全球变暖背景下广东省近60年来极端气温时空变化特征分析

根据1951―2010年广东省26个气象站点的气温资料,统计了6个极端气温指数,采用线性倾向估计、Mann-kendall趋势和突变检验等方法对广东省极端气温时空变化特征进行了分析。结果表明,在时间上,近60年来广东省气温总体上具有倾向极端的趋势,但倾向极端高温的趋势不明显,而倾向极端低温的趋势却十分明显。6个极端气温指数均检测到有突变发生,突变时间集中在20世纪90年代和21世纪初期,除了指数TX90%(暖日天数),其余5个指数——SU(夏日天数)、FD(霜日天数)、TN90%(暖夜天数)、TX10%(冷日天数)、TN10%(冷夜天数)在突变后均呈现增加趋势,并且速度加快。与1961―1980年气温倾向极端的趋势不明显相比,1981―2010年气温倾向极端的趋势非常明显,并且具有倾向极端高温和极端低温的双向趋势。而在空间差异上,4个相对阈值指数在空间上的分布均为镶嵌式的分布,大致呈现出中部与东西两端一致,北部的变化幅度最小。     

近50 a中国大陆无雨日的时空变化特征分析

利用中国大陆678个台站1958-2007年的50 a逐日降水资料,分析了年、季无雨日和不同干旱程度持续性无雨日的时空特征和气候变化.结果表明:我国无雨日的空间差异很大,局地无雨日变化受大地形影响明显,无雨日高值区在南疆盆地.低值区在四川盆地,年均最大持续无雨日在南疆高于130 d,四川盆地则少于15 d.近50 a无...     

近40 a来秦岭及周边地区极端降水变化特征

利用1980—2021年秦岭及周边地区337个气象监测站逐日降水资料,分析了极端降水的时空变化特征,并采用广义极值分布、气候统计等方法,对比了第一阶段（1980—2000年）和第二阶段（2001—2021年）极端降水年及春、夏、秋各季节的差异变化。结果表明：（1）秦岭及周边地区极端降水主要集中在4—11月,其中7月极端降水日数最多,近40 a来极端降水整体呈增加趋势。日极端降水阈值、最大日降水量空间分布呈现东南高于西北,极端降水日数则呈现以秦岭为界,南部多、北部少。（2）从全年角度看,2001—2021年较1980—2000年极端降水事件更多,极端性更强。日极端降水阈值、极端降水日数、最大日降水量的空间变化趋势总体也表现为增多趋势的站点数多于减少趋势的站点数。（3）极端降水季节性差异明显,春季与夏季和秋季呈现出明显的不同。不管是极端降水概率还是极端降水次数,在春季总体表现为1980—2000年极端性更高,而夏季和秋季表现为2001—2021年更强。空间分布季节性差异也较明显,春季日极端降水阈值、极端降水日数总体表现为西部增加东部减小,从西向东表现为由正向负转变的分布,且负趋势站点多于正...     

夏季风作用下的纵向岭谷区夏季降水量年际变化的时空特征和规律

应用三维数据的时间小波变换方法, 分析研究了夏季风作用下的纵向岭谷区夏季降水量 在年际变化上的时空特征和规律。结论为: 夏季风作用下的云南纵向岭谷区夏季降水量在年际变 化上的特征时间尺度分别约为2 年、7 年和16 年; 2 年、7 年和16 年特征时间尺度的较大振幅能 量活动区分别与纵向岭谷区的山脉走向一致或正交; 与2 年特征时间尺度相对应的较大振幅能 量活动中心纬度的夏季降水量表现出了明显的东西向波动的时间演变特征, 而与7 年和16 年特 征时间尺度相对应的较大振幅能量活动中心纬度的夏季降水量则分别表现出了一种向西和向东 移动的时间演变趋势; 与2 年特征时间尺度相对应的较大振幅能量活动中心经度的夏季降水量 也表现出了明显的南北向波动的时间演变特征, 而与7 年和16 年特征时间尺度相对应的较大振 幅能量活动中心经度的夏季降水量则分别表现出了一种明显向北和向南移动的时间演变趋势。     

库姆塔格沙漠周边地区极端降水的时空变化特征

根据中国气象局信息中心提供的库姆塔格沙漠周边地区20个气象站1960-2014年逐日降水量资料,分析了库姆塔格沙漠周边地区1960-2014年极端降水的时空变化特征。结果表明：（1）库姆塔格沙漠周边地区极端降水主要集中在夏季且存在很大的地域性差异。（2）1960-2014年库姆塔格沙漠周边地区极端降水事件、年大雨频次、年大降水事件降水量和年降水量显著增加。（3）库姆塔格沙漠周边地区西部极端降水主要由频数很少的暴雨贡献,而东部极端降水则由暴雨和大雨共同贡献。（4）库姆塔格沙漠周边地区极端降水指数在夏季和年尺度的空间分布相似,且强降水指数在年和夏季尺度的空间分布均呈“鞍型场”型。     

