青藏高原中东部夏季极端降水年代际变化特征

基于中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集得到的均一化降水序列,计算了夏季极端降水指数,分析青藏高原中东部1961—2014年夏季极端降水年代际变化趋势。结果表明:青藏高原中东部地区夏季降水量占全年总降水的50%以上,且夏季降水的变化趋势存在区域性差异,北部站点主要为增加趋势,南部增加和减少趋势的站点相当。夏季极端降水除西藏东部主要为减少趋势外,其他地区主要为增加趋势,且极强降水量的年代际变化趋势显著。大部分夏季极端降水指数的变化趋势在1970s发生转折,在此之前表现为减少的趋势,之后为增加趋势。通过Mann-Kendall趋势检验,在2000年之后强降水量和极强降水量出现突变。     

湖南省短历时降水极值分布拟合与应用

选择适宜的极值分布模型有助于提高极值序列再现期极值的准确度。基于1981—2010年湖南省97个地面气象观测站逐时降水观测资料,构建逐站年和季1 h、3 h、12 h最大降水量序列,运用Pearson-Ⅲ型、Gumbel、对数正态、Cauchy和Weibull 5种分布函数对湖南省3种短历时最大降水量序列进行极值分布拟合。结果表明：1981—2010年湖南省中北部地区3种短历时降水极值分布符合Gumbel分布模型,Weibull分布次之;湖南省南部地区3种短历时降水极值分布则仅符合Gumbel分布模型。在此基础上,应用Gumbel分布模型估算湖南省各站重现期为百年的降水极值,结果表明1 h、3 h、12 h的年降水极值高值中心分别位于湘东南地区、湖南省西部地区和湘西北地区;各季降水极值中心与年极值中心略有不同。     

利用广义帕雷托分布拟合中国东部日极端降水的试验

引进广义帕雷托分布拟合我国东部地区78个测站夏季(5～9月)逐日极端降水量.结果表明,不同门限值条件下的逐日降水量所拟合的降水极值概率分布均符合广义帕雷托分布,与其它极值分布如广义极值(下称GEV)分布模式相比,以GPD模式为最优.根据现代气候条件,分别计算了50年一遇和100年一遇的极端降水量分位数并分析其空间分布特征,两者基本一致,总体上都呈现出由东南向西北方减小的趋势,且南北差异较大,南方的极端降水量值可能达到北方地区的两倍以上.此外,资料年份越长,拟合效果越好.     

青藏高原中东部极端降水的时空变化特征

伴随全球气候变暖,极端降水事件明显增多,造成的灾害损失日益增加。青藏高原作为全球气候变化敏感区域,开展该区域极端降水事件时空变化特征研究有助于提升高原气候预测和防灾减灾能力。利用1961—2017年青藏高原中东部68个气象站逐日降水观测数据,通过百分位阈值法和线性倾向估计法,结合极端降水指数,分析该区域极端降水时空分布及变化趋势,探讨不同等级降水对总降水量的贡献。结果表明：青藏高原中东部地区各极端降水指数总体均由东南向西北递减,东南部是总降水和极端降水高值区,但该区域对整体降水量增加的影响较小。近57 a来,各极端降水指数整体均呈增加趋势,总降水量及其强度、强降水量、1日最大降水量和连续5 d最大降水量增加趋势显著,强降水量气候倾向率大于特强降水量,且强降水量占比明显增大,而特强降水量占比略有减小,表明强降水量增加对总降水量的贡献更大。强降水量和强降水、中雨日数与总降水量及其强度的变化趋势空间分布基本一致,区域东北部为显著增加区,中雨、强降水日数及雨量的增加导致高原中东部总降水量和极端降水量增加。     

我国东部极端降水时空分布及其概率特征

利用我国105°E以东地区210个测站近50年(1953—2002年)逐日降水资料,在REOF客观分区的基础上,确定各分区的极端降水最佳采样期为1~2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明,L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高,近50年来,极端降水趋势虽无明显变化,但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布,大致特征是,东南大、西北小,两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。     

