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华北地区是我国夏季三大雨带之一，受东亚季风季节性推进影响，华北暴雨主要集中在7月下旬到8月上旬（俗称“七下八上”）（《华北暴雨》编写组，1992; 刘海文等，2022）。由于华北暴雨强度大、灾害重、预报难，对国民经济和工农业生产有着重要的影响，且其季节性、区域性、持续性等与发生在我国南方的暴雨有较大区别（张文龙和崔晓鹏，2012; 郝立生等，2023），受到我国气象工作者的广泛关注。近年来在全球变暖的背景下，华北降水的时空格局发生着显著变化（杨若子等，2020），一些与华北暴雨相关的气候学指标显示华北暴雨或将多发（Lin et al.，2017; 孔锋等，2018），进而导致洪涝灾害频发，给社会经济发展带来巨大的危害。2012年“7.21”北京大暴雨，北京全市平均过程降水量达160 mm以上，局部达460 mm以上，导致严重城市内涝、山洪泥石流及山体塌方等次生灾害，造成北京市79人死亡，河北省26人死亡、20人失踪（孙继松等，2012）。2016年“16.7”华北特大暴雨，河北石家庄、邯郸、邢台和秦皇岛等地累积降水量达400~690 mm，强降水导致河北、山西等省发生城市内涝、山洪等灾害，其中邢台洪涝灾害造成47人死亡或失踪（符娇兰等，2017）。严重的暴雨灾害已引起气象学界对华北暴雨的深思，加强华北暴雨研究以提高其预报水平是亟须开展的工作。
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暴雨过程中的小时强降水（Hourly Heavy Rainfall，HHR）可在短时间内使降水迅速积累，造成山体崩塌、滑坡、城市道路积水、暴洪等次生灾害，且超过一定强度和持续时间的强降水事件（Heavy Rainfall Event，HRE）更容易致灾（Doswell et al.，1996），给人民生命财产安全造成严重威胁。HHR主要由中小尺度天气系统造成，因突发性强、生命史短、预测难度大等特点（张霞等，2021），给业务预报和科学研究带来巨大的困难和挑战。在华北特殊地形和天气系统作用下，其暴雨过程中的HHR频发，致灾性尤为严重（孙继松和杨波，2008; 符娇兰等，2017）。2023年7月29日—8月2日，由于西北太平洋副热带高压（简称副高）、2023年第5号台风“杜苏芮”、第6号台风“卡努”等共同作用，华北地区出现极端特大暴雨（简称“23.7”华北特大暴雨），19个国家级气象站（简称国家站）单日降水量突破历史极值，其中单日降水量最大的国家站出现在赞皇站，达到307.5 mm，期间发生了多次HHR，导致严重灾情（杨舒楠等，2023; 张江涛等，2023）。因此，迫切需要掌握此次华北特大暴雨过程HHR特征及演变规律，为后续研究工作的开展提供事实依据和基础信息。
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本文利用中国气象局国家气象信息中心提供的国家站逐小时降水资料，研究“23.7”华北特大暴雨过程HHR的时空分布特征以及不同历时类型HRE的统计特征，以深入认识此次华北特大暴雨过程HHR特征及演变规律，为华北暴雨的业务预报和科学研究提供参考，为防灾减灾工作提供科学依据。
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1 研究区域概况
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华北地区地域辽阔，地貌复杂多样，位于燕山以南、淮河以北、太行山以东，濒临渤海和黄海，西部是黄土高原一部，东部是华北平原，两大主体部分以太行山为界，地势特点是西高东低。华北地理范围包括北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区中部。本文参考陈碧莹和闵锦忠（2020）对于华北地区范围的选取，将（110°~120°E，32°~42°N）范围作为此次华北特大暴雨过程的研究区域。研究区域内共有630个国家站，区域内站点海拔为1.3~2 208.3 m，海拔最高、最低的国家站分别为山西五台山站（113.52°E，38.95°N）、天津汉沽站（117.78°E，39.25°N），各站点及地形分布如图1所示。
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图1 研究区域站点（蓝色圆点）及地形（填色，单位:m）的空间分布
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Fig.1 Spatial distribution of stations (blue dots) and terrain (shaded, units:m) in the study area
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2 资料和方法
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所用资料为中国气象局国家气象信息中心提供的2023年7月29日08时（北京时，下同）—8月2日08时（110°~120°E，32°~42°N）范围630个国家站逐小时降水资料和美国国家地球物理数据中心（National Geophysical Data Center，NGDC）提供的ETOPO1地形资料（http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/etopo1source.html）。
