引言

中国是世界上少数几个台风登陆次数最多、灾害最重的国家之一。中国沿海除河北、天津两省市没有直接遭受台风袭击外，其它各省(市、区)均有台风登陆^[1]。台风是一种破坏力很强的灾害性天气，造成的危害主要有大风、暴雨和风暴潮，同时引发洪涝、滑坡、泥石流等严重次生灾害^[2]。1984—2008年间，我国平均每年因台风死亡505人，造成经济损失达370亿之多^[3]。台风所导致的灾害往往与强降水联系甚密，强降水是台风致灾的重要因素之一^[4]。例如1949— 2009年影响我国的热带气旋平均每年15.1个，其中产生降水影响的有14.3个，产生大风影响的有13.1个^[5]。

随着观测技术的发展和大量观测资料的便利获得，有关定量分析台风降水的研究逐步发展。Ren等^[6]通过对分离出的台风降水的分析表明: 1971—2000年中国台风年平均降水占年总降水比例较大的地区有海南、东南沿海、山东半岛和台湾；特别是东南沿海地区，台风年平均降水为500 mm，占该地区年总降水量的贡献率约为20%~40%。Olivier等^[7]使用TRMM卫星资料，在美国东南部也做过台风降水定量分析。王咏梅等^[8]分析中国台风降水时空分布发现，台风降水分布在中国中东部广大地区，台风降水量自东南沿海向西北内陆逐渐减少。台风降水最大值出现在台湾岛中东部地区和海南岛个别地区，年平均台风降水量大于700 mm；最小值出现在内蒙古、山西、陕西和四川的部分地区，年平均台风降水量不足10 mm。可见，台风降水时空分布较为复杂。而台风降水分布不均匀是台风降水风险评估中必须考虑的内容，不同台风降水区域分布差异显著，其分布的不确定性对台风风险评估会产生很大影响，同时还可能成为其风险评估不确定性的来源。因此，有必要研究台风降水的空间概率分布，这可为掌握台风降水时空分布出现的可能性以及台风灾害风险评估提供科学支撑。乐群等^[9]利用经验分布伽马函数建立了我国华南、华东沿海登陆台风的最大总降水量、日降水量的概率密度函数，并给出了登陆台风影响地区20、30、50 a重现期下华南华东登陆台风可能最大总降水量、日降水量和风速。武占科等^[10]研究表明: Gumbel-Copula函数联合概率分布模型和极值Ⅰ型联合概率分布模型适合描述台风条件下最大风速和最大雨强联合概率分布。

然而，迄今为止，国内外对于台风降水概率分布的研究尚不多见。本文利用我国1980—2013年7—9月小时降水量观测数据和台风路径历史观测数据分离出台风降水，建立台风小时降水概率分布模型；在此基础上，分析台风总的降水概率分布特征以及不同距离和强度台风影响下超过不同降水阈值的概率分布特征与估计台风极端降水阈值，以期为深入开展台风造成的灾害及其风险评估研究提供一些有价值的依据。

1 资料与方法 1.1 资料说明

本文使用的资料为国家气象信息中心提供的1980—2013年国家级地面气象站逐小时降水资料以及中国台风网(www.typhoon.gov.cn)提供的CMA-STI热带气旋最佳路径数据集6 h路径观测数据^[11]。本文研究区域为中国东南地区(15°—34°N，105°—130°E)，包括了我国受台风影响最严重的福建、浙江、广东等省份。有研究表明^[12]，在西北太平洋不论是生成、影响和登陆中国的任何强度的台风频数季节变化都为单峰型分布，7—9月为台风活动盛期，且极值出现在8月份。因此，选取历年7—9月为研究时段。对站点降水资料进行质量控制时，遵从尽可能保证研究区域内研究站点数量更多、研究时段更长的原则。最终确定使用的资料为1980—2013年7月1日—9月30日研究区内无缺测的818个站点逐小时降水资料，其站点分布见图 1。

