海南岛4—9月短时强降水的天气型和环境参数特征

利用海南岛加密自动站逐小时降水资料、ERA5再分析资料,对海南岛短时强降水日环流配置进行了天气学分型,并进一步探讨了各天气型下海南岛短时强降水的时空分布、环流形势和关键环境参数特征。结果表明:(1)海南岛短时强降水有明显的日变化特征,呈单峰型,主要出现在15:00—19:00。(2)海南岛短时强降水的天气型主要有南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型。(3)南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型短时强降水分别占37%,31%,16%和16%。南海低压槽和华南沿海槽型主要出现在7、8和9月;西南低压槽型除9月外,其余各月份均可能出现;冷锋型绝大多数出现在4、5月。(4)南海低压槽和华南沿海槽型整层湿度条件都较好,不稳定能量较大,垂直风切变较弱。西南低压槽型不稳定能量较大,湿度条件一般,垂直风切变较弱。冷锋型存在明显的上干下湿特征,垂直风切变最大,0~6 km风速差75%分位大于10 m/s,不稳定能量最小。

一次大暴雨中尺度短时强降水回波特征分析

为了做好江西宜丰大暴雨天气的预警预报服务,使用常规天气图、宜丰自动站雨量、江西雷达拼图等资料,采用天气学、雷达气象学等原理,对2022年6月3日江西宜丰地区大暴雨过程进行分析。结果表明,通过对6月3日宜丰大暴雨年月日统计特征进行分析,1981—2022年宜丰每年大暴雨出现频次在0~2次,主要集中出现在6月份。宜丰此次大暴雨过程前期雨势不大,但由于云系发展和地形、环境等条件的影响,在6月3日08时小时雨强达到了65 mm,到了09时小时雨强达到最大的70 mm,造成了局地的超短时强降水。受低槽及低层切变东移影响,边界层及地面增温明显,动力抬升加强。850 hPa低涡东侧的切变线一直延伸至赣北北部,切变线南侧西南急流达到14 m/s,宜丰处在西南急流的左前方,同时地面辐合线稳定在宜丰附近并与低层切变耦合,导致辐合扰动加强,有利于强风暴在辐合线附近发生。回波形态为絮状回波带结构,絮状回波带包含着多个较强单体回波,影响宜丰的组合反射率CR回波最强达到50 dBZ,≥45 dBZ回波稳定在宜丰南部,为短时强降水的生成形成了非常有利的条件,随着回波顶高的升高,加强了该单体回波的降水效率,08时出现了小时雨强65 mm/h的超强降水。

石家庄市夏季短时强降水特征及其影响因子

利用2013—2020年6—8月石家庄市215个地面加密自动气象站逐小时降水资料,采用数理统计学方法对其夏季短时强降水事件(flash heavy rainfall events,FHR events)和暴雨的精细化分布特征及影响因子进行研究。结果发现,石家庄夏季FHR events具有西部山区发生频次少,高频区分散且局地性强的特点。[200,600)m自动气象站分布在FHR events高频区的比例最大,600 m以上山地发生频次减少。山地高频区与山体走向和地形坡度有关。山地FHR events较平原持续时长长,但小时降水强度小。63.6%的暴雨日伴随FHR events发生,随着地形高度增加和暴雨日发生频次减少,有FHR events发生的暴雨日比例下降。短时强降水逐时发生站次随降水强度增大而骤减,60 mm·h^(-1)以上短时强降水日变化不明显。短时强降水平均小时降水强度日变化呈多峰型。石家庄FHR events高频区局地性强,发生于弱天气尺度强迫型下的FHR events为预报的难点,其地理环境及本地特征的影响有待深入分析。

