河套及其相邻区夏半年极端高温的时空变化特征

利用河套及其相邻地区1961-2010年81个气象台站夏半年的逐日最高气温资料,计算了各台站夏半年的极端高温阈值,对极端高温频数的时空特征和变化趋势进行了分析。结果表明:河套及其相邻地区夏半年极端高温阈值呈东南部和西北部高、西南部低的分布;夏半年极端高温频数在地域上主要呈一致性和东南—西北反位相变化;在空间上可分为河套北部区、河套东南区、河套西南区3个异常分区;3个异常分区中,河套西南区夏半年极端高温频数增加趋势显著,河套北部区增加趋势较明显,而河套东南区减少趋势较明显;河套北部区与河套西南区的年际变化趋势相近,1960年代至1980年代偏少、1990年代至2000年代偏多,而河套东南区基本相反;河套北部区与河套西南区10~14 a的周期变化比较显著;夏半年极端高温频数与同期平均气温呈正相关。     

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。     

阿勒泰地区极端干湿事件的时空变化特征

基于阿勒泰地区7个气象站1961-2012年的气象资料,应用FAO Penman-Monteith模型计算了各气象站年和月的地表湿润指数,进行标准化后确定了极端干湿事件频率。运用趋势分析法、Mann-Kendall法、Morlet小波分析法并结合Arc GIS软件对极端干湿事件的时空演变特征进行了探究。结果表明:(1)极端干旱事件呈减少趋势,并发生了减少突变。极端湿润事件呈增加趋势,并发生了增加突变。年和冬半年的极端干湿事件以及夏半年极端湿润事件存在明显的27a左右的周期,而夏半年极端干旱事件存在17a左右的周期变换。(2)空间变化上,极端干旱事件在中部较为频发,东部相对较少;极端湿润事件在西部较为频发,而在东部和中部相对较少。(3)相对湿度、日最低气温、平均气温和平均风速是影响阿勒泰地区极端干湿事件变化的主要气象因子;极端干旱事件与PANI呈负相关,而极端湿润事件与PANI呈正相关。     

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。     

哈尔滨等几个城市气候变化的对比分析

应用距平分析和Morlet小波变换方法对哈尔滨、石家庄、武汉、广州等4个城市1951—2004年的年均气温和夏季降水进行了对比分析，结果发现，这4个城市：（1）近50多a来气温基本上都是呈逐渐升温趋势，升温幅度都在1℃以上，其中哈尔滨的气温年变化比其他3个城市剧烈；（2）气温年代际演变特征非常明显，存在10～25a尺度的变化，在20世纪80年代前期发生气候突变；（3）近50多a夏季降水变化趋势不太一致，在空间分布上表现为波列特征；（4）夏季降水年代际变化特征非常明显，都存在10a左右尺度变化；（5）降水变化趋势与气温变化趋势不一致。     

云南近46年降水与气温变化趋势的特征分析

利用云南1961-2007年降水与气温资料进行线性趋势分析和突变检验。结果表明,近46年来云南年均降水量是趋于减少的,其中夏季降水量减少较为明显,减少率为4.5 mm/10a,且夏季降水在1971年前后发生了由多到少的突变。从降水的季节变化特征及异常值统计结果来看,云南雨季平均降水量是趋于减少的,而干季平均降水量趋于增加;从降水的地域分布来看,滇南地区降水呈缓慢减少趋势;滇中降水呈缓慢减少后略升状态;滇西北降水呈略升趋势;滇东北降水为明显下降趋势。近46年云南年平均气温是升高的,从全省气温变化的季节特征及异常值统计结果来看,春夏秋冬四季增温都明显,但冬季气温增加最为显著,增加率为0.27℃/10a,冬季平均气温在1995年出现了一次由冷到暖的突变。滇中及以东地区的气温变化增暖趋势明显,滇西地区气温也为增暖的变化趋势。     

我国暴雨极端事件的气候变化特征

利用我国东部２５站４５ａ大一暴雨日数、暴雨日数、１ｄ最大降水量资料,分析了我国暴雨频数及一日最大降水强度时空分布特征．分析表明,８０年代后全国暴雨极端事件乎均趋势为：除华北外出现频数明显上升,强度增大．异常年份出现频数变化不明显．大暴雨频数存在１０ａ左右周期．     

