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运用Gumbel-Logistic模式模拟区域暴雨的试验 总被引：2，自引：0，他引：2
根据中国江淮地区近57 a逐日降水量观测资料,应用二维极值Gumbel-Logistic模型分析区域暴雨最大峰值以及相应暴雨站数的联合分布.文中使用矩法估算分布参数,根据随机变量的边缘分布和条件概率分布,可以推导出联合重现期.结果表明利用该模型描述区域暴雨峰值及相应站数的联合分布是较为适宜的. 相似文献
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基于1960—2013年湖南88个台站逐日降水数据,采取线性趋势分析等方法分析了近54 a湖南区域暴雨的时空分布特征。从时间变化上看,近54 a湖南区域暴雨日以6月208 d为最多,1月0 d为最少;夏季、春季、秋季及冬季区域暴雨日数占总日数的百分比依次为60%、29%、10%及1%。暴雨日数、暴雨强度均值突变点分别为1994年、1995年,暴雨初日的均值突变点为1983、1994年,暴雨终日无均值突变;暴雨日数与暴雨强度(暴雨发生终日)总体上呈上升(后延)趋势。基于突变点分段线性趋势分析表明,仅暴雨日数在1994—2013年及暴雨强度在1960—1994年期间呈显著下降趋势。从空间分布上看,区域暴雨强度及其与非区域暴雨强度的差值、区域暴雨持续2日或以上的暴雨强度及其与单日暴雨强度的差值的大值区主要位于湘西北及湘东南,小值区主要位于湘西南-湘东北的带状区域;全部站点的区域暴雨强度均大于非区域暴雨强度,89%的台站持续2日或以上的区域暴雨强度大于单日区域暴雨强度。区域暴雨、总体暴雨的台站暴雨最长持续日数分别为1~4 d、2~4 d,均集中在2~3 d且其站数占总站数的百分比分别为97.7%、96.6%。 相似文献
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利用2011-2020年石阡国家气象站和乡镇（街道）自动气象站降雨资料,运用统计分析方法对石阡县近10a年暴雨天气特征进行分析,并结合暴雨灾情信息研究了“三个叫应”阈值。结果表明：石阡县年均暴雨日数11.4d,年均暴雨站次51.5站,主要集中在5-9月,月暴雨日数峰值出现在5月,月暴雨站次峰值出现在6月,05-07时易出现短时强降水;暴雨及伴随短时强降水日数均存在时空分布不均的特点,东部明显大于西部,最大日降水量和雨强大体一致,主要在县城、枫香、花桥一带和白沙;辖区内台站1h雨量达35mm、3h雨量达70mm或6h雨量达90mm及以上,且降雨可能持续时,可能发生灾害,应及时做好气象服务工作。 相似文献
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利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。 相似文献
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利用山东省123个国家地面气象观测站1961—2019年逐日、逐小时降水量资料,在定义区域性暴雨事件的基础上,选取最大过程降水量、最大日降水量、最大1 h降水量、暴雨站数和过程持续时间作为评估指标,构建山东省区域暴雨事件和单站暴雨事件综合强度评估模型。针对判别出的545次区域暴雨事件,进行时空特征分析。结果表明,山东省区域暴雨事件发生次数呈现波动变化、缓慢下降趋势,但平均综合强度呈现缓慢上升趋势,且2011年以来上升趋势显著。区域暴雨事件集中发生于7、8月,其中以7月发生次数最多,8月平均综合强度最高。降雨中心主要分布于半岛东部和鲁南地区,不同时段分布配置略有不同,但差别不大。历史回算结果与灾情记录一致性较高,以台风"利奇马"暴雨过程为例,通过分县灾情验证表明暴雨事件综合评估模型评估结果较为合理,尤其对历史重大暴雨事件吻合效果理想。 相似文献
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黔东南州暴雨的分布特点 总被引：2，自引：2，他引：2
利用黔东南州18个站39年的降水资源对＞50mm的降水进行统计分析，指出了黔东南州的暴雨及暴雨天气过程出现的时间，区域分布及强度等空间分布规律，为今后了解黔东南州暴雨提供了较为清晰的气候背景。 相似文献
