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利用国家气象信息中心1961-2020年中国黄土高原地区64个站点逐日昼夜降水数据,将黄土高原分为两个区域(季风区和西风区),并使用线性趋势、 t检验等方法分析了两个区域两个季节(湿季和干季)昼夜降水日数和降水量的变化特征。结果发现,黄土高原季风区和西风区昼夜降水均有显著的季节差异,季风区湿季(5-9月)昼夜降水日数占全年的比例都达60%、降水量到75%以上,西风区湿季昼夜降水日数占全年的比例则都近70%、降水量到80%以上。黄土高原有西风区变湿、季风区变干的趋势;其中最为显著的特征是,西风区湿季白昼降水量增加的站点高达77.8%,干季昼夜都有超过50%的站点降水量增加;季风区湿季昼夜降水日数和降水量减少的站点分别超过80%和50%,干季则分别超过95%和80%。 相似文献
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基于贵州1961—2017年82个观测站5—9月逐日降水资料,将处于95%位置的降水量作为极端降水阈值,分析极端降水日数和极端降水量的时空分布特征及其与海拔高度的关系。结果表明:极端降水阈值在南部和东北部地区较高,大于45.0 mm;西部和西北部较低,在35.0 mm左右。多年平均极端降水日数和极端降水量呈西高东低的空间分布特点,极端降水日数在3.6~4.6 d之间,极端降水量多处在200~360 mm之间,极端降水量占5—9月降水总量的30%左右。极端降水站次和极端降水量在各旬分布上呈单峰型,最大值均出现在6月下旬。极端降水日数和极端降水量在中南部表现出不同程度的增加趋势,中部增加趋势最为明显。极端降水量对总降水量的贡献率呈增加趋势。极端降水日数和极端降水量随海拔高度的增加而增大,尤其是极端降水日数受海拔高度的影响明显。 相似文献
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我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。 相似文献
4.
利用1960-2006年陕西黄土高原地质灾害和降水资料,统计分析该区域诱发崩塌、滑坡地质灾害降水因子特征。结果发现：地质灾害发生次数与月平均降水量、前10d平均累积降水量、暴雨频次成正相关,与前10d的平均累积降水量的正相关性最高。降水强度为30～60mm／d时,地质灾害主要发生在次日和当日;降水强度在60mm／d以上时,地质灾害主要发生在当日。陕西黄土高原地质灾害属于多日降水诱发型,诱发崩塌、滑坡的连续降水以3d为主。连续降水累积量达75mm以上,崩塌大量发生;累积雨量达100mm以上,滑坡大量发生。 相似文献
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利用开鲁气象站1954—2011年逐日降水量数据,分析了近58a降水量和降水日数的年、季变化趋势和气候倾向率以及4—10月不同等级降水日数和降水量的比例。结果表明:(1)开鲁58a平均年降水量为332.5mm,年平均降水日数64d,占全年总日数的17.5%,日降水量强度仅5.2mm;(2)年降水量与降水日数呈显著的正相关关系,降水日数多,降水量则多;(3)近58a年降水日数和降水量均呈显著的减少变化趋势,降水日数减少1.8d/10a,降水量减少13.2mm/10a;特别是1999—2011年日降水强度明显减小,年平均降水量仅277.5mm,比前45a平均减少了2成,春夏季干旱突出;(4)降水量和降水日数季节分配不均,夏季降水量占全年的70.3%,雨季集中,旱季明显;(5)作物生长季(4—10月)降水量级少,有效降水日数少,因此,发生干旱的概率高,特别是季节连旱,不利于作物的生长发育,严重制约着农牧业生产的发展。 相似文献
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分析德州1951—2010年各类降水日数和降水量等资料,计算线性变化趋势系数和相关系数,结果表明：历年降水量平均10a 减少19.5mm。大于等于0.1mm 降水日数总体呈下降趋势,平均10a 减少2.76d,且变化显著;大于等于150.0mm降水日数呈增多趋势,但变化不显著。大于等于25.0mm降水日数与年降水量变化之间的相关系数最大,为0.854,且相关显著。最长连续降水日数平均10a减少0.21d,最长连续无降水日数平均10a增加2.26d,最大连续降水量平均10a减少2.75mm,一日最大降水量平均10a减少1.80mm,1h最大降水量平均10a增加2.34mm,10min最大降水量平均10a增加0.49mm。总体上,德州降水资源呈减少趋势。150mm以上降雨日数有增多趋势,短时强降水等极端灾害性天气事件有增加趋势。 相似文献
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本文选取2014年6～9月西南区域模式产品的每日20 h (北京时)起报的00 h～24 h降水量、相关物理量及成都地区实况降水量。首先利用领域法建立高分辨率模式与稀疏站点对应关系,其次比较领域内的降水量分级传统技巧评分以及强降水(25mm以上)与模式物理量阈值进行概率分析,得出强降水物理量阈值,最后通过个例对模式物理量阈值进行检验。得出如下研究结论:降水量分级评分结果表明模式对成都地区有无降水预报总体效果较好;TS评分随着预报降水量级增大而减小,同时模式空报率高于漏报率;而暴雨及暴雨以上量级降水混合评分为11.6%,具有一定的参考性。强降水与模式物理量阈值概率分析表明模式对强降水有一定的预报能力,但量级、落区相对较差。两次降水个例物理量阈值均满足以暴雨、暴雨以上降水为主的条件。 相似文献
8.
