新会年和月最大日降水量多年一遇的极值计算

利用新会降水资料,用皮尔逊一Ⅲ型分布分别对新会年最大日降水量和1～12月的月最大日降水量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:新会50a一遇的估算年最大日降水量是308mm,100a一遇是335mm。新会4～9月5a一遇的最大日降水量接近或超过100mm,说明汛期各月比较容易出现大暴雨。除7月外,4～9月新会50年一遇的日降水量均超过200mm。经检验,除了2月和12月外,年和各月最大日降水量通过0.05显著水平检验,拟合效果良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。     

韶关市年和月最大日降水量多年一遇的极值计算

用皮尔逊-III型分布分别对韶关市年和月最大日降水量两种变量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:韶关市50年一遇的估算年最大日降水量是220.5 mm,100年一遇是244.1 mm。实况表明,韶关在1956~2006年间出现的最大日降水量是234.8 mm,与韶关50年一遇估算的日降水量相吻合;韶关平均2.2年出现一次100 mm以上的日降水量,而该降水量的估算重现期是2年,亦十分接近;总体上拟合良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。对月最大日降水量的拟合以3月的拟合误差最小,5~7月10年一遇以上的日降水量均超过100 mm,说明这3个月较其他月份容易出现大暴雨,尤其6月份所有重现期的最大日降水量均为其它月份之最,5月和7月次之。     

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。     

广州市单日降水量极值特征、分布拟合与推算

选取最优概率分布函数有助于提高气象要素重现期极值计算的可靠性。基于广州气象站1908—2016年逐日降水资料,构建年最大日降水量序列,采用线性趋势分析方法,研究了广州市年最大日降水量的变化特征,选取皮尔逊-Ⅲ型、对数正态、指数和耿贝尔-Ⅰ分布4种分布函数拟合广州市年最大日降水量序列,并按ω2检验、似然比检验等方法进行拟合优度检验。结果表明,近56年来,广州市年最大日降水量呈不显著的增加趋势。4—9月日最大降水量出现次数较多,6个月的出现次数占全年的93. 6%,其中,前汛期出现次数大于后汛期的。对数正态分布确定为广州市年最大日降水量拟合最优分布函数。对数正态分布估算的广州市50 a一遇的年最大日降水量是240. 1 mm,100 a一遇的是266. 1 mm,150 a一遇估算的是281. 4 mm。观测资料表明,广州平均1. 8 a出现一次150 mm以上的日降水量,而该降水量的估算重现期是1. 9 a,相当吻合。     

吐鲁番一日最大降水量年极值频率分布

利用三参数Weibull分布函数对吐鲁番平原、山区一日最大降水量年极值频率分布进行了拟合,分析了平原、山区一日最大降水量的频率分布特征,同时应用甘倍尔分布和对数正态分布也进行了拟合。结果表明：对吐鲁番平原、山区一日最大降水量极值频率分布用三参数Weibull分布拟合比甘倍尔分布、对数正态分布精度要高。利用上述3种方法对吐鲁番平原40多年、山区30多年一日最大降水量重现期进行了估计。     

广西一日最大降水量的极值分布

本文讨论了用Ⅰ、Ⅱ型极值分布和韦伯尔分布来拟合一日最大降水量的概率分布函数的方法。为广西一些台站的一日最大降水量选配了分布函数,并讨论了拟合效果。根据所配的分布函数,计算了广西一些台站部分重现期对应的一日最大降水量极值及确定任一极值的重现期的方法。     

珠海市年雨量和年最大日雨量多年一遇的极值计算

用皮尔逊-III型分布分别对珠海市年雨量和年最大日雨量两种变量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:珠海市50年一遇的估算年雨量和年最大日雨量分别是2 908 mm和565 mm,100年一遇的分别是3 042 mm和648 mm。用澳门和珠海的雨量历史资料验证发现:澳门在104年间出现的最大年雨量是3 041.4 mm,与珠海百年一遇估算雨量吻合;珠海平均7.2年出现一次2 500 mm以上年雨量,而该雨量的估算重现期是7.5年,亦十分接近;年最大日雨量的估算重现期则比实际重现期小些。可见拟合良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。     

