川渝盆地主汛期短时强降水事件日变化特征研究

利用四川盆地和重庆地区1980-2012年主汛期（5-9月）基本站小时降水观测资料,分析了短时强降水事件降水量、频次和强度的日变化特征,研究了短时强降水事件日峰值位相和空间分布特征,事件极值降水日变化和持续时间等分布特征,得出以下主要结论：1）川渝盆地短时强降水事件开始时间的日变化上（01：00-24：00时,北京时间,下同）,表现为“V”型结构下典型夜间峰值位相特征;结束时间的日变化上,表现为多个峰值型结构分布.强降水事件持续时间的日变化上,频次和降水量均呈双峰型结构,频次极大峰值出现在3 h,而强度上随着持续时间的延长,呈现逐渐增加的趋势;2）短时强降水事件极值开始时间空间分布上,极大频次和极大降水量出现在20：00-01：00时内,主要分布在盆地南部和西部大部分地区;日峰值频次结束时间主要发生在20：00-01：00时和08：00-13：00时两个时段内,主要分布于盆地南部、中部和西部大部分地区;3）短时强降水事件极值降水的日变化上,降水量和频次呈现单峰型结构,白天多为短时间（2~4 h）强降水事件出现极值,而傍晚开始至第二天清晨,持续2~10 h强降水事件出现极值均有发生;强降水事件极值降水持续时间日变化,1~24 h内呈单峰型结构,峰值出现在2 h.     

闽中沿海地区短时强降水的环流特征

利用2013—2018年主汛期闽中沿海地区(福州、莆田、平潭)自动站逐时雨量资料,选取西风带系统较强的短时强降水日,分类型分析这些短时强降水日的主要天气系统特征。结果表明,汛期影响闽中沿海地区短时强降水的西风带天气系统主要有冷式切变型、静止锋切变型、西南气流型。三个类型强降雨的水汽均来自南海和北部湾,前期低层回暖是强降雨发生的重要条件。闽中沿海地区系统性的短时强降水多发于中东部地区;冷式切变型强降水分布相对较广,静止锋切变型强降水主要发生在闽侯中部、永泰东北部、莆田市区东北部和罗源东部,而西南气流型强降水集中于仙游西部和南部。三个类型强降水都集中于午后到上半夜,峰值都在18—19时之间,冷式切变型和静止锋切变型两种有冷空气活动的强降雨类型表现更为明显,这与两类强降雨日上午水汽通量散度为正值、午后转为负值有关;西南气流型8时和14时水汽通量散度均为负值,故此型上午就有一定比例的强降雨发生,午后发生率的增长也比较平缓。     

2017—2021年海南岛汛期短时降水时空分布特征

利用海南岛2017—2021年440个加密地面观测站逐小时降水资料,采用线性统计等方法,分析了海南岛汛期(4—9月)短时强降水时空分布特征,结果表明,(1)海南岛汛期的短时强降水空间分布呈北多、南少特征,多发区集中在海南岛的北部地区,中部的琼中地区和东部的琼海地区次之,短时强降水的空间分布与海南岛夏季受海风锋影响以及秋季受偏东急流影响有关。(2)短时强降水年均站次为5865次,逐年站次在4862～6928站次之间波动,年际变化大,2018年和2021年出现了2个峰值,分别为6928次和6081次;短时强降水有明显的月变化规律,5月和8月短时强降水发生次数分别占汛期总次数的27%和28%,9月次之(占汛期总次数的16%);(3)海南岛汛期短时降水日变化特征和华南其他地区的双峰结构不一致,短时强降水的日变化具有明显的单峰结构,主要时间段为13∶00—19∶00。     

铜仁市城镇短时强降水与暴雨的联系

对2006—2018年铜仁市10个城镇4—10月短时强降水日和暴雨日进行对比分析发现:以短时强降水日为基准,达到暴雨的风险在44%～66.7%之间;以暴雨日为基准,短时强降水的风险在45.5%～64.5%之间。根据暴雨过程中发生短时强降水的风险高低,将铜仁市划分为可能发生区、较易发生区、容易发生区,有利于提高服务的针对性。     

基于区域自动站资料的闽中地区前汛期短时强降水特征分析

利用2008—2011年的区域自动气象站资料,通过数理统计、分析归纳等方法,从时空分布、天气学分型、地面中尺度表现等方面分析闽中地区前汛期短时强降水的特征,结果表明,闽中地区前汛期短时强降水主要出现在下午到傍晚,持续时间多在5~8小时,区域内河谷区、河口区和喇叭口地形区为主要发源地;冷式切变型是闽中地区短时强降水发生最主要的天气形势,其次是暖式切变型;对于低槽型、冷切型和暖切型的短时强降水,降水前沿地面辐合线的走向和移速对随后1~2小时强降水落区的预报有重要的指示作用。     