河南省近30年分级短时强降水时空分布特征分析

利用1992-2021年4-10月河南省101个台站逐时降水资料并结合地形,统计分析了河南省不同量级短时强降水的时空演变特征及其与地形的关系。结果表明:(1)R1h≥20 mm·h^(-1)的短时强降水和3个不同量级的短时强降水频次分布均呈东多西少的分布特征,短时强降水和[20 mm·h^(-1),50mm·h^(-1))量级的短时强水出现的频次均呈南多北少的分布特征,[50 mm·h^(-1),80 mm·h^(-1))量级的短时强水出现的频次表现为南北之间差别不大,而[80 mm·h^(-1),+∞)量级的短时强水出现的频次呈南少北多的分布特征。各月短时强降水频次的空间分布为东多西少,7月、8月和10月南北之间差别不大,其他月份呈南多北少的分布特征。(2)短时强降水年际变化差别大,月变化呈单峰型,6月下旬-8月上旬是各量级短时强降水多发时段。(3)短时强降水频次日变化分布呈双峰型,16-21时的发生频次最高,00-05时的次之,09-14时的最低。6-8月短时强降水频次的日变化特征呈双峰型,其他月份的双峰特征不明显。4-10月16-21时出现日峰值的站点最多,00-05时的次之,空间分布呈东大西小、南大北小的分布特征,各月00-05时出现日峰值的站数最多,16-21时的次之。(4)最大雨强和短时强降水量的占比均呈东高西低、北高南低的分布特征。(5)短时强降水的空间分布、日变化空间分布、最大雨强高值区和短时强降水量占比等均与河南省地形关系密切,地形对短时强降水有增(减)幅作用。

川西高原和攀西地区不同级别短时强降水环境参量特征对比分析

利用2010—2021年5—9月川西高原和攀西地区62个国家级自动站逐小时观测资料及时间分辨率为1 h的ERA5再分析资料,对比分析了两区域不同级别短时强降水发生发展过程中水汽、热力和垂直风切变等环境参量特征。结果表明:川西高原和攀西地区短时强降水主要集中在6—8月,午后至前半夜是川西高原短时强降水的高发时段,攀西地区则表现出明显的夜雨特征。就川西高原而言,较好的水汽、热力条件和较强的垂直风切变、上升运动均有利于高级别短时强降水的产生;不同级别短时强降水的CAPE值差异显著,1100 J·kg^(−1)可作为判断是否出现20 mm·h^(−1)以上短时强降水的参考阈值。就攀西地区而言,不同级别短时强降水在暖云层厚度、700 hPa比湿、700 hPa假相当位温、CAPE、0~3 km垂直风切变等环境参量的值域分布上均存在明显差异;当700 hPa比湿大于13 g·kg^(−1)、CPAE值超过1100 J·kg^(−1)、0~3 km垂直风切变达到10 m·s^(−1)时,极易出现50 mm·h^(−1)以上的短时强降水。

基于华东区域模式云南短时强降水客观预报技术研究

为提高云南短时强降水的预报效率和预报准确率,使用华东区域模式基础物理量数据,计算云南短时强降水发生前1 h 700 hPa相对湿度、700 hPa比湿、K指数和6 km垂直风切变,对短时强降水的历史个例进行物理量阈值训练和单物理量的敏感性实验,确定物理量阈值。使用阈值判定法,对华东区域模式实时预报数据进行后处理,得到基于小时雨量和物理量的云南本地化短时强降水客观预报产品。研究结果表明:使用阈值判定法研发的基于华东区域模式云南短时强降水客观预报产品能较好地预报云南短时强降水的落区和走向,但是基于小时雨量的短时强降水客观预报产品漏报明显,基于物理量阈值的客观预报产品能有效降低云南短时强降水的漏报率。

