宜昌极端短时强降水中尺度对流系统特征分析

利用多普勒天气雷达和区域自动气象站资料以及常规观测资料,分析了2016—2017年宜昌极端短时强降水的环境条件和中尺度对流系统(MCS)的演变与活动特征。结果表明,极端短时强降水发生的形势背景共有三种:斜压锋生、准正压和低层暖平流强迫。在斜压锋生环境中,冷锋南下在宜昌中西部速度变缓,与暖倒槽中暖湿气流多次合并形成锋生,其造成的强烈抬升使MCS中单体质心较高,强回波厚达5～6 km,强的垂直切变导致单体出现悬垂结构,这些环境条件使气流合并时瞬时雨强较大;在气流合并、地形阻挡时对流持续时间较长,造成间歇性、分散性极端短时强降水。准正压Ⅰ型极端短时强降水发生在副热带高压边缘,地面鞍型场中南风气流发展,在地形作用下形成的辐合中心触发并增强对流单体,低质心、塔状、厚度高达7 km的强回波造成的瞬时雨强极大,引导气流较弱及下游山前减弱单体的后向传播效应导致山前的河谷地区对流再次加强,造成时间较短、范围极小而雨强极大的极端短时强降水;准正压Ⅱ型极端短时强降水发生在东风波西移过程中,暖湿的东风气流与边界层偏北气流合并时,导致超低质心的深厚塔状强降水回波,山体东侧过渡带地形使偏北风、偏东风多次合并,因而在过渡带地区造成雨强相对较小而范围较大、持续几个时次的极端短时强降水。在暖平流强迫环境中,西南急流加强时地面发展出辐合线,在辐合线上有向下游倾斜的深厚强回波单体沿着辐合线间隔排列,切变线、辐合线和雨带走向一致,使对流线上单体出现"列车效应",对流单体在对流线的上游新生、加强,向下游移动,在对流线上连续几个时次出现间隔分布的线状极端短时强降水。     

太行山地形影响下的极端短时强降水分析

2015年8月2日午夜和2011年8月9日前半夜,在两种不同天气系统背景下太行山东麓都出现了小时雨量超过50 mm的极端短时强降水天气,两次过程都是雷暴先在太行山区触发加强,经过下山2 h先后在丘陵站平山和山前平原站石家庄市区产生极端短时强降水。利用常规探测资料、地面加密观测资料、石家庄SA多普勒天气雷达资料,对不同天气系统背景下太行山特殊地形影响的极端短时强降水成因进行分析。结果表明:偏东气流被南北向的太行山地形强迫抬升,且与下山雷暴出流形成中尺度辐合线触发新的雷暴,雷达回波呈现后向传播特征和列车效应造成局地极端短时强降水。太行山地形通过增强辐合上升运动、增大垂直风切变使雷暴下山加强。不同天气系统强迫下,太行山特殊地形对雷暴发展作用不同。在偏西气流引导下,暖区极端短时强降水由阵风锋触发,具有突发性、降水时间短、伴随风力大的特点,下山雷暴出流加快且与山前偏东风的辐合加强,陆续在丘陵区和山前平原触发对流与下山雷暴合并加强造成极端短时强降水;而在东北气流引导下,回流冷锋和阵风锋共同触发的极端短时强降水具有持续时间较长、降雨总量较大、伴随风力较小的特点,太行山东坡对东北冷湿回流有阻挡积聚作用,东北偏北来的雷暴出流边界西端在迎风坡上强迫抬升使雷暴触发并加强,东北气流遇山后发生气旋性偏转使雷暴出流转向东南下山,与平原的偏东风辐合加强,造成丘陵区和山前平原的总降雨时间更长、降雨总量更大。     

