一种暖区降水形势特征和预报着眼点

１９９７年５月８日,清远市出现了一场罕见的暖区特大暴雨,日降水量为２９５－６ｍｍ。由于降水强度大、范围小,造成了人员伤亡和巨大的经济损失。本文通过对近２０年来清远出现的与这场降水类似的暖区强降水（指大暴雨和特大暴雨,下同）进行天气学分析,总结出这类强降水的天气学特征,并指出日常预报的着眼点。本文所用资料以０８时为准。１　降水特点　　（１）强度大日降水量都在１００－０ｍｍ以上,其中“５．１２”日降水量６４０－６ｍｍ,是清远５０年来最大的日降水量,“５－８”居第二位。　　　　表１清远６次强降水出现时…     

青藏高原云的研究进展

青藏高原东侧九龙地区是西南涡多发区,利用该地区新型探测设备开展云探测,有助于增强对西南涡多发区云特征的认识。利用2018—2019年6—8月九龙站地基微波辐射计资料,分析了该地区夏季非降水云的出现率、液态水路径及过冷水路径的观测特征。结果表明：九龙夏季非降水云出现率月均值在67%~82%之间,以低云和中云为主,高云较少;低云出现率表现为白天低、夜间高,而中云和高云则相反;云出现率的垂直分布表现为单峰形态,在约2 km高度存在云出现率峰值8.1%;受大气热力层结日变化影响,云出现率的单峰垂直分布呈现日夜差异。另外,九龙夏季非降水云的液态水路径均值为0.433 kg·m^-2,其中低云、中云、高云的液态水路径均值分别为0.665、0.240、0.102 kg·m^-2;低云的液态水路径日变化特征与其出现率相似,而中云和高云的液态水路径日变化特征不明显。此外,九龙夏季非降水云中冷云的过冷水路径均值为0.154 kg·m^-2,其中低云、中云、高云的过冷水路径均值分别为0.065、0.166、0.102 kg·m^-2;总体上过冷水路径在液态水路径中的占比约为34.3%~38.8%,过冷水路径占比随云的高度而增大,这使得中云和高云的过冷水路径日变化与其液态水路径相似。与同纬度华中地区相比,九龙夏季非降水云具有明显不同的特征,这与两地之间的大气水汽特征差异密切相关。

     

物理过程参数化方案对中国夏季降水日变化模拟的影响

国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)新增的高分辨率模式比较计划(HighResMIP)首次提供全球高分辨率(25—50 km)多模式集合的气候模拟试验结果。利用8个CMIP6 HighResMIP模式评估了高分辨率全球气候模式对青藏高原夏季小时降水与极端降水的模拟能力,结果表明：CMIP6高分辨率模式高(低)估了青藏高原地区的降水量和频率(强度),过多的降水量主要来自模式对降水频率的高估,尤其是弱降水(< 2 mm·h^-1)的发生频率。模拟偏差与地形海拔密切相关,偏差大值区主要位于高原南坡和东坡陡峭地形区。模式不能准确再现降水量与海拔之间的关系,高(低)估了高(低)海拔地区的降水量。模式低估了降水强度随海拔升高而降低的变化速率。在日变化方面,模式能够模拟出青藏高原降水傍晚至午夜的峰值特征,但明显低估了降水的日变化振幅。在小时极端降水方面,模式低估了高原区域平均极端降水第95百分位数阈值,仅为观测值的57%。

     

光电测雨技术及仪器

文章介绍了光电法测雨技术的原理和仪器的组成，并且与传统方法进行了对比，展现了光电法在诸多方面的优势。     

湖南紫鹊界梯田自流灌溉系统降水条件

为了全面认识湖南紫鹊界梯田系统的水循环机制,从降水条件的视角出发,基于紫鹊界地区及周边共11个气象站的1986—2015年降水序列数据,运用集中度、标准化降水指数等方法从降水量、降水年内分配、干旱频率等方面开展对比分析,以揭示紫鹊界地区梯田稻作自流灌溉系统所拥有的独特的天然降水条件。结果表明：紫鹊界地区3个气象站多年平均降水量达1 638.7 mm,比外围8个站平均高出177.4 mm,其中夏季(6—8月)平均降水量为675.1 mm,比外围8个站平均高出122.4 mm;紫鹊界3个站旬降水序列的平均集中度为0.373,明显高于外围8个站的平均值0.354,夏季是紫鹊界地区降雨的主要优势时段,多年平均降雨高峰为6月中旬,晚于外围8个站的6月上旬或5月下旬;紫鹊界地区5—8月的3个月时间尺度干旱频率有“先小后大”的特征,其中5月和6月的3个月时间尺度干旱频率明显要小于全区平均值,7月和8月要大于平均值;6月上旬—8月中旬是紫鹊界梯田灌溉的主要时期,紫鹊界地区降水年内分配、多年平均干旱频率分布特征等与紫鹊界梯田的水稻生长期形成良好的匹配关系,降水是紫鹊界梯田自流灌溉系统的重要自然支撑条件。     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化影响

