青藏高原春季土壤湿度与夏季降水的关系

应用SVD方法对1981—2018年青藏高原春季土壤湿度和高原地区夏季降水进行诊断。结果表明:土壤湿度前两个模态累积协方差百分比达到了61.15%,左右场展开序列的时间相关系数均为0.78,反映两场关系的主要特征。土壤湿度场表现出南北相的一致性,而降水场的一致性较差。第一模态说明青藏高原北部春季土壤湿度较大时,对应高原北部地区和东南部地区夏季降水偏少。第二模态说明高原大部分地区春季土壤湿度较大时,高原北部、中部地区夏季降水偏多,南部夏季降水偏少。从合成500 hPa环流场和可降水量场看,在高原春季土壤湿度偏大的年份,环流形势表现为"-+-"形式,正距平中心位于高原南部和印度北部地区,且有槽存在时,会导致地面降水量增多。     

哈萨克斯坦共和国不同区域降水的变化特征

基于哈萨克斯坦5个代表站的降水资料,利用一元线性回归法、Mann-Kendall突变检验和Morlet小波的方法,分析历年降水变化特征,结果表明：东部和中部降水呈减少趋势,其余为增加趋势,东部于1962年发生突变,西部和中部分别于1970年和1984年发生突变。东部春季和夏季的降水呈减少趋势,秋季和冬季为增加趋势。西部的春季、秋季和冬季降水呈增加趋势,夏季降水呈减少趋势。北部春季和秋季降水为增加趋势,夏季和冬季降水呈减少趋势。南部的春季、夏季和秋季降水呈增加趋势,冬季降水呈减少趋势。中部春季、夏季和秋季的降水呈减少趋势,冬季降水呈增加趋势。哈萨克斯坦不同区域的降水量均存在多个尺度的周期变化,但其共同点是均存在2～3a和6a的短周期变化。     

山东淄博地区夏季降水变化特征分析

利用淄博地区8个气象站1980—2014年35a的逐月降水观测资料,分析了夏季和逐月降水量的变化特征以及夏季降水量的气候突变和变化周期。结果表明:从年际变化情况看,淄博地区夏季及各月降水量距平百分率年际振动幅度较大,波动幅度6月份最大,7月份次之,8月份最小,降水量的线性趋势夏季及7月和8月均为缓慢增多趋势,6月份呈缓慢减少的趋势,南部山区趋势最大,北部次之,中部、东部最小均未能通过a=0.05的显著性检验。全区8月份平均降水量在1997年之后出现显著增多趋势,为一突变现象,突变点出现在1981年;全区夏季平均降水量及6月份、7月份降水量未发生突变现象。夏季降雨变化周期主要表现在较小的时间尺度上,随着时间尺度的增大作用减弱。     

玉树地区近50年降水变化分析

利用玉树地区1957—2007年的逐月降水资料用气候均值和均方差方法计算了线性趋势系数,并采用蒙特卡洛显著性检验对玉树地区近50年来冬季、秋季、春季和夏季降水进行了分析结果表明降水量春、冬季及年降水量呈现增多趋势,而夏季降水呈现减少趋势,秋季持平。     

华中地区2030年前气温和降水量变化预估

根据区域气候模式对华中地区1961-1990年和2001-2030年的逐月平均气温和降水量的模拟值（0.5°×0.5°经纬度格点,A2情景）,以1961-1990年为基准,计算并分析了该区域未来30 a（2001-2030年）的年、季平均气温和降水量的变化趋势。对气温变化而言,未来30 a华中地区年平均气温呈上升趋势,平均升温0.3℃,东部增温大于西部;春、夏季平均气温上升,分别为0.1～1.3℃、0.8～2.2℃;秋季北部地区气温下降,南部地区气温升高;冬季平均气温下降0.0～1.0℃。就降水而言,未来30 a华中地区年平均降水量大部分地区呈减少趋势,空间分布有南增北减的特点;春、夏、冬季平均降水量大部分地区减少,冬季平均降水量的减幅要大于春、夏季;秋季大部分地区平均降水量增加。     

通辽市近50年气候变化分析

利用通辽市7个气象台站1959—2008年平均气温、降水量、日照时数资料,用趋势分析和累积距平、信噪比、F检验等方法,分析通辽市近50年的气候变化特征。结果表明:(1)年平均气温上升趋势显著,近50年增温1.9℃,且通过0.001显著检验,突变发生在1988年,近10年是最温暖时期。其中南部、西部升温较少,北部、东部升温较多。四季均温变化与年均温趋势一致,但略有差异。增温幅度最大为冬季,其次为春季,最小为夏季;突变时间最早为秋季、发生在1987年,最晚为夏季、发生在1994年。(2)年降水量呈减少趋势,近50年约减少71mm,且通过0.10信度检验,南部的库伦和北部的鲁北减少最为显著。四季降水量的变化不同步,夏、秋季减少,冬、春季稍有增加。年降水量呈阶段性变化,目前是降水量最少时期。年日照时数西南部及扎旗北部是增多的,其余地区明显减少。     

