2023年河南麦区连阴雨过程的数值模式精细化检验评估

基于河南省2706个自动气象站降水观测资料及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局的中尺度模式预报产品(CMA-MESO)和华东区域气象中心的中尺度模式预报产品(CMA-SH9),从不同量级降水的TS评分和BIAS评分、误差空间分布特征及典型区域预报偏差日变化特征等方面,检验评估了2023年5月25日至6月5日河南省麦收关键期连阴雨过程的数值模式小时降水预报效果。结果表明：ECMWF对R_h(小时降水量)≥0.1 mm/h的预报表现好,CMA-SH9对R_h≥2 mm/h和R_h≥5 mm/h的预报效果较优,CMA-MESO预报性能较差。对于R_h≥2 mm/h, CMA-SH9对上午和夜间的降水预报效果较优,ECMWF对中午到夜里的预报表现好。各模式都表现出在降水量大值区预报偏差大的特点。CMA-SH9对第一阶段的平均有效降水频次预报与实况最为接近,尤其在西部山区;ECMWF则对第二阶段的预报更贴合实况。尽管此次连阴雨过程中各模式小时降水量和小时降水强度的平均值偏差较大,但并没有表现出显著偏强或偏...     

赣南脐橙着色-成熟期连阴雨气候变化特征分析

采用1981-2018年赣南脐橙着色-成熟期(10-12月)赣州市17站逐日降水和日照资料,对赣州地区近38年来赣南脐橙着色成熟期的连阴雨天气变化特征进行分析,结果表明:赣南脐橙着色-成熟期(10-12月)各等级连阴雨38年累计次数较大的区域集中在安远、南康、崇义等地区。重度连阴雨的38年累计次数较少,仅在西部、东北部以及南部的全南出现1~2次。轻度和重度连阴雨发生次数的大值区由中部移向西部。各等级连阴雨发生的频率主要集中在11-12月。进入21世纪之后各等级连阴雨发生的次数呈增多趋势。     

河南省冬小麦灌浆期连阴雨灾害风险评估

基于河南省24个农业气象观测站1981—2020年冬小麦发育期资料和91个气象观测站1961—2020年逐日气象观测资料、冬小麦产量资料,统计了河南省冬小麦灌浆期连阴雨过程均日数、过程均雨量、过程均日照时数、年均过程次数及多年发生频率,利用主成分分析法构建了连阴雨风险强度指数,从发生频率、风险强度指数、产量损失率对河南省冬小麦灌浆期连阴雨开展风险评估。结果表明：河南省冬小麦灌浆期连阴雨过程均日数、过程均日照时数、年均过程次数空间上均呈带状分布;构建的连阴雨风险强度指数对连阴雨灾害有较高的识别能力;连阴雨灾害发生频率、风险强度指数均呈纬向型分布,南部偏高、北部偏低;河南省冬小麦灌浆期连阴雨中、低风险区占比90.3%,高风险区主要分布在南阳东部地区。     

2009年秋季河南一次连阴雨天气成因分析

采用合成分析和动力诊断分析及统计方法,利用NCEP资料和常规气象观测资料对造成2009年9月6-20日河南省北中部地区15d连阴雨天气成因进行分析。结果表明：200hPa高空急流的出现并且维持,南亚高压的偏东偏北,副热带高压的偏西略偏北,以及边界层的东北风（或偏东风）,是造成此次长连阴雨天气的主要影响因素;200hPa东亚西风急流的正异常与对流层中上层（300hPa）的暖异常在动力关系上相互匹配;湿层浅薄,水汽条件不充沛,冷空气影响的层次偏低是造成连阴雨天气累计降水量偏小的可能原因;温度距平随高度递增使得高云量增加,是形成日照偏少、气温明显偏低的可能原因。     