西藏拉萨达孜夏季降水日变化特征

利用西藏自治区拉萨市达孜县2014—2015年夏季逐时降水数据,研究达孜县日降水量、降水频次、降水强度以及不同持续时间降水等指标。结果表明:降水主要集中于晚上,尤其是后半夜,白天降水较少。降水量最多的时段为1:00—7:00,降水次多时间段为19:00—23:00,降水量最少的时段为12:00—18:00,降水量最大值出现在凌晨4:00,而最少为午后13:00;降水最易发生于21:00至次日9:00,最不容易产生降水的时间段为13:00—17:00,降水次数最多时间为凌晨4:00,与降雨量最大值出现的时刻相吻合;降水强度最大时段为20:00—22:00和1:00—7:00,降水强度最大值出现在21:00,其次为22:00,最小值则出现在13:00;降水量与降水频次以及降水强度均呈显著的正相关,降水量的变化受降水频次影响程度较降水强度的大;达孜县夏季降雨以短时间段的降水为主,短时降水频次比长持续时间降水次数多,且短时降水对总降水量的贡献大于较长时间的降水。     

辽宁省近44年夏季降水变化及区域特征分析

利用辽宁省39个气象观测站1961-2004年夏季(6~8月)的降水资料,通过趋势系数、REOF、滑动均方差等方法,对辽宁省近44年夏季降水的时空变化特征进行了分析。结果表明,辽宁夏季降水长期变化呈微弱的减少趋势,以14 mm/10 a的速率减少。20世纪60年代到70年代中期降水以偏多为主,70年代中期到80年代初降水偏少,80年代中期降水偏多,80年代末到90年代初降水偏少,90年代中期降水偏多,90年代后期至今降水一直持续偏少。辽宁夏季降水分为中北部地区及盘锦、抚顺、营口地区、辽河以西部地区、东南部地区3个不同的区域,3个区夏季降水的长期变化趋势都为减少趋势,其中东南部地区降水减少趋势明显大于其他两个区。     

黄土高原地区极端气候指数时空变化

黄土高原生态环境脆弱,极端气候频发,越来越多的影响到人类的生产生活。通过基于138个气象站点观测资料,利用一元线性方程和Mann-Kendall法分析了黄土高原地区27个极端气候指数的时空变化,得到以下主要结论:(1)极端气温指数中霜冻日数、冰冻日数、日最低气温的极高值和冷持续日数在逐渐减少,生长季长度、夏季日数,热夜日数、日最高气温的极高值、暖持续日数在逐渐增加。(2)极端气温指数中冷昼日数、冷夜日数、日最低气温极低值、日最高气温极高值、气温日较差在子区域与全区变化趋势存在不同,主要表现在黄土塬区、黄土峁状丘陵区和石质山地区。(3)极端降水指数变化趋势平缓,与多年均值接近。在空间分布上,除极强降水量、强降水量和年均雨日降水强度在各子区域上与全区变化趋势一致外,其余指数在各子区域上与全区变化趋势存在不同,主要表现在黄土塬和黄土梁状丘陵区。(4)多数极端气温指数的突变主要发生在1980—1985年和2010—2015年;多数极端降水指数的突变主要发生在1985—1990年和2010—2015年。     

近35 年青藏高原雨量和雨日的变化特征

利用青藏高原1971-2005 年49 个气象台站逐日雨量和雨日资料, 分析了青藏高原年、 季雨量和雨日变化趋势。结果表明, 近35 年西藏大部分地区年雨量、雨日呈现显著增加趋 势, 而青海省大部分地区雨量、雨日却呈减少趋势。夏半年, 高原上雨日减少, 雨量增加, 说明降水越来越集中, 降水强度在增加。冬半年, 高原上雨日、雨量均在增加。高原夏半年小雨(0.1~4.9 mm) 雨日减少, 雨量增加; 小雨(5.0~9.9 mm) 和中雨的雨日和雨量均呈增加趋 势, 大雨以上的雨日和雨量均减少。冬半年, 青藏高原小雪、中雪、大雪不同量级日数和雪 日的平均雪量均呈增加趋势; 暴雪日和雪量变化均不明显。     

