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黄南两次不同强度区域性暴雨过程对比分析: 2025年; 利用雷达资料、地面加密站和常规探空资料,对2024年9月3-4日(简称“0903”)和2024年9月8-9日(简称“0908”)黄南地区两次不同强度的暴雨过程进行对比分析。结果表明:(1)“0908”过程比“0903”过程在降水落区、持续时间、降雨强度、对流性质、极端性上都更强。(2)两次过程降水强度的区别与北支短波槽、副高和台风有密切联系。与“0903”过程相比,“0908”过程中北支短波槽更深,受台风助力,动力抬升和水汽辐合均偏强。(3)两次过程均为低质心暖云降水,“列车效应”导致降水长时间维持,“0908”过程高空冷平流更强,抬升凝结高度更低,为高效率降水。(4)两次过程均受层积混合降水回波影响,最强降水时段所对应的回波强度及持续时间存在差异,“0908”过程对应的雷达产品参量值更有利于大降水产生。; 郭安欣应忠敏久旦昂秀; 关键词：大到暴雨双偏振雷达

一种区域性暴雨过程的危险性评估系统及方法: 本发明提出了一种区域性暴雨过程的危险性评估系统及方法，系统包括：数据采集模块，用于观测降雨数据的采集；区域性暴雨过程判定模块，用于判定区域性暴雨过程；指标分析模块，用于根据观测降雨数据，基于区域性暴雨过程的评估指标模型，...; 李莹高歌刘远叶殿秀

云南区域性暴雨过程时空变化特征被引量：2: 2024年; 针对中国气象局发布的《区域性重要过程(暴雨)监测和评价业务规定》确定了云南本地化区域性暴雨过程识别阈值,经灾害数据检验客观有效。进一步应用气候趋势分析、M-K检验、小波分析、EOF分析及REOF分析等方法研究了1961—2022年云南区域性暴雨过程的时空分布特征。结果表明:云南历次区域性暴雨过程综合强度波动较大,年平均综合强度呈减小趋势,但不显著,月平均综合强度呈波动分布,峰值出现在1月,雨季各旬平均综合强度变化较小。云南区域性暴雨过程年均4次,1977年以后呈减少趋势,但不显著,没有明显突变点,2008—2022年过程频次有6~8 a周期,但不稳定,云南区域性暴雨过程夏季最多,冬季最少,6月中旬至8月下旬过程数约占全年近7成。云南区域性暴雨过程呈南多北少分布,北部边缘虽然频次较少,但过程降水强度较大。云南区域性暴雨过程呈现全省大部一致型、东北-西南反向型及南北反向型等5个主要模态,进一步可分为5个典型区,即南区、西区、中东部区、北区及西北区,过去62 a,南区、西区和中东部区波动较大,变化趋势不明显,北区平稳少变,西北区前期以偏少为主,后期增加明显。; 杨鹏武周德丽吉文娟马思源罗蒙李蒙; 关键词：区域性暴雨过程 EOF分析 REOF分析

陕北黄土高原一次区域性暴雨诊断分析被引量：1: 2024年; 利用NCEP 1°×1°再分析资料和黄土高原东部288个自动站资料,分析了2018年7月10日区域性大暴雨过程。结果表明:冷涡底部下滑槽与副高外围暖湿气流的相互作用是形成这次暴雨的主要成因。远距离台风使低空急流加强,高低空急流耦合为暴雨的发生提供了强烈的动力条件。θ_(se)能量舌向河套地区的伸展与午后增温加剧了能量的增长,二者共同为暴雨区提供了热力条件。台风西进,副高北抬,使系统缓慢东移,影响系统长时间维持在陕西北部上空,是造成强降水持续的重要因素。; 侯柯然许晓艳申永丽张博宇白玥; 关键词：区域性暴雨远距离台风

2023年宜宾市“5.31”区域性暴雨特征及其成因: 2024年; 利用常规气象观测资料、FY4卫星资料、多普勒雷达资料和ERA5再分析资料,对2023年5月31日发生在宜宾市的区域性暴雨进行诊断分析。结果表明:(1)在副热带高压南落、高空低槽东移的大尺度背景下,回流冷空气与来自南海、孟加拉湾的暖湿气流在四川盆地南部交汇,配合高层辐散抽吸作用,造成了此次暴雨天气过程。(2)冷空气到来前,由地面辐合线触发热对流产生暖区降雨,热对流发生在温度梯度密集区偏暖一侧;随着冷空气南下,由冷空气、地形抬升触发强降雨,强降雨区随冷空气由北向南推进。(3)低层水汽通量辐合区与强降雨区吻合较好,对短临预报具有重要的参考意义。; 杨萌廖朝霞; 关键词：区域性暴雨环流形势冷空气

