1980~2018年龙泉驿区降水的多尺度特征

应用趋势分析、Morlet小波分析以及Mann-Kendall突变检验等方法,研究了1980~2018年龙泉驿区降水整体趋势,包括降水的年际变化和季节性趋势,以及降水日数和月、旬、日降水的集中性特征。结果表明：龙泉驿区年降水量整体下降趋势明显,存在3a和9a振荡周期;降水日数存在7~8a和12a振荡主周期,以及4a振荡次周期。可引发龙泉驿区地质灾害活动的降水主要发生在7月和8月,二者降水量在年代际尺度上的变化趋势相反。旬降水量与日降水量均呈明显的准正态分布规律,旬降水量主要集中时段是7月下旬与8月中旬,日降水量较大值也出现在7月与8月。     

一次降水性冷锋的边界层谱特征及尺度分析

本文使用１９９４年１月１５日至１９日南京北郊二台洞梯度观测站１９９５年气象塔的实测资料,南京小教场的地面和探空资料。对９４年１月份发生的一次伴有大量降水的强冷锋的湍流谱及多尺度时间、空间分布进行了计算分析。     

贵州西部汛期降水特征及环流形势分析

利用贵州西部6个代表测站1961—2007-05-09的逐月降水量资料,对贵州西部汛期降水的时间变化特征进行了诊断分析,采用滑动t-检验法和Yam amoto法对贵州西部汛期降水进行突变检测;用Morlet小波分析了汛期降水的多时间尺度的变化特征。结果表明:近50 a来贵州西部汛期降水呈下降趋势,存在着明显的年际、年代际变化特征;汛期降水在2002年附近发生了突变;在年代际尺度上存在显著的16 a周期振荡,年际尺度上有一个9 a和5 a的周期振荡较为显著。     

从小时尺度考察中国中东部极端降水的持续性和季节特征

相对于日降水量,小时尺度降水资料可以更准确地反映降水强度并描述降水过程,因而更适用于极端降水阈值确定及其特性研究.利用广义极值分布估计中国321个站最大小时降水量的分布函数,确定了5a重现期的小时降水强度阈值.阈值的空间分布呈现出明显的地域差异,西北地区阈值偏低,华北地区、长江中下游地区、华南沿海地区和四川盆地西部地区为高阈值中心.取各站5a一遇极端降水事件对其持续性特征和季节特征进行分析,发现在沿海地区、长江流域和青藏高原东坡极端降水事件的平均持续时间较长(超过12h);中国北部地区持续时间较短.在具有较大海拔落差的复杂地形区,极端降水事件较平原地区更快地发展到峰值.华南地区4月就可有极端降水事件出现,而中国北方地区要到6月底才出现极端降水;全中国大部分地区的年最晚极端降水在8-9月,但沿海地区、大陆南端和西南地区南部的少数站点在10月以后仍有极端降水发生.     

多尺度合成的降水临近预报技术

基于我国新一代多普勒天气雷达观测资料,以梅雨锋等大范围降水为主要研究对象,研究了降水临近预报方法.根据暴雨回波的多尺度特征等,研究暴雨回波的尺度滤波,分割、匹配等处理技术;根据不同尺度回波生命史来约束其预报时效,得到分尺度下的降水预报场,实现暴雨回波多尺度的合成降水量临近预报;将分尺度与不分尺度降水预报结果进行了比较.结果表明,针对大范围强降水多尺度合成的降水量临近预报方法,因不同尺度的回波外推考虑了各自运动的特性及其生命史的差异,预报精度有所提高.     

