渭河流域极端降水指数数据集（1961‒2016） 全球变化数据学报 原文 Word 原文 PDF Dataset
全球变化数据学报 | Journal of Global Change Data & Discovery | 202101139408

渭河流域极端降水指数数据集（1961‒2016）

周旗1，张海宁1，任源鑫2
DOIhttps://doi.org/10.3974/geodp.2021.01.08

摘要

本研究在已有文献研究的基础上，基于25个气象台站1961–2016年的逐日降水数据，通过单位转换、异常值修正、气象数据插值、误差校正以及线性趋势法等一系列处理，形成《渭河流域极端降水数据集（1961–2016）》。该数据集包括三部分：（1）数据汇集点位置数据；（2）9个极端降水指数数据：年降水总量（PRCPTOT）、持续湿润指数（CWD）、降水强度（SDII）、强降水日数（R10mm）、大雨日数（R25mm）、1日最大降水量（Rx1day）、5日最大降水量（Rx5day）、强降水总量（R95PTOT）和极端降水总量（R99PTOT）；（3）降水指数突变年份数据。数据集存储为.shp和.xlsx格式，由8个数据文件组成，数据量为55.5 KB（压缩成1个数据文件，39.0 KB）。该数据集可为渭河流域极端降水、暴雨洪水时空分异规律等研究提供数据支撑。

关键词

渭河流域极端降水指数Mann-Kendall非参数检验

数据可用性声明：本文关联实体数据集已在《全球变化数据仓储电子杂志（中英文）》出版，可获取：https://doi.org/10.3974/geodb.2021.02.06.V1.

1 前言

世界气象组织在气候变化监测会议中提出了一套极端气候指数，并成为气候变化研究的统一标准。极端气候指数共包括27个核心指数，分别为11个极端降水指数和16个极端气温指数，由逐日气温数据和逐日降水数据计算得到，根据研究区降水时空分布特征选取9个与降水相关的极端降水指数。关于极端降水指数的研究，线性回归算法[1, 2]、Mann-Kendall非参数检验[3, 7]以及Morlet小波分析法[8, 9]等传统方法使用较多，Mann-Kendall非参数检验[6]可分析气象数据的变化趋势和突变点。

渭河流域位于大陆性季风气候区，同时是干旱和湿润地区的过渡交错地带，降水空间分布不均，极易发生暴雨洪涝灾害。厘清流域极端降水时空分布特征演化规律，不仅对提高渭河流域应对极端气候事件灾害的能力具有现实意义，也为周边区域极端气候事件发生规律提供基础性研究。

2 数据集简介

《渭河流域极端降水数据集（1961‒2016）》[10]名称、作者、地理区域、数据年代、数据格式、数据量等信息列于表1。

表 1《渭河流域极端降水数据集（1961–2016）》元数据简表
条目描述
数据集名称渭河流域极端降水数据集（1961–2016）
数据集短名ExtremePrecipitationWeiheBasin_1961-2016
作者信息周旗 AAB-7588-2021，宝鸡文理学院地理与环境学院/陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，cbozhou@163.com 张海宁，宝鸡文理学院地理与环境学院/陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，765049056@qq.com 任源鑫，西北大学城市与环境学院，282180595@qq.com
地理区域渭河流域
数据年代1961–2016
数据格式.xlsx
数据量55.5 KB（压缩后）
数据集组成（1）数据汇集点位置数据；（2）9个极端降水相关指标数据，包括：年降水总量（PRCPTOT）、持续湿润指数（CWD）、降水强度（SDII）、强降水日数（R10mm）、大雨日数（R25mm）1日最大降水量（Rx1day）、5日最大降水量（Rx5day）、强降水总量（R95PTOT）和极端降水总量（R99PTOT）；（3）降水指数突变年份数据
基金项目国家自然科学基金（411771215）；陕西省（2020SF-385）
出版与共享服务平台全球变化科学研究数据出版系统 http://www.geodoi.ac.cn
地址北京市朝阳区大屯路甲11号100101，中国科学院地理科学与资源研究所
数据共享政策全球变化科学研究数据出版系统的“数据”包括元数据（中英文）、通过《全球变化数据仓储电子杂志（中英文）》发表的实体数据（中英文）和通过《全球变化数据学报（中英文）》发表的数据论文。其共享政策如下：（1）“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放，用户免费浏览、免费下载；（2）最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源；（3）增值服务用户或以任何形式散发和传播（包括通过计算机服务器）“数据”的用户需要与《全球变化数据学报（中英文）》编辑部签署书面协议，获得许可；（4）摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则，即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%，同时需要对摘取的数据记录标注数据来源[11]
数据和论文检索系统DOI，DCI，CSCD，WDS/ISC，GEOSS，China GEOSS，Crossref

