HA.110 [极端降水] 我国大陆地区小时尺度极端降水呈显著增加趋势

主要研究方向为水文气候和水文气象，包括水文气象过程统计与随机模拟、气候变化对极端水文事件的影响、机器学习算法在水文水资源领域的应用、气候及下垫面变化条件下流域水文模拟等。近年来以第一或通讯作者在Science of The Total Environment，Climate Dynamics，Global and Planetary Change等国际期刊发表SCI论文10篇，2021年入选河海大学大禹学者计划第四层次。

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Li X, Zhang K*, Bao H, et al. 2022. Climatology and changes in hourly precipitation extremes over China during 1970–2018. Science of The Total Environment, 839(9): 156297.

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.156297

小时降水，极端降水指数，气候态特征，趋势分析

      全球变暖导致海洋蒸发的水汽增多，大气的持水能力增强，导致极端降水的频率、强度和历时发生改变。目前，围绕极端降水变化及归因方面的研究大多集中于日尺度降水，日尺度以下极端降水变化系统研究仍然比较匮乏。针对这一问题，本研究采用14个日内尺度极端降水指数，对我国各大流域1970–2018年极端降水从频率、强度、历时和日变化特征等多个维度进行了刻画；基于迭代式Mann-Kendall趋势分析及时空滑动分块自助法（spatiotemporal moving block bootstrapping）对我国极端降水的变化趋势及其区域显著性进行了分析。

图1：我国极端降水指数概率密度曲线及长期（1970-2018）平均值。图(a)～(l)分别为最大1小时降水量 (Rx1hr)、最大3小时降水量 (Rx3hr)、最大6小时降水量 (Rx6hr)、极端降水量 (R95pw1hr)、极端强降水量 (R99pw1hr)、强降水小时数 (R1hr10mm)、高强度降水小时数(R1hr20mm)、最长连续降水历时 (MxLWS)、平均连续降水历时 (MeLWS)、总降水量 (RTot)、降水小时数（NWH）、降水强度 (SPII1hr)

图2：我国各大流域暖季日内最湿润小时及其频率直方图

图3：我国极端降水指数趋势显著性空间分布

       研究结果表明：（1）我国南部和东部地区小时尺度极端降水频率更高、强度更大，各大流域中珠江流域极端降水频率和强度最大；（2）我国大陆地区整体、长江流域和东南诸河的极端降水频率和强度呈区域显著增加趋势；（3）我国大陆地区大多数极端降水指数显著增加信号出现在2010年前后，平均降水强度显著增加信号则早于1999年；（4）2000–2018时段与1970–1999相比，极端降水的频率和强度呈明显增高增强趋势。研究结果揭示了我国极端降水在日内尺度的变化特征，可为我国应对气候变化政策制定提供参考。

[1] Li, X., Zhang, K., Gu, P., Feng, H., Yin, Y., Chen, W., Cheng, B. (2021). Changes in precipitation extremes in the Yangtze River Basin during 1960–2019 and the association with global warming, ENSO, and local effects. Science of The Total Environment, 760, 144244.

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144244

[2] Wang, J., Li, C., Zwiers, F., Zhang, X., Li, G., Jiang, Z., Zhai, P., Sun, Y., Li, Z., Yue, Q. (2021). On the optimal design of field significance tests for changes in climate extremes. Geophysical Research Letters, 48(9).

https://doi.org/10.1029/2021GL092831

[3] Prein, A. F., Rasmussen, R. M., Ikeda, K., Liu, C., Clark, M. P., Holland, G. J. (2017). The future intensification of hourly precipitation extremes. Nature climate change, 7(1), 48-52.

https://doi.org/10.1038/nclimate3168