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。      

辽宁省短时强降水气候特征分析

利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。     

低纬高原地形对强降水过程影响的数值试验研究

在对云南2001年5月31日～6月2日的强降水过程较为真实模拟的基础上,对云南特有的地形对此次强降水过程的影响进行了对比试验.结果表明:红河河谷的喇叭口地形结构对此次云南强降水的落区和降水强度都有着不可忽视的作用,它不但能改变近地层气流的走向,而且对低层水汽通量散度分布也有一定的影响;同时,改变云南南部地形对此次强降水过程的气流走向和水汽分布也都有影响,但相对而言不如红河河谷的作用显著;而降低云南东北部地形,则使云南北部的近地层气流辐合线发生变化,它主要对此次云南北部地区的降水产生影响,但对该地区水汽输送影响不大.     

贵州省短时强降水时空分布特征分析

利用2005—2018年贵州省84个国家气象站逐小时降水量资料,采用统计诊断分析方法,在区分量级前提下,结合地形特征,分析贵州1 h短时强降水和逐3 h降水的时空分布特征。结果表明:(1) 14 a中短时强降水共出现5 981站次,年均427.2站次,其空间分布与地形特征密切相关,整体呈现南多北少、东多西少的特征,贵州西南部“喇叭口”地形和东南部雷公山南侧“喇叭口”地形与河谷地形重叠区域为短时强降水高发区。短时强降水分级统计显示,99%的短时强降水集中在前两个雨强较小的等级,而R1h≥80 mm的短时强降水14 a只出现过5站次。各站点最大雨强空间分布与短时强降水的总站次数分布趋势较为一致,一般南部大于北部、中东部大于西部,局部存在差异。平均雨强整体呈现南强北弱的特征。(2)在2005—2013年期间,短时强降水站次数大多处于年均值(427.2站次)之下,2011年达到最低值275站次,2014年站次数骤然增加至564站次,2015年继续增加到最大值662站次,其后迅速回落到比年均值略高的位置小幅变化。各站点短时强降水的年际变化在高发区离散度较大,在贵州西北部低发区离散度较小;月际变化曲线呈单峰型,5—8月份是降水高发时段,6月达到峰值。短时强降水主要以单站出现的局地性降水为主,同一时次出现3站以上的情况很少,以6月最多;短时强降水最早出现旬数呈东早西晚、南早北晚的特征,结束旬数西早东晚,北早南晚;各站点短时强降水出现概率最大旬多数集中在第16—18旬(即6月);短时强降水日变化的时间曲线呈单峰型,21时至次日07时为高发时段,中午12时前后出现较少。短时强降水日变化的空间分布特征为傍晚到前半夜主要集中在贵州西部,而后半夜多出现在东部和南部地区,中午前后全省均较少出现。(3)逐3 h降水时空分布特征与R1h大体一致,局部存在一些差异。     

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。     

1981—2018年内蒙古不同等级降水时空变化特征北大核心

基于1981—2018年内蒙古地区103个地面气象观测站的逐日降水资料,运用趋势分析方法,分析近38 a内蒙古降水量、降水日数和降水强度的时空变化特征。结果表明,不同等级降水量和降水日数呈现弱减少趋势,不同等级降水强度年际变化趋势不明显,但是湿润区的各等级降水年际波动最大,干旱区的中雨强度年际波动明显大于其他气候区。各等级降水对总降水的贡献率从大到小依次为小雨、中雨和大雨,但地区分布不均。各气候区小雨日数贡献率均在80%~90%,并且小雨量占比从内蒙古东北部湿润区到西北部的干旱区逐渐上升。内蒙古各等级降水均呈现自东向西递减的空间分布特征,其中降水量和降水日数的高值区主要分布在东北部地区,降水强度的高值区主要分布在东南部地区。2010年以来,内蒙古东北部和中部偏西地区的小雨等级的降水量和小雨日数减少,小雨等级的降水强度增加;在内蒙古西北部各等级降水量和降水强度均增加,大雨等级的降水量、降水日数和降水强度的增加趋势尤为显著。     

