共查询到19条相似文献，搜索用时 234 毫秒
1.
2.
3.
4.
利用FY-4卫星云顶亮温（Cloud Top Temperature,CTT）资料和雷达回波资料,分析了2019年6-9月大连地区的闪电活动特征,重点分析了该地区2019年9月4日的一次强对流天气闪电活动特征与雷达回波及CTT之间的相关性。结果表明：此次过程雷暴起始于大连东南方向。在雷暴初始阶段,以云闪为主,云闪高度主要集中在7-12 km。闪电活动主要集中在雷达回波强度>30 dBz的区域,对应的云顶高度超过了8 km。闪电活动与FY-4卫星CTT之间存在较好的相关性,闪电主要发生在CTT为240-250 K左右区域。对2019年5-8月大连地区雷达与闪电活动进行量化分析,发现闪电活动主要集中于雷达组合反射率39.38 dBz附近区域,对应的云顶高度为8.21 km。 相似文献
5.
6.
阿吉古丽?沙依提 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(3):62-65
利用塔克拉玛干沙漠腹地的塔中气象站1996-2010年地面观测资料对该地区的雷暴和闪电特征进行了分析。结果表明:塔中地区年平均雷暴日数为9.3d,年平均闪电日数为2.7d。塔中地区4月开始出现雷暴和闪电,7月达到最高值,10月至翌年3月之间无雷暴和闪电发生,塔中地区雷暴平均初日为6月1日,平均终日为8月5日。塔中地区雷暴多出现在午后至凌晨,并以30min以内的短时雷暴为主,雷暴出现的最多方位是W和N。 相似文献
7.
本文利用1997—2010年吉林省50个常规气象站的雷暴日数据和上报的雷电灾害资料进行分析,发现雷暴日发生的气候规律主要发生在5-9月份,空间分布呈两头少中间多的趋势。根据所采集到的雷电灾害案例,发现雷暴日和雷电灾害的时空分布规律基本一致。同时找出了城市与农村雷电灾害的不同特征,并提出了防御雷电灾害的一些建议; 相似文献
8.
9.
统计分析故宫自建成594年(1420—2014年)以来的雷电灾害事故资料及2005—2014年故宫及周边区域内闪电定位资料,结果显示:有记录的雷击灾害次数51起,雷电灾害都发生在5—9月,主要在6—8月,其中8月最多;雷电灾害发生在故宫南部建筑的次数多于北部,中轴线上的多于两侧,太和殿被雷击次数最多;遭雷击次数最多的部位是古建顶部的吻兽;雷击损害以直接雷击最多.故宫及周边1 km区域内的雷电主要发生在4—10月,主要分布在6—8月,其中8月最多;雷电发生的日变化明显,主要在下午和前半夜,占全天的63.95%;雷电流强度30~40 kA的闪电占总闪电数23.26%,比例最大,总体呈正态分布.雷电活动和雷电灾害在时间分布上整体较为一致. 相似文献
10.
11.
12.
从雷暴日时间分布、区域性雷电活动时间分布、地闪时间分布等方面分析了2011年度江苏省雷电活动的时间分布特征,并从雷暴日空间分布、地闪频次空间分布等方面分析了雷电活动的空间分布特征,继而对2011年度江苏省雷电灾害的时空分布及受灾类型特征进行了分析.结果表明:2011年江苏省雷电活动峰值出现在8月,全省范围雷暴过程达11次,较往年偏多,11月出现2次大范围雷暴过程,为历史罕见;全省雷电活动空间分布总体为南多北少,江淮之间南部及苏南中东部大部分地区为雷暴高发区;雷电灾害主要出现在6—8月,办公电子设备受损案例最多,其次为家用电子设备;85%的雷击人员伤亡事故发生在农村.最后,提出了雷电防御的对策及建议. 相似文献
13.
利用青海东部地区10个气象台站1997—2012年的年平均雷暴日数,2008—2014年闪电定位数据和1997—2014年雷电灾害资料,将雷暴日数、雷击密度、综合灾度、生命易损模数和经济易损模数作为雷电灾害易损性评估指标,采用层次分析法确定指标的权重,建立了雷电灾害易损性评估模型,依据气象灾害学分级统计法划分出雷电灾害易损性等级,形成了青海东部地区雷电灾害易损性区划图。结果表明青海东部地区雷电灾害易损性区域呈分散分布的特征,极高易损区在大通县、化隆县,次高易损区在湟中县、互助县,中易损区在省会城市西宁市、湟源县,低易损区在乐都区、平安区、民和县和循化县。 相似文献
14.
