肇州降水集中度和集中期的气候特征分析

对近50年来肇州降水的集中度和集中期进行了计算分析,结果表明:近50年来,降水的集中程度有下降的趋势,集中期有提前的趋势。集中度和集中期分别存在着11a和14a左右的年代际尺度周期变化。肇州的年降水量呈下降趋势,肇州降水集中度和集中期与年降水量有很好的正相关性,年降水总量比较大的年份,降水集中程度相对较高。     

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。     

广东地区后汛期降水集中度和集中期特征

利用广东省23个台站1961—2006年后汛期（7—9月）逐候的降水资料,计算了降水集中度和集中期,并讨论了其时空分布特征和变化规律。结果表明,降水集中度和集中期能够表征降水量在时空场上的变化,降水集中度和集中期EOF的第1特征向量表现出一致的上升趋势,呈现东北—西南向分布,第2特征向量变化特征呈东西向反向分布。广东地区后汛期降水集中度呈逐年微弱下降趋势,并在年代际和年季尺度上存在不同的周期变化。广东地区降水集中度分布不均,在广东中部多水年的集中度大于少水年,多水年集中期要小于少水年。环流场的分析表明,集中度的高值年,1000 hPa5、00 hPa上我国北方均易受高压控制,存在高度场的正距平中心,同时高压易于南伸,与南方暖湿空气交汇,容易导致强降水。     

湖北省梅雨期降水集中度和集中期研究

利用湖北省32个台站1960-2007年梅雨期逐候降水资料,分析湖北省梅雨期降水集中度和集中期时空分布特征及变化规律,同时对多雨年和少雨年的集中度和集中期进行比较.结果表明:降水集中度和集中期能够定量表征降水量在时空场上的非均一性,降水集中度平均为0.389,最大值为0.642,最小值为0.216;集中期平均为5.600候,最大值、最小值分别为8.450候和3.053候.梅雨期降水集中度20世纪60年代至70年代呈减小趋势,80年代至21世纪前7年呈增大趋势;降水集中度的EOF分析显示,第一特征向量表现为全省一致型,第二特征向量表现为鄂东南与鄂西北地区的反相,第三特征向量表现为鄂中平原地区和湖北东西部山区的降水集中度反相.多雨年的降水集中度比少雨年的偏小;多雨年的降水集中期比较集中,少雨年的比较复杂.     

江西省汛期降水集中度和集中期时空分布特征

利用1961—2021年汛期（4—6月）江西省83个气象站点的逐日降水序列资料,计算了江西省汛期候尺度降水集中度（PCD）和集中期（PCP）,运用合成分析、趋势分析方法分析了江西省汛期降水的不均匀特征。结果表明：江西省PCD的变化区间为0.12—0.43,PCP的变化区间为5月第1候至6月第5候,说明江西省汛期降水较为均匀,但近年来降水有更集中的趋势。在空间分布上,赣南南部和赣北东部降水较为集中,降水集中期自南向北逐渐推迟,主要出现在6月中下旬。从变化趋势来看,PCP在赣南南部和赣中东部为偏早趋势,赣中北部和赣北地区有偏晚的趋势,PCD的趋势并不明显。多雨年PCD大值区主要在赣中地区,最大降水出现在6月;少雨年PCD大值区在赣北中南部和赣南东部地区,最大降水出现在5月。     

华北雨季降水集中度和集中期的时空变化特征

运用新定义的降水集中度和集中期,讨论了我国华北地区雨季降水在时间上和空间上的分布特征和变化规律。结果表明,华北东部地区的降水较西部更为集中;集中期较晚,华北地区雨季降水集中期空间分布有较好的整体一致性;从长期趋势上看,集中度、集中期和雨季降水量都呈显著的下降趋势,但三者在空间上则表现出较大的区域差异,发生突变的时间都集中在20世纪70年代末至80年代初。集中度和集中期周期振荡不一致,但二者和雨季降水量在一定时间内存在相同周期;华北地区的降水量与集中度和集中期存在一致的正相关性,采用合成分析方法,华北地区多水年和少水年降水集中度的空间分布有明显的不同。青藏高原北部到蒙古高原的低压可能是影响华北降水集中度的最重要因子。华北地区雨季集中期和雨季降水量与东亚夏季风具有较好的正相关关系,华北北部地区为集中期与东亚夏季风的显著相关区。     

