基于多套卫星资料的ERA5全球小时降水频率评估

最近发布的新一代全球再分析资料集ERA5,提供了全球小时降水再分析值,为全球小时降水研究提供又一个数据参考。然而,目前针对ERA5小时降水频率的评估工作还较为有限。本研究采用多套全球卫星观测小时降水对ERA5小时降水的频率进行了评估。对比分析发现:尽管ERA5总降水量与卫星资料出现较好的一致性,但ERA5的小时降水频率约为卫星资料的2~3倍,呈现系统性偏高。进一步分析表明,这主要是由于ERA5大大高估了中、低强度降水事件的数量。其中,ERA5对弱降水频率的高估尤为明显,平均可达卫星降水频率的6倍;此外,ERA5对海洋降水频率的高估程度也大于陆地。ERA5小时降水频率的系统性高估问题对相关研究的潜在影响,尚在进一步评估中。

基于CMIP6模式数据的京津冀山区未来极端降水频率的变化

基于偏差校正后的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中多个全球气候模式数据,选取三种气候变化情景下3 h降水数据,探究京津冀山区未来极端降水频率值及其相对变化速率的时空分布规律。结果显示:校正后的模式模拟降水与观测数据差异较小,能很好地模拟出未来降水的时空分布变化。相对于历史,多个模式未来不同情景下降水频率值的增速明显,极端降水增多,且超半数模式各情景的增长率处于0%~15%。其中,I区的降水频率值最高,可达162.53 mm,增长率最大约为37%,Ⅱ区和Ⅳ区的降水频率值接近,Ⅲ区的降水频率变化缓慢。空间上,研究区西部、西南部及东北部等地区的增长率较大。

安顺市53年不同等级降水频率与降水量变化特征分析

本文对安顺市6个气象站点近53年(1961-2013)的不同等级降水频率和降水量进行分析,结果表明:1)安顺市各地区小雨出现频率最高,暴雨频率最低。2)各地区不同等级降水量年均总值相差较小,小雨等级降水量年均总值与暴雨等级降水量年均总值相当。暴雨等级降水量的年际差异最大。3)安顺市微量降水、小雨、中雨和大雨随时间以减少趋势为主,尤其中雨减少趋势最明显。暴雨发生频率有增加趋势,考虑安顺市极端降水事件可能有增多的趋势。4)安顺市各地区不同等级降水频率和降水量异常均为正值,关岭县为微量降水、小雨和中雨等级降水频率异常与中雨和大雨等级降水量异常的高值中心。不同等级降水频率和降水量异常分布以小雨频率和暴雨降水量的分布最为不均,暴雨降水量高、低值年最大差值位于镇宁县。

不同降水频率下淮河流域洪涝灾害风险评估

流域洪涝灾害风险评估是保证地区安全和可持续发展的重要前提,为探讨不同降水频率下淮河流域的洪涝灾害风险变化,结合洪涝灾害的形成和影响因子,建立了包括洪涝危险性、暴露性和脆弱性的指标体系,采用层次分析法及加权综合法构建了暴雨洪涝灾害风险评估模型,实现了洪泽湖以上的淮河中上游区域洪涝风险的定量评价和区划。结果表明,洪涝灾害多发于淮河中上游干流蓄洪区,中高风险区集中分布在流域中部,低风险区分布在流域北部及北部偏西。随着降水频率的增加(12.5%~62.5%),最大日降水量在东部逐渐降低,西南部呈现增加趋势,其高值区由南向北移动;由于脆弱性和暴露性的影响加强,不同降水频率综合风险区划变化表现为风险高值区面积占比先降低后增加,由5.1%减至2.8%又增至15.1%,风险中低值区逐渐转变为中高值区,中低值区面积占比由34.8%减至22.6%,中高值区由28.1%增至35.6%;总体呈现"东部遇水小灾,西部及南部高值区遇涝大灾,北部及北部偏西较安全"的空间分布变化格局。研究结果可为淮河流域的暴雨洪涝防灾减灾工作提供一定的参考价值。

