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1.
东北地区夏季不同等级降水变化特征及小雨雨量减少成因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1961～2017年我国东北地区96个站点逐日降水、相对湿度和气温等资料,运用趋势分析、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了东北地区夏季小雨、中雨、大雨、暴雨的气候变化特征,并对东北地区小雨量减少进行了成因分析,得出主要结论如下:东北地区夏季总降水量与各量级降水频率和贡献率均呈显著的正相关,总降水量的多寡受大雨频率及贡献率的影响最为显著。小雨量和中雨量的减少是导致东北地区夏季总降水量减少的主要原因,暴雨量受暴雨贡献率增加影响呈增加趋势。小雨量和小雨贡献率在1993年前后出现了年代际突变,小雨贡献率的突变是造成小雨量年代际突变的内在因素。东北地区总降水量呈减少趋势的站点有72个;小雨量呈减少趋势的站点有85个,显著减少的站点数达到25个;中雨量呈减少趋势的站点有70个,显著减少的站点只有9个;大雨量呈增加与减少趋势的站点数相当;而暴雨量呈增加趋势的站点数大于减少的站点数。从云形成机制角度出发,分别讨论大气水汽、温度、气溶胶浓度变化对东北地区小雨量减少的影响。结果表明,在全球变暖背景下东北地区气温增加和气溶胶浓度增加是导致该地区小雨量减少的主要原因。 相似文献
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贵州不同等级降水日数气候特征及其与降水量的关系 总被引：6，自引：0，他引：6
利用1963 2011年贵州81个测站逐日降水资料,分析了近49年贵州不同等级降水日数的气候特征,探讨了不同等级降水日数在降水变化中的作用。结果表明,随着降水等级的上升,对应该等级的雨日迅速减少;贵州总雨日及小雨日呈西多东少的分布,而中雨日、大雨日及暴雨日则呈南多北少分布;近49年贵州总雨日、小雨日、中雨日、大雨日整体上都呈减少趋势,而暴雨日却呈一定的增加趋势;小雨日与总雨日都是在20世纪80年代初期之后逐步减少,21世纪初期之后降幅更加明显,而中雨日在20世纪60 80年代初多波动,在21世纪初后迅速下降,大雨日和暴雨日均经历了两次较明显的波动;随着降水等级的上升,雨日与降水量的相关系数迅速增大,小雨日与降水量的相关性最差,暴雨日与降水量的相关性最好;降水偏多年各个等级的降水日数明显偏多,小雨日、中雨日及大雨日变化较为显著,暴雨日变化不显著,降水偏少年各个等级雨日则明显减少,中雨日变化最为显著,其次为大雨日、暴雨日,小雨日变化不显著,因此,贵州地区总降水量增加主要是由于小雨日、中雨日、大雨日的增加引起的,降水量减少则主要是由于中雨日、大雨日及暴雨日的减少引起的,比较各个等级的降水日数,无论是在降水偏多年还是偏少年,中雨日和大雨日的变化都较显著。 相似文献
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采用15个常规气象站1961-2010年逐日降水数据资料,分析了北京地区降水量、降水日数和降水强度的变化趋势,包括年和各季节的总降水量和降水日数,不同降水级别降水量、降水日数和降水强度变化趋势的时空特征。结果表明：在近50年内,北京地区平均年降水量和年降水日数、年降水强度均呈下降趋势;各季节中,夏季的降水量呈明显下降趋势,春季降水日数略有增加,夏季略有减少;降水强度在春季增大和夏季减小趋势明显;小雨雨量变化不明显,中雨雨量呈增加趋势,大雨和暴雨雨量呈明显降低趋势;小雨降雨日数略呈减小趋势,中雨降水日数呈显著增加趋势,大雨和暴雨降水日数呈较明显降低趋势;小雨降水强度略呈上升趋势,而大雨和暴雨的降水强度呈明显的降低趋势。 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
5.
