全球极端降水事件的时空变化特征

近年来，极端天气事件引发的自然灾害日益严重，引起了全球各个国家政府和社会的高度关注。本文利用全球4270个测站1971—2010年逐日降水资料，采用百分位阈值法，对近40年来极端降水事件的平均特征、年际变化、时空分布进行分析，结果显示：

近40年来全球全年端降水事件频次的空间分布存在很大差异，总的来说全年总极端降水频次分布与各地区的气候特点有关，频次低值区主要分布在南北纬30°左右，并向南北逐渐增大。极端降水量占总降水量的比值全球分布差异很大，大雨在美国中部、东部部分地区逐渐增加，在地中海沿岸大部也有比较明显的增加趋势，欧洲其他部分地区增减趋势并不明显。在俄罗斯地区，西部部分站点大雨所占比例增加明显，而中部地区减少趋势占主导地位。中国长江流域强降水过程明显趋于增多,发生洪涝灾害的频率也趋于增加。在南半球地区，南美洲南部、南非地区呈增加趋势，澳大利亚西北部和东南部增幅较大。从全球来看，极端降水强度高值区主要在南北纬回归线之间，且向高纬逐渐递减。降水强度变化趋势和极端降水量与总降水量比值的变化趋势有很好的一致性。

关键词：全球；极端降水；时空变化；

第一章前言

1.1 极端降水事件的研究意义

IPCC第四次评估报告错误!未找到引用源。表明，在全球变暖的大背景下，各类极端事件在近年来变得更加频繁和强烈。极端天气事件引发的自然灾害日益严重，引起了政府和社会的高度关注。极端事件的频率和强度变化对自然和人类社会的冲击远大于气候平均所带来的变化。

AR4错误!未找到引用源。中对极端气候的定义给出了较为明确的阐述：即对一特定地点和时间极端天气事件就是从概率分布的角度来看，发生概率极小的事件，通常只占该类天气现象的10%或更低。

全球地形差异较大、气候复杂多样，近些年来环境保护以及社会可持续发展

等受到全球各个国家前所未有的关注。1988年孟加拉国水灾，淹没近2/3国土，3000万人丧失家园，是近百年来全球最严重的一次由极端降水引发的水灾。1991年孟加拉国再遭重创，全国受灾人口占总人口的1/10，死亡13.8万人，损失30亿美元错误!未找到引用源。错误!未找到引用源。。据统计，中国因洪灾造成的直接经济损失约占全国各类自然灾害损失的62%，相当于同期GDP的1.55%错误!未找到引用源。。但是几十年来，大多数通过观测降水资料的全球长期气候变化的分析都集中在平均值的分析上。极端降水事件作为极端事件之一，其频次和降水强度的变化将导致气候变化的影响更加突出。因此，研究极端事件，特别是极端降水事件的时空变化特征，对于研究气候变化影响，减少洪涝灾害所带来的损失，具有重要意义。

1.2 极端降水事件的研究进展

近年来许多学者在极端降水领域开展了广泛的研究：Trenberh指出错误!未找到引用源。，地面温度升高，会使地表蒸发加剧，大气保持水分的能力增强。地表蒸发加剧，将更易发生干旱，同时大气水分增加，降水也将增加，从而更易发生洪涝。Karl错误!未找到引用源。等利用百分位阈值法对美国极端降水事件做出了研究。Frich等错误!未找到引用源。研究表明，非洲南部和澳大利亚东南部，俄罗斯西部，欧洲部分地区

和美国东部强降水事件显著增加，东亚和西伯利亚部分地区频率在减少。Alexander et al错误!未找到引用源。也证明了相似的观点。

从中国来看，翟盘茂错误!未找到引用源。最先利用百分位阈值法对中国极端降水事件进行了分析和研究。刘学华等错误!未找到引用源。利用百分位阈值法定义气候指数研究1961—2010年中国极端气温和降水，并指出近40a以来我国中等雨日指数、强

降水指数、强降水比率指数以及年降水量总体线性变化呈增加趋势。近50a的研究资料表明，我国极端降水变化有明显的区域性差异，我国华北、西北东部和东北东部降水量有所减少，降水日数也明显减少,干旱化倾向明显而长江流域强降

水过程明显趋于增多,发生洪涝灾害的频率也趋于增加。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多错误!未找到引用源。-[13]。

目前应用降水资料对极端降水的研究有不少，但大都主要集中某一区域，对于区域性的极端降水事件频次和时空分布研究居多，对于全球范围的极端降水事件研究较少，本文采用1971-2010年40年的全球4270测站逐日降水资料，应用百分位阈值法来定义极端降水事件标准，研究全球极端降水事件的时空变化特征。

第二章数据和方法

2.1数据处理和选站

本文采用全球4270个测站1971年至2010年总计40年的逐日降水资料作为基础数据。首先对数据就行简单的质量控制，将其中缺测时间较长，数据质量较差、有明显迁站的站点予以剔除。

具体方法是：第一步：若某站点某一年降水资料缺测值大于总日数的20%，则该年缺测；第二步：在第一步的基础上，若某测站数据长度不足25年，则该测站剔除。

错误数据排查：在朝鲜1982年以前的降水资料中，有多次数据重复出现，且部分测站全年降水总量不足10mm，与1990-2010年降水资料对比，可认为数据有误，将这些站点全年数据改为缺测。

通过以上方法，最终选取全球4270个测站来研究极端降水事件的时空变化特征。

2.2分析方法

（1）阈值定义方法：

我国一般采用绝对阈值的方法定义极端降水事件，日降水量超过50mm的降水事件定义为暴雨，日降水量超过25mm的降水事件称为大雨。但是在全球范围内，地形差异较大，气候复杂多样，不能用一个简单统一的标准来定义极端降水事件。为了更为准确客观的定义全球极端降水事件，本文采用百分位分析法。具体方法是：

将4270个测站1971-2010年逐年湿日(日降水量>=0.1mm)的降水序列按升序排列，求得第95%分位值，则年平均95%分位值为该测站极端降水阈值。当某测站某日降水量大于该阈值时，则发生极端降水事件。

（2）极端降水频次定义：

本文分别统计4270个站点逐日降水资料，对每个测站，某一年极端降水事

件出现的次数称为该年极端降水事件的频次，每个季节出现的次数则称为该季节极端降水事件频次。

（3）极端降水强度定义：

极端降水强度是衡量极端降水的另一个主要指标，极端降水强度越大，表示单次极端降水量越高，强度越大也越有可能造成灾害。极端降水强度的定义方法是：对于某一年极端降水强度，定义为该年极端降水量除以对应的极端降水天数，则称为该年极端降水强度[14]。多年极端降水强度的平均值定义为年平均极端降水强度。

（4）极端降水事件的变化趋势：

极端降水的变化趋势采用一次线性方程表示，即：

Y=a0+a1t

式中，Y为气象要素，t为时间；a1为线性趋势项。若a1>0，则表示该气象要素呈上升趋势，若a1<0，则表示该气象要素呈下降趋势。

（5）异常资料点检测和处理：

如果有一个数据明显地偏离了平均值，称它为异常点。异常点有可能是因为观测误差引起。由于异常的偏离了平均值，所以对降水资料趋势的计算结果会产生很大影响。Lau错误!未找到引用源。在研究ENSO与全球降水量关系时，是将大于3σ

的异常点全部剔除后来研究。本文在进行极端降水事件线性变化趋势的研究中，也采用同样的方法。

第三章全球极端降水事件空间分布特征分析

3.1全球年平均降水量的分布特征

为更好的揭示全球极端降水的时空变化特征，首先分析全球(1971-2010)年近40年的年平均降水量的分布情况(图3.1)。由图所示，全球年降水量的分布的基本特点是:

降水量较大的区域主要集中在季风区，全球多年平均降水随纬向分布有着较好的连贯性,即热带地区比较湿润，从赤道南北递减，但是在南半球中高纬度降水量还是比较多。降水量最大值的区域主要在赤道西太平洋地区、非洲西海岸和南美北部区域。年降水量最大值超过2000mm。除此之外、我国东南部到日本一带、印度半岛、北美太平洋沿岸、澳大利亚东北部、墨西哥湾地区到北美东南部、安第斯山地区的降水量也比较大；全球降水较少的的地区有：我国西北部地区、青藏高原、蒙古、中亚大部分地区、非洲撒哈拉沙漠地区、北半球高纬度的大部分区域和澳大利亚中部沙漠地区。年降水量普遍小于400mm，个别地区小于200mm。

图3.1 全球年平均降水量量分布（单位mm）

3.2极端降水事件阈值的空间分布

依据第95个百分位值统计的全球极端降水事件的阈值分布（图3.2）可以看出：不同地区的极端降水事件阈值有明显差异，阈值总体呈现由赤道向高纬地区递减的趋势，阈值较大区域主要在墨西哥湾、南美洲北部以及东南部、非洲西海岸、印度半岛、东南亚地区、日本一带。在印度半岛西南侧和菲律宾部分测站阈值高于100mm。北美洲地区阈值的分布特点是从墨西哥湾向西北递减，美国东南沿海阈值在40mm以上，西部干旱区则不足10mm。欧洲地区除地中海沿岸阈值较高外，大部分地区阈值都在30mm以下。中国地区极端降水事件的阈值分布空间差异也非常显著。阈值从东南到西北地区由高到低依次递减，阈值最大值出现在中国华南地区，该地区极端降水阈值≥40mm，局部≥50mm，其他地区中，长江中下游地区大体在30-50mm之间分布，西北大部分度阈值大致在10-20mm之间。在南半球地区的澳大利亚地区，阈值呈现由沿海向中部沙漠地区递减趋势。全球阈值较小的地区主要在60°N以北的地区、中纬度内陆地区以及全球主要的干旱半干旱地区。

