降水气候特征的随机模拟试验

本文利用多状态一阶Markov链,根据随机模拟理伦建立一种用以产生单站逐日降水量模拟记录的随机模式。由该模拟模式可推求降水的各种长年气候统计特征,因而这种模拟模式可为缺少逐日资料的地区提供获取足够长年代资料的有效途径。利用该模式对我国上海、北京、广州、沈阳、荆州等5站不同月份逐日降水的试验给果表明,模拟记录与历史资料所统计的气候特征如累年平均月降水量及其方差、累年平均日降水量及其方差、累年平均各月雨日数、最大日降水量等气候统计参数十分吻合,且具有相当的稳定性和可靠性。由于试验站点分属不同气候区域,因而该模拟方法具有普适性。     

极值统计理论的进展及其在气候变化研究中的应用

着重论述极值统计分布在极端天气气候事件和重大工程设计中的重要意义,综述该领域国内外研究进展。例如,基于超门限峰值法（POT）的广义帕累托分布（GPD)和基于单元极大值法（BM）的广义极值分布（GEV）及其参数间的理论关系;采用极值分布模型与多状态一阶Markov链相结合构建降尺度模型模拟局地极端降水事件,推算一定重现期的极端降水量的分位数;探讨极值分布模型分位数估计误差问题,多维极值分布理论及其应用等问题。     

利用广义帕雷托分布拟合中国东部日极端降水的试验

引进广义帕雷托分布拟合我国东部地区78个测站夏季(5～9月)逐日极端降水量.结果表明,不同门限值条件下的逐日降水量所拟合的降水极值概率分布均符合广义帕雷托分布,与其它极值分布如广义极值(下称GEV)分布模式相比,以GPD模式为最优.根据现代气候条件,分别计算了50年一遇和100年一遇的极端降水量分位数并分析其空间分布特征,两者基本一致,总体上都呈现出由东南向西北方减小的趋势,且南北差异较大,南方的极端降水量值可能达到北方地区的两倍以上.此外,资料年份越长,拟合效果越好.     

四川盆地短历时强降水极值分布的研究

运用广义帕雷托分布(GPD)和广义极值分布(GEV),借助于L-矩的参数估计方法,对四川盆地12站的小时极端降水量进行拟合,并对两种模型的拟合效果进行比较。运用Hill图,结合统计量D*来确定GPD的最佳门限值是合适的,选出的样本是独立的。各站的小时极端降水概率分布均符合GPD和GEV,但GPD模型的拟合精度要优于GEV模型。利用两种模型推算出各站给定重现期的最大小时降水量,其中泸州50 a一遇和100 a一遇的降水极值分位数都超过了100 mm,除了遂宁站外,两种模型估计出的极值分位数的相对误差基本都在10%以下。通过分析,GPD推算的结果更加可靠。     

自组织映射神经网络(SOM)降尺度方法对江淮流域逐日降水量的模拟评估

利用1961~2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6~8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Significance Score)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%~60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。     

RSM模式对中国东部夏季降水模拟能力的检验

本文利用美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)区域谱模式RSM(Regional Spectral Model)对中国东部地区夏季降水进行了为期20 a(1984—2003年)、水平分辨率为30 km的高精度模拟,并对模拟所得降水的气候态、年际变率、逐日变化以及极端事件进行了检验,和对造成降水偏差的大气环流特征进行了分析。结果表明RSM模拟所得夏季降水的空间分布、时间变率,以及降水量值都与实况相近,也基本可以再现夏季降水的年际变率分布情况,但是模拟所得的雨带存在偏南且偏弱的特点。对于逐日降水特征,RSM模拟所得季节内逐日降水变化与实况的走势基本一致,再现了夏季降水主要集中于东部和南部的特点,模拟出了江淮地区6月日降水区随时间北抬的特点。对于极端事件,模拟和实测的夏季不同雨强的天数分布对比表明模拟与实况基本接近,但是模拟的降水日大值中心较实况偏北;极端降水指数的计算结果也表明RSM模拟的极端降水情况与实况基本一致。综上,RSM模式对中国东部地区降水有着较好的模拟能力,可以用于中国东部地区的夏季降水气候特征研究。     

