Spatio-temporal change characteristics and circulation causes of extreme precipitation in Fujian Province
GUOXiangyu1,, WUZhengfang1,, DUHaibo1, WANGLei1, YANGMangen2, CHENZhibiao2 1. School of Geographical Science,Northeast Normal University,Changchun 130024,China2. School of Geographical Science,Fujian Normal University,Fuzhou 350007,China 通讯作者:通讯作者:吴正方,E-mail:wuzf@nenu.edu.cn 收稿日期:2016-04-18 修回日期:2016-12-15 网络出版日期:2017-06-20 版权声明:2017《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部 基金资助:国家重点研发计划“全球变化及应对”专项（2016YFA0602301）国家自然科学基金项目（41171038;41471085） 作者简介: -->作者简介:郭湘宇,男,湖南中方县人,硕士生,主要从事区域气候变化、自然地理学方向研究。E-mail:guoxy877@nenu.edu.cn
关键词：极端降水;时空变化;环流因素;福建省 Abstract Extreme precipitation is an important aspect of climate change. Fujian Province is often affected by extreme precipitation events such as typhoons and severe convective weather and it is critical to research changes in extreme precipitation events in Fujian with respect to global warming. This study analyzed the spatio-temporal change in extreme precipitation in Fujian and circulation causes using trend analysis,Mann-Kendall abrupt change analysis,wavelet analysis,Point-Measured methods and correlational analysis. We used daily precipitation of 22 meteorological observation stations in Fujian from 1961 to 2013. We found that extreme precipitation increased. The SDII,R50mm and CWD indices experienced obvious abrupt changes around 1994,1995 and 1998,respectively. The period of oscillation of each extreme precipitation index was similar,including 2~3 years,6~8 years short-cycle and 10~12 years middle-cycle at large. Extreme precipitation had obvious spatial differences. PRCPTOT revealed a decreasing trend from the eastern coast to western inland. Extreme precipitation was influenced by the location of land and sea,terrain and latitude. Circulation seasonal variation in the number of Fujian Province Typhoons,and the intensity and location of the Subtropical High affected extreme precipitation in Fujian. There was a negative low value center in the geopotential height difference of 850hPa and the 1000hPa over Fujian,which promoted the occurrence of extreme precipitation events. These findings provide a scientific reference for further our understanding and predicting trends in extreme climate in the future and estimates and decision-making of agro-meteorological hazard influence in Fujian.
