山西不同历时强降水的统计特征及趋势变化

利用山西省109站1981-2018年的短历时强降水资料,采用趋势系数、归一化、中尺度天气分析等方法,对1 h、3 h、6 h、12 h短历时强降水的极值、频次、日、月以及年代际等趋势变化和主要影响系统进行统计分析。结果表明:(1)极值空间分布具有山区大于盆地、南部大于北部,时效越短,极值分布的局地性越强等特点。(2)12 h内不同历时强降水出现频次具有"南高北低、山区高于盆地、东部山区高于西部山区、东南明显集中"的空间分布特点。(3)不同历时强降水集中出现在每年的7-8月,其中,1 h≥20 mm的短历时强降水出现频次最高。(4)1 h雨量≥20 mm、3 h雨量≥30 mm以及12 h雨量≥50mm强降水发生频次日内分布均为单峰型,6 h雨量≥50 mm强降水发生频次日内分布为双峰型。(5)1 h、3 h和6 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省东南部的增长速率最大;12 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省的东部和西部山区最大。(6)6 h和12 h与1 h和3 h短历时强降水的主要影响系统有明显差异,61%的6 h和12 h短历时强降水个例为系统性降水与多个中尺度强降水的组合造成。     

2007—2019年山东省短时强降水时空分布特征

选用山东 123 个国家级地面气象观测站 2007—2019 年地面逐小时降水资料,分析短时强降水分布特征,主要结论如下：1）其间共有 695 个短时强降水日、3 337 个短时强降水时次和 6 257 个短时强降水样本,基于排序法确定山东省极端短时强降水间值为 71.2 mm ? h-1,鲁东南地区间值最高,鲁中地区间值最低。2）各站年均发生 3.9 次短时强降水天气,鲁东南地区短时强降水和极端短时强降水发生频次最多,半岛地区短时强降水发生最少,鲁西南地区极端短时强降水发生最少。3）短时强降水集中出现在 6 月中旬至 8 月下旬,又以 8 月上旬最多。4）日变化显著,呈现典型 “双峰” 特征,主要集中在午后至傍晚,其次是后半夜;6 月中旬至 8 月下旬傍晚和后半夜发生短时强降水的可能性大,需重点关注。     

甘肃省暖季小时降水变化特征

利用2013-2019年暖季（4-9月）小时降水资料，分析了甘肃省强降水极值及频率的时空分布特征。结果表明：（1）甘肃省小时强降水频次呈现东高西低分布，在陇南地区东南部及陇东地区北部有2个高中心，达到29次。（2）小时强降水极值在陇中地区及以南地区高，向西北递减，陇南地区降水极值最高，超过40 mm/h。（3）小时强降水频次主要出现在7-8月，同期的雨强也最大；小时强降水频次和小时雨强均在17-24时最强，峰值为21时。（4）不同区域的降水日内变化存在明显差异，河西地区小时降水频次的峰值出现在18时，陇中和陇南地区均出现在21时，陇东地区和甘南高原分别出现在22时和19时。     

2010-2019年浙江暖季短时强降水特征分析

利用2010-2019年浙江省暖季(5-9月)1426个国家站和区域站小时雨量数据和NCEP 1° X 1°逐日4次再分析资料,分析了浙江省暖季短时强降水、极端短时强降水时空分布特征及区域性短时强降水事件,结果表明:①近10年暖季短时强降水频次呈增多趋势,降水强度变化平稳;8月(上旬)降水频次最多,9月(中旬)强度最强...     

基于卫星融合降水资料的河北省暖季短时强降水分析

利用国家气象中心1998—2018年6—9月0.1°×0.1°分辨率的逐小时卫星融合降水资料,分析河北省暖季短时强降水(1 h降水量≥20 mm)的空间分布、日变化特征及成因,结果表明:短时强降水过程的平均小时降水量、降水频次、降水强度、峰值降水量自东南向西北递减,其中东部沿海降水量最大,太行山和燕山的迎风坡附近存在降...     

