大连地区短时强降水天气特征及预报指标研究

利用2004—2013年4—10月大连地区7个气象站和249个自动气象站逐小时降水观测数据及常规气象观测数据,对大连地区短时强降水的时空分布特征及气候特征、演变趋势和环流背景进行了分析,并建立了强降水天气预报指标。结果表明:2004—2013年大连地区各气象站短时强降水年平均发生次数为2.2—2.8次,南部和东部地区短时强降水年平均发生次数呈略增多的趋势,中部和西北部地区短时强降水年平均发生次数变化较小,中北部地区短时强降水年平均发生次数呈略下降的趋势。大连地区短时强降水最早出现在4月,最晚出现在10月,7—8月为短时强降水集中出现的月份,强降水多出现在02—10时。短时强降水发生次数具有明显的区域分布特征,由东部向中部和西部呈递减的趋势,大连东北部地区短时强降水发生次数最多,南部地区次之,西北部瓦房店地区短时强降水发生次数最少;其中7月北部地区短时强降水发生次数最多,8月东部地区短时强降水发生次数最多,其他月份短时强降水发生次数较少,说明大连地区短时强降水发生分散性较强。925hPa与850hPa平均比湿、700hPa温度露点差、850hPa与500hPa温度差平均值、K指数平均值、0℃层平均高度及暖云层平均厚度等参数阈值可用于短时强降水实际预报业务中,可为大连地区强降水预报提供参考。     

青海省洪涝灾害的时空分布和致灾雨量特征

基于2008—2020年青海省的灾情记录,利用灾损指数分析了青海省洪涝灾害的时空分布特征,确定了青海省的洪涝灾害高风险区。同时采用2017—2020年多源融合的CLDAS降水数据,利用机器学习算法建立了洪涝灾害预报模型,确定了致灾雨量阈值。结果表明：（1）青海省洪涝灾害2018年最多,共98次,2014年最少,共16次,7—8月是洪涝灾害的高风险时段。空间变化表现为,基于年平均灾害次数的高风险区为海南州-海西州东部,基于年平均灾损指数的高风险区为海东市-西宁市。（2）利用多种机器学习算法,得到基于CLDAS数据的1 h、2 h和24 h雨强是预警灾害的降水因子,海南州-海西州东部1 h或2 h最大雨强达到6.8 mm,或者24 h最大雨强达到11.1 mm,是预警洪涝灾害的降水阈值。海东市-西宁市及邻近地区1 h或2 h最大雨强达到13 mm,或者24 h最大雨强达到18.2 mm,是其预警洪涝灾害的降水阈值。     

辽宁省短时强降水气候特征分析

利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。     

内蒙古大兴安岭林区雷击火灾发生的气象条件分析

利用1981—2004年气象和雷击火资料，研究内蒙古大兴安岭林区，雷击火分布特征，进而分析该地区雷击火多发的气象原因。结果表明：（1）干旱少雨、地面升温快，并伴随一些天气过程如低压槽、切变线、低涡、冷锋、飑线等是形成强对流“干雷暴”即雷击火的天气背景。（2）雷击火的发生与近年来温度的升高密切相关，尤其是5—7月温度和地温的升高，是引发内蒙古大兴安岭森林雷击火的主要因素之一，（3） 5—7月降水量和相对湿度的逐渐减少，使干旱化程度不断加剧，导致内蒙古大兴安岭地区从1999年以后，雷击火次数呈明显上升的趋势。（4）大风天气对雷击火发生影响较小，但可加速火灾的芟延与危害程度。（5）气候的变干、变暖以及极端气候事件的增多，是导致近年来内蒙古大兴安岭地区雷击火频繁发生的主要气候原因。     

金华市雷电时空特征分析及雷电灾害研究

随着社会的发展,雷电灾害也越来越多,公众和媒体对雷电时空分布特征及其灾害的信息需求也越来越迫切。自2007年起,浙江省ADTD闪电定位系统具有完整的闪电时间、空间、强度等参数资料,为了能让公众完整了解金华市雷电监测信息和雷灾特征,本文利用2012年金华市闪电定位资料,对地闪的密度、月份—时段、地闪强度累积百分比、地闪强度空间分布等进行分析,及对雷电灾害统计分析。结果表明,2012年金华市雷电具有明显的地域特征,兰溪东部、金华西部、东阳东部、永康南部及义乌北部等金华市周边区域闪电次数较多,而东阳、兰溪、浦江的年平均闪电密度最高,分别达到4.98、5.16和4.89次/年·km~2。从时间上看,2012年主要集中在6-8月13-17时。从地闪强度分布特征看,主要为负闪,超过95%,其中0~-50k A比例最高,达到86.62%。地闪强度空间分布特征不明显。从雷灾受损类别看,主要集中在办公和家用的电子电器设备及农村地区,其中人员伤亡均出现在农村。从雷灾事故主要行业统计来看,电力、通讯、金融比例相对较高。     

