柳州市区短历时强降雨时空分布

利用柳州市2010-2015年24个自动站观测资料,对柳州市区短历时强降雨的时间、空间分布特征以及与年降水量的关系进行分析,结果表明:(1)2010-2015年,柳州市区短历时强降雨的次数呈递增趋势,年际间变化较大;(2)从时空分布看,短历时强降雨最易发生在6月,时段集中在02-06时,发生最大概率的地区在柳州的西南部(柳南区);(3)从短历时降雨和年降水量的关系看,短历时强降雨对年总降雨量有贡献,短历时强降雨次数多,年总降雨量也高。     

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。     

2007—2015年江西省短历时强降水时空分布特征分析

选取2007—2015年江西省1 895个地面气象站的降水观测资料,分别统计分析了20 mm≤1 h降水量＜30 mm、30 mm≤1 h降水量＜50 mm、1 h降水量≥50 mm、3 h降水量≥50 mm、6 h降水量≥50 mm短历时强降水的年际变化、季节变化、日变化和空间分布特征。结果表明： 1）从年际变化来看,1 h降水量≥20 mm短历时强降水的日数呈现增多的趋势。2）从季节变化来看,短历时强降水天气主要出现在4—9月,其中6月短历时强降水日数最多,1、2、12月最少;5—8月有超过80％的站点出现短历时强降水天气。3）从日变化来看,短历时强降水易发生在傍晚至上半夜时段,主峰值区出现在17—21时,次峰值出现在08—09时;4）从空间分布来看,不同降水强度的短历时强降水的发生日数均呈“西少东多”的空间分布特征,其中九江地区的降水日数偏少,抚州、鹰潭地区偏多。     

衢州市突发灾害性天气—短历时强降雨时空分布特征

为掌握衢州境内突发灾害性天气短历时强降雨的时空分布特征,依据浙江省县级气象台突发灾害性天气的有关规定,应用2007—2013年全市区域自动观测站小时降水资料,对突发灾害性天气短历时强降雨发生时间及其落区进行统计分析。结果表明,2010年短历时强降雨发生次数最多,占总次数的21.2%;6月短时强降雨发生频次最多,占年发生次数24.4%;18—19时发生频次最多,占总次数的14%。短时强降雨空间分布为西多东少,全市发生短时强降雨出现次数最多的为开化苏庄镇;强度最强的为开化常山交界的林山、芙蓉等地。     

唐山夏季短历时强降水的夜间多发性及成因分析

利用唐山2006—2013年区域自动站降水资料,分析了夏季降水和短历时强降水的日变化特征。结果指出,与一般性降水相比,短历时强降水更具夜间多发性,夜间降水量占总降水量的66.4%,降水量和降水频次日变化呈单峰结构,峰值出现在凌晨,谷值出现在午后,降水强度呈双峰结构,峰值出现在午后和凌晨,且8 a间夜间短历时强降水呈上升趋势。短历时强降水日变化特征地区差异较大,东北部出现频次最多,西南部频次最少、降水强度最大。唐山东北部呈簸箕状,西北东三面环山,强降水过程多东南风,迎风坡抬升加强上升运动,使其出现频次明显偏多;西南部临海,水汽条件比东北部好,故降水强度最大。东北部午后16时(北京时)的降水次峰值与西南部凌晨04时的峰值成因与海陆风昼夜变化关系密切。     

