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。     

南疆夏季不同降水类型预报及递进式服务思考

南疆作为气候干旱区,夏季常发生不同类型的降水,2013年6月南疆短历时、高强度、小范围降水事件和2016年8月长时间、持续型、大范围降水事件在预报和服务方面有较大差异。分析两次强降水事件,南亚高压双体型是南疆夏季强降水的大尺度环流背景。高强度降水事件环流经向度大,高、中、低纬低槽同位相叠加,是造成强降水的直接影响系统;持续型强降水事件在500 hPa高空平均环流场上显示,欧亚范围内中高纬度地区为两脊一槽的经向环流,西西伯利亚至中亚地区的副热带大槽呈东北—西南向分布,长波槽底伸至38°N附近,是造成持续型强降水和气温持续下降或偏低的直接影响系统。本文在预报基础上,从气象服务的角度出发,结合长期、中短期、短时临近天气预报,重点分析在时间、范围和强度等方面存在明显差异的不同类型强降水过程中气象服务的递进式思路和方法,为精细化气象服务提供参考。     

济南市区短时强降水特征分析与天气分型

利用2007—2015年济南市区及历城区自动气象观测站的逐小时降水量资料,以及常规高空、地面观测资料,统计了198次短时强降水过程的范围和强度特征,年际、月际变化特征,按照短时强降水发生时的天气形势和影响系统,分为切变线型、低槽冷锋型、西风槽型、冷涡型、台风外围型及无系统型6类,并分析了不同类型和不同范围短时强降水的关键环境参量。研究表明：短时强降水的强度与范围有较好的相关性,7月中旬—8月中旬出现强降水的次数最多;切变线型短时强降水发生范围与强度分布最广,7、8月的低槽冷锋型过程极易造成大范围高强度降水;地面露点（Td）、850 hPa假相当位温（θse）、对流有效位能（CAPE）以及暖云层厚度能较好地区分不同范围的短时强降水过程。在天气分型的基础上,结合不同降水范围和不同降水类型环境参量箱线图与阈值表,可为济南市区短时强降水的预报提供有价值的参考。      

大暴雨过程中短时强降水机制分析

利用雷达径向速度、风暴相对径向速度和风廓线产品以及数值预报产品和雨量资料,分析了临沂2008年汛期中最大也是最后一场大暴雨过程中短时强降水发生机制。结果发现:在有利的大尺度环流背景形势下,中小尺度系统的生成是短时强降水产生的原因。分析还表明:低空西南气流的稳定维持利于降水过程持续,而高空气流的短波波动则造成降水强度的强弱波动变化;当高空气流由偏西风转为西南风,中低空西南气流和中高空西南气流同向叠加时,对流层中层西南急流建立并且向超低空传递,高空冷空气的加入和低层西南气流加强促使中小尺度系统生成,导致短时强降水。     

甘肃河东夏季区域性短时强降水环流形势分类特征

甘肃河东地区短时强降水易致灾,预报预警难度大。利用2010-2021年夏季加密观测站逐小时降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,筛选出甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程,基于这些天气过程的500 hPa位势高度距平场,使用K均值客观聚类分析和主观天气学检验相结合的方法进行天气尺度环流形势分类,并通过合成分析和中尺度对流天气环境场条件分析方法构建不同类型的天气尺度系统配置概念模型。结果表明：（1）甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流形势可分为高原槽东移型、副高边缘西南气流型、两高切变型和西北气流型四类。（2）副高边缘西南气流型引发的区域性短时强降水次数最多,两高切变型和高原槽东移型发生频率相当,西北气流型发生次数最少。（3）四种类型的环流形势在天气系统配置、抬升条件、水汽条件和不稳定条件等方面存在显著差异。高原槽东移型、副高边缘西南气流型、两高切变型三种类型发生时西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）所处的位置逐渐向西向北推进,水汽条件和不稳定条件逐渐趋好,当高空槽引导冷空气东移南下,斜压锋生形成大范围短时强降水。高原槽东移型抬升条件最好,短时强降水落区偏南;两高切变型冷空气偏北...     

