山美水库流域极端降水时空变化及非平稳性特征

为探究极端降水的时空变化及其非平稳性特征,基于1972—2010年山美水库流域8个降水站点逐日降水数据,选取9个极端降水指数,利用Pre-Whitening Mann-Kendall（P-WM-K）方法分析流域极端降水的时空变化特征,并采用广义可加模型（generalized additive models for location,scale and shape,GAMLSS）检测极端降水的非平稳性特征。结果表明：在时间变化趋势上,极端降水频率指数中雨日数R10mm和大雨日数R25mm呈下降趋势,暴雨日数R5mm呈上升趋势,且上升趋势达到005显著性水平;除降水总量PRCPTOT外,其余强度指数呈上升趋势,且均达到 0.05显著性水平,其中极端降水量R95线性倾向率达到 30.5 mm/（10 a）;在空间差异上,R50mm和极端降水强度指数在流域东南部呈现上升趋势,且上升趋势显著,西北部PRCPTOT下降较明显;R10mm和R25mm呈平稳特征,R50mm全流域约50%的站点呈现非平稳特征,且以均值非平稳为主,除PRCPTOT外,其余强度指数均以非平稳特征为主,且主要表现为均值非平稳。未来山美水库流域极端降水量和不确定性增加,灾害风险增大。     

云南省昭通市多尺度极端降水时空特征分析

为分析云南省昭通市多尺度极端降水时空特征,收集整理昭通市19个雨量站1969—2014年分时段逐年降水数据,并计算不同时间尺度(1,6,24 h)的年极端最大降水量,采用反距离加权法(IDW)插值展示其空间分布特性。在此基础上,对3个典型雨量站(鱼洞、新华、牛街)的极端最大降水进行深入分析,采用Mann-Kendall趋势检验及小波变换方法的趋势与周期分析,量化极端降水事件的时间分布特征。结果表明:昭通地区极端降水事件的空间分布规律为从北向南逐渐减少,且南北极端降水量相差较大,空间分布差异明显;3个典型雨量站多尺度极端降水变化趋势不显著(p0.05),其序列变化存在30,15,5~7 a 3个明显变化周期。     

长江流域极端降水与当地平均气温的响应关系分析

研究极端降水的非平稳性及对气温的响应有助于应对相关灾害事件带来的消极影响。基于长江流域1961-2020年降水和气温格点数据,建立广义极值模型以确定当日(T₀)和前1～9 d(T_1-9)当地平均气温是否会引起极端降水的非平稳性,然后通过等样本箱元法、分段线性回归法和指数回归法探讨极端降水对T₀和T_1-9的响应。结果表明：长江流域99.7%格点的极端降水是非平稳的,T₀和T_1-9共驱动74.4%格点的极端降水向非平稳演变,且T_1-9对极端降水的影响更大。流域极端降水随T₀升高主要呈低温时增加而高温时减少的峰值型结构,且峰值点气温以青藏高原东缘为界西低而东高并分别集中于9℃和24℃左右;同时,极端降水随T₀的变化率介于(-12.3%～53.6%)/℃之间,并以四川盆地为中心向四周呈超CC(Clausius-Clapeyron)、类CC和次CC变率的分布格局。极端降水随T_1-9     

1960—2019年关中平原极端降水时空变化及非平稳性分析

【目的】为探究极端降水的时空变化及其非平稳性特征,【方法】选取位于关中平原范围内1960—2019年长时间降水序列,利用极点对称模态分解(ESMD)方法分析了区域极端降水的时间变化特征,并采用Sen斜率估计+Mann-Kendall(Sen+MK)方法对5d最大降水量(Rx5)进行空间分析,最后利用广义可加模型(GAMLSS)对极端降水序列的非平稳性特征进行分析。【结果】研究发现：在时间变化趋势上,持续湿润指数(CWD)、年降雨量(PRCPTOT)、5 d最大降水量(Rx5)呈现出先下降后上升的趋势,整体为下降趋势,极强降水量(R99P)和降水强度(SDII)呈上升趋势;大雨日数(R25)呈现出下降趋势;在空间分布上,其中春、秋两季下降明显,降雨主要集中在夏季,趋势系数最高达到0.17 a^-1,冬季降雨有一定程度的增加;关中平原极端降水指数基本为平稳序列,个别站点非平稳性较为明显。【结论】关中平原极端降水量和不确定性变化较为稳定,未来突发性强降水事件出现概率较低,但是个别区域会遭到较为严重的灾害风险,研究结果可为将来关中平原相关洪涝预防措施提供一定指导。     

