The Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Rainstorm Disaster in Sichuan Province over the Past Decade

The spatial and temporal distribution characteristics of rainstorm disaster in Sichuan Province were investigated by statistical analysis method based on 2002-2015 rainstorm disaster data of Sichuan Province. As shown by the results, the rainstorm disaster in Sichuan Province was distributed mainly in four regions including Liangshan Prefecture and Sichuan Basin during 2002-2015, and the rainstorm disaster distribution had a good corresponding relationship with the rainstorm center regions;in terms of annual variation trend, the variation of rainstorm disaster frequency showed a significant quasi-2-3-year oscillation period;in terms of monthly distribution, June, July and August saw the heaviest rainstorms;the high death toll from rainstorms was attributed to not only routine rainfall, occurrence time and terrain feature, but also the populace’s awareness of disaster prevention and the disaster prevention measures they adopted. The research result has important significance to improve the pertinence and practicability of decision-making meteorological services.

基于多源资料的四川盆地西部一次持续性极端暴雨过程分析

利用常规观测、FY-4A TBB资料和ERA5再分析资料,从环流背景、中尺度特征、水汽和动力条件、能量和不稳定条件等方面,对2020年8月14—18日发生在四川盆地西部的一次持续性极端暴雨过程进行分析。结果表明:西太平洋副热带高压稳定少动,导致高原低槽东移受阻而稳定维持在四川盆地西部,中低层有切变线和急流维持,配合地面冷空气南下,为持续性极端暴雨提供了有利的环流背景。中尺度对流云团生成、合并、加强,受地形阻挡及副热带高压外围气流、切变线和中尺度低涡的持续影响,对流云团强中心维持在四川盆地西部,是暴雨过程的直接影响系统。暴雨水汽来源于孟加拉湾和西太平洋,在地形辐合抬升作用下,四川盆地西部形成强水汽辐合中心,暴雨过程中各水汽物理量呈现极端性,为持续性极端暴雨的产生提供了充足的水汽条件。暴雨区上空始终有气流辐合与正涡度发展,有利于垂直上升运动加强;暴雨区位于假相当位温密集的锋区中,锋区的动力强迫有利于能量和水汽向上输送,使暴雨区持续维持高能、高湿环境,雨区上空有广义湿位涡异常。暴雨区位势不稳定主要由其散度分量造成,代表水平散度和位势稳定度的耦合作用,位势散度正值区由散度分量和垂直风切变分量共同决定,850 hPa位势散度高值区与强降雨落区有较好对应。

四川盆地一次暴雨过程中的穿透性对流形成机理分析

2019年8月18~22日,高原东侧到四川盆地西部发生的一次暴雨过程,其与穿透性对流的发生发展密切相关。为揭示此次穿透性对流的形成机理和过程,本文利用欧洲中心再分析资料ERA5以及高分辨数值模式(WRF)的模拟结果进行了分析。结果表明,此次穿透性对流过程发生在中国沿海地区大范围对流层顶折叠导致盆地以东的上空出现平流层位涡(PV)下传的特殊天气背景下。穿透性对流的形成主要分为三个阶段:(1)中低层对流的触发。由于大陆高压西伸,四川盆地附近气压梯度加强引起低空急流发展,在其左侧产生气旋性切变,同时引起与高原东南侧大地形正交的抬升气流分量增强。地形动力抬升叠加气流辐合抬升在不稳定层结下触发对流。(2)对流层高层上升运动发展。这主要与湍流扩散导致的平流层持续下传的PV气团在非绝热加热作用下的发展有关。盆地西侧对流发展引起的非绝热加热作用导致高层净增温垂直梯度增强,进而导致了高层局地正PV的加强。高层东风气流背景下,正PV异常的右侧为上升运动,使得300 hPa以上至下平流层上升运动的发展增强。(3)盆地附近的高中低层上升运动垂直耦合叠加,形成穿透性对流。中尺度对流系统层状模态的发展以及干燥环境下水汽的蒸发冷却导致300 hPa至600 hPa出现下沉运动。下沉运动造成的局地干冷侵入,既加强了上空“下湿上干”的不稳定层结,也加强了中低层的气流辐合,导致原中层300~600 hPa附近的下沉运动转为上升运动。低层由于正涡度倾斜发展,上升运动得以维持。由此,四川盆地上空的上升运动出现整层的垂直叠加耦合,表现为从对流层低层到平流层底的一致性上升运动,穿透性对流形成,导致后期降水增强。

