鲁中地区近35年不同历时降水变化特征

利用鲁中地区8个气象站1980-2014年逐日降水资料,分析不同持续时间不同强度降水的时空变化规律。结果表明：鲁中地区近35年无特大暴雨发生,降水发生频率随降水强度和持续时间的增加而减少,降水频率与降水强度的变化规律基本一致。1日降水除小雨外,其他强度降水发生次数均呈增加趋势,最多发生在7月,大暴雨的降水强度除沂源外,其他地区呈增加趋势,暴雨降水强度在中部平原和南部山区呈增加趋势,除大暴雨外,其他不同强度降水年均发生次数主要空间变化规律一致,但在第二特征向量上存在差异;持续2日降水除暴雨年均发生次数随时间呈增加趋势外,其他强度降水均呈减少趋势,暴雨的降水强度除中西部平原外,其他地区呈增加趋势,大雨和小雨最多出现在8月,暴雨和中雨出现在7月,暴雨中北部平原最多,大雨东部平原最多,中雨、小雨山区最多;持续3日中雨和小雨年均发生次数随时间呈增加趋势,降水强度在多数地区呈增加趋势,最多出现在8月,山区最多;持续4日、5日小雨年均发生次数随时间呈减少趋势,降水强度在多数地区呈减少趋势,最多分别出现在8月、9月,空间分布均匀。     

鲁中地区近35a不同历时降水变化特征

利用鲁中地区8个气象站1980—2014年逐日降水资料,分析不同持续时间不同强度降水的时空变化规律。结果表明:鲁中地区近35 a无特大暴雨发生,降水发生频率随降水强度和持续时间的增加而减少,降水频率与降水强度的变化规律基本一致。1 d降水除小雨外,其他强度降水发生次数均呈增加趋势,最多发生在7月,大暴雨的降水强度除沂源外,其他地区呈增加趋势,暴雨降水强度在中部平原和南部山区呈增加趋势;除大暴雨外,其他不同强度降水年均发生次数主要空间变化规律一致,但在第二特征向量上存在差异;持续2 d降水除暴雨年均发生次数随时间呈增加趋势外,其他强度降水均呈减少趋势,暴雨的降水强度除中西部平原外,其他地区呈增加趋势,大雨和小雨最多出现在8月,暴雨和中雨出现在7月,暴雨中北部平原最多,大雨东部平原最多,中雨、小雨山区最多;持续3 d中雨和小雨年均发生次数随时间呈增加趋势,降水强度在多数地区呈增加趋势,最多出现在8月,山区最多;持续4、5 d小雨年均发生次数随时间呈减少趋势,降水强度在多数地区呈减少趋势,最多分别出现在8月、9月,空间分布均匀。     

近40年北京地区夏季降水日变化及不同持续时间降水事件的特征

利用北京地区20个国家站1980～2020年的长期逐时降水资料,分析了北京夏季降水的基本气候特征和日变化时空分布特征。结果表明:（1）北京地区夏季40年平均降水量分布具有西北山区小,平原大,山区向平原过渡区的迎风坡最大的特点;降水频率则相反,平原降水频率整体小于山区;降水强度整体表现为西北弱,东部强,城区与南部居中的特点。北京夏季降水的强度和极端性较强,致灾风险高。（2）北京夏季平均降水量日变化主体呈单峰型,降水频次为双峰型,降水强度为多峰型,三者同时在22时（北京时,下同）达到最大,在12时最小。（3）降水的峰值时间随月份依次后推,6月最早,7月次之,8月最晚;峰值雨量7月最大,8月次之,6月最小。（4）降水量、降水频率和降水强度的日峰值空间分布具有较强的一致性,西北山区四站出现在20时以前,其余16站出现在20时及以后。使用K均值聚类算法将20站划分为两个区域,结果显示两个区域的降水量、降水频率和强度的日变化具有完全不同的分布特点。（5）近40年北京地区的降水结构在不断调整,短持续时间降水主导期和长持续时间降水主导期交替出现。2000年以前以小于6小时的短持续性降水为主,近15年大于6小时的长持续性降水明显增多。     