基于多种趋势分析方法的京津冀地区极端降水趋势分析

变化环境下我国极端降水事件频发,导致洪涝灾害加剧,严重影响社会经济的可持续发展。分析京津冀地区极端降水趋势,预测未来极端降水,更合理地开展降水频率分析,对合理配置水资源有重要意义。基于京津冀及周边地区25个气象站1960—2016年逐日降水数据,分别采用普通Mann-Kendall检验、预置白Mann-Kendall检验、去趋势预置白Mann-Kendall检验和改进的Mann-Kendall检验方法,选取7个极端降水指标对京津冀地区极端降水进行趋势分析。结果表明:京津冀日极端降水95%分位数表现为西北地区下降、东部邻渤海地区和南部地区上升的趋势;日降水强度表现为上升趋势;边界区域年降水量表现为上升趋势,内部呈下降趋势;其他指标呈显著或不显著的下降趋势。对4种方法所得结果进行对比,除年降水量外,各极端降水指标的检验结果均有不同程度的差别,预置白Mann-Kendall方法最为严格。     

珠江流域极端降水群发性特征研究

全球气候持续变化下,极端气候事件及其衍生灾害对社会和经济的影响力和破坏力越来越严重。相对一般的极端降水事件而言群发性极端气候事件具有影响力更大、破坏力更强的特点。极端降水群发性事件的理解和定义多样,主要从区域丛集性角度研究珠江流域日降水极端事件的群发性规律及变化趋势。采用频数标准化分析了不同百分位阈值下极端降水群发性事件年际变化特征,采用k阶最近邻距离提取算法提取1959—2009年年际极端降水群发站点数,分析珠江流域51年来极端降水群发性特征。结果表明:a)不同百分位下,极端降水群发性年际变化趋势一致,阚值百分位越大,极端降水事件年际区分度越大;b)珠江流域1959—2009年,流域极端降水群发性站点数逐渐增多,极端降水群发性范围呈逐步扩大趋势。     

山东省极端气候指数变化特征研究

为探究山东省极端气候指数的时空变化与特征,选取山东省1979—2020年95个气象站点的逐日气温和降水量实测数据,采用Mann-Kendall（M-K）检验方法和Sen斜率估计法计算时间变化特征,及Inverse Distance Weight（IDW）反距离权重法探究空间变化趋势。结果表明:（1）山东省境内低温极端气温指数（TN10p和FD0）呈下降趋势,下降速率分别为0.004 8和6.42 d/（10 a）,高温极端气温指数（TX90p、TXx和SU25）呈上升趋势,上升速率分别为4.06 d/（10 a）、0.32 ℃/（10 a）和2.31 d/（10 a）;其内陆区域和沿海区域极端气温指数表现出了与山东省整体较好的一致性,空间趋势不明显。（2）极端降水指数均呈上升趋势,沿海区域多大于内陆区域。降水强度指数（R95p、R99p和RX5day）呈显著增加趋势,增加速率分别为22.16、10.83和10.55 mm/（10 a）,空间分布上,高值区域多分布在东部沿海区域和南部部分区域,可能会增加洪涝灾害风险。     

