2012—2015年内蒙古短时强降水分布特征

利用内蒙古119个国家气象站逐小时降水量及常规的日降水量资料对2012—2015年内蒙古出现的短时强降水及大雨以上天气情况从时空分布、出现概率、降水比率等多方面进行了比较全面的统计。分析了内蒙古短时强降水的时空分布特征,特别是得出了内蒙古短时强降水发生时段,以及短时强降水在整个大到暴雨过程中所占比例等方面的特点,为预报员认识内蒙古短时强降水活动情况提供有利的参考。分析得出:短时强降水在时间、空间以及降水量级上的分布极不均匀,主要发生在6—8月,7月最多;短时强降水主要出现在午后到傍晚时段,集中在15—17时,尤其17时最多;短时强降水多出现在日降水在6h之内(含6h),占短时强降水发生总数的57%;短时强降水的降水比率相当高,有84%的短时强降水过程中短时强降水雨量占当日降水总量的50%以上,39%的占当日降水总量的80%以上;短时强降水受地形增幅影响极大,内蒙古东部偏东的大兴安岭东侧和西中部阴山山脉南侧均为短时强降水多发区。     

山东省短时强降水天气的特征分析

通过分析山东省2007—2010年常规观测资料、山东省区域和国家级自动气象观测站降水观测资料,研究短时强降水天气的时间和地理分布特征,分析短时强降水出现的时间、落区和强度,并对1小时降水量≥100mm的短时特强降水的天气系统进行了分析,结果表明：2007—2010年山东省短时强降水天气一般出现在5—10月,7—8月较多;1小时降水量≥100mm的短时特强降水都发生在7—8月;出现短时强降水天气的时段以午后至傍晚居多,夜间次之,上午最少;当500hPa位于西风槽前和副高边缘,700hPa和850hPa位于西风槽前或存在切变线,地面有冷锋影响时,有可能发生1小时降水量≥100mm的短时特强降水天气。     

铜仁市短时强降水阈值及时空分布初探

【目的】为分析铜仁区域短时强降水极端阈值及分布特征。【方法】利用铜仁区域内10个国家级台站2006—2022年3—11月逐日逐时降水资料,分别挑选1 h、2 h、3 h降水极值和次极值进行升序排列,基于第95个百分位的基本方法综合判定阈值,通过常规统计结果判定其分布特征。【结果】1 h降水量≥25 mm、2 h降水量≥40 mm、3 h降水量≥50 mm均可作为铜仁区域短时强降水的阈值。松桃是铜仁市短时强降水的高值中心,江口为次中心。西部5县和东部的万山6月份为短时强降水高发月份;东部松桃、碧江、玉屏7月为高发月份,江口以8月为主。铜仁区域短时强降水主要集中在5—8月,占总日数的84.4%,且67.3%的短时强降水以单站形式出现,短时强降水的局地性明显。铜仁发生短时强降水以夜间为主,江口最为明显,短时强降水夜间频数与短时强降水总频数之比达到84.9%,夜间短时强降水量与短时强降水总量之比达到86.5%,短时强降水较降水总量的夜雨性更为明显。【结论】该研究对深入了解铜仁区域短时强降水作了有益的探索,对科学制定强降水“三个叫应”指标和防灾减灾具有一定的指导意义。     

2020年主汛期长江流域短时强降水时空分布特征

长江流域(Yangtze River Basin, YZRB)是中国降水集中地。在气候变暖背景下,短时强降水(Short-Duration Heavy Rainfall, SDHR)有增加趋势。2020年主汛期(6—8月)YZRB出现多轮强降水,发生了新中国成立以来仅次于1954年、1998年的流域性大洪水。本文利用中国气象局国家气象信息中心逐小时降水资料,分析了长江上游(YR-A)、长江中游(YR-B)和长江下游(YR-C)三个区域SDHR时空分布以及不同类型短时强降水事件(Short-Duration Heavy Rainfall Event, SDHRE)的统计特征。得到结论如下：1)受地形影响,YZRB山区降水频次增加、降水强度增强,且地形作用会增加山区SDHR的频次,进而增强山区SDHR的降水量;YZRB降水强度的空间分布依赖于SDHR降水量的空间分布。2)YZRB三个区域SDHR降水量和频次的日变化均表现为双峰型,双峰时间在YZRB区域自西向东有从夜间移向白天的趋势,这与对流活动日变化的区域差异有关;SDHR的降水量和频次具有相似的日变化,说明SDHR的降水量主要源自其降水...     

