葉夢茜 余錦華 謝潔宏 葉天

(南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害教育部重點實驗室/氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044)

引 言

由于中國東部地區(qū)氣候季節(jié)性顯著，降水主要出現(xiàn)在夏半年[1-2]。近年來，隨著全球變暖增強[3]，大氣系統(tǒng)水汽含量增加，區(qū)域水循環(huán)加快，降水年際變率有加大趨勢，極端降水，特別是區(qū)域性極端降水增多、趨強[4-6]，洪澇等次生災(zāi)害發(fā)生更為頻繁，對人們的生產(chǎn)生活和經(jīng)濟發(fā)展帶來嚴(yán)重影響。區(qū)域性極端降水的研究已成為中國區(qū)域災(zāi)害與環(huán)境風(fēng)險定量評估的重要內(nèi)容，受到越來越多的關(guān)注。極端降水事件的客觀識別成為首要解決的科學(xué)問題[6]。

基于單站極端降水事件的研究大多應(yīng)用相對閾值(百分位數(shù)值)或絕對閾值(如50 mm)進行事件篩選[7-10]。如王志福等[11]將某站連續(xù)n天降水量大于氣候基準(zhǔn)期95%分位數(shù)值定義為一次持續(xù)n天的極端降水事件；CHEN，et al[12]提出在單點日降水量連續(xù)至少3 d大于絕對閾值50 mm的基礎(chǔ)上允許其最多間斷1 d，則為一次單點極端降水事件。

區(qū)域極端降水事件(REP)除了單站及單位時間的降水量之外，在持續(xù)時間以及影響面積方面也區(qū)別于普通降水過程。目前有很多區(qū)域極端降水事件的識別方法[13-15]，大體可分為兩類:一類以單點極端降水事件為基礎(chǔ)，再分別通過連續(xù)面積上超過閾值的降水比例以及時間上的連續(xù)性來考慮“區(qū)域性”以及“持續(xù)性”，進而識別區(qū)域持續(xù)極端降水事件[16-18]；另一類是由LU，et al[19]提出的區(qū)域極端強度—持續(xù)時間綜合指數(shù)法REID (Region-Extreme-Intensity-Duration)，通過對時間域上求極端的EID方法進行擴展[20]，在對有降水格點聚類的基礎(chǔ)上，找出降水區(qū)域的核心，計算涵蓋區(qū)域降水強度和面積的綜合指數(shù)，稱為相對強度，對比該相對強度，定義區(qū)域極端降水事件。

由于中國地理區(qū)域的復(fù)雜性與差異性，在不同區(qū)域，極端降水事件特征有所不同，所以監(jiān)測方法對于不同區(qū)域的適用性存在差異。這兩類不同的極端降水事件識別方法監(jiān)測出的REP在區(qū)域上有怎樣的差異？REID方法使用的是格點資料，在對數(shù)值模式產(chǎn)品的極端降水事件識別有一定的優(yōu)勢，其能否推廣應(yīng)用于業(yè)務(wù)中與現(xiàn)有業(yè)務(wù)方法，做到相互補充？本文基于上述問題，在氣候及統(tǒng)計上，氣候變化趨勢以及個例等方面系統(tǒng)對比REID法和業(yè)務(wù)法的識別結(jié)果，分析兩種方法各自的優(yōu)劣。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

采用國家氣象信息中心最新整編的中國地面高密度臺站(2 472個國家級氣象觀測站)通過空間插值，得到的中國區(qū)域地面降水0.5°×0.5°格點日值數(shù)據(jù)集，該資料采用的站點密度高，過程中考慮了地形影響，所以對大地形附近的降水描述表現(xiàn)良好[21]。同時網(wǎng)格資料使得計算或估計降水過程比站點資料更加簡單快捷[22]。數(shù)據(jù)集時間跨度為1979—2015年，范圍為(18°～54°N，72°～136°E)。

1.2 方法

1.2.1 國家氣候中心業(yè)務(wù)極端降水事件識別

(1)以絕對閾值日降水量50 mm為基礎(chǔ)，對某天，某格點日降水量超過該閾值，且其相鄰350 km內(nèi)超過閾值格點數(shù)達(dá)到全國格點比例的0.8%，則將這些格點記為同一集合，且記為一次單日區(qū)域極端降水事件。

