安徽滁州夏季一次飑线过程的雨滴谱特征

选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程,使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水,并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明:对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定,平均值分别为1.8 mm, 1.0 mm, 1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高;层云降水小雨滴浓度较低,且有少量大雨滴;过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时,层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时,层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。     

降水定量分析规范体系及应用研究

简明介绍降水定量分析规范体系及其成功应用于研究降水系统结构、发展新的对流层状降水分解方案、合理定义最大降水和降水效率、解释热带降水日变化和降水对辐射及冰云响应的物理机制和分析降水模拟时空上限。结果表明,以地面降水方程为核心的降水定量分析规范体系,为定量降水分析研究提供了动力、热力和云微物理过程统一的物理框架。     

基于TRMM卫星资料的江西一次大暴雨过程降水结构特征

利用热带测雨卫星(TRMM)的降水雷达(PR)和微波成像仪(TMI)连续2个轨道的探测结果,分析了2013年6月26—29日发生在江西省北部地区的中尺度降水过程不同降水阶段的降水水平结构、雨顶高度、降水廓线的变化特征。结果表明,此次降水过程由强对流云降水逐渐演变为对流性较弱的层状云降水。对流云降水阶段降水系统由成片层状降水云团中分布的多个零散强对流降水云团组成,降水分布不均匀,强对流云降水对总降水量的贡献大。层状云降水阶段,层状云中强对流单体消失,对流云降水像素及对流云降水率对总降水量的贡献减少,降水雨强谱变小,降水高度逐渐降低,云体高层降水量减少。对流云降水和层状云降水廓线存在差异,最大降水率出现的高度越高且中高层降水量越大,降水的对流性则越强。     

降水云层不是判定降水性质的唯一依据

目前,大多数台站确定降水性质都是根据降水云层来判定的。即:Cb,Cu云降水取阵性降水;As、Ns、Sc云降水取非阵性降水。 在长期的测报工作实践中,我们经常遇到有些较低的Sc、Ns、As云在降水时,起止时间突然,强度变化较大,但考虑是非对流云降水,就都取成非阵性降水了。反之,有些对流云在过渡期(对流减弱,雷暴消失,向As、Sc过渡)降水时,持续时间较     

基于卫星探测资料分析浙江省降水的时空分布特征

利用1998—2013年TRMM 3B42逐3 h降水强度资料和TRMM 3A12逐月对流和层状降水率资料,分析了浙江省多年降水的时空分布特征。结果表明:浙江省降水呈现自南向北、沿海向内陆递减,年降水存在显著的年际变化特征;此外,降水还存在季节内变化和月际变化特征,最大降水量在夏半年,春季、夏季、冬季降水内陆多于沿海,秋季降水则沿海多于内陆;采用EOF分析发现,浙江省降水的空间分布存在3个典型场:一致偏多(少)型、南涝北旱型、东西差异型;浙江省下垫面的差异引起的天气、气候效应对对流性降水产生影响,而层状降水则与浙江省降水关联不大,对流性降水率远远大于层状降水率。     

风云三号降水测量雷达技术性能分析

风云三号降水测量卫星主要用于台风等灾害性天气系统强降水的监测,并提供全球中低纬度地区降水的结构信息。降水三维结构的准确测量是通过风云三号降水测量卫星的核心载荷——双频降水测量雷达实现的。首先介绍了风云三号降水测量雷达的主要任务与探测能力要求,然后通过仿真技术对降水测量雷达距离分辨率、水平分辨率、扫描角度、天线旁瓣电平、测量精度、波束匹配精度等主要技术性能指标进行了详细的分析。最后,利用于2010年开展的降水测量雷达样机航空校飞试验评估验证了降水测量雷达的各项功能和主要性能参数。结果表明,风云三号降水测量雷达整体降水探测性能与全球降水测量卫星的双频降水雷达相当。     

