西藏拉萨达孜夏季降水日变化特征

利用西藏自治区拉萨市达孜县2014—2015年夏季逐时降水数据,研究达孜县日降水量、降水频次、降水强度以及不同持续时间降水等指标。结果表明:降水主要集中于晚上,尤其是后半夜,白天降水较少。降水量最多的时段为1:00—7:00,降水次多时间段为19:00—23:00,降水量最少的时段为12:00—18:00,降水量最大值出现在凌晨4:00,而最少为午后13:00;降水最易发生于21:00至次日9:00,最不容易产生降水的时间段为13:00—17:00,降水次数最多时间为凌晨4:00,与降雨量最大值出现的时刻相吻合;降水强度最大时段为20:00—22:00和1:00—7:00,降水强度最大值出现在21:00,其次为22:00,最小值则出现在13:00;降水量与降水频次以及降水强度均呈显著的正相关,降水量的变化受降水频次影响程度较降水强度的大;达孜县夏季降雨以短时间段的降水为主,短时降水频次比长持续时间降水次数多,且短时降水对总降水量的贡献大于较长时间的降水。     

喀什地区降水（雨雪）的日变化特征

利用2010—2017年1~12月新疆喀什地区10个气象站逐小时降水资料，分析统计喀什地区近8 a降雨雪（以下统称降水）日变化特征。结果表明：（1） 喀什地区全年降水量和降水频次日变化存在明显的波动，总体上呈现“正弦波”一峰一谷特征，降水量峰值出现在03:00（北京时，下同），谷值出现在18:00；降水频次峰值出现在04:00，谷值出现在18:00；两者峰谷值出现时间接近。（2） 2010—2017年喀什地区全年降水量和降水频次呈明显的增加趋势；而降水强度年际变化趋于平缓，无明显变化。（3） 降水强度日变化趋势与降水量、降水频次并不存在一致性。（4） 喀什地区全年降水主要以短时段降水为主，其中，持续1 h降水次数为最大值，但降水量和贡献率最大值却同出现在2 h和6 h持续降水中。全年降水主要以后半夜和上午开始的降水过程为主导，且仍主要为短时段降水。     

2008-2014年祁连山区夏季降水的日变化特征及其影响因素

基于中国自动气象站与CMORPH降水产品融合的逐时降水量0.1°×0.1°网格数据集通过逐时降水量、降水频率和降水强度等指标研究了2008-2014年祁连山区夏季降水的日变化特征,并结合ERA-Interim再分析资料分析了气象要素对降水日变化的影响。结果表明：① 祁连山区逐时平均降水量和降水频率的时空分布特征较为一致,即东中段大于西段,且7月最大,6月次之,8月最小;降水强度的空间分布则与降水量和降水频率的存在差异,且6月的降水强度平均值最大。② 白天和夜间的降水量均表现出东中段多于西段、山区多于平原的特点,并有明显的夜雨现象;从年际差异来看,2008-2014年白天和夜间的降水量均呈增加趋势。③ 祁连山区夏季降水平均相对变率介于5%~38%之间,全区20:00平均相对变率最大;逐时降水量和降水频率普遍存在较好的相关性,尤其是在东中段。④ 对比再分析资料发现,祁连山区降水日变化与相对湿度和地面温度等气象要素有关。     

陕西暖季降水的日变化特征及南北差异

利用2008—2015年CMORPH卫星与自动观测站的逐时降水量融合产品,分析了陕西地区5~10月降水量、降水频次、降水强度的日变化特征,以及陕西南北降水日变化上的差异。结果表明：（1）降水量和降水频次从南向北明显递减,地形作用下的纬向变化是陕西地区降水最重要的特征,但降水强度呈现出南北高、中间低的分布特征,两个高值中心分别位于陕南南部和陕北的东北部,EOF分析表明陕西南部夜雨特征明显。（2）陕西南部降水量和降水频次、降水强度日变化特征一致,均以夜晚至次日清晨为高值区, 而在中午前后达到最低值。陕西北部降水量、降水频次峰值则主要出现在上午,降水强度峰值出现在傍晚。区域对比分析表明,陕西南部降水量日变化主要来自于降水强度的贡献,而陕西北部日变化以降水频次的贡献为主。（3）陕西降水的南北分界线特征明显,34 °N以南地区降水日变化明显且降水主要集中在夜间。34~37 °N之间的中部地区降水日变化较弱,37 °N以北地区降水的日变化特征和陕西南部相反。（4）除榆林、渭南和商洛东部地区外,其他大部分地方白天的降水量都明显低于夜间的降水量,特别是陕南秦巴山区夜间降水量超过白天的一倍以上。     