1.2 台风降水的分离方法

目前获取台风降水分别有Englehart等^[13]以及Hasegawa^[14]提出的方法，即台风降水为距离台风中心550 km和1 000 km半径范围内的降水，此法称固定画圆法。王咏梅等^[15]提出了改进的台风降水分离客观方法，即:首先分离出自然雨带，将降水场划分为多个地理雨带和一些零星的降水台站，然后进行台风雨带识别，再根据雨带与台风中心的距离关系，对雨带与台风中心的距离进行分类讨论，从而分离出台风降水。此外，还有主观分离法(即人工判别方法) ^[16]以及利用TBB资料结合地面自动站降水建立的台风定量降水估计方法^[17]。后来，石先武等^[18]对台风降水分别从时间和空间上进行定义，再采用固定画圆法分离台风降水，认定台风前移动过程中路径观测点距气象观测点经纬度都在5°范围内的降水为台风降水。

为研究方便，本文综合王咏梅等^[15]和石先武等^[18]的台风降水分离方法，确定如下台风降水分离原则: (1)时间上，每个气象站点受台风影响期间的降水认为是该站点的台风小时降水；(2)空间上，台风路径上台风中心距每个气象站点距离在规定范围内，则认为该站点降水是台风降水。其具体分类见表 1。

从我国东南地区台风降水量的多年平均图上看到(图 2a)，降水量分布总体呈现东南向西北方向递减，沿海地区明显高于内陆地区，主要集中在广东沿海以及海南岛地区；广西、湖南、江西、安徽、浙江一线(以下简称桂浙一线)以西地区台风降水量小于40 mm，四川、甘肃的部分地区为0 mm。从夏季台风降水量多年平均贡献率分布图上可见(图 2b)，其贡献率总体趋势为由东南向西北递减。桂浙一线绝大多数地区台风降水量的贡献率为10%~30%，桂浙一线以西地区小于10%，四川、甘肃等地甚至为零。广东、福建、浙江地区的台风降水量贡献率均在20%以上，且三省沿海地区的贡献率超过30%。海南夏季台风降水量的贡献率为30%~50%。综上发现，广东、福建、浙江和海南地区为夏季降水易受台风影响的主要区域。这一结果与任福民等^[12]在研究7—9月逐月台风降水贡献率以及降水量多年平均分布时得到的结果基本一致，说明本文台风降水分离方法是合理的。

1.3 降水的概率分布模型及参数估计方法

丁裕国^[19]从理论上证明了Gamma概率分布模型在降水拟合上具有普适性，对任意时段降水量概率分布的拟合效果都较好。梁莉等^[20]利用Gamma分布拟合了淮河流域日降水量概率分布，田付友等^[21]采用Gamma分布拟合了小时降水概率分布，这充分说明Gamma分布对降水概率分布具有很好的描述能力。武占科等^[10]研究上海崇明岛1971—2007年台风最大雨强的概率分布表明:尺度参数(α)和形状参数(β)确定的Gamma分布、Weibull分布和指数分布中，Gamma分布最适合描述台风雨强的概率分布。鉴于此，本文选取Gamma概率分布拟合台风小时降水的概率分布。Gamma分布的概率密度函数表示为

$ f(x)=\left\{ \begin{align} & \frac{1}{\beta ^\alpha \mathit{\Gamma} (\alpha )}{{x}^{\alpha -1}}\text{EXP}(-\frac{x}{\beta })~~x>0,\alpha >0,\beta >0 \\ & 0\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ x <0 \\ \end{align} \right. $

(1)

$ \mathit{\Gamma} (\alpha )\text{ }=\int\limits_{0}^{\infty }{{}}{{e}^{-t}}{{t}^{\alpha -\text{ }1}}\text{d}t $

(2)

其中，x为样本(即小时降水量)；Γ(α)为Gamma函数，α、β分别为Gamma分布的形状参数和尺度参数。采用Thom^[22]提出的最大似然估计法对α、β进行估算。其中样本均值$\bar{x} $、样本方差s²与参数α、β的关系为^[23]

$ \beta =\frac{{\bar{x}}}{\alpha } $

(3)

$ \alpha {{\beta }^{2}}\approx {{s}^{2}} $

(4)

超过某一阈值b的累积概率函数(cumulative distribution function，简写为CDF)P表示为

$ P(x\ge b)\text{ }=\int\limits_{b}^{\infty }{{}}f(x)\text{d}x=\int\limits_{a}^{\infty }{{}}f(x)\text{d}x-\int\limits_{a}^{b}{{}}\text{ }f(x)\text{d}x $

(5)