未来极端降水对气候平均变暖敏感性的蒙特卡罗模拟试验

利用Weibull分布拟合逐日降水的原始分布模式,并基于统计降尺度和蒙特卡罗随机模拟方法,对中国东部区域各站逐日极端降水量在未来气候变暖条件下的响应特征进行统计数值试验.结果表明,在全球变暖背景下,区域平均温度的改变即可导致区域极端降水概率分布特征的变动.从两个典型代表区域的预估结果中可见,长江中下游南部平均降水量对平均温度升高有正响应,模拟得到的区域极端降水概率分布曲线有明显的向右平移,导致大量级的极端降水的再现期缩短即概率增大.山东及渤海湾区域平均降水量对平均温度升高有负响应,模拟得到的区域极端降水概率密度分布尺度参数变小更明显,即方差增大,表现为左右两侧概率密度增加,同样导致大量级的极端降水再现期缩短即概率增大.本文仅考察了气候均值改变条件下,未来区域气候极端值的概率预估的可行性方案.对于未来气候方差的变化并未作试验,但理论上已经证明,未来气候极端值的概率对于气候方差变化的敏感性可能更大.由于目前尚未整卵出考察方差变化的较为完整的实际观测资料,该问题还有待进一步深入研究.     

2003年夏季长江三角洲甚高分辨率区域气候模拟

利用区域气候模式WRF对2003年夏季长江三角洲极端区域气候进行高分辨率模拟,通过与站点观测降水、TRMM反演降水的对比分析表明,模式较合理地模拟出2003年夏季长江三角洲降水的主要特征,模拟的夏季各月平均降水量和强降水中心位置及降水强度都与实况较接近;模拟和观测的江淮流域、长江流域及浙江南部的区域平均逐日降水序列的相关系数较高;模拟出小雨、中雨和暴雨三类不同等级的降水概率特征,对暴雨概率分布的模拟结果最好;还模拟出长江三角洲梅雨期的多次中尺度强暴雨事件,模拟的暴雨发生时间和发生区域及雨带南移、北跳与实况都很接近,但降水量略有偏差。模式合理模拟出2003年夏季高温天气较多以及受多次强降水冷却效应引起长江以南、以北地区温差较大的区域气候特征,模拟的最低、最高气温的空间分布及极大值中心与观测都较接近,最低气温模拟结果更好;还非常好地模拟出了区域平均的逐日最高、最低气温的时间演变特征,比降水更接近观测,并具有更高的时间相关系数。      

2016年汛期中国降水极端特征及与1998年对比

本文利用国家气象信息中心提供的1961—2016年全国2341个气象观测站日和小时降水量资料,分析了2016年中国汛期降水的极端特征,并与1998年进行比较。主要结论如下：2016年汛期全国平均降水量为1961年以来历史同期最多,共有140站汛期降水量突破1961年以来历史同期极大值,有112站出现历史次极大值,比1998年分别偏多54和47站。1998年降水极值主要出现在东北和长江中上游地区,2016年主要出现在华东地区,而且范围更加集中。共出现6972站次暴雨,其中大暴雨1251站次,为1961年以来最多。44次大范围暴雨过程持续时间达90 d,总体呈现“中间强、前后弱”的特征。有417站出现日降水量极端事件,其中88站突破历史纪录,创1961年以来新高;最大小时降水量共有113站突破历史极值,比1998年偏多29站。从空间分布来看,日降水量极端事件2016年主要位于华东和华北地区,1998年集中在中部地区;破纪录小时降水2016年主要在西部地区,而1998年东部地区更为突出。     

