中国总降水量和日降水频率的变化趋势外文翻译资料

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中国总降水量和日降水频率的变化趋势

PANMAO ZHAI

National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing, China

XUEBIN ZHANG AND HUI WAN

Climate Research Branch, Meteorological Service of Canada, Environment Canada, Downsview, Ontario, Canada

XIAOHUA PAN

National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing, China

摘要

基于中国的日降水量数据集发展为740个站点并有更强的趋势检测技术，本文对1951-2000年期间的年降水量和季节性总降水量以及极端日降水量的趋势进行了评估。极端日降水量的定义是一年、夏季和冬季半年的降水量大于第九十五百分位。还探讨了总降水量变化与极端频率之间的可能联系。结果表明，中国整体降水量趋势不明显，但有明显的区域和季节性趋势模式。中国东北部，华北地区和四川盆地的年降水量总体显著减少，但在中国西部，长江流域和东南沿海地区则显著增加。在中国西部，冷季和暖季都出现了降水增加。然而，中国东部的趋势因季节而异。中国东北部和华北地区的春季降水增加，但在扬子河中游则明显减少。夏天降水趋势与年 总量非常相似。中国东部地区秋季降水普遍减少。冬季，中国东北部地区降水量明显减少，南部地区降水量增加。除中国西北地区外，中国大部分地区下雨天数明显减少，同时降水强度显著增加，这表明中国西部的降水增加是由于降水频率和强度增加。在中国东部，北方主要受降雨天数减少的影响，而南方则受强度的影响。在降水趋势增加的地区，降水极端事件的频率高于正常水平。例如，中国西部，长江中下游以及西南和华南沿海部分地区的极端降水量显著增加。在中国北方和四川盆地，极端情况明显减少。来自非极端事件的极值和总降水量的趋势通常是同步的。中国西南地区是一个例外，极端事件的增加与非极端降水总量的减少有关。

1 引言

中国位于东亚（图1）。由于陆地面积大，气候区域多样，天气和气候极端事件给国家带来了频繁灾害。例如，199年的洪水导致中国南方长江流域和中国东北的嫩江-松花江流域（国家气候中心(NCC)1998）360亿美元的损失和3000多人死亡。自1985年以来，中国第二大河——黄河经常枯竭；因此，河流排放在一些地方会中断。1997年华北地区发生严重干旱，导致黄河干涸226天。这些极端情况都与总降水量和极端降水量的变化有关。

中国的各种气候变化由冬季和夏季风决定（Domroes和Peng, 1988）。季风系统连同地形的影响使年总降水量发生了显著变化，从偏远西北部的不到25毫米到东南部的2000多毫米。中国西部的气候一般非常干燥，但在东部地区主要是半湿润和潮湿气候。中国东部的主要雨季与东亚夏季风的进展相对应。第一阶段，主要雨带于5月初至6月初在中国南部停滞，6月20日至7月10日在中国中部停滞，8月5日至25日在华北地区停滞。从仲夏开始，主要雨带迅速向南撤退。大约20天后，它从中国大陆撤退（Gao和Xu, 1962; Ding, 1994）。夏季风降雨为种植作物带来必要的雨水供应，滋养超过10亿人。因此，降水量的变化以及极端降水变化是中国政府和公众的主要关注点。

图1. 中国地理区域示意图（东北、华北、西北东部和西北西部分别以东北偏北、西北偏北、西北偏北和西北偏西为标志，这四个地区构成中国北方，西南、东部和南部分别以西南、东、南为标志，被称为中国南方）

近年来，总降水量和极端降水量的变化引起了人们的广泛关注。政府气候变化专门委员会（IPCC）在其最近的评估报告（Houghton等, 2001）中提供了不同时期降水趋势的全球情况。即使在1976至1999年期间，中国也是全球数据明显稀疏区域。最近有几项研究记录了中国的降水变化。Zhai等(1999)分析了中国361个台站，1951—1995年间标准化年降水量异常和一些年度极值的趋势。他们认为极端降水和总降水量的变化可能密切相关。在1960-96年中国的330个站点使用五边形降水数据，Ren等(2000)显示长江中下游夏季降水呈增加趋势，黄河流域呈下降趋势，但高纬度地区几乎没有变化。这些研究的范围和数据使用受到限制。他们的结果也需要重新审查，因为没有严格评估趋势的统计显著性。本研究对二十世纪下半叶中国的总降水量和极端降水量的变化进行了更全面的说明和更新，不仅在年度基础上，而且在季节基础上。我们使用新开发的更高质量的数据集，提供更密集的网络并涵盖更长的时间。我们还采用更强大和更健全的趋势检测技术。此外，还研究了总降水量和极端降水量之间的联系。本文的结构如下。我们在第2节中描述了数据集和分析技术。总降水量的趋势和极端事件的频率分别在第3节和第4节中给出。它们之间的联系见第5节。我们在第6节进行讨论。

