• CN 62-1175/P
  • ISSN 1006-7639
  • 双月刊
  • 中国科技核心期刊
  • 中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊
  • 中文科技期刊数据库收录期刊

干旱气象, 2022, 40(3): 436-443 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-03-0436

论文

青海省东部农业区近60 a降雹特征及其致灾危险性

林春英,1, 王启花1, 李红梅,2, 郭强3, 侯永慧1, 周万福1, 张莉燕1

1.青海省气象灾害防御技术中心,青海 西宁 810001

2.青海省气候中心,青海 西宁 810001

3.青海省西宁市气象局,青海 西宁 810003

Characteristics and disaster risk analysis of hail in agricultural area of eastern Qinghai Province in recent 60 years

LIN Chunying,1, WANG Qihua1, LI Hongmei,2, GUO Qiang3, HOU Yonghui1, ZHOU Wanfu1, ZHANG Liyan1

1. Qinghai Meteorological Disaster Prevention Technology Center, Xining 810001,China

2. Qinghai Climate Center, Xining 810001,China

3. Xining Meteorological Bureau of Qinghai Province, Xining 810003,China

通讯作者: 李红梅(1976—),女,硕士,正研级高级工程师,主要从事气候变化研究工作. E-mail:631690254@qq.com

责任编辑: 王涓力;校对:刘晓云

收稿日期: 2021-04-13   修回日期: 2021-11-30  

基金资助: 青海省科技厅项目(2021-ZJ-745)
中国气象局西北区域人影建设研究试验项目(RYSY201903)
第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK010406)
国家自然基金(31872999)
国家自然基金(42165008)
国家自然基金(41565008)

Received: 2021-04-13   Revised: 2021-11-30  

作者简介 About authors

林春英(1978—),女,青海省西宁人,硕士,高级工程师,主要从事人工影响天气研究工作.E-mail:qhryblin@163.com

摘要

利用1961—2020年青海省东部农业区11个地面观测站降雹资料,应用统计学方法,分析降雹日数时空分布及降雹直径、持续时间和致灾危险性特征。结果表明:(1)近60 a青海省东部农业区降雹日数以11.6 d·(10 a)-1趋势(通过 α=0.05的显著性检验)下降,且1995年后降雹总日数距平由正转负,化隆降雹日数最多,尖扎最少;(2)降雹主要发生在4—10 月,具有季节性差异,其日变化明显,峰值出现在午后16:00(北京时);(3)降雹日数与海拔高度呈正相关,相关系数高达0.97;(4)近60 a降雹直径小于6 mm和降雹持续时间小于9 min的过程较多,分别占总观测次数的58.33%和73.55%;(5)循化是降雹轻危险区,化隆、湟中、湟源是降雹中危险区,乐都为降雹高、特高危险区。

关键词: 降雹日数; 时空分布; 降雹直径; 持续时间

Abstract

Based on the hail data from eleven ground meteorological observation stations in the eastern agricultural region of Qinghai Province from 1961 to 2020, the temporal and spatial distribution of hail days, hail diameter, duration and disaster risk characteristics were analyzed by using statistical methods. The main conclusions are as follows: (1) The hail days in the agricultural area of eastern Qinghai Province decreased with climate tendency rate of 11.6 d·(10 a)-1 in the past 60 years, which passed the significance test of α=0.05, and after 1995, the anomaly of the total number of hail days changed from the positive to the negative. Hualong was the area with the largest number of hail days, and the number of hail days in Jianzha was the least. (2) Hail occurred mainly from May to September each year with seasonal differences. The diurnal variation of hail was obvious, and the peak occurred at 16:00 BST in the afternoon. (3) The number of hail days was positively correlated with altitude of stations and the correlation coefficient between them was as high as 0.97.(4) In the past 60 years, the hail processes with hail diameter less than 6 mm and the duration less than 9 min accounted for 58.33% and 73.55% of the total number of hail processes, respectively. (5) Xunhua was a low-risk area for hail, Hualong, Huangzhong and Huangyuan were medium-risk areas for hail, and Ledu was a high-risk or extremely high-risk area for hail, which was basically consistent with historical hail disasters.