气候变化条件下21世纪中国九大流域极端月降水量时空演变分析

基于广义极值分布(GEV)建立了极端降水统计模拟模型,以20 a一遇重现期定义极端降水事件,利用误差订正与空间分解方法(BCSD)降尺度后的耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的全球气候模式模拟及预估月降水数据,对中国九大流域未来21世纪极端月降水量时空变化进行了预估分析,同时评估了CMIP5数据(降尺度后)对中国区域极端降水事件的模拟效果,探讨了极端降水和平均降水之间的相关性特征。结果表明:CMIP5数据在中国区域模拟效果良好,基本能保证在一个较高的可信度水平;1901-2005年历史极端月降水量呈"东南多、西北少"的分布格局,未来21世纪上下半叶各流域极端月降水量分别表现出+3.2%~+12.8%和+7.7%~+24.7%不同程度的增长趋势,增强变化形成近似由西北往东南"高-低-高"的空间分布格局;未来情景模式假定的辐射强迫加剧了未来极端月降水量的增长变化,尤其表现在21世纪下半叶;极端降水和平均降水在未来变化方面,北部和中部流域基本保持正相关性,而南部东南诸河流域和珠江流域呈负相关性。     

中国黄土高原地区大雨频次演变特征

利用黄土高原40年降水资料,研究了该区域大雨以上降雨频数演变.结果表明:黄土高原地区大雨频次是自西北向东南逐渐增多;大雨频次存在减少趋势;小波分析表明大雨频数存在4～5年、8年左右和15年左右的周期振荡;大雨频数存在4个特征区域,各区变化幅度和时段明显不同.     

近50年北京地区主要灾害性天气事件变化趋势

应用1958-2008年逐日气象观测资料,对北京地区的几种主要灾害性天气事件进行了统计分析。结果表明:(1)各种灾害性天气事件的发生频率与强度均具较大的年际变化特征,高温事件的分布为双峰型结构,1990年代以来为高温多发期,年极端高温强度及连续高温日数均有增加的趋势,低温事件的变化趋势则正好相反;(2)强对流天气事件如暴雨、冰雹、雷暴日数的下降趋势不明显,但强度有减弱的迹象,大风、沙尘暴、大雾事件下降趋势明显;(3)北京年酸雨日数上升趋势明显,酸雨pH值的变化表明污染日趋严重;(4)北京气候变暖突变发生前后某些极端天气频率和强度表现出明显差异,其突变点相差1～2 a间隔,表明极端事件对于气候增暖变化需要一个响应过程。     

长三角地区台风危险性定量分析

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。     

基于标准化降水蒸散指数的华南干旱趋势研究

最近几年华南地区干旱频发,为探讨该地区的干旱趋势,用标准化降水蒸散指数(SPEI)和1961-2010年华南地区具有代表性的50个站点的月降水及月平均气温资料,分析了该地区近50年来的干旱趋势、干旱空间分布、极端干旱事件发生频次和干旱持续时间。结果表明,华南地区普遍存在干旱事实,最近10年是干旱最严重的10年,Mann-Kendall检验表明该地区平均SPEI指数从1998年开始突变;干旱化最严重的区域是海南岛、广西南部和西部地区,广东的干旱化趋势最轻。20世纪70年代干旱和极端干旱事件较少,其后明显增多,干旱持续时间也有所延长。由于该地区降水呈现弱增加趋势而温度升高显著,因此推测温度升高导致蒸散增加可能是华南地区干旱化的主要原因。另外,降水频次的减少和集中也是导致近来极端干旱事件增多的原因之一。SPEI指数较好地体现了气候变暖导致的干旱化趋势。     

