沿河县汛期短时强降水时空分布特征

利用沿河县2014年至2020年汛期(4~10月)含国家站在内的22个站点逐小时降水数据,统计分析沿河县汛期短时强降水时空分布特征,结果表明:1) 沿河县汛期短时强降水发生频次空间分布表现为西北和东南部高值区,中部低值区的特征,且存在三个高值中心,其降水强度空间分布表现为东强西弱,县东南部的高值中心主要以40 mm/h以上短时强降水为主;2) 沿河县汛期短时强降水高发期出现在6~7月,4月和10月为降水强度较弱月份,但平均降水强度却以5月和6月最大;3) 短时强降水日变化表现出明显的夜雨性:频发期主要集中在凌晨2时~次日早上9时,占总站次百分比的51%,且其强度分布表现为夜间降水大于白天;4) 60 mm/h以上强度的短时强降水主要出现在晚上21时~次日早上10时,累计站次达18站次,其余时次仅出现5站次,但早晨发生的短时强降水强度更大、站次更多,进一步表明沿河县短时强降水夜雨性的特征。Using hourly precipitation data from 22 stations including the national station in Yanhe County during the flood season from 2014 to 2020 (April to October), the spatiotemporal distribution characteristics of short-term heavy rainfall in Yanhe County during the flood season were statistically analyzed. The results showed that: 1) The spatial distribution of the frequency of short-term heavy rainfall during flood season in Yanhe County is characterized by high-value areas in the northwest and southeast, and low-value areas in the middle, and there are three high-value centers, whose spatial distribution of precipitation intensity is strong in the east and weak in the west, and the high-value center in the southeast of the county is mainly dominated by short-term heavy rainfall above 40 mm/h;2) The high occurrence period of short-term heavy rainfall in Yanhe County during the flood season occurred in June to July, and the rainfall intensity was weak in April and October, but the average rainfall intensity was the highest in May and June;3) The diurnal variation of short-term heavy rainfall showed obvious night rain: the frequent period was mainly concentrated from 2 am to 9 am the next day, accounting for 51% of the total station, and its intensity distribution was greater at night than during the day;4) The short-term heavy rainfall with an intensity above 60 mm/h mainly occurred from 21 pm to 10 am the next day, with a total of 18 stops, and only 5 stops in the rest of the day. However, the short-term heavy rainfall occurred in the morning with greater intensity and more stops, further indicating the characteristics of night rain of short-term heavy rainfall in Yanhe County.

1957~2022年沿河县气候变化特征分析

利用贵州省沿河县气象局自1957~2022年的气象资料,通过线性趋势拟合法,分析了沿河县近66年的气温、日照时数及降水量的变化特征。结果表明,沿河县年平均气温以0.148℃/10年的倾向率呈上升趋势,1997年是增温显著、增幅加速的转折点,冬、春季节回暖势头较为明显,秋季气温呈升高趋势。年日照时数以倾向率为−52.8 h/10年呈明显下降趋势。全年平均降水量气候倾向率达2.93 mm/10年,略呈上升态势,春季、秋季降水量均趋于下降,其中秋季降水量下降情况较为突出,达−8.5 mm/10年,但夏季、冬季降水量却有所上升。小雨日数减少明显,暴雨以上降水日数却有所增加。

贵州铜仁地区汛期暴雨预报研究

为逐步实现定量降水预报,提升本地暴雨预报准确率,利用2014~2022年铜仁市5~9月历史观测降水量数据、ERA5逐小时再分析数据,结合实况物理量场资料,从动力、水汽、热力条件中选取多个物理量,基于阈值条件和多元线性回归模型,分析了铜仁市汛期暴雨的变化特征以及建立汛期分月暴雨预报模型。结果表明:(1) 铜仁市汛期暴雨日数年变化呈现一个明显的起伏波动变化,暴雨多发生在刚入夏时期,集中在月中至下旬,在7月更容易出现极端性降水,且暴雨物理量阈值存在显著的季节变化特征。(2) 物理量模型表明5、7、8月选取的物理量因子均为水汽条件多于动力条件,且在5月选取的动力因子均在中低层,在7、8月高层水汽条件也较为重要。当形势多为稳定性降水时,准确率较高。(3) 对2023年汛期28次暴雨个例进行检验,结果表明:动力条件中的散度、垂直速度较为稳定,其中80%个例满足阈值条件,7月对其反应效果最好。模型对9月预报效果较好,75%个例预测雨量误差在20 mm内。该暴雨预报方法有效提升对汛期暴雨过程的最大降雨量进行预估,在本地化应用中有一定指示效果。