巴州地区近40年降水量变化特征分析

应用巴州地区11个站的降水资料进行统计分析,结果显示：1.40a来全地区年降水量及夏季、冬季降水量都明显增多,春秋季节变化不大.2.年降水量主要表现为全州一致的多雨或少雨空间分布型,其次为南部、北部地区的降水变化的相反趋势,春季降水的空间分布与年相似.3.全年和夏、秋季降水量都存在7.3a的主要变化周期.     

华中地区2030年前气温和降水量变化预估

 根据区域气候模式对华中地区1961-1990年和2001-2030年的逐月平均气温和降水量的模拟值（0.5°×0.5°经纬度格点,A2情景）,以1961-1990年为基准,计算并分析了该区域未来30 a（2001-2030年）的年、季平均气温和降水量的变化趋势。对气温变化而言,未来30 a华中地区年平均气温呈上升趋势,平均升温0.3℃,东部增温大于西部;春、夏季平均气温上升,分别为0.1～1.3℃、0.8～2.2℃;秋季北部地区气温下降,南部地区气温升高;冬季平均气温下降0.0～1.0℃。就降水而言,未来30 a华中地区年平均降水量大部分地区呈减少趋势,空间分布有南增北减的特点;春、夏、冬季平均降水量大部分地区减少,冬季平均降水量的减幅要大于春、夏季;秋季大部分地区平均降水量增加。     

辽宁省新旧气候平均值变化及影响分析

根据辽宁省61个气象站1961—2020年逐日气温和降水量数据，对比分析1991—2020年和1981—2010年新旧气候平均值变化及对辽宁省气候业务的影响。结果表明：1—11月平均气温、平均最高气温、平均最低气温均升高；10—12月降水量增幅最大。年及四季平均气温、平均最高和最低气温均升高，增幅自东部和西部山区向中部平原地区增大，中部区域增幅最为显著；平均气温和平均最高气温均以春季增幅最大，平均最低气温夏季增幅最大。年、夏季和秋季降水量减少，春季和冬季增加；7—8月降水量总体减少，东部山区和大连沿海地区降水量增加；7月下旬—8月上旬降水量增加，辽宁西部和南部地区增幅最大，为5%～6%，北部地区增幅最小。气候平均值改变后，四季平均气温及降水量评价等级均发生了变化。     

近48年陕西夏季降水场的时空变化特征

选用陕西78站1961—2008年夏季降水量,通过经验正交函数分解、小波分析和趋势分析等方法,分析了近48a陕西夏季降水量时空分布特征,结果表明:陕西夏季降水量主要呈全省一致型、南北反位相型和中间多南北少等三种典型场,其中第一模态(全省一致型)的解释方差为40.5%,因此其时间系数的变化基本上代表了全省夏季降水量的整体变化趋势;近48a陕西夏季降水整体呈增加趋势,M-K检验显示陕西夏季降水在1977年前后存在由少到多的突变;小波分析发现陕西夏季降水量存在13a的周期和3～5a的周期;降水趋势分析结果显示陕西夏季降水主要表现为关中、陕南一致增多,陕北长城沿线减少,其中关中中部和陕南东部、南部增多显著,通过了95%的显著性检验。     

夏季全国降水EOF展开与黑龙江省降水的关系

用EOF对全国160个站夏季降水展开，取前5个特征向量进行分析，发现全国主要有4种雨型分布，依次呈“＋－＋”、“＋－”、“－＋－”、“－“型。与黑龙江省降为第1种，即东北区及黄河下游多雨，江浪少雨， 长江中下游流域多雨；夏末雨带南退至长江以南，华南多雨，而中国中部为广大的少雨区。     

我国东部夏季降水异常主模态的年代际变化及其与东亚水汽输送的关系

本文利用1958～2000年ERA-40再分析每日资料和我国516台站降水资料以及EOF方法,分析了我国东部季风区夏季降水异常主模态的年代际变化特征及其与东亚上空水汽输送通量时空变化的关系.分析结果表明了我国东部季风区夏季降水的时空变化存在两种主模态:第1主模态不仅显示出明显的准两年周期振荡的年际变化特征且也有明显的年...     