重庆一次弱天气系统强迫下的极端短时强降水事件分析

利用常规观测、多普勒雷达、FY-2F卫星、加密自动站等数据和ERA-Interim0.125°× 0.125。再分析资料,对2019年4月19日重庆极端短时强降水事件的环境条件和发展机制进行了分析。结果表明:在天气尺度垂直运动较弱的背景下,此事件由准静止的β中尺度对流系统(MβCS)形成。对流发展前本地水汽充足,"上干下湿"的层结不稳定特征显著。对流发生发展于云贵高原向四川盆地过渡的綦江河谷附近,河谷三面环山,地势由西南向东北倾斜。γ中尺度对流从河谷南侧下山增强,导致河谷内的局地强降水和冷池。冷池与河谷东坡上暖湿气团间的强中尺度水平温度梯度,有利于近地面西南风加速向东侧山体辐合,促使已移至河谷内的γ中尺度对流向东坡移动并加强为一个孤立的MβCS。受冷池的持续增强、东侧地形的阻挡、两个γ中尺度对流的并入和弱环境气流引导的共同影响,MβCS得以较长时间维持并影响同一局地区域,导致綦江、万盛局地发生极端短时强降水。     

山东省短时极端强降水研究

利用1999—2011年4—10月全省大监自动站逐时降水观测资料,采用排序法、正态变换法(Z指数法)、平方根变换法等3种计算阈值的方法,计算了山东短时极端强降水的阈值,采用不同方法会得出不同的阈值。传统排序法计算的结果更接近实际,最后采用此法计算结果确定山东省及5个分区短时极端强降水阈值。结果显示:鲁东南、鲁中、鲁西北地区阈值大,鲁西南和半岛地区阈值小,特别是鲁西南地区阈值最小。鲁西北、鲁西南、鲁东南、鲁中和半岛南部易出现短时极端强降水,半岛北部短时极端强降水较少。短时极端强降水出现的偶然性大,极端强降水出现次数与年平均降水量没有明确关系。7、8月是防范短时极端强降水的关键时期。     

2012—2021年海南岛极端短时强降水特征及其成因分析

利用2012—2021年海南岛323个地面气象观测站逐小时降水资料及ERA5高分辨率资料,统计分析了海南岛近10 a的极端短时强降水时空分布特征,利用合成分析法探讨了产生极端短时强降水的环流背景。结果表明：海南岛极端短时强降水每年约为422.3次,占短时强降水的8%。极端短时强降水的季节和日变化明显,多发生在4—10月的午后(14:00—19:00),8月站次最多,近10 a发生极端短时强降水的站次最多为11次,出现在海南岛西北部。极端短时强降水日变化呈单峰型,峰值出现在17:00,为每年62.1次。午后发生极端短时强降水的平均降水强度较大,均值为67.8 mm·h^-1,峰值为111.5 mm·h^-1。海南岛极端短时强降水年、暖季(4—9月)的空间分布有两个高发地区,为海南岛西北部和东部沿海地区,暖季的天气系统是影响海南岛极端短时强降水的主要天气系统。海南岛极端短时强降水逐月空间分布差异与海陆风、地形均有密切关系,各月触发条件不同,7—8月极端短时强降水相对较多。     

副热带高压背景下极端短时强降水的双偏振相控阵雷达观测分析

为了研究副热带高压（副高）背景下极端短时强降水系统的动力和云物理结构特征,利用厦门X波段双偏振相控阵雷达观测数据,采用多普勒雷达风场反演技术并结合高精度的地形数据,对2021年8月11日发生在厦门地区的一次极端短时强降水事件进行了分析。研究表明:（1）这次过程发生在副高控制之下,具有弱天气尺度强迫特征。地面辐合线促进了线状对流系统的形成,其后向传播过程导致了局地极端强降水的发生。（2）对流系统的中层存在大粒子累积区,大粒子的下泻导致雨强增大。倾斜上升（下沉）气流的配置使得大粒子的下泻不会影响上升气流,有利于对流系统的发展与维持。下沉气流与偏南气流相遇触发了上游对流系统的发展,形成后向传播。（3）在弱天气尺度系统背景下,局地地形对于降水系统的影响得以凸显。地形造成的低层辐合使得差分反射率因子（Z_DR）、差分传播相移率（K_DP）等双偏振参数在迎风坡处明显增大,且大值区在此处维持。更大、更浓密的降水粒子形成了极高的降雨效率。（4）暖雨过程和冰相过程在这次极端降水事件中并存,前者对雨水的形成起主导作用,冰相粒子的融化加速了这一进程。（5）强降水时雨滴的破碎和碰并趋于平衡,雨强的增大取决于雨滴浓度的升高。因此,K_DP可作为判断雨强是否增大的指标。（6） Z_DR柱与K_DP柱的演变对于地面雨强的变化具有预示性,特别是在持续降水过程中,Z_DR（K_DP）柱的再度发展预示着降水系统的再次增强。      

