近54年阿勒泰地区夏季极端降水事件气候特征

本文采用阿勒泰地区7个国家级气象站近54a(1960～2013年)夏季(6～8月)的日有效降水量（20～20h降水量≥0.1mm）资料,用WMO推荐的百分位法计算了全地区过去54a夏季极端强降水的阈值、进一步分析了当地夏季时空分布特征及变化趋势,结果表明：阿勒泰地区夏季极端强降水阈值呈西部、南部小,北部、东部大,并且空间异常分布特征如下: 夏季以及夏季各月的极端强降水日数和强度均可总结出5种最主要模型;极端强降水量可总结出8种最主要模型;并且通过时间标准化序列分析各种模型都有对应的降水日数、量级、强度明显偏多（强）和偏少（弱）的时段。日数、量级、强度近54a来,除吉木乃略有下降以外,其余各县（市）均为增长趋势,尤其是北部、东部地区.同时上述三指标存在着显著的年代际和年纪尺度的周期变化,上世纪90年代和2010年至今为三个指标最多(强)的年代,而上世纪70年代为最少（最差）的年代.并通过周期分析（小波分析）可知,均有对应的显著变化周期。     

近50a华东地区夏季极端降水事件的年代际变化

利用中国华东地区90站点1960--2009年夏季（6—8月）逐日降水资料,分析了近50a来华东地区各类极端降水事件的强度和发生频次的年代际变化。结果表明：华东地区极端降水事件年代际变化特征明显。近20a来,不论是极端降水事件的平均强度还是发生次数都要明显高于前30a;1990年代是极端事件多发且强度较强的年代;华东区域极端强降水过程事件的连续降水日数多在9d以下,而极端连续降水日数事件基本在9d以上;较之华东地区其他区域,福建地区存在更多的强度大、持续久的降水过程;华东地区最大极端降水量出现在江西北部与安徽南部的交界区域。极端降水事件频发带存在南北摆动的年代际变化,这一特征在极端日降水事件和极端强降水过程事件上表现得更为明显。同时,存在两个极端事件频发带,分别位于长江流域附近。在后3个年代,这两个频发带呈现出分一合一分的年代际变化特征。     

欧亚大陆极端降水事件的区域变化特征

近年来,在全球变暖的背景下,极端气候事件特别是极端降水事件,发生频率愈发上升。本文使用美国气候预测中心提供的逐日降水资料,统计分析了1979—2018年期间欧亚大陆各个子区域极端降水事件的时空变化特征。结果表明:1)从气候态的空间分布特征来看,南欧、南亚、东南亚、东亚地区为欧亚大陆全年总降水量高值区,同时也是极端强降水频发地区;而东亚地区青藏高原、中国中西部至蒙古一带,南亚地区印度次大陆以及中亚、西亚等地的部分地区则是连续性干旱事件的高频区,极端强降水事件发生频次较少;2)在21世纪初之后,东南亚、南亚、东亚、北亚、西亚和南欧这6个地区的全年总降水量发生年代际增加,且在研究时段呈显著增加趋势。在过去近40 a,南亚、东亚和中亚的RX1day(日最大降水量)、RX5day(连续5 d最大降水量)、中雨日数(R10mm)、大雨日数(R20mm)自20世纪90年代中期年代际增加,且呈长期增加趋势。南亚、北亚、东亚、中亚这4个地区的最大连续干旱日数在20世纪80年代初显著增加,但长期趋势并不显著。需要指出的是,自2014年起极端强降水事件在东南亚、南亚和东亚地区持续增多,而连续性干旱事件在北欧地区持续增多。     

中国近50 a极端降水事件变化特征的季节性差异

强降水极易造成暴雨灾害,尤其是突发性强的短时强降水,动态监测、影响评估和风险预估是灾害防御的重要手段。但目前气象服务业务中,强降水的定量评估和风险预估还是以天为单位,现代气象服务精细化的需求迫切要将时间分辨率提升至小时尺度。本文利用1951-2018年国家气象观测站小时降水观测资料,从小时尺度界定站点、大区域、小区域降水过程的辨识方法。基于改进的降水过程综合强度评估方法,在概率密度分布的基础上,重新划分了极端、特强、强、较强、中等五个等级的降水过程综合强度指数。检验论证显示,基于小时分辨率降水过程的自动提取和评估方法合理,具有可操作性,能够对过程性降水、短时降水过程动态评估和预评估,可实时支撑气象服务业务,提升气象防灾减灾能力,也为后续开展短时强降水影响评估和风险预估建立基础。