Keywords: hail days; spatio-temporal distribution; hail diameter; duration

PDF (10179KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

林春英, 王启花, 李红梅, 郭强, 侯永慧, 周万福, 张莉燕. 青海省东部农业区近60 a降雹特征及其致灾危险性[J]. 干旱气象, 2022, 40(3): 436-443 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-03-0436

LIN Chunying, WANG Qihua, LI Hongmei, GUO Qiang, HOU Yonghui, ZHOU Wanfu, ZHANG Liyan. Characteristics and disaster risk analysis of hail in agricultural area of eastern Qinghai Province in recent 60 years[J]. Arid Meteorology, 2022, 40(3): 436-443 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-03-0436

引言

冰雹是由暖背景下强对流系统引发的一种破坏性极大的天气现象[1],局地性强、持续时间短,瞬间会对农作物造成较大危害[2],其致灾危害程度与降雹直径和持续时间等有关。不同区域每年都会发生不同程度的雹灾,掌握降雹分布特征及其致灾危险性,是冰雹预报、预警和人工防雹作业的关键。

降雹及其灾害的发生具有明显的地域性和季节特征。陆地夏季降雹发生频率较髙[3-4],其中美国、俄罗斯和中国是降雹灾害较为严重的国家[5]。研究发现中国降雹日数1980年后显著下降,青藏高原、新疆天山地区、东北大小兴安岭和长白山地区、云贵高原及黄土高原山地区域是雹灾主要分布区[6-10]。随着人工防雹工作需求增大,降雹灾害风险评估与区划成为研究热点,致灾因子的危险性、承灾体的脆弱性和暴露度是灾害风险评估要素[11-12],其中致灾危险性是灾害风险产生的直接诱因,是灾害风险评估的基础,而降雹直径和持续时间是衡量降雹灾害程度的重要因素[10],研究表明降雹直径越大、持续时间越长,造成的灾害越大[10,13-16],致灾危险越大。

青海省东部农业区地处青藏高原东北部,是青海省主要农作物生产区,也是冰雹高发区和易受冰雹灾害影响的高风险区域[10,17-18]。目前,该区域缺乏长时间序列的降雹时空分布特征研究,降雹的致灾危险性评估也尚属空白。本文利用青海东部农业区11县(区)1961—2020年降雹资料分析降雹时空分布、降雹直径和持续时间,并利用降雹指标,对降雹致灾危险性等级进行区划,以期为青海省东部农业区人工防雹减灾工作提供科学参考。

1 资料与方法

1.1 观测数据

青海省东部农业区包括门源、大通、湟中、湟源、平安、乐都、互助、民和、循化、化隆、尖扎和同仁12个县(区),由于平安区1989年后才有降雹观测资料,为了保证数据分析的连续性,选取青海省气候中心提供的1961—2020年除平安区外的其他11个县(区)的降雹日、降雹直径和降雹持续时间等资料。

单站年累计降雹日数为年内发生降雹日数的总和;区域降雹直径为一年中区域内所有站点降雹直径之和除以降雹总次数,站点降雹直径为所有单次降雹直径之和除以降雹总次数;区域降雹持续时间是区域内站点所有降雹持续时间之和除以降雹总次数,站点降雹持续时间为各站点所有单次降雹时间之和除以降雹总次数。

1.2 方法

1.2.1 滑动t检验

滑动t检验是考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变,序列是否出现过突变,依据t统计量曲线上的点是否超过tα值来判断,如出现突变,确定出大致的突变时间。具体公式[19]如下:

t=x1¯-x2¯s×1n1+1n2 s = n1s12+n2s22n1+n2-2

式中:n1n2为样本容量,x1¯x2¯为样本平均值,s12s22为样本方差。公式(1)遵从自由度v=n1+n2-2t分布。

1.2.2 降雹指数

根据降雹直径和降雹持续时间计算降雹指数,降雹指数能较好地表征降雹灾害的实际情况[17],具体计算公式如下:

H=D×T

式中:H是降雹指数;D(mm)是降雹直径;T(min)是降雹持续时间。

1.2.3 降雹致灾因子强度出现频率

不同等级降雹致灾因子(临界气象条件)强度出现频率[17]计算公式如下:

fi=XiY

式中:fi是第i级的降雹致灾因子强度出现频率,xi是在统计时段Y(a)内第i等级的降雹致灾因子强度出现次数,Y要求在30 a以上。

1.3 数据分析与整理

采用Microsoft Excel 2010和Matlab 2016a对降雹数据进行处理,利用Surfer11软件绘制降雹时空分布和致灾危险性区划图,用Origin2018绘制降雹日数年、月、日及降雹直径和降雹持续时间特征分布图。

