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基于1970—2019年内蒙古大兴安岭林区11个气象站逐日降水量和温度资料, 提取降雪数据, 采用趋势分析法、距平法、M-K突变法、滑动t检验法等, 分析了大兴安岭林区降雪的时空变化特征。结果表明: 大兴安岭林区总降雪量和各等级降雪量均呈增加趋势, 其中小雪和暴雪的降雪量增加趋势较小; 小雪和中雪量在21世纪00年代达到最大值, 大雪和暴雪量在21世纪10年代达到最大值; 各等级降雪量对总降水量的贡献率为小雪>中雪>大雪>暴雪; 各等级降雪量年内月变化均呈M型分布, 总降雪量高峰出现在11月; 总降雪量在1995年有显著突变, 小雪、中雪、大雪、暴雪降雪量无显著突变年份。空间上总降雪量和各等级降雪量(除暴雪外)大体呈北多南少、西多东少的变化趋势。大兴安岭林区降雪初始日呈延后趋势, 终止日呈提前趋势, 雪季长度呈每10 a缩短2.3 d的趋势。 相似文献
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利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据,分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明：（1）1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm,降雪量以14.8 mm·（10a）-1的速率在减少,1985-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;（2）三江源地区年平均雪雨比以4.0%·（10a）-1的速率在减少,长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域,其余地区减少速率相对缓慢;（3）三江源地区年平均降雪日数为91天,曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区,降雪日数以14 d·（10a）-1的速率在减少,黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域;（4）三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布,降雪量和降雪日数最多出现在5月,小雪易出现在3月或4月,中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高;（5）随着海拔的抬升,降雪量和降雪日数增加,随经度的增加而减少;冷季降雪量多的年份,径流量也随之增大,且径流量相... 相似文献
3.
基于升级后的EC细网格TP降水量预报产品,对北疆2015年17场降雪天气的12h累积降雪量,主要运用平均误差、平均绝对误差和均方根误差进行了检验。结果表明,该模式在北疆降雪天气预报中小雪的预报准确率最高,暴雪最小;预报准确率随时效的延长并非都是减小的;小雪空报率较高、暴雪漏报率较高,中雪和大雪空报率和漏报率都不容忽视;小雪和中雪的3种误差均较小,随时效的延长变化较小;强降雪(大雪及以上量级)的误差较大,随时效的延长有增大的趋势;模式对小雪的预报总体为系统性偏大,对强降雪预报则为明显的系统性偏小,对中雪的预报系统性偏向不稳定。 相似文献
4.
利用1961—2020年吉林省气象基本站的逐日气温和降水资料,分析了吉林省冰雪旅游期气候资源的时空分布特征.结果表明:吉林省冰雪旅游期开始时间北部早于南部,西部早于东部;结束时间南部早于北部,东部山区结束的时间最晚.平均气温低于0℃、-5℃、-10℃、-15℃的日数表现为东部山区最多,中西部地区次之,南部地区最少;降雪量自西北向东南呈现增多分布,大值中心位于白山中部,平均达到90mm;中东部区域降雪日数最多,最多降雪日数比最少降雪日数多1倍;降小雪的日数南部最多,降中雪的日数中南部最多,降大雪的日数分布与降中雪的分布大致相同;吉林省的东南部具有0℃以下日数长、降雪日数多、降雪量大等特点,最适合冰雪旅游,中部次之. 相似文献
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宁夏降雪日数的气候特征和环流结构 总被引：5，自引：1，他引：4
