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海南岛秋汛期降水的时空分布特点及其环流特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用国家气象信息中心整编的海南岛18个市县测站的日降水资料和美国NCEP/NCAR的再分析资料,分析了1981—2010年海南岛秋汛期降水的异常及其环流特征。研究结果表明:海南岛汛期降水分布形态与华南其他各区存在差异性,双峰结构不明显,随着暴雨级别的提高,暴雨日分布形态的单峰现象愈加显著,峰值出现在秋汛期内。秋汛期降水在时间分布上存在差异性,尤其是10月上半月内,不同级别的降水逐候分布均出现了急剧变化。在空间分布上也存在显著差异,降水高值区出现在海南岛中-东部,整体均呈一致的自东向西逐渐减弱的分布态势。9月中旬后,华南至南海北部地区处冬夏季风交替时期,天气尺度冷暖系统交汇激烈,高低空天气系统的有利配置导致区域性强降水频频出现在这一时期。其中,南海北部低空风场的走向和风速的差异,及南亚高压的位置变化是10月上半月内降水出现急剧变化的主要原因。低空偏东强风带在南海北部的出现和逐候加强是秋汛期内最显著的环流特征。多个极端降水个例的环流分析也显示,强劲的低空急流是秋汛期特大暴雨的天气学特征中最显著的强信号,急流的存在为暴雨过程提供了充沛的水汽输入和辐合抬升条件,是触发秋汛期极端降水的关键原因。秋汛期南海地区的水汽输送通量值随季节的推进经历了偏南单中心-南北双中心-偏北单中心的演变。输送水汽的气流来自印度洋的西南季风支流,澳大利亚-印尼一带的偏南越赤道气流,大陆冷高压东南侧的东北气流和副高南侧的偏东气流。此外研究结果还表明,特大暴雨发生期间,南亚高压的主体多位于南海北部,相对气候平均态而言,东亚西风槽偏强,副高偏北偏强,偏东低空急流强劲,造成暴雨增幅的水汽主要来自大陆冷高压东南侧的东北气流,副高南侧的偏东气流和印度洋的西南季风支流的输送。 相似文献
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《气象研究与应用》2021,(3)
利用2006-2018年南宁市台风暴雨过程的日雨量(20-20时)和小时雨量资料,采用数理统计方法对台风暴雨发生频次、持续时间、最大小时雨量进行分析,揭示南宁市台风暴雨的时空分布特征。结果表明:(1)2006-2018年影响南宁的台风暴雨次数年变化呈减少趋势,月际变化呈单峰型分布,峰值在8月;各月台风暴雨过程平均持续时间在1～3 d之间;各月台风暴雨过程的最大小时雨量呈"W"型分布,峰值出现在6月、9月和11月。(2)南宁市城区及横县既是台风暴雨中心,又是暴雨及大暴雨的高频区;台风暴雨小时最大雨量空间分布呈东北高、西南低,四周强于中间的特征。(3)2006-2018年从Ⅱ类路径进入广西的台风造成南宁市台风暴雨次数最多;台风强度与台风暴雨强度不存在明显的单一关联性。 相似文献
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1961-2012年京津冀地区不同等级降水日数时空演变特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1961-2012年京津冀地区78个气象站逐日降水资料,采用趋势分析、Morlet小波和经验正交函数（EOF）等方法,分析京津冀地区不同等级降水日数的时空演变特征。结果表明：近52 a来,京津冀地区各等级降水日数的变化趋势不明显。空间分布上,雨日总数和小雨日数呈自西北向东南递减的特征;中雨日数和大雨日数分别存在两个大值中心,二者大值中心的位置相似,一个位于京津冀地区东北部,另一个位于西部太行山区;暴雨日数的空间分布特征不明显,具有随机性。雨日总数和小雨日数存在准13 a和准6 a两个尺度的振荡周期;中雨日数、大雨日数及暴雨日数存在15-18 a和8-11 a两个尺度的振荡周期。EOF第一模态分析表明,京津冀地区各等级降水日数在全区具有较好的一致性;第二模态分析表明,雨日总数、小雨日数、中雨日数和大雨日数具有南北反位相的特征,暴雨日数具有西北部和东部多（少）、中部和西部少（多）的分布特征。 相似文献
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选取汉中市2018-07-01和2019-08-09两次暴雨过程中新一代天气雷达数据产品的组合反射率因子和自动雨量计逐小时降水资料,建立随时空变化的动态Z-R关系,获得雷达估算降水场,分析其空间分布特征,并对不同等级降水的估算能力进行了分析。结果表明：（1）动态Z-R关系定量降水估算在两次暴雨中表现良好,能很好地反映地面降水的分布特征,对于30 mm/h以下量级降水,实测降水量和估算降水量的面积和落区均表现一致,其中20～30 mm/h短时强降水估算面积最准确,但对于30 mm/h以上量级降水,估算面积减小,值偏弱,无法反映出降水最大值落区。（2）随着降水量级增大,估算的绝对误差也同步增大。具体表现为小雨量级有明显的高估,中雨及中雨以上量级则有不同程度的低估。从相对误差来看,大雨和暴雨量级的降水估算精度高,估算值能反映真实值。 相似文献
