济南市1972─2016年降水特性

运用线性滑动平均、Mann-Kendall非参数趋势检验、Sen′s坡度、小波分析及多元线性回归方法,选取济南市24个降水站点45年(1972—2016年)逐日降水资料,分析了济南市在年和季节尺度上的降水特征以及降水量的决定性影响因素。结果表明:年降水量以8.23mm/(10a)的速率增加,且呈现出丰枯交替的变化周期,最大主周期为10a;降水量主要集中在夏季,占全年降水量的64.5%,冬季降水占比最小,占全年降水量的3.4%,春、夏和冬季降水具有不显著增加趋势,秋季的降水量具有不显著下降趋势;降水量的年际、春夏季变化主要受降水强度变化的影响;秋冬季变化则主要受降水频率变化的影响。     

以尼洋河流域为例探究高原山区降水插值方法

由于尼洋河流域位于青藏高原地区,雨量站分布稀疏,只有工布江达、巴河桥、更张3个站点有连续的降水记录,显然利用3个站点进行降水径流模拟是不符合降水径流平衡的,降水量明显小于径流量。为了使尼洋河流域降水径流平衡,将利用降水与地形关系进行降水插值,主要利用降水与海拔的关系及利用ARCgis进行流域自然分区,通过建立降水数学模型计算各分区降水量,再计算整个流域面上的降水量。得出流域多年平均径流系数为0.67,降水分布与实测藏东南区域多年平均降水量分布图吻合,达到降水径流平衡,证明该方法具有较强的实用性。     

南昌市降水变化分析及其与全球气候相关性研究

为研究全球变暖背景下南昌市的降水变化特征,利用南昌站1960—2018年的降水数据,采用Mann-Kendall检验法和小波分析等方法,分析了降水的变化趋势、周期特性、突变性,并探讨了年降水量与部分全球气候指数的相关性。结果表明:年降水量和汛期降水量呈波动上升趋势;年降水量及汛期降水量仍不能确定是否存在突变现象;年降水量及汛期降水量存在28 a的振荡周期;年降水量与南极涛动指数存在显著的线性关系。     

化德县降水特征分析

分析总结了化德县的降水成因和主要特点,对多年平均降水量、降水频率、作物生育期降水量、汛期降水量等主要降水特征进行了分析。     

基于云模型的深圳市降水时空分布研究

为研究深圳市降水的时空分布规律及演变特征,基于深圳市11个雨量观测站点1960年～2020年逐月降水数据,采用正向云发生器算法及多步式逆向云变换算法构建云模型,并结合趋势分析及突变检验等方法,定性及定量分析了深圳市的降水时空演变特征。结果表明：深圳市降水量年内存在6月和8月2个峰值,汛期降水离散程度高,6月稳定性最低;11月～次年2月降水量相近且较小,稳定性较高;年降水量总体上呈增加趋势;1992年为降水突变年,突变后的降水量增加,降水不均匀性增加,稳定性降低;年降水量在时间分布上更离散,更不稳定;深圳市降水量及降水不均匀性空间分布均从东南向西北递减,东部地区降水量最大,降水最不均匀,中部地区降水最为稳定。研究成果能为深圳市水资源管理、防洪排涝及气候变化研究提供科学参考。     

安徽省1961～2007年降水特征分析

为揭示安徽省1961～2007年的降水变化规律,利用安徽省78个气象站1961~2007年降水数据,基于R/S分析、Mann-Kendall检验和小波变换等方法,对降水时间序列进行了线性趋势分析、突变分析和周期分析。结果表明：47 a间安徽省年降水量呈现出增加趋势,夏、冬季平均降水呈增加趋势,春、秋季呈减少趋势;年降水和季节降水都存在Hurst现象,降水过程具有反持续性;近50 a间安徽省年降水量的变化过程可以分为偏湿、偏干、偏湿3个阶段,四季降水也具有突变性;年降水量和四季降水量均具有周期性。     

近63年杭州市降水特征分析及趋势预测

基于杭州站1951年~2013年月降水量和降水天数资料,利用Mann-Kendall检验和降雨集中度、集中期对降水量、降水天数进行了特征分析,并利用小波分解和R/S分析对年降水量的变化趋势进行了预测。结果表明,研究期内杭州市年降水量无显著的变化趋势,但年降水天数显著减少,即单次降水量有增大的趋势。杭州市降水量年内分配不均,汛期降水量有显著的集中化趋势。降水集中期变化幅度较大,通常集中在6月,降水集中期有不显著的提前趋势。杭州市未来一段时间内年降水量会呈减少趋势。     

1951—2014年杭州市降水特性研究

杭州市为长三角地区重要的城市之一,在全球气候变暖背景下对其进行降水特性分析具有重要的科学与现实意义。选取杭州站1951—2014年间实测逐日降水资料,采用M-K检验、线性趋势分析及相关水文统计方法对地区降水变化特征进行研究。结果表明,近64 a杭州市年降水量变化不显著,但年降水天数显著减少,即单次降水强度有增大的趋势;冬夏两季节降水量增多,而降雨日数发生减少或没有变化,春秋季降水量及降水日数发生显著减少,夏涝秋旱情况有所加剧;降水量年内分配不均,降水主要集中在3—9月份,该区间降水量占全年降水量的75%,降水日数占全年降水日数的65%左右;最大日降水主要集中在6月份,64 a间最大日降水发生在6月份的频次为15次,占23.4%。研究成果可为中、短期降水趋势预测及水资源开发利用和防灾减灾提供参考。     

1961-2011年深圳市降水变化趋势分析

基于深圳市雨量站1961-2011年逐日降水资料,利用Mann-Kendall法对深圳市年降水量、降水日数、降水强度、汛期降水量和非汛期降水量作趋势分析,并采用有序聚类法对年降水量和降水强度进行突变检验,采用小波分析法对年降水量和降水强度进行周期分析。结果表明:年降水量、降水日数、降水强度、汛期降水量和非汛期降水量均为增加的趋势,其中降水日数增加显著;年降水量在1963年和2008年均发生了突变,而降水强度突变时间发生在1993年;年降水量和降水强度周期变化基本一致,存在6a和11a左右的震荡周期,且1990年后两者的周期变化更为明显。深圳市降水趋势的变化与该地区的城市高速发展有关,准确认识深圳市降水趋势对该地区的城市发展意义重大。     

1951—2013年山东省极端降水特征分析

基于山东省24个气象站点1951—2013年逐日降水资料,分析了极端最大日降水量、极端最大日降水量阈值、极端最大过程降水量和年代际最大过程降水量4个极端降水指标的时空变化特征。利用广义极值分布、对数正态分布、Gamma分布、逆高斯分布对极大日降水量进行了概率分布拟合,在采用Kolmogorov Smirnov方法检验拟合优度的基础上,利用各站点最适概率分布模型估算了极端最大日重现期降水量。结果表明:在空间分布上,4个极端降水指标的变化趋势一致,不同年代极端最大过程降水量差异明显;极端最大日降水量重现值与重现期呈非线性关系。