其中式(5)中$ \int_{a}^{\infty }{{}}f(x)\text{d}x=\text{ }1.0$。

为了确定实际降水样本的分布与Gamma分布估计的是否一致，选取柯尔莫哥洛夫检验法(Kolmogorov-Smirnov，简写为K-S)进行非参数检验。具体步骤如下：

设研究的随机变量x的实际分布函数为F(x)，概率分布函数为S_n(x)。对于任意x则有

$ {{D}_{n}}=\text{max}|F(x)-{{S}_{n}}(x)| $

(6)

其中D_n为检验样本实际分布是否服从理论分布的值。若给定显著性检验水平μ = 0.05，可在对应临界值的近似表中查询对应样本的D值。给定原假设为H₀，随机变量x的分布函数为F(x)。若D_n≥D，表示拒绝原假设H₀，则不通过检验；若D_n≤D，表示接受原假设H₀，则通过检验。

2 台风降水概率分布特征分析 2.1 Gamma分布参数

Gamma函数概率密度分布的具体形状是由形状参数α和尺度参数β控制。这两个参数的物理意义是:若参数β固定，α越小表示概率密度大值区越靠左，较小量级降水出现的概率越大；α越大表示概率密度大值区越靠右，表明较大量级降水出现的概率越大。尺度参数β控制分布函数曲线的拉伸和收缩程度；若参数α固定，β越大表示各个量级降水概率密度分布越分散，出现极端降水的概率越大，β越小表示降水量级分布越集中。总之，α大的地区称为“形状参数主导区”，该地区多持续降水，少极端天气气候事件；β大的地区称为“尺度参数主导区”，该地区降水多变，且多极端天气气候事件^{[21, 23]}。

图 3为中国东南地区夏季台风降水的Gamma分布的形状参数α和尺度参数β的空间分布(图中圆圈标记的站点未通过显著性水平为0.05的拟合优度检验)。从中看到，研究区域中有83.1%的站点通过显著性检验。这说明Gamma分布适用于我国东南部夏季台风小时降水分布的拟合。就α而言(图 3a)，研究区域中除个别站点小于1.0外，其主要变化范围在0.1~0.5之间，这表明夏季台风小时降水量出现在较小量级的可能性很大。α在空间分布上呈现出由沿海向内陆减小的趋势，浙江、福建、广东、海南和广西的α值在0.3~0.4之间，而贵州、湖南、江西、安徽和江苏地区在0.2~0.3之间，表明沿海地区出现较强降水量的可能性大于内陆地区。另外，四川、陕西、甘肃交界处的α值较大，超过了1.0，且β值很小。造成此现象的主要原因是，该地区台风降水少，降水量较大，导致该区域样本数量太少。对β来说(图 3b)，其变化范围较大，最小值为0.13，最大值为20.63，但大多数站点的值都在4.0~12.0之间。内陆大部分地区β值在4.0~8.0之间，东南沿海地区在8.0~12.0之间，广东湛江以及海南岛西北部地区一些站点在12.0~16.0之间。

对比图 3a和图 3b看到，β比α大1个量级，说明研究区域为尺度参数β主导区，即研究区域中降水量级分散，易发生极端降水事件。结合α值的分布可知，沿海地区出现较大量级降水的可能性大，出现极端降水的可能性也很大，尤其是广西沿海、广东湛江市以及海南岛北部地区。

图 4为中国东南地区夏季非台风降水的Gamma分布的形状参数α和尺度参数β的空间分布。非台风降水的Gamma分布的α值主要在0.20~0.25之间，其在空间上分布均匀(图 4a)。将其与台风降水的分布参数(图 3a)进行对比可知，沿海地区台风降水的Gamma分布的α值明显比非台风降水的大得多，这说明台风降水的量级比非台风降水的量级大。从β分布看(图 4b)，非台风降水的β分布也很均匀，除湛江、海南、陕西、重庆以及贵州的部分地区之外，其值主要在8~12之间。对比图 3b可知，我国东南内陆地区非台风降水量级比台风降水量级更分散，出现较大量级的可能性更大。