(2)以該集合的降水極大值所在經(jīng)緯度作為事件中心，若連續(xù)至少2 d發(fā)生單日區(qū)域極端降水事件，且前后2 d事件中心距離不超過1 050 km，即定義為一次區(qū)域性持續(xù)極端降水事件。本文將單日區(qū)域極端降水事件和區(qū)域性持續(xù)極端降水事件都簡稱為區(qū)域極端降水事件。

1.2.2 REID極端降水事件識別

將網(wǎng)格化日降水處理為0.1 mm的等份額降水，以降水出現(xiàn)的時間、經(jīng)緯度空間位置和份額作為降水的特征屬性進行降水區(qū)域的聚類分析。基于密度的聚類分析方法[23]，通過降水格點密度參數(shù)以及降水過程區(qū)分度參數(shù)，確定降水事件數(shù)，即找出事件降水中心。

(1)

其中：ρi稱為降水格點i的降水密度；dij為格點i降水屬性與所有格點j降水屬性的距離；dc為截斷距離。當(dāng)dij-dc小于0，參數(shù)χ取1，反之為0，表示僅僅考慮那些dij小于截斷距離的格點j。ρi是dc與dij之差對所有j的累計，某一dij越小，其與dc的距離越大，則對ρi的貢獻(xiàn)越大。

(2)

其中：δi稱為降水格點i的降水密度區(qū)分度，用格點i與降水密度大于格點i的其他格點間的距離最小者表示。該值越大，表示格點i與其他格點的區(qū)分度越高。

在實際應(yīng)用時發(fā)現(xiàn)，原聚類分析方法中，主要根據(jù)密度以及區(qū)分度參數(shù)的散點圖主觀尋找聚類中心，因此為了實現(xiàn)自動化尋找，要求聚類中心降水密度以及區(qū)分度同時取到較大值實現(xiàn)降水中心的確定，本文通過兩個參數(shù)的乘積自動評估其強弱。

第二步使用LU，et al[19]提出的REID指數(shù)：

(3)

其中：n表示降水事件持續(xù)時間；Sk為事件影響區(qū)域面積；P為日降水量；右式末項表示平均降水強度；R稱為相對降水強度。國家氣候中心業(yè)務(wù)上通過閾值以及范圍比例監(jiān)測降水事件后，再通過上式計算事件強度指標(biāo)，而REID方法是通過強度指數(shù)R來逆向監(jiān)測其降水事件。相對降水強度具有降水在空間和時間集中度的含義，表示在平均降水強度的基礎(chǔ)上，增加了降水影響面積和時間長度的影響權(quán)重，以便對比不同降水區(qū)域和降水時間的區(qū)域降水事件之強度。

在REID指數(shù)中，參數(shù)a，b平衡了降水事件平均強度與過程累積降水量兩個評判標(biāo)準(zhǔn)。LU，et al[19]選取a、b為0.5，在實際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)持續(xù)時間參數(shù)a=0.5使得識別的極端降水事件最長持續(xù)時間達(dá)到30 d，其結(jié)果與主觀認(rèn)知的極端降水事件大多由于平均強度偏大存在偏差，因此為了側(cè)重極端事件的平均降水量，降低持續(xù)時間權(quán)重，本文將參數(shù)a適當(dāng)調(diào)整為0.4。

鑒于兩種方法強度指數(shù)的相似性，保證對比的公正合理，本文按照相對降水強度指數(shù)進行排序，取與國家氣候中心暴雨指數(shù)方法所監(jiān)測的我國東部多年區(qū)域降水事件相同頻數(shù)的REID方法降水事件，其最小的降水強度指數(shù)定義為降水事件閾值，若區(qū)域降水事件的相對強度指數(shù)達(dá)到或超過該閾值，即可認(rèn)為發(fā)生一次區(qū)域極端降水事件。

通過區(qū)域性降水事件的持續(xù)時間N、影響面積S和相對強度R三種指標(biāo)對比兩種方法識別的REP特征。

2 結(jié)果分析

2.1 氣候統(tǒng)計特征

2.1.1 統(tǒng)計特征

1979—2015年，用兩種方法監(jiān)測中國95°E以東東部大陸區(qū)域(包括海南島)，共監(jiān)測到561次區(qū)域極端降水事件，這是兩種方法進行對比的背景，得到REID方法的極端降水事件強度指數(shù)閾值為103.4 mm。在中國大陸東部地區(qū)兩類方法的監(jiān)測結(jié)果如表1所示，可見，3 d以上(包括3 d，下同)的持續(xù)性極端降水事件，業(yè)務(wù)法為36次，REID方法為72次，是前者的兩倍，業(yè)務(wù)法監(jiān)測的極端降水事件最長的時段是5 d，而REID法能監(jiān)測出26 d的持續(xù)性降水過程，表明業(yè)務(wù)法難于監(jiān)測出的持續(xù)性極端降水事件，可以被REID法監(jiān)測出來，特別是5 d以上的區(qū)域極端降水事件。

