甘肃省陇东南地区大到暴雨时空分布特征

利用甘肃省陇东南地区31个气象站1967~2001年的逐日降水资料,统计分析了该区大到暴雨时空分布的主要气候及年际、年代际变化特征,根据实际需要确定了该区暴雨及标准,其研究结果将为建立陇东南大到暴雨短期预报提供气候背景。     

东山县6月暴雨客观预报模型

采用文献[1]提出的客观预报技术研制模式,以1990~1999年的42个探空站的常规3层高度资料为依据,研制了本站6月暴雨客观预报模型,并对2000~2005年的实时资料进行了验证,结果表明,暴雨客观预报模型与主观预报准确率相当,且无漏报(主观预报则有一次漏报)。     

以“滑动展开模型”研制龙海市6月暴雨客观预报方法

以1990~1999年的42个探空站的3层高度资料为依据,采用文献[1]提出的“滑动展开模型”客观预报技术,建立了以高度场展开系数为因子的龙海县6月暴雨概念化客观预报模型,其历史回报率达56%。在2000~2005年的验证中,客观预报准确率比主观经验预报高10%,且漏报次数(2次)少于主观经验漏报次数(4次)。     

多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究

利用2008—2019年甘肃省陇东342个测站的逐日降水资料和ECMWF_ERA5再分析资料，总结了不同暴雨天气过程的环流特征，建立了精细至模式预报每个格点、综合考虑暴雨日每个预报时次的多次取样网格化暴雨预报“配料法”方案，并通过2020年5次暴雨过程进行验证。结果表明，陇东暴雨可分为副高扰动型、冷槽切变型和偏北气流对流型；由于不同类型暴雨的环流特征差异明显，降水范围及持续时间不同，具有代表意义的关键物理量及阈值也不相同；网格化配料法的过程预报准确率相比ECMWF_THIN提高了20%，站点预报准确率提高了7.8%，性能优于ECMWF_THIN模式的暴雨预报；配料法对小区域预报效果优秀，预报范围越大预报准确率越低。     

日本高分辨率模式对中国降水预报能力的客观检验

利用2012年4月1日-8月31日中国2419个台站逐6 h降水资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与中国3万余个自动站逐时降水融合资料,基于客观统计方法,分别检验了日本高分辨率模式对中国逐6 h、12 h和24 h分段站点、格点降水的预报能力。结果表明:(1)模式晴雨预报技巧随分段间隔的增加整体增加,暴雨预报技巧在12 h分段表现相对较好;(2)就站点检验来说,模式晴雨预报的降水频数高于观测,6 h和12 h分段暴雨预报低于观测频数,24 h分段则与观测基本一致,通过计算调整阈值可以明显改善技巧评分;(3)6 h分段降水标准差比值1,出现预报为中雨,而观测为暴雨或小雨的概率增大,24 h分段则相反;(4)整体而言,模式对东南地区的预报技巧高于西北地区,但沿海地区降水的偶然性更大;(5)模式预报与高分辨率卫星、自动站融合降水产品有更好的一致性,阈值调整的空间相对有限;(6)东南地区预报与观测的相关性大于西北地区,模式对东部沿海地区降水量级的预报比西部地区更为合理。     

基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP;MA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP;MA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP;MA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。     

以"滑动展开模型"研制龙海市6月暴雨客观预报方法

以1990～1999年的42个探空站的3层高度资料为依据,采用文献[1]提出的"滑动展开模型"客观预报技术,建立了以高度场展开系数为因子的龙海县6月暴雨概念化客观预报模型,其历史回报率达56%.在2000～2005年的验证中,客观预报准确率比主观经验预报高10%,且漏报次数(2次)少于主观经验漏报次数(4次).     

