2003年淮河上游区域暴雨的水汽特征

利用合成平均天气图资料和T213数值预报产品物理量中的水汽因子,对2003年6～7月出现在淮河上游的5次暴雨过程的水汽条件进行了分析,结果表明水汽分别来自孟加拉湾和南海;暴雨产生前后,850～500 hPa三层中均以850 hPa水汽含量最大,且辐合亦最明显;当850 hPa和700 hPa天气图上分别在桂林到长沙和昆明到贵阳有＞200×10-4kg·s-1·m-1·hPa-1和＞100×10-4kg·s-1·m-1·hPa-1的水汽通量大值中心,且上游风速又大于下游时,可考虑未来24 h淮河暴雨的产生;当T213数值产品中淮河上游区域的相对湿度、比湿和水汽通量的预报值大于诊断量的临界值的绝对值时,亦可作为暴雨预报的参考依据.     

近40年淮河上游的洪水与致洪暴雨天气气候特征

洪水一般与大面积、长历时的强度水以及短历时区域性大暴雨天气相联系。利用气象资料及淮河王家坝的水文资料，对淮河干流上游的暴雨分布、洪水规律与致洪暴雨的天气气候特征进行了分析。     

淮河上游暴雨事件评估模型

暴雨灾害是我国面临的主要气象灾害之一,对其进行评估具有重要的理论和现实意义。该文以气象降水数据为基础建立数据集,采用统计分析的方法建立暴雨事件评估模型,对淮河流域上游的暴雨事件进行评估。该模型选取了4项描述暴雨事件的指标:区域平均日降水量、区域最大日降水量、覆盖范围和持续时间,通过对淮河上游16个站1961—2007年逐日降水量资料的统计分析,按概率分布划分出这4项指标的各等级标准,从而建立暴雨事件等级标准评估矩阵,而需要评估的暴雨事件等级则通过计算该暴雨事件各指标所组成的向量与等级标准评估矩阵中各等级所组成的列向量之间的欧式距离来确定。通过对历史资料及2008年4月—2010年7月发生的暴雨事件实况资料进行评估,发现评估结果与其所造成的实际影响对应较好,说明该模型对暴雨事件等级的划分较为合理。     

2003年淮河暴雨期大气水汽输送特征及成因分析

利用NCEP/NCAR再分析资料,分析了2003年淮河流域发生持续性暴雨期间的水汽输送情况,发现暴雨区的异常水汽并不是来自通常输送量最大的水汽输送通道2(来自印度洋孟加拉湾的西南气流经中南半岛到我国东部地区)和水汽通道3(来自孟加拉湾的水汽经中南半岛到达南海与南海的偏南气流汇合再向北输送),而主要来自位置异常西移的水汽输送通道4(来自副高南侧的偏东气流沿着副高边缘转向向东输送到我国东部雨区)。暴雨区内有大量的异常纬向水汽通量距平,但并没有对异常降水辐合产生贡献,而相对小量的经向水汽通量距平在暴雨区产生强烈的辐合,为持续性暴雨提供绝大部分水源。输送至暴雨区的大量经向异常水汽通量距平主要来源于暴雨区南侧紧邻的中国南部沿海地区,而不是主要的水汽源区——南海。造成大气中水汽输送及辐合异常状况的最主要原因是西北太平洋副热带高压的异常西伸,强度偏强,且长期稳定少动。此外,欧亚两槽一脊的环流形势和副高北侧异常加强的低层西风急流及其稳定性也是形成此次淮河流域持续性暴雨必不可少的条件。     

1996-07-17淮河上游暴雨能量分析

通过对1996年7月17日淮河上游地区大暴雨过程能量分析,得出3点认识：①暴雨区假相当位温随高度增大,湿层厚,大气处于位势不稳定和湿不稳定状态;②由于增前西南急流的水汽输送,暴雨临近出现了超常的增湿增能现象,暴雨区靠近增能中心;③在有利的环流形势作用下,系统完成了能量转换机制,支持了强降水过程。     

黄河中游暴雨的水汽特征

黄河中游地区区域性暴雨的爆发及强弱与低纬天气系统有着密切的关系，普查了１９８２－１９９１年６－９月间黄河中游地区区域性暴雨过程。分析了中、低纬天气系统相互作用下，该区出现区域性暴雨时的水汽来源、输送及辐合、辐散的空间结构特征。结果表明：该区产生区域性暴雨以上强度降水所需水汽的７５％以上来自台风，台风所提供的水汽主要是从７００ｈＰａ以下输入到该区，且水汽输送通道中心始络维持在８５０ｈＰａ附近。做低层     

