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1.
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
2.
利用惠东县2012—2021年间17个气象观测站逐小时降水资料，分析惠东县短时强降水时空分布特征。结果表明：(1)短时强降水发生次数大体上呈递增趋势，但各年差异较大；(2)在月际变化上阶段性明显，呈现“双峰型”特征，8月短时强降水最为活跃，其次是5至6月；(3)惠东短时强降水频率的日变化呈现“三峰型”特征，主峰出现在14:00—17:00,次峰分别出现在02:00—05:00和08:00—11:00;(4)短时强降水存在较强的局地性，其中南部沿海的平海、铁涌、黄埠和东部山区的高潭的短时强降水发生概率相对较高。 相似文献
3.
利用青藏高原边坡临夏地区6个国家级自动气象站和66个乡镇区域自动气象站2010—2019年5—9月逐小时降水资料，详细分析了临夏地区短时强降水的时空分布及海拔地形特征，结果表明：近10 a短时强降水频次总体呈上升趋势，短时强降水频次与西太副高脊线位置和北界位置有密切关系。短时强降水主要发生在5—9月，集中时段为7月中旬到8月中旬，19:00～23:00为高发时段，属于傍晚型和夜雨型。近10 a临夏地区短时强降水的极端性逐年增大，单站年均频次在0.2～2.6次之间，平均为0.8次，短时强降水空间分布差异较大，总体呈西南多、东部和北部少，山区多、川区少的分布特征。临夏地区降水分布与海拔高度有明显关系，5—9月平均降水量随海拔高度升高而增大，不同海拔地形下短时强降水频次分布呈现两个极端：海拔较高的山地喇叭口地形区域和海拔较低的河谷地区，是临夏地区汛期短时强降水的重点关注区域。 相似文献
4.
利用1960—2014年兰州、临夏、合作、定西、武都、天水、平凉和西峰逐分钟降水资料,分析甘肃河东强降水频次的时空分布特征,建立基于Copula函数的持续时间和过程雨量的联合分布,基于该函数开展强降水发生概率分析研究。结果表明:(1)甘肃河东近55年来平均强降水频次为1. 64次/(a·站),主要特征为持续时间短、过程雨量小,平均持续时间为2. 88 h,过程雨量为23. 4 mm,持续时间小于1 h的概率高达13. 4%;(2)强降水主要发生在汛期(4—9月),月变化服从正态分布,墨西哥帽小波分析表明频次存在着显著的22～23 a和13～15 a的年代际和3～7 a的年际变化;(3)强降水发生概率从大到小依次为平凉、西峰、天水、定西、武都、临夏、兰州和合作,相应的陇东最大,陇南次之,中部地区最小。 相似文献
5.
《湖北气象》2017,(2)
使用浙江省69个基准站2006—2015年5—9月以及同期杭州城区58个区域自动站小时降水资料,利用Gamma分布计算浙江省短时强降水的累积概率,同时综合其频率分布,揭示杭州市小时降水强度的分布特征。此外,以杭州市区为例,利用探空资料分析不同量级(≥50 mm·h-1、30~50 mm·h-1、20~30 mm·h-1、20 mm·h-1)小时雨强出现的环境指标,并基于核密度估计方法提取预报指标。结果表明:杭州城区出现小于等于10 mm·h-1的降水概率高达98.4%,≥20 mm·h-1的概率仅0.05%;受杭州湾偏东气流影响,杭州市区发生短时强降水频率相对较高,尤其是余杭区的东部和西北山区;自2008年以来杭州市区每年短时强降水日数为18~28 d,其中大于等于50 mm·h-1的短时强降水日所占比例高达10%~20%(除2009年和2012年低于10%外);可用于预报杭州市区短时强降水的最佳环境因子依次为整层可降水量、K指数、最佳抬升指数、沙氏指数、925 h Pa露点温度和强天气威胁指数;在判断杭州市区短时强降水强度上表现最好的环境因子为整层可降水量,其次是850 h Pa垂直速度和925 h Pa散度。 相似文献
6.
