极端降水特性分析研究进展
气候变化对水文极端事件的影响分析

气候变化对水文极端事件的影响分析随着全球气温的升高和气候变化的不断加剧,水文极端事件频繁发生,并对人类社会和生态环境造成了巨大的影响。
本文将从降水和干旱两个方面,探讨气候变化对水文极端事件的影响。
气候变化导致降水变化,进而影响水文极端事件的发生。
一方面,随着全球气候变暖,大气水汽含量增加,降水强度和频率增加,暴雨、洪水等极端降水事件的发生频率显著增加。
研究表明,近年来,全球不同地区的洪涝灾害频发,造成了严重的经济损失和人员伤亡。
例如,2019年中国南方地区的汛情严重,湖南、浙江、江西等地出现了大范围的洪水灾害,导致数百万人受灾并造成数十亿的经济损失。
这表明气候变化对于降水极端事件产生了不可忽视的影响。
另一方面,气候变化也加剧了干旱的发生频率和强度。
由于全球气温升高,土壤水分蒸发速度加快,降水量不足,干旱事件频繁发生。
干旱对于农业、生态系统和人类生活产生了巨大的危害。
例如,非洲撒哈拉以南地区的干旱长达数十年,导致该地区农田无法耕种,水源枯竭,许多人口陷入饥荒和贫困。
这显示出气候变化对于干旱事件的影响是非常显著的。
除了降水和干旱方面,气候变化还对其他水文极端事件产生了重要影响。
例如,冰川融化速度加快,海平面上升,导致海岸侵蚀加剧,引发风暴潮和海洋涨潮等极端海洋事件。
这些事件造成了很多沿海城市遭受洪水侵袭,人民生活和财产安全受到威胁。
同时,气候变化也会导致气候极端事件的发生,如龙卷风、风暴等天气灾害频繁发生,给人们的生命和财产带来巨大的损失。
在气候变化背景下,对水文极端事件的影响研究和防灾减灾工作变得更加紧迫。
首先,需要加强对气候变化的监测和预警系统建设,及时预警和应对极端气象事件。
其次,要加强全球合作,推动减缓气候变化的国际合作,减少温室气体的排放,降低全球气温的升高速度。
此外,还需要加强水资源管理和利用,提高农业灌溉水利用效率,加强水资源的调度和分配,以减少干旱和洪涝事件对社会经济的影响。
总之,气候变化对水文极端事件有重要影响,尤其是降水和干旱方面。
基于机器学习的极端天气预测研究

基于机器学习的极端天气预测研究近年来,极端天气现象频频出现,给人们的生活和社会经济带来了巨大影响。
为了更好地应对极端天气的来袭,科学家们开始关注并研究基于机器学习的极端天气预测方法,希望借助大数据和智能算法提高预测准确度,为灾害应对和风险管理提供更可靠的信息。
极端天气事件,如暴雨、台风和龙卷风等,常常带来强降水、强风和洪水等灾害,并导致人员伤亡和财产损失。
传统的天气预测方法主要基于数值天气模型和气象学知识,但这些方法在对极端天气的预测能力上存在一定的局限性。
而机器学习作为一种能够通过大量数据学习和优化算法的智能技术,为极端天气预测提供了新的思路和解决方案。
基于机器学习的极端天气预测方法主要分为以下几个步骤。
首先,收集和整理天气观测数据、气象卫星数据以及其他相关数据,构建一个全面而准确的数据集。
其次,选择合适的机器学习算法,包括支持向量机、随机森林、神经网络等,应用于数据集进行训练和学习。
通过学习过程,机器能够自动发现数据中的规律和模式,从而形成预测模型。
最后,利用训练好的模型对未来的极端天气进行预测和预警。
在极端天气预测中,选择合适的特征是非常重要的。
特征可以是气象观测数据中的各种指标,如温度、湿度、气压、风速等。
此外,还可以引入其他非气象的影响因素,比如地理信息、海洋温度等。
通过对这些特征进行分析和提取,可以更好地描述天气系统的动力学特性,提高预测精度。
在实际应用中,基于机器学习的极端天气预测方法已经取得了一些令人鼓舞的成果。
例如,一项基于深度学习的研究使用气象卫星数据和气象观测数据进行训练,成功地预测了龙卷风的发生。
另一项基于支持向量机的研究利用大数据集和多种气象因素进行训练,实现了对暴雨的准确预测。
这些研究结果表明,机器学习在极端天气预测中具有巨大的潜力,可以为我们提供更准确、可靠的预警信息。
然而,基于机器学习的极端天气预测还面临一些挑战。
首先,数据的质量和多样性对预测结果有重要影响。
有时候,天气观测数据可能存在不准确或缺失的情况,这就需要对数据进行清洗和处理。
