鄂西暴雨中尺度气候特征

挑和典型暴雨过程，使用密集站点的雨量资料，经过普查，统计和分析，揭示鄂西暴雨强度和时空分布中尺度气候特征。     

吕梁地区暴雨地面场特征研究

总结和研究暴雨天气过程中,各种地面气象要素和物理量场特征,不仅有助于揭示天气过程的发展变化,而且可以加深对天气规律的认识,提高预报准确率。周一鹤［１］、赵思雄［２］等都就暴雨的大尺度环流形势及其与雨区的对应关系做过深入细致的研究,文献［３］也就影响我省的?..     

多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究

利用2008—2019年甘肃省陇东342个测站的逐日降水资料和ECMWF_ERA5再分析资料，总结了不同暴雨天气过程的环流特征，建立了精细至模式预报每个格点、综合考虑暴雨日每个预报时次的多次取样网格化暴雨预报“配料法”方案，并通过2020年5次暴雨过程进行验证。结果表明，陇东暴雨可分为副高扰动型、冷槽切变型和偏北气流对流型；由于不同类型暴雨的环流特征差异明显，降水范围及持续时间不同，具有代表意义的关键物理量及阈值也不相同；网格化配料法的过程预报准确率相比ECMWF_THIN提高了20%，站点预报准确率提高了7.8%，性能优于ECMWF_THIN模式的暴雨预报；配料法对小区域预报效果优秀，预报范围越大预报准确率越低。     

2010年前汛期末华南西部和东部暴雨对比分析

2010年前汛期末期中国华南出现暴雨过程,暴雨在华南西部与东部有不同影响,利用NCEP再分析资料和常规观测资料,分析此次暴雨特征与机理。结果表明:对中国华南地区整体而言,暴雨期间高层受南亚高压东南伸弱脊辐散区影响;中层副热带高压西伸脊先东退、后西伸;暴雨区位于低层相当位温锋区南侧、气流辐合;边界层偏南风急流形成后暴雨发生。分区而言,华南西部两次出现各持续1 d的多站点暴雨时期;每次暴雨站数明显增加,较之前低层能量大、中低层层结不稳定且整层大气可降水量大;两个多站点暴雨日期之间边界层中尺度偏南风急流有两次明显减弱,低层水汽辐合与上升运动发生明显中断。华南东部多站点暴雨只出现一次但持续3 d,虽然在暴雨前期3个指数条件均没有西部两次暴雨前期好,但是连续3 d多站点暴雨期间较大尺度偏南风边界层急流基本维持,低层水汽辐合与上升运动没有发生明显中断,导致了东部暴雨站点多、强度大及持续时间长。因此,对于华南前汛期暖区暴雨而言,边界层偏南风急流的生消活动与水平尺度均较重要。     

贵州省区域性重要过程监测与评价指标阈值确定

利用贵州省85个国家气象观测站1981—2010年逐日降水量、最高气温、MCI指数资料,区域站2009年4月—2020年8月日降水量,对区域性暴雨、高温、干旱相关监测与评价指标阈值进行确定。结果显示:某日贵州境内有6个及以上国家站(或5个及以上国家站且6%及以上的全部站)日降水量≥50 mm则为一个区域性暴雨日;日最高气温≥35℃的站点数百分比≥12%为一个区域性高温日,持续出现3 d及以上为一次区域性高温过程。出现中度及以上强度干旱(MCI≤-1.0)的站点数百分比≥12%为一个区域性干旱日,当某日与前一日区域性干旱站点的重合率≥50%,且持续时间≥15 d,则为一次区域性干旱过程开始;当连续5 d出现中旱或以上强度的站点数百分比12%或者与前一干旱日的站点数重合率50%,则该次区域性干旱过程结束。对于贵州省范围内区域性暴雨、高温、干旱过程监测与评价,不再考虑相邻站点距离以及高温过程中站点重合率≥50%的要求。     

小时和日值降水数据对河南省暴雨日数和暴雨日变化特征的影响北大核心

利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。     

鄂尔多斯市暴雨时空分布及气候特征

通过对鄂尔多斯市11个站点47年（1961-2007年）暴雨资料进行统计,从鄂尔多斯市暴雨的地理分布及年际变化,分析得出鄂尔多斯地区暴雨的时空分布特点及气候变化规律。     

集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验

利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:(1)2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;(2)本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;(3)TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。     

汛期影响山西的低涡统计分析

汛期影响山西的低涡统计分析苗爱梅，吴晓荃（山西省气象台０３０００６）０引言汛期，低涡是山西产生暴雨的重要天气系统之一。低涡过程引起的暴雨约占山西汛期暴雨的３０％，有些低涡还导致了特大暴雨。经统计１９８０年至１９８９年１０年间，全省出现１１站以上的区域...     

