闽侯县短时强降水特征及其预报指标研究

采用闽侯地区2013—2022年17个自动站(含高新区)的逐时降水资料及ERA5再分析资料,对闽侯地区1 h≥30 mm短时强降水的时空分布特征和预报变量进行分析,结果表明:(1)闽侯短时强降水次数最多的月份为6—9月,主峰值在9月,次峰值在6月;短时强降水主要集中在14:00~19:00,17:00为峰值;(2)闽侯南部片区短时强降水年平均次数最多,中部片区最少;(3)850、925 hPa比湿及K指数与降水强度呈正相关,CAPE对对流性降水有指示意义,对于台风系统影响降水的指示性不强。

近60年福建省极端降水的时空变化特征

[目的]探究我国东南沿海地区极端降水变化的新特征,对该地区防灾减灾具有重要意义。[方法]以福建省为例,基于1960-2019年67个气象站点逐日降水数据,利用气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了极端降水量(R95P)、极端降水频次(R95D)、极端降水强度(R95I)和极端降水贡献率(R95C)4个极端降水指数的时空变化特征,并阐明了极端降水指数与大气环流指数的相关性。[结果](1)近60年来福建省R95P,R95D,R95I和R95C呈现出增加趋势,变化率分别为24.90 mm/10 a, 0.34 d/10 a, 0.25(mm/d)/10 a和0.84%/10 a。(2) R95P,R95I和R95C均在1994年以后转为偏多(强)期,而R95D的突变点出现在1993年,由降水日数偏少期转变为偏多期。(3)西太平洋副高强度指数、南海副高强度指数和北半球极涡强度指数与极端降水指数之间有显著的相关性(p<0.05),特别是南海副高强度指数对转折后时段的R95D有显著影响。[结论]研究结果对该地区开展极端降水的生态风险评估提供重要参考。

Ka波段云雷达速度模糊质量控制及对云探测影响的评估

针对Ka波段毫米波云雷达观测资料中出现的速度模糊问题,且结合雷达的实际性能特点,提出一种改进的速度退模糊算法。并利用福建平和县2018年9月~2019年10月的谱数据,定量评估雷达速度模糊对云-降水探测的具体影响。结果表明,提出的速度退模糊算法能有效纠正速度模糊问题;速度模糊发生率低,但造成的径向速度和谱宽的测量误差较大,径向速度V平均偏大1.17 m/s,谱宽σ;平均偏大2.09 m/s;福建平和县的速度模糊主要发生在融化层以下,由下沉运动导致,占99.43%。