近60年三江源地区降水集中度和季节性降水特征变化分析

三江源作为“中华水塔”,是中国重要的淡水之源和生态系统屏障。降水集中度、季节降水量、降水频率和降水强度的演变是气候变暖背景下水循环的关键过程,对植被生长和水资源管理具有重要意义。本研究利用中国气象局1961-2020年的CN05.1日降水格点数据,计算了三江源的降水集中度指数(Precipitation Concentration Index,PCI),厘清了三江源降水集中度和降水年内分配的演变规律,研究了季节降水量、降水频率和降水强度的气候态、年际变化、长期趋势以及距平变化。研究结果表明:(1)三江源地区降水集中指数PCI为17.5,降水具有一定集中性;整个区域PCI由东南向西北递增,降水集中度增大;近60年三江源地区PCI以-1.71%·(10a)^(-1)的变化率减小,降水的年内分配趋于均匀;生长季降水分配的减少将影响该地区农业生产和生态系统的维持。(2)近60年不同季节降水量和降水强度整体呈现显著增加趋势,夏季降水频率减少,其他季节降水频率增加;春夏秋三个季节降水强度的增加主导了降水量的增加,冬季降水频率的增加主导了降水量的增加。冬春季增湿高于夏秋季,春季降水量和降水强度的增长率为8.09%·(10a)-1和6.94%·(10a)^(-1),冬季降雪量和降雪频率的增长率为7.27%·(10a)^(-1)和4.4%·(10a)^(-1);长江源区部分地区的旱涝分布趋于极端化,生态系统的脆弱性加剧。(3)近60年三江源区域平均的降水量、降水频率和降水强度以每年1.36 mm、0.024%和0.0056 mm·d^(-1)的数值增加;降水量、降水频率和降水强度累积距平整体呈现负距平,突变年份分别为2003年、1989年和2003年;雨季降水频率减小,降水强度增加,旱季降水频率和降水强度均增加,这种变化在近10年尤为剧烈。本研究可以为该地区土壤侵蚀、农业生产、水资源管理以及气候变化相关研究提供参考。

基于频率匹配法的降水预报订正

使用四川省国家气象站2020年和2021年汛期逐日降水观测资料、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)两家数值模式24~72 h降水预报资料,采用频率匹配法订正两家模式的预报降水,并进行降水检验和个例对比分析。结果表明,频率匹配法使ECMWF、NCEP的小雨、暴雨预报技巧提升,但中雨、大雨的订正效果不佳。频率匹配法减小小雨空报率,使晴雨预报准确率大幅提升。频率匹配法减小暴雨漏报率,使暴雨TS评分提高,但它无法订正与观测雨量相差较大的暴雨漏报区。

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。

我国西北地区降水强度、频率和总量变化

利用西北地区120个测站1954-2003年逐日降水观测资料,采用REOF将我国西北地区降水变化划分为东西两部分进行研究,分析了近50年来西北地区东西部降水强度、频率和总降水量变化趋势以及它们之间的联系。结果表明:西北地区降水量的增多主要是西北西部降水量的增多引起的;西北西部年降水频率呈增加趋势,年平均降水强度也呈增强趋势,而西北东部年平均降水强度增强,年降水频率却呈显著减少趋势。

