极端降水事件的时空变异金沙江流域,中国西南部

文摘

极端气候吸引了广泛关注的威胁自然环境和人类社会。基于测量每日降水从1963年到2016年的四个亚区金沙江流域(JRB),四个极端降水指数由专家团队开发对气候变化检测和指数(ETCCDI)是用来评估极端降水事件的时空变化。结果显示如下:(1)马克斯为期一天的沉淀量(RX1day),最大连续五天的沉淀量(RX5day),沉淀在非常潮湿的日子(R95p)和暴雨天(R10mm)显示的数量增加的趋势四个亚区除了R10mm的衰落和midsouthern RX5day东南部。极端降水已变得更加强烈和频繁的在JRB的大部分地区。(2)在空间,四个极端降水指数从西北向东南缓慢增加。极端降水的时间趋势表现出极大的空间变异性。值得注意的是,在高海拔地区极端降水增加明显。(3)极端降水的突变在西北,midsouthern,东南部主要出现在1990年代末和2000年代。midnorthern,突变主要发生在1980年代末。这项研究是有意义的区域在JRB认识气候变化和灾害预防。

1。介绍

极端降水事件是重要的指标来衡量的降水强度和频率对气候变化非常敏感(1]。全球变暖,大气中水分含量的增加,和表面蒸散加速水循环,加强极端降水事件(2- - - - - -6]。生态环境是非常重要的,人们的生命和财产安全,国民经济理解极端降水事件的变化规律(7- - - - - -9]。极端降水的发生对一个地区的人可能会导致灾难。近年来,不少极端降水事件的发生在中国造成了严重的人员伤亡和财产损失。例如,1998年,长江流域极端洪水造成的极端降水事件夺去了数千人的生命,造成数十亿元的经济损失。2017年6月24日,灾难性滑坡摧毁了四川聚村长期极端降水的影响下,83人死于该滑坡活动(10,11]。

全球极端降水的趋势更湿润贯穿整个20世纪(12]。格里菲斯和布拉德利发现极端降水增加在北美在1926 - 2000 (13]。极端降水事件提出了巨大的地区差异的影响在南美洲由于大规模事件(6]。在亚洲,每日极端降水事件的频率和强度增加在菲律宾期间(1951 - 201014]。在过去的三十年里,印度各地降水表现出下降的趋势(15极端降水事件),但增加了在一些地区(16,17]。Almazroui和赛义德发现,模拟降水极端事件相关的积累(RR > 99)有增加的趋势,极端降水事件的贡献累积降水增强在阿拉伯半岛(18]。与全球趋势类似,在中国极端降水事件越来越多,有巨大的地区差异19- - - - - -24]。有必要调查极端降水事件的时空变化在区域范围内。

的长江流域的一部分,金沙江流域(JRB)的特点是复杂地形、脆弱的生态系统,和不发达25]。这个地区是一个重要的区域水利水电开发,而气候变化极大地影响了社会经济发展和生态系统26- - - - - -29日]。先前的研究发现,该地区降水分布不均匀的空间和时间尺度。在JRB王等人发现,降水略有增加,无关紧要的和温度显示倾向于温暖30.- - - - - -32]。连续多日的极端降水的增加趋势被发现在20 - 50年重现期2020 - 2050年期间在JRB的全球大气环流模型(27]。然而,大多数以前的研究只关注年度和降水的季节性特征在JRB和地区极端降水变化在长江流域33,34];很少有研究认为整个JRB作为研究区域,全面分析极端降水事件的时空变化。

本研究调查了极端降水事件的时空变化在JRB基于日常降水在1963 - 2016年和提供了一个观察到的极端降水的详细评估。这样的研究将有助于减少灾难的风险提供科学参考在JRB和地区极端降水对全球气候变化的反应。本文的其余部分的结构如下:研究区降水和日常数据部分中描述2;部分3提出了分析技术和方法;结果提出了部分4;讨论和结论部分5。

2。研究区域与数据

2.1。研究区域

金沙江流域(JRB 24°36′N-35°44′N, 90°30′E - 105°15′E),最高级的长江流域的一部分,位于中国西南部(图1)。它有一个4.7×10的分水岭⁵公里²和山脉覆盖大多数盆地。河道穿过青海、云南、四川、西藏自治区。JRB主要是由青藏高原、云贵高原、四川盆地。海拔增加从东南约249米到6575米西北部。JRB包含多样的气候模式,包括许多类型的季风和一个典型的高原气候。降水的时空变化呈现独特的区域特征,由于当地海拔和气候条件的差异。

