我国沿海台风百年遇重大灾害的Poisson分布特征

使用114年西北太平洋台风资料，50年台风灾害和灾害指数诊断资料与美国70年灾害指数的研究进行对比分析，研究我国沿海地区代表站的百年遇重大台风灾害的Poisson分布特征和灾害指数与台风强度的分布关系。采用Poisson分布对中国沿海热带气旋致灾机理和灾害特征进行分析研究，给出中国北起渤海湾，南到广西的广大海岸线上，台风登陆致灾度（灾害分类、致灾频率，N年遇度等）分析，指出Poisson应用价值。台风灾害指数与台风强度的分析为我国和西北太平洋台风登陆灾害及损失的客观评估提供了重要的参考。     

2021年西北太平洋和南海台风活动概述

利用中央气象台台风实时业务资料、自动气象站观测资料以及卫星云图等对2021年西北太平洋及南海台风活动的主要特征和影响我国台风的路径、强度及风雨影响进行分析和回顾。结果表明:2021年西北太平洋及南海台风生成个数偏少,生成源地整体偏西;台风强度偏弱,但有多个台风出现了快速增强,其中台风“烟花”“灿都”的24 h强度增幅达40 m·s^-1,为近30 a少见;2021年先后有5个台风登陆我国,另有2个台风影响我国。在登陆台风中,4个登陆华南的台风强度均弱于历史平均值。所有登陆台风在登陆后的维持时间都明显高于历史均值,特别是台风“烟花”为历史上登陆华东后维持时间最长的台风,给我国带来了严重的灾害影响。     

华东地区台风气候特征及危险性分析

基于2001—2020年影响华东地区的90个台风资料,利用统计学方法,分析台风年际、月际及登陆分布特征,采用信息扩散理论方法,统计风和雨2个主要致灾因子发生概率,在此基础上,开展台风致灾因子危险性评价。结果表明：影响华东地区的台风以强台风和台风为主,年均4.5个,主要集中在7—9月,8月最多,登陆台湾省频次最多,其次为福建省和浙江省;台风的最大风速在30～40 m/s的概率较大,最大降雨量在200～400 mm的概率较大;福建省、浙江省和江西省的台风致灾因子危险性较大,为台风严重影响区;山东省和安徽省的台风致灾因子危险性中等,为中度影响区;江苏省和上海市的台风致灾因子危险性较小,为轻度影响区。     

全球气候变暖背景下登陆我国台风特征的分析

利用1949-2002年西北太平洋热带气旋、登陆我国台风和全球地面温度资料，对登陆我国台风的频数、强度以及登陆位置的年际变化，特别是趋势特征进行了分析，并与西北太平洋台风的变化特征作了对比。结果表明：在全球气候变暖背景下，我国登陆台风频数的减少趋势没有西北太平洋台风频数的减少趋势强；登陆台风的平均强度和极端强度均有减弱趋势，极端强度的减弱趋势尤为明显，但其强度弱于西北太平洋台风。在1968-2002年全球明显增暖时段，我国台风登陆位置偏向我国中部，西北太平洋台风在生命史中强度达最强时的位置有向北移动的趋势。     

西北太平洋夏季风的变化对台风生成的影响

研究了西北太平洋夏季风特征及其季风槽结构对台风生成的影响。当西北太平洋季风槽增强并向东扩展使季风加强时,西北太平洋的风速垂直切变、高低空辐散风、湿度和海温等都对台风的生成产生有利的影响,台风数明显比季风槽弱时多。而且对台风生成的位置也有很大的影响,即季风槽强时,台风的生成位置偏东,季风槽弱时台风的位置偏西。这表明西北太平洋夏季风主要是通过季风槽活动影响台风的生成。而夏季风的强弱对台风也有影响,在西北太平洋夏季风的活跃阶段,西北太平洋夏季风强时,台风生成的比较多,夏季风中断时台风生成的比较少。西北太平洋夏季风通过季风的季节内振荡对西北太平洋台风也有显著的影响。季节内振荡对台风生成的影响主要以30—60 d振荡为主。在这种低频振荡对流活动的湿位相时期台风生成个数明显多,干位相时期台风生成的少。而且低频振荡的西风位相也有利于台风生成,在东风位相时生成的台风少。另外,还研究了多台风期西北太平洋夏季的特征(群发性),发现在这些时期,存在强的季风槽,弱的垂直切变与充足的水汽供应。这表明西北太平洋台风时空的群发性与夏季风活动的异常密切相关。     

