黔东南相当暴雨日数与雨日数的气候变化

利用1961—2015年共55 a黔东南地区16个气象观测站实时降水量观测资料,建立相当暴雨日数和雨日数的时间序列,分析黔东南地区相当暴雨日数与雨日数的时空变化特征。结果表明:黔东南相当暴雨日数的分布是以西南侧的雷公山脉为中心沿东北方向递减,雨日数则以东部和西部为大值区,南部和北部为小值区;相当暴雨日数主模态分别为西北—东南向递减的同位相型、西南—东北向为反位相型;雨日数主模态以西北至东部一线为中心,向两边递减的同位相分布,这与地形对降水机制影响有很大关系。相当暴雨日数呈上升趋势,雨日数在上世纪60年代中期至21世纪初相对稳定变化,之后呈下降趋势;相当暴雨日数和雨日数均具有2 a左右的主周期变化,雨日数还具有11 a左右的长周期变化。     

近30年中国暴雨时空特征分析

利用1981—2010年全国2400多个站的降水资料,分析了暴雨过程和暴雨日的年、季、月气候分布及变化特征,结果表明21世纪以来南方地区暴雨过程明显增多,但以短持续性强降水过程为主,尽管总暴雨日较多,但总降水量不及20世纪90年代。年(月)降水量与年(月)暴雨日数变化趋势基本一致,但在江南春雨阶段平均雨量大,暴雨日数相对较少。最大年暴雨日数分布与年平均暴雨日数分布极为相似,呈现出南多北少东多西少的特点,但数值上是平均暴雨日数的两倍,甚至更多,并且受地形影响,呈现出多中心特点。由于受影响的天气系统不同,即使是同一省的不同地区最大月平均暴雨日数出现的时间也不尽相同。2000年以后暴雨日数总体呈增加趋势,一年中暴雨开始时间早,结束晚,暴雨出现的时段较以往更长。在近年来极端降水事件及次生灾害频发的背景下,详细了解暴雨的年、季、月平均分布、最大值分布及时空变化特征,可以为定量强降水的预报提供更好的气候背景参考。     

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。      

大——暴雨区域预报方法

宝鸡位于关中西部,地形复杂,气候差异大,降水分布不均,夏季大—暴雨,对工农业年生产有接影响。为了作好预报服务,我们对夏季环流特征进行了分析,结合高空影响系统、地面要素变化和当地地理特征,建立一套宝鸡地区大—暴雨天气过程的区域预报方法。     

孝感市梅雨期暴雨中尺度统计特征及降水差异分析

利用孝感市梅雨期暴雨天气中各站日雨量、逐时降水量资料，统计分析了暴雨过程中强降水的空间、时间、阶段分布特征，阐述了暴雨的中尺度特性；另外，初步分析了暴雨天气中气候季节性变化、地形、中尺度系统和日变化等因素对降水差异的影响。     

基于区域气象观测站的黔东南州暴雨漏报过程统计分析

该文利用2014年1月—2019年12月黔东南州国家级气象观测站和区域气象观测站的逐日降水资料,以及对应的贵州省气象台和黔东南州气象台发布的短期预报,统计分析黔东南州局地暴雨漏报过程和区域性暴雨漏报过程。结果表明:①2014年1月—2019年12月黔东南州共计出现暴雨过程299次,其中局地暴雨178次,区域性暴雨过程121次;暴雨漏报过程共计86次,漏报率为28.76%,其中,局地暴雨漏报64次,漏报率为21.4%,区域性暴雨漏报22次,漏报率为7.36%;②从时间分布来看,暴雨漏报过程发生在夏季最多,占总数的58%以上,其次是春季和夏季。从空间分布来看,黔东南州南部和中西部是暴雨漏报的高发区,而州东部地区暴雨漏报过程最少,这可能与黔东南州地形分布密切相关;③黔东南州局地暴雨漏报过程按形成原因可以分为局地地形增强型、局地热雷暴型和春季强对流单体型等3种类型;④黔东南州北部地区区域性暴雨漏报过程大多是影响系统提前南压,预报员对系统影响时间预估不足造成的;而州南部区域性暴雨漏报过程则多是由于暖式切变线北抬,因对其预估不足或低估其降雨效率导致。     

