近40年湖南省极端强降水气候变化趋势与突变特征

利用1961-2004年逐日降水资料,对湖南极端强降水事件气候变化趋势和突变特征进行分析.结果表明:近44年来,极端强降水量和日数呈增加趋势.1993年是显著增加的突变点,年平均极端强降水量与日数1994-2004年比1961-1993年分别增加126.4mm和2.05d.极端强降水年平均强度趋势不明显,无明显突变,但1993年之后一直处于上升趋势,1994-2004年比1961-1993年增加了2.25mm·d-1.间隔1～5d的极端强降水事件除湘西和永州南部外,大部分地区呈增加趋势,洞庭湖区和湘江流域增加显著.极端强降水事件发生时间主要集中在6月中下旬和5月上中旬,1990年代以来,7月中旬也是极端强降水事件频发时段.     

云南省汛期极端强降水事件的气候特征

利用云南省1961～2008年94个站点逐日降水资料,根据百分位法定义了不同站点的极端强降水阈值,应用EOF、线性倾向率和周期分析方法,对云南极端强降水事件频数进行了时空分布特征诊断。结果表明：云南省汛期极端强降水阈值的空间分布呈西北至东南逐渐增大的分布趋势;以百分位法定义的极端强降水事件频数和大雨及以上强降水频数的空...     

近45年长江中下游地区汛期极端强降水事件分析

利用长江中下游地区1960—2004年78个台站汛期（4—9月）逐日降水资料,首先定义了不同台站的极端强降水阈值,然后统计出了不同台站近45年逐年汛期极端强降水事件的发生频次,并进行了时空分布特征分析。结果表明：长江中下游汛期极端强降水事件发生频次的多寡很大程度上影响着汛期总降水量的多少。一致性异常分布特征是长江中下游地区汛期极端强降水事件发生频次的最主要空间模态;长江中下游地区汛期极端强降水事件发生频次的空间分布可分为5个主要区域。通过最大熵谱估计分析表明,Ⅰ区显著周期为2～4年;Ⅱ区和Ⅳ区的主要显著周期是基本一致的,显著周期为2～3年和6.3年;Ⅲ区显著周期为14.7年的年代际变化;Ⅴ区显著周期为22年的年代际变化和4～5年的年际变化。各分区代表站中岳阳（Ⅰ区）表现为很显著的增长趋势,10年增长率为1.0次;南岳（Ⅱ区）和南京（Ⅳ区）增长趋势相对较弱;衢州（Ⅴ区）增长趋势相对最弱;而洪家（Ⅲ区）近45年来汛期极端强降水事件发生频次则表现为很弱的减少趋势。     

近45年5—9月阿勒泰地区强降水气候变化趋势与突变特征

利用1961-2005年5-9月阿勒泰地区六县一市7站逐日降水资料,对该地区强降水事件的气候变化趋势和突变特征进行分析.结果表明:近45年来,强降水量和强降水日数呈增加趋势,1981年是增加的突变点;强降水强度、极端降水量和日数的变化趋势不明显;间隔1～5 d强降水日数呈增加趋势;1982年以来,5月和7月强降水发生频率显著增加,9月强降水发生频率锐减;强降水事件发生时间主要集中在7月份,1980年代以来,8月下旬也是强降水事件频发时段.     

1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水气候变化特征

利用鄱阳湖流域79个国家气象站逐时降水资料,采用Sen斜率估计、Mann-Kendall检验、小波分析等统计诊断方法,分析了1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水的时空变化特征.结果表明:1)鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水贡献率呈现显著的增加趋势,小时强降水时数增加显著而强度则几乎无变化.2)鄱阳湖流域小时强降水量主要呈现准4—5 a短周期变化.3)鄱阳湖流域小时强降水在6月出现次数最多,8月的小时强降水贡献率最大;4—9月小时强降水量和降水时数均呈增加趋势,但3月两者均呈现减少趋势.4)鄱阳湖流域小时强降水日变化分布呈现双峰结构,16—20时是主峰时段,06—09时为次峰时段.5)鄱阳湖流域小时强降水量分布主要呈现"东多西少"特征,且部分强降水量中心呈现增长趋势,需引起足够重视.     

