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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
2.
利用甘肃省71个国家气象站1975—2016年汛期(5—9月)逐小时降水量数据,采用线性趋势分析、空间插值等方法,对比分析了甘肃省内不同气候区(干旱区、半干旱区和半湿润区)逐时降水量时空分布特征,揭示了其变化规律。结果表明:(1)全省小时降水比率(某小时降水量占日降水量的百分比)和降水频率一日内各时次分布不均匀,其中降水比率分布不均匀最明显的区域在干旱区,而降水频率分布不均匀最明显的区域在半湿润区。(2)全省小时降水比率低值集中在11:00—15:00,高值出现在20:00前后,主要在18:00—23:00;全省小时降水频率低值集中在12:00—17:00,高值主要在22:00至次日11:00。(3)小时降水比率的分布在3个不同气候区的差异不大;但小时降水频率半干旱区和半湿润区较大,数值也较为接近,而干旱区最小。甘肃省小时降水比率和降水频率均不存在明显的线性变化趋势。(4)全省午后降水的不稳定性要大于午前,5—8月午前降水量在一日中所占的比例小,而9月午前降水量大于午后降水量。(5)干旱区的小时降水比率对相应时次降水量的大小起主导作用,降水频率的作用次之;而半湿润区的降水比率和降水频率共同影响小时降水量。 相似文献
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常煜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2015,9(2):24-30
基于1991-2013年呼伦贝尔市汛期（6-8月）16站逐小时降水资料,分别定义各站点小时降水量的短时强降水阈值,同时利用经验正交函数（EOF）分析方法揭示呼伦贝尔市短时强降水变化特征。分析结果表明：短时强降水阈值、强降水事件以及汛期年平均总降水量和强降水雨强均呈现自西向东部偏南方向递增的空间分布,最强中心位于东南部阿荣旗,其形成与地形关系密切。短时强降水占汛期总降水量百分比低于1/5,短时强降水发生频率最低的地区出现84.2mm/h的强降水事件。短时强降水事件具有明显年代际变化, 21世纪以来,短时强降水事件发生频率表现增加趋势,空间分布表现为自东北向西南方向传播。7月下旬是短时强降水事件频发的时段。短时强降水有明显日变化特征,主峰出现在17时。EOF分析结果显示短时强降水事件在空间上表现出全市强降水具有同步性以及南部和北部地区反相位的特征。 相似文献
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利用山东2006—2015年5—9月123个国家级气象观测站10 a逐小时降水量资料,统计分析了山东短时强降水的时空分布特征,结果表明：1）站次时空分布不均。鲁南易出现短时强降水,2013年最多,达到了564站次,7月最多,平均207站次,多出现在傍晚前后和凌晨。2）极值时空分布差异较大。10 a单站极值大值区分布在鲁西北、鲁南和半岛东部,2009年最多,为17站,且多夜间发生;10 a中年度极值均出现在13:00—次日02:00,8月最多,为7次。3）5、6、9月局地和小范围短时强降水天气过程所占比例较大,7—8月大范围短时强降水过程明显增加。 相似文献
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利用1998-2020年三峡库区35个测站的小时降水资料,围绕近23年三峡库区小时强降水(≥20 mm·h-1)和小时极端强降水(≥50 mm·h-1)的总降水量、频次、强度等指标,分析极端降水发生的时空变化特征,并对比分析2010年前后三峡小时极端降水变化特征。结果表明：1998年三峡库区小时强降水与极端强降水发生次数与强度均异常偏多。若剔除该年,1999-2020年小时强降水与极端强降水发生总频次均无显著变化趋势。近23年,小时强降水平均每年每站发生3.8次,大部分站点年均发生3.0～5.0次;小时极端强降水年均发生5.5次,大部分站点年均发生<0.25次,中部山区的建始-宣恩一带年均发生次数较多。2010年后年平均小时强降水量减小了10.4 mm,减小的区域主要发生在三峡库区西部的重庆地区,该区域年平均减小15.5 mm;总体有31.4%的站点年平均小时强降水量与发生次数均有所增加,湖北中部的建始-来凤一带增幅较为明显,邻近5站的年强降水雨量平均增加16.1 mm;强降水小时雨强显示增加特征站点占48.6%,强降水小时雨强增加的范... 相似文献
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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
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利用云南省1961～2008年94个站点逐日降水资料,根据百分位法定义了不同站点的极端强降水阈值,应用EOF、线性倾向率和周期分析方法,对云南极端强降水事件频数进行了时空分布特征诊断。结果表明：云南省汛期极端强降水阈值的空间分布呈西北至东南逐渐增大的分布趋势;以百分位法定义的极端强降水事件频数和大雨及以上强降水频数的空... 相似文献
