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。     

云南省汛期极端强降水事件的气候特征

利用云南省1961～2008年94个站点逐日降水资料,根据百分位法定义了不同站点的极端强降水阈值,应用EOF、线性倾向率和周期分析方法,对云南极端强降水事件频数进行了时空分布特征诊断。结果表明：云南省汛期极端强降水阈值的空间分布呈西北至东南逐渐增大的分布趋势;以百分位法定义的极端强降水事件频数和大雨及以上强降水频数的空...     

印江极端降水和极端强降水日数统计特征

利用印江气象站的逐日降水资料,在对该站点极端降水和极端强降水过程阈值进行科学界定的基础上,对50 a来极端降水和极端强降水过程进行了常规统计。结果表明:印江极端降水和极端强降水过程有弱的增加趋势,极端(强)降水天数与降水量成正相关,20世纪60年代极端降水天数和极端强降水的离散程度最大,21世纪前8 a极端强降水的离散程度最小。极端降水和极端强降水日数变化均达不到气候突变的标准。     

长江流域极端强降水分布特征的统计拟合

基于长江流域147个气象站1960-2005年最大值降水序列(AM)与超门限峰值降水序列(POT),选取4大类20种分布函数,采用极大似然法和线性矩法估算了参数,经柯尔莫洛夫-斯米尔诺夫检验,确定了降水极值的最优概率模型.对AM与POT两套极端强降水序列的频率分析均表明,Wakeby分布函数能够较好的拟合长江流域降水极值的概率分布.同时指出了降水极值的拟合存在的不确定性.     

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。     

基于区域自动气象站的广东极端强降水特征分析

利用2003—2017年广东2000多个区域自动气象站逐小时降水资料,分析了不同历时的广东极端强降水的年和月变化特征,在此基础上分析汛期4—9月的极端强降水频次的时空分布特征。结果表明:近15年来,广东不同历时极端强降水出现频率的年变化趋势存在明显差异,在年以及前、后汛期,24 h呈减少趋势;3、1 h呈上升趋势,其中1 h极端强降水频率在年和后汛期呈显著增加趋势。5—6月是广东极端强降水最易出现的时段,频次大值主要出现在粤西南阳江、江门、茂名,中部和北部的广州、清远以及粤东的汕头、揭阳等地。后汛期极端强降水主要出现在粤中南部地区,特别是南部沿海。1 h极端强降水次数在珠江三角洲以及茂名信宜、高州等地增加趋势明显,而粤东的大部分地区为减少趋势。地形和大气环流等可能是广东极端强降水频次中心形成的重要因素。     

鄂东北春季三类典型极端强降水特征分析

利用1961—2020年降水资料、NCEP／NCAR2.5°×2.5°和ERA5资料,对鄂东北春季极端强降水个例天气系统及物理量的异常度、配置与降水落区的关系进行了分类对比研究。结果发现：(1)鄂东北春季极端强降水有三种典型形势,即地面倒槽型、冷锋前沿型、暖低压型。三类极端强降水过程500 hPa均有南支槽缓慢东移,湖北以东、东北地区到日本有异常强的高压或高压脊,东高西低的形势使降水持续时间长。850 hPa偏南急流异常强盛,鄂东北位于切变辐合区。强降水发生前地面暖低压异常发展,为强降水提供了有利的环境条件。(2)鄂东北大多数春季极端强降水与低层水汽、中低层垂直速度的异常密切相关。鄂东北及周边为低层水汽辐合和垂直速度异常度绝对值之和大值区。     

近40年湖南省极端强降水气候变化趋势与突变特征

利用1961-2004年逐日降水资料,对湖南极端强降水事件气候变化趋势和突变特征进行分析.结果表明:近44年来,极端强降水量和日数呈增加趋势.1993年是显著增加的突变点,年平均极端强降水量与日数1994-2004年比1961-1993年分别增加126.4mm和2.05d.极端强降水年平均强度趋势不明显,无明显突变,但1993年之后一直处于上升趋势,1994-2004年比1961-1993年增加了2.25mm·d-1.间隔1～5d的极端强降水事件除湘西和永州南部外,大部分地区呈增加趋势,洞庭湖区和湘江流域增加显著.极端强降水事件发生时间主要集中在6月中下旬和5月上中旬,1990年代以来,7月中旬也是极端强降水事件频发时段.     