     

近56年中国极端降水事件的时空变化格局

基于中国693个地面观测站1961-2016年的逐日降水资料,全面分析了全国和各分区极端降水事件、连续性极端降水事件及其起止时间的时空分布和变化特征.结果 表明,近56年,全国极端降水事件明显增多,极端降水量和极端降水日数呈增加趋势的站点占总站数的68％,且主要集中在东南沿海和西部地区.华东地区是全国极端降水量增长幅度...     

中国近50 a地温的变化特征

利用1954-2001年中国532站的月平均0．8m层地温资料,对我国及其不同区域地温的变化特征进行了分析。结果表明,近50a,全国年平均地温的年代际变化大致为下降阶段,相对气候冷期及上升阶段。地温的区域变化特征显著,90年代后东北地区地温增温最显著,西南东部地区地温下降趋势明显,青藏高原东部地温在1980年前后发生一次急剧下降的突变过程。地温季节变化中,冬季地温年代际变化特征与其他季节相比差异较显著,而春季地温年际变化出现异常的频率最大。     

中国近40年极端气温和降水的分布特征及年代际差异

利用全国119（154）站1961-2000年逐日平均气温（降水）资料,采用世界气象组织（WMO）最近公布的极端气候指数,分析了中国近40a来极端气温和降水的分布及变化特征。结果表明：40a气温极端冷指数整体呈下降趋势,极端暖指数整体呈上升趋势,表现为气温变暖,与全球变暖一致,北方地区极端气温指数变化最大;比较了1961-1975年和1976-2000年2个子时段各极端气温指数的变化趋势,第一时段表现为气温变冷趋势,第二时段为气温变暖趋势。全国年降水量、中等雨日指数（R75％）、强降水日指数（R95％）和强降水比率指数（R95％tot）的整体线性变化为上升趋势,前2个指数地理差异明显,后2个指数地理差异不明显。在上述2个时段中,第二时段较第一时段的年雨日数减少,但强降水日数和平均降水强度增大,且极端降水正线性变化趋势范围比第一时段也增大。     

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。     

江苏降水长期趋势及年代际变化空间差异分析

根据江苏省60个气象站1961~2001年的逐月降水量资料,计算了逐月、季和年降水量距平百分率（RAP）,以此研究了江苏降水的长期趋势和年代际变化特征及其空间差异。结果表明：全省平均降水量1、3、6月有显著的增多趋势,而4、9两月有显著的减少趋势;年降水量,南部增多,而北部减少;春季降水量大部分地区减少,夏季降水量主要是南部增多,北部减少,秋季大部分地区降水量减少,冬季全省降水量增多。4个年代年RAP符号变化,在江苏南部呈“--++”型,北部为“++--”型,中部则呈“+--+”、“+-+-”等过渡型。春季则在北方呈“-+-+”型,中部呈“+--+”型,南部呈“+---”型,徐州和盐城地区主要为“++-+”型。夏季RAP符号,主要分布型由北到南依次为“++--”、“+-+-”、“+--+”、“-+-+”和“--++”。秋季RAP符号全省绝大多数台站为“+-+-”型。冬季RAP符号在东部和南部大片地区为“-+-+”型,而西部则主要为“-+++”、“--++”、“-+-+”和“---+”型混杂。     

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。     

商丘市极端天气气候事件变化趋势

利用1961~2004年逐日气象资料,分析了商丘市近44年来极端天气气候事件的变化趋势。结果表明:近44年来,商丘市暴雨、大暴雨和达到极端干旱标准的总天数都存在增加的趋势,但是这种趋势在统计上并不显著。极端高温事件年发生频率增加而极端低温事件发生频率减少;季节变化以冬、夏两季最为明显,其中冬季极端高温事件增加而极端低温事件减少,变化趋势都通过了99%的显著性水平检验;夏季与冬季变化趋势相反,其中极端高温事件显著减少,通过95%的显著性水平检验。寒冷期长度和炎热期长度都显著减少,分别通过99%和95%的显著性水平检验。     

