雅安区域性暖区暴雨特征及其概念模型的建立

利用1990—2017年MICAPS资料、自动站资料及NCEP再分析资料,对雅安区域性暖区暴雨的时空分布特征进行分析,并从区域性暖区暴雨发生前(08时或20时)的高低空环流配置和物理量判别指标两个方面进行统计分析,建立雅安区域性暖区暴雨潜势预报概念模型。结果表明:(1)暖区暴雨在雅安中部出现最多,从中部向南向北递减。暖区暴雨的年际变化呈波状态势,主要出现在7、8月份,小时雨强大于20mm的高发时段为22时—次日02时。(2)通过高低空环流配置,建立两类概念模型:副高偏西型的低层东南风气流型和副高偏东型的低层气旋式扰动型。(3)副高偏西型的低层东南风气流型对低层的系统性动力抬升条件、暴雨发生前本地的水汽条件和热力不稳定条件要求较低,但对低层的水汽输送条件要求较高。副高偏东型的低层气旋式扰动型,则需注意在低层水汽通道未打开的的情况下,仍可发生暴雨。     

弱天气系统下陕西暖区暴雨分型及其环境场特征

利用2010—2020年陕西省国家基本气象站、区域站24 h(20—20时)降雨量资料,常规地面观测、高空探测资料,统计并甄别出陕西省弱天气系统影响下的暖区暴雨过程（下称暖区暴雨）14次,按照天气形势将其分为副高冷空气渗透型、副高远距离冷锋型、副高暖脊型。利用国家基本站、区域站逐小时降雨量和探空实况观测资料,分析了暖区暴雨的时空分布特征,暖区暴雨、一般暴雨、平均气候值的物理量及其阈值的比较。结果表明：（1）暖区暴雨的降雨量高值中心基本呈两高型（副高冷空气渗透型）或一高型（副高暖脊型）,三个高值中心分别为沿秦岭分布,榆林中部的长城沿线和黄河沿岸,陕南的汉水谷地和米仓山、大巴山一线;副高远距离冷锋型分布较为平均。（2）暖区暴雨呈现明显的中尺度特征,发生短时强降水的站次频率高达41%;3类暖区暴雨中的短时强降水具有明显的日变化特征,存在两个明显的降水时段,午后15时开始增多,17—19时达到高峰,入夜21时又开始增多,00—04时达到高峰,上午时段短时强降水出现的次数极少。（3）与一般暴雨和气候平均值相比,暖区暴雨发生在风垂直切变较小的弱垂直风切变中,0～6 km垂直风切变的平均值为24×10-3 s-1;0 ℃层高度较高,平均值为47 km;具有异常的高能、高湿条件,K指数平均值达397 ℃,CAPE的平均值为1 334 J/kg,整层水汽含量平均值为3 383 g/kg,850 hPa的温度露点差平均值为26 ℃,暖区暴雨的850 hPa与500 hPa的温度差平均值为249 ℃。     

六枝近45a暴雨天气的气候特征分析

利用六枝1961--2005年近45a逐日降水资料,采用线性倾向估计等统计方法,对六枝暴雨天气的分布情况及其影响系统等进行了分析,结果表明：六枝近45a来暴雨日数呈上升趋势,其线性增长率为0．15d/10a。20世纪70—80年代初、21世纪以来为暴雨日数偏少时期,20世纪60年代、80年代中期—90年代末为暴雨日数偏多的时期,暴雨量月际变化与暴雨日数基本一致,主要集中在5—9月。六枝近45a来暴雨量在20世纪80年代以前偏少,80—90年代末暴雨降水量相对偏多,进入21世纪以来暴雨降水量偏少。六枝主要暴雨形势有副高边缘型、南支槽、冷锋低槽型。     

