1979—2019年云贵高原夏季区域性极端日降水事件的异常环流特征

利用中国气象局国家气象信息中心整编的站点观测资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,对云贵高原1979—2019年夏季区域性极端日降水事件的异常环流进行了分析。云贵高原99%分位上的夏季(6—8月)极端日降水事件(以下简称降水事件)降水阈值为20.0 mm/d,在近41年里共发生了35次降水事件,其中7月上旬发生次数最多,7月下旬次之,8月中旬最少;35次降水事件中有4次为热带气旋系统影响,降水中心位于广西西南部及沿海地区,中心值超过75 mm,其余31次的降水中心主要集中在贵州中南部和广西北部,且降水中心强度明显低于热带气旋系统所带来的强度;受欧亚大陆中纬度(30~50°N)地区的纬向扰动波列和低纬地区异常垂直环流圈控制,云贵高原上空对流层中建立了深厚的异常上升运动,配合500 hPa副热带地区的异常反气旋式环流将南海和孟加拉湾的水汽输送至云贵高原并在当地沿地形辐合抬升,为云贵高原极端降水的形成提供有利的动力条件和水汽条件,同时周边地区异常冷却所带来的加热场梯度还进一步加强了云贵高原上空的气流入流,更加有利于强降水的产生和维持。此外,降水事件还与乌拉尔山至我国东北地区的低值系统活动和源自北大西洋及热带低纬地区的波扰能量传播有关。

江淮地区夏季极端日降水事件变化特征及其与Rossby波活动的联系

利用NCEP/NCAR逐日再分析资料和中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集,研究了1979~2016年(38年)夏季江淮地区区域性极端日降水事件的统计特征及其与Rossby波活动的联系。结果表明:在38年夏季(6~7月)中,江淮地区区域性极端日降水量的95百分位阈值为33.95 mm d^(-1) ,且共有63次极端日降水事件发生。江淮地区极端日降水事件发生时,在对流层中低层受气旋性异常环流控制,在对流层上层受反气旋性异常环流控制,为极端日降水事件的形成和维持提供了有利的斜压性环流背景。源于孟加拉湾和中国南海地区的水汽在江淮地区有较强的汇集,为极端日降水事件的发生、发展提供了有利的水汽条件。在极端日降水事件发生期间,引起江淮地区扰动涡度拟能显著变化的主要是时间平均气流对扰动涡度的平流输送项和扰动气流中的水平散度项;在极端日降水事件发生当天,对流层上层的扰动涡度拟能迅速减弱,同时在低层快速增强。波动起源于里海和黑海附近,有明显的下游频散效应,传至江淮地区约需3~5 d时间,为江淮地区极端日降水事件的形成提供了扰动能量。这些结果加深了对极端日降水事件成因的认识,并为预报预测提供了思路。

云贵高原夏季不同等级极端日降水事件的气候特征

基于中国气象局国家气象信息中心整编的云贵高原地区81站的1960—2014年夏季(6—8月)日降水资料,利用百分位法得到不同等级的降水阈值来定义相应等级的日降水事件,并对1960—2014年(55 a)云贵高原夏季不同等级的极端日降水事件的气候特征进行分析。结果表明,云贵高原夏季不同等级日降水事件的降水阈值均呈南多北少的分布特征,高值区位于广西南部,最低值则位于云南西北。区域平均的99%、95%、90%和75%分位上的降水阈值分别为19.4 mm、15.5 mm、13.1 mm和9.6 mm。在上述4个等级中,75%分位日降水事件的累积降水量占夏季总降水量百分比最大,95%次之,99%分位占比最少。近55 a来,99%分位和95%分位的极端日降水事件的降水日数呈一定程度的增多趋势,90%分位和75%分位则以减少为主。4个等级的云贵高原区域平均极端日降水事件具有显著的年际和年代际变化特征。此外,云贵高原夏季累积降水量随大范围日降水量的变化曲线近似于左偏态分布,其中5.0~11.8 mm的日降水量带来的降水占全部累积降水的52.9%,对云贵高原夏季降水有重要贡献。

