黑龙江省短历时降水时空分布特征研究

以百分位法和空间系统聚类法为理论基础,利用GIS空间插值技术,分析近30 a(1991—2020年)黑龙江省短历时（1 h、3 h、6 h、12 h）降水时空分布特征。结果表明：黑龙江省短历时降水分布趋势与夏季降水量分布趋势差异较大;短历时降水极值分布较为分散,基本上在西部松嫩平原地区最高,北部大、小兴安岭地区和东南山区最低;短历时降水99%、95%和90%分位,在西部松嫩平原地区最高,向东南和东部两个方向逐渐降低,大、小兴安岭最低;短历时降水从极值到99%、95%、90%分位降水量迅速下降,短历时降水高值在总降水样本中出现比例较小;黑龙江省各短历时降水的极值和均值年际变化趋势基本一致,各短历时的极值均呈明显增加趋势,历时越短增加趋势越明显。     

闽南地区汛期短历时降水气候特征

通过对厦门、安溪、九仙山和尤溪等４站２５年５—６月逐时降水资料的统计分析，初步揭示了汛期闽南地区不同地形环境下的短历时降水的气候和条件气候的分布特征，得到若干对短时降水预报和服务有参考价值的结论。     

山西省汛期短历时强降水特征

基于山西省2011—2016年汛期290个自动气象站逐时降水资料,结合本地强降水预警业务规定,按照致灾风险程度将短历时强降水分为四级,并分析了各级短时强降水的时空变化特征.结果表明:短时强降水主要受地形影响,山西各级强降水的累计降水量和降水时数大值区一般沿太行山脉和吕梁山脉分布;短时强降水主要集中在7—8月,15—18...     

福建省前汛期短历时降水气候的统计特征

通过对福建省前汛期短历时降水气候频数和概率进行分类合成对比分析，揭示了在不同地形环境下（不同海拔高度、距海远近、山脉坡向、山区与河谷盆地等）短历时降水气候的不同特征，说明地形对降水的影响是十分明显的。     

陕西短历时降水极值特征和致灾性分析

利用陕西95个气象站1980—2013年的短历时(1h、3h、6h、12h、24h)降水极值及相应县域1984—2013年的气象地质灾害记录,对陕西短历时降水极值、气象地质灾害发生的时空分布特征及两者间的关联度进行分析,并通过耿贝尔(Gumbel)极值分布模型拟合短历时降水百年极值。结果表明:陕北的子长、佳县,关中的彬县、华阴、武功、千阳,陕南的镇巴、商南、佛坪为短历时降水极值中心。超过一半的站降水极值呈缓慢增大趋势,降水极值与灾害均集中出现在4—10月,两者发生时间有较好的对应关系。陕北54.62%、关中48.5%、陕南68.97%的短历时降水极值出现的当天,当地发生了气象地质灾害。利用耿贝尔极值分布模型拟合5个短历时降水百年极值发现,百年一遇降水极值的空间分布特征与历史极值特征相似,这对短历时降水极值的预测与可能引发的暴雨洪涝地质灾害的预防有一定的借鉴意义。     

湖南省短历时降水极值分布拟合与应用

选择适宜的极值分布模型有助于提高极值序列再现期极值的准确度。基于1981—2010年湖南省97个地面气象观测站逐时降水观测资料,构建逐站年和季1 h、3 h、12 h最大降水量序列,运用Pearson-Ⅲ型、Gumbel、对数正态、Cauchy和Weibull 5种分布函数对湖南省3种短历时最大降水量序列进行极值分布拟合。结果表明：1981—2010年湖南省中北部地区3种短历时降水极值分布符合Gumbel分布模型,Weibull分布次之;湖南省南部地区3种短历时降水极值分布则仅符合Gumbel分布模型。在此基础上,应用Gumbel分布模型估算湖南省各站重现期为百年的降水极值,结果表明1 h、3 h、12 h的年降水极值高值中心分别位于湘东南地区、湖南省西部地区和湘西北地区;各季降水极值中心与年极值中心略有不同。     

广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用

利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显著性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。     

广州短历时降水极值概率分布模型研究

利用1959～2000年广州9个降雨历时(5、10、15、20、30、45、60、90、120分钟)暴雨资料，分别用皮尔逊Ⅲ型分布、对数正态分布、指数分布和耿贝尔-Ⅰ分布函数进行拟合，并按柯尔莫哥洛夫方法进行拟合优度检验。结果表明，广州短历时暴雨概率分布遵循皮尔逊Ⅲ型分布。     