新疆塔城地区暴雨时空变化特征及其影响因子分析

摘要：利用1960—2022年新疆塔城区域9个国家气象观测站逐日观测数据、国家气候中心大气环流和海温指数,分析塔城区域暴雨事件的时空变化特征及其影响因子。结果表明：近63 a塔城区域年平均暴雨事件发生频数为1.98站日数,西北部最多,中部最少;各站暴雨强度相差不大,平均强度为30.78 mm?d-1;塔城区域暴雨频数和暴雨量均呈增多趋势。暴雨事件主要集中在5—7月,7月最多。暴雨事件年代际变化阶段性特征明显,20世纪60年代至80年代持续偏少,90年代开始转为增多趋势并在21世纪10年代达到峰值。西太平洋副热带高压面积、强度和北界位置指数和亚洲（北半球）极涡面积（强度）的变化对暴雨事件有重要影响,ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）冷（暖）事件与塔城区域暴雨的少（多）有较好地对应关系。     

保定暴雨气候特征及其变化趋势

利用1974-2012年保定19个气象台站逐日降水资料,采用线性趋势分析、Morlet小波变换、Mann-Kendall法和功率谱等方法,对保定市暴雨发生站次数的时间和空间分布特征及变化进行分析。结果表明：保定地区暴雨年平均发生站次数北多南少,暴雨主要集中在东北部;汛期（6-8月）是暴雨出现的主要时段,最集中的时段则出现在主汛期（7-8月）;暴雨站次数从5月中旬开始呈现缓慢增加趋势,6月下旬猛增,7月下旬达到最高值;近39 a来,年暴雨发生站次数整体呈下降趋势,尤其是8月下降趋势最为明显。保定主汛期暴雨发生站次数在20世纪80年代中期存在着由少到多的突变,90年代末期存在着由多到少的突变     

1961—2018年长江中下游地区暴雨过程的客观识别及其变化特征

利用区域性极端事件客观识别方法（OITREE）和长江中下游地区381站逐日降水资料对1961—2018年长江中下游地区的暴雨过程进行了客观识别。共识别挑选出245次区域性暴雨过程。长江中下游地区暴雨过程持续时间以2~3 d为主,最长为8 d,累积强度主要集中于（2~4）×10³ mm之间,累积面积主要集中于（2~5）×10⁵ km²之间。长江中下游地区暴雨过程主要发生在夏季,尤其是6—7月。湖北东南部、安徽南部和江西北部是长江中下游地区暴雨过程发生最频繁的地区。长江中下游地区暴雨过程既有长期变化趋势,又有年代际变化特征,近58年来发生频次显著增加（0.3次/(10 a)）,暴雨过程频次及5项指标均呈现出明显的年代际变化特征,20世纪60—80年代末期为暴雨过程偏少阶段,90年代呈增加趋势并在90年代末期达到峰值,在21世纪初急速下降后又有缓慢增加趋势。     

1958-2012年来河北汛期暴雨气候变化特征分析

应用1958-2012年河北21个基准站和基本站逐日降水观测资料,分析了河北汛期暴雨的气候分布特征、年际、年代际变化以及趋势变化特征。结果表明,汛期暴雨分布呈现东部、南部多,向西北部递减的特征。最大暴雨量中心在河北东部、燕山南麓的唐山、秦皇岛地区。从年际和年代际尺度分析,暴雨量、频次、强度都存在2-3 a的年际变化周期信号,暴雨量和频次在20世纪80年代以后存在15-20 a的年代际周期信号。汛期暴雨量、暴雨频次时间序列整体呈现下降趋势,特别是21世纪以来,河北暴雨量和暴雨频次下降趋势更为明显,暴雨强度在近50 a变化幅度不大。在空间分布上,暴雨量、暴雨频次和暴雨强度三个特征量在年代际变化中整体都呈现东退南缩的特征。从趋势分析看来,大部分站点汛期暴雨量、频次、强度都呈现下降趋势。     