我国台风路径业务预报误差及成因分析

利用2005 2009年中国气象局(CMA)提供的西北太平洋(包括南海)台风路径业务预报资料,比较了各类型台风路径、台风登陆位置及登陆时间的预报误差,登陆台风不同阶段以及华东登陆和华南登陆台风的路径预报误差。结果表明:CMA在2005 2009年的路径预报水平与1999 2003年的相比有了显著提高。平均南海台风预报误差大于西北太平洋。异常路径台风主要出现于南海,三个预报时效(24、48和72 h)异常路径的预报误差平均都小于正常路径。将登陆台风分为远海、登陆期间和登陆后三个阶段,显示登陆期间台风预报误差最大,同一阶段华南登陆台风的预报误差大于华东登陆台风。台风登陆位置在24、48和72 h预报时效的平均预报误差分别为71.1、122.6和210.6 km,48和72 h台风实际登陆时间有70%早于预报时间,平均分别提早8和12 h。比较大尺度引导气流与台风移动的偏差及24 h路径预报误差,得到南海三种典型登陆台风路径的大尺度引导气流与台风移动的偏差及其与路径预报误差的关系不一样,即误差成因不同。南海倒抛物线型的大尺度引导气流与台风移动的偏差最大,其预报误差最小;西一西北型的大尺度引导气流与台风移动的偏差最小,其预报误差最大,可能与大尺度环流预报准确性差有关。登陆华东的预报误差小于登陆华南台风的预报误差,这与台风登陆华南时其大尺度引导气流和台风移动的偏差大于登陆华东的台风有关。     

1988年台风特点及其成因分析

本文综述了1988年西北太平洋上台风活动的特点,分析了造成夏季台风少、秋季台风多,登陆我国的台风偏少、登陆点偏南,台风生命史偏短等的原因,并简析了影响我国造成严重灾害的8807号台风活动特点及成因。     

台风在我国登陆地点的年际变化及其与夏季东亚/太平洋型遥相关的关系

本文利用1979～2007年日本气象厅JRA-25风场和高度场再分析资料和美国JTWC热带气旋的观测资料分析了7～9月份西北太平洋台风和热带气旋 (TC) 在我国登陆地点的年际变化及其与北半球夏季大气环流异常的东亚/太平洋型 (即EAP型) 遥相关的关系, 特别是分析了7～9月份在厦门以北登陆台风和TC数量的年际变化与夏季 (6～8月) EAP指数的相关。分析结果表明: 当夏季 (6～8月) EAP指数为高指数时, 则7～9月份在东亚和西北太平洋上空500 hPa高度场异常将出现 “－, +, －” EAP型遥相关的波列分布, 这时西太平洋副热带高压的位置偏北、 偏东。在这种情况下, 西北太平洋上较多的台风和TC的移动路径偏北, 这引起了7～9月份在我国厦门以北沿海登陆的台风和TC数量偏多。反之, 当夏季 (6～8月) EAP指数为低指数时, 在东亚和西北太平洋上空500 hPa高度场异常为 “+, －, +” 的 EAP型遥相关的波列分布, 这时西太平洋副热带高压的位置偏南、 偏西。在这种情况下, 西北太平洋上较多的台风和TC移动路径偏南, 这引起了7～9月份在我国厦门以北沿海登陆的台风和TC数量偏少, 较多的台风和TC在厦门以南的华南沿海登陆。     

2018年8月大气环流和天气分析

2018年8月大气环流的主要特征是极涡呈单极型分布且强度偏强,亚欧洲大陆中高纬为多波型,西北太平洋副热带高压西脊点偏西,强度接近常年略偏强。8月全国平均气温21.9℃,较常年同期偏高1.1℃,为1961年以来历史同期第四高;全国平均降水量127.7 mm,比常年同期（105.3 mm）偏多21.3%,与历史同期相比呈现中部偏少的分布特征。月内我国有11次区域性暴雨天气过程,多站出现极端日降水量。8月共有10个热带气旋在西北太平洋和南海活动,其中1812号台风云雀、1814号台风摩羯、1816号台风贝碧嘉、1818号台风温比亚登陆,生成和登陆个数较常年偏多。我国中东部出现持续性高温天气,同时强对流天气频发,影响范围较广。     