城市化对广州降水的影响分析

利用1959—2009年逐日降水观测数据,分析了广州51 a来降水的变化规律。发现城郊增城年总降水量变化趋势不明显,但大暴雨降水日数有所增加;广州年降水总量总体呈波动变化,1991年以来有微弱的增加趋势,增率为105 mm/a。而从降水等级日数和降水负荷上分析发现,1982年以来,广州年降水日数有下降的趋势,减少率为72 d/10a;而1991年以来,广州大雨以上等级降水日数和降水负荷均有明显的上升趋势,其中大雨降水日数增长率为28 d/10a,暴雨降水负荷增长率为24%/10a;城市化造成了广州大雨、暴雨和大暴雨等年强降水日数增加,相比1960—1979年,分别增加了6%、11%和23%;相对于城市化之前,从1991年开始,城市化过程使得广州降水量增加的趋势明显,城市化对广州城市降水增加的贡献率为447％。     

闽南地区汛期短历时降水气候特征

通过对厦门，安溪，九仙同山峰尤溪等４站２５年５－６月逐时降水资料的统计分析，初步揭示了汛期闽南地区不同形环境下的短历时降水的气候和条件气候的分布特征，得到若干对短时了和服务有参考价值的结论。     

2006—2016年池州地区短时强降水天气类型特征分析

利用国家基本站、区域站资料,分析了2006—2016年池州市短时强降水时空分布特征,建立3种天气学概念模型,并总结了短时强降水的中尺度系统、相关物理量和雷达回波的一般特征。结果表明：池州市短时强降水主要发生在汛期（5—8月）,其中7月最活跃,其次分别是6、8月。强度≥20 mm/h和≥30 mm/h的短时强降水日变化呈现双峰型特征,强度≥50 mm/h的短时强降水则呈现单峰型特征。东至县中南部是短时强降水的易发区域,其次是贵池南部山区和九华山东、西两侧区域。池州市短时强降水天气类型可分为副热带高压边缘型、西北气流型和台风型,其中副热带高压边缘型是短时强降水的易发天气类型。中小尺度天气系统在不同天气类型中的作用存在差异,但相关物理量差异不明显。副热带高压边缘型、台风型强降水过程中雷达反射率因子多表现低质心结构特征,西北气流型呈现高质心结构特征。     

重庆多历时极值降水的概率型优选及应用

基于重庆34个国家气象站1981—2016年5 min,24 h至3 d的过程最大雨量共18个年极值降水序列,利用线性矩法计算6种常用概率分布函数的模型参数,通过备选最优模型筛选法客观选取各站各历时极值降水的最优概率模型,并将优选结果应用于重庆不同历时百年重现期降水的计算。结果表明:模型优选方法得到的重庆各站不同历时极值降水的最优线型略有差异,广义极值分布占比最大,三参数Weibull分布次之,三参数对数正态分布第三,皮尔逊Ⅲ型和Gumbel分布相当,指数分布最差。最优线型计算的重庆不同历时百年重现期降水的空间分布大值区由短历时的点状分布向长历时的片状分布转变,渝东北的大值中心受地形影响不断向北移动。基于线性矩法的概率模型参数估计及客观的线型优选过程具有较强的可操作性和适应性,可应用于其他工程气象参数的推算中。     

城市化进程对北京地区降水的影响分析

用北京20个基本气象站1978—2009年的日降水观测资料以及北京地区水文总站遍布全市的82个雨量站资料,讨论了北京地区降水分布的特征及其城市效应的影响。得到如下结论：（1）北京地区降水量的贡献以中雨以上降水为主。30多年来各级降水除了中雨趋势不明显以外,其他都呈现减小趋势。北京地区降雨量的减少,主要是由于大雨以上量级雨量减少所造成的。（2）近30 a来整个区域降水日数呈减少趋势：西部、西北部及北部山区降水日数较多,越靠近城区降水日数越少。（3）当大尺度降水系统较弱或者局地性强降水系统时,城市效应明显,即相对于区域平均而言,城区及下风方局地降雨增加;而大尺度天气系统较强时,城市效应基本被掩盖。（4）从强降水分布看,1980s以后随着城市化进城加快,短时强降雨局地性特征明显,降雨分布不均,降雨中心的面积和强度明显缩小。这种分布可以在城市热岛分布特征上得到一些合理的解释。     

气候变化背景下北京市短历时暴雨的强度及雨型变化特征

利用1961—2017年北京观象台站逐分钟降雨资料,根据《城市暴雨强度公式编制和设计暴雨雨型确定技术导则》,建立了北京市1961—1990年和1991—2017年两个气候态下的暴雨强度公式和2 a重现期下历时30 min、60 min、90 min、120 min、150 min、180 min以5 min为时间段的设计暴雨雨型。结果表明：1）P-Ⅲ型分布曲线对北京市两个气候态下各历时降雨量的拟合效果最好,暴雨强度公式精度最高。2）对比1961—1990年和1991—2017年暴雨强度公式,整体而言,后者各历时重现期的暴雨强度值较低,但随着重现期的增大,两者的雨强差值也增大。3）1961—1990年和1991—2017年短历时雨型的雨峰位置系数分别为0.436和0.382,2 a重现期下前者的各历时雨峰位置比后者提前,各历时累积降雨均在初期增长较慢、雨峰前后增长较快,之后增速明显减缓。     

