楊靖文,孫即霖**,Reiner Schlitzer
(1.中國海洋大學(xué)海洋氣象系海洋-大氣相互作用與氣候?qū)嶒?yàn)室,山東青島266100;2.Alfred Wegener Institute,Bremerhaven 27568 Germany)
德國4站點(diǎn)極端降水頻數(shù)和強(qiáng)度趨勢變化分析
楊靖文1,孫即霖1**,Reiner Schlitzer2
(1.中國海洋大學(xué)海洋氣象系海洋-大氣相互作用與氣候?qū)嶒?yàn)室,山東青島266100;2.Alfred Wegener Institute,Bremerhaven 27568 Germany)
根據(jù)不萊梅、波茨坦、卡爾斯魯厄和楚格峰1901—2007年逐日降水量分析了各站極端降水的頻數(shù)和強(qiáng)度趨勢變化。結(jié)果表明:山區(qū)(楚格峰)出現(xiàn)的極端降水?dāng)?shù)量呈上升趨勢,且強(qiáng)度顯著增強(qiáng),在冬、夏2季亦如此。這與全球變暖背景下,山區(qū)的積雪融化導(dǎo)致對流活動(dòng)增強(qiáng)以及大氣環(huán)流影響水汽輸送增強(qiáng)有關(guān);在超過絕對閾值的極端降水方面,北方地區(qū)(不萊梅和波茨坦)發(fā)生頻數(shù)保持穩(wěn)定,無顯著趨勢變化,南方地區(qū)(卡爾斯魯厄)有顯著減少的趨勢,且不萊梅的頻數(shù)變化趨勢與波茨坦相似,具有強(qiáng)正相關(guān),而此2站與卡爾斯魯厄的頻數(shù)變化趨勢呈反位相,有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān);除楚格峰外,極端降水強(qiáng)度變化無顯著趨勢。低海拔地區(qū)在冬季極端降水的頻數(shù)和強(qiáng)度上,大部分有顯著上升的趨勢,而夏季,在2方面均出現(xiàn)不同程度的下降;極端降水頻數(shù)和強(qiáng)度呈強(qiáng)正相關(guān)。
極端降水;頻數(shù);強(qiáng)度;趨勢變化
對于天氣變化的研究過去主要集中在平均溫度和降水量的變化上,而事實(shí)上由極端天氣事件所造成的經(jīng)濟(jì)損失是非常巨大的。IPCC第四次評估報(bào)告顯示,人們越來越關(guān)注由于自身的影響所引起的極端事件在頻數(shù)和強(qiáng)度上的變化[1]。極端降水是極端天氣事件的重要組成部分,國內(nèi)外許多學(xué)者對以往的降水資料進(jìn)行了分析,試圖發(fā)現(xiàn)在歷史中是否存在極端降水事件發(fā)生頻數(shù)增多或者變強(qiáng)的趨勢,然而由于研究區(qū)域、選取時(shí)段和使用方法的不同,得出的結(jié)果也不盡相同。近50 a來,中國東北和華北地區(qū)強(qiáng)降水事件趨于減少,而西北、西南和長江中下游地區(qū)則傾向增多[2-4]。但在東北部分地區(qū),頻數(shù)和強(qiáng)度仍有上升趨勢[5]。歐洲中西部地區(qū)在20世紀(jì)里,冬季的極端降水有增長的趨勢[6]。Hundecha和Bárdossy指出在德國西部地區(qū)在過去50 a中,除夏季外,日極端大型降水不論在幅度和頻數(shù)上都有上升的趨勢[7]。
本文著眼于在較大的時(shí)間尺度下,對4個(gè)具有代表性的站點(diǎn)進(jìn)行分析,探討在全球變暖背景下,不同地理位置和地形因素對極端降水頻數(shù)和強(qiáng)度趨勢變化的影響.該研究對我國的類似的氣候研究問題具有明顯的參考價(jià)值。
1.1 資料
圖1 四站點(diǎn)的位置分布圖Fig.1 Four stations’locations around Germany
基礎(chǔ)資料為由德國氣象局(Deutscher Wetterdienst)提供的日降水資料。不萊梅、波茨坦、卡爾斯魯厄和楚格峰4個(gè)站點(diǎn)詳細(xì)信息如表1。這4個(gè)站點(diǎn)別分布在德國西北、東北、西南和南部,在很大程度上它們可以代表各自所在區(qū)域的氣候特點(diǎn)(見圖1)。此4站的觀測數(shù)據(jù)有長達(dá)百年的時(shí)間長度,盡管每一個(gè)站點(diǎn)都有100~200 a的資料缺失①不萊梅的1945年,波茨坦的1983年,卡爾斯魯厄的1944年和1945年以及楚格峰的1945年,但本文在處理時(shí)已將這幾個(gè)缺失值去除,所以平均結(jié)果不會(huì)受到影響。這里選取共有的時(shí)段1901—2007年以便比較。