广义极值分布理论在重现期计算的应用

在气候统计学上,常用Weibull、Gumbel、Frechet统计分布函数对极端气候要素的分布进行拟合,广义极值分布理论综合了以上三种极值分布模型,在气候分析中得到了广泛应用。以南昌市年汛期日最大降水量为例,利用广义极值分布理论对其分布进行拟合,并对重现值及其置信区间进行计算,为气候要素极值的统计分析提供了一种新的手段。     

广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用

利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显著性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。     

1980~2019年夏季青藏高原中东部极端日降水分布特征

基于中国气象局国家基准气象观测站逐日观测资料,采用百分位法对1980~2019年夏季青藏高原中东部地区极端日降水进行定义,分析了不同分位极端日降水的气候分布特征。结果表明:（1）青藏高原中东部夏季降水呈东多西少、中间多南北少的反位相分布特征,且存在显著的年际和年代际变化。（2）99%分位降水阈值普遍在24 mm/d以上,95%分位和90%分位降水阈值维持在12~20 mm/d,75%分位降水阈值则进一步下降至7~9 mm/d。（3）从长期变化趋势看,青藏高原中东部99%分位的极端日降水出现频次呈显著的上升趋势,其余几个分位则以下降趋势为主。（4）相较于99%和90%分位而言,95%分位在青藏高原中东部夏季降水中具有更为突出的贡献,且近40 a来99%分位的贡献在不断增加。（5）青藏高原中东部日降水量介于0.1~10.5 mm,但日降水量的频次波峰和总降水量的波峰位置存在差异,2.4~5.1 mm日降水量在青藏高原中东部降水中具有重要作用。      

浙江省极端降水事件分布及其概率特征

以浙江省内时间序列较长,空间分布较为均匀的24个站的降水资料为基础,应用边缘分布函数来确定极端降水的阈值,进而分析能较好表征极端降水事件的各类极端降水指数的发生发展规律和时空分布特征。结果表明,极端降水事件在浙西北地区发生更为频繁,浙南地区发生日数较少,而极端降水平均强度的高值分布在浙江南部,低值位于东北部,极端降水日数各区域均表现出增多趋势,同时其分布也有一定的时间周期规律可循;极端降水平均强度除了浙中西部地区外也表现出不同程度的增强趋势。采用L-矩参数估计方法,应用Gumbel概率分布函数能较好的拟合各站点的降水极值,通过设定重现期求得降水极值的理论值,从其空间分布特征可发现,降水极值总体上呈现出由浙南向浙东北地区减小的趋势,且南北差异较大。     

L-矩估计方法在极端降水研究中的应用

本文引进具有高精度优良特性的L-矩参数估计方法,应用Gumbel分布模式拟合我国东部地区的极端降水量。结果表明,参数的L-矩估计法使Gumbel分布拟合极端降水的优度有较大的提高,同时在给定重现期条件下估计极值分位数具有良好的效果。相对而言,对短样本序列,L-矩估计比常规矩估计具有明显的优势。     

中国年极端降水事件的时空分布特征

基于中国1955～2004年314个台站逐日降水资料,根据百分位值方法定义了不同台站的极端降水阈值,进而对中国年极端降水事件的时空特征进行了探讨分析.结果表明:江淮北部、湖南、四川西南部及西藏和新疆西部地区与中国其他区域呈反向变化特征,是中国年极端降水事件的主要空间异常模态;中国年极端降水事件的时间变化存在明显的区域性差异,东北、西北东部、华北表现为减少趋势,其中东北和华北发生了突变,而西北西部、长江中下游、华南及青藏高原表现为增加趋势,其中西北西部、长江中下游发生了突变;中国各分区年极端降水事件的周期振荡不完全一致;中国年极端降水事件与年降水量之间存在较好的相关性,从季节来看,夏季极端降水事件与年降水量的相关性最好.     

