基于CMIP6的福建省极端气温预估

基于第六阶段耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6）模拟数据和高分辨率逐日格点观测数据,分别采用分位数映射法和泰勒图对福建省极端气温指数模拟值进行订正和评估,发现在历史参照期（1991—2010年）订正后的各极端气温指数模拟值与观测值更加接近。在此基础上,分析了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下福建省21世纪近期（2021—2040年）、中期（2051—2070年）和末期（2081—2100年）订正后的极端气温指数相对于历史参照期的时空变化特征。从时间变化来看,21世纪各时期,全省平均极端气温指数呈现升高趋势,且随着时间推移增幅不断加大。从空间变化来看,极端最高气温TXx呈现西北内陆增幅大、东南沿海增幅小的趋势,极端最低气温TNn空间分布与TXx类似,增幅略小,夏季日数Su增量在福建西南部为大值区,暖昼日数TX90p在福建东南部增幅最大。采用广义极值（generalized extreme value,GEV）分布研究了TXx重现期变化,发现SSP2-4.5情景下,21世纪3个时期增温较为匀速,而S...     

基于RegCM4模式的我国西南地区极端降水变化预估研究

基于5个全球气候系统模式结果驱动的高分辨率区域气候模式(RegCM4)模拟输出,系统评估了RegCM4模式对中国西南地区极端降水变化的模拟性能,并科学预估了中国西南地区极端降水的未来演变特征。结果表明,RegCM4模式能合理再现西南地区极端降水变化特征,但模拟的四川中部的湿偏差较大而四川盆地干偏差较大;进行偏差校正后,模拟性能有所提升,对西南地区极端降水模拟偏差有所减小。相较于当代气候(1986—2005年),就区域平均而言在21世纪(2021—2098年),有效降水总量(Prcptot)、强降水日数(R10 mm)、日最大降水量(Rx1day)和极端降水量(R95p)都明显增加;在RCP4.5和RCP8.5情景下,Rx1day和R95p在西南大部分地区增多,到21世纪末RCP4.5情景下增加幅度分别为16.0%和12.6%;Prcptot和R10 mm未来变化存在一定的区域差异,但Prcptot和R10 mm变化在空间上较为相似,在云南南部和四川盆地地区呈现减少趋势,其余地区增加明显;且RCP8.5高排放情景的变化幅度明显大于RCP4.5情景。     

未来气候变化对西南地区地质灾害的可能影响

本研究利用区域气候模式RegCM4提供的RCP8.5(高排放)和RCP4.5(中排放)情景下的逐日平均气温和降水量,计算并分析了西南地区21世纪不同阶段平均气温、平均降水、连续干旱日数(CDD)、> 20mm的降水日数(R20mm)、连续5天最大降水量(Rx5day)和单日降水强度指数(SDII)相对于参照期(1986～2005年)的变化特征,进而定性地给出未来气候变化对西南地区地质灾害的可能影响。结果表明:未来西南地区因平均气温升高、平均降水量变化、持续干旱变化、强降水变化、降水集中程度变化和单日降水强度变化将导致地质灾害发生的可能性增大,但诱因不同、影响区域有差异;另外温室气体浓度越高,平均气温、平均降水以及相关极端指数相对于基准期变幅基本上都越大,相关地质灾害风险增加的可能性也越大。      

全球升温1.5℃和2.0℃辽河流域极端降水变化预估

基于国家气候中心中等分辨率模式BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)预估数据,采用双线性插值、趋势分析、偏差分析等方法,分析全球升温1.5℃和2.0℃辽河流域极端降水变化。结果表明：全球升温1.5℃辽河流域年平均降水量距平百分率增幅随排放情景的升高而增大,SSP5-8.5排放情景下增幅达5.82%。全球升温2.0℃辽河流域年和四季降水均为增加趋势,夏季降水增幅明显;SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下降水量均为自西南向东北递减,辽宁西部地区降水增幅较为显著,超过15%。不同排放情景下辽河流域极端降水指数均为增加趋势,日降水强度、强降水日数、强降水比例增长显著;随排放情景升高,极端降水指数增长速率增大,SSP5-8.5情景下的增长速率为SSP2-4.5情景下的两倍以上。SSP5-8.5情景下,21世纪末降水强度、强降水日数、强降水比例、强降水阈值、最长连续湿日数、最大十日降水量将达11.66 mm/d、15.15 d、59.08%、32.94 mm、9.69 d、201.29 mm,较基准期增加5.58 mm/d、5.15 d、37.08%、10.15 mm...     

