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1.
围绕1998~2014年间安徽省极端降水事件,展开了不同时间尺度暖季极端降水与温度的关系研究。结果表明,从年际尺度上看,极端降水强度和极端降水频数与气温和温度日较差的相关关系呈现南负北正的反向特征,尤以北部的正相关最显著。定量结果表明,安徽省区域平均的暖季极端降水频数和极端降水量对升温的变化百分率分别为13.7%/°C和0.03%/°C。从日(小时)尺度上看,气温低于25°C时,随着气温的升高极端降水量增加,且基本遵循一倍(二倍)的Clausius-Clapeyron变率。但在气温高于25°C时,随着温度的升高,日和小时极端降水量出现不同程度的下降,尤以前者减少的最显著。进一步比较不同小时尺度极端降水与气温关系发现,随着时间尺度的增长,气温增长后极端降水量下降的关系变得尤为明显。这可能与单日内极端降水在偏高温时以短时降水为主有关。 相似文献
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利用中国东南沿海地区55个站点的逐时降水、日平均地面温湿场、低空气温露点差及OISST海表温度资料,对午后短时降水的极端峰值强度与湿度和地表气温的关联进行分析。结果表明,东南沿海地区午后短时降水极端峰值强度随气温的变化趋势存在明显变化,日最高气温低于29℃时,峰值强度随气温升高而上升;日最高气温高于29℃时,峰值强度随气温升高而下降。分析水汽条件作用发现,峰值强度在高温条件下随气温的升高而下降的现象与相对湿度变化有关,日最高气温较高时,相对湿度随气温的升高而大幅减小。初步分析可知,当陆地达到较高温度并进一步增温时,附近海域海表温度变化不大,使得洋面水汽含量增加较少。在陆地水汽主要来自于海洋的情况下,伴随陆地的进一步升温,地表相对湿度将减小。 相似文献
3.
从小时尺度考察中国中东部极端降水的持续性和季节特征 总被引：7，自引：1，他引：6
相对于日降水量,小时尺度降水资料可以更准确地反映降水强度并描述降水过程,因而更适用于极端降水阈值确定及其特性研究.利用广义极值分布估计中国321个站最大小时降水量的分布函数,确定了5a重现期的小时降水强度阈值.阈值的空间分布呈现出明显的地域差异,西北地区阈值偏低,华北地区、长江中下游地区、华南沿海地区和四川盆地西部地区为高阈值中心.取各站5a一遇极端降水事件对其持续性特征和季节特征进行分析,发现在沿海地区、长江流域和青藏高原东坡极端降水事件的平均持续时间较长(超过12h);中国北部地区持续时间较短.在具有较大海拔落差的复杂地形区,极端降水事件较平原地区更快地发展到峰值.华南地区4月就可有极端降水事件出现,而中国北方地区要到6月底才出现极端降水;全中国大部分地区的年最晚极端降水在8-9月,但沿海地区、大陆南端和西南地区南部的少数站点在10月以后仍有极端降水发生. 相似文献
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1981～2010年北京地区极端降水变化特征 总被引：6，自引：1，他引：5
采用北京地区20个常规气象站1981~2010年逐日降水数据,对北京地区极端降水的空间分布特征进行了分析。得到以下主要结论:1981~2010年,北京地区极端降水百分位数(第90、95和99个百分位数)阈值表现出较一致的空间分布特征,以第95个百分位数阈值计算的极端降水日数与降水阈值和降水量的分布有较大差异,极端降水量对总降水量的贡献可达30%~37%,极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似。近30年,北京地区多数站点的极端降水量、降水日数和降水强度呈下降趋势,极端降水量以上甸子、怀柔、平谷和观象台下降较为明显,可达到40 mm(10 a)–1以上,极端降水强度以顺义、海淀、观象台、大兴和上甸子等站下降较为显著,每10 a降水强度减小趋势可达4 mm d–1,极端降水日数变化分布与极端降水量变化分布类似,极端降水强度变化与降水量和降水日数变化的分布有明显不同。 相似文献
5.