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参照Zheng et al.（2019）研究方法，定义了7个小时降水量阈值，即0.1、0.5、1、5、10、20、50 mm，以此来划分小时降水等级，研究“23.7”华北特大暴雨不同等级小时降水特征。同时，为研究“23.7”华北特大暴雨过程HHR的时空分布特征以及不同历时类型HRE的统计特征，定义了相关统计量，具体见表1。
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3 结果分析
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3.1 环流形势和降水概况
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2023年7月29日台风“杜苏芮”减弱后的低压环流北上，受到副高和京津冀西部高压打通形成的“高压坝”阻挡，在华北到黄淮一带停留，同时位于西太平洋上的台风“卡努”将水汽和能量源源不断地输送到华北平原（图略），为华北地区中小尺度对流系统发生发展提供了良好的条件。
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“23.7”华北特大暴雨从7月29日开始，直至8月2日结束，降水过程持续时间长，影响了河北、北京、天津、山西、河南、山东等大范围地区（图2）。北京、天津、河北中部和南部以及山西东部、河南中北部、山东中西部等地累积降水量超过100 mm，其中北京大部、河北中部和南部、河南北部等地累积降水量超过200 mm，北京西部、河北中部和西南部等太行山东麓累积降水量达400 mm以上（图2a）。国家站录得的过程累积最大降水量出现在易县站（115.53°E，39.35°N），为511.1 mm; 区域站录得的过程累积最大降水量出现在河北邢台临城梁家庄，为1 003.4 mm（张江涛等，2023）。与华北历史上三次区域性特大暴雨过程（“96.8”“7.21”和“16.7”过程）相比，“23.7”华北特大暴雨造成单站过程累积降水量最大，表现出显著的极端性特征（杨舒楠等，2023）。华北大部分区域累积降水频次超过20次，降水频次大值区与降水量大值区位置较一致（图2a、b），其中北京大部、河北中部和南部、河南北部等地累积降水频次超过50次，国家站录得的过程累积最大降水频次出现在易县站，为77次。平均降水强度和最大小时降水量（Rmax）的空间分布虽然与累积降水量和降水频次的空间分布相似，但大值区较为分散（图2c、d）。平均降水强度大值区主要位于北京西南部、河北西南部，国家站录得的过程最大平均降水强度出现在霞云岭（115.75°E，39.73°N），为11 mm/h（图2c）; Rmax大值区位于河北中部，国家站录得的Rmax最大值出现保定站（115.48 °E，38.75°N），为73.5 mm（图2d）。综上所述，“23.7”华北特大暴雨具有降水持续时间长、影响范围广、累积降水量大、降水频次多、降水强度大等极端特征，且降水大值区与太行山地形密切相关。
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研究不同等级小时降水特征有助于提升对降水过程精细化特征的认知。图3给出了“23.7”华北特大暴雨过程不同等级小时降水的降水概率和降水占比。分析可知：此次华北特大暴雨的降水概率在[1，5）mm等级最大，为34.4%; 其次为[0.1，0.5）mm等级，为31.0%; ≥20 mm等级的HHR最小，为2.4%。降水占比在[10，20）mm等级最大，为27.4%; 其次为[1，5）mm等级，为24.4%; [0.1，0.5）mm等级最小，为1.8%。值得注意的是，≥20 mm等级的HHR降水概率虽然仅为2.4%，但其降水占比却达20.3%。综上所述，“23.7”华北特大暴雨过程中，不同等级小时降水在此次过程中存在明显差异，[1，5）mm等级小时降水的降水频次最多，[10，20）mm等级小时降水对总降水量起主导作用，而≥20 mm等级小时降水（HHR）虽然降水频次最少，但对总降水量的贡献高达20.3%，其高强度性容易造成洪涝等次生灾害，值得重点关注。
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图2 2023年7月29日08时—8月2日08时华北地区累积降水量（a; 单位:mm）、降水频次（b; 单位:次）、平均降水强度（c; 单位:mm/h）和最大小时降水量（Rmax）（d; 单位:mm）的空间分布
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Fig.2 Spatial distributions of cumulative precipitation in North China from 08:00 BST, July 29, to 08:00 BST, August 2, 2023: (a) cumulative precipitation amount (units:mm) ; (b) precipitation frequency (units:times) ; (c) average precipitation intensity (units:mm/h) ; (d) maximum hourly precipitation amount (Rmax) (units:mm)
