西南地区东部大官山山地降水梯度变化特征分析

基于2019年1月～2020年12月西南地区东部大官山降水观测数据,分析了降水随海拔高度的变化特征。结果表明：2019～2020年,大官山降水量总体随海拔升高而增大,多年平均梯度变化率为1.32%/100 m,最大降水高度在海拔1900 m左右。各季降水梯度变化率中,夏、秋季高,冬、春季低,夏季为3.31 mm/100 m,秋季为1.39 mm/100 m,冬季为0.50 mm/100 m,春季为0.67 mm/100 m。各月降水梯度变化率中,7月最高,达5.06 mm/100 m,1月和11月最低,分别为0.23 mm/100 m和0.29 mm/100 m。降水日数和小雨日数随高度的线性变化趋势较明显,平均上升率分别为2.86 d/100 m和2.56 d/100 m。大雨日数在海拔1900 m左右最大,暴雨日数在海拔2500 m左右最大。降水日变化表现出多峰值特征,降水量和降水强度均在06～09时达到最大,降水频率也随海拔高度升高而增大,其中,高海拔降水频率在15时左右达到最大。降水随海拔高度的变化与天气过程密切相关,持续阴雨天气过程降水量的梯度变化较为平缓,暴雨天气过程降水量...     

基于GWR模型的中国中东部降水与海拔高度关系特征分析

利用中国国家级地面气象站逐时降水资料,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型系统分析了中国中东部暖季降水与海拔高度的关系,并将二者关系作为一种客观标准,评估了ECMWF-IFS模式对2017年暖季降水的预报能力。主要结论如下:(1)总体来看,中国中东部降水频率(强度)随海拔高度升高而增加(减小),二者在不同地区的贡献程度不同导致降水量与海拔高度关系的区域差异显著。(2)通过对比午后短时和夜间长时降水事件与海拔高度关系的差异,发现午后短时降水事件的降水量主要随海拔高度升高而增加,且以降水频率与海拔高度关系的贡献为主。而夜间长时降水事件的降水量与海拔高度关系的区域一致性较差。相较于午后短时降水事件,夜间长时降水事件中有更多站点表现出降水量随海拔高度升高而减小的特征,在大地形周边陡峭地形处的站点所表现出的此种差异较东部孤立地形处更加显著。(3)根据ECMWF-IFS模式的评估结果,模式能够较好地刻画出中国中东部2017年暖季降水气候态的空间分布特征,且与观测具有较大的空间相关系数。但从降水与海拔高度关系来看,观测与模式的空间相关性偏弱。此外,模式能够表现出降水强度(频率)主要随海拔高度升高而减小(增加)的特征,但绝大多数站点在模式中的降水强度(频率)与海拔高度的负(正)回归关系要弱(强)于观测结果。     

帕米尔高原东部地区4-9月降水日变化特征研究

基于帕米尔高原东部100个气象站2013-2019年4-9月逐小时降水观测资料，分析了帕米尔高原东部降水量、降水频次和降水强度时空变化特征。结果表明：帕米尔高原东部年平均降水量呈南部少于北部，平原少于山区的特征。降水频次集中在西部山区，东南部最少。研究区北部和盆地边缘的降水强度大于西部和西南部的山区。逐月降水量呈北部和西北部高，盆地西部边缘地区最少，8月最多，4月最少。年平均降水频次逐月空间分布呈高值主要集中在研究区北部和西部，低值主要集中在盆地西部的边缘区域的特征。逐月降水强度的空间分布与降水量和频次也存在较大差异，降水强度在中间平原地区在4月最强。小时降水量峰值主要出现在12—23时，低值出现在00—10时。小时降水频次15时至次日 01时为强度高值时段，14—20时具有增长趋势。小时降水强度在日出前后达到最大值，其中00—09时为高值时段，10—23时为低值时段。帕米尔高原东部地区各月小时平均降水量主要集中在18时左右，降水频次主要集中在18—23时，夜间降水强度略微高于白天。年平均降水量，降水频次及降水强度与海拔高度之间存在明显的相关性，大概2500 m 以下降水量随着海拔高度的升高而增加，2500 m 以上降水量随着海拔高度的升高而降低。降水频次在3000 m 以下随着海拔高度的升高而增多，3000 m以上随着海拔高度的升高而减少。整体来讲，降水强度与海拔高度整体来呈负相关性，降水强度随着海拔高度的升高而减弱；大概2500 m 以下降水强度随着海拔高度而加强，2500 m 以上降水强度随着海拔高度的升高而减弱。     

