甘肃省暖季小时降水变化特征

利用2013-2019年暖季（4-9月）小时降水资料,分析了甘肃省强降水极值及频率的时空分布特征。结果表明：（1）甘肃省小时强降水频次呈现东高西低分布,在陇南地区东南部及陇东地区北部有2个高中心,达到29次。（2）小时强降水极值在陇中地区及以南地区高,向西北递减,陇南地区降水极值最高,超过40 mm/h。（3）小时强降水频次主要出现在7-8月,同期的雨强也最大;小时强降水频次和小时雨强均在17-24时最强,峰值为21时。（4）不同区域的降水日内变化存在明显差异,河西地区小时降水频次的峰值出现在18时,陇中和陇南地区均出现在21时,陇东地区和甘南高原分别出现在22时和19时。     

2010—2016年江西省暖季短时强降水特征分析

利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域：赣北南部（Ⅰ区）,抚州市及赣州中部（Ⅱ区）,赣北北部（Ⅲ区）,赣南南部、北部（Ⅳ区）以及赣中西部（Ⅴ区）。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近,分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高（16.9次/a）,山地附近最高在罗霄山脉东侧（12.6次/a）,极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区（3.7次/a）及九岭山南侧的锦江河谷（3.3次/a）。短时强降水主要发生在5月第3候,6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时;次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上,Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心,但并不是短时强降水雨量中心;昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。     

吐鲁番地区暖季降水时空分布特征

以吐鲁番5个国家气象站近55 a(1960—2014年)与26个区域气象站近3 a(2013—2015年)逐小时降水资料为基础,利用Pearson相关分析、气候倾向率、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析等方法,分析了吐鲁番地区暖季降水时空分布特征,并就地形对吐鲁番降水的影响进行了量化研究。结果表明:在新疆趋暖趋湿的气候背景下,吐鲁番盆地平原区和山区存在截然不同的降水时空变化特征,吐鲁番地区降水高度集中在暖季,且暖季山区降水集中度和稳定性更好;暖季盆地内存在频率55%的夜雨区和昼雨区,盆地西南坡地和腹地平原区为夜雨区,盆地北部天山山区降水则集中在午后,海拔高度大约每增加(减少)300 m,降水集中时段提前(延后)1 h。研究还表明,吐鲁番降水与地形关系密切,海拔高度是影响吐鲁番降水的决定性因素,其暖季降水量、降水时数均与海拔高度呈显著正相关,降水量增加的主要原因是降水时数随海拔高度的递增;降水量随海拔高度的变化呈二次曲线型,其最大降水高度为1900 m;在最大降水高度以下,降水量由盆地腹地的平原区向山区递增,降水垂直变率平均为6.2 mm/100 m,其中1500~1900 m高度是降水量与降水垂直变率最大的区域,降水垂直变率达20 mm/100 m。     

四川盆地及东部山区暖季降水的日变化特征

利用国家气象信息中心1998—2018年分辨率为0.1°×0.1°的降水融合资料和ERA5小时再分析数据,分析了四川盆地及东部山区6—9月降水的日变化特征及成因。研究表明,四川盆地(简称盆地)降水量和频次有相似的日变化特征,盆地降水主要集中在夜间至清晨,降水高值区东传到达盆地东部山区后,降水量和频次都减少,东部山区没有明显的降水东传特征。夜间至清晨,盆地东南山地背风坡形成了较强的下沉气流,促进盆地低层形成质量堆积,同时盆地气旋性涡旋、水汽输入和大气层结不稳定的增强,造成盆地降水增强。盆地东南地区水汽通量方向自东南转为偏南以及盆地低层水汽辐合区向东扩展为盆地降水高值区向东传播提供水汽条件。盆地东部山区降水量峰值时间呈早晨和午后的双峰型分布,与地形触发局地性降水有关。受大气层结稳定性、山地气旋环流和山地—平原螺线管环流日变化的影响,盆地东部山区降水频次峰值时间呈午后的单峰型分布。     

1981～2019年吉林省暖季冷涡降水时空变化特征

利用1981～2019年吉林省气象局信息中心提供的吉林省51个测站逐时降水数据,系统分析了暖季吉林省冷涡降水的时空分布特征.结果 表明:(1)吉林省降水量日变化和频次的峰值均发生在下午16～18时(北京时);0.1～5 mm/h降水频次大值区主要集中在吉林省东部山区,而5～10 mm/h和＞10 mm/h降水频次大值区...     

