陕西极端降水时空变化特征研究

极端强降水的检测是气候变化评估研究的重要内容,陕西地处南北气候分界线,探讨该区域的极端强降水变化特征具有重要的科学价值。基于1961—2011年陕西日降水资料,利用Mann-Kendall趋势检验方法,分析日最大降水量、日平均降水强度、夏季日最大降水量、夏季日平均降水强度、夏季强降水日数的时空变化特征。结果表明:全球变暖背景下,陕西极端降水的时空分布特征发生明显变化,年最大降水量和强降水发生频次均呈现增加趋势,并分别在20世纪70年代中期和20世纪80年代中期发生突变。陕北的强降水发生频次增加明显,关中和陕南的年最大降水量增加显著。夏季强降水的空间变化则较为复杂,陕北夏季降水强度呈现一致的增加趋势,而关中和陕南夏季降水的强度和频次在各县区之间的变化差异较大。     

极端降水事件变化的观测研究

回顾了气候变化背景下的极端降水事件变化观测研究的主要进展,结合全球变化的特点,重点讨论了中国极端降水事件的变化特征。指出：最近50多年,我国降水强度普遍趋于增加,降水日数除西北地区外其他大部分地区显著减少。极端降水与总降水量变化之间的关系很密切,西北西部、长江及长江以南地区极端强降水事件趋于频繁,华北地区虽然极端降水事件频数明显减少,但极端降水量占总降水量的比例仍有所增加。连阴雨产生的年降水量在华北、东北东部和西南东部地区明显减小,在青藏高原东部和一些东南沿海地区则增加。降水日数和微量降水日数减少是近年来我国干旱化趋势发展的一个重要特点。     

参加CMIP5计划的四个中国模式模拟的东亚地区降水结构特征及未来变化

在全球变暖的背景下, 降水特征的改变体现为降水总量和降水结构的变化。由于缺乏较为长期、覆盖范围广的较高分辨率逐日降水资料, 过去对东亚降水的研究多关注其降水量的长期趋势和时空变率, 较少涉及降水结构的变化。本文利用当前最新且分辨率最高、覆盖范围最广的逐日亚洲陆地降水数据集(简称APHRODITE)以及四个中国参加第五次国际耦合模式比较计划(简称CMIP5)的模式(BCC-CSM1-1, BNU-ESM, FGOALS-g2和FGOALS-s2), 研究了东亚地区降水结构的观测特征及四个模式的模拟能力。基于此, 通过分析四个模式的未来预估试验, 探讨东亚地区降水结构在全球变暖背景下的变化。结果表明:整个东亚地区的累积降水量呈现出随着降水强度的增加先增加后减小的分布形态;降水频率则是随着强度的增加显著减小。小雨(中雨)呈现出南少北多(南多北少)的形态;强降水则较多分布在华南沿海以及日本南部地区。长期趋势上, 整个东亚地区大体上呈现小雨和30 mm/d以上的大雨增加, 而中等强度降水减少的变化趋势。四个模式对东亚降水结构的气候态模拟能力较好。BCC-CSM1-1和FGOALS-g2能够合理再现观测中各个强度降水的变化趋势, 而其他模式模拟不出中雨的减小趋势。四个模式的未来预估表明, 在全球变暖的背景下, 东亚地区30 mm/d以上的强降水会增加。且降水强度越大, 增加越明显。以30°N为界, 小雨(中雨)在变暖背景下呈现南部增加北部减少(南部减少北部增加)的变化趋势。     

内蒙古地区极端降水事件分布特征

基于内蒙古地区94个气象站1961—2007年逐日降水量资料,利用累积频率法,分析了极端降水事件变化特征。结果表明:(1)近50年内蒙古地区极端降水事件和极端强降水事件发生的强度和出现的频次均呈现出增多趋势,尤其在1977年降水发生突变之后,增加趋势更为明显。(2)近50年内蒙古地区最长连续无降水日数和最长连续降水日数持续时间缩短,表明连续性干旱和降水的持续性减弱,尤其是进入本世纪后,最长连续无降水日数陡升和最长连续降水日数陡降,气候湿润程度下降,加之全球气候变暖,使内蒙古地区进入本世纪后暖而干的气候特征更为明显,这对农牧业生产和生态环境保护极为不利。(3)内蒙古地区近50年小雨和暴雨日数的减少,降水强度的加大,使全区降水不稳定性增加,降水有极端化发展趋势,尤其是在1987年气温发生突变之后,降水强度变化更大。     