鲁中地区旱涝年预测

气候旱涝情况直接影响到以粮食产量为主的农作物的生产,也对水资源合理蓄存和利用产生重大影响。山东地区的长期偏旱已严重危及到工农业生产和全省人民的正常生活,成为党政机关和人民群众普遍关心的问题。人工影响天气已列入政府的主要工作议程,气象、水利部门也在集中人力、物力进行旱涝前期预测和实施人工降雨。本文在此背景下,试用灰色系统理论知识,将今后几年旱涝情况实施预测。     

1961-2012年京津冀地区不同等级降水日数时空演变特征

利用1961-2012年京津冀地区78个气象站逐日降水资料,采用趋势分析、Morlet小波和经验正交函数（EOF）等方法,分析京津冀地区不同等级降水日数的时空演变特征。结果表明：近52 a来,京津冀地区各等级降水日数的变化趋势不明显。空间分布上,雨日总数和小雨日数呈自西北向东南递减的特征;中雨日数和大雨日数分别存在两个大值中心,二者大值中心的位置相似,一个位于京津冀地区东北部,另一个位于西部太行山区;暴雨日数的空间分布特征不明显,具有随机性。雨日总数和小雨日数存在准13 a和准6 a两个尺度的振荡周期;中雨日数、大雨日数及暴雨日数存在15-18 a和8-11 a两个尺度的振荡周期。EOF第一模态分析表明,京津冀地区各等级降水日数在全区具有较好的一致性;第二模态分析表明,雨日总数、小雨日数、中雨日数和大雨日数具有南北反位相的特征,暴雨日数具有西北部和东部多（少）、中部和西部少（多）的分布特征。     

科尔沁地区年降水波动与空间分异特征

降水波动是气候变化研究的主要内容之一,同时是一个环境变化的重要指标和植被生产力预测的首选因素。本文以科尔沁地区18个气象观测站点1961—2015年逐日降水数据为基础,根据多年平均降水量将科尔沁地区划分为4个区,分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区,并且综合运用小波分析方法,分析了科尔沁地区近55年来降水变化的时空特征。研究表明,在统计学特征上Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区在研究期内年均降水量分别为337.4±76 mm、369.2±73.2 mm、422.6±68.8 mm和483.4±97.1 mm,波动空间分异特征主要表现在降水量从东南(Ⅳ区)到西北(Ⅰ区)逐渐减少,变化趋势逐渐复杂;从降水年代际变化特征来看,降水距平值增加时Ⅰ区降水距平百分比最大,为12.95%;降水距平值减小时Ⅰ区偏离平均值最大,距平百分比为-19.26%。从小波分析结果来看,降水量年际波动存在多个主周期,其中最显著的周期为5~11年和23~32年,且从东南到西北其周期震荡性逐渐减弱,周期变化时间缩短。从周期性的强弱来看,在具有共性23~32年周期内,26~32年时间尺度模值较大,说明该时段是降水量周期变化较明显时期;5~11年时间尺度的周期变化次之,其他时间尺度的周期性变化较小。从空间分区的小波方差分析结果来看,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区的降水主周期在10~11年之间,而Ⅳ区为25年,说明科尔沁地区在年降水量小于450 mm的区域降水波动特点一致,大于此值则变化规律明显不同。从年降水量多-少的周期性变化规律可以推测,科尔沁地区在2016—2020年期间将一直处于降水偏少期。     

山东半岛地区夏半年降水日变化特征

利用1985—2016年5—10月山东半岛地区24个气象观测站逐小时降水资料和2010—2016年5—10月ECMWF逐6 h再分析资料,详细分析了山东半岛夏半年降水的日变化特征。结果表明:(1)山东半岛地区夏半年降水量、降水频率和降水强度的日变化均呈双峰型特征,峰值出现在02:00—05:00和15:00前后,其中降水量和降水频率清晨峰值明显高于下午;(2)长持续性降水对总降水量的贡献大于短持续性降水,前者的日峰值出现在清晨03:00—06:00,后者的主峰出现在15:00—18:00,分别主导总降水量清晨和下午的峰值;(3)小雨对降水总频率的贡献最大,几乎占总频率的一半,而大雨和暴雨对总降水量的贡献更大,故而总降水量主要来自于大雨和暴雨。     