2009年11月北京极端低温和强降水事件分析

2009年10月底到11月底,包括北京在内的华北地区连续出现2次较强冷空气过程,造成大范围的低温、雨雪天气。利用北京地区11个气象站近50年逐日气温、降水资料,对全市历年11月低温雨雪事件的演变特征进行了分析。结果表明,2009年11月全市月平均气温、月平均最低气温均突破了50年的最低记录,月平均最高气温位列1981年11月之后,接近历史极值;2009年11月降雪量也位列有记录以来第一位,冰冻日数历史排位第三;从气温和降水极端事件发生的频次来看,2009年11月日平均气温、日最高气温和日最低气温通过5%分位值标准的极端低温事件频次都明显偏多,在50年中居于第2位,降水量通过95%分位值标准的极端强事件频次在50年中居于第四位。2009年11月的严重低温雨雪事件出现在区域气温总体变暖、低温事件频率总体下降的气候趋势背景下,在一定程度上放大了负面影响。亚洲中高纬地区500hPa高度场经向度异常加大、冷暖气流交换活跃,是造成2009年11月极端低温和大雪的直接环流因子。     

2010—2019年浙江暖季短时强降水特征分析

利用2010-2019年浙江省暖季(5-9月)1426个国家站和区域站小时雨量数据和NCEP 1° X 1°逐日4次再分析资料,分析了浙江省暖季短时强降水、极端短时强降水时空分布特征及区域性短时强降水事件,结果表明:①近10年暖季短时强降水频次呈增多趋势,降水强度变化平稳;8月(上旬)降水频次最多,9月(中旬)强度最强...     

呼伦贝尔市汛期短时强降水特征

基于1991-2013年呼伦贝尔市汛期（6-8月）16站逐小时降水资料,分别定义各站点小时降水量的短时强降水阈值,同时利用经验正交函数（EOF）分析方法揭示呼伦贝尔市短时强降水变化特征。分析结果表明：短时强降水阈值、强降水事件以及汛期年平均总降水量和强降水雨强均呈现自西向东部偏南方向递增的空间分布,最强中心位于东南部阿荣旗,其形成与地形关系密切。短时强降水占汛期总降水量百分比低于1/5,短时强降水发生频率最低的地区出现84.2mm/h的强降水事件。短时强降水事件具有明显年代际变化, 21世纪以来,短时强降水事件发生频率表现增加趋势,空间分布表现为自东北向西南方向传播。7月下旬是短时强降水事件频发的时段。短时强降水有明显日变化特征,主峰出现在17时。EOF分析结果显示短时强降水事件在空间上表现出全市强降水具有同步性以及南部和北部地区反相位的特征。     

气候变化影响下极端水文事件的多变量统计模型研究

以黄河流域太原气象站和淮河流域鲁台子水文站为研究对象,利用Copula函数构建气候要素（降水）同极端水文事件（干旱和洪水）之间的多元统计模型,分析不同降水条件下不同等级干旱和洪水的发生概率变化。结果表明,Gumbel Copula能够较好地描述太原站7月份的前期累加降水量和帕默尔干旱指数（PDSI）的相关结构。随着降水量的增加,极端干旱的发生概率逐渐减小,重旱、中旱和轻旱的发生概率则先增加后减小。Clayton Copula能够较好地描述鲁台子水文站前期累加降水量和洪峰流量之间的相关结构。当前期累加降水量大于等于某一定值时,随着年最大洪峰x的增大,发生洪峰≥x的极端洪水事件的概率逐渐减小。在同一个极端洪水发生概率下,前期累加降水量越大,洪峰流量出现大值的可能性越大。     

