1961-2013年河南省极端降水事件时空变化特征

以1961—2013年河南省17个站点逐日降水量数据为研究对象,运用Sen’s倾向估计、Mann-Kendall显著性检验和空间插值等方法,分析了河南省11个极端降水指数时间和空间变化特征及其影响因素。结果表明:（1）过去53年,河南省极端降水指数变化趋势不显著。（2）河南省区域内,东南部极端降水量、降水日数、降水强度大于西北部。过去53年,商丘和西华降水量、降水日数和降水强度显著增加,而安阳、新乡、孟津、三门峡等地显著减少。（3）将河南省极端降水指数与其他区域进行了比较表明,极端降水指数存在区域性差异。（4）极端降水指数与纬度因素之间相关性强于经度和海拔因素。（5）除CDD指数外,其余指数与年总降水量均具有较高相关性。其中,极端降水量（R95p）、年降水日数降水量（R10,R20和R25）对年总降水量贡献最大。     

近60年山西省极端降水时空变化特征

气候变化背景下,极端降水事件发生频率与强度的增加直接影响区域生态安全,分析极端降水时空变化特征对于区域风险评估具有重要意义。基于山西省1960—2019年22个气象站点的逐日降水数据,选取12个极端降水指数,采用线性趋势分析、Mann-Kendall趋势检验与突变分析、Morlet小波分析和反距离权重插值等方法,对山西省近60年极端降水的时空变化特征进行研究。结果表明:(1)山西省整体呈干旱化趋势,降雨日数(R1MM)下降趋势显著;(2)部分极端降水指数在20世纪70年代前后发生突变,突变后呈显著下降趋势;(3)极端降水变化存在约17年的主要周期,部分极端降水指数还存在7～8,4～5年的周期变化;(4)山西省西南部整体呈干旱化趋势,西北部极端降水事件趋于增加。研究结果将为山西省极端降水事件的响应对策实施提供依据。     

渭河流域极端降水特性指标分析

为研究渭河流域极端降水特性指标及极端降水事件发生频率,基于渭河流域1961—2016年41个气象台站的逐日降水数据和流域历史洪水资料,选定极端降水量(R95P)、极端降水频数(RD95)、极端降水强度(RI95)和极端降水贡献率(RC95)4个极端降水特性指标,采用线性趋势法、相关分析法、Mann-Kendall突变检验法、普通克里金插值等方法,对各指标时空变化特征以及不同子流域极端降水事件的发生频率进行了分析。结果表明:(1)渭河流域极端降水阈值介于16.40～26.29 mm,流域中17%以上的气象台站极端降水阈值超过25 mm。(2)空间分布上,R95P介于127.81～201.41 mm,随纬度升高而减少; RD95干流和泾河流域较高。RI95介于24.37～39.81 mm/d,与R95P空间分布相关性较好,干流东部和下游较高,综上,渭河流域极端降水量越大的区域极端降水强度越高,未来应考虑多区域极端降水对干流及下游河道的叠加作用,降低灾害风险。(3)年际变化上,R95P和RD95变化不显著,RI95和RC95呈轻微增加趋势,2000年后增加显著。(4)渭河流域几次大洪灾均伴随着极端降水,渭河下游极端降水事件发生频率最高,主要发生于20世纪80年代初期和21世纪初期。     

江西省信江流域极端降水时空变化特征

随着全球气候变化加剧,极端降水事件对人类社会造成严重影响。基于江西省信江流域1960—2005年逐日降水数据,利用ClimDex模型与集合经验模态分解法（EEMD）分析信江流域极端降水指数时空分布特征。结果表明:各类极端降水指数呈不同程度上升趋势,其中以极端降水量（R95P）上升趋势最为显著。经EEMD分解得出各项极端降水指数的IMF分量,具体表现出2.56~2.88 a,5.11~6.57 a,9.20~11.50 a和22.59~36.48 a的准周期,其中以IMF1方差贡献率最大,IMF3的振荡周期较为显著。在3种典型年的极端降水事件空间分布上,五日最大降水量（RX5day）和极端降水量（R95P）呈中部略高于周边地区,且极端多水年高于平水年和极端少水年,表明流域中部地区极端多水年的极端降水事件发生频率相对较高。     

1961-2017年贵州降水时空变化特征

为研究贵州地区降水的时空演变规律,根据贵州省84个气象站1961-2017年的降水量资料,利用EOF和REOF方法、Mann-Kendall检验、Cramer法、YAMAMOTO法和滑动t检验及Morlet小波分析法,对贵州地区57年来降水的空间分布、时间系数变化特征和时间序列的趋势性、突变性及周期性进行了分析。结果表明:EOF方法可以很好地解释降水场的时空分布特征,前2个特征向量累计贡献率达50.08%,揭示了两种典型的分布场,即全局型和东西反向型。分析特征向量所对应的时间系数,贵州省的降水场主要表现为全省多雨、全省少雨、东多西少、东少西多4种类型,REOF可将贵州降水场分为东西部两个区域,通过Mann-Kendall检验发现均存在降水减少的突变,并通过Cramer法、YAMAMOTO法和滑动t检验对结果进行验证,发现Ⅱ区比Ⅰ区降水突变明显。Morlet小波分析表明,贵州地区降水存在着显著的28 a周期变化。     

