新疆阿勒泰地区汛期降水集中度和集中期的时空变化特征

利用新疆阿勒泰地区7个台站1961-2007年5-9月（第25-54候）逐侯降水资料,分别讨论全区和各站汛期降水集中度和集中期在时间和空间上的分布特征和变化规律。结果表明：降水集中度（PCD）和集中期（PCP）能够定量表征降水量在时空场上的非均一性。阿勒泰全区汛期降水平均集中度为0.205,平均集中期为第38.12侯。平均集中度空间分布不均匀,东部比西部大;平均集中期基本一致,阿勒泰、福海站比其它站略偏晚。利用Morlet小波变换求出阿勒泰全区及各站PCD和PCP的变化周期,周期在空间分布上表现出较大的地域差异。通过降水距平与集中度和集中期的相关合成分析表明,大部分站的集中度和集中期与汛期降水距平呈负相关;多水年的集中度比少水年小,多水年的集中期比少水年早,但空间分布存在相同和不同之处。     

青藏高原东南缘阿坝州降水变化时空特征及突变性分析

根据阿坝州6个气象站1961—2010年的降水资料,采用年内分配不均匀系数(Cut)、降水集中度(PCD)和集中期(PCP)、Mann-Kendall检验法等方法并结合GIS空间分析技术分析了其降水时空分布特征及突变性。结果表明:(1)趋势上,近50年来阿坝州降水整体呈上升趋势,倾向率为4.25 mm/10a;降水年内分配不均匀系数Cut呈下降趋势,均值为0.92;PCD和PCP整体也呈下降趋势,PCD多年均值为0.57,PCP多年均值为13.43候,Mann-Kendall曲线分别表现为"升降交替和平稳"以及"降升降升"几个阶段。(2)空间上,年降水量表现为从中南部向东北部和南部减少的趋势,Cut从东部向西北递增,PCD从东向西递增,PCP出现"南早北晚"的差异。(3)合成分析,多水年的PCD比少水年的略大,并且南部地区大于北部地区;多水年的PCP比少水年偏晚,并且西北部的PCP比其他地方都偏晚。     

1960-2013年中国东南沿海地区年内降水集中度和集中期的时空变化特征

[目的]揭示中国东南沿海地区降水集中度(PCD)和集中期(PCP)时空变化特征,为科学应对旱涝灾害和水资源利用等提供依据.[方法]基于东南沿海地区46个气象台站的逐日降水量资料,采用Morlet小波分析、EOF等气候分析方法对1960-2013年东南沿海降水集中度和集中期时空变化特征进行分析.[结果]在时间变化上,PCD波动幅度介于0.10～0.25,存在13～16 a,19～23 a和33～35 a的周期变化;PCP波动幅度介于139.5～208.2,存在13～16 a和25～30 a的周期变化.在空间变化上,PCD具有明显的地域分异特征,PCP空间差异性大.[结论]1960-2013年中国东南沿海地区降水集中度在增强,且沿海地区值大于内陆地区;降水集中期稳定波动,空间上变化具有一致性.     

基于EOF的陕西省降水变化时空分异研究

应用经验正交函数法（empirical orthogonal function,EOF）对陕西省23 a来96个气象站点的数据进行EOF分解,分别计算出年降水场的特征向量分布和时间系数序列。结果表明,应用EOF方法可以很好地揭示降水场的时空分布特征,且对陕西省而言前3个特征向量揭示了3种典型的分布场,其累计贡献率达81.10%。陕西省降水的空间分布有3种典型的模式,即全局型、南北型和东西型。总体上3种场的特征向量分布值表现为南大北小,且高值中心都出现在陕西省的最南端,这说明南部虽然多雨,但年际变化量较大,北方少雨,但年际变化量较小。对特征向量所对应的时间系数分析发现,陕西省的降水场主要表现为6种类型。从23 a来的统计结果可以看出它与贡献率所反映的降水场的典型程度基本一致。     

黄土高原不同气候区降水时空变化特征

充分认识黄土高原不同气候区降水时空分布特征,对于揭示该区域水土保持及自然环境变化的驱动因素至关重要.以黄土高原73个气象站点、1961-2014年的降水日值数据为基础,通过变差系数、集中度与集中期、Mann-Kendall检验和Kriging空间插值等研究方法,探讨黄土高原全区和4个气候分区的降水时空变化特征.结果显示:近50年间,黄土高原及各个气候区的年际降水量均呈波动下降趋势,年内降水均集中于夏秋季节,且存在集中度逐渐升高和集中期逐渐推后的现象.空间上降水由东南半湿润区向西北干旱区呈阶梯状递减,变差系数恰与之相反;集中度表现为由南向北递增,集中期则受地形影响显著,体现为平原和谷地地区早于高原和山地地区.因地理位置和季风强度的差异,各气候区年降水量及其波动幅度和集中性差异较大.该研究旨在揭示黄土高原降水的时空分布规律,为合理利用配置水资源、规划部署水土保持工作等,提供一定的参考.     