四川盆地一次持续性暴雨的水汽输送特征

为深入认识四川盆地持续性暴雨的水汽特征及来源,提高该地区暴雨预报能力,利用四川省4955个国家级及区域级自动气象站资料、全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)资料、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料(ERA5),基于拉格朗日方法对四川盆地2020年8月的一次持续性暴雨过程的水汽输送特征进行了分析。结果表明:强降水开始前和强降水过程中,不同起始高度层水汽输送特征有所不同。中高层起始高度(5500~10000 m),强降水开始前气团轨迹源地主要为低纬洋面,而在强降水过程中调整为地中海南岸并为盆地带来中高纬西风带干冷空气;中低层起始高度(1500~5500 m),降水过程中气团轨迹源地由地中海南岸逐渐调整为低纬洋面并为盆地带来低纬洋面暖湿空气;低层起始高度(地面至1500 m),强降水开始前轨迹源地率先调整为低纬洋面并为盆地输送比中低层更为暖湿的气流。统计不同源地水汽贡献率可知,孟加拉湾—泰国湾的水汽占主导(66.6%)、阿拉伯海次之(23.9%)、中国南海最低(9.5%)。

四川盆地东北部山地夜间暴雨特征的合成分析

利用四川省4890个气象观测站逐时降水数据,筛选出2015—2019年四川盆地东北部发生的24例夜间暴雨过程,在根据影响系统对夜间暴雨进行分型并合成分析的基础上,运用绕流和爬流方程,将近地层流场分解为绕流和爬流运动,重点探究盆地东北部地形对气流的影响及其对夜间暴雨的作用。结果表明:四川盆地东北部山地夜间暴雨可分为西南涡型和偏南风型,两种雨型分别存在西南低涡和低槽在夜间加强的特征,导致夜间偏南气流明显加强,夜间山脉迎风坡出现强垂直上升运动,盆地形成垂直环流,有利于夜间暴雨的形成。两种类型在850 hPa有大量水汽从贵州、重庆上空进入盆地东北部,午夜时分形成强水汽辐合中心;西南涡型水汽的输送、辐合强于偏南风型,西南涡型在盆地东北部后半夜层结不稳定更强,偏南风型后半夜在大巴山迎风坡垂直运动更强。盆地东北部地形抬升区域爬流和绕流运动也具有夜间加强的特征,西南涡型爬流和绕流运动相比偏南风型更强。爬流强迫出的垂直运动能很好地反映偏南气流在地形抬升处形成的垂直上升运动,而地形阻挡产生的绕流运动则有利于局地涡旋的产生和加强,两种类型暴雨的空间分布与夜间正涡度大值区对应较好。

四川山地暖季夜间暴雨的空间分布以及对海拔高度的依赖性

利用四川省2010—2019年2 165个国家及区域气象站逐小时降水资料,分区统计了四川暖季(5—9月)暴雨日夜间降水占日降水量的比例、夜间暴雨频次和夜间平均暴雨强度的基本特征,并通过趋势分析和地理加权回归等统计方法,分析了其空间分布及其与海拔高度的关系,得出:(1)四川暴雨日夜间降水占日降水量比例呈现自南向北递减的趋势,以海拔2 800 m为分界,表现为随海拔高度升高呈先增大、后减小的垂直分布特征,川西南山地与其他山地区域整体上升的变化趋势明显不同。(2)夜间暴雨频次较多的测站沿川西与川西南山地陡峭地形呈线性分布,夜间暴雨频次随海拔高度升高总体呈减小的特征,川西山地和川西南山地的频次最大值分别出现在海拔800和500 m。(3)四川夜间平均暴雨强度整体随海拔的升高而减小,大值区主要位于川西山地和川东北山地,海拔700 m处的峰值强度主要由川西山地贡献。(4)川西山地夜间暴雨次数较多且强度大,川西南山地夜间暴雨次数多但单次降水量较小,而川东北夜间暴雨的强度较大但次数较少。

