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暴雨是四川省主要的灾害性天气之一,每年由暴雨引发的次生灾害在全省造成严重的人员伤亡和经济损失。本研究利用四川省5006个气象站逐日降水量资料,采用距离权重反比法(IDW)和普通克里金插值法(Ordinary Kriging)法对2018年8次区域性暴雨过程降水分布进行计算,统计出不同降水等级的面积及面积比例,并对两种插值方法的的计算精度进行了评估。结果表明:(1)在8次区域性降水过程中的距离权重反比法(IDW)和普通克里金插值法(Ordinary Kriging)法的平均相对误差均低于7%,有较高的计算精度;(2)2018年区域性暴雨降水主要分布于盆地西北部、盆地南部和盆地东南部地区,川西高原与攀西地区降水量相对较小;(3)8次区域性暴雨过程中,过程累计降水量>50mm的面积在20247~158144km2,面积比率在4.17%~32.54%。分析发现,暴雨面积能更较好的反映出一场暴雨天气过程的影响范围,同时也可以作为区域暴雨的判别指标。 相似文献
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基于雷达资料的上海地区暴雨面雨量计算及应用 总被引：1，自引：1，他引：0
根据上海地区小时雷达资料的定量降水估测(quantitative precipitation estimation,QPE)网格产品和经过质量控制的自动站雨量资料进行暴雨面雨量计算方法研究,计算方法为:将暴雨区内自动站周围9个网格点的QPE平均值作为自动站的雷达估测雨量,计算各测站雨量与雷达估测雨量的差值,用克里金插值方法将差值场插值到雷达降水估算产品相同的网格点上,再将网格点上残差插值数据加上网格点上雷达估测雨量,得到各网格点用自动站订正后的雷达估测小时雨量资料。文中24个典型暴雨各测站订正后QPE与实测雨量的平均绝对误差比订正前减小了27%;两个典型暴雨主要降水阶段经国家气象站资料订正后QPE与实测雨量的平均误差比订正前减小了33%～39%,暴雨过程总雨量经国家气象站资料订正后减小了34%～59%。根据以上方法得到的网格点雨量计算和绘制上海地区2007—2015年24个典型暴雨降水区域的小时面雨量值和图、过程面雨量值和图、行政区和水利片面雨量值和图。最后基于.NET Framework 4.0基础架构软件开发平台,使用Microsoft Visual Studio 2012和Microsoft Visual Studio软件开发工具制作"基于雷达资料暴雨面雨量自动化计算查询系统",供业务科研人员实时查询和计算。 相似文献
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应用WRF V3.5中尺度模式,对陕西省2013年7月12~13日的一次暴雨过程进行数值模拟,并设计了降低地形和减少水汽含量2个敏感性试验,探讨了地形和水汽对本次暴雨过程的影响。结果表明:(1)模式能较好地模拟出本次暴雨天气过程,反映出了主要雨带的形状,但模拟的降水量存在偏差,其可能原因是初始场不能合理反映大气实况;(2)嵌套区域d02的地形高度降低至原始高度的1/3后,107°E~109°E范围的散度垂直剖面呈辐合—辐散的双重结构,暴雨区上空中低层假相当位温梯度变大,垂直上升运动增强,进而改变了降水的强度和范围;(3)将初始场中暴雨区南面的水汽含量减少20%后,水汽通量散度极值中心值减少1/3,进而导致模拟区域的雨量减少了58%,表明偏南水汽的输送对本次暴雨雨量有显著增幅作用,暴雨过程中水汽聚集程度是判断暴雨过程雨量大小的关键因素之一。 相似文献
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利用统计方法,对比分析青藏高原东北侧甘肃、陕西、宁夏和青海四省区1961—2008年的暴雨时空分布特征及地形影响。结果表明:本地区暴雨年频次变化存在3a和6a两个显著周期;暴雨的空间分布具有"三高两低"的特征,地理分布受地形影响明显,多暴雨区域均发生在迎风坡及河川喇叭口辐合地带;年度内的第一场较大范围的区域性暴雨较早出现时对该年度暴雨偏多有一定指示意义,即当年内首场暴雨落区偏北或偏西时,预示着该年度暴雨的落区会出现相对偏北或偏西分布;相关结论和规律能为人们趋利避害、防洪减灾提供一定借鉴。 相似文献
