何鵬程　張可欣　卜慶雷

摘要：利用魯中地區(qū)25個(gè)國(guó)家級(jí)氣象觀測(cè)站2002—2019年5～8月逐小時(shí)降水量資料，統(tǒng)計(jì)分析了冷渦背景下短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征及其與冷渦的關(guān)系。結(jié)果表明：（1）魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)和站次的大值區(qū)主要分布在海拔較高的中西部山區(qū)，低值區(qū)分布在海拔較低且為平地的魯中東部。（2）34.6%的短時(shí)強(qiáng)降水日發(fā)生在冷渦背景下，魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)和站次在7月份最多，5月份最少;6月份冷渦作用最為顯著;短時(shí)強(qiáng)降水多發(fā)時(shí)次集中在16時(shí)～次日02時(shí)。（3）魯中地區(qū)以出現(xiàn)1～2個(gè)站的局地短時(shí)強(qiáng)降水為主;短時(shí)強(qiáng)降水以20～30 mm雨強(qiáng)為最多，7月份雨強(qiáng)超過(guò)50 mm的站次最多。（4）局地短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，冷渦中心多分布在115 °E～137.5 °E、47.5 °N～55 °N的矩形范圍內(nèi)，大范圍短時(shí)強(qiáng)降水對(duì)應(yīng)的冷渦中心分布范圍最小;冷渦越強(qiáng)，短時(shí)強(qiáng)降水范圍越大。

關(guān)鍵詞：冷渦??魯中??短時(shí)強(qiáng)降水??特征分析

中圖分類(lèi)號(hào)：P434???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???文章編號(hào)：1672-3791（2022）02（a）-0000-00

Characteristic?Analysis?of?Severe?Short-Time?Precipitation?in?Central?Shandong?under?Cold?Vortex?Background

Abstract：?Using?the?hourly?precipitation?data?of?25?national?meteorological?stations?in?central?Shandong?Province?from?May?to?August?of?2002～2019，?the?characteristics?of?spatio-temporal?of?severe?short-time?precipitation?under?cold?vortex?background?and?its?relationship?with?cold?vortex?is?analyzed.?The?results?are?as?follows：（1）?Severe?short-time?precipitation?in?central?Shandong?mainly?occurs?in?the?central?and?western?mountainous?areas?with?high?altitude，?and?less?occurs?in?the?lower?and?flat?areas?in?east?of?central?Shandong.?（2） 34.6%?of?severe?short-time?precipitation?occurs?under?cold?vortex?background.?The?number?of?severe?short-time?precipitation?days?and?stations?in?central?Shandong?mainly?occur?in?July?and?less?in?May;?Cold?vortex?plays?the?most?important?role?in?June;?Severe?short-time?precipitation?mainly?occurs?from?16：00?to?02：00?next?day.?（3）?Local?severe?short-time?precipitation?with?1?～?2?stations?is?the?main?situation?in?central?Shandong;?The?rainfall?of?severe?short-time?is?concentrated?between?20?to?30?mm?per?hour，?and?the?rainfall?more?than?50?mm?per?hour?mainly?occurs?in?July.?（4）?Cold?vortex?centers?are?mostly?distributed?in?the?rectangular?range?of?115?°?E?to?137.5?°?E?and?47.5?°?N?to?55?°?N?when?local?severe?short-time?precipitation?occurs.?And?the?distribution?of?cold?vortex?centers?is?more?concentrated?when?large-scale?severe?short-time?precipitation?occurs;?The?stronger?the?cold?vortex，?the?larger?scale?of?short-term?heavy?precipitation?occurs.