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。     

呼和浩特近59年降水极端事件分析

利用呼和浩特气象站1951—2009年逐日降水量资料,以年序列的第90个百分位,建立了日降水量极端气候事件的阈值,检测了近59年来呼和浩特逐日降水量极端事件的出现频率,分析了极端事件阈值和日数及降水量的年际、年代际和季节变化,结果显示:①呼和浩特日降水极端事件的阈值小,为10.6mm;全年极端事件出现的频次11d。②降水极端事件主要出现在4-10月,且8月最多。③近59年来呼和浩特全年降水极端事件及其降水量没有显著的增减变化趋势,但而进入21世纪后,极端降水事件及其降水量的变率加大,降水强度明显减小。     

Two Opposite Extreme Events in Seasonal Mean Winter Rainfall over East China during the Past Three Decades

In this study,the extremes of winter seasonal mean precipitation have been investigated by using daily precipitation data from 91 stations in East China,the National Centers for Environmental Prediction/the National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR)monthly reanalysis,and sea surface temperature data from the Hadley Centre for 1979–2007.The largest anomalous rainfall amount was observed in regions south of the Yangtze River.In the most recent three decades,extreme events in the seasonal mean winter precipitation occurred in 1985 and 1997.Because it was influenced mainly by a La Ni a event,the precipitation in 1985 showed a deficit following a stronger winter monsoon.The rainfall amount in 1997 was influenced by El Ni o and was significantly larger than normal with a weaker winter monsoon.Both the circulation anomalies and wave energy dispersions during the winters of 1985 and 1997 differed significantly.In 1985,the North Atlantic Oscillation anomalously excited the Eurasian-Pacific teleconnection and circumglobal teleconnection phenomena.Consequently,Rossby wave energy propagated along the north and south branches of the westerlies,strengthening the East Asian trough along with a stronger winter monsoon,which facilitated the wintertime dry extreme in East China.In1997,however,Rossby wave energy propagated from low latitudes northeastward into the southern part of China,resulting in a weaker winter monsoon and the wettest winter.The results of this study will be helpful for future monitoring and prediction of extreme winter rainfall events in East China.     

1951—2010年长沙市极端气温事件的变化特征

利用1951-2010年长沙最高和最低气温资料,运用国际上通用的百分位阈值法确定暖日、暖夜和冷日、冷夜数,采用线性倾向估计法和M-K突变检测等方法,研究长沙市60 a来极端气温事件的时空变化特征。结果表明,暖日和暖夜数分别以3.48个.（10a）-1和3.06个.（10a）-1的速率显著增加,冷日和冷夜数分别以-2.13个.（10a）-1和-1.78个.（10a）-1的速率显著减少,白天增暖幅度大于夜间增暖幅度。研究还表明,阶段性特征明显,近60 a来暖日和冷日、冷夜数发生了明显的突变。暖日数增加秋季最显著,春季次之;暖夜数增加夏季最显著,冬季次之。冷日（夜）数减少的季节主要是春季和冬季;四季都在变暖,但以春季、冬季变暖最明显。7月暖日（暖夜）数增加最显著,4月和2月冷日（冷夜）数减少最显著。     

近45年华中地区不同级别强降水事件变化趋势

利用华中五省84个测站1961—2005年逐日降水资料,通过分位值法、趋势系数法、蒙特卡洛统计检验法、曼肯德尔法、小波分析等现代统计诊断方法,分析了华中地区不同级别强降水的时空变化趋势、突变和周期特征。结果表明:随着分位值减小,降水量、日数的平均值和均方差逐渐减小,变差系数逐渐增大;而强度的3项指标均逐渐增大;在空间分布上,降水量自河南向湖南和江西逐渐增大;日数自北向南逐渐增大;强度以湖北东部至江西北部的长江中下游一线以及湖南西北部局部地区为高值区;区域平均的降水量、日数和强度均呈增加趋势,但不同测站表现不同;降水量一致在1993年发生突变,呈增多趋势;日数在20世纪80年代末、90年代初发生突变;强度自1994年开始增强,21世纪后加强、减弱现象交替出现;降水量、日数和强度有12~14年的年代际变化和6~9年的短期变化。     

