濮阳市汛期特旱、特涝异常年趋势预测方法

通过计算旱涝指数，科学、客观地定出大早大涝年。通过对太阳活动、ENS0现象、大气环流与濮阳汛期早涝的相关分析，筛选出相关因子，建立了汛期特旱、特涝异常年及排除特旱、特涝年后的一般降水趋势3重预报方程。方程对特旱年的预报概括率100％，对特涝年的概括率86％，一般降水趋势预报准确率88％。     

濮阳市汛期特旱、特涝异常年趋势预测方法

通过计算旱涝指数,科学、客观地定出大旱大涝年.通过对太阳活动、ENSO现象、大气环流与濮阳汛期旱涝的相关分析,筛选出相关因子,建立了汛期特旱、特涝异常年及排除特旱、特涝年后的一般降水趋势3重预报方程.方程对特旱年的预报概括率100%,对特涝年的概括率86%,一般降水趋势预报准确率88%.     

西安地区汛期降水的气候特征分析

西安地区汛期（5～10月）降水总量约占全年降水量的77％～80％。前汛期（5～6月）降水量约占汛期降水总量的25％～27％，主汛期（7～8月）降水量约占汛期降水量的34％～43％，秋汛期（9～10月）占汛期降水总量31％，～38％。由于汛期降水强度变化显著，旱洪灾害出现的几率较高，本文通过对汛期降水气候特征的分析，揭示出对预报业务有应用价值的规律，为建立汛期降水概率预报方程提供背景依据。1汛期降水的年际变化1．1资料及气候标准本文应用西安地区1966～1995年（高陵为1970～1995年）历年5～10月降水量资料，采用距千百分率（凸R）作为…     

中国区域月气候预测方法和预测能力评估

利用我国台站降水和温度观测资料,评估了BCC_AGCM1.0月动力延伸预报的回算和预测、国家气候中心月气候预测业务统计方法、持续性预报以及业务发布预报对中国区域月气候要素的预测能力。结果表明,业务发布月平均温度和降水预测的技巧平均低于动力方法和统计方法的预测结果。温度的持续性预报和最优气候值统计方法预报技巧高于其它统计预报方法,考虑了综合相似特征的统计方法对降水预测有相对的优势。动力延伸预报的三种超前预报时间的预测结果总体高于统计方法,在月气候预测能力上具有明显优势。月尺度预测动力和统计方法评估的年际变化特征表明月降水和温度的可预报性一般在El Nio状态下较高,而在La Nia发生时偏低。     

贵州夏季降水异常的区域特征

利用贵州省19个测站1951～2000年夏季逐月降水资料,计算了降水量的月平均（区域平均）标准化距平。并进行模糊聚类分析、经验正交函数分解（EOF）和小波分析,研究了贵州夏季降水异常的区域特征。结果表明,贵州夏季降水在近50 a中存在5个明显的气候段：20世纪50年代前期为多雨期;50年代中期到60年代前期为少雨期;60年代中后期为多雨期;70～80年代为少雨期;90年代以后进入多雨期;降水呈增多的趋势。全省一致性是贵州夏季降水的最主要特征,同时还存在区域差异。贵州夏季降水异常有5种空间分布型,即：全省旱（涝）型、东旱（涝）西涝（旱）型、南旱（涝）北涝（旱）型、中东旱（涝）西南涝（旱）型和西南旱（涝）其余涝（旱）型。各型降水具有多时间尺度振荡的特点,存在10～12 a、4～5 a、2～3 a的周期。     

用奇异谱分析作汛期降水的中期气候预测

用奇异谱分析方法对哈尔滨汛期降水进行中期气候预测。其结果表明，此方法对汛期降水趋势有较好的预测能力，并且预报效果比较稳定，经5次试报的平均准确率达76％，说明奇异谱分析模式是一种有效的中期气候预测手段，其趋势预测结果可信度高。     