利用宜昌1956—2020年4—10月逐分钟降水资料分析了宜昌小时极端降水的长期变化特征,对极端降水分布较为集中的6月下旬—8月下旬极端降水强度进行主分量分析。结果表明：宜昌极端降水频次及强度均呈弱增加趋势,在1975年前后出现了1次由强到弱的突变,在1985年前后出现了1次由弱到强的突变,此外还呈现出接近3 a的周期性变化特征。极端降水频次旬变化呈单峰型分布,主要集中在6月下旬—8月下旬,峰值出现在7月下旬。其日变化呈“V字型”分布,主要集中在17时—次日03时之间,峰值出现在22—23时之间。极端降水持续时间多集中在2~4 h之间,其中以2 h居多,数学期望值是2.4 h。旬降水强度在6月下旬—8月下旬表现出3种主要特征：①各旬极端降水强度呈现整体一致特性,即同时增大或同时减小;②极端降水强度在7月下旬和其他各旬呈反向分布;③极端降水强度在7月下旬—8月上旬与其他各旬呈反向分布。 相似文献
6.
为揭示广元极端降水的变化趋势,利用1961~2015年逐时和逐日降水数据分析广元降水特征和极端降水事件变化。结果表明,广元降水总量年际变化不明显,小时降水越来越极端;在02~06时,小时降水量呈增加趋势,苍溪和青川降水年际倾向率日变化为单峰单谷型,旺苍、广元和剑阁为双峰单谷型。广元市大部分地区短时强降水次数逐年增加,在1980s和2000年后有明显增加,特别是1980s的旺苍站,增幅达到71%;广元小时及日降水最大值有增加趋势。1961~2015年,日降水量≥25mm天数(R25mm)、日降水强度(SDⅡ)和极端降水量(R95)的年际倾向率分别为0.0558d·a~(-1)、0.0168mm·d~(-1)·a~(-1)和0.5998mm·a~(-1),而持续降水日数(CWD)则以-0.0202d·a~(-1)的速率减少,广元每年降水的持续天数在减少,但降水情况越来越极端。 相似文献
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基于天山山区11个国家气象站2012—2018年夏季（6—8月）逐小时降水资料，使用百分位法计算极端降水阈值，分析极端降水特征量（包括极端降水量、极端降水频次、极端降水强度、极端降水贡献和极端降水量最大值）的日变化特征，揭示极端降水与海拔高度的关系。结果表明：87°E以东地区，极端降水量最大值出现的时间大致都存在自西向东顺时针变化的特点。极端降水主要以短持续性为主，极端降水贡献和极端降水量最大值的谷值都出现在白天。极端降水与海拔密切相关，总极端降水频次更多发生在高海拔地区，在海拔2 000 m左右存在一个极端降水最大值带。 相似文献
8.
近30 a江苏夏季降水日变化的气候学特征 总被引：2，自引：1，他引：1
基于1980—2013年江苏省61站小时降水资料,分析了江苏省夏季降水日变化的特点及小时极端降水、不同级别雨日的日变化特征。结果表明,江苏省夏季降水日变化具有显著的双峰分布特征,然而江苏省北部和南部降水的主峰时段并不一致。从降水频次、累积降水量来看,江苏省北部降水以清晨至早上时段为主峰、午后至傍晚时段为次峰,南部降水与之相反。长持续性降水占夏季降水的2/3左右,且江苏北部占比多于南部,均为清晨至早上的单峰分布;短持续性降水占夏季降水的1/3,在江苏北部呈现出以午后至傍晚为主峰,清晨至早上为次峰的双峰分布,而在江苏南部呈现出以午后至傍晚的单峰分布特点。小时极端降水,阈值分布南低北高,虽然频次较少,但占夏季降水的40%左右。小时极端降水日变化的双峰分布和夏季总体降水分布类似,但主峰大都出现在午后至傍晚。不同级别雨日的日变化分布各有不同,但全省各区无显著差异。累积降水量贡献主要来自于暴雨和大雨。暴雨无论是从降水频次、累积降水量还是降水强度都呈现清晨至早上的单峰分布。 相似文献
9.
