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利用吉林市1961—2017年分钟降雨量数据,分别采用年最大值法和年多个样法选样,P-Ⅲ型、指数型和Gumbel分布拟合频率分布曲线,根据误差最小原则选择最佳取样及拟合方法,采用最小二乘法求解暴雨强度公式参数,并将新旧暴雨强度公式进行比较,再利用推求出的公式参数模拟吉林市短历时芝加哥雨型。结果表明:通过年最大值法选样和P-Ⅲ型频率分布曲线拟合得到的暴雨强度公式精度最高。5~20 min历时新编暴雨强度公式计算的暴雨强度值与旧编公式相当或偏小,30~180 min历时新编暴雨强度公式计算的暴雨强度值偏大。在相同重现期下,随着降雨历时的延长,雨强变化率逐渐加大。吉林市短历时雨型的综合雨峰位置系数为0.389。30~180 min历时雨型形态均为单峰型,各历时瞬时雨强峰值接近,雨峰位置位于偏整场降雨过程的1/2处之前。累计雨量的变化特征与设计暴雨雨型形态一致。 相似文献
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《湖北气象》2015,(4)
利用北京观象台1961—2004年44 a逐分钟自记降雨资料,采用模糊识别法和统计分析法对北京市降雨过程进行雨型分型,并对5、10、15、20、30、45、60、90、120、180 min共10种不同短历时年最大降雨极值的概率分布利用指数分布、耿贝尔分布和皮尔逊Ⅲ型概率分布函数进行拟合。在此基础上,推算各历时降雨重现期极值。结果表明,暴雨天数年代际差异较大,暴雨量主要集中在50~100 mm范围内;不同月份雨型分布不一致,6月多双峰型,7—9月多单峰型雨型;总体上,北京降雨过程多为单峰型,占80%以上。最大降雨量主要出现在午后至傍晚和凌晨;北京短历时降雨极值的概率分布多数不服从指数分布而服从皮尔逊Ⅲ型分布;重现期降雨极值随历时增加而增大,2 a至100 a重现期内10 min降雨极值取值为10.4~22.6 mm,60 min降雨极值取值为22.3~59.2 mm,180 min取值为53.0~89.8 mm。 相似文献
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利用1961—2017年北京观象台站逐分钟降雨资料,根据《城市暴雨强度公式编制和设计暴雨雨型确定技术导则》,建立了北京市1961—1990年和1991—2017年两个气候态下的暴雨强度公式和2 a重现期下历时30 min、60 min、90 min、120 min、150 min、180 min以5 min为时间段的设计暴雨雨型。结果表明：1）P-Ⅲ型分布曲线对北京市两个气候态下各历时降雨量的拟合效果最好,暴雨强度公式精度最高。2）对比1961—1990年和1991—2017年暴雨强度公式,整体而言,后者各历时重现期的暴雨强度值较低,但随着重现期的增大,两者的雨强差值也增大。3）1961—1990年和1991—2017年短历时雨型的雨峰位置系数分别为0.436和0.382,2 a重现期下前者的各历时雨峰位置比后者提前,各历时累积降雨均在初期增长较慢、雨峰前后增长较快,之后增速明显减缓。 相似文献
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《干旱气象》2016,(1)
利用鲁中淄博地区1981~2013年降水资料,分析降水变化的时空规律。基于年最大值法选样,采用P-Ⅲ型分布、指数分布和耿贝尔分布对淄博主城区暴雨强度进行理论频率拟合分析,得出重现期—暴雨强度—历时的关系曲线,结合最小二乘法和高斯—牛顿法推求暴雨强度公式参数,以绝对误差和相对误差作为公式主要评价指标,得出淄博主城区暴雨强度公式。结果表明:淄博市近30 a来暴雨强度呈上升趋势,上升幅度由短历时向长历时递减;年平均暴雨日数呈现山区多、平原少的空间分布,其中,淄博主城区最少为1.6 d,南部山区博山最多为2.5 d;P-Ⅲ型分布曲线拟合理论频率—最小二乘法推求参数得到的暴雨强度总公式和单一公式效果最好,总公式平均绝对标准差和平均相对标准差分别为0.026 mm/min和2.35%;新修正的暴雨公式计算的暴雨强度值多数比1980年代编制的大,偏大幅度随重现期的增加而增加,对临近平原地区暴雨强度有较好的拟合效果。 相似文献
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设计暴雨研究是城市排水防涝工程建设的重要基础。基于1981—2020年雄安新区3个地面气象观测站的降雨资料,对其降雨量和暴雨日数的时间变化特征进行了分析;采用雄县分钟级降雨数据,通过年最大值法选样,为兼顾长、短历时降雨样本的拟合优度,选用P-III型曲线对降雨数据进行理论频率分析,通过MATLAB的高斯—牛顿法求解暴雨强度公式中的参数,最终得到长历时综合暴雨强度公式,根据同频率分析法对雄县1440 min的设计暴雨雨型进行推求。结果表明：雄安新区多年平均降雨量为490.4 mm,暴雨日数为4.4 d;2000—2020年暴雨日数呈增多趋势,尤以大暴雨增多明显,近10 a大暴雨发生日数占暴雨日数的比率最大,为20.8%,较21世纪初10 a大将近7倍。编制的长历时综合暴雨强度公式,可计算5—1440 min任意历时、2—100 a任意重现期的设计暴雨。雄县以5 min为步长的1440 min设计暴雨雨型为单峰型,雨峰系数为0.806,结合所编制的长历时综合暴雨强度公式,可推求任意指定重现期下1440 min的设计雨型。 相似文献