广西沿海城市近65年降水演变特征及归因分析

州气象站降水序列小波分析结果图见图 2,北海气
的峰值,分别对应在时间尺度 56、24 a。综合分析可
得,钦州降水序列第一主周期为 56 a,第二主周期为
24 a。
由图 3(a)小波系数实部等值线图可以看出,北
象站降水序列小波分析结果图见图 3。
海降水序列也存在着多个时间尺度的周期性变化
州降水序列存在着多个时间尺度的周期性变化规
析。结果表明:钦州由于受海洋气候和大陆气候的双重影响,存在 56 a、24 a 两个显著的周期性变化规律;北海由于
三面环海,降水序列存在着 57a、35a、10a 三个明显的周期性变化规律;两个城市的降水序列都没有发生实质性的突
变,且呈微弱的上升变化趋势。
[关键词]
降水;
演变特征;
小波分析;
Mann-Kendall 突变检验法;
图7
北海降水序列趋势分析图
由图 6 可知,钦州降水序列近 65 a 年平均降水
量为 2159 mm,降水量总体呈微弱上升趋势,上升幅
度为 4.3 mm/a,占多年平均降水量的 0.2%;由图 7 可
知,北海降水序列近 65 a 年平均降水量为 1750 mm,
降水量总体也呈微弱上升趋势,上升幅度为 6.6 mm/
规律分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版),2019,55(5):
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宋晓猛,张建云,孔凡哲,等 . 北京地区降水极值时空演
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王枫,武玉龙,王大旺,等 .1961-2014 年北疆地区降水
[8]
张东艳,吴运卿,李妮 . 基于 Mann-Kendall 检验的尼洋
北京7.21暴雨研究报告

北京7.21特大暴雨研究报告2012年7月21日,一个平凡的周末,一场突如其来的暴雨如猛虎之势袭击了北京,造成了严重的自然灾害。
山洪、泥石流、积水溺亡、水漫城市,这些平时离我们很远的词汇,就发生在身边这座国际大都市、一国之都。
根据2012年7月25日北京市政府的灾情报道,此次暴雨灾害造成160.2万人受灾,直接经济损失达116.4亿元,共79人遇难……如此惨烈的灾情让我们揪心:一座现代化的城市,竟然因一场暴雨而消逝了79个鲜活生命。
然而痛的现实已成定局,更重要的是痛定思痛,深刻反思,从这次暴雨事件中吸取教训,避免悲剧的再次发生。
作为新时代的中学生,我们应该胸怀天下,心系国家,以天下为己任,因此为深刻反思北京7.21特大暴雨灾情,我决定撰写一篇研究报告,在查阅大量文献资料、访谈调查等基础上,从三个方面对7.21北京特大暴雨进行分析:一是基本情况,二是成因分析,三是对策建议,从而为北京市应对暴雨灾害提出相应的对策建议,为社会建设贡献自己的绵薄之力,履行中学生关心社会的义务和责任。
一、灾情基本情况2012年7月21日,北京市遭遇新中国成立以来罕见的一场暴雨灾害,全市16小时平均降雨量170mm,城区平均215mm,房山区平均301mm,全市最大点房山区河北镇达541mm,超过500年一遇,城区最大点石景山区模式口为328mm,达到100年一遇。
房山等重灾区多条河流暴发山洪,局部地区发生泥石流灾害,其中北运河北关拦河闸最大洪峰流量1200m3/s,并启动分洪闸向潮白河分洪,拒马河最大洪峰流量达到2570m3/s,为近50年来少有。
这次特大暴雨降雨总量之多、降雨强度之大、强降雨历时之长、局部洪水尤其是山洪之巨历史罕见,给城市运行造成严重影响,给人民群众生命财产带来严重损失。
据统计,全市受灾人口近160多万人,紧急转移9万余人,直接经济损失110多亿元,其中水利工程损毁造成直接经济损失31亿元,主要包括:河道堤防损毁485处49km,护岸损坏近万处,决口53处,河道淤积243处总方量2 000余万m3,损坏水井891眼、泵站117座、灌溉设施44处、水文设施40处,路面塌方31处,3处在建地铁基坑进水,轨道7号线明挖基坑雨水流入,5条运行地铁线路的12个站口因漏雨或进水临时封闭,机场线东直门至T3航站楼段停运,1条110 kV站水淹停运,25条10 kV架空线路发生永久性故障;降雨造成京原等铁路线路临时停运8条……二、灾情成因分析“北京7.21暴雨”课题组房山调研简报声明:“通过调研,我们认识到灾害不仅是自然之力为之,更与社会管理和治理能力滞后、公共服务水平低有关。