辽宁省大雨以上降水日数分布与趋势分析

大雨以上降水日数反映了降水的非平均状况,对于气候异常变化和预报预测都有非常重要的意义。以辽宁省作为研究区域,根据1957-2013年辽宁省内23个和省外4个雨量站点的逐日降水数据,利用趋势系数法计算大雨以上降水日数的变化趋势,通过Mann-Kendall检验法检测突变。采用Morlet小波技术分析年际与各季节的变化周期;借助ArcGIS软件工具的Kriging插值和IDW插值模块对研究区进行空间分析。结果表明：辽宁省大雨以上降水日数的空间变化表现为由东南向西北递减;年际以及春、夏两季的周期大约为38年,秋季周期约为15年;大雨以上降水日数的年际变化呈现微弱的减少趋势,不同季节略有差异。57年来,辽宁省大雨以上降水日数变化总体呈现下降趋势,辽中地区下降趋势略有滞后,辽西地区变化情况较其他区域相对复杂。     

清代中后期江苏四季降水变化与极端降水异常事件

根据清代雨雪档案记载,重建了1736～1908年江苏6个府的逐季降水等级序列。分析发现:（1）1750s、1790s、1830s、1840s及1880s等5个年代江苏全省春、夏多雨,1770s、1780s、1810s及1870s等年代则春、夏少雨;秋季降水1750s、1840s、1850s及1860s等4个年代通省偏多,1770s、1810s及1890s等则偏少;冬季降水1830s、1840s及1890s等3个年代通省偏多;1820s、1850s及1870s等3个年代降水偏少。（2）1755年、1823年、1840年、1849年、1883年、1885年和1906年等7年江苏出现极端大涝;1768年、1778年、1785年、1814年、1856年、1873年、1876年和1891年等8年则极端亢旱。（3）江苏气候在1830年前后可能发生过一次转折。其中1830年以前降水变化相对和缓,多雨期和少雨期持续时间较长;而1830年以后,旱、涝时段频繁交替,且多发极端旱、涝事件。这一特点与El Nino事件在1830年以后相对多发相对应。     

中国极端降水事件时空特征及其对夏季温度响应

基于中国1951-2014年728个气象站点日降水数据,利用POT抽样、变异点分析、趋势分析、分段回归等方法全面分析中国极端降水事件（量级、频率与发生时间）非平稳性特征及其对夏季温度响应。研究结果发现中国极端降水量级有明显变异特征,但无显著趋势变化,中国极端降水频率则相反。并且中国极端降水次数在全国大部分区域有显著增加趋势。另外,研究还表明变异点对中国极端降水量级和频率趋势特征有明显的改变,对极端降水发生时间趋势特征改变较弱;中国极端降水发生时间在中南部呈显著上升趋势,其他区域趋势性不显著。中国大部分区域夏季温度呈上升或显著上升趋势,且变异特征显著。在转折点前,中国大部分区域如西部干旱区东南部、东部干旱区西南部、华北区、华中区和西南区北部夏季温度呈下降或显著下降趋势;在转折点后,上述区域夏季温度转为上升或显著上升趋势。     

中国西北近45a来夏季无雨日数的诊断分析

利用中国西北五省(区)1960-2004年125个台站夏季(6-8月)逐日降水资料,从中统计出夏季无雨日数,通过EOF、REOF、趋势分析、Morlet小波分析等方法进行了时空特征分析,结果表明：中国西北夏季无雨日数空间分布高值区在新疆的南疆地区,而低值区在青海南部;整个西北地区一致性异常特征是其夏季无雨日数的最主要的空间分布型,高原东部和新疆北部的少部分地区同其它地方呈反向变化的空间分布型也是比较重要的;中国西北夏季无雨日数的空间分型主要有：高原东部型、南疆型、北疆型、青海高原型、河西走廊型及西北东部型;在中国西北夏季无雨日数的6个主要空间异常分区中,近45a来其夏季无雨日数北疆区呈微弱的下降趋势,南疆区和青海高原区表现为较明显的下降趋势,河西走廊区、高原东部区呈较明显的上升趋势,西北东部区呈明显的上升趋势;中国西北夏季无雨日数的各主要空间异常分区中,近45a来其夏季无雨日数11 -13a和7-9a的周期震荡表现得比较明显,而3-5a的高频震荡大多分区也有所反映。     

2008-2014年祁连山区夏季降水的日变化特征及其影响因素

基于中国自动气象站与CMORPH降水产品融合的逐时降水量0.1°×0.1°网格数据集通过逐时降水量、降水频率和降水强度等指标研究了2008-2014年祁连山区夏季降水的日变化特征,并结合ERA-Interim再分析资料分析了气象要素对降水日变化的影响。结果表明：① 祁连山区逐时平均降水量和降水频率的时空分布特征较为一致,即东中段大于西段,且7月最大,6月次之,8月最小;降水强度的空间分布则与降水量和降水频率的存在差异,且6月的降水强度平均值最大。② 白天和夜间的降水量均表现出东中段多于西段、山区多于平原的特点,并有明显的夜雨现象;从年际差异来看,2008-2014年白天和夜间的降水量均呈增加趋势。③ 祁连山区夏季降水平均相对变率介于5%~38%之间,全区20:00平均相对变率最大;逐时降水量和降水频率普遍存在较好的相关性,尤其是在东中段。④ 对比再分析资料发现,祁连山区降水日变化与相对湿度和地面温度等气象要素有关。     