淮河上游致洪暴雨预报

通过淮河上游流域历次强降水及其致洪情况的分析，探讨强降水过程与洪水发生的规律，从而确定这一地区致洪暴雨标准，并用分区和时间滑动累加计算的方法，计算空域面雨量累加值，导出致洪暴雨指数。从天气气候普查，得出产生这一地区致洪暴雨的四个类型天气系统，从中选取各类典型致洪暴雨个例，用天气分析和数值预报释用结合的方法，建立暴雨的短期预报模式，并对洪峰涨势进行估计。     

1998年长江流域梅雨期暴雨过程的水汽输送特征

通过对1998年第二次青藏高原大气科学试验期间的加密观测资料、NCEP／NCAR资料、1998年6—7月暴雨2个关键强降水时段水汽通量特征的诊断分析及其区域边界水汽输入问题的数值模拟研究表明：1998年长江流域特大暴雨过程是在有利的持续异常且稳定的大尺度环境场及中尺度风场的配合下发生的；6月与7月水汽输送特征存在差异；高原中部区域西边界与中国区域南边界的水汽输送对此次梅雨期特大暴雨的形成均有重要作用，即水汽源及其侧边界水汽通道特征的显著变化对梅雨期不同阶段长江流域特大暴雨的形成、发生和发展作用明显；水汽的时空分布特征为长江流域持续性特大暴雨的预报提供了着眼点。     

2010年1月广西冬季暴雨水汽特征分析

2010年1月21～23日,广西出现连续两天的全区性暴雨天气。本文利用常规资料和NCEP1°＊1°再分析资料进行分析．通过分析广西上空的水汽辐合辐散情况、水汽饱和程度以及水汽来源等,揭示这次冬季连续性暴雨产生的水汽特征。分析结果表明,水汽辐合基本位于600hPa以下,850hPa附近水汽辐合最强;强降雨期间广西上空上升...     

2009～2019年大渡河上游暴雨的时空分布和环流特征分析

利用2009~2019年大渡河上游降水资料和NCAR/NCEP(1°×1°)再分析资料对大渡河上游的暴雨进行综合分析,结果表明:2009~2019年大渡河上游共发生了28次暴雨过程,2014年最多;发生季节主要集中在6~9月,以6月最多,占总次数的28.6%;强降水时段集中在20时~02时,具有明显的日变化;暴雨的发生频次呈现中间多,南北少的特征,中心位于马尔康。根据暴雨的影响系统不同,可分为3类:高空槽型、高原切变线型和高原低涡型,所占比例分别为46.4%、35.7%和17.9%;高空槽型在9月最多,高原切变线型在7月最多,高原低涡型在6月最多。同时选取3个历史个例分析了不同类型暴雨的环流特征。     

1998年夏季长江上游暴雨过程的水汽输送特征

应用ECMWF再分析资料,分析了1998年夏季长江上游9次暴雨过程的水汽输送特征.结果表明:长江上游暴雨的水汽主要来源于孟加拉湾、南海和西太平洋,也存在由阿拉伯海北部经印度半岛北部再经青藏高原东南部进入长江上游的水汽路径;不同暴雨过程其水汽来源差别较大;长江上游的复杂地形和水汽输送形式的共同作用是决定长江上游暴雨发生的一个重要因素;当西太平洋副热带高压偏南、偏西、偏强,印度季风低压偏弱时,有利于长江上游暴雨的水汽输送;长江上游水汽输送的特征决定了其暴雨过程发生发展的复杂性.     

黄河上游地区降水对水资源的影响

利用１９５９－１９９７年黄河上游地区降水,流量资料,用ＥＯＦ、ＲＥＯＦ、功率谱等数理统计预报方法,分析黄河上游地区降水与流量之间关系及降水变化趋势,并用逐步回归,最优子集回归方法建立流量预测的最优评估模型。     

Features and Sources of the Anomalous Moisture Transport for the Severe Summer Rainfall over the Upper Reaches of the Yangtze River

Using the daily NCEP/NCAR reanalysis dataset and the observation rainfall data in China for the 1980-1997 period, features of severe summer rainfall over the upper reaches of the Yangtze River are investigated and then sources of moisture contributing to severe rainfall over eastern and western Sichuan Province (ES and WS for short) are examined with particular reference. It turns out that the severe rainfall occurring locally dominates summer rainfall over the upper reaches of the Yangtze River. Climatological rainfall and anomalous one constitute severe rainfall, but the latter accounts much for severe rainfall. The meridional moisture transport dominates the composite moisture transport on the occurrence day for ES region, while the zonal is equivalent to the meridional for WS region. Correlation between the moisture transport fluxes over the two regions of severe rainfall and other regions, the anomaly and variation of the moisture transport day by day during the period of severe rainfall lend a support for the conclusion that the meeting of the moisture from the West Pacific through the South China Sea (SCS) and the one from northwestern China exerts a vital effect on the occurrence of severe rainfall, which can not be neglected.     

