中国夏季雨日降水量的概率分布

利用全国174站夏季逐日降水资料估计了雨日降水量的无条件和有条件概率密度函数，并递推得各站1至20d内最大日降水量的概率分布及10d、20d内最大日降水量≥10mm、≥25mm、≥50mm的概率。主要结果是：在无条件和前一天有雨或无雨条件下雨日降水量r分布的形状参数α都小于1，且差别不大，而绝大部分站无条件下的尺度参数口大于前一天无雨条件下的卢。而小于前一天有雨条件下的β；无条件和分条件下，雨日降水量的均值和方差的地理分布都是东南沿海地区大于西北内陆地区，且绝大部分站无条件下的纵盯。分别大于前一天无雨条件下的μ0、α^20，而小于前一天有雨条件下的μ1、α^20；Γ分布能较准确地逼近前一天无雨和前一天有雨两种条件下雨日降水量的样本频率分布；10d、20d内最大日降水量≥10mm、≥25mm、≥50mm概率的地理分布，都是东南沿海地区大于西北内陆地区，与同样等级的样本频率的地理分布非常接近。广西西部、云南东部一带为高值区，安徽南部、江西北部一带为次高值区。     

一种由单值预报生成定量降水概率预报的方法及初步应用

利用1981年1月1日至2003年12月31日淮河流域59个站的降水观测及同时段美国GFS集合预报模式回算的24 h降水量集合平均预报资料,建立条件亚正态分布函数的概率预报模型并得到集成预报.针对淮河流域子流域的试验结果表明:新方法生成的集成预报的均方根误差在所有子流域和各个季节的误差都有显著降低,其中蚌埠至洪泽湖流域6月的均方根误差降低了3.11 mm.4个子流域通过该模型得到的集成预报的Brier技巧评分在0.16～0.61,说明该集成预报在整年都具有一定预报价值.在淮河上游大坡岭至息县流域,当实际日面雨量阈值为0.00～7.82 mm的预报时,夏季的集成预报出现不同程度的低报;但当实际日面雨量阈值为18.12 mm时,夏季的集成预报表现出较好的可靠性.百分位评估则进一步表明该集成预报能较好地预报出小量级的面雨量,而对30.00 mm以上面雨量的预报能力相对较弱.     

克孜尔水库上游流域蓄水前后降水变化特征

分析拜城气象站1959-2006年降水资料发现,降水量以15．7mm／10a速率增加,新疆克孜尔水库1991年水库建成蓄水后其上游流域的年降水、主汛期降水、冬季降水和夏季降水均显著增加,雨日及中雨以上日数、年最大连续降水日数和年过程最大降水量也呈显著的线性增加趋势,过程最大降水量、日最大降水量、雨日平均降水强度等均增加,而年最大连续无降水日数呈显著的线性下降趋势。上述降水特征量的变化对流域水资源的合理利用、水库科学调度安全运行等提出了新的挑战。     

广西6、7月份若干日内最大日降水量的概率分布

对广西16站用6、7月逐日降水量资料估计了日降水量的条件概率密度函数,并递推得1～20天内最大日降水量的概率分布.主要结果是:分布能较准确地逼近前一日有雨和无雨两种条件下日降水量的样本频率分布;大多数站在10日内最大日降水量在20～30毫米的概率最大,约0.2,20日内最大日降水量在30～50毫米的概率最大;北海和钦州10、20日内最大日降水量达100毫米以上的概率明显大于其它站.     

淮河流域夏季降水异常与若干气候因子的关系

基于旋转经验正交函数分解 (REOF) 方法探讨淮河流域1961—2010年夏季降水与厄尔尼诺/南方涛动 (ENSO)、北大西洋涛动 (NAO)、印度洋偶极子 (IOD)、太平洋年代际振荡 (PDO) 之间的关系,并进一步分析各气候因子不同位相单独以及联合对淮河流域夏季降水的影响。结果表明:淮河流域夏季降水与ENSO,PDO,NAO,IOD等气候因子具有较稳定的相关性,其中,PDO和IOD是影响淮河流域夏季降水的关键因子,且PDO与夏季降水呈显著负相关关系;各气候因子的冷暖位相单独及联合对淮河流域夏季降水的影响不同,PDO的冷期以及NAO,IOD冷位相使流域北部的夏季降水量呈显著增加趋势,PDO分别联合ENSO,NAO和IOD的冷、暖位相对流域北部地区和淮河上游地区的夏季降水影响显著。     