1961-2005年东北暴雨气候特征分析

利用东北地区232站夏季(6~8月)逐日降水资料,分析了近45年(1961-2005年)东北地区暴雨的变化特征。结果表明,东北地区暴雨主要发生在辽宁东部地区,东北地区年平均大暴雨日数分布形态与暴雨日数基本一致。EOF分析表明,东北地区暴雨量大部分区域基本呈一致的变化,第二模态反映出东北地区暴雨量呈西北-东南的反向变化。暴雨主要分为4个分布形态:东北中部型、东北南部型、东北西北部型、东北东部型。东北大部分地区暴雨强度除黑龙江北部地区外均呈弱上升趋势(均没有通过0.05显著性水平检验),在东北西北部地区暴雨强度上升趋势最为显著,为0.19 mm.(d.(10a)-1)-1;东北中部、东北南部、东北西北部在1990年代之后表现出暴雨强度增强的趋势。东北地区暴雨初日整体提前,而暴雨终日除东北中部地区延后外,其他地区均有所提前。在1987年之后东北地区暴雨发生的频率明显多于前期,其中东北西北部这种变化最为明显,其次是东北南部,东北东部变化最弱。     

郑州市暴雨的气候特征

统计分析了郑州市7站自建站始至2005年的全部暴雨天气过程,结果显示:暴雨天气发生在夏半年(4~10月);单站暴雨年平均1.3~2.8次,区域性暴雨年平均1.5次;郑州地区暴雨出现次数南部多于北部,东部多于西部,其中登封是郑州市出现暴雨次数最多的测站;暴雨次数的年际变化呈明显波动形势;造成郑州市夏季暴雨的主要天气系统有低槽型、切变线型、副高西伸型、台风或台风倒槽型等。     

清远市寒露风特征分析

利用1962-2012年清远市7个气象观测站的日平均气温、最低气温、雨日数资料对清远市寒露风过程进行统计分析,得出51年来清远市总共出现537次寒露风过程,平均每次过程6.4d,过程平均气温20.6℃。寒露风总天数和寒露风过程次数分别以0.532d/年和0.071次/年减少;寒露风过程年平均天数、总天数均为北多南少;北部三连地区年平均寒露风次数在2次以上,南部和阳山1.3次以下;在日期方面,北部三连地区年平均出现寒露风日期在9月下旬,南部和阳山出现平均出现日期在10月上旬到中旬,南北最早和最迟出现日期相差大。寒露风年景方面,清远集中在轻度年景和无出现寒露风过程,佛冈、英德、阳山集中在轻度和中度年景,北部三连地区集中在中度、重度年景。清远市出现的寒露风过程多为干型,其次是湿型,混合型最少。     

辽宁地区夏季不同历时极端降水时空变化特征

利用1981—2015年辽宁省54个气象站降水观测资料,采用气候趋势系数、Morlet小波分析和Mann-Kendall突变分析等气候统计方法,分析了辽宁省夏季不同历时极端降水的时空变化特征。结果表明:1981—2015年夏季辽宁省西南部沿海、渤海北部沿海、黄海北部沿岸地区及大连市区为极端降水阈值大值区,辽宁省西部地区和东部山区极端降水阈值较小,极端降水强度的空间分布特征与极端降水的阈值相似。辽宁省夏季不同历时极端降水发生频次的分布特征基本相同,时间长期变化趋势不明显,主要表现为年际变化,存在3 a、5 a和8 a的变化周期,东部山区极端降水发生频次较多,环渤海沿岸和朝阳地区极端降水发生频次较少。近35 a夏季辽宁省24 h、12 h、6 h、3 h和1 h降水量极值的空间分布极不均匀,最大值与最小值分别差1.2、1.6、1.6、2.4倍和1.8倍。极端湿期长度最大值出现在新宾地区,为11.3 d;极端干期长度最大值出现在大石桥地区,为24.3 d。     