一次地形加强贵州暖区暴雨成因分析

利用常规气象资料、FNL再分析及雷达卫星资料等对2015年5月26—27日发生在贵州一次区域性暖区暴雨进行分析,结果表明:此次特大暴雨发生前期副高稳定少动,暴雨临近时高空影响槽东移,中低层切变线南压及暖湿气流辐合加强触发了暴雨的发生,暴雨发生在辐合线附近,无明显的冷空气影响,为典型的暖区暴雨;雷公山地形增强了气流辐合和地形抬升使其西南气流垂直上升运动较强,低空为强辐合区;低层高温高湿高能环境,有利于降水效率的提高,切变线两侧风速风向的辐合为暴雨的发生发展提供了充足的动力条件;降水过程强回波呈低质心、降水效率高的热带降水型特征,多个对流单体不断生消发展,在黔东南西部表现为明显的"列车效应";卫星云图显示特大暴雨落区及强度与TBB的变化有很好的对应关系。     

太行山地形对华北暴雨影响的数值模拟试验

利用高分辨率区域气候模式RegCM3对华北地区1996年夏季降水进行了数值模拟,对照中国台站的实测资料,对模拟的夏季降水量日变化特征进行了比较,在此基础上,设计了太行山地形敏感性试验,模拟了太行山脉地形高度变化对1996年夏季发生在华北地区的3次典型暴雨过程的影响.研究结果认为,RegCM3模式能够较好地模拟1996年夏季华北地区雨带位置及主要降水过程,对3次典型暴雨过程中暴雨中心的落区及位置移动均有较好的表现,不足的是模拟的降水量偏大.地形敏感性试验结果发现,太行山地形对华北暴雨天气过程有着重要影响,但是对于不同型态的暴雨过程,地形的影响有不同表现.对于太行山区型暴雨,太行山地形的阻挡和抬升作用导致迎风坡和背风坡降水增加,而去掉地形后太行山两侧降水明显减少;对于回流型暴雨,降水系统从东北地区南部向西南方向移动,低层气流主要为偏东型气流,地形的存在对于降水系统的西移速度及降水落区均有重要影响,去掉地形后太行山东侧降水明显减少;对于东移型暴雨,降水从太行山南麓向东北方向移动,太行山脉对于环流形势的影响并不明显,因而仅影响降水强度,对降水位置影响不大.     

青藏高原东北部强降水天气过程的气候特征分析

根据青藏高原东北部地区降水特点,定义青藏高原强降水概念,利用该区域内各测站自建站以来的气象资料,分析青藏高原强降水的时空分布特征和相对强度。结果表明:青藏高原东北部地区强降水的分布明显受到地形影响,年降水量和强降水次数自东向西呈阶梯性递减趋势,分别在青藏高原东北部的外流河谷地区和东南部四川北部地区存在大值中心;外流河谷地区两侧山脉的年降雨量较大,年均强降水日数较多,河源处相对较小,具有河谷地形的特点;青藏高原强降水的时段集中,雨强大,局地性强,且具有夜发性的特点;强降水日数和站数具有明显的年代际变化特征,近10年来出现区域性强降水的次数增加;青藏高原东北部外流河谷地区强降水的相对强度较大,同长江以南地区暴雨相对强度差不多。     

太行山地形对一次河北暴雨过程影响的数值研究

应用MM5模式对2000年7月5日河北省中南部的暴雨个例进行数值模拟及诊断分析,探讨了太行山脉对于河北省暴雨的影响.结果表明:降水分布在太行山东部迎风坡上,且强降水中心与喇叭口地形相对应,地形雨特征明显.在高分辨率模式模拟中,地形资料越精细,对迎风坡地形暴雨特征模拟能力越好.本次个例中低层东风越大,造成的迎风坡降水越强.近地面层受地形影响,气流表现为局地环流特征,随山脉的起伏,各物理场均有波动的特征.     

贵州省汛期短时降水时空特征分析

利用贵州区域84测站1991—2009年汛期（4—9月）逐小时降水量资料,分别定义各站点的小时降水量的强降水阈值。阈值的分布有两个高值中心,最强中心在西南部望谟站,西北部的强降水阈值较低。同时利用各站点阈值统计19年不同月份的强降水事件频数,其分布显示：4月份东部和中部偏南地区频数较高,5月份频数高值区呈东北—西南向,随后几个月逐渐向西北推进。4—6月事件频数逐渐增大,7月维持,8—9月开始减少。各月强降水事件发生时次统计表明：一天中有三个相对高值时段,23：00—02：00、05：00—08：00和17：00—20：00,而白天强降水事件很少。短时强降水事件发生时次的空间分布表明,西北部的强降水事件多数发生在傍晚到23：00,中部的强降水集中在23：00—02：00,东南部在05：00—08：00。     

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...     

