淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生育阶段水分供需时空变化特征研究

作物水分供需量是进行科学合理灌溉的重要参考依据,水分供需不平衡也是引起农业旱涝的根本原因。基于淮河流域蚌埠闸以上地区及周边1961—2015年共91个气象站点的日尺度气象数据,借助有效利用系数法计算夏玉米有效降水量,采用联合国粮食及农业组织（FAO）建议的Penman-Monteith（P-M）公式和作物系数法计算需水量,分析夏玉米水分供需时空变化特征,并探讨典型站点夏玉米生育期内水分盈亏状况。结果表明：① 近55a来,研究区夏玉米全生育期和各生育阶段有效降水量呈南高北低的分布特征,各站点趋势变化不明显;② 夏玉米全生育期和各生育阶段需水量大致呈南低北高的纬向分布,全生育期和各生育阶段呈显著减少趋势,只少数站点未通过显著性检验;③ 夏玉米全生育期和各生育阶段缺水量大致呈纬向分布特征,全生育期和播种-出苗期呈显著减少趋势,其余生育阶段趋势变化不明显。     

我国淮河流域夏季降水长期预报的回归模型的初步研究

本文用１９５１－１９９６年资料,研究了我国淮河流域夏季降水的前期大气环流及北半球海平面气压场的异常特征．结果表明,秋季中国南海地区、冬季１月份白令海地区的海平面气压中有预报我国淮河流域夏季雨型的强信号。前者有很长的预时效,并且与ＥＬ Ｎｉｏｎ事件有关。用１９５１－１９９５年４５年资料建立的二因子回归预报模型的复相关系数可达到０．６６。     

淮河流域1960—2007年极端强降水事件特征

<正>政府间气候变化专门委员会(IPCC)第四次评估报告指出,强降水事件的发生频率在多数陆地地区呈增加趋势[1]。观测研究[2]表明,我国的极端强降水平均强度和极端强降水值都有增加的趋势,极端强降水事件也趋于增     

2010—2100年淮河径流量变化情景预估

根据淮河流域14个气象站点1964—2007年观测降水量与温度数据和ECHAM5/MPI-OM模式在3种排放情景下对该流域2001—2100年的气候预估,利用人工神经网络模型预估淮河蚌埠站2010—2100年逐月径流量变化。计算结果表明:3种排放情景下2010—2100年淮河径流量年际变化幅度差异较大,SRES-A2情景总体处于波动上升趋势,其中2051—2085年上升趋势显著;SRES-A1B情景2024—2037年年平均流量显著降低;SRES-B1情景年平均流量的变率甚小。季节分析表明:春季径流量在2010—2100年变幅最小,距平百分率在-15.1%～18.6%之间小幅波动。夏季平均流量在2040年代前呈下降趋势,之后小幅波动上升。秋、冬季平均流量SRES-A2和SRES-A1B情景变幅显著,其中,秋季SRES-A2情景2060年代距平百分率下降达50.6%,为3种情景下各季节径流量降幅之最;冬季SRES-A1B情景2050年代其增幅达到54.7%,亦为上升幅度之最。     

北太平洋涛动与淮河流域夏季降水异常的关系

研究了北太平洋涛动（NPO）与淮河流域夏季降水异常的关系。结果表明：冬季北太平洋涛动与次年夏季我国淮河流域降水异常呈明显的负相关：强（弱）涛动年,次年夏季淮河流域降水偏少（多）。进一步研究表明,1976年冬季NPO突变前,冬季北太平洋涛动指数（North Pacific Oscilla-tion index,INPO）与次年夏季淮河流域降水的负相关显著;突变后,负相关明显减弱;冬季INPO对淮河流域夏季降水预测的参考意义在突变前较好,在突变后减弱。     

1961—2008年淮河流域主汛期极端降水事件分析

利用淮河流域117个台站1961－2008年主汛期（6－8月）逐日降水资料,采用降水百分位数法划分极端降水阈值,建立极端降水事件时间序列;在此基础上揭示淮河流域极端主汛期降水事件时空演变特征。结果表明：淮河流域主汛期极端降水总量年际变化大,其强弱与旱涝格局基本对应。极端降水事件发生频次的多寡很大程度上影响着淮河流域主汛期降水量。一致性分布是淮河流域主汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态,其发生频次空间上可分为流域中东部、中北部、西南部、西北部及南部5个主要区域。极端降水事件总体上有增加趋势,特别是流域     

淮河流域暴雨过程的数值模拟和诊断分析

利用中尺度数值模式WRF输出结果，对2003年7月4-6日淮河流域出现的暴雨过程进行了诊断分析。结果表明，WRF模式对这次暴雨过程的雨带位置和走向均有较好的模拟，但暴雨中心位置偏移。这次暴雨过程中尺度天气系统的发生、发展、加强及衰减均在模拟结果中有所显现。     

淮河流域东北部一次异常大暴雨成因初探

通过对位涡场的诊断分析表明，在响水2000年8月30日异常特大暴雨过程中，降水的形成与台风扰动对环境场的改变有密切关系。暖湿系统台风与北方冷性辐合系统的相互作用是产生异常强降水的主要原因。     

淮河流域水文极值预测模型研究

为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952-2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500 hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006-2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。     

淮河流域旱涝灾害致灾气候阈值

采用淮河流域内1959—2008年110个气象站的逐日降水资料,结合流域1978—2008年农作物旱涝灾害受灾面积数据,基于降水致灾因子与农作物承灾体受损程度等研究,提出旱、涝致灾气候阈值概念,在此基础上分析旱涝灾害发生的时空特征,确定淮河流域合理的旱涝致灾气候阈值区间并建立致灾气候阈值与农作物受灾面积之间的定量关系。结果表明:① 致灾气候阈值可通过计算发生旱涝事件时间段累积降水量除以1959—2008年相应时段累积降水量的平均值来定义,得到的旱、涝致灾气候阈值在不同尺度下对旱、涝灾害事件均有较好地稳定反映,可满足研究区旱、涝事件分析需求;② 洪涝致灾气候阈值与农作物受灾面积存在一致的变化趋势,而干旱致灾气候阈值与农作物受灾面积相关系数高达0.96,构建了基于干旱致灾气候阈值的农作物受灾面积预测模型。