新疆北部暖季短时强降水的时空分布特征

基于2013—2019年暖季新疆北部518个自动站逐时降水资料,运用常规统计、归一化及其偏离程度、降水集中度(PCD)和集中期(PCP)等方法,研究该区短时强降水(Flash Heavy Rain,FHR)时空分布和统计特征。结果表明:(1)近7 a新疆北部FHR发生频次年变化大,2016年最多,2014年最少,前者是后者的3.9倍。(2)FHR集中发生在6—7月,6月下旬为峰值,且日变化呈明显的单峰型,峰值主要在17:00—19:00。(3)FHR发生频次集中在山脉的迎风坡和喇叭口地形附近。(4)FHR PCD呈现由南向北、由西向东逐渐集中,阿勒泰地区最集中;PCP自伊犁河谷至天山北坡,从克拉玛依向西、向北逐渐推迟,阿勒泰地区最晚。(5)PCD伊犁河谷、天山北坡年变化呈增大的趋势,其它区域呈减小的趋势。PCP阿勒泰地区、博州、天山北坡年变化呈增大趋势,其它区域呈减小的趋势。     

2007—2015年江西省短历时强降水时空分布特征分析

选取2007—2015年江西省1 895个地面气象站的降水观测资料,分别统计分析了20 mm≤1 h降水量＜30 mm、30 mm≤1 h降水量＜50 mm、1 h降水量≥50 mm、3 h降水量≥50 mm、6 h降水量≥50 mm短历时强降水的年际变化、季节变化、日变化和空间分布特征。结果表明： 1）从年际变化来看,1 h降水量≥20 mm短历时强降水的日数呈现增多的趋势。2）从季节变化来看,短历时强降水天气主要出现在4—9月,其中6月短历时强降水日数最多,1、2、12月最少;5—8月有超过80％的站点出现短历时强降水天气。3）从日变化来看,短历时强降水易发生在傍晚至上半夜时段,主峰值区出现在17—21时,次峰值出现在08—09时;4）从空间分布来看,不同降水强度的短历时强降水的发生日数均呈“西少东多”的空间分布特征,其中九江地区的降水日数偏少,抚州、鹰潭地区偏多。     

GRAPES_GZ 3 km模式对2019年海南岛暖季非台风降水预报的时空检验

利用基于目标诊断的空间检验方法(MODE)和时空检验方法(MTD)评估了华南3 km高分辨率区域数值模式(GRAPES_GZ3 km)对2019年海南岛暖季非台降水预报性能, 结果显示: (1)模式24 h累积降水预报的空间分布范围偏大、降水强度偏强; (2)模式逐小时降水预报的平均质心总体偏西和偏北, 降水出现时间总体偏早1~3 h, 结束时间总体偏晚2~4 h, 降水持续时间偏长; 预报的降水目标数量偏多, 与实况一致均存在着主峰和次峰形态的昼夜分布特征, 但预报的昼间主峰出现时间比实况偏早2 h; 预报的短时强降水出现频次总体偏多。相对于传统的预报和观测点对点检验评估方法, MODE和MTD方法具有捕捉模式预报偏差特征的优势。      

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。     

2015—2019年甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布及天气形势特征

选取了甘肃平凉地区2015-2019年6-8月发生的27次短时强降水事件。利用自动站逐小时降水资料和高空探测资料,按照短时强降水阈值分类统计法和常规天气分析方法对甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布、影响天气系统及大气环境背景进行了统计分析。结果表明：6月短时强降水频次少,强降水高发区为六盘山山区;7月频次明显增多,活跃地区为静宁、崇信、泾川一带;8月频次及强度达到峰值,密集区为平凉北部的崆峒山区、崇信南部河谷地带。6月短时强降水日变化呈现单峰型特征,以午后居多,1 h降水量在20-30 mm段发生频次最高,占6月频次的80%以上;7月和8月日变化呈多峰型结构,夜间短时强降水频次增多,1 h降水量大于30 mm的频次显著增加,约占7月和8月总频次的40%。分析总结了平凉地区短时强降水天气类型,即高空低槽类、副热带高压类、西北气流类。另外,对表征动力、水汽、不稳定条件的环境参数统计分析,结果显示K指数、CAPE、T₈₅₀-T₅₀₀、Q₈₅₀、θ_se-850等物理量平均特征值对平凉地区强降水预报有较好的指示意义。     

黑龙江省非典型环境条件强迫下短时强对流天气特征研究

本文利用常规气象观测资料、区域自动站加密观测资料、FY-2卫星云图、新一代天气雷达及NECP的1°×1°再分析资料对黑龙江省的2006-2014年冰雹和2008-2014年的强降水在非典型环境条件下表现出的局地要素特征以及卫星和雷达特征进行分析。分析结果显示：较大的对流有效位能、低层强暖空气为对流发生提供了热力不稳定;700hPa湿区配合冰雹500hPa干区和强降水低层弱水汽辐合使得对流具备了有利的水汽垂直分布条件;最终在地面局地辐合的触发下产生了对流;冰雹有较高的0℃层高度和较低的气压;冰雹和强降水有利的海拔高度分别在200-500m和100-200m。卫星云图和雷达上的表现往往比较孤立,移动较快,产生的时间和位置与两个小云块或小云块与大云团合并的时间及位置一致,低层水汽辐合明显时可能会伴有大的云团。雷达回波上冰雹云但很难探测到钩状回波等特征回波,强降水多为原地生消火或列车效应产生。     