盘县60余年来的暴雨气候特征及防御措施

利用盘县站1951—2008年的暴雨逐日观测资料,对盘县暴雨天气分布情况、年际变化及暴雨发生日数的气候变化特征等进行了分析,结果表明:盘县暴雨天气主要出现4—10月,集中出现在6—8月,其中6月最多,7、8月次之,11月到次年3月无暴雨天气出现;暴雨天气在20世纪50年代后期至60年代中期和80年代后期至90年代中期持续偏多;60 a来的暴雨总体呈上升趋势;持续性暴雨时空分布特征与暴雨相一致。     

1960—2019年遵义地区区域性暴雨特征分析

遵义地区区域性暴雨引起的洪涝、泥石流等自然灾害时常发生,故研究其分布规律具有重要意义,本文利用遵义地区13个国家站1960-2019年逐日降水观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,采用气象统计方法和合成分析方法,找出遵义地区区域性暴雨过程的发生规律,并对持续时间最长的区域性暴雨过程的高空形势进行分析研究,得出以下结论：（1）在区域性暴雨过程中,13个国家站同时发生暴雨的站数是3～10个;在3月下旬到11月上旬均有发生,但主要集中在6月中旬到7月中旬,占比39.8%;在20世纪90年代和21世纪10年代发生最多,20世纪60年代最少。（2）区域持续性暴雨过程只发生过持续2天（1次）和持续3天（1次）,且在这2次过程中暴雨落区都有遵义地区东部。（3）持续时间最长的区域性暴雨过程是由于副高阻挡,使得高空槽系统长时间停留引起,配合低层从孟加拉湾和南海输送过来的丰沛的水汽,为区域持续性暴雨提供了有利的动力条件和水汽条件。     

滨州市暴雨时空分布特征分析

利用1961--2007年滨州市所属7个县（区）气象站逐日降雨资料,分析了暴雨、大暴雨和局部暴雨的时空分布特征。滨州暴雨具有明显的季节性特性,其年代际分布特征呈波浪型起伏变化,暴雨站次数与年降水量变化趋势十分相似;滨州暴雨的分布特征为南北多、中间少,而大暴雨则呈由西南向东北增多的趋势。另外,暴雨局地性很强,全市性暴雨较少且主要发生在7,8月份;以单日暴雨为主,连续性暴雨以2天居多。     

青藏高原边坡临夏地区短时强降水时空分布及海拔特征分析

利用青藏高原边坡临夏地区6个国家级自动气象站和66个乡镇区域自动气象站2010—2019年5—9月逐小时降水资料，详细分析了临夏地区短时强降水的时空分布及海拔地形特征，结果表明：近10 a短时强降水频次总体呈上升趋势，短时强降水频次与西太副高脊线位置和北界位置有密切关系。短时强降水主要发生在5—9月，集中时段为7月中旬到8月中旬，19:00～23:00为高发时段，属于傍晚型和夜雨型。近10 a临夏地区短时强降水的极端性逐年增大，单站年均频次在0.2～2.6次之间，平均为0.8次，短时强降水空间分布差异较大，总体呈西南多、东部和北部少，山区多、川区少的分布特征。临夏地区降水分布与海拔高度有明显关系，5—9月平均降水量随海拔高度升高而增大，不同海拔地形下短时强降水频次分布呈现两个极端：海拔较高的山地喇叭口地形区域和海拔较低的河谷地区，是临夏地区汛期短时强降水的重点关注区域。     