2.2 代表站点降水概率分布

由2.1节对Gamma分布的模拟优度显著性检验可知，Gamma分布能较好地拟合研究区内大部分站点由台风引发的降水概率分布。为深入考察Gamma分布对具体站点降水的概率分布拟合情况，需要对选择的代表站点上台风小时降水的模拟概率分布、累积概率分布分别与实况观测频率分布、累积概率分布进行对比分析。由1.2节分析可知，沿海地区受台风影响严重。因此，在研究区涵盖的广西、海南、广东、福建、江苏、浙江六省(区)范围内，选取α或β出现最大或最小值的站点作为代表站点。由式(4)可知，α取最大值时，β取最小值；反之，亦然。Gamma分布主要是由参数α和β确定，如果两站的α和β值接近，那么两站的降水概率分布应该具有相似性。由代表站点上Gamma分布的参数和检验结果可知(表 2)，本文研究区域内Gamma概率密度分布最大α和最小β出现在广西那坡站，该站点通过了0.05显著性水平拟合优度检验。

图 5给出表 2中出现α和β极值的3个代表站观测降水的样本分布与拟合的降水概率密度分布对比，图 6为这3个站的观测降水和模拟降水的累积概率分布曲线。从图 5中看到，拟合的降水概率密度分布与降水观测的样本分布接近一致(图 5a)。那坡站小时降水量集中在5.0 mm以下区间，降水量越接近0.1 mm其出现可能性越大。常山站(图 5b)降水观测分布和临高站(图 5c)相比，其频率分布更集中，两站拟合的降水概率函数密度分布曲线与降水的观测分布较为一致。

由对应的累积概率分布图可知(图 6a)，那坡站模拟和观测的降水累积概率分布较为接近，且那坡站降水阈值小于10 mm时，降水累积概率已超过98%，这表明那坡站当有台风影响引起10.0 mm·h^-1以下的降水概率较高，而出现10.0 mm·h^-1或以上的降水概率较低。从常山站(图 6b)和临高站(图 6c)的降水累积概率分布曲线还可看到，临高站小量级降水累积概率明显低于常山站。两站Gamma分布模拟的降水累积概率曲线前部和中部的拟合偏差较大，尾部的拟合效果较好。研究区域中其他未通过拟合优度检验站点的模拟降水累积概率分布情况相似，即模拟的降水累积概率曲线也是前部和中部拟合偏差较大，尾部拟合效果较好(图略)。由此可知，Gamma分布在一定程度上反映了台风降水的概率分布特征。模拟降水累积概率曲线尾部拟合效果较好，说明Gamma分布对大量级降水的概率分布描述较好。从图 6b中还可看到，常山站阈值在10 mm以下降水的累积概率为95%，降水阈值超过10 mm后，模拟累积概率曲线坡度变缓，20 mm阈值对应累积概率约为99%。而临高站20 mm降水阈值对应的模拟累积概率约为95% (图 6c)，99%模拟累积概率对应的降水阈值在40 mm左右。因此，临高站出现较大量级降水的可能性远大于常山站。

2.3 超过不同阈值的降水概率分布

根据得到的Gamma分布的形状参数和尺度参数，就可确定Gamma分布拟合的台风小时降水概率密度函数。由式(5)可估算超过任意给定降水阈值的降水累积概率，甚至可以估算未出现过的降水强度的概率。为了分析中国东南地区不同量级台风小时降水出现的可能性，图 7给出台风小时降水超过5 mm、10 mm和20 mm的累积概率空间分布图。

从小时降水阈值超过5 mm的累积概率分布图上可见(图 7a)，广西南部、海南、广东、福建以及浙江沿海地区超过5 mm降水阈值累积概率大于15%，这些省区近海岸线地区降水阈值超过5 mm的小时降水累积概率最大为20%~35%，说明华南、华东沿海为小时降水超过5 mm多发地区；贵州、湖南与重庆交界带、重庆和陕西与四川的交界带以及安徽与浙江的交界带，小时降水超过5 mm的累积概率在5%~10%之间，研究区其余地区小时降水超过5 mm的累积概率在10%~15%之间，说明这些地区大部分小时降水量级都小于5 mm。

从小时降水阈值超过10 mm的累积概率分布图上可见(图 7b)，广西南部、海南、广东以及福建和浙江的沿海地区，小时降水超过10 mm的累积概率为5%~10%，特别是在广东沿海、广西南部和海南西北部，小时降水超过10 mm的累积概率为10%~15%；其余地区，小时降水超过10 mm的累积概率普遍在5%以下。