科尔沁边界层风廓线雷达探测性能评估

利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。     

基于RegCM3和DLBRM的耦合系统CRCHMS的构建及其在黑河上游的应用

以高寒山区—黑河流域上游为研究区，确定区域气候模式RegCM3的模拟方案，率定分布式水文模型（DLBRM），并开发了RegCM3和DLBRM模型接口，从而构建了区域气候水文耦合模拟系统CRCHMS。结果表明，以RegCM3作为气象驱动数据的CRCHMS系统模拟性能优于以观测站点作为气象驱动数据的DLBRM模型，对莺落峡径流量的模拟值与实测值的相关系数在校准期和验证期分别为0.47和0.62，均方根误差分别为0.045和0.044 cm/d，相对误差分别为-0.4%和6%，纳什系数在率定期和验证期分别为0.22和0.36。     

中亚低涡背景下南疆西部两次强冰雹环境场对比分析

利用常规资料、14:00加密探空、NCEP1°×1°再分析资料,对比分析2013年6月18日和2014年6月23日南疆西部两次强冰雹环境场及物理机制,表明两次冰雹环境场有相同之处:在环流经向度较大的中亚低涡背景下,前期有明显降水,傍晚前后由中亚低涡后部西北气流下产生,高空干冷平流、低层暖湿环境、较大的垂直温度递减率及低层辐合线或切变线为冰雹天气提供了强不稳定层结和动力触发条件,为冷平流强迫类型。但两次冰雹中亚低涡位置、强度、物理机制变化等有所不同:"6·18"中亚低涡压至南疆西部,低涡强,西北风大,而"6·23"中亚低涡在巴尔喀什湖附近,位置偏北,低涡较弱,西北风较小;"6·18"偏西北气流、风(垂直)切变、强回波伸展高度、层结不稳定、水汽及动力等变化均较"6·23"明显偏强;"6·18"的0℃层和-20℃层的高度均比"6·23"的低300~400 m;"6·18"低层南疆盆地偏东风日变化明显,即傍晚到夜间增强,山前东西风辐合促使上升运动发展,并有明显的中尺度垂直环流圈,而"6·23"低层为西北风风速辐合及与偏东风的切变。     

2006年夏季川渝高温干旱分析

2006年夏季,我国重庆、四川等地持续高温少雨,遭遇特大伏旱,影响严重。初步分析表明,2006年盛夏川渝的异常高温事件可能是受全球变暖和天气扰动共同作用的结果,但以天气扰动的影响为主。大气环流异常,北方南下冷空气活动偏弱,西北太平洋副高脊线偏北以及冬季青藏高原积雪偏少是导致该地区2006年严重高温干旱的直接原因。     

ENSO背景下基于柯本分类法的我国气候分类

采用传统柯本气候分类法,对1966—2016年的22个厄尔尼诺和拉尼娜年中国气候进行合成分析,并与50年平均的气候分类结果对比。结果表明：ENSO年从整体上对气候带分布的影响不大,我国仍主要由4个气候分区主导;厄尔尼诺和拉尼娜发生年和次年对气候型和气候副型的影响都较为显著,尤其是我国南方地区、西北干旱区及东北地区;厄尔尼诺和拉尼娜发生年我国存在5个厄尔尼诺/拉尼娜敏感区,即藏南地区、陕西中部、四川中部、辽东半岛和内蒙古东部,这些敏感区的冬季出现明显偏干化趋势;拉尼娜发生年,我国还存在两个拉尼娜敏感区,即长江中下游地区和华南地区,这些地区冬季出现明显偏干化趋势;除此外,厄尔尼诺和拉尼娜发生次年,我国存在4个厄尔尼诺/拉尼娜敏感区,即四川中部、陕西中部、辽东半岛、内蒙古东部;厄尔尼诺发生次年,我国还存在4个厄尔尼诺敏感区,即长江中下游地区、华南地区、云南东部及两广丘陵中部地区。     