蒋元华曾向红段丽洁汤亦豪吴浩 《干旱气象》2021,39(4):554-562
利用1980—2018年湖南省汛期96个地面气象观测站逐小时降水资料,以降水事件发生频率和降水量贡献率作为重要指标,分析湖南省汛期降水结构的时空演变特征。结果表明:(1)随历时增长,降水事件发生频率呈幂函数规律减小,降水量贡献率则呈线性增加趋势。短历时降水事件发生频率高,降水量贡献率低;长历时降水事件发生频率低,但降水量贡献率高,是汛期降水主体。短历时降水事件发生频率和降水量贡献率湘南高于湘北,而长历时降水事件发生频率和降水量贡献率湘北高于湘南。(2)近10 a短历时降水事件发生频率和降水量贡献率都呈线性增加趋势,而长历时降水事件发生频率和降水量贡献率则呈下降趋势。(3)各量级降水事件发生频率随降水量等级增加呈幂函数规律减小,降水量贡献率则随降水量等级增加呈线性上升趋势。暴雨虽然发生频率低,但是汛期降水的贡献主体。小到中雨降水事件发生频率和降水量贡献率大致表现为湘南高于湘北;而大到暴雨降水事件发生频率和降水量贡献率湘北高于湘南。(4)小到大雨降水事件发生频率年际变化不显著,暴雨等级降水事件发生频率呈显著增加趋势。小雨降水事件降水量贡献率年际变化不显著,但是中雨和大雨等级降水事件降水量贡献率呈显著下降趋势,暴雨等级降水事件降水量贡献率呈显著上升趋势。 相似文献
6.
我国东部地区夏季不同等级降水日数年际变化特征分析 总被引：7，自引：3，他引：4
用全国1958--2004年逐日降水资料,分析我国东部地区夏季总降水日数以及不同等级降水日数的年代际变化特征,结果表明,1980--2004年与1958--1979年两个时段相比,我国东部各地区夏季总降水日数和不同等级降水日数具有明显不同的变化特征。东北地区总降水日数和总降水量减少,这主要与小雨日数减少有关。华北地区总雨日数和总降水量也呈减少特征,总雨日数减少是由于各等级雨日数减少引起,且小雨日数减少贡献较大,而总降水量减少却主要是由于暴雨日数的减少引起。长江流域总降水日数和总降水量增加,总雨日数增多主要与中雨以上级别雨日数的增多有关,而总降水量的增加主要与暴雨日数增加有关。华南地区总雨日数和总降水量减少,总雨日数减少主要与小雨日数减少有关,而总降水量减少是由于各等级降水日数减少引起。 相似文献
7.
用全国1958—2004年逐日降水资料,分析我国东部地区夏季总降水日数以及不同等级降水日数的年代际变化特征,结果表明,1980—2004年与1958—1979年两个时段相比,我国东部各地区夏季总降水日数和不同等级降水日数具有明显不同的变化特征。东北地区总降水日数和总降水量减少,这主要与小雨日数减少有关。华北地区总雨日数和总降水量也呈减少特征,总雨日数减少是由于各等级雨日数减少引起,且小雨日数减少贡献较大,而总降水量减少却主要是由于暴雨日数的减少引起。长江流域总降水日数和总降水量增加,总雨日数增多主要与中雨以上级别雨日数的增多有关,而总降水量的增加主要与暴雨日数增加有关。华南地区总雨日数和总降水量减少,总雨日数减少主要与小雨日数减少有关,而总降水量减少是由于各等级降水日数减少引起。 相似文献
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利用高要站(59278)1971—2018年的逐日降水资料,通过数理统计、最小二乘法等方法对高要的降水气候特征进行分析。结果表明:高要平均年降水量为1 664.2 mm,年降水量最多2 221.0 mm(2008年),最少1 239.7 mm(1977年);四季占全年降水量的分布为:夏季春季秋季冬季;平均年雨日(日降水≥0.1 mm)为151.9 d,年雨日最长188 d(1975年),最短117 d(2011年),月雨日最多26 d;年雨日总体上呈明显下降趋势,大致每10年减少4.7 d;全年的不同等级降水分布为:小雨日(102.9 d)中雨日(28.6 d)大雨日(14.6 d)暴雨日(5.1 d)大暴雨日(0.6 d),其中大雨以上等级降水集中出现在5、6、8月。 相似文献
9.