近五十年我国西北地区降水强度变化特征

鉴于近五十年来我国西北东部降水减少、西部降水增多的现象, 本文根据中国气象局信息中心提供的西北及内蒙古自治区日降水资料集, 利用筛选后的西北186个测站1958～2005年的数据, 对四季西北东、西部不同强度降水的降水量、降水日数、降水强度变化进行了分析。结果表明: 近五十年来, 中国西北地区降水以强降水为主, 较强以上强度降水占总降水日数的5%, 但其降水量占总降水量75%; 西北东部不同强度的降水都减少, 而西部只有弱降水减少, 其他强度的降水都增加, 且西北西部中等以上强度的降水增加较显著; 弱降水的总量减少, 弱降水的强度却加大, 强降水强度增强, 而极强降水强度却减弱; 降水的日数变化是降水量变化的主要原因。     

乌鲁木齐汛期降水集中度和集中期时空变化特征

利用乌鲁木齐5个国家级气象站1978—2019年5—9月逐日降水资料,统计分析逐候降水集中度(P_(CD))和集中期(P_(CP))变化趋势和时空分布特征。结果表明:近42 a乌鲁木齐汛期降水集中度和集中期均呈微弱下降趋势,表明汛期降水分配趋于均匀,降水集中期呈逐渐提前趋势。汛期降水集中度和集中期空间分布差异显著,降水集中程度由西向东逐渐增大,降水集中期出现时间由北向南逐渐推迟。汛期降水集中度在整个研究期内存在6、15 a左右周期变化,降水集中期存在12 a左右周期变化。对多降水年和少降水年降水集中度和集中期合成分析,发现少降水年降水集中程度高于多降水年,而降水集中期明显晚于多降水年。     

公里级CMA_MESO模式FSS评分技术研究

本文研究计算CMA_MESO模式预报降水FSS（Fractions Skill Score）评分时,当其水平分辨率与观测降水不一致时,采取两种匹配方式统一分辨率,分析这两种方式得到的FSS评分结果是否有差异。针对3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累积降水,选取5 km分辨率的观测降水,分别采取预报降水匹配观测降水分辨率,以及观测降水匹配预报降水分辨率两种方式,选择4种邻域尺度：5、25、51和105 km;4种降水阈值：0.1、4、13和25 mm,得到两组不同预报时效的FSS评分。通过分析发现：两组FSS评分结果没有显著差异。研究结果表明,当CMA_MESO模式预报降水水平分辨率与观测降水不一致时,可以将预报降水匹配到观测降水格点场,也可以将观测降水匹配到预报降水格点场,两种匹配方式对FSS评分结果没有影响。     

江门前汛期不同降水时段特征

通过对江门地区1971～2007年3—6月候雨量、日雨量,2003～2007年南海和华南地区低层（850hPa）风场、向外长波辐射（OLR）场和水汽场在南海夏季风爆发前后差异的比较分析,发现：江门前汛期降水由锋面降水和夏季风降水2个时段组成,降水集中期分别为5月第2候和6月第2候。南海夏季风爆发后,江门第1次出现的降水可看作是夏季风降水的开始,南海夏季风的不同爆发类型对江门夏季风降水的开始时间有不同影响。江门前汛期的锋面降水为大尺度抬升凝结降水,而具有热带性质的夏季风降水为对流性降水;由于降水性质的不同,导致两者在降水持续时间、降水形式等方面表现出差异。     

近四十年我国东部盛夏日降水特性变化分析

基于中国地区740台站的日降水资料,细致分析了近40年我国东部盛夏即7、8月份降水长期趋势和年代际变化特征。按小雨、中雨、大雨以及暴雨降水强度分类,探讨了不同强度降水在我国东部降水变化中的贡献。结果表明,中国东部地区盛夏降水变化主要受暴雨强度降水变化的影响,占总降水变化60%以上。近40年来,盛夏长江流域降水量、 降水频率、极端降水频率以及暴雨降水强度均呈增大趋势,在华北地区则呈减小趋势,除降水频率在长江流域的变化趋势绝对值比华北地区小外,另三个指标在长江流域的趋势变化值大约是后者的2倍。降水强度在中国东部表现出一致的增大趋势,但华北地区增大趋势不显著。华北地区降水的减少主要是小雨强度降水频率减小的结果,强降水的频率和强度在该地区也呈微弱的减小趋势,其中小雨强度降水频率减小趋势大值中心值达到-3%/10a,比中雨以上强度降水频率变化趋势值大一个量级;长江流域降水的增多,是各强度降水频率和强度增大共同作用的结果。长江流域和华北地区在区域平均降水频率、降水强度、极端降水频率、最大降水量的时间序列上,彼此均为负相关关系,其中降水频率和极端降水频率序列在两区域的相关系数通过99%的信度检验。Mann-Kendall检验表明,除华北地区降水强度外,其他降水指标均存在显著的年代际跃变。与1970年代末的气候跃变相对应,华北地区降水频率较之长江流域的跃变明显;但长江流域极端降水在1970年代末的跃变较之华北地区更显著,其降水强度、极端降水频率以及最大降水量均于1970年代末期前后发生显著年代际跃变。     