气候变化下水文极端事件变化预测研究进展_杨涛 (1)

Wohlfeil 等 量评价了排放场景、GCM、统计降尺度模型、水文模型对模拟 枯 水 极 值分布的影响。 Muller用降尺度模型进行极端气候事件的模拟并进而进行未来水文过程模拟的研究。Xu 等
[8 ] [6 ]
[5 ]
采
在 2008 年利用 统 计 降
[7 ]
尺度法与 SWAT 模型耦合技术分析了 气候变化对 黄 河流域 径 流 极 值的影响。 荣 艳 淑 等
[3 ] 和区域气候特征。主要包括 5 个 环 节 : ① 大 尺 度 气候 预 报 因 子 的 选 择; ② 统 计 降 尺 度 模式的 选 择 和标 定; ③ 利用独立的观测资料检验模式; ④ 把统计模式应用于 GCM 模式 结 果, 产 生 未 来 气候 情 景; ⑤ 对 未 来气候诊断分析。其中,预报因子的选择是统计降尺度法中一个非常重要的环节,许多研究指出,在统计降 [9 ] 尺度方法中,应该尽可能应用物理意义较为明确 的 预 报 因 子。 预 报 因 子 的 选 择 一 般 遵 循 4 个 标 准 : ① 选 择的预报因子要与所预报的预报量有很强的相关; ② 它 必 须 能 够 代 表 大 尺 度 气候的 重 要 的 物 理 过程 和 大 尺
最后分布式水文模型的精确程度与模型的参数有着直接的关系但在实际应用中模型的待定参数通常是通过率定得到的这种通过率定获得的参数间存在着较大的干扰对所确定的参数的独立性无法准确衡量同时由于水文现象本身的复杂性和不确定性所率定的参数不可能适用于所有情况使得模型有不同的适用范围张建云等25认为由于人类活动和气候变化的加剧流域的水文基本规律也在不断地发生变化用原来的水文序列率定的模型参数不能完全反映现在的流域特性进而给模拟结果带来一定的误差
[16 ] 单易行,但在精 度 方 面 要 比 SDSM 方法 略 差, SDSM 模拟的气候变化 更 接 近 实 际情 况。 黄 俊 雄 等 利 用 SDSM 模型对太湖流域日最高气温和最低气温进行模拟,结果发 现 模拟效果 较 好, 可 以 很 好 地模拟 太湖 流域 [17 ] 未来的气温变化。王冀 比较了两种统 计 降 尺 度 方法 ( NCC / NG 天 气发 生 器 和 SDSM ) 对 长 江 中 下 游 地区 极 端气候的模拟,结果发现 NCC / NG 天气发生器虽然对降水、气温等气候变化具有比较好的模拟效果,但是在 [12 ]
广东省降水特征及其影响因素分析

气候特征根据广东省1953〜2010年期间26个测站逐日降水资料,运用非参数Mann-Kendall趋势检验法系统分析了降水时空分布规律。
结果表明,广东省降水量主要集中于夏季,年平均降水量总体呈上升趋势,但不显著,降水量在西南沿海的阳江一带形成最大值中心。
以阳江为代表站,利用8个降水指数,由定量分析其极端降水特性可知,近60年降水量和降水强度显著增加,降水日数显著减少,降水越来越集中。
广东属亚热带季风气候区,雨量充沛,是我国的多雨区之一.受季风的影响,年内降水有显著的季节变化,干湿季分明.由于季风进退的迟早和强弱具有长期变化,因而年降水逐年都有较大差别,雨量变率大以下是参考资料1)厂为、省拆舍I’均降水嗣和I小准君变比为牲大,无论是娜水显还是杯准芥份伤•雷州半岛均为用小的区域,广东中部肉是高値区.2)广东春季降水主要冇四种分布类型,分别是全省性早(涝〉型(I)、乐早(涝》0勺涝(早〉型 5)、湘早(涝)北涝(早)型(川〉、东西聲早(涝》屮部涝(早)型(IV〉;英屮第-冲分巾足厂东省春咋降水变化的主??气候特征.3〉线性匕箱分析切儿I东备1=存于降水均没有明也的线性受化匕如I)除了粤东以外•其余区域都存在J. 1年的显苦性查化周期.處东和剧北石在2.5年飽周期变化,粤北有27.8年的长周期.5)在27. 8年时的尺復的网期变化中,各气候区齐序降水变化菓木一致,个倔多飓和两个ft*少期,即195J I960年和1975 1988年和2003年全今为倔多期,1961〜1975年和1989 一2002年为俯少期。
