2008～2016年重庆地区降水时空分布特征

利用2008~2016年国家气象信息中心提供的0.1°分辨率的中国地面与CMORPH融合逐小时降水产品,分析了重庆地区的降水时空分布特征,尤其是小时强降水的时空分布特征。结果表明:(1)年均降水量总体呈西低东高分布,大值中心位于重庆东北和东南部,且存在一定的季节性差异,特别是夏季,西部降水明显增强,总降水呈两高(西部、东部)一低(中部)的分布;降水频次、降水强度与地形的相关性较高,海拔高度较高的山区(海拔高度>1000 m)降水频次多大于盆地和丘陵区(海拔高度<1000 m),降水强度与之相反,且小时强降水多发生在迎风坡前侧的过渡区域,说明高海拔区域易出现降水,但降水强度不强,而地形抬升则是触发强降水的重要原因,导致山前降水明显大于山峰。(2)重庆地区降水主要集中在5~9月,降水量、降水强度和小时强降水频次均呈单峰型分布,峰值出现在6~7月,降水频次呈双峰型分布,一个峰值出现在5~6月,另一个峰值出现在10月,7~8月为低频期,与副高控制下的连晴高温天气有关。(3)重庆地区降水存在明显的日变化特征,降水以夜雨为主,且降水峰值出现时间表现为向东延迟的特征,重庆西部日峰值出现在凌晨02:00(北京时,下同),中部出现在清晨05:00,东北部出现在早上08:00。从不同季节来看,春季、秋季和冬季降水日变化呈单峰型分布,主要集中在清晨,而夏季受午后局地对流性天气的影响,在下午17:00左右存在一个次峰值。(4)强降水的主要集中在夏季,在空间上存在三个大值中心,受西南涡及地形的相互作用,夏季在缙云山以西的盆地区域,小时强降水频次明显较高。     

海陀山冬季降水天气分型及冬奥预报应用

基于2019—2021年1月1日至3月15日北京冬奥会延庆赛区（以下简称海陀山）降水观测资料和ERA5再分析资料,对期间34次降水过程进行天气分型,并对各天气型下不同海拔的降水实况特征开展统计分析。研究结果表明：冬季海陀山降水根据天气系统及地形影响可分为偏北气流型、偏东气流型、低涡低槽型、回流低涡低槽型四种天气型。不同天气型下海陀山地形高度以下主要气流方向和强度、水汽垂直分布等条件,以及与地形相互作用使得不同海拔之间降水量、持续时间等呈现显著差异。偏北气流型受500 hPa槽后整层强偏北气流控制,形成越山气流,降水集中在高海拔地区;偏东气流型受低层偏东气流影响,降水集中在低海拔地区,以上两种天气型无天气尺度系统配合,由地形强迫作用主导,降水量不大、持续时间相对较短。低涡低槽型受高空东移低涡低槽作用,配合低层西南气流,高海拔降水量更多,同时该型也是海陀山冬季最主要的降水天气型;回流低涡低槽型受高空东移低涡低槽影响,配合降水前东风回流对低层增湿并起到冷垫作用,低海拔降水量更多,以上两种天气型均存在天气尺度系统,并叠加海陀山地形作用,降水量显著且持续时间长,会对赛事运行造成较大影响。上述特征统计结果在2022年北京冬奥会期间一次强降雪预报服务中得到验证和应用,证明上述结果可以在冬季海陀山复杂地形降水预报中发挥作用。     