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采用9 km分辨率的华东区域模式预报产品,对2016年7月19日发生在河南省的极端暴雨过程进行天气学检验与分析,结果表明:1)华东区域模式提前60 h对本次暴雨过程做出了较好预报,能反映出该暴雨过程的降水中心、强度及强降水发生时段。对临近时效和极端暴雨中心极值,该区域模式表现出优于全球模式的预报能力。2)华东区域模式能较好预报出本次过程中对流层中低层主要影响系统,但对系统位置、强度和移速预报与实况的差异导致了降水落区预报的偏差;西南急流预报较实况偏强是导致豫东南暴雨区空报的原因之一。3)华东区域模式对暴雨发生前K指数分布及不稳定层结有较好预报,对暴雨预报业务有重要指示意义。4)模式能较好地刻画出地面辐合线及气旋位置。 相似文献
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雷达-雨量计联合估测区域降水量方法检验与评估 总被引：3，自引：3，他引：0
文章在"黄河淮河流域暴雨洪水预报系统"项目试验整理的高密度地面雨量站网数据和雷达连续采集体积扫描数据基础上,首次提出了对稠密雨量站网数据科学分组的方法,并采用分组数据对雷达-雨量计联合校准的10种方法进行了多参数的客观检验和评估。研究表明:(1)雨量站分组方法科学合理,可以满足评估的要求;(2)集成法估测区域降水量好于其他非集成的8种方法;(3)雷达对不同降水强度的估测精度具有三段式分布特征;(4)50~100 km为雷达估测降水的最佳区间,150~200 km区间的估测精度最差;(5)通过时间累积,可以提高各种估测方法区域降水量估测的精度和稳定度。 相似文献
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利用衢州市5个常规气象观测站及120个加密自动站资料、NCEP1°×1°资料,对2013—2016年衢州市梅雨期暴雨天气过程进行分析,基于动力、水汽等条件建立梅雨期暴雨天气概念模型,并对概念模型进行检验。结果表明:衢州市梅雨期暴雨多发,区域暴雨多发于单阻型,各层影响系统活动范围相对集中,单、双阻型在局地暴雨中出现概率接近,系统活动范围区域分散;大气可降水量对暴雨预报有正贡献,上游江西中北部地区具有明显的高值中心;700 hPa上U分量更具主导地位,850hPa华南地区V分量变化对暴雨预报有较好的参考性;区域暴雨与局地暴雨在垂直速度场上最强中心高度不同,区域暴雨期间垂直速度大值区层次更低。 相似文献
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为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型（T-Matrix模型）进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数据（DSD）进行分类拟合,实现对CSU-HIDRO（Colorado State University-Hydrometeor Identification Rainfall Optimization）优化降水估测算法的改进。为了评估改进后CSU-HIDRO优化算法（简称CSU-HIDRO_I）的应用效果,本文选取2016～2017年两年汛期发生于中国华南地区的6次大范围强降水过程为评估对象,分别采用单偏振雷达定量降水估测的R(ZH)关系法（WSR-88D Precipitation Processing System,简称PPS法）和CSU-HIDRO_I法进行小时降水量估测。按照不同降水率大小以及距离雷达20～60 km和60~100 km范围分别对两种降水估测方法进行评估,并将雷达估测的小时降水量同地面雨量计小时降水量资料进行对比,结果表明:（1）CSU-HIDRO_I法在应用评估过程中取得了较好的评估效果,其估测精度及稳定性均较好。（2）PPS法对小雨（降水率R<2.5 mm/h）存在一定的高估,对大雨及暴雨（R>8 mm/h）存在明显低估,而CSU-HIDRO_I法能够有效的降低强降水的低估情况,同时提高了小雨的估测精度。与PPS法相比,CSU-HIDRO_I法对小雨、中雨、大雨及暴雨的估测偏差分别降低了38%、24%、17%、15%。（3）PPS法在降水估测中对离雷达的距离更为敏感,相同降水率下不同距离处的相对误差波动较大,CSU-HIDRO_I法对距离敏感性较弱,相同降水率强度下,相对误差随距离的变化波动较小。 相似文献