1961—2015年通辽市极端降水量的变化分析

利用通辽市9个站1961—2015年逐日降水资料,统计分析极端降水量、降水强度和年最大日降水量的空间分布特征和时间变化趋势。结果表明,通辽市极端降水量、极端降水强度和年最大日降水量近55a来没有明显增加或减少变化趋势,但存在明显的年代际特征;三者的空间特征基本相似,由南向北总体上呈高—低—高的分布特征;通辽市年降水总量主要来自极端降水量的贡献。     

FGOALS-g2模式模拟和预估的全球季风区极端降水及其变化

利用LASG/IAP（中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室）全球耦合模式FGOALS-g2,评估了其对全球季风区极端气候指标的模拟能力,并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪季风区极端气候指标的变化特征。总体而言,模式对季风区总降水和极端气候指标1997～2014年气候态和年际变率的空间分布均具有一定的模拟能力。偏差主要表现在模式低估了亚洲季风强降水中心,低估了中雨（10～20 mm d-1）和大雨（20～50 mm d-1）的频率而高估了暴雨（>50 mm d-1）频率。在RCP8.5排放情景下,由于可降水量的增加,模式预估的全球季风区极端降水、降水总量和降水强度将持续增加。到2076～2095年,极端降水和降水强度在北美季风区增加最显著（约22%和17%）,降水总量在澳大利亚增加最显著（约37%）。然而,FGOALS-g2对全球季风区平均的日降水量低于1 mm的连续最大天数（CDD）的预估变化不显著,这是由于预估的CDD在陆地季风区将增加,而在海洋季风区将减少。对各子季风区的分析显示,CDD在南美季风区变长最显著,达到30%,在澳洲季风区变短最显著,达到40%,这与两季风区日降水量低于1 mm的降水事件发生频率变化不同有关。     

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。     

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。     

极端降水特性分析研究进展

极端降水是极端天气气候变化的重要指标,研究其时空分布特征对于正确认识全球气候变暖背景下的极端天气气候过程具有重要意义。就近年来国内外极端降水的特征及其与大气、海洋异常的关系研究进行简要的回顾,最好提出了其存在的不足方面。     

新疆地区夏季降水研究进展与展望

新疆地区面积占中国陆地面积的六分之一,具有典型的温带大陆性气候。新疆的夏季降水量约占全年降水量的54%,夏季也是新疆强降水的高发期。在全球变暖的大背景下,新疆地区暖湿化趋势明显,夏季降水量呈增多趋势。本文回顾了新疆夏季降水的研究进展,主要包括新疆夏季降水的时空分布特征、新疆夏季降水气候影响因子、新疆夏季降水影响系统、新疆夏季降水天气机制以及未来变化趋势,最后对新疆夏季降水研究进行了展望,为对其后研究提供相关参考。     

1981—2018年内蒙古不同等级降水时空变化特征北大核心

基于1981—2018年内蒙古地区103个地面气象观测站的逐日降水资料,运用趋势分析方法,分析近38 a内蒙古降水量、降水日数和降水强度的时空变化特征。结果表明,不同等级降水量和降水日数呈现弱减少趋势,不同等级降水强度年际变化趋势不明显,但是湿润区的各等级降水年际波动最大,干旱区的中雨强度年际波动明显大于其他气候区。各等级降水对总降水的贡献率从大到小依次为小雨、中雨和大雨,但地区分布不均。各气候区小雨日数贡献率均在80%~90%,并且小雨量占比从内蒙古东北部湿润区到西北部的干旱区逐渐上升。内蒙古各等级降水均呈现自东向西递减的空间分布特征,其中降水量和降水日数的高值区主要分布在东北部地区,降水强度的高值区主要分布在东南部地区。2010年以来,内蒙古东北部和中部偏西地区的小雨等级的降水量和小雨日数减少,小雨等级的降水强度增加;在内蒙古西北部各等级降水量和降水强度均增加,大雨等级的降水量、降水日数和降水强度的增加趋势尤为显著。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下澜沧江流域极端降水的变化特征