滨海新区不同强度短时强降水特征分析

滨海新区≥50mm/h的致灾性强降水在2014年以后发生频次逐渐增多;逐月分布呈单峰状,7月最为频繁,≥20mm/h和≥30mm/h的强降水均是7月出现最多,≥40mm/h的强降水6月和8月出现较多,≥50mm/h的致灾性强降水8月出现更多;强降水多发生在后半夜至清晨和午后至傍晚,其中1~2时是高发时段,上午10~13时是最不活跃时段,≥20mm/h的强降水在20~21时和7~8时出现次数最多,≥30mm/h强降水在1~2时出现较多,≥50mm/h的强降水主要发生在1~6时和13~15时;发生频次从南向北逐步递增,日数和强度先增强再减弱,6月中部易发生≥20mm/h、≥30mm/h及≥40mm/h的强降水,7月北部易出现≥50mm/h的强降水,8月强降水较为分散,≥50mm/h的强降水在中部和南部出现次数较多,9月北部易发生≥50mm/h的强降水。     

低纬高原一次短时强降水过程的综合分析

利用卫星、雷达、地面自动站及闪电定位仪等多种观测资料分析了2017年9月5—6日出现在云南的一次短时强降水天气过程的成因及中尺度对流特征.结果表明:此次过程期间短时强降水天气落区分布呈现自东北向西南逐渐移动趋势,系统性降水特征明显;700 hPa切变线和地面锋面是此次过程的关键影响系统,切变线提供了中低层水汽辐合及对流抬升运动的维持机制,地面锋面则为低层对流抬升运动提供了触发机制;中尺度对流云团的空间尺度和持续时间对短时强降水的分布区域和规模有很好的指示意义,短时强降水主要出现在云顶亮温-50℃的区域,对流云团空间尺度大、持续时间长,则对应时段的短时强降水分布范围广、频次多.雷达观测有助于短时强降水天气的精细化订正和及时预警,当雷达回波强度达到45 dBz以上并具明显低质心特征、径向速度图上有中尺度辐合配合时,出现短时强降水的可能性较大.     

天津市蓟州区短时强降水特征及预报指标研究

利用蓟州区自动站逐小时观测资料和ERA5再分析资料对蓟州区短时强降水的时空发生规律和物理量进行了分析。结果表明：蓟州地区短时强降水发生的站次呈明显的阶段性变化;短时强降水天气主要出现在7～8月,其中7月中旬至8月上旬是高发期;短时强降水多出现在夜间凌晨左右;短时强降水的空间分布有明显的区域差异,呈北高南低的分布特征,平原地区短时强降水的发生也有明显的城郊差异;对流发生前,单站气压和湿度呈反向变化,而且这种变化在强降水发生前两三个小时内较明显,在预报蓟州短时强降水时有一定参考意义。     

云南切变线类短时强降水MCS特征分析

利用云南省 125 个国家级自动气象站及 3 042 个区域站降水数据、FY-2E/G 云图数据以及探空观测数据，统计 2015—2019 年由切变线系统影响的云南短时强降水过程，对短时强降水时空分布、中尺度对流系统(Mesoscale Convective System, MCS)系统特征、MCS 系统发生发展的环境特征以及对流云系演变特征进行分析. 结果表明，云南切变线类短时强降水频次有 4 个大值中心，分别是云南南部边缘地区、曲靖南部至文山北部、华坪、德宏西部，傍晚至凌晨是强降水发生的主要时段；云南切变线类短时强降水对流云系分成新生对流云团、M_αCS 和 M_βCS 和带状 MCS 共 4 类，75% 的切变线类短时强降水是由 M_αCS 和 M_βCS 系统造成，M_αCS 和 M_βCS 系统中低于–32 ℃ 冷云区呈椭圆形，平均面积分别为 1.8 万 km~2、10.4 万 km~2，存在 1 个或 2 个中心，中心云顶亮温低于–52 ℃. M_...     