一种区域降水过程综合强度评估方法的探索和应用

降水过程强度精细化定量评估是气象现代化业务服务的重要需求,也是暴雨灾害影响评估研究的关键环节。利用1961年以来国家气象站降水气象观测资料,以站点降水背景表征地域特征,通过定义单站和区域降水过程的起始和结束条件界定降水过程,提取了降水强度、持续时间、覆盖范围三个降水过程的评价指标,在深度挖掘降水空间和时间尺度信息基础上,计算三个降水过程的评价指标。然后,基于百分位分布和概率统计,对降水过程三个评价指标进行精细化指数划分,建立降水过程综合强度评估模型。最终将降水过程划分为极端、特强、强、较强、中等五个等级。文中应用案例对评估方法进行验证,结果显示对单站和区域降水过程综合强度等级评估方法合理,既能体现降水过程地域特征,又能表征降水过程的影响程度,方法具可操作性,能够直接应用于气象服务业务和暴雨灾害影响评估,也可为历史降水过程案例入库、灾情信息演变特征分析提供依据。     

春季和夏季爆发型ENSO事件对夏季中国降水的影响

采用NCEP再分析资料、海温资料以及中国台站降水资料,借助统计方法,讨论了不同爆发型El Ni?o和La Ni?a事件对中国夏季(5~10月)降水分布的影响。根据定义,El Ni?o和La Ni?a事件分为两类:一类是在4~6月爆发,称为春季爆发型(分为ELSP1、ELSP2、ELSP3和LASP);一类是在7~10月爆发,称为夏季爆发型(分为ELSU和LASU)。结果显示,ELSP1型当年夏季,中国夏季降水主要呈现负距平分布,其中显著降水偏少区集中在黄河流域,在其次年夏季,降水由南往北呈现"-、+、-"异常分布,显著降水偏多区主要集中于中原地带。ELSP2型当年夏季和次年夏季,中国夏季降水基本呈现相反变化分布,即当年夏季,全国降水以偏少为主,次年夏季全国降水以偏多为主。ELSP3型当年夏季,以华南降水偏多、其余地区降水偏少为主,在其次年夏季,降水主要以长江流域和华北偏多。ELSU型当年夏季,长江以北降水偏少、西南以及华南沿海降水偏多;次年夏季,降水由南往北呈现"-、+、-、+"异常分布。LASP型当年夏季使得全国降水基本一致增多,尤其是长江流域;而在其次年夏季,除了淮河和长江下游地区降水略多异常,全国降水以基本偏少为主。LASU型当年夏季,降水呈现长江以南偏少、以北偏多的主要分布形势,在其次年夏季,除了长江中下游区域降水偏多以外,其余地区降水均偏少。降水的异常分布与Hadley环流和水汽异常分布密切相关。但LASU型所导致的环流变化对中国夏季降水预测指示意义比较弱。     

