降水日变化是大气热力、动力过程对水循环综合影响的结果，涉及地球气候系统各分量间复杂的相互作用和多种不同时空尺度的物理过程。对降水日变化的深入认识，不仅有助于理解各类降水的形成演变机制，有助于理解区域天气气候演变的物理规律，也将对气象和水文的精细化预报服务有重要指导作用。中国降水日变化的系统研究主要开始于21世纪初，相关工作得益于中国气象局国家气象信息中心整理完成的国家级气象观测站网的部分逐时观测资料和国际上高分辨率卫星观测资料的广泛使用。近十几年来中国降水日变化研究主要围绕3个科学问题展开：(1)降水量日变化的气候特征分析(Yu et al，2007;Li et al，2008;Yuan et al，2010;Xu et al，2011)；(2)降水日变化的主要影响因子分析(Yu et al，2009;Chen et al，2010;Huang et al，2010;Bao et al，2011)；(3)数值模式对中国降水日变化的模拟能力评估(戴泽军等，2011;沈沛丰等，2011;Yuan，2013;Yuan et al，2013)。宇如聪等(2014)系统回顾了自21世纪初以来关于中国降水日变化研究的主要成果。

降水日变化研究中最基本的科学问题是降水在一天24 h的演变特征。就这一问题，Yu等(2007)已基于中国台站逐时降水观测资料进行了系统研究，指出中国大陆夏季降水存在显著的日变化，且区域特征鲜明：中国大陆东南和东北部的降水量日变化表现为下午单峰型；青藏高原东部和四川盆地为午夜单峰型；长江中游地区为清晨峰值；中国中东部地区(30°—40°N，110°—120°E)为清晨和午后双峰型。上述结论已作为中国降水日变化的核心特征被用于卫星资料检验(Zhou et al，2008;Xu et al，2011)和数值模式结果评估(戴泽军等，2011;Yuan et al，2013)。近年来，随着对降水过程精细化认知需求的不断提升，围绕降水日变化峰值时间位相这个基本科学问题，有两方面基础性工作亟需开展。一是随着高时空分辨率降水资料的不断丰富，有必要基于更高密度的观测站网开展更高空间分辨率的日变化位相分析。考虑到中国天气气候状况的复杂性和降水日变化自身对各类热力、动力因子高度的敏感性，了解更高空间分辨率的降水日变化位相特征一方面可增进对区域天气气候的精细化认识，另一方面也将揭示更多可供深入研究的科学问题。Yu等(2007)使用的站网在中国大陆地区仅包括588个台站，较低密度的站网仅能反映出峰值位相空间分布的大体特征，在代表性区域的选择具有一定局限性，未能全面地反映出中国降水日变化的区域特征。二是此前已有降水日变化的研究主要针对的是降水量，但要真正通过降水日变化更深刻理解降水的过程演变特性，至少还应认识降水频次和强度的日变化。Zhou等(2008)结合2000—2004年地面台站观测和卫星反演的降水资料，比较了降水量、降水频次和降水强度的日变化位相差异，得到降水量和降水频次的日位相没有显著差异的结论，但由于资料的年限过短，样本少，以及卫星反演数据的不确定性，分析结果可能存在不确定性。

本研究围绕上述两方面问题，利用高密度的地面台站观测的逐时降水资料，系统分析各台站的逐时降水量、频次和强度的日变化峰值时间位相和振幅，以期能全面了解和理解中国降水日变化的丰富内涵，并为开展相关科学研究和无缝隙的精细化降水预报服务提供科学依据和参考。