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利用济南地区2008—2017年3—11月50个区域自动站逐时降水数据,研究该区域雨强超过10.0、20.0、30.0 mm·h~(-1)的降水量时空变化特征。结果表明:济南全区小时强降水受城市化、地形和盛行风的影响显著,济南城区、南部山区、长清山前地带、商河等地降水偏多,济南市区下风向近郊、章丘、济阳、平阴一带强降水偏少。7、8月济南地区小时强降水最多,雨强≥20.0 mm·h~(-1)的月平均降水量均超过40.0 mm,贡献率均超过25.0%。小时强降水日变化呈双峰双谷特征,11:00和23:00前后为强降水最少时段,04:00—05:00和14:00—21:00是强降水较多时段。大部分站点强降水峰值出现在午夜至凌晨和下午至傍晚时段。 相似文献
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利用丽水地区2004—2014年的加密气象观测站的逐小时降水观测资料,统计分析了丽水地区短时强降水的时空分布特征,同时结合当地地理环境特征,对时空分布特征的成因进行了分析。结果表明:空间上,丽水地区短时强降水主要存在两个活跃区,分别位于东南部地区与西南部高山地区,地形陡峭区、喇叭口等特殊地形有助于短时强降水的发生;小时雨量最大的站点紧邻水库。时间上,从月分布特征来看,丽水地区短时强降水主要发生在5—9月,受汛期降水与热带天气系统影响,峰值分别出现在6月与8月;从日变化特征来看,丽水地区短时强降水主要呈现三峰分布特征,包括一个显著峰值与另外两个不显著峰值,其中主峰发生在午后14:00—22:00,次峰分别在03:00和08:00,不同季节日变化峰值略有不同。此外,小时雨量最大值出现在日落前后,地形导致的局地热力环流对短时强降水有增幅作用。 相似文献
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《气象科学进展》2021,(2)
利用2008—2018年地面自动站逐小时降水资料,统计分析重庆短时强降水的时空分布特征,结果表明:1)重庆短时强降水高频中心在西部合川,东北部开州、巫溪和云阳,东南部酉阳、秀山地区,均毗邻陡峭山脉,地形抬升和特殊地形对降水有增幅作用;2)短时强降水主要集中在6—8月,7月为峰值期,20～30 mm/h和30～50 mm/h站次月际呈反位相变化,前者先降后增,后者呈先增后降;日内短时强降水主高峰在凌晨到早间(00—08时),峰值在03—05时,次高峰在15—18时,主高峰峰值明显强于次高峰;3)西南低涡背景下,重庆西部的高频中心远强于东南部酉阳、黔江次中心,西南低涡对西部地区短时强降水影响更明显,高频月份在6月;对短时强降水量的贡献量,以西部和主城最大,其次是西南部、中部和东部地区,东北部城口、巫溪和东南部秀山贡献最小;4)不同海拔短时强降水频次分布与站点数密切相关,海拔200～800 m的短时强降水频次占总频次的83%,且出现了雨强极值最大值,随后,频次和雨强极值呈明显下降趋势。 相似文献
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WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验 总被引：1，自引：0，他引：1
文章利用美国宾州州立大学的WRF EnKF(Ensemble Kalman Filter)实时预报系统(Real time Penn State WRF EnKF System),针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验,以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1° NCEP GFS (globle forecast system) 60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中,控制试验不同化任何观测资料,同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料,分别进行确定性预报。结果表明：利用WRF EnKF系统同化常规探空资料,显著改善了数值预报的初始场,减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差,进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。 相似文献
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本文运用NCEP1°×1°格点资料和多普勒雷达、自动站以及SWAN系统等资料,用综合诊断分析方法对2009年7月2-4日广西大范围强降水过程进行成因分析。结果表明：由于冷空气很弱,以渗透的方式影响广西,使地面西南暖低压得以长时间维持,是这次过程持续时间长的主要原因之一;地面辐合线稳定少动,是桂北强对流发展的触发机制,也是产生“列车效应”的主要因子;柳州多普勒雷达基本反射率显示在7月2日20时到3日08时的“列车效应”使得河池东部和柳州北部出现了特大暴雨,暴雨中心在径向速度上反映为强烈的辐合。此外对swAN产品进行检验和分析,Cotrec风场对回波的移动有较好的指示作用;TITAN在预报强回波的移动和强度上有着一定的预报能力;1小时雨量预报与实况雨量大致相近。 相似文献
