导读:本文包含了中国降水分布论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:气候学,极端降水,中国东部,环流特征
中国降水分布论文文献综述
方浩,乔云亭[1]（2019）在《中国东部夏季极端降水时空分布及环流背景》一文中研究指出基于中国测站的降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,取第95百分位数作为极端降水阈值,通过经验正交函数分解(EOF)方法将中国东部分为华南、长江中下游、华北和东北叁个地区,定义极端降水事件,并对中国东部夏季极端降水时空分布及环流背景进行研究。结果表明,极端降水事件随日期的变化与中国东部夏季雨带的南北移动相吻合。近54年来,华南极端降水事件频数在1991年左右突增,长江中下游地区有两次突变,1991年左右突增,2000年左右突减。华北和东北地区在1999年左右突减。发生极端降水事件时,低层850hPa出现局地异常气旋环流,位势高度异常降低,对应低空异常辐合;中层500 hPa,西太副高位置异常偏南有利于华南极端降水的发生,副高西伸有利于长江中下游的极端降水,位置偏北易造成华北和东北极端降水;高层200 hPa,发生极端事件时降水关键区位于西风急流轴右侧,对应异常反气旋环流,这种高层辐散低层辐合的环流配置为极端降水提供动力条件。极端降水的气候平均态水汽主要来源于南半球和西北太平洋。副高的位置异常影响我国东部水汽输送异常,造成不同地区的极端降水。(本文来源于《热带气象学报》期刊2019年04期）
李晓婧[2]（2019）在《基于GSMaP数据的中国大陆近5年极端降水时空分布特征及与次生灾害关系研究》一文中研究指出我国极端降水引发的次生灾害形势不容乐观。随着人口的增加和社会经济的发展,单位面积经济承载能力、基础设施、物质财富等暴露水平不断提高,山洪灾害和城市洪涝灾害等极端降水次生灾害日益严重,使国家利益和人民生命财产遭受巨大损失。从近年来大家热切关注的极端降水为出发点,采用日尺度与小时尺度的GSMaP遥感降水产品,利用Python及极端降水指数对中国大陆近5年极端降水时空特征进行分析,结合自然环境和社会经济等数据分析地理环境对降水极值的影响。利用从微博数据中提取极端降水次生灾害信息,以及典型区域实勘地质灾害信息,研究极端降水与次生灾害之间的关系。以期为我国区域协调发展及防洪水利建设提供参考依据。得到以下结论:(1)GSMaP降水遥感产品在我国大陆具有真实可靠性。(2)我国极端降水具有十分规律的地带性特征。南方地区强降水次数多、连续时间长、发生时间分散。华北地区极端降水占年降水比值高,强度大,年内强降水集中度高,洪涝灾害风险大,降水总时长相对其他地区偏少,也反映出华北干旱特征明显。西藏年内降水时长较长,极端降水强度偏低,集中度高,干湿季分明。西北大部、东北大部日均降水集中度较高,表达了这些地区的降水过程在年的非均匀分布特性。(3)研究区年降水平稳,北方地区尤其是华北-黄淮地区降水强度呈增加趋势。华北-黄淮地区较干旱,但极端降水强度大、历时短。北方地区极端降水比南方地区集中。华南地区年降水无明显变化趋势下,降水持续时间呈增加趋势,极端降水呈集中趋势。(4)海岸线距离、地形、高程、地形起伏度、社会经济水平,对降水极值、总量值有影响。海洋大气以及高程对极端日降水量、极端小时降水量的影响较大,地形起伏度对其他因子有协同作用;温度带与高程对降水总时长有较高的解释力。受海洋大气影响,青藏高原以东地区,降水极值与年降水量向东增长趋势明显,且山体西侧的降水极值高于东侧,而年降水量在山体东侧高于西侧,降水总时长受地形影响较大,与高程呈正相关。