文中涉及的青海省东部农业区县(区)行政边界基于青海省自然资源厅官网下载的审图号为青S(2018)004号的标准地图制作,底图无修改。

2 结果与分析

2.1 降雹空间分布特征

1961—2020年青海东部农业区11个气象站共有降雹记录2780 d,年平均降雹日数为46.33 d。从图1(a)可以看出,1961—2020年各县(区)观测点降雹分布很不均匀,其中化隆县降雹次数最多,降雹日数高达549 d,其次为互助、门源和大通,降雹日数分别为398、393和362 d,尖扎降雹日数最少,仅为73 d。由此可知,青海省东部农业区西北部地区雹日较多,东南部地区降雹日较少,呈现出西北多东南少的区域分布特征。这是由于降雹云移动受对流层引导气流和地形走向影响,东部农业区山脉多呈西北—东南向[10],地形对降雹影响较大。从各县(区)降雹日数变化趋势空间分布[图1(b)]看,东部农业区各县(区)降雹日数出现次数均呈显著减少趋势,倾向率为-0.24~-2.48 d·(10 a)-1。其中门源、互助、大通和化隆减少最明显,减少趋势通过α=0.001的显著性检验;尖扎减少幅度最小,其倾向率为-0.28 d·(10 a)-1,通过α=0.05的显著性检验。综上所述,青海省东部农业区降雹日数总体呈明显减少趋势,降雹日数在空间分布上大体呈现为西北多东南少,高海拔地区降雹日数多于低海拔地区的分布特征。

图1

图1   1961—2020年青海省东部农业区降雹日数(a,单位:d)及其变化趋势[b,单位:d·(10 a)-1]空间分布

Fig.1   The spatial distribution of hail days (a,Unit: mm)and its tendency rate (b, Unit: d·(10 a)-1)in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020


2.2 降雹日数随海拔变化

降雹的出现不仅与天气系统有关,而且受地形和地貌影响很大。研究表明,多雹区位于海拔较高、地形复杂的山区[20-26]图2为1961—2020年青海省东部农业区不同海拔范围内年降雹日数的箱线图。可以看出,1800~2100 m海拔带内年降雹日数平均1.51 d,最大值为5 d;2100~2400 m海拔带内年降雹日数平均4.55 d,最大为10 d;2400~2700 m海拔带内年降雹日数平均5 d,最大值为14 d;2700~3000 m海拔带内年降雹日数平均7.86 d,最大值为18 d,且2700~3000 m海拔带内年降雹日数箱体较长,说明东部农业区站点海拔越高,降雹次数波动越大。东部农业区降雹日数和海拔高度呈显著正相关,相关系数高达0.97(通过α=0.05显著性检验),降雹日数随海拔升高而增加。这是因为在地势高、地形复杂的山区,冷空气过后残余冷空气堆积在山谷,易形成山谷风,在水汽比较充足的条件下容易出现降雹天气[10,18]

图2

图2   1961—2020年青海省东部农业区不同海拔范围内年降雹日数箱线图

Fig.2   The box plot of annual hail days in different altitude ranges in the eastern agricultural region of Qinghai Province from 1961 to 2020


2.3 年降雹日数的长期变化

1961—2020年东部农业区年降雹总日数呈明显减少趋势,倾向率为-11.6 d·(10 a)-1[图3(a)],通过α=0.05的显著性检验,其中1973年降雹日数最多,为104 d,2020年降雹日数最少(11 d)。东部农业区降雹日数有明显的年代际变化特征,20世纪90年代以前年降雹日数较多,之后降雹日数急剧下降,呈减少趋势。东部农业区降雹日数的年际和年代际变化总体呈下降趋势,与青藏高原川西南山地[26]、西藏那曲市[27]和青海省[17-18]降雹年际变化趋势一致。

图3

图3   东部农业区1961—2020年降雹日数(a)及其距平(b)年际变化

Fig.3   Inter-annual variation of hail days (a) and its anomaly (b) in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020


1995年后降雹日数距平由正转负[图3(b)]。从降雹日数5 a滑动t 检验[图4(a)]看出,自1961年以来,t 统计量有一处超过α=0.01显著性水平,说明东部农业区降雹日数在近60 a出现过一次突变(出现在2003年)。从降雹日数累积距平[图4(b)]看,1961—2020年青海省东部农业区降雹日数年变化具有明显的阶段性,降雹日数序列可分为两个时段,1961—1995年降雹累积距平呈增加趋势,1996—2020年降雹累积距平呈减少趋势。