选取1981—2019年河北省雄安新区及上游保定地区共19个国家观测站的逐日降水资料,基于百分位法和线性倾向估计法,对上述地区极端降水的时空分布和演变趋势等进行了分析.结果表明:各百分阈值具有相似性,以第95百分位数作为极端降水阈值得到的各站年平均极端降水量及其在总降水量中所占比例的分布情况大体一致,大值区集中在山区到平原的过渡地区.2001年起极端降水总站次在波动中上升;7—8月极端降水最为频繁,10月平均极端降水日站次最多.年平均极端降水量、日数及其在总降水量中所占比例的变化趋势较为一致,阜平、西南部浅山区以及雄安新区北面的高碑店呈递增趋势;年平均极端降水强度呈增加的站点分布较为广泛.浅山区极端降水强度最大;山区年平均极端降水日数最多;平原年平均极端降水量最小.5—8月浅山区的年均极端降水强度均为各区域中最大;平原次之;山区最小.7月各区域年平均极端降水日数均在1d以上;山区5—9月年平均极端降水日数均为最多. 相似文献
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利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。 相似文献
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基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。 相似文献
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Summary Three empirical distributions of the daily rainfall collected at the Fabra Observatory from 1917 to 1999 are fitted to different statistical models. The first two are designated as the distributions of cumulative amounts and cumulative times. The third distribution accounts for the time interval between two consecutive rainy days with rain amounts equalling or exceeding a threshold amount. Whereas the distribution of cumulative amounts follows an exponential model at monthly and annual scale, except for a few cases, the distribution of the cumulative times is well modelled by a Weibull function, whether monthly or annual scales are considered. The distribution of time intervals also follows a Weibull distribution for the different thresholds considered. In addition, the combination of the two first distributions leads to the normalised rainfall curve, NRC, which is also reproduced satisfactorily by a beta (type 1) distribution. It is worth mentioning that the NRCs follow the expected behaviour with respect to the coefficient of variation of daily rain amounts at monthly and annual scales. In addition, a better understanding of fluctuations and time trends affecting the daily pluviometric regime is achieved by analysing the annual NRCs. The impact of some features of this rain regime, developed for Barcelona, a crowded metropolitan area, on many human activities, may provides the focus of future interdisciplinary analyses. 相似文献
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Variations of Meiyu Indicators in the Yangtze-Huaihe River Basin during 1954-2003 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 1. IntroductionThe primary physical manifestation of the EastAsian summer monsoon is persistent, heavy precipita-tion identified with a coherent, well-defined rainband.Generally, such rainband movement is characterizedby a stepwise northward advance from southern Chinaand the western North Pacific in early-mid May to theYangtze River valley and southern Japan in mid-June,then to north China and the Yellow Sea as well as thesouthern Japan Sea in late July (Ding, 1992, 1994;Tao and Chen, … 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
14.
自记与自动观测降雨量的差异及相关分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2004—2007年同时使用雨量计（自记）与雨量传感器（自动）观测的54站其中1年的平行观测日降雨量资料,通过对比差值、相关系数分析两者的差异及相关性。结果表明：双翻斗式遥测雨量计自记观测比双翻斗雨量传感器自动观测的日降雨量平均偏小0.12 mm,标准差为0.93 mm。虹吸式雨量计自记观测比双翻斗雨量传感器自动观测的日降雨量平均偏小0.39 mm,标准差为1.5 mm。自动观测降雨量对雨日有一定的影响,两者存在一定的系统偏差。双翻斗式遥测雨量计、虹吸式雨量计与双翻斗雨量传感器观测日降雨量的相关系数分别为0.996和0.994,虹吸式雨量计、双翻斗式遥测雨量计自记观测与人工观测降雨量的相关系数分别为0.98和0.95。 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
16.
