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。      

华南后汛期极端降水特征及变化趋势

利用中国国家气象信息中心提供的华南89个代表站1969-2008年逐日降水资料,对华南后汛期（7-月）极端降水时空演变特征进行研究。结果表明：多年平均总降水量、强降水量、降水频率、强降水频率以及暴雨频率与强降水量阈值空间分布一致,广东和广西的南部及福建西南部为大值区;强降水量、降水频率及暴雨频率很大程度影响着华南后汛期总降水量的空间分布。强降水量、强降水频率、暴雨频率对后汛期总降水量的时间变化有很好的指示意义。华南后汛期极端降水在1992--1993年发生一次明显的年代际转折,1993年以来各指标的均值（除降水频率外）和方差均显著增加,华南发生极端旱涝的情况增多。另外,转折前后两个时段的总降水量、降水频率均呈减小趋势,但减小显著的区域有一定差异。     

长江流域极端降水时空分布和趋势

1986年以来，长江流域的极端强降水出现了显著增加的趋势，突出表现在中下游地区。长江中下游地区极端降水量的增加，既是极端降水强度增强，也是极端降水事件显著增加的结果。长江流域极端降水变化主要发生在东南部和西南部。趋势分析表明，自20世纪80年代中期以来，长江流域上游极端降水事件峰值提前到6月份出现，与长江中下游极端降水峰值出现的时间几乎同步，这必将加大遭遇性洪水发生的机率。20世纪90年代以来长江洪水的频繁发生，与长江流域极端降水时空分布的变化密切相关。     

基于梯度观测小时数据的南岳山降水日变化特征

利用南岳山南坡不同海拔高度上的3个气象观测站2015年9月1日-2018年8月31日逐时降水资料,分析了南岳山降水日演变特征。结果表明:从山底到山顶总降水量逐渐增加,存在3个降水峰值时段,分别在清晨、午后和傍晚,清晨雨量峰值主要由该时段降水频次较高所致,午后与傍晚雨量峰值主要与该时段降水强度较大有关,山顶高山站与山底站降水量差异主要体现在午后与傍晚时段;小时最大降水量主要出现在午后至傍晚,山底站短时强降水出现时段较分散,山腰和山顶高山站短时强降水主要集中在午后至傍晚时段;持续时间小于等于6 h的短持续降水频次多于持续时间大于6 h长持续降水频次,其主要出现在午后至傍晚,长持续降水过程多出现在凌晨至中午,其对总降水量的贡献大于短持续降水。     

北京降水特征及北京市观象台降水资料代表性

将北京分为城区、郊区、南部山区及北部山区4个区域,利用14个观测站1978—2010年共33年的月降水量资料,分析了不同区域降水年变化和夏季降水特征及其差异。结果表明:各区域年平均降水量存在较大差异,郊区降水量最多 (620 mm),城区与南部山区降水量较少,而北部山区降水量最少 (476 mm);城区与南部山区的年降水量较接近,二者与郊区和北部山区都有显著差异。4个区域的降水量都表现出减少趋势,郊区最明显 (47 mm/10 a),北部山区的减少趋势最小 (0.7 mm/10 a)。对4个区域夏季 (6—9月) 降水量分析发现,城区与南部山区具有较好的一致性,二者与郊区和北部山区具有显著差异。均方根偏差和相关系数的计算结果表明:北京市观象台与城区和南部山区的降水年变化和夏季降水特征差异均不显著,而与郊区和北部山区有显著差异,说明北京市观象台降水资料对城区和南部山区具有最优代表性,而对北部山区和郊区的代表性较差。     

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。     

Application of statistical downscaling in GCMs at constructing the map of precipitation in the Mekong River basin

This study used the Statistical Downscaling Model (SDSM) to increase the resolution of the Global Circulation Model (GCM) at forecasting the amount of precipitation in the Mekong River basin. The model was initially calibrated using the reanalysis data by National Centers for Environmental Prediction (NCEP) and the data on observed precipitation. The results of comparison between the SDSM calculations and the observational data were used to generate the distribution of precipitation until 2099 using HadCM3, SRES A2 and B2 scenarios. After total annual precipitation had been downscaled, the percentage change in precipitation was interpolated among the selected stations in order to create precipitation maps. Both A2 and B2 scenario indicate the possibility of remarkable increase in annual precipitation in the Mekong basin, which may amount to 150 and 110%, respectively. The December–January–February precipitation is likely to increase significantly in the most part of the region, and in some areas, almost by three times. On the contrary, the June–July–August precipitation will remarkably decrease in the different parts of the territory under study. As the water resource sector is the backbone of the economics of this region including hydropower and agricultural sector, the changes in the amount of precipitation and its interannual variability can put the usual water business into stress. Thus, proper adaptive measures should be applied both at local and at regional levels for the benefit of all associated countries utilizing the resource of the Mekong River.     