总的来说极端降水阈值的分布与总降水量的分布有密切的关系。如上所述，中国西北大部分地区属于干旱区或极端干旱区，年降水量在100mm以内，其极端降水事件阈值很低(约为10-20mm)。在印度半岛，降水主要分布印度半岛的西海岸（西南）和东北部，年降水量最大可达到2000mm以上，其阈值可达到80mm 以上。实际上降水多的地区一般防洪设施比较完善，防洪能力也较强因此只有相对较大的日降水量才可能出现洪涝灾害，而对于中国西北部分地区，30mm以上的日降水量在当地已经很少发生。如果出现，则很有可能对当地人民的生命财产造成威胁。

图3.2 全球极端降水阈值分布（单位：mm）

3.3 全球极端降水事件频次分布

研究极端降水事件另一个重要的物理量是极端降水事件频次，分析极端降水事件频次分布有助于我们研究极端降水事件的强度以及变化趋势。

图3.3 全球极端降水事件年平均频次分布（单位：次/a）

图3.3给出了全球极端降水事件的多年平均空间分布。图上可以看出全球不同地区极端降水事件频次差异很大，北半球极端降水频次较高区域主要在加拿大西部、北美东部和东南部、欧洲大部、西伯利亚部分地区、日本、中国长江以南、东南亚等地区。在美国地区，极端降水次数呈现“东高西低”的态势，在东部其年平均极端降水事件次数最大超过10次/a，而西部最低则不足1次/a。欧洲等地极端降水频次呈现由西北向东南递减的趋势，最大值可以超过10次/每年。在中国四川，长江以南的广大地区，极端降水频次可以达到8次/a以上。华中、华北以及东北地区可以到达3-6次/a。西北地区则普遍在2次/a以下。在南半球，频次较高的地区主要在南美洲北部、非洲西海岸、澳大利亚东部沿海地区。

从全球来看，频次低值中心主要分布在美国西南部、非洲撒哈拉沙漠、中东、中国青藏高原地区。总的来说，极端降水频次分布呈现很好的纬向性，频次低值区主要分布在南北纬30°左右，并向南北逐渐增大，而全球主要的干旱半干旱地区也多分布于南北纬30左右。其次，在温带内陆地区，多盛行温带大陆性气候，大雨多集中于雨季，大雨出现频次较高，极端降水次数也相对较大。而在热带雨林气候和温带海洋性气候控制的地区，全年降水总频次较高，其降水基数较大，所以极端降水频次也随之较高。综上所述，造成全球极端降水频次分布差异的原因主要和各地区年平均降水量以及气候特点有关。

3.4 全球极端降水事件的季节分布

由于全球各地区气候特点多样，不同地区受季风、洋流等影响因素差异较大，表征全球气候的各个物理量在不同季节具有各自鲜明的特点。同样，表征极端降水特点的极端降水频次在不同季节，不同地区差异也很显著。所以，分析全球不同季节极端降水事件频次的分布对于研究极端降水事件具有重要意义。

图3.4（a）为全球3—5月（北半球春季）全球极端降水事件频次分布，从图可以发现，从全球来看，3—5月全球绝大多数地区极端降水频数都在2次以下，高值中心出现在北美洲东部、南美洲北部、西欧、东南亚等地区。尤其在南美洲北部沿海地区部分站点，频次可以达到5次/a以上，在中国东南沿海地区，平均春季极端降水次数可以达到4次/a以上。

图3.4（b）给出了全球6—8月（北半球夏季）极端降水的频次分布，6—8月极端降水频次分布与3—5月有明显不同，春季极端降水频次较低的北纬60°N 左右内陆地区，其夏季极端降水事件明显增多，平均可以达到4-6次，个别站点达到6次以上。主要分布在西伯利亚，欧洲东北部，加拿大等地区，说明这些地区大雨多集中于夏季。此外中国极端降水高值中心向西南部移动，最大可以打到

8次。

图3.4（c）给出了全球9—11月（北半球秋季）极端降水事件的频数分布，全球秋季极端降水频数较大地区主要分布在加拿大西部沿海地区，频次可以达到5次/a以上。欧洲等地极端降水频数呈现由西北部像东南部递减的趋势，西欧地区极端降水频次可以达到4次/a以上。西伯利亚等地极端降水事件相比夏季明显减少，大部分站点都在2次/a以下。赤道附近极端降水事件明显增多，墨西哥湾以南、赤道西太平洋等地都出现了3次以上的极端降水事件。此外南半球高纬度地区极端降水事件逐渐增多，在30°S附近区域，例如南美洲东南部，南非，澳大利亚南部都出现了相比于6—9月份增多的趋势。

图3.4（d）给出了全球12月至次年1、2月（北半球冬季）极端降水事件频次分布，由图可以看出，北半球冬季极端频次的高值区只有北美洲东西部沿海地区，欧洲西部、地中海沿岸。亚洲除东南亚地区和一本一带频次较高外，其他地区频次很小。与9—11月相比，南半球极端降水高值区域往北移动，且范围加大，其区域主要分布在南美洲中部，非洲东南部，澳大利亚东部、北部沿海地区以及印度尼西亚一带，最大值可达5次/a以上。

总的来说，全球极端降水频次在不同季节主要呈现随纬度的变化趋势，3—5月为北半球春季，从北半球春季到夏季北半球极端降水事件增多，南半球极端降水事件减少，北半球极端降水频次由高纬向低纬递减。9—11月北半球极端降水频次逐渐减小，南半球极端频次增多，其高值区由高纬向低纬移动。从12月份至次年1、2月份，北半球极端降水事件频次为全年最低，而南半球极端降水事件频次为全年最高，高值区主要分布在南半球0—30°S之间。

从上面的分析可知，全球极端降水频次在不同季节的变化主要跟各地区的气候特点有关，夏季在内陆地区多盛行温带大陆性气候，夏季降水较多，其极端降水频次也随之增加，主要分布在中国西北、西伯利亚大部、阿拉斯加与加拿大大部分以及美国五大湖附近，这些地区全年降水集中在夏季，其极端降水频次也随之较高。在全球主要的季风降水区，其雨季极端降水频次明显高于其他季节。在地中海沿岸以及澳大利亚东南部沿海部分地区，盛行地中海气候，全年湿润，冬季降水相对较多，其极端降水频次在冬季也相对较高。在热带雨林气候和温带海洋性气候控制的区域，全年降水均匀，各个季节极端频均较高。在青藏高原，阿拉伯半岛，撒哈拉沙漠等地区全年降水稀少，极端降水频次在各个季节也极低。总而言之，全球极端降水频次在各季节的变化主要与各季节降水量有关。

图3.4 全球各季节极端降水事件频次分布

（A 春季 B 夏季 C 秋季 D 冬季）

3.5全球总极端降水量分布

图3.5为1971年-2010年全球年平均总极端降水量分布，由图可见，全球极端降水量分布与总降水量的分布有相似特点，在总降水量较大地区，极端降水量也较大。赤道西太平洋地区、我国东南部到日本一带、印度半岛西部和东北部、北美落基山脉以西地区、澳大利亚东北部、墨西哥湾地区到北美东南部年平均极端降水量较大。例如在菲律宾群岛，年平均降水量超过2000mm ，其对应极端降水总量普遍在800mm 以上，部分站点超过1000mm 。美国极端降水量的分布呈现明显的东西差异，东部总降水量大，其极端降水量最大超过400mm ，逐渐向西部减少。中国地区极端降水总量则呈现由东南向西北递减的态势。

A C D

A C

图3.5 全球总极端降水量分布（单位：mm）

3.6全球极端降水量占总降水量的比值

图为全球总极端降水量占总降水量的比值。从全球来看，极端降水量占总降水量的比值差异很大。在美国东部，尽管极端降水量比中部和北部多许多，但极端降水量占总降水量的比值反而比西部和北部低很多，东部普遍在29%以下，而北部部分站点高达38%以上。说明东部全年降水分布更为均匀，在95%阈值以上降雨与95%阈值以下降雨差别并不大。在欧洲大部分地区也有类似特点，英国全年极端降雨频次很高，部分站点达到10次/a以上，但极端降水量占总降水量的比值很小，最高在26%以下。由于英国的气候类型为温带海洋性气候，全年湿润，没有明显的干季和雨季之分，且全年日降水量差别较小。所以其极端降水量占总降水量的比值也相对较低。在地中海沿岸，极端降水所占比例却明显高于欧洲其他地区，最大值大于41%，说明地中海沿海大雨所占的比率高于欧洲其它地区。在季风所控制的区域，极端降水占总降水量的比值总体来说也相对较高，东亚、南亚、中南半岛、澳大利亚东部等地区，其比率也相对较高，最大可在41%以上。在中纬度内陆地区极端降水量占总降水量的比值也相对较大，例如美国阿拉斯加、加拿大、中亚、西伯利亚、澳大利亚中部等地。干旱半干旱地区，极端降水占总降水量的比值有两种情况：一种是占总降水量比值很高，全年虽然降水频次不高，但极端降水量占总降水量的大部分，例如全球主要的沙漠地区，其极端降水占总降水量的比值部分站点可达到41%以上；另一种是全年降水量稀少，极端降水量