本研究所用的数据源于由中国气象局国家气象信息中心提供的“中国国家级地面气象站逐小时降水数据集(V1.0)”(张强等，2016)，该数据集包含中国2420个国家级地面气象观测站(国家基准气候站、国家基本气象站和国家一般气象站)的逐时降水数据。考虑到数据的完整性，选取2000—2013年14个暖季(5—10月)的逐时降水资料进行分析，并滤除了少量缺测时次较多的台站，最终使用的站网如图 1所示，共计2394个站点。在本研究中，降水量用01—24时逐时刻的降水量在整个分析时段内分别累加得出；降水频次为所有有效降水小时数(降水量大于等于0.1 mm)在01—24时分别累加得出；在01—24时每个时刻，分别用该时刻累积降水量除以累积降水频次，便得出对应时刻的降水强度。降水量、频次和强度的日变化位相用01—24时逐时均值除以24 h均值所得的时间序列表示，这种无量纲化处理使降水量、频次和强度的日变化可在同一纵坐标中得到显示；日变化峰值时间位相用日最大值出现时刻表示；日变化峰值振幅用峰值的量值与日均值的比值表示。所有时刻均为当地时间。

图 1 中国2394个国家级地面气象观测站的分布情况(黑色叉号代表台站位置，填色为地形高度)Fig. 1 Spatial distribution of the 2394 national rain gauge stations(The black crosses denote the stations, and the shading represents surface elevation)

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为了了解中国降水量、频次和强度日变化峰值时间位相和振幅大小的整体特征，首先在图 2a中给出了整个中国大陆暖季平均的降水量、降水频次和降水强度的日变化演变曲线。降水量的日变化显示的是基本均等的“双峰”位相，位于当地时间16—17时的峰值略高于05—06时的峰值，对应的有两个低谷分别在11和22时。降水频次的日变化主峰值出现在06时，主要低谷在12时，下午后逐步到达一个相对较高状态并维持到前半夜，随后逐步增大并达到清晨峰值。降水强度呈现出单峰型特征，在17时达到峰值，在下午时段以外的平均小时降水强度差别不大。总的来看，降水量的清晨峰值主要源于降水频次的贡献，而降水量的午后峰值与降水强度的关系更为紧密。

图 2 (a)中国大陆平均的暖季降水量(黑色实线)、频次(蓝色长虚线)和强度(红色短虚线)的日变化演变曲线，(b)暖季降水量(黑色实线)、频次(蓝色长虚线)和强度(红色短虚线)的峰值时间位相出现在不同时刻的台站数占总台站数的百分比，(c)暖季降水量(黑色实线)、频次(蓝色长虚线)和强度(红色短虚线)的峰值时间位相出现在不同时刻的台站的平均日变化振幅Fig. 2 (a) Diurnal variations of warm season precipitation amount (black solid line),frequency (blue long-dashed line) and intensity (red short-dashed line);(b) the number of stations (expressed as the percentage to the total number of stations) at which the diurnal peaks of warm season precipitation amount (black solid line),frequency (blue long-dashed line) and intensity (red short-dashed line) occur at the different hours;and (c) the amplitudes of warm season precipitation amount (black solid line),frequency (blue long-dashed line) and intensity (red short-dashed line) averaged over the stations peaking at the different hours

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通过对降水量、频次和强度的日峰值出现在不同时刻的台站数量进行统计，图 2b给出了各时刻峰值站点数占总站点数的百分比。多数台站降水量和强度的日峰值出现在当地时间15—18时前后，而多数台站降水频次的峰值时间位相出现在当地时间06时前后，在06时一个时次达到频次峰值的站点数占总站点数的20.0%。在中午前后出现降水量和频次峰值位相的台站很少，特别值得指出的是，没有一个台站在12时出现降水频次峰值位相。

除位相外，振幅是日变化的另一个重要特征，图 2c中给出了各时刻峰值对应的平均振幅。无论是降水量还是频次和强度，峰值位相发生在各小时的台站平均日变化振幅都在1.2以上，降水量的日变化振幅最大，降水强度的日变化振幅次之，降水频次的振幅最小。值得注意的是，虽然降水量和频次峰值位相发生在午夜的台站占总台站数的比重并不凸出，但其台站平均日变化振幅都较大，而降水频次峰值位相发生在整个白天的台站平均日变化振幅都较小。

