• 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(5): 840-848 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-05-0840

论文

江西省降水日变化时空分布特征

肖安,, 尹小飞, 刘献耀

江西省气象台,江西省气象局天气预报开放实验室,江西 南昌 330096

Temporal and spatial distribution characteristics of diurnal variation of precipitation in Jiangxi Province

XIAO An,, YIN Xiaofei, LIU Xianyao

Jiangxi Meteorological Observatory, Weather Forecast Open Laboratory of Jiangxi Meteorological Bureau, Nanchang 330096, China

责任编辑: 黄小燕;校对:蔡迪花

收稿日期: 2021-03-26   修回日期: 2021-07-19  

基金资助: 中国气象局2021年度创新发展专项(CXFZ2021Z012)
华东区域气象科技协同创新基金项目(QYHZ201801)
江西省气象局项目(JX2020Z04)
江西省科技厅03专项及5G项目(20212ABC03W02)

Received: 2021-03-26   Revised: 2021-07-19  

作者简介 About authors

肖安(1979—),男,江西南昌人,正研级高级工程师,主要从事天气预报技术和客观方法研发.E-mail:mrxiaoan@sohu.com

摘要

对江西省逐小时降水、短时强降水时空分布特征进行较详细研究,可以提供降水、短时强降水的气候变化背景。利用1979—2019年3—11月江西省86个国家气象站逐小时降水资料,对江西省小时降水、短时强降水的比率、频率日变化特征进行分析。结果表明:(1)江西省降水、短时强降水的比率和频率日变化呈较明显的双峰型特征,第一峰值均出现在15:00—20:00(北京时,下同),次峰值均出现在05:00—10:00。(2)降水和短时强降水的比率、频率日最大值空间分布均呈南高北低趋势,而日最小值空间分布大致为南低北高趋势。时间分布上,江西大部分地区降水比率日最大值出现的时段为15:00—20:00,日最小值主要出现在20:00至次日03:00。(3)江西南部降水比率的日分布特征为单峰型,峰值出现在15:00—20:00;北部以双峰型为主,峰值分别出现在05:00—10:00和15:00—20:00,而环鄱阳湖地区为单峰型,峰值出现在05:00—10:00。(4)不同季节降水比率、频率日变化特征存在略微差异,降水比率和频率的双峰型结构均开始于4月下旬,但降水比率结束于6月上旬,降水频率结束于6月中旬。降水比率、频率在其他时间均为单峰型结构。其中,3月至4月中旬、9月下旬到11月峰值分别出现在00:00—10:00和05:00—10:00,6月下旬至9月中旬峰值主要出现在15:00—22:00。短时强降水比率和频率的日变化在3月至4月上旬为单峰型,峰值主要出现在00:00—10:00;4月中旬至7月中旬以双峰型为主,峰值主要出现在05:00—10:00和15:00—20:00;7月下旬至9月中旬又转为单峰型,峰值主要出现在15:00—20:00。