Key?Words：?Cold?vortex;?Central?Shandong;?Severe?short-time?precipitation;?Characteristic?analysis

高空冷性渦旋是一種存在于對(duì)流層中、上層的低壓系統(tǒng)，其中心附近的氣溫明顯低于四周，故稱(chēng)為高空冷渦[1]。東亞地區(qū)的冷渦常形成于貝加爾湖附近，然后經(jīng)蒙古國(guó)、中國(guó)內(nèi)蒙古和東北地區(qū)緩慢東移，常根據(jù)其所處地理位置分為蒙古冷渦、華北冷渦和東北冷渦等。冷渦是造成強(qiáng)對(duì)流天氣的重要系統(tǒng)，常能帶來(lái)冰雹、雷暴、大風(fēng)和短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣[2-6]，引發(fā)重大的災(zāi)害，因此一直以來(lái)備受關(guān)注。郁珍艷等人[7]研究指出京津冀地區(qū)41.91%的短時(shí)強(qiáng)降水都發(fā)生于華北冷渦背景下，在天津、河北東北部及南部地區(qū)分布較多，空間分布受到了地形影響。蔡雪薇等人[8]對(duì)冷渦背景下不同類(lèi)型強(qiáng)對(duì)流天氣的成因做了對(duì)比分析。張仙等[9]對(duì)冷渦背景下京津冀地區(qū)連續(xù)降雹統(tǒng)計(jì)分析。陳濤等人[10]、鄭媛媛等人[11]分析了冷渦對(duì)颮線(xiàn)發(fā)生發(fā)展的影響。何晗等人[12]對(duì)冷渦影響下強(qiáng)對(duì)流天氣的基本特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。李萍云等人[13]得出陜西短時(shí)強(qiáng)降水頻次及極值雨強(qiáng)的時(shí)空分布有其獨(dú)特性。王偉健等人[14]、馬艷等人[15]、劉娜等人[16]對(duì)冷渦背景下的典型強(qiáng)對(duì)流過(guò)程進(jìn)行了分析。山東省內(nèi)的部分學(xué)者也對(duì)山東境內(nèi)短時(shí)強(qiáng)降水進(jìn)行了相關(guān)研究，如楊學(xué)斌等[17]對(duì)山東省短時(shí)強(qiáng)降水天氣特征進(jìn)行了分析，張永婧等[18]對(duì)濟(jì)南市區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水特征和天氣分型進(jìn)行了研究分析，張凱靜[19]等對(duì)青島市短時(shí)強(qiáng)降水進(jìn)行了氣候特征分析和天氣系統(tǒng)分型。

目前對(duì)冷渦背景下的強(qiáng)對(duì)流天氣研究主要集中在冰雹、暴雨等天氣的研究，對(duì)冷渦背景下短時(shí)強(qiáng)降水天氣的研究較少。魯中地區(qū)主要地形表現(xiàn)為山地與丘陵，復(fù)雜的下墊面使得天氣系統(tǒng)在這里的演變及影響難以把握。因而該文對(duì)2002—2019年5～8?月冷渦背景下魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，尋找兩者之間的關(guān)系，為冷渦背景下短時(shí)強(qiáng)降水概念模型的建立，提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提供一定的參考依據(jù)。

1?冷渦概況

我國(guó)對(duì)冷渦的定義多針對(duì)東北冷渦，朱乾根等人[20]的定義為：中國(guó)東北附近地區(qū)具有一定的強(qiáng)度、能維持2～3?d且具有深厚冷空氣的高空氣旋性渦旋稱(chēng)之為東北冷渦。鄭秀雅等人[21]根據(jù)研究需要對(duì)冷渦出現(xiàn)的區(qū)域和維持天數(shù)做了規(guī)定。影響?hù)斨械貐^(qū)的冷渦主要是東北冷渦和華北冷渦，兩者的活動(dòng)范圍存在重疊，為便于統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)合前人研究，本文按如下規(guī)則定義為一次冷渦天氣過(guò)程：（1）在500?hPa天氣圖上至少能分析出1條閉合等高線(xiàn)，并有冷中心或明顯冷槽配合的低壓環(huán)流系統(tǒng);（2）冷渦出現(xiàn)在110 °E～145 °E，35 °N～60 °N范圍內(nèi);（3）冷渦在上述區(qū)域內(nèi)的生命史為3?d或3?d以上。利用2002—2019年5～8月500?hPa天氣圖資料，經(jīng)主觀分析一共識(shí)別出201個(gè)冷渦過(guò)程，平均生命史為4.3?d，共維持了870?d，占總天數(shù)的39%，可見(jiàn)在5～8月超過(guò)1/3的時(shí)間該區(qū)域受冷渦系統(tǒng)的影響。通過(guò)分析年分布特征得到：平均每年有11.2個(gè)冷渦過(guò)程，冷渦過(guò)程最多年份2005年、2008年和2010年為14個(gè)，最少年份2004年和2009年為7個(gè);平均每年有48.3?d冷渦日，最多年2012年為62?d，最少2004年為30?d。通過(guò)分析月分布特征得到：5月份冷渦維持天數(shù)最多，平均為13.8?d，8月份最少為9.3?d。

