近期，国家青藏高原科学数据中心作为科研论文关联数据仓储, 发布共享了 “青藏高原高分辨率（1/30°）设计暴雨“强度-历时-频率”数据集”。该数据集由中国科学院地理科学与资源研究所桑燕芳研究员团队牵头开发，用户可开放获取。关联论文发表于Scientific Data。
青藏高原是气候变化的敏感区和脆弱区，也是当前全球自然灾害研究的热点区域之一。降雨是触发青藏高原山洪及次生自然灾害的最主要诱因之一，对区域经济社会可持续发展造成了极大威胁。然而，青藏高原水文气象观测站点分布稀疏，空间布局极不均匀，长期实地观测数据有限，致灾降雨信息匮乏，极大地限制了该区域自然灾害研究。降雨“强度-历时-频率（intensity-duration-frequency,IDF）”曲线能够反映一个地区不同历时和不同频率对应的设计暴雨强度，对于区域极端降雨特征研究与暴雨相关自然灾害防治均具有重要的意义。为解决青藏高原短历时极端降雨数据缺乏的现实困难，研究人员利用中国气象信息中心1951至2018年5~9月的203个站点（图1）逐时降雨观测数据开展研究，应用主成分分析和IDF区域化方法，构建了青藏高原设计暴雨“强度-历时-频率“数据集。
图1 203个气象站点空间分布(a)，以及各站点年最大1小时雨量的均值(b)、变差系数(c)和偏态系数(d)空间分布。
在对原始降雨观测数据进行可靠性、一致性、代表性审查的基础上，通过对比分析后选用年最大极值采样法进行小时降雨样本选取，选用广义极值分布进行降雨样本拟合；采用主成分分析结果的第一主成分来描述站点IDF曲线的空间模态，解释方差达到96%；进一步研究发现海拔和日降雨量是决定该空间模态的两个主要解释变量，并且采用随机森林模型拟合可以很好地解释该空间模态（图2）。最终采用1/30°网格尺度的海拔和日降雨量数据，通过驱动建立的随机森林模型，生成了青藏高原（1/30°）设计暴雨“强度-历时-频率“数据集。
图2 采用不同解释变量驱动多元线性回归模型（MLR）、支持向量机模型（SVR）、随机森林模型（RFR）得到的站点降雨IDF曲线第一空间模态（a和c）和第二空间模态（b和d）的拟合结果。
利用该套数据集，可以获取青藏高原1/30°网格尺度5年、10年、20年、50年、100年重现期的1h、2h、3h、6h、12h、24h设计暴雨值（图3）。该套数据集可以很好地填补青藏高原短历时设计降雨数据的空白，有助于科学认识青藏高原极端降雨的空间分布特征，并且为该区域暴雨及次生自然灾害研究、工程水文设计等提供可靠的数据支撑。
图3 青藏高原1/30°格点100年一遇的小时降雨量（P1）与日降雨量（P24）及其离差系数（Cv）的空间分布特征。
数据集及关联成果由中国科学院地理科学与资源研究所、清华大学、哥德堡大学、中国电建集团成都勘测设计研究院的研究人员合作完成。相关研究得到了科技部“全球变化及应对”重点研发项目（2019YFA0606903）、第二次青藏高原综合考察研究（2019QZKK0903）、国家自然科学基金（42471029）、西藏自治区科技计划项目（XZ202401JD0001）的资助。
论文信息：
Ren, Z., Sang, Y.F.*, Cui, P.Chen,F., Chen, D. (2025). A dataset of gridded precipitation
intensity-duration-frequency curves in Qinghai-Tibet Plateau. Scientific Data, 12,3, https://doi.org/10.1038/s41597-024-04362-1
Ren, Z., Sang,Y.F.*, Cui, P., Chen, D., Zhang, Y., Sun, S. (2024). Temporal scaling characteristics of
sub-daily precipitation in Qinghai-Tibet Plateau. Earth’s Future, 465, 133177. https://doi.org/10.1029/2024EF004417
数据信息：
桑燕芳 (2024).青藏高原高分辨率（1/30°）设计暴雨“强度-历时-频率”数据集.国家青藏高原科学数据中心, https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.301308.
Sang,Y. (2024). The QTPPIDFC: a gridded (1/30°) dataset for estimating precipitation
intensity-duration-frequency curves across the Qinghai-Tibet Plateau. National
Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center,https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.301308.
