近62 a华南“龙舟水”气候特征及变化

每年端午节前后龙舟竞渡之时,是华南前汛期降水最多、最为集中的时段,容易引发严重洪涝灾害,并对早稻生产造成严重影响,称之为“龙舟水”。对华南“龙舟水”期间暴雨过程的频次和强度进行研究是当前防灾减灾的迫切需求。利用1961—2022年华南192个国家气象观测站逐日降水资料,采用EOF、线性趋势、M-K突变等方法,分析了华南“龙舟水”期间降水量的时空特征及变化;构建了一个表征华南“龙舟水”暴雨过程的综合强度指数,由此分析华南近62 a“龙舟水”期间暴雨过程频次、强度以及“龙舟水”强度年景指数的特征和变化。结果表明,华南“龙舟水”一致性变化是其最主要的特点。1961—2022年“龙舟水”期间,华南共出现229次暴雨过程,平均每年3.7次。近62 a来华南区域平均“龙舟水”降水量和暴雨过程频次变化趋势不显著,但“龙舟水”强度年景指数以1.2·(10 a)^(-1)的速率显著上升。评估得到近62 a华南“龙舟水”最强暴雨过程出现在2022年6月4—21日,华南“龙舟水”强年有4 a,分别出现在2022年、2020年、2008年和2006年。

1961—2020年松花江流域作物生长季降水主模态气候特征及其异常成因分析

选用1961—2020年5—9月松花江流域95站逐日降水观测资料、JRA-55逐月再分析资料及海表温度资料,分析该地区作物生长季降水主模态气候特征及其异常成因,探讨其形成机制及前兆信号。结果表明:松花江流域作物生长季降水主要存在两类空间模态,即全流域一致型和东西反相型。20世纪80—90年代主要模态为全流域一致型,21世纪前10 a以东西反向型为主,近年以全流域一致型为主。降水全流域一致型模态受中高纬系统和低纬系统共同影响,降水东西反相型模态主要受欧亚中高纬度环流的影响,影响松花江流域降水的环流主要位于贝加尔湖和鄂霍茨克海地区。全流域一致型降水水汽收支均为西边界水汽输入、东边界水汽输出;降水偏多时,南、北边界均为水汽输入,偏少时为北边界水汽输入、南边界水汽输出。东西反相型降水的南、北边界和东、西边界水汽收支均为一收一支。

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。

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。

印-太暖池高温暖水的移位与南海夏季风爆发

为了揭示高温暖水在中国南海(文中简称南海)夏季风爆发中所起的作用,依据欧洲中期天气预报中心发布的第5代全球大气海洋再分析资料,发现气候平均意义下印度洋—太平洋暖池中30℃以上高温暖水会在5月出现移位:5月上旬高温暖水出现在孟加拉湾中部,而到下旬消退并移位到南海南部。通过分析局地天气尺度的海洋-大气相互作用过程,揭示了上述高温暖水月内移位的物理机制:在孟加拉湾夏季风爆发后,逐渐增强的潜热释放和减少的短波辐射会导致孟加拉湾高温暖水的面积逐渐缩小;与此同时,在副热带高压影响下,南海菲律宾岛西南高温暖水出现,并因其面积逐渐增大,并与泰国湾的高温暖水共同构成了南海南部的高温暖水。研究发现南海季风爆发几乎都出现在上述高温暖水移位之后,因此孟加拉湾中部和南海南部海表温度的差由正转负可以作为南海季风爆发的先兆。

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。

1961-2018年三江平原旱涝变化特征

采用14个气象站1961-2018年5-9月降水资料,基于Z指数,通过线性趋势估计、高斯滤波、小波分析等方法分析了三江平原作物生长季旱涝变化特征。结果表明:(1)作物生长季Z指数变化趋势表现为明显的阶段性,上升(下降)趋势易发生大(或重)涝(旱)事件,21世纪初以来为上升趋势,春季5月、秋季9月异常年份以涝居多。(2)小波分析表明,生长季Z指数存在明显年代际尺度的周期变化,在年代际尺度高(低)指数期上叠加的年际尺度低(高)指数年出现重(或大)旱(涝)的可能性小,可能为偏旱(涝),反之亦然。(3)旱涝分析得出,作物生长季连续旱(或涝)不超过3 a。21世纪初涝年少,20世纪80-90年代、21世纪10年代异常以涝为主,2011年以来春、秋季旱的次数减少。(4)月异常持续性分析发现,5-6月、6-7月更易发生低(高)Z指数转高(低)指数的逆转事件,而7-8月、8-9月持续高指数事件出现频率大。