对喜马拉雅山脉中段6个台站的气候变化分析

利用喜马拉雅山脉中段南、北两侧6个气象站1971-2007年逐月气温、降水资料,分析了该地区气候变化趋势、异常及突变特征。结果表明：喜马拉雅山脉中段南、北两侧年、季平均气温均呈明显上升趋势,冬半年升温幅度大于夏半年。年及夏半年平均气温均为随年代升高趋势,而冬半年气温在20世纪80年代较70年代略偏低,90年代后又逐渐升高。21世纪前7 a升温最为显著,较20世纪70年代升高0.6～1.1℃。1997年该地区南侧年平均气温发生突变,突变后增温趋势更加明显。20世纪90年代末以来,异常偏暖年份出现的几率明显增加,且南侧多于北侧。喜马拉雅山脉中段北侧年及冬夏半年降水均呈增多趋势。南侧年和夏半年降水呈减少趋势,冬半年为增多趋势。降水异常出现在20世纪80、90年代,21世纪后降水出现异常的概率明显减少。近40 a,北侧气候具有暖湿化趋势;南侧冬半年与之类似,但夏半年及全年呈暖干化趋势。     

安徽省近60年雨日、降水量及雨强的气候变化特征

采用安徽省15站近60年来的降水资料,研究了季节和年雨日、降水量及雨强的气候变化特征.结果表明：1）空间分布上,雨日、降水量"南多北少",雨强中北部地区相当,皆小于南部地区;雨日数南北在冬春季相差较大,降水量夏季最多、冬季最少,雨强上南北在春季相差较大;雨日、降水量及雨强在年和季节上基本呈现显著正相关关系.2）时间演变上,雨日在减少,降水量、雨强在增多（大）,且表现为两阶段的变化特征;小波分析显示约10 a的年代际周期变化,雨日上存在、降水量上在衰减、雨强上则不明显,约5 a、3 a的周期变化存在较多;雨日在春秋季减少明显,降水量春秋季减少,夏冬季增加但不明显,雨强尤以夏冬季增大明显;无论是年还是各季节的时间演变上,降水量与雨日、雨强均呈显著正相关,但雨日与雨强之间相关性则差些.     

基于GIS的黔南州近31年降水时空分布特征分析

本文利用贵州省黔南州12个国家级自动气象站1989-2019年的地面降水观测资料,采用线性回归方法、Kriging法、反距离权重法、滑动t检验等方法,分析了黔南州近31年降水的时空变化规律及突变特征,主要得出以下结论：（1）黔南州年平均降水呈东西部偏多、北部和中南部偏少的“川”字型分布,降水量有明显的增加趋势;（2）季节降水高值区围绕都匀为中心南北摆动,其中春、夏、秋三个季节降水呈增多趋势,冬季呈减少趋势;（3）月降水主要集中在4-8月,其中11-4月降水为东多西少的东西向分布,5-9月为南多北少的南北向分布,10月为北多南少的南北向分布;（4）降水突变总体表现为2000年左右由减少趋势向增多趋势突变、21世纪10年代初由增多趋势向减少趋势突变。     

一次陕西初夏暴雨过程的数值模拟及诊断分析

利用常规观测资料、陕西地面加密观测资料和NCEP再分析资料对2006年6月2日00:00(协调世界时,下同)至3日12:00陕西中部初夏的一次区域突发性暴雨进行了数值模拟和综合分析.结果表明受500 hPa冷涡底部短波槽、700 hPa切变线和地面偏东风气流的共同作用造成这次突发区域性暴雨.模式结果与实况降水情况基本一致,24 h降水模拟能够很好地体现暴雨过程的中心位置,暴雨区域的主要范围和暴雨形势的走向.垂直运动场和降水区对应较好.通过对位涡的分析可得到,此次暴雨过程中有一股很强的干冷空气从对流层顶向下传播,这种强干侵入的形式有利于强降水的生成.广义位温和对流涡度矢量异常的分布和垂直变化很好地反映了陕西这次暴雨过程的落区及其演变,并且对本次暴雨的预报有较好的预报指示意义.     

我国降水变化趋势的空间特征

利用1951年至1996年地面气象记录资料, 计算了我国全年和季节降水量长期变化趋势特征指数.结果表明, 我国长江中下游地区年和夏季降水量呈现明显增加趋势;北方的黄河流域降水表现出微弱减少趋势, 山东和辽宁省夏季雨量减少显著;但偏高纬度地区的新疆、东北北部、华北北部和内蒙古降水量或者增加, 或者变化趋势不明显.因此, 1997年黄河史无前例的断流和1998年长江特大洪水的发生, 均有其相应的区域长期降水气候趋势作为背景条件.研究还表明, 我国一些地区降水的季节性也发生了变化, 其中黄河中上游地区和长江中游地区春、秋季雨量占全年比例均有显著减少, 而河北东部、辽宁西部和东北科尔沁沙地春季降水相对增加.     