利用伊犁河谷2010～2018年6～8月68个短时强降水天气过程样本,采用箱线图的形式讨论产生短时强降水的关键环境参数的阈值,并对短时强降水天气过程的关键环境参数月特征进行了讨论,最后对2019所夏季的短时强降水天气过程进行检验。结果表明：(1)K指数、修正K指数、瑞士第二雷暴指数、对流凝结高度、Teffer指数、大风指数、对流温度、对流凝结高度处温度、总指数、整层比湿积分与产生降水的相关系数达到0.30以上,对降水有较好的指示意义,其中整层比湿积分的相关系数最高,达到0.465。(2)17个物理量参数涵盖75%以上降水天气过程的阈值在无降水天气过程中的概率,Charbr修正K指数(ChTTK)指示意义最好,概率只有16.8%,而干暖盖指数(Ls)、特征层高度中的对流凝结高度到50%以上,对出现降水的指示性较差。最终选取Charbr修正K指数、K指数、mK指数、Teffer指数、瑞士第二雷暴指数、整层比湿积分这6个关键环境参数。(3)6个环境参数的阈值落在降水天气过程的概率都小于25%,瑞士第二雷暴指数指示意义最好,仅为10.7%。(４)6月份的mK指数、K指数、Charba修正K指数的阈值分别为32、38和36℃；7月份的mK指数、K指数、Charba修正K指数的阈值分别为31、37和35℃；8月份的mK指数、K指数、Charba修正K指数的阈值分别为32、38和37℃。6、7、8月份Teffer指数产生短时强降水的阈值,分别为43、47和43℃。瑞士第二雷暴指数(SWISS12)6、7、8月份的阈值分别为3.4、4.3、3.6。整层比湿积分6、7、8月的阈值,分别为2320 g.kg-1,2390 g.kg-1、2392 g.kg-1。(5)对2019年6-8月的降水天气过程及短时强降水天气过程进行检验评估,降水预报正确的样本为43个,漏报为41个,空报7个。准确率为(Ts)47.3%。短时强降水样本的检验,漏报率6、7、8三个月都为50%,空报率7月份最高,为71.4%,而8月份没有空报。准确率(Ts)是8月份最高(50%),6月份次之(33.3%),7月份最低(20%)。 相似文献
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利用四川和重庆123个气象观测站1980—2012年小时降水资料,分析川渝地区主汛期5—9月小时强降水频次、强度和持续性等时间演变和空间分布特征。结果表明,≥20、≥30和≥50 mm·h-1三种强度阈值强降水时间演变上,1980—2012年年际和日变化具有较好的一致性,三种强降水年平均频次分别为504、184和28次。≥20 mm·h-1 强降水空间分布上,在山地地形动力辐合抬升,以及盆地西部较大的地形梯度作用下,≥20 mm·h-1强降水高频次区主要分布于盆地西北部的龙山山脉、西南部雅安及乐山周围与盆地过渡区。≥20 mm·h-1强降水频次的日峰值空间分布上,盆地南部主要出现在20:00—01:00（北京时,下同）,而盆地中部、北部和东部主要在02:00—07:00。持续不同小时时间尺度的强降水事件日变化上,具有双峰型结构,午后为第一个降水峰值,20:00至第二天07:00为第二个峰值,白天多为短时间（2~6 h）强降水事件,而傍晚开始至第二天清晨,持续2~18 h强降水事件均有发生。不同开始时间强降水事件的强度与频次和降水量具有一致性的日变化特征,呈现单峰型结构,峰值主要发生在18:00—06:00,且不同开始时间事件频次和降水量空间分布上,白天（09:00—20:00）相对于夜间（21:00—08:00）偏小,即夜间强降水事件特征表现明显。 相似文献
8.
利用惠州市区1954～2009年的气象资料,统计分析了2010年广东省运会期间的降水、气温、风向、风速、相对湿度、日照时数和舒适度等的变化特征,结果表明:(1)省运会期间是一年内降雨概率大、高温、高湿、风速较小、日照强烈、舒适度指数较高和暴雨、短时强降水、高温等气象灾害频繁发生的时期;(2)降雨概率平均为57.7%,其中开幕式日降雨概率高达80.4%,暴雨出现概率平均为3.3%,中午前后降雨概率较高且易出现短时强降水;(3)省运会期间平均气温为28.5℃,除开幕式日外每天都有出现高温的可能,出现概率平均为14.4%;(4)盛行东南风,平均风速为1.8 m/s,静小风出现概率为23.1%,相对湿度和日照时数平均为81.7%和7.2 h;(5)舒适度指数平均为76.5,闷热天气出现概率平均为77.8%。(6)省运会前后进入惠州防区或对市区产生风雨影响的热带气旋56年间共计29个。 相似文献
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选取2010—2014年广东省86个国家气象站和2 300多个区域中尺度气象站的小时雨量数据,分析了广东短时强降水的时空分布特征,结果表明:(1)广东的短时强降水多发区集中在3大暴雨中心以及珠三角城市群和西南部的湛江、茂名地区;短时强降水的空间分布与地形关系密切,多产生于河谷、湖泊和喇叭口地形区。(2)短时强降水有明显的月变化,5月份短时强降水次数爆发性增长,次数可占全年总次数的25%,其次是6和8月。(3)短时强降水的日变化总体表现为双峰型,主峰在午后至傍晚时段(14:00—20:00),次峰在早晨前后(04:00—09:00),而午夜(22:00—02:00)是短时强降水发生最少的时段。 相似文献
