基于REOF分析的贵州省降水模式识别及变化趋势预测

【目的】为了解贵州省区域降水特点和变化趋势,更好地应对气候变化。【方法】应用旋转经验正交函数分解(REOF)方法,将贵州省1963-2022年降雨场划分为4个区域,并分析了各区域降水特征及其变化趋势。【结果】总体上Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅳ区呈减少趋势,Ⅲ区呈增加趋势,变化趋势在1989-2014年之间通过P<0.05的显著性检验,其中Ⅳ区变化趋势在1986年有突变;各区均有35 a的主周期变化,其中Ⅰ区未来5 a为下降周期,Ⅱ区未来9 a为下降周期,Ⅲ区和Ⅳ区未来4 a为下降周期。【结论】贵州省降水有明显的年代际变化,Ⅰ区、Ⅱ区相较于Ⅲ区、Ⅳ区出现极端干旱和强降水事件的概率更大,各区年平均降水量均显示出较为明显的周期性变化特征,未来变化有显著的持续性。

基于EEMD的西南雨季降水的多尺度变化特征

利用1960~2022年西南地区81个气象站点共63年的逐日气象降水量观测资料,运用旋转经验正交函数分解(REOF)、Morlet小波分析和集合经验模态分析(EEMD)等方法,对西南地区63年雨季降水量的多尺度变化特征进行了详细研究。结果表明:根据REOF分析表明:第1模态高值区主要在云南地区,低值在川西高原及四川东部;第2模态高值区主要在云南东南部和四川东部,低值区在川西高原;第3模态高值区主要在四川中部及北部,第4模态高值区主要在贵州地区,第5模态高值区主要在四川东部。根据高荷载量以及各种因素可以把西南地区分为5个区域,分别为云南区、川西高原区、川东区、川中区以及贵州区。小波分析表明云南区主要存在准3a、准8a、准23a的降水周期;EEMD分解表明云南区主要有3.2年、6.4年、9.6年、21.3年的周期。小波分析表明川东地区主要存在准7a、准13a、准22a的降水周期;EEMD分解表明川东区主要有3.36年、8年、26.6年的周期。小波分析表明川西高原区主要存在准4a、准8a、准15a、准18a的降水周期;EEMD分解表明川西高原区具有3年、6.4年、8.6年、21.3年的周期。小波分析表明川中区主要有准4a、准6a、准10a、准16a、准27a的降水周期;EEMD分解表明川中区主要有2.78年、7.6年、16年的周期。小波分析表明贵州区主要有准7a、准11a、准15a和准20a的降水周期变化;EEMD分解表明贵州区具有4.15年、10年、20年的周期。由此可知,西南地区主要存在4年、8年和20年左右的周期。Utilizing day-by-day meteorological precipitation observations from 81 meteorological stations in Southwest China for a total of 63 years from 1960 to 2022, the multi-scale variation characteristics of precipitation during the 63-year rainy season in Southwest China were studied in detail by means of Rotation Empirical Orthogonal Function decomposition (REOF), Morlet wavelet analysis and Ensemble Empirical Mode Decomposition analysis (EEMD). The results show that: According to the REOF analysis, the high value of mode 1 is mainly in Yunnan, and the low value is in western Sichuan Plateau and eastern Sichuan. The high value area of mode 2 is mainly in southeast Yunnan and eastern Sichuan, and the low value area is in western Sichuan Plateau. The third mode high value area is mainly in the central and northern part of Sichuan, the fourth mode high value area is mainly in Guizhou, and the fifth mode high value area is mainly in the eastern part of Sichuan. According to the high load capacity and various factors, the southwest region can be divided into five regions, namely Yunnan region, western Sichuan Plateau region, eastern Sichuan region, central Sichuan region and Guizhou region. Wavelet analysis shows that there are mainly quasi-3a, quasi-8a and quasi-23a precipitation cycles in Yunnan. The EEMD decomposition shows that there are 3.2, 6.4, 9.6 and 21.3 years in Yunnan region. Wavelet analysis shows that there are quasi-7a, quasi-13a and quasi-22a precipitation cycles in eastern Sichuan. The EEMD decomposition shows that there are 3.36 years, 8 years and 26.6 years in eastern Sichuan. Wavelet analysis shows that the precipitation periods of quasi-4a, quasi-8a, quasi-15a and quasi-18a mainly exist in the western Sichuan Plateau. The EEMD decomposition shows that the western Sichuan Plateau has a period of 3 years, 6.4 years, 8.6 years and 21.3 years. Wavelet analysis shows that the main precipitation periods in central Sichuan are quasi-4a, quasi-6a, quasi-10a, quasi-16a and quasi-27a. The EEMD decomposition shows that there are 2.78 years, 7.6 years and 16 years in central Sichuan region. The wavelet analysis shows that there are mainly quasi-7a, quasi-11a, quasi-15a and quasi-20a precipitation cycles in Guizhou. The EEMD decomposition shows that the Guizhou region has 4.15-year, 10-year and 20-year cycles. It can be seen that there are cycles of about 4 years, 8 years and 20 years in southwest China.

