中国日降水量的概率分布与预测趋势外文翻译资料

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中国日降水量的概率分布与预测趋势

CAO Li-Ge¹, ZHONG Jun^2;3, SU Bu-Da³, ZHAI Jian-Qing³ , Macro GEMMER³

¹ 中国科学研究院，中国气象局， 北京 100081，中国

² 南京信息工程大学，南京210044，中国

³国家气候中心，中国气象局，北京100081，中国

摘要：基于观察到的1961年-2000年540个站点和3839个栅格数据日降水资料的高分辨率区域气候模式COSMO气候有限区域建模（CCLM），中国CCLM逐日降水的模拟能力研究，揭示了逐日降水分布格局的变化。运用概率分布和极值理论预计的日降水量（2011年-2050年）下SRES A1B情景CCLM，对日降水量系列和极端日降水量趋势进行了分析。结果表明，除了的青藏高原西部和南部中国，峰度和偏度计算模拟和观测序列的分布格局是相互一致的，它们的空间相关系数均在0.75以上。CCLM能很好地捕捉全中国日降水的分布特征。据预测，在2011-2050年江淮地区的某些部分，中国中东部，东北部和内蒙古，峰度和偏度将显著增加，极端降水事件将增多。在上述地区，汛期的降水量和最长的非降水期间预计会增加，在未来40年干旱和洪水的趋势也显示出增加。

关键词：峰度分布；偏态分布；逐日降水模式；预测趋势；CCLM；中国

引用：Cao, L.-G., J. Zhong, B.-D. Su, et al., 2013: 中国日降水量的概率分布与预测趋势。 Adv. Clim. Change Res., 4(3), doi: 10.3724/SP.J.1248.2013.153.

1 引言

气候变化通过改变水资源的循环和分配格局来影响降水的空间分布和时间变化[开发计划署，2006 ]。随着全球表面温度的增加，在许多低纬度地区降水增加，但在中纬度大部分地区降雨减少，在高纬度地区降雨覆盖面积增加。（Groisman等人.1999）。在中国，每年的降水量被发现没有明显的直线趋势，但是有强烈降水的地区已经展现出趋势[Zhai 等人., 1999]。中国的西北部四季的降水量增加，北部降水量减少，然而在长江中下游夏天与冬天的降水量呈现增大趋势[Ning 和 Qian, 2008].除了从年度和季节降水趋势的研究，每天降水量的空间分布和趋势主要集中在分析阴雨天和极端降水[Fang等，2007； Li 等，2008；Liu和Ding，2010 ]。另重点研究了日降水序列的一般分布特征及其未来趋势。

基于观测1961-2000年有限区域气候模式（CCLM）模拟降水量数据，中国日降水量的模拟能力通过峰度和偏度统计分析评估。在CCLM SRES A1B情景下预计2011-2050年逐日降水数据，来比较1961-2000年的时空分布特征和趋势。汛期最大日降水量和最长的非降水期被用来分析2011-2050年未来的趋势和极端降水在中国的空间分布。这项研究对科学评估气候变化的影响是非常重要的，也有助于制定适应战略，以应对气候变化的影响。

2数据和方法

2.1 数据

在本研究中使用的1961-2000年的逐日降水资料选自由国家气象信息中心提供的540个均匀分布在中国的站点数据（图1）。

图1 中国气象站的位置

来自CCLM的网格逐日降水数据集[Fischer等人，2013年]由德国波茨坦气候影响研究所（PIK）提供。它包括中国3839个小网格点1961-2000年的逐日降水资料的模拟期以及2011-2050下SRES A1B情景的预计期。作为一个动态缩小区域模型，CCLM采用GCM / OM输出（ECHAM5）作为边界条件，可以模拟时间尺度为100年0.5°times;0.5°的空间分辨率。选取A1B情景（IPCC的中等排放情景）在本研究的原因是，A1B情景比较符合在自然和社会经济可持续发展的角度对中国未来快速增长的经济条件和发展新的高效技术，和相对均衡能耗的假设[Lin和Liu，2008]。

2.2峰度和偏度

为了描述逐日降水和极端降水在中国的分布特征，运用峰度和偏度这两个统计词汇到文献中来[Wang，2008；Sheng等，2006]。

峰度是用来衡量尖峰厚尾随机变量概率分布的无量纲值。峰度gt; 0，意味着概率分布呈现高峰度；峰度＜0，意味着概率分布呈现低峰态。绝对值的峰度越大，概率分布和正态分布的形式之间的差异越大。

偏态也是衡量随机变量概率分布的非对称性或偏度的无量纲值。负偏态（左偏态）意味着概率分布函数的左尾比右尾长，大多数值（包括中值）都是在平均值的右边。正偏态（右偏态）意味着概率分布函数的右尾比左尾长，大多数值在平均值的左侧。

3日降水序列峰度和偏度

基于观察到的日降水数据和国内数据网格，每个站的峰度和偏度（网格）被计算出来。他们40年的空间分布（1961-2000年）的平均值，如图2所示。

图2a中，中国1961-2000年每个站点的日降水量峰度是积极的，其值从北到南逐次降低。高值位于中国西北和内蒙古西北部的大部分地区。中等的值位于内蒙古中东部，华北和东北地区。在中国南部大部分地区的峰度较低，特别是在东南和西南中国。图2b显示，观察到的逐日降水系列的偏斜也无一例外是积极地，并且峰度表现出相似的空间分布格局。

