赣江上游章水流域极端降水时空变化特征

以赣江上游章水流域内15个雨量站1957-2016年逐日降水资料为基础,获取了12个极端降水指数。分别采用线性趋势、Modified Mann-Kendall非参数检验法、累积距平法、Pettitt突变检验法、小波分析、Hurst指数分析和克里金插值等方法对12个极端降水指数的时空变化特征进行探讨。结果表明:1957-2016年间,暴雨量及日数、强降水量及贡献率和最大湿润日数均呈现上升趋势,极强降水量及贡献率、最大干旱日数、年最大雨量、连续5日最大雨量呈现下降趋势,且其未来趋势均将得到加强;大雨量及日数呈现上升趋势,但未来趋势将可能减弱;所有极端降水指数的过去趋势均不具有显著性,同时未发生显著的突变,并且普遍存在以1988年为中间轴的33～34a主周期;大雨量及日数、暴雨量及日数、强降水量、最大湿润日数、年最大雨量、连续5日最大雨量的高值中心均在流域西南区域的内良站附近,并呈上升趋势,低值区域主要分布在流域的东部区域,并呈现下降趋势,且其整体空间分布大致相同,均为西南向东北递减;而强降水贡献率及极强降水贡献率为东南向西北递减,最大干旱日数是从东向西的递减趋势。未来章水流域极端降水的变化趋势可能还会增强,加强流域极端降水事情的预防对流域水旱灾害防治意义重大。     

基于CMIP5和SWAT的山美水库流域未来蓝绿水时空变化特征

基于山美水库流域1991—2010的实测气象数据,选取CMIP5中2个气候模式(HadGEM2-ES、NoerESM1-M)和2种典型浓度路径(RCP4.5、RCP8.5),对21世纪近期(2031—2050年)、中期(2051—2070年)、远期(2071—2090年)3个时期的日降水、气温数据进行统计降尺度处理;在此基础上,利用SWAT模型对山美水库流域基准期和未来3个时期的蓝水、绿水资源的时空分布特征进行模拟,评估流域未来60年气候变化对蓝绿水资源的影响。结果表明:山美水库流域未来60年预估年均降水量变化幅度为-0.43%～7.16%,平均气温增加约1.72～5.43℃,相较基准期,未来2个气候模式在2种RCP浓度路径下的蓝水资源量约减少12.81%～35.28%,绿水资源量上升约28.45%～36.12%;不同气候情景下流域蓝水、绿水资源变化率呈现出一定的相似性,上游地区均大于下游地区;降雨是蓝水资源时空分布的关键,而农用地分布则直接影响绿水资源的空间分异特征。     

1961-2020年沂蒙山区极端降水时空变化特征

基于1961-2020年20个国家级气象站日降水数据,通过选取9个极端降水指数,利用5 a滑动平均法、Mann-Kendall法和累积距平法、Morlet小波变换法、泰森多边形法及克里金空间插值等方法,分析了研究区极端降水的时空变化特征。结果表明：研究区1 d最大降水量、5 d最大降水量和降水强度呈上升趋势,大雨日数、年降水量、强降水量、极强降水量、连续干旱日数及连续湿润日数呈不显著下降趋势;年降水量与大雨日数的突变情况类似,1980年后下降趋势明显,降水强度在1998年发生突变,突变之后变为增强趋势;各极端降水指数基本存在20 a左右的第一主周期;空间分布上,除连续干旱日数与降水强度外,其他7个指数空间分布相似,基本呈现从东南向西北减少的分布格局,连续干旱日数整体呈现从东到西递减的趋势,降水强度整体呈现南高北低的趋势;1980-2000年为降水异常年份多发时段,1964、2003和2020年为降水量典型异常偏高年份。研究结果可为沂蒙山区水资源规划、防灾减灾等提供理论和数据支撑。     

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。     

考虑非平稳性特征的雅砻江流域洪水量化分析

以雅砻江流域为研究对象,采用趋势分析、GEV分布、P-III分布和GAMLSS模型研究流域内8个水文站实测年最大洪峰流量系列的渐变、突变特征和非平稳性。研究发现,流域内年最大洪峰流量GEV分布以形状参数为负的薄尾分布为主。对于平稳序列,通过对比P-III,GEV和二参数GAMLSS模型优选成果,发现与薄尾GEV分布和GAMLSS优选模型相比,研究案例的P-III目估适线成果偏大。对于非平稳系列,GEV分布需要充分考虑参数的时变特征和尾部特点。     

松树水库流域内降水时空变化特征分析

降水的时空演变趋势及丰枯转变周期对水库水资源管理具有重要意义。文中利用Mann-Kendall趋势和突变分析法、线性倾向估计法以及功率谱分析法,对松树水库流域内汛期降水自1960至2014年的时空演变特征及周期进行了分析。     

