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。     

西安城市内涝分布特征及其与降雨量的关系

利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。     

贵州省冰雹的时空分布特征

利用贵州省1971--2007年观测站有记录的实测冰雹资料,采用统计分析的方法,较系统地研究了贵州省冰雹时空分布特征。结果表明：贵州省冰雹主要分布在中部以西地区,多雹中心出现在六盘水市、黔西南自治州北部和安顺市西部。贵州省冰雹出现季节和月份以及时间上的不均,季节变化来看春季冰雹最多而秋季冰雹最少,同时春季还是大冰雹多发的季节;月份变化上4月冰雹最多而9月冰雹最少;发生时间变化上则是17-19时最多而05—07时最少。通过以10a为周期对最近30a的冰雹频数研究还发现,贵州的冰雹发生频数呈现逐渐减少的趋势。     

广宁县1960～2009年雷暴的气候特征

通过对广宁县1960～2009年50年的雷暴资料,用数理统计、突变分析等方法进行分析,得出了广宁县雷暴天气的气候变化特征。广宁县为雷暴多发区,50年平均雷暴日数为89.14 d,最多124d,最少60 d。年雷暴日数年际变化较大,总体呈下降趋势,气候倾向率为-0.363 5 d/年。全年各月均可出现雷暴,4～9月最多;11、12、1月最少。日间任何时次都会出现雷暴,13:00～20:00为高峰期,01:00～03:00和07:00～09:00为低发期。初雷平均日期是2月15日;终雷平均日期是10月20日,平均雷暴持续期238 d。通过突变检验,发现广宁县年雷暴日数在1985年发生了由多变少的突变。     

商丘雾变化的气候特征及天气分型

依据商丘市8个站1961~2004年雾资料,分析了大雾天气的分布和气候变化特征。结果表明:商丘市雾的地理分布是西部睢县至宁陵一带为多雾区,南部柘城至夏邑一带为少雾区。宁陵出现大雾最多,睢县次之,柘城雾日最少。年际变化总体呈上升趋势。月际变化呈“V”型特征,秋冬季雾最多,夏季最少。雾的日变化一般在下半夜到清晨日出前后形成,05:00~06:00最易生成大雾,雾消时间一般在06:00~12:00,日出后07:00~08:00雾最容易消散。最长连雾日一般出现在11至次年1月,而1月出现最长连雾日的次数最多。雾的持续时间3 h以下的短雾最多,12~24 h的最少,没有超过24 h的长雾,连雾时间最长为23.3 h。年最多雾日,宁陵最多为120 d,柘城最少只有32 d,其余各站在40~77 d之间。商丘市雾发生时的地面天气形势主要有大陆高压型、冷锋前暖区型、均压场型和(低压)倒槽型。     

上海地区低能见度特征分析

利用上海机场气象观测资料以及同时段的探空资料、大气污染资料,分析了上海地区低能见度的季节和日变化特征,以及影响低能见度的天气因子和大气污染浓度,结果表明:低能见度在12月出现次数最多,其次是1月、11月,6-9月出现最少;05:00-08:00出现频率最高,维持时间在1-5 h内的累积频率达到84.4%.降水、雾、霾等是造成低能见度的天气因子.低能见度日空气污染比较严重.冬季大气边界层稳定比例较高、多层逆温频繁发生、混合层高度低,是上海地区低能见度发生频率较高的主要原因.     

宿州雷暴气候特征及其灾变G-ANN预测模型研究

根据宿州市5个气象站1957～2008年雷暴日观测资料,利用数理统计方法分析了宿州雷暴的时空分布规律,以及雷暴与降水、温度的关系.结果显示:宿州属于多雷区,南部多于北部,南北相差3.21～4.65天;年际变化大,年累计雷暴日最多相差37天,初终雷及无雷期年际间振荡的幅度较为剧烈,52年来累计雷暴日线性减少的趋势明显,减少幅度为1.61～2.89天/10a;季分布以夏季最多,冬季最少;月分布呈单峰型,雷暴多集中在4～9月,以7月最多,12月最少;日分布呈单峰型,以16:00～18:00频率最大;多年平均月雷暴日数序列与相应的气温、降水量之间呈显著正相关.为了进一步预测雷暴的长期演变趋势,以埇桥为例建立了雷暴多发年份灰色人工神经网络组合预测模型,预测下一个雷暴多发年将发生在2025年.     

连霍高速公路陕西段低能见度特征及影响因素

为了提升高速公路沿线低能见度预报预警能力，本文利用连霍高速公路陕西段沿线10个交通气象观测站逐时观测资料和欧洲中期数值预报中心ERA5逐小时再分析数据，分析公路沿线低能见度分布特征，探究低能见度与其他气象要素的关系。结果表明：1月是连霍高速公路陕西段沿线低能见度天气高发月份，而2月低能见度天气最少；一日中00:00—10:00(北京时，下同)低能见度出现次数最多，其中0～50 m的低能见度主要出现在05:00—06:00；低能见度持续时间较短，多在2 h以内，最长持续17 h。兴平到常兴段、陈仓段低能见度天气较多，是日常交通气象服务需要重点关注的路段。低能见度与各气象要素的关系分析发现，0～5℃的气温、90%以上的相对湿度、1.0 m·s^-1以下的风速且处于东北风至东风条件下低能见度出现次数最多。夏季和冬季低能见度多与降水天气有关，低能见度通常出现在降水过程中或过程后，这种低能见度天气均在天气系统影响时出现，较辐射降温引起的低能见度持续时间更长、范围更广。各季节低能见度形成时的相对湿度不尽相同，冬、夏、秋季低能见度天气的相对湿度较高，而春季低能见度天气的相对湿度较...     