图 2a、b显示中国大陆整体平均的降水日变化峰值位相主要是下午和清晨，但图 2c表明降水日变化峰值为夜间位相的日变化振幅较大，具有其特殊性。为考察降水日变化的区域差异，图 3a、b分别给出了降水量日变化峰值时间位相和峰值振幅。为了更清晰地显示峰值时间位相的区域特征，将峰值位相按时间段分为4类：夜间(北京时间22—03时)、清晨(04—09时)、正午(10—13时)和下午(14—21时)。注意并未采用等时段分解，下午时段包括了傍晚，占8 h，而中午时段只占4 h，这主要是考虑到图 2显示的中国降水日变化的整体位相特征的时间分布。

图 3 中国暖季降水量日变化峰值时间位相的空间分布 (每个台站用颜色标示出峰值时间所在时段： 蓝色为夜间，绿色为清晨，棕色为中午，红色为下午) (a)和相应的日峰值振幅(b)Fig. 3 Spatial distributions of the diurnal peak phases (the colored dots denote the peaks occurring in the different periods of time: blue for night, green for early morning, brown for noon, and red for afternoon) (a) and the corresponding amplitude (b) of the warm season precipitation amount

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比较图 3a和Yu等(2007)的图 1，虽然后者是对夏季6—8月平均，这里是5—10月平均，资料的年份也不同，但图 3a所揭示的暖季降水量日变化时间位相和振幅的区域分布与Yu等(2007)的图 1比较接近。最为显著的特征是：(1)沿30°N附近105°E以西的青藏高原东部和四川西侧降水量峰值时间均出现在夜间，且日变化振幅大，很多台站在峰值时段的降水量超过24 h平均降水量的2倍，表明这些地区的降水夜雨特征明显；(2)在上述西南夜雨区以东、112°E以西的大片站点在清晨达到降水量峰值，华北平原东部近海区域和东南沿海(特别是海岛站)也表现为清晨峰值，且这些地区日峰值振幅相对较弱；(3)105°E以东和35°N以北的大部分台站和东南内陆地区的降水量峰值时间位相多出现在下午时段，且日变化振幅较大，多在1.5以上；(4)中东部地区，位于长江和黄河之间的台站，日峰值的区域一致性差，多种位相相间分布，且日变化振幅很小，多在1.5以下；(5)降水量峰值时间出现在中午时段的站点很少；(6)在新疆，多数台站的降水量日变化时间位相以下午至夜间为主，由于Yu等(2007)所用站点较少，在其结果中不易辨别出这一区域的日变化相位和振幅特征；(7)中国95°E以西的地区降水量日变化振幅均较大，该区域46.6%(16.8%)站点的降水量日变化振幅在2(2.5)以上。

除上述结论外，本研究所用的更高密度站网资料还揭示了一些更精细的降水量日变化特征：华北平原及其西南部的部分台站夜雨也很明显；清晨峰值位相的台站多出现在夜间峰值位相台站的东部或周边，两者可能具有某种关联性，只是前者较后者时间位相滞后；正午时段位相的台站主要是分散在清晨和下午位相台站的过渡区，没有连成片，没有区域性特征；从川西高原到四川盆地再向东偏南和从华北西部山区到华北平原再向东南，呈现出一致的峰值位相空间演变，均依次为下午、夜间、清晨的峰值位相，都显示了很好的区域关联特征；东南内陆的下午位相与其西北侧的清晨位相形成了清晰的东北—西南向的交界线。另外，虽然海上的台站缺乏，在华南沿海从海岛到内陆，也基本可看出，降水量峰值时间位相依次出现清晨、正午和下午的演变特征。