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。

2023年河南麦区连阴雨过程的数值模式精细化检验评估

基于河南省2706个自动气象站降水观测资料及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局的中尺度模式预报产品(CMA-MESO)和华东区域气象中心的中尺度模式预报产品(CMA-SH9),从不同量级降水的TS评分和BIAS评分、误差空间分布特征及典型区域预报偏差日变化特征等方面,检验评估了2023年5月25日至6月5日河南省麦收关键期连阴雨过程的数值模式小时降水预报效果。结果表明:ECMWF对Rh(小时降水量)≥0.1 mm/h的预报表现好,CMA-SH9对Rh≥2 mm/h和Rh≥5 mm/h的预报效果较优,CMA-MESO预报性能较差。对于Rh≥2 mm/h, CMA-SH9对上午和夜间的降水预报效果较优,ECMWF对中午到夜里的预报表现好。各模式都表现出在降水量大值区预报偏差大的特点。CMA-SH9对第一阶段的平均有效降水频次预报与实况最为接近,尤其在西部山区;ECMWF则对第二阶段的预报更贴合实况。尽管此次连阴雨过程中各模式小时降水量和小时降水强度的平均值偏差较大,但并没有表现出显著偏强或偏弱的特征;对于有效降水频次占比预报,ECMWF和CMA-MESO在大多数时次的预报分别表现出显著偏多或显著偏少的特征,CMA-SH9的预报则与实况更为接近。

近62 a湖北省旱涝特征分析

利用湖北省76个国家气象站1961—2022年地面气象观测资料,基于气象干旱综合监测指数(Meteorological Drought Composite Index,MCI)和有效降水指数(Effective Precipitation,EP)识别湖北省历年干旱和洪涝过程,分析近62 a旱涝过程频次时空变化和旱涝年、旱涝转换特征以及2010年以来旱涝特点。结果表明:湖北省旱涝频发区总体呈东涝西旱、南涝北旱的片状分布。干旱和暴雨洪涝发生频次分别呈现波动式下降、上升趋势。干旱主要发生在春季和伏秋季,发生频次总体呈减少趋势,但夏秋干旱以及极端干旱有趋多增强的态势;暴雨洪涝主要集中在夏季,发生频次呈增多趋势。旱涝年年际间呈现连旱2~4 a、连涝2~3 a或旱涝交替的特征,部分年份年内旱涝并存、旱涝急转,2010年以来无旱涝并存年。旱涝转换站数年际间波动较大,呈现5个阶段性上升特征,各递增阶段最大站数呈递减趋势。2010年以来旱涝呈现极端性增强、骤发性增多及连旱连涝的特点。

驻马店冬小麦成熟收获期连阴雨天气发生规律及其对冬小麦产量和品质的影响

为了提高农业气象灾害监测预报预警的科技支撑,科学精准地制定极端天气应急机制,更好地保障粮食安全,针对冬小麦成熟收获期连阴雨发生规律及其对冬小麦产量和品质造成的影响进行了深入细致的研究。选取位于驻马店市南部的驻马店、北部的西平和东南部的正阳3个站点作为全市的代表,利用1981年以来的冬小麦观测资料,确定驻马店市冬小麦的成熟收获期大致为5月20日至6月10日。利用1960年以来气象观测资料,统计分析历年冬小麦成熟收获期连阴雨天气发生规律,结果发现,在1960年至2023年的64年里,驻马店市冬小麦成熟收获期5月20日—6月10日发生连阴雨的频率很高,并且主要集中在5月26—31日和6月6—10日。5月26—31日驻马店市大部分地区冬小麦正处于成熟期,此时的连阴雨对冬小麦收打和晾晒影响更大。冬小麦成熟日期临近一周左右的时间内,成熟日与连阴雨发生的吻合度极高,且成熟前的连阴雨多于成熟后的,对冬小麦的产量和品质影响最大,也是影响驻马店市冬小麦产量和品质的一个最大隐患。2011年以来冬小麦成熟收获期发生连阴雨的频率有减少趋势,但发生极端天气和严重连阴雨天气的频率在增多,连阴雨发生天数较长,过程降水量较大,对冬小麦的产量和品质造成的危害更大。建议驻马店南部地区种植春性或弱春性的早熟品种,北部地区种植成熟较晚的半冬性或冬性品种,南部地区尽量赶在5月20日前后成熟,北部地区赶在6月1—3日成熟,以避开5月26—31日连阴雨集中时段。

