Characteristics Analysis on Short-Time Heavy Rainfall during the Flood Season in Shanxi Province, China

In order to provide a reference for the correct forecasting of short-term heavy rainfall and better disaster prevention and mitigation services in Shanxi Province, China, it is very important to carry out systematic research on short-term heavy precipitation events in Shanxi Province. Based on hourly precipitation data during the flood season (May to September) from 109 meteorological stations in Shanxi, China in 1980-2015, the temporal and spatial variation characteristics of short-time heavy rainfall during the flood season are analyzed by using wavelet analysis and Mann-Kendall test. The results show that the short-time heavy rainfall in the flood season in Shanxi Province is mainly at the grade of 20 - 30 mm/h, with an average of 97 stations having short-time heavy rainfall each year, accounting for 89% of the total stations. The short-time heavy rainfall mainly concentrated in July and August, and the maximal rain intensity in history appeared at 23 - 24 on June 17, 1991 in Yongji, Shanxi is 91.7 mm/h. During the flood season, the short-time heavy rainfalls always occur at 16 - 18 pm, and have slightly different concentrated time in different months. The main peaks of June, July and August are at 16, 17 and 18 respectively, postponed for one hour. Short-time heavy rainfall overall has the distribution that the south is more than the north and the east less than the west in Shanxi area. In the last 36 years, short-time heavy rainfall has a slight increasing trend in Shanxi, but not significant. There is a clear 4-year period of oscillation and inter-decadal variation. It has a good correlation between the total precipitation and times of short-time heavy rainfall during the flood season.

Spatiotemporal Characteristics of Rainfall over Different Terrain Features in the Middle Reaches of the Yangtze River Basin during the Warm Seasons of 2016–20

Based on hourly rain gauge data during May–September of 2016–20,we analyze the spatiotemporal distributions of total rainfall(TR)and short-duration heavy rainfall(SDHR;hourly rainfall≥20 mm)and their diurnal variations over the middle reaches of the Yangtze River basin.For all three types of terrain(i.e.,mountain,foothill,and plain),the amount of TR and SDHR both maximize in June/July,and the contribution of SDHR to TR(CST)peaks in August(amount:23%;frequency:1.74%).Foothill rainfall is characterized by a high TR amount and a high CST(in amount);mountain rainfall is characterized by a high TR frequency but a small CST(in amount);and plain rainfall shows a low TR amount and frequency,but a high CST(in amount).Overall,stations with high TR(amount and frequency)are mainly located over the mountains and in the foothills,while those with high SDHR(amount and frequency)are mainly concentrated in the foothills and plains close to mountainous areas.For all three types of terrain,the diurnal variations of both TR and SDHR exhibit a double peak(weak early morning and strong late afternoon)and a phase shift from the early-morning peak to the late-afternoon peak from May to August.Around the late-afternoon peak,the amount of TR and SDHR in the foothills is larger than over the mountains and plains.The TR intensity in the foothills increases significantly from midnight to afternoon,suggesting that thermal instability may play an important role in this process.

Spatial Pattern Difference of Contribution between Short and Long-duration Heavy Rainfall to Total Heavy Rainfall in China from 1961 to 2015

