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降水的相态变化直接影响地表能量和水循环过程,有效的识别降水中的降雪量,并量化气候变化对降雪变化趋势的影响,对于提高融雪径流模拟、支撑变化环境下高寒地区水资源管理具有重要意义。本文根据怒江上游流域1979年以前6个气象站点的降雪比例和日平均气温的统计关系,采用指数方程形式的双温度阈值方法对1979年以前有记录的降雪量进行了识别和验证。在此基础上,对1980—2016年各气象站点降雪量进行估计和趋势分析,并量化识别了气温和降水变化对其降雪量变化的影响。结果表明:(1)降雪识别指数方程能够在年和月尺度上较好估计各气象站点降雪量,其相关系数均在0.86以上,相对误差均在5%以内。(2)1979年以后,各气象站点气温均呈显著增加趋势,整体上年降水量和年降雪量分别呈增加和减少趋势,但趋势并不显著。(3)气象站点气温升高具有减少降雪量的作用,且作用强度均从流域东南向西北逐渐增强。气候变化背景下,低温条件下降水概率增加对流域降雪量的增加具有显著促进作用,但1979年以后气温的显著增加对降雪量的影响占据主导作用,使得流域降雪量整体呈减少趋势。 相似文献
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近年来,极端降水事件频发,对社会经济发展带来一定损失。为探讨云南省滇中地区极端降水事件的变化规律,根据1964~2013年滇中地区49个气象站点逐日的降水数据,采用M-K秩次检验方法,结合线性趋势和5 a滑动平均法,分析滇中地区极端降水事件的时空变化特征。结果表明:(1)在时间尺度上,强降水日数和最多连续雨日天数呈显著减少趋势,普通日降水强度呈弱减少趋势,最多连续无雨日天数呈显著上升趋势,极端降水事件突变多发生在2002~2008年间;(2)在空间尺度上,普通日降水强度整体上表现出中部高,东北和西北部低的趋势;强降水日数和最多连续无雨日天数整体呈现出中西部低,东南和西北部高的趋势,并出现了明显的低值区,而最多连续雨日天数基本呈现出相反的空间分布特征;(3)在空间变化趋势方面,近50 a滇中地区降水呈减少的趋势,中东部地区降水减少趋势最为显著,且普通日降水强度呈显著减少趋势,而西南部最多连续无雨日数则呈现显著上升趋势。由分析结果可知,滇中地区干旱趋势明显加剧,尤其是中东部。 相似文献
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【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。 相似文献
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基于成都市域及周边21个国家级地面气象观测站逐日降水观测资料,通过构建极端降水指标体系,采用去趋势预置白处理(TFPW-MK)方法、经验正交函数分解法(EOF)等,从时程变化和空间变化角度解析1960—2019年成都地区极端降水时空演变特征。结果表明:成都地区极端降水呈下降趋势,尤以湿日降水量、强降水量两个指标下降趋势最为显著,这一特征与我国西南、南方城镇化地区极端降水变化特征有显著区别;成都地区不同极端降水指标具有相似的分布模态,呈“南北型”“东西型”“辐射型”3种分布形式,“南北型”模态是主要分布态势,极端降水由20世纪60年代以北部为中心逐渐在2000年后转移至南部和东南部,“东西型”和“辐射型”模态则反映了地形和城镇化对该地区极端降水的影响;城镇化进程对成都地区极端降水具有一定的增雨效应,2005年为增雨效应突变点,2005年后城区发生极端降水的概率和等级均超过郊区,增加了城区洪涝风险概率。 相似文献