渠江流域短时强降水气候特征分析

利用2009—2018年达州、巴中、广安14个国家基本观测站和117个区域自动站逐时降水资料,分析渠江流域短时强降水发生频次、小时雨强极值的多尺度时空变化特征。结果表明:(1)除个别年份外,2009—2018年渠江流域≥50 mm/h短时强降水每年发生频次均在10次以上,特别是2014年以后呈增加趋势。(2)渠江流域多年平均的短时强降水发生频次月际变化呈单峰型分布,峰值均出现在7月。(3)渠江流域短时强降水多发生在02—08时,夜雨特征非常显著,白天随着气温升高在16时左右有一个次高峰。(4)春季渠江流域短时强降水主要出现在早晨,白天不易出现短时强降水;夏季峰值在06时前后,白天午后也有一个次峰值,谷值在19—23时;秋季峰值在早晨,谷值不明显。(5)渠江流域短时强降水平均强度介于28~29 mm/h之间,2014年以后40 mm/h以上的短时强降水呈增加趋势。(6)年内最大小时雨强主要出现在5—9月,7月最多,6月次之。(7)渠江流域下游地区短时强降水发生频次较中上游偏少。

铜仁市短时强降水阈值及时空分布初探

【目的】为分析铜仁区域短时强降水极端阈值及分布特征。【方法】利用铜仁区域内10个国家级台站2006—2022年3—11月逐日逐时降水资料,分别挑选1 h、2 h、3 h降水极值和次极值进行升序排列,基于第95个百分位的基本方法综合判定阈值,通过常规统计结果判定其分布特征。【结果】1 h降水量≥25 mm、2 h降水量≥40 mm、3 h降水量≥50 mm均可作为铜仁区域短时强降水的阈值。松桃是铜仁市短时强降水的高值中心,江口为次中心。西部5县和东部的万山6月份为短时强降水高发月份;东部松桃、碧江、玉屏7月为高发月份,江口以8月为主。铜仁区域短时强降水主要集中在5—8月,占总日数的84.4%,且67.3%的短时强降水以单站形式出现,短时强降水的局地性明显。铜仁发生短时强降水以夜间为主,江口最为明显,短时强降水夜间频数与短时强降水总频数之比达到84.9%,夜间短时强降水量与短时强降水总量之比达到86.5%,短时强降水较降水总量的夜雨性更为明显。【结论】该研究对深入了解铜仁区域短时强降水作了有益的探索,对科学制定强降水“三个叫应”指标和防灾减灾具有一定的指导意义。

阈值判定法在吉林省汛期短时强降水预报中的应用研究

利用2016—2022年6—8月吉林省55个常规气象站逐时降水实况数据和ECMWF-thin物理量预报产品,根据阈值判定的方法构建吉林省关键区短时强降水预报模型。结果表明:长春南部、吉林、通化北部、四平东南部、辽源短时强降水发生频次最高。箱型图差异指数I_(bd)对于判断各物理量区分短时强降水是否发生的敏感程度,有着较好的指示意义,实用价值较强。

吉林省短时强降水时空特征分析

文章利用吉林省51个国家地面气象观测站1994—2023年4—10月逐小时降水资料,通过对短时强降水时间尺度、空间尺度进行分析,揭示吉林省短时强降水时空分布特征及变化规律。结果表明:1994—2023年短时强降水频次呈现先下降后上升的趋势;5—9月为吉林省短时强降水集中期,其中7—8月发生频次最多;短时强降水最早出现在5月15日前后,最晚出现在9月10日前后;降水日变化呈现双峰结构;降水空间分布不均匀。研究结果以期为短时强降水的预报提供气候背景,为预报预警服务提供参考依据。