表1 4站點(diǎn)的詳細(xì)信息Table 1 Details of four stations
1.2 方法
1.2.1 閾值確定 本文用到2個(gè)閾值。首先選取20 mm作為絕對閾值;相對閾值定義為國際上普遍接受的第95百分位點(diǎn)[1,7-8]。如果將一組n個(gè)觀測值按數(shù)值大小排列,處于p%位置的值稱第p百分位數(shù)。即第95百分位點(diǎn)表示有95%的降水量低于此值,僅有5%的降水量高于此值,由些可見,此定義是符合極端事件“罕見”特征的。需要注意,在研究頻數(shù)變化時(shí),將時(shí)間序列中所有降水日挑選出來,定義其降水量的第95百分位點(diǎn)為閾值,超過閾值的降水即極端降水;而在研究強(qiáng)度變化時(shí),本文以每年降水日中降水量的第95百分位點(diǎn)為指數(shù),用以表示極端降水強(qiáng)度。
1.2.2 Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法 Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法不需要確定數(shù)據(jù)服從特定分布[9]。用x1, x2,…xn代表n個(gè)數(shù)據(jù),xj代表在j時(shí)刻的變量值,故Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)量(S)有如下定義:
Kendall描述了一種近似正態(tài)檢驗(yàn)可以用來對超過10個(gè)樣本值,不存在太多黏連值(tied value)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢驗(yàn)。步驟如下:
其中VAR(S)是S的方差,n是數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù),g是黏連組(tied group)的個(gè)數(shù)(1個(gè)黏連組就是說具有相同數(shù)值的一系列數(shù)),tp是第p個(gè)黏連組所含有的數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Z:
比較統(tǒng)計(jì)量Z和95%信度區(qū)間的值1.96之間的大小。如果Z是正值而且>1.96,存在增長的趨勢;如果Z是負(fù)值而且絕對值>1.96,存在減小的趨勢;如果Z的絕對值<1.96,不存在顯著的趨勢[10]。
2.1 極端降水頻數(shù)變化
2.1.1 年際變化 使用2個(gè)閾值得到的結(jié)果十分相近,這里僅以絕對閾值為例進(jìn)行分析。對于逐日降水量超過20 mm的極端事件,4站點(diǎn)頻數(shù)的年際變化趨勢如圖2所示。從線性趨勢的表現(xiàn)來看,不萊梅和波茨坦都較為穩(wěn)定,沒有太大變化。通過Mann-Kendall檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),卡爾斯魯厄的極端降水發(fā)生頻數(shù)有顯著減少的趨勢,而楚格峰相反,在一百多年內(nèi)顯著增多。檢驗(yàn)結(jié)果通過95%的信度檢驗(yàn)(對于后面出現(xiàn)的趨勢檢驗(yàn)同樣適用)。對于平均值,不萊梅和波茨坦具有相近的年均極端降水發(fā)生頻數(shù),分別為2.69和2.62 d/a;卡爾斯魯厄的均值稍高,每年平均發(fā)生4.38 d,并且以平均每年0.012 3 d的速率減少;楚格峰具有最多的極端降水,平均每年22.95 d,而且增長速率為每年會(huì)多發(fā)生0.236 d,這意味著和100 a前相比,如今的1 a中會(huì)多發(fā)生23 d超過20 mm的大型降水。詳細(xì)的斜率均列于表2中。
2.1.2 年代際變化 除去楚格峰,如果只觀察處在低海拔地區(qū)的3個(gè)站點(diǎn),本文可以發(fā)現(xiàn):北方的2個(gè)站點(diǎn)不萊梅和波茨坦具有相近的頻數(shù)變化趨勢,1920年代和1980年代是2地極端降水發(fā)生相對較少的時(shí)期,而在1950年代,2地的頻數(shù)達(dá)到頂峰。南方站點(diǎn)卡爾斯魯厄則呈現(xiàn)與此相反的走勢,在1950年代,此站很少出現(xiàn)>20 mm的大型降水,而在這一世紀(jì)的最初10 a和1980年代卻大量涌現(xiàn)。