2.2。极端降水事件的数据和指标

24个测量站的逐日降水数据在JRB提供了从1963年到2016年,中国气象数据服务中心由国家气象信息中心(http://data.cma.cn/)。数据已经被中国气象数据服务中心的质量控制程序。线性回归方法是用来插入值从邻站小缺失的数据。一些气象监测站是列在表的信息1。气象监测站分布在盆地如图1在太空和可以描述降水特征。分区域平均降水量数据通过算术平均的方法。降水时间序列生成54年(1963 - 2016)在24站是足够长的时间来得出结论从统计学的观点。90米分辨率数字高程模型数据下载中国地理空间数据云的,通过访问http://www.gscloud.cn/。

一组气候指标推荐和开发的专家团队在气候变化检测和指数(ETCCDI,http://etccdi.pacificclimate.org/indices.shtml)已被广泛用于研究特征和气候变化35- - - - - -39]。四个指标被全面分析本研究极端降水事件(表2)。最大单日沉淀量(RX1day)和马克斯连续五天的沉淀量(RX5day)洪水产生的两个重要指标(40]。降水在非常潮湿的日子(R95p)是一个百分比表示指标和占20 - 40%的年度总降水在JRB所有电台。RX1day、RX5day R95p强度三个指标。的沉重的降水天数(R10mm)被选中来分析极端降水的频率。

3所示。方法

3.1。旋转经验正交函数分析

经验正交函数分解(EOF)分析是一种基于正交基函数的信号或数据集从数据决定。这是一个有效的方法把时空领域分成两个空间、时间和广泛应用于气象与气候学的研究(33,41,42]。EOF的输出方法包括时间系数(pc)、空间格局(EOF),特征值,和其他人。然而,获得的模式不是身体有意义的由于空间和时间的正交性。为了克服EOF的局限性,最大方差法的方法被用来获得旋转EOF (43,44]。旋转经验正交函数(REOF)放松空间的正交性模式和收益率局部结构。REOF擅长划分气候模式(45]。在这项研究中,获得了区域化分布的载荷。

3.2。估计趋势

可测试是一个传播变为免费rank-based方法(46,47),利用常规趋势检测水文和气象时间序列(16,48,49]。然而,一些时间序列的序列相关性,这可能会导致错误结论的可测试。因此,趋势免费prewhitening可(TFPW-MK)是用来去除相关性(50,51]。如果有hydroclimatic时间序列的线性趋势,趋势的大小可以使用非参数估计森的斜率方法(52- - - - - -54]。

3.3。突然变化的试验方法

极端降水可能具有很强的时空异质性;突然极端降水变化使用三个突变测试方法进行了分析,包括有序聚类方法(OCM),佩蒂特是测试和Mann-Kendall突变测试。检测突变可以帮助分析时间序列的趋势(55]。

3.3.1。有序聚类方法

有序聚类方法是一种有效的方法来估计最可能的突变点的时间序列统计分析(56]。这个方法的基本思想是要找到一个时间点,将时间序列划分为两个子序列和序列的偏差的平方的总和最小和子序列之间的偏差的平方的总和最大(57]。

3.3.2。佩蒂特是测试

佩蒂特测试是一种非参数方法不需要考虑变量的分布类型。它是基于Mann-Whitney两个示例测试。这个方法可以检测是否有变化点和发现的位置变化点(58]。如果该值近似概率, ,小于0.05,然后点被认为是具有统计学意义的变化。

3.3.3。Mann-Kendall突变试验

Mann-Kendall突变的方法似乎是一个合适的方法,分析突变和一直在常用时间序列如河流、降水、和水的质量。如果曲线的两个Mann-Kendall突变测试(佛罗里达大学的统计数据_k和UD_k)交叉点和点发生在置信区间内,十字架上点可以被视为重要的突变点(59]。

4所示。结果

4.1。降水特性和区域化

受季风影响的活动和地形,JRB的降水分布不均,从西北到东南逐渐增加。多年平均年降水量293 - 1135毫米不等的24台。单向方差分析(ANOVA)测试是应用比较年度总降水(ATP)站。结果表明,差异显著( )。极端降水的区划研究,有助于深入地理解的空间差异。据我们所知,没有区域化研究专门为降水在金沙江流域已经完成。