广东省北江流域坡向与海拔对汛期降水量的影响

利用1956—2000年广东省北江流域40个水文站逐月降水量资料,统计北江流域汛期降水量与山地坡向及海拔高度的关系特征。利用地理加权回归 (GWR) 方法消除站点空间位置不同带来的宏观地理因子影响后,进行多年平均汛期降水量随海拔高度变化的相关分析,根据其点聚程度分区,研究降水量随海拔高度的变化规律。结果表明:广东省北江流域汛期降水量总体上呈纬向空间分布,由南至北逐渐减少,其中多雨区位于北江流域的东南部;在流域中部的英德至流域南部的清远之间的干流附近存在稳定的多雨中心。4个子区域最大降水量高度不同,由南至北分别为77.3 m,408.4 m,353.6 m和376.9 m,相对应的最大降水量分别为1566.2 mm,1467.4 mm,1295.9 mm和1151.5 mm。广东省北江流域汛期降水量变差系数由西南至东北依次增大,说明降水量的年际变化呈北大南小的空间分布规律。     

Areal distribution and precipitation–altitude relationship of heavy short-term precipitation in the Czech Republic in the warm part of the year

The article presents an analysis of heavy short-term precipitation for the warm part of the year in the Czech Republic (CR). Precipitation data are prepared for the years 2002–2007 with a horizontal resolution of 1 km and a temporal resolution of 1 h. A method merging radar and daily rain gauge measurements is applied to calculate basic hourly precipitation. Two types of 1-, 2-, 3-, and 6-h precipitation data, derived from the basic hourly precipitation, are investigated from the viewpoint of precipitation–altitude relationships and areal distributions of heavy precipitation. The first type of data consists of sums of hourly precipitation, where the summation is performed for all data regardless of whether the summed hourly precipitation is a part of a longer precipitation event or if some hours are without precipitation. The second type of data contains temporally bounded precipitation events. This type predominantly includes convective precipitation. The results show that for both types of data, 1-h precipitation with high rain rates is without apparent dependence on altitude. For the first type of data and for precipitation durations of 2 and 3 h, the impact of altitude on precipitation maps can be identified for low and high rain rates. The impact of mountains is evident for the 6-h precipitation because it includes large scale precipitation events. However, the second type of data does not depend on altitude for heavy precipitation. Heavy precipitation of the second type shows, especially for 6-h, an increased frequency of occurrence in the south to central CR.     

太行山复杂地形下华北暖季极端降水的时空分布特征

基于2012—2021年5—9月华北五省的逐日降水资料和台站地形高度数据,统计分析了华北全区及各子区域极端降水事件的降水量及其强度和频次的时空分布特征;并运用地理加权回归(GWR)模型分析得到极端降水事件的降水量、强度及频次与海拔高度之间的关系。结果表明:1)华北区域极端降水量的时间变化均呈多波动特征且区域差异性显著,太行山以西高原和以东平原降水频次多、波动明显且强度较弱,太行山南段以南平原降水频次少、变化平缓而强度明显偏强。2)极端降水量的空间分布呈现南北少、中间多的型态分布,降水量大值区分别位于燕山东南侧和太行山南段晋冀豫三省交界处;极端降水高频站点主要聚集在晋东南地区;日最大降水量超过300 mm的站点主要集中在太行山脉和燕山山脉与华北平原的过渡地带。3)华北区域38°N以北,极端降水量、降水频次、强度和日最大降水量均随海拔高度的升高而减小;38°N以南,山西南部临运地区降水量随海拔高度的升高而显著增加。由于降水频次和强度与地形均存在正相关而导致,太行山附近降水量随海拔高度的升高而减小的贡献主要在于降水强度而非降水频次。     

9914号台风降水云系雨强的三维结构初探

利用TRMM卫星的测雨雷达资料，研究了9914号台风降水云系在3个不同时次雨强的水平和垂直结构。结果表明：3个时次层状云降水在像素数量上及对总降水量的贡献上均比对流性降水大；3个时次层状云降水和对流性降水的平均雨强均随台风强度加强有较大的增幅；对流性降水与层状云降水的雨强的垂直廓线有明显的差别，但两类降水廓线本身在3个时次差别不大。对流性降水廓线按斜率不同大致分为3段，雨强均随高度减小，5～6km高度段减速最快。层状云降水廓线大致分为4段，在4．5km高度附近出现明显的亮带结构。     