Validation of Daily Precipitation from Two High-Resolution Satellite Precipitation Datasets over the Tibetan Plateau and the Regions to Its East

Daily precipitation amounts and frequencies from the CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique) and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) 3B42 precipitation products are validated against warm season in-situ precipitation observations from 2003 to 2008 over the Tibetan Plateau and the regions to its east. The results indicate that these two satellite datasets can better detect daily precipitation frequency than daily precipitation amount. The ability of CMORPH and TRMM 3B42 to accurately detect daily precipitation amount is dependent on the underlying terrain. Both datasets are more reliable over the relatively flat terrain of the northeastern Tibetan Plateau, the Sichuan basin, and the mid-lower reaches of the Yangtze River than over the complex terrain of the Tibetan Plateau. Both satellite products are able to detect the occurrence of daily rainfall events; however, their performance is worse in regions of complex topography, such as the Tibetan Plateau. Regional distributions of precipitation amount by precipitation intensity based on TRMM 3B42 are close to those based on rain gauge data. By contrast, similar distributions based on CMORPH differ substantially. CMORPH overestimates the amount of rain associated with the most intense precipitation events over the mid-lower reaches of the Yangtze River while underestimating the amount of rain associated with lighter precipitation events. CMORPH underestimates the amount of intense precipitation and overestimates the amount of lighter precipitation over the other analyzed regions. TRMM 3B42 underestimates the frequency of light precipitation over the Sichuan basin and the mid-lower reaches of the Yangtze River. CMORPH overestimates the frequencies of weak and intense precipitation over the mid-lower reaches of the Yangtze River, and underestimates the frequencies of moderate and heavy precipitation. CMORPH also overestimates the frequency of light precipitation and underestimates the frequency of intense precipitation over the other three regions. The TRMM 3B42 product provides better characterizations of the regional gamma distributions of daily precipitation amount than the CMORPH product, for which the cumulative distribution functions are biased toward lighter precipitation events.     

广东地闪时空特征及与降水关系分析

利用2016—2020年粤港澳闪电定位数据和广东86个国家地面观测站逐小时降水资料,分析了广东地闪频次和地闪强度的时空分布特征,以及地闪与降水量、强降水频次之间的相关关系。结果表明：(1)广东逐月地闪频次与降水变化均呈双峰型分布,峰值在6和8月,两者相关系数达到0.95。日变化中,地闪频次高值集中在12:00—20:00,占比为61.4%;地闪频次与逐时雨量均为单峰型,峰值出现在15:00,两者相关系数0.90。(2)地闪密度大值区以广州为中心向四周递减,中心值达到33次/(km²·年)以上;地闪强度分布与地闪密度相反,地闪密度大的地区,其平均地闪强度小。(3)全省大部分地区地闪密度与降水量、强降水频次相关性强,而在粤东及粤北地区相关性较差。相较于降水量,地闪密度大值区与强降水频次的相关性更好;而地闪强度与降水量的相关性,比其与强降水频次相关性要更好。     

1981～2010年北京地区极端降水变化特征

采用北京地区20个常规气象站1981~2010年逐日降水数据,对北京地区极端降水的空间分布特征进行了分析。得到以下主要结论:1981~2010年,北京地区极端降水百分位数(第90、95和99个百分位数)阈值表现出较一致的空间分布特征,以第95个百分位数阈值计算的极端降水日数与降水阈值和降水量的分布有较大差异,极端降水量对总降水量的贡献可达30%~37%,极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似。近30年,北京地区多数站点的极端降水量、降水日数和降水强度呈下降趋势,极端降水量以上甸子、怀柔、平谷和观象台下降较为明显,可达到40 mm(10 a)–1以上,极端降水强度以顺义、海淀、观象台、大兴和上甸子等站下降较为显著,每10 a降水强度减小趋势可达4 mm d–1,极端降水日数变化分布与极端降水量变化分布类似,极端降水强度变化与降水量和降水日数变化的分布有明显不同。     

