青藏高原及周围地区大气可降水量的分布、变化与各地多变的降水气候

为了更深入地分析青藏高原及邻近各地多变的降水气候,利用NCEP 1958—1997年月平均比湿、风及高度等再分析资料及我国实测雨量资料等,整体地分析了高原及周围地区气柱可降水量的多年平均特征及其季节变化,也分析了我国南北方大气可降水量的年代际变化和华北及西北区东部干湿年夏季可降水量的差异等。结果表明,高原及周围地区的气柱可降水量有明显的地区及季节变化。本区域内以南亚和东亚夏季风区的可降水量最高,夏季可达60mm或以上;青藏高原上的可降水量最低,冬季为3mm左右。东亚和南亚季风区可降水量的冬夏季节变化最大,夏季的可降水量达冬季值的4倍。华北区干湿夏季的可降水量差异明显,湿年的可降水量可增加20％以上。近40年来华北和西北区东部夏季的气柱可降水量明显减少,而长江流域及江南地区20世纪80年代以来可降水量却部分增加了,呈北干南湿之势,遂形成我国降水北旱南涝的分布格局。这可能与东亚夏季风逐渐趋弱,特别是撤退期逐渐提前有关。另外,我国各地夏季可降水量的平均降水转化率也明显不同,青藏高原上最高,东亚季风区次之,而南疆盆地最低,这也影响了我国多变的降水气候。     

陕西降水季节及季节内振荡的气候特征

利用谐波分析、功率谱分析的方法,对陕西82个站点1962~2006年逐日降水资料进行气候平均分析,研究气候平均态下陕西降水季节及季节内振荡的时空分布特征。结果表明,陕西大部分地区降水主要以季节变化(年循环)为主,降水准双周振荡在全省范围都比较显著,降水30~60 d季节内振荡的显著分布区域主要集中在关中和陕南,这种地域分布与副热带高压随东亚夏季风南北移动有很大关系;气候平均态下降水的准双周振荡幅度于4月中旬开始逐渐加强,7~9月振幅最强,10~11月开始逐渐减弱;降水准双周振荡显著时期主要在夏季,而30~60 d季节内振荡在全省全年都存在,夏季比冬季振幅大,陕南和关中地区最大振幅出现在7月初。     

黑龙江省多水期降水气候变化

利用1961—2020年降水量数据分析黑龙江省多降水期和少降水期的转折年及不同时期降水差异,得出结论：(1)1961年以来,黑龙江省年降水量经历多—少—多—少—多的演变,1966年以前降水量偏多,1967—1982年偏少,1983—1998年偏多,1999—2011年偏少,2012—2020年偏多。(2)黑龙江省多年平均降水量526.2mm,中部山区偏多,西南部和西北部偏少。多降水期(PM)平均降水量596.6mm,相对基准气候期降水偏多13.4%,偏多区主要在46—48°N之间；少降水期(PL)平均降水量485.8mm,相对基准气候期降水偏少7.7%,主要是西部和中南部偏少。(3)PM1时期黑龙江降水量554.6mm,相对基准气候期偏多5.4%；PM2时期降水量638.6mm,偏多21.4%；PM1时期降水主要多在西南部,PM2时期降水主要多在东北部；PM1时期,冬季和春季降水量却表现出偏少,冬季全省偏少15.3%,春季偏少8.6%；5月中下旬和8月下旬至9月上旬的日降水量PM2时期较PM1时期偏多,7月中旬降水量较PM1时期少。     

嫩江、松花江流域夏季降水与水位变化分析

利用嫩江、松花江流域内的气象和水文资料，分析了该流域夏季降水的天气气候特征以及降水与水位变化的关系，利用NCAR/NCEP的再分析资料讨论了形成夏季降水天气气候特征，并分析了降水量异常时的环流状况，表明：该流域夏季多年平均降水量基本上是呈南北的带状分布，并有明显的阶段性，汛期水位变化与流域内夏季降水有密切的关系，影响该流域夏季降水的环流系数为西风带阻塞形势下的低值系统和东亚夏季风。     

夏季新疆中亚槽型大降水统计分析

分析新疆中亚槽型63次大降水过程发现,过程平均降水量的大值区,白天、夜间、24小时降水量的大值区都集中在北疆西部山区和天山山区.在大降水落区,平均降水量白天比夜间小1-3mm,≥10mm的降水在夜间发生的气候概率比白天高10%.大降水移动路径主要集中在昭苏-特克斯-新源-小渠子-天池-木垒一线.     

