天津地区一次对流性降水过程雨滴谱特征分析

激光雨滴谱仪是天津人影部门近年新引入的探测设备,它对降水过程的即时监测具有重要意义。本文基于LPM-THIES激光雨滴谱仪探测资料,对天津地区2015年7月19日的对流性降水过程进行了分析。研究显示:雨滴谱仪和翻斗雨量计所获取的逐时降水其变化趋势存在一致性,但雨滴谱仪获得的累积雨量要偏大;降水过程的时空差异性大,不同测站雨强差异明显,4站降水粒子平均直径介于0.40~0.64mm,且2.0mm以下的降水粒子占到了粒子总数的95%以上;降水时段的雨强与雷达反射率的起伏变化十分明显,雨滴数浓度基本上处于103量级;蓟县站3个时次的瞬时谱均呈现单峰型分布,且峰值位于0.5mm附近。     

低频图在贵州汛期延伸期强降水预测中的应用

本文基于低频图方法对贵州省2011—2015年59次区域性强降水过程对应的500hPa低频流场进行EOF统计分析,建立贵州省强降水过程的统计预测模型,通过外推试验开展贵州2016年汛期延伸期强降水过程预测,利用回算试验的预测准确率评估该方法的本地适用性。结果表明:影响贵州强降水的6个低频关键区分别为贝加尔湖以西地区(40°~70°N,80°~110°E,1区)、贝加尔湖以东地区(40°~70°N,110°~150°E,2区)、中国西南地区东部至华中地区(25°~40°N,100°~120°E,3区)、西太平洋地区(10°~40°N,120°~140°E,4区)、孟加拉湾地区(0°~25°N,70°~100°E,5区)和中国南海地区(0°~25°N,100°~120°E,6区)。当1、4区出现低频反气旋,3、5区出现低频气旋,2、6区有配合其它关键区的低频系统活动的环流配置为贵州省强降水过程预测模型。2016年汛期强降水过程进行预测试验的预测准确率为39.2%,表明低频图方法在贵州省强降水过程预测中的应用效果较好。     

中国1961—2016年夏季持续和非持续性极端降水的变化特征

基于国家气象信息中心提供的1961—2016年2400多站逐日降水观测资料,根据百分位法确定极端降水,对中国夏季持续（持续2 d及以上）和非持续性（持续1 d）极端降水事件的变化特征进行了研究。结果表明：在气候变暖背景下,以江淮流域为代表,中国大部分地区极端降水量趋于增多,但华北、西南及西部部分地区趋于减少;除内蒙古中部、四川等地以外,中国大部极端降水对总降水的贡献呈增多趋势。进一步对华北、江淮、华南、西南4个代表区域进行分析,发现华北、西南地区的持续和非持续性极端降水量都呈减少趋势,持续性极端降水量的减少更突出,极端降水更多以非持续性形式出现;江淮、华南一带,两类极端降水量都呈增多趋势,持续性极端降水量的增加更明显,极端降水更多以持续性形式出现。     

降水集中度的变化特征及影响因素分析——以山西为例

基于山西14个站点1957—2014年逐日降水资料,计算年尺度与多年尺度下的降水集中指数（CI）和极端降水指数（R_95p和R_99p),利用统计方法,研究了山西降水集中度的时空变化和影响因素。结果表明,CI值与R_99p显著正相关,CI值增大则发生极端强降水几率增大。多年尺度CI值体现出明显的纬度地带性和较大的局地空间差异。受温带大陆性季风气候控制,山西省降水CI值介于0.59~0.64,相对亚热带地区较小,且变化范围较小。总体上年尺度CI值呈下降趋势,五台山、右玉、五寨、运城等站点下降趋势显著。盆地区域较高山高原区的CI值更大且下降趋势不显著,更易于发生极端降水事件。较高的高程和较大的变幅可增强高程对CI值的影响。太平洋年代际振荡（PDO）与年尺度CI值显著负相关。PDO冷位相时期,西太平洋副高西进、偏强,CI值偏高,发生极端强降水的可能性增大。本研究揭示了自然地理条件和海-气相互作用对区域尺度降水集中度存在复杂的影响。     