3 数据处理

3.1 数据来源及预处理

首先，选取渭河流域内气候要素完备、空间分布均匀且时间序列较为完整的25个气象台站的逐日气象数据，并进行预处理和质量检验，流域气象台站分布见表2、图1。

其次，对逐日气象数据进行单位转换、异常值修正；3日以内的缺测数据利用前后2日降水量的均值代替进行插补，3日及3日以上的缺测数据根据R ClimDex软件程序编写[12]规定，使用文本数字99.99代替。逐日气象数据时段为1961–2016年。

然后，基于R ClimDex软件计算各气象台站的极端降水指数并建立时间序列[13]，对不同区域内各气象台站的极端降水指数进行加权平均，得到1961–2016年渭河流域上中下游各分区及全流域极端降水指数序列，共36组数据。

表 2渭河流域不同区域气象台站分布
流域气象台站
上游秦安、清水、天水、渭源、武山、张家川
中游宝鸡、扶风、户县、眉县、岐山、千阳、武功、兴平、长安
下游大荔、富平、蓝田、临潼、洛川、乾县、潼关、渭南、长武、志丹
图 1
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图 1渭河流域水系DEM及气象台站分布图

3.2 技术路线

本文作者采用线性趋势法、Mann-Kendall非参数检验等方法对上中下游及渭河流域的9 个极端降水指数进行变化趋势及突变检验分析，以此研究各指数不同区域间的空间差异。本数据集研发的技术路线图示于图2。

4 数据集结果与验证

4.1 数据集组成

本数据集主要包括：

（1）数据汇集点位置数据；

（2）9个极端降水相关指标数据，包括：年降水总量（PRCPTOT）、持续湿润指数（CWD）、降水强度（SDII）、强降水日数（R10mm）、大雨日数（R25mm）、1日最大降水量（Rx1day）、5日最大降水量（Rx5day）、强降水总量（R95PTOT）和极端降水总量（R99PTOT）；

（3）降水指数突变年份数据。

图 2
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图 2渭河流域极端降水指数数据集研发技术路线图

图2 渭河流域极端降水指数数据集研发技术路线图

4.2 数据结果

通过对渭河流域不同区域极端降水指数的处理分析发现，上中下游极端降水指数存在空间差异（表3、表4）。渭河流域中游多年降水总量的均值最大为601.70 mm，上游均值最小为495.50 mm，全流域均值为560.15 mm。渭河流域出现极端降水事件的年份集中在20 世纪90年代和21世纪初期，且降水情况的年际差异较大，中游变化更为明显[14]。

表 3渭河流域年降水总量数据示例（1961‒2016）(mm)
年份上游中游下游渭河流域
1961690.80643.10663.78662.82
1962522.17592.02521.98547.24
……………
2015403.02583.46575.85537.11
2016389.75517.70505.68482.18
表 4渭河流域极端降水指数突变年份统计表（节选）
指数上游中游下游渭河流域
年降水总量1969、1985201019851985
持续湿润指数1976196919741976
……………
极端降水总量1982、2005199819991998

4.3 数据结果验证

数据误差来自气象台站逐日气象数据的缺测，但本数据集已经进行数据质量检验，力求最大限度降低数据误差。

5 讨论和总结

渭河全流域整体的极端降水指数难以明显反映上中下游极端降水情况的空间差异。通过计算得到19612016年渭河流域上中下游及全流域的9个极端降水指数及突变年份，为渭河流域不同区域极端降水差异特征的分析提供数据支撑，为流域极端气候事件发生规律提供数据基础，可在此数据集的基础上开展流域极端降水趋势分析、未来预测等研究。

作者分工：周旗对数据集的开发做了总体设计；张海宁采集和处理了极端降水数据；任源鑫设计了算法；张海宁撰写了数据论文。

利益冲突声明：本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。

参考文献

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