东北雨季的划分及其特征

利用1951-2001年东北地区9站旬平均降水量资料划分了东北雨季，确定了雨季开始旬序、结束旬序、持续期和降水量，分析了雨季各特征量之间的关系，探讨了雨季前后大气流场的差异，研究了雨季特征量与热带海温指数的关系。结果表明：（1）东北雨季平均在7月中上旬开始，8月中上旬结束；51a雨季降水量与9站夏季Z指数密切相关，表明了雨季降水基本反映了该地区夏季降水的特征；（2）-般说来，雨季开始早，则持续期长，降水量大，反之亦然；（3）东北雨季主要受东亚夏季风的控制，季风增强北进，雨季开始，季风减弱南撤，雨季结束；（4）东北雨季特征量有短期气候预测时间尺度上的热带季节海表温度距平前兆信号。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

1951～2009年东亚地区日降水趋势特征分析

研究大陆或次大陆尺度日降水长期趋势变化规律,对于检测、理解区域气候和陆地水循环对全球气候变暖的响应特征十分重要。利用美国国家气候资料中心(NCDC)和中国基准气候站、基本气象站网降水观测资料,在对该站点资料进行基本质量控制基础上,选取东亚地区619个站1951～2009年日降水数据,按照百分位阈值对降水进行分级,共分为弱、中、强、极强4个级别,用经纬度网格面积加权平均方法构建区域平均的时间序列,分析了各类降水事件长期变化趋势的时空特征。结果表明:东亚地区近59年平均总降水量表现出不显著下降趋势,降水日数没有出现趋势性变化,平均日降水强度略有减小;区域平均的年降水量、降水日数和日降水强度在中国北方大部、蒙古东部、俄罗斯远东地区南部和日本列岛多呈减少趋势,而在俄罗斯中西伯利亚南部、朝鲜半岛南部和中国长江中下游流域一般表现为增加。从季节上看,近59年东亚区域平均的冬、春季降水量、降水日数和日降水强度均呈增加趋势,而夏、秋季一般呈减少趋势,仅夏季日降水强度略有增加。降水的年内分配出现均匀化趋势。从不同级别降水事件看,近59年来东亚区域平均的各级别降水量均为下降趋势,中降水、强降水和极强降水日数也呈现下降趋势,弱降水日数表现出较明显增加;仅有全区秋季强降水量、日数减少趋势和冬季中降水量、日数增加趋势通过了显著性水平检验。分析还发现,近30年(1980～2009年)东亚地区日降水趋势变化出现了新的特征,主要表现为大部分地区降水日数呈现增加,日降水强度减少,45°N以南多数台站降水量也增加,全区降水有向非极端化方向发展趋势。     

新、旧气候态的差异及对东北地区气候业务的影响

选取参与东北地区短期气候预测业务质量评估的53个气象站的月平均气温、降水资料,NCEP/NCAR再分析的月平均500 hPa位势高度场资料,以及由NOAA重构的海温场资料,对比了新、旧气候平均态下,冬、夏季东北地区气温、降水及全球500 hPa位势高度场及海温场差异, 并分析了气候平均值改变对气候变化、影响评价和预测业务的影响。结果表明：就东北大部分地区而言,新气候态（1981-2010年）表征的气候较旧气候态（1971-2000年）更暖湿;新气候态的全球500 hPa位势高度值和海温值较旧气候态均有所增大;新气候态下东亚大槽强度和西伯利亚高压强度变弱是造成东北冬季气温升高的主要原因;西太副高和鄂霍次克海阻塞高压强度增强,是造成东北地区大部分月份降水量增加的主要原因;而东北冷涡强度减弱是造成东北地区6月降水量减少的主要原因;9月和10月降水量减少可能与海温的变化有关。气候平均值的改变会对气候业务产生影响,如需对冷冬事件和ENSO事件重新评估,对极端事件重新分析,及对要素预报量级和趋势产生影响。     

