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巴西东南沿海极端降水趋势综合分析

Marcia T. Zilli,^a* Leila M. V. Carvalho,^a,b Brant Liebmann^c and Maria A. Silva Dias^d

^a Department of Geography, University of California, Santa Barbara, CA, USA ^b Earth Research Institute, University of California, Santa Barbara, CA, USA

^c CIRES, National Oceanic and Atmospheric Administration, Boulder, CO, USA ^d Department of Atmospheric Sciences, University of Sao Paulo, Brazil

摘要：巴西东南部（巴西东南部）是巴西人口密度最高的地区。 以前的研究表明，一些地区平均降水量和极端事件呈现正趋势，这表明降水有关的自然灾害的增加对巴西东南部城市化产生潜在的影响。 本研究综合分析了巴西东南部极端降水趋势的空间变化，重点关注区域和地方尺度。 我们利用70多年时间序列的两个日降水数据集：单个台站和网格观测降水量数据。 我们的结果表明，在圣保罗州，降水天数和极端日降水事件的频率都有所增加。 相反，在里约热内卢和圣埃斯皮里图州的降水事件中，降水变得更加集中，两个数据都指出极端日降雨强度具有增加的趋势。 极端事件频率和强度的增加都导致圣保罗的季节和平均降水总量的增加。 此外，各个台站在圣保罗州大型城市化地区的轻微下雨天数呈现减少的趋势。 趋势的空间模式表明，它们主要受到大型城市中心和地形特征的影响，并且这也表明影响降水的主要气候系统的变量及其变化。

关键词降水趋势; 极端事件; 降水的空间变异性; 观测到降水; 巴西东南部

2015年6月17日收到; 2016年6月9日修订; 2016年6月27日接受

介绍

巴西东南部（巴西东南部）拥有超过8500万居民，是该国人口最多的地区，经济约占国民生产总值的55.2％（IBGE，2012）。 主要的气候特征是，由南美季风系统（SAMS）控制的降水，湿度和环流的明显季节周期（Zhou and Lau，2001）。 作为SAMS主要特征之一的南大西洋收敛区（SACZ）的特征为：从巴西东部的亚马逊河延伸到亚热带南大西洋（Kodama，1992）的西北 - 东南部降雨带，并且与发生有关的极端降水事件（Liebmann等，2001; Carvalho等，2002; Carvalho等，2004; Muza等，2009; Cavalcanti，2012）。 东南巴西的经济和战略地位引起了人们对环境安全的关注，特别是人口受难于降雨带来的灾害，如洪水和山体滑坡。 该地区是巴西最大的城市增长率之一（IBGE，2012），降水情况的变化，特别是极端情况可能会大大增加人口的脆弱性，

对21世纪中叶和末期预测未来气候变化情景的适应能力产生了负面影响（IPCC，2013）。2013年，政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布了其第五次评估报告（AR5），显示自上个世纪以来全球气温的上升在陆地和海洋上都是确定的，数十年的仪器记录表明过去三十年比以往任何时候都更加温暖（Hartmann等，2013）。 虽然对流层变暖预计会增加大气在克劳修斯 - 克拉佩龙关系后保持水分的能力，但降雨变化的影响要复杂得多并且在空间上不均匀（Held和Soden，2006）。 南美洲未来的气候变化情景表明20°S（Jones和Carvalho，2013; Kitoh等，2013）的季风环流和降水加强，SACZ的平均位置向南偏移（Seth 2010年;卡瓦尔坎蒂和清水，2012年; Junquas等，2012年）到21世纪末相比，20世纪。 然而，这些研究也表明巴西东南部降水变化的幅度和信号仍然存在较大的不确定性（Carvalho和Jones，2013; Jones和Carvalho，2013; Kitoh等，2013）。以前的观测研究使用特定的雨量计数据检查了降水情况的变化地点，其中大多数时限为几十年。 在南美洲，他们发现主要位于南美洲东南部（SESA）的降水呈积极趋势，其中包括巴西南部的一些地区（Haylock等，2006; Marengo等，2010）。 在SESA上，这些积极的趋势与强降水的加剧有关，而不是降水天数的增加（Skansi等，2013）。 在巴西东南部（图1），降水的长期趋势不太一致，并且呈现出大的趋势空间变异性。 尽管观察到差异，但这些研究发现里约热内卢州（RJ; Haylock等，2006; Teixeira和Satyamurty，2011，Dereczynski等，2013）和圣保罗（SP; Liebmann 2004; Dufek和Ambrizzi，2008; Marengo等，2010; Teixeira和Satyamurty，2011; Marengo等，2013; Silva Dias等，2013; Valverde和Marengo，2014）。 席尔瓦迪亚斯等人 （2013）观察到，圣保罗市暴雨的趋势与太平洋（太平洋十年涛动）和大西洋（北大西洋涛动）海洋的耦合变化模式以及SAMS和海表温度呈正相关在雨季巴西东南沿海的异常情况。

图1.插图：巴西SE巴西（阴影）和研究区域（虚线）的位置。 主图：巴西东南部研究区位置（虚线）;分析点（bull;）;阴影区：地形图（1km分辨率，来自SRTM的DEM; USGS，2004年）; 交叉阴影：市区（GRUMPv1数据集，Balk等，2006）。 表1提供了有关站点的信息。[颜色图可以在wileyonlinelibrary.com上查看]。