2?冷渦背景下魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的特征

該文沿用中央氣象臺(tái)對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水做出的業(yè)務(wù)規(guī)定，將1?h降水量≥20?mm的降水定義為短時(shí)強(qiáng)降水。以20時(shí)為界，只要有一站有短時(shí)強(qiáng)降水出現(xiàn)，則記為一個(gè)短時(shí)強(qiáng)降水日。分析2002—2019年5～8?月山東省魯中地區(qū)25個(gè)國(guó)家級(jí)氣象觀測(cè)站（圖1）18?a?逐小時(shí)降水量資料，結(jié)合統(tǒng)計(jì)出的2002—2019年5～8月冷渦資料，可以得到冷渦背景下短時(shí)強(qiáng)降水資料。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，共有431?d短時(shí)強(qiáng)降水日，其中有149?d發(fā)生在冷渦背景下，占34.6%。由此可見(jiàn)，冷渦是造成魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的重要天氣系統(tǒng)。為方便描述，下文所指短時(shí)強(qiáng)降水均指冷渦背景下的短時(shí)強(qiáng)降水。

2.1?空間分布特征

從短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)分布（圖2）可知，魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日的大值區(qū)主要分布在海拔較高的中西部山區(qū)，最大出現(xiàn)在博山，為30?d，其次出現(xiàn)在萊蕪，為28?d;海拔較低且為平地的魯中東部為短時(shí)強(qiáng)降水日的低值區(qū)，最小出現(xiàn)在壽光，為9?d，其次出現(xiàn)在諸城，為10?d。可見(jiàn)，魯中東部和西部地形的差異與短時(shí)強(qiáng)降水日的分布差異具有很好的一致性。魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水站次的分布與短時(shí)強(qiáng)降水日的分布一致（圖略）。已有研究表明，魯中山區(qū)的地形與暴雨天氣過(guò)程和強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程關(guān)系密切[22-23];地形的抬升作用，造成低層輻合加強(qiáng)和垂直速度增強(qiáng)，有利于不穩(wěn)定能量的積累和觸發(fā)，從而增強(qiáng)降雨強(qiáng)度[24]。

2.2?時(shí)間分布特征

2.2.1?年分布特征

由短時(shí)強(qiáng)降水年變化（圖3a）可見(jiàn)，短時(shí)強(qiáng)降水日和短時(shí)強(qiáng)降水站次呈一定的年際變化，短時(shí)強(qiáng)降水日2016年最多，為14?d，2004年和2018年最少，為3?d，平均每年為8.3?d;短時(shí)強(qiáng)降水站次2013年最多，為61次，2015年和2004年最少，為11次，平均每年為30.3次。

2.2.2?月分布特征

由短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)和站次分布（圖3b）可見(jiàn)，7月份短時(shí)強(qiáng)降水日最多，為72?d，占5～8月總?cè)諗?shù)的48%，其次為8月，占比26%，5月最少，占3%。短時(shí)強(qiáng)降水站次同樣在7月份最大，占比52%，其次為8月，占比21%，5月最少，占比4%。短時(shí)強(qiáng)降水日和站次與冷渦活躍多發(fā)期有著很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。7月份西北太平洋副熱帶高壓發(fā)生第二次季節(jié)性北跳，東南季風(fēng)和西南季風(fēng)源源不斷帶來(lái)暖濕氣流，水汽充足，只要有觸發(fā)條件就很可能會(huì)產(chǎn)生短時(shí)強(qiáng)降水天氣[25]。此外，5月份和8月份短時(shí)強(qiáng)降水日有24%是發(fā)生在冷渦背景下，7月份為40%，6月份占比最大，為49%?？梢?jiàn)，在魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的影響系統(tǒng)方面，相比其他月份，冷渦在6月份的作用最為顯著。

