1961—2016年北京地区旱涝中心的演变特征

受气候变化影响,北京地区旱涝事件的时空变异性增强。为全面评估北京地区旱涝严重区域的演变特征,通过融合历时、强度、烈度、峰值、频率等多个旱涝特征,采用熵权法构建了归一化旱涝综合特征指标,并通过Kmeans算法识别了旱涝中心。结果表明:归一化旱涝综合特征指标能全面地反映出该地区的旱涝状况;1961—2016年北京地区南部偏旱,昌平、海淀、房山区旱情较为突出,北部偏涝,密云区雨涝较为严重;20世纪60—90年代旱涝交替,整体偏涝,21世纪00—10年代整体偏旱;对于高等级及以上旱涝中心,干旱中心多分布于平原区,雨涝中心多分布于西南部和东北部山区;整体上,干旱中心的重心有向北迁移的趋势,雨涝中心的重心有向东迁移的趋势。

北京地区干旱预测不确定性来源贡献度量化

受多种因素影响,干旱预测往往存在很大的不确定性。对不同来源不确定性贡献度进行量化有助于识别关键不确定性来源,为提高干旱预测和风险评估精度提供依据。本文以北京地区气象干旱为研究对象,采用多因素方差分析法对全球气候模式(Global Climate Model,GCM)、排放情景、干旱指数对北京地区干旱特征变量(历时、峰值和烈度)预测的不确定性贡献度进行量化,通过系统抽样和导函数分析法探讨GCM不确定性被合理估计时的最少模式数量。结果表明:GCM及排放情景与GCM交互作用对该地区平均及最大干旱特征变量预测的不确定性贡献度最大;最大不确定性来源并未具有明显的时空差异性;当GCM少于7个时,其引发的研究区干旱特征变量不确定性被低估。