气候变化下中国极端降水的道路暴露度分析

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中5个气候模式的日降水数据,采用广义极值分布对年最大5 d累积降水数据进行拟合,预估了RCP4.5和RCP8.5两种情景下不同重现期极端降水事件的分布及其变化;并结合Meijer等人整合的中国道路里程数据,在0.5°×0.5°栅格尺度上对中国道路系统对极端降水事件暴露度的时空格局进行分析。研究结果表明:(1)中国年最大5 d累积降水呈现明显的上升趋势,且RCP8.5情景下的增速在2040年之后明显高于RCP4.5情景下的增速。(2)2080年之前,各重现期极端降水事件的影响面积在两情景下随时间不断增加,但之后,RCP4.5情景下增加速度趋于缓和甚至开始下降。(3)道路系统对极端降水的高暴露度地区随时间逐步从我国东南沿海地区向西北地区扩张;至2080—2099年,中国极端降水道路系统暴露度在RCP4.5和RCP8.5两种情景下较2020—2039年分别增加了1.31和1.54倍。     

淮河流域极端降水空间分布及概率特征

利用淮河流域110个气象站点1959年1月1日至2008年12月31日的日尺度降水数据,建立了AM及POT极端降水序列,通过4大类33种概率分布函数对其进行了拟合,以建立最优概率分布模型,并利用其参数分析淮河流域极端降水的空间分布及概率特征。研究发现:(1)淮河流域1959-2008年日极端降水的空间分布为东西两端高并逐渐向流域中心降低,且有淮河上游地区及沂沭泗流域东部两处强降水中心;(2)经K-S法检验,Wakeby函数是AM及POT序列的最优概率分布函数。50a一遇的日极端降水预估值与1959-2008年实际最大日极端降水值的误差率随着实际降水量的增加而增大,且大多数站点的误差率在20%以下;(3)通过对最优概率分布模型参数的分析,得出河南省驻马店地区、安徽省阜南和淮南地区以及皖鲁苏交界地区的极端降水发生概率较大,淮河中上游干流周边地区及下游地区的极端降水变化不稳定;(4)以最优概率分布模型的形状、尺度参数为指标,绘制了淮河流域极端降水风险图,为极端降水风险管理与预警工作提供参考。     

基于TOPMODEL与统计降尺度模型的泾河流域未来径流变化分析

通过美国国家环境预报中心NCEP再分析资料和泾河流域10个气象站的历史降水及蒸发资料,采用逐步回归法建立了降水、蒸发统计降尺度模型,利用TOPMODEL模型模拟了未来时期的径流量,分析了泾河流域未来的径流变化趋势。模拟结果表明:基于逐步回归法的降尺度模型与TOPMODEL模型的结合能较好地分析未来径流变化;未来时期的降水量和蒸发量呈现增大趋势;在RCP4.5情景下,年径流呈现先增大后减少再增大的趋势。在RCP8.5情景下,年径流呈现增大的趋势。     

极端降水事件下广西流域洪涝社会经济暴露度分析

利用广西90个气象站56年降水过程资料,采用百位数法确定12 h、24 h极端降水事件阈值,结合地理信息数据,构建广西12 h、24 h极端降水空间模型,获得了广西12 h、24 h极端降水事件空间分布图;利用DMSP/OLS夜间灯光、遥感本底、社会经济统计等多源数据,采用多元线性回归方法,构建像元尺度的广西社会经济空间模型,在此基础上,采用GIS技术,构建不同时段极端降水事件下广西流域洪涝社会经济暴露度模型,获得了100 m×100 m网格的广西12 h、24 h极端降水事件下洪涝人口和GDP暴露度空间分布图。结果表明:不同时段极端降水事件下广西流域洪涝社会经济暴露度具有明显的时空变异特征,12 h事件下,广西流域洪涝社会经济高暴露度分布在降水量为100~250 mm范围内的南流江、郁江、柳江、浔江、红水河、右江、桂江等流域;24 h事件下,广西流域洪涝社会经济高暴露度分布在降水量为100~300 mm范围内的南流江、郁江、柳江、浔江、红水河等流域。     