利用1981-2016年京津冀地区174个国家站逐日降水资料,采用百分位方法和线性倾向估计方法对京津冀地区极端降水的时空分布特征及演变趋势进行了分析。结果表明：（1）对于京津冀地区极端降水空间分布,不同百分位降水阈值表现为一致的分布特征,年平均极端降水量、平均极端降水强度与百分位极端降水阈值分布大体一致,而年平均极端降水日数的分布则与其相反。（2）年平均极端降水量在103.6~259.1 mm之间,年平均极端降水日数在3.0~4.0 d之间,平均极端降水强度在大雨到暴雨之间,极端降水量对总降水量贡献达28%以上。（3）极端降水总站次和极端降水日数年变化趋势一致,7月、8月和10月是极端降水较活跃月份。（4）在36 a期间,年平均极端降水量、年平均极端降水日数、平均极端降水强度以及极端降水量对总降水量贡献的变化趋势分布情况基本一致,呈减少趋势的站点均相对较多,年平均极端降水量增减幅度较大,年平均极端降水日数变化在1 d·（10 a）^-1以内,平均极端降水强度和极端降水量对总降水量贡献减少趋势相对明显。

     

汉江流域1951-2003年降水气温时空变化趋势分析

利用1958-2017年长江中下游地区426个国家站逐日降水资料,通过线性趋势分析法、EOF分解法,使用五个降水特征量,分析了60 a来长江中下游地区降水的变化规律。结果表明：（1）长江中下游地区年降水量呈上升趋势,线性趋势为2.21 mm·a^-1,夏季的线性趋势为2.03 mm·a^-1,冬季雨量略增,而春、秋两季雨量略减;（2）年降水日数的线性趋势为-0.46 d·a1,春、秋、冬三季降水日数均有减少,夏季持平;（3）降水强度呈弱上升趋势,降水强度的高值中心在江西以东大部以及湖北东部、安徽南部边缘,夏季的降水强度最大,冬季的最小,四季的降水强度均有弱增加趋势;（4）降水变异系数的高值中心位于安徽西北部边缘,最高值为0.25,低值中心位于湖南西部,最低值为0.14;春季的降水变异系数最低,夏季整体稳定,秋冬两季的波动性较大;（5）以年降水量作为指标可以把长江中下游地区划分为三种空间分布型,即长江中下游流域区域一致型、长江中下游北部和南部南北反相变化空间型以及长江中下游东部和西部东西反相变化空间型。

     

黔中隆起之窥见

1　黔中隆起形成时间的不同认识11　最早认为黔中古陆形成于寒武纪末期,其主要依据是黔中地区奥陶系湄潭组页岩覆盖在中上寒武统娄山关群白云岩之上,且奥陶、志留系地层沿黔中隆起向北渐次分布(罗绳武等,1958)。后来在较多地方的娄山关群大套白云岩的上部发现下奥陶统桐梓...     

Impacts of Climatic Factors on Runoff Coefficients in Source Regions of the Huanghe River

Runoff coefficients of the source regions of the Huanghe River in 1956–2000 were analyzed in this paper. In the 1990s runoff of Tangnaihai Hydrologic Station of the Huanghe River experienced a serious decrease, which had at- tracted considerable attention. Climate changes have important impact on the water resources availability. From the view of water cycling, runoff coefficients are important indexes of water resources in a particular catchment. Kalinin baseflow separation technique was improved based on the characteristics of precipitation and streamflow. After the separation of runoff coefficient (R/P), baseflow coefficient (Br/P) and direct runoff coefficient (Dr/P) were estimated. Statistic analyses were applied to assessing the impact of precipitation and temperature on runoff coefficients (including Dr/P, Br/P and R/P). The results show that in the source regions of the Huanghe River, mean annual baseflow coefficient was higher than mean annual direct runoff coefficient. Annual runoff coefficients were in direct proportion to annual pre- cipitation and in inverse proportion to annual mean temperature. The decrease of runoff coefficients in the 1990s was closely related to the decrease in precipitation and increase in temperature in the same period. Over different sub-basins of the source regions of the Huanghe River, runoff coefficients responded differently to precipitation and temperature. In the area above Jimai Hydrologic Station where annual mean temperature is –3.9oC, temperature is the main factor in- fluencing the runoff coefficients. Runoff coefficients were in inverse relation to temperature, and precipitation had nearly no impact on runoff coefficients. In subbasin between Jimai and Maqu Hydrologic Station Dr/P was mainly affected by precipitation while R/P and Br/P were both significantly influenced by precipitation and temperature. In the area be-tween Maqu and Tangnaihai hydrologic stations all the three runoff coefficients increased with the rising of annual precipitation, while direct runoff coefficient was inversely proportional to temperature. In the source regions of the Huanghe River with the increase of average annual temperature, the impacts of temperature on runoff coefficients be-come insignificant.