万泉河流域极端降水时空变化特征分析

基于22个雨量站长序列降水资料,采用线性趋势法、滑动平均、MK检验、滑动t检验等方法,选取8个极端降水指数,分析万泉河流域极端降水的时间演化和空间分布,并进行突变检验。结果表明:(1)万泉河流域北源(除思河站外)及中下游干流8个指标年均值空间分布相似,波动相对较小,南源8个指标年均值空间分布差异性较大,年均值整体波动较大;(2)流域极端降水指数呈增加趋势但不显著,长期的变化趋势仍有很大的不确定性,南源、北源、中下游干流长期变化趋势分化;(3)除CWD外,流域的PRCPTOT等7个指标年代际规律相似,21世纪后年代际变化明显,起落显著,CWD年代际变化规律明显,波动起伏较大;(4)流域极端降水指数突变年份差异性较大,PRCPTOT与Rx1day、R99PTOT突变年份相近,其他指标各不相同。     

中国多尺度不同量级极端降水发生率非平稳性研究

利用中国1951—2014年728个气象站点日降水数据,采用核估计技术、Cox回归模型、泊松回归和广义可加模型(GAMLSS)等全面分析了不同阈值条件下基于超阈值(POT)抽样的中国极端降水发生率非平稳性特征。研究表明:(1)西北部极端降水发生率在年际上分布最不均匀,阈值的增加导致不均匀程度和范围加深和扩展。西北部和东南部年际尺度极端降水发生率呈显著上升趋势,可能引发更严重的洪涝灾害;中部和东北部则相反,极端降水频率趋于减弱;(2)基于Cox回归模型的分析表明,厄尔尼诺/南方涛动(SOI)、北大西洋涛动(NAO)、印度洋偶极子(IOD)和太平洋年代际涛动(PDO)等气候指标均为影响不同区域年内尺度极端降水发生率的显著气候因子,年内尺度极端降水发生率在很大程度上依赖气候指标的变化,呈现出非平稳性特征;(3)除西北部外,其他大部分区域极端降水年发生次数没有展现过于离散的特征,然而阈值的增加导致出现过于离散特征的倾向愈益明显。当太平洋年代际涛动(PDO)和厄尔尼诺/南方涛动(SOI)处于正相位且越大时,中国西部和中部年极端降水发生次数将随之增加,东北部则相反。气候指标与850 hPa的回归关系表明风向及携带的水汽量则可能是气候指标影响极端降水频率的因素。     

1960-2016年三峡库区极端降水事件时空变化特征

利用三峡库区20个气象站1960-2016年的逐日降水资料,应用线性倾向估计、Mann-Kendall 突变分析法、小波分析法和克里金插值法,分析库区极端降水事件的时空变化特征。结果表明：1960-2016年,三峡库区极端降水事件总体上呈现减少的趋势,其中Rx5day、CWD减少趋势显著,而SDII、Rx1day、R99p等指数表现为不显著增加趋势,这可能是由于PRCPTOT减少速率小于CWD而造成了雨量再分配;极端降水指数突变多发生于1990年前后;PRCPTOT、R10、R95p的气候倾向率在三峡库区中部地区均表现为明显下降趋势,而CWD则在东北和西南部呈增加趋势,表明三峡库区极端降水存在均化的趋势;三峡库区极端降水指数的变化主周期相似,大多数为4~6 a的短周期,仅R10与R25存在12~16 a的中周期,表明三峡库区极端降水事件正在向强度大、周期短的方向演化;气候因子均对极端降水指数有较大影响,太阳黑子相对数与极端降水指数呈正相关关系,其他则为负相关,在时序性上,表现为PRCPTOT滞后于大多数气候因子。该研究可为三峡库区极端气候变化的模拟预测及防灾减灾提供参考。     

近50年来西藏极端降水时空变化特征

利用1961~2010年西藏地区9个气象站点逐日降水资料,结合百分位方法定义的极端降水阈值,分析了该地区极端雨日及其平均降水强度、不同持续时间的极端降水事件、气候变化对极端降水的时空变化特征的影响。结果表明:(1)92°E以西的地区,极端雨日平均降水强度呈现出增加的趋势,而在92°E以东的地区,呈现出减小的趋势;(2)极端降水事件以持续1 d为主,其频率一般在4.3次/年以上,强度一般在20 mm/d以上,林芝站和波密站为频率和强度高值区;(3)气候变化背景下,极端降水的频率、强度表现出西移的态势。     

珠江流域非平稳性降雨极值时空变化特征及其成因

受全球气候变化和人类活动影响,珠江流域极端降雨事件发生的频次和强度均发生变化,变化环境导致极端降雨样本存在非平稳性。本文以珠江流域43个站点1960—2012年的日降雨数据为基础资料,通过分析广义帕累托分布(GPD)的参数时变特性及其空间分布规律,探索珠江流域非平稳性极端降雨的时空变化特征及其成因。结果表明:珠江流域极端降雨序列的极值指数呈从东到西逐渐减小特点,表征强降雨之间的相关性由东向西减弱;极端降雨变化程度大的区域其变化程度呈减弱趋势,而变化程度小的区域其变化程度呈加强趋势;珠江三角洲和东江流域南部、柳江流域东北部地区50/100年一遇的日降雨量级较大,而南盘江西部地区则较小。7个影响因子中,厄尔尼诺指标(SMEI)对流域的极端降雨影响最明显。非平稳时变超定量(POT)模型与平稳POT模型的结果比较表明,本文提出的时变POT模型较好地处理了珠江流域部分区域降雨存在的非平稳性特征。     