东北地区5—9月降水特征和趋势分析

利用国家气象信息中心整编的1956—2008年站点逐日降水量、温度和NCEP/NCAR的月平均再分析资料,从逐年5—9月季节降水量和分级(痕量、微量、小雨、中雨、大雨和暴雨)降水事件两方面分析了东北地区的气候特征,并探讨了其可能原因。结果表明:5—9月份东北地区降水中心位于长白山脉的迎风坡,该区域同时是大雨和暴雨事件的多发区,这与地形和东亚夏季风气流北推有关;东北地区痕量降水事件东西方向呈"多—少—多"分布,其他级别的降水事件为西少东多;南北方向上,中雨以下量级为北多南少,大雨和暴雨事件则为北少南多;由于西风和南风气流水汽输送作用的减弱导致了1956—2008年东北地区5—9月降水量的线性递减;小雨及以下量级降水事件线性减少的趋势显著,但随着量级加大,各级别降水事件线性递减的趋势逐渐不明显,暴雨事件在1956—1976年、1976—1994年和1994—2008年三个时段内有明显的"减少—增多减少"的变化过程。     

金华地区气候态变化特征及极端气候敏感区域分析

使用金华市气象台整理的1968—2020年逐年气温、日照时数、降水量和降水日数数据,采用常规气象统计方法,对金华地区气候态变化特征及极端气候敏感区域进行分析,结果表明：（1）不同气候态下金华地区平均气温、降水量均主要呈增加趋势,且分别在III态、IV态最明显,而日照时数、降水日数则主要呈减少趋势,且分别在II态、IV态下最明显;但随着II—IV态的转变,平均气温的增温效应、日照时数和降水日数的减少现象则均在减弱,降水量的增加趋势则先增强再减弱。（2）金华地区平均气温主要呈永康兰溪暖、浦江冷的格局,日照时数表现为金华义乌多、兰溪永康少的特征,降水量呈现出武义浦江多、义乌东阳少的分布,降水日数具有南多北少的特征。随着气候态变化,四者整体呈明显增高、减少、增多、减少趋势。（3）气候态的变化使得金华地区平均气温等级由低向高移动,日照时数等级由高向低移动,降水量等级由4级向3级来回移动,降水日数等级无明显变化。（4）随着气候态转变,除兰溪外整个金华地区均是极端气温的敏感区,兰溪、义乌是极端日照时数的敏感区,极端降水、降水日数基本无敏感区域。     

金华地区气候态变化特征及极端气候敏感区域分析

使用金华市气象台整理的1968—2020年逐年气温、日照时数、降水量和降水日数数据,采用常规气象统计方法,对金华地区气候态变化特征及极端气候敏感区域进行分析,结果表明：（1）不同气候态下金华地区平均气温、降水量均主要呈增加趋势,且分别在III态、IV态最明显,而日照时数、降水日数则主要呈减少趋势,且分别在II态、IV态下最明显;但随着II—IV态的转变,平均气温的增温效应、日照时数和降水日数的减少现象则均在减弱,降水量的增加趋势则先增强再减弱。（2）金华地区平均气温主要呈永康兰溪暖、浦江冷的格局,日照时数表现为金华义乌多、兰溪永康少的特征,降水量呈现出武义浦江多、义乌东阳少的分布,降水日数具有南多北少的特征。随着气候态变化,四者整体呈明显增高、减少、增多、减少趋势。（3）气候态的变化使得金华地区平均气温等级由低向高移动,日照时数等级由高向低移动,降水量等级由4级向3级来回移动,降水日数等级无明显变化。（4）随着气候态转变,除兰溪外整个金华地区均是极端气温的敏感区,兰溪、义乌是极端日照时数的敏感区,极端降水、降水日数基本无敏感区域。     