云南小时降水的时空分布变化研究

利用2005—2018年125个国家级台站小时降水观测数据研究云南小时降水时空分布特征。结果表明:云南年总降水量、不同持续时间降水量、极端强降水量及降水日变化空间分布差异很大。年降水量自西北向南增加,雨强自北向南增强,降水时长西部大于东部、南部略大于北部,年降水量受降水时长和雨强共同影响,降水时长影响最强,雨强影响较弱,这种特征在滇西北最突出,但滇东北的降水量与雨强相关更好。云南大部夜雨量多于昼雨量,滇东北和北部边缘夜雨特征最显著;降水日变化特征在云南北部为夜间单峰,西部边缘为清晨单峰,中部为夜间与午后峰值相当的双峰,南部也为夜间和午后双峰,但南部不同区域间主峰和次峰出现时间不同。云南南部降水贡献以短、中历时降水为主,北部则以长、超长历时降水为主。云南短时强降水发生次数的空间分布表现为自西北向东南增加;年发生站次数具有增加趋势,日变化特征为显著单峰,多在傍晚至入夜出现,且极端短时强降水更易在凌晨出现。这些小时降水时空分布特征很大程度上代表了低纬高原地区的降水特征。由于低值天气系统多影响低纬高原中北部,热带天气系统多影响南部,且低纬高原地形复杂,局地热力条件差异明显,这些因素造成该区域小时降水时空分布特征差异显著。     

基于CLDAS的贺兰山区5—9月降水时空分布特征及其与地形的关系分析

利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明：贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1°存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。     

丽水地区短时强降水时空分布特征及成因分析

利用丽水地区2004—2014年的加密气象观测站的逐小时降水观测资料,统计分析了丽水地区短时强降水的时空分布特征,同时结合当地地理环境特征,对时空分布特征的成因进行了分析。结果表明:空间上,丽水地区短时强降水主要存在两个活跃区,分别位于东南部地区与西南部高山地区,地形陡峭区、喇叭口等特殊地形有助于短时强降水的发生;小时雨量最大的站点紧邻水库。时间上,从月分布特征来看,丽水地区短时强降水主要发生在5—9月,受汛期降水与热带天气系统影响,峰值分别出现在6月与8月;从日变化特征来看,丽水地区短时强降水主要呈现三峰分布特征,包括一个显著峰值与另外两个不显著峰值,其中主峰发生在午后14:00—22:00,次峰分别在03:00和08:00,不同季节日变化峰值略有不同。此外,小时雨量最大值出现在日落前后,地形导致的局地热力环流对短时强降水有增幅作用。     

一次西南低涡降水雷达回波结构和演变特征分析

基于新一代天气雷达三维组网等多源气象数据分析了2009年7月30～31日的一次西南低涡触发的强降水天气过程以及主要降水时段雷达回波三维结构及演变特征,研究发现:(1)西南低涡降水与低涡强度发展存在不一致性,强降水出现在低涡强度达到最强之前;(2)中尺度对流系统的发生、发展是此次低涡降水的重要影响因素,西南低涡与中尺度对流系统既相互独立又相互影响,降水是两者共同作用的结果;(3)最强组合反射率因子同样出现在西南低涡发展到最强盛之前,西南低涡能显著影响盆地内降水雷达回波的强度与类型。      

2014年7月14日高原低涡降水过程观测分析

利用第三次青藏高原大气科学试验的多种雷达、雨滴谱仪以及MODIS卫星观测资料、常规气象站地面和高空观测资料,针对2014年7月14日发生在青藏高原中部那曲地区的一次降水过程,研究了降水的时空变化特征,触发不同阶段降水的天气尺度和中尺度环流系统以及相关的云降水物理特征。从降水演变特征看,这次降水过程包括3个阶段,即发生在下午的强降水阶段和夜间的两个弱降水阶段。从影响系统看,下午的降水主要由天气尺度的高原低涡发展引起,此时那曲位于低涡中心前部的中尺度辐合线上;发生在晚上的降水主要与高原低涡前部的暖湿东南气流爬越地形有关,东南气流为产生降水提供了有利的水汽、大气不稳定和浅薄的动力抬升条件。从云降水微物理特征看,高原低涡降水初期,低涡前部的上升运动深厚,对流发展明显,而后期的对流性减弱。东南气流爬坡引起的地形降水表现出层状云降水的特征,高原低涡降水的雨滴谱分布较宽（0.3~4.9 mm）,而夜间降水过程的雨滴谱分布较窄（0.3~2.1 mm）。     