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采用重庆市34个地面观测站1981—2017年的降水观测资料,以及2005—2017年逐时雨量资料,分析了重庆地区暴雨的空间分布及日变化特征。结果表明:开州、酉阳、北碚为重庆的暴雨中心,开州年均暴雨日数最多达6.2d。荣昌、渝北、梁平、开州、彭水、酉阳等地大暴雨出现频率较高,南川、万盛大暴雨相对较少。暴雨平均雨量大值区分布在主城区、西部、东北部,西南部暴雨平均雨量较低。重庆地区的暴雨在不同时段主要影响区域不同。铜梁、合川、北碚等站点的暴雨夜间降雨量占比75%以上。代表站夜间平均降雨强度大于白天,大足、沙坪坝、涪陵降雨主要集中在22:00至次日04:00,酉阳03:00—06:00降雨强度较大。小时降雨量≥20mm暴雨日出现频率较高的时段在00:00—06:00和13:00—18:00。 相似文献
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利用常规观测资料分析2009-2011年天津地区33次局地暴雨天气过程的影响系统。对局地暴雨天气发生前的大气环境物理参数进行统计,对比不同影响系统下预报着眼点的差异。结果表明：天津局地暴雨主要发生在蒙古冷涡、东北冷涡、高空槽前以及高空槽后四种天气系统的影响下。蒙古冷涡系统下应以整层良好的水汽和涡旋系统东南象限深厚的辐合上升运动为着眼点;而东北冷涡系统下则需关注低层水汽条件充沛和中层强烈的辐合抬升;高空槽系统下在动力、水汽以及能量条件配合较为均衡;而槽后型系统影响下若发生局地暴雨,各种强对流参数特征则最为显著。在此基础上,通过典型局地暴雨过程对强降水落区进行诊断表明,天津构造加密探空由于充分考虑了近地面的温湿风特征,计算所得的可降水量、对流有效位能以及地面至3km高度的垂直风切变对局地暴雨落区具有良好的指示性。同时,个例研究也表明TJ-WRF对局地暴雨天气过程有较好的预报能力,综合应用模式物理量结果能较好地预报局地暴雨落区。 相似文献
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利用天津市1961-2018年分钟级降水数据,统计了天津地区短时暴雨过程,结合模糊识别法对暴雨过程进行分类,分析了暴雨雨型的时空分布特征,基于天津城市暴雨内涝数值模型,评估了不同雨型对内涝积水总量的影响。结果表明：近58 a天津地区短时暴雨雨型以单峰型（Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型）为主,其中各年代60 min暴雨雨型以Ⅰ型、Ⅲ型为主,120 min和180 min暴雨雨型以Ⅰ型为主导。短时暴雨集中出现在7月和8月,暴雨过程均以单峰型为主,60 min暴雨雨型7月以Ⅰ型居多,8月Ⅲ型最多,120 min和180 min暴雨雨型均为Ⅰ型最多。各区短时暴雨雨型均以单峰型居多,双峰型次之,均匀型较少。从各地区主导雨型来看,60 min和180 min暴雨雨型不一,包含Ⅰ型、Ⅲ型和Ⅴ型;120 min暴雨雨型各区一致为Ⅰ型。天津市短时暴雨雨型存在明显的时空分异,且不同雨型影响内涝积水总量的峰值出现时间,其中Ⅰ型的积水总量峰值出现时间早,是城市排水设计重点关注的雨型。工程设计中应充分考虑气候变化和城市化对暴雨过程的影响。 相似文献
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四川盆地是我国夜雨发生频次最高的地区，夜间暴雨是夜雨中可致灾并加剧防范难度的一类特殊气象灾害，但以往对四川山地夜间暴雨精细特性的相关研究较少。利用四川省2010—2019年2 165个国家及区域气象站逐小时降水资料，分区统计了四川暖季（5—9月）暴雨日夜间降水占日降水量的比例、夜间暴雨频次和夜间平均暴雨强度的基本特征，并通过趋势分析和地理加权回归等统计方法，分析了其空间分布及其与海拔高度的关系，获得以下结果：（1）四川暴雨日夜间降水占日降水量比例呈现自南向北递减的趋势，以海拔2 800 m为分界，表现为随海拔高度升高呈先增大、后减小的垂直分布特征，川西南山地与其他山地区域整体上升的变化趋势明显不同。（2）夜间暴雨频次较多的测站沿川西与川西南山地陡峭地形呈线性分布，夜间暴雨频次随海拔高度升高总体呈现减小的特征，川西山地和川西南山地的频次最大值分别出现在海拔800 m和500 m。（3）四川夜间平均暴雨强度整体随海拔的升高而减小，大值区主要位于川西山地和川东北山地，海拔700 m高度处的峰值强度主要由川西山地贡献。（4）川西山地夜间暴雨特征呈次数较多且每次强度大，川西南山地夜间暴雨为次数多但单次降水量较小，而川东北夜间暴雨的强度较大但次数较少。以上结果有助于深化对山地夜间暴雨精细特征的认识。 相似文献
