1992—2021年三峡库区夏季小时强降水时空分布特征

三峡库区地处长江流域腹地，是典型的气象灾害频发区和生态环境脆弱区，夏季小时强降水（Hourly Heavy Rainfall,HHR）因突发性强、预测难度大等极易致灾。利用中国气象局国家气象信息中心提供的逐小时降水量观测资料，分析1992—2021年三峡库区夏季HHR和强降水事件（Heavy Rainfall Event,HRE）的精细化时空分布特征。结果表明，三峡库区夏季HHR局地性强、强度大，其降水量对夏季总降水量贡献大，且主要源于降水频次的贡献，库区东南部是高值中心。近30 a来，三峡库区夏季HHR降水量呈不显著增加趋势；HHR的降水量和频次日变化均呈双峰型，峰值分别出现在清晨和下午，且日峰值时间位相与地形相关。三峡库区夏季HRE以短历时（1～6 h）为主，其降水量多为20～60 mm，而长历时（>12 h）发生少，其降水量多为60～100 mm。短历时HRE多开始于下午，其最大小时降水量也多发生于下午，而中历时（7～12 h）和长历时HRE多开始于夜间，二者的最大小时降水量均多发生于清晨。     

利用二维极值分布模拟我国几个代表站的强降水概率特征

基于中国6个代表站5-9月的逐日降水资料,利用二维Gumbel-Logistic分布,研究了中国不同区域的过程降水量和日最大强降水雨量的联合概率特征。结果表明,各代表性台站的过程雨量和强降水雨量的联合分布均符合二维Gumbel分布。强降水雨量与过程降雨量联合分布所描述的极端事件是更小的小概率事件。相同强降水雨量条件下,过程雨量越大,重现期越长当强降水雨量增大时,同一过程雨量的重现期也延长。在同级强降水雨量出现的条件下,各地过程降雨量往往是愈往南方其条件概率愈大,而其出现的过程雨量也随之增大。这为研究强降水极端状况的全方位特征做出了新的试验．也曼加客观地揭示了极端气候事件的多方面概率特征．     

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析

客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。     

山西不同历时强降水的统计特征及趋势变化

利用山西省109站1981-2018年的短历时强降水资料,采用趋势系数、归一化、中尺度天气分析等方法,对1 h、3 h、6 h、12 h短历时强降水的极值、频次、日、月以及年代际等趋势变化和主要影响系统进行统计分析。结果表明:(1)极值空间分布具有山区大于盆地、南部大于北部,时效越短,极值分布的局地性越强等特点。(2)12 h内不同历时强降水出现频次具有"南高北低、山区高于盆地、东部山区高于西部山区、东南明显集中"的空间分布特点。(3)不同历时强降水集中出现在每年的7-8月,其中,1 h≥20 mm的短历时强降水出现频次最高。(4)1 h雨量≥20 mm、3 h雨量≥30 mm以及12 h雨量≥50mm强降水发生频次日内分布均为单峰型,6 h雨量≥50 mm强降水发生频次日内分布为双峰型。(5)1 h、3 h和6 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省东南部的增长速率最大;12 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省的东部和西部山区最大。(6)6 h和12 h与1 h和3 h短历时强降水的主要影响系统有明显差异,61%的6 h和12 h短历时强降水个例为系统性降水与多个中尺度强降水的组合造成。     

新疆伊犁河谷暖季不同历时短时强降水变化特征

利用新疆伊犁河谷高密度地面自动站逐小时降水观测资料,对2010-2022年暖季（5-9 月）短时强降水（flash heavy rain,FHR）逐1h、3h和6h时空分布特征进行分析,结果发现:伊犁河谷暖季不同历时短时强降水阈值空间分布具有一致性,1h、3h和6h极端降水阈值的平均值分别为 8.5mm?h-1 、12.6mm?（3h）-1和16.8mm?（6h）-1。不同历时FHR集中发生在5月中旬至8月中旬,其中6月最多,7月次之;不同历时FHR频次发生在中午13：00至下午18：00。不同历时FHR事件最大小时雨强的月分布与发生站次略有差异,除1h最大为62.6mm?h-1出现在7月外,其他雨强均出现在6月分别为89.9mm?（3h）-1、104.5mm?（6h）-1,较大值位于河谷东部和南部。伊犁河谷暖季不同历时FHR空间分布具有明显的不对称性特征,总体呈东高西低的分布格局,在南北方向上1h短时强降水呈北高南低,3h、6h短时强降水均无明显变化趋势。不同历时FHR降水贡献和发生频率的局地差异明显,存在多个大值中心,主要出现在新源县、昭苏县偏北地区、霍城县偏北地区、特克斯县偏西地区、尼勒克县偏西地区及伊宁县中部等地。FHR频次各站虽有显著差异,但未发生明显离散,地形对FHR的增幅作用显著。     