关键词: 小时降水; 短时强降水; 日变化; 江西

Abstract

The study on the temporal and spatial distribution characteristics of hourly precipitation and short-time heavy precipitation in Jiangxi Province can provide the climate change background of precipitation and short-time heavy precipitation, and lay a foundation for further application. Based on the hourly precipitation data from 86 national meteorological stations of Jiangxi Province from March to November during 1979-2019, the diurnal change characteristic of ratio and frequency of hourly precipitation and short-time heavy precipitation in Jiangxi Province were analyzed. The results are as follows: (1) The diurnal variation of ratio and frequency of hourly precipitation and short-time heavy precipitation in Jiangxi Province shows an obvious bimodal characteristics. One of the peaks occurs from 15:00 BST to 20:00 BST and another occurs from 05:00 BST to 10:00 BST. (2) The daily maximum values of ratio and frequency of hourly precipitation and short-time heavy precipitation are high in the south and low in the north of Jiangxi Province. The spatial distributions of daily minimum value of ratio and frequency of hourly precipitation and short-time heavy precipitation are complementary to the daily maximum value. The daily maximum value of hourly precipitation ratio in most areas of Jiangxi Province appears from 15:00 BST to 20:00 BST, while the daily minimum value mainly appears from 20:00 BST to 03:00 BST the next day. (3) The diurnal distribution of precipitation ratio in southern Jiangxi presents single peak pattern, the maximum value appears from 15:00 BST to 20:00 BST, while that in northern meteorological stations are mainly double peak pattern, the first peak appears from 05:00 BST to 10:00 BST and another peak appears from 15:00 BST to 20:00 BST, but it at meteorological stations around the Poyang Lake is single peak pattern, and the maximum value appears from 05:00 BST to 10:00 BST. (4) The diurnal variations of ratio and frequency of precipitation in different seasons are slightly different. The bimodal structure of ratio and frequency of precipitation began in late-April, but the precipitation ratio ended in early-June and the precipitation frequency ended in mid-June. The unimodal structures are dominant in other periods. The peaks from March to mid-April and from late-September to November appear from 00:00 BST to 10:00 BST and 05:00 BST to 10:00 BST, respectively, while from late-June to mid-September they mainly appear from 15:00 BST to 22:00 BST. The diurnal variations of ratio and frequency of short-time heavy precipitation are unimodal structure from March to early-April, and the peaks mainly occur from 00:00 BST to 10:00 BST. From mid-April to mid-July, they are mainly bimodal structure, and the peaks mainly occur from 05:00 BST to 10:00 BST and 15:00 BST to 20:00 BST. From late-July to mid-September, they turn into a single peak pattern, and the peaks mainly occur from 15:00 BST to 20:00 BST.

Keywords: hourly precipitation; short-time heavy precipitation; diurnal variation; Jiangxi Province

PDF (13810KB) 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

肖安, 尹小飞, 刘献耀. 江西省降水日变化时空分布特征[J]. 干旱气象, 2022, 40(5): 840-848 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-05-0840

XIAO An, YIN Xiaofei, LIU Xianyao. Temporal and spatial distribution characteristics of diurnal variation of precipitation in Jiangxi Province[J]. Arid Meteorology, 2022, 40(5): 840-848 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-05-0840

引言

我国海陆交错、地形起伏极为复杂,使得我国降水日变化的区域差异既显著又复杂[1-5]。提高对我国区域降水日变化的科学认识,有助于全面正确理解天气和气候形成发展过程[6],也有助于进一步认识数值模式输出结果的不确定性[7-9]。充分利用多源观测数据尤其是台站历史观测资料对日内降水特征进行分析和研究,是天气和气候研究与预报的重要内容和热点课题[6]。其中,短时强降水(≥20 mm·h-1)由于突发性强、历时短,易造成洪涝灾害,其日分布特征也受到了广泛的关注[10-11],研究成果有利于各级政府部门正确制定相应的防洪策略,在应对由短时强降水造成的洪涝灾害有一定的参考价值。

中国小时降水具有明显的东高、西低,沿海高、内陆低的空间分布特征[12-13],但降水日变化有较明显的区域差异。华中地区年极端小时降水频次在15:00—20:00(北京时,下同)最多,21:00至次日02:00次之,03:00—08:00、09:00—14:00明显减少[14];华北京津冀地区在午夜至凌晨多发6 h以上的持续性降水,午后至傍晚易出现短历时降水[15],北京的小时降水日变化具有双峰型结构[16];广东汛期降水时数日变化呈双峰型特征,小时降水强度日变化呈单峰型特征,且空间差异较大[17];山东鲁中山区、鲁南及半岛个别地区短历时降水一般始于午后(13:00—18:00),而鲁中山区周边及半岛沿海一带多以夜雨为主,持续性降水过程多始于夜间[18-19];河南降水频率和强度的日变化呈双峰型特征,均在凌晨和傍晚出现峰值,凌晨的峰值最大[20];甘肃的降水比率峰值出现在18:00—23:00,频率峰值出现在22:00至次日11:00[21],其中兰州短时强降水事件主要发生在7月下旬至8月,21:00—22:00是高发时段,且短时强降水频次空间分布不均,总体南多北少[22]