图4

图4   青海省东部农业区降雹日数5 a滑动统计量曲线(a)及降雹日数累积距平(b)

Fig.4   The 5-year moving statistic curve of hail days (a) and its accumulative anomaly (b) in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020


2.4 降雹日数月变化

从东部农业区各月降雹日数年际变化(图5)看,1961—2020年降雹主要出现在4—10月,11月至次年3月各测站均未出现降雹,且4—10月降雹日数呈减少趋势。降雹月际变化为单峰型,5—9月为降雹高发期,降雹日数为2617 d,占年降雹日数的94.13%, 4月和10月降雹日数分别为77 d和86 d,占年降雹日数的2.77%和3.09%(图6)。

图5

图5   青海省东部农业区1961—2020年各月降雹日数年际变化(单位:d)

Fig.5   The inter-annual variation of monthly hail days in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020 (Unit:d)


图6

图6   青海省东部农业区1961—2020年各月降雹日数及其倾向率

Fig.6   Monthly variation of hail days and their linear trends in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020


降雹日数存在季节性差异的原因可能是5—9月太阳辐射增强,大气层结不稳定,对冰雹云的能量积累有利[28],易发生降雹天气。特别是7月,大气升温快且层结极不稳定[29],更易产生降雹天气。此外,春末夏初冷暖空气活动比较频繁,容易形成降雹天气,而入秋以后,随着西太平洋副热带高压东退和太阳辐射减弱[18],大气层结慢慢趋于稳定,降雹日数急剧减少。

2.5 降雹日数日变化

图7为1961—2020年东部农业区逐时降雹日数占总降雹日数的百分比变化。可以看出,降雹日数从11:00开始呈上升趋势,峰值出现在午后16:00,约占总降雹日数的17.46%。11:00—20:00的降雹日数明显多与早晨和夜间,这是因为该时段气温高、太阳辐射强、感热输送强、温度垂直递减率大、对流发展旺盛,产生的不稳定能量大,易满足冰雹所需强上升条件要求,易生成强对流天气和雹云云体[30],而早晨和夜间太阳辐射弱、大气层结稳定,不易发生对流天气,故降雹过程很少。

图7

图7   1961—2020年青海省东部农业区逐时降雹日数占总降雹日数百分比变化

Fig.7   The variation of percentage of hourly hail days to total hail days in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020


2.6 降雹直径和持续时间分布

东部农业区11个测站降雹直径差别较大,平均降雹直径为6.62 mm。各测站最小降雹直径为 1 mm,最大降雹直径55 mm 出现在民和县。由于对流云尺度、移速和对流云相对于测站的位置有差异,东部农业区各测站降雹持续时间差别也较大,最短为1 min,最长为61 min,平均6.20 min。从表1可以看出,民和站降雹直径最大,平均直径为 11.75 mm,其次为乐都站,平均直径为8.24 mm;降雹持续时间最长为化隆站(9 min),其次为湟中,平均降雹时间为7.36 min。降雹造成的灾害影响因素较多,除与作物品种和发育期有关外,与降雹持续时间和降雹直径关系密切[10,31-33]。本研究民和和乐都降雹直径较大,化隆和门源降雹持续时间长,故这些地区造成的灾害也相对较严重。

表1   1961—2020年青海省东部农业区测站平均降雹直径和持续时间统计

Tab.1  Statistics of hail diameter and duration in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020

测站海拔/m平均降雹直径/mm平均持续时间/min
湟中2295.27.007.36
湟源2634.36.036.06
大通2450.06.005.86
乐都2021.08.245.76
互助2480.05.806.15
化隆2834.75.549.00
循化1870.36.805.18
民和1813.911.755.94
尖扎2084.65.505.02
同仁2491.44.984.89
门源2850.05.166.94

新窗口打开| 下载CSV


对青海省东部农业区1961—2020年历次降雹过程进行统计,降雹直径D<6 mm、6 mm≤D<8 mm、 8 mm≤D<10 mm、10 mm≤D<18 mm和D≥18 mm的降雹占比分别为58.33%、17.05%、11.63%、10.52%和2.47%;降雹持续时间T<9 min、9 min≤T<13 min、13 min≤T<20 min、20 min≤T<29 min和T≥29 min的降雹占比分别为73.55%、12.29%、9.05%、3.51%和1.58%。由此可见,青海省东部农业区小雹过程较多,这是因为该地区虽下垫面复杂,对流频繁,但由于海拔高、气温低,深处内陆腹地,单位气柱含水量较少,对流上升强度也较弱,地形云空间尺度小[10,17],因而所降雹块也较小,小雹过程多,大雹过程少。