2011—2018年东营短时强降水时空分布特征

利用东营2011—2018年自动气象站逐小时降水量资料,分析东营地区短时强降水的发生规律,包括短时强降水的空间分布和年、月、日以及强度变化特征。结果表明：东营地区短时强降水呈现西北部多南部少的分布特征;短时强降水年变化无明显规律,降水范围越大,出现次数越少;月分布呈单峰状,7—8月是多发月份,4—10月均有短时强降水发生;日变化呈波浪型,出现高峰时段在傍晚前后。东营地区产生短时强降水的天气系统可分为西风槽型、副高边缘型、切变线型、高空冷涡型、台风型等5种类型,其中切变线型出现次数最多,并给出了这5 种类型的天气学概念模型,同时得出不同范围和不同类型短时强降水过程关键环境参量的阈值。     

唐山夏季短历时强降水的夜间多发性及成因分析

利用唐山2006—2013年区域自动站降水资料,分析了夏季降水和短历时强降水的日变化特征。结果指出,与一般性降水相比,短历时强降水更具夜间多发性,夜间降水量占总降水量的66.4%,降水量和降水频次日变化呈单峰结构,峰值出现在凌晨,谷值出现在午后,降水强度呈双峰结构,峰值出现在午后和凌晨,且8 a间夜间短历时强降水呈上升趋势。短历时强降水日变化特征地区差异较大,东北部出现频次最多,西南部频次最少、降水强度最大。唐山东北部呈簸箕状,西北东三面环山,强降水过程多东南风,迎风坡抬升加强上升运动,使其出现频次明显偏多;西南部临海,水汽条件比东北部好,故降水强度最大。东北部午后16时(北京时)的降水次峰值与西南部凌晨04时的峰值成因与海陆风昼夜变化关系密切。     

2005—2019年河北省小时降水时空分布特征

利用2005—2019年河北省40个国家气象观测站逐小时降水资料，分析小时降水和小时强降水的时空分布特征，结果表明：①小时降水频率近年来是降低的，而小时强降水频次没有明显的变化趋势，小时降水量、降水频率、降水强度以及小时强降水频次的月变化均呈单峰型分布，小时强降水频次呈年差异化变大趋势，使得小时强降水事件发生的极端性更突出；②年降水量总体呈东高西低、南高北低的趋势，大值区主要位于东北和西南地区，降水频次和降水强度受地形影响较为明显，降水频次大值中心位于海拔较高的北部和中西部，平原频次较低，而降水强度大值区位于东北部，这是受副热带高压和地形作用共同影响造成的；③河北省降水主要集中在傍晚到夜间，降水峰值出现的时间有自西向东延后的特征，受午后局地对流天气的影响，最大峰值多出现在17:00前后，小时强降水发生频次较高；④小时强降水的高发时期是7—8月，主要集中在河北东部和南部，其最大值出现在东北部和石家庄一带；⑤南部降水量主要源于降水强度的贡献，北部、西部山区和西北部坝上地区降水量更主要的是受降水频率的影响；东北部降水量则是降水频率和降水强度的共同影响造成的。     

重庆地区短历时强降水气候特征

利用重庆地区34个气象站1981—2016年逐分钟降水资料,对10、60、360和1440 min短历时强降水量空间分布规律和分区进行了分析。结果表明:重庆地区短历时强降水量空间分布差异较大,全市有3个高值区,中心分别位于西部沙坪坝站、东北部开州站、东南部秀山站。短历时强降水趋势变化空间差异较大,东南部、东北偏北地区以增多趋势为主,其余地区以减少为主。360 min最大降水量最不稳定,随着降水历时的缩短,最大降水量的稳定性逐步增大;各历时最大降水量均为正偏态分布。根据重庆地区短历时强降水的空间分布及其EOF分析结果,并考虑到重庆地区复杂地形、城市雨水排除规划和应用上的方便,将重庆地区短历时强降水分为3个区,分别是西部区、东南部区和东北部区。     