也极低，例如中国青藏高原地区、美国西部部分地区，其极端降水量最低值在20%以下。

图3.6 全球年平均极端降水量与总降水量比值

3.7全球极端降水强度分布

图3.7给出了全球1971-2010年极端降水强度的分布，极端降水强度是衡量极端降水的另一个主要指标，极端降水强度越大，表示单次极端降水量越高，强度越大也越有可能造成灾害。

在北美洲，强度比较高的地区主要在加勒比海沿岸、墨西哥湾，且延伸至美国南部，在南美洲南部极端降水强度也较大，普遍在80mm/d以上。在地中海沿岸，极端降水强度也较大，强度由南向北递减。在非洲西海岸，印度半岛，菲律宾群岛等地极端降水强度也较大，其中在印度西部，中南半岛菲律宾群岛均有极端降水强度大于120mm/d的站点。在中国，极端降水强度从东南向西北递减，中国华南、东南部极端降水强度都在60mm/d以上个别站点大于100mm/d。从全球来看，极端降水强度高值区主要在南北纬回归线附近，且向高纬逐渐递减。在全球极端降水频次较高的欧洲西部等地，其极端降水总量并不高，所以其极端降水强度也较低。相反，在地中海沿岸，虽然极端降水总量和西部沿海地区相差不大，但是全年总极端降水频次较欧洲其他地区低很多，导致其极端降水强度较高。在中国西北地区，极端降水强度可以达到40—60mm/d之间，虽然与中国东

部沿海等地相比很低。由于防洪设施，地形地貌特点，大于日降水量大于40mm 的降水极易引发洪涝灾害。

图3.7 全球极端降水强度分布（单位：mm/d）

3.8全球平均日最大降水量分布

图3.8为1971-2010年全球年平均日最大降水量分布，从图上来看，日最大降水量分布和极端降水强度分布有很大的相关性，日最大降水量高值区主要分布在南北回归线之间，北美地区在墨西哥湾和加勒比海沿岸年平均日最大降水量可以达到200mm以上，南美洲除安第斯山脉西侧日降水量较少外，多数地区日最大降水量均在100mm以上。另一个高值区在非洲西海岸以及东部沿海和马达加斯加岛。相比之下欧洲地区年平均最大日降水量则小很多，除地中海沿岸和东欧部分站点达到100mm以上外，其他地区普遍在60mm以下。欧洲地区年平均最大日降水总体呈现由东向西递减的态势。此外，日最大降水分布另一个高值区在印度半岛和东南亚地区以及日本南部，多数站点最大日降水在100mm以上。部分站点还达到120mm以上。中国地区最大日降水分布呈现由东南向西北递减的趋势。

比较年平均最大日降水量、降水强度和总降水量分布图不难发现，在最大日降水量较大的地区，其极端降水强度也越大。最大日降水量低值区主要分布在中

高纬度内陆以及高原、沙漠等干旱半干旱地区，这些地区年降水量和极端降水强度很小，其对应的最大日降水量也相对较小。

图3.8 全球年平均日最大降水量分布（单位:mm）

第四章全球极端降水特征变化趋势

近年来百分比阈值法在国内外极端天气的研究中已经取得了一系列的成果。以我国为例，通过百分比阈值法对各个测站气象资料进行指数化分析，我国的极端气温、极端降水在过去50a的时空分布特征已得到了初步总结。本章在上一章对全球极端降水事件频次、总极端降水量、降水强度、日最大降水量等特征量空间分布特征的基础上，对其1971—2010年这40年时间变化趋势进行分析。

4.1 全球年平均总降水量变化趋势

年平均总降水量的增加或减少对于研究极端降水事件的变化有重要意义，图4.1给出了全球近40年（1971-2010）年平均总降水量的变化趋势。

图4.1 全球年平均总降水量变化趋势（单位：mm/a）从图上来看，降水正趋势最为突出的地区在美国中部，南美洲大部分地区，最大值超过8mm/a。欧洲地区除东欧有大于6mm/a的大范围的增加趋势外，其他地区总降水量趋势变化没有明显的区域分布特征。在亚洲地区，印度半岛南部，东南亚地区降水有明显增加趋势，最大值超过8mm/a。另外，在澳大利亚北部总降水量也有较为明显的增加趋势。降水负趋势最为明显的地区在美国东北部，墨西哥湾和加勒比海沿岸、地中海以北、非洲东南部、澳大利亚东南部。在中国

地区，西北和东南部分站点呈增加趋势外，东北，华北，西南大部分地区总降水量呈不显著减少趋势。总的来说: 在全球总降水量较大的区域，其降水量变化趋势也较大，在干旱半干旱区总降水量并无明显的增减趋势。

4.2全球极端降水事件全年总频次变化趋势

上一章分析了全球极端降水频次的分布特征，这一章通过分析极端降水频次的变化趋势，来研究全球极端降水事件的增减。

图4.2 全球极端降水事件全年总频次变化趋势（单位：次/a）

图4.2给出了全球全年极端降水频次变化趋势，从图上可以看出，极端降水频次变化趋势有很强的区域分布特征。在北美地区，加拿大、美国东部有明显增加趋势，部分站点大于0.15次/a。南美洲东南部大片区域极端降水频次增幅在0.1次/a以上。欧洲大部分地区全年极端降水频次有很明显的增长趋势，北欧，地中海大部增长趋势较大，说明这些区域近40年来大雨是增加的。最大值可达0.20次/a以上。在印度半岛、马来群岛、日本地区极端降水频次都有比较明显的增加趋势。减少趋势最为明显的是北美阿拉斯加，美国西部，俄罗斯西部以及远东地区。最大负趋势可达0.20次/以下。在中国地区，极端降水频次呈现“多—少—多”的反抛物线型，西北西部、东北东部和华东、东南大部，减少趋势最为明显的是我国华北地区以及东北西南部，说明这些地区近40年来大雨是减少

的。

对比图4.1全球总降水量的变化趋势不难发现，在南美洲东南部、印度半岛以及东南亚年平均总降水量增幅较大的地区，其极端降水事件频次也明显增多。

4.3全球极端降水事件季节变化趋势

图4.3（A）可见，3—5月除北美太平洋西海岸、欧洲西海岸、赤道西太平洋地区外，北半球大部分地区增减趋势并不明显。相反南美洲绝大部分地区极端降水呈增加趋势，其最大值在0.05次/a以上。在中国地区，北方大部分地区春季呈减少趋势，正趋势主要在我国华南地区。

图4.3（B）为全球6—8月极端降水频次变化趋势，从图上来看，北美中部极端降水趋势有明显的增加趋势，最大值可达到0.15次/a，除东欧部分地区频次减少外，欧洲大部极端降水趋势增幅明显，普遍在0.05次/a以上。西伯利亚以南也有大范围的极端降水正趋势区域。中国地区除东北南部、华北部分地区呈现不明显负趋势外，中国绝大多数地区频次呈增加趋势，最大值可达到0.15次/a以上。相比之下，南半球极端降水频次变化趋势并不显著。

图4.3（C）为全球9—11月极端降水频次变化趋势分布，从图上可以很明显的看到，北半球秋季极端降水趋势与春夏季相比有明显不同，美国太平洋沿岸、东部大部分地区极端降水频数呈正趋势，其中东北部正趋势可以达到0.05次/a 以上。欧洲中部秋季极端降水频次呈现减少趋势，相反欧洲东部呈现增大趋势，最大正趋势可达0.15次/a。中国东部，西南，华南、东南等地出现大面积的负增长区。在东南亚地区有大范围的正增长区，其范围从中国东南沿海延伸至菲律宾群岛。最大值可达0.15次/a。

图4.3（D）为全球1、2月至次年12月份极端降水频次线性趋势分析，北半球除北欧、地中海沿岸等地有极端降水频次有明显的增加外，30-60N区间内负趋势占主导地位，最大值出现在阿拉斯加以及美国东北部，最大值可达0.20次/a，东南亚等国家则有明显正趋势。与北半球不同的是，南半球则以正趋势占主导地位，南美洲东南部，非洲南部正趋势明显，尤其是澳大利亚地区，除沿海地区有比较小的负趋势外，几乎整个内陆地区均为正趋势，最大值可达0.15次/a以上。

结合全球全年总极端降水事件频次可以看出，全球各地区各季节极端降水频次变化趋势有很大差异，对总全年总极端频次变化趋势贡献也各不相同。在盛行夏季风的地区，其夏季极端降水频次变化趋势明显高于其他季节，例如我国西南和东南沿海一带，虽然春季和秋季极端降水事件频次呈减少趋势，但夏季频次明

显增加，致使全年总极端降水频次呈明显增加趋势，由此可见上述地区在夏季大雨次数增加最为明显。除此之外在温带大陆性气候盛行的地区，例如西伯利亚，中亚也有相似的特点。

图4.3 极端降水频次季节变化趋势（单位：次/a ）

（A 春季 B 夏季 C 秋季 D 冬季）

4.4 全球年平均总极端降水量变化趋势

图4.4为全球年平均总极端降水量变化趋势，从图上来看，全球年平均总极端降水量变化趋势和全球总降水量的变化趋势有很好的一致性。在北美洲地区，极端降水正趋势最为突出的地区在美国中部，太平洋沿海部分站点。负趋势最为显著的地区在墨西哥湾和加勒比海沿岸，最大负趋势在—8mm/a 以下。在南美

