1971—2020年金华地区极端降水变化特征

利用浙江省7个国家气象站逐日降水数据和8个极端降水气候指数,应用线性拟合、Mann Kendall检验、小波分析和反距离权重插值等方法,分析1971—2020年金华地区极端降水指数时空分布特征。结果表明：金华地区除了持续干期（CDD）呈下降趋势外,年降水量（PRCPTOT）、平均日降水强度（ISDII）、强降水量（R95p）、极强降水量（R99p）、最大1 d降水量（Rx1day）、暴雨日数（R50）和持续湿期（CWD）均呈逐渐增大趋势。金华地区极端降水指数具有一定的周期性和突变特征,PRCPTOT、ISDII、R50、Rx1day、R95p和R99p第一主周期为23—25 a;CDD和CWD周期较短,第一主周期分别为2 a和4 a。PRCPTOT、ISDII、R95p和R50突变主要出现在21世纪初,Rx1day和R99p主要出现在20世纪80年代和21世纪初,均是由相对偏少期突变为相对偏多期。ISDII和CDD空间分布表现为东北部大于西南部外,除此之外的6个指数总体表现为西部大于东部。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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...     

中国近40年极端气温和降水的分布特征及年代际差异

利用全国119（154）站1961-2000年逐日平均气温（降水）资料，采用世界气象组织（WMO）最近公布的极端气候指数，分析了中国近40a来极端气温和降水的分布及变化特征。结果表明：40a气温极端冷指数整体呈下降趋势，极端暖指数整体呈上升趋势，表现为气温变暖，与全球变暖一致，北方地区极端气温指数变化最大；比较了1961-1975年和1976-2000年2个子时段各极端气温指数的变化趋势，第一时段表现为气温变冷趋势，第二时段为气温变暖趋势。全国年降水量、中等雨日指数（R75％）、强降水日指数（R95％）和强降水比率指数（R95％tot）的整体线性变化为上升趋势，前2个指数地理差异明显，后2个指数地理差异不明显。在上述2个时段中，第二时段较第一时段的年雨日数减少，但强降水日数和平均降水强度增大，且极端降水正线性变化趋势范围比第一时段也增大。     

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...     

Spatiotemporal variability of extreme precipitation in Shaanxi province under climate change

Extreme climate index is one of the useful tools to monitor and detect climate change. The primary objective of this study is to provide a more comprehensively the changes in extreme precipitation between the periods of 1954–1983 and 1984–2013 in Shaanxi province under climate change, which will hopefully provide a scientific understanding of the precipitation-related natural hazards such as flood and drought. Daily precipitation from 34 surface meteorological stations were used to calculated 13 extreme precipitation indices (EPIs) generated by the joint World Meteorological Organization Commission for Climatology (CCI)/World Climate Research Programme (WCRP) project on Climate Variability and Predictability (CLIVAR) expect Team on climate change Detection, Monitoring and Indices (ETCCDMI). Two periods including 1954–1983 and 1984–2013 were selected and five types of precipitation days (R10mm-R100mm) were defined, to provide more evidences of climate change impacts on the extreme precipitation events, and specially, to investigate the changes in different types of precipitation days. The EPIs were generated using RClimRex software, and the trends were analyzed using Mann-Kendall nonparametric test and Sen’s slope estimator. The relationships between the EPIs and the impacts of climate anomalies on typical EPIs were investigated using correlation and composite analysis. The mainly results include: 1) Thirteen EPIs, except consecutive dry day (CDD), were positive trends dominated for the period of 1984–2013, but the trends were not obvious for the period of 1954–1983. Most of the trends were not statistically significant at 5 % significance level. 2) The spatial distributions of stations that exhibited positive and negative trends were scattered. However, the stations that had negative trends mainly distributed in the north of Shaanxi province, and the stations that had positive trends mainly located in the south. 3) The percentage of stations that had positive trends had increased from the period of 1954–1983 to 1984–2013 for all the 13 EPIs except CDD, indicating the possible climate change impacts on extreme precipitation events. 4) The correlations between annual total wet-day precipitation (PRCPTOT) and other 12 EPIs varied for different indices and stations. The composite analysis found that El Niño Southern Oscillation (ENSO) exerted greater impacts on PRCPTOT than other EPIs and greater in the Guanzhong Plain (GZP) than Qinling-Dabashan Mountains (QDM) and Shanbei Plateau (SBP) of Shaanxi province.     

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。     

西南地区极端降水变化趋势

利用西南地区90个气象台站1970-2010年逐日降水量资料,依据世界气象组织(WMO)定义的连续5d最大降水量、总降水量、强降水比等6种极端降水指数,采用F检验、11a滑动平均等统计方法,研究了西南地区极端强降水变化趋势的时空变化特征。在时间上,西南地区近41年来冬、春、夏季连续5d最大降水量缓慢波动上升,秋季连续5d最大降水量呈下降趋势;强降水、降水强度及强降水比呈上升趋势,但总降水量和最长持续无降水日数呈减少趋势;另外,各极端降水指数还存在明显的年际、年代际变化。在空间上,西南地区极端降水变化趋势具有显著的地域差异,呈东西或西北东南向梯度变化特征。其中冬季连续5d最大降水量、降水强度、强降水比及最长持续无降水日数,在西南大部分地区呈增加趋势。秋季连续5d最大降水量与总降水量在西南大部分地区呈减少趋势。而春、夏季连续5d最大降水量和强降水的增减区域大致相当。     

RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估

采用应用于跨行业影响模式比较计划(ISIMIP)的5个CMIP5全球气候模式模拟的历史和未来RCP排放情景下的逐日降水数据,在评估模式对汉江流域1961—2005年极端降水变化特征模拟能力的基础上,进一步计算了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下汉江流域未来2016—2060年极端降水总量(R95p)、极端降水贡献率(PEP)、连续5 d最大降水(RX5d)和降水强度(SDII),结果表明:RCP4.5情景下的极端降水指数上升最明显,R95p和RX5d分别较基准期增加12.5%和8.2%,PEP增加3.2个百分点,SDII微弱上升。在不同排放情景下,PEP均有一定的增幅,以流域西北和东南部增幅较大;R95p在流域绝大部分区域表现出一定的增加,且流域东南部和北部是增幅高值区;RX5d在RCP2.6和RCP4.5情景下整体表现为增加的特征,但在RCP8.5情景下整体表现为减少的特征。对极端降水预估的不确定性中,SDII的不确定性最小,RX5d的不确定性最大;不确定性大值区主要位于流域东部、东南部和西北部部分区域。