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基于CLDAS资料的内蒙古干旱监测分析 总被引：5，自引：1，他引：4
以内蒙古地区为研究区域,对中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）的土壤湿度和降水数据进行了评估,使用土壤相对湿度法和连续无降水日数法监测2014年夏季干旱,并选择干旱年（2014年）和湿润年（2013年）与标准化降水指数和降水百分位指数法进行验证分析。结果表明：CLDAS资料能够很好地再现日土壤相对湿度动态变化情况和降水落区与量级,能够满足干旱监测的需求;基于CLDAS数据的土壤相对湿度法可以方便、快捷地监测干旱日变化和区域性变化,连续无有效降水日数法对评估长时间、持续性干旱较为有效;CLDAS同化数据在时效性、分辨率、代表性上能够满足气象服务的需求,可作为观测资料的重要补充广泛应用于业务和科研,特别是对于地广人稀且气象站点相对较少的内蒙古地区气象服务潜力巨大。 相似文献
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从降水响应、指标评估两个方面对比分析了四川省西昌、宜宾和乐至3站2017~2018年CLDAS土壤湿度产品、人工观测和自动土壤水分站3种土壤水分资料。结果表明,3种资料的土壤相对湿度对降水都有较好的响应,其中自动站对土壤水分变化的响应最为明显,而CLDAS的响应则较为平缓,CLDAS体积含水量对降水的响应不如CLDAS相对湿度好,特别是在深层,基本没有响应降水影响。对比评估指标显示,各站土壤相对湿度人工观测与自动站的相关性最好,西昌站3种资料两两间相关性最好,乐至站各资料间的相关性较差,偏差和均方根误差也较大,体积含水量各站各资料间相关性没有相对湿度高。总体看,CLDAS土壤湿度产品,特别是相对湿度在浅层对降水的响应要好于深层,与人工观测和自动站的相关性也好于深层,CLDAS土壤湿度产品在浅层可以弥补四川部分地区自动站稀疏的缺陷。 相似文献
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1呼中森林火灾基本情况及影响1.1火灾的成因分析1.1.1气象条件分析2010年6月份,黑龙江省大兴安岭地区呼中区遭遇百年不遇的酷热、持续干旱。3-5月黑龙江省大部地区降水偏多,但大兴安岭地区降水偏少3-4成,特别是6月23-26日,除塔河有9 mm降水,其它各站降水不足1 mm或根本无降水;又连续出现历史罕见高温天气,辖区内7个气象站点最高气温突破历史极值,尤其是24-27日气温高达37 ℃以上,部分地区最高气温达40.5 ℃,上述气象条件导致森林可燃物干燥,干雷暴次数较多。据统计,6月份大兴安岭地区共出现23个雷暴日,其中地闪次数达24420次。火险等级居高不下,具备了发生大火的气象因素。 相似文献
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中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）提供了高时空分辨率的陆面融合数据集,为精细化气象服务提供了重要的数据支撑,而数据的适用性评估是开展数据应用的重要基础。基于国家气象信息中心CN05.1格点观测数据和内蒙古119个国家级气象站观测资料,对CLDAS的2 m平均气温和降水产品在内蒙古地区的适用性进行检验评估,并与欧洲中期天气预报中心的ERA5(The Fifth Generation European Centre for Medium-range Weather Forecasts Re-Analysis)和英国的CRU TS(Climatic Research Unit gridded Time Series)再分析资料进行对比分析。结果表明：三种数据集均能很好地反映内蒙古年降水量和年平均气温空间分布特征,但对内蒙古大部地区降水量存在低估、平均气温存在高估现象,且CLDAS数据集还能够反映地形变化对气温和降水的影响。CLDAS和CRU TS的降水变率空间分布优于ERA5;CRU TS和ERA5的气温线性趋势与CN... 相似文献
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选取重庆市1969个自动观测站数据,对国家级网格实况分析产品CLDAS与CMPAS中12种要素产品进行评估,采用误差指标和分级评估法,分区域检验实况产品在重庆的适用性。结果表明：CLDAS2.1中小时2 m气温产品的夜间误差小于白天误差,各区域的适用性由高到低排序为渝西、渝中、渝东南、渝东北,平均绝对误差分别为0.73℃、0.74℃、0.81℃、1.05℃。CMPAS小时和日降水产品在渝东南的绝对误差最大,其余三个区域误差相差不大;二源和三源的小时降水产品误差相差不大,夏季误差增大明显,7月达到峰值,日降水产品则三源优于二源。CLDAS小时能见度产品在各区域间误差月变化趋势一致,以低估为主,但在低能见度天气下均为高估。总体而言,国家级CLDAS与CMPAS产品质量较高,均能反映重庆大气要素的变化特征,但应针对不同地区和时段选取适合的产品进行应用。 相似文献
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利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明：贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1°存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。 相似文献