珠江三角洲城市短时强降水概率分布模型的对比分析

采用GPD、GEV和Pearson-Ⅲ型3种概率分布模型,对比分析珠江三角洲18个城市短时强降水的概率分布,主要结论如下:1经AD、PPCC、RMSE和Q统计值拟合优度检验结果显示GPD模型普遍优于GEV和PIII型,反映超限量阈值法更适用于观测年限较短站点的极端水文气象事件的设计分位值推算;2花都、广州、新会、恩平、顺德、中山、珠海、深圳8个城市GPD模型的形态参数表明短时强降水出现概率高,且推算的设计降水大于GEV和P-III相应设计值;3参考相关"短时临近降雨强度等级划分"标准,珠江三角洲两年一遇短时强降水雨强即可达特大暴雨级别,是导致城市内涝的主要影响因子。     

近40年珠江三角洲主要城市时空扩展特征及驱动力分析

基于长时间序列多源卫星数据和GIS 技术, 研究近40 年珠江三角洲5 座城市(广州、深圳、珠海、香港和澳门)中心建成区的时空扩展特征以及建成区扩展的自然和社会经济驱动力。5座城市建成区总体在“八五计划”(1991-1995 年)和“十五计划”(2001-2005 年)两个时期扩展较快, 扩展速度具有明显的双峰特征。广州和深圳建成区的扩展模式表现为轴带组团式结构; 珠海、香港、澳门是多岛屿城市, 建成区以跳跃式组团扩展为主, 形成多中心空间分布格局。珠江三角洲建成区扩展总体对耕地影响最大, 其次为林地, 再次为农村居民点和工矿交通建设用地。围海造地对香港和澳门建成区扩展用地的贡献相对较大。地形条件、政策制定、交通发展、人口和经济发展是影响珠江三角洲城市扩展的重要驱动因子。1990-2010 年珠江三角洲主要城市建成区扩展倍数与人口增长倍数、GDP 增长倍数排序一致, 由小到大依次为香港、澳门、广州、珠海和深圳。     

基于SMOTE算法和逻辑回归模型算法的江苏短时强降水潜势预报

短时强降水是导致城市内涝和山洪、滑坡等灾害的重要原因,其突发性强,局地性明显,预报难度大,是强对流天气业务预报的重点和难点之一。本研究利用2011-2018年的江苏省国家气象观测的逐小时降水资料对江苏省短时强降水时空分布特征进行分析,江苏短时强降水频次分布为典型的南多北少,主要降水出现在早晨04-10时和午后15-19时,前半夜出现降水的概率则较低。基于ERA5再分析资料,选取了对于短时强降水有较强判断能力的气象要素,合成少数类过取样算法（SMOTE）和逻辑回归（LR）方法,构建短时强降水的预报模型,利用2019年的,欧洲中期天气预报中心（ECMWF）预报产品基于该模型进行短时强降水的确定性预报和概率预报,并使用同期实况数据进行系统性检验和天气过程检验。结果表明该模型总体性能较好,对短时强降水出现与否有较好的判别能力和预报指示意义。未来24h以内的6h时效预报,TS评分在0.23以上,未来60h以内的6h时效预报TS评分均在0.2以上,但也存在着一定程度的空报和漏报。基于SMOTE+LR短时强降水预报模型对短时强降水的潜势预报具有较好的指示作用,对气象防灾减灾具有重要意义。     

资源枯竭型城市建成区用地扩张时空特征

为合理认知资源枯竭型城市用地扩张形态、分布等特征,以辽宁省阜新市为研究区,采用随机森林分类方法解译Landsat影像提取建成区用地,结合扩张强度指数、扩张强度均指数等分析阜新市各县区1999-2019年的城市建成区用地特征.研究结果表明:阜新市东部县区扩张强度高于西部,扩张中心由西部向东部移动;各县区建成区用地的分布模...     

三亚短时强降水的时空分布特征

为了弄清三亚短时强降水的时空分布特征，利用三亚2009—2021年1个国家级地面气象站及18个加密地面观测站的逐小时和日降水数据以及哈德莱中心月平均海表温度资料，采用空间插值、经验正交函数分解、线性统计分析及相关性分析等方法，对三亚短时强降水的时空变化特征、短时强降水与暴雨的关系进行了分析，揭示其变化规律.结果表明：三亚短时强降水呈北多南少和东多西少的空间分布特征；EOF分解得到三亚短时强降水呈现全区一致和东西差异两种典型的空间分布模态，华南沿海海温异常是影响全区一致性降水模态的重要因子；短时强降水年平均出现站次为19.1,76.33%的短时强降水集中在16.0～30.0 mm·h^-1，短时强降水月变化呈双峰结构，峰值出现在7月份和9月份，87.32%的短时强降水出现在4～10月份；日变化的双峰结构明显，多发时段为04～05时、07～08时及16～17时；月平均短时强降水为26.6 mm·h^-1，极端小时降水为107.4 mm·h^-1，极端小时降水多由强对流系统引起. 83.34%的暴雨过程伴有短时强降水，两者呈显著性正...     

