2024年, 第43卷, 第01期　
刊出日期：2024-11-11

  

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  “23.7”河北罕见特大暴雨过程降水演变与中尺度特征分析

  杨晓亮, 杨敏, 金晓青, 孙云, 梁天, 谷欣蕊, 闫雪瑾, 张珊, 张唯

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 1-12.

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  2023年7月29日至8月2日，受台风“杜苏芮”北上减弱低压影响，河北出现罕见特大暴雨天气过程（以下简称“23.7”暴雨过程），其中位于冀南的邢台市梁家庄自动站52 h累积降水量高达1 003.4 mm。利用常规地面与探空资料以及区域自动站资料、雷达拼图与ERA5再分析资料等，对“23.7”暴雨过程的降水演变特征、环流形势与环境条件、中尺度特征进行了初步分析。结果表明:此次暴雨过程具有持续时间长、累计雨量大、覆盖范围广等特征；台风“杜苏芮”登陆北上后，受500 hPa华北北部“高压坝”阻挡而停滞，河北大部地区整层水汽总量达到其气候平均态的2倍以上，环境大气具有低的抬升凝结高度和自由对流高度及一定的对流不稳定能量，以及850 h Pa倒槽切变线稳定少动提供的持久辐合抬升条件，使得降水回波长时间维持在河北西南部太行山前和河北中部。边界层东南风急流伴随台风倒槽向北发展，急流核风速在河北中部超过22 m·s^-1，大暴雨过程中地形作用明显。边界层急流影响河北西南部期间，回波强度30～40 dBz、质心高度低于6 km的多个对流单体先后移过梁家庄站上空，造成梁家庄站累计出现24 h的短时强降水；边界层急流北移后，8 m·s^-1左右的偏东风使太行山前层积混合云降水回波继续长时间维持造成雨区重叠，是梁家庄站52 h累积降水量超过1 000 mm的主要原因。
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  基于多源资料的四川盆地西部一次持续性极端暴雨过程分析

  宋雯雯, 李国平, 叶瑶

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 13-22.

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  利用常规观测、FY-4A TBB资料和ERA5再分析资料，从环流背景、中尺度特征、水汽和动力条件、能量和不稳定条件等方面，对2020年8月14—18日发生在四川盆地西部的一次持续性极端暴雨过程进行分析。结果表明：西太平洋副热带高压稳定少动，导致高原低槽东移受阻而稳定维持在四川盆地西部，中低层有切变线和急流维持，配合地面冷空气南下，为持续性极端暴雨提供了有利的环流背景。中尺度对流云团生成、合并、加强，受地形阻挡及副热带高压外围气流、切变线和中尺度低涡的持续影响，对流云团强中心维持在四川盆地西部，是暴雨过程的直接影响系统。暴雨水汽来源于孟加拉湾和西太平洋，在地形辐合抬升作用下，四川盆地西部形成强水汽辐合中心，暴雨过程中各水汽物理量呈现极端性，为持续性极端暴雨的产生提供了充足的水汽条件。暴雨区上空始终有气流辐合与正涡度发展，有利于垂直上升运动加强；暴雨区位于假相当位温密集的锋区中，锋区的动力强迫有利于能量和水汽向上输送，使暴雨区持续维持高能、高湿环境，雨区上空有广义湿位涡异常。暴雨区位势不稳定主要由其散度分量造成，代表水平散度和位势稳定度的耦合作用，位势散度正值区由散度分量和垂直风切变分量共同决定，850 hPa位势散度高值区与强降雨落区有较好对应。
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  皖南山区一次暴雪过程地转适应锋生条件分析

  刘裕禄, 岳如画, 姚叶青

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 23-31.