淮河流域主汛期降水气候特征及“旱涝急转”现象

淮河流域地处南北气候的过渡地带,主汛期降水变率大,旱涝灾害频繁。利用淮河流域126个地面气象站降水资料,采用EOF分解、线性变化趋势、Mann-Kendall突变检验等方法,对主汛期降水的时空分布特征、典型旱涝年降水特征以及“旱涝急转”气候特征进行了分析。结果表明：淮河流域主汛期的降水量空间分布呈现南部多于北部、山区多于平原、近海多于内陆的特征,并且旱、涝均主要是以南部为主发生;降水量有明显的年际变化特点,尤其是最近10a的年际变率在增大,集中强降水主要出现在7月上旬;淮河流域“旱涝急转”现象频繁发生,尤其是2000年以来频次显著增多,对农业生产造成严重不利影响。     

淮河流域汛期候尺度降水集中度与集中期的时序变化特征

降水分布的不均匀性特征是水循环研究的热点问题,也是区域旱涝防灾与水资源利用的重要依据。基于淮河流域30个气象测站点1960-2014年汛期（5-8月）的逐日降水数据,采用降水集中度指标、趋势与突变检测以及小波周期方法,分析了淮河流域近55 a来汛期降水集中特性的时序变化特征。结果表明:（1）汛期降水年际间波动频繁,变幅较大,1970s和1990s为汛期雨量偏低时期,而2000s以来是汛期降水量最高的时代。（2）降水集中度波动较大,呈微弱减小趋势,以1960s为最集中,1980s最低,1983年出现一次较为明显的突变过程。多年平均降水集中期出现于7月上旬的38候;集中期以1980s为最偏早,1990s以来都较为偏迟,在1990年为明显的突变过程,此后集中期总体推后。（3）集中度在1960s中期具有2 a左右的周期,在1991-2004年存在3~5 a左右的周期。集中期在1970s后段存在2 a左右短周期,而在1970-1982年存在显著的6~9 a左右稍长周期。集中度与集中期在1975-1985年还具有显著的4~5 a左右正相位共振周期。     

基于SWAT模型的赤水河流域径流年内分配特征及其对降水的响应研究

[目的]研究赤水河流域径流年内分配的非均匀性变化特征及其对降水的响应情况,为流域水资源的开发利用及防洪治涝等研究提供决策依据。[方法]以赤水河流域中上游为研究区,构建SWAT模型相关数据库并对流域径流进行模拟。以实测逐月径流数据对模型进行率定验证。基于模型输出结果,结合降水/径流集中度和集中期,分析流域径流年内分配特征及其对降水的响应情况。[结果]两个水文站率定期决定系数(R²)与纳什效率系数(Ens)均在0.83以上,验证期R²与Ens均在0.69以上,满足精度要求;流域降水和径流年内分配不均匀性显著,二者变化趋势较为一致,主要集中在6—8月;径流集中度的时空分布受降水集中度影响显著,由于入渗和蒸散作用的影响,前者通常大于后者,但当降水集中度较低时(PCD<0.3),径流集中度不再完全以降水集中度为主导;由于流域径流对降水变化的响应存在滞后性,径流集中期往往大于降水集中期,短期较小幅度的降水量增加对降水集中期影响显著,而对径流集中期影响有限。[结论]降水是引起赤水河流域径流集中度/集中期变化的主导因素,而在不同降水量条件下径流系数的变...     

