西安地区汛期降水的气候特征分析

西安地区汛期（5～10月）降水总量约占全年降水量的77％～80％。前汛期（5～6月）降水量约占汛期降水总量的25％～27％，主汛期（7～8月）降水量约占汛期降水量的34％～43％，秋汛期（9～10月）占汛期降水总量31％，～38％。由于汛期降水强度变化显著，旱洪灾害出现的几率较高，本文通过对汛期降水气候特征的分析，揭示出对预报业务有应用价值的规律，为建立汛期降水概率预报方程提供背景依据。1汛期降水的年际变化1．1资料及气候标准本文应用西安地区1966～1995年（高陵为1970～1995年）历年5～10月降水量资料，采用距千百分率（凸R）作为…     

陕西汛期降水年际增量预测新技术研究

应用年际增量预测方法,通过分析影响陕西汛期降水的物理机制,建立了具有较高预测效能的陕西汛期降水年际增量预测模型。研究表明,赤道太平洋中东部海温年际增量、500 hPa高度年际增量与陕西汛期降水具有很好的相关性。当前一年秋、冬季赤道太平洋中东部海温增量在南北方向上表现为“－＋－”分布型时,陕西当年汛期降水偏多,反之,陕西当年汛期降水偏少。当前一年秋、冬季500 hPa高度年际增量在赤道附近呈带状正值分布时,陕西当年汛期降水偏多;呈带状负值分布时,陕西当年汛期降水偏少。国家气候中心提供的74项环流特征量、陕西省0 cm地温增量因子与陕西汛期降水也有很好的相关关系。在对预测因子物理意义分析的基础上,用逐步回归方法引入因子,建立陕西10个气候区域的汛期（6—8月）降水总量和各分月（6、7、8月）的降水年际增量预测模型（共40个）,汛期降水总量预测模型交叉检验距平同号率达78.4%。对2010—2013年汛期降水总量和各分月降水量进行试报,其准确率PS评分分别达到75.8和66分。增量预测方法具有较强的预测能力,能够在一定程度上提高陕西汛期降水预测水平,可作为有效方法投入实际业务应用。     

GM(1,n)模型在主讯期降水量长期天气预测中的应用

介绍了灰色系统GM（1，n）模型的建模原理及方法；建立了巢湖区域主汛期（6—8月）降水长期预测GM（1，3）灰色预测模型，并将之与GM（1，1）模型及传统的线性回归预报方程进行比较讨论。     

四川主汛期降水与西风环流指数的典型相关分析

在气候变化研究中，存在着大量两个变量场之间的相关问题。本文利用场相关理论分析了四川6—8月降水场与16个环流指数的相关关系得到一些有意义的结果1）1—5月的环流因子中，亚洲经向环流指数、西太平洋副高脊线、北半球极涡中心强度是影响四川汛期降水的最显著因子2）1—5月环流指数对四川夏季降水空间分布的影响主要是东西振荡分布3）四川主汛期降水变化的敏感点在康定、雅安和广元、内江4）4月西太平洋副热带高压脊线西伸明显，汛期川西北产生多雨，5月西太平洋副热带高压脊线偏北西伸，则汛期川南多雨6）亚洲经向环流对四川降水的影响主要是一致性分布，而且在相关性上主要是正相关7）前期（1—5月）环流指数与夏季降水场的相关关系中，4月和5月的典型变量时间序列存在11年的周期，其余都无周期。     

1967—2008年青藏高原汛期不同强度降水日数变化

利用1967—2008年青藏高原68个台站逐日降水资料,按照《气象规范》对不同等级降水的定义,对青藏高原汛期（5—9月）不同强度的降水日数进行分析。结果表明：1967—2008年青藏高原汛期总降水日数及各强度降水日数均呈现出由东南向西北递减的空间分布特征,降水总日数和小雨日数以减少趋势为主,最显著的区域位于青藏高原东北和东南部,中雨日数以增加为主,大雨日数变化趋势的区域差异显著。青藏高原汛期各强度降水日数存在明显的年际变化,总降水日数的变化主要受小雨日数影响。汛期降水各旬分布上,各强度降水日数主要集中在夏季（6—8月）,小雨日数越少（多）的旬内其占总降水日数的比例就越大（小）,中雨和大雨日数越少（多）的旬内占总降水日数的比例就越小（大）;小雨和中雨日数均在1978年发生突变,突变前后,青藏高原东南部小雨和中雨日数差异最为明显。     