1961-2005年宁夏极端降水事件变化趋势分析

 利用1961-2005年宁夏逐日降水量资料,将降水量划分为9个级别,分析了宁夏45 a来各级别降水日数的变化趋势。结果表明：年降水量以平均3.6 mm/10 a的速率减少;近15 a来,冬、春季降水量明显减少,夏、秋季10.0 mm以下降水日数明显减少,25.0 mm以上降水日数明显增加。以1986年为界的气候变暖前后25.1～50.0 mm级别的降水日数夏季和年增加的显著性概率分别达到了5%和1%,降水频率分布呈现向高级别降水量增加的变化趋势。     

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。     

“16·7”华北极端强降水特征及天气学成因分析

2016年7月19-20日华北出现了当年入汛以来最强降水过程。此次降水过程为一次影响范围广、累积雨量大、持续时间长的极端强降水过程,其强度较"96·8"强,仅次于"63·8"。以暖云降水为主,短时强降水特征明显,局地小时雨强强、且具有明显的地形降水特征。此次强降水发生在南亚高压东伸加强、副热带高压西伸北抬、中高纬度西风带低涡系统发展的环流背景下,黄淮气旋、西南和东南低空急流的异常发展以及水汽的异常充沛表明此次强降水过程动力抬升和水汽条件非常有利。强降水过程表现出明显的阶段特征,主要分为两个阶段:19日凌晨至白天为高空槽前偏东风导致的地形强降水、19日夜间至20日为黄淮气旋系统北侧螺旋雨带造成的强降水。第一阶段的降水主要与高空槽前偏东风/东南风急流的发展有直接关系。这一阶段对流降水旺盛,中层弱干冷平流以及低层强暖平流是对流不稳定能量的维持机制,强降水形成的冷堆与局地地形作用产生的中尺度锋生过程为对流持续新生提供了有利条件。第二阶段的降水主要与低涡切断和黄淮气旋的强烈发展有关。该阶段降水对流相对较弱,黄淮气旋进入华北以后移动缓慢,从而造成降水持续时间较长。     

Seasonal Prediction of Pre-Summer Clustered Heavy Precipitation Days in South China

Clustered heavy precipitation (CHP) events can severely impact human society, infrastructure, and natural ecosystems. Consequently, short-term climate prediction of CHP events is vital for the prevention and mitigation of associated hazards. Employing year-to-year increment (DY) and multiple linear regression approaches, this study devel- oped a seasonal prediction model for pre-summer (i.e., May and June) CHP frequency in South China (SC) during 1981– 2022. Three robust predictor factors were identified: March sea surface temperature in Southwestern Atlantic, early-winter snow depth in East Europe, and winter soil moisture in Central Asia. Three predictors exert substantial impacts on pre- summer precipitation in SC via modulation of an anomalous anticyclone (cyclone) over the (subtropical) western North Pacific. In leave-one-out cross-validation test during 1981–2022, the prediction model exhibited reasonable performance in predicting the interannual and interdecadal variations and trends of CHP days. The temporal correlation coefficient (TCC) was 0.66 between the observations and predictions. In the independent hindcast for 2013–2022, the TCC was as high as 0.85. Moreover, coherent covariations were observed between the frequency and the amounts of CHP, with a TCC of 0.99 for 1981–2022. Those three predictors show good performance in forecasting CHP amounts over SC, with a TCC of 0.68 between the predictions and observations in the cross-validation test during 1981–2022 and of 0.86 in the independent hindcasts during 2013–2022. Notably, the predictors also showed good predictive skill for years with high CHP occurrence (e.g., 1998 and 2019). The predicted high-incidence areas of heavy precipitation days were highly consistent with ob- servations, with a pattern correlation coefficient of 0.44 (0.55) for 1998 (2019). This study provides valuable insights to improve seasonal prediction of pre-summer CHP frequency in SC.