本建立贵州春旱预测模型,预测模型经2008—2015年为期8年的独立试报,预测效果令人满意.     

不同外推方法求解近海风机的极限载荷

利用时域仿真得到短期载荷,对比了广义极值(GEV)分布方法与基于广义Pareto分布(GPD)的阈值模型求解面外叶根部弯矩极值的差异.结果表明:GEV分布方法忽略了其他分组中较大的样本,造成了数据的较大浪费;而基于GPD的阈值模型可以充分利用数据中的极值信息,考虑了超过某一值的所有数据,可以预测近海风机的面外叶根部弯矩.     

GEV指数表征的贵州夏旱分布特征及干旱事件的异常环流特征

利用贵州省81个台站的夏季降水资料、NCEP/NCAR再分析资料以及英国哈德雷中心(MOHC)提供的海温资料,基于广义极值分布理论(Generalized Extreme Value Distribution,GEVD),构建了一种新的干旱指数I_(Gev),研究了该指数所表征的贵州夏季干旱的时空分布特征,并对贵州夏季干旱时的环流背景进行了分析.结果表明:贵州省的夏季降水更接近于服从Weibull分布,且省内南部与东北部的夏季降水具有较大的年际变率;贵州夏季GEV干旱指数I_(Gev)具有显著的年际变化,就干旱事件的表征而言,季尺度的GEV干旱指数能够更好地反映贵州干旱事件的分布与发生发展特征;贵州夏季干旱的形成与对流层低层在中南半岛及南海地区上空出现的异常的气旋式环流以及西北太平洋日本南部洋面上空的异常反气旋式环流有关,且异常垂直环流中贵州地区受到显著的下沉运动控制,使得来自于南方的暖湿气流和来源于北方的冷空气较常年均有所偏弱,贵州省成为水汽通量的辐散区,不利于当地降水的形成,从而导致干旱的发生;最后,贵州夏季GEV干旱指数与同期印度洋北部及西北太平洋的海温的存在密切的关系,印度洋及西北太平洋海温的异常偏低可作为预测贵州夏季干旱的一个重要的前期信号.     

云南省秋季降水强度时空演变特征及其对降水量影响分析

本文选取云南省1979-2016年125个气象台站秋季逐日降水量资料,利用Mann-Kendall趋势分析和突变检验方法,研究了秋季降水量降水强度趋势变化规律,发现年均降水量及小雨、中雨、大雨等级雨强大部分站点呈下降趋势,少数站点呈上升趋势;暴雨等级降水强度差异较大;年均雨强在较多站点存在显著性突变.应用经验正交函数(EOF)分解方法分析了秋季降水时空分布特征,从第一、二模态发现多年平均降水量从南向北逐渐减少,主要特征是大范围区域降水具有一致性,其次为滇中及以东以南与滇西及滇西北地区反向变化空间分布型态,这与云南省过去几十年天气状况及极端降水现象相符合.而后,分析了降水强度和降水日数对降水量的影响程度及其差异性.以雨强贡献大于雨日贡献为正,发现对于多年小雨、中雨、大雨等级,全局为负且具有一致性.年均降水量主要表现为西南、西北、东南地区为正,滇中及东部东北地区为负.至于暴雨,两者贡献值百分比差异明显且幅度较大,东北为负,西南为正,由东北向西南递增.可以认为雨量等级越大,降水强度对降水量影响越大.本研究在云南省降水研究中具有重要的现实意义.     

黄柏河流域近40年极端降水变化特性分析

本文基于黄柏河流域1978～2016年逐日降水量资料,计算多年极端降水指数,采用滑动平均法、Sen's斜率估计和Kendall秩次相关检验法对极端降水指数进行趋势性分析检验,借助Pettitt法和Mann-Kendall法对极端降水指数进行突变性检验,研究黄柏河流域极端降水事件变化规律.结果表明:黄柏河流域多年来降水年内分布逐渐均匀,极端降水指数在空间上变化不大.异常降水总量的变化引起了年降水量的变化,两者变化趋势相同.大部分极端降水指数近年来发生突变.黄柏河流域降水年内分布逐渐均匀、年降水强度的下降将降低发生洪涝灾害的风险,但同时也应进一步防范突发极端降水事件,加强水资源调节控制,充分利用总量逐年降低的水资源,以保障黄柏河流域社会经济尤其是农业的可持续发展.     

