近50 年来淮河流域极端降水的时空变化及统计特征

以淮河流域27 个气象站点1960-2009 年逐日降水观测资料为基础,选取年最大降水量序列(AM) 和超门限峰值序列(POT),分析淮河流域年极端降水事件的时空变化趋势,研究淮河流域降水极值的统计特征。研究发现：过去50 年,淮河流域大多数站点年最大日降水量有增加的趋势,少数站点有减少的趋势,但增加和减少的趋势均不明显。从单个气象站点50 年降水序列来看,年最大日降水事件发生的时间大多集中于20 世纪60-70 年代,且以汛期居多。利用L-矩法、K-S 检验等方法,发现GEV和GP分布分别能够较好的拟合AM和POT序列。通过计算比较在不同重现期水平下的降水量,发现POT序列及其对应的GP分布能够更好的模拟淮河流域极端降水序列。     

1959-2008年淮河流域极端径流的强度和频率特征

基于淮河中上游主干流两侧13个水文站点1959-2008年逐日径流量的年最大值序列和超门限峰值序列,采用Mann-Kendall趋势检验、21种分布函数和Pearson III分布,分析淮河流域极端径流的强度和频率特征。结果表明：① 极端径流强度6个站点呈增加趋势,7个呈减少趋势;极端径流发生频率8个站点呈增加趋势,5个呈减少趋势。② 极端径流在径流值上的频率分布,年最大值序列总体较服从Weibull分布,而非普遍采用的广义极值分布;超门限峰值序列总体仍较服从广义帕累托分布。③ 基于超门限峰值序列和广义帕累托分布估算的50年一遇的极端径流值精度最高,大部分地区误差率低于0.2,精度优于工程标准Pearson III分布。气候变化背景下,极端径流频率特征发生变化,流域上游地区工程标准可能需要调整。受函数形态影响,极值序列最优拟合函数估算精度不如广义极值分布和广义帕累托分布。     

1956-2010年淮河流域极端径流的时空变化及统计模拟(英文)

Based on the daily runoff data from 20 hydrological stations above the Bengbu Sluice in the Huaihe River Basin during 1956-2010, run test, trend test and Mann-Kendall test are used to analyze the variation trend of annual maximum runoff series. The annual maximum series (AM) and peaks over threshold series (POT) are selected to describe the extreme distributions of generalized extreme value distribution (GEV) and generalized Pareto distribution (GPD). Temporal and spatial variations of extreme runoff in the Huaihe River Basin are analyzed. The results show that during the period 1956-2010 in the Huaihe River Basin, annual maximum runoff at 10 stations have a decreasing trend, while the other 10 stations have an unobvious increasing trend. The maximum runoff events almost occurred in the flood period during the 1960s and 1970s. The extreme runoff events in the Huaihe River Basin mainly occurred in the mainstream of the Huaihe River, Huainan mountainous areas, and Funiu mountainous areas. Through Kolmogorov-Smirnov test, GEV and GPD distributions can be well fitted with AM and POT series respectively. Percentile value method, mean excess plot method and certain numbers of peaks over threshold method are used to select threshold, and it is found that percentile value method is the best of all for extreme runoff in the Huaihe River Basin.     

基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析

采用广义帕雷托分布(GPD)对黑河流域极端降水的频率特征进行了分析。采用百分位数法、Hill图法、年交叉率法选取了极端降水阈值,借助L矩法对GPD分布的参数进行了估计;采用Mann-Kendall和Pettitt方法对超阈值日极端降水序列的平稳性进行了检验。结果表明：① 采用百分位数法和Hill图法得到的日极端降水阈值差别很大,在综合考虑以上两种方法的基础上,结合年交叉率法,最终确定了流域各站点日极端降水的阈值;② 根据Mann-Kendall和Pettitt方法,超阈值日极端降水序列基本满足平稳性假定;通过Kolmogorov-Smirnov检验以及理论频率曲线和经验频率曲线的拟合程度可以看出,GPD分布能够很好地拟合研究区极端降水的分布特征;③ 通过分析理论累积频率达到90%以上的极端降水可以发现,黑河流域20世纪60年代发生极端降水的次数最多,其次是90年代以后,70年代、80年代发生极端降水次数较少;在过去51年间,下游发生极端降水的次数最多,其次是中游和上游。     