桂林市近10年霾的变化分析

通过对桂林市近10a霾的观测资料分析,得出了霾的天数有逐年增多的趋势;一年中霾的天数变化秋季＞冬季＞春季、夏季;霾出现天数最多的月份是10月,最少月份是4月.霾出现的天数与降水日数、降水量成反比.     

基于ERA-interim再分析资料的近30年九龙低涡气候特征

利用ERA-interim再分析资料,统计分析了1986年1月1日—2015年12月31日不同生命史九龙涡的时空分布特征和活动规律。结果表明:持续1—2个时次的九龙涡（T_1-2JLV）和3—4个时次的九龙涡（T_3-4JLV）初生高频中心位于27°—28.5°N,100°—101.5°E,持续5—6个时次的九龙涡（T_5-6JLV）初生高频中心位于29°—30.5°N,102°—103.5°E,持续时间大于7个时次的九龙涡（T_≥7JLV）初生高频中心位于28°—29.5°N,101.5°—103.5°E,生命史越长越易生成于四川盆地的西南部;九龙涡生成频数30年呈增长趋势,但近几年呈下降趋势;九龙涡生成频数随月份大致呈先增加后减少的变化趋势,1—5月随月份增加,5—12月随月份减少,5月最大,9月最小,3月T_1-2JLV生成最多,9月最少,4月T_3-4JLV生成最多,12月最少,6月T_5-6JLV、T_≥7JLV生成最多,1—4月无T_5-6JLV生成,12月T_≥7JLV生成最少,夏季九龙涡频数虽不是最高,但最易生成长生命史九龙涡,且最易移出源地;生命史低于24 h的九龙涡（T_1-2JLV、T_3-4JLV）夜发性不突出,生命史超过24 h的九龙涡（T_5-6JLV、T_≥7JLV）具有显著的夜发性特征;移出源地的九龙涡频数随月份表现出先增加后减少的变化趋势,1—6月随月份增加,6—12月随月份减少,6月移出源地的频数最多。T_≥7JLV的移动路径以偏东路径为主,6月后有东南路径和东北路径,T_5-6JLV移出路径只有偏东路径和东北路径,生命史小于24 h的九龙涡由于靠近统计区边缘地区也有可能移出源地。      

“21.7”郑州极端暴雨的形成过程及致灾机理分析

2021年7月19—21日,郑州地区出现了罕见的极端暴雨天气,过程累计降水量达到了732 mm,引发了严重的城市内涝,造成了巨大的人员和财产损失。利用国家级自动观测站逐小时降水数据和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料(ERA-5)分析了郑州地区"21.7"极端降水过程的降水特征以及其影响系统。结果表明:此次降水过程降水量大,持续时间长,强降水范围集中在郑州及周边地区,强降水时段集中在20日14时以后,其中郑州站20日17时小时降水量达到了201.9 mm·h^-1,超过了历史极值。降水过程中南亚高压东移,郑州位于200 hPa高空槽前,500 hPa副高加强西伸,与大陆高压对峙,郑州位于低压区形成低空辐合高空辐散的高低空配置。郑州低空850 hPa有东南急流发展,产生东风切变线同时伴随着地面辐合线影响郑州地区,东南急流也将西太平洋上的水汽输送至暴雨区,并在地形阻挡作用下在郑州地区汇集。低空急流与强降水在时间上有明显同步,急流在地形作用下产生的辐合抬升也在暴雨区形成强烈的垂直上升运动,对此次极端暴雨的产生和维持有明显的影响。     

天津市夏季降水日变化特征

利用1954－2007年天津市夏季逐时自记降水资料,分析了天津市夏季降水（包括逐小时降水量、降水频次、降水强度以及不同持续时间降水）日变化规律。结果表明：天津市一日内不同时次的多年累积降水量具有显著的日变化特征,呈明显的双峰型,高值分别出现在午后17时和午夜02时。逐小时降水强度与降水量的变化特征非常一致,而多年累积降水频次在凌晨02时至08时较高,之后至11时逐步降低,11时至24时变化不大。降水量与降水频次及降水强度的关系均达到显著性水平（P < 0.001）,但逐小时降水强度与降水量相关性明显高于降水频次,表明降水量变化与降水强度有直接的关系,而降水频次对累积降水量的贡献占较小的权重。持续不同时间降水事件的发生次数在一日内的变化特征明显不同,长时性降水峰值集中在清晨,而短时性降水尤其是1-3 h降水主要以午后为主。     