珠江流域4～9月降水空间分布特征和类型

采用珠江流域1954～2003年51站的月降水资料,利用主分量分析方法,研究珠江流域4～9月降水的空间分布特征。分析结果表明：珠江流域4～9月平均降水量在600～1900mm之间,最大中心在广东阳江附近,自东南向西北逐渐减小;其标准差分布基本上是从东向西减小,最大变率中心仍然在广东阳江附近。珠江流域4～9月降水存在5种主要分布型态：全区涝（旱）型、南涝（旱）北旱（涝）型、东涝（旱）西旱（涝）型、东西涝（旱）中部旱（涝）型、南和北旱（涝）中部涝（旱）。珠江流域出现全区性涝（旱）和南旱（涝）北涝（旱）的分布型态较多,占总年数的64％。珠江流域夏半年降水场在1983～1992年呈较显著的全区偏旱分布;在1967～1971年前后东涝西旱的分布较显著;在1979年前后中部涝东西旱分布较明显。在1985～1986年前后有南北部涝中部旱分布特征。南涝北旱和南旱北涝分布交错出现,没有明显的集中分布期。     

短期气候预测评估方法和业务初估

根据短期气候预测业务目前的基本现状,提出了短期气候业务预测效果评估的几种参数。使用这些参数对国家气候中心气候预测室近20多年来全国范围月、季、年几种主要预测业务的降水距平百分率和平均气温距平的预测效果进行了初步评估。结果表明,月尺度预报中,温度预报好于降水预报;年度降水预报以对春季预报为最好;汛期降水预报水平有明显提高。     

长江三角洲汛期预报模式的研究及其初步应用

在短期自忆气候模式的基础上 ,着重考虑了区域性降水特点 ,组合均生函数时序模型 ,构造了区域降水预报模式。以降水预报为实例 ,计算表明 ,它能滚动制作月、季、年降水预报 ,尤其对汛期 (6～ 8月 )降水预报 ,具有相当好的预报能力。     

陕西省汛期降水气候异常成因分析及预测

采用1959-2002年陕西省36个代表站汛期(6-9月)降水资料,制作汛期降水空间分布场及变差系数分布场,明确了陕西汛期降水的基本气候特征.通过分析影响陕西汛期典型旱、涝年的主要成因,建立汛期降水预测物理概念模型,为汛期降水旱涝异常预测提供气候背景.用逐步回归统计预测方法,经过物理因子普查,找出与汛期降水相关性好的强信号,建立了10地(市)汛期降水预测模型.     

1959—2012年我国极端降水台风的气候特征分析

利用上海台风研究所整编的1959—2012年台风最佳路径和台风日降水资料,采用百分位法确定单站台风极端降水阈值,针对单个台风影响过程中所造成极端降水的影响范围、降水日数和降水强度异常等指数进行逐个评估,建立了极端降水台风综合指数,依据该指数确定了影响我国的57个极端降水台风,并统计分析了这些台风个数及强度的月际分布特征和路径特点。结果表明：台风极端降水阈值在我国呈由东南沿海向西北内陆减小的分布特征。极端降水台风影响我国的路径大致分为两类,一类穿过台湾或经过台湾北部洋面在我国东南沿海登陆,另一类则于华南沿海登陆或在其近海活动。极端降水台风在20世纪60—70年代及2000年以后相对频发,70年代平均综合指数最高。极端降水台风均出现在5—10月,7—8月频次最多。57个台风中达到台风和强台风级别的最多。     

浙江省短时强降水的时空分布特征

利用2010～2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1）2010 ～2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2）短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5～6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8～10月则主要在沿海地区多发。3）总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00（北京时间,下同）,且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发（26.0%）（主要由台风降水造成）,其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。     