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夏季云贵高原地区降水特征及云水资源的匹配 总被引：1，自引：1，他引：0
基于云贵高原地区1961—2010年高分辨率(0.5°×0.5°)逐日降水格点资料,分析了云贵高原及东、西两个区域的夏季降水变化特征。并结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2010年ERA-Interim再分析资料,计算了其夏季水汽输送通量和净水汽收支。结果表明:(1)云贵高原夏季平均降水分布不均匀,存在区域差异:云贵高原西部的中部为降水量低值区,其向南、向西逐渐增加;东部由其东南部向西北部递减的分布形式。(2)将云贵高原分成两个区域,东、西部区域的降水都呈增加的趋势,降水量较高的区域降水增长速度较快。(3)大气中的水汽从云贵高原南边界和西边边界进入,从北边界和东边界流出,全区以净水汽输出为主,输出值与降水的变化都呈增长趋势。其中东部水汽为净输入;西部为净输出,向各区域的水汽输送量逐渐增加与各区降水量呈增长趋势变化同样相一致。(4)影响西部夏季降水的水汽主要源于孟加拉湾北部、南海北部和横断山到四川盆地地区,而东部水汽主要来自南海北部和四川盆地西部。 相似文献
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In this study, satellite-based daily precipitation estimation data from precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural networks (PERSIANN)-climate data record (CDR) are being evaluated in Iran. This dataset (0.25°, daily), which covers over three decades of continuous observation beginning in 1983, is evaluated using rain-gauge data for the period of 1998–2007. In addition to categorical statistics and mean annual amount and number of rainy days, ten standard extreme indices were calculated to observe the behavior of daily extremes. The results show that PERSIANN-CDR exhibits reasonable performance associated with the probability of detection and false-alarm ratio, but it overestimates precipitation in the area. Although PERSIANN-CDR mostly underestimates extreme indices, it shows relatively high correlations (between 0.6316–0.7797) for intensity indices. PERSIANN-CDR data are also used to calculate the trend in annual amounts of precipitation, the number of rainy days, and precipitation extremes over Iran covering the period of 1983–2012. Our analysis shows that, although annual precipitation decreased in the western and eastern regions of Iran, the annual number of rainy days increased in the northern and northwestern areas. Statistically significant negative trends are identified in the 90th percentile daily precipitation, as well as the mean daily precipitation from wet days in the northern part of the study area. The positive trends of the maximum annual number of consecutive dry days in the eastern regions indicate that the dry periods became longer in these arid areas. 相似文献