基于地面气象要素的延伸期相似预报方法初步研究

依据基于地面气象要素的相似预报方法,利用环渤海地区1960~2010年57个地面测站的降水和风速气象资料,探讨了相似预报法进行延伸期预报的可行性。2000~2010年预报效果表明:该方法对夏季降水日数有一定的预报能力,除去8月第27~30 d的预报外,其预报准确率均高于气候概率。6~7月中雨预报准确率在8%~10%之间,整体超过了气候概率值;夏季大雨和暴雨的延伸期预报准确率大多较气候概率值高,预报结果可信。对于0~2级风速预报而言,各季节存在明显差异,预报准确率最高值出现在夏季,高达85%,最低值出现在春季,为50%左右;对于3~4级风速预报,一年中有8个月的预报准确率维持在10%左右;在2~4月日均风速≥5级的预报准确率为7%~10%,而日最大风速≥5级的预报准确率明显高于日均风速的预报准确率,最低预报准确率为18.5%,最高可达39.1%。风速的预报结果与同类研究对比发现,基于地面气象要素的相似预报方法在延伸期风速预报中具有一定的应用价值。     

东山县6月暴雨客观预报模型

采用文献[1]提出的客观预报技术研制模式,以1990～1999年的42个探空站的常规3层高度资料为依据,研制了本站6月暴雨客观预报模型,并对2000～2005年的实时资料进行了验证,结果表明,暴雨客观预报模型与主观预报准确率相当,且无漏报(主观预报则有一次漏报).     

ECMWF、日本高分辨率模式降水预报能力的对比分析

利用2012年4月1日至2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6 h降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6、12和24 h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3)ECMWF模式6 h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12和24 h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区。     

上海地区汛期暴雨的延伸期预测方法及应用

本文利用700 hPa低频流场的演变分析上海暴雨过程的主要低频静态模型及大暴雨过程的主要低频动态模型。根据2005—2015年近10年的11 2个暴雨日样本建立低频系统静态预测模型,即一种是北方低频反气旋南方低频气旋型,另一种是北方低频气旋南方低频反气旋型。进一步研究发现,24 h雨量≥100 mm的大暴雨主要表现为低频气旋型,约占大暴雨总日数的60%。这种低频模态的大暴雨在发生前30 d至发生时的低频系统移动路径具有较好的一致性,即源自高纬度的低频反气旋在大暴雨发生前30 d左右逐渐向东南方向移动,在暴雨发生前20 d左右热带洋面进入低频气旋活跃期,随后低频气旋向西北方向移动,当两者交汇于上海附近地区时,产生大暴雨过程。利用这种移动路径的一致性建立大暴雨的动态预测模型。将静态及动态模型相结合用于业务预报,利用该方法较为准确地预报出近5年汛期的最强降水,时效均在12 d以上。     

长江中下游地区近60年暴雨变化特征研究

为了揭示长江中下游地区暴雨变化特征,基于1958～2017年426站点的逐日降水资料,定义4个暴雨特征变量,通过线性趋势分析、累积距平检验、滑动t检验和Pettitt检验进行趋势变化分析以及突变检验。结果表明:1)年暴雨量和年暴雨日数从江西中部向周围递减,年暴雨强度和年暴雨变异系数从南到北逐渐增加;4个暴雨特征变量存在明显的季节差异,夏季是全年暴雨的主要贡献者,春季暴雨明显多于秋季,冬季最少,但其暴雨变异系数最大,波动性强。2)74%站点的年均暴雨量、暴雨日数和暴雨强度呈增加趋势;从西北往东南,年均暴雨量、暴雨日数的线性趋势率逐渐增加。暴雨量和暴雨日数显著增加的站点比分别为17.8%和16.7%(p 0.05)。3)累积距平检验、滑动t检验和Pettitt检验结果表明1988年是近60年长江中下游地区暴雨变化显著的突变点,且1988年后三个暴雨特征变量的平均值和趋势率较1988年前有明显增加。     

精细化监测资料在山西暴雨预报模型改进中的应用

利用近3年5—9月山西63个GPS/MET临测站反演的逐时气柱水汽总量空间分布图与对应的459天气象观测资料、12个暴雨日的暴雨落区以及对应的流型配置图,对比分析发现:(1)当气柱水汽总量空间分布的水平梯度在25～40 mm/l经(纬)度时,未来12～36小时,在水平梯度的大值区及其南北(东西)0.5～1.0个经(纬)度的范围内,暴雨及其以上天气出现的概率达100%,当气柱水汽总量空间分布的水平梯度≥40 mm/l经(纬)度时,在水平梯度的大值区及其南北(东西)0.5个经(纬)度的范围内出现大暴雨的慨率为63.6%;(2)暴雨落区在气柱水汽总量空间分布图中水汽含量水平梯度大值区及其以北(西)还是以南(东)0.5～1.0)个经(纬)度的范围出现,不同的流型配置会出现不同的结果。应用逐时GPS/MET资料和逐时自动气象站极大风速风场资料,依据暴雨出现在气柱水汽总量空间分布图中水汽含量水平梯度大值区的不同位置,建立不同流型配置下的多种暴雨概念模型;采用轮廓识别技术在C/S架构下,对12～36小时暴雨落区预报模型进行改进并实现了自动化运行,2011年进行准业务使用证明效果良好。     