Keywords：extreme precipitation;spatiotemporal change;circulation causes;Fujian Province -->0 PDF (1290KB)元数据多维度评价相关文章收藏文章 本文引用格式导出EndNoteRisBibtex收藏本文--> 郭湘宇, 吴正方, 杜海波, 王雷, 杨满根, 陈志彪. 福建省极端降水时空变化特征及其环流因素分析[J]. , 2017, 39(6): 1084-1098 https://doi.org/10.18402/resci.2017.06.09 GUOXiangyu, WUZhengfang, DUHaibo, WANGLei, YANGMangen, CHENZhibiao. Spatio-temporal change characteristics and circulation causes of extreme precipitation in Fujian Province[J]. 资源科学, 2017, 39(6): 1084-1098 https://doi.org/10.18402/resci.2017.06.09
本研究所使用的降水资料为中国气象局和福建省气候中心提供的1961-2013年共53 a福建省22个国家气象观测站（包括基准站、基本站和一般站）逐日降水实测资料,各站点分布位置见图1,降水量资料的精度为0.lmm。福建省共有67个气象观测站,由于各站点的建站时间不尽相同,且存在部分站点数据缺失等情况,为了统一时间序列长度,保证逐日资料的完整,本研究将资料长度不足和台站迁移距离过大的站点剔除后,选用的22个气象站点数据质量高,可以用于极端降水事件的分析。大气环流指数逐月资料采用中国国家气候中心气候系统诊断预测室计算、整理的全国160个监测站1952-2013年74项大气环流因子月均值（http://ncc.cma.gov.cn）,环流背景分析采用美国国家环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）获取的风场、温度场、比湿场、位势高度场的月平均再分析资料（http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/reanalysis/reanalysis.shtml）,其水平分辨率为2.5°×2.5°,这两套数据经过较严格的质量控制和检查,为全球气候变化的研究提供一套较为可靠、系统和完整的资料,已得到学术界普遍的认可和广泛的应用[30-35]。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图1福建省DEM及气象站点分布 -->Figure1DEM and the location of meteorological station in Fujian Province -->
2.3 研究方法
2.3.1 极端降水指数的选择与计算 极端气候事件可以分为两大类:①基于简单气候统计学的极值,包括每年都发生的很低或很高的日气温,或者大的日或月降水量;②更复杂的事件驱动的极值,包括干旱、洪水、台风,在给定地点,这些极端事件并不每年发生[33]。与事件驱动的极值检测相比,基于气候统计学极值变化的检测是更可能的,更准确的[36]。 本研究从WMO-CCI/CLIVAR发布的27种气候指数（http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI）中选取了8种极端降水指数用来评价极端降水变化,这8种指数对极端降水事件能比较全面地描述福建省极端降水变化的特征。其中部分指数的定义都是通过计算阈值的降水量或天数,从而消除了地域因素,使计算出的降水指数可以进行空间比较,具有较弱的极端性、噪声低、显著性强的特点,这些指数已成为欧盟STARDEX（Statistical and Regional Dynamical Downscaling of Extremes for European Regions）计划推荐用于描述与极端降水事件有关的核心指数,具体定义见表1。其中,表中指数计算的基础时间为1961-1990年。 Table 1 表1 表18种基于逐日降水量的极端降水指数的定义 Table 1Eight Kinds of index definition for extreme precipitation