大别山区地形降水特征分析

利用2012—2014年地面自动站与中国区域CMORPH(Climate Prediction Center Morphing)多卫星降水数据相融合的逐时降水量数据集,分析大别山区的降水时空分布特征。2012—2014年大别山区年平均降水量978.5mm,降水大值区出现在大别山主峰的东南侧,降水主要集中在5—7月,且呈现明显的地形降水特征。从时间变化情况看,降水量呈现单峰的特征,7月降水量最大。从空间分布情况看,大别山及其东部地区是强降水的频发区,出现暴雨日数最多的区域位于主峰及其东侧。降水中心表现出显著的季节变化特征,冬季降水中心位于大别山区的东南部,进入春季以后降水中心向西北方向移动,北抬至大别山主峰北侧,进入秋季(9月以后)以后降水中心逐渐向南回落。大别山区大气环流的季节性变化及其与地形的相互作用是造成大别山区出现明显地形降水(与降水随海拔先增加后减小)和降水季节性变化的主要原因。     

地形对台风“海葵”降水增幅影响的研究

使用NCEP GFS资料和WRF V3.4模式对2012年第11号台风"海葵"(1211)引发的安徽强降水过程进行数值模拟,通过改变模式中安徽省大别山区和皖南山区的地形高度,设计一组敏感性试验,对"海葵"降水的地形增幅效应进行研究。结果表明:(1)WRF模式对台风"海葵"降水过程有较好的模拟能力。(2)大别山区和皖南山区地形对"海葵"移动路径、强度以及降水分布、强度均有不同程度的影响;不同地形高度下模拟的台风路径及降水分布差异较大,且降水中心强度与地形高度相关性较好,地形对暴雨增幅作用明显。(3)山区地形有利于中尺度辐合线和低涡生成、发展,并有强水汽辐合中心与之相对应;有地形时对流层低层上升运动比无地形时明显加强,对安徽中南部强降水增幅作用显著。     

重庆短时强降水时空特征分析

利用2008—2018年地面自动站逐小时降水资料,统计分析重庆短时强降水的时空分布特征,结果表明:1)重庆短时强降水高频中心在西部合川,东北部开州、巫溪和云阳,东南部酉阳、秀山地区,均毗邻陡峭山脉,地形抬升和特殊地形对降水有增幅作用;2)短时强降水主要集中在6—8月,7月为峰值期,20～30 mm/h和30～50 mm/h站次月际呈反位相变化,前者先降后增,后者呈先增后降;日内短时强降水主高峰在凌晨到早间(00—08时),峰值在03—05时,次高峰在15—18时,主高峰峰值明显强于次高峰;3)西南低涡背景下,重庆西部的高频中心远强于东南部酉阳、黔江次中心,西南低涡对西部地区短时强降水影响更明显,高频月份在6月;对短时强降水量的贡献量,以西部和主城最大,其次是西南部、中部和东部地区,东北部城口、巫溪和东南部秀山贡献最小;4)不同海拔短时强降水频次分布与站点数密切相关,海拔200～800 m的短时强降水频次占总频次的83%,且出现了雨强极值最大值,随后,频次和雨强极值呈明显下降趋势。     

海南岛热带气旋极端降水的特征及其成因

围绕海南岛热带气旋(TC)极端降水的特征及其成因,利用国家气象信息中心提供的海南岛台站日降水数据、上海台风所的TC最佳路径数据集和NCEP/NCAR再分析数据,通过气候统计、天气诊断相结合的方法,探讨了1958—2013年海南岛TC极端降水的空间分布和时间变化特征,并进一步诊断分析了极端降水产生的可能成因。结果表明,海南岛TC极端降水在西北部出现最多,东南部出现较少。从长期趋势看,无论从TC极端降水量还是从TC极端降水频数,TC极端降水的极端趋势均在增加。充足的西南水汽通量输送是产生TC极端降水的重要条件;当南亚高压和副热带高压相距较近,即南亚高压偏东偏强,副热带高压偏西偏强时,海南岛容易出现TC极端降水事件;在TC路径和低层风场结构的配合下,海南岛地形对极端降水的落区有关键影响。     

