近48年来湘江流域极端降水事件特征分析

基于湘江流域44个气象站1960~2007年的逐日降水资料,将第95个百分位值定义为各台站极端降水事件的阈值。同时,采用线性回归、突变分析和相似系数等方法,分析了该流域极端降水事件的变化特征,研究了不同强度降水事件的时空分布特征。结果表明：湘江流域近48 a来极端降水事件的各指标（降水量、降水日、降水强度、降水指数、日最大降水量）均呈增加趋势。但在不同时期,极端降水事件表现了不同的变化趋势。1970s以前多大雨事件,1970s~1980s各类极端降水事件相对偏少,进入1990s开始明显增加,尤其是暴雨和大暴雨事件显著增多。此外,极端降水事件的分布还表现出明显的区域性特点：湘江上游多暴雨事件,中游多大雨事件,下游多大暴雨事件。
     

1961~2010年大渡河流域极端降水事件变化特征

基于大渡河流域1961~2010年逐日降水数据资料,运用Mann-Kendall非参数检验、Morlet小波分析法,分析了近50a来大渡河流域极端降水事件的时空变化特征。结果表明,大渡河流域的极端降水指数均呈现出相对稳定的波动增加;多年平均值均呈现出由西北向东南方向逐渐增多的分布特征,变化趋势的空间分布存在着区域差异:除强降水日数外,其他极端降水指数均呈现下游增加,上游减小的变化趋势,大渡河流域极端降水与年降水量变化趋势密切相关。大渡河流域各指数突变特征不一致,1d、5d最大降水量突变年集中在1974~1976年前后;强降水日数、极端降水量及极端强降水日数发生突变的年份分别为1984年、1979年及1977年,且突变后呈现明显的增大趋势。大渡河流域极端降水指数周期特征较复杂,但普遍存在5~10a的年际振荡周期和20~25a的年代际振荡周期,且25a是最强的主周期。     

河南省汛期极端降水事件分析

利用河南1961～2006年50个气象站台站汛期（6～8月份）逐日降水量资料,定义95%降水分位数为极端降水事件的阈值,建立不同站近46年汛期极端降水事件发生频次的时间序列。在此基础上采用趋势分析、最大熵谱分析等统计技术方法,对河南降水事件发生频次的空间分布及年际变化特点进行了分析。结果表明：空间变化上总体具有北多南少的特点,而且汛期降水量的比重与极端降水事件发生频次的高低存在着很好的一致性;空间分布上主要有全省一致型、西北 东南型、南阳盆地型和中部分布型等4种类型,其中全省一致分布型为最主要的空间模态;年际变化趋势各地有所不同,豫西、豫南区为减少趋势,而豫中、豫北、豫东和豫西南区表现为增加趋势,而且在振荡形态上各有同异,以2~8年和10年左右的年代际变化最为普遍。     

SPEI及SPI指数在滇西南地区干旱演变中的对比分析

以滇西南地区为研究区,计算出近53 a该区及周边44个气象站点标准化降水蒸散指数(SPEI)和标准化降水指数(SPI)。运用M-K突变检测和Morlet小波交换等方法,对滇西南地区两种指数对应下的4种类型季节连旱变化特征进行系统分析。结果表明:近53 a中,两种指数判定的同一时间尺度下的干旱事件次数和发生时间基本统一,4种类型季节连旱事件为12~14次,多存在并发性;4个季节连旱时段上两种指数均存在3 a左右显著周期变化;同一时段上,两种指数在趋势变化格局空间分布和变化程度上均存在着较大差异,4个时段上的干湿变化趋势也表现出SPEI呈变干趋势,SPI则变干、变湿各为一半的明显不同,这主要是由于期间研究区显著增温加剧了"降水量-蒸散"的水分平衡;与SPI相比,SPEI考虑了热量因子对潜在蒸散发的贡献,能较好地对气候变暖背景下研究区干旱进行刻画。     