對比兩種方法在中國大陸東部5個分區(qū)域(圖3)的監(jiān)測結(jié)果顯示(表1)，兩種方法對華南地區(qū)監(jiān)測的總頻次接近(142∶144)，對于3 d以上的持續(xù)性極端降水事件，業(yè)務(wù)法只監(jiān)測出5次，REID方法監(jiān)測出22次，是業(yè)務(wù)法的4.4倍。對長江流域地區(qū)，業(yè)務(wù)法與REID方法監(jiān)測出的REP總頻次分別是219和186次，3 d以上的持續(xù)性極端降水事件分別是22和32次。REID法的降水過程最長持續(xù)時間也遠(yuǎn)長于業(yè)務(wù)法(表1)，這與REID法在相對強度最大的基礎(chǔ)上允許降水過程中間歇期的存在有關(guān)。尤其是對于華北東北地區(qū)的極端降水事件，其降水中心的移動速度較快，會產(chǎn)生由華北移向東北的情況，為了對于區(qū)域極端降水事件進行分區(qū)統(tǒng)計，考慮“過程”的完整性，因此在業(yè)務(wù)法統(tǒng)計中，統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)發(fā)生頻數(shù)是基于所監(jiān)測的整個過程中累計降水量最大中心位置?？梢钥吹?，對于東北地區(qū)，REID監(jiān)測的極端降水事件總頻數(shù)為66次，明顯多于業(yè)務(wù)法的43次。這與REID法沒有設(shè)定日降水量50 mm的閾值有關(guān)[24]，因為東北地區(qū)日降水量出現(xiàn)50 mm以上的幾率不高(圖1)。

表1 關(guān)于業(yè)務(wù)法與REID種方法所識別的區(qū)域極端降水事件的對比Table 1 Comparison of the regional extreme precipitation eventsidentified by the operation method and REID method

圖1 1979—2015年中國格點日降水量大于等于50 mm頻次的空間分布(單位:頻次/a)Fig.1 The spatial distribution of frequency of the dailyprecipitation greater than or equal to 50 mm at grid pointin China from 1979 to 2015(unit:times/a)

圖2通過對兩種方法下REP的相對強度、影響面積、持續(xù)時間3個指標(biāo)進行對比分析，概率分布可以很明顯描述出強度大的極端降水事件出現(xiàn)概率逐漸降低這一規(guī)律(圖2a)。REID與業(yè)務(wù)法影響面積在200 000 km2內(nèi)概率最大(圖2b)，這也是極端降水事件最為可能的影響范圍，隨著影響范圍的增加頻率逐漸減少，表現(xiàn)出一定的長尾特征。兩種方法差異最大的是降水過程頻數(shù)隨降水時間長度的概率分布(圖2c)，業(yè)務(wù)法所識別的1～2 d降水過程概率達(dá)到92%，3 d以上的降水過程發(fā)生的概率是8%左右。REID方法所識別的1～2 d降水過程發(fā)生的概率為70%左右，3 d以上的持續(xù)性極端降水事件為30%。

圖2 業(yè)務(wù)法與REID法所識別的REP關(guān)于相對強度(a)、影響面積(b)以及持續(xù)時間(c)的概率密度分布Fig.2 Probability density distribution of (a)relative strength，(b)influence area and (c)duration of REP identifiedby operational method and REID method

