北京城、郊和山区不同强度等级降水变化特征比较

利用北京地区1977-2013年18个站点逐小时降水资料,将小时降水分为弱降水（第50百分位值以下）、中等强度降水（第50至90百分位值）以及强降水（第90百分位值以上）3个等级,对北京地区山区、郊区以及城区夏季不同强度等级降水变化特征进行了深入细致的分析。结果表明,北京地区夏季降水量存在显著的减少趋势,这种减少趋势主要是由于弱降水和中等强度降水的显著减少引起的,强降水没有表现出明显的增多或减少趋势;与郊区相比,2004年之后城区的强降水对夏季总降水量的贡献越来越大而弱降水的贡献减小。在降水日变化上,不同地区、不同等级的降水存在差异。弱降水存在清晨和夜间双峰值特征,中等强度和强降水只存在夜间单峰值特征。清晨峰值时刻,山区、郊区和城区弱降水都表现出一致的显著减少趋势;夜间峰值时刻,山区的各等级降水变化不显著,而在2004年之后,城区弱降水少于郊区,强降水则多于郊区。北京地区降水过程不对称性特征（降水过程峰值前后差异性）十分明显,其中以强降水的不对称性最强,相对于郊区和山区来说,城区强降水过程的不对称性有增大的趋势。     

华南冬春季连续性降水异常的成因分析

根据1959 ～2010年华南逐月降水资料、全球月平均高度场、风场和海表温度等资料,采用合成分析的方法,对华南冬春季连续性降水异常的可能原因进行了初步分析.结果表明:华南冬、春降水的影响系统各不相同,冬季偏旱(涝)年东亚大槽较常年偏强(弱),冬季风偏强(弱),西北太平洋海温偏暖(冷);春季偏旱(涝)年孟加拉湾以北的南支槽偏弱(强),东太平洋海温异常偏冷(暖).影响冬、春季降水的系统之间又不是绝对独立的,在一定程度上存在着相互联系,乌拉尔山阻塞高压偏强,哈德莱环流偏强会导致冬春季持续性降水偏少.西北太平洋海温持续偏暖易导致冬春连旱,热带东太平洋海温持续偏暖易导致冬春连涝.     

2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报检验

采用北京地区自动站逐小时观测降水资料对2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报效果进行了客观检验,并针对2006年汛期的降水特点对模式的降水预报性能进行了初步的评估,着重对发生的28次降水过程按其主导的天气系统进行了分类,并对各个类型的降水预报进行了评分检验,根据检验结果分析了数值业务模式对于夏季不同天气系统导致的降水过程的预报能力,并且对不同分辨率的模式网格的预报性能进行了初步对比。     

长江流域夏季不同强度降水日数的时空变化特征

利用长江流域56个站点1957—2009年夏季逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析资料以及Hadley海表温度资料,分析了长江流域夏季不同强度降水日数的时空变化及其相关的海气异常型。结果表明:(1)近53 a来,长江流域夏季大到暴雨日数占总降水日数的比率呈明显增加趋势,而中小雨日数占总降水日数的比率呈明显减少趋势。(2)长江流域夏季不同强度降水日数的变化及其相应的海气异常型表现为明显不同的特征。当前期春季海温距平场表现为典型的东部型El Nino分布形态,500 h Pa位势高度场呈现出"+-+"的经向PJ波列,西北太平洋副热带高压偏强,位置偏南偏西,中高纬地区乌拉尔山和鄂霍次克海地区出现双阻塞形势,南半球澳大利亚高压异常偏强,越赤道气流偏强,在30°N附近200 h Pa纬向西风急流异常偏强,850 h Pa风场在东亚上空经向方向上呈现出明显的反气旋—气旋—反气旋系统相间分布的特征时,有利于长江流域夏季大到暴雨降水日数偏多。     

