从小时尺度考察中国中东部极端降水的持续性和季节特征

相对于日降水量,小时尺度降水资料可以更准确地反映降水强度并描述降水过程,因而更适用于极端降水阈值确定及其特性研究.利用广义极值分布估计中国321个站最大小时降水量的分布函数,确定了5a重现期的小时降水强度阈值.阈值的空间分布呈现出明显的地域差异,西北地区阈值偏低,华北地区、长江中下游地区、华南沿海地区和四川盆地西部地区为高阈值中心.取各站5a一遇极端降水事件对其持续性特征和季节特征进行分析,发现在沿海地区、长江流域和青藏高原东坡极端降水事件的平均持续时间较长(超过12h);中国北部地区持续时间较短.在具有较大海拔落差的复杂地形区,极端降水事件较平原地区更快地发展到峰值.华南地区4月就可有极端降水事件出现,而中国北方地区要到6月底才出现极端降水;全中国大部分地区的年最晚极端降水在8-9月,但沿海地区、大陆南端和西南地区南部的少数站点在10月以后仍有极端降水发生.     

近25a重庆地区小时降水时空分布特征分析

利用重庆34个自动站1991—2015年逐小时降水资料,分别从降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值等方面分析了重庆时空分布特征。结果表明:(1)降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值在空间分布上具有一致性,高值区主要分布在东南部与西部,低值区主要位于东北部与中部。(2)降水比率、强降水占比、强降水频次及极大强降水在年变化上表现出波动起伏特征,且降水比率相对变化幅度较小,后三者表现出同相位的变化特点。在月变化上,降水比率呈双峰特征,后三者一致呈单峰特征。在日变化上,强降水高频次主要出现在03—05时,低频次主要是13—15时。(3)在强降水事件持续性上,强降水事件持续时间及其降水开始至最强降水时间的空间分布一致:高值区主要集中在东北部与东南部,而低值区主要分布在中部与西部。总体上看,持续时间越长,产生最强降水的时间越延后,且持续时间长的强降水事件主要产生在23时至次日04时。(4)第99、99.5、99.9百分位阈值与广义极值(GEV)分布函数5、10、20、50、100 a重现期阈值及极大强降水观测值在空间分布上与强降水具有一致性。     

广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用

利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显著性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。     

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。     

中国格点化日降水极值统计模型及阈值的选取

采用年最大值法（AM）及超阈值峰量法（POT）分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布（GPD）的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明：(1)POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;(2)为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;(3)阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90～94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94～97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97～99百分位数较为合适。     

黑龙江省短历时降水时空分布特征研究

以百分位法和空间系统聚类法为理论基础，利用GIS空间插值技术，分析近30 a(1991—2020年)黑龙江省短历时（1 h、3 h、6 h、12 h）降水时空分布特征。结果表明：黑龙江省短历时降水分布趋势与夏季降水量分布趋势差异较大；短历时降水极值分布较为分散，基本上在西部松嫩平原地区最高，北部大、小兴安岭地区和东南山区最低；短历时降水99%、95%和90%分位，在西部松嫩平原地区最高，向东南和东部两个方向逐渐降低，大、小兴安岭最低；短历时降水从极值到99%、95%、90%分位降水量迅速下降，短历时降水高值在总降水样本中出现比例较小；黑龙江省各短历时降水的极值和均值年际变化趋势基本一致，各短历时的极值均呈明显增加趋势，历时越短增加趋势越明显。     

辽宁地区夏季不同历时极端降水时空变化特征

利用1981—2015年辽宁省54个气象站降水观测资料,采用气候趋势系数、Morlet小波分析和Mann-Kendall突变分析等气候统计方法,分析了辽宁省夏季不同历时极端降水的时空变化特征。结果表明:1981—2015年夏季辽宁省西南部沿海、渤海北部沿海、黄海北部沿岸地区及大连市区为极端降水阈值大值区,辽宁省西部地区和东部山区极端降水阈值较小,极端降水强度的空间分布特征与极端降水的阈值相似。辽宁省夏季不同历时极端降水发生频次的分布特征基本相同,时间长期变化趋势不明显,主要表现为年际变化,存在3 a、5 a和8 a的变化周期,东部山区极端降水发生频次较多,环渤海沿岸和朝阳地区极端降水发生频次较少。近35 a夏季辽宁省24 h、12 h、6 h、3 h和1 h降水量极值的空间分布极不均匀,最大值与最小值分别差1.2、1.6、1.6、2.4倍和1.8倍。极端湿期长度最大值出现在新宾地区,为11.3 d;极端干期长度最大值出现在大石桥地区,为24.3 d。     