葵花8号辐射率资料同化在一次川渝暴雨预报中的应用研究

新一代静止气象卫星葵花8号(Himawari-8)上搭载的静止轨道成像仪AHI(Advanced Himawari Imager)凭借其高时空分辨率可以对重庆地区暴雨进行连续观测。本文选取2019年4月19日的一次区域性暴雨天气过程为试验个例,采用WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度模式进行数值模拟。基于WRFDA(Weather Research and Forecasting model Data Assimilation)同化系统对葵花8号静止气象卫星的AHI辐射率资料进行相应的质量控制和云检测,进而开展循环同化试验,考察卫星资料同化对这次强对流天气过程预报结果的改进。结果表明在同化AHI红外辐射率资料之后,辐射传输模式模拟的亮温和观测亮温更为接近。此外,AHI水汽通道辐射率资料同化有效提高了对各层高度上的风场、水汽场、雷达回波等要素特征的分析效果,并且使模式的初始条件更逼近真实的大气状态。研究发现同化AHI水汽通道辐射率资料后模拟的降水整体分布与实际情况更为接近,主要雨带位置以及强降水中心的精确程度显著高于背景场的预报效果。经过卫星同化的试验可以预报出控制试验漏报的强降水中心,并且有效地削弱了四川东部和甘肃东南部的虚假强降水范围以及强降水中心。本研究可以为川渝地区暴雨天气数值预报系统中的静止红外辐射率资料的预处理和同化应用提供有益的参考。

四川盆地一次暖性西南低涡大暴雨的中尺度分析

2021年8月7—8日,四川盆地中东部出现大暴雨、局地特大暴雨,是重庆2021年度社会影响最大的一次暴雨过程。采用多源观测及ERA5再分析资料,对此次大暴雨过程进行诊断分析。结果表明:大暴雨发生在低槽移入四川盆地诱发暖性西南低涡背景下,具有显著的阶段性、跳跃性和极端性特征。大暴雨先后形成于西南低涡中心东南部、西南低涡东侧和西南低涡南侧暖湿的边界层辐合线附近。各阶段大暴雨均由移动缓慢、维持时间达3~6 h的β中尺度对流系统影响形成,暖湿不稳定和弱垂直风切变为β中尺度对流系统的形成提供了有利的环境条件。涡度分析表明,西南低涡的发展主要源于低空辐合及垂直涡度输送效应,但暴雨区的正涡度发展与西南低涡并不完全相同,水平涡度倾侧效应较为显著。第一阶段暴雨区正涡度主要源于对流层中低层西南低涡中心附近显著的低空辐合、涡度垂直输送及水平涡度倾侧效应;第二阶段和第三阶段暴雨区正涡度主要源于边界层辐合及边界层以上的水平涡度倾侧效应,边界层辐合触发暖湿大气中的中尺度对流活动促进了第二阶段和第三阶段大暴雨的形成。

2021年6月25—26日南充市暴雨过程成因分析

针对南充市2021年6月25—26日区域性暴雨天气过程,利用地面自动站、高空实况以及模式格点等资料进行暴雨成因分析,并对数值预报产品进行预报检验。结果表明:此次暴雨过程是因副热带高压缓慢西进、500 hPa低值系统维持在盆地、低层有辐合系统配合而产生的以稳定性降水为主的降水过程。850 hPa盆地中部到东北部西南低涡、700 hPa低空急流、切变线的维持为此次暴雨天气提供了较好的动力和水汽条件。在本次区域暴雨形成中热力作用不明显,但是由于具备其他条件,仍要考虑本地暴雨的预报。欧洲中心细网格风场预报对此次南充市东部的暴雨预报具有指示意义,西南区域模式也具有一定的参考性。

