中国大陆地区小时极端降水阈值的计算与分析

文章概述了近10 a来关于中国极端小时降水的研究成果,为及时了解和掌握该领域研究进展、开展相关科学研究和进行强降水预报服务提供有价值的科学依据和参考。现有的研究表明：（1）极端小时降水的阈值通常采用百分位和拟合经验函数得到,阈值强度分布在中国的区域差异大,最强阈值位于华南沿海、海南岛、台湾岛和华北平原,次大值位于四川盆地和长江中下游地区。（2）根据中国极端小时降水发生的天气背景特征,主要分为四大类型：热带气旋型、锋面型、低涡或切变线型、弱天气尺度强迫型。每种类型极端小时降水的空间分布、季节变化和日变化特征各不相同。（3）定义“极端小时降水事件”为：站点连续观测到降水大于等于0.1 mm·h^-1的一段时间,其中最多只有1 h的降水间断,且至少发生一次极端小时降水。中国极端小时降水事件维持时间在东南沿海、长江中下游一带较长（超过12 h）,而在中国北方则普遍较短（不到6 h）。极端小时降水事件具有不对称性,即从降水开始到出现雨量峰值较为迅速,而从出现峰值至降水结束则变化较为缓慢,该特征在西部地形复杂地区更为明显。（4）过去50多年,中国极端小时降水的变化趋势呈现正负相间的空间分布特征。观测分析表明,上海和珠三角城市地区极端小时降水在城市化迅速发展的近30 a间具有区别于周围地区的显著增长趋势,而观测和模拟均表明北京城市强热岛效应有利于增强小时降水。

     

区域极端降水事件阈值计算方法比较分析

根据南京站1951—2010年逐日降水资料,采用2种传统的百分位法以及3种正态变换方法,探讨了确定区域极端降水事件阈值的最佳方法。结果表明,由于降水量的实际概率分布是一种明显的偏态分布,而传统的百分位法是在假设降水量遵从均匀分布条件下进行的,计算结果的稳定性较差。正态变换的3种方法是在降水量实际概率分布下采用百分位法计算阈值的,结果稳定性较好。其中以方法4效果最佳。为消除气候变化的影响,可以将研究时段按降水量变化的不同趋势分为几个气候阶段分别计算阈值。或者采用滑动气候阶段处理整个研究时段,并以各个滑动气候阶段阈值的平均值作为整个研究时段的阈值。     

江西省极端降水分类及特征分析

利用多种观测及再分析资料对江西省极端降水过程进行统计分类和天气学分析。采用百分位法、广义极值法对比计算江西省极端降水强度阈值标准,分析江西省极端降水事件的空间分布特征,筛选出2010—2019年江西省极端降水的典型过程,并进行天气学成因分析。结果表明：1） 江西省各站极端降水强度阈值空间分布差异较大,由西南向东北逐步增加,具有非常明显的地域性特征;2） 江西省典型极端降水过程发生在夏季（6—8月）,主要分为梅雨锋、强台风、西北气流类;3） 江西省梅雨锋类极端降水占典型极端降水过程的70%,该类极端降水具有稳定的大尺度环流形势,主要表现为南亚高压北跳至25°N以北,阻塞高压异常偏强,东北冷涡发展,副热带高压与大陆高压相结合,配合天气尺度稳定的切变线以及异常的西南暖湿气流,形成持续的水汽输送及异常的垂直上升运动中心。     

中国格点化日降水极值统计模型及阈值的选取

采用年最大值法（AM）及超阈值峰量法（POT）分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布（GPD）的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明：(1)POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;(2)为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;(3)阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90～94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94～97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97～99百分位数较为合适。     