内陆地区的盆地地区的降水极值高于相邻的山体,而降水量、降水时长低于相邻的山体;青藏高原东缘随着地形突变,年降水量、年内降水总时长出现明显的高值突变;准格尔盆地年降水量、年降水时长较低,但降水极值较高。极端降水强度大的区域的地均GDP和人口密度往往较高,城市发展与短时强降水有着显着的正相关关系。在排除地形影响下,当城市达到一定规模,城市降水极值将高于周围区域,从而易形成城市暴雨。(5)极端降水次生灾害点呈聚集的分布模式,且不同类型的灾害的地理环境有差异。地理位置上,洪水灾害事件主要分布在我国东部沿海地区,滑坡与泥石流灾害点主要分布在我国西南地区、西北地区东部等地形起伏较大的地区,与研究区概况一致,特定的地质环境条件决定了该区域地质灾害呈长期高发态势。在地理环境上看,洪水多分布于我国海拔较低、地势较平坦、植被较稀疏、距海较近的地区,对经济较发达、人口密度较高的地区威胁较大;滑坡与泥石流多分布于我国地形起伏较大、植被较稀疏的地区。(6)次生灾害的降水极值具有明显的空间分异性,对短时强降水敏感。灾害点对小时极端降水表现出很强的敏感性,相对于滑坡与泥石流,洪水灾害对最大连续降水更为敏感。洪水灾害点最大日降水量、最大小时降水量、最大连续降水量均高于滑坡与泥石流灾害点。典型区域分析中白龙江流域地质灾害对极端降水较为敏感,短时强降水易引起其地质灾害的发生,同时易受周围水系影响。在一些地区由于人烟稀少,往往产生的洪涝、滑坡等次生灾害有害无灾。(7)不同地区引发的极端降水次生灾害的极端降水类型不同。我国东部部分灾害点尤其是偏北方地区,对研究中大部分极端降水指数表现出较高的响应水平,其中对小时尺度的极端降水指数的响应水平较高,表明该区易受短时强降水困扰。青藏高原东缘局部地区灾害点对干旱较为敏感,原因是在较高的年降水总时长的协同作用下,干燥的土体遇降水稳定性变差,易引发地质灾害。我国西部大部分地区对日尺度的极端降水指数较敏感。而我国东部还有部分灾害点,对各极端降水指数均表现出较低的响应水平,但不排除指数间或与环境间有协同作用。不同区域极端降水的变化趋势不同,并且对不同极端降水指数种类的敏感性也存在明显的差异。对极端降水可能引发的次生灾害要因地制宜,采取相应的防范措施。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-03-01）
公衍铎[3]（2018）在《中国中东部暖季降水与极端强降水时空分布特征研究》一文中研究指出本文基于经过严格质控的1960-2012年高密度站点逐小时降水数据分析了中国中东部暖季不同级别降水的日变化与年际变化、极端强降水的空间分布和日变化以及年际变化特征。共采用2061个30年以上有效观测年份的站点小时降水观测资料,分区域研究了不同级别降水日变化特征、极端强降水的空间分布特征和不同级别极端强降水日变化特征,为提高不同强度小时降水与极端强降水机理认识和预报水平提供了气候学基础。降水和极端强降水的年际变化分析则采用了733个1960-2012年53年均为有效观测年份的站点小时降水观测资料,同样分区域研究了不同级别降水与极端强降水年际变化趋势及其差异。主要结论如下:1.对于暖季总体降水,中国中东部所有站点平均的不同级别降水量和发生频率日变化都为午后至傍晚时段为主峰、午夜后至清晨时段为次峰的双峰型特征;午后至傍晚时段对流降水活跃从而使得级别≥0.1 mm降水量与强度较大、但总降水发生频次低于午夜后时段,而午夜后层状降水发生频率较高、强度较弱。