近52年江西省汛期极端降水事件的时空变化

利用江西省1960~2011年汛期83个台站逐日降水资料,首先定义了不同台站的极端降水阈值,统计各站近52a逐年汛期极端降水事件的发生频次,进而分析其时空分布特征。结果表明:江西省极端降水量阈值的地域分布呈从西到东、从南到北递增的特征。江西汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态是主体一致性,同时存在北部与中南部反位相变化的差异。江西汛期极端降水事件发生频次具有较大的空间差异,可分为具有不同空间特征的5个主要区域。滑动t检验表明,Ⅰ区代表站玉山的极端降水事件在1976年后和1986年后分别发生了由偏多转为偏少和由偏少转为偏多的突变;Ⅱ区代表站永丰在1974年后和1984年后分别发生了由偏少转为偏多和由偏多到偏少的突变。通过最大熵谱分析表明,各分区以2~6a的年际变化周期最为普遍,其中Ⅴ区还存在13a的年代际变化周期。从气候因子分析看,前期5~6月和冬季赤道东太平洋海温对江西汛期极端降水事件存在显著影响。     

面向事件过程的长江流域极端降水时空变化特征

基于1961～2019年逐日降水格点数据,对长江流域偏前型、偏后型、均衡型和单日型极端降水时空变化特征进行分析。结果表明：(1)在变化过程上,1961～2019年,长江流域偏前型极端降水先增加后下降,偏后型、均衡型极端降水变化以平稳波动为主,单日型极端降水持续上升;(2)在空间格局上,长江流域偏前型、偏后型极端降水量呈现“东南高—西北低”的分布格局,均衡型极端降水高值区分布于金沙江、鄱阳湖流域,单日型极端降水空间特征表现为“中间高、两侧低”;(3)在影响因素上,长江流域及其子流域不同类型极端降水与两类厄尔尼诺(东部型-Ni1o 1+2区和中部型-Ni1o 3.4区)正相关占比为79.2%,且与Ni1o 1+2区的相关性高于Ni1o 3.4区;(4)1998年长江流域极端降水以偏前型为主导,7月20～26日偏前型极端降水事件为1998年夏季洪涝灾害的核心致灾因子。     

基于SPEI的云南中部区域干旱时空变化特征分析

利用云南中部地区1961~2010年逐月降水和气温资料,采用降水距平百分率和历史旱情资料验证了标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)在该地区的适用性,并采用Mann-kendall突变检验、Morlet小波和经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)等方法,分析了该地区干旱的时空演变特征,结果表明:(1)SPEI与降水距平百分率在时空上具有很好的相关性,验证了SPEI对降水变化的敏感性;(2)SPEI指数与历史旱情资料比较吻合,能够有效地反映云南中部区域的干旱特征;(3)年均SPEI呈波动下降趋势,干季SPEI降低趋势明显。年均SPEI存在着24a的主周期和9a的次周期,并于1977年发生了突变,此后开始降低,在整体上呈现出干旱化的趋势;(4)从SPEI的空间分布特征来看,其在整体上受大尺度气候系统的影响表现出一致的下降趋势,而在区域内部则表现出东南-西北(干热河谷)的反向结构差异。     

长江中下游夏季极端降水事件频次的统计降尺度模拟与预估

利用CMIP5三个耦合模式的历史模拟及不同情景预测结果、NCEP/NCAR再分析资料和长江中下游观测降水资料,采用统计降尺度方法对长江中下游夏季极端降水频次进行模拟和预估。首先,通过计算相关的方法,获取建立统计降尺度预测模型所需的预测因子。提取的预测因子同时满足既是观测环流要素场影响极端降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件;然后,结合挑选出的预测因子,利用多元线性回归方法建立长江中下游极端降水的统计降尺度预测模型,并对模型性能进行检验。交叉检验结果表明,此种统计降尺度方法能对过去长江中下游极端降水变化有较好的再现能力,且多个降尺度模型结果的集合能进一步提高降尺度方法的模拟技巧;最后,将建立的统计降尺度模型应用于CMIP5未来3种不同的排放情景来对极端降水进行未来预估,并对多模式结果进行集合。结果显示,统计降尺度模型预估未来几个年代际长江中下游夏季极端降水频次相对于1986~2005年呈增加趋势,21世纪中、后期高排放情景下极端降水频次增加幅度高于低排放情景。     