3.1.1 极端降水变化的趋势分析 福建省极端降水指数总体呈增加趋势（图2）,但只有SDII和CWD两个指数通过了0.05水平的显著性检验,其速率分别为0.027mm/d/a和-0.031d/a;其余6个指数Rx1day、Rx5day、R50mm、CDD、R95p和PRCPTOT都呈非显著的增加趋势（p>0.05）,其增加速率分别为0.164mm/a、0.362mm/a、0.021d/a、0.008d/a、1.907mm/a和1.571mm/a。CDD的不显著增加（图2e）和CWD的显著减少（图2f）,表明福建省连续降水日数减少,由此可看出PRCPTOT的增加可能由于强降水日数和降水强度的增加所致。Rx1day、Rx5day、R50mm、R95p和PRCPTOT的不显著增加与SDII的显著增加则进一步印证了福建省PRCPTOT的增加主要由降水强度增加和强降水日数增加所致。其中,降水强度的增加可能是主要因素。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图21961-2013年福建省极端降水指数的年际变化 -->Figure 2Interannual variations of the extreme precipitation indexes in Fujian Province from 1961 to 2013 -->
从5a滑动平均值的年际变化总体来看,全省的Rx1day、Rx5day、SDII、R50mm、R95p、PRCPTOT在20世纪90年代前后有明显的波动起伏变化,呈现明显的丰枯极端降水年交错分布特征。即在20世纪90年代前,这6个极端降水指数的5a滑动平均值基本小于多年平均值,而在90年代后,5a滑动平均值基本大于多年平均值。由5a滑动平均可以将这6个极端降水指数分为相同的四个阶段:1965年以前、1965-1972年、1972-1976年、1976年以后,这四个阶段分别表现为“下降-上升-下降-上升”的趋势。其中,在1961-1965年和1972-1976年前后这6个极端降水指数总体均呈现明显阶段性的减少趋势,但总体增加趋势明显。特别是R95p在1974-1976年间呈现明显下降趋势（图2g）,PRCPTOT在1974-1978年和2000-2004年间存在明显下降趋势（图2h）,这可能是导致上文R95p和PRCPTOT不显著增加这一结果的原因。这些结果一方面表明了降水变化的趋势特征不明显,但是波动特征明显,另一方面也进一步表明福建省降水总量增加主要是由于强降水日数和降水强度增加引起的,降水频率对其的影响较小。因此,近几十年来,福建省降水量总体呈现增加的趋势,降水总量增加主要是由于强降水日数和降水强度增加引起的,降水频率的影响较小。 3.1.2 极端降水变化的突变特征分析 对53a来福建省极端降水指数（区域平均值）进行Mann-Kendall突变检验发现,所选的8个极端降水指数中仅SDII、R50mm和CWD存在明显的突变现象,突变时间分别在1994年左右、1995年左右和1998年左右（图3）。前两者在1994年后呈增加趋势,后者在1998年后呈减少趋势。SDII的UF统计量曲线在1961-1967年间出现了急剧下降态势,至1967年达到最低值,并在此之后总体呈波状上升趋势,这说明SDII整体表现出“先减少后增加”的发展趋势（图3a）。正反曲线（UF统计量和UK统计量）在0.05显著性水平区间内相交于1994年附近,为突变时间的开始,并且UF统计量曲线在2005年后超过0.05显著性水平,表明福建省极端降水强度存在明显的时间突变。R50mm的UF统计量曲线在1961-1997年间均位于零线之下,表明这段时间R50mm处于较低发展水平（图3b）。从1997年开始,UF统计量曲线超过零线以上且出现了较快上升,并在1992年之后,曲线开始处于明显波动状态,表明这段时间R50mm处于较高增长水平。整体而言,R50mm的发展经历了“先波动后增加再波动”的发展过程。UF统计量和UK统计量曲线在0.05显著性水平区间内相交于1995年附近,并且UF统计量迅速上升至零线之上,但UF统计量曲线除1967年外均处于0.05显著性水平区间内,表明1995年作为R50mm突变之后的上升趋势不显著。CWD的UF统计量曲线在1961-1998年间一直围绕零线处于上下波动状态,并在1998年后处于急剧下降趋势,表明福建省CWD经历了“先波动后减少”的变化过程（图3c）。同时UF统计量和UK统计量曲线在0.05显著性水平下相交于1998年,为CWD突变点的开始时间,但同样UF统计量曲线没有超过0.05显著性水平线,表明CWD变化存在不显著的突变现象。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图31961-2013年福建省部分极端降水指数Mann-Kendall突变分析 -->Figure 3The Mann-Kendall catastrophe detection curve of some extreme precipitation index in Fujian Province from 1961 to 2013 -->