登陆我国台风与华北夏季降水的相关

利用1957-2002年华北104站月降水量、登陆我国台风频数、海平面气压场、850hPa流场、500hPa高度场资料，分析了华北地区夏季降水与登陆我国台风的关系。结果表明：华北中部和东部夏季降水量与登陆我国台风频数存在着显著的正相关，中心在华北中部的河北饶阳和保定一带。在登陆台风特多年，华北中、东部夏季降水增加（偏涝），南部降水减少（偏旱）；登陆台风特少年则相反。逐月分析发现．8月登陆我国台风频数与华北地区同期降水量相关最好，而且显著的正相关仍然位于华北中部和东部。多（少）登陆台风活动年无论是海平面气压距平场、850hPa流场距平、500hPa高度距平场还是冷空气异常，其特征均与华北中、东部夏季降水偏多（少）年相似。     

商丘暴雨日及分布特征研究

对商丘国家观象台1954-2005年月报表中挑取的符合暴雨日条件的142个样本分析,结果表明:商丘暴雨日具有明显的季节性,频发于7、8月份;暴雨日年平均2.73个;日暴雨量最大(193.3 mm)不超过200 mm;最长连续暴雨日数不超过2日;连续暴雨日降水量累计(223.9 mm)不超过250 mm;1 h最大降水量不超过70 mm。暴雨日的年代际变化特征明显,20世纪80年代后暴雨日出现较晚,60-90年代的暴雨日数递减,90年代后有增加趋势;大暴雨日数自60年代起有逐步增加趋势。暴雨日对月、年降水量有显著贡献,4-9月暴雨日对月降水量的贡献很大,且从4月到7月暴雨日的贡献呈递增趋势。一年内暴雨日出现5次时,当年的年雨量为偏多年份。     

基于信息扩散方法的中国台风灾害年月尺度风险评估

利用1985—2014年中国台风灾情和社会经济资料,对中国年和月尺度的台风直接经济损失的时空变化规律进行分析,并采用信息扩散方法开展损失风险评估,为提高台风灾害风险管理能力提供参考。结果表明:全国年及7—9月各月的直接经济损失均呈增加趋势。直接经济损失的月际变化特征明显,8月致灾台风个数多、损失最严重;与1985—1994年相比,后两个10年年内变化幅度大,且9一10月损失大于6—7月。随着直接经济损失水平的增加,发生中、高风险的地区逐渐减少,年直接经济损失≥50亿、≥100亿元水平下,浙江风险概率为全国最高。在10年、20年、30年一遇三个风险水平下,浙江、广东、福建、广西年直接经济损失一直维持特重灾等级;20年、30年一遇风险水平下,北方地区的山东与辽宁年和8月、河北年台风直接经济损失也达特重等级,防台应对不容忽视。     

台风活动及其与中国西部降水特征分析

应用1949—2016年台风资料和中国地面逐日降水资料,针对中国内陆西部地区,通过对较长样本资料的统计分析,研究台风活动及其在台风登陆背景下,中国西部年、夏半年和盛夏平均降水特征。研究得到:①67年间登陆中国大陆的台风年平均9.09个,6—10月是台风活跃期,登陆台风最早在4月,最晚在12月,8月登陆台风频率最高。②台风活动对宁夏全省、陕西大部、四川盆地、甘肃中东部和青海大部降水影响明显,台风活动多寡与该地区降水多寡总体成正相关。新疆和西藏降水受台风影响极小,贵州、重庆降水与台风活动呈相反情况,台风活动对云南降水影响不明显。③台风活动与中国西部部分地区降水呈正相关特征,其年均降水最明显,其次是6—10月平均降水。此项研究首次聚焦在远距离台风与中国西部降水特征上,将有助于系统全面地认识台风活动特征、登陆台风与中国西部降水的关系以及中国西部降水机理。     