对于小时雨量超过20 mm阈值的累积概率(图 7c)，几乎所有站点的累积概率值都在5%以下，即小时雨量超过20 mm阈值的概率极低；累积概率的大值区主要在广西南部、广东、福建和浙江的沿海地区以及海南岛地区，特别是广西和广东的南部以及海南岛北部，累积概率值超过3%；其余地区的累积概率值几乎小于2%。此外，四川地区也存在个别站点的累积概率值较大。

2.4 台风极端降水阈值分布

极端降水具有高致灾性和高影响性，极端降水的频率和强度变化会直接影响洪涝灾害发生风险。叶瑾琳等^[24]和Gemmer等^[25]采用Gamma分布百分位指标来描述降水量的变化。田付友等^[21]定义降水超过某一累积概率阈值的事件为极端降水事件。伍丽丽等^[26]研究表明，当用固定临界值法、百分位阈值法确定降水极值分布拟合的样本阈值时，门限值应该不小于50 mm或初选百分位不小于95才能保证拟合的精度。综上所述，本文定义台风小时雨量超过95%累积概率的雨量值为极端台风小时降水。

图 8给出95%累积概率对应的台风小时降水阈值分布图。从中看到，95%累积概率对应的小时降水阈值由东南向西北减小。95%累积概率对应的小时降水阈值在4~8 mm之间的地区有贵州、湖南与重庆交界带、重庆和陕西与四川的交界带以及安徽与浙江的交界带。95%累积概率对应的小时降水阈值超过12 mm的地区有华南、华东沿海地区，95%累积概率对应的小时降水阈值超过16 mm的地区出现在广东湛江市和海南北部，有的站点甚至达到20 mm，可见沿海各省靠近海岸线的区域95%累积概率对应的小时降水阈值都较高。其余地区95%累积概率对应的小时降水阈值在8~12 mm之间。图 8的分布情况与台风小时雨量降水超过5 mm的累积概率分布(图 7a)十分吻合。上述结果与田付友等^[26]研究得到的暖季极端小时降水阈值分布形式基本相似。

2.5 不同强度台风的降水概率分布

台风降水的大小、强度以及落区受不同的台风路径、大尺度环流背景以及台风经过地区地形的影响。因此，受到不同强度的台风影响下的地区出现降水的概率是不同的。根据本文对台风强度的分类(表 1)，分别对不同台风强度下台风降水的概率分布特征分析如下。

从不同强度台风影响下的小时降水超过5 mm的累积概率分布可知(图 9)，近距离台风(图 9a、b)的小时降水超过5 mm的累积概率分布与总的小时降水超过5 mm的累积概率分布(图 7a)相似。这说明近距离台风在我国的影响范围广，小时降水超过5 mm的累积概率呈现由东南沿海向西北递减的趋势。近距离较弱台风影响下(图 9a)，出现超过5 mm降水可能性较大的地区有广西沿海、广东沿海、福建南部沿海，这些地区小时降水超过5 mm的累积概率值在20%~25%之间。近距离较强台风影响下(图 9b)，出现超过5 mm降水可能性较大的地区主要位于海南、广东南部沿海、广东与福建交界处、浙江沿海，这些地区小时降水超过5 mm的累积概率值在20%~30%范围内。远距离台风在热带低压及以下强度时(图 9c)，主要影响我国沿海地区，降水发生在5 mm以下的可能性很大。当远距离台风为热带风暴强度时(图 9d)，受台风影响的降水区域向内陆延伸，沿海省份除广西北部未被影响外，其他沿海各省均受影响。沿海地区小时降水超过5 mm的累积概率大多在10%~20%范围内，个别地区小于10%。当远距离台风强度为强热带风暴时(图 9e)，受台风影响的区域继续向内陆延伸。安徽、江西等也出现台风降水，且小时降水超过5 mm的累积概率值在10%~20%之间的范围增大。特别是海南与广东湛江，部分站点小时降水超过5 mm的累积概率达到20%~25%。当远距离台风为台风及以上强度时(图 9f)，影响范围再次向西北扩大，海南、广东、福建、广西、浙江和江苏为超过5 mm降水高发区。

综上所述，近距离台风在我国的影响范围广。随着其强度变化，沿海地区超过5 mm降水可能性的大值区有变化。远距离台风对我国影响区域随台风强度增强不断向内地延伸，超过5 mm的降水的可能性越来越大。

