高原气象

第39卷 第4期 2020-08-28   

论文

  • 近56年中国极端降水事件的时空变化格局
  • 卢珊;胡泽勇;王百朋;秦佩;王丽
  • 2020 Vol. 39 (4): 683-693.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00058   
  • 摘要 ( ) PDF (6119KB) ( )
  • 基于中国693个地面观测站1961 -2016年的逐日降水资料, 全面分析了全国和各分区极端降水事件、 连续性极端降水事件及其起止时间的时空分布和变化特征。结果表明, 近56年, 全国极端降水事件明显增多, 极端降水量和极端降水日数呈增加趋势的站点占总站数的68%, 且主要集中在东南沿海和西部地区。华东地区是全国极端降水量增长幅度最大的地区, 增速达18.2 mm·(10a)-1, 西北地区的极端降水日数增速最快, 每10年增加0.37天。全国平均的连续性极端降水事件表现为不显著的增加趋势, 其中仅西北地区的连续性极端降水量和降水频次的增加趋势达到0.01显著性水平, 华北和西南地区的连续性极端降水事件表现为不显著的下降趋势。全国平均的极端降水事件的开始时间和结束时间分别呈现出明显的提前和推迟趋势, 西北、 青藏和东北地区极端降水事件的开始时间显著提前, 西北地区的结束时间显著推迟, 受其影响, 西北地区的极端降水事件持续期增长幅度最大达到10.4 d·(10a)-1
  • 1961 -2017年青藏高原暖湿季节极端降水时空变化特征
  • 冯晓莉;申红艳;李万志;汪青春;段丽君;李红
  • 2020 Vol. 39 (4): 694-705.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00029   
  • 摘要 ( ) PDF (5220KB) ( )
  • 基于1961 -2017年5 -9月青藏高原99个地面气象观测站点的逐日降水资料, 选取10个极端降水指数, 采用线性倾向估计、 累积距平、 相关分析、 尺度分离等方法, 分析青藏高原暖湿季节极端降水的时空分布及变化特征。结果表明: 近57年来, 青藏高原暖湿季节降水强度、 1日最大降水量、 连续5日最大降水量显著增加, 进入21世纪后降水向强雨量雨日更多、 强度更强、 极值更大、 时间更集中的方向发展; 极端降水指数普遍存在3年、 4~8年、 10~11年、 20~30年以及更长时间尺度的周期变化, 准3年周期振荡对极端降水的贡献最大; 各极端降水指数之间联系密切, 中雨以上天数与暖湿季节降水总量的相关性最好; 降水总量、 强度、 强雨量雨日、 极值均由西向东、 由北向南增强增多, 降水强度、 大雨以上天数还随海拔高度的增加而显著减弱和减少, 最长连续有降水日数自北向南、 由低向高递增, 最长连续无降水日数由西向东递减; 东北及西南部极端降水事件增加最显著, 持续指数倾向率空间差异大, 其中最长连续无降水日数倾向率自西向东、 由高向低递增; 北大西洋多年代际振荡(the Atlantic Multidecadal Oscillation, AMO)和厄而尼诺南方涛动(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)对青藏高原暖湿季节极端降水增多增强有一定影响。
  • 青藏高原表层土壤热通量的时空分布特征
  • 杨成;吴通华;姚济敏;李韧;谢昌卫;胡国杰;朱小凡;郝君明;倪杰;李祥飞;马雯思;温阿敏;尚程鹏
  • 2020 Vol. 39 (4): 706-718.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00022   
  • 摘要 ( ) PDF (3765KB) ( )
  • 利用青藏高原(简称高原)9个站点的实测数据分析了表层土壤热通量G0的季节变化、 日变化特征, 然后利用MODIS数据(MOD13Q1和MOD09CMG)、 中国西部逐日1 km空间分辨率全天候地表温度数据集和同化数据(ITPCAS-SRad和ITPCAS-LRad), 借助G0遥感估算模型Ma模拟了高原四期(2014年7月12日和10月16日, 2015年1月1日和4月7日)的G0空间分布特征。结果表明: G0振幅随季节变化, 夏季较大, 冬季最小, 站点之间振幅不同可能与下垫面有关, 下垫面植被覆盖度越高, 振幅越小; G0在春、 夏季以及全年整体为正, 而秋、 冬季G0则为负。高原G0呈现倒立的“U”型的日变化曲线, 夜晚的变化相对白天而言比较平缓; G0日变化曲线为正值的时长存在明显季节差异, 四个季节的顺序是夏季>春季>秋季>冬季; 高原G0的空间分布特征与高原地表温度的空间分布有较好的正相关, 站点数据显示地表温度每增加1 ℃, G0随之增大2~5 W·m-2
