目录
CONTENTS
01
研究现状
02
研究方法
03
研究结论
04
未来方向
参考文献
1. 王月华，李占玲.河西走廊内陆河流域极端降水特征分析.北京师范大学学报(自然科学 版),2016,52(3):333-339 2. 3. 陆苗,高超.淮河流域极端降水概率分布模型及其应用.水土保持通报,2016,36(2):197-204 李占玲,王武.基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析.地理研究,2014,33(11):21692179 4. 武文博,游庆龙.基于均一化降水资料的中国极端降水特征分析.自然资源学,2016,31(6):1015-
参考文献：1.武文博,游庆龙.基于均一化降水资料的中国极端降水特征分析.自然资源 学,2016,31(6):1015-1026；2.陆苗,高超.河西走廊内陆河流域极端降水特征分析.水土保持通 报,2016,36(2):197-204
1.3 对气候变化的响应
中国极端降水量级有明显变异特征，但无显著趋势变化，中国极端降
2.2 评价指数
代码 RX1day
RX5day SD11 R10 R20 Rnn CDD CWD R95p R99p PRCPTOT
名称 1d最大降水量
5d最大降水量
定义 每月最大1d降水量
单位 mm
每月连续5d最大建降水量 mm 年降水量与降水日数（日降水量大于等于1.00mm）mm/ 平均日降水强度 的比值 d 中雨以上日数 日降水量大于等于10mm的日数 d 大雨以上日数 暴雨以上日数 连续干日 连续湿日 强降水量 极强降水量 年总降水量 日降水量大于等于20mm的日数 日降水量大于等于50mm的日数 日降水量连续小于1.0mm的最长时期 日降水量连续大于等于1.0mm的最长时期 日降水量大于95%分位值的总降水量 日降水量大于99%分位值的总降水量 1a中日降水量大于等于1.0mm的降水量总值 d d d d mm mm mm
数据处理与检验
数据处理
均一性订正：考虑时间序列的连续性，剔除数据缺失或不连续的点
插值：有些文章里缺测数据采用插值处理
数据检验 平稳性检验：在对超阈值数据序列进行GPD拟合之前
（Mann-Kendall 和Pettitt 方法）
变异分析、非平稳性分析
参考文献：1.陆苗,高超.淮河流域极端降水概率分布模型及其应用.水土保持通报,2016,36(2):197204；2. 李占玲,王武.基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析.地理研究,2014,33(11):21692179；3 顾西辉，张强.中国极端降水事件时空特征及其对夏季温度响应.地理学报,2016,71(5):718730
水频率则相反。并且中国极端降水次数在全国大部分区域有显著增加
趋势。另外，研究还表明变异点对中国极端降水量级和频率趋势特征 有明显的改变，对极端降水发生时间趋势特征改变较弱；中国极端降
水发生时间在中南部呈显著上升趋势，其他区域趋势性不显著。
中国大部分区域夏季温度呈上升或显著上升趋势，且变异特征显著。 在转折点前，中国大部分区域如西部干旱区东南部、东部干旱区西南 部、华北区、华中区和西南区北部夏季温度呈下降或显著下降趋势； 在转折点后，上述区域夏季温度转为上升或显著上升趋势。
不同方法下的阈值
DFA 法确定的极端降水阈值远大于 百分位法确定的极端降水阈值，约 为Peason-III 两年一遇情景下的极 端降水。 中国极端降水阈值从东南沿海向西 北内陆递减，其中四川盆地边缘地 区、长江中下游流域地区和华南地 区南部极端降水阈值最大；南方地 区、北方地区、青藏地区和西北地 区的建议极端降水阈值分别为 80mm、50mm、25mm和 20~25mm。
参考文献：顾西辉，张强.中国极端降水事件时空特征及其对夏季温度响应.地理学 报,2016,71(5):718-730
研究方法
研究数据 评价极端降水的指数 计算阈值的主要方法 数据分析 季节响应研究 预报模式
2
2.1 数据来源
中国气象科学数据共享服务网”（httｐ：//) 中国气象局国家气象信息中心：《中国国家级地面气象站基本日志数据 集（V3.0）》 中国国家气象局
研究结论
模型讨论 检验结果 变化评价
3
研究结论的一般内容
模型讨论：系统误差 不同模型结果的对比讨论 不同模型在不同区域的适用情况 最优概率分布模型
检验结果： 平稳性检验
变化分析： 变化趋势、活动周期、发生频次等
未来方向
模型精度 尺度与分辨率 发生机理
4
未来方向
模型精度：由于预估极端值的统计理论本身的不确定，对极端降水的预估 仍存在很大的不确定性，主要表现在时空预测及数量控制上的欠缺，即使 是最优函数也不能保证能完全拟合降水序列。目前只能通过提高最优概率 分布函数的准确性，以降低这种不确定性。 尺度与分辨率：动力降尺度方法由于系统误差和参数选择的局限性，在实 际应用中效果受很大影响；随着科技的发展统计降尺度方法会应用越来越 广泛；多站点统计降尺度模型有望提供更好的空间连续性，是将来模型开 发研究的重点对象。 发生机理：极端降雨事件的发生机理非常复杂，温度增加值与极端降雨量 变化幅度的关有待深入研究。
