安徽省一季稻高温热害致灾指标研究

以气象行业标准《区域性高温天气过程等级划分》为基础,依据1981—2018年7月下旬至9月上旬安徽省62个气象站点逐日气象资料,探讨划分出安徽省一季稻高温热害的单站、区域致灾等级指标,将全省一季稻高温热害致灾等级划分为轻、中、重三个等级。采用该指标,对近40年全省一季稻高温热害发生情况进行了试评估。结果表明,该指标可以定量地评估全省一季稻高温热害的致灾程度,历史检验灾害等级符合率达到97%,因此,该指标可应用于安徽省一季稻产量预报和灾害评估业务服务中。     

渭南高温时空变化特征及其定量化评估

利用渭南市11个县（市、区）气象站1971—2020年的逐日最高气温资料,结合单站高温过程综合强度指标算法,得到渭南各县（市、区）高温天气综合强度等级划分阈值,并根据单站高温过程阈值,确定出区域性高温过程强度等级以及全市性高温过程强度等级定量化评估方法,分析了渭南市高温时空分布特征。结果表明：（1）渭南市高温频次、强度总体呈南多北少的分布特征,南部的华州、临渭、华阴是高温事件高发的关键区域;渭南高温天气出现时间跨度为4月中旬至10月上旬,6—8月高温最多,占全年的939%,其中7月下旬各个区域的高温日数达到最多,往后逐渐减少。（2）20世纪70年代以来,渭南高温过程呈现出增长趋势,80年代至今,高温过程逐渐增多,过程极值和高温等级增高,高温有出现时间趋早和结束时间趋晚的变化特征。（3）对提出的单站高温天气过程综合强度指标计算方法、区域性和全市性高温过程强度等级确定方法,进行检验和业务试用评估,其对高温过程综合强度进行合理排位,结果科学可信。     

热带气旋致灾因子综合影响强度评估指标研究

整理了1949—2008年311例热带气旋影响浙江时各气象站的风雨资料、海洋观测站风暴潮资料、灾情资料等，用典型相关分析、历史灾情反演等方法建立了反映热带气旋致灾因子(风、雨、风暴潮)综合影响强度和影响范围的评估模型与等级指标。研究结果将浙江热带气旋致灾因子综合影响强度分为5级，1级最强。根据评估模型与指标对311个热带气旋进行了等级评价，并分析了各等级影响强度出现频率的空间分布特征。研究表明，1～5级影响热带气旋都有可能给浙江省带来损失，特重灾情一般由1级影响热带气旋造成，2级影响热带气旋带来的灾情也很严重，年均1.1个热带气旋的综合强度在3级以上，有可能带来较严重灾情；全省各地受热带气旋影响的强度自东而西递减，其中1级(特强)影响区域主要在东部沿海地区。     

1959—2019年江西省一季稻热害发生特征

利用江西省81个气象观测站日最高气温资料,按照单站和区域两个方面,分析了1959—2019年江西省一季稻孕穗至灌浆期高温热害过程的强度、持续时间、总日数、次数等时空变化特征。结果表明: 1） 单站一季稻热害过程平均每年发生2—4次,最多达8次;江西省东北地区和吉泰盆地单站热害年均强度均达重度。2） 区域一季稻热害过程平均每年发生1—3次,最多达4次。在一季稻热害发生年份中,有443%的年份为中等强度等级,377%的年份达强或特强等级。3） 江西省单站一季稻热害的强度、持续时间、总日数等指标均呈上升趋势,尤其在1993年以后趋势更为显著。     

一种区域降水过程综合强度评估方法的探索和应用

降水过程强度精细化定量评估是气象现代化业务服务的重要需求,也是暴雨灾害影响评估研究的关键环节。利用1961年以来国家气象站降水气象观测资料,以站点降水背景表征地域特征,通过定义单站和区域降水过程的起始和结束条件界定降水过程,提取了降水强度、持续时间、覆盖范围三个降水过程的评价指标,在深度挖掘降水空间和时间尺度信息基础上,计算三个降水过程的评价指标。然后,基于百分位分布和概率统计,对降水过程三个评价指标进行精细化指数划分,建立降水过程综合强度评估模型。最终将降水过程划分为极端、特强、强、较强、中等五个等级。文中应用案例对评估方法进行验证,结果显示对单站和区域降水过程综合强度等级评估方法合理,既能体现降水过程地域特征,又能表征降水过程的影响程度,方法具可操作性,能够直接应用于气象服务业务和暴雨灾害影响评估,也可为历史降水过程案例入库、灾情信息演变特征分析提供依据。     