河西走廊内陆河流域极端降水特征分析

水资源是维持内陆河流域复合生态系统的重要纽带.大气降水作为流域水资源的重要来源,其时空分布及强度变化会对流域生态水文过程有着重要影响.本文以河西走廊内陆河流域19个气象站1960—2012年逐日降水资料为基础,构建了最大1d降水量、最大连续5d降水量和非常湿天降水总量等极端降水指标,通过采用多种极值概率分布模型探讨研究区极端降水指标在频次、强度和贡献率方面的变化,从而为分析极端降水对流域生态水文过程的影响提供科学依据.结果表明,基于GEV最优概率分布模型,得出研究区超过5年一遇的最大1d降水量、最大连续5d降水量、非常湿天降水总量近年来发生次数有所增加,尤其是2000年以后增加更为明显;研究区极端降水强度在2000年以后也明显增强;在极端降水量对年降水总量的贡献率方面,近年来石羊河流域总体呈现增加趋势,黑河流域上游呈现增加趋势、中游和下游以下降趋势为主,疏勒河流域上游和下游呈现增加趋势,中游则以下降趋势为主.     

1960-2014年河南极端降水特征分析

基于河南1960-2014年17个气象台站日降水实测数据,采用线性趋势与分析方法,根据选取的9个极端降水指数,分析了河南省极端降水的时间演化和空间分布,探讨了影响极端降水的因素.结果表明:(1)河南极端降水指数多年均值的空间分布整体呈现由北向南连续干日数减弱、年总降水量和大雨暴雨日数增多,自西向东平均日降水强度增强的分布规律.(2)该区极端降水指数长期演变趋势存在一定的空间差异.大部分地区降水量减少,但发生干旱和大到暴雨的日数却增加;而河南东部地区的极端降水事件呈现增强趋势,南部地区则表现为减弱趋势.(3)极端降水指数具有明显的年际和年代际时间变化规律,整体表现为20世纪80年代早期偏多、90年代偏少、21世纪后又增多的特点.河南地区极端降水变化符合我国中部和北部地区极端降水整体呈减少趋势的研究结果;引起其变化的重要原因为异常大气环流所致.而由于极端降水事件本身的特殊性和复杂性,区域内极端降水事件的物理成因和机制还需要深入研究.     

楚雄州汛期极端降水时空分布特征

利用1961-2010年中国地面降水日值格点数据集,采用百分位阈值、小波分析和MK检验等方法,对楚雄州汛期极端降水的时空分布特征进行了分析.结果表明:1极端降水阈值、极端降水总量及极端降水强度的空间分布具有一致性,呈现由东北-西南连线分别向西北及东南部递减,东北-西南一线呈现由东北及西南两端向中部递减的趋势;极端降水日数呈现出由南部及东北部向北部及西北部递减的趋势.2极端降水总量及极端降水日数具有较为显著且一致的年际波动特征,而极端降水强度年际波动特征不明显.3极端降水总量及极端降水强度均呈不明显上升趋势,而极端降水日数无明显变化.4极端降水总量、极端降水日数及极端降水强度均存在25年左右的主震荡周期,且极端降水总量与极端降水日数周期变化较为一致.     

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.     

华南地区前后汛期极端降水事件对比分析

根据1961-2014年华南地区50个测站的逐日降水量资料,采用改良后的百分位法定义了华南地区前后汛期的极端降水,并运用小波分析、SVD等统计方法分析了华南地区的前、后汛期极端降水事件的时空变化规律以及可能影响原因。结果表明:近54 a来,华南地区前、后汛期极端降水都有明显的年际变化,极端降水指数都呈上升趋势,但是变化周期不同,分别具有3~5 a和6~8 a的显著的变化周期;华南地区前、后汛期的极端降水指数的空间分布存在差异,前汛期在广西东北部和广东中部极端降水指数较大,后汛期在华南沿海地区极端降水指数较大。造成前、后汛期上述差异的可能因素是:(1)大气环流和前冬海温异常变化可能是影响华南前汛期极端降水的重要因素。前汛期由于南海夏季风的爆发,强盛的西南气流由南向北输送暖湿气流,同时北方冷空气延伸至华南地区,冷暖空气在华南中北部交汇,对流旺盛,易于发生极端降水;前汛期前冬季赤道太平洋海温异常增暖特别是中东太平洋的增暖,为华南地区前汛期降水偏多创造了有利条件;(2)后汛期极端降水的主要原因是局地海温增加,对流旺盛,西北太平洋和南海热带气旋的增多,在华南沿海地区易出现极端降水。     