气候变化背景下中巴公路沿线流域潜在滑坡危险区评价及预测研究

为探究气候变化背景下中巴公路沿线流域潜在滑坡灾害发生的规律与变化,基于斜坡单元利用频率比模型计算各影响因子的贡献程度,绘制研究区滑坡危险区分级图,并使用CMIP6最新公布的SSP126、SSP245、SSP585情景下预估的气候数据,预测了流域未来20年间潜在滑坡危险区变化趋势。结果表明：(1)查明KKH沿线流域分布着750处滑坡。(2)历史滑坡危险区处于高、极高危险区共发育滑坡648个,数量占比为86.40%。(3)CMIP6公布的不同情景下随着辐射强迫值的增加,降水与温度有不同程度的增加,潜在滑坡高、极高危险区面积也随之增加。(4)全球气候变化背景下,降水与温度对研究区滑坡危险区影响较大,预测滑坡高、极高危险区主要分布在Sost-Pasu、Chalt-Duair段,部分分布在Oytak-Khunjerab段。     

气候变化背景下北京市极端降水时序特征研究

基于NEX-GDDP数据集,采用气候倾向率法、Mann-Kendall突变检验和小波分析法对北京市2006—2099年极端降水时序变化特征进行分析。结果表明：在RCP4.5和RCP8.5情景下,本世纪内北京地区极端降水呈现增加趋势,世纪末期有较大幅度增加,RCP8.5情景下极端降水增加程度更大。在RCP4.5情景下,年降水量、大雨日数、SDII等多数极端降水指数在2040年前后发生增加突变,而在RCP8.5情景下极端降水表现出更为稳定的上升趋势。极端降水事件在RCP4.5和RCP8.5情景下的主周期均为56年,在该特征尺度下各指标呈现少→多→少→多→少的循环交替,RCP8.5情景下降水量、降水频率和降水强度震荡更加明显。     

吉林省夏季极端降水事件特征分析

应用1960-2017年吉林省24个台站日降水量资料,定义4个极端降水指数,采用Mann-Kendall趋势分析、相关性分析、累积距平分析等方法,对吉林省极端降水事件时空分布特征进行了分析。结果表明:吉林省极端降水阈值大值区位于吉林省中部和南部,东部山区站点极端降水阈值相对较小。吉林省夏季极端降水主要集中在7月下旬和8月上旬,吉林省南部和中部的集安、通化、临江、靖宇、梅河口、磐石、桦甸地区,因极端降水量和频数都较大,是灾害应急管理需重点关注的地区;其中,通化、集安地区因4个极端降水指数都很高,是吉林省极端降水灾害性风险最高的地区。吉林省各站点极端降水指数变化M-K趋势检验中,长岭站极端降水事件呈显著减少趋势;二道站呈显著增加趋势;其他站点无显著增减趋势。1960-2017年吉林省极端降水量和强度呈波动变化,但整体平稳,无明显增加和减少趋势。     

东北地区降水年内分配的不均匀性

利用东北地区93个台站1961-2005年的逐日降水资料,通过降水集中度和降水集中期,讨论了该地区降水的年内分配不均匀分布特征.结果表明,东北地区的降水集中度自东南向西北逐渐递减;集中期具有南北高中问低的变化特点.从长期趋势上看,降水集中度的减小趋势显著,在该地区的东北部和西北部各有一个趋势明显的区域(通过0.05的显著性检验),但集中期的减小趋势不显著,只有2个台站通过显著性检验.年降水量与降水集中度和降水集中期的相关系数表明:东北地区年降水量与降水集中度呈显著的正相关,即年降水量越多(少)的地区,年内降水越集中(均匀);年降水量与降水集中期的关系并不显著.     

