1961-2020年西北地区夏季降水趋势变化特征

采用1961—2020年我国西北地区364站逐日降水观测数据,从降水量和降水日的角度对比分析我国西北地区夏季降水趋势时空变化特征。结果表明：西北地区夏季降水量占全年总降水量的50%以上。从整体上来看,西北地区降水量呈现显著增多的线性趋势,但并非全区一致性增多。降水量增多（减少）的站数约占区域内总站数的57%(43%),降水日数呈现增多（减少）的站数约占总站数的43%(57%);降水量、降水日数同时增加的站点主要位于南疆盆地、北疆西部及青海中部和北部等地,两者同时减少的站点主要位于甘肃东南部、宁夏、陕西中部偏东等地,而两者反相变化的站点主要位于新疆北疆地区、青海省西南部边缘地区和陕西南部。近60年来,西北地区极端降水量和降水日数呈线性增加趋势。西北地区各个区域降水量和降水日数除年际变化外,还存在年代际变化特征,不同区域变化位相存在一定差异。     

1961-2020年西北地区夏季降水趋势变化特征

采用近60年西北地区364站逐日降水观测数据,从降水量和降水日的角度对比研究了西北地区夏季降水趋势时空变化特征。结果表明：平均而言,西北地区夏季降水量占全年总降水量的50-70%。整体上西北地区降水量呈现显著增多的线性趋势,但并非全区一致性增多。降水量增多（减少）的站数约占区域内总站数的57%（43%）,降水日数呈现增多（减少）的站数约占总站数的43%（57%）。两者同时增加的站点主要位于南疆盆地、北疆西部及青海中部和北部等地,两者同时减少的站点主要位于甘肃东南部、宁夏、陕西中部偏东等地,而两者反相变化的站点主要位于新疆北疆地区、青海省西南部边缘地区和陕西南部。近60年西北地区极端降水量和降水日数也呈现出线性增加的趋势。西北地区各个区域降水量和降水日数除年际变化外,还存在年代际变化特征,但不同区域变化位相存在一定差异。     

甘肃省1967-2008年气温和降水时空变化

利用甘肃省27个气象站1967-2008年的气温和降水资料,采用趋势系数法、反距离权重插值法和小波分析法分析了甘肃省近42年的气温和降水时空变化,并将甘肃省以季风区非季风区划分为西北部和东南部两个研究区。研究结果表明：1967-2008年甘肃省气温呈增加趋势,降水呈减少趋势。甘肃省西北部气温较东南部增加显著,尤其是河西走廊中部增温速率最快,并且甘肃省、西北部和东南部气温序列都存在12-15a、6a左右的周期,气温的变化与厄尔尼诺和拉尼娜事件密切相关。甘肃省降水量西北部有略微的增加趋势,东南部减少显著,不同的海拔高度降水量差异较大,甘肃省和东南部在时间尺度上都存在14a、7-8a和4a左右的周期。西北部存在12a、7a和4a的周期。甘肃省西北部气候略变暖湿,东南部气候暖干化趋势显著。     

新疆1961—2020年气候季节时空分布及其变化特征

利用新疆99个国家气象观测站1961—2020年逐日平均气温数据,结合中国气象局《气候季节划分》(GB/T 42074—2022)和本区季节划分标准研究新疆四季起始期和四季长度时空分布特征,为该区农牧业生产、防灾减灾提供决策参考。结果表明：新疆常年四季分明区春季起始期为2月上旬至3月下旬,空间上呈由南向北逐渐推迟的纬向分布;夏季起始期为4月中旬至7月上旬,吐鲁番市和南疆塔里木盆地最早入夏,北疆大部比南疆晚;秋季起始期为8月上旬至10月上旬,北疆入秋早,吐鲁番市和南疆大部入秋晚;冬季起始期为10月下旬至12月上旬,北疆入冬早,南疆较晚。常年新疆四季分明区春、夏、秋、冬四季平均长度分别为78、113、74、106 d。新疆无夏区位于天山山区、南疆西部山区等高山地区,相较四季分明区入春晚,入秋和入冬早,常年春季、秋季、冬季平均长度为118、100、148 d。1961—2020年新疆四季分明区入春期和入夏期呈显著提前趋势,入秋期和入冬期则显著推后,春、夏、秋三季起始期转折点在2000年前后,冬季转折点在1988年,气候季节长度夏季延长,冬季缩短;无夏区入春期显著提前,入冬期显著延后,春季延长...     