近53年江淮流域梅汛期极端降水变化特征

基于1961—2013年江淮流域梅汛期（6—7月）逐日降水资料,利用百分位法确定极端降水阈值,对江淮流域梅汛期极端降水的时空分布及突变特征进行分析,结果表明：95%分位极端降水阈值多在50 mm以上,大值中心主要位于湖北东部到安徽南部一带;平均极端降水强度与阈值大小的空间分布相似。极端降水量和极端降水日数整体呈现由安徽南部向四周递减的空间分布特征,极端降水量约占梅汛期降水总量的1/4~1/3。从季节内分布上看,极端强降水站次在梅汛期呈单峰型分布,各候间差异明显,其中6月第5候到7月第2候最多。极端降水量、极端降水日数以及极端降水量占梅汛期总降水量百分比均具有明显的年际变化,且上升趋势显著;江淮流域梅汛期极端降水量和极端降水站次的这种上升趋势均在1980年发生突变。     

内蒙古汛期降水分片短期气候预测的尝试

本文从汛期降水量的气候背景场出发，研究我区汛期降水的地域分布特点。以４９站（ｍ＝４９）定量降水为基础，研究降水自身演变规律，进行分片定量预报尝试。又在各站及区域汛期降水总量的基础上，划分降水等级，讨论分片定性预报方法。     

中国西南汛期降水的振动和分布及其与印度洋海温异常的关系

用自然正交函数展开方法对1961－1995年西南汛期（6－8月）降水大尺度变化特征进行了分析，并在此基础上用典型相关分析方法研究了1－8月印度洋海温距平场与西南汛期降水场的遥相关分布特征，结果表明：西南汛期降水的地域差异显著，年际和年代际变化明显，其变化与印度洋海温变化有一定联系，分析还进一步表明，当印度洋海温呈某种特定的配置时，特别是南印度洋中西部海温的异常变化对西南汛期降水的发觉分布有一定作用，揭示了印度洋海温变化在西南汛期降水异常分布中的信号现象，说明特定的印度洋海温分布可以作为西南汛期旱涝预报的信号因子。     

近55年广西融水县降水气候特征分析

利用融水县气象站1959-2013年的降水资料,采用数理统计和线性倾向估计分析方法,分析了融水县降水分布特征及其变化规律。结果表明：融水县降水分配不均,主要集中在4-8月,6月最多,5月次之;年暴雨日数6.9d,暴雨持续时间多为1d,最长4d;近55年来融水县年降水量和汛期（4-9月）降水量均呈减少趋势,每10年分别减少16mm和6mm,而主汛期（5-8月）的降水量却呈增多趋势,每10年增加13mm,这预示着融水县未来降水可能更趋于集中在主汛期（5-8月）,发生洪涝灾害的几率可能增多。此外,一日最大降水量呈增多趋势,预示未来降雨强度可能增大;春、秋季的降水量呈减少趋势,提示未来发生春旱、秋旱的几率可能增多。     

应用符号相似概率差分型预报汛期(6-8月)降水

本文应用500hPa（9－2月）高度距平场资料，通过对多雨年和少雨年的资料进行客观分型及滤波，确定对汛期（6－8月）降水有预报意义的500hPa（9－2月）高度距平场模型，利用实况资料与模型资料进行距平符号对比，计算出符号相似概率差来预报汛期（6－8月）降水的多少。     

贵阳汛期暴雨与旱涝关系的分析

根据贵阳1921－2000年逐日降水资料，计算了汛期（6－8月）暴雨日数，相当暴雨日数与旱涝级别和汛期总降雨量的关系，得出：汛期暴雨量决定降水量，且旱涝预测主要是暴雨预测。     

华南前汛期(4～6月)降水异常特征及其与我国近海海温的关系

分析了华南前汛期降水异常，认为华南前汛期降水峰值所在月有明显的年际变化。前汛期总的降水变化趋势不明显。前汛期降水异常存在多尺度振荡，前汛期降水偏多年，偏少年的同期全国降水分布存在明显相反的特征，且通过对华南前汛期降水异常与其前期（上一年6－8月）我国近海SSTA的相关分布，找到一个稳定的影响华南前汛期降水的敏感海区，同时讨论了它的敏感时段及其同期的SSTA，后期的距平环流场特征与华南前汛期降水异常，同期的距平环流场特征的关系，最后分析了该敏感海区SSTA与全球海域SSTA的关系，由此提出一个我国近海SSTA影响华南前汛期降水异常的可能机制。     

降水主要集中时段即主汛期划分方法初探

章以黄河托县—万家寨段控制流域为例,基于该流域降水的基本气候特征、暴雨的时空分布特征以及利用主要降水时段(6月1日～10月31日)多年逐日平均降水量不同滑动步长的合计降水量占6～10月降水总量百分比的方法,综合进行降水主要集中时段的划分,得出：7月15日～8月10日为降水主要集中期即主汛期;8月11～17日一周为大气环流转折期即过渡期;8月18日～9月7日为另一降水相对集中期即后汛期。     