景德镇市短时强降水的特征与统计分析

为了研究景德镇地区的强降水天气特征,找出强降水的时空分布特征和量级规律,并对2005-2015年景德镇强降水观测资料进行了普查与特征分析。结果表明:1)景德镇市短时强降水天气一般出现在4-9月份,7月最多;大致每年有8~9场,易发生在傍晚至上半夜时段,平均降水强度33.8 mm/h,最强达105.8 mm/h;2)超7成的短时强降水中会有超短时强降水,最强可达30 mm/10 min以上;3)短时强降水大多发生在系统性的暴雨过程中,有的在强雷暴过程中,往往伴有雷雨大风、冰雹等强对流天气;4)雷暴往往超前于强降水,并以西、西南、西北等方向为主;5)强降水过程中伴有气压涌升、风力加大,相对湿度上升,气温下降等明显特征。     

莆田市两场短时强降水的物理量对比分析

利用NECP数据、常规观测资料及自动站资料全面分析了2013年6月莆田地区出现的两次短时强降水过程的环流背景、物理量条件和t-logp图,结果表明:两次短时强降水具有不同的天气背景,降水前热力结构不同是造成两次短时强降水过程性质不同的最重要原因;两场降水的物理量在上下层配置和强度上有所差异;加密观测期间t-logp图对预报短时强降水有很好的指导价值。     

基于深度学习的短时强降水天气识别

气象预报人员面临的问题之一是如何准确有效地识别短时强降水天气.短时强降水是一种主要由强对流天气形成的气象灾害,产生原因与空气湿度、大气中的水分以及温湿等物理量参数有关,由此提出基于物理量参数和深度学习模型DBNs的短时强降水天气识别模型.首先,利用SMOTE算法人工合成短时强降水少数类(相对于非短时强降水天气类)样本,调整原始数据集不均衡分布问题;然后通过含有高斯玻耳兹曼机的深度学习模型对地面大气监测站逐小时加密的观测量,以及常用于天气预报分析的物理量等低层特征构造出抽象的高层特征,发现数据特征内在关系;最后实现了DBNs短时强降水的自动识别模型.结果表明,该方法能够较为准确地识别短时强降水,对于短时强降水的命中率、误警率和临界成功指数,都有着较好的表现.     

丰城市短时强降水天气分型分析

为了有效监测丰城短时强降水和预警大暴雨天气的发生，使用自动气象站数据、MICAPS天气图、云图、探空等资料，采用多种分析方法，对丰城市2012—2020年(5—8月汛期)短时强降水过程进行分析，结果表明:1)丰城市20次短时强降水过程有28个短时强降水回波系统个例，最多一次过程出现4个短时强降水回波系统个例，短时强降水最大值为65.6 mm/h;丰城短时强降水的统计是以雷达回波系统来体现，表现在回波形态和组合反射率CR强度上; 2)强降水主要出现在5—9月，大部份个例伴有明显的低层辐合，200 h Pa有分流区，同时有“上干下湿”“上冷下暖”的温湿场垂直结构，低层辐合与高层辐散相配合导致强降水的发生; 3) T-lnP图上强降水过程多伴有深厚的湿层，但中层也会有“干盖”结构，上干下湿导致强对流的发展，触发强降水的发生; 4)强降水过程中850 h Pa气温平均19.6℃，700 h Pa气温平均11℃，500～1 000 h Pa风垂直切变平均为10 m/s,700 h Pa相对湿度平均为89%,500 h Pa相对湿度平均为89%,CAPE平均614 J/kg、K指数平均38℃、SI...     

南昌市一次短时强降水成因分析

2012年8月21日晚上南昌地区出现了短时强降水,时雨量最大达54.6 mm,短时强降水一直以来是短时和短期预报的难点。利用常规资料及日本GMS卫星TBB资料以及自动站资料对本次短时强降水天气的成因进行分析,结果表明:1)南昌上空气柱内丰沛的水汽以及一定的水汽输送为南昌短时强降水提供强大水汽条件;2)500 h P高空槽东移,引导地面冷空气南下,台湾以东有热带低压活动,其东侧的东南气流与副高南侧偏东气流伸入江西与北风冷空气交汇,导致了南昌附近局地强锋生,锋面抬升作用触发了对流层中低层不稳定能量的释放,导致了南昌短时强降水的发生;3)相当黑体亮温-63℃以下的面积对短时强降水有很好的指示意义,因此利用卫星资料,可对短时强降水的演变进行详细的监测,为短时强降水的分析和预报预警提供依据。     

基于变异系数的我国城市化地域差异演变研究

利用我国26个省会城市和4个直辖市的市辖区1998～2007年的非农人口和建成区面积统计数据,采用增长率和变异系数等指标对中国的城市化水平格局及地域差异变化进行研究.结果表明:研究期内我国东部城市化水平差异一直明显高于中、西部地区,但东中西部的差异有所缩小;城市化速率呈现明显的地域差异,2003年之前东部城市化速度最快...