汕尾市短历时强降雨的时空分布特征

利用汕尾市2013—2018年间115个自动气象站逐小时降雨量资料,对汕尾地区短历时强降水时空分布特征以及与年总降水量的关系进行研究。分析表明:(1)2013—2018年汕尾市短历时强降雨的次数大体呈递增趋势,各年发生的次数差异较大;(2)短历时强降雨具有明显的季节变化和日变化特征,最易发生在6月,时段集中在下午至傍晚;(3)短历时强降水主要集中在莲花山脉东南侧的海丰县大部及陆丰市东北部,包括莲花山、公平、梅陇、海城、八万等地区;(4)短历时强降雨发生次数多的年份降水量也大,两者具有很强的相关性。     

黑龙江省短历时降水时空分布特征研究

以百分位法和空间系统聚类法为理论基础,利用GIS空间插值技术,分析近30 a(1991—2020年)黑龙江省短历时（1 h、3 h、6 h、12 h）降水时空分布特征。结果表明：黑龙江省短历时降水分布趋势与夏季降水量分布趋势差异较大;短历时降水极值分布较为分散,基本上在西部松嫩平原地区最高,北部大、小兴安岭地区和东南山区最低;短历时降水99%、95%和90%分位,在西部松嫩平原地区最高,向东南和东部两个方向逐渐降低,大、小兴安岭最低;短历时降水从极值到99%、95%、90%分位降水量迅速下降,短历时降水高值在总降水样本中出现比例较小;黑龙江省各短历时降水的极值和均值年际变化趋势基本一致,各短历时的极值均呈明显增加趋势,历时越短增加趋势越明显。     

福建省不同短历时暴雨时空分布特征

利用福建省20个气象站1963—2012年降水资料,分析短历时(1 h、3 h、6 h)及24 h降水强度达暴雨和大暴雨频次的时空分布特征以及暴雨极值的空间分布。结果表明:对于暴雨级别,不同历时暴雨频次的空间分布特点基本相同,表现为全省3个暴雨的高发区,分别位于南部的漳州至龙岩西南部、东北部的宁德沿海以及西北部的南平西部;对于大暴雨,6 h、24 h历时的大暴雨高频区位于沿海,内陆较少。年代际变化趋势为,1 h、3 h、6 h短历时暴雨频次大多数台站以自然变动为主,或略为增加的趋势,24 h长历时暴雨频次增加的趋势强于短历时。大暴雨各历时大多数台站有略增加趋势,1 h、3 h历时的增加趋势强于6 h。内陆暴雨的月际分布呈单峰型,6月为峰值,6 h以上历时暴雨频率为全年最大;沿海暴雨月际分布呈双峰型,峰值在6月和8月,雨季1 h、3 h历时暴雨频率占全年的比例最大,夏季6 h、24 h历时暴雨频率最大。     

2007—2015年江西省短历时强降水时空分布特征分析

选取2007—2015年江西省1 895个地面气象站的降水观测资料,分别统计分析了20 mm≤1 h降水量＜30 mm、30 mm≤1 h降水量＜50 mm、1 h降水量≥50 mm、3 h降水量≥50 mm、6 h降水量≥50 mm短历时强降水的年际变化、季节变化、日变化和空间分布特征。结果表明： 1）从年际变化来看,1 h降水量≥20 mm短历时强降水的日数呈现增多的趋势。2）从季节变化来看,短历时强降水天气主要出现在4—9月,其中6月短历时强降水日数最多,1、2、12月最少;5—8月有超过80％的站点出现短历时强降水天气。3）从日变化来看,短历时强降水易发生在傍晚至上半夜时段,主峰值区出现在17—21时,次峰值出现在08—09时;4）从空间分布来看,不同降水强度的短历时强降水的发生日数均呈“西少东多”的空间分布特征,其中九江地区的降水日数偏少,抚州、鹰潭地区偏多。     

山西省汛期短历时强降水特征

基于山西省2011—2016年汛期290个自动气象站逐时降水资料,结合本地强降水预警业务规定,按照致灾风险程度将短历时强降水分为四级,并分析了各级短时强降水的时空变化特征.结果表明:短时强降水主要受地形影响,山西各级强降水的累计降水量和降水时数大值区一般沿太行山脉和吕梁山脉分布;短时强降水主要集中在7—8月,15—18...     