北京市快速城市化对短时间尺度降水时空特征影响及成因

快速城市化对区域降水过程的影响已成为人类活动对不同时空尺度水循环影响研究的热点。基于北京全区2011-2015年20个自动气象站逐小时降水资料,利用Circular统计法等多种方法,在揭示北京市降水总体特征基础上,进一步从日、场次、小时等多种精细化时间尺度来探究北京市不同类型降水特征。研究表明：① 场次暴雨平均降水量、场次降雨持续时间及降水强度高值中心主要位于北京城区,与郊区降水过程相比,城区总体降水过程历时较长、雨量较大。城市雨岛效应可能是上述降水指标在城区具有高值中心的原因之一。② 北京全区降水日分布不均,不同区域降水类型有较大差异。北京市的暴雨雨型主要以午后型为主,占总雨型的47.53%。山区总体及北部近郊、远郊区、南部近郊分别以午后型、正午型、夜晚型降水为主。而城区的暴雨类型显示出主城区的东西两侧有较大的差异,西侧受山谷风环流及热岛环流影响类型较为复杂,东侧以傍晚型为主。③ 场次暴雨的降水峰值出现时间主要集中在12:00-19:00,且城区降水峰值发生时间较郊区降水峰值发生时间推迟。海拔的升高会使日降水峰值的出现时间的不确定性增大。④ 极端降水量指标及持续干燥、湿润指标均在城区显示出高值区,极端降水频率指标高值区位于城区下风向。城市化可能通过人口膨胀、土地利用类型变更等方式间接提高极端降水发生的风险。     

1997—2017年塔克拉玛干沙漠腹地降水特征

利用塔克拉玛干沙漠腹地塔中气象站1997—2017年逐日和逐时降水资料，分析塔克拉玛干沙漠腹地降水日变化特征、极端强降水特征及其天气背景。结果表明：1997—2017年研究区降水量呈增加趋势、降水日数呈减少趋势，大雨雨量和雨日明显增加，降水呈增强演变。降水多见于6月，最大雨强为8.4 mm·h^-1。降水量日变化呈多峰特征，降水量最大值出现在23：00，06：00是降水频次最多时刻。降水强度和降水频次对降水量作用不同，午后至前半夜强度大，频次少；而后半夜至清晨频次多，强度小。降水以短历时降水为主，其中1～3 h的短历时降水对总降水量贡献率高达61.76%。日降水和小时降水的99百分位强度阈值分别为15.3 mm·d^-1和6.0 mm·h^-1，大于90百分位极端降水量占总降水量贡献率近半。极端强降水天气发生在南疆盆地受北纬40°以南低槽、切变槽或弱的气旋式风场控制地区，南疆盆地提前增湿，民丰850 hPa比湿接近或超过10 g·kg^-1的背景下，降水连续性较差，多中小尺度引发局地短时降水。     

新疆天山山区夏季降水日变化特征及其与海拔高度关系

天山山区是新疆干旱区降水最为充沛的区域,已有针对该区域降水的研究大多使用日降水及以上尺度资料,降水日变化特征分析相对较少.基于天山山区11个国家气象站2012—2018年夏季(6—8月)逐小时降水资料,分析降水特征量(包括降水量、降水频次和降水强度)的日变化特征,揭示降水与海拔高度的关系.结果表明:总降水量和总降水频次...     

乌鲁木齐1991-2010年降雨特征分析

 利用1991—2010年5—9月乌鲁木齐市气象站降水量资料,分析了乌鲁木齐近20 a降雨特征。结果表明,逐小时降水量和降水频次呈现较为一致的日变化特征,均以20时以后至翌日11时左右为高值区,在下午16时达最低值;1 h降水频次最多的是量级≤1.0 mm的降水,其次是1.1 mm≤R1≤3.0 mm,但1.1 mm≤R1≤3.0 mm量级的降水贡献率最高,其次是R1≤1.0 mm。不同量级降水过程均有较为明显的年际差异,小雨过程发生的频次最多,其次为中雨、大雨和暴雨过程。前半夜为小雨、中雨和大雨过程最易发生时段,下午为暴雨过程最易发生时段。小雨、中雨、大雨和暴雨过程发生最多的时段分别为7月中旬、5月中旬、5月中下旬、5月上中旬与7月中旬及8月下旬。短时性降水(1~3 h)主要集中在前半夜,持续4~6 h和7~9 h降水多集中在前半夜到后半夜,持续10~12 h及以上的降水多发生在下午至后半夜。20 a来雨日年际变化不明显,后10 a和前10 a相比,暴雨日数有所增加,而其他量级及总雨日均减少。     