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利用乌鲁木齐风廓线雷达提供的风场资料、自动站逐时降水量和NCEP/NCAR每6 h再分析资料（1°×1°）,详细分析了2012年5月19日15：00-20日04：00间乌鲁木齐暴雨天气过程。结果表明：高空急流与低空辐合区相配合产生的强垂直上升运动触发了此次暴雨天气;强降雨发生2 h前西北急流迅速下传,引发低层西北急流的加强,低层急流的加强与强降水有较好的对应关系,特别是1 500 m以下的西北急流;低层上升速度2 m/s可作为降水临界值,低层上升速度越大降水越强;强降水阶段整层大气折射率结构常数探测值在-128--120 dB之内,表明整层大气水汽充沛;风廓线雷达产品（垂直速度、折射率结构常数）清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度,可为精细化预报提供参考。 相似文献
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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
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应用贵州现有自记降水、自动降水观测资料,统计分析了贵州1954—2017年国家气象站累年最大小时雨强、年最大小时雨强的时空分布特征,1968—2017年50年年最大小时雨强变化。结果表明,贵州年最大小时雨强分布于13.6～117.4mm·h~(-1)之间,累年最大小时雨强在53.0～117.4mm·h~(-1)之间。贵州西南部、中西部、东北部,东南部都出现了小时最大雨强100mm·h~(-1)以上的区域,西南部为小时雨强最强区域。贵州强降雨3—11月均有发生,集中出现在5—8月,6月强降雨最多,贵州强降雨具有明显的夜发性特征,出现时间集中于午夜前后2h左右,前半夜多于后半夜,午间时间是出现最少时段。贵州小时雨强增大与减小趋势都不明显,在东南面、南部、西部有弱增大趋势,东北和西北面呈弱减小趋势。 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—2020年贵州省降雪日数、初始日期、终止日期资料,分析了贵州降雪的气候特征,以及降雪日数与海拔高度、纬度的关系。结果表明：1） 贵州降雪日数西北多、南少,大值中心位于贵州西北部;降雪日数整体偏少,呈逐渐减小的趋势,2012年为突变点,整体上降雪日数每10 a减少1.6 d。降雪从11月开始出现,持续到次年3月,主要集中在冬季;开始时间集中在08—10时和20—21时;降雪具有明显的间歇性特征,降雪天气过程中仅发生1次降雪的占全部降雪过程的48.1%,主要在贵州南部,持续3 d及以上的过程集中在贵州中北部。2） 降雪初始日期集中在12、1月,最早11月;终止日期集中在2、3月,最晚4月。贵州中北部开始降雪多为12月,终止降雪多为2月;南部初始多为1月,终止降雪多为1—2月。贵州中北部降雪期更长,开始到结束间隔约为60—129 d,而南部大部为40 d以下,全省平均54 d。3） 降雪日数随着海拔高度每升高100 m增加2.3 d,纬度每增加1°增加11.4 d。 相似文献
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应用GRAPES模式对贵州暴雨过程的模拟试验 总被引：6，自引：1，他引：6
利用我国新一代数值预报模式GRAPES（Global／Reglional Assimilationand Prediction Enhanced System），对2004年发生在贵州的3次强降水过程，即6月23—24日、7月17—18日和7月21—22日的暴雨过程进行了数值模拟，并与实况资料进行对比分析。模拟结果表明：GRAPES模式成功地模拟了这几次降水过程中的主要天气系统的位置和移动过程，如西南低涡的加强、较强的低空急流、低空气流辐合以及高空槽过境等，因此较好地模拟出暴雨的落区和分布特征。但对强降水的模拟与实况有一定差异，对局地暴雨的模拟偏小。模拟试验分析可见：GRAPES模式对贵州暴雨有预报能力，有较好的参考作用。 相似文献
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利用1954－2007年天津市夏季逐时自记降水资料,分析了天津市夏季降水（包括逐小时降水量、降水频次、降水强度以及不同持续时间降水）日变化规律。结果表明：天津市一日内不同时次的多年累积降水量具有显著的日变化特征,呈明显的双峰型,高值分别出现在午后17时和午夜02时。逐小时降水强度与降水量的变化特征非常一致,而多年累积降水频次在凌晨02时至08时较高,之后至11时逐步降低,11时至24时变化不大。降水量与降水频次及降水强度的关系均达到显著性水平（P < 0.001）,但逐小时降水强度与降水量相关性明显高于降水频次,表明降水量变化与降水强度有直接的关系,而降水频次对累积降水量的贡献占较小的权重。持续不同时间降水事件的发生次数在一日内的变化特征明显不同,长时性降水峰值集中在清晨,而短时性降水尤其是1-3 h降水主要以午后为主。 相似文献