2.1.2 空間分布

將區(qū)域極端降水事件發(fā)生的頻次，分配到過程降水影響區(qū)域的各個格點，兩種方法識別的REP在1979—2015年平均頻次的空間分布顯示(圖3a、b)，極端降水事件發(fā)生最頻繁的地區(qū)位于長江流域和華南地區(qū)，平均每年發(fā)生超過兩次；華北東部和東北南部，平均每年出現(xiàn)一次。REID監(jiān)測的REP頻次與業(yè)務(wù)法的差場顯示(圖3c)，REID法在華南、長江流域地區(qū)識別的頻次較業(yè)務(wù)法少，這與其識別的3 d以上持續(xù)性區(qū)域極端降水事件偏多，而業(yè)務(wù)法會將一次持續(xù)性過程割裂為幾個過程有關(guān)(圖3f)。東北地區(qū)，REID法識別的REP頻次多于業(yè)務(wù)法(圖3c)，說明日降水量50 mm的閾值在該區(qū)域偏大(圖1)。海南島也表現(xiàn)出同樣的特征，這與其區(qū)域范圍小，難于滿足業(yè)務(wù)法識別REP的空間尺度標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。華南地區(qū)的許多REP事件都與臺風(fēng)有關(guān)，特別是地形迎風(fēng)坡易誘發(fā)和增強REP，造成洪澇及其次生災(zāi)害[25]。長江流域，REP主要發(fā)生在梅雨期準(zhǔn)靜止鋒天氣背景下[18]。

業(yè)務(wù)法與REID識別的1979—2015年3 d以上的持續(xù)性REP頻次的空間分布顯示(圖3d、e)，持續(xù)性極端降水事件主要發(fā)生在華南以及長江流域地區(qū)。表1給出的REID識別的3 d以上持續(xù)性極端降水事件多于業(yè)務(wù)法主要發(fā)生在華南北部和長江流域中部(圖3f)。業(yè)務(wù)法識別的平均影響面積較REID方法大，平均發(fā)生一次過程會分配到更多的格點上，導(dǎo)致兩區(qū)域西部邊界的負(fù)值。

圖3 REID法(a)與業(yè)務(wù)法(b)識別的REP年平均頻數(shù)及其差值(c，REID-業(yè)務(wù)法；單位:次/年)；(d—f)類似于(a—c)，但為3 d以上的持續(xù)性REP對應(yīng)結(jié)果；紅框從南向北依次為華南(21°～26°N，107°～120°E)、長江流域(26°～32°N，110°～122°E)、黃淮(32°～37°N，114°～121°E)與華北(37°～43°N，108°～120°E)、東北(40°～54°N，120°～135°E)Fig.3 The average annual frequency of REP identified by (a) REID method，(b) operational method and their difference (c， REID method minus operational method;unit: times/a);same as (a-c)，but (d-f) are the corresponding results of the continuous REP over three days;the red boxes from south to north in each figure denote South China (21°-26°N，107°-120°E)， Yangtze River Basin (26°-32°N，110°-122°E)， Huanghuai (32°-37°N，114°-121°E)， North China (37°-43°N，108°-120°E) and Northeast China (40°-54°N，120°-135°E)，respectively

2.2 實例對比分析

通過上述統(tǒng)計及氣候特征，通過以下實例來說明兩種方法各自的優(yōu)勢與不足。

2.2.1 REID的優(yōu)勢

持續(xù)時間是極端降水事件影響環(huán)境的重要因素。如1991年江淮流域有顯著的環(huán)流異常出現(xiàn)，該環(huán)流異常一直持續(xù)到7月，導(dǎo)致長江流域出現(xiàn)了三次持續(xù)性強降水過程[26-27]。圖4給出了REID識別出的一次1991年7月1—11日極端降水事件的日降水量的空間分布。整個過程降水的影響是持續(xù)的，非間斷的?？梢姡琑EID法允許過程中降水間歇期的存在，易于識別持續(xù)性極端降水事件，而業(yè)務(wù)法將本該一次的極端降水事件分裂為4次事件。

圖4 REID方法所識別的1991年7月一次持續(xù)11 d的長江流域區(qū)域極端降水事件的日降水量分布(單位:mm·d-1；黑色曲線為識別的本次過程影響區(qū)域)：(a)7月1日；(b)7月2日；(c)7月3日；(d)7月4日；(e)7月5日；(f)7月6日；(g)7月7日；(h)7月8日；(i)7月9日；(j)7月10日；(k)7月11日Fig.4 Daily precipitation distribution (unit:mm·d-1； the black curve in a denotes the influence area of this event) ofan 11-days REP identified by REID method in Yangtze River Basin in July， 1991; (a)July 1;(b)July 2;(c)July 3;(d)July 4;(e)July 5; (f)July 6;(g)July 7;(h)July 8;(i)July 9;(j)July 10;(k)July 11