西行热带气旋影响云南降水的统计特征

利用《西北太平洋热带气旋年鉴检索系统》资料、NCEP/NCAR再分析资料、云南日降水资料、西北太平洋热带气旋及降水分布资料,分析了1959—2007年影响云南高原降水的西北太平洋西行热带气旋的气候特征及大尺度环流背景。结果表明:云南几乎每年都受到西行热带气旋的影响,年代际分布总体呈下降趋势,且发生在7—9月最多;热带气旋的影响波及云南大部,影响滇东南较多,以登陆的南海台风为主,其登陆地点主要为海南和广东,且多数进入北部湾;影响路径划分为5类,其中广东登陆类最多、影响最大;各种强度的热带气旋均可造成全省性强降水,其中超强台风的影响最多最大。环流背景表现为:100 hPa南亚高压呈西部型分布时,有利于西北太平洋TC西行影响低纬高原;500 hPa中纬度以纬向环流为主,低纬度热带地区季风低压、热带辐合带(ITCZ)较为活跃,当副热带高压西脊点西伸到云南东北部、或外围反气旋扩大到青藏高原、或副热带高压与青藏高压合并,均有利于TC西行深入内陆。     

粤西北一次冬季暴雨和雨转雨夹雪天气的分析

利用常规资料、NCEP 1°×1°再分析资料和连州双偏振雷达资料,对2018年1月8日粤西北暴雨和雨转雨夹雪天气过程进行分析。结果表明:副高增强、南支槽东移和切变线南压是该次暴雨形成的主要机制,西南急流提供动力条件和水汽条件,东北气流加大了风的垂直切变。强冷空气锋面形成低层冷垫,配合850～700 hPa逆温层,上暖下冷的层结有利于雨转雨夹雪。雨夹雪时零速度线呈反S型,并有零度层亮带和"牛眼"型结构特征。双偏振雷达参量Z_(DR)、K_(DP)能够判别出强回波的降水粒子形态,但不能识别雨转雨夹雪的粒子相态的变化。协相关系数能对融化层进行识别,HCL有助于快速定位降水粒子的相态。     

广东“4.21”飑线过程的中尺度分析

利用常规气象观测资料、NCEP1°×1°的再分析资料,对2017年4月21日广东出现的一次大范围飑线过程进行中尺度分析,结果表明:冷锋和切变线南压是产生该次飑线的主要机制,高空小槽东移、冷锋南下、切变线南压、高空急流和中低层西南急流是该次飑线过程的主要影响系统;各层急流有相交,上干下湿和上冷下暖的垂直结构明显,是该次飑线过程重要的动力和维持机制;850hPa低空急流没有形成是该次飑线过程没有出现大范围强降水的主要原因;双偏振雷达参量对冰雹有指示作用。     

1965—2017年河源市降水的气候特征分析

利用1965—2017年河源国家气象观测站的逐日降水资料,采用数理分析等方法,分析了河源市降水特征及其变化规律。结果表明:近53年河源市的年平均降水量随着时间序列以1.6mm/年的速率减少,年降水量主要集中在汛期,除后汛期降水量以0.6mm/年的速率增加外,汛期、前汛期降水量分别以2.28、2.88mm/年的速率减少。突变检验表明年降水量减少突变点发生在2003年,前汛期降水量减少突变点发生在1983年。后汛期降水量增加突变点发生在1968年;年降水量存在3~4、9~11年周期变化。汛期降水量存在3~4、6~7、10~11年的周期变化;前汛期降水量存在3~4、8~9年的周期变化;后汛期降水量存在2、7~8、11~12、20年的周期变化。     

1951—2018年汕头汛期暴雨变化趋势及与ENSO的关系

根据汕头气象站1951—2018年汛期逐日雨量资料,采用滤波、线性倾向计算、趋势系数计算、相关分析等方法,分析该站汛期暴雨的变化趋势及与ENSO事件的关系。结果表明:汕头市近68年来的前汛期暴雨日数没有显著的上升或下降趋势,后汛期自20世纪90年代以后有轻微下降趋势;前汛期雨量有波动下降趋势;前、后汛期最大日雨量变化呈波动下降趋势;后汛期最大日雨量在La Nina时期呈减少趋势。     

