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1.
广西天峨近44年来不同等级降水量与降水日数变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象研究与应用》2015,(3)
利用天峨1971-2013年逐日降水量资料,利用线性趋势和Mann-Kendall突变检验等方法,对天峨不同等级降水量和降水日数的变化特征进行分析。结果表明:年降水量和降水日数均呈减少趋势,降水日数的减少更加显著;小雨量(日数)呈极其显著的减少趋势,中雨量(日数)和大雨量(日数)呈不显著的减少趋势,暴雨量(日数)则呈增加趋势。年降水日数、小雨量(日数)、中雨日数、大雨量、暴雨量(日数)突变特征明显;年降水量(日数)、小雨量(日数)、中雨量(日数)、均有一致的22a主周期变化,而大雨量(日数)均有一致的20a主周期变化,暴雨量(日数)均有一致的26a主周期变化。 相似文献
2.
对陕西省年、季、月降水量的概率分布统计检验结果表明:①我省年降水量序列具有正态分布特征,服从于正态分布。②我省季降水序列服从Г分布。③月降水量序列经过线性变化后都服从于Г分布。因而在进行年降水的概率分布统计时可应用正态分布。对季、月降水进行概率分布统计时可以应用Г分布。 相似文献
3.
利用2015—2018年5—9月白龙江流域甘肃段140个气象站小时降水资料,定义流域降水过程次数等特征量,分析该流域汛期降水变化特征。结果表明：（1）白龙江流域甘肃段汛期平均降水量逐年增加,近4 a汛期平均降水量分布与逐年分布在空间上相似,均为下游的广坪河支流最多,短时强降水主要集中在白龙江主河道上。（2）流域内平均降雨日数与平均降水量的空间分布不对应,降雨日数多的年份各支流降雨日数分布较均匀,降雨日数少的年份则各支流间差异较大。（3）流域内各支流的平均降水量、降雨日数与短时强降水在空间分布上并不一致。（4）流域内白天出现降水的次数小于夜间,01时出现最多;各支流降水出现次数夜间多于白天,以22—23时、03—04时这两个时段最多;流域内短时强降水天气在21时出现最多。（5）流域内的最大降水过程的累计雨量、持续时间及小时最大降水量随着季节变化明显。5、6月累计雨量不大,持续时间较长,小时降水量较小;7、8月累计雨量大,持续时间较短,小时降水量较大;9月累计雨量较大,持续时间长,小时降水量小。 相似文献
4.
利用2005—2018年125个国家级台站小时降水观测数据研究云南小时降水时空分布特征。结果表明:云南年总降水量、不同持续时间降水量、极端强降水量及降水日变化空间分布差异很大。年降水量自西北向南增加,雨强自北向南增强,降水时长西部大于东部、南部略大于北部,年降水量受降水时长和雨强共同影响,降水时长影响最强,雨强影响较弱,这种特征在滇西北最突出,但滇东北的降水量与雨强相关更好。云南大部夜雨量多于昼雨量,滇东北和北部边缘夜雨特征最显著;降水日变化特征在云南北部为夜间单峰,西部边缘为清晨单峰,中部为夜间与午后峰值相当的双峰,南部也为夜间和午后双峰,但南部不同区域间主峰和次峰出现时间不同。云南南部降水贡献以短、中历时降水为主,北部则以长、超长历时降水为主。云南短时强降水发生次数的空间分布表现为自西北向东南增加;年发生站次数具有增加趋势,日变化特征为显著单峰,多在傍晚至入夜出现,且极端短时强降水更易在凌晨出现。这些小时降水时空分布特征很大程度上代表了低纬高原地区的降水特征。由于低值天气系统多影响低纬高原中北部,热带天气系统多影响南部,且低纬高原地形复杂,局地热力条件差异明显,这些因素造成该区域小时降水时空分布特征差异显著。 相似文献
5.
贵州省近50a降水变化分析 总被引：3，自引：2，他引：1
应用EOF方法对贵州省46个气象观测站47a(1961-01-2007-12)的月、季降水量距平场的时空分布变化进行统计分析,结果表明:贵州省降水量场的空间分布主要以全省一致型为主;冬季降水量场的空间分布具有大尺度特征;夏季降水量场空间分布的年际变化比冬季大.夏季降水量场空间分布变化的显著周期为10a左右,冬季降水量场空间分布变化的显著周期为3a,而春季和秋季降水量场空间分布则无显著周期存在. 相似文献
6.
