Temporal and Spatial Trends of Temperature Patterns in Israel

Summary  Daily maximum and minimum temperatures from 40 stations in Israel were analyzed to detect long-term trends and changes in temporal and spatial distribution patterns during the second half of the 20th Century. The trend analysis, reveals a rather complex changing pattern, with a significant decreasing trend of both the daily maximum and minimum temperature, during the cool season, and an increasing trend during the warm season. On an annual basis, there seems to be almost no temporal trends in minimum and maximum temperatures since the changes in winter and summer show an opposite tendencey. Received November 30, 1998 Revised May 27, 1999     

北京短历时强降雨的时空分布

利用北京地区157个人工站和自动站观测资料,对北京地区短历时强降雨的时间、空间分布特征以及与年总降水量的关系进行分析,结果表明：①2007—2012年,短历时强降雨的次数大体呈现递增趋势,但各年发生的次数差异较大;②从时空分布特征来看, 短历时强降雨最易发生在7月,时段集中在傍晚前后和凌晨,而发生地点集中在北京西山前的平原地区包括昌平中部东部、顺义西部、石景山区、丰台区西部、房山东部南部;③从短历时强降雨与年降水量的关系来看,短历时强降雨发生次数多的年份降水量也高,短历时强降雨对于年降水量的贡献较大。     

浙江省短时强降水的时空分布特征

利用2010～2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1）2010 ～2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2）短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5～6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8～10月则主要在沿海地区多发。3）总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00（北京时间,下同）,且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发（26.0%）（主要由台风降水造成）,其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。     

甘肃省短时强降水的时空特征

基于甘肃省81个自动气象站2002—2012年逐小时降水数据,分析了甘肃省近11 a来短时强降水的时空变化特征。结果表明:短时强降水频次自甘肃省西北向东南逐步递增,陇东南地区是甘肃省短时强降水发生频次最多、强度最强的地区。短时强降水存在2个高发中心,一个在以合水为中心的陇东地区,另一个在以徽县为中心的徽成盆地。短时强降水主要发生在午后至前半夜,出现时段集中在16:00—00:00,17时前后是短时强降水天气高发时段。短时强降水主要出现在5—9月,其中7—8月是一年中出现最多的月份,其次是6月。近11 a来,短时强降水频次呈上升趋势,2006年和2010年出现了2个峰值,其中2010年最多,发生52次,2004年最少只有17次。     

云南5月降雨量可预报性的时空分布

基于交叉验证计算方案,利用OSR和EOF-CCA两种预测方法,使用1961～2005年500、100 hPa月平均高度和SST海温资料作为预报因子,客观定量地探讨了不同因子和方法对云南5月降雨量可预报性的时空分布特征.在时间变化上,500 hPa使用OSR方法时,2和3月资料可预报性最高,使用EOF-CCA方法时7和9...     

浙江省不同强度降水日数的时空分布特征

根据浙江省1961～2010年逐日降水量资料,在对不同等级降水日数进行趋势分析的基础上,运用Mann-Kendall检验、等值线分布等方法对显著降水事件进行时空分布特征的研究,探讨浙江省不同等级降水日数的时间演变趋势和空间分布特征。结果表明:近50 a来,浙江省总降水日数呈明显的下降趋势,相当于每10 a减少4.82 d,其中小雨日数占总雨日的73.00%。在时间变化上,总雨日和小雨日均在1980年代中后期发生突变,转为急剧下降趋势,且小雨日的减少趋势略超前于总雨日。在空间分布上,年降水日数和小雨日数的空间分布基本一致,在台州、宁波出现了高值中心,低值区域主要分布在浙江东北部,而浙西南地区变化平缓;空间趋势分布表现为全省一致的减少趋势,东部沿海下降趋势显著,而内陆地区下降缓慢。浙江省年雨量及其气候倾向率的分布,均表现出较明显的"东—西"向差异,和地形高低有一定关系。年雨量整体表现为增加趋势。以上研究说明,在近50a来,浙江省发生极端天气事件的概率明显增加,干旱或洪涝的趋势或风险加大。     

