复杂地形重庆降水日变化的时空特征外文翻译资料

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复杂地形重庆降水日变化的时空特征

摘要：利用重庆市34个站1991～2012年逐时降水资料，分析了重庆市降水量、降水强度、降水频率、日周期等时空特征。结果表明，春、秋季，重庆西部至东部土壤PA含量增加。全年夏季降水占优势，盆地PA大于东部和中部山区，春季和秋季有所不同。夜间降水具有水汽稳定特征。在降水高峰时间分布方面，本研究揭示了东北地区降水高峰时间晚于重庆西南部。复杂地形在不同地区降水日周期差异中起着重要作用。重庆西南地区的台站主要分布在四川盆地，而渝东、渝中地区的台站则分布在盆地的周围，通过选择16个代表性的台站进行二次信息分析，研究表明振幅较大。高海拔地区的日降水量较弱。此外，通过研究闪电日分布与降水的间隔，发现下午山区降水的增强主要是由对流引起的短时强降水引起的。

1引言

降水日变化的时空特征对揭示地表和大气中土壤水分、感热和潜热的变化有重要作用。它们还与水文学和气象学有关，特别是与极端降水等自然灾害有关。

研究降水日变化特征有助于理解降水的物理机制，验证和改进数值模式中的降水参数化方案。利用逐时观测降水资料和卫星降水资料，分析了东亚季风区降水日变化特征。2014A，B；李等人，2016）。余等。(2007)利用1991~2004年588个台站的观测资料，分析了中国夏季降水的日变化，发现了一些显著的区域差异。Heand Zhang(2010)利用CMORPH卫星的降水资料研究了中国北方暖季降水的日周期。鲍等。(2011)利用CMORPH卫星降水资料研究了青藏高原东部暖季降水的日变化特征。陈等人。(2012a)利用规范降水资料和TRMM卫星资料，研究了青藏高原外围地区降水日变化，试图用地形图解释降水日变化的分布特征。

阐明地形随地形变化的分布规律，基于每小时降水量的数据利用卓涛(2014)逐时降水资料，分析了山东省降水的日变化，利用高时间分辨率的尺度资料讨论了山东省降水的区域差异及传播特征。

由于复杂地形的强迫作用，降水日变化具有很强的区域差异。地形对降水的形成及其日变化特征有重要影响。曼达帕凯塔尔(2013)利用高分辨率雷达资料研究了阿尔卑斯山及其周边复杂地形不同季节、地区、年际变化和垂直结构的日降水周期。中国地形高度由东低西高变化显著，但差异较大。Liu和Ma（2013）分析了中国降水的日变化，发现中西部地区降水日变化不同。西南部以夜间降水为主，东部以日间降水为主。张涛(2014)对青藏高原东部和落基山脉下游降水传播进行了比较，着重分析了日变化特征与日变化的异同。大地形引起的降水。陈等人。(2012b)利用青藏高原东南部常规降水资料分析了暖季降水的日周期，认为局部环流可能造成青藏高原降水日变化的差异。青藏高原、云贵高原、四川盆地等地貌间带。（2015）分析了这些地区降水的日变化。认为造成这种日变化特征的原因是地形对比造成的多重局地环流的联合作用。

虽然对降水日变化的研究已经取得了一定的进展，但仍有许多问题需要进一步研究。（1）以往研究所用的测站相对稀疏，不能反映地形特征；（2）降水资料在时间上短，甚至仅几年；（3）对年际和年际间的研究还不多。降水日变化的年代际特征，特别是在复杂地形上。此外，还分析了长期降水的昼夜变化特征，了解当地的气候特征。此外，基于应用飞行资料对降水日变化的研究（Tapia等。1998；Gungle and Krider 2006；LiuandZipser2008；Hyunetal.2010），高密度闪电资料可以用来分析复杂地形上降水日变化的时空特征。

重庆位于中国西南部的四川盆地东部，地处内陆，横跨105°11′～110°11′E和28°10′～32°13′N。地处长江中上游亚热带气候区，受青藏高原影响显著。重庆的地形特征是复杂的。重庆西部深入四川盆地，重庆东部逐渐向东隆起，到达四川盆地边缘。

利用重庆市34个站逐时降水资料，分析了影响重庆市降水量的3个时空因素：降水量（PA）、降水强度（PI）和降水频率（PF），讨论了重庆市降水量的日变化。在第2节中简要介绍了观测数据和分析方法。第三部分分析了重庆市降水分布特征和年际变化。第四部分重点研究了降水的日变化，揭示了降水的总体特征、传播和年际变化。讨论了重庆市不同地形降水日变化特征及其原因。因为差异在第5节中解释。在第6节中对重庆的动力环境场进行了分析。第7节对牙周观测数据的有效性进行了鉴定。这项研究在第8节结束。