增暖背景下新疆昼夜降水的变化特征

利用新疆地区89个台站1961~2005年昼、夜降水观测数据,分析了该地区昼夜降水过程的时空演变特征,目的是认识这个地区在年降水增加背景下昼夜间降水过程的变化特征及趋势。研究结果表明:(1)1961~2005年,多年平均的降水量为夜大于昼,且昼、夜降水量均呈显著增加趋势;夜降水量增长趋势大于昼降水量,昼、夜年降水量增长趋势分别占年总降水增长趋势的49%、51%,这种变化在南、北疆存在明显的区域差异。昼、夜降水量都存在由少到多的显著突变,但两者发生突变时间不同,昼降水量发生突变的时间为1986年,而夜降水量的突变点却发生在1991年。(2)昼降水日数小于夜降水日数,且昼、夜降水日数都呈显著增加趋势,昼降水日数增加趋势大于夜降水日数。昼、夜降水强度都呈显著增大趋势,夜降水强度及其增长趋势均大于昼降水强度。降水量增加的主要原因是由于降水日数的增多,降水强度对降水量影响较小。(3)昼、夜毛毛雨日数都呈显著减少趋势,昼毛毛雨日数及其减少趋势均大于夜毛毛雨日数。而强降水的日数和强度均呈现增加趋势;昼、夜强降水量和各自的总降水量有很好的相关,强降水量对总降水量的影响很大。引起这些昼、夜间降水变化特征差异的原因有待于进一步研究。     

轮台县1961-2008年降水变化特征

利用轮台县气象局1961-2008年的年、季降水资料,采用气候倾向率和降水相对变率统计方法,研究了近48a轮台县年、季降水量、降水相对变率及降水日数的年际、年代际变化趋势特征。结果表明：年降水量平均以10．7mm／10a的速率增加;各季降水量平均以0．6-6．5mm／10a的速率增加;年降水相对变率以-6％／10a的速率减小;年降水日数以2．6d／10a的速率增加,各季降水日数以（0．1～1．2）d／10a的速率增加。     

1961～2009年中国季风区范围和季风降水变化

东亚季风对中国气候和环境有重要影响, 以往研究多关注于季风环流和人为给定区域内夏季降水的变化, 对于季风区域变化本身及其相伴的季风降水鲜有涉及。本文使用四套降水观测资料, 其中包括基于2416个台站最新资料所得到的中国区域高分辨率降水格点数据, 集中分析了1961～2009年中国季风区范围、季风区西北边界、季风降水及其强度变化。结果表明, 季风区约占中国陆地面积的60%, 研究时段内总体上在缩少;季风降水无趋势性变化而是表现为一定的年际和年代际变率;中国季风降水强度平均为4.46 mm d-1。季风区西北部的东、西边界间区域属于典型的干湿交错带, 季风区西北边界在40°N以南整体上表现为-0.026°/a的西进趋势, 而在其北部则表现为0.041°/a的东退, 这主要是源于区域尺度热力对比、大气环流和水汽通量的变化所致。     

东亚夏季200hPa西风急流时空分布特征与我国夏季降水关系的初步分析

利用1961-2000年NCEP/NCAR再分析资料和全国各测站逐日夏季降水资料,分析了200 hPa西风急流的时空分布特征及其与我国夏季降水之间的关系.分析结果表明:①EOF展开的第一个模态所揭示的时空分布特征反映了北半球副热带西风急流围绕着夏季平均急流轴的南北变动,其对应的时间系数主要表现出西风急流围绕着夏季平均急流轴的南北变动存在着年际变化;在EOF分析的第二模态的空间分布图中,在60-150°E范围内西北-东南向呈现出Rossby波列分布,且有明显的线性增加趋势;在EOF分析的第三模态的空间分布图中,主要反映的是大气长波波状传播的特性.②东亚夏季西风急流位置的南北变动对我国夏季旱涝具有重要影响:夏季西风急流异常偏北时,我国长江中下游夏季降水异常偏少,河套、华北地区夏季降水异常偏多;夏季西风急流异常偏南时,我国长江中下游夏季降水异常偏多,河套、华北地区夏季降水异常偏少.     