近50年西北干旱区极端降水的时空变化特征

利用西北干旱区1961-2010年76个测站的逐日降水量,采用线性趋势,Mann-Kendall（M-K）突变检验等现代统计诊断方法,研究我国西北干旱区极端降水的时空变化特征。结果表明:（1）过去50年北疆地区和天山山区极端降水量总体上呈增加趋势,河西-阿拉善地区变化不明显;（2）除南疆地区外,北疆、天山山区、河西-阿拉善地区极端降水量分别于1982年、1990年、1987年发生显著的上升突变;（3）极端降水量空间分布的区域差异性显著,在研究区西部表现为以天山山区大值为中心,呈现北高南低的特点;研究区的东部主要是自东南向西北递减的特点;（4）极端降水频率与极端降水量的空间分布基本一致。     

近50a西北干旱区极端降水的时空变化特征

利用西北干旱区1961—2010年76个测站的逐日降水量,采用线性趋势,MannKendall(M-K)突变检验等现代统计诊断方法,研究我国西北干旱区极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)过去50 a北疆地区和天山山区极端降水量总体上呈增加趋势,河西—阿拉善地区变化不明显;(2)除南疆地区外,北疆、天山山区、河西—阿拉善地区极端降水量分别于1982年、1990年、1987年发生显著的上升突变;(3)极端降水量空间分布的区域差异性显著,在研究区西部表现为以天山山区大值为中心,呈现北高南低的特点;研究区的东部主要是自东南向西北递减的特点;(4)极端降水频率与极端降水量的空间分布基本一致。     

内蒙古河套地区极端降水特征分析

基于内蒙古河套地区34个国家气象站1961—2018年逐日降水量,分析近58 a极端降水事件和降水过程的时空分布特征,并选取典型过程分析极端降水过程环流背景场特征。结果表明:(1)平均年降水量自东南向西北递减, 7—8月降水最丰沛。8月降水量显著减少,5、6和12月降水量显著增加。(2)极端降水阈值东南高西北低,鄂尔多斯市乌审召降水量历史极值最大,巴彦淖尔市海力素最小。大部地区极端降水事件频次在5次以上,强度东南强西北弱。(3)极端降水事件7—8月最多,平均强度8月最强。9月极端降水事件显著增加,强度显著增强。(4)年平均极端降水过程强度减弱趋势显著,过程降水大值区多集中在土默特左旗、伊金霍洛旗和呼和浩特市区。(5)极端降水过程多受槽前西南气流影响,充足的水汽条件配合异常强盛的上升气流,易发生强降水事件。     

青藏高原土壤湿度分布特征及其对长江中下游6、7月降水的影响

采用美国气候预测中心1961—2014年逐月土壤湿度资料以及国家气象信息中心降水格点数据,分析了青藏高原土壤湿度的时空分布特征,以及高原春季土壤湿度对长江中下游6、7月降水的影响。结果表明:青藏高原年和不同季节的土壤湿度空间分布特征基本一致,均呈现从东南向西北减少的趋势。区域平均的土壤湿度显示出高原土壤春季最为干燥,秋季和夏季较为湿润的分布特征;近50年来青藏高原大部的年、季节土壤湿度均呈缓慢增加趋势,年、季土壤湿度从20世纪60年代至90年代基本上呈减少趋势,21世纪00年代开始则呈缓慢增加趋势。青藏高原春季土壤湿度与长江中下游降水量基本呈负相关关系。通过信度检验的负相关区在6月位于高原东北部和西南部,7月位于高原南部,且高原西北部分区域春季土壤湿度与7月降水量存在显著正相关。高原春季土壤湿度通过对高原地表温度的作用,进而影响到高原热力特征、大气环流以及长江中下游降水的分布特征。     

江淮地区极端降水特征及其变化趋势的研究

利用1961~2011年江淮地区5~9月无缺测的71站逐日降水资料,做基于POT(Peaks-Over-Threshold)的广义Pareto分布(GPD),研究江淮地区极端降水的分布特征及其变化趋势。结果表明:(1)皖赣交界处阈值最大,西北和东南部较小,且江淮大部分地区阈值的线性趋势系数为正,其中湖北东部和江西北部的站点,趋势达0.8 mm(10 a)-1以上,并通过了显著性水平0.01的MK(Mann-Kendall)检验。(2)江淮地区中东部多存在连续性极端降水,因此文中采用基于极值指数的自动分串技术获得近似独立的极值样本。(3)尺度参数大值区位于江淮南部,西北、东南以及淮河以北较小,且线性趋势系数在大部分地区均表现为正值,表明出现降水极大值的概率增加。(4)皖赣鄂交界处是极端降水发生概率大值区,而西北、东南及安徽中部地区较小,且极端降水在大部分地区有增加的趋势,特别是在大别山附近及河南东部,2年和20年重现水平的趋势分别达6 mm(10 a)-1和20 mm(10 a)-1以上。     

