Diagnostics for tail dependence in time-lagged random fields of precipitation

Weather extremes often occur along fronts passing different sites with some time lag. Here, we show how such temporal patterns can be taken into account when exploring inter-site dependence of extremes. We incorporate time lags into existing models and into measures of extremal associations and their relation to the distance between the investigated sites. Furthermore, we define summarising parameters that can be used to explore tail dependence for a whole network of stations in the presence of fixed or stochastic time lags. Analysis of hourly precipitation data from Sweden showed that our methods can prevent underestimation of the strength and spatial extent of tail dependencies.     

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。     

甘肃河东春末夏初干旱的时空特征和预测研究

利用甘肃５５ 个测站,１９６８ ～１９９７ 年５ 月中旬至６ 月中旬降水资料,采用 Ｅ Ｏ Ｆ、 Ｒ Ｅ Ｏ Ｆ、波谱分析,对春末夏初降水异常的空间结构及时间演变特征作了研究。结果表明,甘肃河东春末夏初降水异常在空间上主要表现为陇东、中部、陇东南、甘南４ 个主要类型。河东各主要气候区春末夏初降水的时间变化基本趋势是：８０ 年代春末夏初降水增加,而９０ 年代以来,降水均有不同程度减少,干旱加剧。甘肃河东春末夏初降水变化以短周期振荡为其主要特征。在１０ 年的年际变化中,陇东比各型均落后１ ～２ 年。从环流形势看,当春末夏初北半球５００ｈ Ｐａ 高度距平场结构呈现出明显的正 Ｐ Ｎ Ａ 型时,中国西北地区同期降水偏少     

BCC气候模式对中国近50a极端气候事件的模拟评估

利用中国区域437站1958—2005年逐日气温和降水资料,评估了国家气候中心（BeijingCli-mateCenter,BCC）气候模式对中国近50a极端气候事件空间分布、时间演变等方面的模拟能力。结果表明：1）模式对极端温度和降水多年平均的空间分布具有一定的模拟能力,但尚存在系统性的偏差。暖昼日数的模拟优于冷夜日数,全年冷夜日数的模拟优于冬季和夏季的模拟,而全年和夏季暖昼日数的模拟优于冬季的模拟。极端降水频次的模拟优于极端降水量的模拟;夏季和全年的模拟优于冬季的模拟。夏季极端降水频次的模拟较好,但冬季的模拟在长江中下游和华南偏小、北方偏大,而全年的模拟在长江下游及南部沿海地区系统性偏大;夏季和全年极端降水量的模拟系统性偏低,而冬季在北方偏高、南方偏低。2）模式较好地模拟出了夏季和全年冷夜日数的全国较为一致的减少趋势,再现东北和东南沿海地区冬季冷夜日数的减少趋势,但模拟的趋势较实测偏弱。模式对暖昼日数长期趋势的模拟效果较理想,较好地反映出了大部分地区暖昼事件发生频率显著增加的特征,但冬季的模拟尚有待改进。模式较好地模拟出了夏季和全年极端降水频次的长期趋势,较好地刻画了极端降水频次＂南增北减＂的特征;模式对冬季极端降水频次的变化趋势几乎无模拟能力。同样,模式也较好地模拟出了极端降水量夏季南增北减的分布形势和冬季的总体增加趋势,但对全年的模拟不理想。3）模式能较好地模拟出冷夜日数和暖昼日数异常变化的主要空间型,对EOF第一模态的时间演变特征具有一定模拟能力;但模式对第二模态时间演变特征的刻画能力较差。模式对极端降水指标的年际变化具有一定的模拟能力,对部分区域极端降水事件的年际变化具有较好的模拟能力;但模拟能力表现出了明显的区域性差异,部分区域极端降水年际变化的模拟结果与实况甚至相反,模式对极端降水年际变化的模拟能力还有待提高。所得结果可为BCC气候模式的改进及极端气候模拟、预估提供一定的参考。     

Preserving spatial linear correlations between neighboring stations in simulating daily precipitation using extended Markov models

Most stochastic weather generators have their focus on precipitation because it is the most important variable affecting environmental processes. One of the methods to reproduce the precipitation occurrence time series is to use a Markov process. But, in addition to the simulation of short-term autocorrelations in one station, it is sometimes important to preserve the spatial linear correlations (SLC) between neighboring stations as well. In this research, an extension of one-site Markov models was proposed to preserve the SLC between neighboring stations. Qazvin station was utilized as the reference station and Takestan (TK), Magsal, Nirougah, and Taleghan stations were used as the target stations. The performances of different models were assessed in relation to the simulation of dry and wet spells and short-term dependencies in precipitation time series. The results revealed that in TK station, a Markov model with a first-order spatial model could be selected as the best model, while in the other stations, a model with the order of two or three could be selected. The selected (i.e., best) models were assessed in relation to preserving the SLC between neighboring stations. The results depicted that these models were very capable in preserving the SLC between the reference station and any of the target stations. But, their performances were weaker when the SLC between the other stations were compared. In order to resolve this issue, spatially correlated random numbers were utilized instead of independent random numbers while generating synthetic time series using the Markov models. Although this method slightly reduced the model performances in relation to dry and wet spells and short-term dependencies, the improvements related to the simulation of the SLC between the other stations were substantial.     

