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利用贵州省84个气象观测站点1961—2020年逐日降水数据,定义贵州省区域暴雨标准,构建了综合考虑暴雨过程持续时间、暴雨范围、平均暴雨量3个指标的贵州区域性暴雨过程综合强度评估方法和雨涝年景指数,分析近60a贵州区域暴雨过程次数、强度和雨涝年景指数等特征和变化。结果表明：贵州区域性暴雨过程共出现721次,平均每年12.0次,2015年最多达20次,1961年最少仅4次;区域性暴雨过程3—9月均可出现,6—7月最为集中,6月最多,3月最少;区域性暴雨过程以0.4次/10a 的速率呈弱的上升趋势,年际和年代际特征明显;区域性暴雨过程的影响范围多为6～19站,持续天数为 1～5 d,平均暴雨量多为60～80mm;强、特强暴雨过程呈显著增加趋势,较强暴雨过程呈略微增加趋势,一般性暴雨过程呈略微减少趋势;雨涝年景指数呈显著上升趋势,7个强雨涝年2014、2020、1996、1999、1995、2000和1991年均出现在1990年后。 相似文献
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利用全国2287个气象观测站1961—2016年逐日降水资料,基于对暴雨区进行连续追踪的思路,采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法;根据区域性暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。利用该客观方法对1961—2016年中国的区域性暴雨过程进行识别,并分析其气候和气候变化特征。结果显示：我国区域性暴雨过程年均38.5次;区域性暴雨过程一年各月均可出现,但主要出现在4—9月,其中7、8月发生最为频繁,6月区域性暴雨过程持续时间长、范围广、综合强度强,这与长江中下游地区梅雨现象有关。一年中,区域性暴雨过程首次出现日期平均为3月6日,末次出现日期平均为11月14日;1961—2016年,我国年区域性暴雨过程首次出现日期呈明显提前、末次日期呈显著推后、暴雨期呈显著延长的变化趋势;年发生总频次呈微弱增多,较强区域性暴雨过程次数呈明显增加趋势;区域性暴雨过程的覆盖范围和综合强度均呈显著增大趋势。南方型区域暴雨过程变化趋势与全国的基本一致;北方型首次日期呈提前、末次日期呈推后趋势,发生频次有微弱减少趋势,覆盖范围、持续时间、综合强度均无明显变化趋势。 相似文献
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利用1961—2017年广东86个地面气象观测站逐日降水、气温以及气象干旱指数(Drought Index,DI)资料,建立了综合考虑雨涝、低温、干旱和高温这4个方面的广东气候年景客观定量评估方法,对广东气候年景进行客观定量评估,并应用实况灾情对评估结果进行验证。结果表明,近57 a来,广东雨涝和干旱年景指数变化趋势不显著,而低温年景指数呈显著下降的趋势,高温年景指数呈显著上升的趋势。近57 a来,广东综合气候年景指数以0.06/(10 a)的速率下降,但下降趋势不明显。评估得到广东气候年景评估结果与灾害实况大部相符,气候年景为差的年份有5 a:1963年、1969年、1993年、2001年、2008年。研究结果为广东客观定量的气候年景评估业务和决策服务提供技术依据。 相似文献
4.
基于1960—2016年乌江流域41个气象站的逐日降水观测资料,利用线性倾向估计、滑动平均、累积距平等方法计算趋势系数和气候趋势,分析了研究时段内乌江流域年暴雨等级面雨量、年平均最大日降水量、年平均极端持续强降水次数和对应降水量的时空分布特征,分析表明:(1)乌江流域年暴雨等级面雨量和日数呈显著增加趋势(均通过α=0.05显著性水平检验),而暴雨强度呈不显著性增加趋势;5—10月各旬暴雨等级面雨量及日数变化基本一致,5月中旬至8月上旬呈单峰型分布,暴雨强度呈波动增减分布。(2)近57 a乌江流域年平均最大日降水量年代际变化比较明显。(3)乌江流域发生极端持续强降水年平均次数呈不显著的减少趋势,但极端持续强降水量呈不显著的增加趋势。采用耿贝尔极值Ⅰ型分布法计算了乌江流域5个代表站不同重现期日最大降水量值,发现不同站点日极端最大降水量重现期水平差异明显,重现期时间尺度存在临界点,约为50 a。 相似文献
5.