  • 若尔盖高寒湿地-大气间水热交换湍流通量的日变化特征分析
  • 陆宣承;文军;田辉;杨越;杨奥莉
  • 2020 Vol. 39 (4): 719-728.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00073   
  • 摘要 ( ) PDF (6373KB) ( )
  • 湿地近地面水热交换对陆面过程乃至天气气候变化有着显著影响, 准确量化湿地与大气间的水热交换通量具有重要意义。本文利用中国科学院西北生态环境与资源研究院若尔盖花湖湿地陆面过程与气候变化观测场(下称花湖观测场)2017年3月至2018年3月涡动相关系统的观测数据, 各季节选取3个典型晴天, 分析了若尔盖湿地近地面的感热通量和潜热通量日变化特征, 并与鄂陵湖和玛曲草原的观测值进行对比, 同时计算了湿地下垫面的能量闭合率。结果表明: 若尔盖高寒湿地-大气间的水热交换过程存在着明显的日变化特征。感热通量和潜热通量的日变化过程都为单峰型, 在14:00(北京时, 下同) -15:00达到最大值, 感热通量最大值可达101.7 W·m-2。潜热通量最大值可达412.6 W·m-2。寒冷干燥季节的感热通量日平均值比温暖湿润季节大18.0%; 而温暖潮湿季节潜热通量日平均值比寒冷干燥季节高68.7%。本文还将湿地水热交换过程与玛曲草原以及鄂陵湖湖面的观测数据进行了对比发现: 夏季, 若尔盖湿地近地面与鄂陵湖湖面向大气输送的感热和潜热总量相当, 但湿地日变化幅度远大于湖面, 通常为湖面的4~7倍。玛曲草原夏季感热通量日变幅约为若尔盖湿地的1.5倍, 而湿地夏季潜热通量总量约为草原的1.2倍。在地表向上的通量中, 能量不平衡所占的比例: 春季27.7%, 夏季22.7%, 秋季15.7%, 冬季19.4%。湿地全年主要以潜热的形式向大气输送能量, 夏季潜热通量占有效能量的比例可达58.0%。
  • 1991 -2018年新疆夏季小时极端强降水特征
  • 杨霞;周鸿奎;赵克明;唐震;赵逸舟
  • 2020 Vol. 39 (4): 762-773.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00114   
  • 摘要 ( ) PDF (8170KB) ( )
  • 利用1991 -2018年夏季逐小时降水资料, 基于百分位阈值法分析了新疆地区小时极端强降水的空间分布特征和长期变化趋势, 为进一步认识干旱、 半干旱地区极端降水的发生规律提供了有益参考。结果表明: 北疆的小时极端降水量和降水频次都多于南疆; 但南疆的小时极端降水量对其夏季总降水量的贡献率大于北疆。小时极端降水强度在北疆和南疆沿天山南麓地区为西部大于东部, 在南疆沿昆仑山北麓地区则为东部大于西部。小时极端降水量和降水频次在北疆7月最多; 南疆6月最多。北疆西北部和北部的小时极端降水强度7月最强, 北疆沿天山中部6月最强; 南疆西部和东南部8月最强。北疆伊犁河谷平原地区、 天山北坡西部、 东部和南疆西部、 东部降水量呈增加趋势, 其中南疆东部增加趋势显著。降水频次与降水量的变化趋势类似。降水强度在北疆伊犁河谷南部山区和南疆南部呈显著减弱趋势, 其余地区呈不显著的增强趋势。南北疆小时极端降水量和降水频次的高值时段均在下午至前半夜, 低值时段北疆在05:00(北京时, 下同) -14:00, 南疆在13:00 -17:00, 南北疆06:00 -08:00小时极端降水量的变化趋势相反, 19:00和20:00二者的变化趋势一致。全疆平均的逐时极端降水量在12:00 -20:00以减少趋势为主; 降水频次变化趋势与降水量类似; 降水强度在多数时次呈增强趋势。
  • 乌鲁木齐两类暴雨的中尺度影响系统和大气垂直结构分析
  • 曾勇;杨莲梅
  • 2020 Vol. 39 (4): 774-787.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00070   