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  地转适应是形成皖南山区地形静止锋且区别平衡锋的另一种锋生机制，而地形静止锋常造成皖南山区局地灾害性天气。因此，开展地转适应锋生条件分析研究对于认识山地地形如何造成灾害性天气有重要意义。以2022年2月22日地形静止锋导致皖南山区暴雪过程为例，利用地面气象观测资料、新一代多普勒天气雷达(CINRAD/SA)基数据资料及欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料，采用雷达三维风场反演技术，计算此次暴雪过程的锋生函数。结果表明：(1)此次锋生过程，东北气流入流增强，流函数梯度增大，造成皖南山区背风坡山脚(30.5°—31.0°N)之间流体密度不连续，在其前沿狭窄区内出现地转适应锋生，随即出现了尺度小、呈纬向分布的局地暴雪天气；地转适应锋生和暴雪天气均发生在中低层为稳定大气层结的湿对称不稳定区内。(2)分析锋生函数及相关因子可见，垂直运动倾斜项对地面锋生贡献占主导作用，水平变形项和辐合项锋生贡献相对很小，说明此次地转适应锋生主要是地面上升运动位温垂直输送作用的结果，非风场形变引起。(3)雷达反演的中尺度风场可见，在风场非平衡状态向地转平衡状态调整的过程中，地形强迫下坡风抬升激发锋区上空1.5～3.0 km高度上的大气中低层出现很强的次级环流，导致在地面冷区冷平流增强降温，地面暖区上空因暴雪降水凝结潜热释放的非绝热加热导致增温，使得锋区位温梯度增大，出现锋生现象。
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  基于逻辑回归法的浙江省低涡型暴雨落区预报研究

  蔡志颖, 郑艳, 张程明, 段晶晶, 吴俊杰, 肖王星

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 32-44.

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  大气低涡是造成我国南方地区暴雨洪涝的重要天气系统，大气低涡背景下的暴雨突发性、局地性强，其发生时间、强度和落区一直是气象预报业务的难点。为提高浙江省暴雨预报准确率，本文利用1979—2020年浙江省逐日格点降水观测数据和美国国家环境预测中心气候预测系统再分析数据集，首先分析了浙江省内近42 a由大气低涡造成的区域性暴雨事件(以下简称低涡型暴雨)的气候特征；然后将850 hPa垂直速度、水汽通量散度、速度散度、低空急流、切变线以及700 hPa垂直速度作为预报因子，基于“配料法”并结合逻辑回归方法构建了低涡型暴雨落区预报模型；最后基于该模型利用2021年欧洲中期天气预报中心预报产品进行暴雨落区预报，并使用同期实况降水进行了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，提前24 h和12 h时效的暴雨预报能力均有提升，可将12%的准确率和20%左右的命中率分别提升至14%和40%附近，漏报率从75%以上降至60%附近，但存在着一定程度的空报。
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  一种基于迁移学习和长短期记忆神经网络的降水预报方法

  黄天文, 焦飞, 伍志方

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 45-53.

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  为给智能网格强降水预报提供客观参考，提出了一种基于迁移学习和长短期记忆神经网络(LSTM)的降水预报方法。迁移学习是一种机器学习方法，可将源域学习到的知识迁移到目标域中以应用；LSTM是一种可以处理序列数据中的长期依赖关系的深度学习模型。基于2009—2022年广东省肇庆市6个国家气象观测站逐小时雨量、气温、气压、相对湿度、风向和风速的观测资料，以肇庆高要国家气象观测站作为目标域，其它5个国家气象观测站作为源域，利用迁移学习方法对目标域有缺失值的观测资料进行订正，使目标域形成完整的训练样本；然后，利用深度学习方法，对目标域分别建立单变量LSTM日雨量预报模型和多变量LSTM小时雨量预报模型；最后，对目标域2022年日雨量与小时雨量进行预报，与对应实况对比。结果表明：(1)单变量LSTM预报方法在1—2月、6月、10—12月的24 h晴雨预报准确率在80%以上，多变量LSTM预报方法在3月、6月、8月、12月的1 h晴雨预报准确率在80%以上。(2)单变量LSTM预报方法仅6月能预报出24 h雨量在50 mm以上的强降水，多变量LSTM预报方法在3月、5月、6—8月能预报出1 h雨量在20 mm以上的强降水，其中3月和6月的小时雨量预报TS评分高于25%。
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  基于多模式预报的四川盆地强降水订正方法

  龙柯吉, 康岚, 肖递祥, 杨康权

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 54-62.