南京过去100年极端日降水量模拟研究

在南京过去100年日降水资料的基础上,利用极值理论中的区组模型和阈值模型分析了极端日降水分布特征。首先通过广义极值(GEV)模型模拟了日降水的年极值序列(AMDR),用极大似然估计(MLE)方法计算了模型的参数,并借助轮廓似然函数估计出参数的精确误差区间,同时采用4种较直观的诊断图形对模型的合理性进行全面评估,结果表明Frechet是区组模型中最适合描述极端日降水分布特征的函数。其次,将日降水序列分3种情景构建极值分布的阈值模型(GPD),考察了观测数据的规模对应用该模型的限制,重点讨论了如何针对给定观测样本选择合适的阈值收集极值信息。分析结果认为,长度不小于50年的气候序列,采用24 mm的日降水量作为临界阈值均能进行GPD分析。该阈值处于年降水序列第91个百分位附近,即对目前长度为50年左右的日观测资料,第91个百分位点以上的数据基本能满足GPD研究的需要。另外,根据GEV和GPD对未来极端降水重现水平的推断情况,GPD预测值的置信区间要比GEV的窄,极值推断的不确定性相对也较小,更适合用于研究中国目前规模不大的气候资料。最后,对GPD模型的形状参数和尺度参数进行变换,分别引入描述线性变化的动态变量,分析降水序列中潜在的变异行为对极值理论应用的影响。这种变异包括降水序列中长期的均值变化及百分位变化,从模拟结果看,暂未发现资料变异行为对极值分析产生显著干扰。

1980~2019年夏季青藏高原中东部极端日降水分布特征

基于中国气象局国家基准气象观测站逐日观测资料,采用百分位法对1980~2019年夏季青藏高原中东部地区极端日降水进行定义,分析了不同分位极端日降水的气候分布特征。结果表明:(1)青藏高原中东部夏季降水呈东多西少、中间多南北少的反位相分布特征,且存在显著的年际和年代际变化。(2)99%分位降水阈值普遍在24 mm/d以上,95%分位和90%分位降水阈值维持在12~20 mm/d,75%分位降水阈值则进一步下降至7~9 mm/d。(3)从长期变化趋势看,青藏高原中东部99%分位的极端日降水出现频次呈显著的上升趋势,其余几个分位则以下降趋势为主。(4)相较于99%和90%分位而言,95%分位在青藏高原中东部夏季降水中具有更为突出的贡献,且近40 a来99%分位的贡献在不断增加。(5)青藏高原中东部日降水量介于0.1~10.5 mm,但日降水量的频次波峰和总降水量的波峰位置存在差异,2.4~5.1 mm日降水量在青藏高原中东部降水中具有重要作用。

近40 a来秦岭及周边地区极端降水变化特征

利用1980—2021年秦岭及周边地区337个气象监测站逐日降水资料,分析了极端降水的时空变化特征,并采用广义极值分布、气候统计等方法,对比了第一阶段(1980—2000年)和第二阶段(2001—2021年)极端降水年及春、夏、秋各季节的差异变化。结果表明:(1)秦岭及周边地区极端降水主要集中在4—11月,其中7月极端降水日数最多,近40 a来极端降水整体呈增加趋势。日极端降水阈值、最大日降水量空间分布呈现东南高于西北,极端降水日数则呈现以秦岭为界,南部多、北部少。(2)从全年角度看,2001—2021年较1980—2000年极端降水事件更多,极端性更强。日极端降水阈值、极端降水日数、最大日降水量的空间变化趋势总体也表现为增多趋势的站点数多于减少趋势的站点数。(3)极端降水季节性差异明显,春季与夏季和秋季呈现出明显的不同。不管是极端降水概率还是极端降水次数,在春季总体表现为1980—2000年极端性更高,而夏季和秋季表现为2001—2021年更强。空间分布季节性差异也较明显,春季日极端降水阈值、极端降水日数总体表现为西部增加东部减小,从西向东表现为由正向负转变的分布,且负趋势站点多于正趋势站点。而夏季和秋季日极端降水阈值、极端降水日数呈增加趋势的站点超过呈减少趋势的站点,特别是秋季增加趋势的站点占比更多。