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利用重庆主城区沙坪坝国家基本气象站1961—2017年逐分钟降雨资料,根据暴雨成因选取大范围区域暴雨型和局地强对流天气型两类短历时暴雨样本,采用PilgrimCordery法推求设计暴雨雨型,并比较两类天气系统下短历时设计暴雨雨型的差异。结果显示:区域暴雨型样本数占总样本数52.6%,60 min历时单峰型和均匀型占比分别为36.7%和26.7%,120 min历时多为单峰型且峰值在中部,180 min历时雨型主要为峰值在前部的单峰型。而强对流天气型样本数占总样本数的47.4%,短历时雨型基本都为峰值在前部的单峰型。相比区域暴雨型,强对流天气型设计暴雨雨型峰值位置出现较早,峰值强度偏强,降雨累积过程更快。60 min、120 min和180 min峰值分别提前5 min、35 min和20 min,10 a重现期峰值强度分别偏强0.5 mm·min~(-1)、0.9 mm·min~(-1)和0.9 mm·min~(-1)。在设计降雨量相同的情况下,强对流天气型平均积水时间更长,积水量更大,导致的内涝问题更突出。 相似文献
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该文利用黔东南2010—2019年203个乡镇区域站和国家站16县（市）站逐日降水资料,对降水量、雨日、暴雨日、极端降水量进行时空对比分析。结果表明：乡镇区域站的降水量、雨日、暴雨与国家站相关性较好,通过α=0.01显著性检验,呈正相关及线性一致增加;全年降水量均呈单峰型、雨日呈平缓型、暴雨日数呈双峰型等分布,但量级均有一定差异,其中,雨日和暴雨日数的峰值期、开始期和结束期等不同。乡镇区域站的降水量主要以两条带状分布,并掺夹3个大值中心区,雨日和暴雨日数的集中区呈零散破碎型分布,极端降水量呈带状型分布;而国家站的降水量、雨日、暴雨日数、极端降水量等呈片状型分布。由于乡镇区域站点分布密集,相较于国家站以点带面,乡镇区域站能更好地反映出山地地形对降水分布的影响。 相似文献
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利用2007—2013年福建省区域自动站和基本气象站小时降水观测资料,确定精细时空尺度上热带气旋暴雨突然增幅的阈值标准,分析暴雨突然增幅的时空分布特征及其与同期热带气旋之间的关系。结果表明:满足1 h、3 h和6 h暴雨突然增幅的热带气旋个例数随时间分辨率的降低而明显减少;3 h突增个例数主要出现在6—10月,且个例数和突增次数年分布总体呈上升趋势,突增次数日变化呈现"三峰型",高值区位于17—20时;暴雨突然增幅的热带气旋大多数在福建中南部沿海登陆,且不同的热带气旋中,强度较弱时发生突增次数较多,极值最大;暴雨突然增幅大多数发生在热带气旋登陆后24 h、距中心400 km内、西南方向,与登陆路径有关。对比分析了热带气旋登陆福建前后暴雨突然增幅的特征,发现登陆中部的热带气旋个数最多、暴雨突增次数也最多;热带气旋登陆后暴雨突增次数明显比登陆前多。 相似文献
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高婧 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2024,18(4):16-23
摘要：利用1960—2022年新疆塔城区域9个国家气象观测站逐日观测数据、国家气候中心大气环流和海温指数,分析塔城区域暴雨事件的时空变化特征及其影响因子。结果表明：近63 a塔城区域年平均暴雨事件发生频数为1.98站日数,西北部最多,中部最少;各站暴雨强度相差不大,平均强度为30.78 mm?d-1;塔城区域暴雨频数和暴雨量均呈增多趋势。暴雨事件主要集中在5—7月,7月最多。暴雨事件年代际变化阶段性特征明显,20世纪60年代至80年代持续偏少,90年代开始转为增多趋势并在21世纪10年代达到峰值。西太平洋副热带高压面积、强度和北界位置指数和亚洲（北半球）极涡面积（强度）的变化对暴雨事件有重要影响,ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）冷（暖）事件与塔城区域暴雨的少（多）有较好地对应关系。 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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湖南持续性区域暴雨气候特征及暴雨落区分型 总被引：1，自引：0，他引：1
