朝鲜半岛上的降水趋势：台风诱导的改变和描述气候相关风险的类型外文翻译资料

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朝鲜半岛上的降水趋势：台风诱导的改变和描述气候相关风险的类型

Jong Suk Kim和Shaleen Jain

1能源与环境学院，香港大学，香港，中华人民共和国，

2土木与环境工程，缅因大学，奥罗诺，04469-5711，美国

3气候变化研究所，缅因大学，奥罗诺，04469-5790，美国

摘要

起源于西太平洋的台风是朝鲜半岛气候相关风险的主要因素。从目前观点来看，改善气候风险的特性和台风的强度、频率、持续时间和功率消耗的预计增加推动了对二十一世纪的北太平洋西部地区降雨量的历史趋势的重新评估。在这项研究中，在分离分析的基础上，对韩国五大主要河流流域季节性降水的大小和频率趋势进行了水汽来源（台风和非台风）的分析。在1966 - 2007年期间，台风占季节性降水量21–26%的比例，其中在洛东江流域时为最大值。台风相关降水事件在汉、洛东与今河盆地的部分地区显著增加。除了在广泛的模式中降水的幅度和频率的增加，在四分位数的上部和下部的趋势的不同模式（对应在极端事件的变化）也是显而易见的。一种趋势类型-降水分布的上下尾的空间分辨特性的组合变化表明，一些子流域的降水分布的一个或两个尾部已经发生了显着的变化。这种更广泛的特征趋势表明，在未来台风相关的极端气候中，气候致灾因子的相互作用和对“热点”的识别可能会频繁地出现。

关键词：夏季降水，朝鲜半岛，趋势类型学，分位数回归，气候风险

1概述

最近有研究报道夏季朝鲜半岛的强降水频率有增加的趋势，以及季节性降水总量也显著增加（Jung等2002，常和权2007，裴某等2008，Jung等2011）。极端降水事件是非常重要的，不仅因为它们的阶段性影响，例如洪水，而且对季节性淡水供应也有着显着的贡献，以此来维持人类和自然系统的完整。

在韩国五大流域，夏季（六月至九月）降水量占区域淡水供应的近70%。在过去四十年中，韩国人口增长了67％，达到约4,850万（2011年TWB）。 因此，依赖于复杂的生命系统支持的发展中的城市和城市化地区越来越容易受到这些极端气候的影响（常等2009）。

大多数强降水事件集中在夏季，其中一部分还遇到了北太平洋西部的台风季。（例如，Kim等2010）。在1995 - 2004年期间，台风造成朝鲜半岛的财产损失占总损失的69％（NAK 2011）。 在2002年，台风鲁萨造成50亿美元的财产损失和266的人员伤亡（Lee 2007）。此外，目前对二十一世纪晚期的多模式预测表明北太平洋西部地区台风的关键属性有所增加（以20世纪后期基线的百分比变化）（Emanuel 等2008，Knuston等 2010）： 强度（ 10.8％），频率（ 5.5％），持续时间（ 2.7％）和功率耗散（ 19.1％）。

改进气候风险的特征的需要和台风事件的预计增加，促使重新评估朝鲜半岛降雨的历史趋势。气候风险评估取决于降水赤字和过度可能性的概率估计及其趋势。为此，了解台风和非台风降水的空间模式，以及评估主要降水阈值的趋势是必要的，以促进对气候致灾因子的理解，和在未来的极端气候中对“热点”的识别可能会频繁地出现。

季节性降水和长期降水的变化的诊断，阐释和可分性（取决于水分来源）是了解历史降水趋势的性质和原因的关键步骤。 在下文中，我们思考三个问题。（1）台风和非台风水汽来源对所观察到的暖季降水的大小和频率的趋势有何贡献？（2）从主要的水汽来源中分析出的空间特性趋势是什么？（3）季节性降水的经验概率分布的时间变化和季节性降水的极端趋势类型学的本质是什么？

2.数据和方法

本文对暖季降水（6 - 9月）特征的分析是基于韩国水资源管理信息系统中的空间平均日降水量数据集的（WAMIS 2011; http://www.wamis.go.kr/ ）。 1966-2007年期间，子流域被用作日降水量估计的面积单位。因此，在朝鲜半岛上，空间覆盖包括五大流域和沿海流域。 子流域的日降水量是根据泰森多边形法估算的。 评估亚流域尺度降水趋势的一个优势是它们与水文危害的直接相关性，如洪水和干旱。然而，空间平均往往会导致估计误差，特别是在网络站稀疏的情况下。应用到本文的研究的雨量站网（汉江流域：43，北洞东流域：45，流明河流域：28，金河流域：17，叶山河流域：7）一般是分布在韩国。