基于高密度气象站的订正与日极端降水量精细化研究

随着全球气候变暖,近年来极端降水事件及其引发的洪涝灾害频发,极端降水事件的模拟与精细化研究显得尤为重要。随着区域气象站网的加密建设,为极端降水事件的精细化研究提供可能。为了将区域站短序列数据应用到日极端降水量的研究中,本研究首先基于年最大值法(annual maximum,AM)和超阈值峰值法(peak over threshold,POT)抽样方法与44种概率分布模型,选择最优抽样方法与概率分布模型,并在此基础上提出对于短序列数据计算日极端降水量的订正方案,通过国家站分析论证,优选出最佳订正方案,将该订正方法应用到只有短序列实测数据的区域站中,优选插值参数并比较不同空间插值方法对插值精度的影响,选择最优的插值方法实现日极端降水量的精细化研究。结果表明,POT1抽样方法与广义帕累托模型是最适用于计算河北省日极端降水量的抽样方法与模型;本研究提出的区域站订正与计算日极端降水量方法可行,将区域站考虑进来后与国家站联合插值使得在空间上更加精细。

1960~2013年安徽极端降水特征研究

利用1960~2013年安徽21个气象台站逐日降水观测资料及NCEP/NCAR再分析资料,对极端降水指数时空分布规律及区域性极端日降水环流异常特征进行分析,结果表明：（1）时间尺度上,安徽近54 a持续干燥指数（CDD）呈微弱下降趋势,其余指数呈上升趋势,其中淮北持续干燥指数（CDD）下降显著,江南极端降水量（R95p）、5 d最大降水量（RX5day）、日降水强度（SDII）上升显著,而江淮之间各指数变化趋势较弱;（2）空间尺度上,极端降水量（R95p）由北向南逐渐增大,5 d最大降水量（RX5day）除蒙城和滁州外分布情况与R95p相似,持续干燥指数（CDD）则相反,平均日降水强度（SDII）在安徽北部和西南部较大,中部较小;（3）安徽极端降水量主要空间分布类型为整体一致型、南北差异型和淮北、淮南与江淮差异型;（4）安徽省极端日降水量95%和99%分位阈值分别为25.52 mm/d和39.06 mm/d,年际变化呈微弱的上升趋势,5~8月是极端日降水的多发期,尤其是6月下旬至7月中旬;（5）春季,安徽极端日降水事件的发生受乌拉尔山和鄂霍次克海阻塞高压活动影响;夏季,副高较强,低层安徽处于上升运动区,南海、孟加拉湾水汽由西南气流输送至安徽上空,同时,在北方冷空气南下的配合下,形成极端日降水。

洞庭湖区极端降水统计分布模型分析与特征重现

以洞庭湖区汉寿、临湘、湘阴3个城市1990年至2012年逐日降水资料为基础,选取3参数广义极值(GEV)分布和2参数耿贝尔(Gumbel)分布两种统计分布,采用极大似然法估计模型参数,阐述了两统计分布对极端日降水拟合过程,使用χ2拟合优度检验法和均方根误差(RMSE)评判拟合效果,确定洞庭湖区极端日降水统计分布模型,并分析极端日降水重现特征。研究结果表明:洞庭湖最大日降水统计分布为GEV分布,洞庭湖区最大日降水重现水平差异很明显,为当地排水工程设计提供了科学依据。