夏季长江中下游流域性极端日降水事件的环流异常特征及其与非极端事件的比较

利用1979—2008年夏季(6—8月)的NCEP/NCAR再分析逐日资料与中国743测站的逐日降水资料,对长江中下游地区流域性极端降水(99百分位,也称为极端强降水)、85～90百分位、75～80百分位降水事件进行合成分析,比较了不同百分位降水事件的环流异常特征。结果表明:长江中下游地区流域性极端日降水量的99百分位阈值为25 mm/d。各类降水事件在梅雨汛期出现频率较高。1990年代以后的极端日降水事件明显偏多。在各百分位降水事件中,在对流层中、低层,长江中下游地区均受气旋性异常环流控制,但对流层高层异常环流特征明显不同。无论在低层还是高层,极端事件的异常环流比非极端事件的异常环流强。不同百分位降水事件的水汽主要来源亦有所不同。极端降水事件中,由孟加拉湾直接辐散至长江流域的水汽较强,而在非极端降水事件中,则是来自南海地区的水汽明显偏强。非绝热加热率、与-的异常分布在各百分位降水事件中的分布较为一致,但强度随降水强度的减小而明显减小。另外,极端日降水事件与85～90百分位的降水事件在太平洋上都存在着北负南正的海温分布,但极端降水事件相应的海温异常明显偏强。而在75～80百分位降水事件中,海温并未出现明显异常。说明极端日降水事件的形成与较强的局地环流异常、与中纬度和热带西太平洋-南海区域的环流异常直接相关,与太平洋海温异常存在可能的密切联系,而非极端事件则主要与局地性异常环流有关。这些结果有利于人们认识和预测极端日降水事件的发生。     

环北京地区空气污染指数与降水的周循环特征及其影响机制分析

部分气象要素在某些地区表现出明显的周循环特征,其位相和尺度因时因地而异.利用1980～2009年环北京地区地面常规观测气象要素资料、空气污染指数资料(简称API)及NCEP/DOE再分析资料,本文分析了环北京地区API、降水及多种气象要素的周变化特征,并对气溶胶影响降水的可能机制做了初步证明.分析表明:API表现出明显...     

锋生及其次级环流对北京2012.7.21最大降水增幅和最大降水的影响

利用常规观测、加密站逐时的降水、NCEP/NCAR再分析资料和卫星资料,使用天气动力学诊断方法,分别分析了锋生及其次级环流对北京7.21暴雨过程中最大降水增幅和最大降水的影响。结果表明,北京地区的降水增幅和最大降水发生时刻并不一致。21日14时为北京最大降水增幅时刻,而次大降水增幅时刻的19时却为北京降水最大时刻。北京降水不论是增幅最大还是降水最大都与锋生处于北京的具体位置有关。21日14时,伴随着锋生函数正值区伸展到北京地区,其总锋生函数开始增大,此时高空急流导致的次级环流的上升支与冷锋前的上升支重合,使得地面锋前形成一深厚的上升运动,北京地区出现最大降水增幅;但在北京降水最大时刻,锋生函数大值中心移动到北京上空,其总锋生函数达到最大,在急流-锋系所产生的次级环流中,主要表现为在暖区一侧有强烈的上升运动,这和经典的急流-锋系所揭示的次级环流并不相同。同时,来自孟加拉湾从高原西侧经过河套地区到达北京的准"s"型异常水汽通道,则为北京7.21最大降水增幅时刻提供了良好的水汽条件。而北京最大降水时刻,南海水汽通道成为主要水汽来源,来自孟加拉湾的水汽输送则明显减弱。     

北京2008奥运开幕式日消(减)雨过程降水响应分析

应用北京地区中尺度加密自动气象站逐5分钟降水量资料对奥运开幕式日火箭消(减)雨作业过程进行了分析。结果表明:在火箭作业相对集中的时间和区域,对应降水量出现低值区。说明作业对延迟和削弱降水具有一定的作用,使降水出现时空再分布,实现保护区——奥体中心无降水的目的。     

区域数值预报系统在北京地区的降水日变化预报偏差特征及成因分析

为了研究北京快速更新循环同化预报系统(BJ-RUCv2.0)在北京地区降水日变化的预报偏差特征及其成因,利用2012—2015年夏季BJ-RUCv2.0系统第2重区域(3 km分辨率)预报结果和北京地区122个自动气象站逐时观测数据以及观象台探空观测资料,分析模式对北京地区降水日变化预报偏差的区域性特征和传播特征,研究模式局地环流预报偏差特征及其对降水预报偏差的可能反馈机制。研究结果表明,BJ-RUCv2.0系统多个更新循环的预报在北京平原地区均存在夜间降水漏报问题,降水预报偏差表现为模式预报降水在西部山区降水偏多,预报降水雨带难以在平原地区增强发展,造成了模式降水在傍晚山区偏多而夜间平原地区降水明显偏少。通过分析模式局地环流预报偏差及其响应机制发现,由于白天平原地区近地层偏暖偏干,山区底层偏冷中层偏湿,造成了山区-平原地区间的温度梯度强度偏强且强温差出现时间提前,西部山区午后降水偏多;由于平原地区地面气温预报持续偏高,入夜后偏北风难以到达平原地区,造成了山区-平原间的地形辐合线位置偏北,影响山区降水雨带向平原地区移动,同时平原地区近地层内水汽持续偏低,抑制降水雨带在东移过程中的发展,造成模式在平原地区夜间降水预报容易出现漏报。模式冷启动所用的GFS资料土壤湿度在北京平原地区明显小于实际观测,是模式预报偏暖偏干的可能原因之一。     