通辽市暴雨特征分析及区域性暴雨定量评估被引量：1: 2024年; 基于通辽市1960—2020年的日降水量资料,分析暴雨站次及区域性暴雨时空变化特征,并利用国家标准《区域性暴雨过程评估方法》(GB/T 42075—2022)对区域性暴雨进行定量评估。结果表明:暴雨极值呈明显的南部地区大于北部,暴雨空间分布整体上北部和中西部少、南部和中东部多,年平均暴雨日数0.8 d;7—8月为暴雨主要发生月份;区域性暴雨共45次,年平均0.7次,年际变化呈减少趋势,主要出现在7月下旬(达11次);利用国家标准定量评估,得出有3次特强区域性暴雨,依次为2017年8月3日、1994年7月12—14日、1984年8月10—11日。结合本地情况,定义综合强度Z值在280以上为特强区域性暴雨,Z值在160以上为强区域性暴雨,Z值在120及以上为较强区域性暴雨。该区域性暴雨等级评估方法适用性较好,利于区域性暴雨强度的划分。; 贾宁高蔷张健航张硕; 关键词：区域性暴雨时空分布特征

陕北两次不同强度的区域性暴雨过程特征对比: 2024年; 利用ERA-5逐小时再分析资料、雷达资料、地面加密站和常规探空资料,对2019年7月21日和2020年8月4日陕北地区两次不同强度的暴雨过程进行对比分析。结果表明:(1)强降水的持续性是造成“0804”过程累计降水量大于“0721”过程的直接原因。(2)“0804”过程中,陕北上空层-积混合云回波在夜间的走向和移动方向一致,“列车效应”使低质心暖云降水长时间维持。(3)两次过程降水强度的区别与高低空急流、低涡路径和水汽有密切联系。与“0721”过程相比,“0804”过程中200 hPa高空急流更为稳定,700 hPa西南急流强度更大,强雨带更靠近低涡中心,动力抬升和水汽辐合均偏强。(4)两次过程对流触发机制存在差异,“0804”过程前期地面较强的偏东风更有利于地形抬升。; 刘胜男屈丽玮张蔚然赵强; 关键词：暴雨高低空急流低涡水汽输送

1961-2021年陕西省区域性暴雨过程特征及其变化: 2024年; 利用1961—2021年陕西省99个国家级气象观测站逐日降水数据,给出了陕西省区域性暴雨过程识别方法;以暴雨过程平均强度、平均影响范围和持续时间为指标,建立了区域性暴雨过程综合强度评估模型,在此基础上分析了陕西省区域性暴雨过程特征及其变化。结果表明:(1)陕西区域性暴雨在4—11月均有出现,主要在6—9月;区域性暴雨一般持续1~2 d,平均1.2 d。(2)陕西区域性暴雨过程年均7.8次,年际变化较大;从长期变化来看,一般等级的暴雨过程趋于减少,而偏强等级的暴雨过程在明显增多。(3)首次区域性暴雨出现日期平均为5月31日,末次出现日期平均为9月20日;首次和末次出现日期的年际变化较大,且首次过程出现日期呈提前趋势,特别是近20 a明显提前,而末次过程出现日期没有明显的趋势变化。(4)陕西区域性暴雨可分为东南部型、中南部型、偏西型和偏北型4种空间型,其中中南部型的降水强度较其他分布型更强,强降水范围也更大。; 蔡新玲程肖侠张丽君; 关键词：区域性暴雨综合评估

2022年赣州市一次极端区域性暴雨过程分析被引量：1: 2024年; 利用常规气象观测、多普勒天气雷达、ERA-5再分析资料,对2022年6月发生在赣南的1次致灾性暴雨过程进行了综合分析。结果表明:此次暴雨发生在西风槽东移和切变线南压、西南急流加强的环流背景下,前阶段降水为西南急流加强的风速辐合的暖区暴雨,后阶段为锋面暖区一侧暴雨;在“暖区暴雨”的2个降水集中时段中,雷达回波均呈带状分布,且回波形态的方向与其移动方向平行,容易导致“列车效应”而带来暴雨天气。从韶关雷达双偏振参量上发现,Z_(DR)和K_(DP)能在一定程度上反映降水强度,由于2个“暖区暴雨”集中降水时段均未出现冰雹,因此,CC都接近1;在“锋面暴雨”中,降水主要出现在冷锋前,由于冷锋前沿的暖湿气流水汽丰富,带来的锋前降水雨强较大,且由于锋面移动速度不快,因而累积雨量大而产生暴雨。; 张帆刘云香邱恬张军; 关键词：暖区暴雨锋面暴雨双偏振雷达

重庆区域性暴雨过程的重现期评估模型构建方法研究: 2024年; 提出一种利用重现期方法构建区域性暴雨过程的评估模型,用于全面评估暴雨过程发生的频率和强度。基于2011—2021年重庆市114次区域性暴雨过程的小时雨量数据及暴雨灾情数据,利用概率分布函数拟合、重现期计算、相关分析等方法,构建区域性暴雨过程的重现期评估模型,并开展业务检验。结果表明:(1)利用自建的重现期计算公式,得到暴雨过程特征量的重现值与原始值的误差小于10%,重现期计算结果准确性较高。(2)构建的重现期评估模型与直接经济损失的正相关系数可通过0.001显著性水平检验,较现行业务指标提高16%。(3)历史回算和独立样本检验结果显示,重现期评估模型与业务指标评估等级一致率达70%,模型稳定性强且能反映事件发生频率和强度,可为区域性暴雨过程评估提供新思路。; 王颖白莹莹白莹莹刘川; 关键词：区域性暴雨

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