考虑极端降水指数之间的密切相关性和年度总降水(表3),EOF、REOF分析应用于分区研究区根据年度总降水。第一个7 eof一起代表了总方差的80%,和第一个4 eof一起代表了总方差的68%(表4)。前4的eof捕获超过60%的总变化表明,空间格局的复杂性在金沙江流域降水在很大程度上也可以解释为少量的空间结构。“小石子测试”是用来确定重要的正交函数的数量(60]。前四个特征值也分开。第一个四个eof保留使用最大方差法方法是旋转。获得的空间领域是由逆距离加权插值与GIS技术。图2显示字段的分布的前四REOFs年度总在JRB降水。基于这些高负荷的分布特征向量(轮廓的绝对值等于或大于0.5),四个亚区区域降水的变化在JRB识别(图1)。

4.2。极端降水事件的时空变化

时间变化的极端降水指数TFPW-MK测试和森的斜率在表总结了四个区域5。最大单日沉淀量(RX1day)和降水在非常潮湿的日子(R95p)的所有四个区域增加RX1day四类地区(东南部)和R95p我(西北)达到了显著水平(α= 0.05)。趋势的大小RX1day增加从上游流域盆地低。这可能与不均匀沉淀在JRB从西北到东南逐渐增加。第四R95p增加更多的地区比其他三个地区;R95p地区II (midnorthern)只显示略有增加的趋势的速度0.35毫米/十年。最大连续五天的降水(RX5day)地区增加了不重要的我,II, III和IV和减少无意义的地区(midsouthern)。的沉重的降水天数(R10mm)地区显示上升趋势,II, III和斜坡的0.55,0.12,和0.22 d /十年,分别的地区我达到了显著水平(α= 0.05)。下降趋势检测R10mm四类。

此外,站显示的百分比增加和减少的趋势在JRB每个极端降水指数计算和绘制在图3。大部分的站在RX1day经验的增加,R95p, R10mm虽然一些趋势显著。大约63%的电台RX1day有增加的趋势,这个指数17%的电台拥有最大的意义显著增加。R95p, 71%的电台有增加趋势,但只有约13%的这些趋势显著;29%的电台R95p递减趋势。R95p拥有最大的电台显示百分比增加趋势。58%的电台显示R10mm只有8%被显著的增加趋势,和42%的电台显示在这个指数递减的趋势。这些表明极端降水事件变得更加强烈和频繁的在研究期间。至于RX5day,电台的百分比显示增长趋势和下降趋势是非常平等的。

4.3。极端降水事件的空间变化

4.3.1。极端降水指数

四个指标的空间分布见图4。RX1day、RX5day R95p, R10mm共享类似的空间格局,从西北到东南逐渐增加(数据4(一)- - - - - -4 (d))。例如,RX1day多样的年度价值较低的值从20.4到82.0毫米上盆地和更高的值较低的盆地,也是在一项研究中发现(61年]。每个极端降水指数的平均值计算每个区域(表6)。最大的平均值为所有四个指标出现在第四区和最小平均值出现在我的地区。

4.3.2。十年极端降水指数的趋势

TFPW-MK测试和森的斜率是用来调查每个索引的空间变化的变化趋势的个人电台。图5给了极端降水的年代际变化趋势的空间分布在JRB指数。大约63%的电台RX1day表现出上升趋势有四个显著站(α=低盆地(图0.05)5(一个))。RX5day的变化趋势是空间异构(图5 (b))。有一些地区差异R95p和R10mm变化趋势的空间分布。R95p,上下盆地是由越来越有三站在统计上显著的趋势(图5 (c))。盆地,中间站的数量显示增加趋势几乎是等于站与减少的趋势。R10mm,上部和中部盆地是由不断增加的趋势,而较低的盆地主要是一个下降的趋势。总之,极端降水指数的趋势在JRB表现出极大的空间变异性。大部分地区RX1 JRB显示增加的R90p, R10mm。

4.4。突变分析

极端降水事件的突变分析由有序聚类分析,佩蒂特测试和Mann-Kendall突变测试。图6显示命令的诊断图聚类分析和Mann-Kendall突变测试在JRB RX1day为四个亚区。在地区RX1day的突然改变,我发现2007年的数字6(一)和6 (b))。在第二区域中,增加RX1day的转折点发生在1978年(数字6 (c)和6 (d))。从图6 (e)在1984年和1996年,最有可能改变点被有序聚类分析发现。在图6 (f)、超滤和UD统计曲线只有一个交点在1984年。尽管诊断结果是不同的,它更适合作为1984年的地区三世的突然改变。增加第四RX1在地区的转折点发生在1997年(数据6 (g)和6 (h))。

