1971—2013年长兴年降水结构时空变化特征

利用长兴地区1971—2013年逐日降水量资料,采用趋势分析、功率谱分析和GIS空间分析,探讨反映年内降水结构的2类指标:不同强度降水日数和降水相关极值的时空分布规律。结果表明:近43 a来,降水量变化呈微弱减少趋势,减少速率为6.61 mm/10a;不同强度降水日数变化差异明显,其中总降水日数和小雨日数呈显著下降趋势,减少速率分别为3.38 d/10a、3.17 d/10a,相比而言,中雨日数和大雨及以上日数呈波动趋势,变化不大。2002—2013年,最大连续降水量和最大日降水量较多年平均水平偏低,但呈现为显著上升趋势,上升速率分别为133.62 mm/10 a、46.37 mm/10a。准2~3 a是长兴年降水量最为明显的振荡周期。空间分布上,不同强度降水日数和降水极值大体上呈南北高、东西低的态势,高低中心分布差异特征明显,高值区主要位于和平以南、白岘和顾渚等地区,低值区主要在林城和小浦以西、长兴东部环太湖等地带。     

1981～2010年北京地区极端降水变化特征

采用北京地区20个常规气象站1981~2010年逐日降水数据,对北京地区极端降水的空间分布特征进行了分析。得到以下主要结论:1981~2010年,北京地区极端降水百分位数(第90、95和99个百分位数)阈值表现出较一致的空间分布特征,以第95个百分位数阈值计算的极端降水日数与降水阈值和降水量的分布有较大差异,极端降水量对总降水量的贡献可达30%~37%,极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似。近30年,北京地区多数站点的极端降水量、降水日数和降水强度呈下降趋势,极端降水量以上甸子、怀柔、平谷和观象台下降较为明显,可达到40 mm(10 a)–1以上,极端降水强度以顺义、海淀、观象台、大兴和上甸子等站下降较为显著,每10 a降水强度减小趋势可达4 mm d–1,极端降水日数变化分布与极端降水量变化分布类似,极端降水强度变化与降水量和降水日数变化的分布有明显不同。     

近46a重庆汛期极端降水量异常特征

利用重庆33站1961-2006年汛期(5-9月)逐日降水资料,定义了不同台站的极端降水阈值,统计出了不同台站近46a逐年汛期极端降水量,并进行时空分布特征分析。结果表明:重庆地区汛期极端降水量空间分布差异明显,一致性异常分布特征是最主要空间模态,空间分布可分为5个主要区域;各区代表站汛期极端降水量占总降水量的比重相当大;从长期变化趋势来看,整个重庆地区近46a来汛期极端降水变化趋势不显著;各区汛期极端降水主要存在着2~3a、5a左右的年际变化和11a左右的年代际振荡。     

黔西南近30a降水时空变化特征分析

利用贵州省黔西南州8个台站1982—2011年的逐月降水资料,采用Morlet小波分析、一元回归分析、Mann-Kendll法对黔西南州30 a降水序列变化进行分析,对小波的功率谱变化进行了检验,空间场及时间场上给出了黔西南州30 a的降水气候态年及四季分布。结果表明:黔西南州年降水存在多时间尺度特征,30 a时间尺度周期振荡明显,时间上表现为线性减少,空间分布表现为州西部及北部多,东部少;降水的年内分配极不均匀,每年6月前降水量呈逐月增大趋势,且增幅逐月增大,至6月达到年内最大值,之后月降水量呈下降变化,且变幅逐月减小;季节变化特征明显,夏季降水最多,占全年降水量的55%,冬季最少为5%;近30 a黔西南州降水量一直呈减少趋势,比较明显的突变点是1989年;Morlet小波分析结果表明黔西南州季节降水具有较明显的周期变化规律,30 a降水量在年际尺度上存在6 a、2 a的周期振荡。     

青海省 1961—2018 年侵蚀性降水时空变化特征

利用青海省41个气象站点1961—2018年逐日降水数据,采用常规统计学方法,统计逐年降水量/日数、侵蚀性降水量/日数,分析青海省降水和侵蚀性降水的时空分布特征。结果表明:青海省年降水量、降水日数、侵蚀性降水量、侵蚀性降水日数之间呈显著的幂函数关系,空间分布均从东南向西北逐步减少。从4个生态功能区分布来看,三江源地区年降水量最高,为469.3 mm,柴达木盆地全省最低,为99.4 mm;侵蚀性降水量柴达木盆地最低,为25.1 mm,东部农业区全省最高,为155.5 mm。1961—2018年青海省年降水量和侵蚀性降水量分别以8.1、4.7 mm/10a呈显著增加趋势,年降水日数表现为不显著的减少趋势,侵蚀性降水日数呈显著的增加趋势,变化速率分别为-0.5、0.2 d/10a。侵蚀性降水量和侵蚀性日数突变分别发生在2004年和2001年,突变后侵蚀性降水量和降水日数较突变前分别增加22.4 mm和0.7 d。1961—2018年青海省侵蚀性降水量和侵蚀性降水日数的贡献率平均为32.7%和6.5%,侵蚀性降水量和侵蚀性降水日数的贡献率分别以0.59%和0.21%呈显著增加趋势。     