长江流域30°N沿线昼夜及冬夏降水特征差异分析

利用1996—2020年逐时降水资料,统计分析长江流域30°N沿线不同地形阶梯代表区昼、夜、冬、夏降水的频率、雨量、类条件概率密度等特征,通过研究昼夜比、冬夏比随经度的分布探讨不同高度地形对降水的影响。主要结论如下:(1)30°N沿线四川盆地内降水量和频率的夜昼比向东递减,雅安附近是夜雨强中心区,夜雨现象在四川盆地东侧山地108°E以东趋于消失;盆地内强降水比弱降水更易发生于夜间。(2)30°N沿线冬雨与夏雨存在较大差异,雨量上冬雨小、夏雨大;结构上冬雨弱、夏雨强;降水频次上存在地域差异,第二地形阶梯冬雨少、夏雨多,而第三地形阶梯反之;冬雨受大地形影响更为明显。(3)根据降水第1类类条件概率密度(CCPD1)冬夏比及冬雨CCPD1距平百分比聚类分析,可将8个分区分为3类,该分类与地理位置、地形阶梯有良好的对应关系。(4)夏雨受局地地形影响显著,将夏雨CCPD1距平百分比高于10%的峰(低于-10%的谷)值区定义为夏雨强(弱)潜力区,则各分区强、弱潜力区表现各异。江汉平原南部、鄱阳湖以北发生短时强降水潜力较大,雅安出现极端短时强降水潜力大(强潜力区≥61 mm);冬雨强潜力区(CCPD1距平百分比高于50%的峰值区)位于第三地形阶梯上的Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ分区(潜力值1~20 mm),而该降水区间也是雅安和盆地中央的弱潜力区(CCPD1距平百分比低于-50%的谷值区)。

渭北旱塬地区典型频率年降水量分布特征研究

不同频率降水的分布特征研究对水资源的高效利用和农业布局有重要意义。利用ArcGIS软件对陕西省渭北旱塬区28个县(区)1981—2005年的日降水资料进行整理分析,构建各站的年降水序列,利用克里金插值法绘制5%、50%和95%三个典型频率年降水量等值线图,分析了各频率下年降水量空间分布的特点。结果表明:渭北旱塬地区频率为5%的丰水年年降水量分布从东北至西南逐渐增多;频率为50%的平水年年降水量分布以铜川市宜君县和宝鸡市中部为最高,并向四周逐渐减少;频率为95%的枯水年年降水量分布与平水年的趋势相似,但降水量相对较大的区域扩大;研究区东北部区域较其他地区而言丰水年降水偏少,枯水年降水偏多,总体降水量分布较为均匀,应属于不易发生旱涝灾害的区域。

陕北地区年降水量频率分布参数估算研究

以陕北地区年降水量系列为基础资料,选取12种概率分布模型,分别按矩法、极大似然法估计参数,并参照离差平方和最小准则OLS进行了参数优选,最终优选出在OLS准则下的最佳分布模型、参数计算方法以及最优分布不同频率下的设计值。结果表明:在OLS准则下,对数正态分布(LN2)或广义极值分布(GEV)拟合效果好。文中计算结果可以为水利工程的规划设计与运行以及水资源管理提供依据。

厄尔尼诺对中国东部季风区夏季不同持续性降水的影响

利用1961—2018年中国地面气象台站常规观测降水数据,探讨了不同分布型厄尔尼诺事件对中国东部地区降水持续性结构的影响,进一步分析了不同区域持续性降水变化的原因。东部型厄尔尼诺事件中北异常雨带(华北、内蒙古和东北南部)主要是由于短持续性降水频率和强度同步增大造成的,短持续性降水对该区域降水异常的贡献率超过80%;南异常雨带(长江流域)形成的原因则是长持续性降水频率和累计降水日数比例同步增多。中部型厄尔尼诺事件中的异常雨带(华北南部、东北南部、黄淮和江淮地区)形成最主要的原因是短持续性降水量异常增大,其贡献占比约为60%,其次是长持续性降水,占比约为24%;短持续性降水的增加主要表现为频率增加和强度增大,而长持续性降水增加主要发生在雨带南部,是频率和累计日数比例同时增大的结果。两类厄尔尼诺事件次年夏季,中国东部地区短持续性降水的变化对总降水量异常变化的贡献最大,在长江流域长持续性降水的增强对总降水量增加也有重要作用;异常雨带形成的最主要原因是短持续性和长持续性降水频率的明显增加。