汉江流域极端水文事件时空分布特征

利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。     

基于两种分布的勉县年最大日降水量重现期估算

2021年8月22日勉县遭遇极端降水事件,日降水量高达2379 mm,灾害十分严重。统计分析1959—2021年勉县历史逐年最大日降水量特点,采用皮尔逊Ⅲ型（简称P-Ⅲ型）曲线分布和耿贝尔极值分布方法推算重现期及降水量,并将两者进行比较,对2021年8月22日极端大暴雨进行重现期估算。结果表明：勉县年最大日降水年际变化明显,2008年以来变率增大且有更极端的趋势;基于P-Ⅲ型曲线分布和耿贝尔极值分布的1959—2020年最大日降水积累概率拟合效果均较好,但耿贝尔极值分布对年最大日降水量的拟合优于P-Ⅲ型分布;应用耿贝尔极值分布推算勉县极值降水,100 a一遇的日降水量为1547 mm,2021年8月22日降水量2379 mm的重现期为4 88133 a。增加2021年最大日降水量进入样本序列重新构建耿贝尔极值分布函数,推算日降水量2379 mm的重现期为70735 a,100 a一遇的估算降水量为1834 mm,重现期及降水量估算变化均较大,说明超极端降水和样本长度对重现期的推算影响较大。     

广东省热带气旋降水的时空分布特征和重现期估算

为了了解广东省热带气旋降水时空分布特征和估算重现期,利用客观天气图分析法,将热带气旋降水从站点降水观测资料中分离,在此基础上统计和分析了1951—2012年间热带气旋降水的时空分布特征,并基于Gumbel分布函数对热带气旋年总降水量(ATP)和年最大降水量(AEP)进行了重现期估算。结果表明:1951—2012年间广东省热带气旋降水呈减少趋势,1980年之前明显多于1980年之后。广东省热带气旋降水分布为北少南多,且极端热带气旋过程带来的降水量可超过热带气旋年均降水总量。拟合结果显示Gumbel分布函数可以较好地估算广东省热带气旋降水重现期;在相同的重现期下,ATP的空间差异较AEP大;重现水平越高的热带气旋过程产生的降水空间分布越不均匀。     

西南地区极端降水时空变化特征及其与强ENSO事件的关系

西南地区因紧邻青藏高原,地形地貌复杂,由于受南亚季风、东亚季风和高原季风的共同影响,其气候呈现出独特性,是我国气候变化的敏感区和脆弱区,也是极端天气气候事件发生最为频繁的地区之一。本文利用1969-2020年93个气象站的逐日气温和降水数据,通过选取11个极端降水指数,采用线性回归分析、M-K突变检验、EOF分析等方法,不仅对西南地区52年极端降水的时空变化特征进行了分析,而且通过计算复合比率对其与强ENSO事件的关系进行了探讨。研究表明：（1）西南地区在1969-2020年整体呈现降水频率和强度增大,极端降水增多的趋势,按地形划分的四个区域也呈现出不同程度的降水特征;（2）在52年各站点空间平均变化率分布上,西南地区各站点的整体连续干旱日增多,连续降水日减少,降水量呈现由西北向东南递减的趋势,但极端降水事件增多,其中横断山脉地区的极端降水事件增加幅度最为明显;（3）极端降水指数的突变年代主要分布在20世纪80年代中期和21世纪前期,EOF分析表明,极强降水量R99p的增长趋势是由西向东减少,5日最大降水量RX5的增长趋势呈现中间减少、两边增多的分布型式;（4）西南地区的极端降水指数与...