辽宁人工增雨示范区降水云系与降水量分析

统计分析了1980～1999年辽宁人工增雨示范区内5～10月各类降水云系产生不同强度降水的降水次数和降水量特征。结果表明:降水时长与其相对应的降水次数呈反比关系,降水时长越长,其相应的降水次数越少;而降水时长与其降水量的分布则呈不规则的波动;降水时长为2～8 h的降水量对总雨量的贡献为66%,是实施人工增雨作业的最佳时段。     

1979~2015年青藏高原低涡降水特征分析

为了研究青藏高原低涡降水长期特征,利用1979~2015年高原低涡数据集、依照高原低涡降水范围,匹配高原各站逐日降水信息,对高原低涡降水特征进行统计分析。结果表明,青藏高原低涡降水量呈上升趋势,大值中心位于西藏那曲地区,呈向东南凸出递减分布,并以夏季低涡降水为主,全年和夏季高原低涡降水量与总降水量均存在明显的正相关关系。安多站高原低涡降水呈下降趋势,但对年降水的平均贡献率高达三成;那曲站与托托河站高原低涡降水在总体上却呈上升趋势,递增率分别为0.2 mm/a和0.7 mm/a,其中那曲低涡频数与低涡降水强度的正相关系数达0.66,而托托河低涡降水占总降水的百分比却呈下降趋势。高原低涡日降水量等级主要以小雨为主,但中雨却是低涡降水量的主要贡献者。趋势分析发现高原低涡降水递增中心位于青海北部,递增率达到0.9 mm/a,次中心在西藏西南部雅鲁藏布江沿线地区;同时,高原低涡引发小雨降水基本呈全区一致增加趋势,中心位于西藏东北部和青海西南部地区;中雨降水上升趋势主要集中在西藏西南部、青海地区以及四川西部,其中青海南部存在较为明显上升中心区,下降趋势主要分布在西藏北部和东部。     

近51 a安阳市降水特征分析

采用小波分析和滑动t检验等方法,对安阳市1961-2011年的降水资料进行分析研究,结果表明：1）安阳各站降水量变化趋势基本一致。夏季降水量和年降水量具有相同的变化趋势和位相,全市暴雨总日数变化与夏季降水量变化较一致,月降水量相对变率与月降水量百分比率在年内分布位相相反,最长连续有降水日数与最长连续无降水日数的年际变化基本上处于反相。2）安阳市降水日变化呈双峰双谷型,月降水量以7-8月为中心呈正态分布。3）春、秋、冬三季有效降水日数与降水量相关性较好,夏季降水量与暴雨日相关密切,暴雨对夏季降水量贡献显著。4）降水突变不明显。5）季、年降水量和降水日数存在多时间尺度特征,大尺度的周期变化嵌套着小民度的周期变化,不同的时间尺度对应的降水结构或日数增减不同。安阳市年降水量第1主周期为26a,年平均有效降水日数主周期为21a,暴雨日数主周期是19a,最长连续有（无）降水日数主周期是21a。     

开鲁县1954—2011年降水日数及降水量变化分析

利用开鲁气象站1954—2011年逐日降水量数据,分析了近58a降水量和降水日数的年、季变化趋势和气候倾向率以及4—10月不同等级降水日数和降水量的比例。结果表明:(1)开鲁58a平均年降水量为332.5mm,年平均降水日数64d,占全年总日数的17.5%,日降水量强度仅5.2mm;(2)年降水量与降水日数呈显著的正相关关系,降水日数多,降水量则多;(3)近58a年降水日数和降水量均呈显著的减少变化趋势,降水日数减少1.8d/10a,降水量减少13.2mm/10a;特别是1999—2011年日降水强度明显减小,年平均降水量仅277.5mm,比前45a平均减少了2成,春夏季干旱突出;(4)降水量和降水日数季节分配不均,夏季降水量占全年的70.3%,雨季集中,旱季明显;(5)作物生长季(4—10月)降水量级少,有效降水日数少,因此,发生干旱的概率高,特别是季节连旱,不利于作物的生长发育,严重制约着农牧业生产的发展。     

青藏高原中东部极端降水的时空变化特征

伴随全球气候变暖,极端降水事件明显增多,造成的灾害损失日益增加。青藏高原作为全球气候变化敏感区域,开展该区域极端降水事件时空变化特征研究有助于提升高原气候预测和防灾减灾能力。利用1961—2017年青藏高原中东部68个气象站逐日降水观测数据,通过百分位阈值法和线性倾向估计法,结合极端降水指数,分析该区域极端降水时空分布及变化趋势,探讨不同等级降水对总降水量的贡献。结果表明：青藏高原中东部地区各极端降水指数总体均由东南向西北递减,东南部是总降水和极端降水高值区,但该区域对整体降水量增加的影响较小。近57 a来,各极端降水指数整体均呈增加趋势,总降水量及其强度、强降水量、1日最大降水量和连续5 d最大降水量增加趋势显著,强降水量气候倾向率大于特强降水量,且强降水量占比明显增大,而特强降水量占比略有减小,表明强降水量增加对总降水量的贡献更大。强降水量和强降水、中雨日数与总降水量及其强度的变化趋势空间分布基本一致,区域东北部为显著增加区,中雨、强降水日数及雨量的增加导致高原中东部总降水量和极端降水量增加。