山东春季降水的时空变化特征分析

根据山东省81个地面站1961-1998年共38年的降水资料,应用自然正交函数展开（EOF）方法,分析了山东省38年春季月、季降水量的时空变化特征。根据降水方差累积贡献率和空间分布特征,指出前3个典型场基本能反映山东省春季季降水分布的主要特征,其贡献率高达81．30％,据此得出山东省春季降水分布类型：总体一致型、东南-西北差异型和西南-东北差异型。山东春季降水空间分布可分为4个区,南部区：日照、临沂、枣庄及济宁;半岛区：烟台、威海、青岛和潍坊东部;西部区：荷泽、聊城;北部区：德州、滨州、东营、济南、泰安、莱芜、淄博和潍坊西部。同旱（涝）是山东春季各月降水的基本型。山东春季易出现干旱,春季降水存在明显的年际变化,有4．8～6年的振荡周期。     

青海省洪涝灾害的时空分布和致灾雨量特征

基于2008—2020年青海省的灾情记录,利用灾损指数分析了青海省洪涝灾害的时空分布特征,确定了青海省的洪涝灾害高风险区。同时采用2017—2020年多源融合的CLDAS降水数据,利用机器学习算法建立了洪涝灾害预报模型,确定了致灾雨量阈值。结果表明：（1）青海省洪涝灾害2018年最多,共98次,2014年最少,共16次,7—8月是洪涝灾害的高风险时段。空间变化表现为,基于年平均灾害次数的高风险区为海南州-海西州东部,基于年平均灾损指数的高风险区为海东市-西宁市。（2）利用多种机器学习算法,得到基于CLDAS数据的1 h、2 h和24 h雨强是预警灾害的降水因子,海南州-海西州东部1 h或2 h最大雨强达到6.8 mm,或者24 h最大雨强达到11.1 mm,是预警洪涝灾害的降水阈值。海东市-西宁市及邻近地区1 h或2 h最大雨强达到13 mm,或者24 h最大雨强达到18.2 mm,是其预警洪涝灾害的降水阈值。     

四川省降雨灾情时空分布及其与雨量相关特征分析

利用四川省2002—2020年降雨灾情数据和156个国家气象观测站及5727个区域气象观测站逐日、逐小时降雨资料,分析四川省降雨灾情时空分布及其与雨量特征的联系。结果表明：四川省近年来降雨灾情数量增长明显,盆地西部、南部灾情数量最多,密度最大,凉山州和盆地东北部死亡人数最多。灾害主要发生在6—9月,灾情分布有从盆地东北部、南部向西部发展,最后到东北部的趋势。盆地在有大暴雨出现时灾害发生可能性最大,致灾频率50%以上,暴雨致灾频率20%～40%;攀西地区暴雨出现时致灾频率20%～30%;川西高原暴雨天气过程较少,大雨出现时致灾频率最大,为10%～30%。最大小时雨量盆地区在10 mm以下的灾害主要发生在盆南和盆东北,盆西在各个雨量等级范围内占比都较大,攀西地区灾害主要集中在10～40 mm,川西高原为20 mm以下。最大日降雨量小于50 mm的灾害主要分布在盆南,超过300 mm的主要发生在盆西北,50～100 mm以盆南和盆西南为主,攀西地区50～100 mm占比最大,川西高原为25～50 mm。     

东北地区夏季降水时空变化特征

采用东北地区99个测站1960～2000年逐日降水资料，运用小波分析、突变分析、旋转EOF等方法，研究了东北地区不同区域夏季降水的长期变化特征。结果表明，东北地区夏季降水呈减少趋势，并存在14年和2～4年的变化周期。东北地区夏季降水异常可分为5种空间分布类型：东北西南部型、东北东南部型，东北东北部型、东北西北部型、东北中部型。东北东南部地区夏季降水减少趋势最明显，东北西南部降水的增加趋势最明显。各区域降水的变化周期有所区别，东北东北部存在16～18年的变化周期，其它地区存在10～14年的变化周期，各区域降水突变的时间主要在60年代和80年代。     