2数据与方法

2.1数据

本文利用重庆市气象局提供的1991—2012年重庆市34个站逐时观测降水资料(图1)。

图1.重庆市1992年和2012年市区海拔高度单位。蓝点表示盆地，有若干个盆地，而黑点位于盆地之间。也不在山上。黄色的方格表示城市区域。重庆市中部地区行政区域边界的厚重黑线了解复杂地形降水和局部气候变化的形成机制。

表1重庆34个测站基本情况

在这项研究中。该站的简要信息如表1所示。网格高程数据来自USGS,水平分辨率为0.00833°times;0.00833°。

闪电数据来自重庆市雷电探测网，覆盖重庆市。将数据放入20times;20 km的网格中进行对比分析。

利用ECMWF ERA-中期再分析数据集(ERAIN)分析环境循环场和湿度场,时间分辨率为6h,水平分辨率为0.75°times;0.75°(Dee等人)。2011）

2.2方法

首先，对观测结果进行均匀化处理。虽然一些观测站已被搬迁到附近的网站，这是非常接近原始位置，对所观察到的降水的影响是可以忽略不计的。没有校正的观察和失踪值被忽略。间隙只存在很短的时间，因此直接处理数据所获得的统计结果不受影响。利用逐时降水资料 。

图2.重庆市34个季节平均降水量的空间分布，以毫米/日为单位。海拔600米以上为轻度降水区，海拔1200米以上为重度降水区。

计算并分析了PA、PI和PF的时空特征。对于研究期间，PA是总降水量除以总小时，PI是降水强度，即总降水量除以总沉淀小时，而PF降水量是总降水时间除以工作时间。这些公式如下：

谐波分析是计算降水日变化的方法之一。它从不规则振动曲线(Wallace1975)中提取不同振幅和相位的谐波。根据傅里叶变换理论，如果一个周期为T的时间函数f(t)满足一定条件，它可以表示为一系列谐波的总和，即：

其中，C0是谐波(t)，Ck是谐波的叠加，k_2pi;k T是谐波的频率，k是谐波的初始相位。对于离散时间序列，最大谐波数是N/2（例如，如果每天有8个值，最大谐波数是4）。采用谐波分析方法，并参考前人的研究（Rouault等。计算标准化振幅Ck 2C0以及方差部分(C2k22，其中是降水因子的标准偏差)，以揭示日变化的相对重要性。

降水日百分指数(DPI)用于测量降水日变化量相对于局部降水平均状态的大小，其顺序为：

比较不同站点的平均降水量。公式如下：

其中rt为小时降水，r为小时平均降水，rd为日平均降水(.等)。2011）。

3重庆降水的气候特征

重庆西南部地处四川盆地边缘，地处四川盆地内部，海拔低。中部有一座海拔1200米以上的新月形山逐渐向东隆起，从西南向东北切入重庆中部（图1）。图2显示了从1991年至2012在重庆34个站。受季风和地形影响，重庆雨量充沛。夏季是降雨量最多的季节，其次是春秋季节。从季节来看，降水的空间分布也呈现出明显的不均匀性。春秋季，重庆西南部的降水量普遍低于重庆东部和中部。但夏季除东南部地区外，降水分布总体上与春季相反。盆地内大部分站点的PA值高于中部和东北部高地。冬季降水分布与地形高度相对应，盆地降水量高于高原降水量。

图3.不同雨强水平下PF的空间分布，以mm/h为单位。轻度阴影为海拔600m以上的区域，而暗度阴影为海拔1200m以上的区域。

2012在重庆34个站。受季风和地形影响，重庆雨量充沛。夏季是降雨量最多的季节，其次是春秋季节。在季节上，降水的空间分布也表现出明显的不均匀性。春秋季，重庆西南部的降水量普遍低于重庆东部和中部。但夏季除东南部地区外，降水分布总体上与春季相反。盆地中大部分的Pa均高于中部和东北部高地。冬季降水分布与地形高度相对应，盆地降水量高于高原降水量。

将降水强度分为4个等级：0.1mm/h-0.5mm/h、0.5mm/h-2.0mm/h、2.0mm/h-10.0mm/h和gt;10.0mm/h。各站降水强度为0.1mm/h～0.5mm/h的PF值明显高于其他水平，降水强度越大，PF值越低。在第一个层次上，流域站降水的概率显著高于中部和东北部高地站，而东北站降水的概率最低。随着降水强度增加至2.0mm/h—10.0mm/h,流域站PF减小,小于其他站PF,表明地形对降水特征有显著影响。当降水强度超过10.0mm/h时，重庆市34个站点的PF值都非常低，但东南和东北地区的站点比其他站点更有可能出现这一水平的强降水。