用极值分布计算黔南最大一日降水量的重现期

该文应用极值分布计算黔南各县市最大日降水量的重现期，结果表明：都匀市最大降水量５０年一遇为１８８．１ｍｍ，１００年一遇为２０７．６ｍｍ，２００年一遇为２２７．０ｍｍ，罗甸２００年一遇为３０８．２ｍｍ，为全州最大，龙里２００年一遇为１３８．９ｍｍ为全州最小，此外，还计算了罗甸１９７６年５月２４日出现的全省最大一日降水量３３６．７ｍｍ的重现期约为４００年一遇。     

鹤壁市单日降水量极值估算

利用耿贝尔(Gumber)极值分布原理,对鹤壁市1965-2004年最大日降水量进行降水分布拟合,估算预报时段内可能出现的最大日降水量,得出50 a、80 a鹤壁市可能出现的最大日降水量分别为278.7 mm和301.9 mm;利用二次指数平滑法,得到鹤壁市最大日降水量年际变化总体上呈线性减少趋势.统计结果显示:鹤壁市最大日降水量有峰值增大、谷值减小的趋势,说明在未来一定时期,极端最大日降水量发生的可能性不断增加;最大日降水量集中出现在7-8月份,有明显的季节特征.     

吐鲁番一日最大降水量年级值频率分布

利用三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函数对吐鲁番平原,山区一日最大降水量年级值频率分布进行了拟合,分析了平原,山区一日最大降水量的频率分布特征,同时应用甘倍尔分布和对数正态分布也进行了拟合。结果表明：对吐鲁番平原,山区一日最大降水量极值频率分布用三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布拟合比甘倍尔分布,对数正态分布精度要高。利用上述３种方法对吐鲁番平原４０多年,山区３０多年一日最大降水量重现进行了估计。     

降水时间随机性对月总降水量的影响

降水量在时间分布上呈现较大的随机性,极端降水事件尤为如此。受此影响,月初(月末) 1～5 d之内的累积降水量很可能会超过当月总降水量的50%乃至更多。对1961—2017年中国2 400多站点资料统计分析结果发现,月初(月末) 1～5 d累积降水量对当月总降水量显著影响事件的出现频次,在季节和空间分布上都有鲜明特征。主要包括:1)月初累积降水量对秋冬季中各月的总降水量影响更大,月末累积降水量对1—4月的月总降水量影响较大。2)受月初累积降水量的影响,显著站点数在某些年份的某些月份出现极大值;受单次事件显著影响的站点数占全国总站点数的30%～50%,此即对应着一次全国大范围的极端降水事件。3)受月初(月末)累积降水量显著影响的站点空间分布随季节变化呈现出明显空间集聚特征。     

A relation between extreme daily precipitation and extreme short term precipitation

The Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) has published the KNMI’06 climate scenarios in 2006. These scenarios give the possible states of the climate in The Netherlands for the next century. Projections of changes in precipitation were made for a time scale of 1 day. The urban drainage sector is, however, more interested in projections on shorter time scales. Specifically, time scales of 1 h or less. The aim of this research is to provide projections of precipitation at these shorter time scales based on the available daily scenarios. This involves an analysis of climate variables and their relations to precipitation at different time scales. On the basis of this analysis, one can determine a numeric factor to translate daily projections into shorter time scale projections.     

Evaluation of precipitation trends from high-resolution satellite precipitation products over Mainland China

Climate Dynamics - Many studies have reported the excellent ability of high-resolution satellite precipitation products (0.25° or finer) to capture the spatial distribution of precipitation....     

Urban impacts on precipitation

Weather and climate changes caused by human activities (e.g., greenhouse gas emissions, deforestation, and urbanization) have received much attention because of their impacts on human lives as well as scientific interests. The detection, understanding, and future projection of weather and climate changes due to urbanization are important subjects in the discipline of urban meteorology and climatology. This article reviews urban impacts on precipitation. Observational studies of changes in convective phenomena over and around cities are reviewed, with focus on precipitation enhancement downwind of cities. The proposed causative factors (urban heat island, large surface roughness, and higher aerosol concentration) and mechanisms of urban-induced and/or urban-modified precipitation are then reviewed and discussed, with focus on downwind precipitation enhancement. A universal mechanism of urban-induced precipitation is made through a thorough literature review and is as follows. The urban heat island produces updrafts on the leeward or downwind side of cities, and the urban heat island-induced updrafts initiate moist convection under favorable thermodynamic conditions, thus leading to surface precipitation. Surface precipitation is likely to further increase under higher aerosol concentrations if the air humidity is high and deep and strong convection occurs. It is not likely that larger urban surface roughness plays a major role in urbaninduced precipitation. Larger urban surface roughness can, however, disrupt or bifurcate precipitating convective systems formed outside cities while passing over the cities. Such urban-modified precipitating systems can either increase or decrease precipitation over and/or downwind of cities. Much effort is needed for in-depth or new understanding of urban precipitation anomalies, which includes local and regional modeling studies using advanced numerical models and analysis studies of long-term radar data.     