1961－2012年贵州省极端降水时空变化特征

利用贵州省1961-2012年日值降水资料,选取并计算了6个极端降水指数,结合Arc GIS空间分析工具与Mann-kendall非参数检验、滑动T检验、小波理论以及R/S分析等方法,就贵州省极端降水的时空变化规律进行了分析。结果表明:1贵州省近52年以来,连续湿日(CWD)呈显著下降趋势,年最大1日降水量(RX1day)和降水强度(SDII)增多但不显著,年最大5日降水量(RX5day)、强降水量(R95)和年极强降水日数(R20mm)表现为不显著的下降趋势;2RX1day、RX5day、SDII和R20mm分别在1973、1972、1981和1992年发生明显的突变现象;3极端降水普遍存在6~7a的主周期和10~12a的次周期;4极端降水的高值区位于黔西南和黔东南地区,而低值区集中在黔西北地区;5各极端降水指数与年总降水量之间存在显著的正相关性;6极端降水在未来变化趋势中具有长期记忆性。极端降水的变化对贵州当地农业生产和水资源利用造成负面影响,增加了自然灾害发生的风险。     

黄河流域近50a极端降水指数的时空变化

根据黄河流域80个气象站1957—2008年的逐日降水资料,利用Rclim Dex软件选用了10个极端降水指数,采用Mann-Kendall趋势检验法和线性回归分析法,研究了极端降水指数在年和季节尺度上的时空变化特征。结果表明:极端降水指数中除了Rx5DAY呈显著下降趋势、SDII呈上升趋势外,其他8个指数均呈非显著下降趋势;从极端气候指数的四季变化来看,Rx1DAY和Rx5DAY在夏、秋季的空间分布相似,且数值大于春、冬季的;黄河流域降水量呈逐年减小趋势,极端降水指数的变化趋势不明显,但存在时空差异。     

滇中地区极端降水事件的时空变化特征分析

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。     

中国地区近40年降水结构时空变化特征研究

基于中科院青藏高原所提供的CMFD资料,研究者对中国地区近40年来的降水结构时空变化特征进行了分析。结果表明,1979年～2018年间我国年均降水量呈现出较为明显的增长趋势,且未来几年持续增加的可能性极大;近40年来我国汛期降水量占全年降水总量的比例大体稳定,但有微弱下降趋势;华东、华中和华南等地区近5年来降水量增加显著;西南、西北及东北等地区降水年内分配不均匀性下降明显;华东和华南等地区发生极端降水事件的频率及强度均有所增加。     

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GAMLSS模型的大渡河流域极值降水非一致性分析

以GAMLSS模型为基础,分析大渡河流域降水频率的非一致性特征,并将时间和多项气候因素作为解释变量进行参数拟合。结果表明,大渡河流域年最大日降水序列均呈现不显著变化的趋势,与一致性模型相比,大渡河流域降水序列的时间非一致性的特征不明显,而气候指标可以更好地反映大渡河流域降水非一致性的特征,表现为所有气象站点GAIC值与一致性模型的值相比明显减少。GAMLSS模型可以模拟水文序列的方差、偏态系数等其他统计参数非线性变化趋势,能够反映水文序列的非一致性特征。     

海南省牛路岭水库流域极端降水时空演变研究

基于11个雨量站1979—2020年降水资料,采用Mann-Kendall趋势检验、滑动t检验、小波分析的方法对牛路岭水库流域8个极端降水指标的空间分布、趋势、突变和周期性进行分析。结果表明：(1)流域PRCPTOT、SDII、R50、R100从上游到下游逐渐增加,其余指标空间分布无显著规律;(2)8个极端降水指标趋势分化,未通过MK检验,PRCPTOT、CWD、R50、R99PTOT呈增加趋势,其余指标呈减少趋势;(3)流域PRCPTOT、SDII、R50、R100突变点为2008年,CWD、Rx1day、Rx3day突变年份分别为1999、1998、2006年,R99PTOT在1998、2015年发生2次突变;(4)流域8个极端降水指标均存在2个或3个周期信号。其中,除了R100和R99PTOT,其余6个极端降水指标时间尺度周期第一、第二周期平均周期分别为19、14 a, R100、R99PTOT第一、第二周期平均周期分别为10、19 a。     

赣江流域降水时空分布特征

基于赣江流域内44个站点的59年(1960～2018年)的逐月降水量资料,采用累积距平、滑动t检验、小波分析、EOF分解等方法,分析了赣江流域降水的时空分布、趋势、突变和周期特征.研究表明:赣江流域降水量年内分配不均,1～6月逐渐增多,6月以后急剧减少,降水量以18.8mm/10年的速率增多,降水量空间呈现‘中间少四周多’的分布;1991年降水出现了由少到多的突变,2002年为由多到少的突变,降水主周期为35年,并伴有6年、12年、18年的次周期;降水的前3个模态累积贡献率达82.9%,3种模态表征的降水分布主要为空间一致型、南北相反型、中部与南北相反型.