基于Γ函数的暖季小时降水概率分布

我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。     

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。     

1981—2015年吐鲁番盆地暖季降水研究

运用1981年至2015年吐鲁番盆地5站实况资料、NCEP再分析资料和2012年至2014年吐鲁番盆地26个区域自动站资料,对吐鲁番盆地暖季6—9月份降雨天气的环流进行分型。结果表明:1、1959年到2014年吐鲁番盆地年均降水量(4个测站年降水量做平均)呈现出逐年增多的趋势,即趋湿性。2、吐鲁番盆地暖季降雨的大气环流分为4种类型:低涡、低槽东移型;短波槽东移型;锋区南压型;中亚低槽发展东移型。3、对2015年EC细网格累计降水TP逐3小时资料进行模式检验,有量降水中,四个格点均报出降水的,降水量≥0.4mm,对预报高昌区降水有较好指示意义。     

京津冀地区暖季降水日变化特征分析

使用2007—2017年京津冀地区156个气象站暖季（5—9月）逐小时降水观测数据,根据地形将研究区域分为6个分区,分析各分区降水量季节内变化和日变化特征,结果表明：1）京津冀的多雨区主要位于沿燕山南麓到太行山,存在多个降雨中心。2）各分区降水量季节内特征总体表现为单峰型,即7月降水量最大,7月第3候至8月第4候是主汛期,8月降水量次之,5月最少。3）降水呈夜间多,白天少的特点,7月初之前的前汛期降水多发生在16—21时;主汛期降水呈双峰型,峰值在17—22时,次峰值出现在00—07时;8月中旬以后的后汛期多夜间降水,峰值多出现在00—08时。4）高原山区多短历时降水,长历时累计降水对季节降水贡献率大值区位于平原地区,而持续性降水贡献率大值位于太行山区和燕山迎风坡的西部。     

新疆克州暖季小时极端降水时空分布特征

摘 要: 利用2014—2021年克州暖季( 4—10月)103个自动站逐小时降水资料,对其小时极端降水时空分布特征进行分析。结果表明:(1)降水量呈南部少于北部,平原少于山区、高海拔山区较小的特征;降水频次集中在西部山区,东南部最少;降水强度北部和平原大于西部和西南部山区。(2)克州暖季（4—10月）小时极端降水阈值、强度、频次和贡献率的局地差异明显,其贡献率高值区主要分布在平原和浅山区。(3)小时极端降水频次的高值时段为18:00—21:00,低值时段为13:00—16:00;降水强度在凌晨以及20:00—22:00较大,在12:00—13:00较小。(4)山区、浅山区和平原3类不同海拔梯度区域的小时极端降水指标存在差异,其中平原降水强度最大,频次最低;高海拔山区降水强度最低,频次最高。     

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。     

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。     

海南岛暖季区域数值模式降水精细化预报检验

应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:三家模式均能捕捉不同流场条件下的降水空间分布形态及降水日变化特征,但CMA-GD和CMASH9的降水频率和强度总体偏多偏强,其中CMA-GD降水频率偏多近10%,CMA-SH9平均小时雨强偏强近4 mm·h^-1,CMA-MESO雨强在5 mm·h^-1以上的降水多分布在西南部和中部山区,与实况空间分布差异较大。三家模式降水预报最易开始和降水峰值时间平均偏早1～3 h,而降水最易结束时间偏晚1～3 h;模式的大气层高层露点温度和不稳定能量预报值偏大,不稳定能量出现时间偏早,近地层逆温层特征预报失真,降水预报的开始时间倾向于提前、降水持续时间偏长。三家模式的昼间海南岛北部沿海的海陆风辐合带预报偏强,其中CMA-SH9尤为明显,与该模式降水强度明显偏强特征相一致;CMAGD的夜间南部沿海的海陆风辐...     

华南暖季极端降水与气温的对应关系

利用华南地区1966—2005年5—10月台站小时降水和日降水以及气温观测资料,分析了极端降水与气温的对应关系。结果表明,气温低于25℃时,日极端降水强度与小时极端降水强度均随气温升高而升高,且越极端的降水出现向两倍Clausius-Clapeyron (CC)变率转换的气温越低;气温高于25℃时,日极端降水强度和小时极端降水强度出现不同程度的下降,其中前者下降更为显著。考察降水持续时长发现,气温高于25℃时,华南地区小时极端降水随气温的下降主要由短持续性降水所贡献;气温高于28℃时几乎无长持续性降水发生。     

CMIP6模式对青藏高原东坡暖季降水的模拟评估

青藏高原东坡陡峭地形区是气候模式陆地降水模拟偏差的大值区,且这一偏差长期未得到有效改善.基于17个参加国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的全球气候模式的日降水结果,评估了当前最新一代的气候模式对青藏高原东坡地区2000—2014年暖季(5—9月)降水气候态及其季节内演变的模拟能力.结果表明:高原东坡降水正偏差存...     