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。     

阿克苏地区短时强降雨时空分布和卫星云图特征

基于2012-2018年风云系列卫星云图资料(红外图像、水汽图像、TBB图像),区域自动站小时降雨资料,高空、地面常规观测资料,统计分析阿克苏地区短时强降雨的时空变化和卫星云图特征.结果表明:(1)短时强降雨主要出现于6-8月的16-20时,空间分布为北部山区最多、浅山区次之、平原及南部沙漠地区最少,降雨强度多为10....     

湖南省短历时降水极值分布拟合与应用

选择适宜的极值分布模型有助于提高极值序列再现期极值的准确度。基于1981—2010年湖南省97个地面气象观测站逐时降水观测资料,构建逐站年和季1 h、3 h、12 h最大降水量序列,运用Pearson-Ⅲ型、Gumbel、对数正态、Cauchy和Weibull 5种分布函数对湖南省3种短历时最大降水量序列进行极值分布拟合。结果表明：1981—2010年湖南省中北部地区3种短历时降水极值分布符合Gumbel分布模型,Weibull分布次之;湖南省南部地区3种短历时降水极值分布则仅符合Gumbel分布模型。在此基础上,应用Gumbel分布模型估算湖南省各站重现期为百年的降水极值,结果表明1 h、3 h、12 h的年降水极值高值中心分别位于湘东南地区、湖南省西部地区和湘西北地区;各季降水极值中心与年极值中心略有不同。     

柳州市区短历时强降雨时空分布

利用柳州市2010-2015年24个自动站观测资料,对柳州市区短历时强降雨的时间、空间分布特征以及与年降水量的关系进行分析,结果表明:(1)2010-2015年,柳州市区短历时强降雨的次数呈递增趋势,年际间变化较大;(2)从时空分布看,短历时强降雨最易发生在6月,时段集中在02-06时,发生最大概率的地区在柳州的西南部(柳南区);(3)从短历时降雨和年降水量的关系看,短历时强降雨对年总降雨量有贡献,短历时强降雨次数多,年总降雨量也高。     

广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用

利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显著性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。     

甘肃省短时强降水的时空特征

基于甘肃省81个自动气象站2002—2012年逐小时降水数据,分析了甘肃省近11 a来短时强降水的时空变化特征。结果表明:短时强降水频次自甘肃省西北向东南逐步递增,陇东南地区是甘肃省短时强降水发生频次最多、强度最强的地区。短时强降水存在2个高发中心,一个在以合水为中心的陇东地区,另一个在以徽县为中心的徽成盆地。短时强降水主要发生在午后至前半夜,出现时段集中在16:00—00:00,17时前后是短时强降水天气高发时段。短时强降水主要出现在5—9月,其中7—8月是一年中出现最多的月份,其次是6月。近11 a来,短时强降水频次呈上升趋势,2006年和2010年出现了2个峰值,其中2010年最多,发生52次,2004年最少只有17次。     

四川省降雨灾情时空分布及其与雨量相关特征分析

利用四川省2002—2020年降雨灾情数据和156个国家气象观测站及5727个区域气象观测站逐日、逐小时降雨资料,分析四川省降雨灾情时空分布及其与雨量特征的联系。结果表明：四川省近年来降雨灾情数量增长明显,盆地西部、南部灾情数量最多,密度最大,凉山州和盆地东北部死亡人数最多。灾害主要发生在6—9月,灾情分布有从盆地东北部、南部向西部发展,最后到东北部的趋势。盆地在有大暴雨出现时灾害发生可能性最大,致灾频率50%以上,暴雨致灾频率20%～40%;攀西地区暴雨出现时致灾频率20%～30%;川西高原暴雨天气过程较少,大雨出现时致灾频率最大,为10%～30%。最大小时雨量盆地区在10 mm以下的灾害主要发生在盆南和盆东北,盆西在各个雨量等级范围内占比都较大,攀西地区灾害主要集中在10～40 mm,川西高原为20 mm以下。最大日降雨量小于50 mm的灾害主要分布在盆南,超过300 mm的主要发生在盆西北,50～100 mm以盆南和盆西南为主,攀西地区50～100 mm占比最大,川西高原为25～50 mm。     