层状云降水过程中的风廓线特征

利用唐山风廓线雷达资料,结合天气雷达资料,分析了2009年2月12日的稳定性降水天气过程。分析表明,风廓线雷达能很好地观测到稳定性降水过程中冷、暖切变的小扰动和急流的下传过程,这些小扰动和急流的下传加强、维持了降水;垂直切变的加大、强下沉气流的着地,预示着降水即将开始;低层偏北风的侵入、强下沉气流的消失预示降水将结束。     

华北一次冷空气回流路径对降水相态的影响分析

针对2018年4月3-5日东北冷空气回流到京津冀地区造成复杂相态降水过程典型华北回流天气个例，利用ERA5再分析资料和MICAPS地面资料，详细分析了冷空气路径、形态、对降水范围及相态的影响等。分析表明：回流冷空气对京津冀地区的影响，可分为4个阶段，即低层冷舌侵入、沿山堆积扩散、增强维持、变性消散阶段。在低层冷舌侵入阶段，冷空气以冷舌形式经东北、渤海侵入京津冀地区，冷舌在不同高度位置不同；冷舌在垂直方向位于干、湿过渡区，降水粒子经冷舌下方干区蒸发，造成阴天无降水天气。在沿山堆积扩散阶段，低层冷空气遇太行山堆积并向南北以扇形形式扩散，较高层次冷空气西边界扩散至太行山山区；燕山南部、太行山东部存在深厚湿层，且温度较低，出现降雪；距离山脉较近的平原地区出现雨夹雪或雪；距离山脉较远的平原地区无降水。在增强维持阶段，冷空气强度达到最强，范围达到最大；深厚湿层从太行山、燕山向平原扩展，降水范围扩大，降水相态主要取决于近地面温度。在冷空气变性消散阶段，较高层次回暖先于较低层次，冷空气变性消失，降水趋于结束。     

一次江淮地区突发降雪的多源观测特征及其成因分析

利用激光雨滴谱仪资料、地面观测资料、合肥双偏振雷达资料和欧洲中心ERA5再分析资料，对2022年1月26日发生在江淮之间一次短时强降雪天气过程中滴谱变化和雷达回波特征进行分析，并探讨雨雪相态变化的成因，结果表明：（1）本次江淮之间突发的强降雪过程中，雨雪转换迅速，降水相态变化时间提前于地面温度变化，合肥地区温度变化明显强于周边地区。（2）此次短时强降雪发生在锋生强迫过程形成的高架雷暴中，强烈的上升运动、降水粒子的融化和蒸发引起温度负变化，导致降温过程自上而下产生，表现为地面温度下降落后于雨雪相态的变化。（3）降雪过程先后出现降雨、雨夹雪、纯雪3个阶段，雨（雪）滴谱的时间演变特征变化明显；转雪后降水粒子的下落末速度降低、粒径增大、滴谱明显变宽。（4）雷达观测显示此次降雪回波顶高度较高，超过6.5km，低空1km有强度超过50dBZ强反射率因子带并延伸到地面。反射率因子、相关系数（CC）和降水粒子产品（HCL）在降雪过程的发展中有明显特征。     