京津冀及周边一般性降水与短时强降水特征对比

京津冀及周边地区为我国北方强降水的多发区域。基于1966—2021年87个国家级气象站逐小时降水资料对比分析暖季5—9月一般性降水和短时强降水的空间分布及年际变化,并基于1980—2021年298个气象站分析日变化等特征。结果表明：京津冀及周边地区的渤海西侧平原区域存在短时强降水强度极端性显著区域。渤海西侧平原以外区域两类降水平均小时降水量、强度和降水时次百分比均呈增长趋势,但短时强降水的增幅更高,而渤海西侧平原区域趋势则均不明显。渤海西侧平原区域和渤海西侧平原以外区域的一般性降水平均小时降水量和降水时次百分比日变化幅度显著弱于短时强降水;7—9月渤海西侧平原区域降水夜发性更明显,且相比另一区域半峰持续时间多出约2 h。2005年后渤海西侧平原区域和渤海西侧平原以外区域短时强降水平均小时降水量和降水时次百分比下午时段均明显减弱,但午夜后至清晨明显增加。     

豫东地区短时强降水时空分布特征及物理量指标分析

利用1985-2018年汛期(5-9月)豫东地区20个国家站小时降水资料和2011-2018年同期豫东地区区域自动站观测数据、NCEP(1°×1°)再分析资料、高空地面观测资料等,统计分析了该区域小时雨强分别≥20mm/h、≥30mm/h和≥50mm/h的短时强降水时空分布特征,结果发现:豫东地区近34年汛期平均年降水量为458.9～577.5 mm/a,短时强降水次数为72.8次/a;2000年是短时强降水多发年份,≥20mm/h的雨强出现158次,是常年平均次数的1.17倍;主汛期的7-8月是不同强度短时强降水多发时期,34年来共计发生≥20mm/h的短时强降水1821次,占同强度短时强降水总次数(2476次)的近74.0%;在短时强降水的日变化中,05时是不同强度短时强降水多发时段,20时为次多发时段。对不同环流背景影响下短时强降水过程的水汽、动力、热力及能量等物理量作统计分析,低槽型短时强降水过程的动力条件优于其他两个类型的,850hPa涡度平均值达3.8×10~(-5)s~(-1),700hPa垂直速度平均值达-0.36 Pa·s~(-1);副高边缘型短时强降水过程不稳定能量条件优势显著,850hPa假相当位温平均值达354.1 K,500-850hPa假相当位温差的平均值达-17.80℃,K指数平均值为38.1℃、CAPE值平均值为2075.0 J·kg~(-1);而台风倒槽型短时强降水过程则在水汽输送方面更具优势,850 hPa比湿平均值为15.5g·kg~(-1),整层可降水量达70.0 mm。     

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...     

陇东半干旱区一次特大暴雨事件的降水极端性分析

2022年7月15日地处半干旱区的甘肃陇东出现一次特大暴雨过程,多站日雨量和小时雨量均突破历史极值。利用2022年7月14日20:00至15日20:00（北京时）逐分钟、逐小时降水观测数据,甘肃省庆阳市192个区域气象站建站以来日降水量、小时降水量资料,以及地面-卫星-雷达三源融合降水分析产品（CMA Multi-source Merged Precipitation Analysis System,CMPAS）10 min和1 h降水量数据,分析此次特大暴雨过程的降水特征及极端性。结果表明：这次特大暴雨过程具有累积降水量大、暴雨及以上量级降水落区集中、对流性降水强、降水中心稳定少动、短时强降水持续时间长等特征,其中累积降水量、降水强度和短时强降水持续时间的极端性明显。特大暴雨中心位于庆城县中北部的翟家河站,最大累积雨量达373.2 mm,是该站建站以来观测最大值,接近甘肃省所有国家站日降水量极值的2倍;最大小时雨量达84.9 mm,位居庆阳市所有测站建站以来小时雨量第3位;短时强降水最长持续时间达6 h,是庆阳市所有测站建站以来最大值。分钟级降水量演变表明,强降水中心的降水强度具有脉...     