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3.2 HHR时空分布特征
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3.2.1 HHR空间分布特征
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下面分析“23.7”华北特大暴雨过程HHR空间分布特征。如图4a、b所示，HHR降水量和降水频次的空间分布与累积降水量的空间分布对应较好，北京、天津、河北中部和南部、河南北部、山东中西部和南部等地均出现HHR，其中北京西部、河北中部和西南部等太行山东麓为HHR降水量大值区和降水频次活跃区，HHR累积降水量超过200 mm，累积降水频次超过6次，可见HHR具有明显的局地性特征。国家站录得的HHR最大累积降水量和最大降水频次均出现在保定站（115.48 °E，38.75°N），分别为275.2 mm、8次。然而，图4c、d显示HHR平均降水强度和HHR降水占比的大值区比较分散，但在太行山东麓仍存在大值区且HHR降水占比超过30%。综上所述，“23.7”华北特大暴雨过程HHR降水量的空间分布依赖于其降水频次的空间分布，且HHR具有明显的局地性特征，太行山东麓为HHR降水量大值区和降水频次活跃区。孙继松和杨波（2008）研究表明复杂地形和下垫面在华北暴雨中具有重要作用，地形强迫抬升产生的上升运动有利于HHR发生。此次特大暴雨中台风“杜苏芮”、“卡努”将水汽源源不断地输送到华北平原，受到太行山等山脉阻挡抬升而利于HHR增幅和持续，从而使HHR极值多分布于太行山东麓。
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图3 2023年7月29日08时—8月2日08时研究区域不同等级小时降水的降水概率和降水占比（单位:%）
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Fig.3 Probability and proportion (units:%) of different grades of hourly precipitation in the study area from 08:00 BST, July 29, to 08:00 BST, August 2, 2023
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3.2.2 HHR时间变化特征
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由研究区域内各单站累计得到区域内总降水量、总降水频次和HHR降水量、降水频次的逐小时演变（图5）可见，“23.7”华北特大暴雨HHR降水量、降水频次经历了6次峰值，其中第3次峰值时段的HHR降水量最大、降水频次最多、持续时间最长。此外，HHR降水量对总降水量的贡献一直较大，HHR降水频次相对总降水频次占比较小，HHR降水量、降水频次峰值均发生在31日02时，分别为403.4 mm、16次，分别占总降水量、总降水频次的40.2%、7.1%。
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杨舒楠等（2023）根据FY-4A卫星红外云顶亮温、逐小时降水量和主要影响系统的演变特征，将“23.7”华北特大暴雨降水划分为3个主要阶段，本文参照其划分的阶段进行HHR演变特征的统计分析。结合图5、表2分析可知，“23.7”华北特大暴雨共发生HHR 370次，其中SEHP 9次; 29日08时—31日02时“杜苏芮”残涡螺旋影响阶段，总降水量、总降水频次和HHR降水量、降水频次最为活跃，HHR经历了约2.5次峰值，共发生HHR 257次，其中SEHP 5次，HHR总降水量达7 329.6 mm，HHR最大降水量为73.5 mm; 31日03—22时暖式切变线和偏东风影响阶段，HHR经历了约1.5次峰值，共发生HHR 68次，其中SEHP 3次，HHR总降水量为2 051.1 mm，HHR最大降水量为59.5 mm; 31日22时—8月2日08时偏南或西南急流影响阶段，HHR经历了2次峰值，其降水量、降水频次逐渐减弱，共发生HHR 45次，其中SEHP 1次，HHR总降水量为1 270.6 mm，HHR最大降水量为50.8 mm。
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图4 2023年7月29日08时—8月2日08时华北地区HHR降水量（a; 单位:mm）、降水频次（b; 单位:次）、降水强度（c; 单位:mm/h）和降水占比（d; 单位:%）的空间分布
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Fig.4 Spatial distributions of HHR in North China from 08:00 BST, July 29, to 08:00 BST, August 2, 2023: (a) precipitation amount (units:mm) ; (b) precipitation frequency (units:times) ; (c) precipitation intensity (units:mm/h) ; (d) proportion (units:%) of HHR precipitation amount to total precipitation amount