浙江省6-9月午后短时强降水空间分布特征分析

利用浙江省2012—2016年6—9月自动气象观测站逐日逐小时资料,分析了浙江省午后短时强降水时空分布特征,基于NCEP全球再分析资料探讨了此类天气发生的环流背景,统计分析其中6个具有地域代表性的高概率发生站点的物理量统计特征。结果表明:浙江北部的杭州和宁波城区、浙江中部和南部的高海拔山区都是午后短时强降水发生概率相对高的区域,浙江东部沿海、金衢盆地以及千岛湖概率较低。6—9月浙江省各月午后短时强降水触发条件有所不同,7、8月短时强降水相对多发,均具有明显的热对流性质,同时边界层的弱辐合、城市热岛效应和山区地形作用对短时强降水落区均有影响。午后短时强降水发生前,平原地区所需要的层结不稳定度以及水汽条件较山区为高,并且低层还需要一定的垂直风切变维持。统计表明:午后短时强降水发生前6 h的CAPE值多数个例有较大的增量,而抬升指数等表征大气不稳定程度和水汽的指标虽无明显变化,但均向利于短时强降水发生的方向发展。     

成都市短时强降水概率预报方法初探

选取2010～2019年4～9月成都市气象观测站逐小时降水资料和欧洲中心ERA-5逐小时再分析资料,采用统计分析和统计预报方法,研究了近十年成都市短时强降水时空分布特征,并依据短时强降水发生发展的基本条件,基于"配料法"思想,探讨了成都市短时强降水概率预报方法.结果表明:成都市短时强降水事件集中于暖季(4～9月),其中...     

2012—2015年内蒙古短时强降水分布特征

利用内蒙古119个国家气象站逐小时降水量及常规的日降水量资料对2012—2015年内蒙古出现的短时强降水及大雨以上天气情况从时空分布、出现概率、降水比率等多方面进行了比较全面的统计。分析了内蒙古短时强降水的时空分布特征,特别是得出了内蒙古短时强降水发生时段,以及短时强降水在整个大到暴雨过程中所占比例等方面的特点,为预报员认识内蒙古短时强降水活动情况提供有利的参考。分析得出:短时强降水在时间、空间以及降水量级上的分布极不均匀,主要发生在6—8月,7月最多;短时强降水主要出现在午后到傍晚时段,集中在15—17时,尤其17时最多;短时强降水多出现在日降水在6h之内(含6h),占短时强降水发生总数的57%;短时强降水的降水比率相当高,有84%的短时强降水过程中短时强降水雨量占当日降水总量的50%以上,39%的占当日降水总量的80%以上;短时强降水受地形增幅影响极大,内蒙古东部偏东的大兴安岭东侧和西中部阴山山脉南侧均为短时强降水多发区。     

北京地区短时强降水过程的多尺度环流特征

为了探讨不同天气尺度背景下,北京地区短时强降水过程的基本特征,利用2007-2014年6-8月北京地区自动气象站观测数据和ECMWF ERA-Interim（0.5°×0.5°）全球再分析数据,在对北京地区短时强降水日的大尺度环流特征进行分型的基础上,基于分型合成场和距平场分析了北京地区短时强降水天气过程的基本环流背景及相应的中尺度环流特征。结果表明：（1）造成北京地区出现短时强降水过程的天气系统,依据其出现的频次,大体可分为副热带高压（副高）与西来槽相互作用型、西风小槽型、东北冷涡型和黄淮低涡倒槽型等4类;从低层水汽来看,除东北冷涡型主要来自于渤海、黄海外,其他3型短时强降水过程的水汽主要来自中国南海或东海。（2）不同天气系统主导下的短时强降水时空分布存在较大差异：在空间分布上,黄淮低涡倒槽型短时强降水带分布从北京东南平原穿过城区至西北山前成东南-西北走向,其余3型大体上沿北京地形成西南-东北走向,其中,西南山前、城区和东北山前地区是3个短时强降水事件的多发中心;在时间分布上,东北低涡型造成的短时强降水过程主要发生在午后,副高与西来槽相互作用型主要集中在傍晚至前半夜,而西风小槽型和黄淮低涡倒槽型短时强降水表现出较强的夜雨特征。（3）从中尺度环流特征上看,副高与西来槽相互作用型短时强降水过程主要是低层冷空气从北京西部、北部进入,首先触发山区对流,与之对应的雷暴高压逐渐组织化,外侧辐散气流（冷池出流）和山前的偏南风暖湿气流辐合造成对流过程加强;西风小槽型主要是边界层内较强东南风在北京西北部山前受地形阻挡,向两边绕流,西南支气流在西部形成气旋性环流,造成城区西部的对流性天气,东北支气流在东北部山前形成地形辐合线,夜间随着东南气流中偏南分量显著加强,东北部山前地区的辐合上升运动加强,造成东北部山前对流性天气,因此在短时强降水落区上表现为两个分离的多发中心且具有夜发性;东北冷涡型主要是系统性的冷空气从北京北部或西部南下,在山前与低空偏东风形成辐合切变线,触发午后对流性天气;黄淮低涡倒槽型主要是黄淮低涡顶部的低层偏东气流在北京西部山前辐合抬升,触发对流,并逐步演变为中尺度气旋性环流,形成相对组织化的短时强降水。     

CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在中国南方短时强降水分析中的应用

对比分析了国家级气象观测站逐时地面降水资料和CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在反映中国南方地区2008—2013年4—10月短时强降水时空分布特征上的差异,并在此基础上利用融合降水数据分析了短时强降水与暴雨的关系,结果表明:(1) 融合降水数据所反映的短时强降水的大尺度特征与站点资料一致,并能更好地描述地形的影响;(2) 短时强降水的季节变化与东亚夏季风进程和雨带的季节性位移密切相关;(3) 短时强降水与暴雨日的空间分布特征和季节变化趋势相似,4月下半月—10月上半月,超过60%的短时强降水发生在暴雨日,同时短时强降水也是暴雨形成的重要因素,短时强降水暴雨日数占总暴雨日数的比例(68.6%)普遍高于非短时强降水暴雨日(31.4%),但是短时强降水暴雨日的发生具有显著的季节和区域差异。      

惠东县短时强降水的时空分布特征

利用惠东县2012—2021年间17个气象观测站逐小时降水资料，分析惠东县短时强降水时空分布特征。结果表明：(1)短时强降水发生次数大体上呈递增趋势，但各年差异较大；(2)在月际变化上阶段性明显，呈现“双峰型”特征，8月短时强降水最为活跃，其次是5至6月；(3)惠东短时强降水频率的日变化呈现“三峰型”特征，主峰出现在14:00—17:00,次峰分别出现在02:00—05:00和08:00—11:00;(4)短时强降水存在较强的局地性，其中南部沿海的平海、铁涌、黄埠和东部山区的高潭的短时强降水发生概率相对较高。     

乐山地区短时强降水时空分布及变化特征研究

基于2013~2020年乐山地区9个国家自动站和136个区域自动站逐小时降水资料,应用诊断分析方法,系统研究了乐山地区短时强降水的时空分布及变化特征,探讨了短时强降水发生频次与地形因子的关系。结果表明:乐山地区短时强降水年均频次和极值均呈增加的趋势,强度较为稳定,变率不大。短时强降水在3~10月均有发生,其频次月分布呈现出单峰型的特征,集中发生在7~8月,占全年的77.7%,7月下旬~8月上旬发生频次又占7~8月总量的49.8%。短时强降水频次日变化呈单峰单谷结构,夜间发生概率最大,白天发生概率相对较小,22时~次日04时是短时强降水集中高发时段,虽然短时强降水在午后和傍晚的发生概率相对较小,但其强度较强,也应当引起重视。乐山地区短时强降水空间分布差异较大,存在两级分化的特点,与地形关系密切,总体呈西南部和东北部少、西北部—中部—东南部多的分布特征。短时强降水的发生与经纬度、海拔高度等地形因子显著相关,高发区主要集中在山谷喇叭口、岷江流域的河谷地带及城市热岛区。      

基于加密自动气象观测站的柳州市短时强降水 时空特征分析

利用柳州市2010-2019年75个加密自动气象观测站小时降水资料,分析柳州市1h、3h、6h短时强降水时空分布特征。结果表明：短时强降水出现最多的是融安、融水一带以及鹿寨北部,山脉的迎风坡和喇叭口地形更利于短时强降水的出现;高发期在5、6月份,其次是7、8月份;短时强降水的日变化呈现单峰结构,主要出现在夜间和早晨时段。该区域短时强降水时空分布特征差异显著,与影响系统、地形的辐合抬升作用以及局地热力条件差异有关。     

都江堰短时强降水时空分布统计分析

根据气象观测站逐5 min雨量资料的统计结果,分析了四川都江堰地区短时强降水的时空分布变化特征,结果表明：①都江堰各年1 h雨量极值均出现在较高海拔的地区,且1 h雨量极值在当次降水过程总雨量中所占的比重很高,说明都江堰短时强降水的强度非常集中;②受地形与夜间云顶辐射冷却作用,都江堰短时强降水的夜雨特征突出,且后半夜比前半夜多;③都江堰地区夏季的对流过程一般是沿西北山脉迎风坡生成与发展的,随后对流系统发展到东南平原地区;④都江堰短时强降水主要集中在60～130 min,最长可持续210 min。     

山东省短时强降水天气的特征分析

通过分析山东省2007—2010年常规观测资料、山东省区域和国家级自动气象观测站降水观测资料,研究短时强降水天气的时间和地理分布特征,分析短时强降水出现的时间、落区和强度,并对1小时降水量≥100mm的短时特强降水的天气系统进行了分析,结果表明：2007—2010年山东省短时强降水天气一般出现在5—10月,7—8月较多;1小时降水量≥100mm的短时特强降水都发生在7—8月;出现短时强降水天气的时段以午后至傍晚居多,夜间次之,上午最少;当500hPa位于西风槽前和副高边缘,700hPa和850hPa位于西风槽前或存在切变线,地面有冷锋影响时,有可能发生1小时降水量≥100mm的短时特强降水天气。     