圖2 4站點(diǎn)>20 mm極端降水頻數(shù)變化Fig.2 Frequency of precipitation over 20 mm at the four stations
表2 對極端降水發(fā)生頻數(shù)和強(qiáng)度進(jìn)行Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)的結(jié)果Table 2 Mann-Kendall trend test results for frequency and intensity of extreme precipitation
對于上述3個(gè)站點(diǎn),本文選取了1905,1915,1925, 1935,1945,1955,1965,1975,1985和1995年10個(gè)時(shí)間點(diǎn)處的平均值來分別代表10個(gè)年代的極端降水發(fā)生頻數(shù)特征,利用這3個(gè)時(shí)間序列計(jì)算出3個(gè)站點(diǎn)相互之間的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示,不萊梅和波茨坦的年代際極端降水頻數(shù)時(shí)間序列之間具有很強(qiáng)的相關(guān)系數(shù)0.794,并且通過99%的信度檢驗(yàn);不萊梅和卡爾斯魯厄間的相關(guān)系數(shù)為-0.590,通過90%的信度檢驗(yàn);波茨坦與卡爾斯魯厄間的相關(guān)系數(shù)為-0.563,同樣通過90%的信度檢驗(yàn)。然而這種顯著的相關(guān)性在相對閾值的結(jié)果中沒有出現(xiàn)。
2.1.3 冬夏兩季變化 對于某些站點(diǎn)來說,在冬季出現(xiàn)逐日降水量超過20 mm的事件太少(比如波茨坦在100 a中冬季基本上沒有如此大型的降水),不具備研究價(jià)值,因而本文選擇第95百分位點(diǎn)作為這1部分的閾值。冬季定義為12月、1月和2月,夏季定義為6月、7月和8月。
首先來看冬季,不萊梅、卡爾斯魯厄和楚格峰在極端降水發(fā)生頻數(shù)上均呈現(xiàn)不同程度的顯著上升趨勢,其中楚格峰上升幅度最大,波茨坦沒有顯著的變化趨勢(見圖3)。在夏季,楚格峰仍然有越來越多的極端降水,但變化幅度比冬季要小了很多,波茨坦和卡爾斯魯厄呈現(xiàn)出微小但是顯著的下降趨勢,而不萊梅只是圍繞均值小幅波動(dòng),沒有顯著趨勢(見圖4)。詳細(xì)的線性趨勢斜率列于表3中。
總體來看,在冬季,大部分站點(diǎn)有越來越多的極端降水出現(xiàn),只有波茨坦保持穩(wěn)定。而在夏季,4個(gè)站點(diǎn)表現(xiàn)十分不同,但變化都很微小。
圖3 冬季4站點(diǎn)>第95百分位點(diǎn)極端降水頻數(shù)變化Fig.3 Frequency of precipitation over 95th percentile in winter at the four stations
圖4 夏季4站點(diǎn)>第95百分位點(diǎn)極端降水頻數(shù)變化Fig.4 Frequency of precipitation over 95th percentile in summer at the four stations
2.2 極端降水強(qiáng)度變化
2.2.1 年際變化 本文使用在1901—2007年間每年降水日的降水量中第95百分位點(diǎn)變化來代表極端降水強(qiáng)度的變化。不萊梅、波茨坦、卡爾斯魯厄和楚格峰第95百分位點(diǎn)平均值分別為12.52,12.01,15.13和26.80 mm。Mann-Kendall結(jié)果顯示,前面3站沒有顯著趨勢變化,楚格峰呈現(xiàn)增長率為0.14 mm年的顯著性趨勢。與頻數(shù)變化相似,1950年代和1960年代是北方站點(diǎn)極端降水強(qiáng)度最大的時(shí)段,而對于南方站點(diǎn)卻是最小的時(shí)段;同樣在1980年代,南方站點(diǎn)的極端降水強(qiáng)度達(dá)到頂峰,而北方卻相對較小(見圖5)。所有斜率都列于表2中。