近57 a 5—9月贵州极端强降水变化特征

基于贵州1961—2017年82个观测站5—9月逐日降水资料,将处于95%位置的降水量作为极端降水阈值,分析极端降水日数和极端降水量的时空分布特征及其与海拔高度的关系。结果表明:极端降水阈值在南部和东北部地区较高,大于45.0 mm;西部和西北部较低,在35.0 mm左右。多年平均极端降水日数和极端降水量呈西高东低的空间分布特点,极端降水日数在3.6~4.6 d之间,极端降水量多处在200~360 mm之间,极端降水量占5—9月降水总量的30%左右。极端降水站次和极端降水量在各旬分布上呈单峰型,最大值均出现在6月下旬。极端降水日数和极端降水量在中南部表现出不同程度的增加趋势,中部增加趋势最为明显。极端降水量对总降水量的贡献率呈增加趋势。极端降水日数和极端降水量随海拔高度的增加而增大,尤其是极端降水日数受海拔高度的影响明显。     

华北地区夏季降水模拟研究:区域气候模式性能评估

利用高分辨率区域气候模式Reg CM3对华北地区1991—2002年夏季气候进行了数值模拟,对照中国台站的实测资料,对模拟的华北地区夏季降水、温度进行了较为全面的比较,以检验模式的模拟性能。对平均场的模拟结果检验认为,该区域气候模式对华北地区夏季降水的空间分布模拟存在一定的误差,河套地区及黄河以南地区降水量接近实况,沿着太行山脉及东部沿海地区降水量明显偏多。模式对温度的模拟误差较小,较好地再现了气温的空间分布特征,但山西及以北地区模拟的温度略偏低。模式能够较好地模拟出华北地区夏季降水和气温的年际变化,成功再现了该区域降水和气温的异常变化。模式能够成功模拟出该区域降水和气温日变化特征,特别是对于逐年夏季的降水日变化过程的峰值和谷值均有成功表现,对于典型年份华北地区较强降水过程中降水发生的时间、落区、强度等也有再现能力,不足的是模拟的降水量比观测偏大。对于模式误差是否与地形或模式积云对流参数化方案等有关,需要进一步探讨。     

Experimental Simulations of Extreme Precipitation Based on the Multi-Status Markov Chain Model

A multi-status Markov chain model is proposed to produce daily rainfall, and based on which extreme rainfall is simulated with the generalized Pareto distribution (GPD). The simulated daily rainfall shows high precision at most stations, especially in pluvial regions of East China. The analysis reveals that the multistatus Markov chain model excels the bi-status Markov chain model in simulating climatic features of extreme rainfall. Results from the selected six stations demonstrate excellent simulations in the following aspects:standard deviation of monthly precipitation,daily maximum precipitation,the monthly mean rainfall days,standard deviation of daily precipitation and mean daily precipitation, which are proved to be consistent with the observations. A comparative study involving 78 stations in East China also reveals good consistency in monthly mean rainfall days and mean daily maximum rainfall, except mean daily rainfall. Simulation results at the above 6 stations have shown satisfactory fitting capability of the extreme precipitation GPD method. Good analogy is also found between simulation and observation in threshold and return values. As the errors of the threshold decrease, so do the di?erences between the return and real values. All the above demonstrates the applicability of the Markov chain model to extreme rainfall simulations.     

吉林省单站暴雨特征分析及评估方法

利用吉林省50站1951-2007年逐日降水资料,对暴雨的时空分布规律和气候变化特征进行了分析,对单站暴雨采用等级、序位、异常气候重现期等方法进行了评估.结果表明:吉林省暴雨一般集中出现在7月上旬到8月下旬,且有一半以上的县市暴雨的气候倾向率呈上升的趋势,1980s中期以来,吉林省中东部地区暴雨出现次数处于偏多阶段.对吉林省单站暴雨采用等级、序位、异常气候重现期等方法进行了评估,对2005-2007年吉林省出现的大暴雨进行了试评估.     