2.2.3?日分布特征

由逐時(shí)次短時(shí)強(qiáng)降水站次分布（圖4）可見(jiàn)，魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水有明顯地日變化，呈現(xiàn)準(zhǔn)單峰特征，最小值8站次出現(xiàn)在12時(shí)，之后逐漸上升，峰值40站次出現(xiàn)在20時(shí)，在0時(shí)出現(xiàn)次高峰37次。短時(shí)強(qiáng)降水站次>23站次的時(shí)間集中在16時(shí)～次日02時(shí)。這是由于午后下墊面吸收太陽(yáng)輻射，地面明顯增溫，常在近地層形成下暖上冷的不穩(wěn)定層結(jié)，動(dòng)力和熱力抬升使得不穩(wěn)定能力觸發(fā)和釋放，如配合豐富的水汽條件，極易出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水。而凌晨時(shí)的多發(fā)可能與低空急流有著密切聯(lián)系，低空急流的一個(gè)重要特征是有明顯地日變化，常在凌晨達(dá)到最大值，它作為一種動(dòng)量、熱量和水汽的高度集中帶，常常是對(duì)流不穩(wěn)定層結(jié)的建立者和維持者。

2.3?強(qiáng)度特征

由不同雨強(qiáng)各月站次分布（圖5a）可見(jiàn)，魯中地區(qū)5～8月短時(shí)強(qiáng)降水以20～30?mm雨強(qiáng)為最多，占比64%，其中8月份最高為73%。7月份雨強(qiáng)超過(guò)50?mm的站次最多，為13站次，這是由于7月份西太平洋副熱帶高壓脊線(xiàn)位于25°N附近，魯中地區(qū)位于西太平洋副熱帶高壓西北部邊緣的濕區(qū)，暖濕條件最好，因此形成的短時(shí)強(qiáng)降水強(qiáng)度越強(qiáng)。

由于短時(shí)強(qiáng)降水日最多站數(shù)為13站，占總站數(shù)的52%，該文將短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的范圍按照其出現(xiàn)的站數(shù)分為局地短時(shí)強(qiáng)降水日（出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水的站數(shù)占總站數(shù)≤10%）、小范圍短時(shí)強(qiáng)降水日（10%<出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水的站數(shù)占總站數(shù)≤30%）和區(qū)域性短時(shí)強(qiáng)降水日（出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水的站數(shù)占總站數(shù)>30%），該文依次取對(duì)應(yīng)站數(shù)為[1，2]、[3，7]、[8，25]。由不同范圍各月站數(shù)分布（圖5b）可見(jiàn)，魯中地區(qū)以1～2個(gè)站的局地短時(shí)強(qiáng)降水為最多，占比61%，小范圍和大范圍短時(shí)強(qiáng)降水占比分別為28%和11%，小范圍及以下共占比89%。從各月分布看，局地短時(shí)強(qiáng)降水占比均超過(guò)50%，其中8月份最高為69%。因此，冷渦造成的魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水以局地和小范圍為主。

2.4?短時(shí)強(qiáng)降水與冷渦位置的關(guān)系

由冷渦中心位置分布（圖6）可見(jiàn)，魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，冷渦中心多分布在115 °E～137.5 °E、47.5 °N～55 °N的矩形范圍內(nèi);局地短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，冷渦中心同樣多分布在上述矩形范圍內(nèi);小范圍短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，冷渦中心多分布在115 °E～132.5 °E、45 °N～55 °N的矩形范圍內(nèi);大范圍短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，冷渦中心多分布在117.5 °E～127.5 °E、47.5 °N～57.5 °N的矩形范圍內(nèi)。局地短時(shí)強(qiáng)降水對(duì)應(yīng)的冷渦中心位置范圍最廣，大范圍對(duì)應(yīng)的冷渦中心位置范圍最小。不同范圍短時(shí)強(qiáng)降水日各站的站次分布（圖略）均與短時(shí)強(qiáng)降水日的分布一致，同樣是魯中中西部山區(qū)為大值區(qū)，海拔較低且為平地的魯中東部為低值區(qū)，不同之處在于，局地短時(shí)強(qiáng)降水站次的大值區(qū)和低值區(qū)之間差異小，小范圍和大范圍短時(shí)強(qiáng)降水站次差異大。