滇中地区不同影响系统下3次短时强降水过程的大气环境特征和雷达特征分析

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的结构、形状、演变的基本特征。结果表明:3次短时强降水过程影响系统差异主要在于500 hPa天气系统不同,700 hPa都有切变线影响,但是形成原因各异,地面均有辐合线或弱冷锋配合。3次过程的环境条件在不稳定层结、近地层水汽、垂直风切变方面与中国其他地区短时强降水发生的环境条件具有一致性,但是在大气整层可降水量、对流有效位能、SWEAT指数等方面存在明显差异。对流回波的形状有点状回波、块状回波、带状回波、絮状回波等。对流风暴分为高质心型、低质心型以及混合型;短时强降水有单独出现某种对流风暴类型的阶段,也有多种对流风暴类型同时出现的阶段;CAPE值和SWEAT指数与对流风暴类型具有一定的相关关系。强回波剖面呈柱状结构或者塔状结构,35 dBz强回波接地,而没有悬垂特征。短时强降水多产生于长时间停滞型或移动缓慢型的对流回波,还有部分短时强降水产生于“列车效应”中。短生命周期的单体生消形成的短时强降水持续时间绝大部分在1 h以内,但是单体合并组织和反复生消或者“列车效应”形成的短时强降水持续时间常在1~3 h。高质心型对流风暴产生的瞬时雨强可达10 mm·(5min)-1以上,低质心型和混合型对流风暴可产生的雨强范围较大,大多在3~10 mm·(5min)-1,少数也可达到10 mm·(5min)-1以上。

江西宜丰县2012—2022年短时强降水的雷达回波特征分析

为了做好宜丰县短时强降水“1小时风险叫应”标准研究,使用宜丰雨量、江西雷达拼图等资料,采用统计学、雷达气象学等原理和方法,对宜丰县2012—2022年短时强降水进行分析,结果表明:1)2012—2022年18个气象观测站共出现短时强降水273站次。最多的是板坑水库(19次),最少的是双峰林场(8次);2)在大片絮状回波带中(层状云与积状云混合),存有大于45 dBZ的短带回波,在短带回波覆盖地方,多处会出现短时强降水。絮状回波带大于45 dBZ的短带回波面积都在500 km^(2)以上;3)块状单体回波尺度较小,基本孤立存在,回波强度CR在50~60 dBZ。有时几个块状单体回波聚在一起,但之间有间隔,有时块状单体回波存在于大范围絮状回波团中。块状单体回波在小时平均回波图上的反映差距较大;4)雷暴回波群的45 dBZ回波面积都≥100 km^(2),这个指标为识别短时强降水提供量化阈值。研究结果对宜丰短时强降水“1小时风险叫应”研究具有指导意义。

基于GNSS水汽和地面假相当位温观测的短时强降水阈值预报方法研究

基于2019年和2020年6—7月GNSS水汽监测网大气可降水量(PWV)资料和并址气象站的地面雨量、温、压、湿等同步观测数据,利用临界成功指数(CSI)和命中率(POD)两个检验指标,探索建立了基于PWV、6小时水汽增量(PWV*)及假相当位温距平(θ_(se)*)的短时强降水阈值预报方法,并利用2021年6—7月降水样本对该预报方法进行检验,结果显示CSI和POD分别为0.167和0.593,其评分高于目前常规业务方法对短时强降水的客观预报评分,其中约48%的短时强降水发生在预警之后的24小时内,约78%发生于48小时内。研究区域内78.6%的短时强降水样本发生在连续15小时PWV*的累积值(∑PWV*)≥75 mm且连续24小时θ_(se)*累积值(∑θ_(se)*)≥30 K的条件下;PWV高值区叠加∑PWV*和∑θ_(se)*的大值区对梅雨期短时强降水以及暴雨发生区域有较好的指示性。