利用北京地区20个国家站1980～2020年的长期逐时降水资料,分析了北京夏季降水的基本气候特征和日变化时空分布特征。结果表明:（1）北京地区夏季40年平均降水量分布具有西北山区小,平原大,山区向平原过渡区的迎风坡最大的特点;降水频率则相反,平原降水频率整体小于山区;降水强度整体表现为西北弱,东部强,城区与南部居中的特点。北京夏季降水的强度和极端性较强,致灾风险高。（2）北京夏季平均降水量日变化主体呈单峰型,降水频次为双峰型,降水强度为多峰型,三者同时在22时（北京时,下同）达到最大,在12时最小。（3）降水的峰值时间随月份依次后推,6月最早,7月次之,8月最晚;峰值雨量7月最大,8月次之,6月最小。（4）降水量、降水频率和降水强度的日峰值空间分布具有较强的一致性,西北山区四站出现在20时以前,其余16站出现在20时及以后。使用K均值聚类算法将20站划分为两个区域,结果显示两个区域的降水量、降水频率和强度的日变化具有完全不同的分布特点。（5）近40年北京地区的降水结构在不断调整,短持续时间降水主导期和长持续时间降水主导期交替出现。2000年以前以小于6小时的短持续性降水为主,近15年大于6小时的长持续性降水明显增多。 相似文献
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利用中国地面台站逐日和逐时降水资料,对中国东南沿海地区近40年(1967-2006年)盛夏(7-8月)降水强度变化特征进行了分析.逐日降水资料的分析结果表明我国东南沿海盛夏的降水量呈显著增加趋势,且主要是由日降水强度增强所致,日降水频次的贡献不显著.结合逐时降水资料的分析结果发现,东南沿海地区虽然降水日的平均降水时数显著增加,平均逐时降水强度也显著增强.通过按降水持续时数确定的降水事件分类分析发现,短持续降水(≤4h)平均小时强度显著增强,具体表现为弱小时强度降水减少和强降水增多.长持续性降水(≥15h)平均小时强度减弱,但降水频次增加.由于长持续性降水的平均小时降水强度远大于短时降水平均小时强度,对整体小时强度增强是正贡献.总之,我国东南沿海盛夏平均降水强度增强主要来自长持续性降水频次的增多、短时强降水频次的增多和短时弱降水频次的减少. 相似文献
12.
Compared with daily rainfall amount, hourly rainfall rate represents rainfall intensity and the rainfall process more accurately, and thus is more suitable for studies of extreme rainfall events. The distribution functions of annual maximum hourly rainfall amount at 321 stations in China are quantified by the Generalized Extreme Value（GEV） distribution, and the threshold values of hourly rainfall intensity for 5-yr return period are estimated. The spatial distributions of the threshold exhibit significant regional diferences, with low values in northwestern China and high values in northern China, the mid and lower reaches of the Yangtze River valley, the coastal areas of southern China, and the Sichuan basin. The duration and seasonality of the extreme precipitation with 5-yr return periods are further analyzed. The average duration of extreme precipitation events exceeds 12 h in the coastal regions, Yangtze River valley, and eastern slope of the Tibetan Plateau. The duration in northern China is relatively short. The extreme precipitation events develop more rapidly in mountain regions with large elevation diferences than those in the plain areas. There are records of extreme precipitation in as early as April in southern China while extreme rainfall in northern China will not occur until late June. At most stations in China, the latest extreme precipitation happens in August–September. The extreme rainfall later than October can be found only at a small portion of stations in the coastal regions, the southern end of the Asian continent, and the southern part of southwestern China. 相似文献