洲、欧洲、东南亚等地年平均极端降水总量变化趋势与年平均总降水量变化趋势基本一致。在印度北部、澳大利亚北部部分站点，虽然年平均总降水量增长趋势较大，但极端降水总量却呈现减少趋势，说明这些站点极端降水总量占总降水量的比重在减小，说明这些地区小雨在增加。在全球干旱区部分站点，总降水量呈现减少趋势，但是极端降水总量却有增加，说明这些站点大雨所占比重在增加。关于极端降水总量占总降水量变化趋势，下面将做详细分析。

A D C

C D

图4.4 全球年平均总极端降水量变化趋势（单位：mm/a）

4.5 极端降水量占总降水量比值变化趋势

图4.5为极端降水量占总降水量的变化趋势，红色越深表示极端降水占总降水量的比值增减越大，蓝色越深表示极端降水总量占总降水量的比值减小越大。在美国中北部和，极端降水占总降水量的比值增加明显，最大可达到2.0%/a以上，对比前文总极端降水量和年平均极端降水频次可以看出，美国中部地区总极端降水量和极端降水频次均在增大，可以说明大雨在美国中部地区逐渐增加，此外在美国东部部分站点大雨所占的比重也呈增加趋势。在地中海沿岸大部也有比较明显的增加趋势，尽管年总降水量有减少趋势，但极端降水总量却呈增加趋势，在欧洲其他部分地区增减趋势并不明显。在俄罗斯地区，西部部分站点大雨所占比例增加明显，而中部地区减少趋势占主导地位。在南半球地区，南美洲南部、南非地区呈增加趋势，澳大利亚西北部和东南部增幅较大，部分站点2.0%/a以上。

中亚大片区域属于干旱半干旱地区，其极端降水占总降水量的比值较大，部分地区可达到30%以上，所以这些地区极端降水变化会引起极端降水量与总降水量比值的较大波动。所以在全球主要的干旱区，极端降水与总降水量的比值变化趋势较大。在中亚增幅最大值可达到 2.0%/a以上，在蒙古地区减少趋势可达-2.0%/a以下。

图4.5 全球年平均总极端降水量变化趋势（单位：/a）

图4.6 降水强度变化趋势（单位：mm/da-1）

(Kriging插值法)1961_2005年淮河流域降水时空演变特征分析

1961-2005年淮河流域降水时空演变特征分析* 卢燕宇1吴必文1田红1 孙维2 （1安徽省气侯中心，2安徽省气象信息中心，合肥230061）摘要利用淮河流域四省170个气象站点1961-2005年的降水观测数据，降水量进行了插值，得到了1km×1km降水栅格序列。在此基础上，对淮河流域降水的时空格局及其变化特征进行了分析。结果表明，淮河流域降水量的空间分布基本呈南高北低的格局。近45年来淮河流域降水量的年际振荡较为剧烈，年降水量呈下降趋势，各季节变化趋势不一，但均未达显著水平。流域内汛期和年降水量的年代际变化则具有明显的阶段性，主要表现在90年代前基本为下降趋势，2000年后明显上升。当前，淮河流域正处于降水的高气候变率时期。45年来，降水的空间格局发生了一定的变化，表现在淮河中上游和淮河沿岸地区的降水量升高，而流域东北部的降水则呈下降趋势。关键词 Kriging插值降水淮河流域空间分布变化趋势 1 引言当前，气候变化及其对人类环境的影响已成为全球科学界日益重视的重大科学问题。政府间气候变化专门委员会( IPCC) 第四次评估报告指出，全球气候变暖必将导致降水量的时空分布变化，从而对水资源、生态系统状况和社会经济发展等产生深刻的影响[1]。淮河流域是我国重要的气候分界线，地理位置特殊，气候条件复杂多变，淮河流域洪水灾害是我国水患最为严重的自然灾害。20世纪90年代以来，尤其是进入21世纪后，淮河流域洪水灾害呈现不断加剧的趋势。同时，全球变暖所驱动的水循环和降水时空格局的变化将有可能进一步导致旱涝等自然灾害的频发[1-3]。因此，系统研究淮河流域气候变化尤其是降水变化的时空变化特征，对于认识淮河流域气候变化与洪水致灾机理间的相互联系，积极应对气候变化具有重要理论意义。目前已有大量的研究在不同时空尺度上分析了我国不同地区和流域各气象要素的气候变化事实[4-8]，然而，针对淮河流域气候变化的研究仍不多见。与此同时，目前针对气候变化的研究多是直接利用气象观测站点的离散数据，采用各种气象统计方法对多年时间序列的气象要素变化进行分析，可以认为是在空间有限气象站点的时间尺度的研究，然而气候现象是兼具时空属性的大气物理过程，在研究中必须考虑区域尺度上气候要素的时空变化特征，因此当前随着现代气候学、生态学以及3S技术的发展，许多气候变化的相关研究迫切需要高时空分辨率、空间栅格化的气象/气候要素数据[9]。本研究试图在对淮河流域约170个气象站点1961~2005年实测降水数据进行空间插值的基础上，分析气候变暖背景下这一地区降水变化的若干基本事实及其时空变化趋势，以期科学认识该区域气候变化特征，并且为相关领域科学研究提供理论和数据基础。 2 资料与方法 *资助项目中国气象局气候变化专项（编号CCSF2007-20）资助

华北降水及变化特征

第三章华北降水及变化特征 (2) 3.1 华北降水特征 (2) 3.1.1 年降水 (2) 3.1.2 降水年内分布 (3) 3.2 华北降水变化 (4) 3.2.1 年变化 (4) 3.2.2 季节变化 (5) 3.2.3 空间分布 (7) 3.3 小结与讨论 (11)

第三章华北地区降水量及其变化特征在讨论城市化对华北降水序列影响之前，首先对华北降水及变化特征做一详细的分析，以便下文进一步的分析。 3.1降水量特征本节讨论降水量变化特征所采用的资料为1971—2000年累年均值。 3.1.1 年与季降水量分布华北地区年降水量在200—1000毫米之间，平均降水量为535.8毫米。南北差异较大，各地分布不均，从华北年降水量分布可以看出，年降水量基本由西北向东南递增。华北西北部内蒙古地区为少雨区，年降水量大多在400毫米以下；华北东南部的河南、山东以及安徽和江苏北部为多雨区，年降水量大多在600毫米以上。图3.1 华北年降水量分布图（毫米）图3.3为华北各季节降水量分布。可以看出，各季节分布趋势与年分布相似，依然是南多北少。春季，平均季降水量为83.3mm，内蒙地区季降水量在50mm 以下，区域中部大部分地区在50-100mm，南部部分在100mm以上。夏季，平均季降水量为332.4mm，西北部内蒙地区季降水量较少，在250mm以下，华北

西部陕西、山西季降水量也相对较少，在250-300mm，华北东部季降水量多于西部，东南部季降水量最多，在400mm以上。秋季，平均季降水量为102.6mm，分布同夏季相似，但大部分地区季降水量多于春季，100m线北移。冬季，平均季降水量为17.5mm，华北北部大部分地区在10mm以下，安徽和江苏北部一带季降水量超过50mm。春季夏季秋季冬季图3.3 华北各季节降水量分布 3.1.2 降水年内分配根据华北各气象站月降水资料，利用区域平均方法建立华北地区月降水量序列。华北降水以7月最多，8月次之；1月最少，12月次之。华北主要降水时段集中在夏季三个月，降水量达332.4毫米，占全年总降水量的62%；冬季各月降

南极海冰的时空变化特征

第16卷第1期极地研究Vol.16,No.1 2004年3月CHIN ESE JOURNAL OF POLAR RESEARCH March2004 研究论文南极海冰的时空变化特征马丽娟　陆龙骅　卞林根 (中国气象科学研究院,北京100081) 提要　依据Hadley中心提供的全球海冰密集度格点资料,利用诊断分析方法,对近35年来南极海冰的时空变化特征进行了研究。研究表明,在南极地区,海冰平均北界和海冰总面积的变化基本一致,可以用海冰北界来研究南极海冰的时空变化特征。南极海冰最多和最少期分别出现在9月和2月;威德尔海和罗斯海地区海冰最多、变化最大,南极半岛地区海冰最少,变化也小;近35年来环南极地区的海冰有明显的减少趋势。南极海冰变化的时空多样性十分明显,存在着5个变化不同的区域,其中有两个区域近35年来海冰范围扩大,面积增加,而另三个区域则海冰范围缩小,面积减少。不同区域的海冰都存在着较明显的2—3年和5—7年主振荡周期。南极海冰时空变化特征的研究对进一步认识南极地区海2冰2气相互作用的物理过程,讨论南极海冰变异与大气环流和天气气候的关系有重要意义。关键词　南极海冰　数学诊断　时空变化　全球变化 1　引言全球气候变化是当今举世瞩目的重要课题,南极地区是全球气候变化的关键区和敏感区。科学家们目前正力图从此发现全球气候变化的前兆。极地是地球大气热机运转的冷源所在地,其海洋和大气状况对于全球大气环流和天气气候变化具有重要作用。南极地区是全球地2气系统的主要冷源之一,而赤道地区则是全球地2气系统的主要热源(周秀骥,陆龙骅等,1996)。旋转地球上冷热源的非均匀分布,正是产生大气环流的直接原因。海冰是南极地区最重要的大气环境特征之一。海冰的存在及其季节和年际变化,是极地海洋状况最显著和变化最大的特征。海冰所具有的高反射率及其对海洋与大气之间热量和水汽交换的抑制作用,以及海冰生消所伴随的潜热变化,对于极地和高纬度地区大气的热量收支有着至关重要的影响,进而影响极地大气冷源的强度。因此,极地海冰覆盖范围的变化可以通过影响极地大气冷源的强度而影响大气环流。另一方面,由于受极地海陆分布及洋流等因素的影响,海冰地理分布不均,导致极地各区域海冰对大气环流的影 [收稿日期]　2004年2月收到来稿。 [基金项目]　科技部基础工作专项资助。 [作者简介]　马丽娟,女,1979年生。中国气象科学研究院2001级硕士研究生。专业方向是极地气象与全球变化研究。