陕南秦巴山区极端降水的空间分布特征研究

极端降水是许多突发性和危害性水灾害事件的诱因。陕南秦巴山区因其复杂的地理、气候条件,对极端降水引发的各种灾害风险更为敏感。相关研究可以强化区域极端降水预报和山地灾害预测,指导适应性治理方案制定。依据研究区19个站1998年—2016年的逐日降水资料,采用阈值为95的百分位法筛选不同时段的极端降水,并运用等值线图进行极端降水空间变化特征分析。结果表明:陕南秦巴山区极端降水发生数从南到北递减,西部应重视短历时极端降水引发的山洪和泥石流灾害;其极端降水均值、变差系数等值线多与汉江河道方向一致;易受极端降水危害的是镇巴和佛坪县域,需进行滑坡灾害重点防灾设计。研究丰富了秦巴山区气象数据资料成果,同时也为区域极端降水和山地灾害的预测预报提供了科学的依据。     

基于极端降水概率分布的山洪灾害预警指标估算模型研究

针对山洪灾害预警指标确定方法中产汇流机制复杂,多参数不确定性影响因素较大的问题,依据极端降水与山洪灾害内在响应联系,提出以GPD分布为基础耦合小流域内自然因素和人为因素,构建基于极端降水概率分布的山洪灾害预警指标估算模型。选取裴河小流域夏湾组为研究对象,采用时段特征雨量检验法和水位流量反推法与模型计算结果进行对比分析。结果表明:该模型简化预警指标确定过程,合理推求山洪灾害预警指标范围,削弱多参数不确定性影响,计算结果安全可靠,适用于山洪灾害预警预报。基于极端降水概率分布的山洪灾害预警指标估算模型完善预警指标计算理论体系,为山洪灾害预警预报提供技术支撑和经验参考。     

洞庭湖流域极端降水变化特征分析

随着极端降水事件变率增强,洞庭湖流域频繁的极端洪旱事件严重威胁了地区人水和谐。基于洞庭湖流域28个国家气象站1961-2015年的逐日降水资料,采用RClim Dex模型定义阈值来识别极端降水事件,利用线性倾向估计法和集合经验模态分解(EEMD)组合的方法进一步分析了洞庭湖流域极端降水变化特征,由EEMD方法分解得到的各类极端降水指数的3个固有模态函数分量分别表现出3~6a、8~15a和21~27a的准周期。结果表明:洞庭湖流域极端降水频次峰值出现在6月,4-10月份极端降水频次之和占全年的82.7%,南岳和安化为极端降水高发带。洞庭湖流域除持续湿润日数CWD略有减小外,各项极端降水指数均表现出小幅上升趋势。在空间分布上,该流域东南部受山区地形地貌的影响,极端降水呈明显上升趋势。洞庭湖流域极端降水时空格局变化特征分析对流域水资源开发利用和水安全预警具有重要参考价值。     

昆明城区大气降水重金属特征研究

昆明市属于典型的高原盆地城市,市政供水主要来自于地表水,大气污染物中的重金属通过降水等过程进入地表,严重影响着地表水环境,威胁着城市供水安全。采集了昆明市城区6个采样点2013年10月-2014年9月的大气降水样品,用原子荧光法和质谱仪等分析了大气降水中常见的8种重金属含量,同时测定其p H值及电导率。结果表明:降水的平均pH值为8.36,呈偏碱性,电导率最高值出现在2月份为27.6μS/cm,最小值为8月份13.4μS/cm,电导率与降水量基本呈负相关。重金属元素中Hg和Cr的含量在《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)Ⅰ类水质标准以内,Cu、Cd和Pb含量在Ⅱ类水质标准以内,Zn、Ni的含量超出国家V类水质标准,Ni、Zn、Pb、As 4种元素在所有采样点的含量均不同程度超出《生活饮用水卫生标准》(GB 5749-2006)。重金属含量整体分布表现出人口密集的市区中北部较高而人口相对稀少的南部新城区含量较低,大气降雨重金属污染对昆明城市水环境和水安全影响将成为今后值得重点关注的问题。     