Impact of refined land surface properties on the simulation of a heavy convective rainfall process in the Pearl River Delta region,China

The location and occurrence time of convective rainfalls have attracted great public concern as they can lead to terrible disasters. However, the simulation results of convective rainfalls in the Pearl River Delta region often show significant discrepancies from the observations. One of the major causes lies in the inaccurate geographic distribution of land surface properties used in the model simulation of the heavy precipitation. In this study, we replaced the default soil and vegetation datasets of Weather Research and Forecasting (WRF) model with two refined datasets, i.e. the GlobCover 2009 (GLC2009) land cover map and the Harmonized World Soil Database (HWSD) soil texture, to investigate the impact of vegetation and soil on the rainfall patterns. The result showed that the simulation patterns of convective rainfalls obtained from the coupled refined datasets are more consistent with the observations than those obtained from the default ones. By using the coupled refined land surface datasets, the overlap ratio of high precipitation districts reached 36.3% with a variance of 28.5 km from the observed maximum rainfall position, while those of the default United States Geological Survey (USGS) dataset and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dataset are 17.0%/32.8 km and 24.9%/49.0 km, respectively. The simulated total rainfall amount and occurrence time using the coupled refined datasets are the closest to the observed peak values. In addition, the HWSD soil data has improved the accuracy of the simulated precipitation amount, and the GLC2009 land cover data also did better in catching the early peak time.     

太行山地形对华北暴雨影响的数值模拟试验

利用高分辨率区域气候模式RegCM3对华北地区1996年夏季降水进行了数值模拟,对照中国台站的实测资料,对模拟的夏季降水量日变化特征进行了比较,在此基础上,设计了太行山地形敏感性试验,模拟了太行山脉地形高度变化对1996年夏季发生在华北地区的3次典型暴雨过程的影响.研究结果认为,RegCM3模式能够较好地模拟1996年夏季华北地区雨带位置及主要降水过程,对3次典型暴雨过程中暴雨中心的落区及位置移动均有较好的表现,不足的是模拟的降水量偏大.地形敏感性试验结果发现,太行山地形对华北暴雨天气过程有着重要影响,但是对于不同型态的暴雨过程,地形的影响有不同表现.对于太行山区型暴雨,太行山地形的阻挡和抬升作用导致迎风坡和背风坡降水增加,而去掉地形后太行山两侧降水明显减少;对于回流型暴雨,降水系统从东北地区南部向西南方向移动,低层气流主要为偏东型气流,地形的存在对于降水系统的西移速度及降水落区均有重要影响,去掉地形后太行山东侧降水明显减少;对于东移型暴雨,降水从太行山南麓向东北方向移动,太行山脉对于环流形势的影响并不明显,因而仅影响降水强度,对降水位置影响不大.     

2012年汛期内蒙古大范围降水偏多成因分析

利用内蒙古113测站1961—2012年6—8月降水资料、1961—2012年NCEP/NCAP再分析资料数据集、国家气候中心太平洋海温资料,采用统计诊断、相关分析等方法,对2012年汛期(6—8月)内蒙古降水特点及影响因子进行分析,探讨2012年汛期(6—8月)内蒙古大范围降水偏多的可能影响因素。通过对近50a汛期降水年际变化特征及海温、印度夏季风活动、中纬度阻塞高压的影响进行分析,结果表明:2012年汛期(6—8月)内蒙古大范围降水偏多,主要表现为降水过程频繁、覆盖范围广、强降水过程多,多站突破历史纪录;主要原因为内蒙古汛期降水在减少的年代际背景下,年际变化规律明显,2012年汛期出现多雨的概率较大;2012年汛期北半球500hPa高度场主要特征相似内蒙古典型多雨年的环流形势;La Nina事件在2012年3—5月结束,有利于汛期降水偏多;印度夏季风异常偏强、乌拉尔山高脊和鄂霍次克海高压偏强、贝加尔湖地区受低槽控制均是影响2012年内蒙古汛期大范围降水偏多的重要因素。     

