华北四季降水特征及与我国其他地区降水的联系

利用中国160站1951－2000年逐月降水资料，在对华北地区降水气候特征分析的基础上，介重研究了华北地区降水异常在四季中的年际，年代际变化规律和特征，以及华北地区不同季节降水偏多（少）时全国同期的降水空间分布特征，并对各季的降水趋势作了初步的估测。     

基于小时降水资料的贵州降水精细特征分析

摘要：利用2010—2019年贵州地区2683个自动气象站逐时降水观测资料,在结合地形特征分析了贵州降水总体时空特征的基础上,从平均雨强和降水概率方面进一步研究了贵州各季日内降水的精细化特征。结果表明：（1）贵州年降水时长和年降水量空间分布有所差异,其中位于大娄山脉北侧的遵义赤水和习水地区则仅为降水时长的大值区;（2）四季降水时长分布主要受当季主要降水系统位置的影响,而平均降水强度则兼受地理条件的影响,偏向山脉的南麓;（3）在日内降水分布上,贵州四季都存在明显的夜雨现象,其中下半夜到凌晨（00—06 时）降水发生概率更大且强度更强,其中心有明显自西向东传播的特征;（4）短时强降水主要出现在春夏两季且向东传播明显,并主要在夜间到早晨。     

近50a贵州气候变化分析

利用贵州省15个代表站1951～2000年的温度、降水资料,通过计算气候趋势系数、30a滑动平均和29a滑动均方差,研究了贵州各季及年平均温度、降水的长期变化趋势及气候基本态的变化特征和气候变率的长期变化,并用蒙特卡洛显著性检验方法对温度、降水的长期变化进行统计检验.研究指出近50a来贵州除春季降水显著减少外,各季及年平均温度、降水变化均不明显,属于自然振动.     

黑龙江省近42a来降水变化小波分析

使用Morlet连续小波变换,对黑龙江省16个代表站42 a年降水和各季降水作年代变化差异分析,找出降水周期变化规律;将周期变化规律比较相似的归为一个区域,对各区域春、夏、秋、冬各季的降水平均计算后进行小波分析,从中找出各季的降水变化规律。结果显示,黑龙江省年降水变化包含了多个不同时间尺度的周期变化和演变特征,并且大部份地区具有相似的周期变化特征,只有漠河、齐齐哈尔、哈尔滨、通河4站周期变化与其它站差别较大。降水值越大,相应的小波周期越长,波幅越强。     

黄淮海平原地区降水时空分布特征研究

应用时空转换的ＥＯＦ方法分析了黄淮海平原区１９６１－１９９０年３７个测站各季降水距平的特征向量场。结果表明，该区冬、春季降水的空间分布差异较小，而夏、秋季差异较大，分南北反相型和东西反相型，这在一定程度上反映了该区降水的天气气候特征。并由此划分了降水的自然区域。对每个自然区计算其降水距平百分率，根据目前常用的标准，分析了各区各季的降水时间变化序列。     

中国北方地区1961～2000年干旱半干旱化趋势

本文基于中国551站1961～2000年的逐日降水资料,对不同季节和全年降水量的变化趋势进行了分析。结果表明,北方地区除东北外近40a来气候呈现干旱化趋势,尤其是河套地区标志线明显东移,半干旱区逐年东移;年的干旱化主要发生在河套地区,各季的干旱化分布不尽相同,有强有弱,有早有迟,但多是以河套地区为主,四季均表现为干旱化。     

近49年来河北省干旱时空变化特征研究

基于河北省及邻近地区73个气象站1961—2009年逐季、年降水资料,应用降水Z指数、经验正交函数分解、小波分析等方法分析了河北省干旱的时空变化特征.结果表明:近49年来河北省年、各季的干旱空间分布特征,最常见的是全省一致的干旱(雨涝)型,其次是南涝(旱)北旱(涝)的南北相反分布型;小波分析方法得出年、各季干旱的出现不仅存在明显的年代际尺度变化,而且年际变化也显著;河北省年干旱指数呈下降趋势,1979年后,年干旱指数发生突变,该区域进入干旱期.     