4降水日变化

图4是重庆四个季节的平均PA、PI和PF的日循环。可见，PA在清晨有明显的峰值，春季出现在0.300LST（1900UTC）左右，秋季出现在0.0800LST（0000UTC）左右。春季峰值大于0.25毫米/小时，秋季小于0.2毫米/小时。在夏季，PA具有双峰结构，在0800LST(0000UTC)时峰值大于0.3mm/h，在1600LST(0800UTC)时峰值约为0.2mm/h。PF日变化与PA日变化相似，夏季出现两个高峰，其它季节出现一个高峰。但应注意的是，从海温0000～1200，春秋季PF值大于夏季。虽然夏季的PA没有显著大于春季和秋季，但由于PF的降低，夏季的PI显著高于春季和秋季。与PA和PF相比，PI的日变化不明显，说明PA的日变化与PF的日变化有关。总的来说，重庆地区PA和PF的日变化表明，该地区夜间降水明显（鲍等人）。2011；唐et al.2011；陈et al.2012a，b；王等人。2011；薛等。2012；钱等。2015）。

图4各站平均降水因子（PA、PI和PF）的日变化。PA和PI均为毫米/小时。

降水因子的峰值时间也反映了降水日变化的主要特征。图5显示了季节平均降水量峰值（PPA）、降水强度峰值（PPI）和降水频率峰值（PPF）出现的时间的空间分布。从空间分布上看，西南流域站位PPA时间主要出现在春、秋、冬季的清晨，夏季部分站位PPA时间延迟到约0800LST（0000UTC）。夏季3个站位PPA出现在1600LST（0800UTC）左右，表明下午降水量大于早晨，下午PPA是主要高峰。从总体趋势来看，重庆东北部各季节站点的PPI高峰时间明显滞后于西南地区，滞后时间约为6h；尤其是在夏天。在夏季的下午，盆地内各站的PPI时间约为0000LST（1600UTC），几个站的PPI时间约为1600LST（0800UTC）。重庆东北、东南部大部分站点春、秋季PPI时间与PPA时间基本一致。在夏季，一些高峰出现在清晨。因此，总的来说，PI的日变化不是有规律的，这支持了前面的描述。PPF时间的空间分布与PPA时间的空间分布相似，但在同一季节，盆地PPF时间明显滞后于PPA和PPI时间。

图5重庆市季节平均降水因子（PA、PI和PF）峰值时间的空间分布

图6是重庆市34个站点不同季节PA日变化的谐波分析结果。谐波分析的值反映了PA的日变化强度，其值越大，日变化强度越强（Rouault等人）。2013；罗伊和鲍林2014）。与前人的结果相似，夏季的谐波分析值小于其他季节，表明夏季的日变化强度小于其他季节。春季和秋季的日变化强度比冬季强。从春、秋季的空间分布来看，海拔600m以下的流域PA日变化最强。重庆中南部海拔600～1200m时，谐波分析值降低。在重庆东北部海拔1200m时，谐波分析值最小，说明PA日变化最弱。这揭示了随着海拔的升高，值逐渐减小。虽然在冬季和夏季相邻站之间差异较小，但流域站与高海拔山区站相比，日变化强度仍随海拔升高而降低。PF日变化的谐波分析结果与PA（这里未示出）的结果相似。与PA和PF的结果相比，PI的日变化明显较小，表明PI的日变化强度弱于PA和PF。春、秋季，PI日变化强度随海拔升高而降低，而夏、冬两季变化趋势不明显。

图6 Pa的日变化的谐波分析。使用第一次谐波。数值越接近1，日变化强度越强。轻度阴影的区域高于海平面600米，而暗度阴影的区域高于海平面1200米。

图7显示了重庆34个站的DPI分布。数值越大，日变化的幅度越大。根据等式(5)，由于排除了降水量对DPI的影响，所以可以客观地比较不同站位的日变化强度。春季，流域内DPI达60～80％，中、东南站达到40～50％，东北站低于30％。因此，春季不同地形DPI不同，盆地DPI较强，山区DPI较弱。秋季降水日变化特征与春季相似，但流域各站降水日变化强度约为50％，说明降水日变化强度较春季弱。夏季DPI小于30%,冬季小于45%,说明冬季降水日变化强度比春季和秋季弱,夏季和冬季DPI在不同地形上的分布差异几乎可以忽略不计。

图7 DPI（日降水指数）的空间分布百分比，它测量降水的日变化强度。数值越大，降水的波动越大。轻度阴影的区域高于海平面600米，而暗度阴影的区域高于海平面1200米。

年际变化是降水的一个重要特征（KrimaMn等）。2013；西德里乌斯等。2014）。由于时间较短，以往的研究很少涉及降水的年际变化。本文根据降水因子的日变化幅度

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