1961～2018年长白山区不同等级降水时空变化特征

在全球气候变化影响下,长白山区的降水量发生着显著的变化,降水强度也发生着不同程度的变化。明确长白山区不同等级降水的降水量和降水天数的变化趋势对于揭示长白山区水资源演变规律具有重要意义。本研究基于长白山区气象观测站点的逐日降水数据,选取不同等级降水指标,分析了1961～2018年长白山区不同等级降水时空变化特征。结果表明:近60年,长白山区年均降水量呈现不显著的下降趋势（?0.31 mm/a）,降水天数呈现显著的下降趋势（?0.16 mm/a）,平均降水强度呈现不显著的上升趋势。不同等级降水变化主要体现为:小雨、中雨和大雨年均降水量和降水天数呈现下降趋势,而暴雨年均降水量和降水天数呈现不显著的增加趋势。长白山区年均降水量和降水天数的减少主要受小雨、中雨和大雨降水量和降水天数的减少影响。不同季节降水变化方面,长白山区春冬季降水量呈增加趋势,夏季和秋季降水量和降水天数均呈下降趋势。     

近50年黄河流域夏季降水的时空变化及其与东亚副热带西风急流的关系

基于1959-2008年黄河流域92个测站降水量和NCEP/NCAR再分析资料,研究黄河流域夏季降水的时空变化和周期特征,及其与东亚副热带西风急流的关系。结果表明,黄河流域夏季降水呈现由东南向西北逐渐减少的分布特点,其夏季降水的异常空间型主要有3种:全流域一致型,东南多(少)西北少(多)型,西南多(少)东北少(多)型。当夏季东亚副热带西风急流中心异常偏北(南)时,同期黄河流域中上游地区降水偏多(少),下游降水偏少(多);东亚副热带西风急流中心异常偏东(西)时,黄河流域上游降水偏多(少),中下游地区降水偏少(多)。     

青海省 1961—2018 年侵蚀性降水时空变化特征

利用青海省41个气象站点1961—2018年逐日降水数据,采用常规统计学方法,统计逐年降水量/日数、侵蚀性降水量/日数,分析青海省降水和侵蚀性降水的时空分布特征。结果表明:青海省年降水量、降水日数、侵蚀性降水量、侵蚀性降水日数之间呈显著的幂函数关系,空间分布均从东南向西北逐步减少。从4个生态功能区分布来看,三江源地区年降水量最高,为469.3 mm,柴达木盆地全省最低,为99.4 mm;侵蚀性降水量柴达木盆地最低,为25.1 mm,东部农业区全省最高,为155.5 mm。1961—2018年青海省年降水量和侵蚀性降水量分别以8.1、4.7 mm/10a呈显著增加趋势,年降水日数表现为不显著的减少趋势,侵蚀性降水日数呈显著的增加趋势,变化速率分别为-0.5、0.2 d/10a。侵蚀性降水量和侵蚀性日数突变分别发生在2004年和2001年,突变后侵蚀性降水量和降水日数较突变前分别增加22.4 mm和0.7 d。1961—2018年青海省侵蚀性降水量和侵蚀性降水日数的贡献率平均为32.7%和6.5%,侵蚀性降水量和侵蚀性降水日数的贡献率分别以0.59%和0.21%呈显著增加趋势。     

1948-2001年全球陆地6-8月降水长期变化的时空特征

采用PREC/L的全球陆地月降水资料,研究了1948-2001年全球陆地6-8月降水长期变化的时空特征.结果表明,在该时段内,6-8月降水量较大的区域是全球几个主要的季风区,而且季风区的降水均方差较大;全球陆地6-8月降水量以负趋势为主要特征,降水量明显减少的区域是热带非洲,中国的淮河以北,俄罗斯的东部,中、西西伯利亚,朝鲜,南亚等8个区域;降水量增加的区域是加拿大北部、格陵兰中部等4个区域;全球36个纬度带中共有12个纬度带6-8月降水量趋势变化达到了0.05显著性水平的Monte Carlo检验,但是只有1个纬度带(65～60°S)是正趋势.全球陆地6-8月降水量正趋势的范围是很小的.初步探讨了ENSO与全球陆地6-8月降水量趋势变化的关系.     