2.5?短時(shí)強(qiáng)降水與冷渦強(qiáng)度的關(guān)系

通過(guò)對(duì)不同范圍短時(shí)強(qiáng)降水日冷渦中心位勢(shì)高度的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，冷渦中心位勢(shì)高度具有隨著降水范圍增大而減小的特點(diǎn)，即冷渦越強(qiáng)，短時(shí)強(qiáng)降水范圍越大。其中，局部短時(shí)強(qiáng)降水日的中位數(shù)為?5 630位勢(shì)米，25%～75%分位在5 562～5 673位勢(shì)米之間;小范圍短時(shí)強(qiáng)降水日的中位數(shù)為5 610位勢(shì)米，25%～75%分位在5 561～5 641位勢(shì)米之間;大范圍短時(shí)強(qiáng)降水日的位勢(shì)高度最低，中位數(shù)為5 610位勢(shì)米，25%～75%分位在5 509～5 630位勢(shì)米之間。通過(guò)對(duì)不同范圍短時(shí)強(qiáng)降水日850?hPa位勢(shì)高度場(chǎng)的合成（圖7）可以看出，大范圍短時(shí)強(qiáng)降水日的冷渦底部存在一個(gè)低槽，有利于冷空氣的旋轉(zhuǎn)南下;同時(shí)，大范圍短時(shí)強(qiáng)降水日魯中地區(qū)西北—東南向的位勢(shì)高度梯度在三類(lèi)降水范圍中也是最大的，說(shuō)明西南暖濕氣流也是最好的。高空冷空氣條件和低層暖濕條件，構(gòu)成了魯中地區(qū)大范圍短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的有利天氣系統(tǒng)配置。

3?結(jié)論與討論

（1）魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)和站次的大值區(qū)主要分布在海拔較高的魯中山區(qū)，低值區(qū)分布在海拔較低且為平地的魯中東部。34.6%的短時(shí)強(qiáng)降水日發(fā)生在冷渦背景下，魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)和站次在7月份最多，5月份最少;6月份冷渦作用最為顯著，49%的短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生在冷渦背景下;短時(shí)強(qiáng)降水多發(fā)時(shí)次集中在16時(shí)～次日02時(shí)。

（2）魯中地區(qū)以出現(xiàn)1～2個(gè)站的局地短時(shí)強(qiáng)降水為主，占比61%;短時(shí)強(qiáng)降水以20～30?mm雨強(qiáng)為最多，7月份雨強(qiáng)超過(guò)50?mm的站次最多。局地短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，冷渦中心多分布在115 °E～137.5 °E、47.5 °N～55 °N的矩形范圍內(nèi)，大范圍短時(shí)強(qiáng)降水日對(duì)應(yīng)的冷渦中心分布范圍最小;冷渦越強(qiáng)，短時(shí)強(qiáng)降水范圍越大。

（3）對(duì)冷渦背景下魯中地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征有了系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，還對(duì)影響?hù)斨械貐^(qū)時(shí)冷渦的位置和強(qiáng)度有了定量認(rèn)識(shí)，可以為冷渦短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)間、落區(qū)以及強(qiáng)度的預(yù)報(bào)提供一定的參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]?劉宗秀，廉毅，高樅亭，等.東北冷渦持續(xù)活動(dòng)時(shí)期的北半球500hPa環(huán)流特征分析[J].大氣科學(xué)，2002（3）：361-372.

[2]?孫力，安剛，高樅亭，等.1998年夏季嫩江和松花江流域東北冷渦暴雨的成因分析[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2002（2）：156-162.

[3]?姜學(xué)恭，孫永剛，沈建國(guó).98.8松嫩流域一次東北冷渦暴雨的數(shù)值模擬初步分析[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2001（2）：176-187.

[4]?劉慧斌，溫敏，何金海，等.東北冷渦活動(dòng)的季節(jié)內(nèi)振蕩特征及其影響[J].大氣科學(xué)，2012，36（5）：959-973.

[5]?崔慧慧，馮慧敏.東北冷渦持續(xù)影響下鄭州地區(qū)多日對(duì)流性天氣特征分析[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2017，17（6）：7-16.

