贵阳市汛期短时强降水时空分布特征

利用加密自动气象观测站和国家气象观测站逐小时观测资料,分析了贵阳市2014-2019年汛期（4-9月）短时强降水时空分布特征。结果表明：贵阳市汛期短时降水呈现中部多,南北少的空间分布特征,大值中心位于清镇市中南部-观山湖区-白云区一带,该区域也是降水量最多,短时强降水贡献最大的区域。贵阳市汛期短时强降水集中在5-8月,其中6月最多,7月次之;一天中相对高值时段为23-03时、7-8时和20-21时,不同月份短时强降水频次日变化存在差异;持续时间≥3h的短时强降水过程集中在清镇市中南部-观山湖区-白云区-乌当区西部一带,次高频区域集中在花溪区中南部及修文县南部;根据影响系统不同,将区域≥20%的短时强降水分为4类,其中低涡切变型最多,占50.9%,冷锋低槽型占35.9%,梅雨锋型占9.4%,两高切变型占3.8%。     

典型带状云系强降雨过程卫星云图演变特征分析

通过对两个典型的带状云系的强降水过程的卫星云图进行定量分析，初步验证了可以用云带0℃边界反映冷高压和副高的活动态势，揭示了降雨强度与云带强度指数及TBB面积指数有很好的对应关系。同时，还研究了暴雨落区与对流云团活动范围的关系，强降水时段与对流云团的发展阶段的对应关系。     

桂林重大短时强降水时空分布特征

利用常规气象观测资料、区域气象自动站资料和MICAPS格式资料,对2018—2022年广西桂林重大短时强降水时空分布和形成机理进行分析。结果表明,近5a桂林重大短时强降水2019年出现频次最多,2018年最少;重大短时强降水天气出现在2—9月,6月最多,其次是5月和7月。日变化特征明显,01时频次最多,其次是02时和03时,夜间频次多于白天,下半夜频次多于上半夜。桂林重大短时强降水具有明显的空间分布特征,总频次大值区位于资源南部的中峰-兴安北部-灵川北部-市区-临桂北部-永福一线,比传统暴雨带位置更偏北。重大短时强降水发生频次与地形有关,在迎风坡越城岭东南侧,边界层偏南风与地形辐合的地方易出现重大短时强降水。     

广东短时强降水的时空分布特征

选取2010—2014年广东省86个国家气象站和2 300多个区域中尺度气象站的小时雨量数据,分析了广东短时强降水的时空分布特征,结果表明:(1)广东的短时强降水多发区集中在3大暴雨中心以及珠三角城市群和西南部的湛江、茂名地区;短时强降水的空间分布与地形关系密切,多产生于河谷、湖泊和喇叭口地形区。(2)短时强降水有明显的月变化,5月份短时强降水次数爆发性增长,次数可占全年总次数的25%,其次是6和8月。(3)短时强降水的日变化总体表现为双峰型,主峰在午后至傍晚时段(14:00—20:00),次峰在早晨前后(04:00—09:00),而午夜(22:00—02:00)是短时强降水发生最少的时段。     

惠东县短时强降水的时空分布特征

利用惠东县2012—2021年间17个气象观测站逐小时降水资料，分析惠东县短时强降水时空分布特征。结果表明：(1)短时强降水发生次数大体上呈递增趋势，但各年差异较大；(2)在月际变化上阶段性明显，呈现“双峰型”特征，8月短时强降水最为活跃，其次是5至6月；(3)惠东短时强降水频率的日变化呈现“三峰型”特征，主峰出现在14:00—17:00,次峰分别出现在02:00—05:00和08:00—11:00;(4)短时强降水存在较强的局地性，其中南部沿海的平海、铁涌、黄埠和东部山区的高潭的短时强降水发生概率相对较高。     

利用卫星云图作广西强降水短时预报

构造天气学意义明确的卫星云图状态函数模型，在对云层进行分类的基础上，定量提取卫星云图参数，通过与云图模板的相似运算寻找短时预报指标。试报结果表明，这种方法对提高强降雨落区的短时预报准确率是可行的。     