安徽省暴雨灾害预警等级的划分及其应用

利用安徽省1961—2016年81个国家级地面气象观测站雨量、2006—2016年1 162个地面自动观测站小时雨量、1961—2016年安徽省民政厅灾情和2006—2016年《安徽省气象灾害年鉴》收录的227个暴雨过程灾情数据,采取气候平均、广义极值、概率密度函数、百分位分布等方法,统计暴雨过程的持续天数、区域、范围、平均日降水量和小时雨量对暴雨灾害的影响,划分安徽省暴雨灾害预警等级。结果表明:(1)安徽省暴雨灾害预警等级可分为Ⅳ级(轻度)、Ⅲ级(中度)、Ⅱ级(重度)、Ⅰ级(特重)四个等级;(2)从Ⅳ级到Ⅰ级,暴雨过程的持续天数指标从1—4 d,范围指标根据暴雨区占区域总面积的百分比确定,从Ⅳ级的20%上升至Ⅰ级的80%;(3)根据暴雨过程的区域差异,将安徽分为沿淮淮北、大别山区及皖南山区、沿江及江淮之间三个区域,分别建立降水量与暴雨灾情的定量关系,并在每个区域设置相应的平均日降水量和小时雨量指标;(4)利用上述暴雨灾害预警等级,对1981—2018年安徽省致灾的149个暴雨过程进行回代检验,并将其用于2020年6—7月安徽省暴雨灾害预警,暴雨灾害预警发布周期为Ⅳ级(轻度) 0.66～0.82 a、Ⅲ级(中度) 1.15～1.90 a、Ⅱ级(重度) 3.16～3.80 a、Ⅰ级(特重) 9.5～12.6 a,符合安徽暴雨灾情实际,可以为气象部门启动暴雨应急响应提供参考。     

雷电强度客观分级方法探讨

利用2007—2016年湖北省雷电监测系统获得的雷电资料,经过统计分析雷电流幅值、雷电陡度的特征,建立了雷电强度等级评估模型。采用对称不等间隔四级法,将雷电强度分为弱(Ⅰ)、中等(Ⅱ)、强(Ⅲ)和极强(Ⅳ)4个等级,并计算出各等级划分阈值。检验了分级阈值的合理性,同时用雷电灾害情况对分级结果作了进一步检验,结果表明雷电强度分级方法是客观可行的,能够为雷电灾害评估和等级划分、雷电预报预警等工作提供重要的参考。     

福建区域性暴雨过程综合强度定量化评估方法

该文以福建省为例,探讨了区域性暴雨过程的识别方法和综合强度评估模型。采用福建省66个国家级气象观测站1961—2010年逐日降水量资料,首先在给定区域性暴雨过程识别方法的基础上,筛选出941次区域性暴雨过程;其次选取区域最大日降水量、区域最大过程降水量、区域暴雨范围和区域暴雨持续时间4项暴雨过程指标,采用百分位数方法分别确定4项指标的等级划分标准;采用相关系数法确定各指标权重,构建福建区域性暴雨过程的综合强度评估模型,并给出福建区域性暴雨过程的综合强度等级划分标准。业务服务和历史事件验证表明:采用该方法的评估结果较为合理,且与历史重大暴雨事件具有良好的一致性。     