基于不同干旱指数鲁中地区干旱变化规律研究

利用1980—2014年鲁中地区8个代表气象站逐日的气象观测资料,采用累积频率法对5种干旱指数的阈值进行修正,分析了鲁中地区干旱的时空变化特征,并研究不同干旱指数在鲁中地区的适用性。结果表明:1980—2014年鲁中地区5种干旱指数计算的年平均干旱日数为92—106 d,干旱中心位于鲁中中部地区,干旱日数随时间变化均呈减少趋势,减少幅度为2—6 d/10 a,其中综合气象干旱指数对干旱持续时间长和干旱程度较重年份的监测效果较好;鲁中地区四季干旱日数监测效果较好的干旱指数不同,春季、夏季和冬季干旱日数随时间呈减少的趋势,四季干旱日数的空间变化规律不一致;鲁中地区干旱日数最多和最少的月份分别为5月、8月,干旱日数年变化呈近余弦的变化规律,鲁中地区不同月份干旱日数监测适用的干旱指数不同。     

阜新地区1951—2010年降水变化特征

根据阜新地区2个观测站1951-2010年逐月和逐年降水资料,通过趋势分析、Mexicohat小波变换和Mann-Kendall突变检验等方法,分析了阜新地区降水的气候变化特征。结果表明：阜新地区近60 a来年降水量呈下降趋势,下降速率为10.7 mm/10a;降水量年际变化明显,极易出现旱涝灾害。除春季降水略有增加外,其他三季均呈减少趋势。年降水量和季节降水量均有准12 a和18 a的周期振荡。除春季降水外,夏、秋、冬三季均存在突变点,其中夏季降水量存在3个突变年份,分别为1967年、1978年和1986年,秋季降水量在1996年存在突变,冬季降水量在2004年存在突变。     

阜新地区1951—2010年降水变化特征

根据阜新地区2个观测站1951-2010年逐月和逐年降水资料,通过趋势分析、Mexicohat小波变换和Mann-Kendall突变检验等方法,分析了阜新地区降水的气候变化特征。结果表明：阜新地区近60 a来年降水量呈下降趋势,下降速率为10.7 mm/10a;降水量年际变化明显,极易出现旱涝灾害。除春季降水略有增加外,其他三季均呈减少趋势。年降水量和季节降水量均有准12 a和18 a的周期振荡。除春季降水量没有明显突变点外,夏、秋、冬三季均存在突变点,其中夏季降水量存在3个突变年份,分别为1967年、1978年和1986年,秋季降水量在1996年存在突变,冬季降水量在2004年存在突变。     

辽宁地区夏季不同历时极端降水时空变化特征

利用1981—2015年辽宁省54个气象站降水观测资料,采用气候趋势系数、Morlet小波分析和Mann-Kendall突变分析等气候统计方法,分析了辽宁省夏季不同历时极端降水的时空变化特征。结果表明:1981—2015年夏季辽宁省西南部沿海、渤海北部沿海、黄海北部沿岸地区及大连市区为极端降水阈值大值区,辽宁省西部地区和东部山区极端降水阈值较小,极端降水强度的空间分布特征与极端降水的阈值相似。辽宁省夏季不同历时极端降水发生频次的分布特征基本相同,时间长期变化趋势不明显,主要表现为年际变化,存在3 a、5 a和8 a的变化周期,东部山区极端降水发生频次较多,环渤海沿岸和朝阳地区极端降水发生频次较少。近35 a夏季辽宁省24 h、12 h、6 h、3 h和1 h降水量极值的空间分布极不均匀,最大值与最小值分别差1.2、1.6、1.6、2.4倍和1.8倍。极端湿期长度最大值出现在新宾地区,为11.3 d;极端干期长度最大值出现在大石桥地区,为24.3 d。     