Selection of regional historical rainfall time series as input to urban drainage simulations at ungauged locations

It has become established practice during the past 20 years to use high-resolution historical rainfall time series as input to hydrological model packages for detailed simulation of urban drainage systems. However, sufficiently long rain series are rarely available from the exact catchment in question and simulations are hence often based on available rain series from other locations. Extreme rainfall properties of importance to the performance of urban storm drainage systems vary significantly even in regions with only minor physiographic differences. Part of this variation can be explained by regional variations of the mean annual rainfall and the remaining statistical residue can be interpreted as statistical uncertainty.In Denmark, more than 75 high-resolution rain gauges are installed across a total area of 43,000 m. About 40 gauges had sufficiently long records to be included in a comprehensive national investigation where newly developed statistical regionalisation procedures were used to model the regional variation of extreme rainfalls. On this basis, a spreadsheet model was made available for estimation of extreme design rainfalls and the associated uncertainty at any location in the country. Statistics were furthermore computed to classify historical rainfall time series according to the developed regional model, and this makes it possible to assess the uncertainty related with using different historical rain series for simulations at ungauged locations.This research indicates that use of historical point rainfall data at ungauged locations introduces a significant uncertainty that is largely overlooked in today's practice. The engineering recommendation is to select historical rain series based on an evaluation of the local physiographic characteristics (e.g., the mean annual rainfall) and a (pre-defined) desired safety level of the simulations.     

江苏不同强度降雨对能见度影响分析

利用江苏70个基本站多年逐时雨量、相对湿度、风向、风速以及同时段内最低能见度等观测资料,分析不同强度降雨对能见度的影响,并对比分析两种不同强度降雨造成的低能见度事件统计特征。结果表明:降雨是除雾以外,江苏低能见度的主要影响天气(14. 7%),其中稳定性弱降雨和短时强降雨影响最大。与低能见度雾事件不同,降雨造成的低能见度事件全天各时段均可能出现,发生时可伴随较强的风速(2 m/s),短强低能见度多见风速4 m/s(26. 6%)。江苏冬春两季为雨雾高发季,主要受降雨持续时间影响,对应的低能见度区间为500~1 000 m,有明显日变化。短强低能见度主要受雨强影响,多发生于6—9月,对应的低能见度区间为小于200 m,无明显日变化。两种降雨产生的低能见度事件有明显的空间分布差异,且雨雾低能见度发生时偏北风占主导,短强低能见度发生时则偏东风占主导。     

1614号超强台风“莫兰蒂”在浙江沿海降水预报偏小的原因

通过对1614号超强台风“莫兰蒂”在浙江沿海降水预报偏小的原因进行回顾,同时基于美国NOAA HYSPLIT4模式,对“莫兰蒂”水汽来源进行轨迹聚类,针对不同路径来源的水汽在“莫兰蒂”浙江沿海降水中的贡献差异进行定量分析,结果表明:数值模式对“莫兰蒂”路径预报偏西、降水预报偏小,直接影响了主观预报服务中降水强度和落区的判断,而数值产品对中纬度环流作用和浙江沿海台风倒槽的预报出现偏差,同时对1616号台风“马勒卡”路径预报偏东,导致主观预报忽略了“莫兰蒂”与其他天气系统的相互作用,影响了对降水动力和水汽因子的判断,也是降水预报偏小的原因之一。“莫兰蒂”水汽输送有3支气流,分别来自东北、东南和偏南洋(海)面,后2支气流为主要水汽来源,浙北沿海以东南向水汽输送最重要,对水汽和降水贡献高达70%以上,表现出1616号台风“马勒卡”对“莫兰蒂”在浙北沿海降水的重要作用,而浙南沿海台风本体的偏南气流与“马勒卡”的东南气流的水汽输送作用相当。可见台风降水预报中,需要密切关注台风环流与其它天气系统以及双台风间的相互作用。