基于1961-2016年湖南88个台站逐日降水及NCEP再分析数据,利用突变分析、聚类分析、合成分析等方法,分析了湖南持续性区域暴雨的气候特征,并对暴雨落区进行了分型。结果表明,近56年湖南持续性区域暴雨过程年平均出现2次,最长持续日数为5天;夏季发生次数最多占73%,冬季未发生,出现较多的月份5,6,7和8月分别占16%,38%,20%和14%;持续性区域暴雨过程次数在1993年发生了均值突变,年平均过程次数从1961-1992年的1.4次增加至1993-2016年的2.8次。持续性区域暴雨过程年均发生0.9次以上的区域主要分布在湘中以北,湘中以北较湘南年均次数偏多。持续性区域暴雨强度全省区域平均值为82.5 mm·d^-1,大于85 mm·d^-1的台站主要分布在湘西北及湘东南。暴雨日强降水落区可分为4类空间分布型即湘西北型、湘中偏北型、湘中偏南型及湘东南型,4类空间分布型的累计暴雨日数占总持续性区域暴雨日数的百分比依次为25.6%,30.1%,21%和18.4%,湘西北型与湘东南型的降水强度较湘中偏北型与湘中偏南型的降水强度大,且强降水落区相对更集中;对应4类暴雨落区分型合成的925 hPa风场切变及水汽辐合大值区的位置、走向与4类暴雨空间分布型的强降水落区基本吻合,对强降水的落区有较好指示性。 相似文献
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利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明：2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。 相似文献
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采用2009—2021年陕西省内国家气象站以及区域气象观测站逐日降水资料,以某日出现暴雨站数至少占总站数的4%为识别条件,以降水强度、暴雨范围和持续时间建立综合强度评估指标,此区域暴雨过程识别方法与传统方法相比更加客观,基于此方法的识别结果分析陕西区域性暴雨过程的变化特征。结果表明:陕西区域性暴雨过程出现在4—10月,59.4%出现在夏季,最多发生在7月,33%出现在秋季,最多发生在9月。近13 a首次区域性暴雨出现日期呈提前趋势,平均每年提前1.5 d;末次日期呈缓慢推后趋势,平均每年推后0.7 d。暴雨过程频次平均每年8.2次,其中夏季4.8次,秋季2.7次;暴雨过程频次呈增加趋势,平均每年增加0.3次,夏季增加明显,秋季不显著。覆盖范围呈减小趋势,暴雨站数占比平均每年减少0.1%,局地性增强。76.4%的区域性暴雨过程持续1 d。区域性暴雨频次与陕西特色气候事件密切相关,夏季区域性暴雨多对应初夏汛雨强、伏旱弱,秋季区域性暴雨多对应秋淋强。 相似文献
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【目的】在极端天气频发的气候背景下,有必要进一步分析习水县暴雨天气时空分布特征。【方法】利用1959—2022年贵州省习水国家基本气象站逐日降水资料、2010—2022年24个乡镇区域站日降水资料,运用统计学及空间插值等方法,对习水县的暴雨时空分布特征及成因进行分析。【结果】习水县暴雨多发生在习水河谷和赤水河谷的迎风坡及东部喇叭口地形区域,空间分布特征为北多南少;年区域性暴雨日数呈增长趋势;区域性暴雨月变化呈“单峰”型分布特征,主要出现在5—9月,占比94%;区域性大暴雨日数月分布呈“双峰”型分布,峰值在6月、8月。习水县暴雨具有明显日变化特征,夜雨特征明显,大暴雨夜雨占比81.1%;区域性暴雨天气过程主要降水时段集中在19时—次日06时,占比76.9%。习水从春季至秋季都有暴雨出现,暴雨日数频次大值区自西向东移动,夏季暴雨出现最多,占比69%。将造成区域性暴雨天气的影响系统分为低涡切变型、冷锋低槽型、梅雨锋型、台风外围型等4种类型。低涡切变型产生暴雨最多,占比77.3%。【结论】习水县暴雨空间分布呈北多南少,区域性暴雨主要出现在5—9月,夜雨特征明显,该研究成果可为更好地开展习水县暴雨灾害性天气预报及气象服务工作提供参考。 相似文献