Many regions are pounded with heavy rainfall, causing flood, casualties, property damage and severe destruction to ecosystem in multiple urban areas. Frequent occurrence of extremely heavy precipitation event under the background of global climate change has caused terrible harm on economic and social development, life security, ecosystem, etc.;brought profound impact on sustainable development of disaster area;become a key factor of global and regional disasters and environmental risk;and been widely concerned by academic circle and all sectors of the society. So severe disasters caused by extreme precipitation events have attracted more and more attention, while the relationship between heavy rainfall with different duration and total heavy rainfall has become the hottest scientific frontier issue. Contribution of heavy rainfall with different duration to the total heavy rainfall has significant spatial differences. Here we used daily rainfall data from 1961 to 2015 of 659 meteorological stations in China. When the rainfall is greater than 50 mm in 24 hours, that is a heavy rainfall event. Heavy rainfall only lasting one day is defined as short- duration heavy rainfall, while heavy rainfall lasting more than two days is defined as long-duration heavy rainfall. Results indicated that: on the basis of duration days defined long-duration heavy rainfall, on the spatial distribution, total rainfall, total heavy rainfall and short-duration heavy rainfall showed "increasing-decreasing-increasing" from the southeast coast to northwest inland in China from 1961 to 2015, and on the whole meteorological station with increasing trend predominant. In the meantime, long-duration heavy rainfall showed "increasing-decreasing" spatial pattern, and on the whole meteorological station with decreasing trend predominant. We detected that there was a belt of becoming drought from northeast to southwest. The contribution of total heavy rainfall to total rainfall as well as long-duration heavy rainfall to total heavy rainfall showed "high in southeast-low in northwest" spatial distribution pattern. On the contrary, the contribution of short-duration heavy rainfall to total heavy rainfall showed "low in southeast-high in northwest" spatial distribution pattern. The contribution trend of total heavy rainfall to total rainfall and short-duration heavy rainfall to total heavy rainfall showed "increasing-mosaic with increasing and decreasing-increasing" spatial distribution pattern from northeast to southwest, and on the whole meteorological station with increasing trend predominant. On the contrary, the contribution trend of long-duration heavy rainfall to total heavy rainfall showed mosaic with increasing and increasing in the northeast, slightly decreasing in the southwest, and on the whole meteorological station with decreasing trend predominant. There was a climate transition zone from northeast to southwest, which was essentially coincident with the arid zone. The results suggested that the precipitation in China was changing to extremely accompanied by short-duration storm increased significantly. Chinese heavy rainfall especially the increase of short-duration heavy rainfall suggests that human activity is likely to be triggered an increasing in extreme precipitation.

一次大暴雨中尺度短时强降水回波特征分析

为了做好江西宜丰大暴雨天气的预警预报服务,使用常规天气图、宜丰自动站雨量、江西雷达拼图等资料,采用天气学、雷达气象学等原理,对2022年6月3日江西宜丰地区大暴雨过程进行分析。结果表明,通过对6月3日宜丰大暴雨年月日统计特征进行分析,1981—2022年宜丰每年大暴雨出现频次在0~2次,主要集中出现在6月份。宜丰此次大暴雨过程前期雨势不大,但由于云系发展和地形、环境等条件的影响,在6月3日08时小时雨强达到了65 mm,到了09时小时雨强达到最大的70 mm,造成了局地的超短时强降水。受低槽及低层切变东移影响,边界层及地面增温明显,动力抬升加强。850 hPa低涡东侧的切变线一直延伸至赣北北部,切变线南侧西南急流达到14 m/s,宜丰处在西南急流的左前方,同时地面辐合线稳定在宜丰附近并与低层切变耦合,导致辐合扰动加强,有利于强风暴在辐合线附近发生。回波形态为絮状回波带结构,絮状回波带包含着多个较强单体回波,影响宜丰的组合反射率CR回波最强达到50 dBZ,≥45 dBZ回波稳定在宜丰南部,为短时强降水的生成形成了非常有利的条件,随着回波顶高的升高,加强了该单体回波的降水效率,08时出现了小时雨强65 mm/h的超强降水。

吉林省短时强降水时空特征分析

文章利用吉林省51个国家地面气象观测站1994—2023年4—10月逐小时降水资料,通过对短时强降水时间尺度、空间尺度进行分析,揭示吉林省短时强降水时空分布特征及变化规律。结果表明:1994—2023年短时强降水频次呈现先下降后上升的趋势;5—9月为吉林省短时强降水集中期,其中7—8月发生频次最多;短时强降水最早出现在5月15日前后,最晚出现在9月10日前后;降水日变化呈现双峰结构;降水空间分布不均匀。研究结果以期为短时强降水的预报提供气候背景,为预报预警服务提供参考依据。

河南省近30年分级短时强降水时空分布特征分析

利用1992-2021年4-10月河南省101个台站逐时降水资料并结合地形,统计分析了河南省不同量级短时强降水的时空演变特征及其与地形的关系。结果表明:(1)R1h≥20 mm·h^(-1)的短时强降水和3个不同量级的短时强降水频次分布均呈东多西少的分布特征,短时强降水和[20 mm·h^(-1),50mm·h^(-1))量级的短时强水出现的频次均呈南多北少的分布特征,[50 mm·h^(-1),80 mm·h^(-1))量级的短时强水出现的频次表现为南北之间差别不大,而[80 mm·h^(-1),+∞)量级的短时强水出现的频次呈南少北多的分布特征。各月短时强降水频次的空间分布为东多西少,7月、8月和10月南北之间差别不大,其他月份呈南多北少的分布特征。(2)短时强降水年际变化差别大,月变化呈单峰型,6月下旬-8月上旬是各量级短时强降水多发时段。(3)短时强降水频次日变化分布呈双峰型,16-21时的发生频次最高,00-05时的次之,09-14时的最低。6-8月短时强降水频次的日变化特征呈双峰型,其他月份的双峰特征不明显。4-10月16-21时出现日峰值的站点最多,00-05时的次之,空间分布呈东大西小、南大北小的分布特征,各月00-05时出现日峰值的站数最多,16-21时的次之。(4)最大雨强和短时强降水量的占比均呈东高西低、北高南低的分布特征。(5)短时强降水的空间分布、日变化空间分布、最大雨强高值区和短时强降水量占比等均与河南省地形关系密切,地形对短时强降水有增(减)幅作用。