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  四川盆地地形地貌复杂，强降水预报难度大，对模式降水预报产品进行订正，是提升强降水预报质量的重要手段。本文选取2018—2019年发生在四川盆地的35次强降水过程，对ECMWF、CMA＿MESO和SWC＿WARMS三种模式的24 h强降水预报采用常规评分和空间平移两个方法进行检验，并利用最优评分、多模式集成和位移订正三种方法进行订正试验。结果表明:最优评分订正方法可以有效改善各模式降水预报的强度，而多模式集成订正法可以改进降水落区和极值预报，在此基础上计算位移偏差，根据最优的位移偏差值对降水预报进行位移订正，可以进一步改进强降水落区预报效果。然后利用2020—2021年强降水过程进行订正效果验证，结果显示：经订正后的降水极值预报更接近实况，各量级降水预报评分明显优于单一模式，暴雨和大暴雨预报的TS评分提高率较最优单模式分别可达24.3%和42.8%，订正后空报率基本维持，漏报率显著下降，订正效果良好。
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  区域海气耦合模式对黄渤海周边近地层温湿预报的性能研究

  刘丽丽, 李英华, 王雪莲, 林毅, 董琪如, 邱晓滨

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 63-72.

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  相对中国其他海域，三面环陆的黄渤海区域海洋与中纬度大气间的相互作用有其独特性，在该区域开展海气耦合模式对气象要素的影响研究十分必要。本文基于大气和海洋的全球预报和再分析资料，利用高分辨率区域海气耦合模式（简称耦合模式）和非耦合模式，开展数值模拟试验。并根据国家地面常规气象观测站和埕北石油A平台实况观测资料，对比分析了2020年6月两种模式对近地层大气温湿要素预报结果，并结合海温、海气热通量变化和风场调整情况，分析了海气双向耦合过程对近地层温湿要素预报影响的原因。结果表明：耦合模式对近地层的湿度要素预报改进较大，以增湿效应为主；海气双向耦合对温湿要素的影响范围可扩展至黄渤海周边省市全域，可提升耦合模式对黄渤海周边区域近地层湿度和白天温度的预报效果；湿度对海气双向耦合的响应速度明显快于温度，说明耦合模式先改进了近地层湿度预报效果；耦合模式海表向上的潜热通量增加是近地层温湿要素预报改进的主要原因。
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  IMERG降水产品在2021年台风“烟花”降水过程的检验分析

  李洪兵, 枚雪彬, 夏羽

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 73-83.

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  为研究多卫星联合反演（Integrated Multisatellite Retrievals for GPM,IMERG）降水产品对台风降水的适用性，以2021年台风“烟花”为例，利用我国东部地区563个国家气象站小时降水资料、FY-4A AGRI红外亮温资料和全球测雨卫星双频测雨雷达（GPM DPR）资料，检验IMERG估测降水的能力，并分析误差形成的原因。结果表明：IMERG估测降水与实况相比空间一致性较好，相关系数达0.75。IMERG降水产品整体表现出一致的低估，但不同雨强表现不同，随着降水强度增大，其低估程度随之增大。IMERG降水产品对弱降水存在略高估。对于10 mm·h^-1以下的降水，IMERG估测值略大于实测值；对于40 mm·h^-1以上的强降水，IMERG估测值明显小于实测值。由最小二乘法计算的IMERG估测值和实测值计算的直线处于对角线下方可知，整体而言IMERG估测值小于实测值。IMERG融合降水产品中红外反演降水的误差比微波反演的更大，小时降水量的均方根误差为7.8 mm，并且忽略了台风“烟花”中的暖云降水。微波反演不同类型降水的精度存在差异，对粒子数浓度参数（dBN_w）和粒子有效半径（D₀）较为集中的层状降水反演效果优于dBN_w和D₀较为分散的对流降水。红外和微波反演的强降水均比实况偏小，导致IMERG估测降水值亦偏小。
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  近62 a华南“龙舟水”气候特征及变化

  伍红雨, 郭尧, 吴遥

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 84-92.

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  每年端午节前后龙舟竞渡之时，是华南前汛期降水最多、最为集中的时段，容易引发严重洪涝灾害，并对早稻生产造成严重影响，称之为“龙舟水”。对华南“龙舟水”期间暴雨过程的频次和强度进行研究是当前防灾减灾的迫切需求。利用1961—2022年华南192个国家气象观测站逐日降水资料，采用EOF、线性趋势、M-K突变等方法，分析了华南“龙舟水”期间降水量的时空特征及变化；构建了一个表征华南“龙舟水”暴雨过程的综合强度指数，由此分析华南近62 a“龙舟水”期间暴雨过程频次、强度以及“龙舟水”强度年景指数的特征和变化。结果表明，华南“龙舟水”一致性变化是其最主要的特点。1961—2022年“龙舟水”期间，华南共出现229次暴雨过程，平均每年3.7次。近62 a来华南区域平均“龙舟水”降水量和暴雨过程频次变化趋势不显著，但“龙舟水”强度年景指数以1.2·（10 a）^-1的速率显著上升。评估得到近62 a华南“龙舟水”最强暴雨过程出现在2022年6月4—21日，华南“龙舟水”强年有4 a，分别出现在2022年、2020年、2008年和2006年。
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  近62 a湖北省旱涝特征分析

  贺程程, 秦鹏程, 刘诗慧, 侯作玲

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 93-100.