突变前后湖南株洲市设计暴雨参数变化特征

近年来,湖南株洲市暴雨呈多发之势,城市内涝日趋严重,排水防涝设计暴雨参数发生变化。利用湖南株洲市国家基准站1963—2017年逐分钟降水资料,通过滑动平均提取16个历时逐年最大降水量样本,探讨株洲市气候突变前后设计暴雨强度及雨型的变化特征。结果表明:湖南株洲市暴雨日数及年最大降水量在1983年存在一次显著突变,突变后暴雨日数增多、雨强增大,极端降水事件增多。突变前,各历时年最大降水量的变化趋势不一致且不显著,而突变后则均呈现明显增加趋势,且120 min及以上历时通过显著性检验。突变前后不同重现期下各历时暴雨雨量都有不同幅度的增大,且随着重现期增大、历时延长,雨量差值增大。短历时和长历时暴雨雨型突变后都出现雨峰位置前移、雨峰雨量增大现象,这在一定程度上解释了近年来株洲市城市内涝频发的原因。     

乌江流域极端降水时空分布特征及重现期分析

基于1960—2016年乌江流域41个气象站的逐日降水观测资料,利用线性倾向估计、滑动平均、累积距平等方法计算趋势系数和气候趋势,分析了研究时段内乌江流域年暴雨等级面雨量、年平均最大日降水量、年平均极端持续强降水次数和对应降水量的时空分布特征,分析表明:(1)乌江流域年暴雨等级面雨量和日数呈显著增加趋势(均通过α=0.05显著性水平检验),而暴雨强度呈不显著性增加趋势;5—10月各旬暴雨等级面雨量及日数变化基本一致,5月中旬至8月上旬呈单峰型分布,暴雨强度呈波动增减分布。(2)近57 a乌江流域年平均最大日降水量年代际变化比较明显。(3)乌江流域发生极端持续强降水年平均次数呈不显著的减少趋势,但极端持续强降水量呈不显著的增加趋势。采用耿贝尔极值Ⅰ型分布法计算了乌江流域5个代表站不同重现期日最大降水量值,发现不同站点日极端最大降水量重现期水平差异明显,重现期时间尺度存在临界点,约为50 a。     

雷达回波预测极端暴雨概率方法构建原理与应用研究

基于局地雷达回波基数据强度与雷达体扫面内相应地区强降水量之间的统计关系,并通过LucasKanade局部光流法分析下一小时可能影响该地区的回波区域,将这些区域定义为强降水影响系统的动态回波上游。同时分析雷达各层体扫回波情况,即考虑强降水系统的空间伸展程度。通过分析这些动态回波区域在当前时刻内(每10 min多层体扫信息)的时空变化特征,建立回波强度特征与局地降水的相关,进一步与改善的降水极值概率预测方法相结合,构建对下一小时局地暴雨重现期极值预测预警指标,为应急保障方案和及时应对决策提供技术支持与专业参考信息。整体方案以2006-2011年6-8月盐城多普勒天气雷达回波强度的基数据资料和同时段盐城雷达体扫范围内建湖气象站的小时雨量序列为基础,采用Lucas-Kanade局部光流法确定回波强度反映的降水系统时空动态上游,并利用皮尔逊III型方法和广义帕累托方法建立回波类别与建湖局地白天与夜间降水序列的统计概率关系,计算回波类别对应的局地极端降雨极值以及极值重现概率特征,构建降水系统的雷达回波动态综合特征与下一小时局地强降水极值概率间的统计关系指标,指标的相关性检验达到70%。该方法具有强降水多等级重现期极值预测能力,为下一小时临近极端暴雨预测预警提供了雷达监测动力统计优化方法。     