2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估

利用中国2021年夏季(6—8月)逐3 h降水预报资料和地面气象站观测资料,从多个角度诊断分析CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model)3 km系统模式降水预报性能,为预报员提供参考,为模式系统改进提供依据。结果表明:CMA-MESO 3 km模式能较好地预报出不同地区3 h累积降水量和有效降水频率时空分布特征,区域降水预报能力强于单站,持续性降水预报效果好于局地短时强降水。不同预报时效结果显示,CMA-MESO 3 km模式3 h降水预报值最大且大于观测值,6、9、12 h降水预报最接近实况;短时强降水个例结果显示CMA-MESO 3 km模式短临预报效果较好,3、6 h降水预报接近观测,降水量及其时间变化特征预报与观测基本一致,且8个预报时效的区域降水预报平均值接近观测值,预报效果较好。

基于小时数据的广西汛期降水日变化特征

利用2005—2021年广西91个国家气象观测站的逐时降水观测资料,对广西汛期降水的小时平均降水量、降水频率、降水强度进行分析。结果表明:(1)在空间分布上,小时平均降水量和降水频率日峰值从南向北呈“高-低-高”形态,降水强度日峰值则呈南高北低,高值区出现沿海和桂东南。(2)桂东北、桂西北和沿海地区的小时平均降水量峰值出现在04—09时,桂东南出现在15—17时,桂西南出现在05—07时和16—18时,桂东南多昼雨,其它地区多夜雨。(3)沿海地区的降水强度日变化最明显,桂东南、桂西南次之,桂东北和桂西北不显著。(4)各区域的降水变化特征和该地区的地理位置和影响天气系统有很大关系,桂东北、桂西北小时平均降水量和降水强度峰值的出现在5—6月,以锋面降水和夏季风降水为主,桂东南、桂西南和沿海地区的小时平均降水量和降水强度峰值出现在6—8月,以夏季风降水和热带系统降水为主。

呼伦湖湖泊降水过程分布特征及其影响因素初析

基于2018年CMFD地表气象驱动数据集、2018—2019年CMPAS实时融合实况分析数据、2012—2021年湖泊附近3个气象站观测数据以及GPM_IMERG卫星遥感反演降水数据,分析呼伦湖不同尺度降水的时空分布特征,探讨湖泊降水过程及其影响因素。结果表明:(1)日尺度上呼伦湖白昼降水多于夜间降水,湖面降水多于陆面降水。(2)小时尺度上针对典型降水事件,降水峰值多出现在11:00和14:00左右,以及21:00—次日03:00;5月和6月除21:00—23:00,距离湖泊越远的陆面降水越多,7月和9月除21:00—23:00,距离湖泊越近的陆面降水越多。(3)在月/季节尺度上,湖泊效应在6—9月作用较大,在7月达到最大,5—6月距离湖泊超出一定范围(湖泊周围50 km陆面)作用会减小。(4)平均气温对湖泊降水具有明显影响,在湖泊效应作用较明显的空间范围内(50 km陆面),总体上温差(满洲里站与新巴尔虎右旗站相比)越大,降水也越大。

中国冬季日降水变化特征分析

将中国584个气象台站分为8个区域,分析了1961—2011年冬季全国及各区域降水量和降水频率,研究中国冬季降水变化特征,并探讨冬季各区域降水的突变性。结果表明:1961—2011年中国冬季降水量呈增加趋势、降水频率呈下降趋势。我国西北西区、西北东区、青藏高原区和东北区降水量和降水频率均呈不同程度增加趋势,其中西北西区2个要素上都呈显著增加趋势;长江中下游区、华南区和华北区降水量趋于不同程度增加,降水频率呈不同程度减少趋势,以长江中下游区和华南区变化最明显。20世纪90年代和2000年后之有较大变化,2000年后降水量变化较大,全国区域平均降水量在1987年发生了突变。

降水径流频率相应法在年径流深计算中的应用

为解决当地无实测径流资料地区的径流计算问题,提出了结合贵州省水文地质特征实际情况,来分析降雨与径流的相关关系。通过探讨降水径流频率相应法在年径流深计算中的应用,针对现有计算方法中存在的问题,提出了改进的方法。该方法适用于年降水量800 mm以上的降水丰沛地区,在保证参证站降雨与设计流域径流深同步的前提下,解决径流计算问题。