动力因子对地形影响下的四川暴雨落区的诊断分析

本文分析了2010年7月16～18日地形作用下四川盆地的一次持续性暴雨过程,指出此次暴雨过程是在高低层系统配置较好的情况下发生的。并以NCEP资料为初值场对此次暴雨过程进行了数值模拟,结合实况对模拟结果进行对比分析。分析表明:模式对本次四川暴雨过程的模拟较为成功,能很好地再现此次暴雨的降水落区以及强降水中心。运用广义湿位温、广义对流涡度矢量垂直分量的垂直积分和质量垂直螺旋度对受大巴山脉影响的四川东北部的暴雨落区进行了诊断分析。分析指出,广义湿位温纬向平均的垂直剖面图上,等湿位温线的倒区域与四川东北部的强降水落区吻合较好,等湿位温线的倾斜程度以及湿位温异常的高度可以定性地指示降水的强弱;对广义湿位温从800 hPa到500 hPa垂直积分,用得到的湿位温的水平分布来指示东北部的暴雨落区效果较好;用改进垂直积分区间后的广义对流涡度矢量垂直分量比用传统的对流涡度矢量垂直分量来示踪四川东北部的暴雨落区效果更好;质量垂直螺旋度能有效刻画出四川东北部地区强降水系统的典型动力场垂直结构,因此与四川东北部的地面强降水具有很好的对应关系。

地形影响下四川暴雨的数值模拟分析

本文以NCEP资料为初值场对2004年9月3日到5日地形作用下四川省一次暴雨过程进行数值模拟,并在模式中加入加密的观测资料(OBS)进行模拟,结合实况对这两种模拟结果进行分析表明:前者模拟出的降水强度与实况相比有较大偏差,而后者的降水与实际更为相符,这表明加密观测资料对再现暴雨强度具有重要的中尺度信息作用。对大巴山的地形敏感性试验和诊断分析表明:大巴山地形使得西南暖湿气流所带来的水汽和热量在迎风坡堆积,从而在迎风坡和山顶出现较强的降水中心;而地形降低为"平台"后,大巴山降水中心减弱消失,说明地形对降水的落区和强度有重要影响;中尺度物理量的诊断分析表明物理量场与降水有很好的对应关系,涡度、散度的高低层配置、垂直上升运动、水汽输送的方向和强度等对暴雨的落区和强度有着决定性意义;层结稳定度分析表明大巴山降水中心以非对流性降水为主。

四川暴雨过程动力因子指示意义与预报意义研究

本文利用2010年8月18～19日四川盆地西部地区一次引发了泥石流等次生灾害的暴雨天气过程的数值模拟资料及0.5°×0.5°分辨率、每6 h一次的GFS（Global Forecast Model）预报资料,结合集合动力因子预报系统中的广义对流涡度矢量垂直分量、质量散度、垂直螺旋度、质量垂直螺旋度、水汽垂直螺旋度、热力垂直螺旋度、湿热力平流参数、密度散度垂直通量、散度垂直通量、热力散度垂直通量、水汽散度通量、广义Q矢量散度等12个动力因子成员对此次暴雨过程进行诊断分析和预报研究,结果显示：（1）集合动力因子预报系统中的动力因子对此次降水落区诊断效果良好;（2）各动力因子区域均值随时间的变化曲线都能表现出降水区域均值随时间变化曲线双峰形态,其中,广义Q矢量散度、水汽垂直螺旋度、热力垂直螺旋度、质量垂直螺旋度、垂直螺旋度与降水的相关系数较大（达0.9以上）,对此次降水的诊断效果较好;（3）动力因子对此次强降水过程的发展演变具有一定的预报能力。

四川盆地极端暴雨过程基本特征分析

本文利用实况观测资料和NCEP再分析资料,选取1981-2015年四川盆地出现的23次极端暴雨天气个例,分析了其基本气候特征、主要环流形势、影响系统及中尺度对流环境条件,结果表明:(1)大多数极端暴雨都出现在持续性暴雨过程中,且极端暴雨出现前至少12 h已开始出现暴雨,暴雨中心主要出现在盆地西北部和西南部。(2)极端暴雨过程主要出现在500 hPa为"东高西低"型和"两高切变"型这两种环流背景形势下,"东高西低"型过程前24 h内副热带高压将西伸北抬,过程中仍保持稳定甚至会继续西伸北抬,而"两高切变型"过程前24 h内和暴雨过程中,副热带高压动态均无明显规律。(3)有3次极端暴雨过程有登陆台风,其外围环流形成的强水汽输送对暴雨有直接影响,6次过程有远距离海上台风向西或向北移动,对盆地内降水系统东移有一定的阻挡作用,利于强降雨维持。(4)"东高西低"型暴雨主要触发系统是西南低涡和高原低涡,"两高切变"型暴雨主要触发系统是切变线,且700 hPa有冷平流入侵,两种类型暴雨在200 hPa均为南亚高压东北侧的分流辐散区,暴雨中心均位于低层高比湿区和辐合中心,其中"东高西低"型暴雨低层偏南气流更强,暴雨中心主要位于盆地西北部,而"两高切变"型暴雨低层偏南气流更弱,暴雨中心位于盆地西南部的频次更高。(5)极端暴雨过程具有低层高比湿、整层相对湿度大、暖云层厚、CAPE呈狭长形态、垂直风切变小等特征,因此降水效率高,同时850 hPa比湿和假相当位温具有显著正距平,过程结束后850 hPa假相当位温明显下降。并据此建立了四川盆地极端暴雨概念模型,可供今后极端性过程的预报参考。