常德市降水量的精细化气候特征分析

利用常德市2007—2018年气象自动站小时降水量数据,统计分析了区域精细化降水气候特征。结果表明:(1)常德市年降水量多雨区一般为高地势地区,且在石门县西南部迎风坡降水增幅作用明显。(2)常德市各地年降水量在10%～20%变化,其中极端年份市区及安乡南部变化幅度较大,为40%左右。(3)月降水量主要集中在汛期(4—9月),其空间分布形态有3类:5与9—10月为过渡转换期类型,与气候平均降水量的空间分布接近; 6—8月为西北部多、东南部少的分布型; 11月至次年4月为西南部多、东北部少的分布型。(4)降水量日变化表现为04:00—11:00为多雨时段,20:00—23:00为少雨时段,分散阵雨多发生在下午,夜雨主要发生在下半夜且北部明显多于南部。     

基于聚类分析的兰州地区自动站降水特征分析

利用兰州地区2013—2018年4—10月139个自动气象站逐时累积降水量和降水小时数资料,通过K均值聚类分析方法进行二维聚类分区,分析不同区域降水精细化时空分布特征。结果表明:(1)K均值聚类方法将兰州地区降水划分为3个区域,年平均降水量分别为246、317和427 mm,降水小时数分别为306、404和454 h。分区结果同地理位置、地形高度相适应,与主观分区结果较一致但更加科学精细;(2)3个区域降水分布特征相似,但也存在较明显的地域性差异,降水量集中在7—8月,分别占46%、45%、44%,降水小时数集中在6—9月,分别占55%、53%和53%;(3)从日变化特征看,降水量、降水小时数、降水强度的高值分别集中在7—8月的午后至前半夜、7月的16—17时、8月的00—04时和16—23时。     

2018年夏季海洋大气特征及对我国气候的影响

为更好地了解2018年夏季（6—8月）我国主要气候异常特征及成因,本文利用我国气象要素站点资料、再分析大气环流资料和全球海温数据分析了2018年夏季我国降水和气温的异常特征、东亚大气环流特征及海温对我国气候的影响。结果显示2018年夏季全国平均降水量较常年同期偏多9.6%,我国中东部地区降水呈现“南北多、中间少”的分布特征,北方和华南大部降水较常年同期偏多、长江中下游降水明显偏少。降水的上述异常特征受到东亚副热带和中高纬大气环流的共同影响。2018年夏季东亚副热带高空急流和西太平洋副热带高压位置都明显偏北,东亚沿岸由南至北为“负—正—负”的高度距平分布, 呈现出“东亚—太平洋型”遥相关负位相的特征,菲律宾附近对流层低层大气维持异常的气旋式环流,东亚副热带夏季风异常偏强。同时,欧亚中高纬度大气呈现“两槽一脊”的异常高度分布特征。在副热带和中高纬大气环流的这种配置下,我国北方地区以异常偏南风为主,有利于暖湿气流的输送,降水偏多;华南地区在偏强的热带对流活动影响下,降水也总体偏多;而长江中下游地区则以明显的辐散下沉运动为主,降水偏少。从外强迫因子来看,2017年10月至2018年4月发生的La Nina事件对东亚夏季风偏强及我国降水“南北多、中间少”的异常特征起到了重要作用。     