图8为东部农业区11县(区) 60 a降雹直径频数和降雹持续时间频数分布。东部农业区11测站降雹直径D<6 mm的无风险降雹多, 除民和外,其余10个测站其频数超过50%;东部农业区11测站降雹持续时间T<9 min的无风险降雹多,各测站频数均超过60%。统计各县(区)各区间内降雹直径,同仁D<6 mm降雹频数最大为 70.97%,民和最小为33.33%;6 mm≤D<8 mm最大频数出现在大通(18.50%),最小出现在循化(6.67%);8 mm≤D<10 mm最大频数出现在循化(17.78%),最小出现在乐都(2.63%);10 mm≤D<18 mm最大出现在民和(41.67%),最小出现在同仁(4.30%);D≥18 min最大频数出现在乐都(10.53%),尖扎未出现D≥18 mm的降雹天气。统计东部农业区各县降雹持续时间,T<9 min最大频数出现在循化为85.71%,最小在化隆为65.49%;9 min≤T<13 min最大频数出现在门源(15.18%),最小在尖扎(5.17%);13 min≤ T<20 min最大频数出现在乐都(13.09%),循化未出现此类降雹天气;20 min≤T<29 min最大频数出现在化隆(8.04%),乐都、民和未出现;T≥29 min最大频数出现在化隆(4.31%),而互助、乐都、民和、尖扎和循化5县未出现持续29 min以上的冰雹天气。由图8表1可知,青海省东部农业区降雹持续时间较长的站主要集中在西北部海拔较高地区,降雹直径较大的站主要集中在东部海拔较低地区,这与冯晓莉等[18]研究发现青海降雹直径随海拔升高呈减小趋势,降雹持续时间随海拔升高呈增加趋势的结论一致。由此可见,海拔高度差异对东部农业区的11站降雹直径的大小和降雹持续时间的影响很大。

图 8

图 8   1961—2020年青海省东部农业区11站降雹直径观测值(a)和持续时间(b)不同区间频数分布

Fig.8   Frequency distribution of hail diameter (a) and duration (b) with different sections at 11 stations in the eastern agricultural area of Qinghai Province from 1961 to 2020


2.7 东部农业区致灾危险性区划

依据青海省降雹指数阈值[17]划分致灾危险性:H<78为无危险,78≤H<87为轻危险,87≤H<108为中危险,108≤H<160为高危险, H≥160为特高危险。统计1961—2020年东部农业区11测站各级降雹灾害危险出现频率,利用Sufer进行空间插值,得到降雹危险性区划图(图9)。可以看出,东部农业区降雹轻危险出现频率为1.09%~7.62%,主要位于循化;中危险频率为2.12%~5.26%,化隆、湟中、湟源等站危险性较高;高危险频率为2.54%~16.12%,特高危险频率为3.30%~16.13%,主要位于乐都。

图9

图9   青海省东部农业区降雹致灾危险性区划

Fig.9   The hazard zoning of hail disaster in the eastern agricultural area of Qinghai Province


3 结论与讨论

(1)青海东部农业区降雹天气具有明显的空间差异,降雹次数呈现出西北多东南少的区域分布特征,其中化隆、门源和互助降雹较多,尖扎降雹最少。降雹日数与海拔高度呈正相关,相关系数高达0.97。

(2)近60 a降雹日数以11.6 d·(10 a)-1的趋势显著下降,且1995年后降雹总日数距平由正转负;20世纪90年代以前年降雹日数较多,之后降雹日数急剧下降,呈减少趋势。

(3)青海东部农业区降雹集中出现在4—10 月,且日变化明显,午后12:00—18:00时段降雹次数较多,峰值出现在16:00。

(4)东部农业区冰雹直径小于6 mm和降雹持续时间小于9 min降雹过程较多,分别占总降雹日数的58.33%和73.55%,民和降雹直径最大,化隆降雹持续时间最长。

