池州地区冬半年固态降水及其环流背景统计特征

基于2003－2018年池州冬半年观测资料,采用T-mode主成分客观分析法（TPCA）等方法进行固态降水与环流背景的统计分析。结果表明：池州172个固态降水日中,固态降水的主要月份占比分别是1月的44.8%、2月的27.9%和12月的16.3%;其中雨雪转换、纯雪和冻雨3类占比分别为55.2%、41.3%和3.5%。环流形势可划分为一槽一脊型（Ⅰ型）,纬向波动型（Ⅱ型）和两槽一脊型（Ⅲ型）,Ⅰ型占比最多,Ⅱ型次之,Ⅲ型较少。Ⅰ～Ⅲ型分别代表北方冷空气从中路、西路和东路南下,池州固态降水过程主要受中路冷空气影响。Ⅰ型气温最低,出现固态降水概率最高,是其它形势3倍以上;Ⅱ型气温最高,出现固态降水概率最低。除Ⅲ型外,纯雪过程中低层温度均较雨雪转换过程低2.0 ℃左右;雨雪转换过程中925 hPa温度与850 hPa基本相同,一般在-4.0～-5.0 ℃之间,而纯雪过程则较850 hPa偏高1.0 ℃左右;雨雪转换过程1000 hPa温度基本在0 ℃附近,纯雪则在0 ℃以下。925 hPa盛行东北风,850 hPa存在气旋性环流,配合700 hPa上12.0 m/s左右急流、水汽通量及水汽通量散度大值中心,有利于池州固态降水的产生。它一般属于大尺度降水,层结稳定,锋区位于700 hPa以下,低层有冷平流,切变线一般位于850～800 hPa之间。     

厄尔尼诺对长江中下游地区夏季持续性降水结构的影响及其可能机理

根据中国国家气象信息中心提供的1961-2016年2400多站的逐日降水观测数据,分析了厄尔尼诺对长江中下游地区夏季持续性降水结构的影响。发现长江中下游地区的降水主要以5 d及以内的降水事件为主,其强度主要分布在4-24 mm/d;5 d以上降水所占比例相对较小,而其强度主要分布在12-24 mm/d。其中,长江中下游地区夏季大于5 d的降水事件（长持续性降水事件）所占比例和强度在长江以南地区要大于长江以北地区。同时,在厄尔尼诺的影响下,长江以南地区的降水结构从2-5 d持续性降水事件（短持续性降水事件）和1 d的降水事件（非持续性降水事件）向长持续性降水事件转变,且其强度增加。而长江以北地区,以湖北为主,降水结构存在从非持续性向短持续性降水事件转变的现象,短持续性降水事件的强度也略有增强。因此,厄尔尼诺使得长江中下游地区的降水事件更多地以持续性降水为主,不同持续性降水事件的强度加强。进一步分析发现厄尔尼诺次年西太平洋副热带高压西伸加强,与其相关的东南季风所输送的水汽也有所加强。同时,中高纬度阻塞高压环流形势稳定维持。受这些因子的共同作用,最终导致长江中下游地区夏季降水持续性延长和降水强度加强。而这将给长江中下游地区的农作物种植和经济发展等带来较严重的影响,使防洪、防涝工作面临严峻的挑战。      

一次西南低涡降水雷达回波结构和演变特征分析

基于新一代天气雷达三维组网等多源气象数据分析了2009年7月30～31日的一次西南低涡触发的强降水天气过程以及主要降水时段雷达回波三维结构及演变特征,研究发现：(1)西南低涡降水与低涡强度发展存在不一致性,强降水出现在低涡强度达到最强之前;(2)中尺度对流系统的发生、发展是此次低涡降水的重要影响因素,西南低涡与中尺度对流系统既相互独立又相互影响,降水是两者共同作用的结果;(3)最强组合反射率因子同样出现在西南低涡发展到最强盛之前,西南低涡能显著影响盆地内降水雷达回波的强度与类型。     