GPM卫星降水数据在沿海地区的适用性分析——以三亚市为例

选取2016年1—12月GPM(Global Precipitation Measurement)卫星的IMERG月尺度降水数据为研究对象,以同时期的气象站点实测降水数据为参考,利用相关系数、标准偏差、相对误差等多种统计分析指标对其在沿海地区估测能力进行评价。结果表明:IMERG月尺度降水量与站点实测降水数据相关性较好,IMERG估测的降水与气象站点实测降水量的时空变化规律也较为一致,但是量化到具体数值而言,其对山区、海岛站的估测能力不及地势平坦的区域;同时,选取降水个例对IMERG日尺度和半小时尺度降水数据的分析表明,日尺度IMERG估测的不同等级降水量也存在偏差,半小时尺度IMERG降水数据对海岛站的降水估测偏高。总体而言,IMERG降水数据对降水的时间变化规律和空间分布格局估测较为合理,但是对山区、海岛地区,其降水估测值还存在偏差,在今后应用中需结合地形特征加以合理利用。     

Recent trends in seasonal and annual precipitation indices in Tuscany (Italy)

Global warming alters the hydrological cycle since a rise in temperature leads to an increase in the moisture-holding capacity of the atmosphere at a rate of about 7 %/°C. This fact can influence the global, but also local characteristics of precipitation, such as total amount and intensity. Therefore, it is important to study changes in rainfall regime in regions with complex orography, like Tuscany, where there are strong spatial gradients in precipitation amounts. The aim of this study is to look for temporal change in precipitation from 1955 to 2007 searching for spatial differences. Daily data of 21 meteorological stations were analyzed to identify trends in seasonal and annual precipitation indices. Cluster analysis applied to principal components was applied to identify homogeneous groups of stations. A decrease in precipitation was observed at annual time scale, during winter and spring, especially in northwestern areas. Wet days highlighted a decrease in all of Tuscany, due to the same seasons. In northern Tuscany, the decrease in rainfall amount was mainly determined by a lower frequency of rainy events which in turn caused a decrease in the occurrence of extreme daily precipitation events (75th, 90th, and 95th percentile). In central-southern Tuscany, no significant changes were observed except for an increase in precipitation fraction, due to extreme events and in mean daily total amount for wet days. These results are consistent with recent findings for the Mediterranean area and confirm the usefulness of cluster analysis for the analysis of the spatial distribution of precipitation.     

基于GWR模型的中国中东部降水与海拔高度关系特征分析

利用中国国家级地面气象站逐时降水资料,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型系统分析了中国中东部暖季降水与海拔高度的关系,并将二者关系作为一种客观标准,评估了ECMWF-IFS模式对2017年暖季降水的预报能力。主要结论如下:(1)总体来看,中国中东部降水频率(强度)随海拔高度升高而增加(减小),二者在不同地区的贡献程度不同导致降水量与海拔高度关系的区域差异显著。(2)通过对比午后短时和夜间长时降水事件与海拔高度关系的差异,发现午后短时降水事件的降水量主要随海拔高度升高而增加,且以降水频率与海拔高度关系的贡献为主。而夜间长时降水事件的降水量与海拔高度关系的区域一致性较差。相较于午后短时降水事件,夜间长时降水事件中有更多站点表现出降水量随海拔高度升高而减小的特征,在大地形周边陡峭地形处的站点所表现出的此种差异较东部孤立地形处更加显著。(3)根据ECMWF-IFS模式的评估结果,模式能够较好地刻画出中国中东部2017年暖季降水气候态的空间分布特征,且与观测具有较大的空间相关系数。但从降水与海拔高度关系来看,观测与模式的空间相关性偏弱。此外,模式能够表现出降水强度(频率)主要随海拔高度升高而减小(增加)的特征,但绝大多数站点在模式中的降水强度(频率)与海拔高度的负(正)回归关系要弱(强)于观测结果。     