不同分布型El Niňo事件对山东次年夏季降水的影响

利用1961—2016年NOAA海表温度、NCEP/NCAR再分析资料以及山东降水资料,对比不同类型El Niňo事件次年夏季山东逐月降水异常分布和环流异常特征。结果表明:不同类型El Niňo事件对山东次年夏季各月降水影响不同,但三种分布类型事件次年6月山东降水异常均较7、8月弱,且极值分布较为集中。Niňo3型事件次年夏季山东降水以偏少为主,其中6、8月降水偏少,7月降水偏多;Niňo4型事件次年夏季山东降水以偏多为主,其中6月全省降水显著偏多,7月降水异常呈东西少、中间多的分布,8月降水异常呈东南多、西北少的分布;Niňo3.4型事件次年夏季山东降水基本呈现北多南少的异常分布,6月降水偏少,7月降水大部地区偏多,8月降水呈现东南少、西北多的异常分布。降水异常分布主要由不同类型El Niňo事件次年夏季各月500 hPa环流形势、水汽输送及其辐合等决定,而环流异常则受海温影响显著。     

东亚地区沙尘气溶胶对降水的影响研究

利用意大利国际理论物理中心区域气候-沙尘耦合模式RegCM4-Dust,模拟研究了东亚地区沙尘气溶胶直接效应对降水的影响。结果表明:(1)沙尘气溶胶导致东亚大部分地区降水减少,平均减幅为4.46%,尤其100。E以东大陆降水减少幅度更为显著;从季节来看,春、冬季降水减幅最显著,夏季最小。(2)从对总降水变化的贡献来看,春季对流性降水和非对流性降水变化相差不大,夏、秋季主要来自对流性降水减少,而冬季主要来自非对流性降水减少。(3)从分级降水来看,沙尘效应主要导致东亚大陆痕量降水日数增加,小、中、大雨的降水日数减少,而微雨和暴雨以上级别降水日数变化不大,但各季存在较大差异。(4)沙尘效应在对流层中低层产生的下沉运动和水汽减少是导致东亚大陆大部分地区降水减少的主要原因。     

浚县35年降水气候特征分析

利用浚县1963～1997年降水资料,分析了浚县35年来年降水量以及春、夏、秋、冬降水量变化特征,结果表明年降水量呈减少趋势;春季降水有增加趋势且降水百分率呈波动增加趋势,夏季降水减少、降水百分率呈波动变化且较稳定,秋季降水减少且降水百分率波动较大,冬季降水有增加趋势且降水百分率波动不大.     

国家级降水融合产品在长江流域的适用性评估

挑选2018年发生在长江流域的8次大范围降水过程,对国家信息中心二源降水融合产品和多源降水融合产品进行适用性评估。结果表明:(1)降水融合产品对长江流域降水的估算结果平均较实况数值偏小,降水量级越大估算误差也越大,多源降水融合产品与二源降水融合产品相比,估算误差绝对值平均偏小2～3 mm。(2)与二源降水融合产品相比,多源降水融合产品对5 mm以下量级降水的估算准确率提高最显著,其次对40～49.9 mm量级降水估算准确率提高较大。(3)降水融合产品对嘉陵江、岷沱江、长江中游干流区域的估测降水误差相对较小。     

垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计

基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。     

北京“7.21”特大暴雨过程暖区降水和锋面降水的时空分布特征

利用常规观测资料、地面加密自动站资料、FY-2E红外卫星云图、多普勒天气雷达产品以及NCEP/NCAR逐6 h再分析资料,对2012年7月21日北京特大暴雨过程暖区降水与锋面降水阶段进行了细致划分,并对其不同阶段降水的时空分布特征作了比较分析。结果表明:以锋面相对于该过程总降水量中心的锋面移动情况作为降水阶段划分的主要依据,降水可划分为三个阶段,第一阶段(21日08—16时)主要为锋前暖区降水,降水中心位于河北省拒马河流域,北京西南部为次大值降水中心;第二阶段(21日16—20时)主要为锋面过境降水,降水中心位于北京西南部的房山区;第三阶段(21日20时—22日03时),北京西南部有显著锋后降水,降水中心与过境锋面相对应,位于北京东南部与河北交界处。该过程暴雨中心降水由暖区降水、锋面过境降水和锋后降水构成,其分别约占总降水量的40%、46%、14%。北京西北部、东北部和东南部降水主要由锋面降水构成,暖区降水所占比例在15%以下。河北省拒马河流域洪涝灾害主要由暖区暴雨引起,北京西南部洪涝灾害既有暖区降水的作用,又有锋面过境降水的作用。     

垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计北大核心CSCD

基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。