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GRAPES千米尺度模式在西南复杂地形区降水预报偏差与成因初探 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2019年夏季（6—8月）西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据,从降水量和降水频率入手,对同期GRAPES-Meso 3 km业务模式短期（36 h以内）降水预报性能,特别是在不同典型地貌区—四川盆地子区、云贵高原北部子区和南部子区、青藏高原东缘山地子区的预报偏差进行细致评估与分析。结果表明:（1）GRAPES-Meso 3 km模式能合理地刻画出西南复杂地形区夏季日降水和日内尺度降水的主要特征,以及小时降水频次-强度的基本关系。（2）在各子区,模式日降水量（频率）预报表现为清晰的正偏差,正偏差在盆地子区最显著,为观测值的1.1倍（0.3倍）;日降水量正偏差主要由强降水日降水量预报偏大引起,但频率正偏差在云贵高原南、北子区与其他两个子区不同,主要是中小雨日数预报偏多的贡献;强降水（中小雨）落区预报存在明显（轻微）偏大倾向,强降水预报落区偏大频率在青藏高原东缘山地子区最高,达82.8%,在云贵高原南部子区最低,为53.6%。（3）日循环上,各时次小时降水量（频率）预报整体偏大,且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段,其中海拔1200 m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延续到中午,模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长或小时降水空报。（4）诊断分析显示,模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是模式对流层低层在云贵高原南-东南侧偏强的西南风预报与西南地区特殊地形结合的产物。 相似文献
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Temporal and Spatial Characteristics of Extreme Hourly Precipitation over Eastern China in the Warm Season 总被引：15，自引：0，他引：15
Based on hourly precipitation data in eastern China in the warm season during 1961-2000,spatial distributions of frequency for 20 mm h 1 and 50 mm h 1 precipitation were analyzed,and the criteria of short-duration rainfall events and severe rainfall events are discussed.Furthermore,the percentile method was used to define local hourly extreme precipitation;based on this,diurnal variations and trends in extreme precipitation were further studied.The results of this study show that,over Yunnan,South China,North China,and Northeast China,the most frequent extreme precipitation events occur most frequently in late afternoon and/or early evening.In the Guizhou Plateau and the Sichuan Basin,the maximum frequency of extreme precipitation events occurs in the late night and/or early morning.And in the western Sichuan Plateau,the maximum frequency occurs in the middle of the night.The frequency of extreme precipitation (based on hourly rainfall measurements) has increased in most parts of eastern China,especially in Northeast China and the middle and lower reaches of the Yangtze River,but precipitation has decreased significantly in North China in the past 50 years.In addition,stations in the Guizhou Plateau and the middle and lower reaches of the Yangtze River exhibit significant increasing trends in hourly precipitation extremes during the nighttime more than during the daytime. 相似文献
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利用2005—2018年125个国家级台站小时降水观测数据研究云南小时降水时空分布特征。结果表明:云南年总降水量、不同持续时间降水量、极端强降水量及降水日变化空间分布差异很大。年降水量自西北向南增加,雨强自北向南增强,降水时长西部大于东部、南部略大于北部,年降水量受降水时长和雨强共同影响,降水时长影响最强,雨强影响较弱,这种特征在滇西北最突出,但滇东北的降水量与雨强相关更好。云南大部夜雨量多于昼雨量,滇东北和北部边缘夜雨特征最显著;降水日变化特征在云南北部为夜间单峰,西部边缘为清晨单峰,中部为夜间与午后峰值相当的双峰,南部也为夜间和午后双峰,但南部不同区域间主峰和次峰出现时间不同。云南南部降水贡献以短、中历时降水为主,北部则以长、超长历时降水为主。云南短时强降水发生次数的空间分布表现为自西北向东南增加;年发生站次数具有增加趋势,日变化特征为显著单峰,多在傍晚至入夜出现,且极端短时强降水更易在凌晨出现。这些小时降水时空分布特征很大程度上代表了低纬高原地区的降水特征。由于低值天气系统多影响低纬高原中北部,热带天气系统多影响南部,且低纬高原地形复杂,局地热力条件差异明显,这些因素造成该区域小时降水时空分布特征差异显著。 相似文献
16.