辽宁省短时强降水气候特征分析

利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。     

山西不同历时强降水的统计特征及趋势变化

利用山西省109站1981-2018年的短历时强降水资料,采用趋势系数、归一化、中尺度天气分析等方法,对1 h、3 h、6 h、12 h短历时强降水的极值、频次、日、月以及年代际等趋势变化和主要影响系统进行统计分析。结果表明:(1)极值空间分布具有山区大于盆地、南部大于北部,时效越短,极值分布的局地性越强等特点。(2)12 h内不同历时强降水出现频次具有"南高北低、山区高于盆地、东部山区高于西部山区、东南明显集中"的空间分布特点。(3)不同历时强降水集中出现在每年的7-8月,其中,1 h≥20 mm的短历时强降水出现频次最高。(4)1 h雨量≥20 mm、3 h雨量≥30 mm以及12 h雨量≥50mm强降水发生频次日内分布均为单峰型,6 h雨量≥50 mm强降水发生频次日内分布为双峰型。(5)1 h、3 h和6 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省东南部的增长速率最大;12 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省的东部和西部山区最大。(6)6 h和12 h与1 h和3 h短历时强降水的主要影响系统有明显差异,61%的6 h和12 h短历时强降水个例为系统性降水与多个中尺度强降水的组合造成。     

大连地区短时强降水天气特征及预报指标研究

利用2004—2013年4—10月大连地区7个气象站和249个自动气象站逐小时降水观测数据及常规气象观测数据,对大连地区短时强降水的时空分布特征及气候特征、演变趋势和环流背景进行了分析,并建立了强降水天气预报指标。结果表明:2004—2013年大连地区各气象站短时强降水年平均发生次数为2.2—2.8次,南部和东部地区短时强降水年平均发生次数呈略增多的趋势,中部和西北部地区短时强降水年平均发生次数变化较小,中北部地区短时强降水年平均发生次数呈略下降的趋势。大连地区短时强降水最早出现在4月,最晚出现在10月,7—8月为短时强降水集中出现的月份,强降水多出现在02—10时。短时强降水发生次数具有明显的区域分布特征,由东部向中部和西部呈递减的趋势,大连东北部地区短时强降水发生次数最多,南部地区次之,西北部瓦房店地区短时强降水发生次数最少;其中7月北部地区短时强降水发生次数最多,8月东部地区短时强降水发生次数最多,其他月份短时强降水发生次数较少,说明大连地区短时强降水发生分散性较强。925hPa与850hPa平均比湿、700hPa温度露点差、850hPa与500hPa温度差平均值、K指数平均值、0℃层平均高度及暖云层平均厚度等参数阈值可用于短时强降水实际预报业务中,可为大连地区强降水预报提供参考。     

芝加哥雨型法在短历时暴雨雨型设计中的应用

基于山西临汾国家基本气象站1981—2013年逐日雨量资料,对临汾市城区暴雨强度公式修订的基础上,采用芝加哥雨型法,对临汾市城区短历时暴雨雨型设计进行分析研究。结果表明:1981—2013年山西临汾短历时最大降水量年际变化较大,且随着降水历时的延长,年最大降水量极值有增大趋势;年最强降水比较集中,多出现在7月上旬到8月中旬,且在午后出现次数较多。除历时30 min和180 min外,临汾城区短历时暴雨雨峰位置略偏前,短历时强降雨较为集中。瞬时雨强呈先增后减的单峰型分布,各历时的瞬时雨强变化趋势以及分布型基本一致,只是在时间分配上稍有差别,且雨强随着重现期增大而增大。当重现期相同时,雨峰处降雨强度随着历时的延长整体呈现减小、增大、再减小的波动趋势,但峰值雨强差异较小。     

基于小时资料的珠海市降水特征分析

利用珠海市2010—2018年21个自动气象站的逐时降水资料,采用经验正交函数分解(EOF)方法,分析珠海市年际降水量的时空分布、强降水和降水日变化等的特征。结果表明:(1)珠海市年降水量存在3个大值中心,分别在西部沿海、西北地区东部和西南地区南部;(2)年际降水量的主要型态为“全市一致型”和“西部东-西、东部南-北分布型”;(3)短时强降水(≥20 mm/h)多发生在西部地区,东部和南部沿海地区极端小时降水可达100 mm以上;(4)前汛期(4—6月)与后汛期(7—9月)相比,日降水概率偏高、峰值时段偏早;(5)前汛期日降水概率峰值时刻分布具有北部较南部偏晚特征,后汛期此特征只在西部地区呈现。     