不同大西洋经圈翻转环流平均强度下中国气候的年代际响应特征

基于美国大气研究中心的CCSM3(Community Climate System Model version 3)模式,对淡水扰动试验中不同大西洋经圈翻转环流(Atlantic Meridional Overturning Circulation,AMOC)平均强度下,中国气候的年代际响应特征进行研究。结果表明:在年代际尺度上,中国区域地表气温和降水强度变化与AMOC强度变化的关系紧密,然而,不同平均强度下,中国气候的年代际响应特征不同。高平均强度下,中国区域地表气温升高,中国北部降水增多、南部降水减少;低平均强度下,则反之。不同平均强度下,中国区域年平均地表气温和降水EOF第一特征向量的空间分布存在显著差异:高平均强度下,地表气温呈现中国全区域一致的分布型,降水呈现自北向南的"-+-"型的雨带分布;低平均强度下,地表气温呈现中国区域南北反相的偶极子分布型,降水呈现自北向南的"-+"型的雨带分布。与低平均强度相比,在高平均强度下,EOF第一模态的时间系数的年代际变化尺度均更长。     

云南地区季降水量和气温的潜在可预报性分析

利用云南地区42年气候资料,使用低频白噪声延伸法和方差分析方法,估计了该地区季节降水量和季节气温的气候噪声方差和潜在可预报性。分析结果表明：（1）云南季降水量的气候噪声方差随着季节降水量的增加而增加,空间上主要是由南往北减小,夏季降水量的气候噪声方差显著大于其他季节,季气温的气候噪声方差则随着季节气温的减小而增加,空间上春、冬季由东往西减小而夏、秋季由南往北增加;冬季气温的气候噪声方差显著大于其他季节;（2）云南季降水量和季气温的潜在可预报性同样具有显著的季节变化和空间变化,云南春季的降水量和气温的潜在可预报性均显著大于其他季节,夏季降水量和气温的潜在可预报性均较其他三个季节小;春、秋季降水量潜在可预报性西部大于东部,夏季北部大于南部,冬季则是南部大于北部,云南季气温除夏季外均是西部大于东部。（3）季风和冷空气活动可能对云南地区的季降水量和气温的潜在可预报性有重要影响。     

Spatiotemporal variations in rainfall erosivity during the period of 1960–2011 in Guangdong Province,southern China

Rainfall erosivity, which shows a potential risk of soil loss caused by water erosion, is an important factor in soil erosion process. In consideration of the critical condition of soil erosion induced by rainfall in Guangdong Province of southern China, this study analyzed the spatial and temporal variations in rainfall erosivity based on daily rainfall data observed at 25 meteorological stations during the period of 1960–2011. The methods of global spatial autocorrelation, kriging interpolation, Mann–Kendall test, and continuous wavelet transform were used. Results revealed that the annual rainfall erosivity in Guangdong Province, which spatially varied with the maximum level observed in June, was classified as high erosivity with two peaks that occur in spring and summer. In the direction of south–north, mean annual rainfall erosivity, which showed significant relationships with mean annual rainfall and latitude, gradually decreased with the high values mainly distributed in the coastal area and the low values mainly occurring in the lowlands of northwestern Guangdong. Meanwhile, a significant positive spatial autocorrelation which implied a clustered pattern was observed for annual rainfall erosivity. The spatial distribution of seasonal rainfall erosivity exhibited clustering tendencies, except spring erosivity with Moran’s I and Z values of 0.1 and 1.04, respectively. The spatial distribution of monthly rainfall erosivity presented clustered patterns in January–March and July–October as well as random patterns in the remaining months. The temporal trend of mean rainfall erosivity in Guangdong Province showed no statistically significant trend at the annual, seasonal, and monthly scales. However, at each station, 1 out of 25 stations exhibited a statistically significant trend at the annual scale; 4 stations located around the Pearl River Delta presented significant trends in summer at the seasonal scale; significant trends were observed in March (increasing trends at 3 stations), June (increasing trends at 4 stations located in the Beijiang River Basin), and October (decreasing trends at 4 stations) at the monthly scale. In accordance with the mean annual rainfall over Guangdong Province, the mean annual rainfall erosivity showed two significant periodicities of 3–6 and 10–12 years at a confidence level of 95 %. In conclusion, the results of this study provide insights into the spatiotemporal variation in rainfall erosivity in Guangdong Province and support for agrolandscape planning and water and soil conservation efforts in this region.