中国极端高温未来情景下的公路暴露度分析

采用国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中20个气候模式的试验数据,以及OpenStreetMap的中国公路数据,采用极值分布对年最高气温进行拟合,预估2030年和2050年RCP4.5和RCP8.5两种情景下不同重现期的极端高温分布及其变化,分析极端高温下中国公路网暴露度的时空格局,并对不同阈值下的暴露度敏感性进行分析。研究表明:①中国极端高温呈明显上升趋势,2050年与2030年的中国极端高温空间分布差异将大于2030年与2015年的差异,且RCP8.5与RCP4.5情景的差异随着时间的增长不断扩大;②相比于基准时间(2015年),中国公路对极端高温的暴露度无论在何种情景都将增长,且增速随着时间增大;③不同高温影响阈值下的公路暴露度具有显著空间分布差异;④公路暴露热点区域范围将由华北向南逐渐扩张,由数个小区域逐渐融合为一个大区域,公路暴露度东部区域较西部区域严重,京津冀地区暴露度尤其高。     

台风降水对江西水资源与水稻生产的影响

为了掌握江西省台风降水的分布情况及其降水资源的贡献程度,定量评估其对水资源的影响及时空分布规律,采用1951-2005年影响江西的台风的资料,利用空间插值、趋势分析、个例分析等方法,揭示了江西台风降水的时空分布特点。结果表明:(1)江西台风降水量基本上遵循从南到北递减分布,但赣北的庐山附近有一高值区;(2)台风降水量占年总降水量比例仅为1.9%~9.0%,但对局部地区的降水资源的贡献较大,弥补了部分地区降水量的不足;(3)台风强降水对局地河段、水库有很大影响,局地河段水位一般都有一个快速、大幅度的涨落过程,但水库经调控,水位涨落幅度可调;(4)7-8月份台风降水最为丰富,此时全省易受副高控制,高温少雨,晚稻、中稻需水量仍较大,台风降水适时补充了水资源的不足。     

青海高原1960—2019年冬半年降水变化特征及重心迁移研究

冬半年降水对农业、交通、生态安全等方面都有很大影响。青海高原是我国冬半年强降水量、降水日数最多的地方之一。利用重心模型来分析青海高原42个气象站1961—2019年不同等级冬半年降水的空间分布和变化迁移,旨在揭示青海高原多年的冬半年降水的时空分配格局。结果显示：(1)空间上青海高原冬半年平均降水量呈现出由西北向东南递增的趋势,且东部地区冬半年降水量呈现明显的下降趋势;时间上整体呈增加趋势,年代周期内呈现“少-多-少-多-少-多”的趋势。(2)不同等级冬半年降水量的气候倾向率的空间分布整体呈现南高北低,西高东低的趋势。青海高原冬半年降水量的变化整体以大量级的增加为主,尤其在中南部地区,增加速率更大。(3)青海省的冬半年降水量重心的纬度和经度均呈现降低的趋势,重心点坐标呈现向西南方向逐渐移动的趋势。青海高原冬半年降水量重心的空间位置集中分布于兴海县附近,最北边可到达共和县,最南边可迁移至玛沁县,青海高原多年降水重心的标准差椭圆的方位角度数为55.8°,冬半年降水量重心主要分布于东北至西南的方向上。(4)青海高原各等级冬半年降水量的经、纬度时间变化上均呈现下降趋势,且经度的变化速率较纬度的高...     

基于DFA法的江苏省极端降水时空分布特征研究

为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结果表明,江苏省极端降水年频数和夏季极端降水均呈现8～10 a的变化周期,且1998年和2006年分别为其突变增加年,而秋季极端降水主要呈2～3 a与5～7 a的变化周期;极端降水与降水总量的空间分布具有较好的一致性,均呈南部大、北部小的特征。     