祁连山林区大气降水特征与森林对降水的截留作用

通过对连山寺大隆林区定位站1975－2000年的降水特征与森林对降水的再分配分析，建立了祁连山大隆林区降水与温度，降水与湿度，林冠截留的关系式。该区多年平均降水量为433.5mm，年变幅在326.4-539.7mm;降水量最大出现在夏季，占全年降水量的65．70％；海拔高度每升高100m，年了量平均递增4．55％，林区温度和湿度均与降水有较好的拟合关系。青海云杉林与祁连圆柏林林冠对大气降水的平均截留率分别为37．5％，31．7％，灌木林的截留率平均高达66．5％。青海云杉林林冠层平均截留率随着降雨量的增大逐渐减小，当降雨量为18.67mm时，林冠截留量达到最大，为14.72mm；青海云杉树干径流量占降水量的0．51％，当降雨量超过12.0mm时，才开始产生树干径流。青海云杉林枯枝落叶层对降雨的截留量随降雨量级增加而增大，截留率则随降雨量减小而增大，枯枝落叶层所具有的截留降雨和调蓄降雨作用使祁连山林区基本不发生地表径流。分析结果表明，祁连山林区对水源涵养和水流出山的时间调控有重要意义。     

支持向量机方法在单站降水预报中的应用探讨

将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预报因子可以用来做降水的预报因子,同时也证明了这些预报因子在天空云量和降水预报中是协调的。SVM方法为天空云量和降水的预报提供了客观参考依据。     

1961-2015年陕西省不同等级降水事件变化特征

利用19612015年陕西省70个气象观测站的逐日降水资料,采用线性倾向估计、趋势分析及Mann Kendall等方法,分析了陕西省不同等级降水量、降水日数及降水强度的气候变化特征。结果表明：无论是降水量、降水日数,还是降水强度,均呈现出南多北少的分布特征,且随着降水级别的逐级增加,地区分布差异逐渐增大;整体上降水量和降水日数呈现出减少趋势,其中降水日数的下降趋势均非常显著,全省年均降水日数的气候倾向率达到了-3.83天·10a-1,通过了0.01的显著性检验,降水强度的增加趋势通过了0.05的显著性检验,每10 a全省年均降水强度增加0.15 mm·d-1;陕西降水量及降水日数的减少主要体现在春秋两季小雨及中雨的减少上,小雨降水强度在夏、秋两季的气候倾向率分别为0.05和0.04 mm·d-1·10a-1,其上升趋势分别通过了0.01和0.1的显著性检验,这是年均降水强度上升的主要原因;陕西年均降水量及降水日数自1984年出现了突变性下降,而降水强度的突变则出现在2004年,之后一直呈现持续的上升趋势。     

气候变化情景下泥石流危险性响应分析

通过中国1950—2010年降水日值0.5°×0.5°格点数据和CMIP5的6个气候模式数据,以2010年舟曲8·7特大山洪泥石流为例,估算此次灾害发生的降雨重现期,并估算未来同等重现期下的降雨量,基于HEC-HMS和FLO-2D模型模拟该降雨量下山洪泥石流堆积面积与泥沙冲出量,进而得到了气候变化背景下的泥石流危险性变化。结果表明：2010年舟曲8·7山洪泥石流灾害的降雨重现期为1500 a,未来相同重现期下降雨量为113.7 mm。设防水平不变条件下,舟曲县城泥石流堆积面积可达2010年灾害的173%,总泥沙量增加到148%,且泥石流堆积面积增加的区域主要位于2010年舟曲县城人口密集区。可见,灾后重建中舟曲县城一半以上居民的转移安置政策有利于弱化未来气候变化背景下泥石流危险性增加的不利影响,是一种有效的气候变化适应性举措。     

四川秋季连阴雨的变化特征和时空分布

利用1961-2007年四川省38个站9-11月的日降水资料,从发生次数、降水量和持续天数三方面资料,应用现代气候统计诊断方法,对四川秋季连阴雨的变化特征和时空分布进行了分析.结果表明:四川秋雨量约占四川全年降水量的四分之一,其中秋季连阴雨量约占全年降永的五分之一、约占秋雨量的80％;四川秋季连阴雨的发生次数、降水量和持续天数总体上均呈减少趋势,这种减少是一种突变现象,发生在1980s中后期;从地域上来看,四川秋季连阴雨总体上呈西部增多、东部减少的趋势;EOF分析结果表明四川秋季连阴雨最主要的特征为东西反相型分布.     