强降水事件的判定指标及评估研究

以江苏1961—2020年夏季(6—9月)强降水事件的监测为例,分析评估了多种强降水事件的判定指标,如以百分位法、Gamma分布法和重现期法为代表的频率匹配阈值法及考虑偏离气候态程度的异常度法。结果表明,由于降水事件的区域差异和季节内变化特征,强(极端强)降水事件判定指标的设计应分区域分时段讨论,且能定量反映降水强度大、相对气候态异常显著且发生概率少(极少)的特点。不同判定方法所强调的强(极端强)降水事件的特点不同,如百分位法Type-Ⅱ强调了降水极值的极少发生,异常度法突出反映大幅度偏离气候态的程度。不同指标所确立的阈值大小也存在明显差别,如对于江苏夏季极端强降水事件的判定,百分位法Type-Ⅱ阈值最高,其次是异常度法,分别相当于20、10 a一遇最大降水量,百分位法Type-Ⅲ和Gamma分布法则相当于5 a一遇最大降水量。在与降水相关的服务工作中,不同地区需制定更详细的地方标准来明确强降水事件的定义,增强服务用语的规范性。     

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。     

南京过去100年极端日降水量模拟研究

在南京过去100年日降水资料的基础上,利用极值理论中的区组模型和阈值模型分析了极端日降水分布特征.首先通过广义极值(GEV)模型模拟了日降水的年极值序列(AMDR),用极大似然估计(MLE)方法计算了模型的参数,并借助轮廓似然函数估计出参数的精确误差区间,同时采用4种较直观的诊断图形对模型的合理性进行全面评估,结果表明Frechet是区组模型中最适合描述极端日降水分布特征的函数.其次,将日降水序列分3种情景构建极值分布的阈值模型(GPD),考察了观测数据的规模对应用该模型的限制,重点讨论了如何针对给定观测样本选择合适的阈值收集极值信息.分析结果认为,长度不小于50年的气候序列,采用24 mm的日降水量作为临界阈值均能进行GPD分析.该阈值处于年降水序列第91个百分位附近,即对目前长度为50年左右的日观测资料,第91个百分位点以上的数据基本能满足GPD研究的需要.另外,根据GEV和GPD对未来极端降水重现水平的推断情况,GPD预测值的置信区间要比GEV的窄,极值推断的不确定性相对也较小,更适合用于研究中国目前规模不大的气候资料.最后,对GPD模型的形状参数和尺度参数进行变换,分别引入描述线性变化的动态变量,分析降水序列中潜在的变异行为对极值理论应用的影响.这种变异包括降水序列中长期的均值变化及百分位变化,从模拟结果看,暂未发现资料变异行为对极值分析产生显著于扰.     

Duration and Seasonality of Hourly Extreme Rainfall in the Central Eastern China

Compared with daily rainfall amount, hourly rainfall rate represents rainfall intensity and the rainfall process more accurately, and thus is more suitable for studies of extreme rainfall events. The distribution functions of annual maximum hourly rainfall amount at 321 stations in China are quantified by the Generalized Extreme Value（GEV） distribution, and the threshold values of hourly rainfall intensity for 5-yr return period are estimated. The spatial distributions of the threshold exhibit significant regional diferences, with low values in northwestern China and high values in northern China, the mid and lower reaches of the Yangtze River valley, the coastal areas of southern China, and the Sichuan basin. The duration and seasonality of the extreme precipitation with 5-yr return periods are further analyzed. The average duration of extreme precipitation events exceeds 12 h in the coastal regions, Yangtze River valley, and eastern slope of the Tibetan Plateau. The duration in northern China is relatively short. The extreme precipitation events develop more rapidly in mountain regions with large elevation diferences than those in the plain areas. There are records of extreme precipitation in as early as April in southern China while extreme rainfall in northern China will not occur until late June. At most stations in China, the latest extreme precipitation happens in August–September. The extreme rainfall later than October can be found only at a small portion of stations in the coastal regions, the southern end of the Asian continent, and the southern part of southwestern China.     