1920-2000年全球陆地降水气候特征与变化

分析了1920-2000年全球陆地降水场.指出降水量最大的区域主要在季风区,在季风降水区有明显的雨季和旱季之分.全球多年平均降水随纬向分布有着较好的连贯性,即热带地区比较湿润,从赤道向南向北递减,但是在南半球40°～50°S中高纬度降水量还比较多,故南半球降水随纬度分布呈双峰型.文中还分析了全球陆地平均的全年、各季降水序列的周期和趋势特征.指出全球降水序列中有明显的与2～7年ENSO周期相吻合的变化周期,也有年代际变化.在1920-2000年期间,除了冬季降水有一个弱的上升趋势外,其它季节降水量的变化趋势不很明显.分析比较了全球陆地年、各季降水长期趋势的地理分布差异,指出在南半球,赤道～10°S除了在春季降水表现为弱的负趋势外,其他季节都是正趋势,其中冬季最明显,但是并不显著.10°～25°S在冬、秋季是正趋势而夏季是负趋势,趋势都不显著.在20°～40°S夏、秋季的降水量正趋势达到0.01显著性水平.在北半球,25°N以南的热带地区的四季降水都是负趋势,在秋季尤为明显,达到0.01显著性水平.在30°N以北,除了在30°～40°N冬季表现为降水的负趋势外,其它季节降水为正趋势.在45°～55°N地区,降水的正趋势在春季表现的最为明显,在北半球更高的纬度上,冬季降水的正趋势表现的特别明显.     

安顺市近45a气候变化分析

利用安顺市6个地面观测站1961-2005年月平均气温和降量资料,对年和四季的基本气候特征、年代际变化、气温和降水异常年、气候突变等进行了分析。结果表明,近45a来安顺市气候变化存在较明显的季节性差异。除春季外,年和各季平均气温呈上升趋势,秋、冬季升温明显,但未出现突变现象。夏季和冬季降水有增加趋势,而春季和秋季降水呈减少的趋势。秋季降水存在由多到少的突变现象,自20世纪80年代以来秋绵雨出现的天数也呈现出明显的下降趋势。气温异常偏高年的次数远多于异常偏低年,降水异常偏少年多于异常偏多年。     

石家庄降水量和气温变化特征分析

利用石家庄1955--2001年的降水和气温资料,对石家庄近47a的气候变化及特征进行分析、趋势分析结果显示：年气温呈上升趋势,其中最低气温与冬季气温的上升趋势比较明显;年降水趋势倾向不明显。利用墨西哥帽小波对四季、年的降水距平和温度距平进行小波变换,结果显示：四季、年的降水、温度距平呈现出不同的周期变化;夏季降水距平的信号震荡特征与年降水距平的信号震荡特征比较相似,冬季温度距平正中心强度为四季之首：     

川北绵阳地区降水量的时空分布特征及变化趋势

选用四川省绵阳地区8个台站1959~2005年日降水资料,采用经验正交函数分解法和连续功率谱分析等方法分析了绵阳地区年降水量的时空分布特征及变化趋势,结果表明,绵阳地区年降水量的空间分布不均匀,局地差异大,主要表现为3种分布型:①区域一致型;②东南—西北型;③中部型。绵阳地区的年降水量呈整体下降趋势,但降水剧烈程度加大,同时东南—西北分布型在加剧;功率谱分析发现,绵阳年降水量的变化具有2.9年和6.7年的显著变化周期;绵阳地区各站的年降水和不同等级降水的降水量和降水日数大致呈不同程度的下降趋势和减少趋势,但不同站点暴雨以上量级的降水量和降水日数变化特征又有所不同;绵阳地区区域平均年降水量呈减少趋势主要是由于雨季降水量和降水日数均出现减少趋势造成的。      

广西汛期降水气候特征分析及客观分区

应用经验正交函数(EOF)分析方法分析了广西汛期降水量主要气候特征,并通过旋转EOF,取其主要的旋转主分量高荷载区,将广西前汛期(4～6月)和后汛期(7～9月)的降水变化分别划分为5个和3个区域,并与传统的经验分区进行比较.结果表明,客观分区对广西前汛期和后汛期降水的气候分布有较好的表示.     

