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辽宁东南部山区极端降水指数时空变化特征及其与大气环流的相关性分析

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2024-02-06

2023-2026

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引言

研究区域与数据资料

极端降水指数时空变化特征分析

大气环流对极端降水事件的影响机制

极端降水事件与大气环流关系的区域差异性

结论与展望

引言

PART

01

1

2

3

极端降水事件对自然环境和人类社会产生重要影响，研究其时空变化特征有助于了解气候变化规律。

辽宁东南部山区作为东北地区的重要生态屏障，其极端降水事件对区域生态环境和水资源安全具有重要影响。

通过分析极端降水指数与大气环流的相关性，有助于揭示极端降水事件的形成机制和预测方法，为防灾减灾提供科学依据。

国际上关于极端降水事件的研究已经取得了丰硕的成果，涉及极端降水指数的定义、计算方法、时空分布特征等方面。

国内学者在极端降水事件的研究方面也取得了不少进展，但针对辽宁东南部山区的研究相对较少。

随着气候变化研究的深入和观测数据的不断积累，极端降水事件的研究将更加注重多尺度、多要素的综合分析和预测预警。

研究内容

基于长时间序列的降水观测数据，计算辽宁东南部山区的极端降水指数，分析其时空变化特征；同时，利用大气环流数据，探讨极端降水事件与大气环流的相关性。

技术路线

收集并整理辽宁东南部山区的降水观测数据和大气环流数据；采用统计学方法计算极端降水指数；运用GIS空间分析技术分析极端降水指数的时空分布特征；利用相关分析和回归分析等方法探讨极端降水事件与大气环流的关系。

研究区域与数据资料

PART

02

地理位置

辽宁东南部山区位于辽宁省东南部，涵盖多个山脉和丘陵地带。

气候特点

该区域属于温带季风气候区，四季分明，夏季多雨，冬季干燥。

地形地貌

复杂的地形地貌，包括高山、峡谷、盆地等，对降水分布有重要影响。

收集辽宁东南部山区及周边地区的气象站点降水数据，确保数据的准确性和连续性。

气象站点数据

遥感数据

数据插值与格点化

时间尺度处理

利用卫星遥感数据获取地表信息和大气信息，辅助分析降水时空变化。

采用空间插值方法将站点数据扩展到格点数据，便于空间分析和可视化表达。

对日、月、年等不同时间尺度的降水数据进行处理和分析。

极端降水指数时空变化特征分析

PART

03

极端降水指数

用于描述某一地区在一定时段内降水的极端程度，通常包括极端降水量、极端降水强度等指标。

计算方法

基于日降水量数据，采用百分位法、绝对阈值法等方法计算极端降水指数，以反映降水的极端特性。

分析辽宁东南部山区极端降水指数的空间分布特征，探讨不同地形、地貌对极端降水的影响。

空间分布

研究极端降水指数的年际、季节和月际变化特征，揭示其时间变化规律。

时间变化

利用线性回归、滑动平均等方法分析极端降水指数的长期变化趋势，预测未来可能的变化。

变化趋势

采用Mann-Kendall检验、滑动T检验等方法检测极端降水指数的突变点，分析其可能的原因。

突变点检测

VS

通过功率谱分析、小波分析等方法探讨极端降水指数的周期性变化规律，揭示其内在机制。

与其他气候因子的关系

分析极端降水指数与温度、风速等气候因子的相关性，探讨其可能的影响机制。

周期性分析

大气环流对极端降水事件的影响机制

PART

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01

分析多年平均气候态下的大气环流特征，如西风带、副热带高压、季风等系统的强度和位置。

02

探讨不同时间尺度（年际、年代际）下大气环流的变异规律，及其对极端降水事件的影响。

利用合成分析等方法，研究极端降水事件发生前后大气环流场的演变特征。

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基于大气环流指数，筛选与极端降水事件密切相关的关键环流因子。

利用相关分析、回归分析等方法，探讨关键环流因子对极端降水事件的影响途径和程度。

结合物理机制分析，解释关键环流因子影响极端降水事件的原因和过程。

03

结合模式输出结果，对统计模型进行订正和优化，提高预测精度和可靠性。

01

基于历史观测数据，构建包含关键环流因子的统计模型，预测极端降水事件的发生概率和强度。

02

利用交叉验证、独立样本检验等方法，评估统计模型的预测性能和稳定性。

选取典型极端降水事件个例，进行深入细致的诊断分析。

从大气环流背景场、关键环流因子、天气系统配置等方面入手，揭示极端降水事件的发生机制和影响因子。

结合数值模式模拟结果，对极端降水事件的成因和过程进行模拟和验证。

极端降水事件与大气环流关系的区域差异性

PART

05

01

辽宁东南部山区不同区域的极端降水事件在发生频率、强度和持续时间等方面存在显著差异。

02

一些区域可能更容易受到极端降水事件的影响，而另一些区域则相对较为稳定。

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这些差异可能与地形、地貌、气候背景以及大气环流等因素有关。

大气环