内蒙古大雪的时空分布特征

应用内蒙古117个气象观测站38年(1971—2008年)的历史资料,对内蒙古大雪、暴雪天气发生的时空分布特征进行了统计分析,分析结果表明:内蒙古地区年降雪量具有东强西弱、山区强平原弱的地域分布特征,强中心在呼伦贝尔盟、兴安盟的大、小兴安岭地区为大值区,超过了50mm;次强中心在乌兰察布市南部、锡林郭勒盟南部的阴山山脉,过了40mm;内蒙古西部的阿拉善盟为小值区,不到10mm。近38年内蒙古大雪日数总体是略有下降的趋势,全区大雪日数年际变化较大,多的年份超过300个站次,少的年份不到100个站次。内蒙古大雪过程主要发生在3、4、10月,超过70%的大雪过程发生在该时段,5、11月次之,隆冬季节大雪发生较少。内蒙古大雪、纯雪主要出现在10月至翌年4月,较雨夹雪发生日数明显偏少。春季从3月中旬至5月底、秋季从9月下旬至11月上旬为雨雪转换季节。大雪(雨夹雪)出现最多的是4月和10月,年平均在30站日左右,较纯雪日多4倍。3月和11月雨夹雪发生日数与纯雪发生日数相当。     

上海地区短时强降水特点及其影响

利用2009-2013年上海市加密观测自动站降水资料和110报警信息资料,对上海市短时强降水进行统计分析,了解其地理分布特征、概率分布特点的同时,找出降水极端性与暴雨红色预警标准的对应关系,以及110报警次数与短时强降水的关系。结果表明:1)自动站1 h雨量≥30 mm、≥50 mm和3 h雨量≥50 mm、≥100 mm的5 a累计频数的大值区基本集中在市区及其周边地区,郊区次数明显减少,出现次数最多的是3 h雨量≥50 mm的情况,出现次数最少的为3 h雨量≥100 mm的情况。2)从不同降水强度的发生概率分布来看,郊区弱降水发生概率大于市区的,市区强降水(1 h雨量≥25 mm)发生概率大于郊区的。3)对流降水情况下,降水累积概率为1%时,对应的1 h雨量市区为63.6 mm、郊区为58.7 mm,接近暴雨红色预警标准;对应的3 h雨量市区为90.8 mm、郊区为86.8 mm,较暴雨红色预警标准的阈值小。4)报警次数与降水量的关系:1当1 h雨量40 mm或3 h雨量60mm时,报警次数变化不大,基本在10次以下;当1 h雨量≥40 mm或3 h雨量≥60 mm时,报警次数逐渐增多,大部分在20次以上;当1 h雨量≥60 mm(达到暴雨红色预警标准)、3 h雨量≥80 mm(未达到暴雨红色预警标准)时,报警次数明显增多,基本超过30次,最多达100次以上。从报警次数的角度来看,暴雨红色预警的3 h标准设定为80~90 mm更合适。2当逐1 h和逐3 h雨量不是很大、但累积降水量较大(特别是累积降水量超过100 mm)时,报警次数急剧增多,很多超过100次,说明报警次数还与降水的持续时间有关。3当累积降水量、逐1 h和逐3 h雨量都增加时,报警次数增加最快。4报警次数的极值并非都出现在逐1 h和逐3 h雨量大值时,在1 h雨强不是很强,但降水持续时间长,累积降水量大的时候,也十分容易出现报警极值。     

黔东南暴雨气候特征及其地形影响

利用1960~2000年贵州省黔东南地区降水观测资料,统计分析黔东南地区暴雨时空分布特征,进一步揭示其活动规律及主要影响因素。结果表明:黔东南地区暴雨有显著年代际变化特征,存在准15年的周期变化,并与贵州降水和长江中下游降水呈同位相;存在两个暴雨多发中心,夜间暴雨较多。黔东南暴雨地域分布极为复杂,局地性暴雨较多,这与黔东南特殊地形有着密切关系,地形因素是影响黔东南地区暴雨的重要原因,对形成上述特征的气候学成因做了初步讨论。     

1960—2003年我国热带气旋降水的时空分布特征

利用1960—2003年登陆影响我国的热带气旋及其造成的降水资料, 对44年间登陆我国热带气旋降水时空变化特征进行统计分析。结果表明:热带气旋降水与热带气旋登陆活动相一致, 主要发生在5—11月, 其中7—9月为盛期; 热带气旋降水量以及热带气旋暴雨日数的分布是自南向北、从沿海到内陆迅速减小, 最大出现在海南和华南、东南沿海地区; 热带气旋强度越强其最大过程降水一般也就越大, 但是两者并非严格的线性关系; 1960年以来, 我国受热带气旋影响的绝大部分地区热带气旋降水呈波动下降的趋势。     

