摘要

以黄河流域为例,充分考虑降水要素的空间异质性,将其划分为8个子区域;选定持续干燥指数(CDD)、持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10)和5 d最大降水量(RX5)4个极端降水指标,采用数理统计、一元线性回归等方法对各子区域极端降水特征进行趋势性分析;并采用基于贝叶斯理论的可逆跳跃马尔科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC),识别并量化了各子区域不同极端降水指标的突变位置及其变异程度。结果表明:1)黄河流域暖干化趋势明显,流域北部尤为突出。2)CDD、CWD、R10和RX5指数空间上趋势变化较大,但相邻区域之间存在相似的分布规律。3)不同子区域不同极端气候指数的突变年份不同,但多集中于90年代。研究结果可有效提高极端气候预测的准确性和可靠性。识别并量化气候时空变异特征对防洪、抗旱布控工作的顺利开展具有现实意义。