1961—2016年江西不同量级暴雨的时空分布特征

利用江西省83个站点逐日降水资料,采用滑动平均、小波分析和Mann Kendall检验等方法,分析了1961—2016年江西春季(3—5月)、汛期(5—7月)、秋季(9—11月)不同量级暴雨的时空分布特征。结果表明：不同量级的暴雨在不同季节的变化特征存在明显的差异,降水主要集中在汛期。暴雨量在春季和秋季变化趋势平稳,而汛期在1990年之前呈减少趋势,之后呈增加趋势;其空间分布均呈“南少北多、东多西少”特征;存在准30 a和准10 a两个变化周期。大暴雨量在春季和汛期呈“先下降、后上升”的趋势,空间分布较为平均。特大暴雨发生的概率很小,主要集中在汛期,其降水量变化趋势呈“先下降、后上升”特征,空间分布集中在赣北中部和赣中东部。     

月动力延伸预报产品在西北地区月降水预测中的释用

利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。     

安顺市大暴雨的时空分布特征与物理量分析

利用2009-2019年安顺市6个国家站和77个区域站的逐日和逐小时降水资料、 Micaps资料,对安顺市大暴雨的时空分布特征及物理量进行分析,结果表明：安顺市年平均大暴雨日数为10.1d,年平均影响范围为54.1站次,5-9月是大暴雨出现的集中期,6月大暴雨出现频次最高,影响范围最广,大暴雨的主要发生时段和最强影响时段出现在夜间到早晨;区域性大暴雨比局地性大暴雨出现时间晚,结束时间早,6月是区域性大暴雨和局地性大暴雨出现最多的月份,5-7月局地性大暴雨出现的频率最高;安顺主要出现单日大暴雨,持续2d以上的大暴雨只出现过16次;大暴雨总日数的空间分布有两个高频区和两个低频区,总量的空间分布与总日数基本一致,强度的空间分布呈南强北弱,总站次的空间分布呈南多北少;在5月预报大暴雨天气时要更注重分析T85和T75,6-7月产生大暴雨时对能量和中低层的水汽含量的要求高于其它月份。     

黔南州1989-2019年暴雨时空分布特征及风险落区分析

本文利用贵州省黔南州12个国家级自动气象站1989-2019年的地面降水观测资料,采用气候倾向率、线性回归、Kriging法、滑动t检验、暴雨风险因子加权分析等方法,分析了黔南州1989-2019年暴雨时空分布特征及风险落区,主要得出以下结论：(1)黔南州暴雨日数呈现增长趋势,暴雨主要出现在5-9月,大暴雨主要出现在5-8月。(2)暴雨在黔南州有两大中心,分布位于中东部的都匀地区和西部的长顺地区;黔南州大暴雨主要在都匀至三都地区,其次影响长顺地区。(3)黔南州大部分地区暴雨均呈现增加趋势,暴雨气候倾向率主要有三个强中心,分别为长顺、贵定、三都。(4)6月暴雨集中在都匀地区,7-8月南多北少,9月东部西部多、中部偏少;大暴雨5月东部西部多、北部东南部偏少,6月集中在东部都匀、三都地区,8月主要集中在东部三都、西部长顺地区。(5)暴雨日数在2013年前后存在一次突变,暴雨历史风险落区与趋势风险落区大值区主要在东部及西部地区,高风险与较高风险面积和的占比分别为黔南州总面积的30.3%、28.1%。     