澜沧江是我国为数不多的跨境河流,流域内多发暴雨、洪水灾害,因此定量、科学地评估澜沧江流域未来全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为澜沧江-湄公河沿线国家共同管理流域水资源和抵御自然灾害提供一定的科学指导。文中基于部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）下5个全球气候模式降水数据,通过偏差校正增强其在澜沧江流域极端降水的模拟能力,使用降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标评价未来全球升温1.5℃和2.0℃下澜沧江流域极端降水的变化情况,并对结果的不确定性和可信度进行研究,得出以下主要结论：随着全球温度的升高,澜沧江流域年降水和极端降水均呈现增大趋势,其中极强降水量（R99p）升幅最大,升温1.5℃和2.0℃下升幅分别为37%和75%;相对于基准期,全球升温2.0℃下各极端降水指数增幅明显大于升温1.5℃,前者升幅甚至超出后者一倍;未来全球升温情景下,澜沧江流域湿季会变得更湿润,而干季则会更干燥;澜沧江流域降水集中程度会增大,使得流域内洪涝灾害发生的风险增大;ISI-MIP气候模式对澜沧江流域未来极端降水模拟存在较大不确定性,升温2.0℃较升温1.5℃情景下不确定性更大,但相对于基准期,前者极端降水增大的可信度更高。     

基于CLDAS的贺兰山区5—9月降水时空分布特征及其与地形的关系分析

利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明：贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1°存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。     

东北地区降水日数、强度和持续时间的年代际变化

利用93站1951—2002年逐日降水资料，分析了东北地区不同强度降水事件的时空演变特征及其对旱涝的影响。结果表明:52年来，东北地区小雨事件对年降水量的贡献率呈显著增加趋势，中雨的贡献率略为减少，大雨和暴雨的贡献率变化不大；东北年总雨日减少趋势非常明显，雨日的减少主要体现在小雨日数的减少；年降水强度表现为明显的增强趋势，主要体现为小雨和暴雨强度增强；20世纪80年代中期之前多小雨事件，80年代中期之后多中雨以上强度的降水，特别是90年代中期之后多暴雨事件。在显著变暖的20世纪90年代，降水日数明显减少，但暴雨日数基本不变，强度明显增强。对东北地区降水量、降水变幅、降水事件的变化特征分析表明:该区域降水有向不均衡、极端化发展的趋势，旱涝灾害也有加重趋势。     

1967—2016年黄河上游河曲地区降水变化特征研究

利用1967~2016年黄河上游河曲地区的5个气象站观测气象站的逐日地面降水和气温资料,利用气候变化趋势分析、距平、Mann-kendall 时间序列突变及趋势检验方法分析了该地区气温变化特征、不同类型各等级降水量及降水日数的气候特征。结果表明：(1)近50年黄河上游河曲地区年均气温以0.459℃/10a趋势显著上升,上升速度低于全国其它地区,且在2002年气温发生突变后升温加剧；(2)年降水量和降水日数呈减少趋势,主要是由夏季小雨量和小雨日数的减少引起；(3)在2002年气温突增后,强降水对总降水量贡献率增加,且年降水量和降水日数波动幅度也明显增大,这可能预示该地区洪涝灾害的风险在增加。降水日数的贡献率增加,增加明显的是中雨日数和小雨日数,分别增加了1.1%和1.7%。     

华东地区夏季不同等级降水变化特征分析

采用华东地区78个气象站点逐日降水资料,根据日降水量的5个等级划分,应用线性趋势分析、相关分析等分析了不同等级降水频率和降水量的空间分布及其变化趋势。结果表明:(1)夏季不同等级降水频率在整个华东地区具有明显的地区差异,区域平均的降水频率由大到小依次为小雨、微量降水、中雨、大雨、暴雨。(2)平均的夏季总降水量呈南多北少的分布,各等级降水对总降水量的贡献率由大到小依次为暴雨、大雨、中雨、小雨,暴雨对夏季总降水量的贡献在某些年份可达50%以上。(3)区域平均的夏季降水日数呈下降趋势,但总降水量却有明显的增大趋势。(4)区域平均的某等级降水频率正异常时,华东地区各地该等级降水频率,亦多表现为正异常,尤其中雨以上等级降水频率异常符号在整个华东地区更为一致。(5)华东区域微量降水和小雨发生频率分别与其他等级降水存在显著的反相关关系,而中雨、大雨、暴雨三者发生频率之间无显著相关。     