(5)乐都为高或特高危险区,化隆、湟中、湟源是降雹中危险区,循化为降雹低危险区。

1961—2020年青海省东部农业区降雹日数年际和年代际变化呈减少趋势,进一步证实了刘彩红等[17]和冯晓莉等[18]对该区域降雹日数呈显著减少的研究结果。在气候变暖背景下,降雹日数减少主要是因为南北纬气温梯度下降、大气环流减弱[8,34]及大气风速减弱[34]造成。此外,气温升高使得0 ℃层高度升高,冰雹融化空间距离变大[18],对冰雹的融化作用就越明显[35],而东部农业区降雹天气以小雹天气为主,气温升高使得站点观测到的降雹日数减少。同时,针对雷暴天气的人工防雹作业通过爆炸波来影响云中气流,使雹粒提前降落或变软等,抑制或减少冰雹出现,可能也使降雹日数减少[36]。青海省东部农业区地势西高东低,降雹日数和海拔高度呈显著正相关,从动力学角度看,海拔高度增加,气流强迫抬升增强,水汽辐合加强,更易形成对流,有利于冰雹形成[37]。降雹灾害形成原因有很多,既包括地面积雹深度、直径大小和持续时间,又涵盖作物的品种和作物发育期,本文在研究致灾危险性时主要考虑了降雹直径和持续时间,其他方面还未涉及,后期将注重相关资料收集,以便进一步加深研究。

参考文献

KNIGHT C A, KNIGHT N C.

Hail stones

[J]. Scientific American, 1971, 224(4):96-103.

[本文引用: 1]

赵先丽, 李丽光, 贾庆宇,.

1988—2007年辽宁主要农业气象灾害分析

[J]. 气象与环境学报, 2009, 25(2):33-37.

[本文引用: 1]

DAI A.

Global precipitation and thunderstorm frequencies.Part I:Seasonal and interannual variations

[J]. Journal of Climate, 2001, 14(6):1092-1111.

DOI      URL     [本文引用: 1]

DAI A.

Global precipitation and thunderstorm frequencies.Part II:Diurnal variations

[J]. Journal of Climate, 2001, 14(6):1112-1128.

DOI      URL     [本文引用: 1]

刘峰贵, 张海峰, 周强,.

三江源地区冰雹灾害分布特征及其成因

[J]. 干旱区地理, 2013, 36(2):238-244.

[本文引用: 1]

ZHANG C X, ZHANG Q H, WANG Y Q.

Climatology of hail in China

1961-2005[J]. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 2008, 47(3): 795-804.

DOI      URL     [本文引用: 1]

张芳华, 高辉.

中国冰雹日数的时空分布特征

[J]. 南京气象学院学报, 2008, 31(5):687-693.

[本文引用: 1]

符琳, 李维京, 张培群,.

近50年我国降雹年代际变化及北方降雹趋势成因分析

[J]. 气象, 2011, 37(6):669-676.

[本文引用: 2]

王静爱, 史培军, 刘颖慧,.

中国 1990—1996 年冰雹灾害及其时空动态分析

[J]. 自然灾害学报,1999, 8(3): 46-53.

[本文引用: 2]

赵世雄, 李正贵. 青海高原降雹的研究[M]. 北京: 气象出版社, 1991.

[本文引用: 8]

IPCC Working Group II. The contribution to the IPCC’s fifth assessment report(WGII AR5)[R].Cambridge: Cambridge University Press, 2014.

[本文引用: 4]

ZHANG Q, YAO Y B, WANG Y,et al.

Characteristics of drought in Southern China under climatic warming, the risk,and countermeasures for prevention and control

[J]. Theoretical and Applied Climatology, 2019, 136(3/4):1157-1173.

DOI      URL     [本文引用: 4]

马晓玲, 李德帅, 胡淑娟,.

青海地区雷暴、降雹空间分布及时间变化特征的精细化分析

[J]. 气象, 2020, 46(3):301-312.

[本文引用: 4]

曹艳察, 田付友, 郑永光,.

中国两级阶梯地势区域降雹天气的环境物理量统计特征

[J]. 高原气象, 2018, 37(1):185-196.