基于两次副高边缘川西暴雨的预报思考

对于发生在副高边缘的川西暴雨,由于开始期影响系统不明显,暴雨云团完全由盆地内部自身生成并发展,预报难度较大。利用过程开始前能够获得的常规观测资料和数值预报资料对发生在副高边缘的两次对流性川西暴雨个例进行对比分析。分析指出:这类暴雨一般发生在中高纬度盛行纬向环流,巴湖-贝湖为宽广槽区,中低纬度维持稳定而强盛的东西向副热带高压环流背景下;高能不稳定及高湿区是这类暴雨易发的温湿能背景条件;当四川盆地以北、以东为高气压区,四川盆地内为低气压区时,有利于此类暴雨的发生。分析又指出:850hPa河套偏东气流的形成与维持以及武都、汉中、安康站和盆地出现3℃左右温差对此类暴雨的发生有提前意义;500hPa北支锋区前沿南压到达青海中部,副高西界东退到盆地西部边缘或北界南落到盆地北部边缘对过程开始具有指示意义。在认识这类暴雨发生背景基础上,合理应用数值预报产品是提高这类暴雨预报准确率的有效途径。      

2019年广东前汛期连续暴雨与大气季节内振荡的联系

为了做好连续回流暴雨的中期与延伸期预报,采用小波分析、Lanczos时间滤波器等方法研究了2019年广东前汛期降水与大气季节内振荡的关系,分析了4～5月发生在西南部的两次连续回流暴雨的平均环流场及其低频传播特征的差异,并与6月广东北部锋面型连续暴雨进行对比分析。结果表明,4～5月两次以阳江为中心的西南部连续暴雨及前汛期降水均具有准23 d振荡,它们分别为有、无明显冷空气影响的连续回流暴雨且对应的大气环流场及低频传播特征具有明显的不同:4月12～14日连续回流暴雨期间,500 hPa中高纬度具有稳定的“西阻”和“东阻”,使冷空气不断地从东海入海高压的南部东移南下,925 hPa形成以阳江为中心相对干冷的强东南风与来自南海中南部从中南半岛转向的暖湿偏南风的辐合渐近线;而5月23～26日连续回流暴雨期间,500 hPa华东—东海—黄海为稳定高压坝,广东长时间处于高原槽前西南气流中,地面上处于东海出海变性高压脊西南部及北部湾西南低槽前,925 hPa形成以阳江为中心来自孟加拉湾的强偏南风与珠江口以东东南风的辐合渐近线。来自我国中部（东海以东）低频反气旋南侧（西南侧）逐渐加强南传的低频东北风（东南风）与从140°E附近的西太平洋西传（孟加拉湾东传）到广东并加强的低频北风（南风）汇合在广东西南部,并有（无）与从南海中北部北传的低频气旋北侧低频东风相遇,导致4月12～14日（5月23～26日）有（无）明显冷空气影响的连续回流暴雨发生。而6月广东北部为东亚深槽引导的冷空气与来自孟加拉强盛西南风交汇所产生的锋面型连续暴雨,来自我国中部、孟加拉湾分别逐渐加强向南、向东传播到达广东的低频西南风,与来自中纬度低频反气旋外围的干冷东北风交汇在江南或南海北部,导致广东北部6月9～13日连续暴雨的发生。     

ANALYSIS ON INTRA-ANNUAL INHOMOGENEITY OF RAINSTORM EVENTS IN GUANGXI

Based on the daily precipitation data of 83 stations in Guangxi and the NCEP/NCAR monthly reanalysis data from 1979 through 2008, the characteristics of spatial and temporal distribution and variation of the rainstorm concentration degree （RCD） and the rainstorm concentration period （RCP） are analyzed by using the methods of Monte Carlo test etc. The results are shown as follows. The rainstorm events are concentrated in April-September, taking up about 90% of the yearly rainfall total, and the percentages of rainstorms in the annual total precipitation have an increasing tendency. RCD in the east of Guangxi is larger than that in the west. The RCP in the northeast and southwest of Guangxi is later than that in the other regions, and has the earliest onset in the northern mountainous regions of Baise and southeast Guangxi. The RCD exhibits an increasing tendency in the northwest and the coastal region while showing a decreasing tendency in the other regions. On a long-term basis, the RCP in the east and coastal region has a postponing trend but tends to be earlier in the other regions. The proposed mechanism is as follows： If the geopotential height in the south of Qinghai-Tibet Plateau and the West Pacific has a highly negative anomaly in winter, the western Pacific subtropical high will be strong in summer, which increases the RCD in Guangxi. If the geopotential height has a highly positive anomaly in winter, the subtropical high will have a significant periodic oscillation in summer, which decreases the RCD in Guangxi. The value of RCD is high （low） in the area of northern mountainous regions of Guangxi and Beihai in strong （weak） South China Sea summer monsoon years, while in the other areas, the value of RCD is low （high）.