选取常规气象观测资料和大气环流特征量,运用统计分析、最大熵谱法和相关分析方法,分析了1961-2010年50a期间宁夏降雪日数的气候特征和影响的大气环流。结果表明：宁夏各等级降雪日数,在季节上均呈现双峰型分布,峰值点出现在春季和秋季,冬季时,降雪等级越高,出现的概率越低;地理分布型基本一致,自北向南明显增加,高发中心与地形特征关系密切;以非持续性1d的出现频率较高,随降雪量级的增大,持续时间缩短;降雪总日数减少,小雪、大雪和暴雪的降雪贡献减少,中雪的降雪贡献增加;具有短中长不同时间尺度的周期变化。影响宁夏降雪日数的大气环流系统主要是北半球极涡、西藏高原指数、大西洋欧洲环流型和欧亚（亚洲）环流型。与宁夏降雪日数显著相关的大气环流特征量是随季节变化的,相应的大气环流特征也不同,但影响机制相同,均为宁夏降雪天气提供了冷空气条件和水汽条件。 相似文献
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以乌鲁木齐冬季清雪工作需求为牵引,利用乌鲁木齐2006—2016年冬季(当年11月—翌年3月)逐日降雪量、积雪深度、气温和173 d降雪日的逐时降雪量资料,分析了近11年冬季各量级降雪的分布特征、降雪持续时间和降雪的日变化特征;对积雪深度和对应降雪量做线性拟合,得出二者比值大体为0.968 cm/mm。得出清雪预报服务的重点是:小雪的有无、降雪起止时间和累积降雪量、积雪深度的预报,难点是中雪、大雪特别是暴雪和对应的积雪深度的精细化预报。 相似文献
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利用1961—2020年气温、降水资料,通过线性趋势分析和M-K检验方法,对吉林省冰冻期气温、降雪变化进行研究.结果表明:冰冻期在20世纪80年代以前的29a冰冻期日数较多,以晚结束为主;近30a,冰冻期日数偏少,以早结束为主.出现0℃及以下日数分布特征是,在20世纪80年代中期以前,以正距平为主;80年代中期以后以负距平为主;随着年代的增加,出现的日数呈现减少趋势.降雪量的年代变化特征不明显,只有2008—2007年连续10a出现了多雪年份.从降雪日数的分布情况看,多雪日和少雪日交替出现,无明显变化特征;降大雪日数和降暴雪的日数从2009年开始明显增多.平均气温和降雪量都出现了突变特征,分别出现在1976年和2007年. 相似文献
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《黑龙江气象》2018,(4)
利用黑龙江省71个气象台站1961-2014年10 mm以上降水日数、降雪日数、大雾日数、扬沙日数、沙尘暴日数,采用线性倾向估计法、累计距平法和M-K突变检验法,分析黑龙江省不利交通运营气象要素和交通运营不利天气日数的时空变化特征。结果表明:不利交通运营的气象要素中只有10 mm以上降水无明显增减趋势,降雪日数、大雾日数、扬沙日数、沙尘暴日数均呈明显下降趋势;1961年以来,黑龙江省交通运营不利天气日数呈减少趋势,近54 a平均减少了28 d;全省大部地区交通运营不利天气日数减小趋势显著,趋势系数在-0.2-(-0.8);黑龙江省交通运营不利天气日数在1989年发生突变,突变后减少18 d。 相似文献
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利用1960—2015年黑龙江省27个气象站的日均降水和温度数据,分析了黑龙江省的降雪量和雪雨比长年变化,并对气候变化于降水相态的影响进行了初步的探讨。结果表明,在1960—2015年间,黑龙江省年均降雪量呈显著的上升趋势,气候倾向率达到3. 3 mm·(10a)~(-1),并于2003年出现了突变,突变后增加了34. 3%;降雨量则没有显著变化。以上结果造成黑龙江省的雪雨比显著上升,倾向率为7. 6%·(10a)~(-1)。黑龙江省降雪的多年变化分布呈较为一致的增加趋势,幅度由东向西逐渐降低;降雨分布则表现出复杂的地区差异性,但总体上南部变化幅度大于北部;雨夹雪量变化总体上呈现自东向西递减的趋势,尤其以长白山-大小兴安岭一线为界,东西差异十分明显。雪雨比和降雪的差异主要表现为降雨量发生显著减少的地区雪雨比的显著增加。此外,降雪起始日滞后和结束日提前共同造成了黑龙江省平均降雪季长度的显著缩短,共减少了18天左右。主要原因是春季温度的上升幅度高于秋季,特别是最低气温变化更显著。相比之下年降雪日数没有显著变化;降雪强度则显著增大,趋势为0. 8mm·(d·10a)~(-1)。 相似文献
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丹东地区沿海和山区降雪气候特征 总被引：2，自引：0，他引：2
