江淮地区极值降水发生时间的时空特征

论文总字数：15466字

目 录

摘要 I

Abstract: II

1引言 3

2研究资料与方法 4

2.1资料数据 4

2.2圆形统计方法 5

2.2 EOF方法 6

3结果与分析 7

3.1时间特征分析 7

3.2 空间特征分析 10

3.3 EOF分析 12

4结论与展望 13

4.1结论 13

4.2展望 14

参考文献 14

致谢 16

江淮流域1960-2014年极端降水发生时间的时空特征

龙彦羲

，China

Abstract: Using the daily precipitation data of 66 stations with relatively uniform distribution in the Yangtze-Huai River basin, the spatial-temporal characteristics of extreme precipitation occurrence time from 1960 to 2014 were studied by means of linear trend, circular statistics and EOF analysis.The main results are as follows: (1)The occurrence timing of extreme precipitation in theYangtze-Huai River Basin mainly concentrates in late June and early July, and shows obvious interannual oscillation. The occurrence timing of extreme precipitation in the basin shows an advancing trend, but does not reach 0.05 significant level.(2)Occurrence timing of extreme precipitation is gradually postponed from southwest to northeast in space, and most of the sites show a slightly advancing linear trend ; the spatial distribution is relevant to the changes of Meiyu and typhoon, while the advancing trend may be due to the fact that the main rain belt has been moving northward since the 1990s.(3)The EOF analysis of occurrence timing of extreme precipitation indicates:The typical field in the first modal space is in the "Northwest-Southeast" counter-phase distribution; the second modal space typical field is in the "South-North cross-type" counter-phase distribution.

Key words: extreme precipitation; occurrence timing; circular statistics; EOF analysis

1．引言

《京都议定书》和《巴黎协定》中，全球变暖已成为各国政府和人民的共识，也是全世界所要共同努力、积极应对的气候与气象变化问题。气候平均态是描述气候变化的常用方法，但相较于气候平均态，极端降水事件对气候变化的影响就愈加敏感^[1]，能体现气候在较小时间尺度上的变化。在全球变暖的现状下，极端降水事件的发生频率和强度均有上升趋向，近几十年来全球极端降水的变化已经验证了该结论，并且未来极端降水可能会继续以这种趋势发展^[2]。在农业、渔业、生态环境建设等方面，极端降水都易对其造成重大的影响，甚至严重时还关乎人类的生命和财产安全。2013年IPCC第一工作组的第五次评估报告中指出，最近的 3 个 10 年比1850 年以来的任何一个10年都偏暖。有研究表示，降水量时空分布发生明显变异，是由于温室气体过度排放导致地表温度提高而导致的。也有观测研究表示，发生在我国的极端强降水的平均强度逐步上升，极端降水时间也越来越多。很多国内外的学者对这一现象投入了关注，并进行大量相关的研究。研究表明，随着全球气候变暖，我国不同地域的极端降水有着明显不同的变化特征， 因此加强区域及流域降水特征的研究，对于气候灾害的监测和预防具有十分重要的意义。导致洪涝灾害的两个重要指标分别是：极端降水的频率和极端降水的极端降水强度变化。我国东部地区相对于其他地区来说，比较容易发生大范围的洪涝灾害，其中最为显著的是江淮地区，而引起这一现象的原因是我国受东亚季风的影响。长江流域当受到丰梅和厄尔尼诺的影响时，会在该区域产生区域性的大洪水。在进入2000年以后，6-8月是江淮流域多雨带常常出现的时间，在2007年、2010年以及2012年这三年中，都出现了区域性的大暴雨，这个居住在该地区的人民带来了很多灾害性影响。当前，国内专家学者主要从频率、强度等方面对极端降水事件展开了深入的研究，得到了大量有意义的结论。任国玉^[4]等分析了1956-2013年全国降水指标的趋势变化，结果表明全年平均暴雨量、日数有较显著上升，暴雨强度无明显变化。余敦先^[5]等研究表明1960-2009年淮河流域最大日降水事件发生年份大多集中于1960s~1970s，且以汛期居多，最大日降水量随年份呈现上升趋势。陆志刚^[6]等发现1960-2008年淮河流域降水事件有向极端化发展的倾向。然而，国内关于极端降水发生时间方面的研究较少。李建^[7]等分析了我国5年一遇极端降水发生时间的季节特征，认为不同地区极端降水具有不同的季节性特征。顾西辉^[8]等分析发现中国极端降水发生时间在中南部呈明显上升趋势，其余区域趋势不明显。此外，相似的还有极端降水集中期和集中度的研究。杨金虎^[9]等通过EOF、小波分析等方法研究了我国西北地区极端降水事件集中度和集中期的时空特征。顾万龙^[10]等对1961-2005年淮河流域降水量年内分配变化规律进行了分析，认为年内降水集中期，空间上从南向北逐渐推后，时间上降水集中期与主汛期时间一致。

国外学者不仅在极端降水的频率和强度方面开展了广泛的研究，同时还在其发生时间方面进行深入的探讨。国外研究极端降水或洪水发生时间的方法，主要有两类。第一类，运用圆形统计等方法来量化极端降水或洪水发生时间，寻找其规律。Merz^[11]等分析了径流和降水的季节性，依据该季节性分析洪水的发生过程，并用于洪水一致区的划分。Koutroulis^[12]等用圆形统计来描述克里特岛的洪水季节性，发现洪水事件与日降水最大值的季节性非常一致。第二类，用某些极值统计模拟方法来模拟识别极值降水在发生频率或强度方面的季节性变化。Mari[13]等和Maraun^[14]等分别采用单变量和多变量GEV模型分析英国极值降水的季节性。Fowler和Kilsby^[15]则采用POT模型结合地区频率分析的方法分析季节和年极值降水的变化。

鉴于江淮流域极端降水强度和频率方面的研究比较翔实，然而其发生时间方面的研究尚未展开，本文通过圆形统计、线性趋势、相关分析、EOF分析等方法分析该流域极端降水发生时间的时空演变情况，同时探究其影响因素，为江淮流域防洪减灾工作提供一定的参考。

1. 研究资料与方法

2.1资料数据

在消除台站搬移、通过均一性检查和严格质量控制基础上 ，选取江淮区域 (28°-34°N，110°-122°E）66个气象站逐日降水资料进行分析 ，其站点空间分布如图1所示。由图可见 ，选取的站点分布均匀 ，具备较好的代表性 ，它包括了江淮地区7个省的大部地区，即江苏、安徽、浙江、湖北 、河南、江西的大部。

本文采用数据均来自于中国气象科学数据共享网（http://cdc. cma.gov.cn）依文献，选择28°-34°N，110°-122°E范围内的站点代表江淮流域。选择该流域1960~2014年66个分布均匀、无缺测情况的站点,利用逐日降水资料,确定极端降水指数，并提取得到极端降水的发生时间（一年之中的发生时间，以1月1日为第1天, 第365或366天为最后一天，即Julian day ）。

图1 江淮流域66个气象站点分布图

Fig.1 The location of precipitation stations in Yangtze-Huai River basin

2.2圆形统计方法

因为极端降水发生时间具备很强的离散特征，所以本文采用圆形统计的方法处理发生时间数据。圆形统计方法是用于处理角度（周期性）资料的一类分析方法，日期（一年中的日数）也可以通过适当的转换变为角度资料进行处理。变换公式如下：

(1)

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