乌鲁木齐机场一次寒潮多相态降水过程分析

利用常规观测资料及新疆区域自动站、乌鲁木齐风廓线雷达、多普勒雷达资料,针对2015年2月13日发生在乌鲁木齐地区的一次雨雪天气过程,从大气背景环境、风温垂直结构、冷暖平流及雨、雪相态转换成因等方面进行分析。结果表明:此次寒潮降水天气的大尺度环流背景是中亚地区高空脊向极区发展,脊顶北风引导极地冷空气南下,在西西伯利亚地区发展成大槽。大槽东移进入新疆地区后,槽后冷空气与北上的西南暖湿气流在天山山区汇合造成此次寒潮降水天气。乌鲁木齐机场出现雪转雨再转雪等相态转换,是由于先受冷平流控制,随着地面冷锋前部暖平流临近,低空暖层厚度加大,降雪粒子在降落过程中融化为雨滴,地面降水相态转为雨夹雪和雨,冷锋系统进入后,再次处于冷平流控制下,降水相态再由雨转为雪。风廓线雷达风场资料的分析结果表明,空中冷暖平流的性质和转换与降水相态变化有较好的对应关系;风廓线垂直速度显示,降雪粒子与雨滴粒子相比,垂直速度较小且雨滴粒子主要集中在1000 m以下。利用多普勒雷达产品分析地面冷锋的移动、空中冷暖平流的变化,有助于对降水相态变化的预报。     

华南前汛期降水的年代际异常特征及其成因

利用1981—2013年中国160站逐月降水资料、NCEP/NCAR逐月再分析资料及NOAA海表温度资料,研究了华南前汛期降水年代际异常的时空特征及其可能成因。结果表明:1)华南前汛期降水在1992前后发生由异常偏少转为偏多的显著年代际转折,最显著异常中心位于广西东北部和广东北部。2)1990年代初发生的对流层高层南冷北暖(40°N附近为界)、对流层下暖上冷的年代际转折,使得高低层环流场均出现了有利于北方干、湿冷空气和孟加拉湾、西太平洋暖湿水汽在华南区域交汇并辐合上升的形势,造成华南前汛期降水发生偏少转偏多的显著年代际转折。年代际转折的前后两个时段中,位于热带的孟加拉湾槽、东亚沿岸EAP遥相关型波列中的西太平洋副高、阿拉斯加湾附近的脊,以及中纬度贝加尔湖以西以南脊的强度或位置均具有显著差异,故这些环流系统的年代际异常是华南前汛期降水年代际异常的重要原因。3)南太平洋关键区海温在1990年代初开始呈现增暖趋势,在偏暖(偏冷)时期,华南低空受异常气旋(异常反气旋)环流控制,对流层上层西风急流偏弱偏南(偏强偏北),造成华南地区降水异常偏多(偏少)。     

两广地区夏季降水异常与澳大利亚东侧海温异常的联系及可能机制

广东省和广西壮族自治区(两广地区)夏季降水时空分布很不均匀,存在显著的年际变化。利用站点观测降水资料、海洋及大气再分析资料,研究了近40 a两广地区夏季降水年际异常与澳大利亚东侧海温异常的联系及机理。在年际时间尺度上,两广夏季降水异常与澳大利亚东侧的海温异常存在显著的负相关关系。当澳大利亚东侧海温异常偏高时,一方面,部分水汽由热带中太平洋向澳大利亚东侧海区辐合,部分沿西太平洋副热带高压边缘向东亚地区输送,两广地区为水汽辐散区域,另一方面,澳大利亚东侧海区的对流活动增强,该地区上空的上升运动异常增强,通过"大气桥"遥相关使得海洋性大陆地区的异常上升运动增强,从而加强了东亚地区的局地Hadley环流,使得两广地区下沉运动增强,二者共同作用致使两广地区夏季干旱少雨;反之亦然。     