超大跨度渡槽脉动风频率特性分析

贵州龙场渡槽是我国目前最大的拱跨渡槽,其脉动风频率特性分析对设计工作具有极其重要的指导作用。计算了龙场渡槽在有水、无水工况下的前20阶自振频率,分析了相应的振型;采用极值Ⅰ型概率分布函数,计算得到龙场渡槽所在地的50年一遇最大设计风速为17.6m/s;针对1986～2010年间的3次强风风速和50年一遇最大设计风速,计算了龙场渡槽所在地典型高程处的脉动风功率谱密度。研究表明:在同一高度,随着年平均最大风速的增加,功率谱密度最大值逐渐增大,其对应的频率也在增大;对于同一风速,随着高度的增加,功率谱密度的最大值逐渐增大,其对应的频率也在增大。通过比较龙场渡槽自振频率与脉动风功率谱密度显著值所对应的频率,认为龙场渡槽在上述风速下不会发生共振现象。     

浙江省梅汛期降水与洪涝灾害的长期变化

梅汛期降水是引发浙江省洪涝灾害的重要原因之一.首先,应用相关分析,对浙江省境内57个气象观测站29年来(1971-1999)梅汛期降水的空间分布特征进行了分析,论述了省内不同地区梅汛期降水的长期变化规律.分析发现,这一时期的梅汛期降水明显呈现缓慢增加的趋势,并有着6年和3-4年的显著周期,这说明梅汛期降水可能与ENSO存在着一定的联系.最后,探讨了梅汛期降水异常与洪涝灾害之间的关系.     

基于交叉谱分析的气象干旱与农业干旱滞后响应研究

为解决干旱问题、实现区域的早期干旱预测,该文对山东省区域应用交叉谱方法分析气象干旱与农业干旱之间的联系。首先,选取1982-2014年的NDVI和降水量日数据进行5 d平均,采用Savitzky-Golay滤波对NDVI时间序列重建;其次,根据山东省降水量的时空特征,将1 a划分湿润期和干旱期两个阶段;最后,采用NDVI和降水量的交叉谱分析,分别计算干旱期和湿润期的NDVI-降水量滞后响应时间及植被滞后时间空间分布,并探讨影响NDVI-降水量滞后时间的主要因素。结果表明:山东省降水量时空分布不均,由西北至东南方向逐渐增高,且降水量主要分布在5-9月份,占全年总降水量的78%;湿润期的NDVI与降水量多年平均相关系数(平均值为0.58)大于干旱期(平均值为0.40);干旱期的多年平均滞后时间处于11~15.5 d,湿润期的多年平均滞后时间处于15~21.5 d,湿润期的滞后时间高于干旱期的滞后时间,且山地丘陵的滞后时间长度低于平原区;干旱年,鲁西北平原的NDVI-降水量滞后时间较短,湿润年,鲁南和鲁中山地的NDVI-降水量滞后时间较短,且发现植被响应滞后时间与降水量在年时间序列上存在滞后0.16 a的显著相关性。气象干旱与农业干旱传播时间的研究,在实现对农业干旱短期预报的基础上,反映了不同区域植被的干旱脆弱性,有助于管理者对水资源做出及时、合理的调度。     

云南省Palmer旱度模式的建立——2010年干旱灾害特征分析

2010年春季云南省发生了特大干旱灾害,造成了严重的经济损失。按照Palmer旱度模式的思路,利用云南省的气象和土壤数据,建立了云南省的Palmer旱度模式。通过将计算得到的Palmer指数值与云南省的实际旱涝灾情历史记录进行对比,发现所建立的Palmer旱度模式能够较好地反映云南省的旱涝情况。基于该模式对2010年云南特大干旱灾害进行了特征分析,结果表明,此次干旱灾害是云南省30年来干旱变化过程中的一次突变。而且结果显示,在2010年的云南干旱灾害中,严重干旱地区整体呈现东西走向的空间分布,极端干旱地区主要分布在云南省的东南部。     

近50年江苏省夏季高温热浪的时空分布特征分析

根据江苏省1955-2007年7-9月逐日最高气温资料,分别以日最高气温≥35℃的高温天数、持续3d、5d的高温过程、平均最高气温为指标,建立了各站点的高温日数、高温强度的时间序列。分析发现,该省20世纪90年代中后期以来处于一个偏热期,苏州等城市近几年高温次数明显增加,而西南区域南京等城市夏季的最高气温则有下降趋势;同时,运用小波分析方法对该省高温时空分布的周期性进行了分析,结果表明,江苏省年平均最高温度变化中5～6a的周期振荡在各地区中反映得比较明显。