2013年黑龙江省主汛期降水异常特征及其对作物产量影响的分析

利用黑龙江省77 个气象台站1961—2013年6—8月逐日降水资料,采用降水集中度和集中期、统计回归等方法,分析了2013年黑龙江省主汛期降水异常的气候统计和时空分布特征,与1998年数据进行了对比分析,并探讨评估了其对粮食作物产量的影响。结果表明: 黑龙江省2013年主汛期雨日多、大范围连续强降水密集且早发,降水异常偏多,降水量为近53 年的最高极值;空间分布上不存在明显的经向或纬度变化规律,降水高值区主要分布在松嫩平原,沿江流域站点平均降水量略少;时间变化上呈少—多—少的分布,强降水集中期为7月上旬,也是主汛期内降水最多时段。2013年主汛期降水与1998年在时空分布上存在差异,降水量、持续时间均超过1998年,尤其表现在黑龙江流域,但1998年降水的局地性和突发性较强。采用FY 3A/MERSI卫星数据持续跟踪监测作物被淹没面积,以WOFOST模型模拟受淹前的平均单产,依据淹没时间超过7 d时作物无有效产量进行估算,2013年黑龙江省13个行政区因流域性洪涝灾害导致水稻和玉米总损失产量合计达3.97×109 kg。     

2008-2012年南京短时强降水特征分析

利用2008-2012年南京自动气象观测站逐时降水量的观测资料,分析南京短时强降水的发生规律,包括短时强降水的年变化、月变化、日变化和空间分布等特征。结果表明：2008-2012年南京雨强大于50 mm/h^-1的致灾性短时强降水过程的发生次数呈显著增长趋势;短时强降水天气主要出现在6-9月,其中7-8月出现日数最多,雨强最大;春雨期短时强降水最易发生在凌晨,梅雨期短时强降水最易发生在上午和傍晚,台汛期短时强降水最易发生在上午;下半夜-凌晨短时强降水出现次数较少,傍晚前后是短时强降水多发时段;短时强降水天气的空间分布具有明显的城郊差异;城市化效应不能引起城区的局地降雨,但在大尺度天气系统过境时,会使城区的对流活动较郊区更活跃,且城市下风向地区的降水也因此增强。     

辽宁省短时强降水气候特征分析

利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。     

基于卫星融合降水资料的河北省暖季短时强降水分析

利用国家气象中心1998—2018年6—9月0.1°×0.1°分辨率的逐小时卫星融合降水资料,分析河北省暖季短时强降水(1 h降水量≥20 mm)的空间分布、日变化特征及成因,结果表明:短时强降水过程的平均小时降水量、降水频次、降水强度、峰值降水量自东南向西北递减,其中东部沿海降水量最大,太行山和燕山的迎风坡附近存在降...     

安康水库蓄水前后上游气候变化特征

利用陕西省安康水库上游气象站点的月及日降水、气温、蒸发等气候资料,分析了安康水库蓄水前后上游流域气候变化特征。分析结果表明,年降水量呈逐年代减少趋势,年平均温度呈增暖趋势,年蒸散量呈减少趋势;蓄水后年及主汛期降水量、雨日、暴雨日数、极端强降水概率、蒸散量均比蓄水前减少,平均气温比蓄水前升高,其中冬季升温幅度最大;主汛期和年降水量、平均气温蓄水前后差异显著,冬季蒸散量蓄水前后差异显著。近45年来汉江径流量呈下降趋势,降水对径流影响显著。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

2011—2018年东营短时强降水时空分布特征

利用东营2011—2018年自动气象站逐小时降水量资料,分析东营地区短时强降水的发生规律,包括短时强降水的空间分布和年、月、日以及强度变化特征。结果表明：东营地区短时强降水呈现西北部多南部少的分布特征;短时强降水年变化无明显规律,降水范围越大,出现次数越少;月分布呈单峰状,7—8月是多发月份,4—10月均有短时强降水发生;日变化呈波浪型,出现高峰时段在傍晚前后。东营地区产生短时强降水的天气系统可分为西风槽型、副高边缘型、切变线型、高空冷涡型、台风型等5种类型,其中切变线型出现次数最多,并给出了这5 种类型的天气学概念模型,同时得出不同范围和不同类型短时强降水过程关键环境参量的阈值。     