中国夏季分级雨日的时空特征

利用1961～2005年中国565个台站的逐日降水量观测资料,运用线性回归等统计方法对我国夏季(6～8月)降水进行了日雨量分级研究.按日雨量大小依次分成痕量(无记录)、微量(≤1 mm/d)、小雨(1.1～9.9 mm/d)、大雨(10～49.9 mm/d)、暴雨(50～99.9 mm/d)和大暴雨(≥100 mm/d)6个等级,而把小雨～大暴雨4个等级的雨日量总和称为有效雨日.年平均痕量雨日东西差异以东亚夏季风气候北缘为分界线,该线以西地区痕量雨日数大于以东地区.有效雨日的分布表现为西北地区最少,东部地区从西南至华南地区依次向北递减,其中东北地区东部的雨日数要大于西部.近45年来有效雨日的趋势分布表现为长江流域中下游、西北地区的新疆等地雨日增加,而黄河中下游等地区雨日减少.痕量雨日在我国基本为负趋势.微量雨日除我国西北地区为正趋势以外,其他地区均为负趋势.西北地区有效雨日增多主要来自于小雨雨日的贡献,长江-江南的有效雨日增多来自于大雨和暴雨雨日的贡献.西南和环渤海地区的有效雨日减少来自于大雨雨日的减少.     

南四湖流域暴雨分布特征及可能日最大降水量计算

利用南四湖流域11县市1971～2007年的暴雨资料,分析南四湖流域首次和末次暴雨的开始和结束时间以及暴雨的时空分布特征,发现南四湖流域暴雨的时空分布差异较大,但日降水极值的概率分布却有一定规律,呈Λ(x)型渐进分布。利用耿贝尔分布计算南四湖流域多年一遇的日最大降水量极值,计算的未来10年、20年、40年的日最大降水量与历史上10年、20年、40年的日最大降水量重现期基本一致,对未来50～200年的估算值也具有一定的参考价值。     

1971-2018年高要降水的气候特征

利用高要站(59278)1971—2018年的逐日降水资料,通过数理统计、最小二乘法等方法对高要的降水气候特征进行分析。结果表明:高要平均年降水量为1 664.2 mm,年降水量最多2 221.0 mm(2008年),最少1 239.7 mm(1977年);四季占全年降水量的分布为:夏季春季秋季冬季;平均年雨日(日降水≥0.1 mm)为151.9 d,年雨日最长188 d(1975年),最短117 d(2011年),月雨日最多26 d;年雨日总体上呈明显下降趋势,大致每10年减少4.7 d;全年的不同等级降水分布为:小雨日(102.9 d)中雨日(28.6 d)大雨日(14.6 d)暴雨日(5.1 d)大暴雨日(0.6 d),其中大雨以上等级降水集中出现在5、6、8月。     

淮河流域水汽收支的若干特征

利用欧洲中心１９８０－１９８６年７年逐日资料和同期淮河流域的降水资料,计算了该地区的大气水汽汇的时间变化和空间分布,并分析了它们与降水量和蒸发量的关系。结果表明：淮河流域的７年平均降水量为８５７．５ｍｍ,年蒸发量为８４２．０ｍｍ,水汽收支大致相当。水汽汇的年际变化较大。７年平均水汽汇最大值在淮河上游信阳一带,最小值位于流域东部。淮河流域平均降水在７月份最大（２１１ｍｍ）,蒸发量同时达到最大（１６７     

2007年淮河流域大洪水的雨情、水情分析

利用淮河流域实测降水资料和水文资料,分析了2007年夏季淮河流域大洪水期间的降水时空分布、气候统计特征以及水情特征,并与历史同期进行了比较.结果表明,2007年淮河流域汛期强降水过程集中在6月29日至7月26日,强降水主要分为四个时段,淮河干流四次洪峰对应着4个强降水阶段,累积降水量越大,相应的流量越大,洪峰水位也越高.2007年汛期淮河流域平均降水量少于1954年,和2003年基本持平,但淮河中上游降水集中,降水强度大,持续时间长,从而导致了淮河流域出现1954年以来最大的洪水.     