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图5 2023年7月29日08时—8月2日08时研究区域总降水量（单位:mm）、总降水频次（单位:次）和HHR降水量（单位:mm）、降水频次（单位:次）的逐小时演变（绿线为三个降水阶段分界线，蓝框为HHR降水量、降水频次6次峰值的具体时段）
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Fig.5 Hourly evolution of total precipitation amount (units:mm) , frequency (units:times) , and HHR precipitation amount (units:mm) , frequency (units:times) in the study area from 08:00 BST, July 29, to 08:00 BST, August 2, 2023.The green lines represent the dividing lines for three precipitation stages, and the blue boxes represent the specific time periods for the six peak values of HHR precipitation amount and frequency
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综上所述，“23.7”华北特大暴雨HHR降水量、降水频次经历6次峰值后减弱，其中第3次峰值时段的HHR降水量最大、降水频次最多、持续时间最长; 而在“杜苏芮”残涡螺旋影响、暖式切变线和偏东风影响以及偏南或西南急流影响的3个主要降水阶段中，“杜苏芮”残涡螺旋影响阶段HHR最为活跃。
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3.3 不同历时类型HRE特征
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降水造成灾害的原因往往是持续一段时间的总降水量过大，即降水强度和持续时间的综合贡献（李争辉和罗亚丽，2021）。在华北主汛期，通常以过程性的降水为主，持续时间一般不超过2 d，比如2012年“7.21”北京特大暴雨中北京地区降水持续时间为20 h（孙继松等，2012），但“23.7”华北特大暴雨过程中京津冀地区降水持续时间达96 h，导致这些地区出现了严重的洪涝、山体滑坡和城市内涝等次生灾害。因此“23.7”华北特大暴雨降水的持续性特征值得重点研究。
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3.3.1 不同历时类型HRE的统计特征
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分析不同历时类型的HRE特征，可加深对“23.7”华北特大暴雨降水持续性特征的认识。由研究区域内各单站累计得到区域内不同历时类型HRE的统计特征（表略）分析可知：“23.7”华北特大暴雨过程中共发生222次HRE，其中长历时最多，为121次，占比54.5%; 短历时次之，为73次，占比32.9%; 中历时最少，为28次，占比12.6%。HRE最大历时为71 h，其降水量达493.0 mm，发生在盐山站（117.25°E，38.05°N）。可见，“23.7”华北特大暴雨中HRE的持续时间存在明显差异，故对不同历时HRE的降水特征做进一步分析（图6）。由图6a看出，短历时、中历时HRE的降水量多为[20，60）mm，二者在此降水量区间的频次占比分别约为87.7%、71.4%，且频次占比随着降水量的增加逐渐减小，而长历时HRE的降水量多＞180 mm; 对比发现，HRE的最大降水量自短历时、中历时、长历时依次增加。由图6b可知，3种类型HRE的频次占比随降水强度增大呈先增后减的特征，降水强度多为[5，10）mm/h，在此降水强度区间短历时、中历时频次占比约为50%，长历时频次占比超过为60.0%; 对比发现，HRE的最大降水强度自短历时、中历时、长历时依次减小，最大降水强度为37.8 mm/h。短历时、长历时HRE的频次占比均随最大小时降水量增加而减小，3种历时HRE[20，30）mm区间的频次占比最大，均超过50.0%（图6c）。综上所述，“23.7”华北特大暴雨过程HRE发生频繁，以长历时为主、短历时次之、中历时的最少; 长历时HRE降水量多＞180 mm，短历时、中历时HRE的降水量多为[20，60）mm; HRE的最大降水量表现为短历时＜中历时＜长历时，而最大降水强度表现正相反; 短历时、长历时HRE的发生概率随最大小时降水量的增加而减小，3种历时HRE的最大小时降水量多为[20，30）mm。