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为了揭示长江中下游地区暴雨变化特征,基于1958～2017年426站点的逐日降水资料,定义4个暴雨特征变量,通过线性趋势分析、累积距平检验、滑动t检验和Pettitt检验进行趋势变化分析以及突变检验。结果表明:1)年暴雨量和年暴雨日数从江西中部向周围递减,年暴雨强度和年暴雨变异系数从南到北逐渐增加;4个暴雨特征变量存在明显的季节差异,夏季是全年暴雨的主要贡献者,春季暴雨明显多于秋季,冬季最少,但其暴雨变异系数最大,波动性强。2)74%站点的年均暴雨量、暴雨日数和暴雨强度呈增加趋势;从西北往东南,年均暴雨量、暴雨日数的线性趋势率逐渐增加。暴雨量和暴雨日数显著增加的站点比分别为17.8%和16.7%(p 0.05)。3)累积距平检验、滑动t检验和Pettitt检验结果表明1988年是近60年长江中下游地区暴雨变化显著的突变点,且1988年后三个暴雨特征变量的平均值和趋势率较1988年前有明显增加。 相似文献
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利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。 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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A hybrid model for short-term rainstorm forecasting based on a back-propagation neural network and synoptic diagnosis 
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下载免费PDF全文 暴雨是我国最重要的自然灾害之一.大量的研究表明,暴雨的频率和强度在全球变暖的背景下正在逐年增强.但是如何成功的预测短期暴雨,特别是发生在复杂地形下的暴雨,仍然是一个巨大的挑战.本项研究采用BP神经网络和天气学诊断相结合的方法,探索了一种四川盆地西部复杂地形下的暴雨预报模型.该模型有效改善了喇叭口地形下,受低层偏东风影响的暴雨预报准确性.机器学习与天气学理论的结合,提升了模型的物理基础和预测成功率,同时该方法也为发展具有本地特征的暴雨预报客观工具,提供了一定的参考价值. 相似文献
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暴雨和防灾能力建设是影响洪涝灾害发生及其损失变化的重要因素。根据1978—2018年江南地区（沪、浙、闽、湘、赣五省、市）暴雨洪涝灾害数据、气象台站观测逐日降水量资料、社会经济数据，统计分析了近41年江南地区暴雨及其引发的洪涝灾害损失的变化特征及时、空差异，并从降水和社会防治两方面分析其成因。结果表明:近41年来江南地区因暴雨洪涝灾害农作物受灾面积、成灾面积、受灾率和成灾率呈先升后降的波动变化趋势，20世纪90年代为相对高值期，空间分布呈明显的西多东少特点。近41年来江南地区暴雨发生频次及强度呈波动增加趋势，且暴雨在时间、空间上的持续性和集中度呈增加趋势，空间上呈现为江南中东部较高、西部较低的特点，暴雨发生集中期为5—8月，尤以6月最多。暴雨日数、大暴雨日数、暴雨累计降水量与农作物受灾面积、成灾面积、受灾率均呈显著正相关关系，在一定范围内，暴雨强度增强，是农作物受灾面积、尤其是成灾面积增加的重要因素。持续性暴雨日数、每月暴雨日数标准差、每站暴雨日数标准差与农作物受灾面积、成灾面积、受灾率、成灾率均呈显著正相关关系，说明暴雨在时间和空间上的持续性、集中度越强，受灾损失就越大。降水与受灾损失的关系存在年代际差异，近年来它们之间的相关呈降低趋势。暴雨频次、强度与洪涝受灾损失在时间、空间上的分布并不完全一致。暴雨洪涝灾害发生及其影响既受气象因素影响，也受到承灾体和社会因素影响。尽管江南地区灾害防治能力逐渐增强，对减少灾害发生和减轻灾害损失发挥了重大作用，但江南地区防灾能力建设在空间上呈现为东强西弱的特点。因此，整个江南地区，尤其是江南西部，应当继续加强防灾能力建设。 相似文献