近56年四川地区不同季节昼夜降水特征分析

本文利用四川地区1961~2016年141个气象站降水资料,分析了四川地区四季夜间和白天降水时空变化分布特征,结果表明:(1)四季夜间降水量占总降水量超过60%和夜间降水次数占总降水次数50%以上的区域分布相似且占四川大部分地区,盆地西部沿山地带以及川东南部分地区四季的夜间降水量和降水次数比值皆较大,攀西地区和川西高原部分地区在多数季节比值也相对较大,而川东北四季的夜间降水同白天降水基本相当。(2)四季的昼夜降水量、春季昼夜以及冬季白天的降水次数的气候趋势系数总体呈现为以盆地西部沿山边缘为分界,川西增加川东减少,增加和减少趋势的分布范围在不同季节有所增减;夏季和秋季的昼夜以及冬季夜间的降水次数除了高原部分地区为弱增加趋势外,四川地区整体表现为减少趋势,且秋季整个降水次数在四川东部以及攀西地区通过99%显著性检验水平。(3)整个四川地区白天和夜间降水次数呈线性减少而降水量在白天和夜间不同季节增减趋势不一致;总的来说,四季夜间降水的年代际变化较白天相对更明显,不同季节昼夜降水在不同年代的线性增减表现不一致,但秋季夜间和白天降水量和降水次数基本在2000年左右之前为线性减少趋势,之后为增加。      

1971—2020年金华地区极端降水变化特征

利用浙江省7个国家气象站逐日降水数据和8个极端降水气候指数,应用线性拟合、Mann Kendall检验、小波分析和反距离权重插值等方法,分析1971—2020年金华地区极端降水指数时空分布特征。结果表明：金华地区除了持续干期（CDD）呈下降趋势外,年降水量（PRCPTOT）、平均日降水强度（ISDII）、强降水量（R95p）、极强降水量（R99p）、最大1 d降水量（Rx1day）、暴雨日数（R50）和持续湿期（CWD）均呈逐渐增大趋势。金华地区极端降水指数具有一定的周期性和突变特征,PRCPTOT、ISDII、R50、Rx1day、R95p和R99p第一主周期为23—25 a;CDD和CWD周期较短,第一主周期分别为2 a和4 a。PRCPTOT、ISDII、R95p和R50突变主要出现在21世纪初,Rx1day和R99p主要出现在20世纪80年代和21世纪初,均是由相对偏少期突变为相对偏多期。ISDII和CDD空间分布表现为东北部大于西南部外,除此之外的6个指数总体表现为西部大于东部。     

1960—2017年沈阳地区春播期降水变化特征

基于1960—2017年沈阳市5个气象观测站4—5月降水量资料,采用线性趋势法和累积距平分析了沈阳市春播期(4—5月)降水量演变特征,并分析首场透雨及最大连续无有效降水日数演变特征及对春播期降水量影响,对春播期降水量资源变化特征进行相关分析。结果表明:近58a沈阳春播期降水量整体呈现弱的增加趋势,平均每10a增加3.1mm,2004年开始降水量迅速增加,且波动性较大,降水量异常偏多或偏少年份较多,易诱发春旱春涝事件。春播期首场透雨出现日期平均每10a偏晚0.051d,首场透雨日期偏晚,将导致春播期前期雨水条件不足,引起土壤干旱,不利于春播开展。最大连续无有效降水日数呈波动性增加趋势,平均每10a增加0.56d,对4月降水量影响较大,虽然春播期降水资源总量增加,但存在降水资源时间分配不均的问题,且长时间无有效降水事件频发,将导致春播期干旱灾害事件发生风险加大,导致适播期延后。     

近60年中国不同区域降水的气候变化特征

利用1951-2009年中国503站日降水量资料,研究了我国各季各地区降水年代际变化的特征,并分析了其对我国干旱演变的影响。结果表明：近60年来我国各区域年平均降水量大多为减少趋势,其中华北、西南地区减少明显;各地区秋季降水偏少的趋势最为显著,可能是导致秋季干旱增多以及秋冬连季干旱频繁的主要原因。2000年以后北方夏季降水呈减少趋势,其中华北夏季降水明显减少,而冬季降水趋于增加,南方秋季降水减少明显,而春季降水增多。云南等西南地区秋冬春连旱偏多的原因之一可能与孟加拉湾季风结束偏早有关。     