江西位于长江以南的亚热带季风区,雨量充沛,由暴雨或短时强降水造成的山洪、滑坡、城市内涝等次生灾害时有发生,对生命财产安全构成严重威胁。开展江西省降水(含短时强降水)日分布特征研究,有利于提高对江西降水日变化及演变规律的认识,有较重大的防灾减灾意义。为此,本文利用1979—2019年3—11月江西省86个国家气象站逐小时降水观测资料,对全省降水、短时强降水的时空分布特征进行详细研究,既可以揭示江西降水、短时强降水的气候背景,也可为后续进一步应用打下基础。

1 资料和方法

江西省气象台站自1954年开始采用自记纸进行逐小时降水观测,到1979年全省有86个国家气象站采用了自记纸降水观测,但自记纸观测无法测量固态降水量,且部分站点不进行冬季(12月至次年2月)降水自记观测。考虑到资料的完整性和持续性,本文利用江西省86个国家气象站(图1)1979—2019年3—11月自记液态降水数据(由江西省气象信息中心提供),对江西省逐小时降水的日变化特征进行分析,该资料经国家气象信息中心检定,准确率较高,能够满足研究需求[23]。另外,利用英国气象局哈德莱中心(Met Office Hadley Centre)与英国东安吉利大学气候研究中心(Climatic Research Unit,CRU)共同研发的HadCRUT5(Climatic Research Unit land-surface air temperature-5 dataset and the Hadley Centre sea-surface temperature dataset, Hadley Centre,UK)全球表面温度数据集[24],对降水频率与全球气温的年际变化趋势进行讨论。

图1

图1   江西省86个国家气象站(黑色圆点)和全省地形(彩色填色区,单位:m)分布

(红色区域为水域)

Fig.1   The distribution of 86 national meteorological stations (black dots) and topography (color filled areas, Unit: m) of Jiangxi Province

(The red areas denote waters)


本文小时降水比率定义为小时降水量与日降水量之比(简称“降水比率”);小时降水频率定义为小时降水次数与日总降水次数之比(简称“降水频率”)[21];小时短时强降水比率定义为小时短时强降水(P≥20 mm·h-1)雨量[25]与日总短时强降水雨量之比(简称“短时强降水比率”);小时短时强降水频率定义为小时短时强降水次数与日总短时强降水次数之比(简称“短时强降水频率”)。

文中附图涉及的江西省行政边界均基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2017)3320号的标准地图制作,底图无修改。

2 结果与分析

2.1 降水和短时强降水比率、频率日变化特征

江西省降水比率和频率日变化均呈现明显的双峰型分布特征[图2(a)]。其中,降水比率最大时段出现在15:00—20:00,峰值为5.1%,出现时间为17:00;次大时段出现在05:00—10:00,峰值为4.4%,出现时间为07:00;降水比率最小时段出现在23:00至次日03:00,最小值为3.4%,出现时间为01:00,而次小时段出现在11:00—12:00,次小值为3.9%,出现时间为12:00。

图2

图2   1979—2019年3—11月江西省降水(a)、短时强降水(b)比率和频率平均日变化

Fig.2   The diurnal variation of mean ratio and frequency of precipitation (a), short-time heavy rainfall (b) in Jiangxi Province from March to November during 1979-2019


降水频率峰值出现时段分别为15:00—21:00和04:00—09:00,峰值出现时间与降水比率略有不同,分别为18:00和06:00。08:00—19:00降水比率高于降水频率,20:00至次日07:00降水频率高于降水比率,说明08:00—19:00降水相对较强,而20:00至次日07:00降水相对频繁。

由江西省短时强降水比率和频率日变化[图2(b)]看到,短时强降水比率和频率的日变化也存在双峰型分布特征,且两者一致性较高,15:00—22:00的比率和频率峰值远高于04:00—09:00的次峰值。其中,短时强降水比率最大值为7.1%,出现时间为18:00,而短时强降水频率最大值为6.9%,出现时间为17:00;短时强降水比率和频率次峰值均为3.9%,出现时间均在07:00,表明江西省短时强降水常出现在午后至傍晚。短时强降水的比率与频率值差距较小,较符合强降水次数多、雨量一般也较大的规律。