2007—2015年江西省短历时强降水时空分布特征分析

选取2007—2015年江西省1 895个地面气象站的降水观测资料,分别统计分析了20 mm≤1 h降水量＜30 mm、30 mm≤1 h降水量＜50 mm、1 h降水量≥50 mm、3 h降水量≥50 mm、6 h降水量≥50 mm短历时强降水的年际变化、季节变化、日变化和空间分布特征。结果表明： 1）从年际变化来看,1 h降水量≥20 mm短历时强降水的日数呈现增多的趋势。2）从季节变化来看,短历时强降水天气主要出现在4—9月,其中6月短历时强降水日数最多,1、2、12月最少;5—8月有超过80％的站点出现短历时强降水天气。3）从日变化来看,短历时强降水易发生在傍晚至上半夜时段,主峰值区出现在17—21时,次峰值出现在08—09时;4）从空间分布来看,不同降水强度的短历时强降水的发生日数均呈“西少东多”的空间分布特征,其中九江地区的降水日数偏少,抚州、鹰潭地区偏多。     

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。     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化的影响

应用北京地区20站1971—2010年降水记录及城市发展数据,采用百分位方法定义极端降水事件的阈值,分析了北京地区夏季极端降水事件的时空变化特征及城市化的影响。结果表明：(1)北京夏季极端降水阈值及频数存在较强局地性特征,基本沿地形高度分布,极端降水频数多发区与高阈值区不完全对应;(2)近40年极端降水频率及强度均呈现下降趋势,年际及年代际差异显著;(3)城市化发展不同阶段极端降水强度及频数均有不同的分布形态,城市化对城市不同区域极端降水影响不一样,城市化导致城市下风向近郊区极端降水强度、次数均表现为增多趋势;(4)城市对极端降水的影响还与天气过程强度有关,强天气背景下城市对极端降水频数的影响程度高于对降水强度的影响。     

江西省极端降水分类及特征分析

利用多种观测及再分析资料对江西省极端降水过程进行统计分类和天气学分析。采用百分位法、广义极值法对比计算江西省极端降水强度阈值标准,分析江西省极端降水事件的空间分布特征,筛选出2010—2019年江西省极端降水的典型过程,并进行天气学成因分析。结果表明：1） 江西省各站极端降水强度阈值空间分布差异较大,由西南向东北逐步增加,具有非常明显的地域性特征;2） 江西省典型极端降水过程发生在夏季（6—8月）,主要分为梅雨锋、强台风、西北气流类;3） 江西省梅雨锋类极端降水占典型极端降水过程的70%,该类极端降水具有稳定的大尺度环流形势,主要表现为南亚高压北跳至25°N以北,阻塞高压异常偏强,东北冷涡发展,副热带高压与大陆高压相结合,配合天气尺度稳定的切变线以及异常的西南暖湿气流,形成持续的水汽输送及异常的垂直上升运动中心。     

基于梯度观测小时数据的南岳山降水日变化特征

利用南岳山南坡不同海拔高度上的3个气象观测站2015年9月1日-2018年8月31日逐时降水资料,分析了南岳山降水日演变特征。结果表明:从山底到山顶总降水量逐渐增加,存在3个降水峰值时段,分别在清晨、午后和傍晚,清晨雨量峰值主要由该时段降水频次较高所致,午后与傍晚雨量峰值主要与该时段降水强度较大有关,山顶高山站与山底站降水量差异主要体现在午后与傍晚时段;小时最大降水量主要出现在午后至傍晚,山底站短时强降水出现时段较分散,山腰和山顶高山站短时强降水主要集中在午后至傍晚时段;持续时间小于等于6 h的短持续降水频次多于持续时间大于6 h长持续降水频次,其主要出现在午后至傍晚,长持续降水过程多出现在凌晨至中午,其对总降水量的贡献大于短持续降水。     