华北中部近45a极端降水事件变化特征

利用华北中部41个气象台站1961—2005年逐日降水资料,采用通用的极端气候指数,分析了近45a来华北中部极端降水事件频率变化的时空特征。结果表明：华北中部平均年最大日降水量呈下降趋势,南部平原地区一般减少,北部山地区域多有增加,降水日数有较明显减少,强降水日数和暴雨日数变化趋势不明显,降水日数的减少主要是中、小雨（雪）日数减少造成的。暴雨日数和强度在20世纪90年代中后期显著增加。华北中部强降水日数和暴雨日数在降水日数中的比重有增大趋势,强降水量和暴雨降水量在总降水量中的比重可能也增加了。这种相对增加趋势主要发生在20世纪90年代中期以后。     

西南地区短时强降水的气候特征分析

利用国家级地面气象站逐小时和日降水数据集资料,对西南地区短时强降水的气候特征进行了分析,并对近30年来强短时强降水和强暴雨的变化趋势进行了分析。结果表明:西南地区短时强降水主要集中在4-10月;三个高发区分别位于贵州东南部、四川盆地西南部和云南东南部,年均发生次数约5～6次;强度一般为20～30 mm·h~(-1),其中贵州30 mm·h~(-1)以上的小时降水强度所占比例最高,四川盆地西部边缘地区小时降水最强,超过80 mm·h~(-1),极端小时降水达123.1 mm·h~(-1);短时强降水具有明显的夜发性,02时左右为发生频次的峰值时段。从近30年西南地区超过第90百分位的强短时强降水与强暴雨的长期变化趋势来看,强短时强降水呈现频次增加、强度增强的变化趋势,强暴雨则变化不明显。     

大兴安岭地区初夏降水量的短期气候变化

分析了大兴安岭地区６月降水量的基本气候特点,环流特征,短期气候变化的周期性和阶段性以脑和水与温度的反相关关系,得出对６月降水预报有意义的结论,可在今后的预报业务中应用。     

新疆地区近50年来极端降水事件年内非均匀特征分析

利用新疆地区48个气象台站1961—2011年的逐日降水观测资料,根据百分位法定义了不同台站的极端降水阈值,又引入了表征降水时间分配特征的新参数-极端降水事件集中度和集中期,重点分析了新疆的极端降水年内非均匀特征。结果表明:(1)新疆地区极端降水阈值和年平均极端降水量空间分布基本一致,都以天山地区为最大,呈现北高南低的分布。年平均极端降水频次北部高于南部。(2)新疆地区极端降水事件集中度和集中期的空间分布存在一定的差异。总体来说极端降水分布得很密集,各站集中度在0.62~0.9之间,南疆和东疆的集中度大于北疆。新疆地区极端降水主要集中在7月上旬到8月中旬。(3)近51 a来,极端降水事件集中度表现为减弱趋势,而集中期表现为增加趋势,表明极端降水越来越分散。(4)极端降水量的季节分配状况和同期的极端降水量存在很好的相关关系。极端降水越分散,集中期越晚,极端降水量越多;极端降水越集中,集中期越早,极端降水量越少。这种相关关系在北疆地区尤为显著。     

博州不同气候区的降水变化特征

用博州4个气象站1960～2004年45a的月降水资料，分析了博州3个气候区的降水变化特征。结果表明：各区夏半年降水量的变化可近似反映年降水量的变化趋势；山区年降水量与夏半年降水量的增长均具有持续性：除上世纪80～90年代3个气候区的年降水量及夏半年降水量的变化趋势不同步外，其它时段均具有较好的同步性。     

绍兴市近49a降水和旱涝变化特征分析

利用绍兴市1961-2009年逐日降水资料,使用一元线性回归、奇异谱分析和滑动t检验等方法,分析了绍兴市年、季、月降水和雨日的气候变化特征及旱涝发生规律.结果表明,近49 a绍兴市年降水量呈弱的线性增加趋势,其中夏、冬季降水量上升趋势显著,年降水量主要表现为准4 a高频振荡;在年降水量线性增加的同时,年雨日表现为弱的线性减少趋势,其中春、秋季雨日减少显著;年雨日减少主要体现在弱降水天数减少上,强降水天数则呈弱的增加趋势;年雨量和年雨日分别在2003年、2002年前后发生突变.近49年绍兴市出现大范围季节性早涝的频率约为76%,且1985年之后其发生频次明显增加.     