区域气候模式垂直分辨率对我国夏季降水模拟的影响

该文采用区域气候模式RegCM3和NCEP再分析资料,选取3种垂直分辨率、3种水平分辨率,就垂直分辨率对区域气候模式模拟我国5年(2000-2004年)夏季降水的影响进行了评估.得到的主要结论如下:从5年季、月平均降水模拟来看,总体上三个方案模拟降水都偏高,随着垂直分辨率提高,模拟降水量更接近观测,各子区域对分辨率呈现更大的敏感性;月平均降水的敏感性更甚于季平均;随着垂直分辨率提高,模拟降水与实测的空间相关系数不一定也增大;即使对区域气候模拟,30km或更高的水平分辨率也有助于提高降水模拟;垂直分辨率的提高可能存在一个敏感范围,超过该范围时,改进模拟的效果不明显;为提高模拟精度且权衡计算花费,提高垂直分辨率比提高水平分辨率更为有效.     

TRMM/ GPM卫星降水产品在淮河上游逐日和小时尺度的精度评估

基于淮河流域上游区(洪河口以上) 2014年4月-2015年12月的实测逐日和小时降水数据,采用综合评价指标评估了TRMM 3B42 v7和GPM IMERG卫星产品在逐日和小时尺度上的监测精度。结果表明:逐日尺度上,对于流域面平均降水和网格降水,GPM产品与实测降水的相关性略优于TRMM,相关系数为0. 87,误差略大于TRMM,但均控制在0. 8 mm/d以内;降水探测能力方面,GPM与实测降水的一致性较高,尤其表现在小雨和中雨降水事件上,可用于日尺度的水文模拟和水资源评价等研究。小时尺度上,TRMM对6场极端降水的监测能力比较稳定,略有低估(BIAS均值为-6%),GPM对不同的极端降水事件监测能力不一,可靠性相对较低,相对于TRMM卫星降水产品,GPM在对极端降水的监测能力方面还有待提高。     

南水北调中线水源区与海河受水区丰枯遭遇研究

基于常用的趋势检验方法,对南水北调中线水源区和海河受水区降水序列进行趋势诊断,据此对其变化趋势进行了识别;基于历史实测和未来气候模式降水数据,通过构建边缘分布模型和Copula联合分布模型,来描述降水序列的独立结构,用于定量评估气候变化对水源区和海河受水区降水丰枯遭遇的影响。研究结果表明:过去55 a水源区和海河受水区降水量呈现为不显著的下降趋势;在气候变化RCP4.5和RCP8.5情景下,水源区与海河受水区降水量的丰枯遭遇概率均呈现为增加的趋势,调水有利组合降水量遭遇概率平均分别增加了3.58%和5.80%;同枯遭遇概率均小于30%,说明工程实施调水的可能性。对气候变化影响下的丰枯遭遇开展研究,可为南水北调中线工程的正常运行和水资源调度提供理论参考。     

乌江中上游地区极端降水特征及未来预估

选取乌江中上游地区1961-2019年的逐日降水数据,采用趋势分析、EOF、小波分析等方法,研究极端降水在时空上的变化特征,同时为了使研究具有整体性,利用CMIP6中5个GCMs下的3种情景数据(SSP126、SSP245、SSP585),在降尺度处理后预估未来(2020-2100年)极端降水的变化。结果表明：1961-2019年整个流域地区极端降水事件虽然有增有减,但无显著性变化;在变化周期上,信号强烈的周期主要在23～30 a的时间尺度上,且贯穿整个时序;5个极端降水指数的第1模态表明其在空间变化上具有一致性,第2模态则有差异;未来极端降水事件整体上随SSPs情景的升高而愈发显著,且多以正趋势为主。研究结果可为乌江流域地区水安全管控、规划建设、防灾减灾等提供参考。     