青藏高原边坡临夏地区短时强降水时空分布及海拔特征分析

利用青藏高原边坡临夏地区6个国家级自动气象站和66个乡镇区域自动气象站2010—2019年5—9月逐小时降水资料,详细分析了临夏地区短时强降水的时空分布及海拔地形特征,结果表明：近10 a短时强降水频次总体呈上升趋势,短时强降水频次与西太副高脊线位置和北界位置有密切关系。短时强降水主要发生在5—9月,集中时段为7月中旬到8月中旬,19:00～23:00为高发时段,属于傍晚型和夜雨型。近10 a临夏地区短时强降水的极端性逐年增大,单站年均频次在0.2～2.6次之间,平均为0.8次,短时强降水空间分布差异较大,总体呈西南多、东部和北部少,山区多、川区少的分布特征。临夏地区降水分布与海拔高度有明显关系,5—9月平均降水量随海拔高度升高而增大,不同海拔地形下短时强降水频次分布呈现两个极端：海拔较高的山地喇叭口地形区域和海拔较低的河谷地区,是临夏地区汛期短时强降水的重点关注区域。     

我国降水变化趋势的空间特征

利用1951年至1996年地面气象记录资料, 计算了我国全年和季节降水量长期变化趋势特征指数.结果表明, 我国长江中下游地区年和夏季降水量呈现明显增加趋势;北方的黄河流域降水表现出微弱减少趋势, 山东和辽宁省夏季雨量减少显著;但偏高纬度地区的新疆、东北北部、华北北部和内蒙古降水量或者增加, 或者变化趋势不明显.因此, 1997年黄河史无前例的断流和1998年长江特大洪水的发生, 均有其相应的区域长期降水气候趋势作为背景条件.研究还表明, 我国一些地区降水的季节性也发生了变化, 其中黄河中上游地区和长江中游地区春、秋季雨量占全年比例均有显著减少, 而河北东部、辽宁西部和东北科尔沁沙地春季降水相对增加.     

2008-2012年四川强小时雨强的时空分布特征

利用2008-2012年四川157个基本测站和895个区域自动站的逐时降水资料,通过统计诊断方法分析了四川的强小时雨强发生频次、极值的时空分布特征,得到如下主要结论:(1)四川每年出现20 mm·h~(-1)以上的强小时雨强达3537.8次,平均每年的强小时雨强极值均超过了100 mm·h~(-1),并在2012年呈一个跃升的趋势。(2)四川强小时雨强落区主要集中在四川盆地及攀西南部的大部分地区,且强降水高发中心主要位于从盆地向山脉过渡的纵向陡峭地形区。雨强极值超过了30 mm·h~(-1)的落区也集中在盆地及攀西地区。频次及雨强极值的变化与海拔有密切联系,迎风坡的陡峭过渡地形削弱了频次及雨强极值随海拔的增高而减少的速率。(3)频次的月变化比强小时雨强极值的月变化更显著。7月发生强小时雨强的次数最多,其次是8月,5月最少。6-9月雨强极值均超过100 mm·h~(-1)。(4)20 mm·h~(-1)和30 mm·h~(-1)以上的强小时雨强频次日变化均呈夜间活跃的单峰型特征,而50mm·h~(-1)以上的强小时雨强突发性较强,日变化呈多峰型结构,且盆地不同区域的日变化特征及峰值活跃时间也有较大差异。     

广东干旱时空分布特征

根据土壤水分平衡模拟模型,采用广东省86个气象站1962～2006年逐日气象资料,模拟逐日土壤水分平衡状况,计算逐日土壤有效含水量,参考缺水指数形式,采用整层土壤有效含水量定义逐日干旱动态指数：DI=1-有效含水量／最大有效含水量。     

成都地区降水时空分布变化

分析成都地区12个气象观测站50年（1960—2009年）逐日降水资料的时空分布变化规律得出：成都地区年降水量、汛期有雨日降雨强度、最大日降水量均呈现出逐渐下降的趋势。降水量主要集中在夏季,盛夏7、8两个月降水量占全年降水总量的47%;降水空间分布的主要类型为东—西走向,即降水量的地区分布趋势是西部多于东部;对降水量的M-K突变检验表明,大部分地方存在年降水总量的突变。     