3.1.3 极端降水变化的周期特征分析 53a来SDII、R50mm、R95p的变化周期基本相似,但与其它各极端降水指数的年际和年代际振荡周期相差较大（图4）。从年极端降水量的小波变换系数（实部）等值线图可以发现,普遍存在着2~3a、6~8a的短周期和10~12a的中周期。其中,2~3a振荡周期在53a中始终存在,6~8a振荡周期在20世纪80年代以前和21世纪初期以来比较显著,10~12a振荡周期在20世纪80年代以后到21世纪以前表现显著,值得一提的是CWD在20世纪90年代中期前后存在着23a振荡周期（图4f）。总体而言,福建省极端降水各指数变化周期呈现越来越小、越来越密集的趋势分布。需要说明的是,由于本研究的时间序列为53a,因此,10~12a的中周期,甚至是23a的长周期可信度不高,需更长时间序列资料进行检验。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图41961-2013年福建省极端降水指数的Morlet小波图谱|||注:虚线代表小波指数为负;实线代表小波指数为正。 -->Figure 4The Morlet wavelet of extreme precipitation index in Fujian Province from 1961 to 2013 -->
3.2 极端降水的空间差异
1961-2013年福建省的各极端降水指数时间序列变化趋势存在明显的空间差异,整体上从福建西北部到福建中部和沿海地区呈增加的趋势（图5）。大部分地区Rx1day的变化趋势呈增加趋势,占全区的59%。有6个地区增幅在0.300mm/a以上,其中东山上升幅度最大,为1.016mm/a（图5a）。武夷山下降幅度最大,为-0.322mm/a。表明Rx1day在空间上受海陆位置因素影响较大,沿海地区Rx1day较内陆地区增加趋势明显。Rx5day变化趋势在空间上总体呈由闽东南部、闽北部向闽中部和闽西南部逐渐减小的趋势（图5b）。Rx5day有15个地区呈上升趋势,占全区的68%,其中东山增加幅度最大,为1.570mm/a,且通过0.05水平的显著性检验。长汀减少幅度最大,为-0.678mm/a。这与Rx1day变化趋势的空间分布不同,区域差异明显。SDII变化趋势总体上除建阳最低为-0.001mm/d/a下降趋势外,其余21个地区皆为增加趋势,升幅在（0.020~0.040）mm/d/a之间,占全区的95%（图5c）。福鼎增加幅度最大,为0.046mm/d/a,且通过0.05水平的显著性检验。这与PRCPTOT的年代际变化一致,表明降水强度的增大对福建省极端降水总量的增大作出重要贡献（图5h）。R50mm变化趋势在空间上呈现为东部沿海相较西部山区增加趋势更大,全省22个站点全部表现为增加趋势（图5d）。其中厦门增加幅度最大,为0.062d/a。建阳增加幅度最小,为0.001d/a。这可能与海陆位置差异造成的区域差异有关,进一步印证了福建省降水总量的增加主要由降水强度增加和强降水日数增加所致。R95p和PRCPTOT的空间格局非常相似,总体上均呈现增加趋势,增幅主要在（2~4）mm/a之间,在空间上表现为沿海地区相较内陆地区增幅较大（图5g、图5h）。R95p仅长汀-0.878mm/a最低为减小趋势,其余地区皆为增加趋势,占全区的95%。其中,厦门增加幅度最大,为5.303mm/a,且通过0.05水平的显著性检验。PRCPTOT总体呈现出增加趋势,占全部气象站点的68%。其中,东山增加幅度最大,为5.941mm/a。建阳减小幅度最大,为-2.139mm/a。这两个指数最大增幅均位于沿海地区,最大减幅均位于内陆地区,这表明R95p和PRCPTOT这两个极端降水指数受海陆位置的影响较大,海陆位置使得R95p或PRCPTOT指数分布差异明显,沿海位置极端降水指数增幅总体偏大,内陆位置基本偏小。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图51961-2013年福建省极端降水指数变化趋势空间差异 -->Figure 5The spatial distribution of change trend in extreme precipitation indicators in Fujian Province from 1961 to 2013 -->