1961—2008年华南区域寒潮变化的气候特征

利用华南三省(广东、广西、海南)192个台站1961年1月1日至2008年12月31日的逐日平均气温、日最低气温资料,分析了华南寒潮频次的气候特征及其变化;定义了一个表征华南寒潮强度的指数,由此分析了华南寒潮活动的强度变化。气候分析结果表明:华南在近48年中出现了221次寒潮过程,主要分布在10月至次年4月,以12月、1月、2月、3月为主,占88.7%;华南区域单站寒潮的年均发生频次和平均降温持续天数从内陆向沿海递减,平均最低气温从内陆到沿海逐渐增加,单站寒潮过程平均最大降温幅度在11.5～16.0℃。近48年来,华南寒潮活动在减少的趋势上还具有频数和强度上的月际、年际和年代际变化。发生特强寒潮和中等寒潮的比率从20世纪80年代以来逐渐减少,而发生弱寒潮比率显著增加,但2008年出现了近48年华南最强的寒潮。     

贵州区域性低温阴雨过程综合强度定量化评估方法

该文探讨了贵州区域性低温阴雨过程的识别方法和综合强度评估模型的构建方法。利用85个国家级气象观测站1971—2018年11月—次年4月逐日最高气温、最低气温、20—20时降水量及日照资料,首先在给定区域性低温阴雨过程识别方法的基础上,筛选出248次区域性低温阴雨过程;其次选取低温强度、覆盖范围、持续时间3项作为低温阴雨过程指标,并对低温强度和覆盖范围指标进行了正态化转换,对持续时间指标进行了Γ分布拟合,然后利用正态和Γ分布的反函数确定其数年一遇的概率,将反函数所对应的数值作为等级划分标准;最后运用客观分析法确定3个指标的权重,建立了贵州低温阴雨过程综合评估模型,并将综合强度划分为4个等级。应用此模型对历史重大事件进行了试评估,结果表明,该模型评估效果较好,可以在实际业务中应用。     

基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测

以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.     

浙江省梅汛期洪涝灾情分析和预测

通过所构设的雨涝强度、雨涝影响面积等统计量来估计灾情，有较高的正确率，能估计出极端情况，为灾害评估工作提供了新的思路。     

2015年11月浙江省降水异常成因分析

利用NCEP/NCAR大气环流资料、NOAA ERSST.V3b海温资料以及浙江省66个台站1971年以来的降水资料,分析了浙江省11月降水偏多对应的高低层大气环流异常特征以及与热带海温异常的联系,并在此基础上对2015年11月浙江省降水异常偏多的事实进行梳理和个例诊断。结果显示,2015年11月浙江省处于降水偏多的气候背景,同时北半球北极涛动正位相异常偏强、中高纬地区经向环流偏弱,西北太平洋副热带高压强度异常偏强、位置偏西是造成降水异常偏多的主要原因;统计分析表明巴尔喀什湖地区500 hPa高度场和西太平洋副热带高压强度与浙江省11月份降水具有显著相关;厄尔尼诺是导致浙江省11月降水偏多的重要外强迫因子之一,2015年11月Niño3.4指数达历史峰值,是造成浙江省同期降水异常偏多的主要原因。     

浙江省气候变化事实研究

为了区分不均一与局地气候的突变,采用功效不同的SNHT、Buishand、Pettitt 三种均一性检验法对浙江省41 个气象观测站1960—2007 年的温度和降水的观测序列进行检验。通过对三种方法检验的站点数据做气候变化事实研究发现,近50 年浙江省与全球呈现一致的气温年代际变化特征,0.19 ℃/(10 a)的平均气温倾向率比0.13 ℃/(10 a)的全球平均值高,略低于0.22 ℃/(10 a)的全国平均值。全省年平均降水量呈上升趋势,这与中国降水量总体下降的变化趋势相反,但与长江流域以南的变化趋势一致;强降水、高温热浪等极端天气事件频率增大,城市局地气候趋于“ 热干” 化;≥10 ℃的初日提早10 天左右,而终日推迟了近10 天,在持续日数增加的同时,有效积温也相应增大。      

