长江三角洲近50年来极端降水事件的时空变化特征研究

论文总字数：16062字

目 录

1 引言 3

2 国内外研究进展 3

2.1 基于百分位阈值法研究极端降水事件 3

2.2 基于模型研究极端降水事件 4

2.3 基于对降水量非均匀性分配研究极端降水事件 4

3 数据来源与研究方法 4

3.1 研究区概况 5

3.2 数据来源 5

3.3 研究方法 5

3.3.1 百分位阈值法 5

3.3.2 反距离加权插值法 6

3.3.3 Mann-Kendall突变检验法 6

4 研究区极端降水事件时空分布特征分析 7

4.1 极端降水事件时间分异特征研究 7

4.1.1 极端降水总量时间分异特征 7

4.1.2 极端降水日数时间分异特征 8

4.1.3 年最大日降水量时间分异特征 10

4.1.4 极端降水比率时间分异特征 10

4.2 极端降水事件空间分异特征研究 11

4.2.1 极端降水阈值空间分异特征 11

4.2.2 极端降水总量空间分异特征 12

4.2.3 极端降水日数空间分异特征 12

4.2.4 年最大日降水量空间分异特征 13

4.2.5 极端降水比率空间分异特征 13

5 结论 14

6 讨论 15

参考文献 16

致谢 18

长江三角洲近50年来极端降水事件的时空变化特征研究

王海洋

,China

Abstract:Global climate warming, extreme precipitation events occur frequently, has attracted wide attention from all walks of life. Based on the daily precipitation data of 31 sites in the Yangtze River Delta region from 1961 to 2010, the extreme precipitation events were defined by the percentile threshold method. Linear precipitation analysis was carried out by linear trend analysis and ArcGIS inverse distance weighted interpolation method by Mann-Kendall mutation test. Index analysis of the Yangtze River Delta region in recent 50 years of extreme precipitation events of the temporal and spatial changes in the law. The results show that the threshold of extreme precipitation events has a significant upward trend along the north - south direction, and the fluctuation range of the overall rate of change is smaller. The total precipitation is similar to the temporal and spatial variation of the number of extreme precipitation days, and the overall distribution is more uniform, but the change is more obvious in the southern part of the Yangtze River Delta. The annual maximum precipitation in the extreme precipitation event showed a more uniform distribution, and the upward trend in recent years was obvious. Extreme precipitation ratios vary slightly in the central region of the Yangtze River Delta and vary greatly in the northern and southern regions.

Key words：Extreme precipitation; Yangtze River Delta; temporal change; percentile threshold variation

1 引言

IPCC（政府间气候变化专门委员会）已经发表过5次正式的“气候变迁评估报告”，指出了气候变化对经济、生活可能产生的影响，提供了如何适应和降低的相关对策。IPCC第3次评估报告(TAR)（2001） 指出^［1］，20世纪（1901—2000年）全球平均地表温度升高约0.6℃（0.4-0.8 ℃），比第2次报告（SAR）（1995）高出0.15 ℃。第4次评估报告（AR4）^［2］（2007）指出1906—2005年全球地表温度升高了约0.74℃（0.56-0.92℃），并且在第4次报告中预言，在21世纪，极端事件在全球气候变暖的条件下将变得更加频繁和强烈，并指出在接下来的两、三年是决定我们未来的关键时刻。

随着长江三角洲地区近年来工业化和城市化快速发展，经济发展水平提高，极端降水事件造成的经济损失呈增加的趋势，一般情况下，经济越发达的地区，极端降水造成的经济损失越严重。极端降水事件的负面影响不止体现在经济方面，在生活、生态环境、水文气候等方面造成的损失也不容忽视。因此，深入研究长江三角洲地区极端降水事件的变化特征，预估其演变趋势，分析其产生原因，掌握其变化规律，有利于保护生态环境，有利于该地区经济的可持续发展，有利于当地的生产生活。