近四十年我国东部盛夏日降水特性变化分析

基于中国地区740台站的日降水资料,细致分析了近40年我国东部盛夏即7、8月份降水长期趋势和年代际变化特征。按小雨、中雨、大雨以及暴雨降水强度分类,探讨了不同强度降水在我国东部降水变化中的贡献。结果表明,中国东部地区盛夏降水变化主要受暴雨强度降水变化的影响,占总降水变化60%以上。近40年来,盛夏长江流域降水量、降水频率、极端降水频率以及暴雨降水强度均呈增大趋势,在华北地区则呈减小趋势,除降水频率在长江流域的变化趋势绝对值比华北地区小外,另三个指标在长江流域的趋势变化值大约是后者的2倍。降水强度在中国东部表现出一致的增大趋势,但华北地区增大趋势不显著。华北地区降水的减少主要是小雨强度降水频率减小的结果,强降水的频率和强度在该地区也呈微弱的减小趋势,其中小雨强度降水频率减小趋势大值中心值达到-3%/10a,比中雨以上强度降水频率变化趋势值大一个量级;长江流域降水的增多,是各强度降水频率和强度增大共同作用的结果。长江流域和华北地区在区域平均降水频率、降水强度、极端降水频率、最大降水量的时间序列上,彼此均为负相关关系,其中降水频率和极端降水频率序列在两区域的相关系数通过99%的信度检验。Mann-Kendall检验表明,除华北地区降水强度外,其他降水指标均存在显著的年代际跃变。与1970年代末的气候跃变相对应,华北地区降水频率较之长江流域的跃变明显;但长江流域极端降水在1970年代末的跃变较之华北地区更显著,其降水强度、极端降水频率以及最大降水量均于1970年代末期前后发生显著年代际跃变。

基于Co-kriging的呼伦贝尔市2018年降水量空间分布特征模拟及插值精度分析

因降水发生随机性强、连续性差,获得高精度、高时空分辨率的降水空间数据一直是地球科学等相关领域研究的难点和热点.内蒙古呼伦贝尔市地处温带半湿润、半干旱气候区,降水是该区域关键生态因子和稀缺资源,降水空间模拟具有重要意义.本研究根据该市16个国家气象站点2018年逐日降水数据,采用协同克里金(Co-kriging)法模拟了年、季降水量空间差异;根据125个检测站点降水量相对误差分析了空间插值精度及其影响因素.结果表明:①降水量空间差异有统计学意义,自东向西,年降水量由750 mm左右逐渐降低至220 mm左右,等降水量线延伸方向与大兴安岭走向基本一致,夏、秋季降水量空间分布与之相似;②降水量空间插值精度年大于季,夏、秋季大于冬、春季,年降水量预测值与实测值之比近于1(p<0.001),平均相对误差MRE较小(11.4%);③年降水量空间插值精度与降水频率呈正相关(p=0.023),与经度、海拔分别呈极显著正、负相关关系(p<0.001),与之相似,越向东,夏、秋季降水量空间插值精度越高,海拔越高,插值精度越低;降水量较少的季节(冬、春、秋季),降水空间插值精度受降水频率影响较大,且由Co-kriging模型导致的“平滑效应”明显;④通过Co-kriging插值法得到的年、夏季降水空间数据可靠,可供站点稀少的类似区域降水空间插值研究借鉴.

1957～2004年中国不同强度级别降水的变化趋势特征

利用1957～2004年我国506个测站的逐日降水观测资料,分析我国8个区域年降水量、年降水频率和平均降水强度的趋势变化,根据百分位的分布,分析不同强度级别降水量和降水频率的趋势变化,以及频率和强度变化分别对降水量趋势的贡献。结果表明,年降水量、降水频率和平均降水强度均存在明显的区域变化特征。针对不同强度级别降水量和降水频率的趋势分析表明,极强降水量的趋势变化最为明显,频率变化在各强度级别均有体现,降水量的趋势变化主要由强降水量的变化引起,降水频率变化对降水量趋势的贡献远大于强度变化,趋势变化主要由频率的趋势产生。