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。     

锡林河流域降雪集中度集中期变化特征

利用1970—2016年锡林河流域4个国家气象站台的冬季降水资料,计算了流域的降雪集中度（PCD）、集中期（PCP）,并采用线性趋势分析、Morlet小波、Mann-Kendall突变分析及R/S分析等方法,研究了流域近50年降雪集中度、集中期的变化特征。结果表明:锡林浩特站降雪较为集中,而阿巴嘎旗站降雪最不集中。流域降雪南部较北部更加集中,集中度增减趋势则呈东增西减之势;流域大部分站点都存在12月上旬这一个共同的集中期,集中期偏早年较多。集中度存在以25 a左右为主的周期变化,在此周期内降雪会经历集中—不集中—集中的交替变化,集中期的变化以24 a为主周期,在主周期内存在早—晚—早交替变化,且2016年以后集中期仍处在偏早期。流域各站的集中度在未来年变化趋势均表现为反持续性。     

1959-2007年安徽省降水时空变化特征分析

利用安徽省1959-2007年的逐日降水资料,采用线性回归法、Mann-Kendall法、累积距平法和Morlet小波分析方法,分析了近49a降水变化趋势及变化特征。结果表明,安徽地区夏季和冬季降水有显著的增加趋势(P<0.05),春、秋季和年降水量的变化趋势不显著。全区年降雨日总数有极显著的减小趋势(P<0.01),但暴雨日数却有所增加。雨日总数自南向北递减,但暴雨日数的气候倾向率却有自南向北增加的趋势。全省年降水量和四季降水量大致存在两个主周期的变化,2～4a周期震荡趋势逐渐明显。安徽地区雨日减少,强降水增加,降水有集中化趋势。20世纪90年代中期以后,降水宽幅震荡趋势凸显,不确定性增加,导致旱涝灾害发生可能性增加,会对当地农业生产带来不利影响。     

基于GIS的大别山区东段雨季降水空间分布模拟

区域降水量是重要的环境变量,区域降水量的研究对区域水资源合理规划与利用具有重要科学价值。依据大别山区东段及附近14个气象台站和8个气候考察站34a雨季降水和风向等气象资料,以及各站点的经纬度、坡向、海拔高度等地理信息,并引进"主风向效应指数",建立大别山区东段雨季降水分布模拟模型。利用GIS技术进行栅格数据的空间分析,模拟大别山区东段降水空间分布。模拟结果表明,(1)针对不同区域特点,适当增加有效的地形和气象因子参与插值,可以提高山区降水模拟精度,大别山区东段雨季的逐月、夏季和雨季降水空间分布模拟相对误差均小于10%;(2)大别山区东段南北坡雨量分布具有明显的时空变化,边界层山地的扰动作用对降水量分布影响明显,雨量的南北坡的季节变化与大气环流的季节变化一致。     

基于空间插值逐日降水格点数据的福建省降水时空变化分析

构建可靠的高时空分辨率降水数据集,揭示全球变暖背景下的降水时空变化特征,对于水资源管理与水土流失预防与治理至关重要。利用组合空间插值方法,以福建省1979—2018年400余个站点观测逐日降水数据为原始数据源,得到研究区0.05°×0.05°高空间分辨率逐日降水格点数据集。以此数据集为基础,计算8个极端降水指数和3个降水集中程度指标,分析福建省降水时空变化特征。结果表明：提出的组合空间插值方法可以有效提高逐日降水插值精度,并且数据精度高于目前常用的再分析与卫星遥感降水数据产品;福建沿海地区、闽江下游1日最大降水量、5日最大降水量、强降水量、降水总量、降水强度5个极端降水指标有大面积显著上升趋势;全区域降水集中期以鹫峰山脉-闽江下游-戴云山脉一线为界,西北地区早于6月11日,东南地区则晚于6月11日,与福建省前后汛期时段基本相符;西北地区前汛期雨季有后推趋势,东南地区后汛期雨量有增多趋势。     

近50年黑龙江省作物生长季农业气候资源的变化分析

利用1961-2010年黑龙江省28个站点逐日气象资料,应用Mann-Kendall突变检测和线性趋势系数方法分析作物生长季(5-9月)农业气候资源的变化特征,并运用降水集中度和集中期对降水条件进行分析。结果表明,研究区近50a来日照时数平均每10a减少8.8h,稳定突变点在1980年;农业热量资源显著增加,平均气温增加趋势极显著(P<0.01),最低气温升高是增温的主要贡献者,作物生长季气温突变点在1996年,比全年平均气温突变点晚了10a左右,≥10℃积温和积温日数增加也极显著(P<0.01),但积温的初、终日年际间变化较大;农业水资源减少,总降水量平均每10a减少4mm,降水量级越大,降水分配的不均匀性越突出,中雨以下降水日数显著减少(P<0.01),而大雨和暴雨降水日数增加,平均增速分别为0.5和0.45d.10a-1;降水集中期在7月下旬,且降水量级越大,其集中度越大,大雨和暴雨以上降水的集中度分别为57.7%和68.7%,极端降雨过于集中,不利于被农作物有效利用,且容易出现局地洪涝。     

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。