基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究

极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。     

华东地区降水时频变化特征与ENSO关系

利用Morlet小波变换方法分析了近56a来华东地区降水、气温变化以及ENSO的变化,结果表明,华东地区的降水、温度、海温(ΔSST)以及南方涛动指数(ΔSOI)的月距平序列中都存在多时间层次结构,并且各时间尺度周期分量的强度是不同的。同时又采用交叉小波变换方法,分别分析研究了ΔR、ΔT与ΔSST、ΔSOI相关关系,发现华东地区降水与ENSO在准2～4a周期变化上呈正相关关系,在年代际和8a以上年际间呈正负有规律交替且以正相关为主,而气温与ENSO存在多时间尺度特征。     

ENSO循环与中国东部地区夏季和冬季降水关系的研究

用中国160个站月平均降水量和赤道东太平洋Ni?o 3区海温资料研究了ENSO循环过程的不同位相与中国降水的关系。结果显示ENSO循环对中国冬、夏季降水丰或欠及时空分布有密切关系,ENSO发展年的夏季我国东部地区以雨量偏少为主,一些地区可偏少3～5成,多雨带位于江淮之间;ENSO恢复年的夏季长江及江南地区雨量偏多,其南北两边偏少;反ENSO年的夏季长江—黄河之间及东南部雨量偏少,其北边和西南正常偏多;在ENSO的准常态年夏季,长江以北为正偏差,江南除少部分地区外降水分布接近正常。还发现ENSO暖位相与中国冬季降水也有很好关系。由于本文用准常态年降水平均值代替通常的气候平均值,因而有利于更好地揭示ENSO与中国气候变化的关系。     

华北地区春季降水与ENSO的关系

根据1961—2010年华北地区53个气象站降水资料、NOAA海温资料及NCEP/NCAR再分析资料,采用相关分析和合成分析等统计方法,研究了华北地区春季降水与ENSO的关系。结果表明,华北地区春季降水偏少年份出现的频次高于偏多年份,强度强于偏多年份的,并且呈现出阶段性偏多和偏少特征,尤其是在20世纪70年代呈现出比较突出的偏少特征,一直延续到80年代中期。华北春季降水和前冬Nino3区海温存在显著的正相关关系(相关系数达0.42):当前冬Nino3区海温负异常时,华北春季降水偏少;而正异常时,华北春季降水偏多。因此,前冬海温异常对华北春季降水有较好的指示意义。大气对前冬海温的异常有明显的响应:Nino3区海温正异常可导致次年春季热带和西北太平洋副热带地区的500 h Pa高度场升高(即西太平洋副热带高压偏强、偏西、偏北),东亚大槽偏弱、偏东,巴尔喀什湖至贝加尔湖的高度场降低(即该地区经常有低槽维持),亚洲至西太平洋地区盛行纬向环流;而前冬Nino3区海温负异常则相反。     

广西极端降水事件气候态及其对ENSO的潜在响应

本研究利用日本人文与自然研究所和日本气象厅气象研究所发布的0.25°×0.25°亚洲区域高解析度观测集成降水数据（APHRODITE),并结合NOAA发布的Niño3.4区海温指数和美国国家环境预报中心NCEP再分析数据,分析了广西地区不同极端降水事件的气候平均态和气候倾向率的时空分布,并通过快速傅里叶变换方法分析了不同极端降水逐月区域平均值的气候变率。在此基础上,对ENSO不同位相的周期交替对广西不同极端降水的逐月区域平均值周期的影响及其滞后性进行交叉相关分析,并得出不同极端指标对不同ENSO位相的潜在响应及其显著性特征。结果表明1951-2007年广西全区除无雨日数呈现增加趋势外,暴雨日数、连续干期和湿期均呈减少趋势。不同极端指标在3~7 a的傅里叶谱周期内均呈现显著的周期性变率,说明其与ENSO的潜在联系。交叉相关分析表明Niño3.4指数与无雨日数（暴雨日数）和连续干（湿）期具有显著的负（正）相关特征,其滞后期约为6~18个月,但不同极端指标与ENSO相关程度具有差异。通过滞后6~18个月的平均Ni?o3.4指数所确定的不同ENSO位相,发现相对于拉尼娜冷位相,广西无雨日数（暴雨日数）和连续干（湿）期在厄尔尼诺暖位相下总体呈现减少（增多),但该响应的统计显著性在全区分布不普遍。这可能与湿静力稳定度、低层温度露点差与中层湿位涡正压项等热力因子的响应不利于极端降水增加有关。     

川渝地区降水变化与Nino3区SST的关系及其稳定性分析

根据1960—2006年我国川渝地区120个观测站的月降水资料,分析了降水的空间分布特征,利用相关分析、小波分析和小波凝聚谱等方法,探讨了川渝地区降水与Nino3区SST的关系及其稳定性。结果表明:一致性异常分布是川渝地区降水变化的最主要空间模态,第一模态时间系数与Nino3区SST有着较好的相关关系。这种关系表明,在Nino3区SST暖状态,川渝地区降水偏少;在Nino3区SST冷状态时则情况相反。川渝地区降水和Nino3区SST关系的稳定性分析表明,降水和SST之间在准2 a,4～6 a变化周期上存着较好的相关关系,但这种相关关系并不稳定,存在着年代际变化:1960—1986年呈正相关关系,1987—2006年呈负相关关系。     

Seasonal Evolution of Dominant Modes in South Pacific SST and Relationship with ENSO