在北太平洋西部地区，台风对季节性降雨的时空特征有显着贡献。在本研究中，在分析趋势之前，特别需要注意的一点是确定台风诱导降水对暖季总数的相对贡献。最近一些学者（Kim等人2010）研发出识别时间窗的一种方法，其降水主要来源于台风或其残余势力。从台风研究中心（TRC 2011）和日本气象厅（日本2011）获得了北太平洋西部历史台风记录。韩国气象局（KMA）使用在这一区域（120°E-138°E，32°N-40°N）共记录的208个热带气旋来研究台风对朝鲜半岛的影响（KMA 1996，Kim等 2010）。历史数据（1966-2007）显示，98％的台风事件在区域（120°E-138°E，32°N-40°N）内停留了四天。 如Kim等人（2010）所述，该时间窗提供了源于台风事件的降水的保守估计。这种基于事件的方法表明，大约23.7％的季节性降水与韩国各地的台风事件有关。在补充部分，我们用箱线图对台风事件中的降水变化做了一个总结。Kim等人（2010）也提供了这种方法的详细解释。

本文通过关键分位数（中位数，上四分位数和下四分位数）集中分析季节性降水趋势的相对影响。这种分析与气候风险评估工作特别相关，因为它不仅量化了降水条件中位数的变化，而且也量化了上下尾（表示极端事件）。分位数回归（QR）方法（Koenker 2005）被用来估计小流域尺度的趋势。Barbosa（2008）应用QR方法来评估海平面数据的趋势。 Koenker（2005）提供了QR方法和优于其他方法（如线性回归）的详细概述。分位数回归结果提供了包括改变尾概率和各种位数的不对称趋势的分布变化相对完整的图像。自举法被用来计算QR估计的置信区间。计算全年总降水量和台风引起的趋势。这种方法的结果是用来建立一个在韩国的包含有113个子流域的趋势类型（详见3.2.3节）。

我们还对强降水（gt; 30和gt; 50 mm /天）的降雨天数进行了长期趋势分析。泊松回归是一种广泛使用的计算数据的方法。我们使用广义线性建模（GLM; McCullagh和Nelder 1989）方法进行泊松回归。GLM分析还考虑了台风诱导降水和非台风降水的雨天数（gt;30和50毫米/天）。

图1.1966～2007期间朝鲜半岛季节性降水（六月—九月）的空间变化。（一）六月九月，汉江中–季总降水量（873毫米），洛东江（821毫米），今河（836毫米），苏津河（934毫米），荣山江（828毫米）。（b）台风引起的降水占总季节降水的一小部分（以百分比表示）。（c）韩国五大流域的季节性降水分布。从六月到九月的非台风降水和台风降水，暖季降水量变化的统计所使用的箱线图（0，0.25，0.5，0.75，1分位数水平显示）的总降水量。开发了一种经验方法来确定与台风诱导降水相关时间窗（以限制域内台风路径进入日期为中心的11天周期）与台风诱导降水相关。 根据历史记录，在限制区域（120°E-138°E，32°N-40°N）内记录了208次台风风暴轨迹。注意：NA表示数据不可用。

1. 分析和结果

3.1. 台风和非台风降水特征

在朝鲜半岛，近三分之二的年度降水和淡水供应发生在6月 - 9月。该区域季节性降水的空间格局（图1（a））显示了6月至9月 苏津河流域（934 mm）和汉江流域（873 mm）的两个高降水区域。 其他三个主要流域稍低（见图1标题）。 降水的年际变率的CV在荣山江流域达到最高（CV;标准差与平均值的比率）接近0.3，而其他流域的CV分别在今河和洛东江流域分别在0.22和0.27之间。从了解台风诱发降水（潜在的洪水灾害）的相关重要性的观点来看，比较特别的是台风诱导降水的空间模式。台风又到的季节性降水比例分布如下（图1（b））：南东河（26.1％），苏津河（24.9％），延山河（23.9％），汉江（21.8％ 和今河（21.4％）。 台风诱导降水的年际变化由CV估计显示：延山河（0.69），苏津河（0.66），南东河（0.59），汉江（0.55）和今河（0.51）。台风诱导降水的空间分布受地形的影响，造成台风降水对内陆和西江流域（尤其是古门河流域，21.4％）总的贡献较小。 台风降水的经验概率分布显示分布形状不对称; 总的来说，上四分位数和中位数之间的距离比中位数和下四分位数高54％。非台风降水显示出只有今河流域的上尾不对称; 所有其他流域的不对称都显示出相反迹象。 关于中值的可变性的这种不对称进一步加强了对于在降水分布的上下尾部的系统单独分析的需要。