“91.7”梅雨锋暴雨的螺旋度分析

螺旋度（Ｈｅｌｉｃｉｔｙ）是近年来引入天气分析预报中的一个非常重要的物理量，其严格的定义式为风速和涡度点积的体积分［１，２］：其中是相对涡度（以下简称涡度）。可以看出，螺旋度的大小反映了旋转与沿旋转轴方向运动的强弱程度。虽然有关该量应用的研究目前在国内外刚刚起步，但是已展现了广阔的前景。伍荣生［１］曾经给出了螺旋度的平衡方程式，并指出：在准地转运动中大气的螺旋度是守恒的，许多研究还表明［２－４］，螺旋度对雷暴、龙卷等天气现象的预报具有一定的指示意义。１９９１年７月（集中在６月３０日至７月１２日）的梅雨锋暴雨给长江中下游地区带来了严重的洪涝灾害，图卫给出该时段的平均２４ｈ降水量。本文对这一时段暴雨的螺旋度进行了分析，得出了一些有意义的结果，发现螺旋度作为一个新的诊断量，在暴雨研究中是有一定应用价值的。     

“98.6”广西特大致洪暴雨特征分析

“９８．６”广西特大致洪暴雨具有以下３个明显特征：强度之大、持续之久、范围之广为４０ａ来同期所仅见;暴雨过程的影响系统最为复杂;“雨跟水走”［１］的洪水增幅作用明显     

仁怀县大—暴雨单站预报模式

大～暴雨对我县工农业生产、国民经济的影响较大．由于我县地处黔北高原北缘的娄山山脉延伸地带，其地形东高西低，切割强烈，且森林过俄，蓄水保水能力差，故水土流失严重．据县区划办统计，全县由于大～暴雨所引起的每平方公里年流失土壤514吨，全县每年总流失量可达91．7万吨．1大～暴南的气候分析普查我县1970～1685年的资料，以日降雨量≥25．0毫米为一次大～暴雨天气过程．变得大～暴雨在4～11月份内，最早出现在N74年毛月7日，降雨量为32．9毫米；最晚出现在1970年11月14日，降雨量为39．5毫米，［6年中共出现大～暴雨136次，其中年…     

1961—2015年中国暴雨变化诊断及其与多种气候因子的关联性研究

气候变化背景下,频发的暴雨事件造成城市内涝、人员伤亡和财产损失,已经成为全社会广泛关注的焦点问题之一。为了诊断中国暴雨的时空变化及其与不同自然因子的关联性,采用1961—2015年中国659个降水站点数据,采用线性趋势、EOF分析等多种统计方法诊断了中国暴雨时空变化特征,结果表明,中国暴雨雨量、雨日和雨强在1961—2015年以胡焕庸线为界呈现出东南高-西北低的气候态空间分布格局;线性趋势分析表明1961—2015年中国暴雨雨量和雨日从东南沿海向西北内陆呈明显“增-减-增”的空间分布格局,且呈增长趋势的站点占主导,分别高达80.88%和79.81%;从西北内陆到东南沿海的年代剖面分析表明中国暴雨雨量和雨日随着年代推移在迅速增长;对低通滤波后的中国暴雨进行EOF分析表明中国暴雨雨量和雨日的增长东南沿海快,内陆地区慢。根据IPCC等已有研究中筛选出对中国地区有影响的28个气候因子,并将其与659个站点的暴雨进行相关分析,结果表明不同气候因子与不同区域暴雨呈现出错综复杂的相关性特征,其中与暴雨雨量呈现以正相关和负相关为主的气候因子分别为15和13个,全局相关因子包含AAO(Antarctic Oscillation)、Pacific Warmpool,而其它气候因子在七大分区中与暴雨的关联性各有突出,表现出明显的空间异质性。      

2010年前汛期末华南西部和东部暴雨对比分析

2010年前汛期末期华南出现暴雨过程,暴雨在华南西部与东部有区别,利用NCEP再分析资料和常规观测资料,分析此次暴雨特征与机理。结果表明：对华南整体而言暴雨期间高层受南亚高压东南伸弱脊辐散区影响;中层副热带高压西伸脊先东退、后西伸;暴雨区位于低层相当位温锋区南侧、气流辐合;边界层偏南风急流形成后暴雨发生。分区而言,华南西部两次出现各持续1 d的多站点暴雨时期;每次暴雨站数明显增加之前低层能量大、中低层层结不稳定且整层大气可降水量大;两个多站点暴雨日期之间边界层中尺度偏南风急流有两次明显减弱,低层水汽辐合与上升运动发生明显中断。华南东部多站点暴雨只出现一次但持续3 d,虽然在暴雨前期3个指数条件都没有西部两次暴雨前期好,但是连续3 d多站点暴雨期间较大尺度偏南风边界层急流基本维持,低层水汽辐合与上升运动没有发生明显中断,导致了东部暴雨站点多、强度大、持续时间长。因此对于华南前汛期暖区暴雨而言,边界层偏南风急流的生消活动与水平尺度均很重要。     

