全球气候变化背景下中国东部主要城市群区灾害性强降水定量预测研究

This project is focus on the urban flooding related extreme heavy rainfall prediction in three mega city cluster areas of Jing-Jin-Ji, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta in the eastern China. By use of daily synoptic weather typing analysis and daily rainfall prediction model, the quantitive prediction of total rainfall, heavy rainfall, and precipitation frequencies， and potential impacts of climate change on the urban floodings due to extreme heavy rainfall are studied based on the daily and hourly climate change downscaling scenarios from different GCMs modeling. The synoptic weather typing are made by PCA, clustering, and discriminant function analysis from historical observation data and GCMs outputs, respectively. And the daily precipitation simulations are carried out by polynomial logistic regression, nonlinear regression, orthogonal regression，multiple regression， and autocorrelation correction model. Finally, the possibale extreme precipitation ecvents predictions are made for two emission scenarios from CMIP5 GCMs outputs in the future climate change background. These results can provide solid scientific reference basis for reduction of the urban flood disasters and future urban design and planning in eastern China.

本项目以中国东部海河流域、长江下游流域和珠江流域的三个主要城市群区：京津冀城市群区、长江三角洲和珠江三角洲城市群区为主要研究对象，通过逐日天气分型分析和日降水量预报模型，在逐日和逐时气候变化情景的降尺度基础上进行未来降水量、降水强度及强降水频数变化的定量预测以及气候变化对降水和城市洪涝灾害的影响分析。通过主成分分析、聚类分析和判别分析函数方法进行天气学天气系统逐日分型；使用包括多项式逻辑回归方法、非线性模拟、正交回归、多元回归和自相关修正模型等方法进行日降水量模拟；在IPCC最新的CMIP5多个GCM输出的两种排放情景下对未来与气候变化相关的可能极端降水进行预测研究，为减轻城市洪涝灾害和未来城市基础设施建设与更新提供科学参考依据。

本项目以中国东部海河流域、长江下游流域和珠江流域的三个主要城市群区：京津冀城市群区、长江三角洲和珠江三角洲城市群区为主要研究对象，通过逐日天气分型分析和日降水量预报模型，在逐日和逐时气候变化情景的降尺度基础上进行未来降水量、降水强度及强降水频数变化的定量预测以及气候变化对降水和城市洪涝灾害的影响分析。通过主成分分析、聚类分析和判别分析函数方法进行天气学天气系统逐日分型；使用包括多项式逻辑回归方法、非线性模拟、正交回归、多元回归和自相关修正模型等方法进行日降水量模拟。根据天气分型，建立了不同地区的降水等级预测模型，并初步揭示了特大强降水临近是的天气要素变化和主导天气型；通过时间和空间降尺度，利用CMIP5的GCM模式输出结果对不同排放情景下，对未来与气候变化相关的可能极端降水天气型进行了分类和进行预测，为减轻城市洪涝灾害和未来城市基础设施建设与更新提供科学参考依据。有关方法可供气候预测参考。