1962-2020年南澳县暴雨的气候特征

基于1962-2020年南澳县气象观测站的逐降水日资料,采用相关分析、线型趋势、多项式拟合、小波分析等方法,分析了南澳县暴雨的气候特征.结果表明:①南澳县暴雨日数与年暴雨降雨量、年降雨量有很好的相关性,年平均暴雨日 数 6.3 d,以0.013 d/年的速率略增加,暴雨日数存在12年的周期变化.②南澳县平均暴雨强度为8...     

广州市“龙舟水”的时空分布特征分析

利用广州市5个国家气象观测站和122个区域自动气象站的逐日降水量监测数据,通过线性趋势分析、M-K检验、小波分析和主成分分析等统计办法,研究广州市“龙舟水”的时空分布特征,结果表明:(1)广州全市和花都近30年“龙舟水”雨量整体呈上升趋势,且花都上升趋势略高于广州平均,花都区“龙舟水”异常年与广州其它地区并不一定同步。(2)广州全市逐年“龙舟水”以7~9年周期为主,2007年以前有4年左右的小周期,之后存在2~3年周期,且特征趋于不明显,花都“龙舟水”雨量变化存在8~10年周期,2007年以前存在4~6年小周期,之后转变为3~4年小周期。(3)广州全市2005和2014年“龙舟水”雨量出现增多突变,2008年又出现了雨量减少的突变;花都“龙舟水”雨量在2014年出现雨量增加的突变,2017年“龙舟水”显著增加。(4)广州“龙舟水”雨量大值区主要位于北部偏东一带,从化和花都北部、白云南部、天河、番禺东部和南部、南沙北部降水年变化相对较为稳定,其余地区逐年变化幅度相对较大。(5)对广州逐年“龙舟水”标准化距平场作EOF分析结果表明,前4个模态解释方差共占91.2%,分别为全市一致偏多或偏少型、南北偶极型、南北向四极型、东西向三极型。     

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...     

近50a黑龙江省暴雨的气候特征

本文对1961~2008年黑龙江省暴雨、区域暴雨的时空分布特征及极值分布特征等进行了总结分析,得出以下结论：黑龙江省的暴雨主要集中在7～8月,暴雨发生频率最高的是7月下旬;黑龙江省区域性暴雨较少,以局地暴雨为主,但都具有4 a左右的年际尺度周期变化;在总暴雨日数偏多的年代,区域性暴雨占的比例也偏大;暴雨集中区主要在齐齐哈尔西部、黑龙江省的中部（哈尔滨、绥化东北部、伊春南部、鹤岗西部、佳木斯西部）和佳木斯的东部3个区域。不同的年代暴雨大值区域差异较大。     

中国台风降水的气候特征

对中国台风降水的时空分布特征进行研究,发现台风降水分布在中国中东部广大地区,台风降水量自东南沿海向西北内陆逐渐减少.台风降水最大值出现在台湾岛的中东部地区和海南岛的个别地区,年平均台风降水量大于700 mm,最小值出现在内蒙古、山西、陕西、四川的部分地区,年平均台风降水量不足10 mm.台风降水一般出现在4～12月,峰值出现在8月.1957～2004年期间台风降水呈下降趋势.台风降水的异常主要由于亚洲地区大气环流和赤道中东太平洋沃克环流的异常变化所引起.进一步分析发现,台风降水在中国大部分地区为减少趋势,且这种趋势在台湾岛、海南岛、东南沿海部分地区和东北南部较显著.台风暴雨是我国东南沿海及部分内陆地区的极端强降水事件之一,这些地区的暴雨和大暴雨很大程度上是台风带来的.     