引入地基GPS可降水量资料对一次西南涡暴雨水汽场的初步分析

利用成都地区4个地基GPS站遥感的大气可降水量(GPS-PWV)数据,结合自动气象站雨量和NCEP再分析等资料,对2008年7月20～22日一次由高原涡诱生西南涡引发的四川盆地暴雨过程的水汽变化进行了分析。结果表明,降水开始前GPS-PWV有一个急升过程,且与过程1h最大雨量有较好的对应关系,GPS-PWV的增幅和所达到的最大值可以较好地反映西南暖湿气流对四川盆地水汽的影响程度;而GPS-PWV的骤降则预示降水即将结束。西南涡在GPS-PWV急速上升之后形成于盆地;在其发展强盛时段,盆地处于低空水汽通量大值区和水汽辐合中心,随着西南涡的东移,GPS-PWV逐渐减小至最低水平。     

哈密市三次暴雨过程水汽特征对比分析

利用常规观测、区域自动站逐小时降水、NCEP/NCAR和GDAS再分析等资料,对比分析了2018－2019年哈密市三次暴雨过程的环流背景、水汽输送、辐合（辐散）和水汽收支等特征。结果表明：三次暴雨过程均发生在巴尔喀什湖地区有低涡、蒙古地区有高压脊的环流背景下,当对流层高层南亚高压中心东移且东部中心强度增强、中亚西风槽前存在强西南急流,对流层中层欧洲高压脊偏强、低涡偏南、西太副高偏西偏北时,有利于暴雨落区偏南、降水强度强,反之暴雨落区偏北、降水偏弱。三次暴雨过程水汽源地、水汽输送路径及水汽贡献有所差异,水汽源地的多源性和源地水汽贡献量的多少会对哈密市降雨的强弱有一定的影响。对流层中低层蒙古的反气旋有利于暖湿空汽沿着河西走廊的偏东急流输送至暴雨区,有利于暴雨的增幅。三次过程不同边界水汽收支量有所差异,东边界的低层和西边界的中高层为水汽的主要输入边界。强降水区各边界水汽净流入的强度、维持时间以及水汽的辐合强度对强降水的发展和维持起关键作用。     

2003年淮河流域特大暴雨期间低纬环流分析

利用NCEP NCAR提供的OLR和气象要素场再分析资料 ,对 2 0 0 3年 6～ 7月淮河流域特大暴雨期间西南季风和东亚季风以及热带低纬地区环流的异常特征及其对梅雨暴雨的贡献进行了分析。结果表明 ,暴雨期间 ,长江流域附近地区维持准稳定的比常年明显偏强的南风带 ,北方冷空气亦比常年偏强 ;三次强降雨过程 ,低层均表现为稳定的强南风与阶段性增强的偏北气流的经向辐合。三次强降水过程中有两次 ,来自西北太平洋的东南气流的水汽输送占主导地位。异常环流分析表明 ,淮河流域强降雨时段 ,东南亚季风和南海季风异常偏弱 ;赤道西北太平洋地区东风气流比常年同期异常偏强。诊断分析认为 ,高原东部和南部地区对流活动比常年同期偏弱 ,80～1 1 5°E地区越赤道气流比常年异常偏弱 ,可能是西南季风异常偏弱原因。而偏强的WAKER环流可能是西北太平洋地区低纬地区东风异常偏强的原因。另外 ,印度尼西亚地区低层气流辐合异常偏强有利于副高的稳定和加强 ,进而使我国东南部地区长时间维持强异常偏强的东南气流 ,从而为淮河流域的持续暴雨提供了源源不断的来自南海和西北太平洋的暖湿气流     

近几十年来长江上游流域气候和植被覆盖的变化

利用中国740台站资料分析了长江上游流域近50a来降水和气温的变化。结果表明,年降水量在20世纪50年代和60年代总体偏多,90年代后在上游的中部和东北部偏少;年平均气温自80年代中期以来呈现增加的趋势,特别是在上游西北部升温更加明显。在各季节中,区域平均的降水量在秋季有明显减少的趋势,区域平均的气温在冬季的增温更加显著。长江上游降水强度也存在年代际变化,区域平均的弱降水天数和中等强度降水天数都呈现减少的趋势。1982—2001年的归一化植被指数(INDV)数据显示,在上游的东部区域,植被有明显的退化;在西部区域,植被活动性有所增加。INDV与同期气候变化的相关关系表明,植被覆盖与降水量基本不相关,6—8月平均的INDV与同期的气温有明显的正相关,即气温的升高有利于植被的生长。