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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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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2016,(2)
利用1994—2013年5—9月喀什气象站逐小时降水资料,分析喀什近20 a降水的日变化特征。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—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(1~3 h)为主,多发生在傍晚至夜间,1 h降水频次最多的是量级≤1 mm的降水,但1.1 mm≤R1≤3.0 mm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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1961-2011 年渝东南地区降水变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1961-2011年渝东南地区6个气象站的降水资料,分析了该地区的气候变化特征。结果表明：1961-2011年渝东南地区年、春季和秋季降水为线性减少趋势,秋季减少趋势显著;夏季和冬季降水为线性增加趋势,但不显著。年和四季降水的周期变化不太一致,年代际周期夏季和冬季降水比较显著。年雨日、小雨、中雨和大雨日数都为线性减少趋势,中雨和大雨日数减少趋势比较显著。暴雨日数整体上无明显变化。逐年代变化来看,雨日偏多最多的20世纪90年代表现为小雨和暴雨日数偏多,中雨和大雨日数偏少;雨日偏少最多的21世纪初期主要表现为小雨、大雨和暴雨日数偏少,中雨日数偏多。 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
6.
祁连山近45a5～9月日降水气候特征 总被引：1，自引：0，他引：1
应用祁连山地区17个测站1960～2004年5～9月逐日降水资料,统计逐年5～9月不同量级的雨日数及对应的降水量,进而得到各站小雨和中雨以上日降水雨强,用区域平均值来代表祁连山地区整体的不同降水量级雨日数和雨强,用线性趋势系数及5阶主值函数分析不同量级降水日数和雨强的变化趋势。用墨西哥帽状连续小波变换方法分析其周期变化情况。结果表明:祁连山地区5～9月降水量与不同量级的雨日数的气候平均分布具有地理分布上的相似性,无论年降水量还是不同量级的雨日数,同纬度地区西侧明显多于东侧,祁连山东段多于西段,等值线呈西北—东南走向。近45a,祁连山地区小雨日数呈下降趋势,中雨以上降水日数则呈上升趋势,而小雨雨强与中雨以上降水的雨强均呈增强态势,不同量级降水日数与雨强的共同作用使得5～9月降水量与总雨日数呈相反变化趋势,即5～9月降水量呈上升趋势,而总雨日数呈微弱下降趋势。小波分析发现,祁连山地区小雨日数有5a左右的变化周期,而中雨以上降水日数的周期变化较小雨日数周期变化明显复杂。 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
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1961-2012年京津冀地区不同等级降水日数时空演变特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1961-2012年京津冀地区78个气象站逐日降水资料,采用趋势分析、Morlet小波和经验正交函数（EOF）等方法,分析京津冀地区不同等级降水日数的时空演变特征。结果表明：近52 a来,京津冀地区各等级降水日数的变化趋势不明显。空间分布上,雨日总数和小雨日数呈自西北向东南递减的特征;中雨日数和大雨日数分别存在两个大值中心,二者大值中心的位置相似,一个位于京津冀地区东北部,另一个位于西部太行山区;暴雨日数的空间分布特征不明显,具有随机性。雨日总数和小雨日数存在准13 a和准6 a两个尺度的振荡周期;中雨日数、大雨日数及暴雨日数存在15-18 a和8-11 a两个尺度的振荡周期。EOF第一模态分析表明,京津冀地区各等级降水日数在全区具有较好的一致性;第二模态分析表明,雨日总数、小雨日数、中雨日数和大雨日数具有南北反位相的特征,暴雨日数具有西北部和东部多（少）、中部和西部少（多）的分布特征。 相似文献
9.
《气象科学进展》2020,(汛)
利用东天山北坡5个国家级地面气象站1961—2016年汛期(5—9月)逐日降水资料,采用线性趋势、相关系数、多项式拟合及Mann-Kendall突变方法,探讨不同量级降水日数时空演变特征及与汛期总降水量的关系。结果表明:随着降水量级升高,对应降水日数迅速减小;近56 a总降水日数、中雨日数、大雨日数和暴雨日数均呈增加趋势,其中大雨日数增加趋势最明显,对总降水日数的增加贡献最大,小雨日数呈明显的减小趋势,大雨日数在1991年发生突变,暴雨日数在1980年发生由少到多的突变,其他降水日数表现为下降趋势,但均未发生突变;从不同量级降水日数空间分布可知,除了小雨日数其他量级降水日数都是以木垒为高值中心,逐渐向东西两侧减小,最低值一般出现在伊吾和吉木萨尔;汛期随着降水量级上升,降水日数与汛期总降水量相关系数也不断增大,小雨日数与总降水量相关性最差,与大雨日数相关性最高。 相似文献
10.
