1971~2020年藏东南极端降水指数的时空变化特征

基于1971~2020年藏东南4个气象站逐日降水量资料,选取最大1日降水量（RX1day）、最大5日降水量（RX5day）、降水强度（SDII）、中雨日数（R10mm）、大雨日数（R20mm）、连续干燥日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、强降水量（R95pTOT）、极强降水量（R99pTOT）和年总降水量（PRCPTOT）共10个极端降水指数,采用线性趋势、Mann-Kendall非参数检验、R/S趋势分析、Morlet小波等方法,分析了藏东南极端降水指数的时空变化特征及其与大气环流指数、太阳黑子、海温指数之间的关系。结果表明:1971~2020年藏东南各极端降水指数变化幅度不大;RX1day、R20mm、CWD、R95pTOP、PRCPTOP呈下降趋势,尤其是近30 a（1991~2020年）PRCPTOP减幅显著,达?38.43 mm·10a?1;其他指数趋于增加,以CDD增幅最大（1.31 d·10a?1）。年代际变化尺度上,极端降水指数在20世纪90年代为正距平,21世纪前10年为负距平。极端降水指数的Hurst指数大多表现为较强或强持续性,未来将保持近50 a以来的变化趋势,仅CDD在2002年发生了气候突变。极端降水指数大多存在显著的3~4 a振荡周期。除CDD、CWD外,其他极端降水指数之间具有显著的正相关关系;而各极端降水指数均与年降水量、汛期降水量存在显著的相关性。多个极端降水指数与大气环流指数的相关性不显著,只有RX1day、RX5day、R95pTOT与亚洲极涡面积指数有显著的负相关,RX5day还与西太平洋副高强度指数有显著的正相关。绝大多数极端降水指数与太阳黑子的相关性不显著,仅有CWD与之有显著的正相关。RX5day、PRCPTOT和CDD与赤道太平洋次表层海温指数存在显著的相关关系。RX5day与印度洋暖池面积和强度指数存在显著的正相关,CWD与西太平洋暖池面积指数为显著的负相关。      

近60 a滩坑流域极端降水的气候变化特征分析

为研究滩坑流域极端降水的气候变化特征,利用流域内15个水文站1959—2018年的日降水数据,计算PRCPTOT、CWD、R50mm、R95、Rx5day和SDⅡ的年际序列,通过分析其的线性倾向趋势、相关性和极端降水贡献率,结果发现,近60 a来PRCPTOT增加趋势显著,其中1960—1968年是流域历史上PRCPTOT持续偏少最长的一段时间,2012—2018年是流域持续时间最长的一段丰水期;CWD在研究时段内呈上升趋势,并在90年代后期进入显著的上升阶段;Rx5day、R95、R50mm和SDⅡ震荡明显,其中20世纪60年代后期到70年代中期和20世纪90年代处于偏强时期。PRCPTOT与R95、SDⅡ、R50mm、Rx5day、CWD存在显著正相关,对极端降水情况有很好的指示性,其的增加或减少会引起其他极端降水指标的增加或减少,但是在进入21世纪10年代以来,流域PRCPTOT持续偏多,极端降水量的贡献率没有表现出增加趋势。     

江淮流域极端降水时空变化特征:站点观测和再分析的对比

利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。     

CMIP6全球气候模式对中亚极端降水模拟能力的评估

本文基于NOAA再分析逐日降水数据和22个CMIP6模式的降水模拟数据,选取了6个极端降水指数,从气候态和相对变率两个角度对CMIP6模式在中亚地区极端降水方面的模拟能力开展了评估。结果表明,在气候态方面,中亚地区降水的空间分布表现为由西南向东北递增,其东南部山地迎风侧降水偏多;多模式集合对SDII(简单降水强度)和CDD(最大无雨期)模拟的平均误差分别为-5.43%和0.45%,对PRCPTOT(年总降水量)、R1mm(有雨日数)、Rx5day(最大连续五日降水)和CWD(最大雨期)的模拟结果存在明显高估,且在中亚东南部高海拔地区误差偏高。在相对变率方面,多模式集合模拟的中亚极端降水的相对变率偏小,其中对CWD的模拟效果相对较好,平均误差为-4.78%;对R1mm的模拟效果最差,平均误差为-36.16%。模式间进行比较,TaiESM1、EC-Earth3-Veg-LR和GFDL-ESM为22个CMIP6模式中模拟能力最好的前3个模式。     