Mediterranean climate extremes in synoptic downscaling assessments

The behaviour of precipitation and maximum temperature extremes in the Mediterranean area under climate change conditions is analysed in the present study. In this context, the ability of synoptic downscaling techniques in combination with extreme value statistics for dealing with extremes is investigated. Analyses are based upon a set of long-term station time series in the whole Mediterranean area. At first, a station-specific ensemble approach for model validation was developed which includes (1) the downscaling of daily precipitation and maximum temperature values from the large-scale atmospheric circulation via analogue method and (2) the fitting of extremes by generalized Pareto distribution (GPD). Model uncertainties are quantified as confidence intervals derived from the ensemble distributions of GPD-related return values and described by a new metric called “ratio of overlapping”. Model performance for extreme precipitation is highest in winter, whereas the best models for maximum temperature extremes are set up in autumn. Valid models are applied to a 30-year period at the end of the twenty-first century (2070–2099) by means of ECHAM5/MPI-OM general circulation model data for IPCC SRES B1 scenario. The most distinctive future changes are observed in autumn in terms of a strong reduction of precipitation extremes in Northwest Iberia and the Northern Central Mediterranean area as well as a simultaneous distinct increase of maximum temperature extremes in Southwestern Iberia and the Central and Southeastern Mediterranean regions. These signals are checked for changes in the underlying dynamical processes using extreme-related circulation classifications. The most important finding connected to future changes of precipitation extremes in the Northwestern Mediterranean area is a reduction of southerly displaced deep North Atlantic cyclones in 2070–2099 as associated with a strengthened North Atlantic Oscillation. Thus, the here estimated future changes of extreme precipitation are in line with the discourse about the influence of North Atlantic circulation variability on the changing climate in Europe.     

Trends in Canadian Short‐Duration Extreme Rainfall: Including an Intensity–Duration–Frequency Perspective

Short-duration (5 minutes to 24 hours) rainfall extremes are important for a number of purposes, including engineering infrastructure design, because they represent the different meteorological scales of extreme rainfall events. Both single location and regional analyses of the changes in short-duration extreme rainfall amounts across Canada, as observed by tipping bucket rain gauges from 1965 to 2005, are presented. The single station analysis shows a general lack of a detectable trend signal, at the 5% significance level, because of the large variability and the relatively short period of record of the extreme short-duration rainfall amounts. The single station 30-minute to 24-hour durations show that, on average, 4% of the total number of stations have statistically significant increasing amounts of rainfall, whereas 1.6% of the cases have significantly decreasing amounts. However, regional spatial patterns are apparent in the single station trend results. Thus, for the same durations regional trends are presented by grouping the single station trend statistics across Canada. This regional trend analysis shows that at least two-thirds of the regions across Canada have increasing trends in extreme rainfall amounts, with up to 33% being significant (depending on location and duration). Both the southwest and the east (Newfoundland) coastal regions generally show significant increasing regional trends for 1- and 2-hour extreme rainfall durations. For the shortest durations of 5–15 minutes, the general overall regional trends in the extreme amounts are more variable, with increasing and decreasing trends occurring with similar frequency; however, there is no evidence of statistically significant decreasing regional trends in extreme rainfall amounts. The decreasing regional trends for the 5- to 15-minute duration amounts tend to be located in the St. Lawrence region of southern Quebec and in the Atlantic provinces. Additional analysis using criteria specified for traditional water management practice (e.g., Intensity-Duration-Frequency (IDF)) shows that fewer than 5.6% and 3.4% of the stations have significant increasing and decreasing trends, respectively, in extreme annual maximum single location observation amounts. This indicates that at most locations across Canada the traditional single station IDF assumption that historical extreme rainfall observations are stationary (in terms of the mean) over the period of record for an individual station is not violated. However, the trend information is still useful complementary information that can be considered for water management purposes, especially in terms of regional analysis.     

浑太流域降水极值的统计分布特征

基于浑太流域1966-2006年73个雨量站的日降水资料,建立了逐站年最大日降水量(AnnualMaximum,AM)序列和汛期4-9月日降水量<1.27mm.d-1的最长持续干旱天数(Munger Index,MI)序列,并对其时空分布规律进行了分析。采用广义极值(General Extreme Value,GEV)分布、广义帕雷托(General Pareto,GP)分布、韦布尔(Weibull,WB)分布、约翰逊SB(Jonhson SB,J-SB)分布、Burr分布和对数逻辑(Log-Logistic,L-LG)分布等6种极值分布函数对AM和MI序列进行了逐站分布拟合,结果表明,广泛应用的GEV分布整体拟合程度最好,有50个测站的KS检验统计量Dn<0.09,而未曾推广使用的Burr分布的拟合效果也非常好,有36个测站Dn<0.09。用GEV分布对50年一遇的AM和MI进行了估算,发现流域中心地区极端强降水和极端干旱的程度较高,分别为>208mm.d-1和>47d。     

