1961-2005年宁夏极端降水事件变化趋势分析

 利用1961-2005年宁夏逐日降水量资料,将降水量划分为9个级别,分析了宁夏45 a来各级别降水日数的变化趋势。结果表明：年降水量以平均3.6 mm/10 a的速率减少;近15 a来,冬、春季降水量明显减少,夏、秋季10.0 mm以下降水日数明显减少,25.0 mm以上降水日数明显增加。以1986年为界的气候变暖前后25.1～50.0 mm级别的降水日数夏季和年增加的显著性概率分别达到了5%和1%,降水频率分布呈现向高级别降水量增加的变化趋势。     

1961-2005年宁夏极端降水事件变化趋势分析

利用1961-2005年宁夏逐日降水量资料,将降水量划分为9个级别,分析了宁夏45 a来各级别降水日数的变化趋势。结果表明：年降水量以平均3.6 mm/10 a的速率减少;近15 a来,冬、春季降水量明显减少,夏、秋季10.0 mm以下降水日数明显减少,25.0 mm以上降水日数明显增加。以1986年为界的气候变暖前后25.1～50.0 mm级别的降水日数夏季和年增加的显著性概率分别达到了5%和1%,降水频率分布呈现向高级别降水量增加的变化趋势。     

EXPERIMENTS ON DOUBLE DELAYED EQUATIONS OF PRECIPITATION FORECAST*

In this article,the delayed equation of precipitation forecast has been raised,and experiments have been made on the monthly mean precipitation in the stations of Nenjiang and Shanghai.The results show that after being debugged,the anomalous symbol of precipitation can reach a forecasting accuracy of 670%-73% with the average relative error less than 15%.     

河南省飞机人工增雨试验效果检验

采用区域对比的试验方法，选取1991年至1998年春、秋季试验作业区和对比区内测站逐时历史降水资料，对历史增雨作业效果进行了评估。统计检验结果表明，河南省1991年至1998年春、秋季人工增雨效果分别为20．05％、13．22％，总平均效果为16．63％。     

典型相关分析方法对21世纪江淮流域极端降水的预估试验

利用1961—1990年江淮流域逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和HadCM3 SRES A1B情景下模式预估资料,采用典型相关分析统计降尺度方法,评估降尺度模型对当前极端降水指数的模拟能力,并对21世纪中期和末期的极端降水变化进行预估。结果表明：通过降尺度能够有效改善HadCM3对区域气候特征的模拟能力,极端降水指数气候平均态相对误差降低了30%～100%,但降尺度结果仍然在冬季存在湿偏差、夏季存在干偏差;在SRES A1B排放情景下,该区域大部分站点的极端强降水事件将增多,强度增大,极端强降水指数的变化幅度高于平均降水指数,且夏季增幅高于冬季;冬季极端降水贡献率（R95t）在21世纪中期和末期的平均增幅分别为14%和25%,夏季则分别增加24%和32%。     

轮台县1961-2008年降水变化特征

利用轮台县气象局1961-2008年的年、季降水资料,采用气候倾向率和降水相对变率统计方法,研究了近48a轮台县年、季降水量、降水相对变率及降水日数的年际、年代际变化趋势特征。结果表明：年降水量平均以10．7mm／10a的速率增加;各季降水量平均以0．6-6．5mm／10a的速率增加;年降水相对变率以-6％／10a的速率减小;年降水日数以2．6d／10a的速率增加,各季降水日数以（0．1～1．2）d／10a的速率增加。     

自组织映射神经网络(SOM)降尺度方法对江淮流域逐日降水量的模拟评估

利用1961~2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6~8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Significance Score)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%~60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。     

人工催化暖云底积雨云的个例数值试验

本文用一维积雨云双参数模式模拟了福建雨季一块发展强度中等、云底较暖的积雨云自然降水过程，发现该云有两段降水；前段为暖云降水，后段有冰相过程参与。对这块云进行的一系列人工催化数值试验表明，一定方式的冷云催化或暖云催化能使后段降水增加，其效果同催化方式有关，最多可达总降水量的24%。文中对人工催化这类积雨云的增雨机制进行了讨论，得到了一些有益的启示。     