贵州省汛期降水特征及强降水过程分型研究

【目的】为探究贵州省汛期降水的时空分布特征及演变规律。【方法】利用贵州省81个气象观测站1981—2020年汛期降水资料,采用EOF、REOF及交叉小波分析等方法对贵州省汛期降水时空特征进行分析及强降水过程分型研究。【结果】贵州省1981—2020年汛期平均降水量为924.9mm,降水量在682.7~1194.1mm,呈显著上升趋势,上升速率为16.94mm/10a。贵州汛期降水大体上呈现西南向东北递减的趋势,强降水过程次数及持续天数分布及波动变化与汛期降水基本一致。【结论】贵州省汛期降水分布不均,具有显著的年代际变化。贵州省汛期强降水空间场主要有全省一致型、东西反向型和南北反向型3种典型模态。经REOF方法可将贵州省细分为3个强降水区域,根据环流场分析,又可进一步划分为东部型强降水（I型和III型）与西部型强降水（II型）,各类型强降水落区受500hPa环流分布情况以及850hPa水汽来源与强度的影响。     

黄淮海及其附近地区降水资源的稳定性

本文设计三种指标，使用43个站点1951—1982年的逐月和逐日降水资料分析得出:黄淮海及其附近地区降水资源的稳定性可分为南方型、北方型和西南部型三个类型。论述了各型和全年四个季节中降水资源稳定性的时空分布特征。指出多雨区和雨季中降水资源较为稳定，少雨区和旱季中雨量少且不稳定，以及太行山东麓平原地区是本区中降水资源最不稳定的地区。     

京津冀地区暖季降水日变化特征分析

使用2007—2017年京津冀地区156个气象站暖季（5—9月）逐小时降水观测数据,根据地形将研究区域分为6个分区,分析各分区降水量季节内变化和日变化特征,结果表明：1）京津冀的多雨区主要位于沿燕山南麓到太行山,存在多个降雨中心。2）各分区降水量季节内特征总体表现为单峰型,即7月降水量最大,7月第3候至8月第4候是主汛期,8月降水量次之,5月最少。3）降水呈夜间多,白天少的特点,7月初之前的前汛期降水多发生在16—21时;主汛期降水呈双峰型,峰值在17—22时,次峰值出现在00—07时;8月中旬以后的后汛期多夜间降水,峰值多出现在00—08时。4）高原山区多短历时降水,长历时累计降水对季节降水贡献率大值区位于平原地区,而持续性降水贡献率大值位于太行山区和燕山迎风坡的西部。     

Using quantile regression to detect relationships between large-scale predictors and local precipitation over northern China

Quantile regression(QR) is proposed to examine the relationships between large-scale atmospheric variables and all parts of the distribution of daily precipitation amount at Beijing Station from 1960 to 2008. QR is also applied to evaluate the relationship between large-scale predictors and extreme precipitation(90th quantile) at 238 stations in northern China.Finally, QR is used to fit observed daily precipitation amounts for wet days at four sample stations. Results show that meridional wind and specific humidity at both 850 h Pa and 500 h Pa(V850, SH850, V500, and SH500) strongly affect all parts of the Beijing precipitation distribution during the wet season(April–September). Meridional wind, zonal wind, and specific humidity at only 850 h Pa(V850, U850, SH850) are significantly related to the precipitation distribution in the dry season(October–March). Impacts of these large-scale predictors on the daily precipitation amount with higher quantile become stronger, whereas their impact on light precipitation is negligible. In addition, SH850 has a strong relationship with wet-season extreme precipitation across the entire region, whereas the impacts of V850, V500, and SH500 are mainly in semi-arid and semi-humid areas. For the dry season, both SH850 and V850 are the major predictors of extreme precipitation in the entire region. Moreover, QR can satisfactorily simulate the daily precipitation amount at each station and for each season, if an optimum distribution family is selected. Therefore, QR is valuable for detecting the relationship between the large-scale predictors and the daily precipitation amount.     

