隨著全球變暖，極端事件頻繁發生，持續性極端降水和極端乾旱是中國乃至全球致災最為嚴重的極端天氣氣候事件之一。
近50年來，
我國總降水量雖然沒有明顯的極端化傾向，
但平均降水強度呈增加趨勢。
從理論上來說，降水強度分布的變化，
實際上是降水概率分布密度發生了改變。
「在氣候變暖背景下，降水的空間分布格局、各季節的分配及年際變率等，都有可能發生形態上的改變，這些與我國洪澇乾旱等災害關係密切。」南京信息工程大學教授陸爾表示。
現在很多統計與降水有關的傳統方法還在使用，例如，通過逐月降水與年總降水量的比值來反映某站點的年降水分布。與此類似的，春夏秋冬四季和洪澇季節的降水都可以通過相應的降水量與年總降水量的比值來表示。最大或最小降水量與年總降水量比值的方法，在研究某個區域旱澇災害中也很重要。
另外，用概率分布函數也可以表示降水年際變化。
「這些傳統的方法各有優缺點，但都存在一個普遍問題，就是無法使用一個簡單的方法來反映降水的集中程度以及最大降水量發生的時期。方差是描述一個隨機變量離散程度的方法，但是它比較適用於檢驗正態分布的變量。降水量概率密度函數通常呈偏態分布，即降水往往呈偏態分布，所以方差不適用於檢驗降水的離散程度。」陸爾介紹道。
除了降水總量和強度外，持續時間、降水的集中程度和集中時期也是衡量降水特性變化的一個重要特徵。
近50年來，中國地區的極端降水變化趨勢與全球的發展趨勢基本一致。其中，中國西部地區、長江中下遊地區以及華南沿海等地區的極端降水事件趨於增多。而且，近年來長江流域的降水在時間和空間上的集中程度顯著增加，這也是水旱災害加劇的主要原因。
可見，降水時空集中程度是與嚴重旱澇事件密切相關的，那麼，降水時空集中程度是否會隨全球變暖進一步加強，它的變化是否會導致旱澇災害更加嚴重等問題，已經引起人們的普遍關注。
因此，研究團隊利用信息熵的概念，建立降水集中度指數（Q指數），進而用來表徵不同時間段、不同地區降水集中程度的特徵。該方法最大的優勢是研究時間的選取可以為任意時段，適用於逐小時、逐日和逐月等資料以及各種時間長度的資料，因此該方法的適用性更廣。
Q指數是用來衡量年（季、月或候）內逐日降水的時間變化程度，可以正確反映一定時期降水集中的屬性。當Q指數小（接近0）時，代表降水分散在更多的雨日內；當Q指數大（接近1）時，代表降水集中在少數的雨日內。
如果總降水量大，則容易發生幹期或幹事件，易發生持續性強降水，反之亦然。將Q指數和總降水量結合，有利於清晰表達降水的持續性情況。
研究團隊利用Q指數對華南夏季降水集中情況進行的研究發現，在華南地區夏季降水越來越集中的背景下，持續性降水增多。在夏季，我國華南北部大部地區Q指數在0.2至0.3之間，這說明華南北部大部地區夏季降水較為分散。
在年際變化方面，華南地區近50年夏季Q指數和降水總量呈現增多趨勢，這說明華南夏季更多的降水將在更少的雨日內出現，進而說明降水強度增加了，這樣很容易造成洪澇災害。
此外，在華南地區夏季降水越來越集中的背景下，無論降水量為1毫米、25毫米還是50毫米，持續1天的降水過程都是在減少的，而持續多日的降水過程在增多，這也說明華南夏季持續性降水和持續性強/極端降水過程都是增多的。