2.2 降水比率、频率和相应出现时间的空间分布

降水比率日最大(小)值可以反映该地区降水量出现最多(少)的时间段;降水频率日最大(小)值则可以反映该地区出现降水次数最多(少)的时间段。如果同时段内降水比率较大(小)而频率较小(大),则该时段内降水强度相对较大(小)。

2.2.1 降水比率、频率日最大值时空分布

图3为1979—2019年3—11月江西省降水比率、频率日最大值空间分布及其对应发生时间。可以看到,降水比率日最大值有南高北低的分布特征[图3(a)],25°N附近的降水比率全省最高为6.4%~7.2%,25°N—27°N为5.6%~6.4%,27°N以北地区为4.4%~5.6%,其中东北部降水比率最低。可见江西降水比率日最大值存在明显的纬向分布特征。与日最大降水比率空间分布类似,日最大降水频率的空间分布也存在自南向北逐渐递减的特征[图3(b)],最大值位于25°N附近,最小值位于江西西北部地区。其中,南部降水比率与频率之比普遍在1.3~1.4之间,而北部二者之比普遍在1.0~1.2之间,表明南部降水量(降水频率)比北部更大(小)。

图3

图3   1979—2019年3—11月江西省降水比率日最大值(a,单位:%)及其对应时间(c),降水频率日最大值(b,单位:%)及其对应时间(d)分布

Fig.3   The distribution of daily maximum ratio (a, Unit: %) and its corresponding time (c), daily maximum frequency (b, Unit: %) and its corresponding time (d) of precipitation in Jiangxi Province from March to November during 1979-2019


从日最大降水比率出现时间[图3(c)]看到,江西中南部和西北部地区的日最大降水比率出现时间为15:00—19:00,与图2(a)全省整体的降水比率日最大值出现时间吻合,但江西东北部最大值出现时间大多为07:00—10:00,存在较大差异。从全省日最大降水频率出现时间[图3(d)]看到,27.5°N以南地区的降水频率日最大值大致出现在16:00—18:00,而27.5°N以北地区大致出现在04:00—10:00,同样存在明显的南北差异。可见江西西北部清晨和上午降水次数较多,而下午降水量较大;江西东北部清晨降水次数多,且降水量也相对较大。

图3(c)仅显示了降水比率日最大值的出现时间,但全省各站点的降水比率是否也具有双峰型日变化结构?通过逐站分析发现,全省各站降水日变化特征不尽一致,不仅有双峰型特征,还有单峰型特征(图4)。具体为:江西南部地区的降水比率日分布是单峰型结构,峰值出现时间主要为15:00—20:00;江西北部大部分地区则以双峰型结构为主,峰值出现时间分别是05:00—10:00和15:00—20:00,而鄱阳湖沿岸则为单峰型结构,峰值出现时间为05:00—10:00。结合站点地形分布(图1)来看,受水体影响,下午到傍晚鄱阳湖平原地区的单峰型站点近地面气温上升相对丘陵、山区等地形较慢,不稳定能量积累的效率也相对较低,导致该时段降水次数偏少;凌晨时分,陆地降温快,水体降温慢,鄱阳湖水体附近相对较暖,有利于降水次数增加,但降水量不大[26]。江西省南北部单、双峰型分界线正是南部丘陵与北部平原的地理分界线。因此,江西南部的丘陵和东北部的鄱阳湖及平原等地形对江西降水比率分布有一定影响。

图4

图4   1979—2019年3—11月江西省降水比率日变化分型

(绿色圆点为最大值出现在05:00—10:00和15:00—20:00的双峰型,蓝色圆点和玫红色圆点均分单峰型,峰值分别出现在05:00—10:00和15:00—20:00)

Fig.4   The daily change pattern of precipitation ratio in Jiangxi Province from March to November during 1979-2019

(The green dots denote double peaks pattern from 05:00 BST to 10:00 BST and 15:00 BST to 20:00 BST, the blue dots and rose dots were equally single peak pattern, and the peaks appeared from 05:00 BST to 10:00 BST and 15:00 BST to 20:00 BST, respectively )