基于机器学习的黑龙江省强降水致灾预估方法研究

采用黑龙江省1984—2019年各县强降水灾情资料和逐日降水资料,以逻辑回归和长短时记忆网络模型为基础,建立了黑龙江全省、大兴安岭、小兴安岭、松嫩平原、三江平原和东南半山区的强降水致灾与否二分类预估模型。通过机器学习,得到黑龙江省以及5个地区判断强降水致灾与否的最佳观测天数在4~6 d、最佳的日降水量阈值为16~20 mm。比较全连接逻辑回归模型、优先考虑日期的部分连接逻辑回归模型D、优先考虑站点的部分连接逻辑回归模型S和长短时记忆网络LSTM模型等四个模型的表现,前三种逻辑回归模型表现差距不大,相对表现最好的全连接模型,其在大部地区所表现的准确率、精确率、召回率和F1分数均在0.7以上,而LSTM模型只在大兴安岭表现更好一些。

京津冀暖季短时强降水环境特征对比分析

利用2013—2021年暖季(6—9月)京津冀地区逐时降水资料和ERA5再分析资料,根据天气形势对短时强降水进行天气学分型,统计短时强降水发生的时空特征,对比动力、水汽和热力不稳定条件等环境要素特征。结果表明:短时强降水以冷涡型和副高型为主,占到55%,且主要发生在7月中下旬到8月上中旬,强降水主要集中在下午到前半夜。对比发现,不同类型短时强降水空间分布特征区别明显,分型合理;各类型大多表现为低层辐合和高层辐散,西南涡型动力强度表现最强,且随降水临近是增加的,弱天气强迫型在降水前各个时段动力表现最弱;副高型、台风型和西南涡型水汽最为充沛,副高型925 hPa比湿中位数达到19.14 g·kg~(-1),西南涡型在高低层相对湿度均较大,低层平均相对湿度中位数达到87%,弱天气强迫型相对较差,为74%,各类型整层大气可降水量在降水前随时间基本是增加的;弱天气强迫型的热力不稳定性最为突出,850 hPa和500 hPa温度差中位数最大为25.74℃,西南涡型最小,除弱天气强迫型外,各类型热力条件随时间是减弱的。

海南岛4—9月短时强降水的天气型和环境参数特征

利用海南岛加密自动站逐小时降水资料、ERA5再分析资料,对海南岛短时强降水日环流配置进行了天气学分型,并进一步探讨了各天气型下海南岛短时强降水的时空分布、环流形势和关键环境参数特征。结果表明:(1)海南岛短时强降水有明显的日变化特征,呈单峰型,主要出现在15:00—19:00。(2)海南岛短时强降水的天气型主要有南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型。(3)南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型短时强降水分别占37%,31%,16%和16%。南海低压槽和华南沿海槽型主要出现在7、8和9月;西南低压槽型除9月外,其余各月份均可能出现;冷锋型绝大多数出现在4、5月。(4)南海低压槽和华南沿海槽型整层湿度条件都较好,不稳定能量较大,垂直风切变较弱。西南低压槽型不稳定能量较大,湿度条件一般,垂直风切变较弱。冷锋型存在明显的上干下湿特征,垂直风切变最大,0~6 km风速差75%分位大于10 m/s,不稳定能量最小。

