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1.
利用1991—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区111个国家站逐时降雨量资料和1971—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区115个国家站日降雨量资料,分别对内蒙古地区短时强降水过程和日降雨(小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨)过程持续性特征进行研究。结果表明:(1)内蒙古地区短时强降水过程持续最长时间为38 h,其中持续3 h所占比例最大。持续时间在12 h内的短时强降水过程在16:00(北京时,下同)—18:00降雨量偏离程度最大,但持续时间超过12 h的短时强降水过程在03:00降雨量偏离程度最大,短时强降水过程持续时间越长,降雨量极值越低。自2010年以来内蒙古地区短时强降水过程发生次数开始增多,其中持续时间在4~6 h和7~12 h的短时强降水过程增加显著,但持续时间在1~3 h短时强降水过程明显减少。(2)内蒙古地区小雨过程和暴雨过程发生次数呈现递减趋势,但近年来持续长时间的小雨过程、中雨过程和暴雨过程偏多。在2017年出现首场特大暴雨过程。内蒙古地区特大暴雨过程最长持续日数2天,其余日降雨过程最长持续日数在10~15天,其中大雨过程持续日数最长可达15天,小雨过程和中雨过程(大雨过程和暴雨过程)持续1天(2天)所占比例最高,日降雨过程降雨量极值易发生在前3天。(3)内蒙古地区降雨过程发生次数、持续小时(日)数极值和累计降雨量极值空间分布特征都表现为自内蒙古西部地区向中部偏南和东部地区递增,高值区易发生在内蒙古东部地区。  相似文献   

2.
利用陕西省99个国家级气象站逐小时降水量资料,分析了2005—2018年5—10月陕西短时强降水时空分布特征,结果表明:(1)2005—2018年陕西极值雨强呈振荡减小趋势,7月出现的强降水累计频次最多,而8月极值雨强最大;短时强降水主要发生在午后到夜间,日变化呈单峰分布,强降水频次峰值出现在17—00时,但极值雨强易出现在22—00时。(2)陕南为陕西短时强降水高发区,极值雨强可达40~80 mm/h,镇巴、平利雨强可达90 mm/h;榆林北部特别是西北部短时强降水日数少,极值雨强小,最大不超过50 mm/h;关中平原地区短时强降水日数少,但极值强,最大可达1015 mm/h。5—10月陕西各地区短时强降水日、极值雨强有明显月际差异,7—8月短时强降水出现的范围广,日数多,强度大;5、6和9月范围、日数及强度均较小。(3)陕西各区域短时强降水日变化差异明显,陕北西部、关中西部呈单峰型,陕北东部、关中东部双峰明显,陕南日变化相对较小。陕西极值雨强主要出现在17—23时,关中东部、安康极值雨强多出现在19时,商洛极值雨强多出现在18时。  相似文献   

3.
基于临夏州2006—2018年4—9月自动气象站逐日小时降水量,在传统降水百分位法、Z指数法和平方根变换法3种方法中,确定了短时强降水阈值的最佳计算方法,在此基础上分析临夏州短时强降水的时空分布特征。平方根变换法确定的临夏州短时强降水阈值为14.6 mm·h^(-1)。临夏州短时强降水空间分布表现为自中南部分别向西北和东南减少,短时强降水年平均出现次数为7.3次,2018年出现次数最多;7—8月短时强降水出现频次最多,占短时强降水总频次的81.1%,8月达到最高峰,占总频次的55.8%;短时强降水日变化呈4峰分布,短时强降水主要出现在18:00—23:00,占短时强降水总频次的55.8%;小时最大降水量为55.8 mm,出现在22:00;短时强降水持续时间为1 h的占90.5%,同一时次出现1站次短时强降水的占93.3%,临夏州短时强降水多为阵发性,且空间分布多为孤立零散。  相似文献   