2.2.2 冬夏兩季變化 在冬季和夏季,第95百分位點(diǎn)的變化與2.1.3中極端降水頻數(shù)在相應(yīng)季節(jié)內(nèi)的變化有相近的情形。唯一的不同是波茨坦,冬季出現(xiàn)了顯著的上升趨勢而夏季的趨勢不復(fù)存在。所有斜率都列于表3。
表3 對冬季和夏季極端降水發(fā)生頻數(shù)和發(fā)生強(qiáng)度進(jìn)行Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)的結(jié)果Table 3 Mann-Kendall trend test results for frequency and intensity of extreme precipitation in winter and summer
圖5 4站點(diǎn)極端降水強(qiáng)度(第95百分位點(diǎn))變化Fig.5 Intensity(95th percentile)of extreme precipitation at the four stations
2.3 山區(qū)極端降水增多增強(qiáng)成因
從前面的結(jié)果看到,位于山區(qū)的楚格峰在極端降水的頻數(shù)和強(qiáng)度方面均有顯著上升的趨勢,本文將從對流活動(dòng)和水汽輸送2個(gè)方面對其原因進(jìn)行分析。
2.3.1 對流活動(dòng)加強(qiáng) 在全球變暖的背景下,氣溫升高,對于山頂和山腳,如果溫度增長率是一致的,那么垂直溫差不會(huì)隨時(shí)間變化。然而,由于在山頂存在積雪,積雪的融化吸收熱量,從而導(dǎo)致山頂溫度的增長無法達(dá)到與山腳相同的幅度。也就是說,山頂?shù)臏囟仍鲩L率要小于山腳,其結(jié)果是,在單位時(shí)間內(nèi),山頂?shù)臏囟仍鲩L小于山腳的溫度增長,于是垂直溫差會(huì)隨時(shí)間增長而增大。這就促進(jìn)了氣流的不穩(wěn)定,對流活動(dòng)加強(qiáng),為更多的極端降水提供了條件。
浩海峰(Hohenpeissenberg)位于11°E,47.8°N,海拔977 m,相對于楚格峰(10.983°E,47.417°N, 2 960 m)距離很近,而且海拔要低于楚格峰大約2 000 m,可以作為其山腳的站點(diǎn)。本文選取了浩海峰1901—2007年間的日平均溫度數(shù)據(jù),與楚格峰的相應(yīng)日平均溫度做比較(見圖6)并做差,將其作為垂直溫差,隨時(shí)間變化結(jié)果如圖7所示。
圖6 楚格峰(虛線)與浩海峰(實(shí)線)年平均溫度比較(單位:℃)Fig.6 Comparison of annual mean temperature between Zugspitze(dashed line)and Hohenpeissenberg (solid line)(Unit:℃)
(圓點(diǎn)為年平均垂直溫差,直線為線性變化趨勢Blue points mean annual temperature difference, rend line means linear trend)圖7 |THohenpeissenberg-TZugspitze|變化趨勢Fig.7 Variation of|THohenpeissenberg-TZugspitze|
增長的垂直溫差促進(jìn)了氣流不穩(wěn)定,導(dǎo)致強(qiáng)的對流活動(dòng),為極端降水提供了條件。
2.3.2 水汽輸送增強(qiáng) 水汽的輸送可以通過高空大氣環(huán)流的形勢加以分析。使用NCEP/NCAR 1951—2000年間再分析資料中700 hPa等壓面位勢高度場異常來做考察。將50 a間歐洲西部上空的700 hPa等壓面位勢高度場做時(shí)間平均,并將其作為背景場,然后再對各年代700 hPa等壓面上的位勢高度場做平均,使用平均結(jié)果減去背景場,作為700 hPa等壓面上位勢高度場異常的表現(xiàn),如圖8,單位為m。
1950年代和1960年代,在700 hPa等壓面位勢高度異常場上高緯度低壓異常偏高,中緯度高壓異常偏低,因而導(dǎo)致北大西洋上空的西風(fēng)強(qiáng)度較弱,由于在700 hPa高度風(fēng)對水汽輸送影響較大,故由洋面上無法向歐洲大陸輸送豐富的水汽。這種情況到了1980年代發(fā)生了改變,中緯度高壓異常偏高,高緯度低壓異常偏低,經(jīng)向氣壓梯度增大,歐洲西部上空的西風(fēng)激流也開始增強(qiáng),有大量的水汽經(jīng)由北大西洋輸送到歐洲大陸,為極端降水的生成提供了條件。至少從20世紀(jì)后半段看,水汽的輸送呈現(xiàn)由弱變強(qiáng)的變化趨勢。