1971—2020年金华地区极端降水变化特征

利用浙江省7个国家气象站逐日降水数据和8个极端降水气候指数,应用线性拟合、Mann Kendall检验、小波分析和反距离权重插值等方法,分析1971—2020年金华地区极端降水指数时空分布特征。结果表明：金华地区除了持续干期（CDD）呈下降趋势外,年降水量（PRCPTOT）、平均日降水强度（ISDII）、强降水量（R95p）、极强降水量（R99p）、最大1 d降水量（Rx1day）、暴雨日数（R50）和持续湿期（CWD）均呈逐渐增大趋势。金华地区极端降水指数具有一定的周期性和突变特征,PRCPTOT、ISDII、R50、Rx1day、R95p和R99p第一主周期为23—25 a;CDD和CWD周期较短,第一主周期分别为2 a和4 a。PRCPTOT、ISDII、R95p和R50突变主要出现在21世纪初,Rx1day和R99p主要出现在20世纪80年代和21世纪初,均是由相对偏少期突变为相对偏多期。ISDII和CDD空间分布表现为东北部大于西南部外,除此之外的6个指数总体表现为西部大于东部。     

基于CMIP6模式的东南亚极端降水未来预估及热动力成因研究

本文利用26个CMIP6全球气候模式,研究了21世纪末东南亚极端降水事件的变化,通过分解水汽收支方程分析降水变化的动力和热力效应。结果表明,21世纪末(2071—2100年)相对历史参考期(1985—2014年),东南亚大部分地区的气候态降水、极端降水事件的发生频率和强度均显著增加。除大于10 mm降水日数(R10mm)外,其他极端降水指数在SSP5-8.5情景下的变化幅度比SSP2-4.5情景更大。其中强降水量贡献率(R95pTOT)的增长幅度最大,在SSP2-4.5(SSP5-8.5)情景下增加22％(41％)。极端降水变化对气候变暖的响应存在明显的区域性差异。加里曼丹岛将出现更短时集中的极端降水。苏门答腊岛南部的极端降水频率略有减小,且可能发生较强的持续性干旱事件。进一步分析水汽收支方程可知,SSP2-4.5(SSP5-8.5)情景下,热力作用项对P-E(降水减蒸发)的变化贡献为65％(64％),并且模式间一致性更高。而动力作用项对P-E的变化呈抵消趋势,贡献为35％(36％)。这说明相比大尺度环流变化,大气比湿变化引起的水汽辐合是未来东南亚降水量增多的主要因子。     

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。      

QM和QDM方法对中国极端气候的高分辨率气候变化模拟的误差订正对比

采用分位数映射（Quantile Mapping, QM）和delta分位数映射（Quantile Delta Mapping, QDM）两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析,包括日最高气温极大值（TXx）、日最低气温极小值（TNn）、连续干旱日数（CDD）和最大日降水量（RX1day）。结果表明,5组模拟结果和其集合平均（ensR）都显示气温指数的模拟效果高于降水指数,其中对TXx模拟最好,对CDD的模拟最差;经过订正后,针对不同模式的两种订正结果都能够有效地减小模式与观测的偏差并提高了空间相关系数,且两种方法的订正效果无明显差别。对RCP4.5情景下未来变化的分析中,QM在一定程度上改变了模式模拟的未来变化幅度和空间分布特征,QDM则能够有效地保留所有极端指数的气候变化信号。从全国平均来看,除CDD外,所有指数未来都呈现增加趋势,且QDM订正结果与订正前模式模拟的变化趋势更为接近。建议在气候变化模拟的误差订正中采用QDM方法。     

江淮流域极端降水时空变化特征:站点观测和再分析的对比

利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。     

CMIP6全球气候模式对中亚极端降水模拟能力的评估

本文基于NOAA再分析逐日降水数据和22个CMIP6模式的降水模拟数据,选取了6个极端降水指数,从气候态和相对变率两个角度对CMIP6模式在中亚地区极端降水方面的模拟能力开展了评估。结果表明,在气候态方面,中亚地区降水的空间分布表现为由西南向东北递增,其东南部山地迎风侧降水偏多;多模式集合对SDII(简单降水强度)和CDD(最大无雨期)模拟的平均误差分别为-5.43%和0.45%,对PRCPTOT(年总降水量)、R1mm(有雨日数)、Rx5day(最大连续五日降水)和CWD(最大雨期)的模拟结果存在明显高估,且在中亚东南部高海拔地区误差偏高。在相对变率方面,多模式集合模拟的中亚极端降水的相对变率偏小,其中对CWD的模拟效果相对较好,平均误差为-4.78%;对R1mm的模拟效果最差,平均误差为-36.16%。模式间进行比较,TaiESM1、EC-Earth3-Veg-LR和GFDL-ESM为22个CMIP6模式中模拟能力最好的前3个模式。     

RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估

采用应用于跨行业影响模式比较计划(ISIMIP)的5个CMIP5全球气候模式模拟的历史和未来RCP排放情景下的逐日降水数据,在评估模式对汉江流域1961—2005年极端降水变化特征模拟能力的基础上,进一步计算了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下汉江流域未来2016—2060年极端降水总量(R95p)、极端降水贡献率(PEP)、连续5 d最大降水(RX5d)和降水强度(SDII),结果表明:RCP4.5情景下的极端降水指数上升最明显,R95p和RX5d分别较基准期增加12.5%和8.2%,PEP增加3.2个百分点,SDII微弱上升。在不同排放情景下,PEP均有一定的增幅,以流域西北和东南部增幅较大;R95p在流域绝大部分区域表现出一定的增加,且流域东南部和北部是增幅高值区;RX5d在RCP2.6和RCP4.5情景下整体表现为增加的特征,但在RCP8.5情景下整体表现为减少的特征。对极端降水预估的不确定性中,SDII的不确定性最小,RX5d的不确定性最大;不确定性大值区主要位于流域东部、东南部和西北部部分区域。     