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《湖北气象》2017,(3)
根据1973—2014年葫芦岛市分钟降雨资料建立暴雨统计样本,通过对比分析确定采用年最大值法,基于P-Ⅲ型概率分布曲线拟合,推求出新一代暴雨强度公式。对比新、旧暴雨强度公式,5~30 min历时各重现期雨强以旧暴雨强度公式计算结果偏大,新、旧公式计算的45 min历时各重现期雨强基本相当,60~180 min历时各重现期雨强以新暴雨强度公式计算结果较大。在此基础上,开展葫芦岛市短历时暴雨雨型研究。统计确定雨峰位置系数为0.32,采用芝加哥雨型进行短历时暴雨雨型分析,重现期2 a、降雨历时60、90、120、150、180 min的累计降雨量在38.73~66.99 mm,均以初期累计降雨增长较慢,雨峰前后增长速度较快,之后降雨增速明显放缓。 相似文献
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基于阿克苏市1956—2020年的逐分钟降雨数据,采用年最大值法样本选样,分别选取近65年中逐5、10、15、20、30、45、60、90、120、150、180 min等11个降水历时的逐年最大值作为样本数据。采用一元线性拟合方法分析各历时降水年际变化特征,并使用耿贝尔分布、皮尔逊-Ⅲ型分布、指数分布曲线对各历时降水资料进行拟合,对比三种分布曲线拟合结果的理论频率和经验频率后,采用最小二乘法和高斯牛顿法计算暴雨强度公式参数,并进行暴雨强度公式精度检验。结果表明：阿克苏市近年来短历时的城市暴雨特征愈加明显;阿克苏市降水数据使用指数分布拟合、高斯牛顿方法推算所得的暴雨强度公式精度最高。 相似文献
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本文根据达县站1961~2013年共53 a降水资料,采用年多个样法和年最大值法两种取样方式,用皮尔逊-Ⅲ型分布、指数分布和耿贝尔分布等三种曲线拟合样本,得到理论上的雨强-历时-重现期表(i-t-p三联表),再用最小二乘法和高斯牛顿法求解达州主城区的暴雨强度总公式参数,并对比分析了两种取样下总公式的计算结果。结果表明,年多个样法在低重现期明显高于年最大值法,而在高重现期高历时下,年最大值法则明显偏高。 相似文献
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镇江市新一代暴雨强度公式研制及雨型设计 总被引：3，自引：1，他引：2
用镇江市1980—2013年连续34 a的降水观测资料,通过数据审核处理建立暴雨统计样本。对镇江市近34 a的暴雨特征进行统计分析,发现其存在较为显著的阶段性变化特征,具备开展新一代暴雨强度公式研制的必要。基于此,采用年最大值法展开修订,基于皮尔逊III型分布确定概率曲线并进行参数推求,研制了镇江市新一代暴雨强度公式。在此基础上,开展镇江市短历时暴雨雨型设计研究。统计发现:短历时暴雨以单峰型分布为主,其雨峰位置大部分出现在整个暴雨过程的前半段。进而采用芝加哥法雨型进行雨型设计,确定雨峰位置系数,得到镇江市短历时暴雨的雨型设计过程,短历时暴雨的瞬时雨强最高达5.9 mm/min,过程累计降水最高达105 mm。 相似文献
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Based on tropical cyclone (TC) data for the period 1949 to 2008 and following the Gumbe-I method, Pearson-Ⅲ method and determinacy method, this article estimates the possible minimum central pressure of TCs affecting southern Fujian where a nuclear power will be located. Results show that the observed minimum central pressure of TCs agrees well with the results determined with the methods above and there is little difference between them (the minimum central pressure is 867.4 hPa and 868.1 hPa, respectively, in a 1,000-yr