对流降水量和发生频率的日变化峰值较级别≥0.1 mm降水更为突出,这些峰值基本对应级别≥0.1 mm降水强度的峰值;级别≥10 mm降水的日变化特征可以较好的表征中国中东部对流降水的日变化特征。根据不同级别降水的发生频率日变化的主峰值时段分布,中国中东部9个区域可分为叁种类型:下午峰显着型,主要包含B区域(内蒙古中东部、山西中北部、陕西北部以及河北北部地区)和I区域(湖南东南部、浙江南部、江西东南部、广西东南部和福建、广东、海南);夜间峰显着型,主要包括E(四川中部地区和贵州西部地区)、F(甘肃东南部、陕西中南部、四川东部、湖南北部、贵州东部和重庆)、H区域(云南地区以及广西西部部分地区);主峰转变型,主要包含A(东北大部)、C(河北中南部大部、北京南部、山东西部、河南北部地区)、D(山东大部、河南东部地区、安徽和江苏北部地区和辽宁沿海地区)、G区域(主要为长江中下游地区以及河南西部地区)。2.本文对比了多种极端强降水阈值的定义方法,主要包含相对阈值法、绝对阈值法和重现期分析的方法。对于1小时极端强降水阈值的探究中,本文采用90、95、99、99.5与99.9五个百分位定义极端强降水,经过相互分析比较得出,以99百分位定义1小时极端强降水较为合理,西部和北部地区极端强降水小时降水强度约为20mm/h,南方地区极端强降水小时降水强度约为30mm/h。另外,本文也采用总雨量百分比的新方法来定义极端强降水,这种定义方法可以防止某些地区小雨较多,用常规百分位定义法得出阈值结果偏小,四川盆地、贵州、江南地区相对于常规降水时次百分位定义法得到的小时降水阈值变大。3.本文选取了6小时,12小时滑动累加不低于50mm和100mm与24小时不低于100mm的小时降水资料为极端强降水事件样本,大部分站点6小时和12小时降水≥50mm时小时降水时次数占总降水时次数5%以下,而6小时、12小时、24小时降水≥100mm发生频率约为5年一遇。另外选取我国的暴雨标准—24小时降水≥50mm作为对照,研究了极端强降水的日变化特征。在大部分地区极端强降水事件中不同级别小时降水的日变化与总体降水的日变化不同,在小时降水≥10mm级别以下,日变化特征表现为显着的清晨-上午单峰型。在35°N到40°N,115°E以西的地区小时降水≥5mm、≥10mm和≥20mm级别,120°E大部分地区小时降水≥10mm和≥20mm级无明显日变化特征。在西南地区,极端强降水均以夜间峰为主,峰值出现时间在午夜左右,整体呈现向东和向南的传播趋势,与总降水日变化相比在小时降水≥20mm级别无显着下午峰。在长江以南地区,峰值出现时间稍有滞后于总体峰值时间,大约在8时左右;在华南沿海地区小时降水级别≥20mm以上,表现为显着的下午峰,峰值出现时间大约在下午17-18时。4.12小时降水≥100mm的极端强降水年际变化趋势与总体降水年际均呈现增长的趋势,但在具体多雨或少雨的年代有一定的位相差异,极端强降水量变化幅度高于总体降水。其中60年代末期到70年代末极端强降水较少,但有较明显的增长趋势,该年代总降水也相对较少,低于平均值;80年代初期到90年代中期极端强降水整体略低于平均值,但总体降水略高于平均值5%左右。90年代后期至2012年,降水与极端强降水均较为稳定,略高于平均值,其中极端强降水变化幅度高于总体降水。本文按照极端强降水的年际变化趋势将九个区域划分为3种类型:D、G、I呈现出平缓(波动)增长型,无显着峰谷;A、E区域的极端强降水年际变化属于单峰型,峰值出现在上世纪90年代末到21世纪初;B、C、F和H区域极端强降水年际变化趋势呈现双峰或两个以上的多峰结构。整体而言,除A、B、E区域外大多数地区极端强降水年际变化与总体降水中小时降水≥20mm级别的降水年际变化较为相近,因此对流性降水基本决定了极端强降水的年际变化特征。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2018-04-01）