呼伦贝尔市汛期短时强降水特征

基于1991-2013年呼伦贝尔市汛期（6-8月）16站逐小时降水资料,分别定义各站点小时降水量的短时强降水阈值,同时利用经验正交函数（EOF）分析方法揭示呼伦贝尔市短时强降水变化特征。分析结果表明：短时强降水阈值、强降水事件以及汛期年平均总降水量和强降水雨强均呈现自西向东部偏南方向递增的空间分布,最强中心位于东南部阿荣旗,其形成与地形关系密切。短时强降水占汛期总降水量百分比低于1/5,短时强降水发生频率最低的地区出现84.2mm/h的强降水事件。短时强降水事件具有明显年代际变化, 21世纪以来,短时强降水事件发生频率表现增加趋势,空间分布表现为自东北向西南方向传播。7月下旬是短时强降水事件频发的时段。短时强降水有明显日变化特征,主峰出现在17时。EOF分析结果显示短时强降水事件在空间上表现出全市强降水具有同步性以及南部和北部地区反相位的特征。     

多区域高分辨率模式强降水预报检验分析

利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能。结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右。然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10%以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20%;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75%左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10%～20%),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80%,位置偏离也造成较高空报率。对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10%以下(最大值为9.2%),空报率平均为58.7%;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最...     

2004—2016年浙江省夏季降水的日变化特征

利用浙江省71个气象观测站的逐小时降水数据,分析2004—2016年夏季(6—8月)降水日变化特征。结果表明:(1)浙江省夏季降水量和降水频次日变化总体上呈现"一主一次"的双峰特征,降水量和降水频次主峰值分别出现在17:00前后和19:00前后。近13 a来,夏季降水量和降水频次有明显的增加趋势。(2)降水日变化特征区域差异明显。浙中西部地区和沿海岛屿的降水量、降水频次和强度日变化波动幅度较小,降水强度的峰值出现在09:00—11:00;浙南地区降水量、降水频次和强度日变化具有单峰特点,峰值均出现在15:00—20:00。(3)降水日变化与不同持续时间的降水事件有关,≥6 h持续性降水事件的降水峰值易出现在09:00前后,而<6 h短时降水事件的降水峰值出现在15:00—22:00。不同区域降水事件有所差异,浙中西部地区和沿海岛屿的降水量来源于持续性降水和短时降水事件的共同贡献,浙南地区降水量主要来源于短时降水事件的贡献。(4)短时强降水(20～50 mm·h^(-1))和特强降水(≥50 mm·h^(-1))易发生在温州、台州和宁波等沿海地区,其中杭州湾、台州局部地区是短时特强降水的高发区;短时强降水的日变化具有单峰特征,降水峰值出现在15:00—20:00。     

济南市区短时强降水特征分析与天气分型

利用2007—2015年济南市区及历城区自动气象观测站的逐小时降水量资料,以及常规高空、地面观测资料,统计了198次短时强降水过程的范围和强度特征,年际、月际变化特征,按照短时强降水发生时的天气形势和影响系统,分为切变线型、低槽冷锋型、西风槽型、冷涡型、台风外围型及无系统型6类,并分析了不同类型和不同范围短时强降水的关键环境参量。研究表明：短时强降水的强度与范围有较好的相关性,7月中旬—8月中旬出现强降水的次数最多;切变线型短时强降水发生范围与强度分布最广,7、8月的低槽冷锋型过程极易造成大范围高强度降水;地面露点（Td）、850 hPa假相当位温（θse）、对流有效位能（CAPE）以及暖云层厚度能较好地区分不同范围的短时强降水过程。在天气分型的基础上,结合不同降水范围和不同降水类型环境参量箱线图与阈值表,可为济南市区短时强降水的预报提供有价值的参考。 