西南地区冬季低温冰冻雨雪事件异常的大尺度环流特征

本文利用国家气象局气象信息中心提供的逐日最高、最低气温和日降水数据以及ERA5、NCEP/NCAR再分析资料,主要运用Mann-Kendall突变检验法及合成分析法对西南地区冬季低温冰冻雨雪事件的时空变化特征及其异常的大尺度环流特征进行了分析。结果表明:1) 西南地区低温冰冻雨雪事件存在一个“偏多–偏少”的年代际振荡特征,在1994年左右发生突变,从21世纪开始呈现显著下降趋势。2) 事件发生区域主要在川西高原至贵州中部一带,贵州中部一带在1月频次最多,到2月频次减少,同时川西高原发生频次增多。3) 在事件多发年,贝加尔湖到中国江淮地区为异常气旋式环流,我国南海到西南华南地区为异常西伸高压环流系统,沿异常气旋式环流西侧南下的冷空气与异常高压环流西北侧的暖湿空气在西南地区汇合,形成低温雨雪天气。相反,在少发年,大气环流场的变化特征与多发年呈相反变化态势,不利于低温冰冻雨雪事件的发生。

铜仁市一次低温雨雪天气过程分析

选取Micaps、地面观测等气象资料,对2022年2月上旬铜仁市一次低温雨雪天气过程进行分析。结果表明,本次降雪天气过程主要受南支浅槽、低层700 hPa西南急流、地面静止锋影响,导致铜仁市出现大范围降雪天气,市东部出现大雪天气。此次降雪过程湿层深厚,从地面伸展到500 hPa附近,利于形成大量的冰晶雪花,尽管800 hPa附近存在浅薄的暖层但不易融化,依然利于出现降雪。数值预报偏差检验可知,EC预报温度场与实况相当,但地面冷空气略偏强,冷垫抬升偏强,此外西南急流比实况略小,利于水汽辐合,与EC预报降雪量偏大相一致。

弱冷空气下铜仁市东部大暴雨成因分析

本文利用MICAPS资料和地面区域自动站逐小时观测资料,对贵州省铜仁市东部2021年8月13日夜间的一次大暴雨天气过程的大尺度环流背景、水汽条件、垂直上升运动条件等进行了分析。结果表明:此次过程主要受高空低槽,配合中低层低涡切变线影响,受弱冷锋的抬升触发,在槽前、低涡切变线东南侧及地面弱冷锋附近出现暴雨到大暴雨;铜仁市上空存在较大的不稳定能量,产生对流性强降水;孟加拉湾到华东沿海的水汽通道为暴雨区源源不断地提供水汽条件;较强的低层辐合、高层辐散为暴雨提供了有利的上升运动条件。

沿河县近20年低涡切变型暴雨过程研究

根据2000—2019年的降水资料和MICAPS高空地面资料,选取了12次典型低涡切变型暴雨过程,分析其环流形势和物理量特征。得出结论:过程发生时副高脊线稳定在22°N~27°N之间,高层低槽东移加深、中低层明显的低涡切变、与地面中尺度辐合线的配合是造成低涡切变型暴雨过程发生的主要环流形势;沿河处于西南急流区或左侧、水汽含量大值区,有充足的水汽条件供应;低层气旋性辐合、中高层辐散所造成的抽吸作用进一步加剧了上升运动,上升气流的维持使得降水持续。这些条件对沿河县低涡切变型暴雨的预报有很好的指示作用。

贵州沿河一次低涡切变型暴雨过程分析

2016-06-19夜间,贵州省沿河土家族自治县出现暴雨天气,强降雨时段较为集中,降水强度较大,持续时间长。针对此次暴雨天气过程,利用Micaps高空地面资料、NCEP再分析资料和地面自动气象站降水观测资料等进行分析,结果表明,高原槽加深发展、中低空低涡切变和低空急流、地面辐合的相互配置是产生沿河县此次暴雨天气的主要环流形势;850 hPa建立的水汽通道以及中低层强水汽辐合为此次低涡暴雨过程的形成提供了充足的水汽条件;强烈的垂直上升运动有利于水汽的辐合抬升,低层辐合、高层辐散的抽吸作用利于此次暴雨过程的发生发展。

2017年双流机场两次大雾过程的对比分析

基于双流机场自动探测资料和ERA_interim再分析资料,对2017年11月26日和12月04日两次大雾过程的天气背景和气象要素特征进行了对比分析,旨在提高对双流机场大雾天气的预报能力。结果表明:两次大雾都是典型的辐射雾,其形成过程具有一些相似的环境背景,即天空云量少,微风(0~2m/s),低层较高的湿度和较低的稳定层结(较低的边界层高度);12月04日过程近地面的绝对水汽含量大于11月26日过程,这可能是04日大雾过程最低主导能见度、最低RVR小于26日大雾过程,持续时间大于26日过程的原因;12月04日过程边界层内湍流的扰动更强,该强扰动信号可能对长时间影响双流机场民航运行的强浓雾过程的生消发展有意义。