中国夏季分级雨日的时空特征 总被引：21，自引：2，他引：19
利用1961～2005年中国565个台站的逐日降水量观测资料,运用线性回归等统计方法对我国夏季(6～8月)降水进行了日雨量分级研究.按日雨量大小依次分成痕量(无记录)、微量(≤1 mm/d)、小雨(1.1～9.9 mm/d)、大雨(10～49.9 mm/d)、暴雨(50～99.9 mm/d)和大暴雨(≥100 mm/d)6个等级,而把小雨～大暴雨4个等级的雨日量总和称为有效雨日.年平均痕量雨日东西差异以东亚夏季风气候北缘为分界线,该线以西地区痕量雨日数大于以东地区.有效雨日的分布表现为西北地区最少,东部地区从西南至华南地区依次向北递减,其中东北地区东部的雨日数要大于西部.近45年来有效雨日的趋势分布表现为长江流域中下游、西北地区的新疆等地雨日增加,而黄河中下游等地区雨日减少.痕量雨日在我国基本为负趋势.微量雨日除我国西北地区为正趋势以外,其他地区均为负趋势.西北地区有效雨日增多主要来自于小雨雨日的贡献,长江-江南的有效雨日增多来自于大雨和暴雨雨日的贡献.西南和环渤海地区的有效雨日减少来自于大雨雨日的减少. 相似文献
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BCC_AGCM2.0.1模式系统对江淮梅雨期降水的模拟能力 总被引：2，自引：0，他引：2
文章通过累积频率方法定义江淮地区观测和模拟的梅雨期,分析国家气候中心大气模式BCC_AGCM2.0.1对我国东部地区暴雨、大雨、中雨和小雨四种等级降水的模拟能力。由于模式的模拟环流背景与实际不同,导致模拟的降水峰值时期与梅雨期有偏差,因此通过累积频率方法定义模拟的梅雨期,模拟梅雨期为6月1候至6月3候,而实际观测梅雨期6月5候至7月2候,模拟期较实际梅雨期提前了20天。模拟结果表明模拟的我国东部总降水量偏少,总雨日数偏多,主要是由于模拟的暴雨日数偏少,小雨日数偏多;观测的江淮地区近40年来暴雨、大雨和中雨呈上升趋势,小雨呈下降趋势,模式模拟的不同等级降水变化趋势与观测相反,暴雨、大雨和中雨呈下降趋势,小雨呈上升趋势。 相似文献
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中国夏季不同强度降水模拟对不同积云对流参数化方案的敏感性研究 总被引：3，自引：2，他引：1
利用PσRCM9区域气候模式, 分析了中国夏季不同强度降水模拟对不同积云对流参数化方案的敏感性。结果表明, 采用四种积云对流参数化方案, 模式能够模拟出小雨、 大雨和暴雨的雨量百分比和雨日百分比空间分布的一致性特征, 但不能模拟出中雨雨量百分比和雨日百分比空间分布的相似性, 这是由于模式不能模拟中雨雨量百分比的空间分布形式所致。还发现模拟的我国夏季降水以小雨和中雨为主, 四种积云对流参数化方案均低估了中国夏季大雨和暴雨对总降水的贡献, 尤其是在我国西部、 东北和华北地区更明显。不同积云对流参数化方案下模拟的极端强降水阈值的空间分布形式基本与观测一致, 但强度与观测存在较大差异。相比较而言, Grell方案较Kuo、 Anthes-Kuo和Betts-Mille积云对流参数化方案更适合中国东南部地区夏季极端强降水的模拟。 相似文献
12.
暴雨、大暴雨等自然因素和防洪、除涝工程等社会因数是影响暴雨洪涝灾害发生、发展的重要因素。基于1984-2019年遵义市13个国家气象观测站逐日降水量资料、遵义市第一次自然灾害风险普查暴雨洪涝灾害数据,采用常规统计、突变检验、线性倾向估计、相关分析、对比分析等方法,得出遵义市暴雨、大暴雨以及受灾面积的年际、年代际以及长期变化变化特征,同时揭示农作物受灾面积的变化成因。结果表明：近36年遵义市暴雨日数及其累计降水量呈波动式微弱增加趋势,大暴雨日数及其累计降水量呈显著减少趋势,暴雨、大暴雨均具有不同的阶段性变化特征。1984-1999年农作物受灾面积呈显著上升趋势,2000-2019年农作物受灾面积呈显著下降趋势。大暴雨日数及其累计降水量与受灾面积呈显著正相关,并且具有明显的阶段性差异。暴雨洪涝灾害发生、发展既受暴雨、大暴雨等气象自然因子影响,也受气象灾害防御工程和灾害性天气预报预警水平等社会因素影响。 相似文献
13.
