喀什市降水的日变化特征分析

利用1994—2013年5—9月喀什气象站逐小时降水资料,分析喀什近20 a降水的日变化特征。研究表明,20时至翌日06时为降水量的高值阶段,最大值出现在01时,07—19时为降水量的低值时段,最小值出现在16时。降水频次的高值区为00时至07时,降水最不易产生的时间为17时。降水强度最高值在20时,次高值为01时,也是累积降水量较大时刻,降水强度最低值出现在15时也是累积降水量的低值区。喀什的降水主要以短时性降水(1~3 h)为主,多发生在傍晚至夜间,1 h降水频次最多的是量级≤1 mm的降水,但1.1 mm≤R1≤3.0 mm量级的降水贡献率最高。小雨、中雨及大雨降水过程最易发生时段均为前半夜,下午为各量级降水过程发生最少的时段。     

喀什市降水日变化特征分析

利用1994～2013年5～9月喀什市气象站逐小时降水资料,分析喀什近20a降水日变化特征。研究表明,20时至翌日06时为降水量的高值阶段,最大值出现在01时,07时至19时为降水量的低值时段,最小值出现在16时。降水频次的高值区为00时至07时,降水最不易产生的时间为17时。降水强度最高值在20时,次高值为01时,也是累积降水量较大时刻,降水强度最低值出现在15时也是累积降水量的低值区。喀什的降水主要以短时性降水（1～3h）为主,多发生在傍晚至夜间,1h降水频次最多的是量级≤1mm的降水,但1.1mm≤R1≤3.0mm量级的降水贡献率最高。小雨、中雨及大雨降水过程最易发生时段均为前半夜,下午为各量级降水过程发生最少的时段。     

2009年夏季黑龙江省三次暴雨过程对比分析

<正>1降水概况2009年6月19日、7月20日和8月17日在黑龙江的南部地区发生了3次暴雨过程。6月19日黑龙江省的齐齐哈尔、黑河局部地区遭受了大暴雨袭击。19日01-24时,有9个加密雨量站降水量达到100 mm以上,74个站降水量达到50mm以上,其中,齐齐哈尔曙光乡的降水量超过150mm。此次降水过程的主要降雨时段集中在19日的     

多种数值预报产品在贵州定量降水预报中的检验

通过对2011—2012年期间欧洲中心、日本、T639、WRF各家数值预报24 h降水预报产品插值到贵州省85个县观测站,对比每日累计实况降水量,划分为≥0.1 mm(晴雨)、≥10.0 mm(中雨以上)、≥25.0 mm(大雨以上)共3个等级进行了评估。结果发现:欧洲中心细网格和T639在贵州省各个量级降水预报均有偏大的趋势;日本模式在大雨以上量级的降水预报中对我省有偏少的趋势;WRF模式在晴雨预报中表现最好,而在明显降水的预报中表现略差。预报结果空间分布显示:欧洲中心细网格对贵州中部一线地区的明显降水预报较好;T639模式在一般性降水预报中与其他模式效果相当,但在大雨以上量级的预报中表现出明显的地区差异;日本模式在贵州东北部地区效果明显;WRF模式大雨以上量级的预报效果总体差异并不大,主要有3个大值中心,分别位于省的北部边缘、西部边缘和南部边缘,说明在以上地区WRF对大雨以上降水的预报效果具有一定的参考意义。     

动态Z-R关系定量估算降水方法在暴雨个例中的效果评估

选取汉中市2018-07-01和2019-08-09两次暴雨过程中新一代天气雷达数据产品的组合反射率因子和自动雨量计逐小时降水资料,建立随时空变化的动态Z-R关系,获得雷达估算降水场,分析其空间分布特征,并对不同等级降水的估算能力进行了分析。结果表明:(1)动态Z-R关系定量降水估算在两次暴雨中表现良好,能很好地反映地面降水的分布特征,对于30 mm/h以下量级降水,实测降水量和估算降水量的面积和落区均表现一致,其中20～30 mm/h短时强降水估算面积最准确,但对于30 mm/h以上量级降水,估算面积减小,值偏弱,无法反映出降水最大值落区。(2)随着降水量级增大,估算的绝对误差也同步增大。具体表现为小雨量级有明显的高估,中雨及中雨以上量级则有不同程度的低估。从相对误差来看,大雨和暴雨量级的降水估算精度高,估算值能反映真实值。     