基于极值理论的中国台风降水分布不确定性分析

以浙江温州站点为例,对5种极值模型模拟台风降水极值累积概率分布的方法进行了详细阐述,并分析不同极值模型的差异;对全国748个气象观测站点的1951—2005年所有台风事件的降水及概率进行了系统分析,结果表明Weibull分布模拟中国台风极值降水整体检验效果最佳;定量探讨了Weibull分布与其他分布模型在台风降水强度-概率分布上的定量差异及采用不同分布模型可能造成的台风降水概率分布不确定性.     

济南市极端降水特性与雨岛效应分析

利用济南市1985、2000和2015年3期Landsat遥感影像资料,监督分类获得每期土地利用类型,分析3个时期全市及中心城区建设用地面积变化情况．基于济南市24个降水站点1972—2016年的逐日降水数据,选取PRCPTOT、R30 mm、R50 mm、SDII、Rx5day和R95p 6个极端降水指标,运用Mann-Kendall趋势检验和Sen′s坡度估计,分析济南市汛期和年际尺度极端降水时空演变特征． 结果表明:1985—2015年济南市建设用地增长迅速,全市范围扩增超5.5倍,中心城区范围扩增近2.0倍; 随着城市化进程发展,济南市中心城区及商河站降水量逐时段增加,但中心城区降水量增速随着城市化发展放缓;年际尺度与汛期尺度的极端降水指标演变特征存在一致性,分别有4、5个站点降水序列具有显著变化趋势;中心城区与商河站极端降水指标均呈上升趋势,与城市化密切相关,其中,汛期中心城区的Rx5day和R95p均以1 mm·a?1的速率不显著上升．以上事实表明,济南市可能存在一定的雨岛效应．      

近60年淮河流域极端降水和极端温度时空变化特征

基于1962—2019年间淮河流域149个站的气象数据,选择10个典型极端降水指标,12个极端温度指标,运用M-K趋势检验、相关性检验等方法,研究淮河流域降水和温度时空变化特征。结果表明：1)极端降水空间分布由东南向西北逐渐减小;时间序列上,多数极端降水指标呈微弱下降趋势,仅RX1day、CWD、R95P和R99P呈微弱上升趋势。2)极端温度空间分布上,多数极值指标自北向南逐渐升高,仅TXx自西向东逐渐降低;极端暖指标中SU25自西向东逐渐降低,TR20自北向南逐渐升高,其余指标分布规律不明显;极端冷指标中仅FD0、ID0自南向北逐渐升高;时间序列上,极值指标和极端暖指标呈上升趋势,极端冷指标呈下降趋势;极端冷指标下降的幅度高于极端暖指标增加的幅度,二者演变趋势对气候整体变暖的影响表现为同向一致性。3)极端降水指标与大部分极值指标、极端暖指标呈正相关;与大部分极端冷指标呈负相关。     

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.     

近40年云南省极端降水时空变化特征分析

为了研究云南省降水及极端降水变化趋势,基于1979—2019年云南省气象站点日降水数据及十种极端降水指标,采用M-K突变检验、小波分析及Hurst分析等方法,对近40年内降水及极端降水的变化趋势及空间格局进行探讨。结果表明：1979—2019年云南省年降水整体呈下降趋势,降水总量下降最大倾向率达到-24.52mm/10a,存在24年、9年及其他变化尺度,干旱半干旱区突变显著性最强。在空间变化趋势中,强降水量在湿润区出现快速下降,倾向率达到-5.161mm/10a。其他极端降水事件频率、强度及极值出现不同程度下降;Hurst指数均小于0.5,显示未来各地区间极端降水频率、强度指数变化趋势将会减弱;降水总量能够较好的指示其他极端降水指标变化,相关性达到0.8,降水强度其次,相关系数达到0.7,且均通过0.01显著性检验。研究结果能够为科学研究极端降水趋势变化机制提供依据。