河北省一次降水云系云物理结构的飞机探测研究

利用机载粒子测量系统资料、天气雷达和Ka波段云雷达资料,分析了2017年5月22日河北省一次低槽冷锋降水过程积层混合云的微物理结构。结果表明:降水云系出现在低槽槽前西南气流中,积层混合云为大范围的层状云系中镶嵌大量对流云核结构,0℃层高度位于3577—4004m,随降水过程发展0℃层高度降低,嵌入的对流加强将抬升云顶高度。云内粒子浓度随云内对流的发生和加强而提高,云粒子浓度从1.8×10^5L^-1上升至5.0×10^5L^-1;云内过冷水含量大幅提高,从0.05g·m^-3上升至0.60g·m^-3,冷云中上层过冷水含量可长时间维持在0.20g·m^-3,中上层过冷水占比达60%。对流发生和加强可提高冰晶粒子增长速度,弱对流区冷云低层出现冰晶粒子浓度爆发增长区,强对流区冷云中上层成为冰晶粒子浓度快速增长区;最大降水粒子直径从8000μm增长至10000μm以上,直径在10000μm以上降水粒子谱分布区域从云底向中上层拓展。     

不同升温情景下中国东北地区平均气候和极端气候事件变化预估

利用区域气候模式RegCM4的逐日气温和降水资料,预估1.5℃和2.0℃升温情景下,东北地区平均气候和极端气候事件的变化。结果表明：RCP4.5排放情景下,模式预计在2030年和2044年左右稳定达到1.5℃和2.0℃升温;两种升温情景下,东北地区气温、积温、生长季长度均呈增加趋势,且增幅随着升温阈值的升高而增加;1.5℃升温情景下,年平均气温增幅为1.19℃,年平均降水距平百分率增幅为5.78%,积温增加247.1℃·d,生长季长度延长7.0 d;2.0℃升温情景下气温、积温、生长季长度增幅较1.5℃升温情景下显著,但是年和四季降水普遍减少,年降水距平百分率减小1.96%。两种升温情景下,极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少,极端降水事件普遍增加。霜冻日数、结冰日数均呈显著减少趋势,热浪持续指数呈显著增加趋势;未来东北地区降水极端性增强,不仅单次降水过程的量级增大,极端降水过程的量级也明显增大,随着升温阈值的增大,极端降水的强度也逐渐增大。     

新、旧气候态的差异及对东北地区气候业务的影响

选取参与东北地区短期气候预测业务质量评估的53个气象站的月平均气温、降水资料,NCEP/NCAR再分析的月平均500 hPa位势高度场资料,以及由NOAA重构的海温场资料,对比了新、旧气候平均态下,冬、夏季东北地区气温、降水及全球500 hPa位势高度场及海温场差异, 并分析了气候平均值改变对气候变化、影响评价和预测业务的影响。结果表明：就东北大部分地区而言,新气候态（1981-2010年）表征的气候较旧气候态（1971-2000年）更暖湿;新气候态的全球500 hPa位势高度值和海温值较旧气候态均有所增大;新气候态下东亚大槽强度和西伯利亚高压强度变弱是造成东北冬季气温升高的主要原因;西太副高和鄂霍次克海阻塞高压强度增强,是造成东北地区大部分月份降水量增加的主要原因;而东北冷涡强度减弱是造成东北地区6月降水量减少的主要原因;9月和10月降水量减少可能与海温的变化有关。气候平均值的改变会对气候业务产生影响,如需对冷冬事件和ENSO事件重新评估,对极端事件重新分析,及对要素预报量级和趋势产生影响。     

河北春秋季降水异常与对流层中低层环流的可能联系

利用河北省及周边73个台站1961—2010年春季、秋季降水资料及NCEP／NCAR再分析资料,应用SVD等多种统计方法探讨了河北春秋季降水异常变化及其与对流层中低层环流的可能联系.研究结果表明：河北省春秋季降水异常存在全省一致和南—北相反两种模态.春季,当500 hPa平均高度场上东西伯利亚海出现负异常,我国东北地区到日本海为正异常时,河北春季大部分地区降水偏多（石家庄表现最明显）;反之,河北春季大部分地区降水偏少.秋季,当欧洲的西北部500 hPa平均高度场为负异常时,河北大部秋季降水偏少（中部表现最明显）;反之,河北秋季降水偏多.春秋季干旱的出现与贝加尔湖阻高（或高脊）及东亚大槽偏强有关.850 hPa偏南风减弱是导致春秋季干旱的重要原因.     