北京短历时强降雨的时空分布

利用北京地区157个人工站和自动站观测资料,对北京地区短历时强降雨的时间、空间分布特征以及与年总降水量的关系进行分析,结果表明：①2007—2012年,短历时强降雨的次数大体呈现递增趋势,但各年发生的次数差异较大;②从时空分布特征来看, 短历时强降雨最易发生在7月,时段集中在傍晚前后和凌晨,而发生地点集中在北京西山前的平原地区包括昌平中部东部、顺义西部、石景山区、丰台区西部、房山东部南部;③从短历时强降雨与年降水量的关系来看,短历时强降雨发生次数多的年份降水量也高,短历时强降雨对于年降水量的贡献较大。     

汕尾市短历时强降雨的时空分布特征

利用汕尾市2013—2018年间115个自动气象站逐小时降雨量资料,对汕尾地区短历时强降水时空分布特征以及与年总降水量的关系进行研究。分析表明:(1)2013—2018年汕尾市短历时强降雨的次数大体呈递增趋势,各年发生的次数差异较大;(2)短历时强降雨具有明显的季节变化和日变化特征,最易发生在6月,时段集中在下午至傍晚;(3)短历时强降水主要集中在莲花山脉东南侧的海丰县大部及陆丰市东北部,包括莲花山、公平、梅陇、海城、八万等地区;(4)短历时强降雨发生次数多的年份降水量也大,两者具有很强的相关性。     

阿勒泰地区夏季短时强降水TlogP及环境参数特征

运用2010—2018年夏季阿勒泰地区区域自动站逐时降水量及阿勒泰站探空资料,统计分析短时强降水过程的T-logP形态及关键环境参数特征,以集合预报箱形图确定关键环境参数阈值。结果表明,阿勒泰地区短时强降水T-logP图形态可分为整层湿和上干下湿2种类型;主要出现在沿山、山麓、山区地带和乌伦古湖南部附近;6月下旬至7月下旬多发,午后至傍晚较易发生;造成该地区夏季短时强降水的环境参数多表现为7月最大,6月最小,说明7月更有利于短时强降水的发生;该地区夏季短时强降水的发生表现为一定的不稳定层结、露点温度维持在10℃左右,垂直风切变为中等偏弱,CAPE值较小;通过对各环境参数箱形图分析,总结归纳出该区短时强降水总体阈值。从而为阿勒泰地区夏季短时强降水潜势预报提供参考依据。     

2006—2015年山东短时强降水时空分布特征

利用山东2006—2015年5—9月123个国家级气象观测站10 a逐小时降水量资料,统计分析了山东短时强降水的时空分布特征,结果表明：1）站次时空分布不均。鲁南易出现短时强降水,2013年最多,达到了564站次,7月最多,平均207站次,多出现在傍晚前后和凌晨。2）极值时空分布差异较大。10 a单站极值大值区分布在鲁西北、鲁南和半岛东部,2009年最多,为17站,且多夜间发生;10 a中年度极值均出现在13:00—次日02:00,8月最多,为7次。3）5、6、9月局地和小范围短时强降水天气过程所占比例较大,7—8月大范围短时强降水过程明显增加。     