甘肃河东夏季区域性短时强降水环流形势分类特征

甘肃河东地区短时强降水易致灾,预报预警难度大。利用2010-2021年夏季加密观测站逐小时降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,筛选出甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程,基于这些天气过程的500 hPa位势高度距平场,使用K均值客观聚类分析和主观天气学检验相结合的方法进行天气尺度环流形势分类,并通过合成分析和中尺度对流天气环境场条件分析方法构建不同类型的天气尺度系统配置概念模型。结果表明:(1)甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流形势可分为高原槽东移型、副高边缘西南气流型、两高切变型和西北气流型四类。(2)副高边缘西南气流型引发的区域性短时强降水次数最多,两高切变型和高原槽东移型发生频率相当,西北气流型发生次数最少。(3)四种类型的环流形势在天气系统配置、抬升条件、水汽条件和不稳定条件等方面存在显著差异。高原槽东移型、副高边缘西南气流型、两高切变型三种类型发生时西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)所处的位置逐渐向西向北推进,水汽条件和不稳定条件逐渐趋好,当高空槽引导冷空气东移南下,斜压锋生形成大范围短时强降水。高原槽东移型抬升条件最好,短时强降水落区偏南;两高切变型冷空气偏北且主要由对流层低层侵入,短时强降水落区偏北;副高边缘西南气流型冷暖气团交汇最剧烈,斜压锋生最强,短时强降水范围及强度也更大。西北气流型的动力条件和水汽条件是四类中最差的,但强烈的中高层干冷平流叠加低层暖湿气流或温度暖脊形成了四类中最好的不稳定条件,短时强降水落区较分散。

滇中地区不同影响系统下3次短时强降水过程的大气环境特征和雷达特征分析

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的结构、形状、演变的基本特征。结果表明:3次短时强降水过程影响系统差异主要在于500 hPa天气系统不同,700 hPa都有切变线影响,但是形成原因各异,地面均有辐合线或弱冷锋配合。3次过程的环境条件在不稳定层结、近地层水汽、垂直风切变方面与中国其他地区短时强降水发生的环境条件具有一致性,但是在大气整层可降水量、对流有效位能、SWEAT指数等方面存在明显差异。对流回波的形状有点状回波、块状回波、带状回波、絮状回波等。对流风暴分为高质心型、低质心型以及混合型;短时强降水有单独出现某种对流风暴类型的阶段,也有多种对流风暴类型同时出现的阶段;CAPE值和SWEAT指数与对流风暴类型具有一定的相关关系。强回波剖面呈柱状结构或者塔状结构,35 dBz强回波接地,而没有悬垂特征。短时强降水多产生于长时间停滞型或移动缓慢型的对流回波,还有部分短时强降水产生于“列车效应”中。短生命周期的单体生消形成的短时强降水持续时间绝大部分在1 h以内,但是单体合并组织和反复生消或者“列车效应”形成的短时强降水持续时间常在1~3 h。高质心型对流风暴产生的瞬时雨强可达10 mm·(5min)-1以上,低质心型和混合型对流风暴可产生的雨强范围较大,大多在3~10 mm·(5min)-1,少数也可达到10 mm·(5min)-1以上。

CMPAS融合产品在陕西短时强降水监测中的适用性评估

使用2016—2021年陕西省降水数据以及2018—2021年中国区域融合降水分析系统(CMA Multi-source Precipitation Analysis System,CMPAS-V2.1)的二源和三源融合降水分析实时产品,分析陕西省近6 a短时强降水的时空特征,并通过统计检验方法评估融合降水产品的准确性,为融合产品在短时强降水过程中的订正提供参考依据。结果表明:(1)陕西省短时强降水的最高频次出现在19:00(北京时,下同),强降水主要集中在16:00至次日02:00,且更多发生在6—8月。强降水极值在17:00至次日01:00和04:00—07:00相对较大。陕南地区短时强降水频次明显高于关中和陕北地区;陕北北部、关中东部以及陕南中东部的强降水极值相对更大。(2)两类降水产品的降水量均偏小。三源产品的平均绝对误差在陕北南部、关中大部和陕南南部地区较小,而其余地区二源产品较优。平均绝对误差随着降水量的增加而增大,对于20~50 mm的短时强降水,三源产品更为可靠,而对于50 mm以上的强降水,二源产品表现更佳。(3)两类产品平均绝对误差在13:00—19:00、23:00至次日01:00和04:00—06:00较大,在08:00—12:00、20:00—22:00和02:00—03:00较小,5—8月三源产品表现优于二源产品,而在9—10月二源产品较为可信。(4)降水量阈值降低时融合产品的准确性增加。三源融合产品在性能上优于二源;9—10月两类融合产品的降水量均优于5—8月。