表7突变分析的结果显示极端降水指数的时间序列的四个条件。从表7可以看到,它在地区极端降水指数的突变主要出现在2007年。在第二区域中,RX1day突然在1978年发生了变化和RX5day R95p突然在1989年发生了变化;没有为RX10mm突变点。第三区域,突然变化的极端降水指数更有可能发生在1984年,1997年和2002年。第四区域,RX1day R95p突然在1997年发生了变化;RX5day和R10mm没有突变点在这个地区。

5。讨论和结论

人类和自然环境很容易受到极端气候的影响。极端气候的影响对社会和自然环境是增加全球变暖背景下7,25,62年,63年]。金沙江流域对气候变化高度敏感由于其地理、生态和社会背景。这项研究调查了四个极端降水的时空变化等指标最大单日沉淀量(RX1day),最大连续五天的沉淀量(RX5day),沉淀在非常潮湿的日子(R95p)和暴雨天的数量(R10mm)在金沙江流域。这将有利于评估极端降水的变化区域的规模和管理和减轻自然灾害。

基于日常降水记录24个气象站1963 - 2016年期间,金沙江流域划分为四个亚区使用旋转经验正交函数分析(REOF)和四个极端降水指数选择分析极端降水事件的时空变化在中国西南部金沙江流域。RX5day,结果表明,RX1day R95p, R10mm增加趋势四个亚区,除了R10mm减少东南部地区(IV)和RX5day减少midsouthern III(地区)。增加RX1day RX5day可能增加地区洪水的风险这两个指标在很大程度上代表了强降水事件发生在很短的时间内(40,64年]。金沙江流域位于中高档海拔地区有很高的风险遭受夏季洪水由于极端降水,这常常发生在次生灾害如滑坡、泥石流、水土流失(65年- - - - - -67年]。JRB发病率高的地区的泥石流;在中国大约13%的泥石流灾害发生在这里(29日]。因为在JRB极端降水指数的值很低,他们的绝对增加数量并不大。增加RX1day东南部和增加R95p R10mm西北部是统计学意义(α= 0.05)。因此,极端降水在东北我(地区)和midnorthern(地区II)增加强度和频率以及强大的变暖趋势在极端温度(32]。midsouthern,极端降水R10mm增加在这一地区变得更加频繁。极端降水强度的增加而减少的频率在东南部。极端降水事件的总体增长趋势JRB先前的研究中也发现了(19,33,61年]。降水和融雪水资源的主要来源在金沙江流域。极端降水的变化可能会影响该地区水资源管理(68年]。

极端降水指数都共享一个相似的空间格局,从西北向东南缓慢增加的趋势。交互错综复杂的地形和复杂的气候中扮演着重要的角色在决定这个地区极端降水事件的分布(69年]。十年极端降水指数趋势证明了大型空间可变性在JRB,但极端降水强度和频率明显增加在高海拔地区。在高海拔地区极端降水的增加是由于印度次大陆北部的气旋活动将水分青藏高原结合地形的气流解除(70年]。最近的研究表明,极端降水与高程的变化(38,71年]。极端降水有重要影响的时空变化特性的过程(72年- - - - - -74年]。因此,决策者们需要意识到空间异质性和极端降水事件的特征差异。

极端降水指数的变化点西北部主要发生在2007年。RX1day突然在1978年发生了变化和RX5day R95p midnorthern突然在1989年发生了变化。极端降水指数的突变点midsouthern和东南部主要出现在1997年和2002年。在1980年代突然改变可能与异常的变化水蒸汽运输在热带印度洋Ocean-western太平洋在1980年代中期75年]。高等人表示,绝大多数的中国极端降水指数在季风区域显示一些暂时的突然变化在1990年代恰逢厄尔尼诺-南方涛动的突然变化,印度洋偶极子,大西洋数十年振荡这一时期(24]。谢等人发现,在中国西南地区的中心区域降水时间序列显示突然减少约2002 - 2008年,2007年被符合突然减少在印度夏季风(56]。

全球极端降水表现出广泛的增加趋势,已严重影响人类生活和社会发展(12- - - - - -14,36]。然而,极端降水事件有很大的地区差异。这项研究提供了一个详细的分析在JRB极端降水的时空变化。这是非常重要的,研究极端降水事件的特点亚洲高山的全球气候变化的背景下。此外,结果可能是有用的为当地政府制定更好的适应和减轻措施应对潜在的灾难改变了极端降水。

数据可用性

每日降水系列是由中国气象数据服务中心提供的,可以在网上找到http://data.cma.cn/。从地理空间数据数字高程模型数据下载云通过中国和访问http://www.gscloud.cn/。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究是由美国国家科学基金会委员会中国没有。51679155)。

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