2012—2015年内蒙古短时强降水分布特征

利用内蒙古119个国家气象站逐小时降水量及常规的日降水量资料对2012—2015年内蒙古出现的短时强降水及大雨以上天气情况从时空分布、出现概率、降水比率等多方面进行了比较全面的统计。分析了内蒙古短时强降水的时空分布特征,特别是得出了内蒙古短时强降水发生时段,以及短时强降水在整个大到暴雨过程中所占比例等方面的特点,为预报员认识内蒙古短时强降水活动情况提供有利的参考。分析得出:短时强降水在时间、空间以及降水量级上的分布极不均匀,主要发生在6—8月,7月最多;短时强降水主要出现在午后到傍晚时段,集中在15—17时,尤其17时最多;短时强降水多出现在日降水在6h之内(含6h),占短时强降水发生总数的57%;短时强降水的降水比率相当高,有84%的短时强降水过程中短时强降水雨量占当日降水总量的50%以上,39%的占当日降水总量的80%以上;短时强降水受地形增幅影响极大,内蒙古东部偏东的大兴安岭东侧和西中部阴山山脉南侧均为短时强降水多发区。     

湘潭市大雾的时空分布特征及其发生的天气形势分类

利用1959—2012年湘潭3个观测站资料,采用线性倾向估计、普查分析等方法,研究了湘潭市大雾的时空分布特征并将大雾发生的天气形势进行分类。结果表明:全市大雾年平均日数为18.9天,辖区内湘乡最多(25.7天),韶山最少(11.8天)。所辖3站的大雾日数整体均呈逐年增加的趋势,变化速率在1.13天/10a~2.42天/10a,1977—2002年为大雾多发时期;20世纪90年代以前每年代以4~6天的趋势递增,进入21世纪后年大雾日数呈下降趋势。湘潭连续大雾天气过程最长持续时间为12 d,80%的连续大雾为2 d。低空有下沉逆温、地面有辐射逆温,是连续大雾产生的重要条件。形成大雾的500 h Pa形势场特征主要有NW型(槽后西北气流型),SW—NW型(低槽过境型),W型(持续平直气流型),SW型(槽前西南气流型),NW—W型(由脊转槽型)等5种;地面形势主要有两种类型:一种是地面上受小高压控制或处于均匀场中,另一种为地面高压底后部、低压倒槽中或弱冷锋前。     

沙澧河流域短时强降水特征和概念模型

利用2000-2012年5-9月1 h降水加密观测资料,统计分析了沙澧河流域短时强降水的时空分布特征,结果表明:沙澧河流域短时强降水的空间分布呈自南向北、自东向西减少的趋势;强降水集中出现在6-8月,7月是最为频发月份。日变化呈双峰结构,子夜到凌晨(23时-次日05时)和傍晚前后(18-19时)为易发生时段。应用常规MICAPS地面和高空观测资料对沙澧河流域短时强降水个例天气系统和触发条件进行分析,总结出4种天气学概念模型,分别是有露点锋西南涡型、无露点锋西南涡型、有露点锋切变线型、无露点锋切变线型。其中西南涡型造成的强降水范围比较大,该类型强降水的落区一般位于西南涡移动方向的右前方或其前部切变线与沙澧河流域附近其他中小尺度系统交汇的区域内;切变线型造成的短时强降水范围相对要小,但局地性更强,该类强降水的产生与冷空气的侵入有很大的关系,强降水的落区产生在切变线移动过程中与沙澧河流域附近中尺度系统相交汇或包围的区域内;当有露点锋存在时,短时强降水更偏向于露点锋的两侧,或在露点锋与地面辐合系统相交汇的附近产生。     

近50年来东北地区暴雪时空分布特征

利用东北地区(黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古东部)93个气象台站近50年(1958-2007年)的逐日观测资料,分析了东北地区暴雪发生的时空分布特征。结果表明:该地区暴雪发生具有明显的季节分布特征,其中春季(3-4月)和秋季(10-11月)为暴雪主要发生期;东北暴雪在空间分布具有明显的地域性,暴雪主要集中出现在东南部的长白山区、南部的辽东半岛和西北部的大兴安岭山区;近50年来,东北地区全年暴雪量呈现出一定的增加趋势,其中春季在北部和南部呈现明显的上升趋势,然而秋季东北大部分地区暴雪存在显著的下降趋势。