基于气象台站的澜沧江上游极端气温与极端降水变化特性研究

基于流域内的3个气象站点1960-2020年逐日最高气温、最低气温和降水量等基础资料,采用线性倾向回归分析法、Mann-Kendall突变检验法和小波分析等方法进行研究,分析和揭示了澜沧江上游流域在时间尺度上的变化。研究结果表明：(1)在1960-2020年,澜沧江上游流域的极端气温暖昼日数(TX90P)和暖夜日数(TN90P)呈显著上升趋势,速率分别为1.6d/10a和2.7d/10a;冷昼日数(TX10P)和冷夜日数(TN10P)呈显著下降趋势,速率分别为1.2d/10a和2.7d/10a,而极端降水变化只有持续湿润指数(CWD)的变化趋势不显著,其余三个降水指标降水总量(PRCPTOT)、1日最大降水量(RX1day)、5日最大降水量(RX5day)都呈显著上升趋势,速率分别为18.8mm/10a、0.5mm/10a和0.8mm/10a。(2)澜沧江上游流域极端气温指数冷昼日数(TX10P)在1992年出现突变点,冷夜日数(TN10P)在1978-1993年间出先了连续突变现象,极端气温指数降水总量(PRCPTOT)在2000年以后发生突变,这也说明了在时间尺度上的变化明显。(3)在1960-2020年,澜沧江上游流域的极端气温和极端降水周期特征变化显著,均存在多时间尺度的特征,第一主周期主要在10-15a、15-20a和25-30a三个时间尺度范围内。     

1961—2014年中国东部地区夏季极端降水事件时空变化特征

基于我国东部地区438站1961—2014年逐日降水资料,选取世界气象组织定义的最大1日降水量RX1day、最大5日降水量RX5day、持续降水日数CWD和日降水强度SDII 4个极端降水指标,采用面积加权法对中国东部地区的极端降水事件进行了季节尺度的时空变化特征的研究。结果表明：夏季极端降水指数的长期变化趋势显示,除CWD整体呈减少趋势外,RX1day,RX5day和SDII在我国黄河以南均呈现增加的趋势,而在北部以减少趋势为主。夏季极端降水指数随时间的变化表明,RX1day,RX5day和SDII整体呈现出增长的趋势,CWD则表现为减小的趋势。     

基于RClimDex模型的石家庄市极端降水时空变化特征

利用1972—2014年石家庄市17个地面气象站逐日降水数据,基于RClim Dex模型和集合经验模态分解(EEMD),定量分析该区域极端降水指数的时空变化特征。结果表明:近43 a石家庄市极端降水事件发生频率总体变化趋势平缓,但年际间波动较大;经EEMD得出的6项极端降水指数的4个固有模态函数(IMF1、IMF2、IMF3、IMF4)分量,分别表现出2.69~3.07 a、5.38~6.14 a、8.60~10.75 a和21.28~35.63 a的准周期变化;在空间分布上,R25、RX5day、R95P和CWD极端降水指数呈西高东低的空间格局,而SDII和CDD则相反,表现出东高西低的空间特征。近43 a来西南涡型、西来槽型和台风型3种类型是造成石家庄市强降水过程的主要天气系统,造成的降水持续时间长、强度大、范围广,易致灾。     

SSPs情景下福建省未来极端降水的模拟与预估

基于最新一代CMIP6全球气候模式模拟的历史和未来SSPs排放情景下的逐日降水数据和高分辨率逐日格点观测数据,采用泰勒图和分位数映射法评估订正模式性能,计算并分析SSP2—4.5和SSP5—8.5情景下福建省21世纪近期(2021—2040年)、中期(2051—2070年)和末期(2081—2100年)8个极端降水指数的变化。结果表明：在参照期(1991—2010年)经过分位数映射法偏差订正后,各极端降水指数模式模拟与观测更加接近,其空间相关系数、均方根误差和标准差的模拟性能都大幅提升。21世纪各个阶段,福建省年累积降水量(Prcptot)、极端暴雨日数(R50mm)均多于参照期,且越到后期、高排放情景下增幅越大。大于10 mm的降水日数(R10mm)和极端大雨日数(R20mm)则是增减各异,R10mm表现为福建东北部减少、其他大部分地区增加,R20mm表现为SSP2—4.5情景下21世纪近期福建西北部减少、而其他情景和时段均增加。表征降水强度的最大1 d降水量(Rx1day)、最大连续5 d降水量(Rx5day)和日降水强度指数(SDⅡ)在未来全部增加,且沿海地区增幅高于内陆地区。持...     