2.2.2 降水比率、频率日最小值时空分布

图5为1979—2019年3—11月江西省降水比率、频率日最小值空间分布及其对应发生时间。可以看到,日最小降水比率空间分布[图5(a)]与日最大降水比率大致成相反关系。25°N以南的日最小降水比率大致为2.6%~3.0%,25°N以北的比率均超过3.0%,其中江西东北部大致为3.4%~3.8%。日最小降水频率也有类似的分布特征[图5(b)],与日最大降水频率的空间分布也大致成相反关系,25°N以南频率最低,25°N以北逐渐增加,西北部的频率最高。降水比率与频率之比在南部较小,北部较大,表明江西南部降水量比北部更小。

图5

图5   1979—2019年3—11月江西省降水比率日最小值(a,单位:%)及其对应时间(c),降水频率日最小值(b,单位:%)及其对应时间(d)分布

Fig.5   The distribution of daily minimum ratio (a, Unit: %) and its corresponding time (c), daily minimum frequency (b, Unit: %) and its corresponding time (d) of precipitation in Jiangxi Province from March to November during 1979-2019


从全省各站降水比率日最小值的出现时间[图5(c)]看,29°N以北地区主要集中在20:00—23:00,26.5°N—29°N地区以23:00至次日02:00居多,而26.5°N以南的东部地区以00:00—03:00为主,西部以12:00前后为主。从各站降水频率日最小值出现时间[图5(d)]来看,全省大部分站点降水频率日最小值出现在12:00前后,仅西北部地区有少部分站点出现在22:00至次日02:00。表明全省大部分站点在12:00前后降水次数最少。

2.3 短时强降水比率及其相应出现时间的空间分布

短时强降水比率的日最大(小)值可以反映该地出现短时强降水雨量最多(少)的时间段;短时强降水频率日最大(小)值则可以反映该地出现短时强降水次数最多(少)的时间段。一般来说,短时强降水频率出现较高的时次,其雨量占比往往也较大,比率和频率的时空分布特征较为一致。因此本文仅分析日最大(小)比率的分布特征。

江西省短时强降水比率日最大值具有较明显的南高北低的分布特征[图6(a)],其中西南部地区的短时强降水比率超过12.8%,最大值出现在遂川县(114.50°E,26.33°N),为14.5%,而27°N以南地区为9.6%~12.8%,27°N以北地区为7.2%~9.6%,最小值出现在余江县(116.82°E,28.20°N),为6.2%。短时强降水比率日最大值出现时间[图6(c)]与降水比率有类似的分布特征,东北部地区的短时强降水次数和降水量均较大,出现时间段为06:00—08:00,西北部地区有少数站点在12:00—15:00最容易出现短时强降水,而全省大部分地区在15:00—20:00最容易出现短时强降水。江西南部短时强降水比率与频率之比普遍在10.0以上,最大值位于井冈山(114.17°E,26.58°N),北部降水比率与频率之比低于南部,大部分在10.0以下,最小值位于德兴(117.58°E,28.95°N),表明南部短时强降水的强度(频率)比北部更大(小)。

图6

图6   1979—2019年3—11月江西省短时强降水比率日最大值(a,单位:%)及其对应时间(c),日最小值(b,单位:%)及其对应时间(d)分布

Fig.6   The distribution of daily maximum values (a, Unit: %) and their corresponding time (c), minimum values(b, Unit: %) and their corresponding time (d) of short-time heavy precipitation in Jiangxi Province from March to November during 1979-2019


图6(b)可以看到,江西西南地区的短时强降水比率日最小值较低,为0.0%,而北部尤其是东北部地区的日最小值较大,可达2.6%,南北也存在明显的差异。最不容易出现短时强降水的时间段有2个[图6(d)]:一是12:00前后,主要分布在26.5°N以南和西北部的部分地区;二是22:00至次日02:00,主要分布在26.5°N以北的大部分地区。相对来说,短时强降水比率的日最大值、最小值出现时间分布均较为杂乱,没有较清晰的地理分界线,体现了短时强降水的局地性和复杂性。