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《陕西气象》2020,(5)
选取汉中市2018-07-01和2019-08-09两次暴雨过程中新一代天气雷达数据产品的组合反射率因子和自动雨量计逐小时降水资料,建立随时空变化的动态Z-R关系,获得雷达估算降水场,分析其空间分布特征,并对不同等级降水的估算能力进行了分析。结果表明:(1)动态Z-R关系定量降水估算在两次暴雨中表现良好,能很好地反映地面降水的分布特征,对于30 mm/h以下量级降水,实测降水量和估算降水量的面积和落区均表现一致,其中20～30 mm/h短时强降水估算面积最准确,但对于30 mm/h以上量级降水,估算面积减小,值偏弱,无法反映出降水最大值落区。(2)随着降水量级增大,估算的绝对误差也同步增大。具体表现为小雨量级有明显的高估,中雨及中雨以上量级则有不同程度的低估。从相对误差来看,大雨和暴雨量级的降水估算精度高,估算值能反映真实值。 相似文献
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利用1961—2020年江西省83个国家气象观测站日雨量资料,采用线性倾向估计法、年最大值法以及耿贝尔Ι型极值分布理论,对江西年平均暴雨日数、暴雨降水量、暴雨贡献率、暴雨强度等的变化特征以及不同重现期的降水极值进行了分析.结果表明:1)江西各地年均暴雨日数呈西南向东北递增分布;大部分地区年暴雨日数呈增加趋势,并呈现西部和南部增加略慢,东部和东北部快速增加态势;尤其是江西东北地区既是暴雨高发中心,同时也是暴雨日数增长中心.2)江西各地年平均暴雨降水量和暴雨贡献率均呈东北多、西南少分布;景德镇和上饶为暴雨降水量和暴雨贡献率高值区也是增长中心;赣州北部和吉安南部为暴雨降水量和暴雨贡献率低值区,但呈现明显增长趋势.3)江西各地平均暴雨强度呈现较明显的北部大、南部小的分布特征;暴雨强度呈现西部增强、东部减弱的趋势.4)江西不同重现期的日雨量极值呈现东北大、西南小的分布,高值区主要分布在上饶、景德镇和抚州一带,低值区主要在吉安南部和赣州. 相似文献
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利用1972—2007年石家庄市17个观测站的逐日降水资料,采用线性趋势法和Mann-Kendall突变检验法,分析了近36 a石家庄市不同等级降水日数时空分布特征和变化规律。结果表明：石家庄市年总雨日数和不同等级降水日数均呈减少趋势,暴雨日数减少趋势最不明显;年总雨日数发生了突变,突变年份为1992年;20世纪90年代后,降水有向极端化发展的趋势。在空间分布上,石家庄市年总雨日数及不同等级降水日数自西北、东南向中部地区逐渐减少,西北部山区和东南部平原存在两个多雨日中心和多暴雨中心;各站年总雨日数和小雨日均呈显著减少趋势,北部、西北部和东南部地区减少趋势相对更显著,其它等级降水事件日数大多数观测站也呈减少趋势,但减少速率相对较小。 相似文献
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基于2013~2020年乐山地区9个国家自动站和136个区域自动站逐小时降水资料,应用诊断分析方法,系统研究了乐山地区短时强降水的时空分布及变化特征,探讨了短时强降水发生频次与地形因子的关系。结果表明:乐山地区短时强降水年均频次和极值均呈增加的趋势,强度较为稳定,变率不大。短时强降水在3~10月均有发生,其频次月分布呈现出单峰型的特征,集中发生在7~8月,占全年的77.7%,7月下旬~8月上旬发生频次又占7~8月总量的49.8%。短时强降水频次日变化呈单峰单谷结构,夜间发生概率最大,白天发生概率相对较小,22时~次日04时是短时强降水集中高发时段,虽然短时强降水在午后和傍晚的发生概率相对较小,但其强度较强,也应当引起重视。乐山地区短时强降水空间分布差异较大,存在两级分化的特点,与地形关系密切,总体呈西南部和东北部少、西北部—中部—东南部多的分布特征。短时强降水的发生与经纬度、海拔高度等地形因子显著相关,高发区主要集中在山谷喇叭口、岷江流域的河谷地带及城市热岛区。 相似文献
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应用贵州现有自记降水、自动降水观测资料,统计分析了贵州1954—2017年国家气象站累年最大小时雨强、年最大小时雨强的时空分布特征,1968—2017年50年年最大小时雨强变化。结果表明,贵州年最大小时雨强分布于13.6～117.4mm·h~(-1)之间,累年最大小时雨强在53.0～117.4mm·h~(-1)之间。贵州西南部、中西部、东北部,东南部都出现了小时最大雨强100mm·h~(-1)以上的区域,西南部为小时雨强最强区域。贵州强降雨3—11月均有发生,集中出现在5—8月,6月强降雨最多,贵州强降雨具有明显的夜发性特征,出现时间集中于午夜前后2h左右,前半夜多于后半夜,午间时间是出现最少时段。贵州小时雨强增大与减小趋势都不明显,在东南面、南部、西部有弱增大趋势,东北和西北面呈弱减小趋势。 相似文献