千米尺度模式降水的检验评估进展及展望

利用中国地面与CMORPH融合逐小时降水产品（CMPAS）和欧洲中期天气预报中心的全球气候第5代大气再分析产品（ERA5）,基于面向对象的诊断评估方法（MODE）量化雨带空间特征信息挑选大范围雨带,再根据雨带形态不同将其分为纬向型和经向型。基于江淮流域雨带不同空间型的分类合成,分析了江淮流域不同空间型雨带的降水和环流特征。对比不同空间型雨带的降水时、空特征发现,大范围雨带多呈西南—东北向,降水量、降水频率的日变化表现为夜间主峰值、午后次峰值的双峰特征,降水强度存在夜间至凌晨的单峰特征。纬向型雨带空间分布为西南—东北向,在暖季随时间自南向北推进,降水集中在6月中、下旬至7月上、中旬,对应江淮梅雨期降水,强降水的发生频率高、雨区面积大,雨带的降水量、降水频率及降水强度的日变化特征同大范围雨带基本一致。经向型雨带降水在8月季风间歇期发生的频次较高,降水影响范围相对较小,降水量、降水频率日变化为午后单峰特征,降水强度也是午后较夜间大。进一步对比两类不同空间型雨带对应的环流特征发现：两类雨带降水都对应中高层暖、低层冷的温度异常垂直结构,风场的异常环流在高层为反气旋,低层为气旋。纬向型正异常南北两侧温度梯度较大,经向型东西两侧温度梯度较大。纬向型位于高层反气旋的中心,高层辐散提供了上升需要的动力条件,低层西南风异常提供了丰沛的水汽,有利于形成大范围的降水。经向型位于高层反气旋的后部,低层风场主要为东南风或东北风异常,形成经向度较大降水空间分布,辐合上升的局地性较强,强降水中心较为分散。     

青藏高原中东部极端降水的时空变化特征

伴随全球气候变暖,极端降水事件明显增多,造成的灾害损失日益增加。青藏高原作为全球气候变化敏感区域,开展该区域极端降水事件时空变化特征研究有助于提升高原气候预测和防灾减灾能力。利用1961—2017年青藏高原中东部68个气象站逐日降水观测数据,通过百分位阈值法和线性倾向估计法,结合极端降水指数,分析该区域极端降水时空分布及变化趋势,探讨不同等级降水对总降水量的贡献。结果表明：青藏高原中东部地区各极端降水指数总体均由东南向西北递减,东南部是总降水和极端降水高值区,但该区域对整体降水量增加的影响较小。近57 a来,各极端降水指数整体均呈增加趋势,总降水量及其强度、强降水量、1日最大降水量和连续5 d最大降水量增加趋势显著,强降水量气候倾向率大于特强降水量,且强降水量占比明显增大,而特强降水量占比略有减小,表明强降水量增加对总降水量的贡献更大。强降水量和强降水、中雨日数与总降水量及其强度的变化趋势空间分布基本一致,区域东北部为显著增加区,中雨、强降水日数及雨量的增加导致高原中东部总降水量和极端降水量增加。     

昆仑山北部夏季降水多尺度时空变化特征

选用昆仑山北部2016—2020年6—8月14个国家气象站、240个加密区域自动气象站逐小时降水资料,针对“季-月-日-时”时间尺度,以沿海拔高度梯次下降划分的高山区、中山区、低山区和平原区为空间尺度,分析昆仑山北部夏季降水多尺度时空变化特征。结果表明：（1）近5 a昆仑山北部夏季平均降水358.5 mm,小时降水和小时强降水频次分别为301次和74次;日降水极值95.4 mm出现在低山区,小时降水极值64.0 mm出现在平原区。（2）夏季和6—8月逐月降水、平均日降水和小时降水、小时降水频次5个要素特征量均呈“南多北少”的空间分布特征,均随海拔梯次下降而减少;最大小时降水则为反相分布,随海拔梯次下降而增多,小时强降水更易出现在海拔较低的低山区和平原区。（3）夏季降水日变化特征显著,中午至前半夜小时降水的大值中心随时间逐渐偏向低海拔区,大值中心由南向北偏移;小时降水的峰值时间和降水增强时段均随海拔梯次降低而后延,4类区域小时降水峰值均在白天出现,其中低山区和平原区峰值发生在午后。低山区和平原区午后强对流天气造成的短时强降水及其引发的中小河流山洪、滑坡、泥石流等地质灾害是防范重点。     

上海浦东地区"梅雨期"降水及其多尺度时频特征

提出了浦东地区"梅雨期"降水的概念.在此基础上,利用小波变换分析了浦东地区"梅雨期"降水的多尺度时频特征及其突变现象.结果表明:浦东地区6月1日-7月10日期间的降水序列能更加客观地反映该地区春末夏初这一特殊的"梅雨期"降水量的实际状况;浦东地区"梅雨期"降水存在准2a和10～20a的主要振荡周期;利用小波逆变换重构的不同振荡周期的时间序列能更好地反映原序列的主要周期振荡特征及其趋势信息.     