低层偏东气流对贵州梵净山东侧强降水的作用

利用2005—2018年贵州省84个国家气象站逐小时降水量资料,采用统计诊断分析方法,在区分量级前提下,结合地形特征,分析贵州1 h短时强降水和逐3 h降水的时空分布特征。结果表明：（1）14 a中短时强降水共出现5 981站次,年均427.2站次,其空间分布与地形特征密切相关,整体呈现南多北少、东多西少的特征,贵州西南部“喇叭口”地形和东南部雷公山南侧“喇叭口”地形与河谷地形重叠区域为短时强降水高发区。短时强降水分级统计显示,99%的短时强降水集中在前两个雨强较小的等级,而R_1h≥80 mm的短时强降水14 a只出现过5站次。各站点最大雨强空间分布与短时强降水的总站次数分布趋势较为一致,一般南部大于北部、中东部大于西部,局部存在差异。平均雨强整体呈现南强北弱的特征。（2）在2005—2013年期间,短时强降水站次数大多处于年均值（427.2站次）之下,2011年达到最低值275站次,2014年站次数骤然增加至564站次,2015年继续增加到最大值662站次,其后迅速回落到比年均值略高的位置小幅变化。各站点短时强降水的年际变化在高发区离散度较大,在贵州西北部低发区离散度较小;月际变化曲线呈单峰型,5—8月份是降水高发时段,6月达到峰值。短时强降水主要以单站出现的局地性降水为主,同一时次出现3站以上的情况很少,以6月最多;短时强降水最早出现旬数呈东早西晚、南早北晚的特征,结束旬数西早东晚,北早南晚;各站点短时强降水出现概率最大旬多数集中在第16—18旬（即6月）;短时强降水日变化的时间曲线呈单峰型,21时至次日07时为高发时段,中午12时前后出现较少。短时强降水日变化的空间分布特征为傍晚到前半夜主要集中在贵州西部,而后半夜多出现在东部和南部地区,中午前后全省均较少出现。（3）逐3 h降水时空分布特征与R_1h大体一致,局部存在一些差异。

     

一次极端短时强降水天气分析

本文利用常规地面及高空观测资料、加密自动站资料及多普勒雷达资料等,从环境条件及雷达特征等方面对2019年鸡西市一次极端短时强降水天气进行分析,结果表明:强降水发生在宽广且深厚的西风槽稳定维持背景下,降水区中层有冷空气入侵,低层位于槽前暖湿气流中,一致的西南风输送水汽至降水区。850 hPa槽线是本次对流天气的触发系统,上冷下暖及午后地面温度迅速升高造成热力不稳定,另外,低层绝对水汽含量较高是本次短时暴雨发生的重要条件。从雷达产品上看,麻山区的降水是由多单体风暴形成的,其中包含有超级单体风暴,单体依次经过降水区,强对流过程持续3 h,一定的"列车效应"使其出现了短时暴雨天气。     

乌鲁木齐市短时强降水分布特征及环境条件分析

利用常规地面、高空探测资料、加密自动站逐时雨量资料,分析2012—2016年乌鲁木齐市暖季的短时强降水分布特征及环境条件,得出乌鲁木齐市短时强降水的空间分布、月变化及小时雨强特征;通过分析22场短时强降水天气过程,按照500 hPa影响系统分类,得出了西西伯利亚低槽、中亚低涡和西北气流3类环流形势及概念模型;统计得出临近短时强降水时段,K、SI、LI等不稳定指数的月变化差异较大,6—7月各指数集中度高,指示意义最好;5月、9月短时强降水的水汽特征量值明显小于6—8月,7月水汽量值最高。     

黑龙江省西南部地区局地短时强降水过程

1引言暴雨是我国东北地区的主要灾害性天气之一。中国东北地区的对流性暴雨系统是东北夏季灾害性天气系统的一个重要成员。虽然对流性暴雨影响系统不明显,却具有突发性强、历时短、雨强大、结构复杂等中尺度对流性天气特征,常造成突发灾害。     