甘肃省极端降水指数时空变化特征

为了明确甘肃省极端降水事件的时空发生规律和变化特征,根据气候变化监测与指数专家组(ETCCDI)推荐的11个极端降水指数,分析了极端降水指数的时间变化特征,基于GIS技术采用空间地统计方法,研究了极端降水指数空间分布特征。结果表明：在时间分布上,持续干期呈显著减弱,变化速率为-2.129(p<0.05),持续湿期微弱下降,变化速率为-0.005(p<0.05),其余10个极端降水指数呈增强趋势(p<0.05),尤其年降水总量增加显著,变化速率为2.56(p<0.05)。总体来看,极端指数变化存在明显周期性,大致可分为2～3个周期;突变多发生在20世纪60年代中后期。在空间分布上,全省极端降水指数的空间变化特征较为明显,包括年降水量在内的10个极端指数由河西走廊向东递增,持续干期与之相反。综上,甘肃省极端降水指数变化具有明显的时间和空间差异。     

1960-2015年秦岭地区极端降水的时空变化特征

极端降水是气候变化的重要研究内容之一。在全球气候变化背景下,探究秦岭地区的极端降水变化,对于明确区域极端气候差异及探究其机理具有重要的意义。基于秦岭地区1960-2015年29个气象站点降水数据以及秦岭25 m×25 m分辨率的DEM数据集,选取6个极端降水指数,运用最小二乘回归法、Man-Kendall突变检验法、5年滑动趋势法和克里金插值法研究了56年来秦岭地区极端降水的时空变化特征。结果表明:（1）秦岭地区极端降水分布存在明显空间差异性,西北部是年均连续无雨日数高值区,中西部为连续降水日数高值区;强降水日数、强降水量、5日最大降水量和降水强度等指数呈"南高北低"的分布格局,位于秦岭最南端的紫阳县是各个极端降水指数极大值区。（2）56年来,秦岭地区极端降水的持续性整体呈减少趋势;强度呈增加趋势。秦岭山地降水时间短、强度大,尤其是在秦岭南部地区,应加强防备,以免引起洪水灾害造成的重大破坏。     

1970—2019年济南市极端降水事件时空变化特征

为了研究济南市极端降水事件时空变化特征,采用线性趋势、Mann-Kendall突变分析、小波分析等方法,基于济南市1970—2019年49个雨量站50 a的逐日降水资料,选用12个极端降水指数进行研究。结果表明:年降水量(PRCRTOT)呈显著增加趋势(p<0.05),增加速率为31.04 mm/10 a; 连续干旱日数(CDD)呈大幅下降趋势(p<0.05),下降速率为16.51 d/10 a,雨日日数(RD)、极端降水日数(R95)、极端降水总量(R95P)呈明显上升趋势(p<0.05),年降水强度呈下降趋势(p<0.05),其余指数呈不显著增加趋势; 研究区雨日日数、极端降水日数、极端降水总量、连续干旱日数及年降水量发生明显突变,其他指数突变不明显; 在周期变化上,多数指数存在22～27 a,17～17 a,7～10 a,4～5 a的主振荡周期; 从空间分布看,极端降水指数的空间差异明显,大雨日数、1日最大降雨量、5日最大降雨量及年降水量高值区基本集中在原济南市中心城区、东南部山区和莱芜附近,低值区集中在北部郊区。总体而言,济南市极端降水事件频发,应重视城市排水,减少内涝风险。     

1961-2011年秦巴山区极端降水事件的时空特征分析

利用1961—2011年秦巴山区及其周边36个站点的逐日降水数据,应用百分位阈值定义法、线性倾向估计法和Morlet小波周期和小波方差分析,通过区域划分探讨秦巴山区极端降水事件的时空特征。分析表明:秦巴山区极端降水阈值在空间上自东南向西北递减;极端降水发生频数与年均降水日数分布情况相似,自东向西依次增大;年均降水量、年均极端降水量空间分布特征相似,中部值最高,而西部地区的极端降水比重最高,达到44%。极端降水的发生频数受降水日数多少的制约,受地形影响更加显著。极端降水事件发生频数在东部、中部和全区呈不显著上升趋势;西部地区为不显著下降趋势;在20世纪80年代中期有一个明显的峰值,90年代中后期上升幅度较大,而西部地区变化幅度最小。通过Morlet小波和小波方差分析得出,整个秦巴山地区的准周期相似,在32 a左右振荡最强,为第1准周期,还有12 a和17 a的第2准周期。此外,秦巴山地区极端降水事件的发生可能受西南季风影响较大。     