二连浩特市近50a气温、降水量变化特征分析

文章根据近50a二连浩特市气象基本站1961-2010年的逐月平均气温和降水量资料,对二连浩特市的气温和降水量变化进行了分析.结果表明,近50a来,二连浩特市气温的上升趋势明显,尤其在1989年以后升温更加明显,年平均气温以0.55℃/10a的幅度上升;降水量的变化呈略有下降趋势,以-1.34mm/10a的幅度下降.     

1960-2009年石羊河流域气候变化特征

利用线性倾向率和Mann-Kendall非参数检验及克里金（Kriging）空间插值法,分析石羊河流域气温、降水量和蒸发量3个气候要素的年代际时空变化特征。结果表明：1960-2009年石羊河流域气温最小增速为0.25 ℃/10 a,高于中国及全球平均增速,且石羊河流域东部地区增温速度大于流域西部;20世纪60年代石羊河流域气温为降低趋势,其他年代流域大部地区均为增温趋势,且这种增温趋势是突变的。石羊河流域各年代及50 a平均降水量流域西部地区均比东部地区增加明显,近50 a石羊河流域降水量的变化趋势大多数未通过显著性检验,流域降水量的变化是由于降水的年际振荡造成的。近50 a石羊河流域大部地区的蒸发量呈先减少后增加的趋势,除民勤外,流域各地区蒸发量的减少或增加均存在突变。石羊河流域气温持续升高和蒸发量增加及二者的协同关系可能导致区域干旱的加剧。     

数据处理方法对中国区域平均降水序列精度的影响

利用地面观测站点资料研究大范围地区的降水长期变化规律,选取不同的指标会使分析结果出现显著差异。利用中国大陆区域内2139个国家站的逐日降水资料,比较不同数据处理方法得到全国和中国西部、中国东部地区的降水量、降水日数和降水强度的区域平均时间序列,探讨对其变化趋势估算的偏差。研究表明,1951—1957年估算的中国区域平均降水量原始值出现虚假的偏高,使趋势估算出现较大误差;1951—2016年中国西部地区平均降水量距平百分率时间序列的波动幅度显著偏大;区域平均降水量、降水日数和降水强度的距平和标准化距平序列较为可信。全国平均降水量、降水日数的原始值和距平值序列都基本反映了中国东部湿润地区降水的变化,降水量距平百分率的变化主要由西部干燥区域的降水变化构成,降水量标准化距平则可综合反映湿润和干燥地区的降水变化。     

陕北黄土高原气候干旱特性的混沌研究

在阐述了混沌系统的复杂特性以及关联维数的计算原理基础上,以陕北黄土高原地区气候干旱日持续时段分布为例,具体介绍了如何利用关联维数来判别其混沌性以及如何从单变量时间序列中提取其关联维数,提出了判断陕北黄土高原地区气候干旱混沌特性及其控制简单易行的方法。     

1957—2007年雅鲁藏布江中游河谷降水变化的小波分析

通过对近51 a雅鲁藏布江中游河谷地区4个气象站逐日降水资料进行等权平均取值,采用气候倾向率和小波分析法,研究了不同时间尺度下近51 a降水变化趋势及周期特征。结果表明:研究区降水量以20世纪80年代为最少,2000年后年降水量与20世纪90年代和60年代基本持平。夏季和秋季降水量年代际变化与年降水量的变化基本一致。近51 a降水量增加趋势不显著。年降水量存在准3 a、8—11 a和30 a的周期,以准11 a周期最为突出。降水量变化以春季增长趋势最显著,可在干旱季补充土壤水分,减轻风沙化土地的发生发展。秋季和冬季增长趋势不明显,夏季降水量呈减小趋势。就季节降水变化的时间尺度和周期性而言,2007年后四季降水表现为,春季在20—30 a时间尺度上将处于偏高期,夏季在8—12 a时间尺度上将处于偏低期,秋季在8—12 a时间尺度上将处于偏低期,冬季在20—30 a时间尺度上将出现向降水偏高的过渡期。     