本溪53 a降水特征与水资源分析

利用本溪1953--2005年月平均气温、降水量资料,依据高桥浩一郎的陆面实际蒸发经验公式,计算出陆面蒸发、蒸发系数和可利用降水系数,得出本溪水资源的变化特征与降水变化特征基本相似。降水量年际变化大,季节分配不均,总体呈下降趋势;春季蒸发损失量大,是易出现干旱的季节;提出缓解和解决水资源缺乏的建议,人工影响天气增加降水量、开源节流节约用水、水污染治理和水土流失控制。     

江西及其临近区域同化系统中不同季节背景误差协方差特征及其对降水预报影响

在不同季节背景下,对比分析多元变量相关的背景误差协方差特征,了解其在天气过程中的作用,可以改进同化系统性能,提高降水数值预报水平。对比分析汛期和非汛期江西及其临近区域多元变量相关的背景误差协方差特征,分别选取2019年汛期和非汛期的2次降水过程,设计2组循环同化试验,探讨多元变量相关的背景误差协方差对江西降水预报效果的影响。结果表明,相较于非汛期,汛期分析变量对风场、温度场和水汽场的贡献值整体上要更大,且汛期各个控制变量的背景场误差更为显著。多元变量试验的降水预报评估效果整体上更好,其汛期预报效果改善更显著。汛期与非汛期的多元变量试验降水预报结果更接近实况,且相对非汛期降水而言,汛期多元变量试验模拟效果更好,模拟的降水分布及强度与实况更为接近。     

河南降水及最长连续无降水日数时空特征

利用河南省均匀分布的50个台站自建站至1997年近50年的定时降水资料，分析了河南省日小雨、日中雨、日大雨降水过程出现次数和最长连续无降水日数，结果显示，河南省日小雨、日中雨降水过程一年四季均可出现，日大而过程主要出现在3～11月份，冬季仅在豫南一些台站出现，各级降水过程出现次数季节性变化明显，冬季出现最少，夏季出现最多，其地理分布随测站纬度、拔海高度、地形地貌不同有较大差异；最长连续无降水日数也有明显的季节性变化特点，其最大值多出现在冬季，春秋次之，夏季最小，地理位置差异也较明显。     

两类El Ni?o事件对华南前汛期降水异常的影响

利用观测资料及模式结果探讨了EP/CP El Ni?o事件对华南前汛期（4—6月）降水异常的影响。结果发现,EP和CP型相关的华南前汛期降水异常分布之间存在明显月际差异,表现为4、5月EP（CP）型相关的降水异常以偏多（少）为主;6月则相反,EP（CP）型的降水呈负（正）异常分布。分析表明,EP型相关的4、5月偏强的副热带高压与850 hPa上西北太平洋反气旋异常相配合,有利于水汽从海洋向陆地输送,且两广地区水汽辐合,降水异常偏多;而6月相关的500 hPa异常场上对应偏强的东亚大槽,不利于水汽输送,且广东地区处于水汽辐散区,对应降水偏少。CP型相关的4、5月对应500 hPa上东亚大槽偏强,不利于水汽往陆地输送,且华南为水汽辐散,降水偏少;6月的500 hPa上呈现“+-+”的东亚-太平洋遥相关波列（EAP）型,华南地区为明显的水汽辐合,降水偏多。GFDL模式较好地再现了EP /CP型的4、5月降水异常分布及大气环流形势,但是对6月的模拟存在一定偏差。