华东地区不同等级降水日数的时空分布特征 总被引：6，自引：1，他引：5
根据华东地区1961～2010年逐日降水量台站观测资料,利用趋势分析、Mann-Kendall检验和经验正交函数（EOF）分析等方法揭示不同强度降水日数的时空演变特征。结果表明,华东地区的小雨日数为总雨日数的72.42%,占总雨日数的最大比重。同时发现小雨日数和总雨日数（暴雨和大暴雨日数）表现为显著的减少（增加）趋势,说明总雨日数的减少主要是由于小雨日数的减少所致。EOF 分析结果显示总雨日和小雨日的主要 EOF 模态在空间上表现出全场一致的减少趋势以及南北反相位的特征。福建中部既是总雨日数和小雨日数最大的区域,也是两者减少趋势最明显的地区。暴雨日数和大暴雨日数高值中心出现的区域基本重合,大致在浙江-江西-安徽三省交界处。 相似文献
14.
利用1981-2012年中国西北东部198个台站的逐日气象观测数据和ERA-Interim再分析资料,分析了近32年中国西北东部夏季不同强度降水的雨日和雨量的变化特征,并对比了产生不同强度降水的大气环流系统的异同。结果表明,西北东部夏季降水以小雨和中雨为主,二者占夏季雨日的90%以上、占夏季雨量的70%左右。小雨日数占总雨日的比率在空间上自东南向西北递增;中雨、大雨、暴雨和（特）大暴雨日数的比率自东南向西北递减。夏季小雨、中雨日数和降水量均呈减少的趋势,21世纪初的减少速率慢于20世纪80-90年代;暴雨则呈略微增多的趋势。通过对1981和2003年的个例分析发现,乌拉尔山阻塞高压、蒙古气旋和西北太平洋副热带高压增强西伸时,有利于北方干冷气流和南方暖湿气流在西北东部交汇,降水较多;反之则降水较少。在冷、暖空气均增强的背景下,若冷、暖气团的交界线偏南,西北东部主要受北方冷气团控制,南边界的水汽输送较微弱,易发生小雨;若冷、暖气团的交界线偏北,西北东部主要受到南方暖湿气团的影响,南边界的水汽输送和辐合较强,多出现强降水,降水强度取决于水汽的强度和上升运动的高度。 相似文献
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参加CMIP5计划的四个中国模式模拟的东亚地区降水结构特征及未来变化 总被引：1，自引：1，他引：0
在全球变暖的背景下, 降水特征的改变体现为降水总量和降水结构的变化。由于缺乏较为长期、覆盖范围广的较高分辨率逐日降水资料, 过去对东亚降水的研究多关注其降水量的长期趋势和时空变率, 较少涉及降水结构的变化。本文利用当前最新且分辨率最高、覆盖范围最广的逐日亚洲陆地降水数据集(简称APHRODITE)以及四个中国参加第五次国际耦合模式比较计划(简称CMIP5)的模式(BCC-CSM1-1, BNU-ESM, FGOALS-g2和FGOALS-s2), 研究了东亚地区降水结构的观测特征及四个模式的模拟能力。基于此, 通过分析四个模式的未来预估试验, 探讨东亚地区降水结构在全球变暖背景下的变化。结果表明:整个东亚地区的累积降水量呈现出随着降水强度的增加先增加后减小的分布形态;降水频率则是随着强度的增加显著减小。小雨(中雨)呈现出南少北多(南多北少)的形态;强降水则较多分布在华南沿海以及日本南部地区。长期趋势上, 整个东亚地区大体上呈现小雨和30 mm/d以上的大雨增加, 而中等强度降水减少的变化趋势。四个模式对东亚降水结构的气候态模拟能力较好。BCC-CSM1-1和FGOALS-g2能够合理再现观测中各个强度降水的变化趋势, 而其他模式模拟不出中雨的减小趋势。四个模式的未来预估表明, 在全球变暖的背景下, 东亚地区30 mm/d以上的强降水会增加。且降水强度越大, 增加越明显。以30°N为界, 小雨(中雨)在变暖背景下呈现南部增加北部减少(南部减少北部增加)的变化趋势。 相似文献