中原经济区城市间相互作用时空格局演变研究

收稿日期收稿日期：2013-05-23；修订日期修订日期：2013-12-09 基金项目基金项目：国家自然科学基金资助项目（41271144）、2013年度河南省政府决策研究招标课题（2013B053）资助。作者简介作者简介：刘静玉（1971-），男，河南林州人，副教授，博士，硕士生导师，主要从事城市-区域综合发展、城市规划与设计研究。E-mail:liujy@https://www.360docs.net/doc/d57239383.html, 中原经济区城市间相互作用时空格局演变研究刘静玉，杨虎乐，宋琼，范晓霞（河南大学区域发展与规划研究中心/环境与规划学院，河南开封475004）摘要摘要：将中原经济区30个省辖市市区作为研究对象，按照由“线”→“点”→“面”的分析思路，运用引力模型、潜能模型与潜能得分模型、经济隶属度模型等各种模型，定量分析1990~2010年间中原经济区城市间相互作用时空格局的演变过程与特征。结果表明：城市间相互作用强度的时空差异明显。“线”层次上，城市间的引力和城市联结线数目的增多，逐渐形成辐射网络，引力和联结线数目的变化存在时空差异性。“点”层次上，通过“线-点”叠加分析，城市最大联结线数目增多和城市潜能等级提升的时空差异性明显。而且1990~2010年间各个城市潜能等级跃迁的时空差异明显。“面”层次上，近20多年来，区域中心城市没有变化，但4个中心城市的腹地变化明显，核心组团——郑州组团1990~2000年北扩，2000~2010年东扩；1990~2010年，潜能高值区域的空间收缩也表现出阶段性特征。关键词：城市间相互作用；城市潜能；中原经济区中图分类号中图分类号：F129.9 文献标识码文献标识码：A 文章编号文章编号：1000-0690(2014)09-1060-09 空间相互作用用以表达两地之间的相互联系程度[1]，城市间相互作用的研究始终是学术界的热点之一。相关研究可归纳如下：第一，研究方法不断更新，多采用定性[2~4]、定量[5~8]以及定性与定量[9,10]相结合的方法展开研究。由于城市间OD(Origin-Desti-nation)交通距离数据获取难度较大，而采用理论模型[11~13]计算相对简单，因此，随着理论[14~18]和模型研究的不断深入，计量模型不断更新[19~24]。第二，数据类型多样化。研究数据分为静态数据和动态数据。因为属性数据的易获取性，研究中多采用由城市属性数据诸如GDP 、人口、投资、城市空间或时间距离等组成的静态数据[25~31]。但属性数据不能直接反映城市之间的动态关系，因此，学者多从人流、物流、技术流、信息流、金融流等方面收集数据[32,33]，运用流数据进行研究[27,34~37]。但由于研究多为客货流总量数据[38]或铁路区段OD 数据（单元偏大、空间属性比较笼统），很少涉及城市间OD 数据，即使涉及也多采用替代指标[39]或推算的间接数据[40]。第三，计量模型多样化。计量模型是定量化研究的重要手段，传统的或改进的引力模型[22,41]、城市化曲线[42]、重力模型[20]、可达性模型[21]、地缘经济关系分析模型[43]、中心职能强度指数模型[26]和城市流强度模型[44~49]是常用的计量方法。此外，相关系数、综合客货量模型[50]、投入-产出模型等也在相关研究中采用[51]。第四，研究内容不断细化。相关研究多从静态角度来研究城市体系某个时间断面上的空间联系特征[40，52，53] ，并将空间联系细分为经济、旅游、劳动力流动、行政、社会联系[26,50,54,55]乃至创新联系[56]等，其中以经济联系研究为主[57~60]。第五，主要研究邻近城市和城市群、城市带城市间的相互作用[26,43,45,46,48]，针对城市群的研究多集中于长三角[61，62]、珠三角[26,43]和环渤海城市群[48,63]。相关研究的主要特点是：第一，数据类型由大量使用静态属性数据，转向动态的流数据。第二，从定性描述转向定量刻画。定量模型表现出多样化趋势，传统模型及其改进模型依旧发挥重要作用，新的计量、数理模型不断引进。第三，不同尺度的城镇体系内部城市间相互作用是传统研究热点，经济联系活跃的邻近城市、发育较好的城市群与经济区域同样是研究的热点区域。第四，城市间作用机理辨析、经济空间划分、区域空间结构优化是相关研究的主要目的。当然，相关研究也存第34卷第9期2014年09月 V ol.34No.9Sep.,2014 地理科学 SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA

极端降水事件变化趋势与突变特征数据分析

极端降水事件变化趋势与突变特征数据分析摘要应用博州地区1958-2015年5-9月4个基本站逐日降水记录数据，采用百分位的方法确定了博州4个站极端降水量的阈值。并通过运用Mann—Kendall检验法和累计距平检验方法进行比较分析，得出各站夏季极端降水的突变特征。结果表明：博州地区极端降水量、频率、强度均呈增多趋势。通过检验分别确定了四个测站的突变点，极端降水频率与极端降水量呈较好的正相关。关键词极端降水；突变；极端降水量 1 资料和研究方法 1.1 资料资料来源于博州气象局整编的博乐市、温泉、精河、山口4个测站的5-9月逐日降水量数据集，时间段为1958-2015年。 1.2 研究方法目前国际上在气候极值变化研究中最常用的是采用某个百分位值（一般取为9O ）作为极端值的阈值，大于或等于这个阈值的值被认为是极值，该事件可以认为是极端事件。本文主要讨论5-9月的降水情况。运用百分位法，确定端降水阈值。数值等级内变量发生的频数，指变量在不大于该数值等级内的频数，即变量小于等于某上限值的发生频数。因此，若变量为日降水量，则当日降水量累积频率达到一定的概率分布（一般90%）时，可将此概率分布所对应的降水临界值定义为极端降水的阈值，并认为该日发生极端降水事件[2]。 2 极端降水的变化特征 2.1 降水阈值的空间分布博州极端降水阈值分布在8.6～5.3mm/d之问，平均阈值为6.9mm/d。极端降水阈值西部偏大，东部偏小，温泉、博乐的阈值在平均值以上，山口、精河阈值偏小。选取阈值最大的温泉和阈值最小的精河进行降水的频率的分析，分析得各站降水的频率都呈明显的递增趋势，主要分布在2mm以内，其中在0.1～1.1mm之间降水的次数最多，精河超过2mm降水的频率几乎都在10以下，温泉在20以下。

项目名称变化环境下关键水文情势演变过程与机理

一、项目名称变化环境下关键水文情势演变过程与机理二、推荐单位河海大学三、项目简介气候变化与高强度人类活动的叠加干扰了水循环动力过程，增强了水循环要素变异的不确定性，改变了陆地水文情势的时空格局。国际水文科学协会新十年科学计划Panta Rhei指出：全球变化背景下水文情势演变机理是国际水文科学的前沿命题。依托国家自然科学基金重大/面上、国家科技支撑计划等项目，运用遥感反演、机理模型、数理分析、集合模拟等方法，在全球多卫星降水联合反演、区域尺度干旱演进过程与空间格局、流域尺度土地覆被变化对水文循环通量的影响、河流尺度水沙动态过程对大型水利工程的响应等方面，形成了一批具有国际影响的创新性成果，主要发现点和科学价值包括： 1、探明了全球变化背景下卫星降水时空误差的尺度转移机制，拓展了无资料地区水旱情势多卫星监测的新途径。揭示了新一代多卫星降水联合反演系统产生高雨强低估、低雨强高估的成因，识别了卫星降水反演中系统误差与随机误差之间尺度转移机制及其对水旱情势模拟与预报的影响。 2、揭示了变化环境下干旱情势演变过程与格局，完善了区域干旱监测与评估的科学体系。创建了基于陆气“水-热”动态平衡的帕尔默综合干旱指数，解析了不同气候区水分亏缺演进过程及其对降水和气温变化的响应机理，揭示了近半个世纪中国大陆持续干旱和极端干旱的时空格局与演变规律。 3、阐释了土地利用/覆被变化下流域水文情势演变机制, 丰富了变化环境的水文响应理论。发展了综合考虑水文模型“输入-结构-参