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利用云南和贵州188个气象台站1980~2014年的逐日降水资料,得到了云贵高原的年平均总降水量、年平均暴雨量、暴雨频率、暴雨贡献率和暴雨的月分布情况,探讨了近35年云贵高原暴雨的分布特征和年际变化特征。结果表明:云贵高原的年降水量分布大体上呈南多北少,整体上由南向北递减。暴雨的贡献率占16%左右,云贵高原最早1月就会出现暴雨,最晚6月出现暴雨天气,暴雨集中出现在4~11月,夏季平均暴雨日数2.5天。1980~2014年暴雨降水量偏多年与暴雨降水量偏少年差别不大,暴雨量在近35年内未出现明显的变化趋势。通过小波分析得出云贵高原的年降水,年暴雨都存在多时间尺度特征,不同的时间尺度表现出不同的循环交替。至今暴雨增多的等值线未出现闭合,降水还有增加的趋势。 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
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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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利用加密自动气象观测站和国家气象观测站逐小时观测资料,分析了贵阳市2014-2019年汛期（4-9月）短时强降水时空分布特征。结果表明：贵阳市汛期短时降水呈现中部多,南北少的空间分布特征,大值中心位于清镇市中南部-观山湖区-白云区一带,该区域也是降水量最多,短时强降水贡献最大的区域。贵阳市汛期短时强降水集中在5-8月,其中6月最多,7月次之;一天中相对高值时段为23-03时、7-8时和20-21时,不同月份短时强降水频次日变化存在差异;持续时间≥3h的短时强降水过程集中在清镇市中南部-观山湖区-白云区-乌当区西部一带,次高频区域集中在花溪区中南部及修文县南部;根据影响系统不同,将区域≥20%的短时强降水分为4类,其中低涡切变型最多,占50.9%,冷锋低槽型占35.9%,梅雨锋型占9.4%,两高切变型占3.8%。 相似文献
15.
赵克明 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2016,10(2):31-35
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
16.
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
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2020年6月贵州出现4次具有明显夜雨特征的连续性暴雨天气过程,以短时强降水为主,强度大,局地性较强。该文利用NCEP/NCAR再分析资料,详细分析高空形势、东亚西风急流、低空水汽条件和动力条件以及海温特征,并采用西伯利亚高压强度指数分析冷空气强度,结合贵州区域自动站降水观测资料,分析暴雨成因,结果表明:2020年6月欧亚大陆上空呈现正-负-正的波型分布,有利于高纬地区高空槽引导冷空气南下;副热带高压位置较常年同期偏北偏西且稳定维持,有利于水汽输送到贵州;东亚西风急流强度较强,其西段位置较常年同期略偏南,贵州位于急流轴右侧且处于水汽辐合区、垂直速度负值区,动力条件和水汽条件的有效配合,有利于贵州暴雨天气发生;贵州暴雨对西伯利亚高压强度指数具有较好的响应,但暴雨发生时间比西伯利亚高压强度指数滞后1 d;赤道西太平洋地区海温表现为偏暖,赤道东太平洋地区海温表现为偏冷,且印度洋呈现出西正东负的偶极子型海温异常,此类海温配置,有利于激发印度洋和西太平洋的反气旋环流,为水汽输送到贵州上空创造了有利条件。 相似文献
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2017年5月7日,在弱天气尺度强迫下,广州发生了暖区特大暴雨,局地发展迅速,降水强度极端,多家业务模式出现了漏报情况。为了探究此次降水过程模式预报的不确定性,采用条件非线性最优参数扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation related to Parameters,CNOP-P）方法筛选出最能体现中小尺度系统非线性误差增长特征的关键物理参数,以此构造CNOP-P-RP模式扰动方案,并基于CMA-Meso模式进行对流尺度集合预报试验,最后探究了CNOP-P关键参数影响局地对流发生、发展不同阶段的物理机理。结果显示,不同降水阶段的CNOP-P敏感参数主要与垂直扩散、云雨自动转换或其他水成物向雨滴的转换有关。与业务上常用的随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案相比,在本次降水过程中,基于CNOP-P-RP方案构造的集合预报试验具有更高的降水和地面要素的概率预报技巧,集合预报系统可靠性也占优。进一步分析发现,垂直扩散不确定性导致的山前温度梯度和... 相似文献
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为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。 相似文献