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通过对1951—2020年罗甸县逐日降水观测资料、2010—2020年罗甸县各乡镇逐日降水观测资料的统计分析,计算出要素保证率80%的值,采用线性趋势分析、等值线分布、Mann-Kendal检验、Morlet小波方法分析罗甸县境内暴雨的时空分布特征。结果表明：近70 a罗甸县年暴雨日数、近11 a罗甸县各乡镇总年暴雨日数均缓慢增多,区域暴雨次数逐渐减少,在年际变化中,均存在显著的3 a左右周期振荡。暴雨集中发生在5—9月,近70 a占全年暴雨日数91%,各月暴雨日数时空分布差异显著,暴雨发生最多月份为6月,近70 a平均每年1.3 d,占全年暴雨日数的36%。各乡镇年平均暴雨日数分布区域性特征明显,存在2个多值区（西北部、东南部）和1个少值区（西南部）。暴雨多发生在夜间,尤其大暴雨以上量级降水在夜间发生的概率高达93%。降水强度等级从北向南逐级减小,与罗甸县略呈“撮箕口”朝南地形较一致,从西北、北、东北向南逐级减小,在西部、东北部存在较稳定的2个极端暴雨中心。各乡镇连续暴雨次数分布差异明显,呈北多南少分布。总体而言,西部在年暴雨日数、暴雨强度、连续暴雨次数及连续降水量均居全县首位,在天气预报、防汛工作中应重点关注和防范。 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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利用2009-2019年安顺市6个国家站和77个区域站的逐日和逐小时降水资料、 Micaps资料,对安顺市大暴雨的时空分布特征及物理量进行分析,结果表明：安顺市年平均大暴雨日数为10.1d,年平均影响范围为54.1站次,5-9月是大暴雨出现的集中期,6月大暴雨出现频次最高,影响范围最广,大暴雨的主要发生时段和最强影响时段出现在夜间到早晨;区域性大暴雨比局地性大暴雨出现时间晚,结束时间早,6月是区域性大暴雨和局地性大暴雨出现最多的月份,5-7月局地性大暴雨出现的频率最高;安顺主要出现单日大暴雨,持续2d以上的大暴雨只出现过16次;大暴雨总日数的空间分布有两个高频区和两个低频区,总量的空间分布与总日数基本一致,强度的空间分布呈南强北弱,总站次的空间分布呈南多北少;在5月预报大暴雨天气时要更注重分析T85和T75,6-7月产生大暴雨时对能量和中低层的水汽含量的要求高于其它月份。 相似文献
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利用2010—2021年福州市地面最大风资料,结合统计和图示法,分析逐时最大风速及对应风向时空分布特征。结果表明：福州市地面逐时最大风速年均值呈减小趋势,静风次数明显增多。月均值呈双峰型,5月最小,10月最大;日变化为单峰型。分风向均值最大为NNE,最小为W。年概率最大风向是NE,最小是W。6—7月主导风向为S,其余月份主导风向为NE。空间分布地域性和季节性明显,高海拔区和沿海南部是风速均值大值分布区,有明显年份突增,且多在中午到傍晚出现。西南地区和罗源湾附近静风占比较高,闽江流域是SW-NW高发区。1月和10—12月风向较一致,2—6月和9月风向较散乱。 相似文献
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凉山州位于四川省西南部,由于特殊的地理因素和大气环流季风气候,是全省雷暴日数最多的地区,每年所造成的损失严重。本文基于2005~2014年的闪电监测资料,分析了凉山州地区闪电的年、月、时变化及闪电密度和强度时空分布特征。分析结果,凉山地区闪电活动以负闪为主,占94.43%,正闪仅占5.57%;各县市正、负闪次数差异明显;闪电密度分布呈明显的地域性差异,相对较高区域主要分布自北向南以雅砻江、安宁河谷沿线的冕宁、越西、喜德、西昌、盐源、德昌、会理等县区域为主;6~9月为发生闪电的集中高发区月份,发生闪电数占全年闪电总数的86.53%,6月为闪电最高频发峰值,部分县闪电活动月分布存在一定的差异性;闪电时频度也存在一定差异变化;总闪强度主要集中5~30KA以下,累积概率为86.14%,其中5~20KA的闪电强度概率最高,平均为76.24%。 相似文献
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Using the hourly precipitation records of meteorological stations in Shanghai, covering a period of almost a century(1916–2014), the long-term variation of extreme heavy precipitation in Shanghai on multiple spatial and temporal scales is analyzed, and the effects of urbanization on hourly rainstorms studied. Results show that:(1) Over the last century, extreme hourly precipitation events enhanced significantly. During the recent urbanization period from 1981 to 2014, the frequency of heavy precipitation increased significantly, with a distinct localized and abrupt characteristic.