選用陜西省51個地面氣象站1961—2019年日降水數據,利用MATLAB2017計算了6個極端降水指數,采用線性趨勢分析法、森斜率和改進的非參數Mann-Kendall趨勢檢驗法研究不同時間尺度下極端降水指數的時空演變特征并找出了發(fā)生突變的年份。結果表明:各極端降水指數的月際、年際和年代際變化差異較大;夏季（7—9月）容易發(fā)生極端濕潤事件,而冬季則容易發(fā)生極端干旱事件;連續(xù)干旱日數(D_CD)、連續(xù)濕潤日數(D_CW)、強降水日數(D_R10)和最大日降水量(R_d,max)、非常濕潤日降水量(R_95p)、全年濕潤日降水總量（R_T）的變化趨勢率分別為-0.14、-0.13、-0.20 d/10 a和1.08、0.39、-3.42 mm/10 a,多年平均值分別為38.8、5.8、20.0 d和60.7、167.8、644.3 mm;極端濕潤事件發(fā)生較頻繁的站點主要分布在陜南地區(qū),而陜北地區(qū)的站點發(fā)生干旱的風險較高;陜北有變濕潤的趨勢,而關中平原地區(qū)的極端降水事件... 

【文章來源】：陜西氣象. 2020,(06)

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

陜西省數字高程及所選站點分布

圖3展示1961—2019年極端降水指數多年平均值的空間分布。可以看出:DCD呈現出與其他5個極端降水指數相反的空間格局,即由南到北增加的趨勢;超過46.0 d的站點均分布在陜北,佳縣最高(60.3 d)。DCW與DCD的空間分布狀況相反,即陜南和關中地區(qū)較高,超過6.2 d的站點都分布在這里,而陜北地區(qū)較低,主要體現為降水少且比較分散。DR10較高的值分布在陜南山區(qū),鎮(zhèn)巴站最大(34.2 d),且DR10由南到北出現均勻遞減的趨勢,這說明陜南地區(qū)的強降水較頻繁,而陜北則較少。Rd,max由南到北大體表現為先減小后增加,關中地區(qū)部分站點相對較小。值得注意的是,鎮(zhèn)巴站(118.6 mm)明顯高于其他站點,這說明該站點容易遭受短時暴雨洪澇災害的影響。R95p的空間分布格局與Rd,max相似,也是鎮(zhèn)巴站最高(390.0 mm),與Rd,max不同的是陜西最北部地區(qū)的站點較低。RT由南到北呈現遞減趨勢,超過1 000 mm的站點均分布在最南部地區(qū),而低于440 mm的站點均分布在最北部地區(qū)。4 極端降水指數的突變年份和趨勢變化

根據各站點6個極端降水指數的趨勢檢驗結果(表4和圖5)可知:全省6個極端降水指數無顯著變化的站點遠多于顯著變化的站點,其中所有站點的DCD值均無顯著變化。從DCD的變化趨勢可見,陜南和關中地區(qū)出現不顯著上升或者下降趨勢的站點均勻分布在各處,而陜西中北部大多數站點呈現出不顯著上升趨勢,陜北地區(qū)大多數站點則呈現出不顯著下降趨勢。這說明未來陜北有干旱緩解趨勢,同時陜南部分地區(qū)也會面臨干旱的風險。DCW出現顯著下降、不顯著下降趨勢的站點均遠高于顯著上升、不顯著上升的站點,且多集中在關中地區(qū)。與DCW類似, DR10出現不顯著下降趨勢的站點主要集中在關中地區(qū),且唯一一個顯著下降趨勢的站點也在該區(qū),說明該區(qū)域未來極端降水事件可能呈現緩解的趨勢。Rd,max有4個站點有著顯著上升趨勢,其中3個站點位于陜南山區(qū),而且該區(qū)域大多數站點有不顯著上升趨勢。對于原本極端降水事件頻繁的陜南地區(qū)來講,未來暴雨洪澇災害的風險將進一步加劇。R95p出現趨勢變化的站點隨機地出現在全省各處,這說明非常濕潤天的降水量的趨勢變化無明顯地區(qū)差異性。RT出現顯著下降和不顯著下降趨勢的站點占多數,這說明未來省內的降水可能會進一步減少,且主要集中在關中地區(qū)。表3 陜西省6個極端降水指數使用改進的非參數MMK檢驗得到的統(tǒng)計量(Z*)以及森斜率(b) 極端降水指數 DCD DCW DR10 Rd,max R95p RT Z* -0.17 -1.15 -0.62 1.98* 0.89 -0.03 b -0.006 -0.012 -0.015 0.113 0.095 -0.012 注:*表示通過0.05水平的顯著性檢驗(|Zm|≥1.96)

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3122137