数”不确定性的贝叶斯集合模拟方法，探明了气候变化背景下水文循环通量对土地利用/覆被变化的多重空间响应机制。 4、解析了大型水利工程影响下河流水沙情势演变过程与机理, 发展了高强度人类活动影响下河流系统的适应性管理理论。提出了大型水库群中单个水库对河流水沙情势影响的诊断方法，剖析了梯级水库群中目标水库对下游水沙通量的影响，揭示了河流-水库系统水沙动态过程演变机理。本项目在BAMS、JH等国际权威期刊发表SCI论文86篇，论文总他引1206次、SCI他引1035次。10篇代表作SCI他引366次，其中3篇入选ESI高被引，单篇最高他引104次。核心成果入选国际著名水文学家V. P. Singh院士主编的世界第一部水文手册《Handbook of Applied Hydrology》（第二版），被PNAS、BAMS、GCB等顶尖期刊引用。成果已应用于长江、黄河、淮河等流域，并被国际同行广泛引用及认可，他引作者包括生态水文学创始人Zalewski教授、标准化干旱指数创建者Serrano教授、国际降水工作组秘书长Maggioni教授、刘昌明院士、傅伯杰院士等团队，以及来自斯坦福大学、普林斯顿大学、加州理工大学、法国国家科学研究中心、瑞士联邦水科学与技术研究所的美、英、德、法、荷、澳等45个国家400余家研究机构的学者。主要完成人任立良担任国际水文科学协会副主席，是国际水文科学协会新十年科学计划Panta Rhei的主要发起人，雍斌担任国际水文气象TOP期刊J. Hydrometeorol.副编辑，李琼芳作为特邀编辑在国际水协会、北欧水文协会核心期刊Hydrol. Res.出版专刊，项目成果在国际水文学领域产生重要影响。

土地利用时空变化特征及驱动力分析

土地利用时空变化特征及驱动力分析摘要：基于1997-2010年土地利用变化数据，从土地利用类型的数量变化、土地利用程度的变化、土地利用的动态度、土地利用的经济效益变化等方面，对重庆市土地利用时空特征进行分析，从经济和社会两个方面定性分析了影响土地利用变化的人文驱动因素，主要包括经济利益、经济发展水平、产业结构、宏观政策、人口因素、交通因素等。结合1997-2010年重庆市相关数据，从定量角度分析表明，人口驱动因子和经济发展驱动因子是影响重庆市耕地面积变化的主要驱动因子。结合重庆实际，提出了大力发展外向型农业和“三高”农业既有利于经济社会发展，又能保护耕地和保障粮食安全的政策措施。关键词：土地利用；一圈两翼；主成分分析；重庆市重庆地处长江上游，目前正处于经济社会发展和城市化进程的加速时期，也处于全国统筹城乡配套改革试验区建设的关键时期与重点突破阶段，如何协调好建设、发展和吃饭的问题就成为了一个急需解决的问题。以往对重庆市土地利用变化分析只见于局部地区和小流域[1-5]，关于全市土地利用变化的研究也仅限于少数文献[6-9]。本研究基于第二次土地调查数据，通过对相关文献阅读[10-15]，从多个角度更加详细地分析了重庆市1997-2010年这14年的土地利用变化，揭示其时空变化特征，并对影响土地利用变化的驱动机制进行分析，以期更加合理高效地配置土地资源，正确处理重庆经济社会发展与耕地资源保护、保障粮食安全提供理论依据。 1 重庆市土地利用时空变化特征 1.1 土地利用类型的数量变化 1997年直辖以来，重庆市土地利用格局迅速变化。①耕地面积1997-2010年逐年减少，每年平均减少7 031.46 hm2。耕地的占用主要是人们追求经济利益和人口增多、大力发展城镇经济产业、旅游业等政策的结果及重庆市直辖后城市化建设，由1997-2010年建设用地审批情况来看，每年建设用地均占用较大面积的耕地。②1997-2010年园地、林地面积呈逐年增加的态势。园地年均增加7 855.03 hm2，林地年均增加58 165.25 hm2。主要由于退耕还林、还园的政策及经济利益的驱动：一是脆弱的生态环境和三峡库区生态保护，实施森林工程和库周绿化带工程建设等改善生态环境；二是在市场经济条件下，园地的经济效益远p 1.2 土地利用程度的变化区域土地利用程度变化是多种土地利用类型变化的综合结果，可以用土地利用程度综合指数来表征某一区域的土地利用程度，土地利用程度变化值可以表达为：

中国区域发展时空格局变化分析及其预测_贺三维

收稿日期收稿日期：2016-02-23；修订日期修订日期：2016-08-13 基金项目基金项目：国家自然科学基金项目(41601162、41571384)资助。[Foundation:National Natural Science Foundation of China (41601162,41571384).] 作者简介作者简介：贺三维(1987-)，女，湖北荆州人，博士，讲师，主要从事城市与区域发展研究。E-mail:sanwei.87@https://www.360docs.net/doc/d57239383.html, 通讯作者通讯作者：王伟武，副教授。E-mail:weiwuwang@https://www.360docs.net/doc/d57239383.html, 贺三维，王伟武，曾晨，等.中国区域发展时空格局变化分析及其预测[J].地理科学,2016,36(11):1622-1628.[He Sanwei,Wang Weiwu,Zeng Chen et al.Spatio-tem-poral Pattern of Economic Development and the Forecast in China.Scientia Geographica Sinica,2016,36(11):1622-1628.]doi:10.13249/https://www.360docs.net/doc/d57239383.html,ki.sgs.2016.11.003 中国区域发展时空格局变化分析及其预测贺三维1,2，王伟武3，曾晨4，刘明辉1 （1.中南财经政法大学公共管理学院，湖北武汉430073；2.中南财经政法大学地方政府研究中心，湖北武汉430073； 3.浙江大学建筑工程学院，浙江杭州310058； 4.华中农业大学公共管理学院，湖北武汉430070）摘要摘要：基于1997~2010年的全国省级、地级市和县级多尺度社会经济发展数据库，采用GIS 与空间统计学相结合方法，揭示了中国经济发展的空间格局及其动态演变特征及时空格局的尺度依赖性，并对未来经济发展空间格局进行合理预测。结果表明：①1997~2010年中国经济的空间中心位于河南省境内，并呈现出西北移动的趋势，出现沿海-大陆共生的经济空间格局并逐步均衡化。②经济发展空间格局具有较为显著的尺度效应，其分布重心、形状和方位在不同尺度上发生变化；总体而言，空间尺度越小，其经济重心越偏向西南方向，其空间分布形状越接近于正圆，主轴方位越偏东。③预测结果表明未来10~20a 中国经济重心会继续向北移动，略微偏向东部地区，京津冀、长三角等沿海城市群仍是未来中国经济发展的主要增长引擎。研究结果可以为各级政府制定区域发展政策提供科学的理论依据。关键词关键词：经济发展；空间格局；多尺度；标准差椭圆；灰色预测模型中国分类号中国分类号：F129.9 文献标识码文献标识码：A 文章编号文章编号：1000-0690（2016）11-1622-07 区域经济差异一直是经济学家和地理学家关注的重点和难点。在理论研究方面，新古典增长理论、增长极理论、库兹涅茨曲线、内生性增长理论、循环累积因果论等主流经济学理论一般忽视经济活动的空间性[1，2]。20世纪90年代以后，随着新经济地理学的提出，许多经济学家开始重视空间因素的作用，强调经济活动的空间依赖性、空间异质性和空间集聚特征[3~5]。目前经济发展空间格局正成为区域差异研究的核心问题，越来越多的学者予以重视，研究成果日趋丰富，主要归纳为四大特点：①区域差异理论由关注收敛与分异、内生与外生问题，开始注重空间区位和空间布局对经济发展的作用[6，7] ；②经济发展空间格局关注空间和时间两个维度，更注重空间格局的动态演变过程和规律[8，9]； ③研究尺度趋于多元化，由区域、省级、地级市等宏观中观尺度转向于县级等微观尺度[10]；④测度方法和技术手段日趋成熟，包括Moran ’s I 指数、局部Moran ’s I 指数、Geary ’s C 指数、热点分析、空间马尔科夫链、探索性空间数据分析等[11~13]。然而，目前研究尚存在一些不足之处：①区域发展及差异等地理现象具有较强的空间尺度效应，基于多尺度对比和县级等微观尺度的研究尚不多[14~16]。②研究方法上，多采用地理空间方法（如探索性空间数据分析）分析经济发展空间格局的集聚或扩散特征[17，18] 。它侧重于空间数据的自相关问题，但忽略了空间数据的整体性、图像性以及空间格局之间的变异性[19]。因此，本研究将从省级、地级市、县级3个空间尺度上，采用空间格局统计方法来探讨中国经济发展的主体空间格局及其动态变化特征，并对比分析中国经济发展空间格局的尺度效应，结合灰色预测模型对未来中国经济发展进行时空格局预测，为相关政府部门制定发展政策提供理论依据。 1研究区域及研究方法 1.1研究区域及研究数据为了揭示经济发展的空间尺度效应，研究以地理科学 Scientia Geographica Sinica 第36卷第11期2016年11月 V ol.36No.11Nov.,2016