2016年汛期中国降水极端特征及与1998年对比

本文利用国家气象信息中心提供的1961—2016年全国2341个气象观测站日和小时降水量资料,分析了2016年中国汛期降水的极端特征,并与1998年进行比较。主要结论如下：2016年汛期全国平均降水量为1961年以来历史同期最多,共有140站汛期降水量突破1961年以来历史同期极大值,有112站出现历史次极大值,比1998年分别偏多54和47站。1998年降水极值主要出现在东北和长江中上游地区,2016年主要出现在华东地区,而且范围更加集中。共出现6972站次暴雨,其中大暴雨1251站次,为1961年以来最多。44次大范围暴雨过程持续时间达90 d,总体呈现“中间强、前后弱”的特征。有417站出现日降水量极端事件,其中88站突破历史纪录,创1961年以来新高;最大小时降水量共有113站突破历史极值,比1998年偏多29站。从空间分布来看,日降水量极端事件2016年主要位于华东和华北地区,1998年集中在中部地区;破纪录小时降水2016年主要在西部地区,而1998年东部地区更为突出。     

2016年我国梅雨异常特征及成因分析

利用国家气候中心梅雨监测资料和NCEP再分析资料,对2016年我国梅雨异常特征及其大尺度环流成因进行了分析。结果表明:（1）2016年我国梅雨有明显的区域特征,其中江南区入梅偏早14天,与1995年并列成为1951年以来入梅最早的年份,出梅偏晚11天,梅雨期（量）偏长（多）,但梅雨期日平均降水量偏少;长江区入梅和出梅均偏晚,梅雨期接近常年,但梅雨量偏多一倍以上,梅雨量和梅雨期日平均降水量分别为1951年以来历史同期第三和第二高值;江淮区入梅、出梅及梅雨期接近常年,但梅雨量偏多。（2）对流层高、中、低层环流系统冬夏季节性调整和转变显著提前的共同作用,导致了2016年江南区入梅显著偏早;东亚副热带西风急流、西太平洋副热带高压（副高）和东亚夏季风涌在7月中旬阶段性地南落导致了江南区和长江区出梅偏晚。（3）受到前冬超强厄尔尼诺衰减和春、夏季热带印度洋全区一致海温模态偏暖的影响,梅雨期副高异常偏强,副高西南侧转向的水汽输送异常偏强,并在长江区和江淮区与北方弱冷空气辐合,造成梅雨量异常偏多。     

基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测

针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。     

极端降水事件变化的观测研究

利用湖北1961—2014年站点逐日降水资料及人口和人口城乡构成数据,通过平均值分离、最小二乘法拟合、趋势系数和气候倾向率分析、M-K检验和累积距平检验等方法,从时空分布、趋势变化、局地特征等方面,分析了近54 a湖北极端降水的变化特征及其与城市化的关系,结果表明：(1)对于第95百分位的极端降水事件,湖北极端降水阈值的范围为43.5~85.1 mm,大部分站的阈值在暴雨雨量范围,高阈值区位于江汉平原和鄂东,低阈值区位于鄂西北,最高阈值出现在武汉站,最低阈值出现在竹山站和房县站。(2)近54 a来湖北多年平均的极端降水日(D_ep)、极端降水量(P_ep)、极端降水强度(I_ep)、最大5 d降水(R_{5 d})和雨量比均存在明显的区域特征,但I_ep、R_{5 d}的地域差异不如D_ep、P_ep明显。鄂西南南部以及鄂东南东部和南部是极端降水事件的高发区,鄂西北北部是极端降水事件的低发区。(3)极端降水指数(R)能反映极端降水的强弱,其大尺度存在明显的年际差异,而长期变化趋势不显著,P_ep、I_ep和雨量比呈弱增加趋势,R_{5 d}和极端降水频数呈弱减少趋势。(4)城市化发展速度会改变R及其局地距平百分比DR_ij、趋势系数和气候倾向率的空间分布。随着城市化发展速度加快,湖北城市“雨岛效应”的格局发生了变化,D_ep、P_ep、I_ep、R_{5 d}及其DR_ij从南北差异明显变为东西差异明显,江汉平原和鄂东的D_ep、P_ep、I_ep、R_{5 d}增加,而鄂西南的减少,且四者趋势系数通过显著性水平检验的站点数更多,气候倾向率绝对值也普遍增大,但大部分站点的变化趋势为负值。(5)湖北极端降水具有明显的城市效应,城市化发展速度较快的大城市代表站的极端降水阈值大于配对的小城市代表站,两种代表站平均的D_ep、P_ep、I_ep、R_{5 d}的年际变化较一致,但大城市代表站的I_ep、R_{5 d}普遍较大,极端降水的变化趋势更明显。