1961—2012年重庆市的降水特征分析

利用重庆市1961—2012年34个气象观测站的逐日降水资料,采用EOF分析、线性回归及相关分析的方法对重庆市的降水量时空特征、降水频数特征及降水强度特征进行诊断分析研究,并进行了相关讨论.结果表明:重庆市的年总降水量呈逐年减少的变化特征,并且年总降水量存在空间一致性与重庆市东北地区和其他地区反相变化的空间分布形式;各类持续性降水过程频数的空间分布差异较大,持续性降水过程频数的变化趋势表明短期降水过程(持续2 d)逐年增加而持续较长时间(持续5 d及以上)的连阴雨天气过程减少趋势明显;降水强度分析中发现一般降水(小雨、中雨、大雨)的年总降水量呈下降趋势,是引起重庆市年总降水量减少的主要原因,小雨、中雨降水强度逐年减弱而大雨的强度有弱的增强,较强降水等级(暴雨与大暴雨)的年总降水量呈较弱的上升趋势,降水强度也表现为弱的增强趋势;持续5 d及以上降水过程频数的减少可能与当地500 hPa位势高度场的上升及赤道太平洋海表温度的升高相关,大雨及以上等级降水的强度变化可能与El Niño Modoki现象有关.     

1967—2008年青藏高原汛期不同强度降水日数变化

利用1967—2008年青藏高原68个台站逐日降水资料,按照《气象规范》对不同等级降水的定义,对青藏高原汛期（5—9月）不同强度的降水日数进行分析。结果表明：1967—2008年青藏高原汛期总降水日数及各强度降水日数均呈现出由东南向西北递减的空间分布特征,降水总日数和小雨日数以减少趋势为主,最显著的区域位于青藏高原东北和东南部,中雨日数以增加为主,大雨日数变化趋势的区域差异显著。青藏高原汛期各强度降水日数存在明显的年际变化,总降水日数的变化主要受小雨日数影响。汛期降水各旬分布上,各强度降水日数主要集中在夏季（6—8月）,小雨日数越少（多）的旬内其占总降水日数的比例就越大（小）,中雨和大雨日数越少（多）的旬内占总降水日数的比例就越小（大）;小雨和中雨日数均在1978年发生突变,突变前后,青藏高原东南部小雨和中雨日数差异最为明显。     

Validation of Daily Precipitation from Two High-Resolution Satellite Precipitation Datasets over the Tibetan Plateau and the Regions to Its East

Daily precipitation amounts and frequencies from the CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique) and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) 3B42 precipitation products are validated against warm season in-situ precipitation observations from 2003 to 2008 over the Tibetan Plateau and the regions to its east. The results indicate that these two satellite datasets can better detect daily precipitation frequency than daily precipitation amount. The ability of CMORPH and TRMM 3B42 to accurately detect daily precipitation amount is dependent on the underlying terrain. Both datasets are more reliable over the relatively flat terrain of the northeastern Tibetan Plateau, the Sichuan basin, and the mid-lower reaches of the Yangtze River than over the complex terrain of the Tibetan Plateau. Both satellite products are able to detect the occurrence of daily rainfall events; however, their performance is worse in regions of complex topography, such as the Tibetan Plateau. Regional distributions of precipitation amount by precipitation intensity based on TRMM 3B42 are close to those based on rain gauge data. By contrast, similar distributions based on CMORPH differ substantially. CMORPH overestimates the amount of rain associated with the most intense precipitation events over the mid-lower reaches of the Yangtze River while underestimating the amount of rain associated with lighter precipitation events. CMORPH underestimates the amount of intense precipitation and overestimates the amount of lighter precipitation over the other analyzed regions. TRMM 3B42 underestimates the frequency of light precipitation over the Sichuan basin and the mid-lower reaches of the Yangtze River. CMORPH overestimates the frequencies of weak and intense precipitation over the mid-lower reaches of the Yangtze River, and underestimates the frequencies of moderate and heavy precipitation. CMORPH also overestimates the frequency of light precipitation and underestimates the frequency of intense precipitation over the other three regions. The TRMM 3B42 product provides better characterizations of the regional gamma distributions of daily precipitation amount than the CMORPH product, for which the cumulative distribution functions are biased toward lighter precipitation events.     