陕西苹果成熟期连阴雨指数及预报方法研究

选取陕西苹果30个生产基地县中果业发展水平具有代表性的12个台站,近50年(1961—2009年)9月中旬至10月上旬苹果成熟期连续3天及以上降水日数和无降水日数资料,设计并计算其连阴雨指数。将连阴雨指数分成强、偏强、中等、偏弱和弱5个等级,并用典型K阶自回归AR(K)预测模式进行独立样本预测试验。结果表明连阴雨指数能够较客观地反映基地县的连阴雨强度,且典型K阶自回归预测模式预测准确及基本准确率在83%左右,预报效果尚好,具有实用价值。     

1961—2019年河南秋季连阴雨天气气候特征分析

利用河南省103个地面气象站1961—2019年逐日资料,采用滑动平均、小波分析、EOF分解等方法分析了河南区域性秋季连阴雨降水的时空分布特征,采用自组织神经网络方法(SOM)对河南区域性秋季连阴雨环流进行客观分型.结果表明:河南区域性秋季连阴雨以7—9 d的过程居多,其次为10 d以上过程.20世纪60年代和80年代...     

2009年秋季河南一次连阴雨天气成因分析

采用合成分析和动力诊断分析及统计方法,利用NCEP资料和常规气象观测资料对造成2009年9月6-20日河南省北中部地区15 d连阴雨天气成因进行分析.结果表明:200 hPa高空急流的出现并且维持,南亚高压的偏东偏北,副热带高压的偏西略偏北,以及边界层的东北风(或偏东风),是造成此次长连阴雨天气的主要影响因素;200 ...     

2017年秋季河南罕见连阴雨天气特征及成因分析

2017年8月下旬至10月中旬河南发生了近14a来罕见秋季连阴雨过程。利用1961—2017年河南省地面气候整编资料和NCEP/NCAR再分析资料,采用相关分析法、T检验、小波分析及带通滤波等方法,对此次连阴雨过程的大气环流特点进行分析。结果表明:2017年秋季河南连阴雨期间,乌拉尔山高压脊、贝加尔湖低槽和西太平洋副热带高压较常年同期偏强且长时间维持;东欧和里海—巴尔喀什湖两个地区是此次连阴雨过程的上游关键区域,东欧地区大气环流具有准双周到30d的振荡周期,里海—巴尔喀什湖地区具有4—8d的振荡周期。东亚200hPa急流轴东西跨度和急流核的极大风速较常年同期偏大;急流区西南部的辐散区在河南上空有抽吸作用,有利于降水的发生;高空急流纬向风速有三次加强过程,与三次连阴雨过程相对应。在不同的连阴雨阶段水汽输送源地和输送通道不同,三个阶段的水汽来源分别为印度洋、中国南海和西太平洋。     

2011年初秋河南连阴雨期间大气环流 异常机制分析

2011年初秋河南连阴雨期间大气环流异常机制分析     

佳县红枣可采成熟期连阴雨特征分析及对红枣裂果的影响

利用佳县气象站2006—2015年地面气象站观测资料和红枣生态观测资料,对红枣可采成熟期(9月1日—10月10日)出现的连阴雨天气过程的次数、降水量、降水日数进行统计分析,结合红枣生态观测资料进行降雨与红枣裂果的对比分析。结果显示,2006年以来佳县秋季连阴雨天气呈增加趋势,是造成红枣裂变霉烂的主要因子。连阴雨出现次数越多、持续时间越长、出现的越晚,红枣裂变率也越高;连阴雨天气过程降水量越大而且越均匀,红枣裂果率越大;降水日数多,日照寡、空气湿度大,也容易形成枣果裂变;大雾天气与连阴雨相伴也会增加红枣裂果率。9月上旬白熟期,连阴雨对枣果裂变影响程度相对较小;9月中、下旬脆熟期和10月上旬完熟期,连阴雨对枣果裂变影响严重,容易造成红枣裂变、霉烂。应对和减轻连阴雨天气对红枣的影响将是红枣生产的关键。     