利用丹东地区4个观测站1955—2010年逐年10月至翌年4月逐日降水量、天气现象、雪深等资料,对丹东地区南部沿海和北部山区降雪气候特征进行了分析,结果表明:丹东地区沿海和山区降雪初日、终日及初终日间隔日数、年降雪日数、年降雪量、降水相态、日最大降雪量、日最大积雪深度等平均特征不同。与山区相比,沿海降雪初期较晚,终期较早,初、终日间日数较短,年降雪日数和年降雪量相对较少。在丹东地区1955—2010年降雪时段平均气温升高趋势显著背景下,丹东地区降雪初期推迟、终期提前、初终日间隔日数缩短;降雪日数减少,其中雨夹雪日数所占百分比显著增多;降雪量减少,其中主要是纯雪量减少;日最大降雪量和积雪深度呈减小趋势;沿海和山区变化幅度不同。 相似文献
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基于全国气象台站逐日地面降雪观测数据,对我国25°N以北不同气候区强降雪事件的地理分布和年内旬、月变化等气候特征进行分析,并探讨1961—2008年其时间序列演变特征,及1961—2008年和1981—2008年 (气候变暖后) 气候变化趋势。结果表明:强降雪量和强降雪日数在青藏高原东部、新疆和东北北部最多;强降雪强度高值中心出现在云南。东北北部、华北、西北、青藏高原东部强降雪事件多发生于初冬和初春,年内分布呈双峰型;新疆和黄淮地区年内分布呈单峰型,前者多发生在隆冬时节,后者多发生于晚冬;1961—2008年东北北部、新疆、青藏高原东部平均强降雪量和强降雪日数呈明显增加趋势;气候变暖后我国大部年强降雪量增多,强降雪日数增加,强降雪强度增强。 相似文献
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用新疆北部阿勒泰站1954—2010年资料,分析致灾大雪5个气候因子的概率风险。在模糊信息扩散理论初步分析的基础上,进行综合分析试验。试验表明,在未知理论分布的情况下,模糊信息扩散法对雪灾气候因子的概率风险分析可靠简便,缺点粗糙。进一步的理论分布分析,发现冬季大雪(≥6mm)日数、最大雪深、日最大降雪量、冬季降雪量、大于等于10cm雪深日数的理论分布模型,具有Gamma分布特征,通过α=0.001的相关系数显著性检验。分析不同界限雪深日数的气候因素族的概率密度分布,发现其具有双峰型特征,不属于常规典型分布,其理论分布有待深入研究。提出的Gamma分布,分析计算的步骤、方法有实际应用价值。试验确定的具有Gamma分布特征的几个雪灾气候因子,对于从理论上认识雪灾气候风险具有重要意义。 相似文献
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利用1960—2020年哈密市6个气象站降雪观测数据及NCEP再分析资料，对哈密市降雪的时空分布特征及降雪异常年的大气环流和水汽特征进行了分析，结果表明：哈密市降雪中部多南北少，降雪日数12月最多，降雪量11月最多；降雪量和降雪日数总体呈增加趋势，但主要在2010年前增加，之后减少；降雪以小雪为主，大雪以上量级降雪较少。降雪偏多时，高层偏西急流增强，急流区北扩，中层伊朗副高加强北抬，极锋锋区南压，脊前低槽南下东移；低层风速增大，出现风向辐合和气旋性切变，地面锋面气旋加强，水汽输送增大，低层水汽含量多。降雪偏少时，高层急流偏弱，急流轴南移，中层西风气流控制，极锋锋区偏北，新疆脊东移，冷空气偏北，低层风速辐散增强，北方气旋偏北偏弱，水汽输送量小，水汽含量也少。 相似文献
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近50年广东省分级降水的时空分布特征及其变化趋势的研究 总被引：6，自引：2，他引：6
利用广东省86个常规气象观测站1961—2010年的逐日降水资料,分析近50年广东省降水气候特征,探讨不同等级降水空间分布及随时间变化特征。结果表明:广东省降水丰沛,年均降水量多为1 500~2 000 mm;降水气候特征的区域差异较大,不同区域降水量与降水日数分布差异显著;各月的降水日数差异没有降水量月分布的差异明显,非汛期的日降水量较小,而汛期降水日数多且日降水量大;小雨日和中雨日的区域差异小,大雨日、暴雨日、大暴雨日的大值中心主要集中在广东省的三大暴雨中心地区 (清远中心、阳江中心、海陆丰中心),雨日量级分布大致由北向南逐渐增强,且随着降水等级的增加降雨日数迅速减少;小雨、中雨和大雨的降水贡献率均由粤北地区向沿海地区递减,暴雨和大暴雨的贡献率由粤北向沿海递增;小雨日数显著减少、大雨以上日数略有增多,总降水日数也呈减少趋势;小雨和中雨的贡献率呈减少趋势,大雨以上贡献率增多,使年均降水量呈增多趋势。 相似文献
15.