GSMaP_Gauge卫星降水数据在流域尺度的精度评估—以白龙江流域为例

以白龙江流域为研究区,利用雨量站和水文站共计27个站点2015年逐日降水资料,分别从日尺度和月尺度定量评估了最新版本(V6)GSMa P__Gauge降水产品精度,并分析其时空特征,通过对探测率、空报率和ETS评分进行空间插值和统计分析,评价了该产品对不同日降水强度阈值下降水事件的探测性能。结果表明:GSMaP__Gauge产品日降水在低海拔湿半年的反演精度良好;月降水模拟值在干半年(10月—次年3月)与站点实测月降水的一致性优于湿半年(4—9月);湿半年月降水反演精度随高程变化差异明显,在低海拔表现为普遍高估月降水,且逐月精度评估结果与高海拔相比偏差大但误差略小,8月精度较优;日降水强度阈值为0 mm·d-1时,产品的探测率在湿半年达到0.9以上,综合空报率和ETS评分来看,在日降水强度阈值为1 mm·d-1时探测性能最优;整体而言,产品在流域西北部高海拔区域对日降水事件探测性能较差,尤其针对较强降水(10 mm·d-1)。     

星载测雨雷达探测的夏季亚洲对流与层云降水雨顶高度气候特征

利用热带测雨卫星测雨雷达的10年探测结果,对夏季亚洲对流降水与层云降水雨顶高度分布、雨顶高度与地表降水强度的关系、雨顶高度日变化特征进行了研究。结果表明,青藏高原和中国东部平原的多数(70%以上)对流降水雨顶高度分布在8—12和5—10km,其他地区分布在5—9km;陆面对流降水雨顶平均高度高于洋面。洋面和陆面层云降水雨顶高度没有明显差异,多在5—8km。夏季亚洲浅对流降水比例少,而深厚对流主要出现在中国东部平原、西南、印度次大陆西部至伊朗高原东部地区,比例约40%。洋面和陆面的弱对流降水的雨顶平均高度在7—8km,弱层云降水相应的雨顶平均高度多小于7.5km;陆面约90%的强对流降水雨顶平均高度在9km以上,而强层云降水雨顶的平均高度通常不超过8.5km。夏季亚洲对流降水和层云降水的雨顶平均高度均随着地面平均降水率的增大而升高,两者遵从二次函数关系。对流降水及层云降水频次、强度和雨顶高度的日变化峰值分析表明,陆面这些参量的日变化强于洋面,并且三者的日变化基本同步。     

四川山地暖季夜间暴雨的空间分布以及对海拔高度的依赖性

四川盆地是我国夜雨发生频次最高的地区，夜间暴雨是夜雨中可致灾并加剧防范难度的一类特殊气象灾害，但以往对四川山地夜间暴雨精细特性的相关研究较少。利用四川省2010—2019年2 165个国家及区域气象站逐小时降水资料，分区统计了四川暖季（5—9月）暴雨日夜间降水占日降水量的比例、夜间暴雨频次和夜间平均暴雨强度的基本特征，并通过趋势分析和地理加权回归等统计方法，分析了其空间分布及其与海拔高度的关系，获得以下结果：（1）四川暴雨日夜间降水占日降水量比例呈现自南向北递减的趋势，以海拔2 800 m为分界，表现为随海拔高度升高呈先增大、后减小的垂直分布特征，川西南山地与其他山地区域整体上升的变化趋势明显不同。（2）夜间暴雨频次较多的测站沿川西与川西南山地陡峭地形呈线性分布，夜间暴雨频次随海拔高度升高总体呈现减小的特征，川西山地和川西南山地的频次最大值分别出现在海拔800 m和500 m。（3）四川夜间平均暴雨强度整体随海拔的升高而减小，大值区主要位于川西山地和川东北山地，海拔700 m高度处的峰值强度主要由川西山地贡献。（4）川西山地夜间暴雨特征呈次数较多且每次强度大，川西南山地夜间暴雨为次数多但单次降水量较小，而川东北夜间暴雨的强度较大但次数较少。以上结果有助于深化对山地夜间暴雨精细特征的认识。     

Precipitation–altitude relationships on different timescales and at different precipitation magnitudes in the Qilian Mountains