1961-2023年新疆区域冷空气过程强度特征研究

利用1961—2023年新疆105站日平均气温和日最低气温,24 h、48 h、72 h日最低气温降温幅度以及NCEP/NCAR再分析日资料,总结分析新疆区域不同强度冷空气过程的变化特征,探究影响新疆区域冷空气过程的关键环流因子。结果表明,1961—2023年新疆区域共计发生冷空气过程746次,其中中等强度冷空气过程149次,强冷空气过程136次,寒潮过程461次。新疆区域冷空气过程整体呈减少趋势,21世纪后寒潮过程在冷空气过程中所占比率逐渐增加,但新疆区域寒潮过程年平均强度波动不显著。新疆区域发生强寒潮过程的关键因子是乌拉尔山阻塞高压和欧亚冷高压,乌拉尔山阻塞高压和欧亚冷高压强盛时,有利于高纬度冷空气南下,新疆区域易爆发寒潮。     

2003年海北秋季连阴雨分析

受西南暖湿气流和北方弱冷空气的共同影响，9月28日～10月4日，海北部分地区出现了连阴雨天气。本从地面、高空形势及它们的物理量场进行分析，阐述连阴雨产生和维持机制，从中总结出连阴雨开始及结束的预报指标，以便在预报中参考。     

甘肃省2001年秋季连阴雨特征分析

引　言甘肃省自 80年代中期以来秋季降水偏少 ,而在 1 999～ 2 0 0 1年连续 3ａ出现秋季连阴雨天气 ,2 0 0 1年连阴次数虽然比 2 0 0 0年少 ,但过程雨量比 2 0 0 0年大[1 ] 。连续 3ａ出现秋季连阴雨天气 ,引起人们的高度关注。利用甘肃省 80个气象站 9～ 1 0月的日降水量 ,对 2 0 0 1年秋季连阴雨出现的时段、范围、形成原因、影响等进行分析 ,为政府提供决策服务及短期气候预测都有重要的意义。1　连阴雨标准和降雨时段表 1　甘肃 2 0 0 1年秋季连阴雨时段、连续天数、过程雨量ｍｍ站名 第一次连阴雨过程时段天数雨量 站名 第二次连阴雨过…     

海南省区域性暴雨过程综合强度评估方法研究

利用1961-2014年海南省逐日降水量资料和4个暴雨过程评估单项指标,采用百分位法建立分项等级评估指标,再分别利用等权重法和百分位法建立区域性暴雨过程综合强度的定量评估模型和确定综合强度等级划分标准。利用该模型对海南省历史上发生的不同等级区域性暴雨过程进行了检验,并对2015年夏、秋季和2016年夏季的9次区域性暴雨过程进行评估应用检验。结果表明:综合考虑区域性暴雨过程的极端强度、持续时间和影响范围等不同指标构建的区域性暴雨过程评估模型,可以较为客观和全面反映海南省区域性暴雨过程的综合强度,并能实现对当地区域性暴雨过程的逐日滚动评估,可较好地满足当地区域性暴雨事件快速、准确评估的业务和服务需求。     

福建区域性暴雨过程综合强度定量化评估方法

该文以福建省为例,探讨了区域性暴雨过程的识别方法和综合强度评估模型。采用福建省66个国家级气象观测站1961—2010年逐日降水量资料,首先在给定区域性暴雨过程识别方法的基础上,筛选出941次区域性暴雨过程;其次选取区域最大日降水量、区域最大过程降水量、区域暴雨范围和区域暴雨持续时间4项暴雨过程指标,采用百分位数方法分别确定4项指标的等级划分标准;采用相关系数法确定各指标权重,构建福建区域性暴雨过程的综合强度评估模型,并给出福建区域性暴雨过程的综合强度等级划分标准。业务服务和历史事件验证表明:采用该方法的评估结果较为合理,且与历史重大暴雨事件具有良好的一致性。