圖5為REID法識別的發(fā)生于1998年5月1日東北的一次極端降水事件。區(qū)域內(nèi)日降水量大于35 mm，但小于50 mm。該過程降水的相對強度為158.5 mm，遠(yuǎn)超極端降水事件104 mm閾值。該個例證實了表1的結(jié)果，REID法在東北地區(qū)識別的REP次數(shù)大于業(yè)務(wù)法，表明，業(yè)務(wù)法難于識別發(fā)生在東北地區(qū)的極端降水事件。

圖5 REID方法識別東北地區(qū)1998年5月1日一次強度為158.54 mm的區(qū)域極端降水事件日降水量分布(單位：mm·d-1)(紅色曲線包圍的為所識別的極端區(qū)域)Fig.5 Daily precipitation distribution (unit:mm·d-1) of a REPwith an intensity of 158.54 mm occurred in Northeast China inMay 1, 1998 identified by REID method(the red curvesenclose the identified extreme region)

圖6為REID法識別的2011年9月29日由臺風(fēng)“納沙”造成的極端降水事件，是2011年以來登陸中國強度最強的臺風(fēng)(以強臺風(fēng)級別登陸海南)，也是其6 a來登陸海南的最強臺風(fēng)，造成直接經(jīng)濟損失58.137 1億元。而業(yè)務(wù)法未予識別。該次過程影響面積為0.28×105km2。業(yè)務(wù)法有主觀設(shè)置的降水站點比例，對于空間較小尺度極端降水事件的客觀自動化方面存在不足，亦可解釋圖3c中海南島存在正偏差。

圖6 REID方法識別的一次海南島2011年9月29日持續(xù)1 d的區(qū)域極端降水事件降水量分布(單位：mm·d-1)Fig.6 Daily precipitation distribution (unit:mm·d-1) of a lasting 1-day REP occurred in Hainan Island in September 292011 identified by REID method

2.2.2 業(yè)務(wù)法的優(yōu)勢

圖7a—c為業(yè)務(wù)法識別的一次1984年8月9—11日的極端降水事件，業(yè)務(wù)法在達(dá)到閾值比例的“區(qū)域極端”的基礎(chǔ)上，進而考慮過程的“持續(xù)性”。本次過程由黃淮、華北邊界，至橫貫華北東北，最后移動至東北，存在3個降水中心(圖7a—c，綠色*)，因此有利于識別降水中心移動較快的極端降水事件。

圖7 (a—c)業(yè)務(wù)法所識別的1984年8月9—11日區(qū)域極端降水事件的降水分布(陰影，單位:mm·d-1)、極端區(qū)域(黑色曲線)、降水中心(綠色星號)；(b)REID方法識別的極端事件及其極端區(qū)域(白色曲線，對應(yīng)表2中識別的8月10日k)、降水中心(綠色星號)；(a—f)REID方法識別過程前后不同時間組合下的平均降水量分布(陰影，單位:mm·d-1)、極端區(qū)域(a—c：白色曲線;d—f:黑色曲線，表2中對應(yīng)時間段所識別的k)、降水中心(綠色星號)Fig.7 (a-c) The precipitation distributions (shadow，unit:mm·d-1)， extreme regions (black curves) and precipitation centers (green asterisk) of REP from Aug. 9 to 11，1984 identified by the operational method;(b) the extremeevent identified by REID method， and its extreme area (white curve; corresponding to the k of the August 10 identified in table 2) and the center of precipitation (green asterisk) are also shown;(a-f) the average precipitation distribution(shadow，unit:mm·d-1)，extreme region (a-c: white curve;d-f: black curve; the k identified in the corresponding time period in table 2) and precipitation center(green asterisk) under different time combinations before and after REID method’s recognition event

REID方法通過遍歷時空，識別8月10日(圖7b)為極端降水事件。表2中給出所有起止時間組合所確定的時間內(nèi)的相對強度值，可見，相對強度最大449.9 mm 發(fā)生在8月10日REID只能定義這次極端降水事件發(fā)生在這一天。這與REID方法的一次過程是以一個聚類降水中心估算過程的相對強度有關(guān)(圖7d—f)。類似于圖7的強降水區(qū)域移動較快的降水過程，REID法難于識別整個過程。發(fā)生在華北地區(qū)的極端降水事件具有移動快的特點，這也是表1給出的REID法識別的華北地區(qū)3 d以上持續(xù)性極端降水事件頻次為零的原因。