DOI      [本文引用: 3]

通过时空匹配2002-2010年逐年3月1日至9月30日中国海拔3 km以下地区671个国家站逐时冰雹观测资料和NCEP(National Centers for Environmental Prediction)FNL(Final Analysis)资料,以海拔1 km作为分界线划分为两个阶梯区域(简称两级阶梯,并把两个区域分别简称为一级阶梯和二级阶梯),对表征中国两级阶梯冰雹天气的水汽、热力和动力环境条件进行了统计分析。考虑气温0℃层高度对形成冰雹天气的影响,首先用0℃层高度对样本进行过滤,然后对两级阶梯冰雹天气的环境物理量特征进行统计和对比分析。结果表明,两级阶梯冰雹环境的水汽、热力和不稳定能量差异显著,一级阶梯冰雹往往出现在具有更不稳定的层结结构、更多不稳定能量、更多水汽含量以及更强的垂直风切变环境中。一级阶梯冰雹的整层可降水量集中在15~41 mm,二级阶梯则集中在6~30 mm,无冰雹出现在整层可降水量超过56 mm的环境中。两级阶梯超过50%的冰雹均出现在最有利抬升指数为负值的不稳定环境中,最优对流有效位能分布则表明,超过75%的冰雹均出现在具有一定不稳定能量的环境中;但当最有利抬升指数大于2.8℃时,两级阶梯均不会出现冰雹天气;两级阶梯超过50%的冰雹均出现在强的垂直温度递减率环境中。多物理量的高概率密度区更显著地揭示了两级阶梯冰雹天气所需的物理量分布差异。这些结果为两级阶梯冰雹天气的主客观潜势预报提供了客观的统计基础和依据。

LI M X, ZHANG Q I, ZHANG F Q.

Hail day frequency trends and associated armospheric circulation patterns over China during 1960-2012

[J]. Climate, 2016, 29(19):7027-7044.

[本文引用: 3]

朱平, 俞小鼎, 王振会,.

青海高原致灾性对流天气时空分布特征

[J]. 干旱气象, 2019, 37(3):377-383.

[本文引用: 4]

刘彩红, 王黎俊, 王振宇,.

基于灾损评估的青海高原降雹灾害风险区划

[J]. 冰川冻土, 2012, 34(6): 1409-1415.

[本文引用: 9]

利用青海高原1961-2010年42个气象站逐次冰雹过程及其灾情信息, 采用滑动平均、 标准归一化及线性回归等方法, 在分析致灾因子危险性、 承灾体易损性评估指标的基础上, 建立了冰雹灾害区划模型, 并结合ArcGIS9.3平台得到青海高原冰雹灾害风险区划图. 结果表明: 青海东部农业区、 环青海湖地区、 柴达木盆地东部及三江源地区中东部为易受冰雹灾害影响的特高风险或高风险区域; 祁连山地区为中风险区, 而低风险区则位于柴达木盆地中、 西部. 区划结果与历史冰雹灾情基本吻合, 旨在为该区防灾减灾提供科学依据.

冯晓莉, 马占良, 管琴,.

1980—2018年青海高原冰雹分布特征及其关键影响因素分析

[J]. 气象, 2020, 47(6): 717-726.

[本文引用: 8]

魏凤英. 现代气候统计诊断与预测技术(第二版)[M]. 北京: 气象出版社, 2007.

[本文引用: 2]

刘德祥, 白虎志, 董安祥.

中国西北地区冰雹的气候特征及异常研究

[J]. 高原气象, 2004, 23(6):795-803.

[本文引用: 2]

选取西北地区均匀分布的85个地面测站1961-2001年冰雹资料,分析了降雹的空间分布和年、日变化及持续时间。结果表明,西北地区冰雹与地形、海拔高度有密切关系,具有明显的局地性。其自然正交函数分解(EOF),主要表现为干旱区、高原区等空间差异(LV)。旋转自然正交函数分解(REOF)表明,旋转载荷向量场(RLV)反映了8个主要降雹异常类型区。旋转主分量(RPC)揭示了近41年来西北地区冰雹日数时间演变特征:北疆、南疆和秦岭南部年冰雹日数总体呈多雹-少雹-多雹趋势;柴达木盆地和青藏高原东北侧总体呈少雹-多雹-少雹趋势;天山、青藏高原东南部、河套南部总体呈减少趋势。

MEZHER R N, DOYLE M, BARROS V.

Climatology of hail in Argentina

[J]. Atmospheric Research, 2012, 114/115: 70-82.

DOI      URL     [本文引用: 2]

KAHRAMAN A, TANRIOVER S T, KADOLU M, et al.

Severe hail climatology of turkey

[J]. Monthly Weather Review, 2016, 144(1): 337-346.

DOI      URL     [本文引用: 2]

ZHAO W H, GUO J P, YAO Z Y, et al.

Declining hailstorm frequency in China during 1961-2015 and its potential influential factors

[J]. International Journal of Climatology, 2018, 38(11): 4116-4126.