哈尔滨地区积雨云降水微结构特征

1999年5－7月，采用PMS公司生产的GBPP－100型地面雨滴谱仪，对哈尔滨地区各镒降水过程进行了观测。本文对其中的7次雷雨过程进行重点分析，得到积雨云降水的雨滴谱分布、微结构以及起伏特征等一些有意义的结果。     

武夷山主峰地区降水气候特征

本文利用武夷山脉主峰黄岗山地区两坡1959—1960年两整年剖面观测资料,分析山区降水量日数、时数、平均雨强、一日最大降水量、大暴雨日数、最长连雨日数和最长连续无雨日数等指标随高度、坡向分布。国内关于山区降水比较完整的研究报告尚缺,今提出此报告以供参考。一、雨量和雨日由表1可分析出以下几点规律: 1.年、月雨量、雨日均随拔海高度而增加。年雨量的垂直梯度为81.2毫米/100米(黄岗山—崇安)到88.5毫米/100米(黄岗山—永平);年雨日的垂直梯度为3.4天/100米(黄岗山—崇安)到3.8天/100米(黄岗山—永平)。 2.降水垂直梯度有季节变化。雨量以正值桃花汛期的4月为最大,南北坡分别可达7.3和10.2毫米/100米国;7月其次,南北坡分别为6.8和9.1毫米/100米。后者主要是因为山     

南海地区降水的时空特征

文中利用美国 NCEP重分析资料中的 1 979～ 1 995年 1 7a逐旬的全球降水资料 ,采用小波分析方法分析了南海地区降水的多时间层次和多空间层次结构 ,研究了南海季风的爆发及时间演变 ,探讨了南海季风爆发的机制。结果表明 :( 1 )南海季风爆发于 5月中旬 ,季风爆发过程实际上是小范围 ( 32个经度 )降水向大范围 ( 64个经度 )降水调整的过程 ,一旦出现较强的大范围降水 ,并到达南海地区 ,就爆发了南海季风 ,调整完毕则是印度季风和东亚季风的相继爆发。( 2 )在 1 0°N以北的地区 ,季风最早发生在南海 ,然后逐渐西移到印度 ,达到印度季风最盛期后 ,迅速东撤。( 3)南海地区可分为 3个区域 :北部 ( 2 0～ 2 2°N)、中部 ( 1 0～ 2 0°N)和南部 ( 1 0°N以南 )。南海雨季主要发生在 1 0°N以北的北部和中部 ,北部雨季是平稳增强的单峰型 ,而中部雨季是突发性的 ,雨季内降水起伏较大。( 4 )南海季风区有很强的年变化 ,30～ 60 d和 2 0～30 d的变化也比较显著 ,还有 3个月左右的周期变化。除年振荡以外 ,各种周期振荡随时间变化较大 ,在雨季表现得最强烈。( 5)南海季风的爆发与 2 0～ 30 d和 30～ 60 d两种低频振荡有关。     

锦州地区逐日降水概率分布特征

利用锦州地区的逐日降水量观测资料对逐日降水量的概率分布进行了统计分析,采用最大似然估计法得到Gamma函数分布的形状参数α和尺度参数β,通过Gamma概率分布模拟观测站点逐日降水的概率分布。结果表明：锦州地区逐日降水频率整体趋势先上升后下降,基本呈对称式分布,降水概率有一定的振荡,个别日会出现远超相邻日期的降水频率,7月21日降水频率最高,在不计微量降水的情况下,最低逐日降水概率有多个日期为0。各季降水频率偏低是造成义县地区干旱的原因之一;北镇夏季平均降水频率最低,但其夏季平均降水量却为锦州地区最高,说明北镇可能易出现较大量级降水或易出现极端降水天气。清明期间降水频率在50%以上、高考期间降水频率在80%以上,符合大众日常对特殊日期降水情况的认知;逐日降水频率可以为公众气象服务提供新的思路。凌海、北镇更容易出现极端降水天气;锦州地区日降水出现小雨天气概率最高,暴雨以上降水概率较低,锦州地区各站极少出现大暴雨以上量级降水,对锦州降水量级预报,尤其是暴雨或大暴雨以上降水量级的预报起到一定的指示作用。     

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。