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【目的】全球气侯变暖和快速城镇化背景下极端降水事件频发,严重影响社会经济可持续发展,特别是城市群或都市圈面临更大挑战。为准确评估长江三角洲城市群极端降水演变规律,【方法】利用135个气象站点1978—2012年小时降水资料,选取最大1小时降水量(Rx1hr)、超过95%和99%阈值小时降水量(R95pw1hr和R99pw1hr)、超过10 mm和20 mm小时降水频次(R1hr10 mm和R1hr20 mm)五个极端小时降水指标,采用滑动平均法、EOF分解法分析极端小时降水时空变化特征。【结果】结果表明:(1)除R1hr10 mm外,极端小时降水指标总体呈显著上升趋势;(2)空间上主要表现为东南多,西北少,且显著增加站点主要在江苏南部;(3)极端小时降水峰值主要集中在12—18时,占比68.1%~79.3%;(4)极端小时降水主要表现为区域一致型、正负反向型和中心型,其中第一模态以区域一致型为主,且表现出明显增长趋势。【结论】结果证实1978—2012年长江三角洲城市群极端小时降水呈现明显增加趋势,其空间格局受地形特征、城市化发展影响明显,且城市化对极端小时降水有一定促进作用。该研究有... 相似文献
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【目的】为了解山东省极端气温事件趋势变化和时空格局,【方法】基于1965—2019年93个气象站点逐日最高气温和最低气温,采用sen′s趋势、去趋势波动分析、皮尔逊相关性检验等方法及Arcgis软件分析了山东省极端气温事件的时空变化特征及影响因素。【结果】结果表明,与基准期(1965—1989年)相比,当前气候状况下(1990—2019年),山东省极端气温指数的暖指数、极值指数以及作物生长期指数大多呈现明显的增加趋势,冷极端气温指数和日气温较差则呈现减少趋势。【结论】除夏季日数外,其他极端气温指数未来变化趋势与过去相一致。当前气候状况下极端气温指数空间差异较为明显,青岛、烟台和威海等东部沿海城市以及临沂极端暖事件(冷事件)增加(减少)速率较其他地区更快。部分极端气温指数与经度和海拔呈现显著的相关性,与纬度相关性较低。山东省极端气温指数的时空变化与AMO、AO和EA/WR密切相关。欧亚大陆上空反气旋的增强加速了山东省升温。 相似文献
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随着全球变暖,极端降水发生频率和强度不断增加,研究流域极端降水风险分布有利于防灾减灾措施科学制定。本文以海河流域为对象,基于30个气象站点1990—2019年逐日降水资料,采用去趋势波动法(DFA)、百分位法、Pearson-Ⅲ概率分布计算极端降水阈值,分区提出极端降水阈值建议并探讨其时空变化规律,进一步基于危害性和脆弱性指标分析流域极端降水风险。结果表明:海河流域极端降水阈值西北地区为45 mm,东南地区为65 mm;近30年来极端降水天数呈减少趋势,其中东南地区下降幅度更大,且极端降水发生概率存在东部沿海区和西部五台山、原平附近两个高值中心区;海河流域极端降水风险自东南部沿海向西北内陆逐渐降低,其中较高和高风险区主要位于滦河下游、北三河下游、大清河下游、子牙河和徒骇马颊河,低和较低风险地区位于北部山区。 相似文献
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《人民珠江》2021,42(7)
全球气候变暖的背景下,局地极端降水事件发生频率逐渐上升。选用极端降水阈值(EPT)、极端降水量(R95)、极端降水天数(RD95)、极端降水强度(RI95)、连续五日最大降水量(RX5day)和一日最大降水量(RX1day) 6个极端降水指数,采用百分位阈值法、M-K趋势分析法、滑动t检验法和Kriging空间插值法对1964—2013年赣江流域的极端降水事件进行分析。结果表明:(1)赣江流域内大部分站点的极端降水指数呈不显著上升趋势;(2)各站点极端指数的突变时间大多数集中于20世纪八九十年代,且有少数站突变非常显著(α=0.01);(3)各极端降水指数除RD95外均呈现由东向西递减的规律,与之相反,RD95呈现出由西向东递减的变化。研究结果可为赣江流域防洪减灾和水资源的开发利用提供参考价值。 相似文献