2 数据和方法

a. 数据准备

本研究使用了740个站点​​的日降水量数据集以及涵盖中国大陆1951年至2000年的详细元数据。它包括由中国气候数据中心（CDC）（来自中国气象局国家气象中心）开发的几乎所有一级和二级国家气候站。这是目前可用于研究该国气候变化的最佳日常数据集。这些数据由CDC质量控制程序进行质控。在数据用于后续分析之前筛选缺失值和时间不均匀性。删除具有太多缺失值的站点。如果一年缺测天数超过10％，则认为缺少一年。只有拥有超过40个非缺测年数据的站点才会被保留。共有611个站通过了这个检验。在检验了数据的可用性之后，我们检查不均匀性问题。 Liu和Sun（1995）研究了中国降水数据的时间不均匀性。他们发现，对于位于中国西北部的一些站点来说，不均匀性是一个问题，那里的降水量很小，风也很强。不均匀性主要是由于车站搬迁造成的。在这项研究中，我们采用Zhai和Ren（1999）的两个标准来识别具有重新定位问题的站点。如果车站的位置移动超过20公里，或者雨量计的高度经历了超过50米的变化，则认为重新定位使数据不均匀。在此检验之后，保留了530个站点用于随后的趋势分析。

b. 分析技术

在中国，强和超强（heavy and severe）暴雨是极端的，传统上定义日降水量分别大于25,50和100毫米的事件（Domroes和Peng, 1988）。这些事件可能会造成各种损害，工程师和官员已将这些标准用作洪水可能严重程度的指标。然而，在中国大部分地区，超强暴雨事件非常罕见。由于降水量低，在中国广大的西部地区，即使是强降水事件也非常罕见。为了评估全国极端降水事件的趋势，我们计算了相对极端事件天数的趋势，定义相对极端事件天数为日降水量大于1961—90年间所有降雨天数的第95百分位数的天数，这些日子被称为极端降水日。最近已经广泛研究了这种相对极端事件的趋势（例如，Frich等, 2002; Manton等, 2001）。

为了给特定数量的整个国家/地区提供单一值，我们计算变量的面积加权平均值。在这样做时，我们首先将国家划分为2°times; 2°格点然后计算格点值作为框中所有可用站数据的算术平均值。之后，我们将框的面积作为权重，使用格点值来计算全国平均值。

使用Kendall基于tau的斜率估算（Sen, 1968）总降水量的趋势这一方法是非参数的，并不假设所调查数据的分布形式。此外，它对异常值不敏感。通过使用Zhang等(2000)引入的迭代过程，考虑了时间序列中可能使趋势统计的显著性检验不可靠的可能自相关，并由Wang和Swail（2001）完善。Monte Carlo模拟表明这个程序更适合趋势检测（Zhang和Zwiers, 2004）。我们使用Wang和Swail（2001，见附录A）中概述的程序。趋势的统计显著性在5％水平评估。

极端事件的数量不符合正态分布。因此，使用线性回归是不合适的。可以使用例如Kendall的基于tau的斜率估计这样的非参数方法。但是，如果已知了分布形式，则参数方法通常具有相对更好的测试能力。Frei和Schar（2001）认为，强降水事件的数量遵循二项式分布，其趋势可以用逻辑回归来进行估计，这是一种特殊形式的广义线性模型（GLM）（Lindsey, 1997）。在Frei和Schar（2001）之后，我们使用逻辑回归来估计趋势及其对重大和极端事件频率的统计显著性。我们还采用逻辑回归来确定极端降水频率变化与台站总降水量之间可能存在的联系。附录中给出了逻辑回归的简短描述。可以在Frei和Schar（2001）中找到用于检测极端事件趋势及其检测能力的逻辑回归的详细应用。

首先，趋势分析是按年度和季节进行的。计算季节性时间序列时使用标准四季。这样可以将结果与世界其他地区的季节结果进行比较。中国的主要雨季特别是华东地区的雨季不符合气候季节界限。有人可能会质疑，标准季节的使用将不可避免地打破自然的雨季，使得分析结果不那么有意义。因此，我们也计算了干湿半年的趋势。Domroes和Peng（1988）表明，全国各地湿润月份的数量从7个到3个不等，大多数站点的湿润月份在4到5之间。降水通常集中在4月至9月期间（Bao, 1987）。我们使用这六个月作为暖（湿）半年和10月至3月作为冷（干）半年。