中国年和季节极端降水时空特征 及极值分布函数上尾部性质

基于热带气旋时间、路径、强度数据和中国728个气象站点1951~2014年日降水数据,分析了年和季节极端降水广义极值（GEV）分布函数特征及受热带气旋的影响。通过检查年和各季节极端降水的非一致性,发现具有变异点或显著时间趋势的站点占总站点数的比例较低。仅考虑满足一致性的站点,年和各季节极端降水GEV分布上尾部在全国大部分区域表现出厚尾特征,且不具有上边界。总体来看北方厚尾特征重于南方,秋季和冬季明显高于年和夏季。年极端降水厚尾特征受到不同季节极端降水机制的混合影响。而且,热带气旋对中国沿海区域极端降水有重要影响,往往引发大量级极端降水。东南沿海地区最大10场极端降水由热带气旋引发的比例达到60%以上。因此热带气旋趋向于增加沿海区域年极端降水GEV分布形状参数的大小,并控制着曲线上尾部的形状。     

近50年来淮河流域极端降水的时空变化及统计特征(英文)

Based on the daily precipitation data of 27 meteorological stations from 1960 to 2009 in the Huaihe River Basin, spatio-temporal trend and statistical distribution of extreme precipitation events in this area are analyzed. Annual maximum series (AM) and peak over threshold series (POT) are selected to simulate the probability distribution of extreme precipitation. The results show that positive trend of annual maximum precipitation is detected at most of used stations, only a small number of stations are found to depict a negative trend during the past five decades, and none of the positive or negative trend is significant. The maximum precipitation event almost occurred in the flooding period during the 1960s and 1970s. By the L-moments method, the parameters of three extreme distributions, i.e., Generalized extreme value distribution (GEV), Generalized Pareto distribution (GP) and Gamma distribution are estimated. From the results of goodness of fit test and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test, AM series can be better fitted by GEV model and POT series can be better fitted by GP model. By the comparison of the precipitation amounts under different return levels, it can be found that the values obtained from POT series are a little larger than the values from AM series, and they can better simulate the observed values in the Huaihe River Basin.     

基于广义Pareto分布的广东省近50年极端降水事件研究

利用广东省平均和5个代表站点1961-2010年近50年的逐日降水量资料,采用基于广义Pareto分布的平均剩余寿命图法计算极端降水阈值,并与传统的百分位法进行比较,对广东省极端降水的时间变化和空间分布特征进行了分析。结果表明,平均剩余寿命图法是计算极端降水阈值的一种有效方法,计算结果更能反映极端降水事件的区域差异。近50年来,广东省及各区域极端降水事件的强度和发生频率年际变化较大,均没有明显的上升趋势;热带、南亚热带和中亚热带3个自然分区的变化特征差异明显,空间上表现为南高北低的分布形式。     

Bayes统计模型在出山月均径流极小值研究中的应用

数理统计方法在解决全球气候变化引起的洪水、干旱等极端水文事件中获得了越来越广泛的应用。选取乌鲁木齐河1958—2006年枯水期的月平均出山径流资料,采用广义Pareto极值分布(GPD)模型,并运用Bayes统计模型估计GPD的参数,最后对乌鲁木齐河枯水期月均出山径流极小值变化进行了估算。研究表明:1.参数的初始值、先验分布的均值分别取其极大似然估计值,先验分布的标准差取较小值,随机游走项分布的标准差取较大值,这种方法能使Markov链快速收敛;2.基于Bayes参数估计值的GPD在拟合月均径流量的极小值时具有很高的精确度,与传统的极大似然估计方法相比,Bayes统计模型的推断效果较好;3.乌鲁木齐河重现期为10 a、25 a、50 a和100 a的枯水期月均径流极小值分别约为0.60 m3/s、0.44 m3/s、0.32 m3/s和0.20 m3/s;4.100 a重现水平的95%置信区间的下限为-0.238 m3/s,说明当乌鲁木齐河在枯水期遇上百年一遇的极小值时,有可能出现断流的情况。     