对广陈省册个站存李降水址进行主分址分析,前1个主分量的累计方井贡献率达到79.7J说明用主分就分析逼近广东省、存李降水场的收敛性较好,前1个左分ttLlJx映「存予降水场的主耍分・因此本文选収前I个特征向用场进行分析•农1给出j•前I个分彊的方井、力加率和累讣虫駅率。
由衣1可见.第1个主分星的方并贡献率在62.0%・占『总方井的大部分.图3给出EOF分析扫到的前4个主分星所对应的壮征向M分仏它代衣「广东林降水的凹种分巾类型。
中国降水特征及拟合参数时空分布研究

第45卷第3期人民珠江 2024年3月 PEARLRIVERhttp://www.renminzhujiang.cnDOI:10 3969/j issn 1001 9235 2024 03 006基金项目:上海临港滨海海洋生态保护修复项目(二标)(2201PD0001)收稿日期:2023-07-06作者简介:周雨(1998—),女,硕士研究生,主要从事水文气象方面等工作。
E-mail:22112283@zju.edu.cn周雨,张育嘉,苗昌盛.中国降水特征及拟合参数时空分布研究[J].人民珠江,2024,45(3):48-58.中国降水特征及拟合参数时空分布研究周 雨1,张育嘉1,苗昌盛2(1.浙江大学建筑工程学院,浙江 杭州 310058;2.上海华锦建设有限公司,上海 200063)摘要:为总结全国降水特征,并探究降水历时的分布,对中国698个气象站56年连续日降水数据,从降水的季节分布、极端特征、持续时间3个方面分析降水特征的空间分布和年际变化,并利用伽马分布对降水历时曲线进行拟合和参数估计,分析影响拟合参数的潜在物理因素。
结果显示:①降水趋势总体呈现东南地区增加,中部下降,东部、西北、东北冬季降水量增加且分布范围较广,从中国东南地区到西北地区,降水百分位的变化趋势呈先升再减再升,99百分位降水阈值的分布更不均匀,临河站的降水百分位变化趋势下降最大,尤其是湿日降水百分位,湿期在西南和中部地区处于下降趋势,沿海和西北地区处于上升趋势,且流域旱涝持续时间分布特征在大部分地区表现出相反状态,湿期的年际变化相较于干期小;②伽马分布对降水量有较好的拟合效果,尺度参数β与降水量和降水百分位的相关性较高,且对强降水事件的极端降水阈值有更好的表现,这一发现能够为后续基于物理影响因素的降水过程研究提供理论支持。
关键词:伽马分布;降水历时曲线(PDC);降水的空间分布及年际变化;估计参数;物理控制中图分类号:TV125 文献标识码:A 文章编号:1001 9235(2024)03 0048 11SpatialandTemporalDistributionofPrecipitationCharacteristicsandFittingParametersinChinaZHOUYu1牞ZHANGYujia1牞MIAOChangsheng2牗1.CollegeofCivilEngineeringandArchitecture牞ZhejiangUniversity牞Hangzhou310058牞China牷2.ShanghaiHuajinConstructionCo.牞Ltd牞Shanghai200063牞China牘Abstract牶InordertosummarizetheprecipitationcharacteristicsinChinaandexplorethedistributionofprecipitationduration牞thispaperselects56yearsofcontinuousdailyprecipitationdatafrom698meteorologicalstationsinChinaandanalyzesthespatialdistributionandinter