江淮地区不同相态降水日数变化特征

基于1960—2013年106个地面气象站观测数据,对江淮地区雨、雪、雨夹雪及冻雨4种相态降水日数气候特征、月际分布、年际变化、长期趋势以及各相态降水日数与纬度、海拔高度之间关系等方面进行探讨,结果表明:江淮地区全年降雨日数为各相态降水日数之最多,空间分布上呈南多北少的分布特点,雪日数空间分布与雨日数相反,为北多南少;雨夹雪和冻雨日数主要表现为纬向差异,东部沿海少于西部内陆;在近54a中,各相态降水日数区域平均值均呈减少趋势,其中雨、雪、雨夹雪减少趋势显著;从各站点降水日数变化趋势的空间分布看,虽然各相态降水日数普遍以减少趋势为主,但冻雨显著减少的站点最少;除降雨主要出现在3—8月,其他相态的降水出现较多的时段为11月至翌年3月;4种相态降水日数中,降雪和冻雨日数与海拔高度关系最为密切,呈显著正相关,其次为雨夹雪。     

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     

沿淮地区秋季连阴雨综合指数构建及其变化特征

基于安徽省沿淮地区10个国家气象站1960-2019年观测资料、灾情资料和7种地方连阴雨监测指标,在评估7种地方指标适用性的基础上,采用加权综合指数法和线性趋势法,构建了沿淮地区秋季连阴雨综合指数,分析了时空变化特征。结果表明:江苏指标对沿淮地区连阴雨监测的适用性最好,连阴雨综合指数由连阴雨总日数、连阴雨总降水量线性组成,权重分别为0.8和0.2。按照综合指数,将连阴雨强度分成重度、中度、轻度3级,分级结果与灾情实况较吻合,重度连阴雨和中度连阴雨TS评分分别为100%、88.9%。秋季连阴雨在20世纪70年代到80年代前期及近10年发生频率高、强度大,尤其是2016年和2017年的连阴雨,强度居历史前2位。沿淮地区连阴雨年数东部和西部的多于中部的,重度连阴雨阜南的最多,五河的最少。     

基于贝叶斯原理降水订正的水文概率预报试验

利用淮河流域加密站点2008年6月1日—8月31日逐日降水资料、对应的T213模式的24 h, 48 h以及72 h集合预报,采用贝叶斯模型平均 (Bayesian Model Averaging,BMA) 方法对集合预报15个成员的降水预报进行了概率集成与偏差订正,采用排序概率评分 (CRPS)、平均绝对误差 (MAE) 对BMA的订正结果进行检验,并将订正后的降水预报输入VIC (Variable Infiltration Capacity) 水文模型中进行水文概率预报。结果表明:经BMA订正后的24 h, 48 h, 72 h降水预报精度较订正前有所提高;BMA模型给出的有效区间 (第25百分位数至第75百分位数) 预报将实况降水量包含在内的可能性比订正前更大;由水文概率预报检验指标分析可知,经BMA订正的降水集合预报,由VIC水文模型模拟得到的径流量变化趋势与实况较吻合。     

Probability Distribution of Summer Daily Precipitation in the Huaihe Basin of China Based on Gamma Distribution

The probability distribution of precipitation in the Huaihe basin (HB) is analyzed with the shape and scale parameters of a Gamma distribution.The summer daily precipitation records of 158 meteorologic...     

基于重组降水集合预报的洪水概率预报

采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报。为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列。使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡岭-息县、淮河上游息县-王家坝和汝河-洪河上游3个子流域的12次洪水过程的洪水概率预报,并对1988年9月7日和1991年7月31日两次洪水概率预报进行个例分析。结果表明:相对于单一确定性预报,通过条件亚正态分布模型生成降水集合预报后,再经过Schaake洗牌法空间相关性重新组合的降水集合预报,捕捉洪峰出现时间和流量的能力更强。对洪水概率预报来说,降水概率预报更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计的目的,并尽可能综合了降水预报不确定性因素,同时也说明维持变量原有的空间相关特征对于降水概率预报具有重要意义。     

淮河流域夏季降水空间变率研究

在GCMS(大气环流模式)中,降水空间分布描述在陆面水文参数化中非常重要.利用1998-2003年淮河流域一个网格区域内32个站夏季逐小时降水资料,分析降水在区域内统计特征,并利用统计特征及一个随机降水离散方案实现平均降水强度在区域内分配.结果表明,在区域内降水空间分布是非均匀的,区域内的平均降水强度和区域内降水分布面积之间有密切关系,取一定平均降水强度间隔,降水分布面积和发生频率满足固定的分布形态.随机降水离散方案可以较好实现降水在区域内分配.     