2005—2017 年拉萨小时降水变化特征

利用拉萨站 2005—2017 年汛期（5～9 月）逐时地面观测资料，分析了拉萨逐年小时降水（降 水量、降水频次和降水强度）的变化特征，结合谐波分析方法讨论了小时降水的日循环信号，最后 对比了不同时长和等级的小时降水出现频次及其对总降水的贡献。结果表明：（1）拉萨逐年汛期 小时降水以“单峰型”结构为主，峰值出现在夜间。（2）拉萨汛期小时降水变化为全日周期，其中盛 夏（7～8 月）期间的日循环信号最强。（3）拉萨汛期降水按持续时间可分为：短历时（1～3 h）、中历 时（4～6 h）和长历时（＞6 h）3 种类型，其中短（长）历时降水出现频次最多（少），但其贡献率最小 （大），短历时降水的日峰值出现在下午到前半夜，而中历时和长历时降水的日峰值出现在后半 夜。（4）各等级小时降水中小雨（3＞r≥1）和中雨（r≥3）对降水总量的贡献率明显大于微雨（1＞r≥ 0.1），随着降水等级的上升，夜雨概率增大。     

贵州主汛期极端降水事件及其环流特征分析

利用贵州地区52个测站1961-2006年历年主汛期(6-8月)逐日降水资料,定义了不同台站的极端降水阈值,统计了贵州近46年主汛期极端降水事件发生的频次,并分析了极端降水的时空分布特征、周期振荡特征以及极端降水事件典型多年、少年的环流特征.结果表明:贵州主汛期极端降水自北向南逐渐增大,极端降水事件存在着明显的年际、年代际变化特征,并存在2.9 a、20 a的周期振荡特征,在贵州主汛期极端降水事件偏多和偏少时期,其环流特征存在着显著的差异.     

吐鲁番盆地人工增水作业区域与作业时机选择

利用吐哈盆地2011-2015年逐时FY-2E静止气象卫星红外云图资料,吐鲁番市1976-2015年5个国家气象站和2013-2015年26个区域气象站降水资料,采用卫星资料反演和统计分析方法,首次定义T_K（地面气温与云顶亮温的差值）来规避地面辐射对卫星接收辐射的影响,分析吐鲁番盆地各级别TBB（-10~-20℃、-20~-30℃、-30~-40℃、-40~-50℃）云的分布状况及其与降水的关系、降水的时空分布特征和变化趋势。结果表明,吐鲁番盆地TBB各级别云覆盖度与海拔高度显著正相关,云量从盆地平原区向山区递增;T_K的月变化同月降水具有较好的正相关性,TK正值时段4~8月与盆地汛期相对应,T_K极大值对应月降水量最大的6月;降水与海拔高度显著正相关,降水先随海拔高度增加而增多,1 400~1 900 m区域是降水量和降水垂直变率最大的区域,之后降水随海拔高度增加而减少;降水高度集中在夏季与秋季,6月降水最多（占3~4成）;降水集中出现在白天,平原地区集中在早晨至中午,山区集中在下午至傍晚。综合分析得出吐鲁番盆地人工增水作业区域、作业月份、作业"时间窗"选择的参考依据,其中最佳作业区域在1 400~1 900 m,最佳作业月份为6月,最佳作业"时间窗"为上午的06~10时与下午的14~18时。     

暖湿背景下新疆逐时降水变化特征研究

基于新疆16个国家基准站1991-2013年5~9月逐小时的降水观测资料,分析研究了新疆夏半年逐时降水的时空分布和日变化特征。结果表明:新疆小时降雨频数呈现西北多、东南少的特征;4 mm·h^-1以上量级雨强的强降雨高频时段北疆自西向东依次出现在下午、前半夜和后半夜,南疆多出现在夜间;新疆各区域逐时降水频率的日变化特征明显不同,各区域逐时降水分布并不均匀:塔城北部、阿勒泰地区日降水分布呈现双峰型特征,北疆其余地区则是较为一致的单峰型;南疆各区域以双峰型居多。南北疆0.1 mm·h^-1以上、4 mm·h^-1以上量级雨强的出现总频次均呈明显增加趋势,进入21世纪10年代南疆强降雨频次增加更显著。     