中国大陆台风远距离极端降水的基本特征

台风远距离极端降水可以分为极端小时降水(Extreme Hourly Precipitation,EXHP)和极端持续性强降水(Extremely Persistent Heavy Rainfall,EPHR)两类,因其作用距离远、机理复杂,是强降水业务预报中的重大挑战。为了加深对台风远距离极端降水特征的认识,本文利用2009—2019年中国自动站融合CMORPH卫星降水数据、热带气旋的最佳路径数据集,揭示了中国大陆EXHP和EPHR事件的基本特征。结果表明:环渤海、长江中下游、四川盆地是由台风远距离降水引发的EPHR和EXHP事件的3个高发区,强降水持续时间≥5 h为台风远距离EPHR的判别标准,在3个不同的区域内,EXHP的阈值分别为34.05、30.52及27.19 mm·h^-1。EPHR的发生时次与EXHP重合率高。EPHR事件的持续时间最长可达44 h,最大累积降水量可达542.03 mm,而EXHP的小时降水量更强。环渤海地区极端降水多发于夜间到清晨,长江中下游地区多集中在上午,四川盆地则集中在凌晨。造成长江中下游远距离极端降水的最大台风强度在3个地区中最强。极端降水落区与台风的最远距离发生在环渤海地区,可达4 333.1 km。     

北疆极端降水事件的初步分析

基于北疆44站日降水资料,使用一元线性回归和二项式滑动平均等统计方法,分析了北疆极端降水量、极端降水频数和极端降水强度的时空变化特征。结果表明,极端降水在季节和空间分布上均存在较大差异,山区极端降水强度大,平原地区极端降水频数多。极端降水量和频数在夏季和冬季均呈明显增加趋势,伊犁河谷地区尤为显著,而春秋季变化趋势不明显。4个季节的极端降水强度和频数均以年际变化为主,春季的极端降水强度在1990年后出现多个峰值,而秋季,在1990年前存在多个峰值。     

中国主雨季极端小时降水时空分布和日变化特征

基于国家级气象站逐小时降水资料,采用百分位阈值的极端降水定义方法,统计研究了中国1951—2021年4—10月小时降水时空分布和日变化特征。结果表明,中国主雨季极端降水阈值东南大、西北小,存在四个分别位于华南、环渤海、长江中下游和四川盆地的大值区,随着极端性增强,北方小时降水阈值的增大较南方更显著,大值中心北移。月尺度上,小时降水的最高频次月份由南向北从5月推迟至8月,华西地区最晚（9—10月）,随着极端性增强,最高频次月份由6月、7月推迟到7月、8月,且地区差异减小。日变化特征上,全国范围内小时降水频次占比,呈现午后到夜间的谷峰主循环和后半夜到上午的次循环,且随着极端性增强,主循环振幅增大,次循环峰值减小。不同地理位置看,四川盆地的极端小时降水峰值时刻出现在凌晨,其他三个大值区则与全国平均较为一致,日变化振幅从南到北逐渐减小,西部最大。小时降水峰值时刻具有空间聚集的特征,夜间峰值主要集中在南方沿海和华北、东北,早晨—上午峰值集中在中部、东部、西南和西北部分地区,空间分布中出现的逐渐推迟和突变特征与海陆分布和大地形密切相关。小时降水峰值时刻空间占比与频次占比的日变化特征类似,均有上午峰值平缓、夜间峰值陡峭的特征,这是因为不同站点到达夜间峰值的时刻接近,而到达上午峰值的时刻不同;两者主要区别在随着极端性增强,频次占比夜间主峰值显著增大,而峰值时刻空间占比主峰值几乎不变,这是因为频次的变化主要是由同一些站点上的次数变化导致,而非不同站点之间的差异。     