表2 相對強度查詢Table 2 Relative strength query table

業(yè)務(wù)法識別的絕對極端區(qū)域(日降水量為50 mm包圍的區(qū)域，圖7a—c黑色曲線)，相較于REID識別的相對極端區(qū)域(日降水量為105 mm包圍的區(qū)域，圖7b白色曲線)的范圍較大，與表1中REID方法過程平均影響面積小于業(yè)務(wù)法一致。業(yè)務(wù)法關(guān)注點為50 mm閾值包圍區(qū)域，不會遺漏任何可能受影響的區(qū)域。而REID關(guān)注最極端區(qū)域，即預(yù)警等級最高區(qū)域。在極端降水預(yù)警和預(yù)防工作中，兩種方法相互協(xié)作，取長補短，可達(dá)防災(zāi)減災(zāi)最佳效果。

3 結(jié)論

極端降水事件監(jiān)測是國家氣候中心的重要業(yè)務(wù)工作，如何客觀識別極端降水事件是氣候業(yè)務(wù)的重要內(nèi)容。本文通過對比兩種方法識別中國各分區(qū)域的區(qū)域極端降水事件，比較了極端降水事件發(fā)生的頻次、持續(xù)時間、影響面積以及強度等特征。主要結(jié)論如下：

(1)兩種方法識別持續(xù)時間為1～2 d、影響面積為200 000 km2內(nèi)的極端降水事件特征相近，監(jiān)測的極端降水事件發(fā)生季節(jié)和空間分布特征相似。我國東部地區(qū)，主要在華南及長江流域，REID方法監(jiān)測出3 d以上持續(xù)性極端降水事件頻次多于業(yè)務(wù)法，降水過程最長持續(xù)時間也遠(yuǎn)長于業(yè)務(wù)法。

(2)REID方法的優(yōu)勢表現(xiàn)在，一是未設(shè)定降水閾值，允許降水過程中間歇期的存在，可客觀監(jiān)測持續(xù)性極端降水事件，業(yè)務(wù)法由于有日降水閾值的存在，往往將原本一次的降水過程分裂為幾次的極端降水事件。REID法的這一特征使其監(jiān)測的極端降水事件總頻次少于業(yè)務(wù)法；在東北地區(qū)監(jiān)測出的極端降水事件頻次多于業(yè)務(wù)法，主要是以持續(xù)1～2 d短時極端降水事件為主。另外REID可以客觀自動化識別較小尺度的極端降水事件，而業(yè)務(wù)法由于主觀設(shè)置比例，未能識別該類事件。

(3)業(yè)務(wù)法的優(yōu)勢表現(xiàn)為，將一次過程每天的降水中心獨立確定，有利于識別降水中心移動較快的2 d以上的極端降水事件，REID識別的一次極端降水事件的降水中心是唯一的，難于監(jiān)測此類移動較快的過程。此外，業(yè)務(wù)法對影響區(qū)域邊界有明確的50 mm，因此其極端區(qū)域便是降水達(dá)到50 mm的影響區(qū)域，REID法確定的極端降水區(qū)域的邊界日降水量可能在50 mm以上，屬于預(yù)警等級最高的區(qū)域，會忽略低級別的預(yù)警區(qū)域。

由于兩種方法針對于中國不同區(qū)域優(yōu)勢不同，相比較來言，REID方法更適合監(jiān)測華南以及長江中下游區(qū)域持續(xù)性極端降水事件和日降水量小于50 mm的極端降水事件，業(yè)務(wù)法對于華北地區(qū)移動速度較快的區(qū)域極端降水事件監(jiān)測有利,兩類極端降水事件監(jiān)測方法各有優(yōu)勢和不足，若能取長補短，便會有利于區(qū)域極端降水災(zāi)害預(yù)警和預(yù)防工作的開展。

本文對比的兩種降水事件的識別，都是從日降水量出發(fā)，沒有結(jié)合天氣系統(tǒng)環(huán)流型而進行。后續(xù)研究將進一步研究極端降水事件的環(huán)流特征，如將降水中心位置與臺風(fēng)最優(yōu)路徑結(jié)合，判斷哪些極端降水由于臺風(fēng)引起的，將事件與溫度氣壓場資料結(jié)合，判斷是否是鋒面降水類型等，可以進一步加深對極端降水事件的認(rèn)知，這方面還有許多工作值得開展。