利用阿勒泰地区7个气象站1961—2013年5—9月逐日降水量资料,采用数理统计方法分析了阿勒泰地区暖季昼夜降水的气候统计特征及其变化。结果表明:1近53 a阿勒泰地区暖季昼夜雨量空间分布基本一致,总体表现为由山麓丘陵向河谷平原减少的特征。各站暖季昼夜雨量差和雨日差值均呈昼雨量多于夜雨量,昼雨日多于夜雨日的分布。2全地区昼、夜降雨日数的月际分布均表现为单峰式分布,峰值为7月。3全地区昼夜降水量均呈增多趋势,日数均呈减少趋势,夜雨量的增加速率大雨昼雨雨量,夜雨日数的减少速率小雨昼雨日数,表明该地区暖季昼夜降水的雨强增大,极端降水事件有所增加,并且这种变化在夜间表现得更为明显。4夜雨量和夜雨日数和昼雨量的年代际变化一致,均在20世纪90年代最多,70年代最少;昼雨日数在80年代最多,21世纪第一个10 a最少。暖季昼夜降水日数均在1972年发生了突变,夜雨量和昼雨量分别在1983年和1991年发生了突变。5暖季昼夜降水的Morlet小波分析表明虽然昼夜雨量和日数各自有其周期变化特征,但也有共性,目前夜雨量、夜雨日数、昼雨日数均处于偏少时期。 相似文献
7.
采用小波分析和滑动t检验等方法,对安阳市1961-2011年的降水资料进行分析研究,结果表明：1）安阳各站降水量变化趋势基本一致。夏季降水量和年降水量具有相同的变化趋势和位相,全市暴雨总日数变化与夏季降水量变化较一致,月降水量相对变率与月降水量百分比率在年内分布位相相反,最长连续有降水日数与最长连续无降水日数的年际变化基本上处于反相。2）安阳市降水日变化呈双峰双谷型,月降水量以7-8月为中心呈正态分布。3）春、秋、冬三季有效降水日数与降水量相关性较好,夏季降水量与暴雨日相关密切,暴雨对夏季降水量贡献显著。4）降水突变不明显。5）季、年降水量和降水日数存在多时间尺度特征,大尺度的周期变化嵌套着小民度的周期变化,不同的时间尺度对应的降水结构或日数增减不同。安阳市年降水量第1主周期为26a,年平均有效降水日数主周期为21a,暴雨日数主周期是19a,最长连续有（无）降水日数主周期是21a。 相似文献
8.
1981～2010年北京地区极端降水变化特征 总被引：6，自引：1，他引：5
采用北京地区20个常规气象站1981~2010年逐日降水数据,对北京地区极端降水的空间分布特征进行了分析。得到以下主要结论:1981~2010年,北京地区极端降水百分位数(第90、95和99个百分位数)阈值表现出较一致的空间分布特征,以第95个百分位数阈值计算的极端降水日数与降水阈值和降水量的分布有较大差异,极端降水量对总降水量的贡献可达30%~37%,极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似。近30年,北京地区多数站点的极端降水量、降水日数和降水强度呈下降趋势,极端降水量以上甸子、怀柔、平谷和观象台下降较为明显,可达到40 mm(10 a)–1以上,极端降水强度以顺义、海淀、观象台、大兴和上甸子等站下降较为显著,每10 a降水强度减小趋势可达4 mm d–1,极端降水日数变化分布与极端降水量变化分布类似,极端降水强度变化与降水量和降水日数变化的分布有明显不同。 相似文献
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10.
《广东气象》2020,(4)
为了了解广东省热带气旋降水时空分布特征和估算重现期,利用客观天气图分析法,将热带气旋降水从站点降水观测资料中分离,在此基础上统计和分析了1951—2012年间热带气旋降水的时空分布特征,并基于Gumbel分布函数对热带气旋年总降水量(ATP)和年最大降水量(AEP)进行了重现期估算。结果表明:1951—2012年间广东省热带气旋降水呈减少趋势,1980年之前明显多于1980年之后。广东省热带气旋降水分布为北少南多,且极端热带气旋过程带来的降水量可超过热带气旋年均降水总量。拟合结果显示Gumbel分布函数可以较好地估算广东省热带气旋降水重现期;在相同的重现期下,ATP的空间差异较AEP大;重现水平越高的热带气旋过程产生的降水空间分布越不均匀。 相似文献