福建省CDD和CWD的变化趋势在空间上的分布差异结果与其他极端降水指数不同,CDD变化趋势与纬度存在显著的负相关关系（表2）,说明CDD变化趋势在空间分布上有明显的纬度差异,地区纬度越高,其CDD变化趋势越小。其中,22个地区中有13个地区呈增加趋势,升幅在（0.01~0.22）d/a之间,占全区的59%（图5e）。平潭增加幅度最大,为0.224d/a,且通过0.05水平的显著性检验。宁德减小幅度最大,为-0.457d/a,且通过0.05水平的显著性检验。这可以说明纬度因素对极端降水持续时间的影响较大。而CWD在空间上表现为明显的减小趋势,减小幅度在（-0.090~-0.020）d/a之间,约占全区的86%（图5f）。其中,蒲城增加幅度最大,为0.026d/a。九仙山减小幅度最大,为-0.089d/a,且通过0.05水平的显著性检验。从图中可看出明显的海陆位置因素导致的区域差异,与CDD的空间分布大体是相反的,这表明降水频率对福建省PRCPTOT增长的影响较小,而强降水量和降水强度的影响较大。 Table 2 表2 表2福建省极端降水指数变化趋势与各站点地理坐标相关系数 Table 2The correlation coefficient of the trend of the extreme precipitation index and meteorological station's geographic coordinates in Fujian Province
为进一步研究1961-2013年福建省极端降水时空变化的成因,本研究选取了西太平洋编号台风数、南海副高强度指数、北半球副高强度指数、西太平洋副高强度指数、南方涛动指数和ENSO指数等6个环流指数与福建省极端降水指数做相关分析（表3）。 Table 3 表3 表3福建省极端降水指数与各影响因素指数相关系数 Table 3The correlation coefficient of the extreme precipitation index and influence factor index in Fujian Province
影响因素
Rx1day
Rx5day
SDII
R50mm
CDD
CWD
R95p
PRCPTOT
西太平洋编号台风数
-0.237
-0.227
-0.304*
-0.318*
0.126
-0.148
-0.323*
-0.275*
南海副高强度指数
0.338*
0.422*
0.473*
0.371*
0.018
0.092
0.433*
0.352*
北半球副高强度指数
0.291*
0.332*
0.479*
0.352*
0.047
-0.085
0.390*
0.236
西太平洋副高强度指数
0.287*
0.324*
0.452*
0.312*
0.045
-0.012
0.359*
0.228
南方涛动指数
-0.012
-0.060
-0.050
0.018
-0.123
-0.138
-0.017
-0.088
ENSO指数
0.106
0.099
0.179
0.066
0.092
0.161
0.109
0.171
注:*表示该相关系数通过0.05水平的显著性检验。 新窗口打开 西太平洋编号台风数是指发生或进入到赤道以北、日界线以西的太平洋和南海海域的中心附近地面最大平均风力≥8级的热带气旋（强度在热带风暴及以上）,按其出现的先后顺序进行编号的热带气旋成为编号台风,其数目为西太平洋编号台风数。福建省位于中国亚热带东南沿海地区,濒临西北太平洋,台风影响的频繁程度排在台湾、海南、广东之后,居全国第四位。台风作为极端强降水的一部分,为福建省极端降水做出了重要贡献。从表3可看出,福建省极端降水指数与西太平洋编号台风数呈显著负相关（p<0.05）。副热带高压对中、高纬度地区和低纬度地区之间的水汽、热量、能量的输送和平衡起着重要的作用。 南海副高强度指数、北半球副高强度指数、西太平洋副高强度指数等3个副高强度指数与福建省极端降水指数呈显著正相关关系（p<0.05）,这说明副热带高压带的强弱对福建省极端降水的时空分布产生重要影响。 ENSO（厄尔尼诺/南方涛动）为热带海洋和大气共同作用引发海洋热量异常变化的一种表现,是目前国际上公认的引起世界气候异常的最强信号[40-43]。在La Nina期间,东南太平洋气压明显升高,印度尼西亚（印度洋）和澳大利亚的气压减弱。El Nino期间的情况正好相反,东南太平洋气压明显降低,印度尼西亚（印度洋）和澳大利亚的气压升高[44,45]。这种全球尺度厄尔尼诺与南方涛动之间的气候振荡被称为ENSO循环。有研究表明,它们的发生会引起中国气候的异常[41-45]。从表3中可看出,福建省极端降水指数与南方涛动指数、ENSO指数均无显著相关性,这说明福建省极端降水对当年的ENSO现象的响应是不明显的。 极端降水的变化与大气环流运动息息相关,特定的极端降水事件直接由异常的天气波动造成[35]。