赵阳,王宇虹,黄武斌,黄玉霞,秦华[4]（2017）在《中国东部陆海表面温差对夏季水汽输送及降水空间分布的影响》一文中研究指出基于1981—2010年ERA Interim再分析资料以及中国区域30年日降水量资料,采用相关关系计算方法,研究夏季中国东部陆海表面温差与夏季整层水汽输送以及春夏东亚温度高响应区的相关关系。研究结果表明:中国东部区域夏季各月(6、7、8月)陆海表面温差与夏季各月降水量存在西北-华北与江南-华南两个高相关区域,且滑动相关系数在30年间一直处于显着状态;夏季中国东部陆海表面温差自1990年代开始呈现波动式上升趋势;陆海温差异常高低值年水汽通量距平场输送通道存在明显差异,陆海温差高值年,水汽主要来自中国东北地区向南的水汽输送以及中国东部海域水汽向西的水汽流,并且两股水汽距平场在华南地区汇合后继续向南输送,陆海温差低值年,水汽通量距平输送主要来自中国东部海域,向西传输到达中国中东部后分别向南北两个方向输送;夏季中国东部陆海表面温差与夏季整层水汽通量在中国华北区域存在负位相相关关系,证明了中国东部陆海温差越高,经向水汽通量向南输送就会越强,所对应的蒙古区域、孟加拉湾区域表面温度就会越高,形成一个"高-强-高"的温差-水汽通量-温度相互响应现象,夏季中国东部陆海表面温差与春季中国整个海岸沿线表面温度有明显的相关关系,春季海岸沿线表面温度对夏季中国大陆水汽输送有一定预测作用。(本文来源于《热带气象学报》期刊2017年06期）
吴萍,丁一汇,柳艳菊[5]（2017）在《厄尔尼诺事件对中国夏季水汽输送和降水分布影响的新研究》一文中研究指出基于1961—2016年中国地面台站降水观测资料和多种再分析资料,分析了东部型和中部型两类厄尔尼诺事件对中国夏季水汽输送和降水的不同影响。结果表明:(1)厄尔尼诺事件对中国夏季降水的影响在发生当年和次年有明显的不同,主要影响是在其发生的次年,中国大部分地区的夏季降水明显偏多。(2)东部型厄尔尼诺事件当年夏季,西北太平洋副热带高压(副高)偏东偏弱,水汽输送条件较弱,不利于中国大范围降水的发生;中部型事件当年夏季,低纬度印度洋和西太平洋蒸发异常偏强,来自阿拉伯海、孟加拉湾和西北太平洋向华南地区的水汽输送和净水汽收支增加,有利于华南地区降水的异常增多。(3)东部型厄尔尼诺事件次年夏季,副热带太平洋蒸发异常偏强,副高西伸,由于东亚-太平洋(EAP)遥相关型的建立,副高西侧的强西南气流将来自太平洋蒸发的大量水汽持续输送至中国中东部地区。此外,在东亚-太平洋遥相关型影响下中高纬度地区建立了亚洲双阻型环流,其间的低槽冷涡与上游阻高之间的强偏北气流有利于北冰洋的水汽持续输送到西北和华北北部地区,中国大部分地区净水汽收支均增加,中国北方和南方地区的降水均产生了明显的同步性增多响应,形成了南北两条异常雨带。中部型厄尔尼诺事件次年夏季,副高较常年偏西且偏北,来自太平洋蒸发的大量水汽输送到江淮地区,使其净水汽收支增加和降水偏多。因此,厄尔尼诺事件的发生不仅对长江流域和淮河流域等南方地区的降水有重要影响,对华北、东北和西北地区的降水异常也有相当的作用。(本文来源于《气象学报》期刊2017年03期）