2010-2019年遵义4-8月短时强降水的时空特征分析

该文利用2010—2019年4—8月遵义13个国家站逐时地面降水观测资料,从年变化、月变化、日变化以及空间分布等多个角度进行统计,从不同等级雨强的时空分布进行分析,初步得出了遵义短时强降水事件的时空分布特征:①从短时强降水总频次的空间分布上看,东部发生频次较其余地区高;4月,发生频次地区差异小;5—8月,地区差异大。②从月分布来看,短时强降水高频中心有如下变化:4月集中在东北部、5月在南部和东南部、6月西移北抬到西部和中部、7月西移南压到西部和南部、8月东北移至东北部,高频中心的变化和副热带高压的南北位移有很好的对应。③从年分布来看,短时强降水事件平均每年发生49次,最多的是65次(2019年),最少的是33次(2017年)。4—6月事件频次迅速增加,6月到达峰值,6—8月事件频次开始逐渐减少,74.1%的短时强降水事件发生在夏季,尤其以6月份居多。④从日变化来看,08—13时短时强降水事件发生频次逐渐减少,13时达到一日中最低值,13—07时事件发生频次逐渐增加,有3个峰值,17—19时、20—22时和01—07时,期间有2个短暂的间歇期。4—7月白天平均发生频次较夜间少,8月反之。⑤6—8月是较高等级短时强降水事件的高发季节,尤其以6月份居多,但统计个例中≥70 mm/h的雨强却是在5月份出现。     

乐山地区短时强降水时空分布及变化特征研究

基于2013~2020年乐山地区9个国家自动站和136个区域自动站逐小时降水资料,应用诊断分析方法,系统研究了乐山地区短时强降水的时空分布及变化特征,探讨了短时强降水发生频次与地形因子的关系。结果表明:乐山地区短时强降水年均频次和极值均呈增加的趋势,强度较为稳定,变率不大。短时强降水在3~10月均有发生,其频次月分布呈现出单峰型的特征,集中发生在7~8月,占全年的77.7%,7月下旬~8月上旬发生频次又占7~8月总量的49.8%。短时强降水频次日变化呈单峰单谷结构,夜间发生概率最大,白天发生概率相对较小,22时~次日04时是短时强降水集中高发时段,虽然短时强降水在午后和傍晚的发生概率相对较小,但其强度较强,也应当引起重视。乐山地区短时强降水空间分布差异较大,存在两级分化的特点,与地形关系密切,总体呈西南部和东北部少、西北部—中部—东南部多的分布特征。短时强降水的发生与经纬度、海拔高度等地形因子显著相关,高发区主要集中在山谷喇叭口、岷江流域的河谷地带及城市热岛区。      

四川山地暖季夜间暴雨的空间分布以及对海拔高度的依赖性

四川盆地是我国夜雨发生频次最高的地区，夜间暴雨是夜雨中可致灾并加剧防范难度的一类特殊气象灾害，但以往对四川山地夜间暴雨精细特性的相关研究较少。利用四川省2010—2019年2 165个国家及区域气象站逐小时降水资料，分区统计了四川暖季（5—9月）暴雨日夜间降水占日降水量的比例、夜间暴雨频次和夜间平均暴雨强度的基本特征，并通过趋势分析和地理加权回归等统计方法，分析了其空间分布及其与海拔高度的关系，获得以下结果：（1）四川暴雨日夜间降水占日降水量比例呈现自南向北递减的趋势，以海拔2 800 m为分界，表现为随海拔高度升高呈先增大、后减小的垂直分布特征，川西南山地与其他山地区域整体上升的变化趋势明显不同。（2）夜间暴雨频次较多的测站沿川西与川西南山地陡峭地形呈线性分布，夜间暴雨频次随海拔高度升高总体呈现减小的特征，川西山地和川西南山地的频次最大值分别出现在海拔800 m和500 m。（3）四川夜间平均暴雨强度整体随海拔的升高而减小，大值区主要位于川西山地和川东北山地，海拔700 m高度处的峰值强度主要由川西山地贡献。（4）川西山地夜间暴雨特征呈次数较多且每次强度大，川西南山地夜间暴雨为次数多但单次降水量较小，而川东北夜间暴雨的强度较大但次数较少。以上结果有助于深化对山地夜间暴雨精细特征的认识。     