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图6 2023年7月29日08时—8月2日08时研究区域不同降水量（a）、降水强度（b）和最大小时降水量（c）区间各历时HRE频次占比（单位:%）
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Fig.6 Proportions (units:%) of HRE frequency with different durations under various intervals of (a) precipitation amount, (b) intensity, and (c) maximum hourly precipitation amount in the study area from 08:00 BST, July 29, to 08:00 BST, August 2, 2023
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3.3.2 不同历时类型HRE的空间分布特征
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华北地区河流较多，易发生洪涝的地区约占总区域面积的66%（高旭旭等，2021）。若HRE持续时间长，极易导致中小河流水位急速上涨，进而引发洪涝灾害，因此深入研究华北地区不同历时类型HRE的空间分布特征，对于提高重大致灾暴雨的预报准确性、预警时效以及防御洪涝灾害具有重要意义。图7给出了“23.7”华北特大暴雨不同历时类型HRE降水量、频次和平均降水强度的空间分布，可见在3种历时类型HRE中，长历时HRE频次最多（图7d—f），这与第3.3.1节的统计结果是一致的。正因为长历时HRE频次最高，加之历时长，其降水量明显高于短历时和中历时HRE（图7a—c）。需要指出的是，长历时HRE降水量和频次大值区主要出现在北京、河北（图7c、f），这说明“23.7”华北特大暴雨持续时间内，北京、河北的强降水可能与区域内长历时HRE频发有关，其中的物理机制有待进一步探讨。然而，短历时HRE由于历时小于中历时和长历时，其更易在局地形成降水强度高值（图7g—i）。综上可知，长历时HRE因频次高于短历时和中历时，加之历时长，其降水量也高于后两种类型，北京、河北是长历时HRE降水量和频次大值区，而短历时HRE更易在局地形成降水强度高值。
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4 结论和讨论
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基于中国气象局国家气象信息中心提供的国家级气象站逐小时降水资料，本文分析了“23.7”华北特大暴雨HHR时空分布特征，进一步探讨了不同历时类型HRE的统计特征，得到如下主要结论:
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1）此次特大暴雨具有降水持续时间长、影响范围广、累积降水量大、降水频次多、降水强度大等极端特征。不同等级小时降水在此次过程中存在明显差异，[1，5）mm等级小时降水的降水频次最多，[10，20）mm等级小时降水对总降水量起主导作用，而≥20 mm等级小时降水（HHR）虽然降水频次最少，但对总降水量的贡献高达20.3%。
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图7 2023年7月29日08时—8月2日08时华北地区短历时（a、d、g）、中历时（b、e、h）、长历时（c、f、i）HRE的累积降水量（a—c; 单位:mm）、频次（d—f; 单位:次）和平均降水强度（g—i; 单位:mm/h）的空间分布
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Fig.7 Spatial distributions of HRE （a—c）cumulative precipitation amount (units:mm) , (d—f) frequency (units:times) , and (g—i) average precipitation intensity (units:mm/h) for (a, d, g) short duration, (b, e, h) medium duration, and (c, f, i) long duration in North China from 08:00 BST, July 29, to 08:00 BST, August 2, 2023
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2）HHR具有明显的局地性特征，其降水量的空间分布依赖于降水频次的空间分布，北京、天津、河北中部和南部、河南北部、山东中西部和南部等地均出现HHR，其中北京西部、河北中部和西南部等太行山东麓为HHR降水量大值区和降水频次活跃区，HHR累积降水量、降水频次分别超过200 mm、6次。台风“杜苏芮”“卡努”将水汽源源不断地输送到华北平原，受到太行山等山脉阻挡抬升，利于HHR增幅和持续。