1961—2008年淮河流域主汛期极端降水事件分析

利用淮河流域117个台站1961－2008年主汛期（6－8月）逐日降水资料,采用降水百分位数法划分极端降水阈值,建立极端降水事件时间序列;在此基础上揭示淮河流域极端主汛期降水事件时空演变特征。结果表明：淮河流域主汛期极端降水总量年际变化大,其强弱与旱涝格局基本对应。极端降水事件发生频次的多寡很大程度上影响着淮河流域主汛期降水量。一致性分布是淮河流域主汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态,其发生频次空间上可分为流域中东部、中北部、西南部、西北部及南部5个主要区域。极端降水事件总体上有增加趋势,特别是流域     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究 I. 基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上, 利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料, 从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力。结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好, 而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差, 模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟。(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力, 而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差。(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势, 但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差。模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟。模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可, 但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差。研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考。     

Changes in daily and monthly rainfall in the Middle Yellow River,China

Highly concentrated precipitation, where a large percentage of annual precipitation occurs over a few days, may include a high risk of flooding and severe soil erosion. Thus, areas with severe erosion such as the Loess Plateau in China are particularly vulnerable to highly concentrated precipitation events due to climate change. In this study, we investigated spatial and temporal patterns in the concentration of rainfall in the Middle Yellow River (MYR) from the last 56 years (1958–2013). We used daily and monthly precipitation data from 26 meteorological stations in the study area to calculate the precipitation concentration index (PCI) and the concentration index (CI). The southern and northern parts of the MYR were characterized by a lower CI with a decreasing trend, while the middle parts had a higher CI with an increasing trend. High PCI values occurred in the southern MYR, while lower PCIs with a more homogenous rainfall distribution were found mainly in the northern parts of the MYR. The annual PCI and CI exhibited positive trends at most stations, although only a minority of stations had significant trends (P < 0.05). At seasonal scales, CI exhibited significantly increasing trends in winter at most stations, while a few stations had significant trends in the other three seasons. These findings provide important reference information to facilitate ecological restoration and farming operations in the study region.     

SPATIO-TEMPORAL VARIATION CHARACTERISTICS OF EXTREMELY HEAVY PRECIPITATION FREQUENCY OVER SOUTH CHINA IN THE LAST 50 YEARS

This paper comprehensively studies the spatio-temporal characteristics of the frequency of extremely heavy precipitation events over South China by using the daily precipitation data of 110 stations during 1961 to 2008 and the extremely heavy precipitation thresholds determined for different stations by REOF, trend coefficients, linear trend, Mann-Kendall test and variance analysis. The results are shown as follows. The frequency distribution of extremely heavy precipitation is high in the middle of South China and low in the Guangdong coast and western Guangxi. There are three spatial distribution types of extremely heavy precipitation in South China. The consistent anomaly distribution is the main type. Distribution reversed between the east and the west and between the south and the north is also an important type. Extremely heavy precipitation events in South China mainly occurred in the summer-half of the year. Their frequency during this time accounts for 83.7% of the total frequency. In the 1960s and 1980s, extremely heavy precipitation events were less frequent while having an increasing trend from the late 1980s. Their climatological tendency rates decrease in the central and rise in the other areas of South China, and on average the mean series also shows an upward but insignificant trend at all of the stations. South China＇s frequency of extremely heavy precipitation events can be divided into six major areas and each of them shows a different inter-annual trend and three of the representative stations experience abrupt changes by showing remarkable increases in terms of Mann-Kendall tests.     

中国区域性极端降水事件及人口经济暴露度研究

基于中国1960-2014年771个气象站的逐日降水资料,选取有效降水序列95百分位数作为极端降水阈值,将既定持续时间尺度和连续面积上超过阈值的降水事件定义为区域性极端降水事件。采用强度-面积-持续时间（Intensity-Area-Duration,IAD）法,根据极端降水事件空间和时间上的连续性特征,对不同持续时间的区域性极端降水事件演变趋势及暴露于极端降水事件下的人口和国内生产总值进行研究。结果表明:（1）相对强度最大的区域性极端降水事件主要集中在1960-1968、1991-1999和2006-2013年3个时段;（2）区域性极端降水事件最强中心主要分布在长江以南和东北地区,发生在北方的多为单日极端降水,南方多为持续多日的极端降水;（3）1960-2014年区域性极端降水事件影响面积有所增大,相对强度变化不明显;（4）暴露于极端降水事件影响区域内的人口和国内生产总值均呈显著增大趋势,暴露人口最多的年份在1983年,达到2408万人/d,暴露国内生产总值最多的年份在1998年,达到20亿元/d。      

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。     

中国东部夏季（6—8月）降水的一种客观分型方法

对中国东部１２７站４７年（１９５１－１９９７）夏季（６－８月）的降水距平百分率数据进行客观分类,分析了我国东部夏季主要雨型的空间和时间特征。应用Ｗａｒｄ方法对上述数据进行了分类计算,并将此分类计算结果作为Ｋ－均值方法进行分类的初始类（凝聚类）,通过逐个修改,得出最终分类。经过比较,应用上述两种方法相结合的算法得出的中国东部夏季三类雨型的空间分布特征与目前国家气候中心业务工作中常用的三类雨型的空间分     