图 4a、b分别为降水频次日变化峰值时间位相和日变化振幅。与降水量相比，频次峰值时间分布最突出的特点是清晨站点大幅增加，清晨峰值站点占总站点数的百分比从图 3a中的24.8%上升至53.4%，这与图 2b中频次曲线的清晨峰值站点高比例相一致。青藏高原东部和四川西侧的夜间峰值区减小，而其东部的清晨峰值区大幅扩张，与中国中东部地区和华北东部的清晨峰值站点相连接，并继续向东北延伸至东北地区东部，形成贯穿中国西南—东北地区的大范围清晨峰值区，同时中国西北地区的清晨峰值站点数也显著增多。在105°E以东，自北向南基本为午后—清晨—午后的分布，北方和东南地区的午后站点数较降水量均有显著减少。华北出现下午峰值位相的台站更局限在相对高海拔山区，华北的夜间位相台站清晰地处于下午和清晨位相台站的分界处，显示了更好的区域关联性。东南内陆的下午位相与清晨位相的分界线较图 3a中的位置更偏向东南。比较图 3b和4b，降水频次日变化振幅的空间分布型与降水量基本一致，两者空间相关系数达到0.697；最明显的差异是频次振幅整体偏小，绝大多数站点(98.2%)的降水频次振幅小于降水量振幅；图 4b中大部分站点(89.4%)的振幅在1.5以下，振幅大于2.0的站点仅有9个，所有站点中最大振幅为2.41，而图 3b中振幅在2.0以上的站点有199个，最大振幅达到3.92。

图 4 同图3，但为降水频次分布Fig. 4 As in Fig.3 but for frequency

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降水强度日变化峰值时间位相(图 5a)主要表现为下午峰值，除西南地区的夜间峰值区和其东侧的清晨峰值区外，大部分地区(62.9%的站点)都在下午达到降水强度的日峰值。与降水量的峰值位相分布相比，伴随着下午峰值的增多，清晨峰值站点大幅减少(仅为10.7%)，华北平原东部近海区域的清晨峰值区几近消失。与图 3a、4a相比，图 5a中峰值位相的区域一致性较差。强度日变化的振幅(图 5b)从量值看基本介于降水量和降水频次之间；从空间分布看，图 3b中青藏高原东部和四川西侧的振幅大值区与东南内陆地区的大值区在图 5b中均显著减小，华北和西北地区的强度振幅均较大。

图 5 同图3，但为降水强度Fig. 5 As in Fig.3 but for intensity

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综合上述分析，依据具有较强区域一致性的降水量和降水频次的峰值时间位相，中国大陆降水日变化的典型位相主要是位于下午、清晨和夜间3个时段。为凸出这3个典型时间位相的区域分布特征，绘制了图 6a，在该图中只显示了降水频次和降水量的峰值时间位相属于同一(下午、清晨、夜间)位相时段时的台站降水量峰值时间位相，此类台站具有较“稳定”的降水日变化模态。共有1511个台站具有这种一致的降水量、降水频次峰值位相，其中下午、清晨、夜间峰值的站点分别占51.6%、36.9%和11.5%。基于台站峰值位相的区域特征，划分出7个典型区域(由黑色多边形标识)，并在图 6b中标注每个区域的名称。从图 6a可见，最凸出的下午时段峰值时间位相的台站位于中国东北至华北山区和中国东南内陆地区，如图 6b中标记为AN_N和AN_S的区域；峰值时间位相为清晨时段的台站主要分布在华北平原东部和秦巴山区至华中西南部，图中分别标记为EM_N和EM_S；夜间时段的台站最集中的是在四川盆地西部和云贵高原东部(MN_S)，其次是在华北平原西部贴近太行山脉和燕山山脉的区域(MN_N)。另外，位于青藏高原主体的台站，峰值位相多出现在傍晚至夜间时段，记为EVE_TP。

图 6 (a)中国暖季降水量日变化峰值时间位相的空间分布 (仅绘制出降水量和降水频次的峰值时间位相属同一时段的台站，每个台站用颜色标示出峰值时间所在时段：蓝色为夜间，绿色为清晨， 棕色为中午，红色为下午；黑色框标示了7个典型区域的范围) ，(b)7个典型区域的范围、名称 (填色为地形高度) Fig. 6 (a) Spatial distributions of the diurnal peaks of the warm season precipitation amount (only stations with coherent amount and frequency peak phases are drawn,the colored dots denote the peaks occurring in the different periods of time:blue for night,green for early morning,brown for noon,and red for afternoon);and (b) the scope and name of seven key regions (the shading represents surface elevation)