图1（b）和（c）所示的分析显示，台风事件及其对淡水供应的季节性贡献的重要作用。此外，高年际变化（CV值表1）指出，了解降水的变化和趋势的重要的第一步是经验概率分布的描述：（a）可以量化上下尾部概率（表示极端事件），和（b）通过水源（台风，非台风）区分降水，有助于评估台风和非台风降水对极端降水趋势的个体和联合贡献。在这一研究中中的隐含了随着时间的推移降水概率分布的不对称变化的识别，最经常表现为选择分位数的趋势，而其他保持相对不变。 图1（c）提供了五个主要流域的经验概率分布的总结。 重要的是，台风对朝鲜半岛的季节性降水有显着的贡献。 因此，在3.2节中，我们讨论了长期趋势分析在台风和非台风降水事件的幅度和频率的结果。

3.2 .降水趋势及其类型特征

3.2.1. 强降水频率

Chang和Kwon（2007）报告了在过去三十年中日降水（gt; 30和gt; 50 mm）的天数普遍增加。我们重新讨论这个话题来确定台风和非台风中的降水趋势。从这一点看，图2显示了日降水量超过30和50毫米的天数的长期趋势。 这个分析类似于Chang和Kwon（2007）曾提到过的分析。然而，Chang和Kwon（2007）采用曼-肯德尔方法进行趋势评估，而我们使用泊松回归方法。 我们的结果再次确定了除了汉江流域北部以外的韩国半岛大部分地区日降水频率的趋势。

强降水与台风事件同时发生的频率在东部沿海地区，以及汉江流域的南部和荣山江，今河的几个子流域的流域上呈上升趋势。非台风降水呈现广泛的趋势，与季节性降水频率的趋势一致（图2）。这里提出的分析方法的一个特殊作用是，可以分析台风和非台风降水的相对作用，以了解造成的强降水频率趋势的空间模式和致灾因子。日降水量（gt; 30和gt; 50 mm）大的降雨天数与季节性降水总量密切相关（112个亚流域的中值为0.88（gt; 30 mm /天）和0.81（gt; 50 mm /天 ），图未示出）。 在补充部分（可查阅stacks.iop.org/ERL/6/034033/mmedia），台风相关下雨天（gt; 30和gt; 50 mm）与季节性降水总量之间空间变异的相关性（补充图2 at stacks.iop.org/ERL/6/034033/mmedia）。朝鲜半岛东部和南部显示相对较高的相关系数。 由图2所示的结果，非台风降水的趋势基本反映了整个区域日降水频率的趋势。

3.2.2.季节性降水分位数

以往的研究（常和权2007，裴某等人2008，Jung等人2011）用曼–肯德尔（MK）的统计检验（Mann1945、肯德尔1975）MK来确定降水趋势和流量。这种方法已经被广泛使用且耐受异常值，与此同时它还为趋势提供了单个汇总统计量值。

在本项研究中，我们主要使用基于分位数回归趋势法来确定变化的性质和程度，该方法可在季节性降水的各种条件分位数（上四分位数，中位数，下四分位数）上进行较准确的评估（6 - 9月 ）。该分析提供了改进降水位置和尺度经验概率分布的变化特征。

图2.基于广义线性模型拟合泊松回归的趋势分析具有强降水（gt; 30和gt; 50mm /天）的天数。 蓝色实心多边形显示统计上显着的增加趋势。阴影多边形表示非台风降水（绿色）和台风诱导降水（红色）的上升趋势。通常，趋势p lt;0.10被认为具有统计学意义。

图3.1966-2007年期间季节性降水（6 - 9月）的中位分位数回归的趋势。固体多边形显示季节性降水，非台风降水和台风诱发降水的统计显示上升趋势。 90％置信水平显示降水趋势突出。

图3显示了1966-2007年期间五个主要流域的非台风和台风诱导降水的季节性降水中位数分位数回归的趋势。 除了苏津和荣山江流域以外，五个河流流域普遍存在总降水增加的趋势（图3(a)).对于汉江流域，29个中有9个（占总面积的34.4％）子流域在总降水量方面显示出显著的趋势.在这9个子流域中,有4个子流域表现出非台风降水增加的趋势（占总面积的18.8％）。然而，在6 - 9月期间，汉江流域的子流域没有显著的台风降水趋势。总降水最显著的变化发生在洛东河流域（占总面积的57.3％）。在33个子流域中有13个（占总面积的40.7％）非台风降水的趋势是显著的。 东部和南部沿海的一部分地区，台风降水呈上升趋势（占总面积的30.6％）。在洛东河流域，观测到的总降水趋势与台风和非台风降水的趋势一致。

图4.朝鲜半岛（1966-2007）季节性降水趋势的类型。 四分位数趋势趋向于季节性降水增量和减量之和。

对非台风降水的大气和海洋控制的深入分析，为关于暖季水文气候学的机制和朝鲜半岛的未来趋势提供了有用的见解。例如，在韩江地区，Kim等（2010）指出，非台风降水与东大西洋 - 俄罗斯遥相关模式有显著的相关性。Kim等（2010）对五个主要流域的分析证实了EA-WR遥相关模式和非台风季节性降水的联合变异性（1966 - 2005年的Pearson相关性：汉江（-0.39），洛东江

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