吉林省高温天气气候特征及其过程等级评估

利用1951—2018年吉林省50站逐日最高气温资料,采用气候倾向率、距平累积、灰色关联度、正态分布等方法分析了吉林省高温天气的时空分布特征、建立了吉林省高温过程综合指数、高温过程评估等级指标和气候重现期指标。结果表明：近68 a来,吉林省年平均高温日数总体呈增加趋势,气候倾向率为0.04 d/10 a。吉林省高温次数阶段性变化明显,1959—1996年为偏少时段;1951—1958年、1997—2018年为偏多阶段。吉林省高温天气主要出现在6月中旬至8月中旬,其中7月下旬最多,8月上旬次多。西部为高温的高发区,吉林省年平均高温日数呈自西向东减少特征。对高温过程进行了等级划分,并给出等级及气候重现期评估指标,对于高温过程,可采用综合指数评估指标和各分项评估指标进行评估,便于在决策业务中应用。     

浙江省年平均气温百年序列的构建

长时间气温序列是气候变化研究的基础,早期气温观测台站的缺乏在某种程度上限制了区域性气温长序列的建立。将局部台站的气温观测值向代表全区水平的气温观测值转化,亦是一种有效利用早期少数气温站点构建区域性气温长序列的重要途径。基于浙江省气温观测台站资料的统计分析,提出了局部台站观测值全局修正（GAoSV）的气温长序列建立方式,并利用该方式构建了浙江省年平均气温百年序列。研究结果表明：省级区域内气温局部台站观测与全区台站观测,两者的气温年值变化具有高度的趋同相关性,所提出的GAoSV气温序列构建方式可在少数气温观测台站的情况下,有效保证全区气温序列的构建可信度,且随着观测台站数量增多,其构建可信度会进一步增大,该方式尤其适合早期气温观测台站稀缺（仅有1～2个）的省市级气温长序列的建立。以GAoSV方式建立的浙江省年平均气温百年序列显示,1905-2012年浙江省年平均气温总体在逐渐升高,增温速率约为0．11℃／10a,1980-2012年期间气温的上升趋势更为明显,增温速率约为0．51℃／10a。     

珠海市高温天气变化趋势及其与台风的关系

探讨采用1962—2018年间珠海市日最高气温数据,运用Mann—Kendall检验和小波分析方法,统计珠海市高温天气日数变化,并探讨高温天气的出现与台风位置和强度的关系。结果表明:(1)珠海市高温天气主要集中在7和8月;高温日数在1989年发生突变,高温日数增多,另外高温日数的周期也存在变短的趋势。(2)在珠海市出现的高温天气中,伴随台风的高温天数占43.1%,该比例在1990年之后显著减小。(3)伴随台风的高温天数在1990年之后呈现出增多的趋势,这主要是由于福建省和江西省热带低压至热带风暴级别和台湾海峡至台湾省一带台风级别的台风数量增多造成的。(4)当台风在福建省至台湾省一带活动时,珠海市出现高温天气概率较高。     

山东省霜冻天气分区客观预报方法

根据山东省霜冻气候概况,把全省分成６个预报区,每个区选取有代表性的测站,应用探空、地面观测资料和逐步回归方法,建立测站的日最低气温和日最低地温的短期预报方程;把ＨＬＡＦＳ数值预报资料代替高空资料代入预报方程,进行最低气温和地温的预报;根据霜冻与气温和地温的关系及分区预报霜冻的标准,判别预报区内有无霜冻。建立了山东省霜冻天气短期分区预报业务系统。     

“菲特”(1323)台风降水的极端性分析

基于1981—2013年间的热带气旋降水资料,使用百分比法研究了台风"菲特"所带来降水的极端特性,并进行了降水重现期特征分析。结果表明:台风"菲特"期间的日降水量、小时雨强、过程降水量超过"单站热带气旋极端降水阈值"和"中国热带气旋极端降水阈值"的站点几乎覆盖了整个上海以及浙江北部地区,并且日降水量和过程降水量达百年一遇标准的也占相当大的比例,甚至有的站点创历史极值,此次过程在这些地区是很罕见的。相比较而言,"菲特"影响期间,极端日降水和极端过程降水的分布范围以及极端性都大于小时雨强,极端过程降水较极端日降水分布范围小,但极端性更强。