  • 摘要 ( ) PDF (15933KB) ( )
  • 利用常规观测、 FY-2G、 多普勒天气雷达、 风廓线雷达、 地基微波辐射计资料和NCEP/NCAR(1°×1°)再分析资料对2015年6月9日、 6月27日和2016年10月2 -3日乌鲁木齐三次典型暴雨过程(分别简称为过程1、 过程2和过程3)的中尺度影响系统和大气垂直结构进行分析。结果表明: 降水历时短且有短时强降水出现的过程1和过程2为强对流型暴雨, 分别产生在高压脊前西北气流和低值系统前部西南气流中; 历时较长且相对平稳的过程3为平稳型暴雨, 出现于槽前偏西气流中。强对流型暴雨的大气层结不稳定性更强、 低层大气更湿, 对暴雨中短时强降水的出现更为有利, 此类暴雨是由相对孤立、 尺度小、 生成和发展迅速且生命史短的β-中尺度对流云团及尺度小、 生消快、 移动迅速的γ-中尺度对流单体直接造成, 且伴有中低层风速辐合和低层辐合高层辐散; 平稳型暴雨则是由持续时间长且尺度大的层积混合云团、 雷达回波及切变线直接造成。风廓线雷达水平风场资料和地基微波辐射计相对湿度资料分别能够细致刻画和监测乌鲁木齐两类暴雨过程水平风场和大气相对湿度演变特征。暴雨开始前, 低层风场和高层风场随高度分别出现顺时针和逆时针旋转, 低层暖平流和高层冷平流增强了大气的不稳定性; 暴雨临近前0.5~1 h, 不同高度上风速的明显增长和相对湿度的剧烈发展可作为暴雨即将开始的预警; 暴雨过程中垂直风切变明显且水汽饱和区以波动形式发展; 强对流型暴雨水平风场和相对湿度变化更为剧烈, 同时, 水汽饱和区发展到暴雨过程中最高位置时, 短时强降水产生。
  • 山西不同历时强降水的统计特征及趋势变化
  • 苗爱梅;王洪霞;武捷
  • 2020 Vol. 39 (4): 796-807.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00069   
  • 摘要 ( ) PDF (7427KB) ( )
  • 利用山西省109站1981 -2018年的短历时强降水资料, 采用趋势系数、 归一化、 中尺度天气分析等方法, 对1 h、 3 h、 6 h、 12 h短历时强降水的极值、 频次、 日、 月以及年代际等趋势变化和主要影响系统进行统计分析。结果表明: (1)极值空间分布具有山区大于盆地、 南部大于北部, 时效越短, 极值分布的局地性越强等特点。(2)12 h内不同历时强降水出现频次具有“南高北低、 山区高于盆地、 东部山区高于西部山区、 东南明显集中”的空间分布特点。(3)不同历时强降水集中出现在每年的7 -8月, 其中, 1 h≥20 mm的短历时强降水出现频次最高。(4)1 h雨量≥20 mm、 3 h雨量≥30 mm以及12 h雨量≥50mm强降水发生频次日内分布均为单峰型, 6 h雨量≥50 mm强降水发生频次日内分布为双峰型。(5)1 h、 3 h和6 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省东南部的增长速率最大; 12 h短历时强降水年发生次数的变化趋势为山西省的东部和西部山区最大。(6)6 h和12 h与1 h和3 h短历时强降水的主要影响系统有明显差异, 61%的6 h和12 h短历时强降水个例为系统性降水与多个中尺度强降水的组合造成。
  • 一次东北冷涡过程的结构特征与降水关系分析
  • 齐铎;袁美英;周奕含;韩冰
  • 2020 Vol. 39 (4): 808-818.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00078   
  • 摘要 ( ) PDF (14017KB) ( )
  • 利用FNL1°×1°逐6 h再分析资料、 常规实况观测资料对近10年来一次最强典型东北冷涡区域性暴雨过程在东北冷涡环流演变不同阶段中的动力、 热力、 水汽条件及不稳定能量与降水的关系进行诊断分析。根据冷涡系统的环流特点, 将冷涡过程划分为初生、 发展、 成熟和减弱等阶段。冷涡初生阶段, 降水主要分布在垂直运动较强的位置, 降水强度不大; 发展阶段, 斜压性较强, 冷涡前部有大范围高层干冷平流、 低层暖湿平流叠加, 降水主要分布在冷涡前部切变辐合最强的位置, 降水强度与低层辐合中心强度及垂直速度成正比; 成熟阶段, 冷涡演变为准正压结构, 垂直上升运动的强度和范围都达最大, 广泛分布在冷涡中心及前部, 降水中心向冷涡中心移动, 强度与发展阶段接近, 该阶段降水与不稳定能量分布及中高层干冷空气入侵关系更为密切, 但与动力因子相关程度下降; 减弱阶段, 降水变得分散, 强度迅速减弱, 与环流及物理量之间关系的规律不再显著。在冷涡演变的整个过程中, 偏南、 偏西及偏东的水汽通道对水汽的输送和集中是此次强降水得以发生发展的必要条件, 其中偏南气流带来的水汽净流入是此次降水过程的主要水汽来源, 降水区水汽净收入与降水强度之间存在明显的正相关关系。