4.
《湖北气象》2021,40(4)
利用2005—2018年贵州省84个国家气象站逐小时降水量资料,采用统计诊断分析方法,在区分量级前提下,结合地形特征,分析贵州1 h短时强降水和逐3 h降水的时空分布特征。结果表明:(1) 14 a中短时强降水共出现5 981站次,年均427.2站次,其空间分布与地形特征密切相关,整体呈现南多北少、东多西少的特征,贵州西南部“喇叭口”地形和东南部雷公山南侧“喇叭口”地形与河谷地形重叠区域为短时强降水高发区。短时强降水分级统计显示,99%的短时强降水集中在前两个雨强较小的等级,而R1h≥80 mm的短时强降水14 a只出现过5站次。各站点最大雨强空间分布与短时强降水的总站次数分布趋势较为一致,一般南部大于北部、中东部大于西部,局部存在差异。平均雨强整体呈现南强北弱的特征。(2)在2005—2013年期间,短时强降水站次数大多处于年均值(427.2站次)之下,2011年达到最低值275站次,2014年站次数骤然增加至564站次,2015年继续增加到最大值662站次,其后迅速回落到比年均值略高的位置小幅变化。各站点短时强降水的年际变化在高发区离散度较大,在贵州西北部低发区离散度较小;月际变化曲线呈单峰型,5—8月份是降水高发时段,6月达到峰值。短时强降水主要以单站出现的局地性降水为主,同一时次出现3站以上的情况很少,以6月最多;短时强降水最早出现旬数呈东早西晚、南早北晚的特征,结束旬数西早东晚,北早南晚;各站点短时强降水出现概率最大旬多数集中在第16—18旬(即6月);短时强降水日变化的时间曲线呈单峰型,21时至次日07时为高发时段,中午12时前后出现较少。短时强降水日变化的空间分布特征为傍晚到前半夜主要集中在贵州西部,而后半夜多出现在东部和南部地区,中午前后全省均较少出现。(3)逐3 h降水时空分布特征与R1h大体一致,局部存在一些差异。  相似文献   

5.
运用2010—2018年夏季阿勒泰地区区域自动站逐时降水量及阿勒泰站探空资料,统计分析短时强降水过程的T-logP形态及关键环境参数特征,以集合预报箱形图确定关键环境参数阈值。结果表明,阿勒泰地区短时强降水T-logP图形态可分为整层湿和上干下湿2种类型;主要出现在沿山、山麓、山区地带和乌伦古湖南部附近;6月下旬至7月下旬多发,午后至傍晚较易发生;造成该地区夏季短时强降水的环境参数多表现为7月最大,6月最小,说明7月更有利于短时强降水的发生;该地区夏季短时强降水的发生表现为一定的不稳定层结、露点温度维持在10℃左右,垂直风切变为中等偏弱,CAPE值较小;通过对各环境参数箱形图分析,总结归纳出该区短时强降水总体阈值。从而为阿勒泰地区夏季短时强降水潜势预报提供参考依据。  相似文献   

6.
选用山东 123 个国家级地面气象观测站 2007—2019 年地面逐小时降水资料,分析短时强降水分布特征,主要结论如下:1)其间共有 695 个短时强降水日、3 337 个短时强降水时次和 6 257 个短时强降水样本,基于排序法确定山东省极端短时强降水间值为 71.2 mm ? h-1,鲁东南地区间值最高,鲁中地区间值最低。2)各站年均发生 3.9 次短时强降水天气,鲁东南地区短时强降水和极端短时强降水发生频次最多,半岛地区短时强降水发生最少,鲁西南地区极端短时强降水发生最少。3)短时强降水集中出现在 6 月中旬至 8 月下旬,又以 8 月上旬最多。4)日变化显著,呈现典型 “双峰” 特征,主要集中在午后至傍晚,其次是后半夜;6 月中旬至 8 月下旬傍晚和后半夜发生短时强降水的可能性大,需重点关注。  相似文献   

7.
利用常规探测、自动站逐时雨量及ECMWF0.25°×0.25°每日4次的ERA-interim再分析等资料,分析2010—2018年6—8月天山北坡短时强降水时空分布及其环流配置特征。结果表明:天山北坡短时强降水时空分布不均,主要发生在沿山海拔1000~2000 m区域,尤其昌吉州频次最多;雨强R≥10 mm/h出现频次2015年最多,而R≥20 mm/h出现频次相较前者骤减,2016年出现最多,均在2014年最少,且6月出现最多;短时强降水日变化明显,16时—次日03时发生频次最多,占总次数的73.8%。天山北坡短时强降水过程以局地分散性居多,占总过程的65.1%;影响系统主要分为西西伯利亚低槽(涡)、中亚低槽、中亚低涡、西北气流等4类,其中,西西伯利亚低槽(涡)、中亚低槽两者占总过程的73.2%。  相似文献   

8.
利用甘肃兰州地区144个区域自动站和国家站2010—2018年4—9月逐小时降水资料和地理信息数据,详细分析了兰州市短时强降水的时空分布特征,探讨短时强降水频次与地形因子的关系。结果表明:兰州市短时强降水的阈值为10 mm·h~(-1),短时强降水事件主要发生在7月下旬至8月,21:00—22:00是集中高发时段;短时强降水频次空间分布不均,总体呈南多北少的分布格局,各站虽有显著差异,但未发生明显离散,符合正态分布,且与海拔高度、迎风坡向及坡度等地形因子显著相关,短时强降水高发区主要集中在山谷喇叭口、南风迎风坡、城市热岛区、高寒山区。  相似文献   