新疆克孜勒苏柯尔克孜自治州暖季小时极端降水时空分布特征

利用2014—2021年克孜勒苏柯尔克孜自治州(简称“克州”)暖季(4—10月)103个自动站逐小时降水资料,对其小时极端降水时空分布特征进行分析。结果表明:(1)克州暖季降水量呈北部多,南部少,山区多,平原少,其中西南部山区较小;小时极端降水频次高值区集中在东北部山区、西部及南部高海拔山区(均在50次/a以上);小时降水平均强度≥10 mm/h的站点主要位于北部,平原小时降水强度高于西部和西南部山区。(2)克州暖季(4—10月)小时极端降水频次、强度有明显的局地差异,其贡献率高值区主要分布在平原和浅山区(其中平原高于20.0%)。(3)小时极端降水频次的高值时段为18:00—21:00,低值时段为13:00—16:00;降水强度在凌晨以及20:00—22:00较大,12:00—13:00较小。(4)山区、浅山区和平原3类不同海拔梯度区域的小时极端降水指标存在差异,其中平原(低于2000 m的区域)降水强度最大,频次最低;高海拔山区(高于3000 m的区域)降水强度最低,频次最高。

2016—2021年5—10月辽宁省降水量时空分布精细化特征分析

选用2016—2021年5—10月辽宁省小时加密观测降水资料,分析辽宁省降水过程、短时强降水过程、极端短时强降水过程降水量时空分布特征,应用K均值聚类法对汛期短时强降水过程降水累积小时数的空间分布进行分类。结果表明:辽宁省短时强降水过程(小时降水量大于或等于20 mm)和极端短时强降水过程(小时降水量大于或等于该站点历史降水量升序后的第99.9百分位)受地形影响较大。短时强降水高发区主要分布在辽宁东南部的沿海地区、辽宁西部的沿海平原和地势较高地区及辽宁东南部的迎风坡地区。辽宁省汛期降水受季风环流影响,有明显的季节变化,平均降水量和降水频次最大值发生在7月和8月,降水时段主要集中在午后至夜间。辽宁省短时强降水过程降水频次的区域间差异较大,极端短时强降水过程区域间差异较小。

近62 a东北三省夏季昼夜极端降水特征分析

本文通过对东北三省地区1961-2022年92个站点逐日昼、夜降水数据的分析,结果发现,大部地区极端降水阈值均为白昼大于夜间,随着极端性增强,辽宁与吉林大部、黑龙江南部地区的夜间降水量阈值逐渐大于白昼,极端降水总量占比总降水量为上升趋势。大部地区白昼极端降水日数多于夜间,占夏季降水日数的比例为上升趋势。95百分位极端降水总量均存在准28 a震荡主周期,99百分位极端降水总量的震荡周期信号弱,预计2023-2028年东北三省夏季可能处于极端降水量总量偏高的时期。

2022年5月江西省降水量气候趋势预测评估分析

选用地面观测、NCEP再分析等资料,应用青藏高原积雪面积距平指数和大气环流指数,对比实况与气候动力模式结果,对2022年5月江西省降水量气候预测进行评估,并分析预测信号及其应用情况。结果表明:2022年5月气候动力模式“江西省南部降水偏多”的总体降水气候特征预测较为准确,且“江西省存在降水集中期,部分地区有洪涝发生”的预测与实况相一致,5月降水过程的预报基本准确,但江西省北部以及中部地区的旱情预报等级偏小。前期预测综合了拉尼娜事件、前一年冬季冬青藏高原积雪异常偏多和印度洋海温变化等多个预测信号对2022年5月江西省降水量气候趋势的影响,但低估了拉尼娜事件对该月江西省降水的影响,高估了高原积雪异常偏多对江西北部降水的影响,导致出现预测偏差。

1991—2021年黑龙江省降水时空分布特征

选用1991—2021年黑龙江省84个国家气象站逐小时降水量数据,分析黑龙江省常规降水和小时强降水过程的降水量时空分布。结果表明:黑龙江省降水过程主要发生在下午至傍晚,降水量空间分布与地形关系密切,降水中心位于小兴安岭中部、松嫩平原东部和三江平原西部。小时强降水过程主要出现在黑龙江西南部和中部地区,小时强降水极值分布与强降水频次分布一致。1991—2021年黑龙江省小时平均降水量和降水频率年变化为先减小后增大,小时降水平均强度为先增大后减小;2006—2021年小时降水平均强度减小,但降水频率明显增大,导致降水量逐年增大。小时平均降水量、降水频次和小时降水平均强度的月变化均为7月达到峰值。降水频率日变化为凌晨和下午最大,小时平均降水量和小时降水平均强度的日变化为下午最大。小时强降水主要发生在下午,15时出现频数最大。