中国西北地区东部短时强降水时空特征

基于中国西北地区东部136个气象站2001-2011年每6 h地面降水常规观测资料、1 674个自动站2009-2011年逐时降水资料,运用气候统计、线性趋势、归一化、分区域统计以及降水集中度（PCD）和集中期（PCP）分析等方法,研究了西北地区东部短时强降水的时空分布和气候特征。结果表明：该地区短时强降水日数年际变化不大,但区域性的短时强降水过程呈明显增加趋势;短时强降水主要发生在7月上旬至8月下旬,且具有明显的日变化特征;短时强降水总频次的空间分布与地势分布比较一致,高频高值区多位于夏半年环流盛行西南气流的迎风坡附近;在空间上PCD由东南向西北越来越集中,PCP自东向西逐步推迟。     

京藏高速青海东部地区汛期路面水膜厚度变化特征及预报模型构建

利用2018—2020年汛期（5—9月）京藏高速青海省公路沿线交通自动监测站逐小时气象观测资料,研究路面水膜厚度变化特征,构建水膜厚度与气象因子的预报模型。结果表明：（1） 京藏高速公路高庙桥站和汉庄村站逐小时路面水膜厚度主要分布均在0.0~0.2 mm之间,频率分别为66.0%和63.0%,大于0.5 mm以上的路面水膜厚度频率均较小（10.0%）,2站均属于强变异性地区。（2） 采用相对阈值法统计分析,发现2站路面水膜厚度在0.1 mm以内的比例分别为33.8%和36.3%,路面水膜厚度在0.1~0.6 mm之间的比例分别为59.2%和56.0%,路面水膜厚度大于0.7 mm以上即易发生水滑,引起车辆失稳、失控等危险的比例分别为7.0%和7.6%。（3） 路面水膜厚度日变化和月变化特征明显。高庙桥站和汉庄村站水膜厚度的月变化均呈弱双峰性,2站的月变化趋势不完全一致。高庙桥站的日变化峰值出现在02:00—06:00,低谷出现在14:00—16:00,汉庄村站日变化峰值出现在06:00,低谷出现在16:00。（4） 随着降水强度的增加,平均水膜厚度均遵循幂函数关系迅速增加;在降水强度0.00~1.75 mm·h^-1之间时,平均水膜厚度增加趋势明显,降水强度大于1.76 mm·h^-1平均水膜厚度变化有增有减。（5） 采用多元回归统计方法建立依据气象因子和不同降水强度下分别构建的水膜厚度模型具有较好的使用价值,可在实际业务工作中推广应用。（6） 不同降水强度下构建的水膜厚度模型计算值明显高于季天剑模型和罗京模型,本文模型与罗京模型变化趋势较为一致,水膜厚度随降雨强度增加增长趋势明显,季天剑模型水膜厚度计算值随降雨强度增加增长趋势缓慢。研究成果可应用于高原环境雨天车速管理和路面交通安全管理,能够为公路设计人员或运营管理人员提供辅助决策的依据。     

Assessment of diurnal variation of summer precipitation over the Qilian Mountains based on an hourly merged dataset from 2008 to 2014

To investigate the diurnal variation of summer precipitation in the Qilian Mountains in the northeast Tibetan Plateau, the hourly precipitation amount for this region during the summers of 2008–2014 are analyzed using an hourly merged precipitation product at 0.1°×0.1° resolution. The main results are as follows. (1) The spatial distribution and temporal variation of mean hourly precipitation amount and frequency are generally similar and hourly precipitations in the eastern and middle portions are larger and more frequent than that in the western portion. The high value area of precipitation intensity is obviously different from that of precipitation amount and frequency. (2) The spatial distribution of daytime precipitation is generally similar to that of nighttime precipitation, and the daytime precipitation is heavier than the nighttime precipitation. (3) The change rate of precipitation has a maximum at 20:00 Beijing time, and a minimum at 12:00. The hourly precipitation amount significantly correlated with frequency, especially for the middle and eastern portions.