呼伦贝尔市1971—2011年雷暴时空变化特征

基于呼伦贝尔市1971-2011年16站地面天气现象观测资料,利用趋势分析、Mann-Kendall检验和经验正交函数（EOF）分析方法揭示呼伦贝尔市雷暴时空变化特征。分析结果表明：从时间变化看,呼伦贝尔市雷暴日近41a总体呈减少趋势,雷暴主要出现在夏季,集中在7月,雷暴在13：00-15：00出现频次较高;初雷暴日和终雷暴日均呈现推迟趋势。从空间分布看,大兴安岭山区不但是雷暴的高发区,而且雷暴持续时间也较长。EOF分析结果显示,雷暴日主要EOF模态在空间上表现出一致的减少趋势以及东西反相位的特征。     

陕西汛期降水时空分布及典型旱涝年环流特征

根据陕西省1959~2002年汛期(6~9月)降水资料,采用旋转经验正交(REOF)分解方法,将陕西省按汛期降水划分为4个自然气候区:Ⅰ区包括关中及渭北地区,Ⅱ区为陕北长城沿线地区,Ⅲ区、Ⅳ区分别为陕南东部和陕南西部地区。对各气候区的降水变化特征进行分析,结果表明:汛期降水除陕南东部呈线性增加趋势外,其余各区均呈线性减少趋势。分析陕西省典型旱(涝)年北半球500 hPa环流形势距平场和环流特征量发现:典型旱(涝)年,Nino 3区海温为明显的正(负)距平;西太平洋副热带高压强度偏强(弱),脊线位置偏南(北)、西伸脊点偏东(西),欧亚地区西风环流指数偏弱(强),以经(纬)向环流为主。     

Spatial and Temporal Variations of Rainfall over Northern Asia in the Last 100 Years and Their Possible Changes in the Future

The reliability of CRU05 rainfall dataset produced by Climatic Research Unit, University of East Anglia is examined against 22 station observations in the northern China. While this dataset has high spatial resolution and long temporal coverage, comparison with station data suggests that it only has higher quality in the last 70 years in the western China. When using this dataset to analyze rainfall variability over the northern China, significant oscillations with periods of 3, 10, and 30 yr are found, with interannual and interdecadal oscillations being the major characteristics of drought and flood events in the region in the last 100 years. Using EOF and REOF analysis, 10 divisions with coherent rainfall variations have been identified, including (i) central Asia and north of Xinjiang, (ii) North China and east of Northwest China,(iii) north and middle of Mongolia, (iv) Hexi Corridor and west of Mongolia, (v)east of the Heilong River,(vi) north of Da Hinggan Mountains, (vii) north of Central Asia, (viii) south of Xinjiang and the Qinghai-Tibetan Plateau, (ix) south of Northeast China, and (x) north of Altay Mountains. Results suggest that the pronounced feature of drought in the arid and semi-arid areas of northern China is not isolated. Of course, it is consistent with rainfall variations in the arid areas of Mongolia and Central Asia. In addition,by analyzing prominent oscillations observed in the last several decades, the trends of rainfall variations over the region in the future 10-15 years are discussed.     

华西秋雨的空间分型及其特征分析

利用华西地区72个站点1959~2013年秋季(9~11月)降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过EOF、REOF、MK检验、二阶函数拟合分析、小波分析、合成分析等方法将华西秋雨区划分为南北两个显著区,并对各区域秋雨的时空分布以及旱涝特征进行了详细分析。结果表明:南北两个秋雨区既有共同特征又有个性差异;两者发生突变年份具有明显的一致性,均发生在20世纪80年代中期,年际均存在准6年周期变化,且80年代中期以后南北两个气候区均由年代际降水偏多期转入年代际降水偏少期,但两个秋雨区减少趋势存在明显差异,南区减少较北区显著;北区自2000年后秋雨年际波动明显,秋季降水有缓慢上升趋势,年代际长周期有所差异。影响关键区旱涝特征的大气环流形势与水汽输送特征也存在显著差异,北部型陕甘南区与中高纬度环流系统、北部冷空气以及来自孟加拉湾与西太平洋地区的两支水汽输送通道密切相关,南部型则主要与印缅槽、南支槽的异常活动以及孟加拉湾的水汽输送更为相关。