热带气旋对1975-2018年暖季中国极端降水气候态、变化趋势及其与温度关系的影响研究

全球变暖背景下我国极端小时降水和极端日降水(EXHP、EXDP)气候态及变化趋势的区域差异明显,其中热带气旋(TC)的影响尚不明确。利用1975─2018年暖季台站小时降水(P)和热带气旋最佳路径等资料,采用百分位法定义极端小时降水与极端日降水,并将总降水(All)客观分为热带气旋降水与非热带气旋(nonTC)降水,分析热带气旋对中国东部All-P、All-EXHP、All-EXDP的气候态和变化趋势以及极端小时降水随温度变化的影响。主要结论如下:(1) TC-P、TC-EXDP、TC-EXHP占其对应总降水之比均从东南和华南沿海向西北内陆递减,区域平均而言,TC-P占All-P之比与TC-EXHP占All-EXHP之比均约为11%,而TC-EXDP占AllEXDP之比为15.8%;(2)热带气旋和非热带气旋降水变化趋势的空间分布差别较大,热带气旋对长江流域东部总降水增多的贡献高达49%,并一定程度上改变了降水趋势的空间分布;(3) TC-EXHP强度与温度的关系在约21℃发生改变,且截然不同于nonTC-EXHP,华南、东南沿海TC-EXHP强度随温度的变化率明显低于nonTCEXHP,造成nonTC-EXHP和All-EXHP随温度变化率不同,且在东南沿海差异显著。

天山地区夏季极端降水特征及气候变化

基于1961—2007年天山地区32站的逐日降水资料,分析了夏季天山地区极端降水事件的气候分布和时间变化特征.结果表明:夏季天山地区的极端降水量、极端降水日和极端降水比分布存在明显的区域差异.局地极端降水频繁,平均3～4d就有1次发生,大范围极端降水较少发生.连续性极端降水以1d为主.极端降水量在天山南北坡均随地形增加而增多,地形高度对降水的影响,北坡要大于南坡.在相同高度范围内,北坡极端降水量基本均大于南坡.天山地区的极端降水事件呈增多趋势,在1970年代中后期至1980年代中前期,极端降水事件为低值期,而1990年代是高值期.

华西秋雨区域性极端降水的环流特征

利用1961—2010年中国743个测站的逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,采用百分位方法挑选出了发生在华西秋雨期(8月9日—10月12日)的161次区域性极端降水事件,将其分为两类分别讨论了同期和前期的异常环流特征,并与一般性降水进行了对比。结果表明,对于第一(二)类极端降水,华西地区气旋性距平环流(气旋性风切变)形成低层风场辐合,同时高层为辐散,由此产生强烈的上升运动,来自热带海洋的水汽输送偏强(偏弱),在华西秋雨区形成水汽辐合,副热带高压位置偏西、偏北使得华西地区西南暖湿气流偏强,巴尔喀什湖以北地区为正(负)高度异常,形成一槽一脊(二槽一脊)环流型,西北气流由此加强,冷暖空气交汇于华西地区从而形成极端降水。两类极端降水均与一般性降水具有相似的异常环流特征,只是造成极端降水的异常环流强度均比一般性降水更强。两类极端降水的上述异常环流型在极端降水发生前一天就已经存在,可以作为华西秋雨极端降水短期预测的强信号。

华南地区7—10月两类区域性极端降水事件特征及环流异常对比

利用1981—2016年7—10月中国753站逐日降水资料、气象信息综合分析处理系统(MICAPS)逐日站点降水资料、日本东京台风中心西北太平洋热带气旋(TC)最佳路径资料和NCEP/NCAR再分析资料集,分析了华南地区区域性日降水极端事件(RDPE事件)的统计特征及环流异常。根据华南地区RDPE事件的发生是否受热带气旋影响将其分为TCfree-RDPE和TCaff-RDPE两类事件,其中TCaff-RDPE事件占42%且集中发生在8月4—5候;TCfree-RDPE事件以7月发生频数最多,占其总频次的1/2以上。TCfree-RDPE事件发生时,华南地区受异常气旋性环流控制,来自西太平洋和中国南海的暖湿气流与北方冷气团在此汇合并形成一条狭长的水汽辐合带,低层辐合、高层辐散,显著强烈的上升运动为TCfree-RDPE事件的发生与维持提供了有利条件;与此同时,波扰动能量由高原东北侧及河西走廊地区向华南一带传播并在华南显著辐合,有利于华南上空扰动的发展和维持。TCaff-RDPE事件发生时,华南上空由低层到高层的斜压环流结构更为明显,异常上升运动更加强烈,热带气旋在其运动过程中携带了大量源自孟加拉湾、中国南海和西太平洋地区的水汽并输送至华南地区,水汽辐合气流更为强盛。同时,波扰动能量由高纬度地区沿河西走廊向下游传播,但在华南地区辐合不甚明显。两类极端事件发生时,加热场上的差异亦明显。华南及邻近地区上空的大气净加热及其南侧大范围区域的净冷却所形成的加热场梯度对TCfree-RDPE事件的发生有利。而TCaff-RDPE事件发生时,〈Q_1〉和〈Q_2〉在经向上由18°N以南、华南及其邻近地区、32°N以北呈负—正—负的异常分布型,正距平值更高,加热场梯度更大,有利于TCaff-RDPE事件的维持。这些结果有利于人们认识和预测华南区域性日降水极端事件的发生。