近60年福建省极端降水的时空变化特征

[目的]探究我国东南沿海地区极端降水变化的新特征,对该地区防灾减灾具有重要意义。[方法]以福建省为例,基于1960—2019年67个气象站点逐日降水数据,利用气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了极端降水量(R95P)、极端降水频次(R95D)、极端降水强度(R95I)和极端降水贡献率(R95C)4个极端降水指数的时空变化特征,并阐明了极端降水指数与大气环流指数的相关性。[结果](1)近60年来福建省R95P,R95D,R95I和R95C呈现出增加趋势,变化率分别为24.90 mm/10 a, 0.34 d/10 a, 0.25(mm/d)/10 a和0.84%/10 a。(2) R95P,R95I和R95C均在1994年以后转为偏多(强)期,而R95D的突变点出现在1993年,由降水日数偏少期转变为偏多期。(3)西太平洋副高强度指数、南海副高强度指数和北半球极涡强度指数与极端降水指数之间有显著的相关性(p<0.05),特别是南海副高强度指数对转折后时段的R95D有显著影响。[结论]研究结果对该地区开展极端降水的生态风险评估提供重要参考。     

黄河流域极端气候事件时空变化规律

为分析黄河流域极端气温和极端降水的变化规律特征,利用黄河流域284个气象站点1969—2018年逐日最高气温、最低气温和降水量观测数据,采用国际通用的极端气候事件指数,以水系为空间单元分析了极端气候指数的时空变化特征。结果表明:空间尺度上,最高气温、最低气温、夏天日数和生长期长度呈东南高西北低的特征,日平均温差、霜冻、结冰日数呈相反特征;除连续无雨日数外,其余极端降水指数均呈东南高、西北低的格局。时间尺度上,表征极端高温事件的最高气温、最低气温、夏天日数、生长期长度、暖夜、暖昼日数呈上升趋势,极端低温事件指数如霜冻、结冰、冷夜、冷昼日数呈下降趋势,研究区内7个水系的极端气温指数变化趋势相一致,甘宁、内蒙和黄河上游水系趋势较显著;极端降水指数除连续无雨日数外均呈上升趋势,显著上升的站点主要集中于陕北和黄河上游水系。黄河流域气温整体均呈上升趋势,极端降水指数变化特征空间差异性较大。     

四川盆地极端气温事件时空变化特征及未来趋势

极端气温事件是全球变暖的主要表现之一,其发生不仅制约着国民经济的发展,而且会对人民生命财产安全造成严重威胁。为了了解四川盆地极端气温事件的过去时空变化特征和未来变化趋势,利用1970—2019年四川盆地内14个气象站点的逐日气温资料,通过选用和计算10个极端气温指数,并对这些指数进行线性回归分析、Mann-Kendall趋势检验、滑动T检验、与地理因子的相关分析和R/S预测等,主要对四川盆地近50年来极端气温事件的时空变化特征和未来趋势进行了分析。结果表明：(1)近50年内,四川盆地的极端气温指数都呈暖化趋势,是全球变暖的正响应区;(2) 5个极端冷指数表现为盆地的北部和西部高于南部和中东部地区,其中四川的温江和都江堰地区普遍较低,5个极端暖指数表现为盆地的中东部高于西部和北部地区,其中重庆市的万州和沙坪坝地区普遍较高;(3)近50年里四川盆地的极端气温并无明显突变;(4)极端气温指数与地理因子有关,经度越大,纬度越低,海拔高度越低,极端气温指数值变化越大,体现为盆地的东南部地区极端气温事件变化最大;(5)由R/S分析可知在未来四川盆地内的冷事件减少,暖事件增加,极端气温事件将继续呈现...     

近45年来浏阳河流域极端降水变化

利用1969—2013年浏阳河流域12个雨量站的降水资料,结合百分位方法定义极端降水阈值,采用线性回归、滑动平均、Mann-Kendall检验、累积距平联合滑动t检验和Morlet小波分析等方法分析了极端降水指数的演变规律。结果表明:(1)极端降水量、极端降水强度、极端降水比率表现为上升趋势,10年上升率分别为7.3mm,9.5mm/d,0.3%,极端降水日数表现为下降趋势,下降率为-0.054d/10a。(2)极端降水量、极端降水强度分别在1991年、1992年存在明显突变,极端降水日数、极端降水比率突变不显著。(3)极端降水指数均存在7~8a,10~11a和25~27a的主周期,且丰枯交替变化明显。研究结果对于指导浏阳河流域的防洪减灾具有重要意义。     

赣江流域1966-2015年降水量多尺度时空变化特征分析

为研究全球气候变化影响下的赣江流域降水量时空分布特征,基于赣江流域及其周边的27个气象站1966-2015年逐日降水量数据,采用Mann-kendall、累积距平法及Morlet小波分析等方法研究了不同时间尺度降水量变化特征。结果表明:赣江流域年、汛期、夏季和秋季降水量呈不显著的增加趋势(p>0.05),而春季和冬季呈不显著的减少趋势(p>0.05);不同时间尺度降水量均具有明显的阶段性特征,且进入21世纪00年代后降水量多为枯水阶段;赣江流域降水量变化主周期多在8~10 a,20~22 a,26~30 a。赣江流域全年和春季降水量呈南少北多的分布格局,汛期和夏季降水量空间分布较均匀,无明显的空间差异,秋季降水量呈南北两端少、中部相对较多的分布格局,而冬季降水量呈由北向南递减的变化趋势。