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【目的】全球气候变暖背景下极端气候事件频发,为诊断气候变化环境下四川省极端气温事件的动态演变特征,【方法】基于1969—2019年四川省33个国家地面气象观测站逐日最高和最低气温资料,利用线性倾向估计法、反距离加权法和Mann-Kendall突变检验法分析了四川省近50 a极端气温事件的时空变化特征,并探讨了海拔高度等因子对各极端气温指数的影响。【结果】结果显示:四川省极端气温事件存在明显的年际变化和空间分布特征,海拔高度为影响四川省极端气温指数的最主要影响因子。【结论】结果表明:(1)四川省极端暖事件显著增加,极端冷事件显著减少;极端气温指数中霜冻日数、冷日指数和冷夜指数均未检测到突变点,其余指数存在明显突变。(2)受复杂地形影响,四川省极端气温存在明显空间差异,位于低海拔地区的叙永为年内日最高气温值最大、高温日数出现最多的地区;高海拔地区的红原为年内日最低气温值最低的地区,色达为霜冻日数出现最多的地区,巴塘为暖日和暖夜日数最少的地区,若尔盖为冷日和冷夜日数最多的地区。(3)经度、海拔高度和平均气温均会影响极端气温指数,而海拔高度为极端气温指数的最主要影响因子,极端暖指数由低海拔区向... 相似文献
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【目的】日益频繁的极端天气导致全球各地面临严重的洪涝灾害,我国东南沿海地区长期受洪涝灾害困扰,且灾害风险日益增大。鉴于此,系统分析福建省洪涝灾害的致灾因子——暴雨的时空特征,构建暴雨-洪涝灾情脆弱性曲线,以期为福建省洪涝灾害的灾情评估提供科学支撑和方法借鉴。【方法】基于1960—2020年福建省22个国家气象站逐日降水数据和1950—2020年福建省洪涝灾害灾情数据,利用趋势拟合、Mann-Kendall趋势分析和突变检验方法,分析了福建省极端降水进行时空分异特征,采用多元回归线性模型拟合极端降水与农业、人口和经济等灾情指标,构建洪涝灾害的脆弱性曲线。【结果】结果表明:福建省极端降水时空分布不均且极端降水的发生频率呈增多趋势,农业、人口和经济等灾情指标趋势不同,拟合的最优脆弱性曲线模型为:受灾面积与播种面积的比率(农业受灾面积损失率)=0.001×年总降水量+0.002×年特大暴雨降水量-0.107。【结论】福建省洪涝灾害的农业受灾面积、成灾面积及直接经济损失等灾情指标总体上呈上升趋势,受灾人口和死亡人口呈下降趋势。灾情指标的趋势变化与日益增强的防灾减灾能力密切相关。脆弱性曲线可为未来... 相似文献
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【目的】在全球变暖的背景下,频发的极端气候事件愈发影响着人类生活、社会经济发展等。大理市是极端天气和气象灾害的多发区,亟需系统研究其极端气候事件变化特征。【方法】以大理市1951—2020年逐日气象观测数据为基础,对16个极端气温指数和11个极端降水指数运用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、Pettitt、滑动t检验(MTT)、集合经验模态分解(EEMD)等方法对其变化趋势、突变特征及多时间尺度变化周期展开研究。【结果】结果显示:1951—2020年间大理市极端暖事件指数(SU25、WSDI、TN90p、TX90p)和TNx变化趋势为显著上升,而极端冷事件指数(FD0、CSDI、TN10p、TX10p)变化趋势呈下降。极端降水指数中,R10、R1、Rx5day、PRCPTOT与CWD下降显著;Pettitt、M-K及MTT法均得出FD0、SU25、WSDI、TNx、TN10p、TN90p、TX90p、R1与R10有明显突变点;EEMD所得到的各分量和趋势项表示不同尺度下极端气温指数和极端降水指数的变化特征。其中,极端气温指数的强周期主要为准3 a/7 a年际尺度周期及准1... 相似文献