动态Z-R关系定量估算降水在暴雨个例中的效果评估

选取汉中市2018-07-01和2019-08-09两次暴雨过程中新一代天气雷达数据产品的组合反射率因子和自动雨量计逐小时降水资料,建立随时空变化的动态Z-R关系,获得雷达估算降水场,分析其空间分布特征,并对不同等级降水的估算能力进行了分析。结果表明：（1）动态Z-R关系定量降水估算在两次暴雨中表现良好,能很好地反映地面降水的分布特征,对于30 mm/h以下量级降水,实测降水量和估算降水量的面积和落区均表现一致,其中20～30 mm/h短时强降水估算面积最准确,但对于30 mm/h以上量级降水,估算面积减小,值偏弱,无法反映出降水最大值落区。（2）随着降水量级增大,估算的绝对误差也同步增大。具体表现为小雨量级有明显的高估,中雨及中雨以上量级则有不同程度的低估。从相对误差来看,大雨和暴雨量级的降水估算精度高,估算值能反映真实值。     

思南县近60a降水日数与降水量变化趋势

利用贵州思南站逐日降水资料,从量级和量别两个方面分析了1951—2010年各级别降水日数、降水量及变化趋势,结果表明,近60 a来,微量降水日数平均每10 a减少3.2 d,降水量≥0.1 mm日数平均每10 a减少3.5 d,小雨平均每10 a减少5.96 d。降水量≤25.0 mm日数均呈减少趋势,大雨以上日数及降水量都呈增多趋势,突发性强降水等极端灾害性天气事件增加。     

乌鲁木齐夏半年降水演变及可能最大降水估算

对乌鲁木齐4-9月夏半年大雨以上降水各年代际降水量和降水日数统计分析表明：除20世纪60年代外,乌鲁木齐4-9月各年代大雨以上降水占总降水量的40％以上。大雨以上降水量和降水日数都呈增加趋势,2000年以后大雨以上降水量和暴雨次数都达到最大值。在此基础上,采用水文气象学的原理和方法对当地暴雨进行水汽效率放大和水汽输送率放大,推求乌鲁木齐1、2、3d的可能最大降水量,对比两种放大方法,采用水汽效率放大,1d可能最大降水为102mm。并用极值分布法推求乌鲁木齐最大日降水量重现期。为防汛抗灾提供了可靠的气象决策依据,最大可能降低了暴雨洪涝灾害造成的损失。     

1961—2016年汛期东天山北坡不同量级降水日数时空变化特征

利用东天山北坡5个国家级地面气象站1961—2016年汛期(5—9月)逐日降水资料,采用线性趋势、相关系数、多项式拟合及Mann-Kendall突变方法,探讨不同量级降水日数时空演变特征及与汛期总降水量的关系。结果表明:随着降水量级升高,对应降水日数迅速减小;近56 a总降水日数、中雨日数、大雨日数和暴雨日数均呈增加趋势,其中大雨日数增加趋势最明显,对总降水日数的增加贡献最大,小雨日数呈明显的减小趋势,大雨日数在1991年发生突变,暴雨日数在1980年发生由少到多的突变,其他降水日数表现为下降趋势,但均未发生突变;从不同量级降水日数空间分布可知,除了小雨日数其他量级降水日数都是以木垒为高值中心,逐渐向东西两侧减小,最低值一般出现在伊吾和吉木萨尔;汛期随着降水量级上升,降水日数与汛期总降水量相关系数也不断增大,小雨日数与总降水量相关性最差,与大雨日数相关性最高。     