参考文献：1. 陆苗,高超.淮河流域极端降水概率分布模型及其应用.水土保持通报,2016,36(2):197204；2. 陈晓,赵懿珺.未来极端降水预估研究进展.科技创极端降水预估研究进展.科技创新导报,2015,7:20-23
中小尺度极端事件
1.分辨率极高的全球模式 2.可变分辨率模式 3.基于数理统计做降阶处理 4.降尺度法：动力降尺度和统计降尺度（转换函数法、天气发生器和环流分型 技术）
参考文献：陈晓,赵懿珺.未来极端降水预估研究进展.科技创新导报,2015,7:20-23
国内极端降水研究进展回顾
小组成员：XXX XXX XXX XXX XXX XXX XXX 本科院校：XXX XXX XXX 指导老师：XXX
什么是极端降水？
极端降水是极端天气的一种，是指一定地区在一定时间内出现的历史上罕见的 气象事件， 其发生概率通常小于5%或10%。其一般特点是发生概率小、社会 影响大。
情景模拟：以市域为评价单元，通过情景模拟结合历史降水资料和
下垫面资料构建极端降水风险评估范式，评估结果结合自然灾害风险。
参考文献：1. 李占玲,王武.基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析.地理研 究,2014,33(11):2169-2179；2. 王月华,李占玲．疏勒河流域极端降水特征分析，水资源研究，2015， 4(6)：537-545：3 陆苗,高超.淮河流域极端降水概率分布模型及其应用.水土保持通报， 2016,36(2):197-204；4. 王轩，尹占娥.基于情景模拟的长江三角洲极端降水风险评价,地球环境学 报,2015,6(1):11-16
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5. 6. 7. 王轩，尹占娥.基于情景模拟的长江三角洲极端降水风险评价,地球环境学报,2015,6(1):11-16 陈晓,赵懿珺.未来极端降水预估研究进展.科技创新导报,2015,7:20-23 王月华,李占玲．疏勒河流域极端降水特征分析，水资源研究，2015，4(6)：537-545
8.
2.4 数据分析的方法
概率模型：建立区域最优概率分布模型描述极端降水发生规律。
如：Wakeby函数、Mann-Kendall（MK）法、General Extreme
Value (GEV)、Log-logistic、Log-normal、Weibull和Gamma 、基于 POT（超阈值）模型的广义帕雷托分布（GPD）
9.
迟潇潇，尹占娥.我国极端降水阈确定方法的对比研究..灾害学，2015，30（3）：186-190
顾西辉，张强.中国极端降水事件时空特征及其对夏季温度响应.地理学报,2016,71(5):718-730
研究现状
1
关注的焦点问题：流域气象水文极端事件 的变化趋势、发生机理及其对气候变化的 响应与预测。
2.5 季节响应研究
在趋势分析中，考虑变异点对趋势结果的影响
变异点的存在可能表明时间序列影响机制从一个气候机制转变为另一
个或时间序列非均质。（“changepoint”，分段回归法）
参考文献：顾西辉，张强.中国极端降水事件时空特征及其对夏季温度响应.地理学报,2016,71(5):718-730
2.6 预报模式
参考文献：武文博,游庆龙.基于均一化降水资料的中国极端降水特征分析.自然资源 学,2016,31(6):1015-1026
评价指数的计算
采用线性回归计算极端降水指数 的变化趋势，回归系数b 表示该 极端降水指数每10 a 的变化，并 取α=0.05，对其进行F检验。 计算全国极端降水指数随时间变 化的特征时，采用面积加权法。
2.3 阈值的计算方法
主要方法：固定阈值法、参数法和非参数法
（适用于气候变化较小的范围）
实际操作： 百分位值法（国际气象研究） 概率分析法（水文领域），如：Peason-III 去趋势波动分析（DFA）指数法（长程相关性）
Hill 图法（构造Hill图）
年交叉率法（泊松分布）
参考文献：1. 王月华,李占玲．疏勒河流域极端降水特征分析，水资源研究，2015，4(6)：537-545； 2.李占玲,王武.基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析.地理研究,2014,33(11):2169-2179
大气环流模式 海洋环流模式 海气耦合气候模式（大尺度) 相关模型： 德国马普实验室的ECHA M5模型； 加拿大气候模型与分析中心的CGCM模型； 美国海洋大气局的GFDL模型； 英国Hadely气候预测与研 究中心的Had CM模 型； 中国中科院大气物理研究所的FGOAL S模型； 中国气象局国家气候中心的BCC-C SM模型。