annualvariationsofprecipitationcharacteristicsintermsofseasonaldistribution牞extremecharacteristics牞andprecipitationduration.ThepaperalsousestheGammadistributiontofittheprecipitationdurationcurvesandestimatetheparametersandanalyzesthepotentialfactorsthataffectthefittingparameters.Theresultsshowthat①theprecipitationgenerallyshowsanincreaseinthesoutheastpartandadecreaseinthecentralpartofChina牞withanincreaseandawiderdistributionofwinterprecipitationintheeast牞northwest牞andnortheastparts.FromthesoutheasttothenorthwestofChina牞thetrendofprecipitationpercentilechangeshowsanincrease牞thenadecrease牞andthenanincreaseagain牞andthedistributionofthe99 percentileprecipitationthresholdsismoreuneven.ThetrendoftheprecipitationpercentileattheLinhestationshowsthegreatestdecrease牞especiallythewet dayprecipitationpercentile.Thewetperiodisinadecreasingtrendinthesouthwestandcentralpartsandinanincreasingtrendinthecoastalandnorthwesternparts.Thedistributioncharacteristicsofdroughtandfloodingdurationsinthebasinshowtheoppositestateinmostregions牞andtheinter annualvariationofthewetperiodissmallerthanthatofthedryperiod.②TheGammadistributionhasabetterfittingeffecton第3期周雨,等:中国降水特征及拟合参数时空分布研究precipitation.Thescaleparameterβhasahighercorrelationwithprecipitationamountandprecipitationpercentileandbetterperformanceonextremeprecipitationthresholdsforheavyprecipitationevents.Thesefindingscanprovidetheoreticalsupportforthesubsequentresearchonprecipitationprocessesbasedonphysicalinfluencingfactors.Keywords牶Gammadistribution牷precipitationdurationcurve牷spatialdistributionandinter-annualvariationofprecipitation牷estimationparameters牷physicalcontrol降水是水循环的重要部分,也是水资源的主要来源,对社会经济和生态环境有重大影响[1]。
近40年甘肃地区小时强降水时空分布特征分析

第38卷第7期2022年4月甘肃科技Gansu Science and TechnologyVol. 38 No. 7Apr. 2022近40年甘肃地区小时强降水时空分布特征分析郑新\宋媛2,崔宇2(1.兰州气象局,甘肃兰州730020:2.甘肃雀气象局,甘肃兰州730000)摘要:利用198丨一2020年甘肃省国家站4一9月小时降水资料分析了甘肃暖季小时强降水的时空分布特征。