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利用1961～2012年中国1400个站点逐日积雪增量、积雪日数和气温稳定通过0℃日数资料,对我国积雪时空变化特征进行了分析研究。结果表明：我国积雪主要分布在新疆北部地区、东北和内蒙古东北部地区及青藏高原地区,年积雪增量均超过50era;在年代际变化中,1991～2000年我国大部分地区积雪增量偏少;在对我国5个区域的趋势分析中,新疆北部地区、东北和内蒙古东北部地区积雪量有显著增加趋势,积雪日数的变化趋势均不显著,气温稳定通过0oC日数均呈显著减少。 相似文献
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利用常规观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,通过对2008-2018年共11年间发生在江苏省的区域性中雪、区域性大雪、区域性暴雪天气过程的对比分析,发现影响江苏区域性降雪的主要天气系统是500 hPa西风槽、700 hPa西南急流和地面冷空气。决定降雪量级的因素主要是700 hPa西南急流强度和范围,降雪区上空水汽输送强度、水汽辐合强度、水汽辐合厚度也与降雪量级有一定的正相关关系。暴雪时700 hPa水汽通量≥14 g·cm-1·hPa-1·s-1,且水汽来源更为丰富,均来自于孟加拉湾和南海;大雪和中雪时,700 hPa水汽通量分别≥12 g·cm-1·hPa-1·s-1和10 g·cm-1·hPa-1·s-1。暴雪期间,水汽辐合区内水汽通量散度都≤-1×10-7g·s-1·hPa-1·cm-2,水汽辐合厚度达200~400 hPa,明显强于大雪和中雪。有利于江苏发生区域降雪过程的温度垂直分布条件为:地面≤2℃、t925≤-1℃、t850≤-2℃、t700≤-1℃、t500≤-14℃。随着降雪量级的增大,中低层温度阈值呈降低趋势。中低层逆温是产生区域性大雪及暴雪的必要条件,而中雪发生时不一定都有逆温层结,只要近地层温度条件合适,就能产生降雪。随着降雪量级的增大,逆温层强度明显增强、厚度明显增厚。暴雪、大雪和中雪时逆温强度阈值分别为3~8℃、2~8℃和1~3℃,其逆温层厚度分别为150~200 hPa、100~200 hPa和50~100 hPa。降雪过程中上升运动强中心位于600400 hPa。暴雪时,上升运动区相对大雪和中雪时的更为深厚,基本整层都为上升运动区,垂直运动发展旺盛。暴雪和大雪时上升运动中心值均≤-0.7 Pa·s-1,中雪时中心值≤-0.3 Pa·s-1。 相似文献
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An optimization method is based to design a snowfall estimate method by radar for operational snow warning, and error estimation is analyzed through a case of heavy snow on March 4, 2007. Three modified schemes are developed for errors caused by temperature changes, snowflake terminal velocity, the distance from the radar and calculation methods. Due to the improvements, the correlation coefficient between the estimated snowfall and the observation is 0.66(exceeding the 99% confidence level), the average relative error is reduced to 48.74%, and the method is able to estimate weak snowfall of 0.3 mm/h and heavy snowfall above 5 mm/h. The correlation coefficient is0.82 between the estimated snowfall from the stations 50 to 100 km from the radar and the observation. The improved effect is weak when the influence of the snowflake terminal velocity is considered in those three improvement programs, which may be related to the uniform echo. The radar estimate of snow, which is classified by the distance between the sample and the radar, has the most obvious effect: it can not only increase the degree of similarity, but also reduce the overestimate and the undervaluation of the error caused by the distance between the sample and the radar.The improved algorithm further improves the accuracy of the estimate. The average relative errors are 31% and 27% for the heavy snowfall of 1.6 to 2.5 mm/h and above 2.6 mm/h, respectively, but the radar overestimates the snowfall under1.5 mm/h and underestimates the snowfall above 2.6 mm/h. Radar echo may not be sensitive to the intensity of snowfall, and the consistency shown by the error can be exploited to revise and improve the estimation accuracy of snow forecast in the operational work. 相似文献