基于EOF的雅鲁藏布江流域干湿季降水变化的时空分异研究

Open Journal of Soil and Water Conservation 水土保持, 2014, 2, 37-42 Published Online December 2014 in Hans. https://www.360docs.net/doc/d57239383.html,/journal/ojswc https://www.360docs.net/doc/d57239383.html,/10.12677/ojswc.2014.24004 Analyzing Spatial and Temporal Distribution of Precipitation at Wet or Dry Season in Yarlung Zangbo River Basin Using Empirical Orthogonal Function Xiongfei Wang1, Sisi Chen1, Jiaqi Zhang2 1College of Tourism and Geography Science, Yunnan Normal University, Kunming 2College of Tourism and Environmental Sciences, Shanxi Normal University, Xi’an Email: 919753286@https://www.360docs.net/doc/d57239383.html, Received: Nov. 18th, 2014; revised: Dec. 1st, 2014; accepted: Dec. 10th, 2014 Copyright ? 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/d57239383.html,/licenses/by/4.0/ Abstract According to the monthly precipitation data of 15 meteorological stations in the Yarlung Zangbo river basin during the period from 2000 to 2010, and using the method of empirical orthogonal function (EOF), we respectively calculated the spatial and temporal distribution characteristics of precipitation in wet and dry season and the time-coefficient series. The results showed that the EOF method was capable of revealing the spatial and temporal distributions of precipitation field for the Yarlung Zangbo river basin, with the first four EOFs reflecting the four vector distribution fields; furthermore, we can know that the cumulative contribution rate of precipitation is 99.84% at dry season and 89.81% at wet season. The main space distribution characteristic of dry or wet season precipitation is different distribution from west to east in Yarlung Zangbo river valley. It shows that the precipitation in western district is more than that in eastern district, such as Milin wide valley in the eastern end of Himalayas, which is one of most abundant precipitation areas, because it is influenced by the monsoon climate and the warm moist air flow from the eastern In-dian Ocean. However, due to the high altitude, the water vapor is hard to reach the west area. So the precipitation of west area is relatively less compared to the east. Keywords Yarlung Zangbo River Basin, Empirical Orthogonal Function, Precipitation in Wet and Dry Seasons, Spatial and Temporal Variation

我国降水量及特征原因

中国降水—— 1引言：大家在被北京也待了一段时间了，应该可以很明显的感受到，这是一个夏秋降水多，而冬春降水少的城市。今天，我们就通过读图的方法，让大家了解中国的降水特征。 2空间分配： A．首先来看这张图——《中国年降水量分布图》它显示的是中国各地年平均降水量的情况 B．我们先来看一下图例——不同的颜色代表不同的降水量范围——如这种颜色表示。。。 C．然后看图，一眼看去，很明显，从东南向西北，颜色整体上是由蓝向绿过渡，那么可以看出降水量的一个分布规律——我国年降水量从东南沿海向西北内陆不断减少。原因——主要是受海陆位置影响，东南距海近，受夏季风带来的水汽影响，降水多。西北距海远，受夏季风影响小，降水少。 D．我们再看，图中有两个极值—— 一个位于台湾的火烧寮：它的年降水量达到8408mm，是我国年降水量最多的地方另一个位于我国的南疆托克逊，年降水量仅达5.9mm，是我国年降水量最少的地方 E. 最后，我们来看一看几条比较重要的等降水量线—— 首先是中间的这条，表示的是800mm的等降水量线，那么，结合我们已有的知识，可以发现，这条线大致通过秦岭-淮河一线，这条等降水量线和很多自然要素界限吻合。

再来看看稍北的400mm等降水量线，它从大兴安岭西坡，经过阴山、吕梁山、巴颜喀拉山、唐古拉山、冈底斯山，终止于雅鲁藏布江河谷。这条线东南气候湿润，适宜森林生长，是我国主要农耕地带；此线西北气候干旱，为草原地带，是我国主要牧区。而200mm的这条则是沿着阴山、贺兰山、祁连山、巴颜喀拉山，到冈底斯山一线。是草原和荒漠的大致分界线。 B.在时间上： 1.年内变化降水主要集中在夏季，越往北部集中性越强。雨季南方雨季开始早，结束晚，雨季长；北方开始晚，结束早，雨季短。此外，降水量的年际变化大。年内降水不均，主要集中在夏季（下图所示）（原因）： a.降水的季节变化与夏季风的进退迟早有关。 b.降水的年际变化与夏季风进退规律反常有关。影响降水的因素： a.纬度位置：南北跨纬度50度，来自太平洋、印度洋的水汽难以深入内陆； b.海陆位置：中纬度地区离海远近不同，降水差异大；

中国冻土的时空变化特征

中国冻土的时空变化特征添加收藏会议名称: 中国气象学会2006年年会摘要: 通过对中国气象台站观测的冻土气象观测资料的整理和分析，研究了中国冻土分布的时空演变规律.主要分析了中国冻土分布的季节变化，开始冻结的日期分布，开始解冻的日期分布，冻结的时间长度分布以及中国冻土的深度的空间变化，同时也分析了上述特征的时间变化.主要结论如下: 中国冻土分布十分广泛，季节性冻土和多年冻土影响的面积约占中国陆地总面积的70％.按照决定冻土的形成和分布规律的主要自然因素的综合特征，可将冻土划分为三个东部，西北，青藏高原三个区域.在东部区域从最北端的大小兴安岭地区到长江流域都有冻土分布，在个别年份冻土的范围扩展到浙江，湖南，福建等省份，在中国西北地区，青藏高原地区都有广泛的多年冻土和季节性冻土的分布.中国东部地区冻土的分布主要表现为纬度地带性规律，而青藏高原冻土分布主要表现为高度地带性，西北地区则兼而有之. 中国季节性冻土具有显著的年内变化特征，季节性变化明显，冻结主要从9月开始，由北向南逐渐推进，在冬末春初我国的冻土面积和深度都达到最大，北方部分地区以及青藏高原部分地区冻结深度超过了100cm，部分地区超过了 200cm.在夏季，季节性冻土面积不断减少，八月份达到最小.而秋季，春季则是过渡季节，秋季冻土面积和深度不断增加，春季则相反.从冻结时间长度来看，大小兴安岭地区和青藏高原地区的季节冻结区冻结时间长度最长，其时间长达半年以上，江淮流域冻土的冻结时间最短，只有两到三个月左右的时间. 在全球变暖背景下，近几十年来，中国地区的冻土总体表现为最大冻土深度减小，冻结时间推迟，融化时间提前，冻结持续日缩短，多年冻土面积萎缩，以及冻土下界上升的总体退化趋势.冻土的主要转型时期发生在上世纪80年代中后期.同时在一些地区的冻土也有不同的变化，例如在东北大兴安岭部分地区，青藏高原的柴达木盆地北部地区，青海东南部部分地区冻土是总体是呈增加的趋势的. 关键词: 冻土分布,空间分布,年际变化,冻土气象观测,冻结时间会议年代: 2006

1970-2012年华北平原大气可降水量时空变化及其影响因素

文章编号一１６７２Ｇ６６３４(２０１９)０３Ｇ００８１Ｇ０８D O I 一１０．１９７２８/j ．i s s n １６７２Ｇ６６３４．２０１９．０３．０１０１９７０Ｇ２０１２年华北平原大气可降水量时空变化及其影响因素田晓磊一李宝富一李学伟一李一婷一朱明博一王龙飞 (曲阜师范大学地理与旅游学院,山东日照２７６８００ )摘一要一基于１９７０Ｇ２０１２年华北平原探空站和地面站气象资料, 分析了大气可降水量的时空变化特征及其影响因素．结果表明:(１)１９７０Ｇ２０１２年, 华北平原年均大气可降水量呈不显著下降趋势,速率为－０．１０m m /１０a ．其中,秋季大气可降水量减少速率最高,为－０．１８m m /１０a ．在空间上,华北平原东南部年均大气可降水量降低速率明显大于西北部．(２)近４０多年来, 华北平原年均降水效率基本稳定,速率为－０．０１％/１０a ．(３)在年和季节尺度上, 华北平原大气可降水量变化与降水量仅在冬季相关性不显著．在空间上,仅华北平原南部年均大气可降水量与降水量呈显著正相关性;而降水效率与降水量在各尺度上均呈极显著相关性．(４)北半球极涡面积和亚洲区极涡强度分别对春季和夏季大气可降水量的变化影响较大．而秋二冬季,大气可降水量与西伯利亚高压和亚洲经向环流关系密切．关键词一大气可降水量;降水效率;大气环流;时空变化;华北平原中图分类号一P ４２６文献标识码一A ０一引言大气可降水量(又称为空中水汽含量)是单位气柱中从地面到大气层顶的水汽总量,可表征降水的潜力, 也是评估空中水资源的重要依据[１Ｇ３]．华北平原作为我国重要的政治二经济二文化中心,经济发展迅速二人口分布密集,对水资源的需求量迅速增加．同时,在全球变化背景下,近年来华北平原气温升高,降水减少,进一步加剧了水资源的供需矛盾．目前,该区已成为我国水资源严重缺乏的地区之一[４]．因此,从区域层面和国家需求来讲,开展以大气可降水量为代表的空中水汽资源演化过程与机制方面的研究,不仅有助于提高对空中水汽资源变化机理的认识,而且可为水资源极度匮乏地区制定科学的空中水汽资源开发与管理策略提供科学依据．目前,对于大气可降水量变化特征已有一些研究成果[５Ｇ７]．例如,韩军彩[８]基于探空和再分析资料分析了华北地区１９７９Ｇ２００８年水汽含量的时空变化特征, 发现水汽含量由东南沿海向西北内陆随纬度增高而减少;王旭丹等[９]研究表明华北地区１９６０Ｇ２００５年水汽含量在不断下降．刘园园等[３]利用１９６４Ｇ２００８年郑州站探空资料,发现在长期线性趋势上,可降水量呈微弱下降趋势,并在１９９０年代末发生突变．曹丽青等[１０]利用N C E P /N C A R 再分析资料研究了１９４８Ｇ２００３年华北地区大气中水汽含量与极端天气事件的关系, 发现大气中水汽含量与南方涛动和厄尔尼诺都有较好的相关性．张秉祥等[１１]分析了华北平原近３０a 空中水汽含量与降水量的关系,研究表明当空中水汽含量偏多(少)时,华北大部分地区降水量偏多(少)．Z h u 等[１２]研究发现水汽含量对大气气溶胶具有一定影响．S h i 等[１３]研究了多种卫星资料在青藏高原地区对大气可降水量的监测能力．张扬等[１４]指出虽然西北地区探空站点较少,但是探空资料可以较好反映空中水汽的时空变化规律及其与降水量的关系．可见,与其它资料相比,采用探空资料研究大气可降水量相对简便[１４]．杨保东等[１５]解读了１９７４Ｇ２０００年河北地区大气水汽含量的变化趋势,发现了河北地区大气水汽含量的年变化总体呈现微收稿日期:２０１８Ｇ０８Ｇ１５基金项目:国家自然科学基金项目(４１５０１２１１);曲阜师范大学国家级大学生创新创业训练计划项目(２０１７１０４４６００６)资助通讯作者:李宝富,男,汉族,博士,副教授,研究方向:气候水文与生态环境,E Ｇm a i l :l e n n y ００６＠１６３．c o m．第３２卷一第３期２０１９年６月一一一聊城大学学报(自然科学版)J o u r n a l o fL i a o c h e n g U n i v e r s i t y (N a t ．S c i ．)V o l ．３２N o ．３J u n ．２０１９