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3）此次特大暴雨中HHR降水量、降水频次经历6次峰值后减弱，其中第3次峰值时段的HHR降水量最大、降水频次最多、持续时间最长; 而在“杜苏芮”残涡螺旋影响、暖式切变线和偏东风影响以及偏南或西南急流影响的3个主要降水阶段中，“杜苏芮”残涡螺旋影响阶段HHR最为活跃，共发生257次HHR，HHR最大降水量达73.5 mm。
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4）在3种类型HRE中，长历时最多，占比为54.5%; 短历时次之，占比为32.9%; 中历时最少，占比为12.6%。长历时HRE降水量多＞180 mm，短历时、中历时HRE的降水量多为[20，60）mm; HRE的最大降水量表现为短历时＜中历时＜长历时，而最大降水强度表现正相反; 短历时、长历时HRE的发生概率随最大小时降水量的增加而减小，3种历时HRE的最大小时降水量多为[20，30）mm。
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5）不同类型HRE降水量、频次和平均降水强度的空间分布显示，长历时HRE因频次高于短历时和中历时，加之历时长，其降水量也高于后两种类型; 北京、河北等地是长历时HRE降水量和频次大值区，而短历时HRE更易在局地形成降水强度高值。
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本文研究表明“23.7”华北特大暴雨HHR具有明显的局地性特征，北京西部、河北中部和西南部等太行山东麓为HHR降水量大值区和降水频次活跃区，太行山地形是“23.7”华北特大暴雨HHR的关键影响因素。张江涛等（2023）研究表明，此次暴雨过程中太行山北段较太行山中段的极端降水持续时间更长、强降水范围更大。因此精细化地形在此次特大暴雨过程中作用机制值得深入探讨，今后可设计数值模拟试验深入研究太行山地形对此次华北特大暴雨过程HHR分布的影响。此外，“23.7”华北特大暴雨过程HRE发生频繁，且以长历时HRE为主。台风“杜苏芮”在华北到黄淮一带长时间停留，同时台风“卡努”将水汽和能量源源不断地输送到华北平原，双台风暖湿输送的持续时间长，这可能是导致此次华北特大暴雨以长历时HRE为主的原因（杨舒楠等，2023; 张江涛等，2023）。周璇等（2020）研究表明，华北持续性极端暴雨期间，大多数情况下热带风暴系统相对活跃，极端暴雨持续时间与远距离暖湿输送造成的暴雨区斜压性增强和层结不稳定发展有密切关系，“23.7”华北特大暴雨以长历时HRE为主的物理机制是否与此有关，值得进一步探讨。
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参考文献
摘要
由于西北太平洋副热带高压、2023年第5号台风“杜苏芮”、第6号台风“卡努”等共同作用,2023年7月29日08时—8月2日08时(北京时)华北地区发生极端特大暴雨,造成了重大社会影响。利用中国气象局国家气象信息中心提供的国家级气象站逐小时降水资料,分析了此次特大暴雨过程中的小时强降水(Hourly Heavy Rainfall,HHR)时空分布特征,并对不同历时类型强降水事件(Heavy Rainfall Event,HRE)的统计特征进行了对比。结果表明:1)此次特大暴雨HHR强度高、局地性明显,其对总降水量的贡献超过20%,北京西部、河北中部和西南部等太行山东麓为HHR降水量大值区和降水频次活跃区,双台风将水汽源源不断地输送到华北平原,受到太行山等山脉阻挡抬升,利于HHR增幅和持续。2)HHR降水量、降水频次经历6次峰值后减弱,其中第3次峰值时段的HHR降水量最大、降水频次最多、持续时间最长;而在“杜苏芮”残涡螺旋影响、暖式切变线和偏东风影响以及偏南或西南急流影响的3个主要降水阶段中,“杜苏芮”残涡螺旋影响阶段HHR最为活跃,共发生257次HHR,HHR最大降水量达73.5 mm。3)在3种类型HRE中,长历时(＞12 h)最多,占比54.5%,短历时(1~6 h)次之,占比32.9%,中历时(7~12 h)最少,占比12.6%;长历时HRE降水量多＞180 mm,短历时、中历时HRE的降水量多为[20,60)mm;HRE的最大降水量表现为短历时＜中历时＜长历时,而最大降水强度表现正相反,3种历时HRE的最大小时降水量多为[20,30)mm。4)不同类型HRE降水量、频次和平均降水强度的空间分布显示,长历时HRE因频次高于短历时和中历时,加之历时长,其降水量也高于后两种类型,北京、河北等地是长历时HRE降水量和频次大值区。
Abstract
Amidst the backdrop of global warming,rainstorms have become increasingly frequent in North China,posing significant threats to both the socio-economic fabric and health and safety of the population.The convergence of the subtropical high over the northwestern Pacific and Typhoons “Dussuri” (No.5) and “Kanu” (No.6) in 2023 precipitated an extreme rainstorm event in North China from 08:00 BST on July 29 to 08:00 BST on August 