CMORPH和TRMM 3B42降水估计产品的评估检验

文章利用2007-2010年中国2447个站点的逐小时降水观测数据对同期CMORPH和TRMM 3B42卫星降水估计产品进行了检验和评估。经过对比分析得出:CMORPH和TRMM 3B42卫星降水资料与地面台站资料的日平均降水量空间分布具有较好的相似性,3 h降水量的相关系数在大部分地区分别在0.5和0.4以上;偏差均在±0.25 mm之间,但CMORPH存在显著的南北差异;平均绝对误差、相对误差和均方根误差均存在明显的季节周期性变化;两种卫星资料能够较好反映我国大部分区域夏季降水日变化特征,但在部分地区存在大的偏差;CMORPH和TRMM 3B42总空演率分别为7.23%和2.63%,总漏演率分别为3.25%和5.50%。     

开鲁县1954—2011年降水日数及降水量变化分析

利用开鲁气象站1954—2011年逐日降水量数据,分析了近58a降水量和降水日数的年、季变化趋势和气候倾向率以及4—10月不同等级降水日数和降水量的比例。结果表明:(1)开鲁58a平均年降水量为332.5mm,年平均降水日数64d,占全年总日数的17.5%,日降水量强度仅5.2mm;(2)年降水量与降水日数呈显著的正相关关系,降水日数多,降水量则多;(3)近58a年降水日数和降水量均呈显著的减少变化趋势,降水日数减少1.8d/10a,降水量减少13.2mm/10a;特别是1999—2011年日降水强度明显减小,年平均降水量仅277.5mm,比前45a平均减少了2成,春夏季干旱突出;(4)降水量和降水日数季节分配不均,夏季降水量占全年的70.3%,雨季集中,旱季明显;(5)作物生长季(4—10月)降水量级少,有效降水日数少,因此,发生干旱的概率高,特别是季节连旱,不利于作物的生长发育,严重制约着农牧业生产的发展。     

中国降水量序列均一性分析方法及数据集更新完善

基于中国气象局国家气象信息中心2012年发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集（V3.0）》,选取一定空间范围内相关性、数据完整性均较好的邻近站降水资料,构建参考序列,结合标准正态检验和台站历史沿革信息对我国2342个台站年、月降水资料进行均一性检验。采用相关系数权重平均方法和一阶差分方法相结合得到参考序列,以降低因计算方法和邻近站序列长度不一致等引起的参考序列不确定性。最终结果显示：98个台站降水序列存在断点,仅占总站数的4.2%。采用比值法订正上述非均一性的降水序列,订正后的序列在一定程度上消除了人为因素的干扰,部分台站降水量变化趋势（1960-2009年）异常的问题得到改善。     

天气雷达与地面自动站降水观测一致性校验分析

将地面观测的降水划分为10～25、25～50、50～100mm/h3个量级区间,利用2010年5-10月天气雷达组网小时降水量产品和综合气象观测系统运行监控平台(ASOM)中国家级台站自动气象站小时降水量资料,采用3倍标准差法,按上述3个等级逐月分别确立了两类设备降水观测差值的阈值参数,进而建立了天气雷达与地面自动气象站降水观测结果的一致性实时校验技术.采用该技术进一步对2011年5-10月国家级台站自动气象站观测的降水结果进行了检验,结果表明:自动站降水数据正确率可达85％以上,可以有效进行自动站观测降水实时检验.     

贵阳站自动与人工观测降水量差异分析

利用贵阳基准站2004—2020年17 a的自动翻斗雨量器、人工雨量筒、虹吸雨量计降水量资料,对3种观测方式的年、月、日降水量偏差程度及自动与虹吸自记观测小时降水量差值进行分析。结果表明：自动比人工、虹吸自记观测降水量偏大,偏差集中在±5%以内,人工与虹吸自记观测降水量偏差最小。日降水量≤10 mm的天数占总降水日数的75.2%,其中自动与人工雨量观测偏差超常的天数占6.8%;剩余日降水量＞10 mm的天数中自动与人工雨量观测偏差超常的天数占26.6%。自动与虹吸自记观测小时降水量偏差超常时的差值绝对值与小时降水量呈高度正相关。     