此外，一些研究显示，圣保罗市连续干旱天数增加，轻雨日数减少（小于5mm/天）（Xavier等，1994; Dufek和Ambrizzi，2008; Marengo等，2013; Silva Dias等，2013）。 Raimundo等人 （2014年）观察到，阴雨天呈负向趋势的台站在城市化程度更高的地区，而位于大都市区东部，北部和东北部农村地区的台站则呈现出该指数的正向趋势。

大多数调查巴西东南部降水趋势的研究是基于具有低空间密度的降雨量数据（Haylock等，2006; Dufek和Ambrizzi，2008; Marengo等，2010; Teixeira和Satyamurty，2011; Dereczynski等，或者集中在特定的地点，如圣保罗的大都市地区（Xavier等。，1994; Sugahara等。，2009; Marengo等。，2013; SilvaDias等人，2013; Raimundo等，2014）。 本研究的目的是利用SP，RJ和Espirito Santo（ES）海岸上最长，空间最密集的观测资料，对巴西东南部极端降水趋势的空间变异性进行综合分析。 这里我们检查了两个数据集：雨量站和网格数据。 尽管网格降水提供了降水趋势的区域和大尺度模式的概述，但各个台站提供了与观测到的趋势相关的当地细节和地理特征。 为这项研究选择的雨量计拥有超过70年的日常数据，质量好，只有几天的数据缺失。 格网降水数据集完全基于观测资料，具有良好的空间分辨率（0.5^°）。 这些数据集的分析可以检测出研究区域之前没有显示过的空间变异趋势和各自的模式。

由于巴西东南部的经济和社会重要性以及未来气候变化预测的高度不确定性，尤其是降水情况的变化（Seth等，2010; Junquas等， 2012; Carvalho和Jones，2013; Dereczynski等，2013; Jones和Carvalho，2013，Kitoh等，2013）。 这份手稿的组织如下。 有关数据集的信息在第2节中提供。方法在第3节中介绍。结果在第4节中介绍，最终结论在第5节中介绍。

数据

我们检查了两个数据集的降水记录：来自物理科学部（PSD），地球系统研究实验室（图2;利勃曼和Allured，2005年）的每日格点降水数据集以及来自不同巴西机构运营的单个台站的数据（图1和表1）。

PSD数据集提供了从1938年到2012年的每日降水网格，以0.5^°的纬度/经度分辨率，并且基于位于南美洲大部分地区（Liebmann和Allured，2005）的台站观测到的降水。 数据集由位于距网格点中心0.5^°半径范围内的所有有效站点上的每日数据的集合组成。 这保证了所有站至少包含一个网格点。 这种方法的缺点是，有几个站可能包含在多达四个不同的网格点上，导致数据额外平滑，并以小于网格分辨率的空间尺度遮蔽极端降水（Liebmann and Allured，2005）。 这个数据集在空间和时间上表现出不同的台站密度（图2（b））和数据可用性（图2（c））。 为了避免检查时间序列相对较短的地区可能会误报实际趋势的程度，我们首先删除整个时期内缺失天数超过40％的所有网格点（图2（a））。 此外，我们仅考虑了雨季（10月至3月）有效天数超过95％的年份以及有效季节超过50％（超过38年）的格点。 有了这些标准，

绝大多数巴西东南部的站网点在1938年至2012年间有超过60年的数据（图2（c）中的深色阴影）。 这是该地区可用的最长日平均降水量。

为了进一步了解巴西东南部地形复杂且高度城市化区域的强降水趋势及其空间变化，我们还分析了位于SP，RJ，ES海岸和米纳斯吉拉斯东南部的36个雨量计的日降水量（ MG）状态（图1）。 这些台站由巴西不同的机构运营（表1），可从巴西国家水务局网站（Agencia Nacional de Aguas - ANA;HTTP：// hidroweb.ana.gov.br /）查看。 该数据集中的所有站点至少有70年的观测期，其中包括1939年到1999年的时间段，缺失天数不足5％（表1）。 在本研究中进行的质量控制测试根据邻近台站检查异常值，评估台站元数据以检测台站位置变化和未读取日期，并采用Rodionov测试（Rodionov，2006）来检测时间序列中的步骤和不连续性。

这些雨量站包含在网格数据集中; 然而，正如我们接下来将要展示的那样，单个站点有助于识别当地的趋势变化，特别是在复杂的地形和城市中心附近。 城市地区（图1，交叉阴影模式）使用全球农村 - 城市绘图项目版本1（GRUMPv1）http://sedac.ciesin.columbia.edu/ data/collection/grump-V1; Balk等人，2006）。 该数据集将一系列美国国防部气象卫星收集的夜间观测资料视为城市范围站网定义的变量之一。 巴西沿海SE的主要地形特征是沿海山脉，平均海拔低于1000米，有些高峰在2000米以上（图1，阴影）。

本研究集中在湿季（10月 - 3月），因此大多数极端降水事件与SACZ活动有关（Liebmann等，2001; Carvalho等，2002; Carvalho等，2004; Cavalcanti，2012） 。 与观察到的趋势相关的机制是我们当前研究的主题，但在本手稿中没有探讨。

趋势的检测和表征

降水趋势可以描述为降雨事件的强度和，或者频率的变化，这些变化可能会或不会改变年总降水量或平均日降水量。 为了识别这些变化，我们根据网格和台站数据（表2）：雨量（TotPR），日平均（DayPR），雨量百分比天数（％PRDay），小雨天数（NumbLightPR），最大季节降水量（MaxPR），第95百分位日降水量（95％），极端事件频率（NumbEx）和极端事件强度（IntEx）。