基于RegCM4模式的我国西南地区极端降水变化预估研究

基于5个全球气候系统模式结果驱动的高分辨率区域气候模式(RegCM4)模拟输出,系统评估了RegCM4模式对中国西南地区极端降水变化的模拟性能,并科学预估了中国西南地区极端降水的未来演变特征。结果表明,RegCM4模式能合理再现西南地区极端降水变化特征,但模拟的四川中部的湿偏差较大而四川盆地干偏差较大;进行偏差校正后,模拟性能有所提升,对西南地区极端降水模拟偏差有所减小。相较于当代气候(1986—2005年),就区域平均而言在21世纪(2021—2098年),有效降水总量(Prcptot)、强降水日数(R10 mm)、日最大降水量(Rx1day)和极端降水量(R95p)都明显增加;在RCP4.5和RCP8.5情景下,Rx1day和R95p在西南大部分地区增多,到21世纪末RCP4.5情景下增加幅度分别为16.0％和12.6％;Prcptot和R10 mm未来变化存在一定的区域差异,但Prcptot和R10 mm变化在空间上较为相似,在云南南部和四川盆地地区呈现减少趋势,其余地区增加明显;且RCP8.5高排放情景的变化幅度明显大于RCP4.5情景。     

泛南海地区极端降水的历史分布和未来演变特征

泛南海地区是全球海—陆—气相互作用最敏感的区域之一,该区域极端降水释放的潜热加热可以调节局地的温度和湿度廓线对大气环流进行调整,进而影响周边地区甚至全球的天气气候。因此,泛南海地区极端降水的时空变化特征及变异机理一直是国内外学者关注的焦点。本文利用观测数据（1951～2014年）和国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）两种共享社会经济路径（SSP1-2.6和SSP5-8.5）的统计降尺度数据（2015～2100年）,分析了泛南海地区年平均和季节平均的日降水的最大值（RX1day）、连续5日降水的最大值（RX5day）、极端强降水天数（R20）和非常湿润天（R95p）的时空变化特征。RX1day、RX5day、R20和R95p常用于表征极端强降水、持续性强降水、极端强降水的频率和极端累计降雨量的特征。1951～2014年泛南海地区年平均和季节平均的四个极端降水指数的较大值均分布在东南亚、中国东南部以及青藏高原南坡地区,即这些区域不仅是极端强降水发生的区域,也是持续性强降水以及高频极端降水发生的区域。季节平均的极端降水指数特征表现为：东南亚一年四季都极易发生强降水、持续性强降水和高频极...     

华东地区极端降水动力降尺度模拟及未来预估

利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）数据集中的全球模式IPSL-CM5A-LR及其嵌套的区域气候模式WRF（Weather Research and Forecasting）,分别评估了模式对1981~2000中国华东区域极端降水指标的模拟能力,并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪中期（2041~2060年）中国华东极端降水指标的变化特征。相比驱动场全球气候模式,WRF模式更好地再现了各个极端指数空间分布及各子区域降水年周期变化。在模拟区域气候特点方面,WRF模拟结果有所改进,并在弥补全球模式对小雨日过多模拟的缺陷起到了明显的作用。21世纪中期,华东区域的降水将呈现明显的极端化趋势。WRF模拟结果显示年总降雨量、年大雨日数、平均日降雨强度在华东大部分区域的增幅在20%以上;年极端降雨天数、连续5 d最大降水量的增幅在华东北部部分区域分别超过了50%和35%,同时最长续干旱日在华东区域全面增加;且变化显著的格点主要位于增加幅度较大的区域。未来华东区域会出现强降水事件和干旱事件同时增加的情况,降水呈现明显的极端化趋势,且华东北部极端化强于华东南部。     

NEX-GDDP降尺度数据对中国极端降水指数模拟能力的评估

利用1986—2005年中国地面气象台站观测的格点化逐日降水数据(CN05.1)评估了NASA高分辨率降尺度逐日数据集NEX-GDDP中21个全球气候模式在0.25?(约25 km×25 km)分辨率下对中国极端降水的模拟能力.选取年最大日降水量(RX1D)、年最大5 d降水量(RX5D)、湿日总降水量(PRCPTOT...     