激光雨滴谱仪探测降水与自动气象站观测降水的对比分析

东营市气象局激光雨滴谱仪于2012年投入应用,为评估分析其探测降水量的准确性,选取东营国家级气象观测站2012—2017年间46个月的自动气象站降水资料与激光雨滴谱仪观测资料,共计245个过程降水量、1 302个小时降水量数据,按不同降水量级对两种仪器观测资料进行对比分析,结果表明：1）过程降水小雨量级,激光雨滴谱仪较自动站平均偏多0.38 mm,降水量越大,差值越大;中雨量级两者差值较小,雨滴谱仪较自动站仅偏多0.24 mm;大雨量级,雨滴谱仪较自动站降水量明显偏少约2.8 mm;暴雨时雨滴谱仪较自动站常偏多。2）小时降水Rh＜2.5 mm时,雨滴谱仪较自动站偏多约0.1 mm;2.5 mm≤Rh≤4.9 mm时,激光雨滴谱仪与自动站降水量平均差值为0.0 mm;5.0 mm≤Rh≤16.0 mm时,雨滴谱仪较自动站常明显偏少,偏少值约0.9 mm;16.0 mm＜Rh≤20.0 mm时,两者降水量较接近;Rh＞20.0 mm时,雨滴谱仪较自动站可能出现极端偏多、偏少或两者相近情况。3）降雪时雨滴谱仪降雪量常明显偏多。4）雨滴谱仪和自动站过程累积降水量趋势较一致,且雨滴谱仪分钟降水量能较早反映出降水量峰值及降水强度的变化。通过分析可见,雨滴谱仪雨量数据有较好的可靠性,可在辅助降水现象观测与订正、人工影响天气效果评估和短临预报中发挥更大作用。     

近50年广东省分级降水的时空分布特征及其变化趋势的研究

利用广东省86个常规气象观测站1961—2010年的逐日降水资料,分析近50年广东省降水气候特征,探讨不同等级降水空间分布及随时间变化特征。结果表明:广东省降水丰沛,年均降水量多为1 500~2 000 mm;降水气候特征的区域差异较大,不同区域降水量与降水日数分布差异显著;各月的降水日数差异没有降水量月分布的差异明显,非汛期的日降水量较小,而汛期降水日数多且日降水量大;小雨日和中雨日的区域差异小,大雨日、暴雨日、大暴雨日的大值中心主要集中在广东省的三大暴雨中心地区 (清远中心、阳江中心、海陆丰中心),雨日量级分布大致由北向南逐渐增强,且随着降水等级的增加降雨日数迅速减少;小雨、中雨和大雨的降水贡献率均由粤北地区向沿海地区递减,暴雨和大暴雨的贡献率由粤北向沿海递增;小雨日数显著减少、大雨以上日数略有增多,总降水日数也呈减少趋势;小雨和中雨的贡献率呈减少趋势,大雨以上贡献率增多,使年均降水量呈增多趋势。      

和田地区春季大降水天气过程的划分及特征

一、问题的提出我国规定24小时内降水量<10mm为小雨;10.0-24.9mm为中雨;25.0-49.9mm为大雨;50mm或以上称为暴雨.但新疆若以日降水量R≥50mm做为暴雨的标准,则有80%以上的测站从未下过暴雨,就一个站而言平均10年出现一次,这纯属小概率事件,预报与研究它,难度都很大.因此,新疆气象部门根据新疆的降水特点,规定日降雨量R>24.0mm为暴雨;日降雨量R≥10.0m m为大降水.     

近30a安徽省汛期降水日变化特征分析

采用1981—2010年安徽省逐时降水资料,从降水量、降水频次和降水强度三个方面对不同量级降水日变化进行分析,研究表明:(1)降水量和降水频次呈双峰结构,降水强度则无明显峰值。小雨和中雨降水量峰值时间主要在下午,大雨呈现出上下午双峰结构,暴雨的峰值则出现于上午。经分析,这是由于不同日降水量级下持续性降水事件的构成不同所导致;(2)在空间分布上,各量级降水日变化有明显区域性特征。总体来看量级较小的降水峰值出现时间的空间分布较为一致,量级越大则一致性越差;(3)近30 a出现在下午的降水量峰值和降水强度峰值的年际变化较为一致,均在1993—2001年间有所加强。且在东亚夏季风较强的年份,安徽省降水峰值时间主要集中在午后;而在弱季风年,峰值时间出现于早晨的站点偏多。     