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  利用湖北省76个国家气象站1961—2022年地面气象观测资料，基于气象干旱综合监测指数(Meteorological Drought Composite Index,MCI)和有效降水指数(Effective Precipitation,EP)识别湖北省历年干旱和洪涝过程，分析近62 a旱涝过程频次时空变化和旱涝年、旱涝转换特征以及2010年以来旱涝特点。结果表明：湖北省旱涝频发区总体呈东涝西旱、南涝北旱的片状分布。干旱和暴雨洪涝发生频次分别呈现波动式下降、上升趋势。干旱主要发生在春季和伏秋季，发生频次总体呈减少趋势，但夏秋干旱以及极端干旱有趋多增强的态势；暴雨洪涝主要集中在夏季，发生频次呈增多趋势。旱涝年年际间呈现连旱2～4 a、连涝2～3 a或旱涝交替的特征，部分年份年内旱涝并存、旱涝急转，2010年以来无旱涝并存年。旱涝转换站数年际间波动较大，呈现5个阶段性上升特征，各递增阶段最大站数呈递减趋势。2010年以来旱涝呈现极端性增强、骤发性增多及连旱连涝的特点。
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  青藏高原东南缘攀枝花市降水特征及其成因初探

  李永军, 卢萍

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 101-109.

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  为更好地认识青藏高原东南缘地形复杂区降水特征及其成因，利用位于青藏高原东南缘的攀枝花市2015—2020年72个国家、区域气象观测站资料和欧洲中心0.25°×0.25°分辨率的ERA5再分析资料，对攀枝花降水特征及成因进行分析。结果表明：(1)攀枝花降水具有地形作用突出、北多南少的特点，降水日数是造成降水空间分布差异的主要原因之一。(2)攀枝花夜雨特征显著，呈单峰型，降水峰值出现在03时(北京时)，因攀枝花位于干热河谷区，日间湿度小、夜间湿度大，夜间较饱和的大气更容易凝结，触发降水，湿度的日变化是攀枝花易发生夜雨的原因之一。(3)攀枝花干湿季分明，6—10月为攀枝花湿季，11月至次年5月为攀枝花干季，6月和10月是干湿转换的过渡期。6月孟加拉湾西南季风爆发，攀枝花雨季开始，干季逐渐结束；10月干燥的高原南支西风气流加强，雨季趋于结束，干季开始。
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  2022年夏季重庆极端高温天气特征及其成因分析

  吴遥, 唐红玉, 董新宁, 白莹莹, 朱浩楠

  暴雨灾害. 2024, 43(01): 110-120.

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  2022年夏季，重庆出现两次极端高温天气过程。利用重庆地区34个气象站点观测资料和ERA5再分析资料，分析了两次高温过程的主要环流异常特征。结果表明：南亚高压加强东伸和西太平洋副热带高压(以下简称副高)异常加强及西伸北抬，日本海以北至鄂霍次克海地区异常强盛的阻塞高压(以下简称鄂海阻高)，使北方冷空气盘踞在40°—50°N以北地区，难以南下影响包括重庆在内的长江流域，重庆处于副高西段异常强盛的下沉和水汽辐散中心区，造成该地区持续极端高温天气。分析2001年以来不同等级区域性高温天气过程中的副高和南亚高压指数发现，2022年夏季副高西伸至最西，同时南亚高亚中心异常偏东，二者直接造成了重庆的极端高温天气。并且2022年夏季赤道太平洋西部海温的异常偏暖，130°E—150°W、30°—60°N区域平均距平值为1961年以来同期最高值，促使鄂海阻高强盛。在La-Ni?a事件作用下，110°—120°E范围内Hadley环流在20°—30°N为强盛的下沉运动，其下沉支与副高中心下沉区叠加，造成副高异常偏强和西伸，进而引发重庆极端高温天气。