近40年黄河源区气候要素分布特征及变化趋势分析

用Mann-Kendall统计检验方法对黄河源区13个气象站点1959—1997年日照、气温、降水、蒸发的分布特征和变化趋势进行了分析,结果表明:近40年黄河源区年平均日照时数表现为微弱的下降趋势,空间分布呈明显的从北部向南部减少的态势,变化趋势从中部向西部、东部、北部逐渐减少;年平均气温呈明显的上升趋势,空间分布规律从西向东、从南向北逐渐增加,变化趋势为中部、南部地区上升趋势最小,北部、东部、西部上升幅度较大;多年平均降水呈较弱的下降趋势,空间分布规律从东南向西北逐渐减少,变化趋势表现为大部分地区降水量呈下降趋势;年平均蒸发量的下降趋势幅度较大,空间分布规律从北部向南部逐渐减少,变化趋势表现为大部分地区呈减少趋势,以北部地区最为明显。另外,本文也应用线性倾向估计方法对黄河源区各气候要素进行了分析,这两种方法得到的结果基本一致。     

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。     

欧亚持续性阻塞对6月大兴安岭地区气温和降水的影响及气温的前兆信号研究

根据国际新开发的可识别持续闭合性阻塞和开放性高压脊事件的判别方法,讨论了欧亚地区不同区域500 hPa持续性高值事件(PMZ)的发生频率及其对中国大兴安岭地区夏季气温和降水的影响。结果表明：欧亚105°-125°E区域内PMZ事件与夏季尤其是6月大兴安岭地区气温关系最为紧密。105°-125°E地区PMZ事件频发时,贝加尔湖至中国东北地区异常高压引起的下沉增温及晴空辐射造成大兴安岭地区气温偏高,同时,该地区对流层低层相对湿度条件较差,配合对流层中低层异常反气旋性环流系统以及下沉运动,不利于大兴安岭地区出现明显降水。此外,5月中亚两河流域位势高度可作为6月大兴安岭地区气温的前期预报指标,当中亚两河流域5月位势高度场偏高(低)时,6月贝加尔湖以东地区位势高度偏高(低),对应大兴安岭地区同期气温偏高(低)。     

夏季云贵高原地区降水特征及云水资源的匹配

基于云贵高原地区1961—2010年高分辨率(0.5°×0.5°)逐日降水格点资料,分析了云贵高原及东、西两个区域的夏季降水变化特征。并结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2010年ERA-Interim再分析资料,计算了其夏季水汽输送通量和净水汽收支。结果表明:(1)云贵高原夏季平均降水分布不均匀,存在区域差异:云贵高原西部的中部为降水量低值区,其向南、向西逐渐增加;东部由其东南部向西北部递减的分布形式。(2)将云贵高原分成两个区域,东、西部区域的降水都呈增加的趋势,降水量较高的区域降水增长速度较快。(3)大气中的水汽从云贵高原南边界和西边边界进入,从北边界和东边界流出,全区以净水汽输出为主,输出值与降水的变化都呈增长趋势。其中东部水汽为净输入;西部为净输出,向各区域的水汽输送量逐渐增加与各区降水量呈增长趋势变化同样相一致。(4)影响西部夏季降水的水汽主要源于孟加拉湾北部、南海北部和横断山到四川盆地地区,而东部水汽主要来自南海北部和四川盆地西部。     

Trends of precipitation extreme indices over a subtropical semi-arid area using PERSIANN-CDR

In this study, satellite-based daily precipitation estimation data from precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural networks (PERSIANN)-climate data record (CDR) are being evaluated in Iran. This dataset (0.25°, daily), which covers over three decades of continuous observation beginning in 1983, is evaluated using rain-gauge data for the period of 1998–2007. In addition to categorical statistics and mean annual amount and number of rainy days, ten standard extreme indices were calculated to observe the behavior of daily extremes. The results show that PERSIANN-CDR exhibits reasonable performance associated with the probability of detection and false-alarm ratio, but it overestimates precipitation in the area. Although PERSIANN-CDR mostly underestimates extreme indices, it shows relatively high correlations (between 0.6316–0.7797) for intensity indices. PERSIANN-CDR data are also used to calculate the trend in annual amounts of precipitation, the number of rainy days, and precipitation extremes over Iran covering the period of 1983–2012. Our analysis shows that, although annual precipitation decreased in the western and eastern regions of Iran, the annual number of rainy days increased in the northern and northwestern areas. Statistically significant negative trends are identified in the 90th percentile daily precipitation, as well as the mean daily precipitation from wet days in the northern part of the study area. The positive trends of the maximum annual number of consecutive dry days in the eastern regions indicate that the dry periods became longer in these arid areas.     