CMIP5全球气候模式对上海极端气温和降水的情景预估

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,以下简称CMIP5)28个模式的数值模拟结果和1981~2010年华东和上海气温和降水观测数据,评估了该28个气候模式对华东和上海气温和降水的模拟能力,并预估了RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5)情景下上海2021~2030年极端气温和降水气候的变化趋势和不确定性。结果表明:与观测值相比,模式对华东和上海年平均气温的模拟大多均值偏高、方差偏低;对年总降水量的模拟大多均值偏高,但方差以华东偏高、上海偏低为主;26个模式的气温变化趋势和12个模式的降水变化趋势与观测值相同。选出8个模式的预估结果表明:与2001~2010年相比,2021~2030年上海冬天极端低温的出现日数(冷夜日数)呈减少趋势,不确定性最小;夏天暖夜日数呈增加的趋势,不确定性较小;其他极端气温事件的变化趋势则存在较大的不确定性,冷夜指标的不确定性最大。强降水发生日数和强降水的强度都呈现增加的趋势,且不确定性较小。     

北京一次罕见夜间突发性强增温事件成因分析

夜间降温是正常的地表气温日变化,但统计表明北京及周边地区冬半年时常出现入夜后气温不降反升的现象,甚至出现了小时升温超过10℃的剧烈增温事件。这种增温具有明显的突发性,且很快转为降温,常对业务预报造成困扰。2010年11月26日夜间冷锋过境该区域造成了最强达12℃·h^-1的夜间急剧增温事件,与气候统计结果相比,该次增温幅度和影响区域范围非常罕见且极端。文章对其进行了详细诊断分析,使用的资料包括自动气象站、常规地面和探空、铁塔、卫星、风廓线雷达等观测资料和美国环境预报中心(NCEP)最终分析资料。分析结果表明:该次过程对流层低层有非常显著的冷平流;垂直速度诊断、卫星和风廓线雷达观测都表明,对流层中低层都存在显著的强下沉运动;铁塔观测和北京探空观测演变都表明增温过程中近地面大气有显著的湍流运动。分析此次罕见过程的机理包括三个方面:高原地区地面位温显著高于平原地区(二者最大可差10 K),是该次罕见增温事件形成的首要条件;强下沉运动使得低密度高位温空气强迫下沉到边界层,是增温必要条件;强湍流混合作用则是地面空气增温的必要机制。估算结果表明,边界层急流伴随的强湍流混合可引起约8℃的罕见地面空气增温。最后,给出了该次事件的机理概念模型。     

2013年秋季东北地区气候异常及成因分析

2013年秋季,东北地区气候异常特征总体表现为：气温偏高,降水总体偏多,尤其10和11月降水持续异常偏多。分析表明,西北太平洋中纬度地区暖海温外强迫和大气环流系统的组合异常是东北地区气候异常的主要原因。秋季北极涛动正位相特征显著,东北地区上空为异常正高度距平控制,环流异常形势不利于冷空气扩散南下影响东北地区,造成秋季东北地区明显偏暖。秋季中后期,东北地区降水偏多主要受西北太平洋中纬度地区异常偏强的东南风水汽输送影响。     

Evaluation of WRF-based convection-permitting multi-physics ensemble forecasts over China for an extreme rainfall event on 21 July 2012 in Beijing

On 21 July 2012, an extreme rainfall event that recorded a maximum rainfall amount over 24 hours of 460 mm, occurred in Beijing, China. Most operational models failed to predict such an extreme amount. In this study, a convective-permitting ensemble forecast system (CEFS), at 4-km grid spacing, covering the entire mainland of China, is applied to this extreme rainfall case. CEFS consists of 22 members and uses multiple physics parameterizations. For the event, the predicted maximum is 415 mm d^-1 in the probability-matched ensemble mean. The predicted high-probability heavy rain region is located in southwest Beijing, as was observed. Ensemble-based verification scores are then investigated. For a small verification domain covering Beijing and its surrounding areas, the precipitation rank histogram of CEFS is much flatter than that of a reference global ensemble. CEFS has a lower (higher) Brier score and a higher resolution than the global ensemble for precipitation, indicating more reliable probabilistic forecasting by CEFS. Additionally, forecasts of different ensemble members are compared and discussed. Most of the extreme rainfall comes from convection in the warm sector east of an approaching cold front. A few members of CEFS successfully reproduce such precipitation, and orographic lift of highly moist low-level flows with a significantly southeasterly component is suggested to have played important roles in producing the initial convection. Comparisons between good and bad forecast members indicate a strong sensitivity of the extreme rainfall to the mesoscale environmental conditions, and, to less of an extent, the model physics.