中国降水测量误差的研究

20世纪 ,国际上许多国家对降水测量进行了对比试验工作 ,以研究降水测量中的误差大小与分布。由于各个国家降水测量仪器的型式、尺寸以及安装高度不同 ,试验对比的降水测量误差的大小也就不同。为了弄清中国降水测量误差的大小 ,中国气象局选择了 30个基准基本站 ,建立标准雨量站网进行试验对比。本文介绍了中国标准雨量站网的设置以及对比资料的获取情况 ,对比分析了中国降水测量的随机误差、沾湿与蒸发误差、风场变形误差。经 30个标准雨量站 7a 2 90 0 0多次的 1台坑式雨量器、2台台站雨量器的对比观测 ,给出了中国降水量测量误差的大小、降水测量中的随机误差与系统误差的分布情况。经分析 ,对于收集口口径为 2 0cm ,安装高度为 70cm的台站普通雨量器 ,每次测量随机误差累计平均值为 0 .0mm ,沾湿误差为 0 .2mm ,蒸发误差为 0 .0mm ,降雨风场变形误差为 0 .19mm ,降雪为 0 .32mm。降雨测量的平均相对误差约为 4 .34%～ 15 .2 8% ,降雪测量的平均相对误差约为 6 .17%～ 39.99%。     

利用雷达回波资料对夏季对流云降水的初步探讨

2000年7～9月在福建省建阳气象雷达站利用“713-C”数字化雷达完整地观测到101块对流云生成、发展、消亡过程。通过对这些资料分析，探讨夏季对流云降水机制。分析表明:夏季对流云中初始回波出现在0 ℃层以下，单体对流云占89.2%，多单体对流云占77.8%，其中回波及地时，主体回波扩展到冷暖区多单体明显高于单体(各为77.8%和63.9%)。由于多单体对流云其回波强度、尺度及降水时长都大于单体对流云，是夏季降水和人工催化的重要云系。     

基于欧洲中心细网格预报资料和观测资料的浙江省春夏降水性质分类指标

利用浙江省2004~2013年3~8月Micaps（气象信息综合分析处理系统）地面填图数据和T-logP数据研究杭州、衢州和台州三市的阵雨和雷雨个例,同时选取能表征雷雨并能区分阵雨与雷雨的气象预报因子:对流有效位能、850 hPa与500 hPa的温差、K指数、地面2 m温度,用临近探空的分析方法和决策树的分类方法初步建立了一个适用于浙江省春夏季降水性质分类指标。利用欧洲中心（ECMWF）细网格预报资料,对历史样本和2016年春、夏季分别作了检验。结果表明:除去有降水预报误差个例后,指标TS（Threat Score）评分超过0.53,雷雨阵雨综合命中率达到71%,空报率阵雨（10%）小于雷雨（43%）,在不同地区和季节稍有区别;同时对浙江省2016年春夏两次典型大范围阵雨雷雨过程进行预报,效果很好。此方法不仅可以依据预报数据在短期内做出精细化降水性质分类预报,在中长期预报上也有表现力。     

华东地区极端降水动力降尺度模拟及未来预估

利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）数据集中的全球模式IPSL-CM5A-LR及其嵌套的区域气候模式WRF（Weather Research and Forecasting）,分别评估了模式对1981~2000中国华东区域极端降水指标的模拟能力,并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪中期（2041~2060年）中国华东极端降水指标的变化特征。相比驱动场全球气候模式,WRF模式更好地再现了各个极端指数空间分布及各子区域降水年周期变化。在模拟区域气候特点方面,WRF模拟结果有所改进,并在弥补全球模式对小雨日过多模拟的缺陷起到了明显的作用。21世纪中期,华东区域的降水将呈现明显的极端化趋势。WRF模拟结果显示年总降雨量、年大雨日数、平均日降雨强度在华东大部分区域的增幅在20%以上;年极端降雨天数、连续5 d最大降水量的增幅在华东北部部分区域分别超过了50%和35%,同时最长续干旱日在华东区域全面增加;且变化显著的格点主要位于增加幅度较大的区域。未来华东区域会出现强降水事件和干旱事件同时增加的情况,降水呈现明显的极端化趋势,且华东北部极端化强于华东南部。     

Representativeness of Four Precipitation Observational Networks of China

Four precipitation observational networks with varied station densities are maintained in China. They are: the Global Climate Observation System (GCOS) Surface Network (GSN), the national Reference Climate Network (RCN), the national Basic Meteorological Network (BMN), and the national Ordinary Meteorological Network (OMN). The GSN, RCN, BMN, and the merged network of RCN and BMN (R&B) have been widely used in climatology and climate change studies. In this paper, the impact of the usage of different networks on the precipitation climatology of China is evaluated by using the merged dataset of All Station Network (ASN) as a benchmark. The results show that all networks can capture the main features of the country average precipitation and its changing trends. The differences of average annual precipitation of the various networks from that of the ASN are less than 50 mm ( 10%). All networks can successfully detect the rising trend of the average annual precipitation during 1961-2009, with the R&B exhibiting the best representativeness (only 2.90% relative difference) and the GSN the poorest (39.77%). As to the change trends of country average monthly precipitation, the networks can be ranked in descending order as R&B (1.27%), RCN (2.35%), BMN (4.17%), and GSN (7.46%), and larger relative differences appear from August to November. The networks produce quite consistent spatial patterns of annual precipitation change trends, and all show an increasing trend of precipitation in Northwest and Southeast China, and a decreasing trend in North China, Northeast China, and parts of central China. However, the representativeness of the BMN and R&B are better in annual and seasonal precipitation trends, in spite of the fact that they are still far from satisfactory. The relative differences of trends in some months and regions even reach more than 50%. The results also show that the representativeness of the RCN for country average precipitation is higher than that of the BMN because the RCN has a more homogeneous distribution of stations.     