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对应于图 6a，图 7中绘出了降水量和频次峰值时间位相不在同一位相时段、且几乎“反向”的台站降水量的位相分布，即降水量和频次峰值时间位相一个是下午位相而另一个是清晨位相，或一个是夜间位相另一个是中午位相。这类台站共有420个，其中绝大多数(95.2%)都表现为降水量的下午峰值和降水频次的清晨峰值。由图 7可知，降水量和频次“反位相”的台站主要都分布在各典型区域的交界或分离处，说明此类台站的降水日变化具有某种“过渡性”。“反位相”台站比较集中的区域是中国中东部地区，这是图 3a中该区域峰值位相不一致的原因，也是Yu等(2007)指出的区域平均日变化表现为“双峰”的原因。

图 7 同图 6a，但仅绘制出降水量和降水频次的峰值时间位相属相反时间位相的台站Fig. 7 As in Fig.6a but for the stations where the peak phases of amount and frequency are opposite

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这种结合降水量和降水频次，基于两者位相关系对台站进行判别的方法，共涵盖了1931个台站(位相一致和位相相反)，很好地抓住了中国降水日变化的主要特征。同时，细致的典型区域划分更加清晰地反映出降水峰值日位相的区域特性及各区域间的关联，如AN_N南部至MN_N再至EM_N的变化与EVE_TP东部至MN_S再至EM_S的变化均有了更鲜明的峰值时间位相自西北向东南滞后的特征。

上面分析了中国降水日变化的区域差异，并基于降水量和降水频次的日变化峰值位相划分了7个典型区域，这7个区域共覆盖了1464个台站，各区域内的台站数分别为238(AN_N)、297(AN_S)、222(EM_N)、281(EM_S)、155(MN_N)、156(MN_S)和115(EVE_TP)。接下来将给出这些典型区域的降水量、降水频次和降水强度的日变化特征。

图 8a、b分别给出了降水峰值时间位相出现在下午时段的东北—华北山区(AN_N)和东南内陆(AN_S)两个典型区域平均的降水量、频次和强度的日变化演变曲线。两图显示的降水量、频次和强度的日变化演变特征基本相近，降水强度(频次)均超前(滞后)于降水量峰值时间，降水量的日变化振幅最大，降水强度和频次的日变化振幅相当，降水频次日变化存在清晨次峰值。两个区域的差异在于AN_N的降水量最小值出现在11时，而AN_S的降水量最小值发生在午夜，且AN_S的日变化较AN_N更为显著。

图 8 两个下午峰值典型区平均的降水量 (黑色实线) 、频次 (蓝色长虚线) 和强度 (红色短虚线) 的日变化演变 (a. AN_N区，b. AN_S区) Fig. 8 Diurnal variations of the mean warm season precipitation amount (black solid line),frequency (blue long-dashed line) and intensity (red short-dashed line) over the two afternoon-peak regions (a.AN_N,b.AN_S)

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图 9a、b分别为两个清晨位相典型区域EM_N和EM_S平均的降水量、频次和强度的日变化演变。两图显示的降水量和频次的日循环特征基本相近，均为清晨单峰型，EM_N的降水量(频次)最大值出现在05(06)时，EM_S的降水量、频次峰值均在06时。两个区域的降水强度日循环特征都不显著，在各时次的平均降水强度差异不大。EM_N和EM_S的主要差异在于：EM_N的降水量和频次的日最小值都在13时，在午后略有增大，而EM_S的降水量和频次的最小值都出现在21时；EM_N的降水强度在17时最大，而EM_S的降水强度日峰值发生在05时。

图 9 同图8，但为两个清晨峰值典型区 (a. EM_N区，b. EM_S区) Fig. 9 As in Fig.8 but for the two early-morning-peak regions (a. EM_N, b. EM_S)