中国春季典型降水异常及相联系的大气水汽输送

利用经验正交函数分解方法, 揭示了中国春季典型降水异常型的分布特征, 讨论了对应的水汽输送场和大尺度环流形势。结果表明, 降水异常的前三个模态对应的异常水汽输送源地都与气候平均源地存在差异。第一模态中, 降水大值区位于华南沿海, 伴随西太平洋副高的加强以及东亚西风急流的西南向移动, 水汽主要来源于菲律宾和中国南海地区; 第二模态中, 降水大值区位于长江中下游地区, 西太平洋副高及东亚西风急流均较气候平均位置偏北, 水汽主要来源于赤道西太平洋, 同时赤道印度洋的西风水汽输送也为降水提供了部分水汽; 第三模态中, 降水中心位于黄淮流域, 500 hPa高压异常中心北移至日本海附近, 同时东亚西风急流大大减弱, 水汽源地位于中纬度西北太平洋。在气候平均态下, 来自青藏高原南缘的西风水汽输送是中国春季降水的重要水汽源地之一, 但与此输送带对应的异常输送, 在与前三个降水异常典型模态所对应的水汽输送异常场中均没有体现。     

黄河兰州上游流域近4a汛期降水变化特征

利用2015—2018年5—9月黄河兰州上游地区327站小时降水资料,定义了降水过程次数等特征量,分析该地区7个流域汛期降水变化特征。结果表明:(1)黄河兰州上游流域汛期降水量与降水日数有很好的一致性,以2018年最多,2015年最少;空间分布上都是青海东南部的龙羊峡以上流域最多,甘肃中部的刘家峡—兰州流域最少。(2)同一流域由于地理位置和流域面积大小不同等原因,各支流降水日数差异较大,特别是龙羊峡以上流域和洮河流域表现最为明显。(3)流域内降水次数日变化特征有双峰单谷型、单峰单谷型和平缓型三种形态;降水总次数、小时平均降水量大于2 mm的次数、小时最大降水量大于20 mm的次数一天中都是在傍晚后增多,且强降水出现时间多发生在19:00左右。(4)近4 a中流域内最大降水过程出现在大夏河流域,持续时间最长的降水过程在湟水河流域,小时降水量最大出现在大夏河流域。     

祁连山区空中水资源研究

利用祁连山地区8个气象观测站1960-2002年逐日气象观测资料和1970-1997年NCEP/NCAR再分析资料(2.5°×2.5°格距),分析了祁连山地区的空中水资源状况。结果表明:该区大气水汽含量从春季到夏季逐渐升高,之后又逐渐减少,对应全年降水主要集中在5-9月,占年降水量的86.8%;从1987年西北地区气候转型前后2个时期的比较来看,1987年后比1987年之前平均年降水量增加了22.7 mm(约8.1%),而且主要是春、夏季降水增加了,这将有益于该地区生态环境的改善。从空间分布来看,祁连山地区中部的年降水量大,东部和西部降水较少,其中西部最少。祁连山地区平均每年水汽输入量约为885.4亿m3,水汽输入主要在600 hPa以下层,高层全年多数时间整体表现为辐散,且水汽主要来源于经向输送。     

开鲁县1954—2011年降水日数及降水量变化分析

利用开鲁气象站1954—2011年逐日降水量数据,分析了近58a降水量和降水日数的年、季变化趋势和气候倾向率以及4—10月不同等级降水日数和降水量的比例。结果表明:(1)开鲁58a平均年降水量为332.5mm,年平均降水日数64d,占全年总日数的17.5%,日降水量强度仅5.2mm;(2)年降水量与降水日数呈显著的正相关关系,降水日数多,降水量则多;(3)近58a年降水日数和降水量均呈显著的减少变化趋势,降水日数减少1.8d/10a,降水量减少13.2mm/10a;特别是1999—2011年日降水强度明显减小,年平均降水量仅277.5mm,比前45a平均减少了2成,春夏季干旱突出;(4)降水量和降水日数季节分配不均,夏季降水量占全年的70.3%,雨季集中,旱季明显;(5)作物生长季(4—10月)降水量级少,有效降水日数少,因此,发生干旱的概率高,特别是季节连旱,不利于作物的生长发育,严重制约着农牧业生产的发展。