江西省汛期局地短时强降水的时空分布特征

利用江西省89个测站1998—2013年汛期(3—9月)逐小时降水量资料,定义局地短时强降水过程,并对局地短时强降水的时空间分布进行了分析;利用常规观测资料基于天气学方法,对局地短时强降水进行天气学分类,统计了不同类型短时强降水的时空分布特征。结果表明:1)江西省汛期局地短时强降水天气主要集中在5—8月,8月出现的次数最频繁。局地短时强降水集中出现在武夷山以东的鹰潭和上饶南部、抚州东部;其次是在九岭山脉以南的宜春北部到南昌一带及环鄱阳湖地区,以及罗霄山脉以东的吉安西南部和赣州西部。2)4—8月局地短时强降水过程呈逐月增多趋势。4月的空间分布为东北多、西南少,集中在江西省北部和中东部;5月强降水高频带明显南移;6月与4月很相似但更为集中;7月,上饶东北部、景德镇、赣州市区的短时强降水逐渐增多;8月,除了江西省最北部和最南部外,全省出现强降水的概率比较均匀。3)根据影响系统的不同,将局地短时强降水分为4类。其中,低槽类出现最多,占50.3%,热带系统类占23.0%,副热带高压控制类占13.7%,副热带高压边缘类占9.9%。     

江淮梅雨季节强降雨过程特征分析

为了便于识别梅雨季节江淮地区的强降雨过程,促进汛期强降雨过程的预报方法研究,使用中国国家级地面气象站逐日观测资料,提出了一种划分江淮梅雨季节强降雨过程的客观方法,并对江淮梅雨季节内强降雨过程的特征进行了分析。结果表明:该方法能有效划分出江淮梅雨季节的强降雨过程,划分结果与预报业务中的划分结果具有较高的一致性,便于在业务中应用。在江淮梅雨季节内,梅雨期的强降雨过程存在明显的年际变化且与梅雨强、弱密切相关,强梅雨年具有较多的强降雨过程以及过程累积强降雨日,强梅雨年的强降雨过程具有持续性、反复性和频发性的特征。弱梅雨年则相反。近56年来梅雨期强降雨过程累积雨量在整个江淮地区有线性增加的趋势,且江苏南部至浙江北部地区雨量增大的趋势最为显著。梅雨期强降雨过程累积雨量及雨日的空间分布是一致的,最大区域中心均位于安徽西南部、江西东北部及湖北东部等地。按照此客观划分方法确定的梅雨期的强降雨过程累积雨量与梅雨期总雨量具有较为相似的时空变化特征。      

成飞飞行区域短时强降水时空分布特征及强降水指数分析

成飞飞行空域包含高原、盆地、山区等多种地形,局地气候显著,短时强降水频发。该文使用国家气象信息中心2017—2021年多资料融合逐小时降水数据、国家自动站探空观测数据。统计分析发现,盆地周围沿山地区为盆地短时强降水高发区;101～102°E,31～32°N区域为高原短时强降水高发区。利用百分位法得到高原地区强对流指数阈值：CAPE值≥1930.5 J·kg^-1,BCAPE值≥1974.7 J·kg^-1,抬升指数≥2.6℃,大气可降水量≥86.1 mm,K指数≥37.2℃,SI指数≤-0.9℃。盆地地区强对流指数阈值：CAPE值≥2230.6 J·kg^-1,BCAPE值≥2264.4 J·kg^-1,抬升指数≥1.8℃,大气可降水量≥93.0 mm,K指数≥40.8℃,SI指数≤-1.8℃。建立短时强降水不同下垫面强对流指数阈值,为今后短时强降雨客观预报提供新的思路和方向。     

海南岛冬季暴雨的时空分布及大尺度环流场特征分析

利用海南岛气象观测站逐日降水整编资料和欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF） ERA5再分析资料，分析了1991—2020年海南岛冬季暴雨的时空分布及环流特征。结果表明：海南岛冬季暴雨在月际分布（12月—次年2月）上存在较大差异性，降雨量级越大，差异越明显；在空间分布上也存在显著的地域性，东部地区发生频次最高，总体上呈现东多西少的分布特征。海南岛冬季暴雨的水汽输送主要以偏东方向为主，气流来自副高南侧的偏东气流和大陆冷高压东南侧的东北气流。海南岛冬季暴雨发生期间，相对气候平均态而言，偏东低空急流较为强劲，中南半岛南支槽形态明显，副高偏北偏西偏强，南亚高压西北向的出流偏强，且南海海域存在显著的海温正距平。