近25a重庆地区小时降水时空分布特征分析

利用重庆34个自动站1991—2015年逐小时降水资料,分别从降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值等方面分析了重庆时空分布特征。结果表明:(1)降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值在空间分布上具有一致性,高值区主要分布在东南部与西部,低值区主要位于东北部与中部。(2)降水比率、强降水占比、强降水频次及极大强降水在年变化上表现出波动起伏特征,且降水比率相对变化幅度较小,后三者表现出同相位的变化特点。在月变化上,降水比率呈双峰特征,后三者一致呈单峰特征。在日变化上,强降水高频次主要出现在03—05时,低频次主要是13—15时。(3)在强降水事件持续性上,强降水事件持续时间及其降水开始至最强降水时间的空间分布一致:高值区主要集中在东北部与东南部,而低值区主要分布在中部与西部。总体上看,持续时间越长,产生最强降水的时间越延后,且持续时间长的强降水事件主要产生在23时至次日04时。(4)第99、99.5、99.9百分位阈值与广义极值(GEV)分布函数5、10、20、50、100 a重现期阈值及极大强降水观测值在空间分布上与强降水具有一致性。     

未来情景下南水北调中线工程水源区极端降水分布特征

利用南水北调中线工程水源区9个气象站点1961-2008年的日降水资料和IPCC第四次评估报告多模式数据结果,抽取逐年的最大日降水量序列样本,运用广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布 (GPD）两种极值统计模型对样本进行拟合,遴选出描述流域最大日降水量分布规律的最优概率模型,推算重现期对应的降水量值,并预估该流域极端降水事件在未来气候变化情景下的响应。研究表明：南水北调中线工程水源区降水极值均符合GEV和GPD分布,但GPD模型更适合用于描述该流域降水极值分布;未来气候变化情景下用GPD分布拟合的降水极值优于使用GEV分布;A2情景下极端降水事件的发生将更频繁、更强烈,A1B情景下次之,B1情景下相对较小,表明未来高排放气候情景对极端降水事件的影响比中、低排放情景大。     

中国和日本气候极端降水研究

采用气候极端降水分析方法,把降水时空分布特征结合起来进行研究,揭示了近４０年中国和日本不同量级降水特征及变化趋势。同时分析了阶段性气候极端降和强的差异,并分析比较了我国华北降水不同变化阶段日雨量的变化特征,指出两者的主要差别在极端 水的量值上。     

2018年北京\

利用2010—2019年自动气象观测站逐小时降水资料,分析了近10 a浙江省极端短时强降水（1 h雨量≥50 mm或3 h雨量≥100 mm的降水）的时空分布特征,结果表明：（1）浙江省每年约有极端短时强降水169.8 h,主要分布在暖季（5—10月）及午后（14—21时）,东部沿海（包括东南沿海和杭州湾）是高发带。（2）极端短时强降水主要始于5月,由浙南逐渐向浙北伸展,7—9月对应站点基本覆盖全境,而8月影响范围最大,对应有站点逐月年均频数峰值1.3 h·a^-1,位于东南沿海,月平均强度峰值99.1 mm·h^-1,位于杭州湾,10月及以后降水向东部沿海收缩,过程趋于结束。（3）极端短时强降水午后高发且强度增大,影响范围最广,并在17时有年均频数日变化曲线峰值,达17.4 h·a^-1,同时午后东南沿海高频站点密集,占全省高频站数的83.2%,杭州湾降水强度增加,50%以上的站点超过57.6 mm·h^-1。（4）地形地貌与极端短时强降水的空间分布关系密切,东南沿海处的海陆交界下垫面及喇叭口地形有助于极端短时强降水的发生,而杭州湾洋面向内陆伸展的喇叭口地貌对降水效率的提高有促进作用。

     

山东省极端强降水天气概念模型研究

利用山东省1971—1999年逐日降水资料,采用百分位法确定各站极端强降水阈值。据此阈值,在2000—2009年中挑选了39个极端强降水天气过程并进行天气分型,得到高空槽类、副高外围类、切变线类、气旋类、热带气旋类5类极端强降水概念模型。研究表明:切变线类、气旋类和热带气旋类暴雨区范围较大,而高空槽类和副高外围类暴雨区范围较零散;5类极端强降水均伴有低空急流,暴雨区一般位于700 hPa与850 hPa切变线(或槽线)之间、低空急流左侧风向风速辐合处;高空槽类、副高外围类、切变线类一型和气旋类均有冷空气影响,暴雨区位于850 hPa冷温度槽前部;5类极端强降水的产生机制不同,落区与θse的配置也不尽相同。     