如图2c和2d所示，中国CCLM网格日降水量的峰度和偏度也很积极；最大值位于南疆盆地、内蒙古西北部，其次是华北和东北部部分地区。当他们与图2a和2b相比，很明显空间格局模拟系列的峰度和偏度与观察数据一致，除了西部青藏高原和中国南方。由GIS计算的图2c和2a之间以及图2d，2b之间的空间相关系数，都超过0.75（置信水平在95%），证明CCLM模式能够很好地描述中国日降水量分布特征[Tang和Yang，2006；Su等，2006]。因此CCLM可以是一个用于评估中国未来降水时空特征得合适工具。

图2 1961-2000年逐日降水量系列观察值（a，b）和模拟值（c，d）的峰度（a，c）和偏度（b，d）

图3显示了代表性站点的日降水量概率分布，例如，中国西北部高峰度/偏斜的吐鲁番站点，华北的中等峰度/偏度值的蔚县站点，以及中国东南部低峰度/偏度值得永安站点。很显然，我国西北地区日降水量小于0.1毫米（无降水日）的概率的95%、北部为79%，东南部为59%，，并且峰度随着概率的降低而降低。

图3 1961-2000年3个代表站日降水概率的不同区域峰度和偏度

表1 1961-2000年3个代表站点在不同峰度和偏度区域日降水在平均值两侧的概率

4 峰度和偏度的趋势

基于1961-2000年模拟和预测数据，Mann-Kendall检验法[Su等.，2006 ]被用于检测日降水量时间序列的峰度和偏度趋势。1961-2000年，850网格降水峰度有了明显的改变。其中，在中国的西南部和东北北部的350个网格发生了明显增大的峰度，并且新疆西部、西北地区东部、华北北部和西南部、江淮地区中部和东北部的532个格点有峰度降低的迹象（图4a）。就偏度而言（图4b），850个格点都有明显变化，其中295个格点有明显增加，565个格点明显下降。偏度的空间分布趋势与峰度相似（图4a）。

在预计的从2011到2050的40年中，861个网格的峰度将显著改变。在这些格点中，中国东北地区东部、内蒙古西北部、华北和西南的635个格点将显著增加；在中国西部、中国西北部的中部和北部大兴安岭的226个格点会显著降低（图4c）。855个网格的降水偏度将显著改变（图4d），其中651个格点将明显增加，204个格点具有如图4c相似空间分布的明显下降趋势。将未来趋势与过去相比，可以看出，2011-2050年的峰度/偏度增加的格点数量比1961-2000年更高。与之相反的是，在接下来的40年中的峰度/偏度降低的格点比1961-2000年更少。

图4 通过CCLM模式（99%（-），95%（-），90%（-），90%，95%，99%表示置信水平）1961-2000年（a,b)和2011-2050年（c,d)日降水量的峰度的趋势（a，c）和偏度（b，d）

由于中国西南地区增加的峰度和偏度的位置，在2011-2050年，江淮地区、华北中北部中国东北的中北部和内蒙古的一些区域，95%（-）和99%（-）会增加。这表明，极端降水的强度将在这些地区增加（表2）。随着峰度增加，非降水期也会在上述地区增加。因此，干旱加剧的可能性将增加。另一方面，随着中国西部和西北部中心的峰度和偏度的降低，95%和99%以及非降水期也会降低。这些区域的极端降水预期将会减少。

表2 在峰度和偏度显著增加的地区极端日降水量变化

5 日降水极值变化预测

基于1961-2000年全模拟数据和预测数据，最大日降水量和最长的无降水期（每日降水量小于0.1毫米）在汛期（四月至九月）进行比较，结果如图5所示。

图5a显示最长的非降水期汛期1961-2000年150以上在中国西北和内蒙古西部、华北东部、黄淮北部地区。其次是为在西北地区东部、江汉南部、黄淮地区的江南地区，中西部和南方大部分地区；中国剩下的部分低于130 d。图5b显示最大日降水量超过150毫米的地区主要集中在中国南部，中国北部的东部和中国东北南部一些地区。在中国东北的大部分，西北地区东部、黄淮、江淮地区，最大日雨量为100~150毫米。在中国西部地区，最大日雨量一般不到100毫米。

比较图5c和5a，可以看出，2011 -2050年汛期最长的非降水期间20-30 D在中国东北的大部分地区，西北的东北部黄淮部分地区将明显增长。在中国南方的大部分地区将减少约20 d。比较图5d和5b，很明显，最大日降雨量50-150毫米将在中国西北的东南部、黄淮、江淮地区的一些地方、和南方沿海地区的一些地方增加。这意味着干旱的频率将在中国东北大部分地区、内蒙古中部、西北和东北、黄淮地区的一些地区增加，洪水的概率也会在中国西北的东南方、中国东北地区的中东部的部分地区、内蒙古以及黄淮与江淮的部分地区增加。这些结果反映出日益增加的峰度和偏度的趋势与极端降水事件的模式相一致。

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