TRMM测雨产品3B42与台站资料在中国区域的对比分析

本文利用2004—2008年6—8月中国673个气象站逐6小时降水资料检验同期TRMM测雨产品3B42的精度。经检验得出：卫星资料日平均降水和降水频率空间分布与台站资料非常类似,相关系数分别能达到0.79和0.84,降水频率与台站资料相比偏大;从日降水相关空间分布看,卫星资料在东部地区相关性较高,日降水相关系数都在0.6～0.9之间;从日降水和逐6小时降水平均绝对误差空间分布看,卫星资料在华南地区误差最大,长江流域次之;从中国8个区域逐6小时降水总量日变化看,卫星资料与台站资料有很好的一致性,但在华南地区20时降水量偏小;按不同雨量等级对比,发现卫星资料绝对误差相对百分率空间分布有如下特点：小雨全国普遍数值偏高,中雨东部部分地区偏大,大雨和暴雨整体上数值小于1;全国平均漏演率和空演率分别为10%和14%。     

小时和日值降水数据对河南省暴雨日数和暴雨日变化特征的影响北大核心

利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。     

甘肃省汛期小时降水的变化特征

利用甘肃省71个国家气象站1975—2016年汛期(5—9月)逐小时降水量数据,采用线性趋势分析、空间插值等方法,对比分析了甘肃省内不同气候区(干旱区、半干旱区和半湿润区)逐时降水量时空分布特征,揭示了其变化规律。结果表明:(1)全省小时降水比率(某小时降水量占日降水量的百分比)和降水频率一日内各时次分布不均匀,其中降水比率分布不均匀最明显的区域在干旱区,而降水频率分布不均匀最明显的区域在半湿润区。(2)全省小时降水比率低值集中在11:00—15:00,高值出现在20:00前后,主要在18:00—23:00;全省小时降水频率低值集中在12:00—17:00,高值主要在22:00至次日11:00。(3)小时降水比率的分布在3个不同气候区的差异不大;但小时降水频率半干旱区和半湿润区较大,数值也较为接近,而干旱区最小。甘肃省小时降水比率和降水频率均不存在明显的线性变化趋势。(4)全省午后降水的不稳定性要大于午前,5—8月午前降水量在一日中所占的比例小,而9月午前降水量大于午后降水量。(5)干旱区的小时降水比率对相应时次降水量的大小起主导作用,降水频率的作用次之;而半湿润区的降水比率和降水频率共同影响小时降水量。     

近57 a 5—9月贵州极端强降水变化特征

基于贵州1961—2017年82个观测站5—9月逐日降水资料,将处于95%位置的降水量作为极端降水阈值,分析极端降水日数和极端降水量的时空分布特征及其与海拔高度的关系。结果表明:极端降水阈值在南部和东北部地区较高,大于45.0 mm;西部和西北部较低,在35.0 mm左右。多年平均极端降水日数和极端降水量呈西高东低的空间分布特点,极端降水日数在3.6~4.6 d之间,极端降水量多处在200~360 mm之间,极端降水量占5—9月降水总量的30%左右。极端降水站次和极端降水量在各旬分布上呈单峰型,最大值均出现在6月下旬。极端降水日数和极端降水量在中南部表现出不同程度的增加趋势,中部增加趋势最为明显。极端降水量对总降水量的贡献率呈增加趋势。极端降水日数和极端降水量随海拔高度的增加而增大,尤其是极端降水日数受海拔高度的影响明显。     

1961-2020年西北地区夏季降水趋势变化特征

采用近60年西北地区364站逐日降水观测数据,从降水量和降水日的角度对比研究了西北地区夏季降水趋势时空变化特征。结果表明：平均而言,西北地区夏季降水量占全年总降水量的50-70%。整体上西北地区降水量呈现显著增多的线性趋势,但并非全区一致性增多。降水量增多（减少）的站数约占区域内总站数的57%（43%）,降水日数呈现增多（减少）的站数约占总站数的43%（57%）。两者同时增加的站点主要位于南疆盆地、北疆西部及青海中部和北部等地,两者同时减少的站点主要位于甘肃东南部、宁夏、陕西中部偏东等地,而两者反相变化的站点主要位于新疆北疆地区、青海省西南部边缘地区和陕西南部。近60年西北地区极端降水量和降水日数也呈现出线性增加的趋势。西北地区各个区域降水量和降水日数除年际变化外,还存在年代际变化特征,但不同区域变化位相存在一定差异。