圖8 1951—2000年歐洲西部700 hPa等壓面上位勢高度場異常的年代際變化Fig.8 Decadal variation of geopotential height anomaly at 700 hPa isobaric surface above Western Europe from 1951 to 2000
綜合上述2方面,由積雪融化導(dǎo)致的對流活動(dòng)加強(qiáng)以及大氣環(huán)流影響的水汽輸送變化,都為山區(qū)的極端降水增多增強(qiáng)提供了條件。
2.4 極端降水頻數(shù)與強(qiáng)度關(guān)系
本文使用4個(gè)站點(diǎn)由相對閾值計(jì)算得出的極端降水頻數(shù)和強(qiáng)度十年滑動(dòng)平均值,計(jì)算得出頻數(shù)與強(qiáng)度的相關(guān)性(見表4),可以看出,二者的相關(guān)系數(shù)均在0.85以上,具有極強(qiáng)的正相關(guān)。
表4 極端降水頻數(shù)和強(qiáng)度相關(guān)性Table 4 Correlation between extreme precipitation frequency and intensity
(1)山區(qū)(楚格峰)出現(xiàn)的極端降水?dāng)?shù)量呈上升趨勢,且強(qiáng)度顯著增強(qiáng),在冬夏2季亦如此。這與山區(qū)的積雪融化導(dǎo)致對流活動(dòng)增強(qiáng)以及大氣環(huán)流影響水汽輸送增強(qiáng)有關(guān)。
(2)在超過絕對閾值的極端降水方面,北方地區(qū)(不萊梅和波茨坦)發(fā)生頻數(shù)保持穩(wěn)定,無顯著趨勢變化,南方地區(qū)(卡爾斯魯厄)有顯著減少的趨勢,且不萊梅的頻數(shù)變化趨勢與波茨坦相似,具有強(qiáng)正相關(guān),而此2站與卡爾斯魯厄的頻數(shù)變化趨勢呈反位相,有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)。
(3)在降水強(qiáng)度方面,只有南部山區(qū)站點(diǎn)楚格峰有顯著增強(qiáng)的趨勢,其他低地3站均保持穩(wěn)定。低海拔地區(qū)在冬季極端降水的頻數(shù)和強(qiáng)度上,大部分有顯著上升的趨勢,而夏季,在兩方面均出現(xiàn)不同程度的下降。
(4)極端降水頻數(shù)和強(qiáng)度呈強(qiáng)正相關(guān)。
Kapala et al.曾根據(jù)德國94個(gè)站點(diǎn)的降水表現(xiàn)將它們分成幾個(gè)不同的組,每個(gè)組內(nèi)的站點(diǎn)具有一定的相似性,本文所研究的4個(gè)站點(diǎn)不萊梅、波茨坦、卡爾斯魯厄和楚格峰也在其中。結(jié)果顯示,無論是在冬季還是夏季,它們都隸屬于不同的組[11]。在本文的研究結(jié)果中也可以看到,這4個(gè)站點(diǎn)在降水方面都有各自的特點(diǎn)。然而,在某些方面仍然可以看到相互之間的聯(lián)系,比如在超過20 mm/d的極端降水頻數(shù)變化上,北方城市不萊梅和波茨坦表現(xiàn)出極強(qiáng)的正相關(guān),而它們與南方城市卡爾斯魯厄的負(fù)相關(guān)關(guān)系也十分顯著。
圖9 德國西南部夏季和冬季降水日平均第90百分位點(diǎn)趨勢Fig.9 Summer and winter trends in the average 90th percentile rain day of southwest Germany
圖10 卡爾斯魯厄年第95百分位點(diǎn)不同季節(jié)的趨勢Fig.10 Trends in th 95th percentile at Karlsruhe at summer(a)and winter(b)
Hundecha和Bárdossy的研究發(fā)現(xiàn),在最近50 a內(nèi),德國西南部地區(qū)年降水量的第90百分位點(diǎn)在夏季呈現(xiàn)下降趨勢,而在冬季呈現(xiàn)上升趨勢[7](見圖9)??査刽敹蛟诒疚闹凶鳛槲髂系貐^(qū)的代表,其年降水量的第95百分位點(diǎn)在相同時(shí)段內(nèi)有同樣的趨勢表現(xiàn)(見圖10),并且,將時(shí)間尺度放大到100 a后,這種相同的季節(jié)性趨勢變化依然存在。