长江流域径流对全球升温1.5℃与2.0℃的响应

全球变暖影响着以流域径流要素为主导的水文水资源系统的变化。长江流域未来水资源量的时空分布对长江大保护与长江经济带的发展意义重大。为探究全球升温1.5℃和2.0℃对长江流域径流变化的影响,使用基于偏差校正的气候模式集合数据驱动两参数月水量平衡模型,比较两种升温情景下径流量的响应差异。结果表明：基于偏差校正的气候模式集合数据可以较好地代表长江流域历史时期（1976—2005年）的年平均降水和年平均蒸散发情势。两参数月水量平衡模型与参数区域化方法相结合能较好地模拟长江流域各子流域的月径流量。升温1.5℃时,无论是年径流量还是季节径流量均呈上升趋势,与历史时期相比,50%以上三级子流域的增幅超过5%;升温2.0℃时,增幅超过8%。这表明升温2.0℃情景下长江流域水资源量将进一步增加。相对于历史时期,升温1.5℃与2.0℃情景下长江流域北部降水量增幅较大;径流量增幅分布格局基本与降水量一致。汉江流域是全流域径流量增幅最显著的区域。     

不同降水强度对PM2.5的清除作用及影响因素

云和降水过程是大气污染物的重要清除途径,但由于降水过程和大气污染颗粒物本身的复杂性,目前降水过程对大气污染物的清除机制及影响因素有待深入研究。该文利用2014年3月—2016年7月在北京地区连续观测的PM_2.5和降水数据,研究了不同降水强度对PM_2.5的清除率,以及雨滴谱、风速和降水持续时间对PM_2.5清除率的影响。研究表明:降水强度越大,对PM_2.5清除效率越高。小雨、中雨和大雨对PM_2.5清除率平均值分别为5.1%,38.5%和50.6%。小雨不但对PM_2.5的清除率最低,而且对PM_2.5的清除效果也存在很大差异,约50%的小雨个例中PM_2.5质量浓度出现减小情况,而另外50%的小雨个例中,PM_2.5质量浓度出现增加情况。在持续时间长或地面风速增大的情况下,小雨也表现出较高的清除率。在中雨和大雨情况下,PM_2.5质量浓度均出现明显减小情况。但降水持续时间和风速对中雨和大雨的清除率影响较小,这是由于中雨和大雨一般在较短时间内即可清除大部分PM_2.5,因此,对降水的持续时间和风速大小不敏感。     

Numerical Study of the Impacts of Urban Expansion on Meiyu Precipitation over Eastern China

The Yangtze River Delta(YRD) has experienced significant urban expansion in recent years, while the Meiyu belt of China has demonstrated a decadal northward shifting trend. Thus, it is of interest to assess how urban expansion affects Meiyu precipitation and hopefully to reveal the underlying physical mechanisms involved. In this study, the urban extents over the YRD in 2001 and 2010 are derived based on land use/land cover(LULC) category data and nighttime light image data. Two parallel groups of10-summer(2001–2010) numerical simulations are carried out with the urban extents over the YRD in2001 and 2010, respectively. The results show that the urban expansion in the YRD tends to result in increased(decreased) Meiyu precipitation over the Huaihe River(Yangtze River) basin with intensities of0.2–1.2 mm day-1. Further analysis indicates that the spatiotemporal pattern of the Meiyu precipitation change induced by the urban expansion resembles the third empirical orthogonal function(EOF) mode of the observed Meiyu precipitation. Analyses of the possible underlying physical mechanisms reveal that urban expansion in the YRD leads to changes in the surface energy balance and warming(cooling) of tropospheric(stratospheric) air temperature over eastern China. Anomalous upward(downward) motion and moisture convergence(divergence) over the Huaihe River(Yangtze River) basin occur, corresponding to the increases(decreases) of the Meiyu precipitation over the Huaihe River(Yangtze River) basin.