中国东部夏季降水的年代际变化格局——观测与CESM控制试验模拟结果的对比

根据1961-2005年中国东部389站的夏季降水观测资料,以及通用地球系统模式（the community earth system model,CESM）在固定边界条件驱动下的650年控制试验模拟结果,采用经验正交函数分解和功率谱分析等方法,辨识了中国东部夏季降水年代际变化的主导格局。观测分析与CESM的控制试验模拟结果均表明：中国东部夏季降水年代际变化的主导空间型为“南北反相”（大致以淮河流域为界）和由南到北的多带相间分布（长江流域、东北同相但与华南、华北反相）格局。对比证明：在无任何外强迫变化下,CESM可模拟出观测到的1961-2005年中国东部夏季降水年代际变化的主导空间型和相应的时间位相转折特征。这为深入辨识区域降水年代际异常的主控因子,分析气候系统外强迫变化和内部变率对中国降水年代际变化的影响机制提供了重要依据。     

1973—2020年甘肃河东夏半年降水变化特征及影响因素分析

基于1973—2020年4—9月甘肃河东60个国家气象观测站的降水资料,采用经验正交函数分解、相关分析等方法,分析了不同量级降水的时空分布及变化特征,并讨论了气温、大尺度环流、地形等对夏季降水的影响。结果表明：（1） 河东西部位于季风区最末端,气温变化对降水影响相对显著。其中甘南高原及以北山区海拔高度高,输入性水汽少,气候变暖对水循环的促进使降水量趋于增多。西部其他区域输入性水汽仍占主导地位,冷空气活动减弱使降水量趋于减少。（2） 河东东部地形过渡平缓,降水受季风影响显著。1998年后Niño 3.4区（5°N~5°S、120°~170°W）海温转为负距平为主,随着季风增强及雨带北抬,降水量随之增长。（3） 河东地区降水量年际变化的主要特征是所有站点同时增大或减小,但在拉尼娜年更容易出现东、西部降水反相变化的特征,太平洋年代际振荡负相位时西部地区降水增多,东部部分站点减少,北极涛动负相位时,东南部降水增多,西部部分站点减少。甘肃河东夏半年降水变化及影响分析,不仅为复杂地形下大气环流和气候变暖对降水变化影响的差异性研究提供参考,还将丰富季风区末端降水预测依据。     

甘肃一次副高内部极端强降水可预报性思考

传统认为副高内部下沉运动,抑制对流运动的发生,但是甘肃河东隔几年就会出现一次副高内部的强降水过程,而全球业务模式对此类强降水预报能力较弱,导致副高内部的强降水天气预报难度很大。利用多种常规和非常规观测资料,对2016年8月22日甘肃副高内部的一次极端强降水过程进行分析,以期发现一些可用预报指标,结果表明:青藏高压东北部辐散区和近地面层的中尺度辐合线的叠置,有利于形成强烈的上升运动,是强降水发生的天气背景条件。环境场极高的水汽含量,异常厚的暖云层,和小的垂直风切变有利于形成极大的降水效率,是强降水的增强条件。通过对各种中尺度观测资料的分析,发现一些对强降水预报预警有指示作用的因子:(1)对流云团冷云盖中心区域运动前方逐时云顶亮温(TBB)梯度最大处对应地面降水最强降水。(2)闪电总次数峰值后1~2h,且闪电带变的很有组织时,对应地面最强降水时段。(3)造成强降水的对流单体的雷达回波表现出低质心暖云降水的特征。(4)在组合反射率(CR)、垂直液态水含量(VIL)最大值出现后30~40 min,最强雨强出现。     

Assessment of diurnal variation of summer precipitation over the Qilian Mountains based on an hourly merged dataset from 2008 to 2014

To investigate the diurnal variation of summer precipitation in the Qilian Mountains in the northeast Tibetan Plateau, the hourly precipitation amount for this region during the summers of 2008–2014 are analyzed using an hourly merged precipitation product at 0.1°×0.1° resolution. The main results are as follows. (1) The spatial distribution and temporal variation of mean hourly precipitation amount and frequency are generally similar and hourly precipitations in the eastern and middle portions are larger and more frequent than that in the western portion. The high value area of precipitation intensity is obviously different from that of precipitation amount and frequency. (2) The spatial distribution of daytime precipitation is generally similar to that of nighttime precipitation, and the daytime precipitation is heavier than the nighttime precipitation. (3) The change rate of precipitation has a maximum at 20:00 Beijing time, and a minimum at 12:00. The hourly precipitation amount significantly correlated with frequency, especially for the middle and eastern portions.