甘肃河东夏季区域性短时强降水环流形势分类特征

甘肃河东地区短时强降水易致灾,预报预警难度大。利用2010-2021年夏季加密观测站逐小时降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,筛选出甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程,基于这些天气过程的500 hPa位势高度距平场,使用K均值客观聚类分析和主观天气学检验相结合的方法进行天气尺度环流形势分类,并通过合成分析和中尺度对流天气环境场条件分析方法构建不同类型的天气尺度系统配置概念模型。结果表明:(1)甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流形势可分为高原槽东移型、副高边缘西南气流型、两高切变型和西北气流型四类。(2)副高边缘西南气流型引发的区域性短时强降水次数最多,两高切变型和高原槽东移型发生频率相当,西北气流型发生次数最少。(3)四种类型的环流形势在天气系统配置、抬升条件、水汽条件和不稳定条件等方面存在显著差异。高原槽东移型、副高边缘西南气流型、两高切变型三种类型发生时西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)所处的位置逐渐向西向北推进,水汽条件和不稳定条件逐渐趋好,当高空槽引导冷空气东移南下,斜压锋生形成大范围短时强降水。高原槽东移型抬升条件最好,短时强降水落区偏南;两高切变型冷空气偏北且主要由对流层低层侵入,短时强降水落区偏北;副高边缘西南气流型冷暖气团交汇最剧烈,斜压锋生最强,短时强降水范围及强度也更大。西北气流型的动力条件和水汽条件是四类中最差的,但强烈的中高层干冷平流叠加低层暖湿气流或温度暖脊形成了四类中最好的不稳定条件,短时强降水落区较分散。

江苏省夏季梅雨和台风型短时强降水雨滴谱特征差异分析

利用2019—2020年夏季的江苏省自动站和雨滴谱站网观测资料,从不同天气类型(梅雨和台风)和级别(20~50和>50 mm·h^(-1))将短时强降水区分为梅雨20、梅雨50、台风20以及台风50四种类型,对比分析了其雨滴谱(DSD,raindrop size distribution)特征之间的差异。统计结果表明:梅雨型强降水的雨滴平均粒径(数浓度)明显高于(低于)台风型强降水。台风型强降水的小雨滴(粒径≤2 mm)对降水的贡献率明显高于梅雨型。此外,随着降水强度的增加,梅雨50相对梅雨20的大雨滴数浓度有明显增长,雨滴平均粒径明显增大;台风50相对台风20的雨滴数浓度明显增加,粒径增长不明显。因此,台风不同级别强降水均主要由高浓度的小粒径雨滴贡献,而梅雨极端强降水则由更多大雨滴贡献,DSD特征更为复杂。选取的典型个例也观测到类似的结果,表明梅雨型强降水的雨滴谱变化相对台风型更为明显。

京津冀暖季短时强降水环境特征对比分析

利用2013—2021年暖季(6—9月)京津冀地区逐时降水资料和ERA5再分析资料,根据天气形势对短时强降水进行天气学分型,统计短时强降水发生的时空特征,对比动力、水汽和热力不稳定条件等环境要素特征。结果表明:短时强降水以冷涡型和副高型为主,占到55%,且主要发生在7月中下旬到8月上中旬,强降水主要集中在下午到前半夜。对比发现,不同类型短时强降水空间分布特征区别明显,分型合理;各类型大多表现为低层辐合和高层辐散,西南涡型动力强度表现最强,且随降水临近是增加的,弱天气强迫型在降水前各个时段动力表现最弱;副高型、台风型和西南涡型水汽最为充沛,副高型925 hPa比湿中位数达到19.14 g·kg~(-1),西南涡型在高低层相对湿度均较大,低层平均相对湿度中位数达到87%,弱天气强迫型相对较差,为74%,各类型整层大气可降水量在降水前随时间基本是增加的;弱天气强迫型的热力不稳定性最为突出,850 hPa和500 hPa温度差中位数最大为25.74℃,西南涡型最小,除弱天气强迫型外,各类型热力条件随时间是减弱的。