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Abstract: Based on daily precipitation at Bremen,Potsdam,Karlsruhe and Zugspitze from 1901 to 2007, trend variation in frequency and intensity of extreme precipitation for each station is analyzed.It is found that:1)alpine area(Zugspitze)has more and more extreme precipitation and the intensity increases.It is the same in summer and winter.The increases are resulted from enhanced convection caused by snow melting and plenty of water vapor transport affected by circulation,under the background of global warming.2)As for extreme precipitation over 20 mm/day,northern area(Bremen and Potsdam)keeps stable in frequency without significant trend while southern area(Karlsruhe)has a decreasing trend.Furthermore,the shapes of frequency trends of Bremen and Potsdam are similar,which are almost opposite phase to that of Karlsruhe.Mean decadal frequency of Bremen and Potsdam have strong positive correlation while they have strong negative correlation with Karlsruhe.3)Except for Zugspitze,all stations have no significant trend in intensity of extreme precipitation.Most stations in low-altitude area have significantly increasing trend in frequency and intensity of winter extreme precipitation,however in summer, decreases to different extents happen to both aspects.4)Frequency and intensity of extreme precipitation are positive correlated.
Key words: extreme precipitation;frequency;intensity;trends variation
責(zé)任編輯 龐 旻
Trends in Frequency and Intensity of Extreme Precipitation at Four German Stations
YANGJing-Wen1,SUN Ji-Lin1,Reiner Schlitzer2
(1.Ocean-Atmosphere Interaction and Climate Laboratory(OAC),Ocean University of China,Qingdao 266100,China;2. Alfred Wegener Institute,Bremerhaven 27568,Germany)
P426.6
A
1672-5174(2010)-09Ⅱ-023-08
國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40676012)資助
2010-04-27;
2010-06-15
楊靖文(1986-),男,碩士生。
E-mail:sunjilin@ouc.edu.cn