1959～2011年潮阳前后汛期降水的对比分析

根据潮阳气象站1959～2011年逐日降水资料,研究了近53年来潮阳区降水的变化特征,结果表明,前汛期和后汛期各个降水指数变化规律存在很大区别:(1)前汛期降水量、降水强度、降水频率和暴雨日数均呈下降趋势,而后汛期降水量、降水强度和暴雨日数呈上升趋势;(2)前汛期存在8年和3年的短周期,后汛期周期变化不明显;(3)前汛期极端降水量发生突变,分别是1965年和1985年,20世纪90年代后极端降水量呈明显下降趋势,而后汛期极端降水量在20世纪90年代后呈上升趋势.     

近60 a滩坑流域极端降水的气候变化特征分析

为研究滩坑流域极端降水的气候变化特征,利用流域内15个水文站1959—2018年的日降水数据,计算PRCPTOT、CWD、R50mm、R95、Rx5day和SDⅡ的年际序列,通过分析其的线性倾向趋势、相关性和极端降水贡献率,结果发现,近60 a来PRCPTOT增加趋势显著,其中1960—1968年是流域历史上PRCPTOT持续偏少最长的一段时间,2012—2018年是流域持续时间最长的一段丰水期;CWD在研究时段内呈上升趋势,并在90年代后期进入显著的上升阶段;Rx5day、R95、R50mm和SDⅡ震荡明显,其中20世纪60年代后期到70年代中期和20世纪90年代处于偏强时期。PRCPTOT与R95、SDⅡ、R50mm、Rx5day、CWD存在显著正相关,对极端降水情况有很好的指示性,其的增加或减少会引起其他极端降水指标的增加或减少,但是在进入21世纪10年代以来,流域PRCPTOT持续偏多,极端降水量的贡献率没有表现出增加趋势。     

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。     

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。     

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。     

广元市降水特征及变化趋势分析

为揭示广元极端降水的变化趋势,利用1961~2015年逐时和逐日降水数据分析广元降水特征和极端降水事件变化。结果表明,广元降水总量年际变化不明显,小时降水越来越极端;在02~06时,小时降水量呈增加趋势,苍溪和青川降水年际倾向率日变化为单峰单谷型,旺苍、广元和剑阁为双峰单谷型。广元市大部分地区短时强降水次数逐年增加,在1980s和2000年后有明显增加,特别是1980s的旺苍站,增幅达到71%;广元小时及日降水最大值有增加趋势。1961~2015年,日降水量≥25mm天数(R25mm)、日降水强度(SDⅡ)和极端降水量(R95)的年际倾向率分别为0.0558d·a~(-1)、0.0168mm·d~(-1)·a~(-1)和0.5998mm·a~(-1),而持续降水日数(CWD)则以-0.0202d·a~(-1)的速率减少,广元每年降水的持续天数在减少,但降水情况越来越极端。     

1961—2013年内蒙古地区极端降水时空变化分析

选取内蒙古具有代表性的71个地面气象站1961—2013年逐日降水及平均降水量资料,计算各等级降水日数,分析不同时间尺度及等级极端降水时空变化分布特征。结果表明:近53a内蒙古地区降水日数和小雨日数均呈减少趋势,但暴雨、大雨和中雨出现的概率略增;日和小时短时降水强度增大。20世纪80年代和90年代是中雨、大雨和暴雨多发期,也是日和小时降水强度最大时期,进入21世纪后,强降水发生频次减少。     

基于分位数映射法的黑河上游气候模式降水误差订正

区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。     

1955—2014年杭州极端气温和降水指数变化特征

根据杭州市1955—2014年降水量、气温逐日资料,采用国际通用的极端天气指数和线性倾向估计、M-K检验等方法,分析了杭州市近60 a极端气温和降水的变化特征。结果表明：1）杭州市近60 a的气温呈一致升高趋势,且变化显著,表现为极端高温阈值和极端低温阈值的升高及极端高温日数的增多;极端冷事件显著减少,暖事件显著增多。2）极端降水指数中只有强降水量的增加较明显,主要贡献为夏季和冬季强降水量的增强。3）冬季平均气温、极端低温阈值、霜冻日数等极端冷事件的突变发生于20世纪80年代初中期,夏季平均气温、极端高温阈值、高温日数等极端暖事件的突变发生于20世纪末21世纪初,与全国范围内的气候增暖进程基本一致。另外,降水强度、极端降水阈值等极端降水指数的突变时间在2008年左右,即2008年后气温升高和降水强度的增加突变期叠加,尤其在夏季和冬季表现更突出,可能诱发更多的异常天气。