近60年黑龙江省极端降水事件分布特征

文中采用泰森多边形、反距离权重、Mann-Kendall检验和小波分析法分析黑龙江省1960—2021年33个气象站逐日降水数据,系统研究了6个极端降水指数的空间分布特征、时间尺度上的趋势变化、突变性和周期性。结果表明,极端降水指数空间分布变化显著,研究区北部和南部降水量较大、西部地区降水强度较大;在0.05的置信区间内,极端降水事件突变多发生在20世纪60年代和80年代左右,且主周期变化中心为41年前后;人为因素和自然因素极大地影响着极端降水指数的变化,极端降水事件对城市化进程、自然地理因素和大尺度气候因子有一定的指示作用。

1992—2021年三峡库区夏季小时强降水时空分布特征

三峡库区地处长江流域腹地,是典型的气象灾害频发区和生态环境脆弱区,夏季小时强降水(Hourly Heavy Rainfall,HHR)因突发性强、预测难度大等极易致灾。利用中国气象局国家气象信息中心提供的逐小时降水量观测资料,分析1992—2021年三峡库区夏季HHR和强降水事件(Heavy Rainfall Event,HRE)的精细化时空分布特征。结果表明,三峡库区夏季HHR局地性强、强度大,其降水量对夏季总降水量贡献大,且主要源于降水频次的贡献,库区东南部是高值中心。近30 a来,三峡库区夏季HHR降水量呈不显著增加趋势;HHR的降水量和频次日变化均呈双峰型,峰值分别出现在清晨和下午,且日峰值时间位相与地形相关。三峡库区夏季HRE以短历时(1~6 h)为主,其降水量多为20~60 mm,而长历时(>12 h)发生少,其降水量多为60~100 mm。短历时HRE多开始于下午,其最大小时降水量也多发生于下午,而中历时(7~12 h)和长历时HRE多开始于夜间,二者的最大小时降水量均多发生于清晨。

河北省降水的气候特征分析

利用双线性插值、一元线性回归、平均等统计方法,对河北省21站1951—2012年降水观测数据进行分析。结果表明,河北省年平均降水量呈西北少、东南多分布形态。河北省降水季节分布极不均匀。降水空间形态上春、夏、秋3个季节比较类似,呈西北少、东南多态势;冬季则呈南多北少分布形态。1956—2012年河北省平均降水量、夏季和冬季平均降水量呈递减趋势;春季和秋季平均降水量呈递增趋势。河北省年降水量中贡献最大的是夏季,年降水递减主要是夏季降水递减造成的。对降水成因分析表明,夏季降水多的1964年,夏季平均位势高度场上河北省位于500 hPa高空槽前,低层对应着低压,有利于降水发展;夏季降水少的1999年,夏季平均位势高度场上河北省处于高压脊控制,对应低层高压,不利于降水产生。

辽西北地区近60 a气候变化趋势及空间分异特征

了解辽西北半干旱生态脆弱区的气候变化规律,对科学指导农业生产具有重要意义。基于1961—2020年辽西北地区23个气象站点的数据,利用Theil-SenMedian斜率估算、Mann-Kendall趋势分析及突变检验,在辽西北区域尺度,探讨1961—2020年的气温、降水量、风速、日照时间、潜在蒸散量、湿润指数、相对湿度、大气压等要素的变化趋势,在辽西北地区行政区的局域尺度上,探讨不同气象要素的空间分异特征。结果表明:辽西北地区年均气温以0.027℃·a^(-1)倾向率呈显著增加(p<0.01),降水量以0.686 mm·a^(-1)倾向率下降。风速、气压、日照时间呈显著下降(p<0.01),但潜在蒸散量、湿润指数的下降趋势及相对湿度的增加趋势均不显著。春季、冬季的增温倾向率(0.040、0.039℃·a^(-1)),明显高于夏季、秋季的增温倾向率(0.016、0.018℃·a^(-1))。夏季降水、日照时间倾向率降幅分别达到-0.949 mm·a^(-1)、-1.814 h·a^(-1)。辽西北地区气候变化呈现出,中部局域强暖干化趋势明显,而东北、西南局域暖干化趋势逐渐减弱的空间分异特征。日照时间下降倾向率呈现出由东北向西南逐渐递减的空间格局,其极显著下降趋势会给昌图、康平、彰武、阜蒙、朝阳等生态脆弱区的农业生产具有更大的负面影响。