青岛市汛期降水阶段划分及其环流背景特征

应用1961年1月到2011年12月的中国722站降水、NCEP/NCAR再分析和青岛市辖7站降水等逐日资料,分析青岛汛期降水阶段及对应的环流气候背景。结果表明:青岛市汛期有5个降水阶段,分别是主汛期开始阶段(6月29日至7月3日),黄淮雨期阶段(7月9—25日),华北雨季阶段(7月27日至8月6日),热带低压阶段(8月11-20日)和主汛期结束阶段(8月29日至9月4日)。其中主雨季(7—8月)呈明显的双峰分布,分别是黄淮雨期阶段和热带低压阶段两个主要降水阶段。副热带高压的季节性移动及其高低空的配置是形成青岛汛期降水阶段的主要成因,各降水阶段对应着相对稳定的天气气候阶段,各降水阶段间的大气环流有明显的突变现象,该研究为细化青岛汛期降水气候预测提供了理论支持。     

均生函数的改进模型在重庆地区主汛期降水预测中的应用试验

本文应用均生函数模型及其改进模型对重庆地区主汛期（6－8月）降水进行预测试验，结果表明：针对均生函数固有的缺点提出的改进方案所建立的数学预报模型具有更好的预测效果，是一种具有较高使用价值的长期预报方法。     

1967—2008年青藏高原汛期不同强度降水日数变化

利用1967—2008年青藏高原68个台站逐日降水资料,按照《气象规范》对不同等级降水的定义,对青藏高原汛期（5—9月）不同强度的降水日数进行分析。结果表明：1967—2008年青藏高原汛期总降水日数及各强度降水日数均呈现出由东南向西北递减的空间分布特征,降水总日数和小雨日数以减少趋势为主,最显著的区域位于青藏高原东北...     

揭阳市汛期极端降水事件的变化特征

利用揭阳市1991—2020年国家基本站汛期逐日降水量资料，运用线性倾向估计、相关系数检验、累计距平法、小波分析等方法研究揭阳市汛期极端降水事件的变化特征。结果表明：揭阳市前汛期(4—6月)出现极端降水事件较后汛期(7—9月)略偏多，但后汛期的极端降水强度明显更强。前汛期极端降水日数和降水量呈上升趋势，降水强度呈下降趋势；后汛期极端降水日数、降水量以及降水强度均呈下降趋势。前汛期极端降水强度存在准15年、6～7年、准8年的周期变化，其中准15年周期震荡最强，为第1主周期；后汛期存在准9和准17年两类尺度的周期变化，二者在整个时段表现稳定，具有全域性，其中准9年为第1主周期。     

西藏高原汛期降水类型的研究

利用西藏高原２６个测站２６年（１９７３￣１９９８年）汛期（５￣９月）降水量资料,采用主成分分析和旋转主成分分析方法,对高原汛期降水空间分布型进行了分析。结果表明,主成分分解得到的降水空间分布形式较为集中,前３个特征向量场的分布型具有十分明确的物理意义,可表示降水场部方差的６３．１４％。旋转主成分分解生前６个载荷向量的累积方差贡献达７６．６７％,可较好反映西藏高原汛期降水６个异常敏感区：东南部、东北     

1960—2014年辽宁省汛期暴雨气候特征

利用1960—2014年辽宁省54个国家气象站逐日降水观测资料,对近55 a辽宁省汛期(6—9月)暴雨日数和暴雨强度的时空变化特征进行了分析。结果表明:1960—2014年辽宁省暴雨集中出现在汛期(6—9月),其中尤以7—8月暴雨出现最多,7—8月暴雨总量占年暴雨总量的72%。近55 a辽宁省汛期暴雨日数呈由东南部地区向西北部地区减少的分布,暴雨强度则自沿海地区向内陆地区减小;辽宁省汛期持续性暴雨主要为连续2 d的暴雨过程,暴雨发生次数不同区域差异较大。1960—2014年辽宁省汛期平均暴雨日数、暴雨强度和暴雨范围均无明显变化趋势,汛期暴雨日数和暴雨强度序列主要变化周期均为12 a,在20世纪90年代二者还存在显著的2 a变化周期。     

1960—2014年辽宁省汛期暴雨气候特征

利用1960—2014年辽宁省54个国家气象站逐日降水观测资料,对近55 a辽宁省汛期(6—9月)暴雨日数和暴雨强度的时空变化特征进行了分析。结果表明:1960—2014年辽宁省暴雨集中出现在汛期(6—9月),其中尤以7—8月暴雨出现最多,7—8月暴雨总量占年暴雨总量的72%。近55 a辽宁省汛期暴雨日数呈由东南部地区向西北部地区减少的分布,暴雨强度则自沿海地区向内陆地区减小;辽宁省汛期持续性暴雨主要为连续2 d的暴雨过程,暴雨发生次数不同区域差异较大。1960—2014年辽宁省汛期平均暴雨日数、暴雨强度和暴雨范围均无明显变化趋势,汛期暴雨日数和暴雨强度序列主要变化周期均为12 a,在20世纪90年代二者还存在显著的2 a变化周期。