不同概率分布函数降雨极值的适用性分析

极端降雨极值发生的重现期是流域与城市防洪设施规划设计标准需要参考的最重要参数之一。利用常用的5种水文统计学分布函数,选取中国十大流域内10个站点不同时段的最大降雨极值序列进行拟合,并检验筛选不同站点的适用性分布函数。结果表明：10个站点拟合优度检验拟合效果较好,曲线差异度较小的分布依次为广义极值分布、对数正态分布、皮尔逊III分布;不同站点适宜性曲线的差异程度不同。研究结果可为区域降雨极值序列的拟合提供参考,即不同的区域、不同的季节、不同时长的降雨极值序列都应寻找其较适宜的分布函数并采用多种检验方法来拟合,以降低不确定性。     

不同概率分布函数降雨极值的适用性分析北大核心CSCD

极端降雨极值发生的重现期是流域与城市防洪设施规划设计标准需要参考的最重要参数之一。利用常用的5种水文统计学分布函数,选取中国十大流域内10个站点不同时段的最大降雨极值序列进行拟合,并检验筛选不同站点的适用性分布函数。结果表明:10个站点拟合优度检验拟合效果较好,曲线差异度较小的分布依次为广义极值分布、对数正态分布、皮尔逊III分布;不同站点适宜性曲线的差异程度不同。研究结果可为区域降雨极值序列的拟合提供参考,即不同的区域、不同的季节、不同时长的降雨极值序列都应寻找其较适宜的分布函数并采用多种检验方法来拟合,以降低不确定性。     

珠江流域多尺度极端降水时空特征及影响因子研究

基于珠江流域74个气象站点1952~2013年逐日降水和气温数据,采用POT抽样、Mann-Kendall（MK）趋势检验、泊松回归等方法,从降水量级、降水频率及发生时间等方面系统分析了珠江流域年、雨季及旱季3个时间尺度上的极端降水特征,并从降水对温度变化响应及ENSO影响等角度,探讨了极端降水变化特征的机理。研究表明：① 珠江流域极端降水年内分布不均,多发于4~9月,其中6月份发生频率最高;② 珠江流域极端降水频率在雨季及年际间分布较为均匀。但在旱季,珠三角地区极端降水在不同年份差异性较大;③ 在雨季及年际尺度上,极端降水年序列趋势性并不显著;而相对干旱季节,极端降雨量级、发生频次均随年份增加呈显著上升趋势,且发生时间提前。珠江流域农业以水稻(Oryzasativa)种植为主,旱季极端降水增加易导致冬汛及其引起的作物倒伏与农田渍涝等灾害,同时对秋冬防洪提出新的挑战,需要引起人们的关注;④ 温度升高和ENSO事件对珠江流域极端降水过程有显著影响。从ENSO影响的角度讲,在厄尔尼诺年,珠江流域西部极端降水量级和频率增加,而流域东部沿海区域极端降水量级减少,时间延后。     