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对1970—2006年大兴安岭地区森林火灾过火次数与过火面积及其影响因子分析。结果表明：春季是大兴安岭地区火灾易发季节,4—6月易引发较大等级的森林火灾;雷击是引起该地区森林火灾的主要原因,雷击火灾多集中在春季和夏季, 6月份为雷击火多发月;年尺度上,降水量与过火次数显著相关,气温与过火面积显著相关;月尺度上,气温与过火次数显著相关,风速、相对湿度与过火面积显著相关;日尺度上,过火次数与最高气温显著相关,过火面积与相对湿度显著相关;但复相关系数较小,表明对森林火灾的预测不能仅仅选取气象因子,更要考虑火源及可燃物的影响。 相似文献
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基于2012—2021年5—9月华北五省的逐日降水资料和台站地形高度数据,统计分析了华北全区及各子区域极端降水事件的降水量及其强度和频次的时空分布特征;并运用地理加权回归(GWR)模型分析得到极端降水事件的降水量、强度及频次与海拔高度之间的关系。结果表明:1)华北区域极端降水量的时间变化均呈多波动特征且区域差异性显著,太行山以西高原和以东平原降水频次多、波动明显且强度较弱,太行山南段以南平原降水频次少、变化平缓而强度明显偏强。2)极端降水量的空间分布呈现南北少、中间多的型态分布,降水量大值区分别位于燕山东南侧和太行山南段晋冀豫三省交界处;极端降水高频站点主要聚集在晋东南地区;日最大降水量超过300 mm的站点主要集中在太行山脉和燕山山脉与华北平原的过渡地带。3)华北区域38°N以北,极端降水量、降水频次、强度和日最大降水量均随海拔高度的升高而减小;38°N以南,山西南部临运地区降水量随海拔高度的升高而显著增加。由于降水频次和强度与地形均存在正相关而导致,太行山附近降水量随海拔高度的升高而减小的贡献主要在于降水强度而非降水频次。 相似文献
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基于1981-2015年中国逐日降水量加密观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,采用主、客观相结合的方法,以天气过程为单元建立了中国95°E以东地区及其6个子区的区域性暴雨过程个例谱,进一步使用小波功率谱、9点二项式平滑及离差平方和聚类等方法剖析了中国95°E以东区域性暴雨过程的时、空分布统计特征。结果表明:（1）中国95°E以东区域性暴雨过程平均年总次数接近30次;其中,江淮流域是出现区域性暴雨过程最多的子区,平均为19次/a;其次为华南和西南地区东部,平均为10.5和5.8次/a;东北地区、华北和西北地区东部平均仅为1-3次/a。（2）中国95°E以东及各子区区域性暴雨过程次数的年及年代际变化主要表现为波动特征,各子区中江淮流域与中国95°E以东地区的年及年代际波动变化最为一致;华南与西南地区、东北地区与华北的波动变化互为显著的正相关。中国95°E以东及各子区区域性暴雨过程年总次数都表现出2-4 a的周期变化,此外,江淮流域、华南和西北地区东部还表现出6-10 a的周期变化,华北表现出13-17 a的周期变化。（3）中国95°E以东区域性暴雨过程总体呈夏季最多、冬季最少、春季多于秋季的分布特征,其中以7月出现次数最多。各子区中,江淮流域和西南地区东部区域性暴雨过程以6、7月最多,华南以5、6月最多;东北地区、华北、西北地区东部集中出现在7、8月。（4）中国95°E以东地区的极端区域性暴雨过程可划分为7种分布类型。第Ⅰ-Ⅳ型强降雨区从江南南部和华南呈阶梯状逐步北抬至黄淮和四川盆地东部一带,第Ⅴ-Ⅶ型除在东南沿海均有强降雨区外,第Ⅴ型在华南东部至江淮、第Ⅵ型在黄淮北部至东北地区中南部、第Ⅶ型在黄淮西部和华北中南部还分布有强降雨区。 相似文献
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基于2005—2015年闪电观测和NCEP再分析资料,对陕西省地闪时空分布及气候环流特征进行统计分析。结果表明,近10年来陕西地闪呈波动上升趋势,平均12.8万次/a,平均密度为0.67 fl/(km2·a),负闪占总地闪93.7%。每年3月地闪开始逐渐活跃,年平均强度最大;8月地闪最活跃,盛夏总频次超过全年的75%。陕西地闪频次日变化呈单峰型,峰值在16—17时,下午至前半夜活跃;对应时段在延安周边地区的闪电密集区东移南压明显。陕北地闪日变化幅度明显偏大,关中峰值时段偏晚其他地方约3 h,陕南地闪夜发性明显。陕西地闪主要分布在黄土高原东侧、南侧和秦巴山脉南麓的迎风坡,正闪主要位于陕北和陕南西部局地。相比其他省市,陕西地闪密度明显偏小,但平均强度偏大。陕西地闪活动与西太平洋副热带高压的南北进退变化基本一致,随着季节变化而出现北跳、扩大和迅速消散过程。春季闪电主要位于陕南;初夏陕北南部至渭北明显增多;盛夏闪电最强,北部闪电中心区东移至黄河沿线,关中闪电频次增幅远大于陕北、陕南;夏末闪电迅速消散。陕西盛夏闪电主要包括4种气候类型,不同类型的环流特征差异显著。25 °N以北、80~100 °E附近关键区青藏高压强盛、陕西周边温度槽落后高度槽、相对明显的不稳定层结条件是盛夏闪电活跃的有利环流背景。 相似文献
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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