近50年广东省分级降水的时空分布特征及其变化趋势的研究

利用广东省86个常规气象观测站1961—2010年的逐日降水资料,分析近50年广东省降水气候特征,探讨不同等级降水空间分布及随时间变化特征。结果表明:广东省降水丰沛,年均降水量多为1 500~2 000 mm;降水气候特征的区域差异较大,不同区域降水量与降水日数分布差异显著;各月的降水日数差异没有降水量月分布的差异明显,非汛期的日降水量较小,而汛期降水日数多且日降水量大;小雨日和中雨日的区域差异小,大雨日、暴雨日、大暴雨日的大值中心主要集中在广东省的三大暴雨中心地区 (清远中心、阳江中心、海陆丰中心),雨日量级分布大致由北向南逐渐增强,且随着降水等级的增加降雨日数迅速减少;小雨、中雨和大雨的降水贡献率均由粤北地区向沿海地区递减,暴雨和大暴雨的贡献率由粤北向沿海递增;小雨日数显著减少、大雨以上日数略有增多,总降水日数也呈减少趋势;小雨和中雨的贡献率呈减少趋势,大雨以上贡献率增多,使年均降水量呈增多趋势。      

利用风廓线分析影响中山降水的低空急流特征

利用中山市风廓线资料,对2019年4-6月(前汛期)的对低空急流特征以及与降水关系进行分析,结果表明:(1)低空急流(3 km以下)的强度与面雨量、单站最大日雨量之间存在正相关性,其中4、6月相关性较好,低空急流风速较大,中山的降雨量相应较大,5月相关性不显著;大雨量级对应的低空急流平均风速值最大,无雨情况对应的平均风...     

北京暴雨与旱涝关系的分析

根据北京近百年的逐日降水资料,分析了汛期暴雨与汛期旱涝的关系。指出:汛期暴雨多少和强度对汛期降水丰歉具有决定性作用;在给出的3种暴雨指数中,相当暴雨日数与旱涝级别的相关性最好。文中还讨论了旱涝短期气候预测与暴雨过程的短期气候预测相结合的必要性。     

THE SPATIOTEMPORAL CHARACTERISTICS OF LIGHT RAIN DAYS AND LOW CLOUD COVER UNDER HEAVY POLLUTION OVER SOUTH CHINA

By using the data set of light rain days and low cloud cover at 51 stations in South China (SC), and the method of linear regression and correlative analysis, we analyze the spatiotemporal characteristics of the light rain days and low cloud cover including annual variation and long-term seasonal change. The results are as follows: (1) The trends of light rain days and low cloud cover over SC are opposite (light rain days tended to decrease and low cloud cover tended to increase in the past 46 years). The value distributed in east is higher than that in west, and coastal area higher than inland area. (2) The regression coefficients of light rain days and low cloud cover during 1960–2005 are 4.88 d/10 years and 1.14%/10 years respectively, which had all passed the 0.001 significance level. (3) Variations of light rain days are relatively small in spring and summer, but their contributions are larger for annual value than that of autumn and winter. (4) There are two regions with large values of aerosol optical depth (AOD), which distribute in central and southern Guangxi and Pearl River Delta (PRD) of Guangdong, and the value of AOD in PRD is up to 0.7. The aerosol index distributed in coastal area is higher than in the inland area, which is similar to the light rain days and low cloud cover over SC. Aerosol indexes in SC kept increasing with fluctuation during the past 27 years. The GDP of the three provinces in SC increased obviously during the past 28 years, especially in Guangdong, which exhibited that there is simultaneous correlation between light rain days with the variables of low cloud cover and release of aerosols over SC during 1960 to 2005.     

广州短时强降水特征分析

利用广州5个地面观测站2008-2019年逐时降水资料,基于4分位、线性统计等方法,对近10年来广州市短时强降水的变化特征进行分析总结.结果 表明:短时强降水的小时雨量和分钟雨量变化均呈双峰型分布;前35 min内分钟雨量对短时强降水小时雨量的贡献量最大,而0～5 mm雨量等级的降雨频率占比最高;各区短时强降水频率具有...