A season-reliant empirical orthogonal function(S-EOF) analysis was applied to the seasonal mean SST anomalies(SSTAs) based on the HadISST1 dataset with linear trend removed at every grid point in the South Pacific(60.5-19.5 S,139.5 E-60.5 W) during the period 1979-2009.The spatiotemporal characteristics of the dominant modes and their relationships with ENSO were analyzed.The results show that there are two seasonally evolving dominant modes of SSTAs in the South Pacific with interannual and interdecadal variations;they account for nearly 40% of the total variance.Although the seasonal evolution of spatial patterns of the first S-EOF mode(S-EOF1) did not show remarkable propagation,it decays with season remarkably.The second S-EOF mode(S-EOF2) showed significant seasonal evolution and intensified with season,with distinct characteristics of eastward propagation of the negative SSTAs in southern New Zealand and positive SSTAs southeast of Australia.Both of these two modes have significant relationships with ENSO.These two modes correspond to the post-ENSO and ENSO turnabout years,respectively.The SEOF1 mode associated with the decay of the eastern Pacific(EP) and the central Pacific(CP) types of ENSO exhibited a more significant relationship with the EP/CP type of El Nin o than that with the EP/CP type of La Nin a.The S-EOF2 mode contacted with the EP type of El Nin o changing into the EP/CP type of La Nin a showed a more significant connection with the EP/CP type of La Nin a.     

华南前汛期极端降水气候变化特征及其与太平洋海温相关关系研究

利用国家气象信息中心提供的89个华南代表气象站的1969—2013年逐日降水资料及NOAA重构延长的逐月海表温度(SST)资料,研究了华南前汛期极端降水的时间变化特征,以及太平洋海表温度与华南前汛期极端降水年际异常的相关关系,并定义了对华南前汛期极端降水具有指示意义的海表温度异常指数。主要结论:1)华南前汛期极端降水存在显著的年际变化以及年代际变化。20世纪90年代以来,华南前汛期发生极端旱涝的情况增多,此外,华南前汛期极端降水存在2个显著的突变年份。除降水强度外,其他各个极端降水指数在1977年存在一个突变,极端降水由多变少;在21世纪初存在另外一个极端降水由少到多的突变(除总降水量外)。2)定义的前冬太平洋海温异常指数与华南前汛期极端降水具有显著相关关系,该指数与El Ni觡o事件关系密切,当前冬该指数为正(负)或者发生El Ni觡o(La Ni觡a)现象时,则可预测次年华南前汛期极端降水异常也偏强(弱)。     

陕西盛夏极端降水频次及其与全球海温的遥相关研究

基于陕西省78个测站1961~2011年盛夏逐日降水量资料以及NOAA全球2°×2°海温场资料,分析了陕西盛夏极端降水事件气候特征及其与海温场的遥相关关系。结果表明:(1)盛夏,陕西南部、关中西部及陕北南部是极端降水事件高发区;(2)近年来盛夏极端降水事件呈上升趋势,1976年后显著上升;(3)极端降水事件与前期海温场具有较好的遥相关关系,与同期(同月)海温场相关性不显著;(4)上年秋季、冬季赤道中东太平洋和上年秋季阿拉伯海海温异常偏暖,赤道中东太平洋南北两侧海温偏冷,以及前期2月印度洋和中国近海海温异常偏暖,关中中东部及陕南中东部局地7月极端降水偏多,反之亦然;上年秋季印度洋和赤道东太平洋、上年冬季及当年春季印度洋西部海温异常偏暖,关中中西部地区8月极端降水偏多,反之亦然。     

2012年7月华北降水异常成因分析

2012年7月,我国华北地区降水较常年偏多近45%,期间出现了严重的洪涝灾害。本文利用中国台站降水等资料,对华北降水异常现象及其可能成因进行了分析。结果表明,多因子共同作用可能造成了7月华北降水异常偏多。2012年7月,欧亚中高纬地区维持两脊一槽环流型,贝加尔湖附近低槽活动造成冷空气频繁南下。同时,西太平洋副热带高压(以下简称副高)明显偏北带来的充沛水汽与北方冷空气持续交汇于华北地区,共同构成了华北地区降水偏多的大尺度环流形势。分析还发现,西太平洋暖池区海温偏暖,产生的强盛对流活动使西太平洋副高位置偏北。同时,受北太平洋地区海温偏暖影响,东亚东北部—北太平洋地区盛行低层反气旋异常环流,也造成副高位置偏北。     

The Contribution of Extreme Precipitation to the Total Precipitation in China

Using daily precipitation data from weather stations in China, the variations in the contribution of extreme precipitation to the total precipitation are analyzed. It is found that extreme precipitation accounts for approximately one third of the total precipitation based on the overall mean for China. Over the past half century, extreme precipitation has played a dominant role in the year-to-year variability of the total precipitation. On the decadal time scale, the extreme precipitation makes different contributions to the wetting and drying regions of China. The wetting trends of particular regions are mainly attributed to increases in extreme precipitation; in contrast, the drying trends of other regions are mainly due to decreases in non-extreme precipitation.