吉林省盛夏降水季内变化特征及大气环流分析

利用1961—2017年吉林省46个地面气象观测站点降水月数据及NCEP/NCAR全球月平均位势高度场、风场再分析资料,采用EOF、SEOF、滑动相关、回归分析及合成分析等方法研究了近57 a吉林省盛夏7月、8月降水的基本特征,季内差异及其大气环流异常特征。结果表明：吉林省盛夏7月、8月降水在空间上以全区一致型为主,整个吉林省均表现为正（负）异常;吉林省7月、8月降水在1986—2004年基本呈现反位相变化,即7月多（少）,8月少（多）;2005—2017年两个月份呈现同位相变化,即7月少（多）,8月少（多）;反位相年中7月降水与北美东西遥相关（NAEW）及东亚太平洋相关（EAP）有关,8月降水与欧亚遥相关（EU）有关,同位相年中7月、8月降水与副热带高压强度和位置异常有关;吉林省盛夏降水同西太平洋副热带高压有着密切关系,反位相年高、低值年副热带高压的东西位置差异显著,同位相年期间副热带高压异常西伸北进、面积增大。     

西藏夏季降水的季节内变化特征及其影响系统

利用西藏地区1980-2013年夏季降水量资料、NCEP再分析资料等,分析了西藏地区夏季降水主模态季节内变化特征,尤其是盛夏7和8月降水异常对应的大尺度环流特征和影响系统。结果表明:西藏夏季降水存在明显的季节内变化,6和7月降水主模态的时间系数变化具有较好的持续性,而7和8月降水主模态的时间系数的相关关系明显减弱。西藏地区7和8月降水偏多年,西藏地区上游低层纬向风场均呈西风异常,但是水汽来源有差异;同时欧亚中高纬地区对流层中高层环流存在显著差异。西藏7月降水与南亚高压强度存在显著负相关关系,南亚高压偏强/弱时,降水偏少/多。西藏8月降水与南亚高压的位置关系更密切,南亚高压偏南/北,降水偏多/少。     

Detection of trends in precipitation extremes in Zhejiang, east China

Extreme weather exerts a huge impact on human beings and it is of vital importance to study the regular pattern of meteorological and hydrological factors. In this paper, a selection of seven extreme indices is used to analyze the trend of precipitation extremes of 18 meteorological stations located in Zhejiang Province, east China using the Mann–Kendall test. Then the precipitation trends in the plum season (from May to July) and typhoon season (from August to October) are studied separately. The results show that the precipitation trend varies from east to west. There is a positive trend in the east and a negative one in the west. The largest part of Zhejiang Province shows a positive trend in heavy precipitation and the most significant upward trend is detected in Dinghai with 3.4?mm/year for precipitation on very wet days. Although the upward trend of extreme precipitation is not prevailing, the range of increase in specific areas is apparent, like Dinghai with 1.3?mm/year. Precipitation intensity exhibits an upward trend in most areas and a typical upward trend can be found in Dachendao, Tianmushan, and Yuhuan with 0.04, 0.02, and 0.05?mm/year respectively. Precipitation intensity in both plum and typhoon seasons has increased too, especially for the coastal stations.     

四川地区7月和8月降水异常空间型及其环流特征

基于1979—2013年四川156站逐月降水资料和ERA-interim逐月再分析资料,分析了四川7月和8月降水异常主要空间分布型及其大尺度环流特征。(1) 7月和8月降水异常均主要表现为全区一致型,其次是中部与东西部振荡型,但7月与8月同一模态的变化没有持续性;(2) 7月和8月四川降水异常呈全区一致型的环流配置差异明显,关键环流因子主要包括副高、欧亚中高纬环流和南亚高压;(3)控制7月和8月降水异常全区一致型的关键环流因子强度和位置存在显著差异,其中副高的表现最突出。全区多雨型:7月副高西部明显偏强、西界明显偏西,脊线偏北,四川位于副高西北边缘附近。8月副高西南部明显偏强,脊线明显偏南,西界偏西,586线经过四川南部29 °N附近。全区少雨型:7月副高西南部明显偏弱,西北部偏强,西界明显偏东,脊线偏北,四川位于副高西侧。8月副高西北部明显偏强,脊线明显偏北,西界偏西,整个四川都在586线控制范围内。