青藏高原地区季风特征及与我国气候异常的联系

利用1951~2000年NCEP/ NCAR 600 hPa逐日再分析资料, 计算候时间尺度能够代表青藏高原地区季风特征的高度场指数序列, 研究青藏高原高度场指数的基本特征及其年代际变化趋势。结果表明:青藏高原地区600 hPa夏季为低压, 冬季为高压, 夏季低压形成的时间呈提早的趋势, 夏季低压强度也呈增强趋势; 青藏高原高度场指数年变化与高原雨日的年变化基本相似。夏季青藏高原高度场指数与同期我国160站的降水和气温相关表明:与降水相关分布从华北到华南呈“-+-”东西向带状分布; 冬季高原高压强度指数与同期气温均为正相关, 青藏高原东侧边缘区和华南地区正相关最为显著。     

1970-2019年夏季南疆低空垂直速度与降水量时空变化特征

利用1970—2019年南疆59个气象观测站逐日降水资料及NCEP再分析月平均垂直速度资料,采用Mann-Kendall突变检验、小波分析、EOF分析等方法,分析夏季南疆上升运动和降水量的时空特征及相关关系。结果表明：近50 a夏季南疆降水量由“暖干”向“暖湿”转变,且在1990年发生突变,其具有5～10 a年际尺度和21～27 a、14～18 a年代际尺度的周期变化规律,空间上呈现北多南少、西多东少的分布特征。低空上升运动由弱转强,850 hPa上升运动在2004年发生突变,700 hPa无显著突变点,其年际及年代际尺度具有与降水相同的变化周期,空间上巴州及吐鲁番市部分区域上升运动减弱,降水量减少,其它区域上升运动增加,降水量增多,其中克州、喀什地区上升运动增加显著,降水量增加速率最大,达1.0 mm/a。低空上升运动和降水量呈显著正相关,且700 hPa相关性大于850 hPa。     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期。利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测。本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论。     

Identifying Nonstationarity in Turbulence Series

Because of rapid forcing by varying cloud and sky conditions, turbulence time series collected in the atmospheric surface layer over land may often be nonstationary. The meteorological community, however, has no consensus definition of what nonstationarity is and, thus, no consensus method for how to identify it. This study, therefore, adopts definitions for first-order and second-order stationarity taken from the time series analysis literature and implements new analysis techniques and probabilistic tests to quantify first-order and second-order nonstationarity. First-order nonstationarity manifests as a change in the series mean; second-order nonstationarity, as a change in the variance. The analysis identifies nonstationarity in surface-level turbulent temperature and water vapour series collected during two sample days with solar forcing influenced by cirrus and cirrostratus clouds, but that nonstationarity is not as severe as expected despite the rapid thermal forcing by these clouds. On the other hand, even with negligible cloud forcing, both sample days exhibited severe nonstationarity at night.     

基于小波和M-K方法的商丘气温时间序列分析

利用1955-2011年商丘气象站地面逐日气象数据,集成Morlet小波分析法、Mann-Kendall分析法、回归分析法、变异系数等方法,分析商丘气温序列的年、季周期变化特征、突变特征、变化趋势特征及年际变率特征。结果表明：根据回归分析、5 a滑动平均分析,商丘年平均气温呈增加趋势,年际变化倾向率为0.17 ℃/10 a;各季节气温变化趋势差异明显,夏季气温呈下降趋势,年际变化倾向率为-0.08 ℃/10 a,冬春秋季气温呈增加趋势,冬季增温最为显著,冬季气温年际变化倾向率为0.35 ℃/10 a。根据Mann-Kendall分析,年平均气温突变点为1992年,夏季气温不存在明显突变,冬季气温突变点为1986年。根据小波分析,20世纪50-80年代商丘年平均气温存在准17 a周期信号,之后该周期信号消失,80年代和90年代出现准32 a周期信号,在本研究的整个时间序列上存在准5 a和准2 a周期信号,周期信号显示未来几年可能会出现低温年。商丘年平均气温的年际变异系数为0.04,年际变率较小,年际变化较平稳。商丘作为重要的粮食生产基地,集成多种方法的气温变化特征和趋势预测分析,对该区域的农业种植活动具有重要的指导意义。