一次极端短时强降水天气分析

本文利用常规地面及高空观测资料、加密自动站资料及多普勒雷达资料等,从环境条件及雷达特征等方面对2019年鸡西市一次极端短时强降水天气进行分析,结果表明:强降水发生在宽广且深厚的西风槽稳定维持背景下,降水区中层有冷空气入侵,低层位于槽前暖湿气流中,一致的西南风输送水汽至降水区。850 hPa槽线是本次对流天气的触发系统,上冷下暖及午后地面温度迅速升高造成热力不稳定,另外,低层绝对水汽含量较高是本次短时暴雨发生的重要条件。从雷达产品上看,麻山区的降水是由多单体风暴形成的,其中包含有超级单体风暴,单体依次经过降水区,强对流过程持续3 h,一定的"列车效应"使其出现了短时暴雨天气。     

一次强降水过程的多尺度环流背景及成因分析

利用NCEP再分析资料、ERA5再分析资料和自动站逐小时观测资料对2014年7月19日影响黑龙江省西部中尺度对流过程的天气尺度、中尺度环流背景及地面要素演变特点进行分析。结果表明:此次强降水过程是在台风与西风带系统远距离作用的背景下,由高空急流、冷涡、低层切变线与冷锋相互配合产生的。过程持续时间短、强度大、局地性强。副高外围偏南风引导远距离台风携带的暖湿气流向东北地区输送,与高空冷涡后部干冷空气配合,形成低层暖湿高层干冷的不稳定层结,为中尺度对流系统的发生发展提供了有利的环境条件。冷锋和喇叭口地形的辐合抬升相互配合,使暖湿气流抬升,冲破中层抑制,触发对流,使前期累积的不稳定能量释放。高空急流的辐散和通风作用使上升运动和不稳定层结维持,降水持续,且强度增强。受干冷空气卷入和强降水粒子蒸发的影响,系统后部出现较强冷池,使强降水同时伴有雷暴大风。随着系统后部冷池及冷空气主体的抬升,暖湿空气抬离地面,过程结束。     

四川盆地短历时强降水极值分布的研究

运用广义帕雷托分布(GPD)和广义极值分布(GEV),借助于L-矩的参数估计方法,对四川盆地12站的小时极端降水量进行拟合,并对两种模型的拟合效果进行比较。运用Hill图,结合统计量D*来确定GPD的最佳门限值是合适的,选出的样本是独立的。各站的小时极端降水概率分布均符合GPD和GEV,但GPD模型的拟合精度要优于GEV模型。利用两种模型推算出各站给定重现期的最大小时降水量,其中泸州50 a一遇和100 a一遇的降水极值分位数都超过了100 mm,除了遂宁站外,两种模型估计出的极值分位数的相对误差基本都在10%以下。通过分析,GPD推算的结果更加可靠。     

台风“温比亚”（1818）造成山东极端强降水的成因分析

利用气象卫星、多普勒天气雷达、区域自动气象观测站及常规气象观测资料,结合NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料（0.25°×0.25°）,对2018年18号台风“温比亚”及其残骸长时间影响山东引发特大暴雨的成因进行分析发现：1）此次极端降水可分为三个阶段,分别受台风外围螺旋云系、倒槽和变性后温带气旋冷锋影响,其中弱冷空气与台风倒槽相互作用对强降水的产生和维持起到了重要作用。2）“温比亚”缓慢北上过程中,强降水落区从台风东侧逆时针转至其北部倒槽附近,并逐渐远离台风中心,台风强度逐渐减弱。3）冷空气在对流层中层与台风倒槽相互作用,中层冷暖平流增强形成锋区,斜压不稳定能量增强,暖湿空气在锋区附近上升,并与低层倒槽辐合上升运动相配合,引发了倒槽附近特大暴雨的发生。4）此次过程中,低空急流稳定维持,源源不断地将水汽自东海输送至台风倒槽附近,水汽输送集中在800 hPa以下,850 hPa水汽通量辐合强度大于8×10-6 g·cm-2·hPa-1·s-1区域与暴雨落区的形态和位置对应良好。5）对流层中层的弱冷空气和低层的强暖湿气流促进了对流不稳定层结的发展和维持,低层强风速带在鲁中山区迎风坡强迫抬升不断触发中尺度对流系统,在中高层气流引导和地形作用下产生“列车效应”,也是此次过程中局地特大暴雨产生的重要因素。     