利用鹤山1970～2009年共40a逐日降雨资料,用统计的方法诊断分析了各量级雨日和雨量的气候特征及变化趋势。结果表明:鹤山40年以来降雨集中期为4～9月,中雨以上量级雨日及雨量均呈双峰分布,量级越大双峰分布越明显;雨日及雨量在时空上存在明显干季、雨季分布,年内降雨表现为量级越大、季节性越明显、集中程度越高的特征。雨日量级越大年际变化越大;雨日、小雨日、中雨日、大雨日呈减少趋势,雨日及小雨日减少趋势明显,中雨日及大雨日减少不明显;暴雨日、大暴雨日呈增多趋势,大暴雨日增多的趋势比暴雨日增多的趋势大。鹤山年雨量主要由中雨、大雨、暴雨组成,其中大雨贡献最大;过去40a暴雨及大暴雨增多趋势较明显;年总降雨量及大雨量呈减少的趋势,但减少不明显;小雨量、中雨量减少趋势明显。 相似文献
11.
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
12.
基于精细化预报（GDDZ）和CMA-MESO、西南区域模式（SWC）两家高分辨率模式的小时降水预报,从TS（Threat Score）评分、小时降水频次、小时降水强度、峰值时间等方面,对2021年汛期攀西地区16次降水过程进行小时尺度的检验。结果表明:（1）从逐时降水来看,在晴雨（0.1 mm）TS评分中,GDDZ在00~11时表现较优,CMA-MESO模式在12~23时表现较优;在大雨（7 mm）和暴雨（15 mm）TS评分中,CMA-MESO模式表现较优。（2）从小时降水频次来看,SWC模式预报的降水发生频次空间分布与实况更为接近;从小时降水强度来看,GDDZ预报的降水强度与实况更为接近。（3）从降水量峰值时间来看,GDDZ与实况更为接近;从小时降水强度峰值和降雨频率峰值时间来看,CMA-MESO模式预报与实况更为接近。 相似文献
13.
采用华东地区78个气象站点逐日降水资料,根据日降水量的5个等级划分,应用线性趋势分析、相关分析等分析了不同等级降水频率和降水量的空间分布及其变化趋势。结果表明:(1)夏季不同等级降水频率在整个华东地区具有明显的地区差异,区域平均的降水频率由大到小依次为小雨、微量降水、中雨、大雨、暴雨。(2)平均的夏季总降水量呈南多北少的分布,各等级降水对总降水量的贡献率由大到小依次为暴雨、大雨、中雨、小雨,暴雨对夏季总降水量的贡献在某些年份可达50%以上。(3)区域平均的夏季降水日数呈下降趋势,但总降水量却有明显的增大趋势。(4)区域平均的某等级降水频率正异常时,华东地区各地该等级降水频率,亦多表现为正异常,尤其中雨以上等级降水频率异常符号在整个华东地区更为一致。(5)华东区域微量降水和小雨发生频率分别与其他等级降水存在显著的反相关关系,而中雨、大雨、暴雨三者发生频率之间无显著相关。 相似文献
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基于GIS技术的武威市山洪灾害风险区划初探 总被引：3，自引：0，他引：3
应用1971～2012年武威市各乡镇山洪灾害调查记录,以及武威市内78个区域气象站和4个自动气象站2008～2012年5-9月降水资料,通过对山洪灾害形成的动力条件、孕灾环境、降水背景的分析,确定临界雨量、地形因子、河网密度、汛期雨量、汛期降水日数、汛期中雨日数、汛期大雨日数为影响山洪灾害形成的主要因子,采用主成分分析方法建立武威市山洪灾害区模型。在ArcGIS软件的支持下,对各影响因子进行空间插值、栅格图层计算等操作,将武威市分为山洪灾害高发区、易发区、一般区和低发区4类,初步探索了武威市山洪灾害分布区划。分析表明,武威市山洪灾害由东南向西北递减,南部天祝县呈高发区,易发区主要在南部古浪县,中部平原凉州区为一般区,北部荒漠带民勤极少能形成山洪灾害,为低发区。 相似文献
16.
利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。 相似文献
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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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对乌东德水电站开建以来坝区暴雨及伴随的短时强降水时空分布进行统计研究,并划分出暴雨天气概念模型。结果表明:乌东德水电站开建以来坝区共出现18个暴雨日,平均3.0个/a,暴雨自6月上旬开始出现,到10月上旬结束,出现暴雨最多的季节是夏季,多为范围小的局地性暴雨出现。暴雨日数、年平均降水量、20~30mm h-1及≥20mm h-1的短时强降水的空间分布均呈现“西北多东南少”的特征。20~30mm h-1的短时强降水发生频次最多(占63.6%),其次为30~40mmh-1(占27.3%),40~50mm h-1最少(仅占9.1%)。短时强降水及不同等级短时强降水均表现为夜间高发、白天低发的日变化特征。总结归纳出切变冷锋型8次(占44.4%)、两高辐合型4次(占22.2%)、西南涡型2次(占11.1%)、孟加拉湾风暴型2次(占11.1%)、切变线型1次(占5.6%)和高空槽型1次(占5.6%)六类暴雨天气概念模型。 相似文献
19.
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