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基于RClimDex模型的近60 a中亚极端降水事件变化特征 被引量:7
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作者 黄鑫 焦黎 +2 位作者 马晓飞 王勇辉 阿尔曼·阿布拉 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2023年第7期1039-1051,共13页
选取1960—2020年中亚126个气象站点逐日降水数据,基于RClimDex模型计算中亚8种极端降水指数,利用线性回归分析、Mann-Kendall法分析、相关性分析、小波变换和重标极差(R/S)分析,探究中亚极端降水事件特征。结果表明:(1)近60 a中亚极端... 选取1960—2020年中亚126个气象站点逐日降水数据,基于RClimDex模型计算中亚8种极端降水指数,利用线性回归分析、Mann-Kendall法分析、相关性分析、小波变换和重标极差(R/S)分析,探究中亚极端降水事件特征。结果表明:(1)近60 a中亚极端降水事件频率和强度均明显增加,表征降水强度(SDII)变化倾向率为0.02 mm·d^(-1)·(10a)^(-1)。极端降水量指数中,强降水量(R95p)、单日最大降水量(Rx1day)、连续5 d最大降水量(Rx5day)、年总降水量(PRCPTOT)的变化倾向率分别为1.93 mm·(10a)^(-1)、0.24 mm·(10a)^(-1)、0.66 mm·(10a)^(-1)和0.73 mm·(10a)^(-1)。在极端降水日指数中,中雨日数(R10)、持续干燥日数(CDD)、持续湿润日数(CWD)变化倾向率分别为0.02 d·(10a)^(-1)、-0.65 d·(10a)^(-1)和0.08 d·(10a)^(-1)。极端降水存在明显的空间差异性和高海拔依赖性,高原和山区附近极端降水事件频发。中亚极端降水周期特征为多峰谱型,具有准5 a短周期振荡、6~9 a中周期振荡和10~15 a长周期振荡。(2)极端降水指数与年总降水量具有良好的相关性,CWD对年总降水的贡献最大;太平洋年代际振荡(PDO)和北大西洋年代际振荡(AMO)对极端降水事件具有明显正相关性。R/S分析表明该地区极端降水特征未来持续可能性较大。研究结果可为中亚极端气候预测、自然环境保护、防灾减灾工作等提供科学依据。 展开更多
关键词 极端降水 空间分布 相关分析 小波分析 中亚
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