大兴安岭林区火灾特征及影响因子分析

对1970—2006年大兴安岭地区森林火灾过火次数与过火面积及其影响因子分析。结果表明：春季是大兴安岭地区火灾易发季节,4—6月易引发较大等级的森林火灾;雷击是引起该地区森林火灾的主要原因,雷击火灾多集中在春季和夏季, 6月份为雷击火多发月;年尺度上,降水量与过火次数显著相关,气温与过火面积显著相关;月尺度上,气温与过火次数显著相关,风速、相对湿度与过火面积显著相关;日尺度上,过火次数与最高气温显著相关,过火面积与相对湿度显著相关;但复相关系数较小,表明对森林火灾的预测不能仅仅选取气象因子,更要考虑火源及可燃物的影响。     

基于CLDAS资料的内蒙古干旱监测分析

以内蒙古地区为研究区域,对中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）的土壤湿度和降水数据进行了评估,使用土壤相对湿度法和连续无降水日数法监测2014年夏季干旱,并选择干旱年（2014年）和湿润年（2013年）与标准化降水指数和降水百分位指数法进行验证分析。结果表明：CLDAS资料能够很好地再现日土壤相对湿度动态变化情况和降水落区与量级,能够满足干旱监测的需求;基于CLDAS数据的土壤相对湿度法可以方便、快捷地监测干旱日变化和区域性变化,连续无有效降水日数法对评估长时间、持续性干旱较为有效;CLDAS同化数据在时效性、分辨率、代表性上能够满足气象服务的需求,可作为观测资料的重要补充广泛应用于业务和科研,特别是对于地广人稀且气象站点相对较少的内蒙古地区气象服务潜力巨大。     

1981-2015年中国95°E以东区域性暴雨过程时、空分布特征

基于1981-2015年中国逐日降水量加密观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,采用主、客观相结合的方法,以天气过程为单元建立了中国95°E以东地区及其6个子区的区域性暴雨过程个例谱,进一步使用小波功率谱、9点二项式平滑及离差平方和聚类等方法剖析了中国95°E以东区域性暴雨过程的时、空分布统计特征。结果表明:（1）中国95°E以东区域性暴雨过程平均年总次数接近30次;其中,江淮流域是出现区域性暴雨过程最多的子区,平均为19次/a;其次为华南和西南地区东部,平均为10.5和5.8次/a;东北地区、华北和西北地区东部平均仅为1-3次/a。（2）中国95°E以东及各子区区域性暴雨过程次数的年及年代际变化主要表现为波动特征,各子区中江淮流域与中国95°E以东地区的年及年代际波动变化最为一致;华南与西南地区、东北地区与华北的波动变化互为显著的正相关。中国95°E以东及各子区区域性暴雨过程年总次数都表现出2-4 a的周期变化,此外,江淮流域、华南和西北地区东部还表现出6-10 a的周期变化,华北表现出13-17 a的周期变化。（3）中国95°E以东区域性暴雨过程总体呈夏季最多、冬季最少、春季多于秋季的分布特征,其中以7月出现次数最多。各子区中,江淮流域和西南地区东部区域性暴雨过程以6、7月最多,华南以5、6月最多;东北地区、华北、西北地区东部集中出现在7、8月。（4）中国95°E以东地区的极端区域性暴雨过程可划分为7种分布类型。第Ⅰ-Ⅳ型强降雨区从江南南部和华南呈阶梯状逐步北抬至黄淮和四川盆地东部一带,第Ⅴ-Ⅶ型除在东南沿海均有强降雨区外,第Ⅴ型在华南东部至江淮、第Ⅵ型在黄淮北部至东北地区中南部、第Ⅶ型在黄淮西部和华北中南部还分布有强降雨区。      