近10年中国大气PM_10_污染时空格局演变_李名升

地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第68卷第11期 2013年11月V ol.68,No.11Nov.,2013 收稿日期：2013-05-28;修订日期：2013-07-26 基金项目：林业公益性行业科研专项经费项目(201304301);教育部人文社会科学研究基金项目(10YJCZH130; 11YJA630008)[Foundation:The Forestry Public Welfare Project of China,No.201304301;The Research Projects of the Social Science and Humanity of the Ministry of Education,No.10YJCZH130; No.11YJA630008)] 作者简介：李名升(1981-),男,山东安丘人,博士,高级工程师,主要从事环境质量综合分析与评价研究。 E-mail:lims@https://www.360docs.net/doc/d57239383.html, 1504-1512页近10年中国大气PM 10污染时空格局演变李名升,张建辉,张殷俊,周磊,李茜,陈远航 (中国环境监测总站,北京100012) 摘要：为分析近10年来中国PM 10污染时空格局演变，运用统计学和GIS 方法对2002-2012年 PM 10监测数据进行分析，结果表明：①地级及以上城市ρ(PM 10)年均值由0.130mg ·m -3下降至 0.076mg ·m -3，达标城市比例由37.6%上升至92.0%；环保重点城市ρ(PM 10)日均值超标天数比例由24.7%下降至7.0%。②12月份PM 10污染最重，其次为1月和11月；8月份污染最轻，其次为7月和9月。③PM 10的重污染区域明显减小，由集中连片分布变为零星点状分布。但空间格局未发生明显变化，北方尤其是西北、华北地区及山东、江苏、湖北一直是PM 10污染相对严重地区。④北方地区PM 10污染重于南方地区，两者的差异主要发生在北方采暖期(1-4月及 11-12月)。⑤PM 10污染的改善主要体现在重污染城市的改善，1/10左右的重污染城市对降低全国PM 10平均浓度的贡献约占1/3，而清洁城市PM 10污染则有加重趋势。⑥环保重点城市污染天气以轻度污染为主，占全部污染天数的80.4%。受沙尘天气影响，3、4月份发生严重污染天气的比例较高。关键词：可吸入颗粒物；PM 10；时空格局；空间分异；空气质量 DOI:10.11821/dlxb201311006 随着工业化、城市化快速发展及机动车保有量的大幅增加，环境空气质量尤其是城市空气质量受到不同程度污染，已成为威胁可持续发展和人类健康的重要挑战。影响环境空气质量的主要污染物包括二氧化硫(SO 2)、氮氧化物(NO x )、臭氧(O 3)、颗粒物(PM)及有机物等。其中，颗粒物是空气污染中较为普遍且危害较大的污染物之一[1]。颗粒物中空气动力学直径小于或等于10μm 的称为可吸入颗粒物(PM 10)。由于PM 10能够进入人体的呼吸系统甚至深入肺泡进入人体的血液循环[2-3]，对人体健康的危害更大。有研究表明：空气中可吸入颗粒物的浓度与呼吸统统疾病、心脑血管疾病等的发病率、死亡率有很强的正相关关系[4-5]，此外，颗粒物浓度对大气能见度[6]和全球气候变化[7]也有重要影响。因此，围绕污染分布[8]、健康风险评价[9]、污染来源[10]、影响因素[11]、预测与模拟[12-13]等方面，PM 10的研究已经成为国际大气环境研究的热点之一。 PM 10是影响我国环境空气质量的首要污染物[14]，开展对PM 10的相关研究对我国更具有重要意义。自2000年以来，众多学者在PM 10的污染特征[15-16]、健康评价[17-19]、源解析[20]、跨界污染[21]等方面取得了可喜的成果，分析气象因素[22-23]、沙尘[24]等条件对PM 10污染的影响，试图建立颗粒物的排放源清单[25]，尝试应用遥感手段进行PM 10监测[26-27]。但这些研究多针对某一城市，且时间序列较短[15-16,18-20]，缺乏大尺度长时间序列的研究，对PM 10空间分布规律的探讨更少。本文利用地级及以上城市2002年以来的监测数据对PM 10污染时空格局进行分析，以

近 50年华北地区降水量时空变化特征研究

第25卷　第2期自　然　资　源　学　报Vol 125No 12　2010年2月JOURNAL OF NAT URAL RES OURCES Feb .,2010　收稿日期:2008-06-24;修订日期:2009-10-06。基金项目:国家科技支撑计划课题(2007BAC03A02);科技专项(2007FY120100);上海市气象局启明星专项(QM200801)。第一作者简介:张皓(1982-),男,天津市人,硕士,工程师,主要从事作物生长模拟与气候变化影响方面研究。E 2mail:zhangh@cli m ate .sh .cn 3通信作者简介:冯利平,教授,博士生导师,主要从事作物系统模拟、资源利用与气候变化方面的研究。E 2mail:fen 2gl p@cau .edu .cn 近50年华北地区降水量时空变化特征研究张　皓1,2,冯利平13 (1.中国农业大学资源与环境学院,北京100193;2.上海市气候中心,上海200030) 摘要:利用华北地区(京、津、晋、冀、鲁、豫)92个气象台站近50年的逐日气象数据,采用趋势分析法和小网格法分析华北地区降水量的时空变化规律,并利用GI S 工具实现空间分异表达。结果表明:华北地区降水相对较少,年均降水量为614mm 。年均降水量呈由东南向西北逐渐减少的趋势。春季降水纬向分布明显,而夏季降水经向分布更为突出,秋冬季降水与年降水分布相似。随着年降水量由多到少变化,多雨区由东部沿海向南部地区移动,少雨区呈由中西部地区向中北部地区移动的趋势。该区降水年际变异性强,年降水和夏季降水均呈明显的降低趋势,春季降水略呈升高趋势,冬季降水升高趋势更为明显。1980年为由多雨期向少雨期的转折点,降水量存在8～10a 的显著振荡周期。20世纪60年代为月降水正距平出现最多的时期,而80年代和90年代为月降水负距平出现最多的时期。华北地区降水量季节性差异明显,夏季降水集中,全年65%～85%的降水量集中在6—9月。关　键　词:华北地区;降水量;趋势分析法;小网格法中图分类号:P426161+4 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2010)02-0270-10华北地区主要位于半湿润半干旱地区,降水是其水资源的重要来源之一,影响着当地粮食生产、生态环境安全和社会经济的可持续发展。降水量变化的时空分布受季节、纬度和地理因子的影响,具有明显的年际和年内变化特点,对农业生产,特别是部分地区仅依赖雨养条件的农业生产来说,其影响尤为突出。研究华北地区降水量时空变化规律与特征,有助于合理利用降水资源和进行水资源的有效管理。华北地区降水量的变化特征已有学者做过研究。牛存稳等 [1]分析了华北地区降水年代际变化、年际变化及其产生原因,孙燕等 [2]研究了异常降水在年际和年代际间的变化规律和特征,张利平等[3]归纳出华北地区降水存在的主要周期变化,陈烈庭 [4]对华北地区夏季降水标准差的空间分布和降水距平百分率年际和年代际变化的地域特征进行了分析。目前的研究对降水量空间变化涉及较少,分析精确度也较低,为了更为精确、深入地反映华北地区降水的时空变化特征,本文利用该区92个气象站点近50年逐日降水资料,采用小网格法划分精细化网格,拟合不同分区降水要素方程,采用GI S 逆距离加权插值法,分析华北地区降水的时空变化规律和特征,实现降水变化的空间分异表达,以期为华北地区降水资源科学合理利用和农业生产管理提供理论依据。