Rainfall characteristics during the annual rainy season are explored for the Mzingwane catchment of south-western Zimbabwe, for both historic period (1886–1906) and more recent times (1950–2015), based on available daily and monthly precipitation series. Annual and seasonal rainfall trends are determined using the modified Mann-Kendall test, magnitude of trends test and Sen’s slope estimator. Rainfall variability is quantified using the coefficient of variation (CV), precipitation concentration index (PCI) and standard precipitation index (SPI). Results suggest that contemporary mean annual rainfall may not have changed from that measured during the historic period of 1886–1906. However, the number of rainy days (≥ 1 mm) has decreased by 34%, thus suggesting much more concentrated and increased rainfall intensity. A notable shift in both the onset and cessation dates of the rainy season is recorded, particularly during the twenty-first century, which has resulted in a significantly reduced (p < 0.05) length of the rainy season. The combination of a reduced number of rainy days (≥ 1 mm) and a shortened rainy season suggests that long intra-season dry spells have become more common through time and have considerable negative consequences for agriculture and wetland ecosystem in the region. In addition, high spatio-temporal rainfall variability and seasonal PCI values indicate strong seasonality in the rainy season. Based on the SPI results, the El Niño Southern Oscillation (ENSO) strongly influences rainfall variability. The results further suggest high uncertainty in rain season characteristics, which requires effective planning for water needs. 相似文献
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利用巴音布鲁克气象站1960-2011年逐日降水资料,统计了逐年降水日数、降水量、以及5—9月不同量级降雨日数、降雨量,进而得到暖季不同降雨雨强,运用线性趋势系数、M—K检验及滑动71检验等方法分析了巴音布鲁克山区降水的变化趋势和突变特征。结果表明：近52a来巴音布鲁克山区年降水量和降水日数呈明显的增加趋势,气候倾向率分别为9．5mm／10a、3．2d／10a,然而年降水量和降水日数的增加主要源自冷季而非暖季,年降水量与降水强度关系更密切。巴音布鲁克山区暖季5～9月降雨量占年降水量的八成以上,暖季微雨日显著减少,小雨事件对年降水量的贡献率减弱,大雨和暴雨的贡献率增加。冷季降水量和降水日数显著增加,冷季降水日数在1975年附近发生增多突变,冷季降水量在2003年后发生增多突变。 相似文献
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The climatic characteristics of the precipitation in Guangdong province over the past 50 years were analyzed based on the daily rainfall datasets of 86 stations from 1961 to 2010. The rainfall was divided into five categories according to its intensity, and their spatiotemporal characteristics and variation trends were investigated. The annual rainfall amount was within 1,500 to 2,000 mm over most parts of Guangdong, but substantial differences of rainfall amount and rainy days were found among different parts of the province. There were many rainy days in the dry seasons (October to March), but the daily rainfall amounts are small. The rainy seasons (April to September) have not only many rainy days but also heavy daily rainfall amounts. The spatial distributions of light rainy days (1 mm 100 mm) are generally concentrated in three regions, Qingyuan, Yangjiang, and Haifeng/Lufeng. The average rainfall amount for rainy days increases form the north to the south of Guangdong, while decreasing as the rainfall intensity increases. The contributions from light, moderate and heavy rain to the total rainfall decreases form the north to the south. The annual rainy days show a decreasing trend in the past 50 years. The light rainy days decreased significantly while the heavy, rainstorm and downpour rainy days increased slightly. The annual total rainfall amount increased over the past 50 years, which was contributed by heavy, rainstorm and downpour rains, while the contribution from light and moderate rains decreased. 相似文献
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江淮梅雨季节强降雨过程特征分析 总被引：6，自引：2，他引：4
为了便于识别梅雨季节江淮地区的强降雨过程,促进汛期强降雨过程的预报方法研究,使用中国国家级地面气象站逐日观测资料,提出了一种划分江淮梅雨季节强降雨过程的客观方法,并对江淮梅雨季节内强降雨过程的特征进行了分析。结果表明:该方法能有效划分出江淮梅雨季节的强降雨过程,划分结果与预报业务中的划分结果具有较高的一致性,便于在业务中应用。在江淮梅雨季节内,梅雨期的强降雨过程存在明显的年际变化且与梅雨强、弱密切相关,强梅雨年具有较多的强降雨过程以及过程累积强降雨日,强梅雨年的强降雨过程具有持续性、反复性和频发性的特征。弱梅雨年则相反。近56年来梅雨期强降雨过程累积雨量在整个江淮地区有线性增加的趋势,且江苏南部至浙江北部地区雨量增大的趋势最为显著。梅雨期强降雨过程累积雨量及雨日的空间分布是一致的,最大区域中心均位于安徽西南部、江西东北部及湖北东部等地。按照此客观划分方法确定的梅雨期的强降雨过程累积雨量与梅雨期总雨量具有较为相似的时空变化特征。 相似文献
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利用1961~2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6~8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Significance Score)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%~60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。 相似文献