结果 表明:(1)甘肃小时强降水出现的频次虽然不高,但是降水强度大,对总降水的贡献较大,且地形是影响贡献率的主 要因素;(2)年累计小时强降水极值及频次的空间分布整体呈现河东高河西低的特征,甘岷山区、陇南地区东南部 及陇东地区北部是三个强降水高频次中心,40 m m/h以上的降水极值也均出现在这些地方;(3)小时降水极值年际 波动变化并不显著,小时强降水频次在近丨〇年有增加趋势,尤其在2013年以后明显增多;(4)小时雨强和强降水频 次均主要出现在7、8月份,整体上来说,陇东地区全年强降水频次最高,其次为陇南地区;(5)小时最大雨强峰值多 出现在午后至夜间,在凌晨至上午时段出现强降水的频次较少,但小时最大雨强较强,且17~24时是甘肃各区域强降水出现的活跃期。
关键词:小时强降水;降水极值;降水频次;时空分布;甘肃中图分类号:P426.61引言1h内大量级的降水很容易造成山体滑坡、泥石 流等重大地质灾害。
目前,气象上通用将1h降水量英 20 m m作为短时强降水的量级标准。
近些年,许多学 者对不同地区的小时强降水特征进行了分析研究,苏锦兰等〃1基于云南全省小时降水,对全年范围内 的降水总体特征、降水日变化、降水事件贡献、极端 降水分布的区域差异做了详细分析,获得了云南地 区小时降水特性及空间差异;杨春等121从降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水 及极端强降水阈值等方面分析了重庆小时降水的 时空分布特征。
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第35卷第2期 2012年6月
气象与减灾研究
METEOROLOGY AND DISASTER REDUCTION RESEARCH Vol-35 No.2
Jun.2012
江秀芳,李丽平,周立波.极端降水特性分析研究进展[J].气象与减灾研究,2012,35(2):1-6
极端降水特性分析研究进展 江秀芳1,2,李丽平 ,周立波s 1.南京信息工程大学电子信息工程学院,江苏南京210044 2.福建省气象局,福建福州 350001 3.中国科学院大气物理研究所,北京 100029
摘 要:极端降水是极端天气气候变化的重要指标,研究其时空分布特征对于正确认识全球气候变暖背景下的 极端天气气候过程具有重要意义。就近年来国内外极端降水的特征及其与大气、海洋异常的关系研究进行简要 的回顾,最好提出了其存在的不足方面。 关键词:极端降水,指数,变化特征,研究回顾。 中图分类号:P426.6 文献标识码:A 文章编号:1007—9033(2012)02—0001—06
0引 言 自20世纪90年代以来,在全球气候变暖背景 下(IPCC,2001,2007),中国极端天气气候事件发 生频率加剧,例如1998年、2008年的南方特大洪 涝灾害、2002东北低温冷害、2008年南方冻雨、 2010年夏季酷暑等事件频发。其中,极端降水事件 是极端天气气候变化的一个重要表现,是衡量极端 天气气候的主要指标之一。因此,人们对极端降水 的时空分布和变化特征等进行了许多研究,文中就 极端降水定义、研究方法和研究进展等几个方面进 行总结回顾。
1极端降水定义 早期关于极端降水事件的定义主要是按照不 同气候要素来确定,比如把日降水量超过50 mm 降水事件称为暴雨,日降水量超过25 mm的降水 事件称为大雨等。由此采用大雨或者暴雨这样的标 准作为一个共同的阈值来研究极端降水。然而,极 端降水事件应该因地而异,比如对于干旱的中国西 北[1-2],部分台站历史上从未出现过暴雨甚至大雨, 而这些区域一场中雨往往会造成山体滑坡等危害。
从季节上看,我国的强降水也主要集中在夏季。所 以,按照大雨或暴雨的标准来定义阈值去研究极端 降水事件存在很大问题。对于不同地区,极端降水 事件是不能完全用统一固定的日降水量来简单定 义的,而且对于不同的季节,极端降水的阈值也有 所差异。 目前,国际上通常采用百分位定义极端降水阈 值,超过这个阈值被认为是极值,该事件可以认为 是极端降水事件,进而计算通过阈值的降水量或日 数等,对极端降水事件进行分析探讨。这种极端降 水阈值的定义消除了地域和季节因素,使计算出的 降水指数有利于增强少雨地区和多雨地区强降水 事件变化的时间趋势和空间可比性,具有较弱的极 端性、噪声低、显著性强等特点E3],可以更好地表征 极端降水事件的区域和季节特征,以便更客观地分 析极端降水的气候特征和变化趋势。