1961—2017年长江中下游冬季降雪气候特征及其变化分析

气候变化引起局地气象灾害频发,降雪事件导致交通、电力、农业等严重受损。以1961—2017年长江中下游地区118个常规气象站数据为基础,采用气候倾向、累积距平、非参数M-K趋势分析以及旋转经验正交函数(REOF)分解4种方法,对长江中下游地区冬季降雪变化特征进行分析。结果表明长江中下游大多数区域降雪量随年际变化呈现递减趋势;冬季降雪日数在1981年出现突变,其降雪日数由增加转变为减少;REOF结果表明长江中下游地区降雪与降雪变化主要集中于该地区的西北部。降雪特征及其趋势分析可为长江中下游地区的雪灾防范工作提供技术支撑。

1961—2013年青海省雷暴变化特征分析及趋势预测

为深入了解青海省雷暴天气的气候变化特征以及该区域灾害性天气的预测提供参考依据,选用1961—2013年青海省45个台站4—9月的雷暴观测资料,通过趋势系数和旋转经验正交函数分解等,得到青海省植被生长季4—9月雷暴时空分布和变化特征,再利用R/S分析法计算Hurst指数以预测未来雷暴日数的变化趋势。结果表明:青海省4—9月累计雷暴日数平均为38天,7月雷暴日数最多,全省及大部台站的雷暴日数均呈现极显著减少趋势,M-K检验表明,5月和6月雷暴日数存在突变,突变从1998年开始。青海省雷暴日数呈现出南高北低,并且由东南向西北减少;雷暴日数的3个主要空间分布类型分别为东北区、南部区和中部区。Hurst指数预示,4—9月青海全省以及东北区和南部区的雷暴未来还将维持下降趋势,且持续性强度很高,而中部区将保持一种较稳定状态。

长江上游流域生长季气象干旱分异特征

为揭示长江上游流域气象干旱发生与演变规律,基于气象站1961—2019年逐月气象数据,运用旋转正交分解(REOF)、集合经验模态分解(EEMD)及游程理论等方法研究了其生长季气象干旱变化特征。结果表明:长江上游可分为8个气象干旱亚区,其中Ⅴ区呈干旱趋势,Ⅰ区、Ⅲ区及Ⅶ区表现为变湿态势,其他各区表现为干湿交替态势;干旱周期以年际为主,Ⅰ和Ⅲ区表现出较为明显的年代际周期特征,趋势贡献较高的为Ⅴ区及Ⅷ区,其余各区趋势的贡献均小于年代际贡献;Ⅱ区干旱时间最长,达到1.57月,Ⅶ区最小为1.41月,仅有Ⅶ区干旱时间呈显著下降趋势,各区干旱强度比较接近,差异不大,且未来变化趋势不明显,Ⅶ区干旱面积为各区最大,达到30.36%,Ⅵ区干旱面积最小为19.18%,整体而言,干旱发生最为集中的为Ⅶ区,其AD达到0.091,最为分散的是Ⅱ区,其AD达到0.194。综上,长江上游流域各分区生长季气象干旱特征各有不同,西北部地区干旱较东南部地区严重。