顾西辉,张强,孔冬冬,刘剑宇,范科科[6]（2017）在《中国年和季节极端降水时空特征及极值分布函数上尾部性质》一文中研究指出基于热带气旋时间、路径、强度数据和中国728个气象站点1951~2014年日降水数据,分析了年和季节极端降水广义极值(GEV)分布函数特征及受热带气旋的影响。通过检查年和各季节极端降水的非一致性,发现具有变异点或显着时间趋势的站点占总站点数的比例较低。仅考虑满足一致性的站点,年和各季节极端降水GEV分布上尾部在全国大部分区域表现出厚尾特征,且不具有上边界。总体来看北方厚尾特征重于南方,秋季和冬季明显高于年和夏季。年极端降水厚尾特征受到不同季节极端降水机制的混合影响。而且,热带气旋对中国沿海区域极端降水有重要影响,往往引发大量级极端降水。东南沿海地区最大10场极端降水由热带气旋引发的比例达到60%以上。因此热带气旋趋向于增加沿海区域年极端降水GEV分布形状参数的大小,并控制着曲线上尾部的形状。(本文来源于《地理科学》期刊2017年06期）
赵琳娜,白雪梅,邢程,王彬雁,李依瞳[7]（2017）在《中国东南地区夏季台风小时降水概率分布特征》一文中研究指出利用1980—2013年7月1日—9月30日中国东南地区818个国家地面气象站小时降水资料以及台风6 h路径观测数据分离出台风降水后,采用最大似然估计法得到台风小时降水Gamma概率密度函数分布的形状参数α和尺度参数β,并对代表站点上Gamma分布模拟的小时降水概率分布与观测的小时降水频率分布进行对比分析;最后,基于Gamma分布模拟,得到台风小时降水总的降水概率分布特征以及不同台风影响距离和台风强度影响下超过给定阈值的降水累积概率分布与极端降水阈值。结果表明:我国东南地区台风降水总的特征是小时降水超过5 mm多发地区位于华南、华东沿海地区;其余大部分地区不易发生超过5 mm的小时降水量;广东沿海、广西南部、海南西北部,小时降水超过10 mm的累积概率为10%~15%;小时雨量超过20 mm阈值的概率极低;在近距离台风影响下,随着台风强度增大,95%累积概率小时降水阈值为15~20 mm的区域由福建和广东沿海以及海南变为湛江和海南,而阈值为10~15 mm的地区由两广浙闽地区变为广东、福建和江苏沿海以及浙江;就远距离台风而言,随着台风强度增大,东南地区出现台风降水的区域逐渐由东南沿海向内陆延伸;海南、广东、福建和江西为远距离强台风影响下95%累积概率对应的小时降水阈值较高地区。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2017年02期）
吴娴,王玉,庄亮[8]（2016）在《基于高分辨率格点数据集的中国气温与降水时空分布及变化趋势分析》一文中研究指出基于LZU0025高分辨率格点数据集,对1951—2012年中国区域气温和降水量的时空分布特征,以及气候变化趋势进行了初步分析。结果表明:中国的年平均气温自1980年开始显着增暖,年降水量在1960年出现由湿润到干燥的突变。中国的整体降水量变化趋势不如气温的变化趋势具有一致性。中国年平均气温增温趋势为0.26℃/(10a),局部的最大增温趋势超过0.6℃/(10a);中国年降水量减少趋势为6.7 mm/(10a),局部地区的降水减少趋势超过了30 mm/(10a),而有些地区的降水增加趋势却可达30 mm/(10a)。大兴安岭—黄土高原西北缘—黄河长江上游以北—冈底斯山脉东部为大致的平均400 mm等降水量线,可用于划分中国的半干旱与半湿润区。1951—2010年中国400 mm等降水量线位置的年代际变化情况复杂,但总体呈现不断南移的趋势,表明中国干旱、半干旱区面积在不断扩大。(本文来源于《气象与减灾研究》期刊2016年04期）