     

我国南方持续性暴雨成因的TBB场分析

利用多种资料分析了2014年7月13—17日贵州持续性暴雨过程的中尺度环境场特征及贵阳极端降水成因,并以多个时次不同要素资料进行合成分析,构建此次梅雨锋西段持续性暴雨的天气学模型。结果表明：(1)此次贵州持续性暴雨发生在单阻型梅雨稳定的背景下,当地持续3~4 d的强降水由中低层低涡切变、低空急流及地面静止锋(梅雨锋)共同作用造成。(2)梅雨锋雨带的建立、维持及移动造成贵州不同区域出现强降水。此次过程梅雨锋雨带对贵州的影响分四个阶段,其中,第三阶段梅雨锋西段缓慢南压过程中多个β中尺度云团更替、合并及缓慢移动造成贵阳及周边部分县市降水量突破历史极值。(3)中低纬度系统相互作用使水汽输送异常偏强。7月16日白天当年第9号超强台风“威马逊”进入我国南海海面后促使副热带高压西侧向北输送的水汽加强,该水汽与来自孟加拉湾的强盛西南暖湿气流在贵州上空汇合、加强,形成异常偏强的水汽通量及水汽辐合中心,这可能是贵阳极端降水发生的重要原因。(4)相比2010—2014年5—9月贵阳发生的另外4场大暴雨过程,该过程更长的降水持续时间可能是贵阳极端降水发生的另一重要原因。(5)贵阳强降水期间,强降水的雷达回波表现为层状云-积云混合降水回波,并具有低质心暖云降水特征,同时径向速度图上可见强劲西南急流及中尺度气旋性辐合。

     

长株潭城市化进程中极端降水变化特征

利用陕西省延安市12个气象站建站至2013年7月的降水资料和延安市降水引发的地质灾害资料,从1 h、3 h、6 h、12 h、日最大降水量、3 d连续最大降水量和月降水量等方面分析了延安市2013年7月连续降水的极端性和致灾特点。结果表明：延安市2013年7月全市平均降水量419 mm,为1 000 a一遇极端降水。过程累积地质灾害次数(D_L)和过程累计降水量(R_L)关系密切,两者关系可以用分段函数描述。延安市R_L＜137 mm时,无群发地质灾害;137mm≤R_L＜200 mm且日降水量(R_R)＜50 mm时,有群发地质灾害但较少;R_L≥200 mm或200 mm＞R_L≥137 mm且R_R≥50 mm时,群发地质灾害多。经济比较发达、防灾减灾能力较强的延安市宝塔区2013年7月降水量568 mm,超过1 000 a一遇,其R_L＜332 mm时,无群发地质灾害;R_L≥332 mm时,群发地质灾害多。

     

山东极端强降水天气环境参数特征

基于2012-2015年期间上海市多次明显强降水过程的逐时110积水报警数据(积水灾情)和气象站降水量数据, 分析降水和积水灾情两者之间的关系和时空动态变化, 建立了上海城市人口密集区强降水积水的阈值指标。结果表明:上海中心城区强降水积水的起始阈值为1 h降水量30 mm, 当中心城区1 h降水量在70 mm以上时, 积水会显著增多。上海区县人口密集居住区强降水的起始阈值为1 h降水量35 mm。降水积水的严重程度不仅与降水强度相关, 也与累积降水量和降水持续时间的长短有关。当2 h累积降水达到40 mm以上时, 也有积水灾情。积水灾情相对于降水有1-2 h左右的滞后期。