西北干旱区极端高温时空变化特征分析

利用1961—2010年西北干旱区83个气象观测站的日气温资料,通过线性倾向率、百分位法及Mann-Kendall法得出西北干旱区极端高温的具体变化特征。用百分位法对西北干旱区日气温数据进行处理,确定极端高温指标的阈值,得出极端高温强度和极端高温事件的频率。结论如下:自1989年开始,西北干旱区年极端高温呈显著上升趋势,空间上西部大于东部,局部地区盆地南缘大于北缘;极端高温日数呈明显的上升趋势;四季极端高温均有上升趋势,秋季增长率最高、冬季最低,秋季极端高温日数增长速率最大;季极端高温及高温日数高值区分布在西北干旱区西北和东南部的盆地边缘,干旱区沙漠边缘及戈壁区;西北干旱区年、季极端高温日数均与年平均气温相关性突出。     

Regional trends in recent precipitation indices in China

Summary Regional characteristics of recent precipitation indices in China were analyzed from a daily rainfall dataset based on 494 stations during 1961 to 2000. Some indices such as precipitation percentiles, precipitation intensity, and precipitation persistence were used and their inter-decadal differences were shown in this study. Over the last 40 years, precipitation indices in China showed increasing and decreasing trends separated into three main regions. A decreasing trend of annual precipitation and summer precipitation was observed from the southern part of northeast China to the mid-low Yellow River valley and the upper Yangtze River valley. This region also showed a decreasing trend in precipitation intensity and a decreasing trend in the frequency of persistent wet days. On the other hand, increasing trends in precipitation intensity were found in the Xinjiang region (northwest China), the northern part of northeast China, and southeast China, mainly to the south of the mid-low Yangtze River. The indices of persistent wet days and strong rainfall have contributed to the increasing frequency of floods in southeast China and the Xinjiang region in the last two decades. Persistent dry days and weakening rainfall have resulted in the increasing frequency of drought along the Yellow River valley including North China. Regional precipitation characteristics and trends in precipitation indices indicate the climate state variations in the last four decades. A warm-wet climate state was found in northwest China and in the northern part of northeast China. A warm-dry climate state extends from the southern part of northeast China to the Yellow River valley, while a cool-wet summer was found in southeast China, particularly in the mid-low Yangtze River valley over the last two decades.     

近53年江淮流域梅汛期极端降水变化特征

基于1961—2013年江淮流域梅汛期（6—7月）逐日降水资料,利用百分位法确定极端降水阈值,对江淮流域梅汛期极端降水的时空分布及突变特征进行分析,结果表明：95%分位极端降水阈值多在50 mm以上,大值中心主要位于湖北东部到安徽南部一带;平均极端降水强度与阈值大小的空间分布相似。极端降水量和极端降水日数整体呈现由安徽南部向四周递减的空间分布特征,极端降水量约占梅汛期降水总量的1/4~1/3。从季节内分布上看,极端强降水站次在梅汛期呈单峰型分布,各候间差异明显,其中6月第5候到7月第2候最多。极端降水量、极端降水日数以及极端降水量占梅汛期总降水量百分比均具有明显的年际变化,且上升趋势显著;江淮流域梅汛期极端降水量和极端降水站次的这种上升趋势均在1980年发生突变。     