喻自凤,王玉清,徐海明[9]（2016）在《中国登陆台风最大降水落区分布特征及形成机理》一文中研究指出利用2001-2009年TRMM卫星估测降水数据,研究了登陆中国热带气旋(TCs)最大降水分布特征。结果发现:在登陆TCs中,1波降水非对称最大值区(即最大降水区)位于顺环境垂直风切变方向及其左侧。在中国登陆的TCs,TCs的登陆点从南海往东海改变,TCs的最大降水落区便会呈现出一个气旋性旋转特征。登陆前,HN、GD、TW、FJ至ZJ登陆的TCs最大降水落区从TC中心的西南侧旋转至东南侧,登陆后,这个气旋性旋转是从TC中心西南侧转至东北侧。这种从南海至东海登陆TCs最大降水中心的气旋性旋转与环境垂直风切(200h Pa-850h Pa)的气旋性旋转具有很好的相关性,主要源于它们与中纬度西风系统相互作用的差异。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2016-11-01）
张卫星,楼益栋,郑刚,黄瑾芳,张锐[10]（2016）在《中国区域1999至2015年基于GPS观测值的可降水总含量及其分布特性》一文中研究指出水汽在大气循环和气候系统中扮演着十分关键的角色,本文基于中国大陆构造环境监测网络(陆态网)一期(1999年至2010年)约28个台站和二期(2011年至2015年)约260个台站共16年的GPS观测数据解算获得各站天顶对流程延迟(ZTD)时间序列并求得可降水总量(PWV)。利用IGS最终ZTD产品对陆态网中与IGS联用的6个台站的ZTD时间序列进行评估,RMS约为3.9 mm,与IGS标称精度相当。分别比较了基于GPS数据、基于无线电探空数据以及基于再分析资料ERA-Interim得到的PWV,结果表明GPS与无线电探空的PWV差异在2.7 mm左右,与ERA-Interim的差异在2.3 mm左右。对各台站的PWV时间序列进行分析,提取各台站平均PWV、年周期信号振幅及半年周期信号振幅,对其分布特性进行分析并与基于ERA-Interim结果比较。这是首次基于大规模GPS网数据获得中国区域上空长达16年(1999至2015年)水汽含量信息。此外,通过比较发现ERA-Interim在中国青藏高原区域有较为明显的湿度偏差,在使用ERA-Interim进行该区域水汽研究时需注意该偏差。(本文来源于《第七届中国卫星导航学术年会论文集——S01 北斗/GNSS应用技术》期刊2016-05-18）
中国降水分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
我国极端降水引发的次生灾害形势不容乐观。随着人口的增加和社会经济的发展,单位面积经济承载能力、基础设施、物质财富等暴露水平不断提高,山洪灾害和城市洪涝灾害等极端降水次生灾害日益严重,使国家利益和人民生命财产遭受巨大损失。从近年来大家热切关注的极端降水为出发点,采用日尺度与小时尺度的GSMaP遥感降水产品,利用Python及极端降水指数对中国大陆近5年极端降水时空特征进行分析,结合自然环境和社会经济等数据分析地理环境对降水极值的影响。利用从微博数据中提取极端降水次生灾害信息,以及典型区域实勘地质灾害信息,研究极端降水与次生灾害之间的关系。以期为我国区域协调发展及防洪水利建设提供参考依据。得到以下结论:(1)GSMaP降水遥感产品在我国大陆具有真实可靠性。(2)我国极端降水具有十分规律的地带性特征。南方地区强降水次数多、连续时间长、发生时间分散。华北地区极端降水占年降水比值高,强度大,年内强降水集中度高,洪涝灾害风险大,降水总时长相对其他地区偏少,也反映出华北干旱特征明显。