但是,从气候统计学的角度来看,季节平均环流异常为逐日的极端降水事件提供一个气候背景[46,47]。因此,为了理解上述的环流指数与极端降水的协同变化关系,本研究对1961-2013年夏季福建省极端降水偏强年与偏弱年合成的差值场进行了分析。通过分别对夏季强降水量和暴雨日数进行距平处理,选取夏季强降水量距平和暴雨日数距平同时超过1.5倍标准差的年份作为夏季降水量异常偏强年份（表示极端降水发生频次多、降水量大）,低于-1.5倍标准差的年份作为夏季降水量异常偏弱年份（表示极端降水发生频次少、降水量小）。极端降水偏强年有1961年、1962年、1973年、1992年、1997年、1998年、2000年、2005年、2006年和2010年,极端降水偏弱年有1967年、1971年、1991年和2003年（表4）。 Table 4 表4 表41961-2013年福建省夏季极端降水偏强和偏弱年份 Table 4List of years with more or less summer extreme precipitation in the Fujian Province from 1961 to 2013
新窗口打开 针对以上选取的福建省异常夏季极端降水年份,分别将偏强年、偏弱年的850hPa位势高度及风场、1000hPa位势高度及风场进行合成,然后将偏强年与偏弱年的合成场相减,得到如图6所示差值场分布。福建省在850hPa和1000hPa位势高度差值均存在负的低值中心,只不过强度和位置有些变化,其偏强年与偏弱年位势高度差均为负值,这表明福建省极端降水偏强年位势高度较偏弱年小,则更易形成闭合的低压中心,抽吸辐散作用较极端降水偏弱年明显,有利于气流辐合上升运动。值得注意的是,偏强年低压中心都随高度向北倾斜,中低层形成“西南高东北低”的环流形势,这有利于福建省持续性降水发生。东北方向偏低的高度场可以为福建省降水提供南下的冷空气扰动,西南部沿海高度场偏高有利于来自南海的暖湿气流输送,从而有利于福建省极端降水事件的发生。福建省在850hPa合成的风速为较大的异常西北风（图6a）,但是在1000hPa为较强的辐合场（图6b）,这无论是水汽条件还是配合高低层的气流辐合条件,再加上地形的影响,均有利于短时强降水的发生,因此有可能导致福建省降水强度和强降水日数的增加。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图61961-2013年夏季福建省极端降水偏强年与偏弱年合成的差值场850hPa和1000hPa -->Figure 6Composite differences of 850hPa and 1000hPa between strong and weak summer extreme precipitation years in Fujian Province from 1961 to 2013 -->
3.4 讨论
已有不少研究[14-28]尝试用不同省域、不同流域以及不同自然区域降水数据运用于极端降水事件研究,但对福建省极端降水时空特征的影响机制及其环流因素研究较少。为此,本文采用福建省[25]和覆盖福建省的中国南方[48]、华东[49,50]、东南沿海[59]等地区的早期研究结果与之进行对照。苏志重等分析福建省的极端降水发生频率、年降水总量、极端降水强度和年日最大降水量均呈线性增长趋势[25],这与本研究中8个极端降水指标中的Rx1day、SDII、R50mm和PRCPTOT时间序列趋势基本一致,但两研究中增幅均大于中国南方和华东地区[48-50]。这说明对极端降水进行全国性、大尺度分析,得出的结论不一定能完全反映某一区域的实际情况[51]。苏志重等在研究中发现年日最大降水量、极端降水发生频率和年降水总量的突变时间均在1996年,而极端降水强度的突变时间发生在2002年[25]。这与本研究SDII、R50mm和CWD存在明显的突变现象,突变时间分别在1994年左右、1995年左右和1998年左右存在明显不同,分析原因为极端降水采用降水资料站点不同,统计分析不一致所致,本研究使用Mann-Kendall突变检验进行突变检验分析,并根据计算得到的UF统计量和UK统计量确定突变年份（图3）,研究结果中SDII、R50mm均达到0.05显著性水平,可更加确定显著突变年份,增加研究结果的可信度和有效性。本研究在时间趋势特征方面还对极端降水变化周期进行分析,可更加深入掌握和完善福建省极端降水在时间上的变化规律。苏志重等[25]、洪伟等[28]、黄婕等[52]分别在研究福建省极端降水、前汛期极端降水、不同等级降水的空间分布时均采用空间插值的方法,这与本研究空间差异中所采用的点值法不同,空间插值法能解决因气象站点空间分布不均（以县站为采集点）、密度不足（站站间隔至少几十千米）而导致离散的、不规则分布的气象站点数据难以反映气候空间变化连续过渡基本特征的问题[53-55]。