基于LLS的陕西省近10年地闪时空分布特征

基于2005—2015年闪电观测和NCEP再分析资料,对陕西省地闪时空分布及气候环流特征进行统计分析。结果表明,近10年来陕西地闪呈波动上升趋势,平均12.8万次/a,平均密度为0.67 fl/(km2·a),负闪占总地闪93.7%。每年3月地闪开始逐渐活跃,年平均强度最大;8月地闪最活跃,盛夏总频次超过全年的75%。陕西地闪频次日变化呈单峰型,峰值在16—17时,下午至前半夜活跃;对应时段在延安周边地区的闪电密集区东移南压明显。陕北地闪日变化幅度明显偏大,关中峰值时段偏晚其他地方约3 h,陕南地闪夜发性明显。陕西地闪主要分布在黄土高原东侧、南侧和秦巴山脉南麓的迎风坡,正闪主要位于陕北和陕南西部局地。相比其他省市,陕西地闪密度明显偏小,但平均强度偏大。陕西地闪活动与西太平洋副热带高压的南北进退变化基本一致,随着季节变化而出现北跳、扩大和迅速消散过程。春季闪电主要位于陕南;初夏陕北南部至渭北明显增多;盛夏闪电最强,北部闪电中心区东移至黄河沿线,关中闪电频次增幅远大于陕北、陕南;夏末闪电迅速消散。陕西盛夏闪电主要包括4种气候类型,不同类型的环流特征差异显著。25 °N以北、80~100 °E附近关键区青藏高压强盛、陕西周边温度槽落后高度槽、相对明显的不稳定层结条件是盛夏闪电活跃的有利环流背景。      

Duration and Seasonality of Hourly Extreme Rainfall in the Central Eastern China

Compared with daily rainfall amount, hourly rainfall rate represents rainfall intensity and the rainfall process more accurately, and thus is more suitable for studies of extreme rainfall events. The distribution functions of annual maximum hourly rainfall amount at 321 stations in China are quantified by the Generalized Extreme Value（GEV） distribution, and the threshold values of hourly rainfall intensity for 5-yr return period are estimated. The spatial distributions of the threshold exhibit significant regional diferences, with low values in northwestern China and high values in northern China, the mid and lower reaches of the Yangtze River valley, the coastal areas of southern China, and the Sichuan basin. The duration and seasonality of the extreme precipitation with 5-yr return periods are further analyzed. The average duration of extreme precipitation events exceeds 12 h in the coastal regions, Yangtze River valley, and eastern slope of the Tibetan Plateau. The duration in northern China is relatively short. The extreme precipitation events develop more rapidly in mountain regions with large elevation diferences than those in the plain areas. There are records of extreme precipitation in as early as April in southern China while extreme rainfall in northern China will not occur until late June. At most stations in China, the latest extreme precipitation happens in August–September. The extreme rainfall later than October can be found only at a small portion of stations in the coastal regions, the southern end of the Asian continent, and the southern part of southwestern China.     

藏东南色季拉山气温和降水垂直梯度变化

色季拉山气温和降水垂直梯度变化规律的研究能更好的了解色季拉山动植物分布随高度变化的生理生态特点,也为未来此区域流域水文模拟提供可靠的数据支持。根据色季拉山11个气象站2013-2018年逐日的平均气温和降水量(4-10月)数据,分析了色季拉山及其西坡和东坡的气温和降水量与海拔的关系。结果表明:(1)色季拉山、西坡和东坡2013-2018年各年气温递减率年际变化幅度小,平均气温递减率分别为0.60,0.71和0.55℃·(100m)-1;(2)季节上,色季拉山气温递减率表现为冬春季高值,夏秋低值的特点,并且在色季拉山受印度季风影响强烈的6-9月季风期是相对的一个低值,这与青藏高原其他受印度季风区域的研究的结果一致;(3)坡向的对比发现,相同时段的气温递减率均表现为西坡的气温递减率均高于东坡的,这可能与西坡降水量比东坡少有关;(4)西坡2013-2018年平均年降水总量与海拔的相关性不显著,而东坡两者相关性显著,降水梯度为10.5 mm·(100m)-1;(5)除西坡非季风期降水量随海拔升高而增加外,西坡季风期、东坡季风期和东坡非季风期的降水量随海拔变化复杂,在色季拉山的中海拔区域均存在相对的少雨区,西坡在3035~3698 m,东坡在3326~3390 m,而在色季拉山的高海拔区域,降水量随海拔升高降水量增加。