It is generally accepted that altitude is the main variable governing the spatial distribution of precipitation in the mountains. This study mainly discusses the precipitation–altitude relationships on different timescales and at different individual precipitation magnitudes in the entire study period (April 2012 to September 2015), wet season (May to September), and dry season (October to April), and tries to find a threshold to determine whether the correlation between precipitation and altitude is significant. In this study, the half-hourly data, including precipitation, wind speed, and air temperature, from April 2012 to September 2015 are obtained by six automatic meteorological stations located on the north slope of Qilian Mountains, which range from 2980 to 4484 m a.s.l., and horizontal distance is approximately 7000 m. Results indicate that (i) if all samples in the entire study period are to be investigated, the individual precipitation had to reach about 30 or 40 mm, then the sample may pass the significance test at p < 0.05 or at p < 0.01, respectively. The thresholds in wet season are same as that during entire study period. The thresholds in dry season are about 10 and 15 mm (ii) with increasing timescale, the percentage of samples that pass the test increases. However, it is until the monthly scale whether it is wet or dry season or the entire study period, the precipitation–altitude relationships have statistical significance and using the monthly or yearly scale as the time unit can be better applied to the research, which is based on the precipitation–altitude relationships.     

庐山降水化学垂直分布的初步研究

庐山大气降水中离子浓度随高度降低而增高，但pH值减小。锋面过境降水与变性高压西南侧降水中各种离子浓度以及山下与山上测点离子浓度比有明显差异，这可能与气流来向和污染源的分布有关。气溶胶对降水中SO4=贡献为91.0%。气流不同来向影响气溶胶浓度。不同天气过程，不同离子的云下冲刷过程是不同的。     

梅里雪山地区气温和降水的时空分异及海拔效应

梅里雪山地区是中国地形起伏最大的地区之一,其气候环境复杂多变、空间分异特征显著,对区域气温和降水的系统分析有助于揭示区域内冰川变化的原因和水文循环过程。站点观测的缺乏和再分析资料的低空间分辨率是精细刻画该地区气象条件的主要制约因素。研究中首先基于有限站点观测,采用尺度因子法和月尺度的回归校正对ERA5-Land产品进行校准;然后,考虑气温和降水的海拔效应,采用Anusplin插值的方式对校准后的结果进行统计降尺度。最终获得了梅里雪山地区近30年(1990—2020年）1 km空间分辨率的气温、降水数据,并以此分析了这一地区降水、气温的时空异质性及其在不同海拔梯度上的表现特征。结果表明,区域气温以0.15℃/(10 a)的速率呈显著上升趋势,且各季节升温的幅度及分布范围各异;降水则以-41.19 mm/(10 a)的速率呈显著下降趋势,整个区域呈“变暖变干”的倾向。区域增温具有明显的海拔依赖性,海拔低于4000 m和>5000 m时,增温不随海拔变化而变化,当海拔处于4000~5000 m时,增温幅度随海拔升高而增加。区域降水也具有显著的海拔梯度效应,当海拔<5000 m时,西坡降水随海拔的升高而减少,当超过该海拔后降水随海拔升高而增加;东坡降水始终随海拔升高而增加。梅里雪山气候变化的时空分异特征是大气环流背景和复杂地理环境共同作用的结果。区域持续的变暖及降水的减少可能会进一步加重该区冰川水资源的流失。     

四川省FY-4A卫星反演大气水汽总量评估分析

为了解我国新一代静止气象卫星FY-4A辐射成像仪（AGRI）反演大气水汽总量（LPW）产品在海拔高度差异较大区域的适用性,利用2019和2020年6月20日～7月31日四川省11个探空站点观测数据计算大气水汽总量（TPW）,对FY-4A LPW进行评估分析。结果表明：FY-4A LPW整体平均偏差为负值,对研究区内大气水汽总量存在低估,低估主要集中在0～4.5 cm的水汽低值区;FY-4A LPW与探空TPW相关性较好,最大相关系数达0.95,在四川地区较为可靠;海拔高度对FY-4A LPW可靠性有直接影响,FY-4A LPW和探空TPW相关系数大小与海拔高度呈负相关。     

IMERG和GSMaP卫星降水产品在三江源区的适用性评估

利用98个三江源区国家级气象站和区域气象站降水观测资料,对IMERG和GSMaP两种卫星降水产品进行了对比验证分析,并就长江流域、黄河流域和澜沧江流域分别进行了适用性评估.结果表明:IMERG卫星降水产品与地面观测日降水数据的相关系数中位数达到0.62,均方根误差中位数为4.24 mm,命中率能够达到0.80以上,明显...     