2极端降水特征研究的方法 2.1极端降水指数 世界气象组织(wMO)气候学委员会(CCL)及 气候变率和可预报性研究计划(CLIVAR)推荐的 50种极端气候指数中,极端降水相关气候指数有8
收稿日期:2012—02—15;修订日期:2012—04—02. 基金项目:国家科技支撑计划项目(编号:2007BAC29B02). 作者简介:江秀芳(1970一),女,高级工程师,硕士生,研究方向:极端气候研究.E-mail:jxiufangfz@sina.com.cn 2 气象与减灾研究 35卷 表1极端降水气候指数
个(表1)…。在极端降水特征研究中,常常直接使 用上述指数或是以上述指数为基础有针对性的进 行分析。 2.2气候统计分析 利用气候统计的诊断方法对极端降水特征进 行分析是现阶段常用的研究方法。使用的气候统计 方法很多,常采用极端降水相关指标进行时间序列 的年际变化及线性趋势分析。如,李威等 利用G 分布函数对中国1951—2004年地面台站逐日降水 观测资料进行日降水量概率分布拟合,在此基础上, 对极端降水日数与ENSO的关系进行分析研究。杨 金虎等 运用SVD、合成分析等方法,研究了太平 洋SSTA同中国东部夏季极端降水事件之间的相 互关系。在突变检验上比较常用的有Mann—Kendall 非参数检验方法进行时问序列的突变检验 ],以 及无分布双样本的Le Page非参数检验方法[9 等。 另外,分析中还常常采用滑动平均等方法。 2.3数值模拟分析 国内外,利用数值模拟方法对极端降水进行分 析也是研究方法的一种,但结果各异。例如,Buonomo 等Io]利用区域气候模式(RCM)模拟研究了欧洲地 区极端降水,结果表明,RCM模式可以很好地模拟 时间尺度1—30天的极端降水。而张莉等 “ 利用 中国地面观测逐日降水资料,初步分析18个全球 海气耦合模式对中国2O世纪极端强降水的模拟能 力,结果发现,除某些模式对特定地区有较好的模 拟外,大部分模式的模拟效果不好。其中,值得关注 的是半数左右的模式模拟出了西北西部极端降水 呈增加趋势,个别模式趋势系数的大小与观测相 当。另外,大部分模式模拟的极端强降水Et数标准 差与观测结果比较接近,但这可能主要是由于对观 测和各模式使用了同样的判定极端强降水发生的 方法
3极端降水特征研究 3.1 国外极端降水特征研究 由于极端降水事件与人类生活密切相关,近年 来国外科学家对全球各地极端降水的趋势和极值 等变化进行了大量研究[12-16]。例如,Karl等 ’ 研究 发现,美国日降水量超过50.8 mm的极端天气从 20世纪初的9%增加到了80—90年代的11%。 Karl等 进一步指出20世纪初美国降水增加的 8%来自于日极端降水事件。Kunkel等 同样指出 了1—7天短期极端降水对于美国降水长期变化的 重要性。在澳大利亚大部分地区,强降水事件有增 加趋势[20-21]。New等 分析了月平均雨量观测数 据,结果表明,全球陆地(不包括南极大陆)降水 200年内增加了约9 mm,其中13最大降水有很大 贡献。Roy等 发现,1910--2000年印度极端降水 频率存在明显增加的趋势。全球陆地观测数据显 示,在过去的50—100年内中纬度地区强降水频率 普遍增力Ⅱ ]。 大量的研究表明,极端降水趋势存在很大的地 域差异。例如,Russo等 指出,全球大部分地区在 未来降水最大值将会增加,湿润的地区会更加湿 润,干燥的地区会更加干燥。也就是说,尽管许多地 区极端降水事件有增加趋势,但也有很多地区降水 增加不明显甚至有减少的趋势。Zhang等 指出, 20世纪加拿大的极端降水强度和频率都没有明显 的长期变化趋势。Karagiannidis等 利用欧洲280 个站的资料分析了该地区极端降水的气候特性,结 果表明,欧洲大部分地区极端降水事件存在减弱趋 势。