基于自组织神经网络算法的华北区域夏季天气气候学特征

对华北区域的天气气候学研究,有助于理解该区域大气环流场与地面要素场之间的相互联系。利用自组织神经网络算法(SOMs),基于1958—2002年夏季ERA-40日平均海平面气压距平场(MSLPA),对华北区域的海平面气压场进行分型,研究其天气气候特征。36种典型地面环流形势被识别出来,包括强北高南低、强西高东低槽、强西北低东南高和强东部高压西伸4种极端类型,以及它们之间的过渡型。天气型的空间特征分析表明二维自组织图上天气型的对称性体现了华北区域天气气候的一般性特征,而非对称性则体现其独特性。天气型演变特征分析表明高、低压系统越强,或以高压系统活动为主时,华北地区的天气形势相对稳定,反之则转变较快。年际变化分析指示出其中6种天气型出现较明显的年际线性变化趋势。最后,分析天气型相应的降水分布特征,表明区域内不同地区的降水来自不同天气型的影响,地面环流场的细小差别将会造成地面强降水中心位置的较大不同,且地形的影响将进一步放大该差别。上述分析结果采用更完整和更高时间分辨率的资料,定量化地研究华北区域夏季的天气分型特征,拓展其天气气候学研究。研究成果可用于发展客观化的数值模式典型天气过程识别技术,以及作为区域气候情景分析的基础。     

地形对镇平县降水的影响

统计结果表明,镇平年水量较四周邻县偏少。这和镇平地形对降水的影响有关：降水时镇平多为东北风,由于镇平地形为北高南低,致使东北气流下沉,从而对降水产生抑制和减幅作用;盛夏,受副高和山谷风环流影响,南阳盆地腹地常有一条东北西南向的地形切变线,镇平处在切变线西北侧的偏西气流中,地面偏西气流对降水有抑制作用。     

基于小时降水资料的贵州降水精细特征分析

摘要：利用2010—2019年贵州地区2683个自动气象站逐时降水观测资料,在结合地形特征分析了贵州降水总体时空特征的基础上,从平均雨强和降水概率方面进一步研究了贵州各季日内降水的精细化特征。结果表明：（1）贵州年降水时长和年降水量空间分布有所差异,其中位于大娄山脉北侧的遵义赤水和习水地区则仅为降水时长的大值区;（2）四季降水时长分布主要受当季主要降水系统位置的影响,而平均降水强度则兼受地理条件的影响,偏向山脉的南麓;（3）在日内降水分布上,贵州四季都存在明显的夜雨现象,其中下半夜到凌晨（00—06 时）降水发生概率更大且强度更强,其中心有明显自西向东传播的特征;（4）短时强降水主要出现在春夏两季且向东传播明显,并主要在夜间到早晨。     