(2) The spatial distribution of long-term trends for the occurrence frequency and total precipitation intensity of hourly heavy precipitation in Shanghai shows a distinct urban rain-island feature; namely, heavy precipitation was increasingly focused in urban and suburban areas.Attribution analysis shows that urbanization in Shanghai contributed greatly to the increase in both frequency and intensity of heavy rainfall events in the city, thus leading to an increasing total precipitation amount of heavy rainfall events. In addition,the diurnal variation of rainfall intensity also shows distinctive urban–rural differences, especially during late afternoon and early nighttime in the city area.(3) Regional warming, with subsequent enhancement of water vapor content, convergence of moisture flux and atmospheric instability, provided favorable physical backgrounds for the formation of extreme precipitation.This accounts for the consistent increase in hourly heavy precipitation over the whole Shanghai area during recent times. 相似文献
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通过对1985—2005年玛曲草地垂穗披碱草 (Elymus nutans) 物候变化及其影响因子分析,发现玛曲草地垂穗披碱草返青期略有推迟的趋势,推迟趋势为1.6 d/10 a,而抽穗、开花、种子成熟、黄枯等物候期均呈提前趋势,特别是抽穗、开花、种子成熟期明显提前,提前趋势分别为4.9 d/10 a,8.0 d/10 a,13.9 d/10 a。影响玛曲草地垂穗披碱草返青期推迟的主要因子是秋季降水量减少,夏季气温升高是导致玛曲草地垂穗披碱草抽穗、开花、种子成熟期提前的主要原因,秋季暖干化趋势是导致黄枯期提前的主要原因。 相似文献
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本文首先给出江南地区暖区暴雨的定义,并按天气形势将其分为暖切变型、冷锋锋前型、副热带高压(以下简称副高)型和强西南急流型四类。然后利用2010—2016年5—9月常规和自动站逐时降水等非常规观测资料统计暖区暴雨的时空分布特征和降水性质等,并对暖区暴雨的形成原因进行初步分析。最后利用NCEP FNL全球分析资料,基于中尺度分析技术给出四类暖区暴雨的系统配置:(1)四类暖区暴雨均为分散性局地降水,降水多发生于山区、平原和湖泊交界处等不均匀下垫面附近。其中,暖切变型降水范围广、强度最大、极端性最明显且主要位于江南中西部;冷锋锋前型降水集中、强度较大且具有一定极端性,主要位于江南中部;副高型降水强度较弱,主要位于江南中东部;强西南急流主要位于江南西部。(2)暖切变型和强西南急流型以夜间降水为主,副高型降水集中在午后,冷锋锋前型降水日变化不明显。(3)暖区暴雨由稳定性和对流性降水共同组成且降水量越大,降水对流性越明显。(4)在低层高湿、不稳定能量积聚等有利背景下,暖切变型、冷锋型和副高型暖区降水多由边界层(地面)中尺度辐合线配合高低空急流耦合产生,强西南急流型一般形成于低空急流上的中尺度风速脉动及地面辐合线附近,且低空急流越强,暴雨强度越大。(5)暖切变型和冷锋型暖区暴雨的落区分别位于低层850hPa暖切变以南和地面锋前的显著湿区内,副高型和强西南急流型的暴雨落区分别位于副高内和强低空急流出口区左前侧的水汽充沛且大气层结不稳定区内。四类暖区暴雨常表现为长生命史的移动型中尺度雨团途经山区或河流湖泊等不均匀下垫面时,强度增大、移速减慢,形成暖区局地强降水。 相似文献