云贵高原夏季不同等级极端日降水事件的气候特征

基于中国气象局国家气象信息中心整编的云贵高原地区81站的1960—2014年夏季（6—8月）日降水资料,利用百分位法得到不同等级的降水阈值来定义相应等级的日降水事件,并对1960—2014年（55 a）云贵高原夏季不同等级的极端日降水事件的气候特征进行分析。结果表明,云贵高原夏季不同等级日降水事件的降水阈值均呈南多北少的分布特征,高值区位于广西南部,最低值则位于云南西北。区域平均的99%、95%、90%和75%分位上的降水阈值分别为19.4 mm、15.5 mm、13.1 mm和9.6 mm。在上述4个等级中,75%分位日降水事件的累积降水量占夏季总降水量百分比最大,95%次之,99%分位占比最少。近55 a来,99%分位和95%分位的极端日降水事件的降水日数呈一定程度的增多趋势,90%分位和75%分位则以减少为主。4个等级的云贵高原区域平均极端日降水事件具有显著的年际和年代际变化特征。此外,云贵高原夏季累积降水量随大范围日降水量的变化曲线近似于左偏态分布,其中5.0~11.8 mm的日降水量带来的降水占全部累积降水的52.9%,对云贵高原夏季降水有重要贡献。      

21世纪黑河流域降水统计降尺度及预估北大核心CSCD

借助第五阶段国际耦合模式比较计划(CMIP5)多模式集合数据、欧洲中期预报中心再分析资料及黑河流域站点观测记录等,检验了模式降水估计偏差,设计了3种降尺度方法,对2011~2100年模式集合预估降水做了降尺度偏差订正。结果表明,即使去掉模式气候飘移,在黑河流域的模拟或估计降水偏差依然较大。本文选用15个CMIP5模式集合做降水预估。依据贝叶斯模式平均(BMA)和多元线性回归(MLR)构造降尺度模型,其因子有700 hPa位势高度场、经向风和比湿等。检验表明,两种降尺度模型各有优缺点,BMA降尺度降水平均值精度较高,但方差和相关系数较低;MLR的方差和相关系数均较高,但在黑河下游极端干旱区或少雨季节易出现“负降水”偏差。在降尺度模型中加入模式降水因子后,BMA的降水方差和相关系数均有明显提高,MLR的负降水问题得到一定程度抑制。BMA模型在黑河上游最优,MLR在中、下游及整个流域最优。因此,选用BMA和MLR对RCP4.5情景下2011~2100年的降水预估做降尺度偏差订正,结果表明,经BMA和MLR降尺度后预估的整个黑河流域降水呈下降趋势,相对于1971~2000年参考期,流域前期(2011~2040年)、中期(2041~2070年)、后期(2071~2100年)降水下降率依次为−9.7%、−12.5、−12.1%,即前、中期降水明显减少,后期变化不大。其中上游降水有一个弱的增加趋势,其变化率依次为1.4%、1.6%、2.3%;中游降水呈明显减少趋势,其变化率依次为−16.3%、−21.4%、−22.6%;下游降水前期减少,中、后期明显增加,其变化率依次为−13.0%、4.2%、21.4%。该预估结果表明,随着全球气候暖化,黑河上游祁连山区降水会缓慢增加,但中游农耕区降水明显减少,流域水资源供需矛盾可能会进一步加剧。因此,黑河流域未来的分水方案及相关的生态、农业、经济等发展规划需要据此做一些调整,以适应未来气候和黑河流域水资源的可能变化。     

1961～2009年中国季风区范围和季风降水变化

东亚季风对中国气候和环境有重要影响, 以往研究多关注于季风环流和人为给定区域内夏季降水的变化, 对于季风区域变化本身及其相伴的季风降水鲜有涉及。本文使用四套降水观测资料, 其中包括基于2416个台站最新资料所得到的中国区域高分辨率降水格点数据, 集中分析了1961～2009年中国季风区范围、季风区西北边界、季风降水及其强度变化。结果表明, 季风区约占中国陆地面积的60%, 研究时段内总体上在缩少;季风降水无趋势性变化而是表现为一定的年际和年代际变率;中国季风降水强度平均为4.46 mm d-1。季风区西北部的东、西边界间区域属于典型的干湿交错带, 季风区西北边界在40°N以南整体上表现为-0.026°/a的西进趋势, 而在其北部则表现为0.041°/a的东退, 这主要是源于区域尺度热力对比、大气环流和水汽通量的变化所致。     