近36年昌都市降水集中度与集中期时空变化特征

本文利用1980~2015年近36a昌都市7个台站的逐日降水资料,计算降水集中度(PCD)与集中期(PCP),采用相关分析、合成分析等统计方法研究对PCD、PCP时空特征及与年降水量关系进行分析。结果表明:昌都市PCD范围在0.53~0.76,多年平均值为0.64,PCP范围在39候(7月中旬)~45候(8月中旬),平均值为41.7侯(7月下旬);空间上,昌都市PCD由北向南,自西向东逐渐增大,PCP呈“北早南晚、西早东晚”分布;昌都市大部地方PCD与年降水量呈显著正相关,年降水越多,降水越集中,出现“先旱后涝”的可能性越大。      

东北降水过程年集中度和集中期的时空变化特征

利用1959-2004年东北81个气象站逐日降水资料分析了东北年降水量、年集中度和年集中期时空分布特征和变化规律.结果表明,东北地区年集中度很大,多年平均值为0.66;年集中期出现的较晚,多年平均值为全年的第40候.东北地区年降水量与年集中度在空间上表现出非常好的正相关性,年降水量越大,降水量越集中,直接导致洪涝灾害发生的可能性将越大,尤其是在相关显著区域.从长期趋势上看,东北地区年降水量、年集中度和年集中期都表现为减少趋势,但3者的趋势在空间分布上表现出较大的地域差异.Mann-Kendall突变检验结果表明,东北地区年降水量与年集中度的年代际变化趋势比较一致,而与年集中期的年代际变化趋势则不太相同.     

中国冷极的极寒集中度与集中期特征分析

为了更好地开发和利用中国冷极—根河市的冷资源,参照降水、冰雹集中度和集中期计算方式建立极寒集中度和集中期算法,并以此计算中国冷极根河市的极寒集中度(CCD)和集中期(CCP)。研究表明:CCD和CCP可以准确反映出根河市极寒天气的分布及变化情况。根河市CCD平均为0.51,20世纪60—90年代呈增加趋势,2000年又略有下降。CCP平均为13候(1月15—19日),1990年之前主要集中在12—14候,波动较小,但在1990年之后,CCP的波动加大,部分年份可延后至2月初。极寒CCD和CCP的波动对根河冷资源的开发利用有一定的不利影响。     

阿勒泰地区冬季降雪的集中度和集中期变化特征

利用1961~2010年阿勒泰地区冬季台站降水资料,计算并分析了阿勒泰地区降雪集中度和集中期的时空变化特征。结果表明:降雪集中度(PCD)和集中期(PCP)能够定量表征降雪量在时空场上的非均一性。阿勒泰地区降雪平均集中度为0.27,平均集中期为第7.8候(12月上旬)。平均集中度和集中期空间分布不均匀,东部的降雪集中度和集中期较西部大。Morlet小波分析表明,阿勒泰地区降雪集中度和集中期存在各自的年际尺度周期变化。通过降雪量与集中度和集中期的合成分析表明,多雪年集中度较少雪年偏小,集中期较少雪年偏早。     

遵义市夏季短时强降水时空特征分析

本文利用遵义市2016-2020年夏季逐时降水资料和ERA5再分析资料,分析遵义市夏季短时强降水的时空分布特征,并统计午后和后半夜前发生短时强降水的物理量特征,得到以下结论：（1）遵义市夏季短时强降水日变化呈现双锋结构,夜间的峰值主要发生在6月,白天峰值贡献主要来自7-8月。6月和7月的短时强降水是夜间多于白天,而8月则是白天多于夜间,且多为午后强对流。遵义市夏季短时强降水夜间出现异常值概率的大于白天。（2）有6个县的夜雨均值明显高于昼雨,且在昼雨的1倍以上,仅有凤冈和湄潭的夜雨均值低于昼雨均值,7个县日变化双峰结构较为明显,仁怀有明显的4峰结构,可能与我市西高东低的地形分布有关。（3）遵义市夏季短时强降水在西部、北部地区发生短时强降水的概率较高,西部主要集中在河谷地带,北部主要集中在娄山山脉,短时强降水平均站次6-8月逐渐减少,10站次以上站点逐渐北推且减少,可能与副高西伸北抬有关。（4）高海拔站点午后短时强降水对CAPE、K、LI要求更低,低海拔站点需要更好的抬升和中低层暖湿条件,850hPa与500hPa温差则是高海拔站点高于低海拔站点。（5）与14时相比,后半夜发生短时强降水对CAPE、LI、T850-500等要求变低,且抬升指数有4个站均值高于0℃,指示意义没有午后好,后半夜短时强降水K指数的要求变高,大气可降水量要求也是变高的,但主要是高海拔站点变高。     