Characteristics of daily and extreme temperature over Canada

利用重庆34个自动站1991-2015年逐小时降水资料,分别从降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值等方面分析了重庆时空分布特征。结果表明：（1）降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值在空间分布上具有一致性,高值区主要分布在东南部与西部,低值区主要位于东北部与中部。（2）降水比率、强降水占比、强降水频次及极大强降水在年变化上表现出波动起伏特征,且降水比率相对变化幅度较小,后三者表现出同相位的变化特点。在月变化上,降水比率呈双峰特征,后三者一致呈单峰特征。在日变化上,强降水高频次主要出现在03-05时,低频次主要是13-15时。（3）在强降水事件持续性上,强降水事件持续时间及其降水开始至最强降水时间的空间分布一致：高值区主要集中在东北部与东南部,而低值区主要分布在中部与西部。总体上看,持续时间越长,产生最强降水的时间越延后,且持续时间长的强降水事件主要产生在23时至次日04时。（4）第99、99.5、99.9百分位阈值与广义极值（GEV）分布函数5、10、20、50、100 a重现期阈值及极大强降水观测值在空间分布上与强降水具有一致性。

     

内蒙古5—9月小时强降水时空变化特征

选取2017—2018年汛期(6—8月)内蒙古108例引发暴雨洪涝灾害的降水事件,对其雨强持续性、最大值、日变化等特征进行分析,通过双重e指数函数和百分位相结合方法,确定降水事件阈值。结果表明：(1) 降水事件高发区在大兴安岭东部,最高可达5~6次,持续时间最长为10d,降水事件次高发区在阴山山脉以南;(2)降水事件雨强最大值和最小值均出现在东部地区,极差最大值达70.4mm·h^-1,西部和中部地区雨强最大值较接近,中部地区雨强极差最小,为16.0mm·h^-1,但降水事件平均雨强最大值出现在西部地区,最小值出现在中部地区;(3)降水事件雨强日变化特征具有地域性差异,西部地区雨强(平均雨强)最大值出现时间具有分散不集中且差异较大的特点,易出现在凌晨、早晨、中午和傍晚,中部和东部地区易出现在中午和下午;(4)西部、中部和东部地区降水事件阈值分别为13.8mm·h^-1、10.0mm·h^-1和14.2 mm·h^-1。

     

长株潭城市化进程中极端降水变化特征

利用长沙、株洲、湘潭城市群9个气象站1961—2012年降水资料,采用百分位法确定城市群各站春、夏、秋、冬四季极端强降水阈值,分析城市化缓慢发展期与快速发展期城市群四季极端降水变化特征。结果表明:(1)各站极端降水阈值、日数与强度无明显的地域差异,影响城市群各站极端降水的天气气候系统基本一致。(2)相对于城市化缓慢发展期,快速发展期偏北区域站点春、夏季极端降水日数减少,而偏南区域站点则增加;前后两个时期,春、秋、冬季极端降水强度变化各站较为一致,但夏季南北区域其变化存在明显差异。(3)从城市化缓慢发展期到快速发展期,城市群夏季极端降水距平分布发生明显变化,即北部夏季极端降水由正距平转为负距平,而南部则由负距平转为正距平。     

近年华中地区不同级别强降水事件变化趋势

利用1981—2017年近37 a华中区域241个气象观测站年最大小时降水资料,分析了该区域年极端小时降水的时空分布特征。结果表明：阈值分别为30~ < 40 mm·h^-1、40~ < 50 mm·h^-1和≥50 mm·h^-1的年极端小时降水频次,河南和湖北中东部均较高,湖南则随其阈值增大而降低;年极端小时降水频次日变化特征较为明显,午后至傍晚发生最多,前半夜至凌晨次之,后半夜至早晨、上午至午后明显减少;年极端小时降水平均强度大值区多集中在河南和湖北的中东部地区,湖北最强年极端小时降水大值区主要位于沿江汉平原边缘地带;年极端小时降水频次日峰值主要出现在午后至傍晚和后半夜至早晨,其区域性差异较为明显;不同阈值的年极端小时降水频次均表现出明显的年际和年代际变化特征,1980年代呈波动减小趋势,1990年代呈波动增加趋势,21世纪初期呈现低频波动变化,之后波动加大;不同阈值的极端小时降水频次日变化均表现为明显的单峰型特征,峰值出现在17时前后。