1. 降水总量趋势
2. 年降水量

相对于中国1961-90年平均值的面积加权年降水量异常的时间序列如图2a所示。其最显著的特征是年际和年代际尺度上的强烈变化。例如，1954年，1998年，1973年和1983年非常潮湿，而1978年和1986年非常干燥。从20世纪50年代到20世纪60年代初期和20世纪90年代的时期一般是潮湿的，但从20世纪60年代到70年代的时期大多是干燥的。虽然总降水量可以很好地衡量该国家的总降水量大小，但它们的时间变化实际上反映了中国南部和东部地区更多的降水变率，因为这些地区由于降水量较多而具有更大的权重。为了避免这个问题，在图2b中我们提供了一个时间序列的面积加权归一化降水异常，定义为降水异常，由该站的降水正常量表。

图2. (a)年降水异常面积平均时间序列（mm），(b) 中国的年平均降水异常（百分比）（条形图表示年度值，而实线曲线是从二项式滤波计算的11年滑动平均值）

这两个时间序列如图2和3所示。图2a和2b总体上类似，特别是在十年的时间尺度上，但是在逐年的基础上存在明显的差异。例如，1973年和1983年在图2a中表现为非常潮湿的年份，但它们在图2b中表现出的却并不特别湿润。然而，1954年和1998年非常潮湿的年份在两个图表中都非常显著。这表明在1973年和1983年有很大强度的降水，但与1954年和1998年相比，其空间尺度要小得多。事实上，1954年和1998年的降水是50年来影响全国最大地区最严重的强降水（NCC, 1998）。

年平均总降水异常率以每10年1.03 mm的速度呈下降趋势。这与先前的结果一致，表明在1951年至1995年期间，从296个台站的数据集估计出一个小的下降趋势（Zhai等, 1999），这表明降水趋势在最近的5年内不会发生改变。然而，下降趋势太小也使得其不具有统计显著性。年平均降水异常率略有上升趋势，为每10年上升0.24％。这种趋势也不显着。两个时间序列变化趋势的符号差异是由不同的平均方式引起的，表明了降水变化的区域差异。例如，20世纪50年代后期的年平均降水异常特别大，表明降水量较高，特别是20世纪50年代中期长江的大量降雨。另一方面，20世纪80年代后期出现了持续的大规模降水异常现象，反映了中国西北地区的增长较强，这将在后面讨论。总体而言，无论平均值如何计算，中国的总降水量都没有明显的趋势。这与北半球许多中纬度地区的趋势结果不同。在二十世纪，北美的年降水总量增加（Groisman和Easterling, 1994; Zhang等, 2000）。

年降水量并未显示中国整体的任何显著趋势，但其有独特的区域模式。图3a显示了归一化年降水异常趋势的空间分布。西北大部分地区年降水总量每10年增加10％-20％，西藏地区每10年增加5％-10％，东南沿海和长江中下游每10年减少5％或更少。在其他地方减少了约5％每10年，其中华北和四川盆地减少的最多。

图3. 1951年-2000年(a)年度，(b)冬季，(c)春季，(d)夏季和(e)秋季归一化降水异常的趋势的空间分布，实心（空心）圆圈分别表示增加（减少）趋势（变化趋势大于每10年7.5％，每10年在7.5％和2.5％之间，小于每10年2.5％分别由大，中，小圆圈标记。那些在5％水平上显著的以(times;)标记）

1. 季节性降水

冬季（图3b）和夏季（图3d）降水趋势的空间分布与年际降水趋势相似。对于冬季降水，西藏和中国南方的小部分地区出现了显著的增加趋势，在东北，华北，东北-西北和四川盆地的大部分地区都出现了明显的下降趋势。与年际趋势相比，内蒙古冬季降水量显著减少。对于夏季降水，长江下游和中国西部地区出现了显著的增长趋势，华北地区出现了明显的下降趋势。

图4. 夏季时间序列[6-8月(JJA)]在中国东部沿115°E剖面降水（以毫米为单位），白色区域表示降雨量小于400毫米，两条虚线表示长江流域（南部）和华北（北部）的位置。

中国西部和西南部的许多地区以及东南沿海地区的春季降水量增加，其趋势与年度总量相同。然而，在中国东部的其他地区，这种趋势通常与年度总量相反。例如，南北东北和华北以及长江中下游的春季降水减少（图3c）。北半球中纬度地区的大部分地区在秋冬季节降水增加（Hou

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