2.4 降水和短时强降水比率、频率日变化的季节差异

江西地处东亚季风区,降水的日变化随着季风的进退表现出明显差异。因此,对3—11月逐日降水比率的变化进行分析。从图7(a)看出,在3月至4月中旬,江西降水比率最大时段主要出现在00:00—10:00,其他时段降水比率相对较小,日变化呈单峰型结构。4月下旬至6月上旬,15:00—20:00的降水比率逐渐增大,05:00—10:00的降水比率则有一定程度的下降,日变化开始呈现双峰型结构。6月中旬至9月中旬,降水基本集中在15:00—22:00,其余时间降水比率很小,日变化再次变为单峰型结构。9月下旬到11月降水比率日变化也为单峰型结构,但下午到傍晚的降水比率逐渐减小,05:00—10:00的降水比率逐渐增加。降水频率与降水比率相比,单双峰结构更为清晰[图7(b)],3月至4月中旬的降水频率为单峰型特征,峰值时段为00:00—10:00;4月下旬至6月中旬为较为明显的双峰型结构,峰值时段分别出现在05:00—10:00和15:00—20:00;6月下旬到9月中旬转为明显的单峰型结构,峰值时段为15:00—20:00;9月下旬到11月也为单峰型结构,但峰值时段主要出现在05:00—10:00。从图7(c)、图7(d)可以看到,短时强降水比率和频率分布特征基本一致。3月至4月上旬,短时强降水比率和频率主要出现在00:00—10:00;4月中旬至7月中旬,短时强降水比率和频率在05:00—10:00和15:00—20:00分别形成峰值;7月下旬至9月中旬,短时强降水比率和频率主要集中在15:00—20:00。9月下旬至11月,各时次均可能出现短时强降水,但次数较少,导致日分布比率和频率比例过高,数值偏大,这是因为9月下旬至11月江西进入旱季,短时强降水的次数较少,偶发的短时强降水事件会导致这些时刻的比率、频率偏大。

图7

图7   1979—2019年3月1日至11月30日逐日江西省降水(a、b)及短时强降水(c、d)比率(a、c)和频率(b、d)日变化分布(单位:%)

Fig.7   The diurnal variation of ratio (a, c) and frequency (b, d) of precipitation (a, b) and short-time heavy rainfall (c, d) in Jiangxi Province from March 1 to November 30 during 1979-2019 (Unit: %)


3 结论和讨论

本文利用江西省86个国家气象站1979—2019年3—11月自记纸逐小时降水资料,对江西省小时降水和短时强降水的比率和频率日变化特征进行了较详细地分析,主要结论如下:

(1)整体上,江西省小时降水比率和频率日变化呈双峰型特征,降水、短时强降水比率、频率最大的两个时段分别出现在15:00—20:00和05:00—10:00,但白天(08:00—19:00)降水比率高于降水频率,而夜间(20:00至次日07:00)降水频率高于降水比率。短时强降水比率与频率的差距较小,符合强降水次数多,降水量一般也较大的规律。

(2)空间分布上,小时降水、短时强降水的比率和频率日最大值大致呈南高北低分布。25°N附近的降水比率、频率为全省最大,东北部降水比率最小,西北部频率最小。降水比率、频率日最小值空间分布与日最大值空间分布大致成相反关系。时间分布上,江西中南部和西北部降水比率峰值主要出现在15:00—19:00,东北部的峰值主要出现在07:00—10:00;27.5°N以南地区的降水频率峰值大致出现在16:00—18:00,而27.5°N以北地区大致出现在04:00—10:00。全省大部分地区降水比率日最小值主要出现在20:00至次日03:00,降水频率日最小值主要出现在12:00前后。

(3)江西南部站点降水比率的日变化特征为单峰型,峰值时段主要出现在15:00—20:00;北部站点则以双峰型为主,峰值分别出现在05:00—10:00和15:00—20:00;但环鄱阳湖的站点为单峰型,峰值时段主要出现在05:00—10:00。