我国南方降水集中期年际变化特征及机制分析

利用国家气象信息中心提供的我国南方1961—2012年逐日降水观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和Hadley中心海温资料,定义了一种新的降水集中期计算方法,识别出了我国南方存在于华南和江淮两个地区的降水集中期,分析了两类集中期的年际变化特征,并且通过典型旱涝年特征分析及广义平衡反馈方法(GEFA)初步诊断了其物理机制。结果发现:华南降水集中期的年际变化主要受到衰减的混合型厄尔尼诺的调制,其主要通过激发出菲律宾地区异常反气旋而产生影响;江淮降水集中期则受到东部型厄尔尼诺衰减过程、印度洋海盆一致偏暖和北大西洋海温三极子的共同影响,它们主要通过激发出菲律宾地区异常反气旋及相联系的EAP遥相关型以及欧亚中高纬遥相关波列来影响江淮降水集中期的年际变率,对于短期气候预测具有较好的指示意义。     

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。     

青海省 1961—2018 年侵蚀性降水时空变化特征

利用青海省41个气象站点1961—2018年逐日降水数据,采用常规统计学方法,统计逐年降水量/日数、侵蚀性降水量/日数,分析青海省降水和侵蚀性降水的时空分布特征。结果表明:青海省年降水量、降水日数、侵蚀性降水量、侵蚀性降水日数之间呈显著的幂函数关系,空间分布均从东南向西北逐步减少。从4个生态功能区分布来看,三江源地区年降水量最高,为469.3 mm,柴达木盆地全省最低,为99.4 mm;侵蚀性降水量柴达木盆地最低,为25.1 mm,东部农业区全省最高,为155.5 mm。1961—2018年青海省年降水量和侵蚀性降水量分别以8.1、4.7 mm/10a呈显著增加趋势,年降水日数表现为不显著的减少趋势,侵蚀性降水日数呈显著的增加趋势,变化速率分别为-0.5、0.2 d/10a。侵蚀性降水量和侵蚀性日数突变分别发生在2004年和2001年,突变后侵蚀性降水量和降水日数较突变前分别增加22.4 mm和0.7 d。1961—2018年青海省侵蚀性降水量和侵蚀性降水日数的贡献率平均为32.7%和6.5%,侵蚀性降水量和侵蚀性降水日数的贡献率分别以0.59%和0.21%呈显著增加趋势。     

中国降水集中期之特征

使用中国国家气象信息中心整编的全中国2474个观测站1961—2013年逐日降水观测资料、美国国家环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)制作的1979—2013年逐日850 hPa风、温度、相对湿度场和500 hPa高度场。定义每站5—8月总降水量的45%(河套地区和四川盆地中部为5—9月总降水量的40%)出现的最短时段为该站降水集中期,采用气候统计、气候分析方法和清晰的站点绘图方式研究了中国降水集中期雨量、起止日等时空特点和变化特征。结果表明,中国降水集中期起止时间并非简单的南北、东西向推进,而是最早始于江南华南交界,最晚始于河套地区和四川盆地;最早结束于华南北部和江南大部分地区,最晚结束于河套地区、四川盆地、西藏南部。东北、西北大部分地区的降水集中期早于华北和河套地区。降水集中期以西部沙漠戈壁地区的7—10 d最短,西南地区的30—40 d最长。来自索马里急流的西南水汽支和西太平洋副热带高压西侧的东南水汽支是集中期降水的主要水汽源,中国中东部降水峰值随两支气流的推进而推进。集中期雨量的主要区域特点为:四川盆地雨量在20世纪80年代以后趋势性减少,近年开始回升;云南自2003年起,除2008年以外降水持续偏少。华南北部和江南20世纪80年代的持续少雨和90年代的持续多雨最显著,多雨期降水集中期起止时间推迟,导致长江中下游降水峰值易与上游来水的峰值相遇,这是长江中下游20世纪90年代至21世纪初洪涝频发的主要原因之一。     

山东地区闪电密度时空分布特征

利用山东地区2006年6月至2007年10月13站的闪电资料,分析了该地区闪电密度的时空分布特征。结果表明:13站相比5站布局,获取的闪电样本更多,代表性更好,探测精度更高,分析结果存在差异;闪电密度高值区域出现一定的南移,在半岛内陆地区和东部荣成市出现了新的高值区域,负闪所占比例增加,占99.06%,平均闪电强度增大,负闪平均强度11.47 kA明显低于正闪平均强度25.04 kA;正、负闪电频次年、日变化均呈双峰值特征,但不同时间、不同区域之间存在差异;闪电强度季节变化呈单峰谷形式,但各区域峰谷时间有差异,且冬季没有正闪电发生。