选取闪电密度、雷暴日、经济损失风险、生命损失风险等作为各县(市、区)雷电灾害易损性评估指标;并在此基础上,建立雷电灾害评估体系,对各县(市、区)的雷灾易损性进行了综合评价,进行区划分析。基于南充市雷电监测数据和人文经济指标而制作的全市雷电灾害风险区划,可以为全市雷电灾害防御提供科学依据,能有效降低因雷电灾害带来的生命财产损失和社会影响,提高灾害天气预报、预警能力,提升气象防灾减灾能力。基于南充市雷电监测数据而统计出的闪电密度、雷暴日数更具客观性。 相似文献
15.
16.
根据1996—2009年北京市逐日电网灾害资料分析了北京市电网雷害的发生规律, 结果显示:北京市电网雷害存在季节变化和日变化特征。结合同期气象观测站的雷暴日资料、北京市各区县的经济和人口密度特征提出了电网雷害概率、电网雷害频度、电网雷害密度、经济易损模数和生命易损模数作为北京市电网雷害风险评估指标。在此基础上,采用4级分区法对上述电网雷害易损性评估指标进行分级,并将北京市各区县按照5个电网雷害评估指标的所属等级值累加,得到电网雷害综合易损风险评估的评估系数。结果表明:北京地区电网雷害高风险区集中在北京城区中心附近,山区和山前迎风坡地带尽管电网雷害频次较高,但电网雷害风险却相对较低。 相似文献
17.
根据1995—2005年北京市18个区县的雷暴日和雷电灾害统计资料, 结合北京市的经济和人口密度特征, 提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为北京市雷电灾害易损性评估指标, 并在此基础上, 给出了北京市雷电灾害易损度评估结构。采用4级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级, 并赋予各等级如下定值:极高级为1.0, 高级为0.8, 中级为0.5, 低级为0.2。将北京市18个区县按照4个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值, 将各区县4个评估指标的等级值累加, 得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数。最后通过对北京市各区县雷电灾害易损性进行综合评估, 并利用4级分区法形成北京市雷电灾害易损度区划。结果表明:城区和丰台区为雷电灾害极高易损区, 海淀区、朝阳区、昌平区和石景山区为雷电灾害高易损区, 延庆县、大兴区、门头沟区和平谷区为雷电灾害低易损区, 其他区县为雷电灾害中易损区。 相似文献
18.
利用洛阳市及9县10个观测站1966-2005年的雷暴观测资料,统计分析了洛阳地区雷暴活动时空分布特征,结果显示:洛阳地区雷暴时空分布很不均匀,栾川、嵩县、孟津偏多,宜阳、新安、汝阳偏少,南北多中部少;20世纪60年代中期到70年代雷暴日数偏多,80年代至今雷暴日数偏少,但从80年代开始,洛阳地区雷暴日数有缓慢上升的趋势,年际变化幅度大,季节性特点非常明显,集中出现在4-9月,而夏季雷暴日数接近全年的80%。洛阳地区雷击人员伤亡事件主要发生在农村,造成的财产损失主要在市区,近年来雷击次数及所造成的损失呈上升趋势。 相似文献
19.
辽宁省雷电易发区及预警应对等级划分 总被引：1，自引：0，他引：1
基于辽宁省1981—2010年雷暴日数据、2012—2019年闪电定位数据和2015年公里网格GDP及人口数据,采用AHP法、风险矩阵法和ArcGIS空间分析方法,分析了辽宁省闪电活动时空特征,得出10km×10km网格区域雷电易发等级及应对等级。结果表明:辽宁省2012—2019年闪电活动日数总体呈下降趋势。闪电活动主要发生在6—9月,总闪和负闪最大值出现在8月,正闪活动最大值出现在6月;辽宁地区年平均雷暴日数的空间分布趋势呈现北部比南部多,东西部比中部多,从地形地貌上看,辽宁地区雷暴日数空间分布符合山地大于平原,平原大于沿海地区的分布规律。辽宁地区雷电易发区域呈自中部丘陵和平原地区向东西部山区逐渐递减的分布趋势,雷电易发区域与经济发达区大体重叠,需引起重视。 相似文献