1961-2000年西南地区小时降水变化特征

根据西南地区112个站点1961-2000年逐时降水资料,分析了不同季节降水时数、小时雨强、极端强降水时数和极端强降水强度的变化趋势.从降水时数变化来看,夏季西南大部分地区如四川盆地西部、云南、贵州南部等地总降水时数有减少趋势,四川盆地东部和川西高原总降水时数增加;整个区域平均趋势为-0.9%/10a.相应地,极端强降...     

1961-2015年陕西省不同等级降水事件变化特征

利用19612015年陕西省70个气象观测站的逐日降水资料,采用线性倾向估计、趋势分析及Mann Kendall等方法,分析了陕西省不同等级降水量、降水日数及降水强度的气候变化特征。结果表明：无论是降水量、降水日数,还是降水强度,均呈现出南多北少的分布特征,且随着降水级别的逐级增加,地区分布差异逐渐增大;整体上降水量和降水日数呈现出减少趋势,其中降水日数的下降趋势均非常显著,全省年均降水日数的气候倾向率达到了-3.83天·10a-1,通过了0.01的显著性检验,降水强度的增加趋势通过了0.05的显著性检验,每10 a全省年均降水强度增加0.15 mm·d-1;陕西降水量及降水日数的减少主要体现在春秋两季小雨及中雨的减少上,小雨降水强度在夏、秋两季的气候倾向率分别为0.05和0.04 mm·d-1·10a-1,其上升趋势分别通过了0.01和0.1的显著性检验,这是年均降水强度上升的主要原因;陕西年均降水量及降水日数自1984年出现了突变性下降,而降水强度的突变则出现在2004年,之后一直呈现持续的上升趋势。     

1961-2012年京津冀地区不同等级降水日数时空演变特征

利用1961-2012年京津冀地区78个气象站逐日降水资料,采用趋势分析、Morlet小波和经验正交函数（EOF）等方法,分析京津冀地区不同等级降水日数的时空演变特征。结果表明：近52 a来,京津冀地区各等级降水日数的变化趋势不明显。空间分布上,雨日总数和小雨日数呈自西北向东南递减的特征;中雨日数和大雨日数分别存在两个大值中心,二者大值中心的位置相似,一个位于京津冀地区东北部,另一个位于西部太行山区;暴雨日数的空间分布特征不明显,具有随机性。雨日总数和小雨日数存在准13 a和准6 a两个尺度的振荡周期;中雨日数、大雨日数及暴雨日数存在15-18 a和8-11 a两个尺度的振荡周期。EOF第一模态分析表明,京津冀地区各等级降水日数在全区具有较好的一致性;第二模态分析表明,雨日总数、小雨日数、中雨日数和大雨日数具有南北反位相的特征,暴雨日数具有西北部和东部多（少）、中部和西部少（多）的分布特征。     

1961—2010年北京地区降水变化特征

采用15个常规气象站1961-2010年逐日降水数据资料,分析了北京地区降水量、降水日数和降水强度的变化趋势,包括年和各季节的总降水量和降水日数,不同降水级别降水量、降水日数和降水强度变化趋势的时空特征。结果表明：在近50年内,北京地区平均年降水量和年降水日数、年降水强度均呈下降趋势;各季节中,夏季的降水量呈明显下降趋势,春季降水日数略有增加,夏季略有减少;降水强度在春季增大和夏季减小趋势明显;小雨雨量变化不明显,中雨雨量呈增加趋势,大雨和暴雨雨量呈明显降低趋势;小雨降雨日数略呈减小趋势,中雨降水日数呈显著增加趋势,大雨和暴雨降水日数呈较明显降低趋势;小雨降水强度略呈上升趋势,而大雨和暴雨的降水强度呈明显的降低趋势。     