云南岩溶区降水变化的气候特征

岩溶区面临严峻的水资源形势,为解释云南省岩溶区近60年来降水的历史变化特征并服务现今的水资源管理,以云南省5个岩溶片区1959-2017年的逐日降水量数据为基础,采用线性倾向估计法和Mann-Kendall非秩次检验法,系统性研究了云南岩溶区降水变化特征。结果表明:自1959年以来,云南省5个岩溶片区的降水量均呈现出减少的趋势,其中滇中和滇东南的减少最为明显,但均未达到0. 05的显著性水平;云南岩溶区降水日数均呈现出减少的倾向,其中滇西、滇中、滇东南片区的减少趋势达到0. 05置信水平,其余区域不明显;小降水级别的降水量在云南岩溶区呈减少态势,而大降水级别的降水量则有所增加; 5个岩溶区多年平均最长干旱时间的变化存在较大的区域差异,其中滇西北、滇西、滇东北和滇东南片区的最长持续干旱时间均有所增加,而滇中则呈现为减少趋势;云南5个岩溶片区的平均最长持续降水时间均呈现出减少趋势,其中滇东北片区的减少趋势变化显著。降水的这些变化趋势给岩溶区水资源利用与生态环境保护提出了新的挑战。     

DARMA模型在中国日降水量随机模拟中的适用性研究

为提高日降水量随机模拟精度,研究了DARMA模型模拟中国日降水量的普适性。采用中国大陆811个气象站点的日降水系列,建立DARMA(1,1)模型以模拟日降水事件的发生,进行自相关系数、干湿游程概率分布检验,根据Gamma函数随机生成不同湿游程序列日降水量,与DAR(1)模型对比。研究结果表明：中国超过50%的降水为2日及以上的多日降水事件,自相关系数衰减缓慢,符合DARMA模型特征;模拟产生的干湿游程概率分布精度优于DAR模型,优势随着降水量增加更显著,模拟序列统计特征值除均值外均优于DAR模型。DARMA模型适用于中国大陆地区日降水量的随机模拟,是一种可行的日降水量随机模拟模型。     

中国不同月份暴雨的多属性时空演变特征及区域差异(1961-2016年)

为了诊断变暖背景下中国不同月份暴雨多属性时空差异特征,采用1961—2016年中国545个气象站点的日值降水数据,利用线性回归、变异系数和图谱对比分析等方法,从气候态特征、变化趋势和年际变异3个方面诊断了中国不同月份的暴雨雨量和雨日的时空变化特征。结果表明:(1)1961—2016年中国不同月份的暴雨雨量与暴雨雨日在对应月份具有相似的空间分异特征。暴雨雨量和暴雨雨日的高值区1—7月份逐渐从东南沿海向西北内陆扩张,但主要分布在胡焕庸线以东地区;8—12月份则从西北地区向东南沿海地区缩减;胡焕庸线以西地区的暴雨雨量和暴雨雨日在不同月份分布较少。(2)1961—2016年中国不同月份的暴雨雨量与暴雨雨日的变化趋势时空分异特征基本一致。5—8月份是中国暴雨雨量和暴雨雨日变化趋势最显著的月份,主要分布在东南季风区,且以增加趋势为主;西北地区的暴雨雨量和暴雨雨日的趋势则在不同月份变化较小。(3)1961—2016年中国不同月份的暴雨雨量与暴雨雨日的年际变异特征相似。其中北方地区在4—10月份波动特征较大;南方地区则在1—3月份、11—12月份波动较大。暴雨雨量和暴雨雨日波动较大的高值区随月份发展逐渐从东南向西北、东北和西南地区扩张,且东南地区的波动趋于减小,随后再从西北、东北和西南地区向东南地区缩减,同时伴随东南地区波动增大。研究对于防洪减灾和水资源规划与利用具有一定的参考意义。     

中国北方干旱区降雨与相对湿度变化趋势的非一致性研究

降雨量(P)和相对湿度(RH)是反映全球干湿变化最常用的气象因子,掌握二者在不同干旱区、不同时段(全年、雨季和非雨季)的变化趋势及其非一致性规律,对于准确认识全球变暖背景下干旱区干湿变化状况具有重要指导意义.基于中国北方干旱区20个气象站点1951-2018年的日气象数据,采用M-K趋势检验法研究了各站点P和RH在全年...