Published December 30, 2022 | Version v1
Publication Open

Spatiotemporal characteristics of precipitation extremes based on reanalysis precipitation data during 1950–2020 over the Ganjiang River Basin and its surroundings, China

Creators

  • 1. Jiangxi University of Finance and Economics
  • 2. Peking University
  • 3. Beijing Institute of Big Data Research

Description

Abstract Accurate knowledge on spatiotemporal characteristics of historical precipitation extremes could provide great potential guidance for preventing hydrological‐related disasters caused by precipitation extremes in the future. On the basis of the fifth generation of atmospheric reanalysis precipitation data by the European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ERA5, 0.25°, 1 hourly, 1950–2020) with high spatiotemporal resolutions, continuity and quality, this study analyzed the spatiotemporal characteristics of precipitation extremes over the Ganjiang River Basin and its surroundings during 1950–2020. The main conclusions include, but are not limited to, the following: (1) In general, precipitation extremes present increasing trends over most areas of the basin and its surroundings. For instance, areas showing upward trends of R10, SDII and PRCPTOT account for ~93.45%, ~66.36%, and ~88.18%, respectively. (2) The spatiotemporal variations of precipitation extremes over the Ganjiang River Basin and its surroundings show obvious northwest–southeast differences. For instance, precipitation extremes are increasing in the southeastern parts, but they are decreasing in the northwestern parts. (3) High‐value clusters are also identified in the southeast (e.g., R10, SDII, R95P and PRCPTOT, accounting for ~20.71%, ~20.72%, ~25.88%, and ~22.56%, respectively) and low‐value clusters in the northwest (e.g., Rx5day, SDII and R95P, accounting for ~18.05%, ~27.03%, and ~21.18%, respectively). (4) The spatiotemporal variations of precipitation extremes in both the southeast and northwest are quite stable. For example, regions with less than five abrupt change points of R10, SDII, and PRCPTOT account for 77.49%, 54.84%, and 81.74%, respectively.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يمكن أن توفر المعرفة الدقيقة بالخصائص المكانية والزمانية للتطرف التاريخي في هطول الأمطار إرشادات محتملة كبيرة لمنع الكوارث الهيدرولوجيةذاتالصلة الناجمة عن التطرف في هطول الأمطار في المستقبل. على أساس الجيل الخامس من بيانات إعادة تحليل هطول الأمطار في الغلاف الجوي من قبل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ERA5، 0.25درجة، 1 ساعة، 1950-2020) مع دقة مكانية وزمنية عالية واستمرارية وجودة، حللت هذه الدراسة الخصائص المكانية والزمانية للتطرف في هطول الأمطار فوق حوض نهر غانجيانغ والمناطق المحيطة به خلال 1950–2020. تشمل الاستنتاجات الرئيسية، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي: (1) بشكل عام، يمثل هطول الأمطار الشديد اتجاهات متزايدة في معظم مناطق الحوض والمناطق المحيطة به. على سبيل المثال، تمثل المناطق التي تظهر اتجاهات تصاعدية في R10 و SDII و PRCPTOT حوالي 93.45٪ و ~66.36 ٪ و ~ 88.18٪ على التوالي. (2) تُظهر الاختلافات المكانية والزمانية لحدود هطول الأمطار القصوى فوق حوض نهر غانجيانغ والمناطق المحيطة به اختلافات واضحة بين الشمال الغربي والجنوب الشرقي. على سبيل المثال، يتزايد هطول الأمطار في الأجزاء الجنوبية الشرقية، لكنها تتناقص في الأجزاء الشمالية الغربية. (3) تم تحديد المجموعات عاليةالقيمة أيضًا في الجنوب الشرقي (على سبيل المثال، R10 و SDII و R95P و PRCPTOT، والتي تمثل حوالي20.71 ٪ و ~20.72 ٪ و ~25.88 ٪ و ~22.56 ٪ على التوالي) والمجموعات منخفضةالقيمة في الشمال الغربي (على سبيل المثال، Rx5day و SDII و R95P، والتي تمثل حوالي 18.05 ٪ و ~27.03 ٪ و ~21.18 ٪ على التوالي). (4) الاختلافات المكانية والزمانية للتطرف في هطول الأمطار في كل من الجنوب الشرقي والشمال الغربي مستقرة تمامًا. على سبيل المثال، تمثل المناطق التي لديها أقل من خمس نقاط تغيير مفاجئة في R10 و SDII و PRCPTOT 77.49 ٪ و 54.84 ٪ و 81.74 ٪ على التوالي.

Translated Description (French)

Résumé Des connaissances précises sur les caractéristiques spatio-temporelles des précipitations extrêmes historiques pourraient fournir d'excellentes orientations potentielles pour prévenir les catastrophes hydrologiques causées par les précipitations extrêmes à l'avenir. Sur la base de la cinquième génération de données de précipitations de réanalyse atmosphérique par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ERA5, 0,25°, 1 heure, 1950–2020) avec des résolutions spatio-temporelles, une continuité et une qualité élevées, cette étude a analysé les caractéristiques spatio-temporelles des précipitations extrêmes sur le bassin du Ganjiang et ses environs au cours de la période 1950–2020. Les principales conclusions comprennent, sans s'y limiter, les éléments suivants : (1) En général, les précipitations extrêmes présentent des tendances à la hausse dans la plupart des zones du bassin et de ses environs. Par exemple, les zones montrant des tendances à la hausse de R10, SDII et PRCPTOT représentent ~93,45 %, ~66,36 % et ~88,18 %, respectivement. (2) Les variations spatio-temporelles des extrêmes de précipitations sur le bassin de la rivière Ganjiang et ses environs montrent des différences évidentes entre le nord-ouest et le sud-est. Par exemple, les précipitations extrêmes augmentent dans les parties sud-est, mais elles diminuent dans les parties nord-ouest. (3) Des grappes de hautevaleur sont également identifiées dans le sud-est (par exemple, R10, SDII, R95P et PRCPTOT, représentant ~ 20,71 %, ~20,72 %, ~25,88 % et ~22,56 %, respectivement) et des grappes de faiblevaleur dans le nord-ouest (par exemple, Rx5day, SDII et R95P, représentant ~18,05 %, ~27,03 % et ~21,18 %, respectivement). (4) Les variations spatio-temporelles des extrêmes de précipitations dans le sud-est et le nord-ouest sont assez stables. Par exemple, les régions avec moins de cinq points de changement brusque de R10, SDII et PRCPTOT représentent 77,49 %, 54,84 % et 81,74 %, respectivement.