9.
利用2004—2018年陕西榆林、延安市所辖25个国家气象站逐小时降水量及年降水量,分析了陕西黄土高原短时强降水的时空分布特征和雨强特点。结果表明:(1)短时强降水最早出现在5月上旬,最晚在10月中旬,6月下旬至8月下旬是集中出现时段,占总频次的89%,其中7月下旬出现最多;短时强降水出现频次和日数的年代际变化呈阶梯上升趋势,并有较大的年际差异,有3 a左右的周期变化。(2)短时强降水以单站和局地强降水居多,单站强降水占短时强降水总日数的64%,局地强降水占22%。(3)短时强降水的日变化表现为17时最多,10时最少,下午(14—19时)为高发时段;大多数短时强降水时间尺度为1 h以内,占总频次的92%;雨强以20~39.9 mm/h最多,占总频次的93%,雨强≥50 mm/h的极端强降水偶有出现。(4)短时强降水的空间分布有2个高中心,分别是无定河流域和洛河流域,无定河流域的吴堡雨强最大达73.5 mm/h。(5)多强降水年(强年)和少强降水年(弱年)的环流形势对比发现,强年500 hPa副高偏强,584 dagpm线在黄土高原形成槽区,中高纬度经向热力差异较大,200 hPa急流偏强,700 hPa南支气流偏强,西南和东南两条水汽通道到达陕西黄土高原,Δθse(850-500)达到10~12 ℃,而弱年上述特征不明显。  相似文献   

10.
基于甘肃省81个自动气象站2002—2012年逐小时降水数据,分析了甘肃省近11 a来短时强降水的时空变化特征。结果表明:短时强降水频次自甘肃省西北向东南逐步递增,陇东南地区是甘肃省短时强降水发生频次最多、强度最强的地区。短时强降水存在2个高发中心,一个在以合水为中心的陇东地区,另一个在以徽县为中心的徽成盆地。短时强降水主要发生在午后至前半夜,出现时段集中在16:00—00:00,17时前后是短时强降水天气高发时段。短时强降水主要出现在5—9月,其中7—8月是一年中出现最多的月份,其次是6月。近11 a来,短时强降水频次呈上升趋势,2006年和2010年出现了2个峰值,其中2010年最多,发生52次,2004年最少只有17次。  相似文献   

11.
利用2010-2019年浙江省暖季(5-9月)1426个国家站和区域站小时雨量数据和NCEP 1° X 1°逐日4次再分析资料,分析了浙江省暖季短时强降水、极端短时强降水时空分布特征及区域性短时强降水事件,结果表明:①近10年暖季短时强降水频次呈增多趋势,降水强度变化平稳;8月(上旬)降水频次最多,9月(中旬)强度最强...  相似文献   

12.
贵州省汛期短时降水时空特征分析   总被引:10,自引:2,他引:8  
彭芳  吴古会  杜小玲 《气象》2012,38(3):307-313
利用贵州区域84测站1991—2009年汛期(4—9月)逐小时降水量资料,分别定义各站点的小时降水量的强降水阈值。阈值的分布有两个高值中心,最强中心在西南部望谟站,西北部的强降水阈值较低。同时利用各站点阈值统计19年不同月份的强降水事件频数,其分布显示:4月份东部和中部偏南地区频数较高,5月份频数高值区呈东北—西南向,随后几个月逐渐向西北推进。4—6月事件频数逐渐增大,7月维持,8—9月开始减少。各月强降水事件发生时次统计表明:一天中有三个相对高值时段,23:00—02:00、05:00—08:00和17:00—20:00,而白天强降水事件很少。短时强降水事件发生时次的空间分布表明,西北部的强降水事件多数发生在傍晚到23:00,中部的强降水集中在23:00—02:00,东南部在05:00—08:00。  相似文献   

13.
基于2013—2019年暖季新疆北部518个自动站逐时降水资料,运用常规统计、归一化及其偏离程度、降水集中度(PCD)和集中期(PCP)等方法,研究该区短时强降水(Flash Heavy Rain,FHR)时空分布和统计特征。结果表明:(1)近7 a新疆北部FHR发生频次年变化大,2016年最多,2014年最少,前者是后者的3.9倍。(2)FHR集中发生在6—7月,6月下旬为峰值,且日变化呈明显的单峰型,峰值主要在17:00—19:00。(3)FHR发生频次集中在山脉的迎风坡和喇叭口地形附近。(4)FHR PCD呈现由南向北、由西向东逐渐集中,阿勒泰地区最集中;PCP自伊犁河谷至天山北坡,从克拉玛依向西、向北逐渐推迟,阿勒泰地区最晚。(5)PCD伊犁河谷、天山北坡年变化呈增大的趋势,其它区域呈减小的趋势。PCP阿勒泰地区、博州、天山北坡年变化呈增大趋势,其它区域呈减小的趋势。  相似文献   