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图 10a、b分别给出了夜间位相典型区域MN_S和MN_N平均的降水量、频次和强度的日变化演变。两图都显示出了白天小、夜间大的日位相特征，但MN_S区域平均的降水量、频次和强度夜间位相特征更突出，没有次峰值，以凌晨01时为起点3条曲线都是近乎标准的余弦曲线，降水量和降水频次的日变化振幅都是已给出的6个典型区域中平均日变化振幅最大的。从3条曲线的整体位相差来看，降水量位相居中，略滞后于强度位相，略超前于频次位相。从峰值时间来看，MN_S区域平均的降水强度、降水量和降水频次日变化的峰值位相时间分别是当地时间23、01和03时，即降水强度(频次)日变化的峰值位相时间超前(滞后)降水量的峰值时间位相2 h。从图 10b的3条曲线整体分布来看，MN_N区域平均的日变化位相也具有与MN_S类似的降水强度在前、降水量次之、降水频次居后的特征。考虑到MN_N内包括了一定比例的反位相站点(图 7)，为了更好地了解该地区的夜雨特征，在图 10c中给出了区域内降水量和频次日峰值均为夜间位相站点的平均日变化演变。可知这些站点的降水量和强度在01时达到峰值，降水频次在02时到达峰值，中午时段降水量、频次和强度均达到日最小值。与图 10b比较可知，图 10c与MN_S(图 10a)有更相似的日变化演变特征，且夜雨特征更加明显。

图 10 同图8，但为两个夜间峰值典型区(a. MN_S区，b. MN_N区，c. MN_N区中降水量与 降水频次峰值位相一致出现在夜间的站点的平均) Fig. 10 As in Fig.8 but for the two night-peak regions (a. MN_N, b. MN_S， c. only stations are averaged where the precipitation amount and frequency present coherent night peaks in the MN_N region)

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考虑到青藏高原主体降水主要表现为下午和夜间两类峰值(图 3—5)，图 11a、b分别给出了EVE_TP区域中峰值时间位相为下午和夜间时段的台站平均降水日变化演变曲线。尽管两图中峰值位相分别属于上一节定义的下午和夜间时段，但图 11a的下午峰值位相偏向傍晚，而图 11b的夜间峰值位相偏向上半夜，位相只差约4 h，属于傍晚至午夜的时段，而谷值的位相基本一致，均位于正午时段。两者从整体位相分布来看都具有显著的降水强度超前、降水量居中、降水频次居后的特征，且日变化振幅都较大。比较图 11b、10b，两者的差别主要是前者的峰值位相略为超前，图 11b的降水强度、降水量和降水频次日变化的峰值位相时间分别是当地时间23、24和02时，因此四川盆地西部向西至青藏高原的降水日变化可能存在某种关联。

图 11 EVE_TP区内午后峰值台站(a)和夜间峰值台站(b)平均的降水量 (黑色实线) 、频次 (蓝色长虚线) 和强度 (红色短虚线) 的日变化演变Fig. 11 Diurnal variations of the mean warm season precipitation amount (black solid line),frequency (blue long-dashed line) and intensity (red short-dashed line) averaged over the afternoon-peak (a) and night-peak (b) stations in the EVE_TP region

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最后，还需要进一步关注的是中东部区域(30°—40°N，110°—120°E)，涉及图 6中的5个典型区或交界处，是图 7中降水量和频次“反位相”的主要站点分布区，汇集了37.4%的“反位相”站点，Yu等(2007)的图 2e表明，该区域平均的降水量日变化是下午和清晨相当的“双峰”位相。分析该区域内降水量和降水频次日变化主峰值时间“反位相”台站的平均降水量、频次和强度的日变化演变(图 12)，可知“反位相”主要是降水量的下午主峰值时段对应降水频次的清晨主峰值时段，但降水量和频次都有相反的清晨和下午次峰值位相。降水量的主、次峰值分别出现在17时和07时，降水频次的主、次峰值分别位于07时和19时，降水量和频次均在中午和午夜时段出现谷值。降水强度表现为单峰特征，日最大强度出现在17时，而入夜后至中午一直维持较低的强度。

图 12 中国中东部地区内降水量和降水频次的峰值时间位相属相反位相的台站平均的降水量 (黑色实线) 、频次 (蓝色长虚线) 和强度 (红色短虚线) 的日变化演变Fig. 12 Diurnal variations of the mean warm season precipitation amount (black solid line),frequency (blue long dashed line) and intensity (red short dashed line) of the stations where the peak phases of amount and frequency are opposite