中国暖区暴雨的研究进展

黄河流域极端强降水主要集中在夏季6—8月,开展该流域夏季极端强降水大尺度环流特征研究对提高其气候预测准确率和防灾减灾能力具有重要意义。使用1961—2017年黄河流域247个地面气象观测站夏季逐日降水资料,首先分析该流域区域性极端强降水事件的分布特征;再根据500 hPa主导环流系统,将影响该流域夏季区域性极端强降水的典型环流形势分为阻塞型、低槽型、台风外围型,并对其中的阻塞型、低槽型极端强降水发生时的环流特征及其水汽输送、前期演变特征进行了分析。结果表明：(1) 近57 a来黄河流域夏季极端强降水阈值自西向东、自北向南逐渐加大,而极端降水次数上游源头地区较其他地区多。(2) 阻塞型和低槽型极端强降水的200 hPa纬向风距平分布特征相似,其距平在20°—55°N范围自北向南均呈“- + -”分布;其500 hPa环流特征差异较大,在欧亚中高纬地区低槽型以纬向环流为主,阻塞型以径向环流为主,前者30°—65°N范围多小槽小脊活动,后者低纬地区为正高度距平控制。(3) 阻塞型极端强降水的水汽主要来自印度洋和太平洋,低槽型的水汽主要来自太平洋和南海。(4) 造成阻塞型极端强降水的阻塞高压以原地发展为主,其发生前1~2周就能捕捉到阻塞高压发生发展信号;造成低槽型极端强降水的低槽以移动性为主,其初始信号出现在极端强降水前7 d左右,强信号出现在极端强降水前2~3 d。

     

基于决策树算法的江苏省不同区域短时强降水预报研究

采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。     

利用二维极值分布模拟我国几个代表站的强降水概率特征

基于中国6个代表站5-9月的逐日降水资料,利用二维Gumbel-Logistic分布,研究了中国不同区域的过程降水量和日最大强降水雨量的联合概率特征。结果表明,各代表性台站的过程雨量和强降水雨量的联合分布均符合二维Gumbel分布。强降水雨量与过程降雨量联合分布所描述的极端事件是更小的小概率事件。相同强降水雨量条件下,过程雨量越大,重现期越长当强降水雨量增大时,同一过程雨量的重现期也延长。在同级强降水雨量出现的条件下,各地过程降雨量往往是愈往南方其条件概率愈大,而其出现的过程雨量也随之增大。这为研究强降水极端状况的全方位特征做出了新的试验．也曼加客观地揭示了极端气候事件的多方面概率特征．     

江西省极端降水分类及特征分析

利用多种观测及再分析资料对江西省极端降水过程进行统计分类和天气学分析。采用百分位法、广义极值法对比计算江西省极端降水强度阈值标准,分析江西省极端降水事件的空间分布特征,筛选出2010—2019年江西省极端降水的典型过程,并进行天气学成因分析。结果表明：1） 江西省各站极端降水强度阈值空间分布差异较大,由西南向东北逐步增加,具有非常明显的地域性特征;2） 江西省典型极端降水过程发生在夏季（6—8月）,主要分为梅雨锋、强台风、西北气流类;3） 江西省梅雨锋类极端降水占典型极端降水过程的70%,该类极端降水具有稳定的大尺度环流形势,主要表现为南亚高压北跳至25°N以北,阻塞高压异常偏强,东北冷涡发展,副热带高压与大陆高压相结合,配合天气尺度稳定的切变线以及异常的西南暖湿气流,形成持续的水汽输送及异常的垂直上升运动中心。     

山东省极端强降水天气概念模型研究

利用山东省1971—1999年逐日降水资料,采用百分位法确定各站极端强降水阈值。据此阈值,在2000—2009年中挑选了39个极端强降水天气过程并进行天气分型,得到高空槽类、副高外围类、切变线类、气旋类、热带气旋类5类极端强降水概念模型。研究表明:切变线类、气旋类和热带气旋类暴雨区范围较大,而高空槽类和副高外围类暴雨区范围较零散;5类极端强降水均伴有低空急流,暴雨区一般位于700 hPa与850 hPa切变线(或槽线)之间、低空急流左侧风向风速辐合处;高空槽类、副高外围类、切变线类一型和气旋类均有冷空气影响,暴雨区位于850 hPa冷温度槽前部;5类极端强降水的产生机制不同,落区与θse的配置也不尽相同。     