不同站网对极端降水事件变化监测的影响

利用1961—2011年51年的日降水资料,以2400多站组成的国家级站网为基准,通过分析不同站网对中雨日数、大雨日数、强降水量和极强降水量4种极端降水指数监测差异,对中国不同地面观测站网对中国极端降水事件的代表性进行了评估。研究发现,各站网对极端降水事件变化的时间和空间分布监测精度由高到低依次为:基本基准站网,基本站网,基准站网,GCOS站网。GCOS站网和基准站网对各降水指数的空间分布的影响与标准站网相差较大。基本基准站网和基本站网对各极端降水指数变化方向及变化速率的空间分布与标准站网非常一致,但在西南地区北部、东北中东部地区、长江中游北侧局部地区的观测精度仍然不理想。     

精细化要素客观预报中的站点差异性研究

以山东省乡镇级精细化要素预报为例,预报站点由县级123个增至1 561个。在精细化要素客观预报方法开发中,如何处理多量预报站（格）点问题？利用山东省稠密的区域自动站观测资料,通过分析不同站点空间分辨和地形属性的观测要素的统计学差异,研究各种气象要素的站点差异性。结果表明：温度、降水等要素具有明显的局地小气候特征,需要更高空间分辨率的预报站点来捕捉;市区、郊区以及不同高度山区等站点间最低气温各分位数统计值差异均较大,但相关系数较高,且频率分布形态相似;风对地形更敏感,不同测站间相关系数较低,分位数统计值和频率分布形态差异均较大。上述结果可为精细化要素客观预报业务中的站（格）点处理提供理论和技术支撑。     

近30年西藏汛期强降水事件的时空变化特征

利用1980-2008年汛期(5～9月)西藏38个气象站逐日降水量资料,定义了西藏强降水标准,并采用REOF、SSA等统计方法,分析了汛期强降水发生频次的时空分布特征。结果表明,西藏地区汛期强降水发生频数自东南向西北逐渐减少,但总体呈不明显的增多趋势,即从20世纪80年代中期开始减少,90年代中期降至最少,之后逐渐增多;频数存在5个异常分布空间型,即南部型、沿江型、东部型、北部型和东南部型。各空间型的强降水发生频数随时间变化均不同,其中南部型、东南部型表现为减少趋势;沿江型、东部型和北部型表现为增多趋势。汛期强降水发生频数的准2～3年和准5～6年周期在5个异常空间型普遍存在。     

2015—2019年甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布及天气形势特征

选取了甘肃平凉地区2015-2019年6-8月发生的27次短时强降水事件。利用自动站逐小时降水资料和高空探测资料,按照短时强降水阈值分类统计法和常规天气分析方法对甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布、影响天气系统及大气环境背景进行了统计分析。结果表明：6月短时强降水频次少,强降水高发区为六盘山山区;7月频次明显增多,活跃地区为静宁、崇信、泾川一带;8月频次及强度达到峰值,密集区为平凉北部的崆峒山区、崇信南部河谷地带。6月短时强降水日变化呈现单峰型特征,以午后居多,1 h降水量在20-30 mm段发生频次最高,占6月频次的80%以上;7月和8月日变化呈多峰型结构,夜间短时强降水频次增多,1 h降水量大于30 mm的频次显著增加,约占7月和8月总频次的40%。分析总结了平凉地区短时强降水天气类型,即高空低槽类、副热带高压类、西北气流类。另外,对表征动力、水汽、不稳定条件的环境参数统计分析,结果显示K指数、CAPE、T₈₅₀-T₅₀₀、Q₈₅₀、θ_se-850等物理量平均特征值对平凉地区强降水预报有较好的指示意义。     

近40年内蒙古候降水变化趋势

基于1964—2003年内蒙古44个站日降水量数据,进行了前20年 (1964—1983年)、后20年 (1984—2003年) 候降水变化的聚类分析,得到了最佳聚类数和各聚类的台站组成及其空间分布情况,对前20年和后20年候降水中值的变化情况、候最大降水量出现时间、各聚类的整体特征等进行了分析,并进行了候 (5 d) 和11 d降水中值极图的对比。结果表明:内蒙古不同地区的候降水变化格局存在经向地带性,但站点海拔的差异使这种地带性有所模糊;前、后两个20年候降水的变化格局较为复杂,大多数站点在一些候降水有显著变化,既有降水显著增加的候,也有降水显著减少的候;候最大降水出现的时间和量值有一定变化。