喀什地区1961—2005年降水变化特征

选用喀什地区1961－2005年45a的逐月降水量资料,分析了喀什地区平原和山区年降水量的分布特征。结果表明：喀什地区平原和山区年降水量年际变化均表明了在周期波动中有增加的趋势,且具有一定的长期性;平原和山区降水量的年际变化的同步性在不同年代表现不同;喀什地区各季降水变率大体表现为平原地区大,山区小的趋势。     

亚洲季风区积云降水和层云降水时空分布特征及其可能成因分析

本文利用最近12年的TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星资料,分析了亚洲季风区积云降水和层云降水的时空分布特征.结果表明:从多年平均角度看,亚洲季风区积云降水和层云降水空间分布主要呈现出随纬度变化的特征:25°N以北的副热带季风区以层云降水方式为主,其所占比例在50％...     

高空西风急流东西向形态变化对梅雨期降水空间分布的影响

利用40年的NCEP/NCAR再分析候平均资料和同期长江中下游地区逐日降水资料,使用合成方法分析了梅雨期东亚副热带高空西风急流的东西位置和形态变化特征,探讨了高空西风急流对梅雨期降水空间分布的影响。分析结果表明,梅雨期东亚大陆上空西风急流强度减弱且持续维持、西太平洋上空西风急流核分裂减弱直至出梅后消失,这是梅雨期200 hPa东亚高空西风急流东西向位置变化的主要特征。梅雨期,200 hPa副热带西风急流中心呈现东西向位置变化和海陆分布形态差异,西风急流中心东西向位置变化对梅雨起讫有着较好的指示意义。梅雨期东亚副热带高空西风急流东西形态分布差异不仅影响到长江中下游地区降水空间集中区的位置而且还影响到降水中心强度。进一步分析表明,当东亚西风急流主体位于西太平洋上空时,在长江下游地区形成高低空急流耦合的环流形势,强烈的辐合上升运动加上充足的水汽条件供应,有利于在长江下游形成集中的强降水区域。当高空西风急流位于东亚大陆上空时,在长江中下游地区高低空急流无耦合形势存在,长江中下游地区也没有强的集中降水区域。因此,东亚副热带高空西风急流东西向形态变化对长江中下游地区的高低空环流结构、地面集中降水区域的空间分布具有重要的影响。     

1971~2020年藏东南极端降水指数的时空变化特征

基于1971~2020年藏东南4个气象站逐日降水量资料,选取最大1日降水量（RX1day）、最大5日降水量（RX5day）、降水强度（SDII）、中雨日数（R10mm）、大雨日数（R20mm）、连续干燥日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、强降水量（R95pTOT）、极强降水量（R99pTOT）和年总降水量（PRCPTOT）共10个极端降水指数,采用线性趋势、Mann-Kendall非参数检验、R/S趋势分析、Morlet小波等方法,分析了藏东南极端降水指数的时空变化特征及其与大气环流指数、太阳黑子、海温指数之间的关系。结果表明：1971~2020年藏东南各极端降水指数变化幅度不大;RX1day、R20mm、CWD、R95pTOP、PRCPTOP呈下降趋势,尤其是近30 a（1991~2020年）PRCPTOP减幅显著,达−38.43 mm·10a⁻¹;其他指数趋于增加,以CDD增幅最大（1.31 d·10a⁻¹）。年代际变化尺度上,极端降水指数在20世纪90年代为正距平,21世纪前10年为负距平。极端降水指数的Hurst指数大多表现为较强或强持续性,未来将保持近50 a以来的变化趋势,仅CDD在2002年发生了气候突变。极端降水指数大多存在显著的3~4 a振荡周期。除CDD、CWD外,其他极端降水指数之间具有显著的正相关关系;而各极端降水指数均与年降水量、汛期降水量存在显著的相关性。多个极端降水指数与大气环流指数的相关性不显著,只有RX1day、RX5day、R95pTOT与亚洲极涡面积指数有显著的负相关,RX5day还与西太平洋副高强度指数有显著的正相关。绝大多数极端降水指数与太阳黑子的相关性不显著,仅有CWD与之有显著的正相关。RX5day、PRCPTOT和CDD与赤道太平洋次表层海温指数存在显著的相关关系。RX5day与印度洋暖池面积和强度指数存在显著的正相关,CWD与西太平洋暖池面积指数为显著的负相关。