青藏高原及其邻近地区近30年气候变暖与海拔高度的关系

利用青藏高原及其邻近地区１６５个站１９６１～１９９０年月平均地面气温资料,分析了气候变暖与海拔高度的关系。结果表明：近３０年青藏高原及其相邻地区的地面气候变暖与海拔高度有关,变暖的幅度一般随海拔高度升高而增大,海拔高度在５００ｍ以下,５００～１５００,１５００～２５００,２５００～３５００及３５００ｍ以上等不同高度范围内台站下平均的平均温度的增温率分别为０．０,０．１１,０．１２,０．１９和０．２     

2004—2016年浙江省夏季降水的日变化特征

利用浙江省71个气象观测站的逐小时降水数据,分析2004—2016年夏季(6—8月)降水日变化特征。结果表明:(1)浙江省夏季降水量和降水频次日变化总体上呈现"一主一次"的双峰特征,降水量和降水频次主峰值分别出现在17:00前后和19:00前后。近13 a来,夏季降水量和降水频次有明显的增加趋势。(2)降水日变化特征区域差异明显。浙中西部地区和沿海岛屿的降水量、降水频次和强度日变化波动幅度较小,降水强度的峰值出现在09:00—11:00;浙南地区降水量、降水频次和强度日变化具有单峰特点,峰值均出现在15:00—20:00。(3)降水日变化与不同持续时间的降水事件有关,≥6 h持续性降水事件的降水峰值易出现在09:00前后,而<6 h短时降水事件的降水峰值出现在15:00—22:00。不同区域降水事件有所差异,浙中西部地区和沿海岛屿的降水量来源于持续性降水和短时降水事件的共同贡献,浙南地区降水量主要来源于短时降水事件的贡献。(4)短时强降水(20～50 mm·h^(-1))和特强降水(≥50 mm·h^(-1))易发生在温州、台州和宁波等沿海地区,其中杭州湾、台州局部地区是短时特强降水的高发区;短时强降水的日变化具有单峰特征,降水峰值出现在15:00—20:00。     

四川盆周山地暖季单站暴雨事件的精细特征

利用四川省2010—2019年2 165个气象站逐小时降水资料,分区统计了四川盆周山地暖季(5—9月)单站暴雨事件的精细特征。结果表明:(1)四川省单站暴雨事件频数在川西山地与川西南山地呈密集的带状分布。川西与川西南山地通常在降水开始不久就达到雨量最大值,而川东北山地的峰值时间集中在暴雨事件中段。(2)盆周山地的暴雨系统整体呈自南向北由前半夜向后半夜传播的特征。川西南山地和川东北山地的暴雨系统分别呈现较弱的自南向北和自西向东传播,而川西山地的暴雨系统则存在明显的自西向东的传播特征。(3)长历时暴雨事件的峰值出现时间略落后于短历时暴雨事件。暴雨持续时间在空间上存在显著的经向差异,大值区主要位于川西山地和川东北山地一带,暴雨雨量、频次和峰值基本不随持续时间变化,但川西南山地的暴雨峰值则随持续时间的加长而推迟。(4)在四川省大部区域,单站暴雨事件的降水量、频次和强度均表现出随海拔高度升高而减小的特征。在成都平原西南部、东部以及川东北山地,夜间暴雨事件持续时间越长,降水量和频次在较高海拔越易出现最大值。     

1971—2020年金华地区极端降水变化特征

利用浙江省7个国家气象站逐日降水数据和8个极端降水气候指数,应用线性拟合、Mann Kendall检验、小波分析和反距离权重插值等方法,分析1971—2020年金华地区极端降水指数时空分布特征。结果表明：金华地区除了持续干期（CDD）呈下降趋势外,年降水量（PRCPTOT）、平均日降水强度（ISDII）、强降水量（R95p）、极强降水量（R99p）、最大1 d降水量（Rx1day）、暴雨日数（R50）和持续湿期（CWD）均呈逐渐增大趋势。金华地区极端降水指数具有一定的周期性和突变特征,PRCPTOT、ISDII、R50、Rx1day、R95p和R99p第一主周期为23—25 a;CDD和CWD周期较短,第一主周期分别为2 a和4 a。PRCPTOT、ISDII、R95p和R50突变主要出现在21世纪初,Rx1day和R99p主要出现在20世纪80年代和21世纪初,均是由相对偏少期突变为相对偏多期。ISDII和CDD空间分布表现为东北部大于西南部外,除此之外的6个指数总体表现为西部大于东部。