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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

中国地处东亚，易受东亚季风影响，常常出现夏季持续暴雨天气，对农业、畜牧业等带来重创，造成巨大经济损失，甚至进一步引发泥石流等自然灾害，危害生命。例如，2018年7月，甘肃受强降水影响，部分市县发生洪涝灾害，造成多人死亡。2017年7月，山西省榆林市发生特大水灾，经济损失达16.7亿元。因此，中国极端降水问题一直以来受到气象研究工作者的广泛关注。

已有的研究表明，enso与中国异常降水有着不可忽视的关系，enso通常会对东亚季风的强弱产生影响，从而进一步影响中国的降水(刘明竑等,2018；gao m, et al., 2016)。此外，还有学者研究发现，全球尺度年最大降水量与全球平均气温和局部平均气温有关(westra s et al., 2013)。基于该项研究，mondal等(2015)在其最近的研究中提出，将非平稳假设引入到极值模型中，并已在对enso、全球平均气温等因素与印度极端降水强度、频率和持续时间关系模型的分析中得到了不错的结果。而现有的研究中，关于非平稳极值模型应用于我国夏季极端降水强度、频率和持续时间分析的综合研究较少，enso对极端降水特性的影响是否由随机性引起？其他因素对我国夏季极端降水的影响是否更为显著？这些影响在空间上是否存在差异性？

针对上述问题，本文拟采用我国夏季逐日降水观测资料，定义极端降水事件及其过程特性，分析极端降水特征变化趋势，引入最新发展的非平稳极值模型，结合重采样的场显著性检验方法，从概率分布pdf角度探讨enso等因素对中国夏季极端降水强度、频率和持续时间影响的空间差异等，并基于以上模型探讨重现水平变化。本文的研究将为预判洪涝灾害风险趋势变化提供理论参考，继而提高防灾减灾水平，旨在减少洪涝灾害带来的经济损失和人口伤亡。

2. 研究的基本内容

第一部分：摘要和引言，介绍选题背景、研究目标及意义，阐述国内外研究成果。

第二部分：基于逐日降水观测资料，定义和提取极端降水事件及其特征指标，并基于非参数mann-kendall检验探讨极端降水特征变化趋势。

第三部分：引入最新发展的极值理论，建立极端降水特征分布模型，并测试其对极端降水事件的模拟能力。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2019.01.20——2019.03.20：收集资料，开展研究，形成写作提纲。

2019.03.20——2019.04.20：深入研究，形成论文初稿，完成中期检查。

2019.04.20——2019.05.10：论文修改、定稿、打印、答辩。

4. 参考文献

[1] 刘明竑，任宏利，张文君，等. 超强厄尔尼诺事件对中国东部春夏季极端降水频率的影响[j]. 气象学报.2018, 76(04): 539-553.

[2] 牛若芸，刘凑华，刘为一，等. 1981-2015年中国95e以东区域性暴雨过程时、空分布特征[j]. 气象学报.2018, 76(02): 182-195.

[3] 余荣，翟盘茂. 厄尔尼诺对长江中下游地区夏季持续性降水结构的影响及其可能机理[j]. 气象学报.2018, 76(03): 408-419.