柴达木盆地降水的时空分布特征

利用柴达木盆地11个国家气象站(2017年3月—2018年2月)及28个区域气象站(2017年6—8月)月降水量资料,运用线性回归订正法和比值订正法推算柴达木盆地的年降水量,进一步分析柴达木盆地降水量季节变化及空间分布特征。结果表明:(1)柴达木盆地降水量年内分配极不均匀,呈单峰性,峰值出现在7月,5—9月(汛期)降水量占全年的87.4%。季节差异非常明显,降水主要集中在夏季;(2)年降水量空间分布特征:柴达木盆地年降水量各地差异极为显著,降水量整体表现为从东向西逐渐减少。最大值出现在天峻,最小值出现在冷湖。用2种方法推算的年降水量最大值出现在柴达木盆地东北部祁连山南麓的木里镇,其次在格尔木市南部出现了两个相对的大值中心,中间区域(93°～97°E)由四周山区向盆地中心逐渐减少的形势表现得更加清晰。夏季降水量的空间分布与年降水量的空间分布完全一致。(3)国家气象站模型中降水量分布只受经度和海拔高度的影响,而线性回归法和比值订正法模型中降水量的分布不仅受经度和海拔高度的影响,还受纬度的影响,三者的贡献率由大到小的排序是经度海拔高度纬度。     

基于不同海拔高度的雷达降水估测试验

在国内外雷达定量估测区域降水量一些方法基础上,将降水类型、地理位置和海拔高度同时纳入考虑范畴,在成都CINRAD/SC雷达站(海拔高度596.5 m)200 km范围内选择实验区,并按海拔高度将所选区域分为3区。然后利用2010年7—8月的雷达体扫资料以及同时段、同时次的雨量计数据,采用最优化算法分别在每个区域内修订传统Z-I关系中的"A,b"系数,以得到不同海拔地区的Z-I关系和每小时雨量估测值。研究表明,与直接采用传统的Z-I关系定量测量降水相比,各个区域内,经改善后的Z-I关系准确率提高了20%左右,算法相对简单,适合业务使用。     

山西春季层状云系结构和人工增雨潜力研究

对两架次飞行个例的DMT资料进行分析,发现山西春季层状云降水系统存在水平不均匀性。2010年4月20日的个例由高卷云、降水性高层云和非降水性高层云组成,高卷云与高层云之间千层较厚不利于形成降水。4月21日的个例由降水性高层云组成,云滴浓度随高度增加减小。对高卷云、非降水性高层云和降水性高层云的宏微观特征进行对比分析。云的垂直厚度越大,云底高度越低,云厚和过冷云层厚度越大,越有利于降水的产生。对这两次个例的云中可播性进行判别,发现存在可播区,无强可播区。     

华南地区5月降水的水汽特征分析

利用国家气候中心的降水资料及NCEP/NCAR再分析资料、NOAA海温资料分析了华南地区5月降水的主要水汽通道及变异机制。发现异常多雨年的水汽主要来自南海、孟加拉湾和青藏高原南侧;异常少雨年则因西太平洋副热带高压(简称副高)偏东,来自南海的水汽缺失,只有来自孟加拉湾和高原南侧的两股水汽,因而南海的水汽是影响华南地区5月降水的重要因素。分析发现当北太平洋的准东西向海温异常是"负正负"分布时,南海地区为异常的反气旋性环流,有利于副高西伸加强;北太平洋海温距平为"正负正"异常分布时,南海地区为异常的气旋性环流,副高东退减弱。此外,北方南下冷空气的阻挡使得季风北界位置偏南,冷空气和季风在华南地区交汇导致5月降水异常增多。     

一次西南涡影响云南强降水过程分析

通过对2004年8月4日西南涡影响下云南强降水过程的环流背景、卫星云图演变以及动力、热力条件的分析,发现这次西南涡是一个具有斜压性的极其深厚的系统,随高度前倾,高层500 hPa上的西南涡表现尤为明显,并且诱发了低层700 hPa西南涡的产生,强降水主要出现在西南涡的西南方;强降水与强上升运动区和正涡度区有很好的对应关系,并且正涡度和上升运动的出现比气旋性环流场有24 h的提前时间,对于强降水预报更具有预示性,它们是一个逐渐由高层向低层发展的过程;中-β尺度对流云团在金沙江河谷南移合并加强,形成了中-α尺度涡旋状云系,其中的对流云团在强降水中作用较大;强降水正是出现在对流层低层(MPV1 MPV2)的负值范围内,这也说明西南涡涡旋云系的发展与正压和斜压不稳定都有关系,对流层低层MPV1<0和MPV2<0有利于暴雨的发生。