温室效应对我国东部地区气候影响的高分辨率数值试验 总被引：17，自引：4，他引：13
使用RegCM3区域气候模式,单向嵌套NASA/NCAR 的全球环流模式FvGCM的输出结果,对中国东部地区进行了在实际温室气体浓度下当代1961~1990年和在IPCC A2温室气体排放情景下21世纪末期2071~2100年各30年时间长度,水平分辨率为20 km的气候变化模拟试验。首先分析全球和区域模式对中国东部地区当代气候的模拟情况,结果表明全球模式对中国东部地区气温的总体分布型模拟较好,但存在冷偏差,区域模式在对这个冷偏差有所纠正的同时,提供了气温地理分布更详细的信息。全球模式模拟的年降水中心位于长江流域,与观测差别较大,区域模式对此同样也有改进,降水高值区主要位于区域南部,并表现出较强的地形强迫特征。区域模式的模拟结果还表明,至21世纪末期,在温室效应作用下,中国东部的气温将明显升高,年平均气温的升高值在2.7~4.0℃之间,其中北部升温大于南部,冬季升温大于夏季。冬季升温表现出明显的随纬度增加而增加的分布型。模拟区域内年平均降水将增加,增加值一般在10%以上,部分地区达到30%。降水增加在夏季较明显,区域内以普遍增加为主,冬季降水自山东半岛至湖南地区将减少,其他地区增加。此外,对夏季高温日数和冬季低温日数及年平均大雨日数的变化也进行了分析。 相似文献
17.
全球变暖背景下我国极端小时降水和极端日降水(EXHP、EXDP)气候态及变化趋势的区域差异明显, 其中热带气旋(TC)的影响尚不明确。利用1975-2018年暖季台站小时降水(P)和热带气旋最佳路径等资料, 采用百分位法定义极端小时降水与极端日降水, 并将总降水(All)客观分为热带气旋降水与非热带气旋(nonTC)降水, 分析热带气旋对中国东部All-P、All-EXHP、All-EXDP的气候态和变化趋势以及极端小时降水随温度变化的影响。主要结论如下: (1) TC-P、TC-EXDP、TC-EXHP占其对应总降水之比均从东南和华南沿海向西北内陆递减, 区域平均而言, TC-P占All-P之比与TC-EXHP占All-EXHP之比均约为11%, 而TC-EXDP占AllEXDP之比为15.8%;(2) 热带气旋和非热带气旋降水变化趋势的空间分布差别较大, 热带气旋对长江流域东部总降水增多的贡献高达49%, 并一定程度上改变了降水趋势的空间分布; (3) TC-EXHP强度与温度的关系在约21℃发生改变, 且截然不同于nonTC-EXHP, 华南、东南沿海TC-EXHP强度随温度的变化率明显低于nonTCEXHP, 造成nonTC-EXHP和All-EXHP随温度变化率不同, 且在东南沿海差异显著。 相似文献
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利用区域气候模式RegCM4的逐日气温和降水资料,预估1.5℃和2.0℃升温情景下,东北地区平均气候和极端气候事件的变化。结果表明：RCP4.5排放情景下,模式预计在2030年和2044年左右稳定达到1.5℃和2.0℃升温;两种升温情景下,东北地区气温、积温、生长季长度均呈增加趋势,且增幅随着升温阈值的升高而增加;1.5℃升温情景下,年平均气温增幅为1.19℃,年平均降水距平百分率增幅为5.78%,积温增加247.1℃·d,生长季长度延长7.0 d;2.0℃升温情景下气温、积温、生长季长度增幅较1.5℃升温情景下显著,但是年和四季降水普遍减少,年降水距平百分率减小1.96%。两种升温情景下,极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少,极端降水事件普遍增加。霜冻日数、结冰日数均呈显著减少趋势,热浪持续指数呈显著增加趋势;未来东北地区降水极端性增强,不仅单次降水过程的量级增大,极端降水过程的量级也明显增大,随着升温阈值的增大,极端降水的强度也逐渐增大。 相似文献
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黄淮地区降水极值统计特征的研究 总被引：13，自引：1，他引：13
利用黄淮地区22个台站1956－2000年逐日降水资料，用交叉理论和EOF方法，计算并分析了黄淮地区日降水量≥25mm的极端降水特征，结果表明，黄淮地区各极值特征主要表现形式为全区一致型、南北差异型，东西差异型，黄淮地区降水极值频率及极值降水的平均持续时间都向于减少，大－暴雨的降水次数及每次降水的平均持续时间决定年降水量。 相似文献