Koning等[zs】分析指出,荷兰的日降水最大值没 有显著变化。Zhang等l29_研究了中东地区的降水指 数,包括降水日数、平均降水强度和最大降水事件, 2期 江秀芳等:极端降水特性分析研究进展 3 结果表明该降水指数变化很小。Klein Tank等 指 出,中亚和南亚地区的区域极端降水指数在196l一 2000年变化很小。New等 ¨也指出,南非地区在 1961--2000年日极端降水变化趋势很小。极端降 水减少的地区包括尼日利亚地区【32],澳大利亚的西 南和西部地区 ,东南亚地区和中太平洋的部分 地区[33-34],新西兰的东部和北部地区E ,波兰 和 印度的部分地区E 。 3.2中国极端降水特征研究 3.2.1年极端降水 中国年极端降水事件的趋势变化也存在明显 的区域性差异。下面对增多趋势和减少趋势分别进 行总结。翟盘茂 分析指出,最近50多年中国的 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。杨金虎等喁 的 分析结果表明,极端降水事件在西北西部、长江中 下游、华南及青藏高原表现为增加趋势。王冀等 ] 也指出,长江中下游地区近46年来极端降水指数 呈上升趋势,其中降水强度上升趋势最明显。罗伯 良等_38 的分析结果表明,近44年来湖南省极端降 水量和Et数呈增加趋势。值得关注的是,1993年是 湖南省极端降水显著增加的突变点,年平均极端降 水量与日数1994--2004年比1961—1993年分别 增加126.4 mm和2.05 d。极端强降水年平均强度 趋势不明显,但1993年之后一直处于上升趋势, 1994--2004年比1961--1993年增加了2.25 mm/d。 王志福等39 对中国极端降水事件的频数和强度特 征进行了分析,指出全国持续1天极端事件的相对 频数具有上升趋势,其空间上均表现为全国大部分 上升。持续2天以上极端事件在长江中下游流域、 江南地区和高原东部等地区有显著增多和增强的 趋势。蔡敏等 研究表明,广东和广西两个地区沿 海和海南岛、福建及江西中部、四川及贵州东部极 端降水变率有所增加。 极端降水事件趋势减少主要出现在东北、西北 东部、华北 。张爱英等 ]也同样指出,自20世纪 60年代初以来,华北中部极端降水平均年最大日 降水量、降水日数和总降水量变化趋势均表现出显 著下降趋势。王志福等[=I9]的研究也表明,不管是持 续l天还是持续2天以上极端事件在华北和西南 等地都有下降的趋势。蔡敏等[4o1对东部极端降水 时空分布研究结果表明,近50年来北方极端降水 变率主要以减小为主,如乌苏里江及辽东半岛等地 有显著的减小趋势。 另外,杨金虎等隅 还发现,中国各分区年极端 降水事件的周期振荡不完全一致;中国年极端降水 事件与年降水量之问存在较好的相关性。闵岫等m 分析了中国极端降水事件的区域性和持续性,发现 滇西、藏东一带极端降水的持续性较好,但该地区 极端降水的区域性较差;除新疆以外,东北、华北以 及西北等大部分北方地区极端降水的持续性和区 域性均较差。 r 3.2.2分季节极端降水 不同季节下极端降水趋势以及其他特征的变 化情况也得到关注。闵岫等 研究发现,长江以南 地区夏季极端降水的区域性与持续性均较好,容易 导致区域I生洪涝灾害的发生;东南沿海冬季极端降 水的区域性与持续性均较好,易形成成片且持续时 间为3天或以上的极端(较强)降水事件;黄河中下 游秋季极端降水的区域性与持续性均较好,该地区 秋季发生洪涝的可能性较大。杨金虎等隅 指出,从季 节来看,夏季极端降水事件与年降水量的相关性最 好。罗伯良等l38 的研究提到了湖南极端强降水事 件发生时间主要集中在6月中、下旬和5月上、中 旬,1990年以来7月中旬也是极端强降水事件频 发时段。张天宇等 指出,长江中下游汛期极端强 降水事件发生频次的多寡很大程度上影响着汛期 的总降水量多少。降水集中期或汛期的极端降水的 研究还有些使用暴雨等标准来定义固定阈值的。如 李丽平等 和陆虹等 研究表明,20世纪90年代 以来华南前汛期总降水量、强降水量、强降水频率 以及暴雨日数呈显著增加趋势,且极端强降水量异 常程度明显增强。