Development of a Self-Recording Per-Minute Precipitation Dataset for China

The establishment of self-recording precipitation observation systems in China began in 1951, and strips of self-recording precipitation graph paper have been archived since then. More than 9 million sheets of self-recording graph paper from 2253 stations in 31 provinces have been digitized by using image scanning and curve extraction technology. Format specification and quality control have been applied to the digitized data, and the China Surface Self-Recording Per-Minute Precipitation Dataset(V1.0) has been developed. The integrity and accuracy of this dataset are evaluated. This is the first attempt in China to establish a per-minute precipitation dataset that covers the period from1951 to present. Preliminary evaluation reveals that the station density is high and the data continuity is good in most areas of China. However, the integrity of stations in some areas of western China is relatively poor. The availability rate and accuracy rate in summer are higher than 99% at most stations, with the overall availability and accuracy rates reaching as much as 99.42% and 99.22%, respectively.     

巴丹吉林南缘近两百年来年降水重建及初步分析

沙漠及其边缘地区生态环境脆弱,对气候变化敏感。但沙漠地区有限的森林资源限制了区域百年到千年尺度上的历史气候变化研究。利用采自巴丹吉林南缘的青海云杉年轮宽度资料,重建了区域近191 a(1815—2005年)来的年降水(前一年7月至当年8月的总降水量)变化序列。重建的相关系数是0.636,方差解释量为40.4%,调整自由度后的解释方差R2adj为0.392。重建结果稳定可靠。分析区域过去年降水变化结果可见,19世纪该区域干湿变化频繁,20世纪前半段主要以干旱为主,干湿转变较少。20世纪20年代的干旱事件在巴丹吉林南缘的干旱持续时间更长。周期分析的结果表明,区域年降水量变化有2 a、4 a、64 a等周期。     

日本数值预报产品降水预报准确性检验

作者对日本部分数值预报产品对上海市市区的降水预报准确性作了初步检验。检验结果表明，它们的降水预报正确率仅为６０％左右，且月际变化较大，无明显规律。使用数值预报产品时必须结合本地区当时的实际情况，根据多种工具结合预报经验综合运用，不能盲目照搬。     

Changes in the Probability of Heavy Precipitation: Important Indicators of Climatic Change

A simple statistical model of daily precipitation based on the gamma distribution is applied to summer (JJA in Northern Hemisphere, DJF in Southern Hemisphere) data from eight countries: Canada, the United States, Mexico, the former Soviet Union, China, Australia, Norway, and Poland. These constitute more than 40% of the global land mass, and more than 80% of the extratropical land area. It is shown that the shape parameter of this distribution remains relatively stable, while the scale parameter is most variable spatially and temporally. This implies that the changes in mean monthly precipitation totals tend to have the most influence on the heavy precipitation rates in these countries. Observations show that in each country under consideration (except China), mean summer precipitation has increased by at least 5% in the past century. In the USA, Norway, and Australia the frequency of summer precipitation events has also increased, but there is little evidence of such increases in any of the countries considered during the past fifty years. A scenario is considered, whereby mean summer precipitation increases by 5% with no change in the number of days with precipitation or the shape parameter. When applied in the statistical model, the probability of daily precipitation exceeding 25.4 mm (1 inch) in northern countries (Canada, Norway, Russia, and Poland) or 50.8 mm (2 inches) in mid-latitude countries (the USA, Mexico, China, and Australia) increases by about 20% (nearly four times the increase in mean). The contribution of heavy rains (above these thresholds) to the total 5% increase of precipitation is disproportionally high (up to 50%), while heavy rain usually constitutes a significantly smaller fraction of the precipitation events and totals in extratropical regions (but up to 40% in the tropics, e.g., in southern Mexico). Scenarios with moderate changes in the number of days with precipitation coupled with changes in the scale parameter were also investigated and found to produce smaller increases in heavy rainfall but still support the above conclusions. These scenarios give changes in heavy rainfall which are comparable to those observed and are consistent with the greenhouse-gas-induced increases in heavy precipitation simulated by some climate models for the next century. In regions with adequate data coverage such as the eastern two-thirds of contiguous United States, Norway, eastern Australia, and the European part of the former USSR, the statistical model helps to explain the disproportionate high changes in heavy precipitation which have been observed.