历史上的淮河洪水

2003夏季淮河流域发生了自1991年以来最为严重的洪涝灾害。为了更进一步认识淮河洪水的历史背景，根据史料反演得到的历史上淮河流域洪涝资料以及降水量观测资料分析了1470-2002年该地区的洪涝发生情况。根据淮河流域的洪水在全国范围降水分布和其他地区的关系分类，淮河降水主要有两种类型：第一种是长江淮河型，雨带集中在长江下游，也包括淮河；第二种是华北南部型，降水主要集中在华北南部和淮河。通过分析这两种类型的降水分布与对应的500hPa高度场的关系，得知淮河洪水和大气环流的异常有着紧密的联系，进一步研究洪水发生的规律，了解其形成的大气环流机制将有助于淮河的防洪抗汛工作。     

近50年华东地区夏季异常降水空间分型及与其相联系的遥相关

利用中国华东地区91个站点1961～2007年夏季 (6～8月) 逐日降水资料和NCEP/NACR再分析资料, 用旋转经验正交函数 (REOF) 方法将华东地区夏季降水场分为5个区域, 即I区 (闽赣地区)、II区 (江南)、III区 (长江中下游地区)、IV区 (江淮) 和V区 (黄淮)。这5个区域的夏季降水周期显著不同, 当I区降水的年际周期性强 (弱) 时, II、III、IV、V区降水年际周期性弱 (强)。I～V区夏季降水的年代际及年际变率的年代际变化显著, 且在年代际降水较少或由多变少或由少变多的转换时段, 容易发生较大的年际变化。各区降水异常形成的局地成因有所差别。其中, 江南南部、江南、沿江 (长江中下游) 受低层异常反气旋控制, 该异常反气旋使得这些地区出现水汽辐散, 与异常的非绝热冷却结合, 造成异常下沉气流, 导致干旱发生。对于江淮之间的地区, 由南侧异常气旋性环流和北侧反气旋环流的西部辐散气流控制, 造成水汽向南北两侧辐散, 导致降水偏少; 对于黄淮地区干旱, 可归因于位于蒙古高原上的反气旋异常和位于西太平洋上的气旋性异常之间的异常偏北气流造成该地区水汽的异常辐散所致。华东5个区域的夏季降水和不同类型的遥相关有关。闽赣地区降水受欧亚-太平洋型 (EUP) 遥相关影响; 江南地区降水则可能受东亚-太平洋型 (EAP)/太平洋-日本型 (PJ) 影响, 亦与太平洋-北美型 (PNA) 存在可能的联系; 长江流域则可能受东大西洋型 (EA) 和EAP型影响; 江淮地区降水则明显地受EA/EUP和PJ/EAP的共同影响, 而黄淮降水则与源于地中海地区向东北传播且通过北极涛动 (AO) 产生影响的波列存在联系。这5个区域的夏季降水异常还和东亚地区位涡、 南海夏季风、 Niño3、Niño4区海温、西太平洋副高变动等因子有关。     

全球变暖背景下江淮地区降水强度分布结构变化的特征分析

利用1961～2006年江淮地区80个站点的逐日降水资料,根据百分位数确定极端降水阈值的方法,比较了全球气候变暖背景下该区域降水强度的分布结构特征。结果表明,在全球气候典型暖异常的年份里,江淮地区极端降水日数占总降水日数的比重比冷年增加30%以上,极端降水总量的比重增加13%左右;而微量降水日数所占比重比冷年减少近60%,微量降水总量减少了80%,说明全球变暖后江淮地区降水强度分布结构呈现弱降水减少,强降水增多的显著两极分化特征,且该特征在江淮地区基本一致。冬、夏季对比表明,冬季的变化幅度比全年和夏季更大。可见全球变暖背景下未来江淮地区降水强度分布结构出现两极分化趋势可能性增加。