简介：采用年最大值法（AM）及超阈值峰量法（POT）分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布（GPD）的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明：（1）POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;（2）为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;（3）阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90~94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94~97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97~99百分位数较为合适。

简介：土地利用/覆盖变化（LandUse/CoverChange,LUCC）是影响区域气候变化不可忽略的因素,然而目前还没有十分可靠的土地利用/覆盖数据,因此其对气候变化影响的研究存在很大不确定性。基于此,利用中国统计年鉴（简称年鉴）和中分辨率成像光谱仪（MODerate-resolutionImagingSpectroradiometer,MODIS）遥感观测资料,以行政区为研究单元对3种典型土地利用/覆盖类型（森林、城市和农田）的变化进行了比较分析。结果表明：（1）2004-2011年,年鉴和MODIS森林覆盖率在中国各省（市、区）的分布和变化整体一致性较好,年鉴和MODIS数据都显示全国大部分省（市、区）份的森林覆盖率均有不同程度的增加,而仅MODIS数据中的北京、天津、吉林、黑龙江、上海、江苏森林覆盖率降低。MODIS数据能准确反映森林总体覆盖情况,由于类别精度不够,对单种森林类型及变化的描述存在较大误差。（2）年鉴表明中国东部城市建成区覆盖率及其增长远高于西部地区,黄淮海地区、东南部沿海地区城镇用地呈现加速扩张趋势,符合实际情况。但MODIS数据没有表征出中国区域近10年来的快速城市化进程,可能原因是城市面积较小,且地面地物分布复杂,受空间分辨率的限制,在离散的不集中的区域MODIS数据的土地覆盖类型分类精度较低,导致监测不到新城市的扩张。（3）MODIS农田面积和年鉴农作物播种面积、有效灌溉面积覆盖率的数值和空间分布均有较好的一致性,均是黄淮海地区覆盖率最大。但在2001-2011年,3种数据变化量的差异较大,尤其东部省（市、区）份,MODIS农田面积和年鉴有效灌溉面积增加,而年鉴农作物播种面积减少。（4）2004-2011年中国土地利用类型变化中年鉴城市建成区的变化速率最大（6.25%）,其次为森林;耕地由于总量大,变化部分所占的比例较小,因而MOIDS农田及年鉴农作物播种面�

简介：针对2014年7月18日12时至2014年7月19日12时＂威马逊＂台风先后3次在中国华南沿海地区（海南、广东、广西）登陆所带来的暴雨过程,以中国气象局提供的地面观测站点数据作为参考,使用标准化偏差（NB）、相关系数（CC）、均方根误差（RMSE）、命中率（POD）、误报率（FAR）和关键成功率（CSI）等评价指标,对基于2种不同国际主流卫星降水反演算法GSMaP和IMERG的5套高分辨率遥感降水产品进行了小时尺度上的精度验证与分析。结果表明：遥感降水产品在暴雨事件中均表现出不同程度的低估,但地面校正算法较好地修正了遥感降水产品与地面观测数据间的整体偏差[GSMaP_GAUGE（-6.8%）,IMERG_CAL（-0.5%）];遥感降水产品的误差主要来自大于100mm的强降水,降水量超过100mm时,5套产品的误报率（FAR）整体呈现上升趋势,命中率（POD）和关键成功率（CSI）呈现下降趋势;由于校正算法的数据来源是低时空分辨率的地面观测数据,校正后的遥感降水产品也在一定程度上丢失了高分辨率下捕捉到的降水变异特征。