应用GRAPES模式对贵州暴雨过程的模拟试验

利用我国新一代数值预报模式GRAPES（Global／Reglional Assimilationand Prediction Enhanced System），对2004年发生在贵州的3次强降水过程，即6月23—24日、7月17—18日和7月21—22日的暴雨过程进行了数值模拟，并与实况资料进行对比分析。模拟结果表明：GRAPES模式成功地模拟了这几次降水过程中的主要天气系统的位置和移动过程，如西南低涡的加强、较强的低空急流、低空气流辐合以及高空槽过境等，因此较好地模拟出暴雨的落区和分布特征。但对强降水的模拟与实况有一定差异，对局地暴雨的模拟偏小。模拟试验分析可见：GRAPES模式对贵州暴雨有预报能力，有较好的参考作用。     

TRMM测雨雷达和微波成像仪对两个中尺度特大暴雨降水结构的观测分析研究

文中利用TRMM卫星的测雨雷达和微波成像仪探测结果,研究了1998年7月20日21时(世界时)和1999年6月9日21时发生在武汉地区附近和皖南地区的两个中尺度强降水系统的水平结构和垂直结构,以及TMI微波亮温对降水强弱和分布的响应。研究结果表明:这两个中尺度强降水系统中对流降水所占面积比层云降水面积小,但对流降水具有很强的降水率,它对总降水量的贡献超过了层云降水。降水水平结构表明,两个中尺度强降水系统由多个强雨团或雨带组成,它们均属于对流性降水;降水垂直结构分析表明,强对流降水的雨顶高度可达15km,强对流降水主体中存在垂直方向和水平方向非均匀降水率分布区,层云降水有清晰的亮度带,层云降水的上方存在多层云系结构。降水廓线分布表明:对流降水廓线与层云降水廓线有明显的区别,并且降水廓线清晰地反映了降水微物理过程的垂直分布。整个中尺度强降水系统中对流降水与层云降水的区别还反映在标准化的总降水率随高度的分布。微波信号分析表明:TMI85 GHz极化修正亮温,19.4与37.0,19.4与85.5,37.0与85.5 GHz的垂直极化亮温差均能较好地指示陆面附近的降水分布。     

湖南夏季降水日变化特征

利用湖南96个测站13年的逐时自记降水资料, 分析了夏季（6~8月）降水日变化特征。结果表明, 湖南夏季降水日变化呈现显著的区域差异。湘东南降水量、 降水频次峰值主要出现在午后到傍晚, 而其它地区的降水峰值一般出现在清晨。进一步分析显示, 降水频次峰值出现时次分布更集中, 区域特征更鲜明。湘西北、 湘东南区域平均的累积降水量、 降水频次及降水强度的日变化在清晨和午后均呈双峰型特征。湘西北主（次）峰值出现的时间大致与湘东南次（主）峰值出现的时间对应。同时, 降水日变化与降水持续时间密切相关。持续5~10 h降水事件是持续1~4 h事件与持续10 h以上事件降水量峰值出现时间发生显著变化的过渡降水事件。持续1~4 h（10 h以上）的降水事件的极值降水始发时间为午后至傍晚（夜间）。在不同持续时间的降水事件中, 持续2 h降水的累积量最大。     

湖北强降水频次时空特征及基于GWR模型的地形关系分析

利用1983—2017年湖北省汛期74个国家气象站逐小时降水数据,按长、短历时强降水事件分类研究强降水频次的时空特征,并运用普通最小二乘法(OLS)、地理加权回归(GWR)方法定量探讨强降水频次与地形因子之间的关系。(1) 湖北汛期长、短历时强降水年频次周期变化明显,年代际变化(≥10 a)存在1个主振荡模态,年代际以下尺度(＜10 a)存在2个主振荡模态。(2) 长历时强降水旬频次在梅雨期达到顶峰,盛夏期减少,而短历时则在梅雨结束后的7月中旬出现跃升;长、短历时强降水频次日变化曲线都为单峰结构。(3) 湖北长、短历时强降水高频次站点多出现在地面存在准常定中尺度辐合线或涡旋的特定地形条件下。(4) 地理加权回归较传统普通最小二乘法显著提高了强降水频次与海拔高度、坡度的拟合效果。结合拟合系数显著性检验分析,地理加权回归不适用于样本偏少、站点稀疏的鄂西山地,更适用于多中小尺度地形的湖北中东部。(5) 地理加权回归模型中,海拔高度与长历时强降水频次在大别山东麓西侧正相关最大,在大别山西麓南侧负相关最大,坡度则正相反;海拔高度、坡度对短历时强降水频次的最大影响在大别山东麓西侧以及沿长江干流的低洼城市带武汉-黄石地区,武汉站分别为-0.20次/米、6.43次/度,这里地形坡度影响远超海拔高度。      