恩施“6·24”暴雨中尺度系统特征分析

利用常规观测资料、自动区域站雨量、卫星TBB资料、雷达资料,对恩施州2016年6月24—25日发生的一次大范围暴雨过程进行分析。结果表明:本次强降水,具有典型的两槽一脊"单阻型"梅雨环流特征,在有利的大尺度环流背景下,在高空槽、低层低涡切变、西南急流、地面中尺度辐合线等中尺度天气系统的共同影响、相互作用下,形成了此次大范围强降水。此次暴雨空间上分布不均,局地性强,表现为明显的中尺度对流性特征,雷达回波图上降水性质表现为混合型降水,暴雨的直接影响系统是中β尺度对流系统,且中β尺度对流系统在多个中尺度对流云团合并后加强,时间尺度约为5 h。此次暴雨过程是在上干冷下暖湿强的大气层结不稳定条件下,梅雨锋、边界层辐合线和地形槽的触发作用将前期积累的能量释放产生的强对流天气,同时,副高外围西南气流将南海和西太平洋的水汽向恩施输送,为暴雨的发生提供了有利的条件。     

Diagnosis of Moist Vorticity and Moist Divergence for a Heavy Precipitation Event in Southwestern China

A regional heavy precipitation event that occurred over Sichuan Province on 8–9 September 2015 is analyzed based on hourly observed precipitation data obtained from weather stations and NCEP FNL data.Two moist dynamic parameters,i.e.,moist vorticity(mζ)and moist divergence(mδ),are used to diagnose this heavy precipitation event.Results show that the topography over southwestern China has a significant impact on the ability of these two parameters to diagnose precipitation.When the impact of topography is weak(i.e.,low altitude),mζ cannot exactly depict the location of precipitation in the initial stage of the event.Then,as the precipitation develops,its ability to depict the location improves significantly.In particular,mζ coincides best with the location of precipitation during the peak stage of the event.Besides,the evolution of the mζcenter shows high consistency with the evolution of the precipitation center.For mδ,although some false-alarm regions are apparent,it reflects the location of precipitation almost entirely during the precipitation event.However,the mδ center shows inconsistency with the precipitation center.These results suggest that both mζ and mδ have a significant ability to predict the location of precipitation.Moreover,mζ has a stronger ability than mδ in terms of predicting the variability of the precipitation center.However,when the impact of topography is strong(i.e.,high altitude),both of these two moist dynamic parameters are unable to depict the location and center of precipitation during the entire precipitation event,suggesting their weak ability to predict precipitation over complex topography.     

Potential Deformation and Its Application to the Diagnosis of Heavy Precipitation in Mesoscale Convective Systems

Many observational studies have shown that deformation, like vertical vorticity and divergence, is closely related to the occurrence and distribution of strong precipitation. In this paper, to involve deformation in precipitation diagnosis, a new parameter called potential deformation(PD) is derived and then applied to precipitation detection within a simulated mesoscale convective system(MCS). It is shown that PD includes both stretching deformation and shearing deformation and shares similar characteristics with deformation insofar as it does not change with the rotating coordinate. Diagnosis of the simulated MCS reveals that PD performs well in tracing the MCS' precipitation. In terms of their distributional pattern, the large-value areas of PD are similar to the precipitation in the different development stages of the MCS. A detailed analysis of the physical processes contained within the PD shows that it can reflect the three-dimensional moisture variation,vertical wind shear and wind deformation within the MCS. These structures are usually a comprehensive reflection of the characteristics of the surface cold pool, rear inflow jet, downward cold air flow and upward warm moist flow within the precipitating convective cells. For this reason, the PD shows much stronger anomalies in the precipitating atmosphere than the non-precipitating atmosphere, which implies considerable potential for its application in detecting heavy precipitation within MCSs.