(4)季节差异上,降水比率日变化在4月下旬到6月上旬为双峰型结构,其他时间以单峰型结构为主。其中,3月至4月中旬、9月下旬到11月峰值分别出现在00:00—10:00和05:00—10:00;6月中旬至9月中旬峰值主要出现在15:00—22:00。降水频率日变化与比率相似,但双峰型结构出现在4月下旬到6月中旬。短时强降水比率和频率日变化在3月至4月上旬为单峰型,峰值主要出现在00:00—10:00;4月中旬至7月中旬以双峰型为主,峰值主要出现在05:00—10:00和15:00—20:00;7月下旬至9月中旬又转为单峰型,峰值主要出现在15:00—20:00。

受篇幅限制,本文未对江西小时降水及短时强降水的日变化特征的原因进行探究。例如不同地形(平原、湖泊、河流、丘陵、高山草甸等)对降水日变化是否有影响?不同天气背景下的降水日分布情况怎样?分级降水的日变化有何新特点?都有待开展进一步的详细研究。

全省降水日变化的年际分布特征表明,小时降水频率有逐渐减少趋势。其中,06:00、07:00的降水频率与HadCRUT4全球平均气温的相关系数分别为-0.25和-0.29,均通过α=0.1的显著性检验,表明上述时刻的降水频率下降趋势与全球平均气温升高有一定的关联。但06:00、07:00的降水比率与全球平均气温的相关性未通过显著性检验,表明气候变化对江西小时降水日变化会产生影响,但如何影响却是一个较为复杂的问题,需要进一步地深入研究和分析。

致谢

感谢江西省气象信息中心黄少平正研级高级工程师提供数据。

参考文献

唐红玉, 顾建峰, 俞胜宾, .

西南地区降水日变化特征分析

[J]. 高原气象, 2011, 30(2): 376-384.

[本文引用: 1]

利用1960-2000年西南地区包括(川、 渝、 黔、 滇四省(市))91个气象站的小时降水量自动记录信息化资料, 计算和分析了西南地区过去40年间逐月逐日逐时的降水频率和降水比率\.结果表明, 西南地区各地各季逐时降水最大频率出现的时间较为分散, 但四川、 重庆和贵州部分地区夜雨频繁, 而云南的降水则以白天降水为主; 西南地区逐时降水相对集中出现在某个时段的特点较为明显, 尤其是夏季, 这与西南地区夏季多短时强对流天气有关; 重庆的降水在秋、 冬、 春三季多发生于凌晨到中午以前, 但在夏季, 除了凌晨到中午降水较为集中和东南部在午后降水也较为集中外, 在傍晚到午夜以前降水也较多。

韩函, 吴昊旻, 黄安宁.

华北地区夏季降水日变化的时空分布特征

[J]. 大气科学, 2017, 41(2): 263-274.

[本文引用: 1]

刘亚楠, 王东海, 李国平, .

南海夏季风爆发前后华南前汛期降水日变化对比分析

[J]. 热带气象学报, 2019, 35(3):365-378.

[本文引用: 1]

郭军, 熊明明, 黄鹤.

京津冀地区暖季降水日变化特征分析

[J]. 海洋气象学报, 2019, 39(2): 58-67.

[本文引用: 1]

智协飞, 李佳, 张玲.

双低空急流影响下华南初夏降水日变化的时空分布特征

[J]. 大气科学学报, 2022, 45(3): 444-455.

[本文引用: 1]

宇如聪, 李建, 陈昊明, . 中国降水日变化[M]. 北京: 科学出版社, 2021: 1-9.

[本文引用: 2]

许建玉, 刘羽.

边界层方案对中国中东部地区降水日变化的影响

[J]. 高原气象. 2016, 35(4):969-978.

DOI      [本文引用: 1]

以华中区域中尺度业务模式WRF3D为平台,使用MYJ、ACM2边界层方案完成了2012年7月的批量敏感试验,并与高时空分辨率实况降水数据作对比,重点关注不同边界层方案对中国中东部地区降水日变化的影响。结果表明,两种方案下的降水预报均对我国中东部地区清晨和午后并存的降水双峰值有所表现,且两者对清晨降水峰值的预报差异不大,但预报的午后降水峰值差异明显,尤其表现在峰值幅度上,位相上也略有差异。总体而言,ACM2方案下的降水日变化特征更接近实况。进一步对高分辨率模式输出的诊断表明,午后降水峰值主要由隐式降水决定。在此基础上,从模式中隐、显式降水产生机制的角度考察了不同边界层方案下降水日变化差异的可能原因。

李星雨, 毕训强, 张贺.