近半个世纪辽宁省气温、降水极值特征分析

利用辽宁省53个气象站近半个世纪以来的气温、降水极值资料,分析了辽宁省气温、降水极值的时空变化特征。结果表明:辽宁省累年极端最高、最低气温具有区域性,辽西极端最高气温最高,辽东极端最低气温最低,累年极端日降水的局域性较强;最高气温极值多发生在6~8月,但有很多地区都出现在6月,最低气温极值最易发生在1月,降水极值在7月或8月出现最多;最高气温极值和日降水极值的趋势性较弱,而最低气温极值的升温趋势十分显著,且远大于平均气温的增幅;最高(低)气温极值异常主要存在5(4)个空间型,各空间型均存在一定的时间变化特征;最高、最低气温和日降水极值具有不完全一致的长、短周期,但分别以9年、18年、11年左右的周期振动最强;近46年来三个极值要素均出现过增温或减少的突变。     

广丰局地极端大风的雷达观测与成因分析

利用常规天气资料、自动站资料、江西WebGIS雷达拼图、风廓线雷达等资料,对2020年5月9日发生在江西省上饶市广丰区局地极端大风天气的回波演变特征和形成机理进行分析。结果表明：(1)广丰区国家气象观测站出现的35.5 m·s^-1极端大风,为该站建站以来的历史极值;(2)江西高空具有明显的高层辐散,配合高空槽、低层较强辐合和上干冷下暖湿的层结条件,为风暴发展提供了良好的动力条件;(3)导致广丰区极端大风天气的是A、B单体回波合并为超级单体回波后又发展成弓状回波结构所致;(4)江西东部走廊对大风的影响十分明显;极端大风过境时,具有气压上升,降水增大,风向突变,风速巨变,温度和露点下降等特征;(5)风廓线雷达上1 000 m以上低空突然风向逆转,风速突增是出现地面大风的信号。     

基于GEV分布的天山开都河洪水频率特征分析

本文选择天山开都河流域为研究区,基于巴音布鲁克和大山口2个水文站1957-2011年的日径流量观测资料,采用年最大值法（AM）抽取径流序列样本,用线性趋势法、Mann-Kendall趋势检验和Pettitt检验分析年最大日流量、春季最大日流量和夏季最大日流量序列的变化规律;并运用广义极值分布（GEV）对标准化的最大日流量序列进行拟合,分析洪水频率的变化特征。结果表明：提取的6个最大日流量序列均不存在明显的趋势性,且突变点不显著;其中巴音布鲁克站年最大日流量、春季最大日流量和大山口站年最大日流量序列近似服从Frechet分布,而大山口站春季最大日流量、夏季最大日流量和巴音布鲁克站夏季最大日流量序列则服从Gumbel分布。1980年代以来,开都河流域洪水的发生频次明显增加;巴音布鲁克站夏季洪水次数持续增加,大山口站春季和夏季洪水次数均呈增加趋势,且春季洪水出现时间均有所提前。春季显著升温与冬季降水增加,是春季融雪性洪水出现时间和水量变化的主要原因;而夏季降雨量和降雨频率显著增加,是夏季洪水形成与频率变化的主导因素。     

湖南省极端降水过程客观监测指标

利用1981-2010年湖南省97个地面气象观测站降水观测资料,基于二阶求导和尖顶突变模型等方法,分别对短历时降水序列和过程降水序列进行时间突变分析。结果表明：不同时间的最大小时累积降水量在时间上的突变点分别为12.0 h、6.1 h;过程降水持续时间突变点分别为10.0 d、4.4 d,不同持续时间最大降水量占过程总降水量的百分比及最大降水量在时间序列上的突变点分别为10.0 d、4.6 d和10.0 d、4.9d。建立的湖南省极端降水过程客观监测指标为：连续1-6 h、12 h最大降水量,连续1-5 d、10 d最大降水量和过程累积降水量及降水持续时间。指标的适用性通过与农作物因洪涝灾害的受灾率、成灾率及单位面积粮食减产量的相关分析验证。