DOI：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.132164
主要内容：
全球变暖导致极端降水事件发生的频率和强度增加，导致降水时间格局发生显著变化，加剧了旱灾、洪灾、滑坡、泥石流等灾害的发生。然而，对中国大陆九大江河流域降水浓度变化、其驱动因素及其与全球变暖的关系尚缺乏全面的认识。本研究利用1961—2020年的CN05.1格点逐日降水数据集，计算了降水集中指数（PCI）、降水集中度（PCD）和降水集中期（PCP），并利用随机森林和相关性分析弥补了这些不足。
主要结论：
结果表明：（1）中国大陆北部各河流域降水时间格局存在明显的无序性，南部流域降水时间分布较为均匀。夏季降水比例减少、春季和冬季比例增加导致中国大陆九大河流域PCI下降。此外，中、强降水事件增多，导致日降水分散性增强，PCD减少。（2）影响PCI和PCD的主要因子是厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、南海夏季季风指数（SCSSMI）和北极涛动（AO）。中国大陆地区PCI、PCD和PCP与纬度和海拔呈正相关，沿海流域与经度呈显著负相关。（3）PCI、PCD和PCP对全球变暖呈现负响应，部分流域温度每上升1K，降水浓度降低超过10%；弱降水频率呈现负响应，强降水频率呈现正响应。对于超过99分位数的降水，部分流域的响应率超过20%/K。这些研究结果有助于更深入地了解中国大陆降水浓度动态，为减轻干旱、洪涝灾害和管理水资源提供科学依据。
主要图表：
图2. 1961 —2020年中国大陆九大河流域PCI变化特征。（a）PCI气候特征。（b）PCI长期趋势（单位：/10a）。（c）1961—2020年中国大陆九大河流域区域平均季节降水量占年降水量比重（SPAP）的长期趋势（单位：%/10a）。
图3 . 1961—2020年中国大陆日平均直径和日平均峰值变化。(a)—(d)与图2相同，但针对的是日平均直径和日平均峰值（单位：儒略日）。
图4 . 1961—2020年中国大陆六种雨量类别雨天的长期趋势及其与PCD的相关性。（a）-（f）六种雨量类别雨天的趋势（单位：天/10年）。每个子图的左上角显示了九个流域雨天趋势的箱线图。（g）六种雨量类别雨天与PCD之间的区域平均相关性。
图5. 1961 —2020年中国大陆九大流域6个降水百分位数季节面积平均降雨日数（RD）、降水量（PA）、降雨比例（RP）和降水强度（PI）相对于1981—2010年气候特征的百分比变化（单位：%/10a）。（a）~（f）6个降水百分位数的变化，其中春季、夏季、秋季、冬季分别用绿色、黄色、红色和棕色框表示。以春季降水量低于25百分位数为例，首先利用1981—2010年春季日降水量超过0.1 mm计算25百分位数降水阈值，记为P25th。每年春季降水量超过P25th的天数定义为RD，超过P25的累计降水量记为PA。PA 与春季总降水量的比率为 RP，PA 除以 RD 为 PI。
图6中国大陆九大流域9个大气环流因子对(a)PCI、(b)PCD、(c)PCP的区域平均相对重要度(RID) 。
图 7 . PCI、PCD 和 PCP 与纬度 (LAT)、经度 (LON) 和海拔 (DEM) 之间的相关性。黑框表示未通过 5% 显著性检验的相关性。
图8中国大陆地区平均PCI、PCD、PCP随经度(a1)–(a3)和纬度(b1)–(b3)的变化。
图9 1961 —2020年中国大陆九大流域PCI、PCD和PCP对全球变暖的响应率（PCI和PCD单位：%/K；PCP单位：天/K）。
图10. 1961 —2020年九大流域不同降水百分位点降雨日数对全球变暖的响应率（单位：%/K）。横轴为15个降水百分位点：1、5、10、12.5、16.6、25、33.3、50、66.7、75、83.4、87.5、90、95和99。每个网格的百分位阈值是使用1981年至2010年的降雨数据计算的。