2,2023,resulting in considerable social disruption.Utilizing hourly precipitation data from national meteorological stations provided by the National Meteorological Information Center of the China Meteorological Administration,this study analyzes the temporal and spatial distributions of hourly heavy rainfall (HHR) and statistically compare three types of heavy rainfall events(HREs)with varying durations to elucidate their characteristics.The findings indicate that:(1) HHR during this event exhibited high intensity and localized patterns,contributing over 20% to the total precipitation.Areas such as the eastern foothills of the Taihang Mountains,including western Beijing and central and southwestern Hebei,recorded the highest precipitation amounts and the most active precipitation frequencies.The dual typhoons facilitated sustained water vapor transport to the North China Plain,which was enhanced by orographic lifting by the Taihang Mountains,promoting the persistence and intensification of HHR.(2) HHR experienced 6 periods,with the third peak showing the highest cumulative precipitation,frequency,and longest duration.During the stages influenced by the “Dussuri” residual vortex,warm shear lines,and easterly winds,as well as southerly or southwestern jets,HHR was most active during the stage associated with the “Dussuri” residual vortex,totaling 257 occurrences with a maximum precipitation of 73.5 mm.(3) Among the three HRE types,long-duration events (＞12 hours) were most frequent,accounting for 54.5%,followed by short-duration events (1—6 hours) at 32.9%,and medium-duration events (7—12 hours) at 12.6%.Precipitation amounts for long-duration HREs typically exceeded 180 mm,while those for short and medium durations are mostly ranged from 20 to 60 mm.(4) Spatial analyses show that long-duration HREs had higher frequencies and precipitation amounts compared to shorter events.Beijing and Hebei were particularly prone to high precipitation amounts and frequencies during long-duration events.This study underscores critical role of the Taihang Mountain's terrain in influencing HHR during heavy rainstorm events in North China,suggesting that the mechanisms driven by refined terrain features warrant further detailed investigation.Future studies could employ numerical simulation experiments to delve deeper into these dynamics.