2014年两次相似路径影响云南台风降水差异成因分析

2014年台风威马逊和海鸥沿偏西路径影响云南,大到暴雨分布特征与热带气旋相对位置存在显著差异。诊断结果表明,暴雨分布差异的产生主要是环境场气流的作用,造成锋生以及能量变化的差异,再加之地形作用。具体地,“威马逊”台风中心南（北）侧低层西风（东风）急流及辐合增强,造成了强降水的产生,但是由于南侧低层水汽含量大于北侧,且南侧滇西南边缘、红河河谷迎风坡对增强气流的抬升作用,降水增幅,以致南侧降水强于北侧;再者,南北两侧气流热力性质的差异造成了锋生,低层锋区增强也有利于“威马逊”东北侧、滇东南强降水发展;进一步地,东西风交汇辐合作用增强、斜压有效位能的释放,造成辐散风动能增加,暴雨区辐散风动能的增加与“威马逊”降水峰值变化相对应。“海鸥”影响云南期间,热带气旋中心位置和孟加拉湾低压均偏南,西南季风偏南,影响云南的主要是“海鸥”东北侧低空急流,且急流及其左前侧纬向辐合均强于“威马逊”,以致于其东北侧降水强于“威马逊”;除此之外,地形抬升对滇南边缘大暴雨的产生也起着重要作用;再者,低层锋区增强,有利于“海鸥”东北侧滇东北强降水发展;进一步地,旋转风动能的增加与降水峰值相对应,滇中以东地区第一次降水峰值与斜压过程相联系;第二次降水峰值的形成,则主要是低压倒槽东侧偏南急流增强,旋转风场向暴雨区输送动能,暴雨区动能明显增幅,与正压过程相联系。     

基于CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析

CRA(contiguous rain area)空间检验技术是将连续雨区作为目标进行检验。通过设定降水量阈值,识别、分离及平移降水目标,将预报偏差分解为落区、强度和形态误差,该方法可避免传统TS评分的双惩罚效应。利用CRA空间检验技术对2011—2014年5—9月西南地区东部EC细网格模式36 h预报时效119个降水目标的预报误差进行分析,并按照环流形势和影响系统对强降水个例进行分型,分为西南地区东部低涡切变型、西南地区东部-江淮切变型、南风型,分别对上述三类不同类型强降水个例的落区和强度误差进行了对比。得到如下结论:西南地区东部降水预报形态误差占比最大,为60%左右,其次是落区误差,为30%左右,强度误差最小,约为10%;落区平均偏西0.7°,经向偏差不明显;模式对于水平尺度较小的降水目标漏报可能性较大,而对于天气尺度降水目标模式预报面积偏大,总降水量偏大,雨强偏小;西南地区东部低涡切变型和西南地区东部-江淮切变型降水强度预报误差类似,模式预报雨区面积均偏大,降水尺度越大,偏大的概率越大,实况平均降水强度越强,模式预报强度越偏弱;南风型预报强降水面积和平均强度均偏弱,出现漏报的概率较大;而对于最大降水量,三种类型模式预报的最强降水均较实况偏弱;西南地区东部低涡切变型模式预报落区偏西,江淮至西南地区东部切变型模式预报落区偏西偏北,南风型模式预报落区偏西偏南。     

粤东暴雨中心的降水气候统计特征和成因分析

基于广东省1967—2018年气象观测站和2003—2018年自动监测站降水数据,以及ERA-Interim每日4次的再分析资料,分析了粤东暴雨中心降水气候统计特征和形成原因。结果表明:根据年降水量≥1 800 mm且年强降水日≥8.0 d的标准,粤东暴雨中心的范围为莲花山脉附近的惠州惠东,汕尾全市和揭阳市揭西、惠来、普宁以及汕头市潮南,区域内易出现极端强降水;粤东暴雨中心降水具有明显的月和季节变化特征,汛期降水量和强降水日分别占全年的84.3%和90.0%,且前汛期略多于后汛期。月变化为单峰型分布,年变化总体趋势较为平稳;粤东暴雨中心的形成与莲花山山脉及附近地形和海陆分布息息相关,在有利的大气环流配置下,当低空暖湿急流在粤东沿海脉冲、辐合时,易在莲花山山脉附近出现强降水过程。     