1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数(NDVI)变化及其对极端气候的响应

基于1982—2014年GIMMS NDVI3g数据集,分析中国沿海地区生长季归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,探讨NDVI对极端气温和极端降水年尺度和月尺度的响应特征。结果表明：中国沿海地区及其子区域NDVI均呈上升趋势,且该趋势具有一定持续性;江南及其以南各子区域的NDVI高于江南以北,但长江三角洲、珠江三角洲等地区NDVI下降较明显,而江南以北沿海地区NDVI多呈上升趋势。NDVI在东北沿海西部、华北和黄淮沿海各子区域与极端气温暖指数（暖昼日数和日最高气温的极高值）多呈负相关,在其他沿海地区多呈正相关。NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数和日最低气温的极低值）在整个沿海地区基本呈负相关,且对冷指数的响应具有一定滞后性;江淮（含）以南各子区域的NDVI与气温日较差多呈正相关,以北基本呈负相关。NDVI在黄淮以北与极端降水之间一般呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部地区多呈负相关,黄淮（含）以北各子区域的NDVI对极端降水的滞后效应较明显。     

60年来洞庭湖区进出湖径流特征分析

采用集中度与集中期、M-K趋势检验法、变差系数法等方法对洞庭湖入湖径流河流（荆江三口、湖南四水）和出湖径流（城陵矶）年径流量序列进行分析。结果显示：① 洞庭湖区径流集中期为每年6~7月份,最大径流出现时间为6月底7月初;径流集中期合成向量方向介于103.2~190.2°之间,均能够反映各河流进出湖径流量最大值出现的月份。② 径流变差系数介于0.194~0.761之间,说明径流年际变率大。各河流径流极值比均在0.6以上,径流量衰减较为明显。③ 从径流的丰枯交替规律来看,湖南四水水量分配相对较为平均。荆江三口以藕池口丰水年和枯水年概率最大,分别占到32.79%和57.38%,径流年际变化较为剧烈,不利于水资源的合理利用。     

The trend on runoff variations in the Lhasa River Basin

Taking the Lhasa River Basin above Lhasa hydrological station in Tibetan Plateau as a study area, the characteristics of the annual and monthly mean runoff during 1956?2003 were analyzed, based on the hydro-data of the two hydrological stations (Lhasa and Tanggya) and the meteorological data of the three meteorological stations (Damxung, Lhasa and Tanggya). The trends and the change points of runoff and climate from 1956 to 2003 were detected using the nonparametric Mann-Kendall test and Pettitt-Mann-Whitney change-point statistics. The correlations between runoff and climate change were analyzed using multiple linear regression. The major results could be summarized as follows: (1) The annual mean runoff during the last 50 years is characterized by a great fluctuation and a positive trend with two change points (around 1970 and the early 1980s), after which the runoff tended to in-crease and was increasing intensively in the last 20 years. Besides, the monthly mean runoff with a positive trend is centralized in winter half-year (November to April) and some other months (May, July and September). (2) The trends of the climate change in the study area are generally consistent with the trend of the runoff, but the leading climate factors which aroused the runoff variation are distinct. Precipitation is the dominant factor influencing the annual and monthly mean runoff in summer half year, while temperature is the primary factor in winter season.     

鄱阳湖流域水沙时空演变特征及其机理

运用改进的Mann-Kendall(M-K)趋势与突变检验以及线性回归分析等方法,系统分析了鄱阳湖流域的赣江、抚河、信江、饶河和修河等五大支流的5个主要水文控制站(外洲、李家渡、梅港、虎山、万家埠)1956-2005年的水沙序列,在系统搜集流域内水库信息的基础上,深入探讨了流域内水沙变化的原因.研究结果表明:(1)鄱阳湖流域各支流的水沙变化特征相异;除李家渡站径流无明显变化外,其余4站都有增加趋势(但未达到95%的置信度水平1.五大支流的输沙量变化比较复杂,外洲站、李家渡、梅港站和虎山站的输沙量在1985年以后减少的趋势显著,而万家埠站的输沙量直到1999年才开始减少;(2)森林覆盖率对输沙量变化的影响远远大于其对径流变化的影响,森林对减少湿季径流量的作用不明显,但对枯季径流量增加的影响显著.(3)水利设施(尤其是水库)对五大支流的水沙变化影响很大,尤其对输沙量的影响最为明显,这也是鄱阳湖流域大部分水文观测站输沙量减少的主要原因.