南盘江流域近30年季节性干旱时空分布特征

根据南盘江流域22个水文站、雨量站31 a（1979~2009年）的逐月降水资料,选用标准化降水指数（SPI）为研究指标,以11~3月为研究时段,统计近30 a来5个月时间尺度的干旱站次,分析南盘江流域季节性干旱特征;以11~3月5个月时间尺度的SPI多年平均值为指标,进行空间插值,分析南盘江流域干旱的空间分布特征。结果表明：（1）从年际上看,SPI总体上30 a来（1980~2009年）呈下降趋势,气象干旱加剧;从年代际上看,1995年以后气象干旱程度有加剧趋势;（2）南盘江流域各个地区都会发生不同程度的气象干旱,旱情总体上由南向北递增,东北部各站点11~3月的降水占全年的比例相对较小,流域内东北部干旱最严重;（3）南盘江流域冬春连旱较严重,应加强水利工程建设,为防旱、抗旱做好相应的准备措施     

两类ENSO事件对中国东部地区极端降水的影响

利用1979~2010年中国地区降水数据和IRESST全球海温数据,对比研究了东部型和中部型El Nio/La Nia事件成熟期至衰退期(冬季至次年夏季)对中国东部地区极端降水和一般降水的影响,进而揭示在两类ENSO事件影响中国东部地区降水时,极端降水和一般降水各自所占的比重。结果表明:极端降水在冬、春和夏季均占总降水量的1/2以上,其中冬季所占比重最高,夏季最低,而且长江以北比长江以南高。当两类ENSO事件发生时,中国东部地区极端降水异常空间分布特征与该地区总降水基本一致,而该地区一般降水异常分布特征则与总降水和极端降水显示出较大差别,表明两类ENSO事件均是主要通过影响极端降水异常来影响到我国东部地区的总降水异常分布。从两类ENSO事件对比来看,东部型ENSO对中国东部地区极端降水的影响要显著强于中部型ENSO,而且在各季节,两类ENSO事件影响下极端降水的空间分布特征也有所不同。在此基础上,分析了1979~2010年4次最强ENSO事件对于中国东部地区极端降水的影响,结果发现,最强ENSO事件对极端降水的影响也是远强于一般降水,而且极端降水异常分布特征与总降水异常基本一致,但是当最强ENSO事件发生时,中国东部地区极端降水和总降水的异常变化较一般ENSO事件更剧烈。     

长江流域极端降水过程事件的年内分布特征

使用长江流域142个站1960～2009年逐日降水量资料,通过定义度量极端降水过程时空聚集程度的参数--极端降水过程事件聚集度和聚集期,并采用主成分分析、Morlet小波分析方法,研究了长江流域极端降水过程事件的年内分布特征。结果表明：长江流域上游极端降水过程事件主要聚集在7月上旬,出现相对比较集中,且聚集度和聚集期年际变化小;中下游则主要聚集在5月中旬至6月下旬,出现比较分散,聚集度和聚集期年际变化相对较大。极端降水过程事件聚集度和聚集期的主要空间异常模态分别表现为东南与西北反向和南北反向的变化特征;其区域平均序列分别呈上升和下降趋势,并分别在13 a和10 a尺度上周期震荡明显,表明长江流域极端降水过程事件的发生有趋于集中和提早趋势     