西藏年内降水时长较长,极端降水强度偏低,集中度高,干湿季分明。西北大部、东北大部日均降水集中度较高,表达了这些地区的降水过程在年的非均匀分布特性。(3)研究区年降水平稳,北方地区尤其是华北-黄淮地区降水强度呈增加趋势。华北-黄淮地区较干旱,但极端降水强度大、历时短。北方地区极端降水比南方地区集中。华南地区年降水无明显变化趋势下,降水持续时间呈增加趋势,极端降水呈集中趋势。(4)海岸线距离、地形、高程、地形起伏度、社会经济水平,对降水极值、总量值有影响。海洋大气以及高程对极端日降水量、极端小时降水量的影响较大,地形起伏度对其他因子有协同作用;温度带与高程对降水总时长有较高的解释力。受海洋大气影响,青藏高原以东地区,降水极值与年降水量向东增长趋势明显,且山体西侧的降水极值高于东侧,而年降水量在山体东侧高于西侧,降水总时长受地形影响较大,与高程呈正相关。内陆地区的盆地地区的降水极值高于相邻的山体,而降水量、降水时长低于相邻的山体;青藏高原东缘随着地形突变,年降水量、年内降水总时长出现明显的高值突变;准格尔盆地年降水量、年降水时长较低,但降水极值较高。极端降水强度大的区域的地均GDP和人口密度往往较高,城市发展与短时强降水有着显着的正相关关系。在排除地形影响下,当城市达到一定规模,城市降水极值将高于周围区域,从而易形成城市暴雨。(5)极端降水次生灾害点呈聚集的分布模式,且不同类型的灾害的地理环境有差异。地理位置上,洪水灾害事件主要分布在我国东部沿海地区,滑坡与泥石流灾害点主要分布在我国西南地区、西北地区东部等地形起伏较大的地区,与研究区概况一致,特定的地质环境条件决定了该区域地质灾害呈长期高发态势。在地理环境上看,洪水多分布于我国海拔较低、地势较平坦、植被较稀疏、距海较近的地区,对经济较发达、人口密度较高的地区威胁较大;滑坡与泥石流多分布于我国地形起伏较大、植被较稀疏的地区。(6)次生灾害的降水极值具有明显的空间分异性,对短时强降水敏感。灾害点对小时极端降水表现出很强的敏感性,相对于滑坡与泥石流,洪水灾害对最大连续降水更为敏感。洪水灾害点最大日降水量、最大小时降水量、最大连续降水量均高于滑坡与泥石流灾害点。典型区域分析中白龙江流域地质灾害对极端降水较为敏感,短时强降水易引起其地质灾害的发生,同时易受周围水系影响。在一些地区由于人烟稀少,往往产生的洪涝、滑坡等次生灾害有害无灾。(7)不同地区引发的极端降水次生灾害的极端降水类型不同。我国东部部分灾害点尤其是偏北方地区,对研究中大部分极端降水指数表现出较高的响应水平,其中对小时尺度的极端降水指数的响应水平较高,表明该区易受短时强降水困扰。青藏高原东缘局部地区灾害点对干旱较为敏感,原因是在较高的年降水总时长的协同作用下,干燥的土体遇降水稳定性变差,易引发地质灾害。我国西部大部分地区对日尺度的极端降水指数较敏感。而我国东部还有部分灾害点,对各极端降水指数均表现出较低的响应水平,但不排除指数间或与环境间有协同作用。不同区域极端降水的变化趋势不同,并且对不同极端降水指数种类的敏感性也存在明显的差异。对极端降水可能引发的次生灾害要因地制宜,采取相应的防范措施。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
中国降水分布论文参考文献
[1].方浩,乔云亭.中国东部夏季极端降水时空分布及环流背景[J].热带气象学报.2019
[2].李晓婧.基于GSMaP数据的中国大陆近5年极端降水时空分布特征及与次生灾害关系研究[D].兰州大学.2019
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