四川盆地区域性暴雨时空变化特征及其前兆信号研究

利用1961-2015年四川盆地逐日降水量资料、NOAA海表温度资料、青藏高原积雪资料,采用多锥度-奇异值分解等方法,研究了四川盆地区域性暴雨的时空变化特征,并对其前兆信号进行了初步探讨。结果表明:四川盆地区域性暴雨可以分为三种类型,其中盆西型出现频率最高,盆东北型次之,盆南型相对较少。四川盆地区域性暴雨年际变化中准3 a周期最为显著,典型循环体现了盆西型区域性暴雨"偏少-调整-偏多"的年际变化过程。年代际变化中准16 a周期最明显,典型循环表现为盆东北型和盆南型的交替演变。通过MTM-SVD协同变化分析,发现在盆西型区域性暴雨的准3 a周期循环中,前冬ENSO事件和前冬青藏高原积雪日数是其显著的异常前兆信号。在年代际的准16 a振荡过程中,前冬太平洋年代际振荡(PDO)是盆东北型和盆南型区域性暴雨的异常前兆信号。

近53年四川盆地夏季暴雨变化特征分析

利用1960-2012年川渝逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和Hadley海温资料,借助小波变换、合成分析和相关分析等方法,讨论了四川盆地夏季暴雨的时空变化特征,分析了盆地西部和东部暴雨异常时的水汽输送、大气环流和海温异常情况。结果表明,四川盆地暴雨频数和暴雨量在东、西部呈相反变化,盆地西部暴雨呈减少变化,东部呈增加变化,暴雨量和暴雨频数存在十分显著的正相关。盆地西部暴雨量在20世纪60年代和80年代偏多,90年代出现显著减少的变化,21世纪初也明显偏少,20世纪60年代、80年代中期至90年代末主要为显著的6~7年年际周期振荡;盆地东部暴雨量在60年代和70年代明显偏少,80年代、90年代以及21世纪初明显偏多,20世纪70年代初至90年代初主要存在显著的8~9年年际周期振荡和14~15年的年代际周期振荡。副热带高压(简称副高)偏北偏强,有利于西太平洋水汽输送至盆地西部地区,中高纬度槽线发展引导冷空气南下与副高西南侧的暖湿气流在盆地西部汇合,导致盆地西部暴雨偏多;副高偏南,西太平洋水汽向盆地东部输送较多,贝加尔湖西部多阻塞形势,冷空气南下有所偏东,使得冷空气和暖湿空气在盆地东部汇合,导致盆地东部暴雨偏多。西太平洋暖池偏强(弱),ENSO冷(暖)事件时,四川盆地西部暴雨偏多(少);盆地东部暴雨与海温的关系明显弱于西部,主要表现为负相关。

夏季青藏高原及周边大气热源与四川盆地暴雨的关系

利用1960-2016年川渝逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了夏季青藏高原及周边大气热源与四川盆地暴雨的关系。结果表明,青藏高原及其周边的大气热源对四川盆地夏季暴雨频数具有显著的影响。影响关键区分别位于高原中南部及其南侧和高原中东部及其东侧,由此定义了一个影响四川盆地夏季暴雨频数的高原热力差指数Itc,该指数能够较好地反映出盆地夏季暴雨频数的东、西部差异变化特征。当Itc偏高时,副高位置偏西偏北,阿拉伯海、孟加拉湾水汽输送增强,同时贝加尔湖西侧槽或低压位置偏西,盆地西部水汽辐合上升异常增强,暴雨明显偏多;而盆地东部暴雨偏少。当Itc偏低时,副高位置偏东,来自于东南沿海的水汽输送在盆地东部增强,同时贝加尔湖南侧多阻塞形势,使得水汽在盆地东部辐合上升增强,产生暴雨偏多;此时盆地西部暴雨偏少。