1958—2007年天津降水量和降水日数变化特征

采用1958—2007年天津逐日降水观测数据,探讨降水变化特征。结果表明：近50 a来天津年降水量和年降水日数总体减少,二者每10 a分别减少8.9 mm和4.1 d,其中年降水日数的减少比年降水量的减少显著;四季中,夏冬季降水量明显减少而春秋季呈增加趋势,四季的降水日数均减少;年降水日数在1980年前后有一次明显突变,夏季降水量和春夏秋的降水日数在20世纪70年代和80年代均存在一次明显突变。降水日数和降水量的不同步变化反映发生极端降水事件的概率增加,这对农业生产和生态环境不利。     

格点降水资料在中国东部夏季降水变率研究中的适用性

本文使用1951~2010年PREC、CRU、APHRO和GPCC 4种格点降水资料,通过比较其与中国756站点观测降水资料在中国东部(105°E以东)夏季降水变率中的差异,检验和评估了它们的可靠性和适用性。结果表明:中国东部夏季降水变率的前3个主要模态分别是以江淮流域、长江流域和华北与东北南部为核心的经向多中心分布,有明显的年际和年代际变率特征,且干旱特征较洪涝更明显;长江流域夏季降水异常的主周期为3~7 a和20~50 a,而江淮流域和华北地区夏季降水异常的主周期则为准2 a和准10 a。另外,长江与江淮流域和华南地区分别在1970s末和1990s初发生了显著的年代际转变;4种格点降水资料都能很好地再现中国东部夏季降水的时空变率特征,但由于GPCC格点降水资料是基于更多的基站观测和更精细复杂的质量控制方案得到的,因此它具有更高的可靠性。     

中国南方降水及其极端事件的动力-统计相结合延伸期预报

延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式（BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式）的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段（2014年12月—2019年8月）的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季（夏季）华南沿海地区（长江以北地区）的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。     

辽宁降水分区变化特征及夏季降水影响因子分析

根据1961—2000年辽宁地区降水资料,将辽宁地区降水划分为4个区,分析各分区降水的年际、年代际、季节变化以及周期特征。结果表明:辽宁南部和东南部地区降水明显减少;自20世纪90年代开始,东南部和南部地区降水显著减少,而中部地区降水增加;东南部地区的夏冬季和南部地区的冬季降水减少,西部地区春季降水增多。周期特征为春季和冬季周期为2 a或4 a,夏季和秋季为10 a。各分区夏季降水的影响因子不同,辽南地区多雨年东亚槽明显加深,东南区多雨年东亚槽略有加深并且偏东;南部和东南部夏季降水与副热带高压系统相关显著;各区夏季降水与太阳黑子负相关较好,其中8月相关显著,南部和中部相关性均好于东南部和西部地区。     

Climatology of precipitation extremes in Estonia using the method of moving precipitation totals

A method of moving precipitation totals is described and applied for the analysis of precipitation extremes in Estonia. Numbers of extremely wet and extremely dry days and other indices of precipitation extremes were calculated using the daily precipitation data measured at 51 stations over Estonia during 1957–2009. Mean regularities of spatial and seasonal distribution were determined. Long-term changes were detected using Sen's method and Mann–Kendall test. The highest risk of heavy precipitation is in the regions of higher mean precipitation on the uplands and on the belt of higher precipitation in the western part of continental Estonia. Wet spells have their sharp maxima in July and August. The highest risk of droughts is observed in the coastal regions of West Estonia. In the coastal area, droughts appear mostly in the first half of summer, while in the eastern Estonia, they are usually observed during the second half of summer. Extreme precipitation events have become more frequent and intense. Statistically significant increasing trends were, first of all, found in the time series of winter extreme precipitation indices. In summer and autumn, trends existed in some indices, but in spring, there were no trends at all. There were no trends in time series of dryness indices in Estonia in 1957–2009.