14.
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   

15.
山西地形复杂,汛期降水集中,短时强降水易引发地质灾害及城市内涝,是制约社会经济发展和人民安居的重要因素。本文通过分析山西省2011~2016年290个高密度自动气象站逐时降水资料,结合本地强降水预警业务规定,根据致灾风险程度将短历时强降水分为四级,全面细致分析了各级强降水的时空变化特征,对强降水的精细化预报有指示意义。结果表明:短时强降水主要受纬度和地形影响,各级强降水的累计降水量和降水小时数大值区一般沿太行山脉和吕梁山脉展布;短时强降水在每日15~18时高发,到了夜间20~23时,出现第二峰值;城区一般性强降水比乡村区域偏多偏强。  相似文献   

16.
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   

17.
该文利用2010—2019年4—8月遵义13个国家站逐时地面降水观测资料,从年变化、月变化、日变化以及空间分布等多个角度进行统计,从不同等级雨强的时空分布进行分析,初步得出了遵义短时强降水事件的时空分布特征:①从短时强降水总频次的空间分布上看,东部发生频次较其余地区高;4月,发生频次地区差异小;5—8月,地区差异大。②从月分布来看,短时强降水高频中心有如下变化:4月集中在东北部、5月在南部和东南部、6月西移北抬到西部和中部、7月西移南压到西部和南部、8月东北移至东北部,高频中心的变化和副热带高压的南北位移有很好的对应。③从年分布来看,短时强降水事件平均每年发生49次,最多的是65次(2019年),最少的是33次(2017年)。4—6月事件频次迅速增加,6月到达峰值,6—8月事件频次开始逐渐减少,74.1%的短时强降水事件发生在夏季,尤其以6月份居多。④从日变化来看,08—13时短时强降水事件发生频次逐渐减少,13时达到一日中最低值,13—07时事件发生频次逐渐增加,有3个峰值,17—19时、20—22时和01—07时,期间有2个短暂的间歇期。4—7月白天平均发生频次较夜间少,8月反之。⑤6—8月是较高等级短时强降水事件的高发季节,尤其以6月份居多,但统计个例中≥70 mm/h的雨强却是在5月份出现。  相似文献   

18.
利用1994~2013年5~9月喀什市气象站逐小时降水资料,分析喀什近20a降水日变化特征。研究表明,20时至翌日06时为降水量的高值阶段,最大值出现在01时,07时至19时为降水量的低值时段,最小值出现在16时。降水频次的高值区为00时至07时,降水最不易产生的时间为17时。降水强度最高值在20时,次高值为01时,也是累积降水量较大时刻,降水强度最低值出现在15时也是累积降水量的低值区。喀什的降水主要以短时性降水(1~3h)为主,多发生在傍晚至夜间,1h降水频次最多的是量级≤1mm的降水,但1.1mm≤R1≤3.0mm量级的降水贡献率最高。小雨、中雨及大雨降水过程最易发生时段均为前半夜,下午为各量级降水过程发生最少的时段。  相似文献   

19.
利用逐时的风云静止卫星黑体亮温(TBB)资料和国家级地面站降水观测资料,根据中尺度对流系统(MCS)的逐时云顶覆盖范围是否包含突发性暴雨事件,识别出2010—2018年5—8月与中国西南山区突发性暴雨事件相关的中尺度对流系统(AHR-MCS),并得到其统计特征.结果表明,该地区AHR-MCS在7月出现最频繁,存在四川盆...  相似文献   

20.
谢漪云  王建捷 《气象学报》2021,79(5):732-749
利用2019年夏季(6—8月)西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据,从降水量和降水频率入手,对同期GRAPES-Meso 3 km业务模式短期(36 h以内)降水预报性能,特别是在不同典型地貌区—四川盆地子区、云贵高原北部子区和南部子区、青藏高原东缘山地子区的预报偏差进行细致评估与分析。结果表明:(1)GRAPES-Meso 3 km模式能合理地刻画出西南复杂地形区夏季日降水和日内尺度降水的主要特征,以及小时降水频次-强度的基本关系。(2)在各子区,模式日降水量(频率)预报表现为清晰的正偏差,正偏差在盆地子区最显著,为观测值的1.1倍(0.3倍);日降水量正偏差主要由强降水日降水量预报偏大引起,但频率正偏差在云贵高原南、北子区与其他两个子区不同,主要是中小雨日数预报偏多的贡献;强降水(中小雨)落区预报存在明显(轻微)偏大倾向,强降水预报落区偏大频率在青藏高原东缘山地子区最高,达82.8%,在云贵高原南部子区最低,为53.6%。(3)日循环上,各时次小时降水量(频率)预报整体偏大,且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段,其中海拔1200 m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延续到中午,模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长或小时降水空报。(4)诊断分析显示,模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是模式对流层低层在云贵高原南-东南侧偏强的西南风预报与西南地区特殊地形结合的产物。   相似文献   

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