玛曲地区夏季强降水的环流分型及水汽轨迹分析

利用青藏高原(下称高原)东北边坡玛曲地区1967—2008年12个常规气象观测站的降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,在环流分型的基础上,应用后向轨迹模型分析了不同等级降水的不同环流型的水汽输送轨迹。结果表明:(1)暴雨发生的环流型以高原低槽型为主,大雨的发生以切变型为主。(2)暴雨的不同环流型的水汽输送轨迹差异较大,同一型暴雨不同等压面水汽轨迹较一致;大雨的不同环流型之间水汽轨迹无明显差异,同一型大雨不同等压面的水汽轨迹差异很大。(3)通过追踪不同时间长度的水汽输送的后向轨迹发现,可以用向前追踪360h的水汽输送轨迹代表玛曲地区的水汽输送,水汽轨迹以偏南气流为主。由此可见,虽然不同等级、不同环流型强降水之间的水汽轨迹存在差异,但是玛曲地区强降水的水汽主要来自印度洋-孟加拉湾和南海-孟加拉湾的偏南气流。     

西藏昌都强降水的环流分型及其水汽轨迹分析

利用西藏自治区昌都市及周边18个气象观测站1989~2018年降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,首先进行强降水个例筛选,在大气环流分型的基础上,应用后向轨迹模型分析了暴雨和大雨在不同环流形势下的水汽输送轨迹。结果表明:昌都产生强降水的大气环流形势分为高原低涡、高原槽及高原切变线3种类型,其中以高原切变线型为主,而降水强度最大的是高原槽型。不同环流形势下暴雨发生时三个等压面的水汽轨迹方向基本一致,均以偏南气流为主,水汽来源相对集中,容易在短时间内造成强降水;而大雨发生时三个等压面的水汽轨迹多以偏南气流为主,与暴雨相比,水汽来源较为分散且水汽条件较差。夏季昌都的水汽来源主要以印度洋、孟加拉湾、阿拉伯海、南海为主,最远可以追溯到大西洋。      

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）。     

青海省海西地区一次强降水天气成因分析

针对强降水天气分析的实际需求,利用地面气象观测站、区域自动气象站逐小时降水资料和NCEP(1°×1°)再分析资料,对2018年6月30—7月3日海西东部区域性强降水天气的成因进行分析。结果表明:此次降水发生在新疆槽底分裂短波槽和高原南部低涡共同作用的有利环流形势下;受盆地地形影响,海西地区冷空气主要有两条移动路径,偏南路径的冷空气到达海西东部的时间较偏北路径早6h左右。短时强降水天气的出现主要取决于地面是否有冷空气活动;海西西部呈反气旋,青海湖南部有低涡活动也可以作为判断短时强降水天气的重要参考指标;强降水发生时段与散度辐合中心和上升运动中心基本对应,降水过程期间底层维持有较强的上升运动;600hPa水汽分布显示海西东部地区在降水期间有三个水汽输送路径,另外当高原东南部有低涡活动时,25°N附近的水汽可以在该低涡东侧东南风的引导下输送至海西东部地区。     

冷涡背景下东北地区短时强降水统计特征

利用2011-2020年6-8月全国2400个地面自动站观测的逐小时降水资料和常规观测,结合美国NCEP/NCAR 1°×1°的6 h间隔再分析资料,基于站点统计了冷涡背景下东北地区短时强降水的时空分布特征。然后着眼降水落区,基于冷涡位置、形状、发展阶段以及与热带系统的相互作用等将冷涡短时强降水分为西北气流型、纬向型、南涡型、副高型和经向型,并讨论了5类短时强降水的对流参数特征。结果表明:6月,冷涡短时强降水多由中涡造成,7月和8月主要由北涡引起。短时强降水主要发生在午后,17:00(北京时)达到峰值。冷涡短时强降水高频区位于辽宁,次高频区位于吉林中部、黑龙江中西部和东北部。不同类型的短时强降水,其降水落区在冷涡不同发展阶段有所差异。冷涡短时强降水发生在条件不稳定的大气中,西北气流型、纬向型和经向型短时强降水的850 hPa与500 hPa温差一般大于25℃;副高型和南涡型短时强降水的850 hPa与500 hPa温差一般小于24℃,但地面露点和可降水量明显比其他3类大。5类短时强降水的对流有效位能一般不超过1500 J·kg~(-1)。大多数情况下,副高型短时强降水发生在中等强度的垂直风切变环境中,其他4类发生在弱的垂直风切变环境中。