四川地区短时强降水事件时空演变特征研究

利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。      

长江流域近40年强降水的变化趋势

利用长江流域109个气象站1960-2001年的逐日降水资料，采用泰森多边形方法计算整个长江流域的面雨量，研究了长江流域面雨量的变化趋势。结果表明：长江流域年面雨量呈增加趋势，但不显著。从长江流域各站暴雨日数和暴雨量趋势变化的空间分布来看，长江流域年、夏季6～8月的暴雨日数和暴雨量表现为较大范围的增加趋势，但通过显著性检验的站并不多，显著增加的中心在江西省。     

Impacts of the Thermal Effects of Sub-grid Orography on the Heavy Rainfall Events Along the Yangtze River Valley in 1991

A P - σ regional climate model using a parameterization scheme to account for the thermal effects of the sub-grid scale orography was used to simulate the three heavy rainfall events that occurred within the Yangtze River Valley during the mei-yu period of 1991. The simulation results showed that by considering the sub-grid scale topography scheme, one can significantly improve the performance of the model for simulating the rainfall distribution and intensity during these three heavy rainfall events, most especially the second and third. It was also discovered that the rainfall was mainly due to convective precipitation. The comparison between experiments, either with and without the sub-grid scale topography scheme, showed that the model using the scheme reproduced the convergence intensity and distribution at the 850 hPa level and the ascending motion and moisture convergence center located at 500 hPa over the Yangtze River valley. However, some deviations still exist in the simulation of the atmospheric moisture content, the convergence distribution and the moisture transportation route, which mainly result in lower simulated precipitation levels. Further analysis of the simulation results demonstrated that the sub-grid topography scheme modified the distribution of the surface energy budget components, especially at the south and southwest edges of the Tibetan Plateau, leading to the development and eastward propagation of the negative geopotential height difference and positive temperature-lapse rate difference at 700 hPa, which possibly led to an improved precipitation simulation over eastern China.     

贵州年最大小时雨强时空分布变化特征

应用贵州现有自记降水、自动降水观测资料,统计分析了贵州1954—2017年国家气象站累年最大小时雨强、年最大小时雨强的时空分布特征,1968—2017年50年年最大小时雨强变化。结果表明,贵州年最大小时雨强分布于13.6～117.4mm·h~(-1)之间,累年最大小时雨强在53.0～117.4mm·h~(-1)之间。贵州西南部、中西部、东北部,东南部都出现了小时最大雨强100mm·h~(-1)以上的区域,西南部为小时雨强最强区域。贵州强降雨3—11月均有发生,集中出现在5—8月,6月强降雨最多,贵州强降雨具有明显的夜发性特征,出现时间集中于午夜前后2h左右,前半夜多于后半夜,午间时间是出现最少时段。贵州小时雨强增大与减小趋势都不明显,在东南面、南部、西部有弱增大趋势,东北和西北面呈弱减小趋势。     

Statistical Characteristics of Raindrop Size Distribution in the Tibetan Plateau and Southern China

The characteristics of raindrop size distribution(DSD) over the Tibetan Plateau and southern China are studied in this paper, using the DSD data from April to August 2014 collected by HSC-PS32 disdrometers in Nagqu and Yangjiang, comprising a total of 9430 and 6366 1-min raindrop spectra, respectively. The raindrop spectra, characteristics of parameter variations with rainfall rate, and the relationships between reflectivity factor(Z) and rainfall rate(R) are analyzed, as well as their DSD changes with precipitation type and rainfall rate. The results show that the average raindrop spectra appear to be one-peak curves, the number concentration for larger drops increase significantly with rainfall rate, and its value over southern China is much higher, especially in convective rain. Standardized Gamma distributions better describe DSD for larger drops, especially for convective rain in southern China. All three Gamma parameters for stratiform precipitation over the Tibetan Plateau are much higher, while its shape parameter(μ) and mass-weighted mean diameter(D_m), for convective precipitation, are less. In terms of parameter variation with rainfall rate, the normalized intercept parameter(N_w) over the Tibetan Plateau for stratiform rain increases with rainfall rate, which is opposite to the situation in convective rain. The μover the Tibetan Plateau for stratiform and convective precipitation types decreases with an increase in rainfall rate, which is opposite to the case for D m variation. In Z–R relationships, like "Z = AR~b", the coefficient A over the Tibetan Plateau is smaller, while its b is higher, when the rain type transfers from stratiform to convective ones. Furthermore, with an increase in rainfall rate, parameters A and b over southern China increase gradually, while A over the Tibetan Plateau decreases substantially, which differs from the findings of previous studies. In terms of geographic location and climate over the Tibetan Plateau and southern China, the precipitation in the pre-flood seasons is dominated by strong convective rain, while weak convective rain occurs frequently in northern Tibet with lower humidity and higher altitude.