中国年和季各等级日降水量的变化趋势分析

通过对中国554个测站1961—2003年的日降水量数据进行线性回归,对我国全年和各个季节的总降水量和各级降水的线性趋势进行分析,并对两种不同的极端降水定义方法所得的变化趋势进行了比较。结果显示,全年总降水量在西北、长江中下游和华南地区具有明显的增加趋势,而在华北和四川盆地地区具有明显的减少趋势。分析各类降水的季节变化趋势可以发现,西北地区各个季节的日降水都是增加的,长江中下游地区的各类降水的增加趋势主要集中在夏季和冬季,而华北地区的各类降水在各个季节基本都呈减少趋势。极端降水趋势方面,西北、长江中下游、西南部分地区和华南沿海地区具有明显的增加趋势,而华北、四川盆地和东北部分地区则有明显的减少趋势。     

气候极值推断的不确定性及其置信区间初步探讨

提出了气候极值推断的不确定性问题.并以中国156个测站为例着重探讨了广义极值(GEV)分布模式的分位数估计的标准误差对气候极值不确定性的重要影响,评估了极值分位数的置信区间及其在地域上的分布特征.数值试验表明,样本容量(n)大小是影响广义极值的分位数标准误差的最主要因素,而随着重现期加长(概率愈小)其分位数的标准误差必然增大,因此,直接影响了置信区间——即估计的可信度.     

太平洋年代际振荡与中国气候变率的联系

利用 195 1～ 1998年的太平洋年代际振荡 (PDO)指数、全球海洋和大气分析资料及中国降水和气温站点观测资料 ,分析了太平洋年代际振荡在海洋中的特征及其与东亚大气环流和中国气候变率的联系。结果表明 ,PDO与东亚大气环流及中国气候年代际变化关系密切。对应于PDO暖位相期 (即中纬度北太平洋异常冷、热带中东太平洋异常暖 ) ,冬季 ,阿留申低压增强 ,蒙古高压也增强 (但东西伯利亚高压减弱 ) ,中国东北、华北、江淮以及长江流域大部分地区降水偏少 ,东北、华北和西北地区气温异常显著偏高 ,而西南和华南地区气温偏低 ;夏季 ,海平面气压在北太平洋的负异常较弱 ,而在东亚大陆的正异常较强 ,东亚夏季风偏弱 ,西太平洋副热带高压偏南 ,热带太平洋信风减弱 ,赤道西风增强 ,此时华北地区降水异常偏少而长江中下游、华南南部、东北和西北地区降水异常偏多 ,东北、华北及华南地区气温异常偏高 ,而西北、西南和长江中下游地区气温异常偏低。对应于PDO冷位相期 ,上述形势相反。结果还表明 ,处于不同阶段的ENSO事件对中国夏季气候异常的影响明显受到PDO的调制。在PDO冷位相期 ,当ENSO事件处于发展阶段 ,华南地区夏季降水偏少 ,东北地区夏季多低温 ,在其衰减阶段 ,华北地区和长江流域降水偏多 ,淮河地区降水偏少 ;     

Spatial characteristics of extreme rainfall over China with hourly through 24-hour accumulation periods based on national-level hourly rain gauge data

Hourly rainfall measurements of 1919 national-level meteorological stations from 1981 through 2012 are used to document,for the first time,the climatology of extreme rainfall in hourly through 24-h accumulation periods in China. Rainfall amounts for 3-,6-,12- and 24-h periods at each station are constructed through running accumulation from hourly rainfall data that have been screened by proper quality control procedures. For each station and for each accumulation period,the historical maximum is found,and the corresponding 50-year return values are estimated using generalized extreme value theory. Based on the percentiles of the two types of extreme rainfall values among all the stations,standard thresholds separating Grade I,Grade II and Grade III extreme rainfall are established,which roughly correspond to the 70th and 90th percentiles for each of the accumulation periods. The spatial characteristics of the two types of extreme rainfall are then examined for different accumulation periods. The spatial distributions of extreme rainfall in hourly through 6-h periods are more similar than those of 12- and 24-h periods. Grade III rainfall is mostly found over South China,the western Sichuan Basin,along the southern and eastern coastlines,and in the large river basins and plains. There are similar numbers of stations with Grade III extreme hourly rainfall north and south of 30°N,but the percentage increases to about 70% south of 30°N as the accumulation period increases to 24 hours,reflecting richer moisture and more prolonged rain events in southern China. Potential applications of the extreme rainfall climatology and classification standards are suggested at the end.