Translated Description (Spanish)

Resumen El conocimiento preciso sobre las características espaciotemporales de las precipitaciones extremas históricas podría proporcionar una gran guía potencial para prevenir desastres hidrológicosrelacionados causados por precipitaciones extremas en el futuro. Sobre la base de la quinta generación de datos de reanálisis de precipitación atmosférica del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ERA5, 0.25°, 1 hora, 1950–2020) con altas resoluciones espaciotemporales, continuidad y calidad, este estudio analizó las características espaciotemporales de las precipitaciones extremas sobre la cuenca del río Ganjiang y sus alrededores durante 1950–2020. Las principales conclusiones incluyen, entre otras, las siguientes: (1) En general, las precipitaciones extremas presentan tendencias crecientes en la mayoría de las áreas de la cuenca y sus alrededores. Por ejemplo, las áreas que muestran tendencias al alza de R10, SDII y PRCPTOT representan ~ 93.45%, ~ 66.36% y ~88.18%, respectivamente. (2) Las variaciones espaciotemporales de los extremos de precipitación sobre la cuenca del río Ganjiang y sus alrededores muestran obvias diferencias noroeste-sureste. Por ejemplo, las precipitaciones extremas están aumentando en las partes del sudeste, pero están disminuyendo en las partes del noroeste. (3) También se identifican grupos de altovalor en el sureste (por ejemplo, R10, SDII, R95P y PRCPTOT, que representan ~20.71%, ~20.72%, ~25.88% y ~22.56%, respectivamente) y grupos de bajo valor en el noroeste (por ejemplo, Rx5day, SDII y R95P, que representan ~18.05%, ~27.03% y ~21.18%, respectivamente). (4) Las variaciones espaciotemporales de los extremos de precipitación tanto en el sureste como en el noroeste son bastante estables. Por ejemplo, las regiones con menos de cinco puntos de cambio abruptos de R10, SDII y PRCPTOT representan el 77,49%, el 54,84% y el 81,74%, respectivamente.

Files

asl.1149.pdf

Files (16.0 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:00c0b6f55b5d5f37f5b5e9822386a3ac
16.0 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
الخصائص المكانية والزمانية لأقصى هطول للأمطار بناءً على بيانات هطول الأمطار لإعادة التحليل خلال الفترة 1950-2020 فوق حوض نهر غانجيانغ والمناطق المحيطة به، الصين
Translated title (French)
Caractéristiques spatio-temporelles des précipitations extrêmes basées sur des données de réanalyse des précipitations entre 1950 et 2020 sur le bassin de la rivière Ganjiang et ses environs, Chine
Translated title (Spanish)
Características espaciotemporales de las precipitaciones extremas basadas en el reanálisis de los datos de precipitación durante 1950–2020 sobre la cuenca del río Ganjiang y sus alrededores, China

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4313314484
DOI
10.1002/asl.1149

Is supplement to
https://openalex.org/W4254106221 (Other)
https://openalex.org/W3146297556 (Other)
https://openalex.org/W2789353201 (Other)
https://openalex.org/W2592964249 (Other)
https://openalex.org/W2384914844 (Other)
https://openalex.org/W2381310562 (Other)
https://openalex.org/W2210489141 (Other)
https://openalex.org/W1995640457 (Other)
https://openalex.org/W1946046372 (Other)
https://openalex.org/W1599459557 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1989120577
  • https://openalex.org/W1995622703
  • https://openalex.org/W2018764772
  • https://openalex.org/W2035070771
  • https://openalex.org/W2037305429
  • https://openalex.org/W2071352614
  • https://openalex.org/W2112338674
  • https://openalex.org/W2117661339
  • https://openalex.org/W2131586477
  • https://openalex.org/W2155051365
  • https://openalex.org/W2564660236
  • https://openalex.org/W2702199532
  • https://openalex.org/W2753753116
  • https://openalex.org/W2793073229
  • https://openalex.org/W2807238442
  • https://openalex.org/W2896273502
  • https://openalex.org/W2903238800
  • https://openalex.org/W2914434105
  • https://openalex.org/W3004934430
  • https://openalex.org/W3005102057
  • https://openalex.org/W3014125413
  • https://openalex.org/W3025949386
  • https://openalex.org/W3047384170
  • https://openalex.org/W3110053432
  • https://openalex.org/W3112130670
  • https://openalex.org/W3112962485
  • https://openalex.org/W3115873453
  • https://openalex.org/W3153066415
  • https://openalex.org/W3173861037
  • https://openalex.org/W3198402909
  • https://openalex.org/W3198503566
  • https://openalex.org/W4200615880
  • https://openalex.org/W4206334030