     

Spatial characteristics of extreme rainfall over China with hourly through 24-hour accumulation periods based on national-level hourly rain gauge data

Hourly rainfall measurements of 1919 national-level meteorological stations from 1981 through 2012 are used to document,for the first time,the climatology of extreme rainfall in hourly through 24-h accumulation periods in China. Rainfall amounts for 3-,6-,12- and 24-h periods at each station are constructed through running accumulation from hourly rainfall data that have been screened by proper quality control procedures. For each station and for each accumulation period,the historical maximum is found,and the corresponding 50-year return values are estimated using generalized extreme value theory. Based on the percentiles of the two types of extreme rainfall values among all the stations,standard thresholds separating Grade I,Grade II and Grade III extreme rainfall are established,which roughly correspond to the 70th and 90th percentiles for each of the accumulation periods. The spatial characteristics of the two types of extreme rainfall are then examined for different accumulation periods. The spatial distributions of extreme rainfall in hourly through 6-h periods are more similar than those of 12- and 24-h periods. Grade III rainfall is mostly found over South China,the western Sichuan Basin,along the southern and eastern coastlines,and in the large river basins and plains. There are similar numbers of stations with Grade III extreme hourly rainfall north and south of 30°N,but the percentage increases to about 70% south of 30°N as the accumulation period increases to 24 hours,reflecting richer moisture and more prolonged rain events in southern China. Potential applications of the extreme rainfall climatology and classification standards are suggested at the end.     

华北地区小时极端降水的非稳态研究

本文以华北五省为研究区，基于1960—2014年小时降水数据建立1、2、3、6、12和24 h极端降水序列，对比分析稳态和非稳态假设下极端降水重现期估计的差异。研究表明：1960―2014年华北不同时间极端降水的变化趋势略有不同，时间越短呈上升趋势的站点越多，1~3 h的极端降水呈上升趋势的站点较多，稳态和非稳态假设下的20~100 a一遇重现期平均差异较大，其中，1 h极端降水的显著上升站点中，二者的平均相对误差达30%~43%；而6~24 h极端降水中，呈下降趋势的站点增多，其中，24 h极端降水显著下降站点中，二者的平均相对误差达-43%~-32%；无显著趋势站点，二者的平均相对误差大部分介于-10%~10%。随着重现期增大，二者差异的不确定性区间增大，不同变化趋势站点表现一致。研究发现，华北地区短历时极端降水强度增加，稳态假设下极端降水的重现期会严重低估。因此，选用非稳态假设估计极端降水的重现期，将降低极端降水的灾害风险。     

Box-Cox正态转换在长江子流域极端降水气候事件判定中的应用

利用1961-2017年长江流域700个气象站点逐月降水资料计算长江流域9个子流域面雨量,采用基于Box-Cox正态分布转换后的百分位法对长江流域不同时间长度的极端降水气候事件阈值进行界定。结果表明,在数据序列长度发生变化的情况下,面雨量序列经Box-Cox正态转换后,计算得到的极端降水气候事件阈值的变化相较于常规百分位法明显减小,具有更为稳健的特性,从而使得相应极端降水气候事件个例的挑选更为稳定。根据该方法得到的阈值,对2018年汛期(6-8月)长江各子流域极端降水气候事件进行判定,岷沱江流域发生了极端多雨气候事件,而长江干流重庆-宜昌段、汉江及中游干流区间发生了极端少雨气候事件。