CMPAS融合产品在陕西短时强降水监测中的适用性评估

使用2016—2021年陕西省降水数据以及2018—2021年中国区域融合降水分析系统(CMA Multi-source Precipitation Analysis System,CMPAS-V2.1)的二源和三源融合降水分析实时产品,分析陕西省近6 a短时强降水的时空特征,并通过统计检验方法评估融合降水产品的准确性,为融合产品在短时强降水过程中的订正提供参考依据。结果表明:(1)陕西省短时强降水的最高频次出现在19:00(北京时,下同),强降水主要集中在16:00至次日02:00,且更多发生在6—8月。强降水极值在17:00至次日01:00和04:00—07:00相对较大。陕南地区短时强降水频次明显高于关中和陕北地区;陕北北部、关中东部以及陕南中东部的强降水极值相对更大。(2)两类降水产品的降水量均偏小。三源产品的平均绝对误差在陕北南部、关中大部和陕南南部地区较小,而其余地区二源产品较优。平均绝对误差随着降水量的增加而增大,对于20~50 mm的短时强降水,三源产品更为可靠,而对于50 mm以上的强降水,二源产品表现更佳。(3)两类产品平均绝对误差在13:00—19:00、23:00至次日01:00和04:00—06:00较大,在08:00—12:00、20:00—22:00和02:00—03:00较小,5—8月三源产品表现优于二源产品,而在9—10月二源产品较为可信。(4)降水量阈值降低时融合产品的准确性增加。三源融合产品在性能上优于二源;9—10月两类融合产品的降水量均优于5—8月。

2013—2020年冀中南地区夏季短时强降水精细化分布特征

选用2013—2020年6—8月河北省中南部(冀中南)地区1115个自动站逐小时降水数据与地形高度资料,统计该地区夏季小时强降水(hourly heavy rainfall,HHR)和暴雨日的发生频次、持续时间、降水强度等方面的分布特征。结果表明:冀中南地区夏季发生频次为2.2~3.0次·a-1的HHR对降水贡献率大于35%,高频区有6个,在沧州东部沿海呈片状分布,在西部山区呈点状分布。小于60 mm·h^(-1)的HHR发生站次日变化特征为单峰、单谷,60 mm·h^(-1)以上发生站次随降水强度增大而锐减,日变化特征不明显。降水性质方面,冀中南地区的西部山区HHR高频区多积状云对流性降水,常发生在12:00—18:00;沧州东部沿海多受台风和切变线影响,HHR为降水强度较大的层状云和积状云混合性降水。

近10年深圳市短时强降水及风险统计分析

利用深圳市近10年全市自动气象站逐时降水量资料,分析深圳市短时强降水气候特征、风险指数、影响系统,结果表明:(1)深圳市短时强降水日数呈现逐年增长的趋势,2009年至今一直处于高位波动中。短时强降水日数月变化呈现倒U型分布,6—8月是防范短时强降水风险的关键时期,中午至傍晚是短时强降水的易发时段。(2)建立了短时强降水风险指数,结果表明该指数可以指示各区的高风险地区。(3)深圳市短时强降水的天气系统分为5种类型:热带气旋和热带扰动外围环流影响、切变线和冷空气影响、季风低压、西南风急流辐合、副高边缘东风波动。

基于“配料法”的渠江流域短时强降水中尺度概念模型及物理量配置

本文利用2010—2020年高空和地面观测资料,基于流型辨识法和配料法,建立了渠江流域短时强降水概念模型,对抬升条件、水汽条件和不稳定条件等物理量特征进行定量分析。结果表明:(1)渠江流域短时强降水按环流形势可分为3类6型,即副高边缘低槽类、高空低槽类、副高控制类三个大类,其中副高边缘低槽类分为低涡切变型、低空急流型和混合型,高空低槽类分为冷锋低槽型和短波槽型,副高控制类只有高空冷平流型。(2)副高边缘低槽类主要集中出现在6—9月,是发生最多的一类,占总个例数的64.5%;高空低槽类是3—5月和10—11月短时强降水的主要类别;副高控制类主要出现在8月,仅占1.7%。(3)副高边缘低槽类短时强降水具有范围大、时间长、降雨强的特点,高空低槽类短时强降水过程累计降水量小于副高边缘型,副高控制类短时强降水范围一般不大,但局地性强,通常还伴有雷电大风等对流性天气。(4)渠江流域短时强降水各类型的中尺度物理量阈值对于提高区域强降水预报水平具有一定的参考价值。