[6]?楊珊珊，諶蕓，李晟祺，等.冷渦背景下颮線(xiàn)過(guò)程統(tǒng)計(jì)分析[J].氣象，2016，42（9）：1079-1089.

[7]?郁珍艷，何立富，范廣洲，等.華北冷渦背景下強(qiáng)對(duì)流天氣的基本特征分析[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，2011，27（1）：89-94.

[8]?蔡雪薇，諶蕓，沈新勇，等.冷渦背景下不同類(lèi)型強(qiáng)對(duì)流天氣的成因?qū)Ρ确治鯷J].氣象，2019，45（5）：621-631.

[9]?張仙，湛蕓，王磊，等.冷渦背景下京津冀地區(qū)連續(xù)降雹統(tǒng)計(jì)分析[J].氣象，2013，39（12）：1570-1579.

[10]?陳濤，代刊，張芳華.一次華北颮線(xiàn)天氣過(guò)程中環(huán)境條件與對(duì)流發(fā)展機(jī)制研究[J].氣象，2013，39（8）：945-954.

[11]?鄭媛媛，張雪晨，朱紅芳，等.東北冷渦對(duì)江淮颮線(xiàn)生成的影響研究[J].高原氣象，2014，33（1）：261-269.

[12]?何晗，諶蕓，肖天貴，等.冷渦背景下短時(shí)強(qiáng)降水的統(tǒng)計(jì)分析[J].氣象，2015，41（12）：1466-1476.

[13]?李萍云，趙強(qiáng)，王楠，等.2015—2018年陜西短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征[J].陜西氣象，2019（5）：34-39.

[14]?王偉健，顏佳任，郝玲，等.冷渦背景下蘇北地區(qū)連續(xù)兩次強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程對(duì)比分析[J].氣象與減災(zāi)研究，2020，43（2）：97-105.

[15]?馬艷，董海鷹，郝燕，等.華北冷渦背景下青島三次混合型對(duì)流天氣環(huán)境場(chǎng)條件對(duì)比分析[J].中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2021，51（4）：13-20.

[16]&nbsp;劉娜，丑士連，郭俊廷，等.東北冷渦背景下多單體風(fēng)暴觸發(fā)的一例雹暴天氣診斷分析[J].氣象災(zāi)害防御，?2020，27（3）：17-21.

[17]?楊學(xué)斌，代玉田，王寧，等.2006—2015年山東短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征[J].海洋氣象學(xué)報(bào)，2018，38（2）：103-109.

[18]?張凱靜，江敦雙，丁峰.青島市短時(shí)強(qiáng)降水的氣候特征和天氣系統(tǒng)分型[J].海洋氣象學(xué)報(bào)，2018，38（1）：108-114.

[19]?張永婧，高帆，于麗娟，等.濟(jì)南市區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水特征分析與天氣分型[J].海洋氣象學(xué)報(bào)，2017，37（3）：109-116.

[20]?朱乾根，林錦瑞，壽紹文，等.天氣學(xué)原理和方法[M].3版.北京：氣象出版社，2000：372-373.

[21]?鄭秀雅，張廷治，白人海，等.東北暴雨[M].北京：氣象出版社，1992：129-130.

[22]?張可欣，湯劍平，邰慶國(guó)，等.魯中山區(qū)地形對(duì)山東省一次暴雨影響的敏感性數(shù)值模擬試驗(yàn)[J].氣象科學(xué)，2007，27（5）：510-515.

[23]?朱義青，趙海軍，莊重，等.山東中部一次強(qiáng)對(duì)流天氣的中尺度結(jié)構(gòu)和閃電特征分析[J].干旱氣象，2015，33（5）：830-837.

[24]?周雪松，閻麗鳳，孫興池，等.“2007.8.17”山東大暴雨的數(shù)值模擬和診斷分析[J].氣象，2012，38（8）：960-970.

[25]?章國(guó)材.強(qiáng)對(duì)流天氣分析與預(yù)報(bào)[M].北京：氣象出版社，2011：7-8.

作者簡(jiǎn)介：何鵬程（1984—），男，碩士，工程師，研究方向?yàn)槎讨衅谔鞖忸A(yù)報(bào)。

2662500783359