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利用江苏省1961—2011年夏季67站逐日气象观测资料,按照不同量级的日降水量,运用趋势分析、突变分析、小波分析等方法对近51 a江苏省夏季雨日进行研究。研究发现:各级雨日分布均呈明显的由西北—东南向的变化特征;各级雨日均存在明显的年际、年代际变化和突变特征;各级雨日存在准6 a的年际振荡周期和准12 a的年代际振荡周期,但是存在的主要时段有所差异。各级雨日的趋势变化中,除微量雨日为下降趋势外,其它各级雨日以上升趋势为主。分析各级雨日对有效雨日的趋势贡献:江苏北部地区有效雨日的减少主要来自于大雨、大暴雨日的减少;中部地区的有效雨日增多来自于小雨、大雨和暴雨雨日的增多;南部地区有效雨日增多来自于小雨、大雨和大暴雨日的贡献。 相似文献
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近30 a江苏夏季降水日变化的气候学特征 总被引：2，自引：1，他引：1
基于1980—2013年江苏省61站小时降水资料,分析了江苏省夏季降水日变化的特点及小时极端降水、不同级别雨日的日变化特征。结果表明,江苏省夏季降水日变化具有显著的双峰分布特征,然而江苏省北部和南部降水的主峰时段并不一致。从降水频次、累积降水量来看,江苏省北部降水以清晨至早上时段为主峰、午后至傍晚时段为次峰,南部降水与之相反。长持续性降水占夏季降水的2/3左右,且江苏北部占比多于南部,均为清晨至早上的单峰分布;短持续性降水占夏季降水的1/3,在江苏北部呈现出以午后至傍晚为主峰,清晨至早上为次峰的双峰分布,而在江苏南部呈现出以午后至傍晚的单峰分布特点。小时极端降水,阈值分布南低北高,虽然频次较少,但占夏季降水的40%左右。小时极端降水日变化的双峰分布和夏季总体降水分布类似,但主峰大都出现在午后至傍晚。不同级别雨日的日变化分布各有不同,但全省各区无显著差异。累积降水量贡献主要来自于暴雨和大雨。暴雨无论是从降水频次、累积降水量还是降水强度都呈现清晨至早上的单峰分布。 相似文献
18.
利用中国1956-2008年逐日降水量资料,以全国主要河流流域为研究区域,分析了年最大日降水量、年暴雨（日降水量≥50.0 mm）日数的多年平均状况及长期变化趋势。分析表明,近53年,全国平均年最大日降水量没有明显的线性变化趋势,但全国范围内多数气象站点年最大日降水量呈现出增加趋势,并存在南方流域增加、北方流域减少的变化趋势,这种变化特征在2001年以来表现更加突出。全国平均年暴雨日数呈不显著的增多趋势,20世纪90年代最多,70年代最少。空间上,我国南北方流域年暴雨日数呈现相反的变化特征,南方流域多呈上升趋势,北方流域呈减少趋势。 相似文献
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利用1991～2011年5～9月伊宁市气象站逐小时降水资料,分析了伊宁近21a降雨特征。结果表明,21a来伊宁雨日年际变化较为明显,后10a和前10a相比,中雨、大雨和暴雨日数均出现增加,但小雨日数明显减少导致总雨日出现了减少。小雨过程发生最多的时段是7月中旬,中雨和大雨过程最多时段同在5月下旬。前半夜为中雨、大雨、暴雨过程最易发生时段,后半夜为小雨过程最易发生时段。逐小时降水量和降水频次呈现较为一致的日变化特征,夜雨多且雨量集中。伊宁的降水主要以短时性降水（1～4h）为主,多发生在前半夜至后半夜,1h降水频次最多的是量级≤1mm的降水,但1.1～3mm量级的降水贡献率最高。 相似文献