Changes in the Probability of Heavy Precipitation: Important Indicators of Climatic Change

A simple statistical model of daily precipitation based on the gamma distribution is applied to summer (JJA in Northern Hemisphere, DJF in Southern Hemisphere) data from eight countries: Canada, the United States, Mexico, the former Soviet Union, China, Australia, Norway, and Poland. These constitute more than 40% of the global land mass, and more than 80% of the extratropical land area. It is shown that the shape parameter of this distribution remains relatively stable, while the scale parameter is most variable spatially and temporally. This implies that the changes in mean monthly precipitation totals tend to have the most influence on the heavy precipitation rates in these countries. Observations show that in each country under consideration (except China), mean summer precipitation has increased by at least 5% in the past century. In the USA, Norway, and Australia the frequency of summer precipitation events has also increased, but there is little evidence of such increases in any of the countries considered during the past fifty years. A scenario is considered, whereby mean summer precipitation increases by 5% with no change in the number of days with precipitation or the shape parameter. When applied in the statistical model, the probability of daily precipitation exceeding 25.4 mm (1 inch) in northern countries (Canada, Norway, Russia, and Poland) or 50.8 mm (2 inches) in mid-latitude countries (the USA, Mexico, China, and Australia) increases by about 20% (nearly four times the increase in mean). The contribution of heavy rains (above these thresholds) to the total 5% increase of precipitation is disproportionally high (up to 50%), while heavy rain usually constitutes a significantly smaller fraction of the precipitation events and totals in extratropical regions (but up to 40% in the tropics, e.g., in southern Mexico). Scenarios with moderate changes in the number of days with precipitation coupled with changes in the scale parameter were also investigated and found to produce smaller increases in heavy rainfall but still support the above conclusions. These scenarios give changes in heavy rainfall which are comparable to those observed and are consistent with the greenhouse-gas-induced increases in heavy precipitation simulated by some climate models for the next century. In regions with adequate data coverage such as the eastern two-thirds of contiguous United States, Norway, eastern Australia, and the European part of the former USSR, the statistical model helps to explain the disproportionate high changes in heavy precipitation which have been observed.     

全球气候背景下厄尔尼诺对中国东部汛期降水的影响

对厄尔尼诺事件进行了定义，并详细讨论了不同气候背景下的厄尔尼诺过程对中国东部地区汛期降水的影响。分析发现：20世纪50年代以来共发生了14次厄尔尼诺事件；在70年代末、80年代初，赤道太平洋的海温有一个明显升高的趋势；不同气候背景下的厄尔尼诺过程中对中国东部汛期降水存在不同的影响，但是对长江中下游及江淮地区降水的影响是一致的，一般偏少。     

深圳市雷暴天气气候变化特征分析

利用深圳市1953～2005年逐日雷暴资料，通过数理统计、线性分析、突变分析、小波分析等方法，得出了深圳市雷暴天气的气候变化特征。结果表明：深圳市属于雷暴多发区，53a平均雷暴日数为68．2d；年雷暴日数年际变化辐度大，最多年为103d，而最少年仅为47d，最大值与最小值相差1倍多；初雷一般出现在3月上旬，终雷一般出现在10月中旬，而且初雷的发生，有越来越早的趋势，终雷结束时间有越来越晚的趋势；全年各月均有出现雷暴的可能，但雷暴的出现有着明显的季节性变化，主要集中出现在夏季，冬季雷暴出现的概率非常低，且53a来雷暴的发生有逐渐减少的趋势，气候倾向率为-1．8d／10a。另外深圳市雷暴的年际变化存在着准3a较短周期和11a、19a左右的长周期振荡。