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基于更高密度的台站观测小时降水资料，综合分析和比较了中国大陆降水量、频次、强度日变化的整体特征和区域差异及其相互关联，给出了7个典型区域内降水日变化的演变特征及相邻区域间的关联。与Yu等(2007)研究相比，本研究不仅揭示出更清晰的降水量日峰值位相分布特征及其空间关联，而且通过降水量、频次和强度日变化的分析和比较，揭示出三者间存在明显的位相和振幅差异，且利用降水量和降水频次日变化位相的相似性建立了典型位相区域划分的标准。主要结论如下：

(1) 中国大陆降水日变化峰值具有3类典型位相，分别位于下午、清晨和夜间3个时段。整体来看降水频次以清晨峰值为主，降水强度以下午峰值为主；夜间峰值的台站数相对较少，但降水量和降水频次在夜间达到峰值时平均振幅较大。

(2) 综合考虑降水量和降水频次的日变化峰值位相，划分出7类典型区域。峰值出现在下午(AN_N，AN_S)、清晨(EM_N，EM_S)和夜间(MN_N，MN_S)时段的区域各有两个，青藏高原单独为一个典型区(EVE_TP)。各区域内部具有较一致的降水量和频次的日峰值时间位相，而区域边缘或交界处降水量和频次的峰值位相相反。各典型区域间存在一定关联，降水日峰值位相自AN_N南部至MN_N再至EM_N的变化，与其自EVE_TP东部至MN_S再至EM_S的变化具有很大的相似性。

(3) 就各典型区域平均的降水日变化演变特征而言，午后峰值区(AN_N，AN_S)和夜间峰值区(MN_N，MN_S)的降水量、频次和强度日变化峰值位相都属统一的午后或夜间位相，但降水强度(频次)位相超前(滞后)于降水量位相；清晨峰值区(EM_N，EM_S)的降水强度日变化不显著，振幅较弱，且EM_N的强度主峰值位相出现在午后。中东部地区典型区域边缘及交界处的“反位相”台站，主要是降水量的下午主峰值时段与降水频次的清晨主峰值时段的错位，降水量日变化的下午峰值位相主要来自于降水强度的贡献。

在后续工作中，将进一步结合降水事件持续时间、降水事件强度等因子对不同类型降水事件的日变化特征作进一步分析。同时，各典型区域间降水日变化的关联性将作为一个关键科学问题开展针对性研究。大尺度环流演变(Chen et al，2010)和局地地形(Yuan et al，2014)等多种因子都有可能导致区域间降水日位相的超前或滞后。各区域内部降水量、频次和强度之间的日变化位相差也是一个有待进一步研究的科学问题。降水强度(频次)日位相超前(滞后)于降水量日位相这一现象的实质是对流性降水特性的一种体现，局地对流刚发生时，尺度较小但强度会很快达到峰值，随后降水量增大至峰值，当对流开始减弱并转变为更大尺度的层云降水时，降水范围增大，覆盖更多的台站。就这一特征宇如聪等(2013)和Yu等(2014)已分别从降水过程的不对称性和降水过程的区域均匀性两方面进行了研究。在青藏高原地区，复杂的局地地形是影响降水日变化的一个重要因子，降水日位相与站点的相对海拔高度有紧密关联。山坡、山顶或相对高海拔站点通常在午后达到降水峰值，而山谷或低海拔站点在夜间达到降水峰值(Chen et al，2012)。另外，值得关注的是中国西北特别是新疆地区，该地区降水受青藏高原大地形和天山、阿尔泰山等局地地形的显著影响，下午、夜间和清晨峰值并存，且日峰值振幅很大，但由于台站相对稀疏且分布不均匀，似乎没有很清晰的区域特征。有必要在现有国家级站网的基础上，结合卫星和区域自动站资料，对该地区降水日变化进行深入系统的分析研究。