欧亚大陆极端降水事件的区域变化特征

近年来,在全球变暖的背景下,极端气候事件特别是极端降水事件,发生频率愈发上升。本文使用美国气候预测中心提供的逐日降水资料,统计分析了1979—2018年期间欧亚大陆各个子区域极端降水事件的时空变化特征。结果表明:1)从气候态的空间分布特征来看,南欧、南亚、东南亚、东亚地区为欧亚大陆全年总降水量高值区,同时也是极端强降水频发地区;而东亚地区青藏高原、中国中西部至蒙古一带,南亚地区印度次大陆以及中亚、西亚等地的部分地区则是连续性干旱事件的高频区,极端强降水事件发生频次较少;2)在21世纪初之后,东南亚、南亚、东亚、北亚、西亚和南欧这6个地区的全年总降水量发生年代际增加,且在研究时段呈显著增加趋势。在过去近40 a,南亚、东亚和中亚的RX1day(日最大降水量)、RX5day(连续5 d最大降水量)、中雨日数(R10mm)、大雨日数(R20mm)自20世纪90年代中期年代际增加,且呈长期增加趋势。南亚、北亚、东亚、中亚这4个地区的最大连续干旱日数在20世纪80年代初显著增加,但长期趋势并不显著。需要指出的是,自2014年起极端强降水事件在东南亚、南亚和东亚地区持续增多,而连续性干旱事件在北欧地区持续增多。     

Change in Extreme Climate Events over China Based on CMIP5

The changes in a selection of extreme climate indices(maximum of daily maximum temperature(TXx),minimum of daily minimum temperature(TNn),annual total precipitation when the daily precipitation exceeds the 95th percentile of wet-day precipitation(very wet days,R95p),and the maximum number of consecutive days with less than 1 mm of precipitation(consecutive dry days,CDD))were projected using multi-model results from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project in the early,middle,and latter parts of the 21st century under different Representative Concentration Pathway(RCP)emissions scenarios.The results suggest that TXx and TNn will increase in the future and,moreover,the increases of TNn under all RCPs are larger than those of TXx.R95p is projected to increase and CDD to decrease significantly.The changes in TXx,TNn,R95p,and CDD in eight sub-regions of China are different in the three periods of the 21st century,and the ranges of change for the four indices under the higher emissions scenario are projected to be larger than those under the lower emissions scenario.The multi-model simulations show remarkable consistency in their projection of the extreme temperature indices,but poor consistency with respect to the extreme precipitation indices.More substantial inconsistency is found in those regions where high and low temperatures are likely to happen for TXx and TNn,respectively.For extreme precipitation events(R95p),greater uncertainty appears in most of the southern regions,while for drought events(CDD)it appears in the basins of Xinjiang.The uncertainty in the future changes of the extreme climate indices increases with the increasing severity of the emissions scenario.     

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。     

21世纪前期长江中下游流域极端降水预估及不确定性分析

在全球变暖背景下,极端降水的频率、强度以及持续时间均在显著增加,尤其是对于气候变化敏感的长江中下游流域。由于模式本身、温室气体排放情景以及自然变率存在较大的不确定性,因此未来预估变化的不确定性一直备受关注。为了能够得到对于未来极端降水更为准确的预估结果,使用NEX-GDDP（NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections）提供的19个CMIP5降尺度高分辨率数据（0.25°×0.25°）,给出21世纪前期（2016—2035年）长江中下游流域极端降水的可能变化。根据长江中下游流域178个气象站1981—2005年的逐日降水量数据,计算了能够代表极端降水不同特征的指数,在评估模拟能力的基础上给出了21世纪前期RCP4.5情景下极端降水的变化。结果表明,降尺度结果对长江中下游流域极端降水有很好的模拟能力,除R90N外,所有模式模拟其余指数的空间结构与观测的相关系数均超过了0.6。其中所有模式模拟PRCPTOT和R10的相关系数均超过0.95。21世纪前期,长江中下游地区降水趋于极端化,尤其是在流域的西部地区。极端降水日数的变化在减少,表明对于极端降水的贡献主要来自于极端降水日的较大日降水量,而非极端降水日数。未来预估不确定性的大值区主要位于流域的南部地区,流域的西部地区不确定性较低,西部地区极端降水的增加应该受到更多的重视。      

未来气候变化对西南地区地质灾害的可能影响

本研究利用区域气候模式RegCM4提供的RCP8.5(高排放)和RCP4.5(中排放)情景下的逐日平均气温和降水量,计算并分析了西南地区21世纪不同阶段平均气温、平均降水、连续干旱日数(CDD)、> 20mm的降水日数(R20mm)、连续5天最大降水量(Rx5day)和单日降水强度指数(SDII)相对于参照期(1986～2005年)的变化特征,进而定性地给出未来气候变化对西南地区地质灾害的可能影响。结果表明:未来西南地区因平均气温升高、平均降水量变化、持续干旱变化、强降水变化、降水集中程度变化和单日降水强度变化将导致地质灾害发生的可能性增大,但诱因不同、影响区域有差异;另外温室气体浓度越高,平均气温、平均降水以及相关极端指数相对于基准期变幅基本上都越大,相关地质灾害风险增加的可能性也越大。