黔南州1989-2019年暴雨时空分布特征及风险落区分析

本文利用贵州省黔南州12个国家级自动气象站1989-2019年的地面降水观测资料,采用气候倾向率、线性回归、Kriging法、滑动t检验、暴雨风险因子加权分析等方法,分析了黔南州1989-2019年暴雨时空分布特征及风险落区,主要得出以下结论：(1)黔南州暴雨日数呈现增长趋势,暴雨主要出现在5-9月,大暴雨主要出现在5-8月。(2)暴雨在黔南州有两大中心,分布位于中东部的都匀地区和西部的长顺地区;黔南州大暴雨主要在都匀至三都地区,其次影响长顺地区。(3)黔南州大部分地区暴雨均呈现增加趋势,暴雨气候倾向率主要有三个强中心,分别为长顺、贵定、三都。(4)6月暴雨集中在都匀地区,7-8月南多北少,9月东部西部多、中部偏少;大暴雨5月东部西部多、北部东南部偏少,6月集中在东部都匀、三都地区,8月主要集中在东部三都、西部长顺地区。(5)暴雨日数在2013年前后存在一次突变,暴雨历史风险落区与趋势风险落区大值区主要在东部及西部地区,高风险与较高风险面积和的占比分别为黔南州总面积的30.3%、28.1%。     

华南锋面与暖区暴雨个例对比分析

分析了1961～1999年亚洲热带近海海温与云南降水的关系.通过研究云南夏季降水对近海海温异常的响应,发现云南初夏的降水与亚洲热带近海海温有明显的负相关关系,这种降水减少海温正距平的情况在北印度洋西部和阿拉伯海表现比孟加拉湾和南海更显著,但是在盛夏相关关系不显著.同时发现云南西南部的夏季降水与前期盂加拉湾海温有显著的正相关,而与其它海域的海温相关不显著.滇东南的夏季降水只与前期南海的海温有显著的正相关.     

贵州省汛期降水特征及强降水过程分型研究

【目的】为探究贵州省汛期降水的时空分布特征及演变规律。【方法】利用贵州省81个气象观测站1981—2020年汛期降水资料,采用EOF、REOF及交叉小波分析等方法对贵州省汛期降水时空特征进行分析及强降水过程分型研究。【结果】贵州省1981—2020年汛期平均降水量为924.9mm,降水量在682.7~1194.1mm,呈显著上升趋势,上升速率为16.94mm/10a。贵州汛期降水大体上呈现西南向东北递减的趋势,强降水过程次数及持续天数分布及波动变化与汛期降水基本一致。【结论】贵州省汛期降水分布不均,具有显著的年代际变化。贵州省汛期强降水空间场主要有全省一致型、东西反向型和南北反向型3种典型模态。经REOF方法可将贵州省细分为3个强降水区域,根据环流场分析,又可进一步划分为东部型强降水（I型和III型）与西部型强降水（II型）,各类型强降水落区受500hPa环流分布情况以及850hPa水汽来源与强度的影响。     

闽中北短时暴雨概念模型

通过对福建中北部35个站1994～2001年97次暴雨过程的环流背景、影响系统等进行分析,将天气类型分为冷式切变(或槽)影响型、西南气流影响型、副高型(Ⅰ～Ⅱ型),归纳总结了各天气型的雷达回波源地、加强区域、路径、演变及降水特征,建立了天气图等常规资料与雷达回波资料相结合的闽中北短时暴雨3种概念模型。Ⅰ、Ⅱ型的降水强度总体相差不很大,有西南风急流比没有时降水强,Ⅱ型尤其明显,Ⅲ型降水强度最弱、持续时间最短。