2013—2020年冀中南地区夏季短时强降水精细化分布特征

选用2013—2020年6—8月河北省中南部(冀中南)地区1115个自动站逐小时降水数据与地形高度资料,统计该地区夏季小时强降水(hourly heavy rainfall,HHR)和暴雨日的发生频次、持续时间、降水强度等方面的分布特征。结果表明:冀中南地区夏季发生频次为2.2~3.0次·a-1的HHR对降水贡献率大于35%,高频区有6个,在沧州东部沿海呈片状分布,在西部山区呈点状分布。小于60 mm·h^(-1)的HHR发生站次日变化特征为单峰、单谷,60 mm·h^(-1)以上发生站次随降水强度增大而锐减,日变化特征不明显。降水性质方面,冀中南地区的西部山区HHR高频区多积状云对流性降水,常发生在12:00—18:00;沧州东部沿海多受台风和切变线影响,HHR为降水强度较大的层状云和积状云混合性降水。

基于RAMMS数值模拟的短时强降雨型泥石流危险性评价

浙江省由短时强降雨诱发的泥石流灾害频发,严重威胁当地居民的生命财产安全,因此对此类泥石流进行危险性评价对浙江省“灾害智治”工作具有十分重要的理论与实际应用价值。为研究浙江短时强降雨诱发小型泥石流的危险性,选取武山坑泥石流为对象,通过现场调查、三维倾斜摄影与数值模拟等手段,查明了武山坑泥石流的地质环境与发育特征,揭示了由短时强降雨诱发的泥石流灾害链生过程特征,选用RAMMS软件对不同降雨频率下泥石流运动特征进行了模拟,获取了泥石流深度、流速、堆积范围等特征参数,并基于特征参数进行了泥石流危险性评价。研究结果表明:陡坡处松散岩土体在短时强降雨作用下发生浅层滑坡,随后在坡面与沟道地形控制下向沟口运移,运动过程中通过侵蚀作用扩大泥石流规模,最终在宽缓堆积区沉积。随着研究区降雨强度增大至50 a一遇及100 a一遇,泥石流冲出规模扩大,但受限于堆积区宽缓的地形条件,未能于沟口形成有效冲出;但堆积扇上游居民区泥石流深度、流速等强度指标显著增大,堆积区内高强度区域面积大小由7276 m^(2)增大至12660 m^(2)。结合泥石流活跃性分析结果,采取形成区雨量监测、主沟谷流通区构建刚性、柔性或狭缝拦挡坝以及堆积区设置导流渠相结合的治理措施,可有效保障居民生命财产安全。研究成果可为武山坑及浙江省此类泥石流危险性评价、防治工程设计提供参考。

江西饶河流域大暴雨短时强降水特征分析

为了做好江西饶河流域大暴雨的短临预报,使用2013—2022年江西饶河流域(南支乐安河)大暴雨资料以及天气图、雷达回波等资料,采用统计学、天气学、雷达气象学等原理及方法,对饶河流域大暴雨天气进行研究,主要结论:1)饶河流域大暴雨次数逐年增长,短时强降水与大暴雨呈正态分布,出现在6月。2)短时强降水多由带状回波造成,表现为絮状回波短带、絮状回波带、回波带、回波短带。3)低槽、切变、急流、副热带高压等天气系统是饶河流域大暴雨的主要天气系统。4)絮状回波团(带)结构较为松散,回波短带结构密实,当回波系统合并时,回波加强发展,可能出现强降水极值。这些研究结果均为江西饶河流域大暴雨天气的预报预警提供参考依据。

鹰潭2023年7月短时强降水雷达回波特征分析

为了做好鹰潭短时强降水天气预报工作,文章从强降水实况、天气形势、雷达回波特征等方面分析了2023年7月鹰潭市4次短时强降水过程。结果得出:鹰潭强降水主要出现在午后到夜间,降水局地性强、时间长、强度大,往往造成一地或多地强降水;鹰潭处台风外围,低层辐合、高空辐散,水汽条件好,空气层结极不稳定并伴有强大的不稳定能量;强降水区垂直积分液态水含量达12 kg/m2以上,强反射率因子呈直上、直下的垂直结构,回波中心强度可达55 dBZ或以上,45 dBZ回波顶高在7 km~11 km,有辐合型速度;当有大范围45 dBZ以上强回波影响时,容易出现强降水;强降水区为气旋式环流并伴有显著的风向、风速辐合。研究结果为强降水的监测、预警服务提供了参考依据。