西南涡引发的强对流天气特征

为提高对西南涡强对流天气特征的深入理解,更好地研究其临近预报与预警方法,利用2014-2017年西南低涡年鉴资料、全国2400余个国家级气象台站逐小时观测数据、国家地基闪电监测资料、危险天气报、欧洲中心ERA-Interim再分析资料,统计分析了西南涡发生发展过程中引发的强对流天气特征和强降水天气形势,并定量诊断了不同移动路径的西南涡强降水在动力学和热力学条件方面的异同点。结果表明:(1)约四分之一西南涡会引发强对流天气,强对流落区主要位于西南涡东南象限,类型以短时强降水为主,强度集中分布在22～32 mm·h~(-1)。这是由于西南涡东南象限和西南气流耦合相互作用带来高温高湿平流,容易引发对流不稳定并产生对流性降水。(2)西南涡强降水集中在春、夏季,移出源地的西南涡(约五分之二)比准静止类(约五分之一)更容易引发强降水,其中春季几乎只有移出源地的西南涡会触发强降水,这与移出源地的西南涡暖湿气流和水汽输送更加旺盛有关。(3)准静止类西南涡比移动类西南涡雨强更强,这可能是因为移动类垂直风切变更强,不利于高效降水。     

特殊地形对鄂东北一次局地强降水过程的作用机制分析

基于FNL1°×1°再分析资料和来自国家气象信息中心的区域自动站与CMORPH小时降水融合产品,通过高分辨率的WRF数值模拟,本文重点分析了2015年7月22-24日期间在西南涡东移过程中,受长江中下游特殊地形影响,在鄂东北江汉平原河谷地区诱发生成的一次短时局地强降水天气过程,围绕特殊地形对局地降水增幅的作用机制展开一系列的深入研究,研究结果表明:此次局地强降水过程是在长江中下游特殊的中尺度地形影响下,配合东移西南涡前部偏南暖湿气流的输送,两者共同作用而诱发产生,此次局地降水过程持续时间短,降水增幅显著。之后,通过研究单一地形对局地降水的影响发现,大别山脉作为单一地形的作用效果为提升局地降水增幅,扩大强降水范围;幕阜山脉作为单一地形的作用效果为削弱降水增幅,缩小强降水范围。进一步深入分析上述单一地形影响降水变化的作用机制得出,大别山脉的地形作用有利于局地强降水区附近对流层低层的层结对流不稳定性增强,以及降水区近地面层冷池的维持和增强,有利于提升局地降水的增幅。而与大别山脉对局地降水作用效果不同,就幕阜山脉单一地形而言,地形对偏南暖湿气流的阻挡作用,削弱了局地强降水期间进入降水区的水汽通量,继而对局地降水的增幅有抑制作用。此外通过研究组合地形对局地降水的影响时发现,大别山脉、幕阜山脉、皖南山地,以及幕阜山脉和皖南山地之间的狭窄河谷地形共同构成的类似"喇叭口"地形,其产生的狭管效应,使进入地形区内的偏南气流辐合加强,而幕阜山脉和大别山脉之间的河谷地区,作为偏南气流从幕阜山脉东侧绕流进入江汉平原的重要通道,有效保证了强降水区域内充足的正涡度平流输送,上述有利的地形组合配置对于局地降水发展增强起到了至关重要的作用。     

广东地区后汛期降水集中度和集中期特征

利用广东省23个台站1961—2006年后汛期（7—9月）逐候的降水资料,计算了降水集中度和集中期,并讨论了其时空分布特征和变化规律。结果表明,降水集中度和集中期能够表征降水量在时空场上的变化,降水集中度和集中期EOF的第1特征向量表现出一致的上升趋势,呈现东北—西南向分布,第2特征向量变化特征呈东西向反向分布。广东地区后汛期降水集中度呈逐年微弱下降趋势,并在年代际和年季尺度上存在不同的周期变化。广东地区降水集中度分布不均,在广东中部多水年的集中度大于少水年,多水年集中期要小于少水年。环流场的分析表明,集中度的高值年,1000 hPa5、00 hPa上我国北方均易受高压控制,存在高度场的正距平中心,同时高压易于南伸,与南方暖湿空气交汇,容易导致强降水。