河源市秋季暴雨的时空分布和环流特征

利用1964—2013年河源市5个国家气象站日降水量、NCEP/NCAR逐月2.5°×2.5°再分析资料,分析河源市秋季暴雨的时空分布特征和同期环流特征。结果表明:(1)河源市秋季暴雨日数在空间分布上自南向北逐渐减少,9月的分布特征与秋季一致,11月的分布型与9月完全相反;秋季暴雨日数呈弱增长的气候变化趋势,且存在明显的阶段性变化。(2)南海到西北太平洋地区纬向风垂直切变偏小和南方涛动处在正位相时,对应有利9和10月热带气旋的生成、发展,副热带高压偏西偏北、强度偏强,有利于热带气旋趋向广东,而来自该区的强东南季风,给河源带来充沛的水汽,为暴雨的发生提供了有利的水汽条件。另外,活跃的南支槽也是造成10月暴雨的重要影响系统之一。(3)热带气旋对11月暴雨日数的贡献较小,南支槽和东移南下的高原短波槽是造成该月暴雨的重要影响系统。西太平洋副热带高压偏西偏南、强度偏强,河源受其西侧的异常西南风影响,获得充足的水汽供应,有利于暴雨的发生。(4)秋季华南地区海平面气压偏低或冷空气活动偏弱时,有利于河源暴雨天气的发生。     

中国东部夏季降水与气温的联合EOF分析

采用JEOF等方法分析中国东部夏季降水和气温的协同变化时空分布特征,结果表明:当时间系数为正时,第1典型场降水型态从北向南(下同)呈"++-"分布,气温表现为冷异常,500 hPa回归场在中纬度地区呈显著低压异常,SST回归场表现为太平洋海域呈西北-东南的分布;第2典型场降水呈"+-"分布,气温则呈"-+"分布;第3典型场降水分布呈中间型,气温场呈"-+"分布。     

时间序列均生函数模型在降水量预测中的应用

利用高要站1980—2015年冬季(12月—次年2月)的降雨量,构建均生函数模型,并采用粗选因子、逐步引入、逐步剔除等3组回归方案,对降雨量进行模型拟合,2016—2017年冬季降雨量进行模型预测结果的检验。结果表明:3组回归方程均能较好地拟合时间序列的变化趋势,对极值的把握表现较好,对短期气候预测业务有一定的现实意义。     

广东前汛期一次锋前暖区暴雨触发机制分析

利用ECMWF的ERAdata再分析资料、Micaps实况等数据,对2015年5月22—24日的广东大范围强降雨过程进行分析,结果表明:该次过程是一次典型的华南前汛期降雨过程,过程中存在明显的两种性质降雨,即粤西北由南支短波槽、低涡、切变线造成的锋面型暴雨,而珠江口及其东侧的暖区暴雨主要是由西南低空急流脉冲引起的;珠江口及其东侧的暖区暴雨的触发机制主要为中尺度能量锋、地面辐合线以及地形等。     

基于Logistic回归的肇庆市区雾天气的预报模型

利用2015—2018年高要区国家基本气象常规观测资料,选取11个与雾天气事件相关的气象要素,通过主成分分析降维得到新的公共因子后构建Logistics回归方程,并根据ROC曲线、约登指数选出作为判别雾天气事件的最优临界值。结果表明:气压、温度露点差、相对湿度、水汽压、绝对湿度、露点、10 min平均风速、能见度、总云量、低云量、日照与雾天气现象具有很好的相关性;从这11个气象要素中提取3个具有代表性的主成分因子分别为水汽因子、辐射因子和风速因子。建立的Logistic回归预报模型对有雾和无雾的判别效果较为理想,比判别大雾和轻雾效果好。     

石羊河流域中下游高温事件气候特征

根据石羊河流域中游(武威)和下游(民勤)气象站1960—2015年逐日最高、平均气温观测数据,采用固定阈值法(天气标准)和百分位阈值法(平均标准)定义了高温事件,运用气候统计学方法分析了该区域高温事件强度、日数和极值的变化特征。统计结果显示,中、下游年代、年天气标准和平均标准高温事件强度总体上呈增强和日数呈增多趋势,2010—2015年高温事件强度增强和日数增多趋势明显,高温事件极值也呈增强趋势。高温事件出现在5—9月,高温事件强度和日数的高峰值均在7月,依次向两端递减。高温事件强度和日数均为下游>中游,说明闷热天气持续时间下游比中游更长。高温事件中、下游年天气标准强度和日数时间序列没有发生周期性变化,平均标准强度和日数时间序列均存在着5～7 a的准周期变化。高温事件中、下游天气标准强度和日数以及平均标准强度均没有发生气候突变,平均标准日数发生了气候突变,突变时间中游在1997年、下游在1996年。年高温事件存在一定的异常性,高温事件强度和日数正常年份概率在58.9%～73.2%,对生命健康和安全生产造成危害的强度偏强和特强年份概率在14.3%～16.9%、日数偏多和特多年份概率在14.3%～21.4%。