DOI      URL     [本文引用: 2]

刘晓璐, 刘东升, 张世林,.

近 30年四川降雹气候特征

[J]. 气象, 2012, 38(10):1217-1224.

[本文引用: 2]

张云秋, 唐海, 陈茜茜,.

1961—2017 年遵义地区降雹时空分布特征

[J]. 中低纬山地气象, 2018, 42(4):377-383.

[本文引用: 2]

刘晓璐, 张元, 刘建西.

川西南山地降雹灾害的时空特征

[J]. 干旱气象, 2016, 34(1):75-81.

[本文引用: 3]

达瓦泽仁, 央美, 王秀明,.

那曲市历年冰雹日数变化特征及冰雹、雷暴环境条件分析

[J]. 气象与环境科学, 2018, 41(4):84-91.

[本文引用: 2]

朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文,. 天气学原理与方法[M]. 北京: 气象出版社, 2000:409.

[本文引用: 2]

高晓梅, 王令军, 王世杰,.

1952—2012 年潍坊地区冰雹时空分布特征

[J]. 气象与环境学报,2016, 32(3): 77-82.

[本文引用: 2]

杨淑群, 邱予声.

四川省冰雹的时空变化特征

[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2012, 34(11): 63-68.

[本文引用: 2]

马晓玲, 李德帅, 胡淑娟,.

青海地区雷暴、降雹空间分布及时间变化特征的精细化分析

[J]. 气象, 2020, 46(3):301-312.

[本文引用: 1]

曹艳察, 田付友, 郑永光,.

中国两级阶梯地势区域降雹天气的环境物理量统计特征

[J]. 高原气象, 2018, 37(1):185-196.

DOI      [本文引用: 1]

通过时空匹配2002-2010年逐年3月1日至9月30日中国海拔3 km以下地区671个国家站逐时冰雹观测资料和NCEP(National Centers for Environmental Prediction)FNL(Final Analysis)资料,以海拔1 km作为分界线划分为两个阶梯区域(简称两级阶梯,并把两个区域分别简称为一级阶梯和二级阶梯),对表征中国两级阶梯冰雹天气的水汽、热力和动力环境条件进行了统计分析。考虑气温0℃层高度对形成冰雹天气的影响,首先用0℃层高度对样本进行过滤,然后对两级阶梯冰雹天气的环境物理量特征进行统计和对比分析。结果表明,两级阶梯冰雹环境的水汽、热力和不稳定能量差异显著,一级阶梯冰雹往往出现在具有更不稳定的层结结构、更多不稳定能量、更多水汽含量以及更强的垂直风切变环境中。一级阶梯冰雹的整层可降水量集中在15~41 mm,二级阶梯则集中在6~30 mm,无冰雹出现在整层可降水量超过56 mm的环境中。两级阶梯超过50%的冰雹均出现在最有利抬升指数为负值的不稳定环境中,最优对流有效位能分布则表明,超过75%的冰雹均出现在具有一定不稳定能量的环境中;但当最有利抬升指数大于2.8℃时,两级阶梯均不会出现冰雹天气;两级阶梯超过50%的冰雹均出现在强的垂直温度递减率环境中。多物理量的高概率密度区更显著地揭示了两级阶梯冰雹天气所需的物理量分布差异。这些结果为两级阶梯冰雹天气的主客观潜势预报提供了客观的统计基础和依据。

LI M X, ZHANG Q I, ZHANG F Q.

Hail day frequency trends and associated armospheric circulation patterns over China during 1960-2012

[J]. Climate, 2016, 29(19):7027-7044.

[本文引用: 1]

KARNAUSKASK B, LUNDQUIST J K, ZHANG L.

Southward shift of the global wind energy resource under high carbon dioxide emissions

[J]. Nature Geoscience, 2018, 11(1): 38-43.

DOI      URL     [本文引用: 2]

张芳, 虎文珺, 晁剑.

青海省东部农业区冰雹天气特征分析及预警指标研究

[J]. 沙漠与绿洲气象, 2020, 14(1):63-71.

[本文引用: 1]

王黎俊, 银燕, 郭三刚,.

基于气候变化背景下的人工防雹效果统计检验:以青海省东部农业区为例

[J]. 大气科学学报, 2012, 35(5):524-535.

[本文引用: 1]

郑飒飒, 杨佑洪, 刘志,.

四川省冰雹分布与地形因子关系分析

[J]. 气象科技, 2018, 46(6):1280-1286.

[本文引用: 1]

/