受气候变化和城市规模不断扩张等因素影响,城市地区降雨过程的时空动态性愈发明显,通常采用的点、面雨量等表达方式难以体现这种时空动态性。随着降雨观测技术的进步,大多城市积累了长序列降雨观测数据,其中蕴含了丰富的降雨时空过程信...受气候变化和城市规模不断扩张等因素影响,城市地区降雨过程的时空动态性愈发明显,通常采用的点、面雨量等表达方式难以体现这种时空动态性。随着降雨观测技术的进步,大多城市积累了长序列降雨观测数据,其中蕴含了丰富的降雨时空过程信息,为预报降雨或设计降雨的时空展布提供了可能。设计了一套降雨时空展布方法,包括数据收集、标准化处理、降雨场次划分、时空模式提取、标准网格插值、时空展布等环节,并提出每个环节的处理步骤和关键问题。以北京市为例,对该技术方法进行了验证,选择了12 h、24 h、72 h 3个历时的场次降雨,提取的时空模式和展布结果表达出了场次降雨的时空动态性,并与历史的降雨过程表现出很好的匹配性。表明该方法可用于城市地区降雨典型模式提取,以及降雨过程的时空展布。该方法利用历史降雨数据提取降雨展布模板,输入场次降雨(或预报降雨)的总雨量,得到该场次降雨的时空分布过程,展布结果可为洪水预报提供更为准确的降雨输入条件。展开更多
利用自动气象站观测降水、ERA5(ECMWF reanalysis version 5)再分析资料和GDAS(Global Data Assimilation System)资料,基于SOMs(self-organizing maps)算法和天气学检验方法,归纳总结2012—2021年太行山中南段75次暖季极端降水事件的...利用自动气象站观测降水、ERA5(ECMWF reanalysis version 5)再分析资料和GDAS(Global Data Assimilation System)资料,基于SOMs(self-organizing maps)算法和天气学检验方法,归纳总结2012—2021年太行山中南段75次暖季极端降水事件的环流形势,探讨不同形势下的水汽输送特征及降水差异。结果表明:影响太行山中南段暖季极端降水的环流形势可分为高空槽型、低涡型、副高纬向型、副高经向型和西北气流型5种,其中以高空槽型最为常见,西北气流型最少。低涡型存在孟加拉湾、南海和西北太平洋水汽输送通道,其日降水极值、最大小时降水强度和影响范围在所有类型中均最大,与低涡型相比,高空槽型缺少西北太平洋水汽输送通道,而副高纬向型和副高经向型缺少孟加拉湾水汽输送通道。利用HYSPLIT(hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory)模型追踪气团发现:低涡型和副高纬向型均以来自西北太平洋的水汽输送贡献最大,高空槽型和副高经向型分别以来自黄海沿岸和南海的水汽输送贡献最大。整层水汽收支分析表明:太行山中南段暖季极端降水最主要的水汽流入来自南边界,其他流入边界及各边界水汽流入贡献的相对大小与环流形势有关。展开更多
利用格点化降水观测数据集(CN05.1)以及ECMWF再分析资料(ERA5),分析1961—2020年夏季西南地区东部(Eastern Southwest China,ESWC)的降水、水汽含量及降水转化率特征,并利用天气学分析方法初步探究地形分布对降水转化率空间分布差异的影...利用格点化降水观测数据集(CN05.1)以及ECMWF再分析资料(ERA5),分析1961—2020年夏季西南地区东部(Eastern Southwest China,ESWC)的降水、水汽含量及降水转化率特征,并利用天气学分析方法初步探究地形分布对降水转化率空间分布差异的影响,最后利用中尺度数值模式WRF4.0(Weather Research and Forecasting Model)设计地形敏感性试验验证地形对西南地区东部夏季降水的作用。结果表明:(1)1961—2020年夏季西南地区东部的降水呈现东多西少的分布特征,但水汽含量却在其东南部和西北部存在两个大值区,水汽大值区降水转化率偏低,强降水区与水汽含量大值区分布存在明显差异,通过分析强降水区与水平风场及垂直速度场的形势配合发现地形是导致此差异的重要因素。(2)WRF模式能较好地模拟出西南地区东部夏季降水的空间分布特征,通过地形敏感性试验发现,区域内大娄山、方斗山及大巴山组成的西南-东北向山地地形分布对降水强度有显著影响,地形高度的降低将导致区域东南部降水量显著减少。(3)敏感性试验中将区域地形高度分别降低一半和去除地形后,区域东南部的降水在月时间尺度中将分别减少9.89%和19.90%。地形高度的改变也会引起区域垂直速度、水平风场、水汽输送及水汽辐合量发生改变,当地形高度降低后,上升运动及西南风明显减弱,水汽输送强度降低,水汽辐合量减少,不利于降水形成。展开更多
文摘受气候变化和城市规模不断扩张等因素影响,城市地区降雨过程的时空动态性愈发明显,通常采用的点、面雨量等表达方式难以体现这种时空动态性。随着降雨观测技术的进步,大多城市积累了长序列降雨观测数据,其中蕴含了丰富的降雨时空过程信息,为预报降雨或设计降雨的时空展布提供了可能。设计了一套降雨时空展布方法,包括数据收集、标准化处理、降雨场次划分、时空模式提取、标准网格插值、时空展布等环节,并提出每个环节的处理步骤和关键问题。以北京市为例,对该技术方法进行了验证,选择了12 h、24 h、72 h 3个历时的场次降雨,提取的时空模式和展布结果表达出了场次降雨的时空动态性,并与历史的降雨过程表现出很好的匹配性。表明该方法可用于城市地区降雨典型模式提取,以及降雨过程的时空展布。该方法利用历史降雨数据提取降雨展布模板,输入场次降雨(或预报降雨)的总雨量,得到该场次降雨的时空分布过程,展布结果可为洪水预报提供更为准确的降雨输入条件。
文摘利用格点化降水观测数据集(CN05.1)以及ECMWF再分析资料(ERA5),分析1961—2020年夏季西南地区东部(Eastern Southwest China,ESWC)的降水、水汽含量及降水转化率特征,并利用天气学分析方法初步探究地形分布对降水转化率空间分布差异的影响,最后利用中尺度数值模式WRF4.0(Weather Research and Forecasting Model)设计地形敏感性试验验证地形对西南地区东部夏季降水的作用。结果表明:(1)1961—2020年夏季西南地区东部的降水呈现东多西少的分布特征,但水汽含量却在其东南部和西北部存在两个大值区,水汽大值区降水转化率偏低,强降水区与水汽含量大值区分布存在明显差异,通过分析强降水区与水平风场及垂直速度场的形势配合发现地形是导致此差异的重要因素。(2)WRF模式能较好地模拟出西南地区东部夏季降水的空间分布特征,通过地形敏感性试验发现,区域内大娄山、方斗山及大巴山组成的西南-东北向山地地形分布对降水强度有显著影响,地形高度的降低将导致区域东南部降水量显著减少。(3)敏感性试验中将区域地形高度分别降低一半和去除地形后,区域东南部的降水在月时间尺度中将分别减少9.89%和19.90%。地形高度的改变也会引起区域垂直速度、水平风场、水汽输送及水汽辐合量发生改变,当地形高度降低后,上升运动及西南风明显减弱,水汽输送强度降低,水汽辐合量减少,不利于降水形成。