1961—2010年中国华南地区夏季降水结构变化分析

利用1961—2010年华南地区64个气象站的逐日降水资料,通过计算降水集中度指数Q,分析了华南夏季降水的结构。结果表明：夏季华南地区北部（南部）大部分地区降水集中度较小（大),表明该地区降水较为分散（集中)。在趋势变化上,近50年华南大部分地区夏季降水量和降水集中度都是增多的。北部和南部的降水量也均呈增加的趋势,北部增加更明显。另外,降水集中度在华南北部和南部也均呈增加的趋势,即降水呈现更集中的趋势,尤其是华南南部降水集中度增加更明显。此外,无论降水量为1 mm以上、25 mm以上还是50 mm以上的降水,持续1 d降水的雨日都在减少,而超过1 d的持续性降水过程都在增多。在空间分布上,华南大部分地区1 mm以上降水的雨日呈减少的趋势,而25 mm以上和50 mm以上的持续性降水过程呈增加的趋势。     

分类型最优法在江苏沿江地区降水估测中的应用与讨论

为提高现有天气雷达产品生成模块中处理系统算法精度、并为其他短时临近预报系统或数值预报模式提供合适的Z-I关系为目的,选择江苏沿江地区作为试验区域,采用分类型最优法建立相应的Z-I关系,并比较分类型最优法与单一Z-I关系对过程雨量和分段雨量的估测能力.结果表明:分类型最优法比单一Z-I关系法明显提高过程雨量估测的精度,梅汛期降水估测精度提高近2.5倍,夏季台风降水估测由低估72％降低至低估45％.对不同雨量段进行估测比较后发现,分类型最优法对强降水雨量段改善较为明显,对雨强＞ 10 mm/h的梅汛期对流云降水和台风降水所有雨量段的雨量估测改善明显.最后在气候统计的基础上,通过改进雷达估测降水产品色标数值等级,以达到优化雷达估测降水产品图像的显示能力.     

青藏高原人工水汽通道对西北地区夏季降水及环流的影响——Ⅱ.对月降水量的模拟试验

采用数值天气预报模式对月降水量进行模拟．探讨“空中调水”的可能性问题，即观察在青藏高原上打开一些通道对我国西部地区夏季降水将产生何种影响。这里，我们讨论１９９８年６月和７月两月累计雨量的模拟。结果表明，如果在高原中部开一个通道，夏季的暖湿气流可以沿通道向北输送，使得通道内的水汽含量有所增加，在通道中部中心地段，６、７两月份月降水量约增加５０～２００ ｍｍ，亦即在局部地区有明显增雨效果，但除此局部地区之外几无影响，且在入口和出口地区降水反而减少，水汽也不能输送到西北地区。在高原西部打开通道几乎无影响。对模拟环流的分析表明，开凿通道后，仍难于改变高原周围的环流形势，尤其是塔里木盆地上空的下沉气流没有大改变，因而．即使有部分水汽能够到达高原以北．仍很难增加该区域大范围的降水。     

华北地区夏季降水日变化的时空分布特征

利用2008~2014年间全国自动站观测降水和CMORPH[CPC（Climate Prediction Center）morphing technique]卫星反演降水资料融合而成的0.1°×0.1°小时降水产品揭示了华北夏季降水的日变化特征,发现华北多数地区夏季降水量和降水频率日变化呈现出明显的双峰特征且存在明显的区域性差异。在太行山以西地区,降水量和降水频率的日峰值出现在傍晚18:00左右（北京时）,规律性最强;而在太行山以东的平原和沿海地区,日峰值一般出现在上午。研究不同持续时间降水对总降水的贡献发现短时降水对傍晚的降水日峰值贡献较大,而长时降水则对凌晨的峰值影响更大。分析不同强度降水对总降水量的贡献结果表明,0.1~10 mm h-1强度降水较其它强度降水对夏季华北地区总降水量贡献更大,随着降水强度的增加降水量日变化的峰值个数增加。     

Influences of the Three Gorges Dam in China on precipitation over surrounding regions

Impacts of the Three Gorges Dam (TGD) in China on the regional pattern and annual amount of precipitation around the Three Gorges Reservoir (TGR) are examined by comparing observations before and after the operation of TGD (1984–2003 and 2004–13). Empirical orthogonal function (EOF) analysis of the annual precipitation anomalies clearly indicates that the land-use change associated with the construction of TGD has not significantly changed the precipitation pattern. To investigate the impacts of TGD on the rainfall amount, we compare the relative variations of atmospheric variables related to precipitation formation in three spatial bands: over TGR, near TGR, and far from TGR. It is found that the differences in annual rainfall over TGD between the two periods before and after the operation of TGD are small, suggesting a weak impact of TGD on the rainfall amount. The TGD water level increased from 66 m before June 2003 to 175 m after 2010, and this may have slightly reduced precipitation on the local scale.