return period). Established with the theory of atmospheric dynamics, the determinacy method yields a result of 867.28 hPa/1000 years, only a little smaller than the result of the probability method. Because of randomicity in parameter adjustment with the Pearson-Ⅲ method whereas the determinacy method is theoretically solid and its estimates are the smallest of the three methods, it is therefore reasonable, for security and conservative concerns, to adopt the result determined with the determinacy method as the possible maximum intensity of TC (with the central pressure being 867.28 hPa in a 1,000-yr return period). 相似文献
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基于江苏省昆山市2008—2015年12个自动气象站逐分钟降雨数据和常规气象站小时降雨量数据,并选取5个代表站分别代表不同的生态系统,先对昆山市降雨和暴雨的时空特征进行分析,然后采用年多个样法进行暴雨选样,利用指数分布、皮尔逊Ⅲ型分布和耿贝尔分布分析暴雨发生频率,最后使用高斯-牛顿法推求不同生态系统代表站的暴雨强度公式参数,结果表明:(1)昆山市各站点2008—2015年期间年降雨量都呈增长趋势,夏季降雨量最多、冬季最少,一天中01时(北京时间,下同)左右为降雨谷值,18时左右为降雨峰值,白天降雨多于夜晚; 在空间分布上,农田和城市生态系统的年降雨量、年降雨日数最多,湿地和湖泊生态系统较少。(2)暴雨日数年际差异大,年内暴雨主要集中在夏季,暴雨发生频次日变化呈“双峰型”分布,暴雨发生频次在02时和18时最多,09时和24时最少; 市区的暴雨日数空间变异系数大于郊区,且从市中心向外递减。(3)城市生态系统适宜采用皮尔逊Ⅲ型分布推求暴雨强度公式,其他类型生态系统适宜采用指数分布推求暴雨强度公式。 相似文献
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客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。 相似文献
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选取2017—2020年淮北地区夏季雨滴谱观测资料对低槽型、副热带高压边缘型、冷涡影响型和台风型4种类型暴雨的雨滴谱进行分析。研究表明淮北地区降水主要以层状云为主,而对总降水贡献率大的却是对流云降水。不同类型暴雨微物理量同样存在差异,低槽型、台风型暴雨的粒子数浓度较大,副热带高压边缘型和冷涡影响型各种特征直径比其他两类大。分析不同尺度雨滴粒子与雨强的关系,小雨滴数浓度占比超过60%,但对雨强起主要贡献的是中粒子,不同类型暴雨的差异主要是由小雨滴和大雨滴对雨强贡献率的差异造成的;并且随着雨强的增大,小雨滴的贡献率逐渐降低,大雨滴增大。不同雨强档下的雨滴谱分布基本呈单峰型,随着雨强增大各尺度档粒子数浓度升高,谱宽增大,斜率逐渐减小;当雨强增大时质量平均直径（Dm）-标准化参数（lgNW）分布趋于集中,Dm和lgNW的平均值分别为1.15 mm和3.79 mm?1m?3;通过Γ分布拟合发现,低槽型和台风型暴雨谱分布参数的平均值和标准差大于另外两类;除标准化参数的偏度为负值外,其余各参数的偏度均为正值;不同类型暴雨谱型-斜率（μ-Λ）及反射率因子-雨强（Z-R）略有差异。研究得出的淮北地区暴雨Z-R关系为Z=164.4R1.42,相比之下,目前雷达系统采用的标准关系式低估了淮北地区暴雨降水量,尤其在评估低槽型和台风型暴雨时误差较大。 相似文献
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利用攀枝花市1988~2010年5~10月的逐时降水资料,对各历时各级强降水的时空分布特征进行了分析,利用皮尔逊-Ⅲ型频率分布函数,计算了攀枝花市4站1h、3h和6h各重现期的极端最大降水量。结果表明:各级强降水主要集中在6~9月,以7月为最多,且日变化特征显著,最容易出现在00~05时。1h、3h、6h的最大降水量均出现在盐边,盐边和市区更容易发生1h≥50mm的极端强降水。短时强降水过程具有非常强的局地性,单站过程高达80%,且雨强越大局地性越强。各历时各重现期的极端最大降水量均以盐边为最大。 相似文献