喀什市降水日变化特征分析

利用1994～2013年5～9月喀什市气象站逐小时降水资料,分析喀什近20a降水日变化特征。研究表明,20时至翌日06时为降水量的高值阶段,最大值出现在01时,07时至19时为降水量的低值时段,最小值出现在16时。降水频次的高值区为00时至07时,降水最不易产生的时间为17时。降水强度最高值在20时,次高值为01时,也是累积降水量较大时刻,降水强度最低值出现在15时也是累积降水量的低值区。喀什的降水主要以短时性降水（1～3h）为主,多发生在傍晚至夜间,1h降水频次最多的是量级≤1mm的降水,但1.1mm≤R1≤3.0mm量级的降水贡献率最高。小雨、中雨及大雨降水过程最易发生时段均为前半夜,下午为各量级降水过程发生最少的时段。     

云南不同强度短时强降水和大风时空分布特征研究

利用2013~2019年云南省逐小时气象数据,研究不同等级短时强降水和大风的时空分布特征。结果表明:云南短时强降水和大风多出现在山地和河谷等地形复杂区。其中,云南短时强降水强度大多低于30 mm·h?1,峰值出现在7~8月,午后至清晨出现短时强降水概率高,大多分布在滇西南、滇南、滇东边缘以及金沙江河谷。大风多为6级左右,3月出现最多,中午至午后更易出现,主要分布在滇西北横断山脉至滇南哀牢山以东。雷暴大风多为7级左右,呈双峰型分布,春季多于夏季,日峰值出现在16~17时,高发区主要在玉龙雪山和苍山以东以及哀牢山、无量山附近。      

重庆地区暴雨空间分布及雨量分时特征

采用重庆市34个地面观测站1981—2017年的降水观测资料,以及2005—2017年逐时雨量资料,分析了重庆地区暴雨的空间分布及日变化特征。结果表明:开州、酉阳、北碚为重庆的暴雨中心,开州年均暴雨日数最多达6.2d。荣昌、渝北、梁平、开州、彭水、酉阳等地大暴雨出现频率较高,南川、万盛大暴雨相对较少。暴雨平均雨量大值区分布在主城区、西部、东北部,西南部暴雨平均雨量较低。重庆地区的暴雨在不同时段主要影响区域不同。铜梁、合川、北碚等站点的暴雨夜间降雨量占比75%以上。代表站夜间平均降雨强度大于白天,大足、沙坪坝、涪陵降雨主要集中在22:00至次日04:00,酉阳03:00—06:00降雨强度较大。小时降雨量≥20mm暴雨日出现频率较高的时段在00:00—06:00和13:00—18:00。     

四川省近10年极端小时降水时空分布特征

利用2012~2020年四川省156个国家气象观测站小时降水资料,以四川盆地、川西高原和攀西地区为考察重点,统计分析了全省极端小时降水的时空分布特征。结果表明:（1）四川省各站极端小时降水阈值、发生频次、平均强度及贡献率差异明显,高值区主要集中在盆地和攀西南部;盆地多站极端小时降水阈值在50 mm/h以上,小时降水极大值超过80 mm/h。（2）四川省极端小时降水事件主要集中在7月和8月,其中50 mm以上的小时强降水事件占比超过1/3;盆地、川西高原和攀西地区极端小时降水发生频次分别在7月、6月和8月达到最高,而小时强降水事件分别在8月、7月和6月出现最多。（3）四川省极端小时降水频次日变化峰值出现在02时,具有单峰和夜发特征,其中盆地、川西高原和攀西地区主峰值分别出现在05时、21时和02时;四川省50 mm以上小时强降水事件夜发占比达63.5%,各区域出现高峰时段差异大。      

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析

客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。     

伊宁市1991-2011年降雨特征分析

利用1991～2011年5～9月伊宁市气象站逐小时降水资料,分析了伊宁近21a降雨特征。结果表明,21a来伊宁雨日年际变化较为明显,后10a和前10a相比,中雨、大雨和暴雨日数均出现增加,但小雨日数明显减少导致总雨日出现了减少。小雨过程发生最多的时段是7月中旬,中雨和大雨过程最多时段同在5月下旬。前半夜为中雨、大雨、暴雨过程最易发生时段,后半夜为小雨过程最易发生时段。逐小时降水量和降水频次呈现较为一致的日变化特征,夜雨多且雨量集中。伊宁的降水主要以短时性降水（1～4h）为主,多发生在前半夜至后半夜,1h降水频次最多的是量级≤1mm的降水,但1.1～3mm量级的降水贡献率最高。     

四川地区短时强降水事件时空演变特征研究

利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。      

2017-2019年东莞城区内涝特征及与降雨关系分析

利用东莞城市内涝预报验证系统的积水和降雨数据、SWIFT自动站资料、NCEP再分析资料、广州雷达基本反射率资料,对2017年3月-2019年9月东莞城区内涝特征及内涝与降雨的关系进行分析,结果表明:东莞城区内涝发生频繁,重度内涝较多,内涝事件多发生在前汛期(4-6月),以5月最多;与长时间降雨相比,短时强降雨更易导致城...