气候变化背景下辽宁省未来气象干旱危险性风险评估

利用第5次耦合模式国际比较计划CMIP5中的27个模式历史1 990 s数据、RCP2.6,RCP4.5和RCP8.5情景下的未来气象数据以及观测数据评估模型模拟气象要素性能。结果表明,CanESM2,CNRM-CM5,MIROC5以及MRI-CGCM3模式模拟降水性能最好。用上述4个气候模式的数据计算描述干旱危险性强度的指标——标准化降水蒸散指数(SPEI),基于信息扩散理论得到未来不同干旱等级的超越概率。在此基础上着重分析了多模式在不同典型浓度路径(RCPs)下对未来气候变化特征的预估。结果表明:未来时段较1 990 s的轻旱危险性风险变化最显著(P0.05)。各个干旱等级的超越概率增加率最大的地区位于西部以及南部环渤海地区。辽河流域西部是中度及重度危险性高值区,次高值区位于辽宁省南部地区包括环渤海地区;北部危险性变异程度较大,在不同未来情景下随时间表现的规律不同;东部及中部地区在各个情景下均较稳定,分别被超低和低以及低和中风险覆盖。     

基于NEX-GDDP降尺度数据的山东省夏玉米生育期极端高温时空特征研究

极端高温灾害严重,在未来很有可能会加剧。研究基于NEX-GDDP高时空分辨率降尺度数据及历史观测数据,将35℃作为极端高温阈值,对当前及未来不同情景下夏玉米生育期(6-9月)极端高温时空分布特征进行分析。结果显示:在各个时期、各情景下山东省日最高气温空间上都呈现出东部沿海较低向西部内陆地区逐渐升高的趋势,随时间逐渐增高,在RCP8.5排放情景下增加更显著,且西部地区较东部沿海地区增加幅度大;极端高温日数同样呈现增加的趋势,特别在未来远期RCP8.5排放情景下增加迅速,超过50%地区达到80d以上。NEX-GDDP数据具有较好的应用效果,未来极端高温灾害频发,夏玉米生产将面临严重威胁。     

中国的降水量符合正态分布吗?

利用适合性检验方法 ,对中国境内 16 0个测站自 195 1～ 2 0 0 0年 5 0年的逐月降水资料是否符合正态分布进行了检验 ,并在此基础上对该 16 0个测站降水量的统计分布做了区划。研究结果表明 ,对夏季 ,通过显著性检验的测站数最少 ,而对冬季 ,通过显著性检验的测站数最多 ,即中国夏季降水多符合正态分布 ,而冬季降水多符合非正态分布。一方面 ,我国降水量的统计分布具有一定的区域性、其中黄河流域以南和江淮流域 ,东北地区的东部和西北部以及云南的部分地区为基本符合正态分布区 ,其原因是该区域的气候基本属于季风性气候 ;西北、华北和东北西部为严重偏离正态分布区 ,其原因是西北地区的气候基本是大陆性气候 ;其他地区为偏离正态分布区。另一方面 ,我国降水量的统计分布又具有较强的局地性 ,因此 ,在做有关降水量的分析预报时 ,有必要考虑其统计分布特征。     

下垫面条件对流域极端事件影响及综合应对框架

在剖析下垫面条件变化对流域极端水文事件演变影响的基础上,构建了流域极端水文事件综合应对技术框架,并阐述其中的关键研究命题。结果表明,自然植被条件能够提高流域干旱之前土壤含水量并降低干旱过程中土壤蒸发速率,在一定程度上起到减缓干旱的强度和持续时间的作用;水利工程通过调节流域水资源的时空分布,增加可利用水资源量,能够缓解甚至规避流域干旱事件,但同时可能加剧坝址下游地区的干旱程度。自然植被条件将延长降水坡面产-汇流历时、降低洪峰流量,对极端降水洪涝事件具有一定的消减作用;此外,流域水土保持和修建水利工程等下垫面条件改变有利于河道行洪过程,能够起到缓解洪涝事件的作用。基于下垫面条件变化的流域极端水文事件综合应对技术框架包括旱涝事件监测、机理识别、影响评价和综合应对四个方面的内容,其中的关键研究命题主要为下垫面条件变化对流域极端水文事件影响的定量评估、面向流域极端水文事件合理的水土资源配置及其集成管理等。     