长株潭城市化进程中极端降水变化特征

利用长沙、株洲、湘潭城市群9个气象站1961—2012年降水资料,采用百分位法确定城市群各站春、夏、秋、冬四季极端强降水阈值,分析城市化缓慢发展期与快速发展期城市群四季极端降水变化特征。结果表明:(1)各站极端降水阈值、日数与强度无明显的地域差异,影响城市群各站极端降水的天气气候系统基本一致。(2)相对于城市化缓慢发展期,快速发展期偏北区域站点春、夏季极端降水日数减少,而偏南区域站点则增加;前后两个时期,春、秋、冬季极端降水强度变化各站较为一致,但夏季南北区域其变化存在明显差异。(3)从城市化缓慢发展期到快速发展期,城市群夏季极端降水距平分布发生明显变化,即北部夏季极端降水由正距平转为负距平,而南部则由负距平转为正距平。     

辽宁长历时强降水的环境特征分析

利用NCEP 1°×1°格点再分析、FY-2E相当黑体亮温TBB和地面加密自动气象站等资料,分析了辽宁3次典型长历时强降水TBB值与降水强度的关系、中尺度环境场特征及维持机制,并初步建立了辽宁长历时强降水概念预报模型。结果表明:在副热带高压的形态、位置和强度有利于辽宁产生强降水的大尺度形势下,副热带高压西侧低空急流持续输送的充沛暖湿空气与高空干冷空气在同一地点长时间相互作用,为强降水的发生和维持提供了有利的环境背景条件。强降水持续时间与其上空的强垂直速度持续时间有很好的对应关系,强降水持续时高空一般为弱的不稳定或中性层结。强降水不仅可出现在对流云团发展旺盛的冷云区内部或边缘,也可发生在TBB值较小的暖云区内。TBB值的大小与降水强度没有必然的关系,但TBB值的快速减小都预示强降水即将发生。这些结论有利于深化认识辽宁地区长历时强降水的成因并为预报提供线索。     

基于叫应和预警时长的铜仁市短历时暴雨特征分析

分析铜仁市短历时(3 h,6 h,12 h)暴雨频次和暴雨极值的时空分布,结果表明:梵净山东北侧的松桃县是短历时暴雨的高发区,市域内暴雨橙色及以上预警最佳发布时刻主要在夜间,比例为62.5%（万山）～100%（思南）,暴雨黄色以上预警发布最优时刻主要也是在夜间,比例为53.6%（万山）～77.3%（思南）。3h和6h雨量初始达到暴雨标准的时刻大部分也是在夜间,比例分别为达到50%（万山）～95.2%（印江）和58.8%（玉屏）～77.1%（松桃）,开展强降水“三个叫应”十分必要。通过个例分析,县域范围内的短历时暴雨依然具有分散性和跳跃性特点,值班值守和服务时要引起足够重视。     

西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析

本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。     

北京“7〖DK〗·21”特大暴雨过程时空特征解析

利用高密度自动站观测记录和长序列气象站观测资料,对2012年7月21日北京地区特大暴雨过程的时空演化规律进行了分析。结果表明:"7·21"特大暴雨期间,全市累积降雨量大于100mm的站数达到211个,占全部测站数的92%,96个站累积雨量大于200mm,12个站大于300mm;多数地区降雨时长超过16h,密云大成子站降水时间最长,达到20h,强降雨时长在西南房山和门头沟最大;最大小时雨强中心出现在东北和西南区域,东北部最大雨强中心较突出;平均雨强高值阶段出现在21日18:00—21:00,其中19:00雨强最大,达到22mm/h,但最大雨强在70mm/h以上的高强度降雨发生在21日13:00—14:00(门头沟龙泉站)和19:00—22:00,20:00—21:00平谷挂甲峪站高达100.3mm/h;城区及其附近地带20mm以上量级的小时降雨强度较大,同时傍晚阶段平均累积雨量增长速率快,平均小时降水强度偏大;房山站21日雨量位居1961年以来逐年最大日降水量第2位,仅次于1979年7月18日降雨量,而全市15站平均21日雨量打破了1961年以来的最大日降水量记录,比处于第2位的1963年8月9日平均雨量高出43mm。