梵净山区域暴雨过程中小时降水雷达回波特征分析

利用梵净山周边区域自动站逐小时降水资料和铜仁雷达观测资料,对2017—2018年铜仁市梵净山周边区域暴雨过程中逐小时分级降水的雷达类型和回波特征进行分析。结果表明:①梵净山区域暴雨过程中小雨、中雨、大雨年均总站次的日变化均呈双峰型分布,而暴雨年均总站次呈单锋型,并且具有明显的夜雨特征。②造成梵净山区域暴雨天气的雷达回波类型可分为本地发展型、移入型和合并加强型3种。③小时雨强与回波强度呈正相关,而与移动速度呈反相关。④径向速度图上中雨量级降水有弱辐合特征,大雨量级降水出现弱的逆风区结构,暴雨量级降水有明显的辐合辐散和速度对特征,且存在逆风区结构,逆风区位置对应强回波中心。⑤垂直累计液态水含量大值区及回波顶高度与反射率因子大值区有较好的对应。

拉卜楞寺气候舒适度与客流量关系分析

利用10年气温、相对湿度、风速等气象要素资料,运用气候舒适度指数对拉卜楞寺气候舒适度进行月评价,分析2015—2019年拉卜楞寺客流量与气候舒适度相关性,结果表明:拉卜楞寺全年只有6—8月是舒适,4月、5月、9月为较舒适,其余时间均为不舒适或较不舒适。全年适宜开展旅游活动的天数为80.5 d,6—8月占了86%。客流量与气候舒适度指数呈乘幂指数相关,随着气候舒适度指数的增大,客流量呈乘幂指数增加。基于客流量和气候舒适度指数建立的模拟方程,模拟效果整体较好,气象部门可利用月气候预测计算当月气候舒适度指数,通过模拟方程模拟游客量,为旅游部门人员调配人力、调整服务提供依据。

铜仁市寒潮天气分型及成因分析

利用铜仁市10个国家观测站2009—2018年逐日平均温度和最低温度,统计分析出近10 a发生20次寒潮天气过程,对其分布特征及环流形势作分析,得出:①近10 a寒潮总体空间分布上看,多发生在铜仁市东南部地区,万山镇出现次数最多;②从季节分布上看,寒潮多发于冬季和春季,尤其是2月次数达到峰值;③冷空气从关键区南下入侵铜仁市的路径分为Ⅰ型东北路径(21%)、Ⅱ型东北路径(68%)、Ⅲ型东北+西北路径(11%)。④寒潮爆发的环流形势主要为经向型(42%)、纬向型(32%)和横槽型(26%)。⑤海拔高度是影响寒潮分布的重要因子,但不是唯一因子,跟地理位置和地形分布均有关;热低压的发展使得前期气温升高,是冷空气影响造成剧烈降温形成寒潮天气的重要原因。

梵净山旅游气候的变化特征及舒适度

为梵净山旅游气候资源的综合开发与旅游气候服务等提供参考,利用梵净山东西两侧山脚(1990—2019年)、山顶(2015—2019年)的月平均气温、相对湿度、风速、降水等要素,采用温湿指数、风寒指数、穿衣指数对梵净山旅游气候资源进行分析评价。结果表明:梵净山山脚东西两侧1—12月各月的温湿指数、风寒指数均为先上升后下降,具有年中高、年头年尾低的特点,穿衣指数则相反;温湿指数与风寒指数呈正相关,与穿衣指数呈负相关。梵净山山顶各指数均在1—2月、10—12月变化幅度小,7月前后起伏较大,尤其是风寒指数最为明显。梵净山山顶的温湿指数、风寒指数比山脚小,穿衣指数比山脚大;同一月份,人体感觉表现春秋山顶比山脚较凉,夏季山顶适合避暑,冬季山顶比山脚寒冷。

全球增暖1.5℃和2℃下ENSO的变化特征及中国区域降水的响应浅析

利用BCC-CSM1.1气候系统模式模拟结果,分别计算三种典型浓度路径下全球增暖1.5℃、工业革命时期和现代增暖时期的东部型ENSO指数(I EP)、中部型ENSO指数(I CP)和Nino3.4指数并分别描述两类ENSO的变化特征。模拟结果显示:RCP2.6情景下全球增暖1.5℃的时期的ENSO事件的生命史约1.39a,RCP2.6情景下全球增暖2℃的时期的ENSO事件的生命史约1.29a。全球增暖1.5℃时期的ENSO振幅比工业革命前时期的大,全球增暖1.5℃时期的ENSO周期也比工业革命前时期有所延长;而相较于现代增暖时期,全球增暖1.5℃时期的ENSO振幅基本上没有变化,周期延长了5个月左右(约0.4a),随着全球增暖2℃,ENSO事件发生比较频繁。随着全球增暖2℃,我国长江流域及珠江流域年平均降水明显偏少,西藏地区年降水年明显偏多。总的来说,西藏地区和长江流域及珠江流域降水对升温的响应更敏感。