一九八六年前汛期暴雨的中期波谱特征分析

本文主要从中期的角度出发,分析了今 年我区前汛期4-6月暴雨过程的中期波谱 特征,指出40°N纬圈上长波(4-7波)和 超长波(1-3波)的活动及演变特征与我 区中期暴雨过程的关系,从中提供有意义的 中期预报线索。 一、暴雨过程概况 今年4-6月我区共出现暴雨过程15 次,其中4月4次,5月6次,6月5次,见(表一)的统计结果。从表一的结果看: 较明显的暴雨过程有5次,分别出现在4月 30日-5月2日,5月10-12日,5月26-     

基于地面总能量的暴雨定点预报方法研究

通过分析桂西北历史118个暴雨天气过程的大气环流特征,利用公式计算站点的每天地面总能量指数,再与后～天的雨量对比分析后发现,地面总能量指数≥0.95容易产生暴雨,<0.95不容易产生暴雨,而且数值越大,暴雨强度也越大,根据这一统计结果建立地面总能量暴雨定点预报模型.     

1994年6—8月中央气象台暴雨预报检验

１９９４年６—８月中央气象台暴雨预报检验林明智，毕宝贵，乔林（国家气象中心北京，１０００８１）１前它近年来，我国气象工作者对暴雨预报方法和暴雨预报评估技术研究取得一些进展［１－３］，在暴雨预报评估方面提出了划分三个评估等级（暴雨过程预报、落区预报和落...     

遵义地区5—8月暴雨天气系统特征

暴雨是遵义地区夏季常见的灾害性天气之一，本文对全区5～8月份暴雨的气候概况和天气系统特征进行统计分忻，为建立本区暴雨的预报方法提供依据．1暴雨的气候概况全区范围内当3站以上日降水量≥50mm时定为一次区域性暴雨天气过程。普查1981～1990年5～8月历史资料．10年中，该过程5月份共出现5次，6月份11次，7月份！0次，8月份7次。区域性暴雨天气最多的年份是1987年7次，最少的是1990年1次，详见表1．从表中可看出，6月份是暴雨集中的月份，6月中、下旬到7月份中旬是暴雨的高峰期．2失至影响系统民纪500hPa上全区33次暴雨的主要天气系统…     

1971—2015年宁波首场暴雨的气候特征及环流形势

根据1971—2015年宁波9个国家气象观测站降水资料和1980—2015年天气形势图,统计分析宁波45 a首场暴雨的气候特征,归纳分析了宁波首场暴雨的影响天气系统和环流形势。结果表明:宁波首场暴雨多发生在4月,以局地暴雨为主,部分暴雨次之。降水时段以24 h暴雨为主,夜间时段暴雨多于白天时段暴雨。降水频次分布和日最大降水量分布具有南北两端较多、中东部较少的特征。宁波首场暴雨的影响天气系统有低涡切变线、江淮气旋、梅雨锋及副热带高压(以下简称副高)边缘强对流4类。低涡切变线的影响以大范围和局地暴雨为主,江淮气旋的影响以局地和部分暴雨为主,梅雨锋的影响以部分暴雨为主,副高边缘强对流的影响以局地暴雨为主。受低涡切变线影响的暴雨容易出现在宁波东南部几个站点,江淮气旋影响和梅雨锋影响的暴雨容易出现在环沿海区域站点,副高边缘强对流影响的暴雨易出现在宁波南部。西南暖湿气流带来充沛的水汽是首场暴雨发生的必要条件,冷空气入侵或冷暖空气交汇是暴雨形成的重要原因。     

番禺市暴雨统计分析

本文从气候学角度，利用香昌市1960年至1993年的气象资料，按我国日降雨量＞50born的暴雨标准，统计分析香昌市发生暴雨的一些气候规律和特征，为防御暴雨危害，提供参考。五县两次独的年际变化番禹市1960～1993年间，共发生暴雨222次，平均每年6．5次。暴雨的年际变化较大，从表1中看出，番禺市暴雨发生次数太多是1965年和1993年，均为13次。历多江两月份是1981年的7且份，出现了6次，最少的年份是1969年，全年只有1次，1968、1990年也较少，各2次。2暴雨量的车流变化1960～1993年的资料统计，香昌市的年平均暴雨量为548．smm，占年均降雨…