近50年来中国极端降水趋势与物理成因研究综述

2021年8月11日20时—12日20时（北京时,下同）湖北北部发生极端降水,24 h降水量最大达518.5 mm,1 h降水量最大达117.9 mm,造成了严重灾害。基于常规气象观测资料和ERA5再分析资料,采用统计学方法和天气学诊断分析法,对该过程极端降水的特征及天气学成因进行初步分析。利用常规气象观测资料和ERA5再分析资料,对2021年8月12日湖北省北部极端降水特征及其中尺度演变特征、环流形势和物理量极端性的天气学成因进行初步分析。结果表明：（1）不同区域降水性质不同,总体有累计降水量大、小时雨强强、降水时段集中、极端性突出、致灾性强等特点。（2）β中尺度对流云团发展迅速、持续时间长、东移速度慢是造成此次极端降水的主要因素。（3）高层南亚高压、高空急流以及中层副热带高压和低槽是主要影响系统,中低层切变线、低层低涡以及偏东急流是直接参与者。（4）925—850 hPa低涡和偏东急流异常强盛且长时间维持,导致低层形成强动力辐合中心和强水汽辐合中心,有利于700 hPa以下上升运动发展和维持。偏东急流也有利于低层能量锋加强南压以及θ_se高能区和对流不稳定层结的建立,促进对流性强降水的发生发展。（5）925—850 hPa的涡度、垂直速度、比湿和整层可降水量均表现出异常的极端性,且其异常度演变趋势与雨强演变趋势基本一致。

     

华北地区小时极端降水的非稳态研究

本文以华北五省为研究区,基于1960—2014年小时降水数据建立1、2、3、6、12和24 h极端降水序列,对比分析稳态和非稳态假设下极端降水重现期估计的差异。研究表明：1960―2014年华北不同时间极端降水的变化趋势略有不同,时间越短呈上升趋势的站点越多,1~3 h的极端降水呈上升趋势的站点较多,稳态和非稳态假设下的20~100 a一遇重现期平均差异较大,其中,1 h极端降水的显著上升站点中,二者的平均相对误差达30%~43%;而6~24 h极端降水中,呈下降趋势的站点增多,其中,24 h极端降水显著下降站点中,二者的平均相对误差达-43%~-32%;无显著趋势站点,二者的平均相对误差大部分介于-10%~10%。随着重现期增大,二者差异的不确定性区间增大,不同变化趋势站点表现一致。研究发现,华北地区短历时极端降水强度增加,稳态假设下极端降水的重现期会严重低估。因此,选用非稳态假设估计极端降水的重现期,将降低极端降水的灾害风险。     

华东地区主要地形因子对极端小时降水峰型的影响研究

在全球持续增温的背景下,极端降水事件频发,给人民的生产生活和社会的经济发展造成了严重威胁。本文利用华东315个气象台站2011—2018年的小时观测数据,按照降水日峰值特征将华东地区极端小时降水分为单峰型和多峰型,基于多尺度地理加权回归模型,探讨了两种峰型极端小时降水空间分布与地形因子的关系。研究表明两种峰型极端降水分别对应常规年份和厄尔尼诺年,地形起伏度在两类峰型的降水中都为最重要的地形因子,主导区域主要为浙江北部及浙闽山脉北部;其他地形因子在两类峰型的降水中作用存在显著差异。单峰型降水中,第二重要的地形因子为地形坡度,主导区域位于浙闽山脉东南侧;而在多峰型降水中,第二重要的地形因子为离海岸线距离,且主导区域位于沿海地区。对二者差异的机理分析发现,单峰型降水以午后对流为主,浙闽山脉东南侧地形坡度较大处的对流有效位能值较大,容易促发对流;而在多峰型降水中清晨降水以平流为主,水汽输送明显较单峰型降水大,因此,离海岸线距离对该类型降水有重要影响。