粤港澳大湾区未来洪涝灾害风险预估研究

基于CMORPH、CMIP6等数据,采用非线性回归降尺度模型和修正系数法预测了气候变化下大湾区2015—2045年的降水演变;基于土地利用及驱动因子数据等,采用FLUS模型预测了2015—2045年的土地利用变化,最后基于风险评价指标体系对洪涝灾害风险进行预估。结果表明：较高及高洪涝灾害危险性地区主要分布于江门、广州及惠州等地,不同的发展情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585)和年份下危险性差异较小;较高及高脆弱性地区主要分布在佛山、广州、东莞、深圳,2015—2045年间大湾区脆弱性将显著增加;较高及高敏感性地区主要分布于佛山、广州、东莞、深圳、中山,2015—2045年间大湾区敏感性变化不大;较高及高风险区主要分布于江门、佛山、广州、惠州、东莞,2015—2045年间大湾区洪涝灾害风险将显著增加,不同发展情景下大湾区洪涝灾害风险差别较小。     

云南滑坡泥石流灾害及其与降水特征的关系

利用2001-2005年云南滑坡泥石流灾害资料,分析了近5年来云南滑坡泥石流分布与演变的特点及其与云南降水、大雨、暴雨之间的关系.研究结果表明,在该时段云南滑坡泥石流灾害总体分布表现出西多东少,西北多东南少的趋势;滑坡泥石流灾害高发区与暴雨中心有很好的对应关系,其活动存在明显的年际变化特点,并且各个区域又有自身的演变规律.在时空分布上滇西北及滇西南是活动最频繁的区域;滑坡泥石流灾害具有明显的月际变化特征,高峰期集中在6-8月;滑坡泥石流灾害发生次数与年降水量、年暴雨次数及年大雨次数有着很好的对应关系;大气环流异常对滑坡泥石流灾害发生数量也有着明显的影响.     

吉林省夏季极端降水事件特征分析

利用吉林省46个气象站1961-2010年逐日降水资料,采用百分位定义极端事件阈值的方法,对吉林省极端降水事件的时空分布及变化趋势特征进行了分析。结果表明:(1)吉林省极端降水事件主要发生在夏季,其中5%的降水日数贡献了该季度25%～30%的降水量;夏季极端降水强度以通化地区最强、东部山区最弱,极端降水频率东部山区最大、西北部最小;(2)吉林省100mm以上的极端大暴雨天气也时有发生,通化地区南部发生几率最大,约为4～6 a一遇;中部一带约为8～10a一遇;西北平原区和东部山区出现大暴雨概率很小。(3)近50a吉林省夏季极端降水事件稍有增多的趋势,而强度变化趋势不明显,但存在明显的地域差别,西北部表现为频率减少、强度减弱,中部和东南部表现为频率增多、强度增强。(4)极端降水事件存在年代际差异,20世纪70年代极端降水频率最小,90年代极端降水强度最大,60年代初期极端降水强度存在由强转弱的突变。     

我国主要流域降水过程时空分布特征分析

应用改进的中国区域降水过程综合强度评估方法,提取了1961—2016年珠江、长江中下游、太湖、淮河、黄河、海河、松辽等七个主要流域的降水过程。统计各流域降水过程次数的时空演变特征以及降水过程强度等级的年变化和月变化规律,研究发现:珠江流域、长江中下游和太湖流域年平均降水过程次数较其他流域明显偏多;珠江流域、长江中下游和松辽流域过程平均持续时间较其他流域明显偏长;珠江流域极端和特强降水过程出现概率最高,太湖流域和松辽流域次之;1961年以来各流域降水过程强度明显增强,特强和强降水过程均明显增多;珠江流域、长江中下游降水过程次数高峰期在4-5月,太湖流域、淮河流域、黄河流域、海河流域在7-8月,松辽流域在6-8月;珠江流域、长江中下游、太湖流域极端和特强降水过程峰值出现在6月;淮河流域、黄河流域、海河流域和松辽流域峰值出现在7月。此外,文中还将流域性大洪水与同期出现的降水过程匹配、比对和分析,总结出引起流域性洪水的降水过程特征。上述研究成果可直接应用于气象预报与气象服务业务,为我国流域性洪水灾害的提前预警评估和防御提供重要决策依据。