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【目的】在全球气候变化的背景下,干旱问题日趋明显,对辽河流域干旱特征进行分析可为当地的防旱抗旱工作提供指导。【方法】基于1959—2019年辽河流域40个气象站点数据,应用标准化降水蒸散指数(SPEI),结合Copula函数、重现期计算探究流域气象干旱特征,并利用交叉小波分析探究SPEI与遥相关因子的相关关系。【结果】结果显示:1959—2019年,夏、秋季流域SPEI呈下降趋势;下辽河平原、东辽河平原、辽东丘陵南部以及西北、西南山地地区气象干旱同现重现期较短,在3~10 a之间;大兴安岭山地地区、下辽河平原、东辽河平原和辽东丘陵南端联合重现期较低,在1.5~3.5 a之间;SPEI与太阳黑子(SN)、北极涛动(AO)、太平洋年代际涛动(PDO)、南方涛动指数(SOI)、北大西洋涛动(NAO)在不同时间尺度的共振周期上,有较好的相关关系。【结论】结果表明:夏、秋季流域气象干旱呈加剧的趋势;基于Copula函数进行联合概率分析,更利于全面表征干旱事件的发生和发展规律,其中Gumbel Copula和Frank Copula函数能更好地拟合辽河流域绝大多数站点干旱烈度及干旱历时的联合分布;... 相似文献
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【目的】随着全球气候变暖,极端降水事件强度和频率呈显著增加趋势,强降水引起的洪涝灾害不仅对社会经济造成严重的损失,还对生态环境带来极大破坏。2020年安徽省遭受持续时间长和降雨量大的特强梅雨降水过程,造成安徽省受灾严重。【方法】利用气象站点观测降水数据和ERA5再分析数据,探究安徽省极端降水时空演变特征和典型小时尺度降水过程,分析其与气候因子的遥相关关系。【结果】结果显示:1960—2020年安徽省6月和7月平均PRCPTOT变化率为9.0 mm/10 a和8.0 mm/10 a。2020年梅雨期影响范围最大的四次降水事件,累计雨量超过100 mm的气象站数占比达34%以上。相比1998年和2016年,2020年安徽省6—7月平均PRCPTOT为900.56 mm,是1960年以来最大值,是1998年和2016年的1.9倍和1.5倍;降雨强度(25.37 mm/d)为2016年的1.2倍、1998年的1.1倍,是历史均值的1.4倍。【结论】研究结果表明:(1)安徽省主汛期极端降水显著增加,且主要中心位于长江以南。极端降水量、降水强度、降水日数均增加。2020年强降水主要分布在长江河谷和... 相似文献
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随着全球变暖,极端降水事件频发,容易造成滑坡和洪水等自然灾害。研究极端降水与露点和地表温度变化的响应关系,可以为未来极端降水趋势的预测及其灾害风险研究提供可靠依据。以陕北黄土高原为研究区域,基于1970—2017年6个气象站的资料,选取6个极端降水指数,采用线性趋势法、滑动平均法和空间插值法等分析其极端降水指数的时空演变规律以及极端降水对露点和地表温度变化的响应特征,并评估其稳健性。结果表明:1970—2017年陕北黄土高原露点和地表温度呈波动上升趋势,极端降水指数中除持续湿润指数略呈下降趋势外,年总降水量、日降水强度、强降水量、强降水天数和5 d最大降水量均呈上升趋势,且呈现“南高北低”特征。日极端降水与露点温度的响应关系呈单调递增趋势,其响应强度均呈C-C标度,而日极端降水与地表温度的响应关系呈Hook结构,其在吴旗和横山站响应强度呈超C-C标度,在其余4个站均呈C-C标度,且日极端降水与露点温度的响应强度小于地表温度的。相比地表温度,极端降水与露点温度的响应关系更为稳健。 相似文献