  • 卫星降水产品在太行山区的适用性初步评估
  • 俞琳飞;张永强;张佳华;杨永辉
  • 2020 Vol. 39 (4): 819-829.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00007   
  • 摘要 ( ) PDF (3825KB) ( )
  • 以地面雨量站的观测数据作为基准, 采用连续统计指标(相关系数R、 均方根误差RMSE、 偏差率β、 变化率γ、 综合评价指标KGE')以及分类统计指标(命中率POD、 误报率FAR、 临界成功指数CSI), 在不同时间尺度(1, 3, 6, 12和24 h), 基于不同降水强度(小雨、 中雨、 大雨、 暴雨、 大暴雨)范围, 综合评价了3种卫星降水产品(CMORPH CRT, TMPA TRMM 3B42和GPM IMERG)在太行山区的适用性。结果表明: 在精度表现上, 当降水累积到3 h之后, 各产品的精度表现逐渐平稳, KGE'值基本保持不变, 但总体精度较低。在降水探测表现上, 3种产品的POD随时间积累而升高, 波动范围在0.5~0.8, CRT和3B42产品的FAR随时间的累积而下降, 波动范围在0.5~0.75。在不同降水强度范围的进行精度分析, 发现卫星观测降水和地面实际降水呈弱相关(R<0.4), RMSE随雨强的增大而增大, POD随雨强的增大而减少, 范围大致在0.4~0.65, FAR随雨强的增大而升高, 范围大致在0.6~0.85。IMERG产品在各时间尺度下都低估了<0.1 mm降水事件, 而对 降水≥0.1 mm事件的观测则不同程度地偏高。CRT产品在1, 3, 6和24 h时间尺度上的大雨和暴雨事件存在高估现象, 3B42产品在不同时间尺度上都更为接近实际降水情况。
  • 四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系及其预测研究
  • 吴亚平;张琦;王炳赟;王式功;邵平
  • 2020 Vol. 39 (4): 889-898.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00115   
  • 摘要 ( ) PDF (2345KB) ( )
  • 基于四川雅安城市空气质量预报和大气污染防控的需求以及冬季以颗粒物(PM2.5和PM10)污染为主、 夏季以臭氧(O3)污染为主的特点, 本文利用雅安市2015 -2018年空气污染监测数据以及同期气象观测资料, 重点分析雅安市空气污染物PM2.5、 PM10和O3浓度变化特征的基础上, 利用灰色关联度方法对上述污染物浓度与气象要素的相关关系进行了细致分析;通过BP神经网络进行两者的数学建模, 构建了雅安市空气质量短期预报模型, 并进行了试预报检验。研究表明: 雅安市2015 -2017年期间污染物O3、 PM2.5、 PM10浓度呈上升的趋势, 空气质量达标率自2015年的92.7%降低到2017年的82.2%, 2018年达标率略有上升为88%, 但仍出现了9天中度污染和1天重污染。污染物浓度与气象要素变化相关密切, 其中, 降雨量和气压与PM2.5和PM10污染关联最大, 表明雅安作为四川盆地的“雨城”, 其降水对颗粒物的湿清除效应是很显著的;而气温和风速与O3污染关联最大, 恰好反映了高温和由高温所隐含的强辐射对O3生成的促进作用。由BP神经网络所建立的雅安O3预报模型, 其准确度较稳定, 各季7天平均相对误差都<19%, 并且预报效果排序为夏季>冬季>秋季>春季;由BP神经网络所建立的雅安PM2.5预报模型, 其在春季和夏季预测准确度较好, 两季7日平均相对误差都<16%, 秋季相对误差略高一点, 其四季预报准确度排序为夏季>春季>秋季>冬季。此研究结果可为当地空气质量预报业务的开展提供技术支持。