长江三角洲地区的极端降水事件已经成为政府和公众最为关注的极端事件之一，也是政府防灾抗灾的重点。本文将持续关注这一热点事件，以逐日降水数据为基础，利用百分位阈值法定义极端降水事件的阈值和指数，从而较为客观地探讨长江三角洲极端降水事件的时空变化特征，为长江流域的生态环境保护提供科学参考，为政府进行防灾救灾和经济可持续发展助力。

2 国内外研究进展

极端气候事件的频繁发生已经引起了各界的广泛关注，国内外许多专家学者通过不同的方式对不同区域的极端气候事件之一的极端降水事件进行了研究。

2.1基于百分位阈值法研究极端降水事件

阈值有绝对阈值法和百分位阈值法。绝对阈值法局限于地域范围，而百分位阈值法就更适用于研究大范围内的极端降水事件。国外学者深入研究了黑海西海岸^[3]、美国^[4]、摩洛哥^[5]、加拿大^[6]等地区的极端降水事件。Karl^[7]等通过百分位阈值法定义的极端降水指数来分析探讨美国极端降水的变化特征，Karl的研究方法和结果对极端降水事件的研究进展起到推进的作用。在国内，翟盘茂等^[8]最先利用百分位阈值法定义了极端降水事件并进行研究，研究结果显示，近50年来，我国降水强度普遍呈上升趋势，降水日数除了西北地区以外，其他大部分地区均显著减小。刘学华等^[9] 基于百分位阈值法定义了极端气候指数，通过研究这些指数的变化特征，发现近40年来我国年降水量、中等雨日指数、强降水日指数以及强降水比率的线性变化均呈现上升趋势。杨金虎等^[10]在对中国1955-2004年极端降水事件的时空分布特征的研究中，根据百分比阈值法定义不同台站的极端降水指数，结果表明，中国极端降水事件在时间和空间上存在差异。罗梦森等^[11]利用南京站1951—2010年的逐日降水数据，结合百分位法以及正态变换法，研究出确定区域内极端降水事件阈值的最适合方法。张小明等^[12]在对甘肃省1960-2006年的极端降水事件的研究中，基于该省59个气象站点的逐日降水数据，采用百分位阈值法对极端降水指数进行定义分析，统计分析发现甘肃省夏季年极端降水量存在一致性异常分布。薛联青等^[13]基于百分位法确定洞庭湖全流域极端降水事件的阈值，统计出全流域1961-2009年的极端降水频数，解决了因物理量的区域性而导致全局分析不准确的问题，对洞庭湖流域极端事件研究具有重要意义。

2.2基于模型研究极端降水事件

极端气候事件因气候要素的特性而呈现不同的分布特征，一些学者发现可以通过建立分布模型进行更全面的研究。肖卉等 ^[14] 基于江苏省内1961-2000年的逐日降水数据，建立了省内日最大降水的概率分布模式，通过分析出现极端降水的时空特征，表明皮尔逊III型分布模式对大暴雨的分布情况能够进行较为全面的分析概括。丁裕国^[15]通过研究逐年日降水极值的原始分布特征，建立了GAMMA 分布通用模型，可用于研究各地任意时段和月份的降水量分布特征，更好的反映出极端降水的气候要素的分布规律。陈昌春等^[16]在对江西省近46年极端降水的时空分布研究中，通过RClimDex模型得到江西省各极端降水指数的时空变化特征，得出江西省极端降水事件的各项指数变化和分布的特征，发现除持续干燥指数外，各降水指数均呈增加趋势。王寻等^[17]为更精确的对极端降水事件的趋势研究，采用组合预测的方法，建立组合预测模型对江西省的极端降水量的趋势特征进行分析预估，研究发现，该模型的预估精度高，能更好的分析极端降水事件的前兆和预估事件的发生，为防洪抗洪提供科学性的参考依据。

2.3 基于对降水量非均匀性分配研究极端降水事件

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