近10a大方县暴雨时空分布特征及致灾性的研究

【目的】研究大方县暴雨及其灾害特征,提高当地暴雨预报服务能力,为地方政府防洪部署及地质灾害防治提供参考。【方法】利用大方县国家气象观测站和乡镇自动气象站2013—2022年逐日降水资料、灾情资料,结合大方县地形、河流分布特点,统计分析近10 a大方县暴雨时空分布特征及各乡镇暴雨、大暴雨的致灾特点。【结果】大方县年均暴雨日、大暴雨日分别为14.8 d、3 d,且有增加趋势,暴雨、大暴雨主要出现在5—9月,均呈单峰型分布,暴雨的峰值出现在6月,大暴雨的峰值出现在7月,最早暴雨初日为4月18日,最晚暴雨终日为10月5日。【结论】大方县暴雨及大暴雨主要出现在南部、西部及北部乡镇,中部出现暴雨的次数较少,其分布特征与地形和水域有着较好的对应关系,位于迎风坡或水域附近的乡镇出现暴雨的频次高于其他乡镇。从暴雨灾情分布来看,致灾性暴雨出现在6、7月居多,与暴雨日、大暴雨日的月分布趋势相同,乡镇暴雨致灾频率大多在10%~30%之间,分布特征不明显;大暴雨致灾频率较高,在南部、北部海拔落差大或位于河谷地带的乡镇致灾性在50%以上。     

2010-2019年浙江暖季短时强降水特征分析

利用2010-2019年浙江省暖季(5-9月)1426个国家站和区域站小时雨量数据和NCEP 1° X 1°逐日4次再分析资料,分析了浙江省暖季短时强降水、极端短时强降水时空分布特征及区域性短时强降水事件,结果表明:①近10年暖季短时强降水频次呈增多趋势,降水强度变化平稳;8月(上旬)降水频次最多,9月(中旬)强度最强...     

新疆北部暖季短时强降水的时空分布特征

基于2013—2019年暖季新疆北部518个自动站逐时降水资料,运用常规统计、归一化及其偏离程度、降水集中度(PCD)和集中期(PCP)等方法,研究该区短时强降水(Flash Heavy Rain,FHR)时空分布和统计特征。结果表明:(1)近7 a新疆北部FHR发生频次年变化大,2016年最多,2014年最少,前者是后者的3.9倍。(2)FHR集中发生在6—7月,6月下旬为峰值,且日变化呈明显的单峰型,峰值主要在17:00—19:00。(3)FHR发生频次集中在山脉的迎风坡和喇叭口地形附近。(4)FHR PCD呈现由南向北、由西向东逐渐集中,阿勒泰地区最集中;PCP自伊犁河谷至天山北坡,从克拉玛依向西、向北逐渐推迟,阿勒泰地区最晚。(5)PCD伊犁河谷、天山北坡年变化呈增大的趋势,其它区域呈减小的趋势。PCP阿勒泰地区、博州、天山北坡年变化呈增大趋势,其它区域呈减小的趋势。     

一次强雷雨过程中对流参数对潜势预测影响的分析

在利用观测资料和1°×1° NCEP再分析资料对2003年7月4～5日的一次强雷雨过程的天气形势、暴雨特征分析基础上,从雷暴和强暴雨的发生条件入手,探讨了一些强对流参数的物理意义、计算方法及其在此次强雷雨发生潜势预测中的指示意义.结果表明: 始终稳定维持在乌拉尔山、鄂霍茨克附近的高压脊为此次强雷雨提供了有利的环流背景; 来自孟加拉湾、印度洋一带和南海地区的暖湿气流与南下的冷空气在淮河流域交汇,并形成一条东西向稳定的梅雨锋; 梅雨锋及其上发生发展的中尺度扰动是此次强降雨的主要制造者; 对流有效位能 [Con     

浙江省短时强降水的时空分布特征

利用2010～2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1）2010 ～2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2）短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5～6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8～10月则主要在沿海地区多发。3）总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00（北京时间,下同）,且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发（26.0%）（主要由台风降水造成）,其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。     

基于CLDAS的贺兰山区5—9月降水时空分布特征及其与地形的关系分析

利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明：贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1°存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。