一次高原低涡东移引发四川盆地暴雨的机制分析

利用T213L19资料以及地面和高空观测资料,对2008年7月20～25日一次高原低涡东移引发四川盆地暴雨的机制进行了分析,结果表明:降水的发生、发展与湿位涡的时空演变有很好的对应关系,湿位涡高低层正负区叠加的配置是低涡暴雨发展的有利形势,MPV1负值中心和MPV2正值中心及其包围的密集区是暴雨产生的警戒区。中低层z-螺旋度水平分布对降水落区和强降水中心的分布有较好的指示性,z-螺旋度垂直分布能反映暴雨发生时大气的动力特征,雨区上空高层负涡度、辐散与低层正涡度、辐合相配合,是触发暴雨的动力机制;相对螺旋度与降水落区及降水中心亦配合较好,并与未来6h的降水落区和强度分布存在较好的正相关,这对降水落区及强度分布的预报有一定参考价值,强降水中心通常出现在相对螺旋度梯度的高值一侧。

四川盆地区域性暴雨过程的识别及时空变化特征

利用四川盆地104个县级气象站逐日降水量资料,建立了新的四川盆地区域性暴雨过程识别方法,并分析了其时空变化特征。研究结果表明:新的区域性暴雨过程识别方法可以排除孤立暴雨站点的影响,快速准确的识别出区域性暴雨过程。1961—2013年四川盆地共计发生区域性暴雨过程216次,与历史灾情资料在发生时间、范围和强度上都有很好的对应关系。1961—2013年四川盆地区域性暴雨过程次数呈逐渐减少的趋势。区域性暴雨过程综合强度在1991—2013年波动幅度有所增大,并出现逐渐增强的趋势,这可能与区域性暴雨过程持续时间变长和累积雨量增加有关。使用旋转正交函数(REOF)方法对区域性暴雨过程频数进行分区研究,发现最常见的是盆西北型,其次是盆东北型,盆南型出现频次相对最少。3种类型的区域性暴雨过程随时间变化差异明显,尤其近20年盆西北型有逐渐减少的趋势,盆东北型有逐渐增多的趋势,而盆南型则无明显的变化趋势。

基于复合极值模型的暴雨重现期研究——以川东北地区为例

利用川东北地区29个气象观测站1960—2010年的逐年暴雨日数和暴雨日降水量资料,根据复合极值理论,建立了泊松-广义帕累托复合极值模型,利用该模型对暴雨的重现周期进行了分析.研究结果表明:1)该地区暴雨发生日数序列服从泊松分布,暴雨日降水量序列服从广义帕累托分布;2)复合极值模型不仅综合考虑了暴雨的多要素特征,而且拟合效果良好;3)在当前气候条件下,该地区50年一遇和100年一遇的暴雨日降水量空间分布特征基本一致,总体上呈现山地降水多,平地降水少的特点.

一次西南涡东北移对川陕大暴雨影响的分析

利用常规观测资料、NCEP再分析资料、自动站资料、卫星云图和雷达资料,对2010年7月16—19日西南涡东北移造成川陕大暴雨天气过程的影响系统、高空急流、流场和对流涡度矢量等方面进行了诊断分析,探讨了大暴雨的发生、发展机制及其天气学特征和物理量特征。结果表明,鞍形场的稳定存在为西南低涡的发生、发展及其东北移提供了环流背景,"北槽南涡"形势是西南涡长时间维持的原因。东北—西南急流中心南侧的东北气流和南亚高压东北侧的东南气流构成的分流区对四川东北部和陕南大暴雨的产生提供了有利的上升动力条件。在台风和副热带高压外围之间强气压梯度力产生的偏南暖湿气流为暴雨区带来了丰沛的水汽。西南涡增强阶段的降水强度明显大于减弱阶段,对流涡度矢量(CVV)的垂直分量和气柱云水量中心值的重合区是大暴雨的发生区。