1981~2018年青海夏季极端降水时空演变及成因分析

采用青海省41个国家地面气象站6~8月逐日降水资料和ERA-Interim0.5°×0.5°逐月再分析资料,分析了1981~2018年青海夏季极端降水的时空变化特征及天气学成因。结果表明:8月和夏季极端降水频次均呈显著增加趋势,75%以上站次的最大日降水量、极端降水阈值和极端降水频次均呈增加趋势;极端降水频次与海拔高度之间、最大日降水量与500hPa比湿、500hPa位势高度、近地面温度之间均存在显著的正相关;以极端降水高发年8月的大气环流场为例,200hPa高空急流扩展到70°~100°E,100hPa高度正距平超过3.2hPa,高层冷高压发展异常偏强,500hPa青藏高原温度和高度距平异常偏高,上游区域扰动能量辐合强度达−1×10^(−6)m/s^(2),高发年水汽异常增强,比湿最大正距平超过0.4g/kg,上升运动异常扰动和正涡度异常扰动强度均明显偏强,其特征有利于极端降水的产生。

1961—2010年台山市降水变化趋势分析

利用1961～2010年降水资料,采用线性拟合和MK检验法分析了台山市多年降水变化特征,结果发现:近50a台山市的年降水量整体上呈增加的变化趋势,但增加的趋势并不明显。与之相反,台山市近50a年的降水日数整体上呈显著减少的趋势。台山市的极端日降水总是出现在4～10月,其中5月和9月出现年极端日降水的概率最大,其分别对应华南前汛期和华南后汛期暴雨较多的时期。M-K突变检验表明,从1961至2010年台山市的降水日数在1998年出现突变,而年降水量没有明显的突变年份。

湖北夏季日极端降水事件的气候特征及环流分型

利用1961~2018年6~8月湖北省日降水资料,采用百分位法定义湖北省夏季不同等级极端日降水事件,分析了不同等级极端日降水事件的特征及长期趋势,尝试采用PCT方法,将1981~2018年区域日极端降水气候事件的大尺度环流分为3种类型。结果表明:(1)受地形影响,不同等级日降水的阈值分布类似日降水量的气候平均态分布,呈现南多北少、西少东多,两者极值中心近乎重叠;(2)相对99%和90%分位,95%分位极端日降水的年均降水量对夏季降水量的百分比是最大的;(3)区域极端降水对应的3类环流特点分别是:Ⅰ型为高空西南低槽、东北高压脊,低层为西南涡旋、东北反气旋;Ⅱ型为高空江淮浅槽、东北弱高压脊,低层西南涡旋、渤海反气旋;Ⅲ型为高空东北深槽,配合西南浅槽,两槽形成自东北至西南的倾斜槽,低层在西南和东北为明显的气旋;该分型结论与已有研究较为吻合。对比2020年7月6~7日湖北省发生的区域极端日降水事件的环流,该次事件符合Ⅲ型,未来可为区域极端降水事件的天气分型和预报预测提供主观方法。