但在本研究中尝试使用Kriging法[56]、IDW法[57]、TPS法[58]等常见气象要素空间插值方法后发现不同的插值方法对福建省气象要素数据计算的误差也有所差异,得出的结果不一定能完全反映某一区域的实际情况[51,55],故本研究选取能够反映气象数据原始变化特征的点值法对福建省极端降水空间差异进行分析,这与林小红等[26]、刘静等[27]分别研究福建省台风降水和前汛期极端降水空间分布特征结论基本一致。 本研究在分析影响福建省极端降水的大气环流因素发现,极端降水指数与西太平洋编号台风数呈显著负相关,副热带高压带的强度引发的环流变化对福建省极端降水产生重要影响,ENSO现象对当年福建省极端降水影响不明显。值得注意的是福建省极端降水指数与西太平洋编号台风数呈显著负相关（p<0.05）,这与林小红等[26]、郑颖青等[28]有关福建省台风降水对降水总量作出重要影响的结论存在明显不同。本研究通过采用影响或登陆福建省的台风中心附近地面最大平均风力≥8级的热带气旋为影响或登陆福建省台风数标准,根据福建省灾害性气象年鉴和福建省气候影响评价资料（1980-2005年）,获得了1980-2005年不同登陆地点影响或登陆福建省台风数[26,62]。通过与相对应时间段（1980-2005年）各极端降水指标做相关分析可看出,影响福建省的台风数和登陆福建省的台风数均与福建省极端降水呈正相关关系（表5）,即影响或登陆福建省的台风越多,福建省极端降水越多,这表明影响福建省台风和登陆福建省的台风对福建省极端降水有直接影响。这与林小红等[26]、郑颖青等[28]、陈香等[62]研究结果一致,表明西太平洋编号台风数由于其影响或登陆的区域范围较大,西太平洋编号台风不完全登陆福建省,没有影响或登陆福建省的西太平洋台风对福建省极端降水没有直接影响[51]。影响福建省台风数与CDD呈负相关关系,与CWD呈正相关关系,这说明影响福建省台风数越多,持续干期越小,则持续湿期越大,这进一步印证了福建省降水总量的变化主要由降水强度增加和强降水日数增加变化所致。对于本研究ENSO现象对当年福建省极端降水影响不明显这一结论,通过与赵亚峰等[61]、陈志彪等[62]、蔡学湛等[63]有关ENSO指数对福建省降水的研究分析,发现中国的降水受前一年ENSO现象的转折性影响较大,本文通过计算福建省各极端降水指标与延时一年的ENSO指数的延时相关系数也验证了此结论。福建省在850hPa和1000hPa位势高度差值均存在负的低值中心,其强度和位置变化引发的水汽抽吸辐散作用,可能会增加福建省降水的发生。这些认识对于福建省合理利用自然生态水资源和社会经济可持续发展提供科学理论参考,但本研究对福建省极端降水影响机理研究不太全面。因此,未来对于福建省极端降水趋势变化的研究可以深入到其他因子（如太阳活动、地形因素）的分析,以期明确其趋势变化机理,更准确预测极端降水变化趋势,为福建省生产发展提供气象依据。 Table 5 表5 表51980-2005年影响或登陆福建省台风数与极端降水指数相关系数 Table 5The correlation coefficient of number of influencing or landing typhoon and the extreme precipitation index in Fujian Province from 1980 to 2005
基于1961-2013年福建省的逐日降水资料,研究了其近53 a极端降水变化趋势的主要特征,结论如下: （1）近53a来,福建省极端降水总体上呈增加趋势但是波动明显,其中SDII、R50mm和CWD在增加过程中存在明显的突变,SDII、R50mm和CWD的突变时间分别在1994年左右、1995年左右和1998年左右。福建省各极端降水指数的变化周期基本相似,普遍存在着2~3a、6~8a的短周期和10~12a的中周期。 （2）福建省极端降水在空间上存在明显空间差异。具体表现为PRCPTOT的变化趋势总体由东部沿海向西部内陆减小,其降水强度与降水频率变化指数受海陆位置、纬度因素影响较大。时空格局总体的相似性表明福建省降水总量的变化主要由降水强度增加和强降水日数增加变化所致,降水频率变化影响较小。 （3）影响或登陆福建省台风数、副热带高压带的强度引发明显的环流变化对福建省极端降水产生重要影响,而受当年南方涛动和ENSO现象影响不明显。福建省在850hPa和1000hPa位势高度差值均存在负的低值中心,其强度和位置变化配合高低层的气流辐合条件,有利于福建省极端降水事件的发生。 The authors have declared that no competing interests exist.
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, 吴正方
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