华北平原的极端干旱事件与农村贫困:不同收入群体在适应措施采用及成效方面的差异北大核心CSCDCSSCI

日益严重的极端气候事件对农业生产脆弱性的影响逐渐加剧了农村贫困,作为粮食主产区的华北平原面临着极端气候事件对农业生产的严峻冲击,为此,实证分析了华北平原不同收入群体应对极端干旱事件的适应行为及极端干旱事件对其农业生产影响的差异,以期为政府制定应对气候变化的适应行为对策及精准扶贫政策提供依据。本文基于华北平原5省889个农户的1 663地块的实地调研数据,运用两阶段的思路构建计量经济模型进行分析研究,结果表明:(1)相比于较高收入群体,较低收入群体由于自身人力资本、社会资本及生产资产的劣势可能导致其显著减少了0.12次灌溉频次和降低了2.1%的概率去采用地面管道节水技术以应对极端干旱事件;(2)每增加1次的灌溉频次将平均挽回约21%的单产损失和采用地面管道节水技术相比于未采用也将挽回12%的单产损失;(3)相比于较高收入群体,低收入群体在面对极端干旱事件的冲击时显著地增加了约2%~3%小麦单产损失。基于此,在制定减少因灾致贫的贫困农户群体和预防农村贫困危机的政策时,要考虑极端气候事件的影响。具体而言,为了增强农户应对极端气候事件的适应能力,尤其对农村收入较低(贫困)群体,政府适应政策不要忽略农户人力资本、社会资本及生产资本等因素影响,这样才能更好地发挥政策的精准扶贫效果;在华北地区干旱化趋势明显的状况,加大推广灌溉和地面管道节水技术适应行为以减少极端干旱事件的潜在生产损失和减少贫困群体。     

气候变化移民:极端气候事件与适应——基于对2010年西南特大干旱农村人口迁移的调查

国际上对气候因素引致人口迁移的直接关联性和重要程度一直存在争议.2010年我国西南地区遭受的特大千旱给探索极端气候事件和气候变化移民之间的复杂关系提供了研究背景.在此特大干旱影晌下,当地农村居民是否、以及怎样采用迁移的方式来应对?本文以2010年8-9月在受灾严重的云南省昆明市寻甸县所进行的田野调查为基础,揭示了特大干旱背景下当地农村人口的迁移行为及特征.调研结果表明在所调查的村组并未因此极端气候事件而引起大规模的气候变化移民活动,无论是暂时的还是永久的.为了解释灾后当地农村人口的迁移选择,本文引入“气候变化一人口迁移响应”的基本理论框架模型,考虑公共和私人两个层面的作用,对当地政府、村集体和农户自身的灾后适应行为进行深入分析和效果评价.结果表明在公共层面的各类帮扶和救助下,农户自身亦采取了多样化的适应措施,两个层面适应行为的共同作用缓解了特大干旱给农户生计带来的压力,使得农户家庭成员的迁移并不成为必须的选择.     

基于Paircopula函数和标准化径流指数的水文干旱频率分析——以南盘江流域为例

选取南盘江流域3个水文站52 a（1961~2012年）的逐月径流资料,联合两个相邻站点,分别计算标准化径流指数（SSFI）,运用游程理论识别52 a来不同站点干旱特征,并用Pair copula函数计算不同站点的联合重现期。结果表明：（1）52 a来3个站点干旱特征值的最大值都出现在2011~2012年;从单个站点看,52 a来沾益站的干旱次数、最大干旱历时、最大干旱烈度均大于高谷马站和江边街站,最大干旱峰值出现在江边街站;从联合站点看,中游以上高谷马站和沾益站的干旱特征值均大于中游以下高谷马站和江边街站,3个站点联合识别的干旱特征值大于中下游站点联合识别干旱特征值,小于中上游站点联合识别干旱特征值,上游干旱更严重;（2）Frank Pair copula函数的RMSE、AIC和BIC值最小,拟合程度最高,适合运用于南盘江流域干旱频率分析中;（3）运用Frank Pair copula函数计算得到3个水文站点2009~2012年的连续干旱重现期都在100~200 a,是52 a来最严重的一次干旱