北疆春季沙尘暴极多与极少年环流场特征

应用1961—2015年春季北疆地区52个气象站的沙尘暴资料,分析了其时空分布和沙尘暴极多与极少年的环流场特征。结果表明:春季沙尘暴极多年欧亚500 hPa高度距平场上,在北疆东西两侧分别是气旋性和反气旋性距平环流,东亚大槽弱,贝加尔湖附近脊减弱,乌拉尔山东部槽减弱,脊加强,而500 hPa和850 hPa风场距平场上,北疆上游都有反气旋性距平气流,东部都有气旋性距平气流加强,高纬冷空气易入侵,同时北疆是气流辐合区;700 hPa湿度距平场上影响北疆湿度较大的本地和周边地区湿度距平场都为负,负值中心有2个,分别位于北疆精河和吉尔吉斯至阿克苏之间,北疆水汽较多年平均偏少0.1 g/kg,欧洲与亚洲北部基本为正,中心在红海北部,对北疆湿度影响较小。春季沙尘暴极少年500 hPa高度距平场中亚到新疆的高压脊不强,东亚槽偏弱,贝加尔湖附近脊增强,而500 hPa和850 hPa风场距平场上,北疆以北都有反气旋和气旋距平气流加强,高纬冷空气不易进入北疆,北疆是气流辐散区。春季欧亚700 hPa湿度距平场基本为正,湿度正距平大值区在北疆及周边,北疆和周边的湿度比多年平均高1~2 g/kg。     

2008年1月乌拉尔阻塞高压异常活动的分析研究

不少研究已经表明, 乌拉尔阻塞高压的持续活动对2008年1月中国南方雨雪冰冻灾害的发生有重要作用。本文针对2008年1月乌拉尔阻塞高压的异常, 利用NCEP再分析逐日环流资料、 哈德莱中心的海温资料等, 从对流层北极涛动(AO)、 平流层极涡(PV) 以及海温异常等几方面, 对2008年1月乌拉尔阻塞高压异常产生的原因进行了分析研究。结果显示, 虽然从以往多年情况来看, 前期AO及平流层极涡的异常很可能会导致其后乌拉尔阻塞高压发生异常, 然而就2008年1月的情况而言, 2007～2008年冬季对流层AO和平流层极涡的异常都不能成为异常乌拉尔阻塞高压产生和偏强的原因, 因为它们的关系与多年存在的长期关系相反。进一步的分析研究则显示, 2007年12月和2008年1月赤道太平洋的La Niña事件也对乌拉尔阻塞高压的活动没有明显影响; 而北大西洋海温正异常, 尤其是北大西洋副热带海温正异常的存在, 是2008年1月乌拉尔阻塞高压持续的重要外强迫因素。     

新疆百里风区近地层垂直风切变指数特征

采用新疆百里风区十三间房100 m高度铁塔2009年5月—2011年1月逐时5层测风十分钟平均风速资料,计算各层平均风速,利用最小二乘曲线拟合幂函数计算塔层高度整层的风切变指数(α),用幂函数公式直接计算各层间α值。取启动风速段(风速3 m·s~(-1))和大风风速段(风速13 m·s~(-1))2个风速段分别进行计算;分析了一日内各时次和整年各月α值变化规律。研究发现:启动风速段和大风风速段α平均分别为0.084 5和0.036 4,α与风速成反比关系;一日内9:00(北京时间,以下均同)日出后α值缓慢减小,16:00—21:00维持较小值,22:00后α快速增大,直到次日08:00维持较大值;11月—翌年2月α较大,其他月份显著变小,α值与太阳高度角成反比关系。     

黑龙江省暴雨台风事件气候特征分析

把北上台风影响黑龙江省且造成暴雨的天气过程定义为一个暴雨台风事件，根据影响的强度及方式分为3种类型：热带气旋型、变性型和水汽型。利用1981—2020年CMA最佳数据集和黑龙江省84个国家观测站常规观测资料进行分析，黑龙江省暴雨台风事件共有29个，均出现在7—9月，8月最多，9月最少。多数台风都在35°N以北登陆，其中在朝鲜半岛附近向东北移动入日本海的路径最多，由朝鲜半岛或者辽宁进入东北地区的路径次之。对比各类型发现，热带气旋型在暴雨站次、平均雨量等暴雨特征方面表现最强，变性型次之。研究中发现，暴雨台风事件具有明显的年代际特征，1995—2011年为弱影响期，1981—1994年和2012—2020年为2个强影响期，后一个强影响期中暴雨台风事件明显增多，年内时间跨度更大，暴雨站次、平均雨量等暴雨特征值更大，热带气旋型和变性型的影响系统更强，但路径差异不大。