2001- 1946年对喀尔巴阡盆地极端气温和 降水指标的区域分析外文翻译资料

 2022-12-02 19:36:40

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2001- 1946年对喀尔巴阡盆地极端气温和

降水指标的区域分析

朱蒂丝 丽塔

匈牙利罗兰大学气象学系, 布达佩斯, 匈牙利1

摘要：由于人类和自然系统可能特别受极端气候事件变化的影响, 我们研究的主要目的是探测这些极端事件的强度和频率可能的变化。根据气象组织-覆铜板/CLIVAR 气候变化检测工作组提出的指导方针, 分析并比较了若干气候极端指数, 以供中欧/东欧 (侧重匈牙利) 第二十世纪。这些气候极端指数包括严寒天、冬日、霜冻日、寒天、暖天、夏日、炎热天、酷热天、寒冷的夜晚、温暖的夜晚、炎热的夜晚、每年内的极端温度范围、热浪持续时间, 雨天的数量 (使用几个阈值定义极值, 即10毫米和20毫米), 连续干燥天的最大数目, 最高1天降水量, 最大5天降雨量总计, 简单每日降水强度,适度湿天和非常潮湿的天的数字, 年分数由于极端降雨雪事件, 等。因此, 在目前的统计分析中使用每日最大值、最小值和平均温度观测 (从13个站) 和每日降水量 (从31个站)。我们的研究结果表明, 与全球和大陆趋势相似, 中欧/东欧区域气温在第二十世纪下半年变得更加温暖。具体来说, 在每年炎热日数、夏季日、暖天、暖夜和热浪持续指数的情况下, 都能发现最强的增长趋势。在第二十世纪末的这一变暖期之前, 大多数指数都呈现出冷却期, 直到1970中期。此外, 极端降水的区域强度和频率也有所增加 (如由极端降水事件引起的年分数所示), 以及在1976至2001之间的温和湿天、非常潮湿的天和非常严重的降水日数。, 而总降水减少 (如所示的降水天数超过0.1 毫米, 1 毫米, 和5毫米) 在该地区。

关键词: 极端气候指数;每日降雨雪;每日温度;喀尔巴阡山盆地;趋势分析

1. 导言

在1998中-2002 期间, 在蒂萨河发生了更多的洪水事件 (主要包括多瑙河) 比以前的 30-35 年。例如, 在最近的洪灾中, 许多监测站的水位超过了以前的历史记录值 (例如, 1998 秋季;春天, 1999, 2000, 2001)。年最高水位超过了过去十年中蒂萨河河上游6年的第三级洪水警告水平。由于这些最近的水灾严重的社会和生态经济后果, 增强了公共利益似乎要求进行科学分析。为了客观地研究最近的气候变化, 特别是极端事件的频率变化, 极端降水和温度指数可以使用。1998年, 气象组织-覆铜板/CLIVAR 工作组 (卡尔等人, 1999) 在气候变化检测中形成。它的一个任务小组旨在确定气候极端指数, 并完成了全球所有地区的气候极端分析, 其中提供了适当的数据 。该工作组的一些结果也出现在 IPCC (2001)的第三次评估报告中。对于欧洲大陆, 完成并总结了极端气候指数分析。本文对13温度指数和12降水指数进行了相似的分析, 提出了更精细的空间尺度, 重点是位于中欧/东欧的盆地。首先, 数据库简要地然后, 在3和4分别讨论了极端气候指数 (由气象组织-覆铜板/CLIVAR 工作组提出) 的趋势分析的结果, 这是基于每日的 rature 和日降水量。在分析中, 确定了十年趋势系数 (使用线性 regres 建模), 代表了给定参数在10年内的增加或消除率。此后, 趋势系数和趋势被用作等价术语。

图1 在该盆地的气象站地理位置全球和行星变化

然后, 在3和4分别讨论了极端气候指数 (由气象组织-覆铜板/CLIVAR 工作组提出) 的趋势分析的结果, 这是基于每日的日降水量。在分析中, 确定了十年趋势系数 (使用线性 建模), 代表了给定参数在10年内的增加或消除率。此后, 趋势系数和趋势被用作等价术语。

2. 数据库

为评价大自然和降水极值的近期趋势, 13 和31个气象站已使用 (图 1) 分别。匈牙利气象服务 (HMS) 提供了21个匈牙利电台的数据集, 而邻近国家的11个站的数据集可通过因特网免费提供 (克莱因坦克, 2003 ) 来自欧洲气候评估数据集 (ECAD)。在 1946-2001 中收集了每日降水、最大值、最小值和平均 tem 温度时间序列。在考虑到全球 NOAA NCDC 数据集 (彼得森和沃斯) 使用的以下一般标准时, 选择了各站, 1997),或 ECAD (克莱因坦克 et, 2002b): (i) 从整个 1946-2001 期间, 数据必须至少40年的可用能力, (二) 缺少的数据不能超过 10%, (三) 每年缺少的数据不能超过 20%, (iv) 连续3月以上

表1 基于13站的盆地极端温度指数趋势分析综述 (气候变暖和冷却趋势分别用黑色和浅灰色表示)

括号中的符号表示区域平均系数在95% 级不显著。括号内的数字表明, 有趋势系数的监测站在95% 级不显著。按百分比值的区域方法如下: 1.4 (tmax) 的第十位数, 27.8 (t 最大的第九十百分点), minus;3.6 (t 的第十位数min ), 16.5 (T 最小的第九十个百分点值 ). 不允许缺少值。原来, 从 HMS 的43个气象站的数据系列已经测试, 包括我们的数据库。基于包含该站历史的元数据, 以及缺少数据的比率, 匈牙利的 sta 数目必须减少到21。由 ECAD 产生的日气温和降水时间序列的不均匀性分析了在温度情况下, 对日温度范围的两个 特点 (每年的方法和日常的绝对差异) 进行了评估。结果表明, 在我们的分析中使用的11个气象站中, 只有5号站 (罗马尼亚克卢日克卢日纳波) 是 疑犯 在两个特征, 而驻地 1 (阿拉德, 罗马尼亚) 和no. 10 (萨格勒布, 克罗地亚) 是 '可疑' 在一个字符-人文, 和 有用的 在另一个。在降水的情况下, 为我们的分析选择的所有站都被确认为有用的, 这意味着不均一性可能是发现.

极端事件 (例如, 当地的水灾和旱灾, 热浪, 局部寒冷) 往往发生在当地的规模, 但另一方面, 它们都是大规模气候模式的重要组成部分。然而, 在空间数据插值的情况下, 局部极值可能会消失。本文提出的地图采用站内数据代替网格化数据库。

3. 极端温度指数的趋势分析

在我们以前对平均温度和极端温度参数的时间序列进行研究的基础上, 从1970的中间 中检测到了强烈的升温趋势。因此, 整个 1961-2001 期间已被 sepa 评级为两个 , 即 1961-1975 和 1976-2001。这些的趋势分析已 。在分析中使用的极端温度指数在

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