图 10和图 11分别为小时降水超过10 mm、20 mm的累积概率分布图。由图 10可知，绝大多数站点降水超过10 mm的累积概率小于10%。近距离台风影响下降水超过10 mm的累积概率(图 10a、b)由东南沿海向西北内陆递减，大值区为广东和福建沿海地区以及海南岛。远距离台风影响下降水超过10 mm的累积概率见图 10c-f，随着远距离台风强度增大，降水超过10 mm的累积概率逐渐向内陆延伸。降水超过10 mm的累积概率较大的地区有海南、广东和福建。当降水阈值为20 mm时(图 11)，几乎所有站点的降水累积概率都在5%以下。因此，不管是近距离台风还是远距离台风，台风影响的极端小时降水阈值超过20 mm的可能性很小。在近距离台风影响下降水超过10 mm的累积概率(图 11a、b)大值区主要位于广西、广东、福建、浙江的沿海地区以及海南，特别是在湛江和海南北部。远距离台风影响下降水超过10 mm的累积概率(图 11c-f)随着远距离台风强度增大，台风影响逐渐向内陆延伸，累积概率大值出现频率较高的地区有广东和福建。

图 12给出各类强度的台风降水95%累积概率对应的小时降水阈值的分布情况。在近距离较弱台风影响下(图 12a)，广西、广东的沿海地区以及福建与广东交界处95%累积概率对应的小时降水阈值为15~20 mm。海南、广西中部、广东北部、福建、浙江沿海95%累积概率对应的小时降水阈值为10~15 mm。近距离较强台风影响下(图 12b)，极端降水高值中心出现在海南和广东湛江，95%累积概率对应的小时降水阈值为15~25 mm。95%累积概率对应的小时降水阈值为10~15 mm的地区变为广东、江苏和福建的沿海地区以及浙江。就远距离台风而言(图 12c-f)，随着台风强度增大，研究区域中出现台风降水的地区逐渐由东南沿海向内陆延伸。95%累积概率对应的小时降水阈值随着台风强度增强而增大，但仍集中在5~15 mm的范围内。95%累积概率对应的小时降水阈值出现大于20 mm的站点主要位于广东、海南两省。从图 12f中还可看到，海南、广东、福建和江西为远距离强台风影响下95%累积概率对应的小时降水阈值较高的地区。

3 结论

本文利用我国1980—2013年7月1日—9月30日的小时降水量观测资料及台风路径历史资料分离出台风降水后，通过概率分布模型模拟观测站点台风小时降水的概率分布。在此基础上，进一步分析了不同强度台风降水概率分布。得到如下主要结论：

(1) Gamma函数是适合模拟汛期台风小时降水概率分布的拟合。其形状参数α和尺度参数β的分布表明，我国东南地区为尺度参数β主导区，易发生极端降水，阈值较高的小时降水出现在沿海地区的可能性大，尤其是广西、广东沿海以及海南岛地区。

(2) 我国东南地区台风降水可分划分为3个区域。第一个区域为华南、华东沿海，包括广西南部、海南、广东、福建以及浙江的沿海地区，为小时降水超过5 mm·h^-1的多发地区。第二个区域为贵州、湖南与重庆交接带、重庆和陕西与四川的交接带以及安徽与浙江的交接带，该地区大部分小时降水都小于5 mm·h^-1。第三个区域为研究区内其余内陆地区。不同强度台风降水概率分布表明，近距离台风对我国影响范围广；在近距离台风影响下，华南沿海产生超过5 mm·h^-1降水的可能性较大。远距离台风影响我国的区域随着台风强度增强不断向内地延伸。

(3) 台风极端降水阈值分布总体上呈现东南沿海向西北地区递减的趋势。在不同强度台风影响下，极端小时降水阈值的量级不同。在近距离较弱台风影响下，华南沿海极端小时降水阈值为10~20 mm·h^-1。在近距离较强台风情况下，华南沿海极端小时降水阈值为10~25 mm·h^-1。远距离台风影响下，随着台风强度增大，台风影响范围不断向内地延伸，极端小时降水阈值主要在5~15 mm·h^-1范围内。当远距离台风强度为台风及以上级别时，台风极端小时降水量级较大的地区包括海南、广东、福建和江西。

需要指出的是，本文只是研究了我国东南部区域台风降水的概率分布，而对造成这种分布的原因，还需要从大气环流背景等方面开展进一步分析研究。