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【目的】在全球变暖的背景下,干旱事件发生更为频繁、剧烈,研究安徽省季节干旱特征及大气环流遥相关关系,可为安徽省旱灾防治工作提供指导。【方法】以标准化降水指数(SPI)为干旱指标,采用Sen斜率估计Mann—Kendall趋势检验等方法分析安徽省各季节降水趋势和干旱时空特征,并通过交叉小波变换(XWT)和小波相干变换(WTC)探究各地区季节干旱与大气环流的相关关系。【结果】结果显示:在1960—2021年间,春季和秋季降水量减少,干旱站次比增大。夏季和冬季降水量增大,干旱站次比减少;春季和夏季干旱频率在淮北平原最高,干旱强度在大别山区最大。秋季干旱频率在皖南山区最高,干旱强度在江淮丘陵最大。冬季干旱频率在大别山区最高,干旱强度在皖南山区最大;南方涛动指数(SOI)与皖中和皖南地区春季SPI、北大西洋振荡(NAO)与皖中和皖南地区夏季SPI以及皖南地区冬季SPI、太平洋北美振荡(PNA)与皖中和皖南地区秋季SPI、北极涛动指数(AO)与皖北和皖中地区冬季SPI在不同时间尺度的共振周期上具有较好的相关关系。【结论】春季和秋季有变干趋势,夏季和冬季有变湿趋势。安徽省平原和丘陵地区干旱频率较大,... 相似文献
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全球变暖导致极端气候事件频发,给自然和人类社会带来极大的危害。基于RclimDex模型和去趋势波动分析法(DFA),分析了辽宁省1960年~2019年10项极端气候指数的时空分布特征和未来一段时间内的变化趋势。极端降水指数研究表明,辽宁省近60年极端降水指数年际间波动幅度较大;空间分析显示辽宁省东部山脉地区极端降水强度高于西部地区;5日最大降水量的DFA值达0.713,表明区域集中降水事件将持续增多。极端温度指数研究表明,辽宁省近60年来气候明显变暖;持续无雨加上高温使辽西地区更易遭遇干旱灾害;DFA分析中4项极端温度指数均具有较好的长程相关性,表明辽宁省未来20年气候将保持持续变暖趋势。研究成果对于今后辽宁省科学应对极端气候具有重要意义。 相似文献
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中国北方荒漠区降水多时间尺度变异性研究 总被引:15,自引:2,他引:13
依据我国北方荒漠区35个站点1951—2005年月降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,运用降水集度、游程检验、功率谱、Morlet小波分析、MannKendall秩次相关及气候趋势系数等方法,分析了北方荒漠地区降水在年内,年际和年代际几种时间尺度的变异规律及其变化趋势,探讨了同期该地区上空大尺度环流异常对当地降水时空分布及变化趋势的影响。结果表明:我国北方荒漠区降水存在5a、9a及准14a主周期,1988年以来以9a及14a周期为主;降水年内分配的差异趋缓,年际波动呈增加趋势。年代尺度下,以多年均值衡量,21世纪内蒙古高原东部地区降水将减少,平均减幅为15~40mm/a,北疆大部分地区平均增幅为10~40mm/a。各年代,春(秋)季降水占全年百分率变化不大,维持在14.4%~17.5%(17.3%~21.2%),夏季是主要降水期,占全年降水的58%~62%,冬季所占比例较小,最高为5.1%。预计未来:春、夏季降水将增多,冬季降水逐渐减少,年降水有增加趋势;极端干旱区和干旱区的降水有增加趋势的地区概率分别为83%和70%,而半干旱地区降水有明显减少趋势的概率为58%,西部有向暖湿变化、中部地区趋于暖干、而东部地区趋于干旱的可能。 相似文献
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为明确宝鸡市极端强降水事件变化特征,掌握极端降水事件发生规律,以1952-2014年宝鸡气象站点逐日降水量实测值为基础,综合运用气候倾向率、Morlet小波函数、R/S分析法、Mann-Kendall非参数检验法对极端降水变化特征进行诊断分析。结果表明:宝鸡市近63 a来,除年降水总量、强降水量、中雨日数、大雨日数呈波动下降趋势外,其余指数呈现上升趋势,其中以极强降水量变化表现最为剧烈,变率超过1 mm/10a。强降水量和极强降水量呈现大小尺度相互嵌套的周期变化趋势,二者仅存在弱突变;未来宝鸡强降水变化与过去变化趋势一致将呈减少态势,极强降水变化以反向趋势呈减少态势发展。此外,各极端强降水指数与年降水总量、降水强度呈现正相关,年降水的变化可以很好的反映极端降水指数的变化。 相似文献