基于分钟数据的济南局地短时强降水演变特征

文章利用济南市2012-2020年123个地面观测站的逐分钟降水数据,采用个例统计方法分析了短时强降水过程的演变特征。统计得出济南市共发生113次局地短时强降水,降水日变化特征明显,降水量空间分布不均,短时强降水演变过程具有非对称性。研究结果可为短时强降水预警预报工作提供参考。

“2023-07-25”鹰潭短时强降水过程分析

为了做好短时强降水的预警预报工作,文章使用MICAPS天气资料、江西WebGIS雷达拼图、自动气象站等资料,采用中尺度天气分析方法和雷达气象学原理,对2023-07-25鹰潭短时强降水过程进行了分析。结果表明:“7.25”鹰潭短时强降水是由500 hPa高空槽、700 hPa切变线和地面偏东气流共同作用引起的。强对流回波在信江河谷地带产生,在地面偏东南气流的作用下,回波稳定少动,造成鹰潭城区出现短时强降水。此次降水过程提示预警预报工作要警惕突然发展、稳定少动的回波,研究结果为短时强降水天气的预报提供了分析依据。

近20年季风爆发前后珠江三角洲前汛期短时强降水的时空演变特征与成因

相较于暴雨这种日尺度强降水,短时强降水(≥20 mm h^(−1))是造成山洪滑坡与城市内涝等灾害更为直接的因素。本文利用地面气象观测站和ERA5再分析数据,重点研究南海季风爆发前后珠江三角洲地区(简称珠三角)短时强降水的时空演变特征,并探索了短时强降水在季风爆发前后特征差异的可能成因。研究表明:(1)相较于季风爆发前,珠三角地区季风爆发后的降水明显增多,其中短时强降水贡献的比例显著增加。对短时强降水本身而言,区域平均强度以及极端性在季风爆发前后差异总体较小,但短时强降水频率在季风爆发后增加70%。(2)短时强降水高发区主要集中在珠三角东北部和珠江口西侧沿海,季风爆发后上述两个地区的频次增多最明显。短时强降水频率由季风爆发前的单峰型(下午)转为季风爆发后的双峰型(早晨与下午)。(3)短时强降水具有明显的区域性变化特征,短时强降水在季风爆发后的平均雨强和极端性在珠江口西侧沿海较内陆地区明显增强,其频次峰值时间在沿海地区从季风爆发前的午后转为季风爆发后的早晨,内陆地区在季风爆发前后均集中在下午。(4)季风爆发后,短时强降水期间的低层环境水汽超过同期气候态水平的16%。充沛的水汽在夜间在季风加速作用下被输送至沿海,并与陆风作用增强了辐合,这解释了沿海短时强降水的在季风爆发前后频次峰值时间转换现象。(5)相较于季风爆发前,季风爆发后珠三角短时强降水频率与低层水汽通量的相关性明显升高。珠三角沿海地区夜间—早晨短时强降水的增多与中低层风场结构改变造成的动力强迫有关。内陆地区季风爆发前后短时强降水与环境热力和不稳定条件关系更大。这些结果有助于我们更好地了解珠三角地区在季风爆发前后短时强降水的时空分布特征和理解其产生机制。

南宁市一次非汛期暖区极端短时强降雨形成原因分析

利用探空、卫星云图、多普勒雷达及加密自动观测资料,分析南宁市2020年3月25日极端短时强降雨的形成原因。结果表明,此次过程没有切变线及锋面参与,是一次弱强迫环境下的暖区暴雨过程,两支高空槽的存在提供天气背景场:高原槽东移使南宁上空处于上干冷下暖湿的对流不稳定状态,高原槽与副高的对峙促进低层双低空南风急流的生成和维持;南支槽则从抬升暖湿气流、槽前正涡度辐合上升及引导暖湿水汽输送三个方面为强降雨的发生提供优越的动力、热力和水汽条件;双低空南风急流为极端短时强降水提供充足的水汽和热力条件,超低空急流出口区的辐合和低空急流入口区的辐散出现的耦合配置,加强中尺度抬升和水汽辐合,促进对流的发生;925 hPa急流顶端的暖湿气团与桂北相对干冷气团形成的露点锋,是对流不稳定能量爆发的触发机制,在925 hPa东南急流顶端,露点锋南侧形成此次过程的最强降雨。