ECMWF集合预报在安徽大别山区降水预报中的检验

利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。     

田阳县近50a降水变化趋势特征分析

利用气候倾向率及相关系数分析方法,对站田阳站1959～2008年的年、季降水量、降水日数作统计分析。结果发现,田阳站50a年、季降水量随时间变化总趋势平稳少变,年降水气候倾向率为3.09mm/10a;小雨、中雨量级降水日数气候倾向率呈负值,小雨日数50a趋减9d;大雨以上强降水气候倾向率呈正值,表明强降水日数趋增。     

近40a中国不同量级降水对年降水量变化的影响性分析

采用1968-2007年全国595个气象台站的日降水资料,将降水量分为0．1～9．9mm、10～24．9mm、25～49．9mm和≥50mm共4个不同量级降水,通过趋势系数等统计诊断方法,分析了年雨日与年降水量相关性、年雨日与日平均降水强度的变化趋势、不同量级降水的日数和强度的变化趋势以及它们分别对年降水量变化的影响。...     

智能网格SCMOC及多模式降水预报对比

以三源融合网格实况降水分析资料CMPAS为参照,基于二分法经典检验、预报评分综合图和面向对象MODE检验等方法,对比分析2021年智能网格预报SCMOC以及ECMWF全球、CMA-Meso中尺度模式在秦岭及周边地区的降水预报表现,主要结论如下:1)ECMWF能够很好地刻画日平均降水量、日降水量标准差以及地形影响下降水量、降水频次的空间分布特征,但对于0.1 mm以上量级的降水预报频次远高于观测,暴雨预报频次低于观测,SCMOC、CMA-Meso日降水量大于等于0.1 mm的降水频次和暴雨频次预报更好;SCMOC不足在于降水的空间精细分布特征描述能力相对较弱。2)ECMWF预报的大于等于0.1 mm降水频次日峰值出现时间整体较观测偏早3 h左右,CMA-Meso、SCMOC与观测总体吻合较好。3)三种产品24 h降水量大于等于0.1 mm的TS(Threat Score)评分数值上基本一致,但降水预报表现的特征显著不同,SCMOC成功率高、命中率低,漏报多、空报少,ECMWF、CMA-Meso则相反;24 h、3 h大雨以上量级降水SCMOC的TS评分、成功率、命中率一致优于其他两种产品。4)MODE暴雨检验,SCMOC大面积降水对象与观测相似度最高,预报能力优于ECMWF,但分散性小面积暴雨对象漏报风险大。SCMOC、ECMWF纬向距离偏差大于经向,位置偏西比例高于偏东。     

1971-2018年高要降水的气候特征

利用高要站(59278)1971—2018年的逐日降水资料,通过数理统计、最小二乘法等方法对高要的降水气候特征进行分析。结果表明:高要平均年降水量为1 664.2 mm,年降水量最多2 221.0 mm(2008年),最少1 239.7 mm(1977年);四季占全年降水量的分布为:夏季春季秋季冬季;平均年雨日(日降水≥0.1 mm)为151.9 d,年雨日最长188 d(1975年),最短117 d(2011年),月雨日最多26 d;年雨日总体上呈明显下降趋势,大致每10年减少4.7 d;全年的不同等级降水分布为:小雨日(102.9 d)中雨日(28.6 d)大雨日(14.6 d)暴雨日(5.1 d)大暴雨日(0.6 d),其中大雨以上等级降水集中出现在5、6、8月。     

海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究

针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。     

新会降水对饮用水源水水质影响的初步分析

利用新会国家站2008年6月—2013年12月逐日降水量及新会各水厂水源水水质检测资料,探讨降水量与水源水水质的相关性,分析了不同量级降水量对水源水水质合格率的影响。结果表明:降水是影响新会水源水水质的重要因素,其中对水源水水质影响最显著的分别是前5、前3和前10 d的累积降水量。累积降水量为小雨量级时,水质合格率基本都是最高的,随着累积降水量增多,水库水和河水水质合格率呈现不同的变化趋势。对于水库水,前3、15和20 d累积降水为大雨量级时水质合格率最低,随着降水增多(暴雨量级),水质有所回升。而对于河水,降水为暴雨量级时合格率为最低。