全球模式NCAR CESM和CAS ESM对亚洲东部夏季气候的模拟性能评估:气候平均态和降水日变化分析

[J]. 气候与环境研究, 2018, 23(6):645-656.

[本文引用: 1]

叶茂, 吴钲, 游婷, .

CMA-SH9在川渝地区的降水日变化预报效果评估

[J]. 高原山地气象研究, 2022, 42(2):56-62.

[本文引用: 1]

付超, 谌芸, 朱克云, .

2010-2016年江西省暖季短时强降水特征分析

[J]. 气象, 2019, 45(9):1238-1247.

[本文引用: 1]

张玉琴, 姜波, 李永军, .

攀枝花短时强降水气候特征分析

[J]. 高原山地气象研究, 2013, 33(2):36-40.

[本文引用: 1]

孔锋, 乔枫雪, 王瑞.

基于百分位数法的中国不同强度小时降雨频次空间分异格局及其变化模态研究(1961—2013)

[J]. 水利水电技术, 2019, 50(6):37-48.

[本文引用: 1]

徐志搏, 王钧, 曾辉.

我国东中部地区小时降雨集聚时空特征

[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2017, 53(4):597-606.

[本文引用: 1]

刘佩廷, 刘敏, 谌伟, .

华中区域年极端小时降水特征分析

[J]. 暴雨灾害, 2020, 39(5):508-515.

[本文引用: 1]

梁苏洁, 程善俊, 郝立生, .

1970—2015年京津冀地区暖季小时降水变化特征

[J]. 暴雨灾害, 2018, 37(2):105-114.

[本文引用: 1]

杨萍, 肖子牛, 石文静.

基于小时降水资料研究北京地区降水的精细化特征

[J]. 大气科学, 2017, 41(3):475-489.

[本文引用: 1]

蒲义良, 郭柏成, 叶朗明, .

基于小时降水资料研究广东省降水分布特征

[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2020, 12(4):495-503.

[本文引用: 1]

董旭光, 顾伟宗, 邱粲, .

山东省汛期小时降水过程时空分布特征

[J]. 气象, 2018, 44(8):1063-1072.

[本文引用: 1]

刘煦, 凌艺, 张凯静.

山东半岛地区夏半年降水日变化特征

[J]. 干旱气象, 2020, 38(2):234-241.

[本文引用: 1]

王新伟, 杜明哲, 肖瑶.

河南省汛期降水的日变化特征

[J]. 干旱气象, 2018, 36(3):383-389.

[本文引用: 1]

王胜, 郭海瑛, 牛喜梅.

甘肃省汛期小时降水的变化特征

[J]. 干旱气象, 2018, 36(4):610-616.

[本文引用: 2]

张宁, 刘科男, 王遂缠, .

兰州市短时强降水的时空分布特征及地形因素

[J]. 干旱气象, 2020, 38(2):242-248.

[本文引用: 1]

张强, 赵煜飞, 范邵华.

中国国家级气象台站小时降水数据集研制

[J]. 暴雨灾害, 2016, 35(2):182-186.

[本文引用: 1]

MORICE C P, KENNEDY J J, RAYNER N A, et al.

An updated assessment of near-surface temperature change from 1850: the HadCRUT5 dataset

[J]. Journal of Geophysical Research, 2021, 126(3). https://doi.org/10.1029/2019JD032361.

URL     [本文引用: 1]

孙继松.

短时强降水和暴雨的区别与联系

[J]. 暴雨灾害, 2017, 36(6):498-506.

[本文引用: 1]

WILSON J W.

Effect of Lake Ontario on precipitation

[J]. Monthly Weather Review, 1977, 105(2): 207-214.

DOI      URL     [本文引用: 1]

/