该文以福建省为例,探讨了区域性暴雨过程的识别方法和综合强度评估模型。采用福建省66个国家级气象观测站1961—2010年逐日降水量资料,首先在给定区域性暴雨过程识别方法的基础上,筛选出941次区域性暴雨过程;其次选取区域最大日降水量、区域最大过程降水量、区域暴雨范围和区域暴雨持续时间4项暴雨过程指标,采用百分位数方法分别确定4项指标的等级划分标准;采用相关系数法确定各指标权重,构建福建区域性暴雨过程的综合强度评估模型,并给出福建区域性暴雨过程的综合强度等级划分标准。业务服务和历史事件验证表明:采用该方法的评估结果较为合理,且与历史重大暴雨事件具有良好的一致性。 相似文献
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利用1961—2017年广西91个气象观测站逐日降水量资料,通过定义广西区域性暴雨,采用线性趋势计算、低通滤波等方法,统计分析了广西区域性暴雨过程的变化特征。结果表明：广西区域性暴雨过程发生频率较高,全年各月均可有区域性暴雨过程出现,5—8月为多发期,出现次数占全年总数的74.2%;持续天数在5 d以上的区域性暴雨过程主要出现在6—8月,以6月最多。近57 a,广西年及秋季区域性暴雨过程频次呈显著增加趋势,20世纪90年代以来区域性暴雨过程总体偏多、强度偏强,暴雨范围在30站以上的过程明显增多;近10 a秋季过程频次偏多、强度偏强特征尤为明显。 相似文献
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利用山东省123个国家地面气象观测站1961—2019年逐日、逐小时降水量资料,在定义区域性暴雨事件的基础上,选取最大过程降水量、最大日降水量、最大1 h降水量、暴雨站数和过程持续时间作为评估指标,构建山东省区域暴雨事件和单站暴雨事件综合强度评估模型。针对判别出的545次区域暴雨事件,进行时空特征分析。结果表明,山东省区域暴雨事件发生次数呈现波动变化、缓慢下降趋势,但平均综合强度呈现缓慢上升趋势,且2011年以来上升趋势显著。区域暴雨事件集中发生于7、8月,其中以7月发生次数最多,8月平均综合强度最高。降雨中心主要分布于半岛东部和鲁南地区,不同时段分布配置略有不同,但差别不大。历史回算结果与灾情记录一致性较高,以台风"利奇马"暴雨过程为例,通过分县灾情验证表明暴雨事件综合评估模型评估结果较为合理,尤其对历史重大暴雨事件吻合效果理想。 相似文献
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《气象研究与应用》2017,(3)
利用1961-2014年海南省逐日降水量资料和4个暴雨过程评估单项指标,采用百分位法建立分项等级评估指标,再分别利用等权重法和百分位法建立区域性暴雨过程综合强度的定量评估模型和确定综合强度等级划分标准。利用该模型对海南省历史上发生的不同等级区域性暴雨过程进行了检验,并对2015年夏、秋季和2016年夏季的9次区域性暴雨过程进行评估应用检验。结果表明:综合考虑区域性暴雨过程的极端强度、持续时间和影响范围等不同指标构建的区域性暴雨过程评估模型,可以较为客观和全面反映海南省区域性暴雨过程的综合强度,并能实现对当地区域性暴雨过程的逐日滚动评估,可较好地满足当地区域性暴雨事件快速、准确评估的业务和服务需求。 相似文献
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采用2009—2021年陕西省内国家气象站以及区域气象观测站逐日降水资料,以某日出现暴雨站数至少占总站数的4%为识别条件,以降水强度、暴雨范围和持续时间建立综合强度评估指标,此区域暴雨过程识别方法与传统方法相比更加客观,基于此方法的识别结果分析陕西区域性暴雨过程的变化特征。结果表明:陕西区域性暴雨过程出现在4—10月,59.4%出现在夏季,最多发生在7月,33%出现在秋季,最多发生在9月。近13 a首次区域性暴雨出现日期呈提前趋势,平均每年提前1.5 d;末次日期呈缓慢推后趋势,平均每年推后0.7 d。暴雨过程频次平均每年8.2次,其中夏季4.8次,秋季2.7次;暴雨过程频次呈增加趋势,平均每年增加0.3次,夏季增加明显,秋季不显著。覆盖范围呈减小趋势,暴雨站数占比平均每年减少0.1%,局地性增强。76.4%的区域性暴雨过程持续1 d。区域性暴雨频次与陕西特色气候事件密切相关,夏季区域性暴雨多对应初夏汛雨强、伏旱弱,秋季区域性暴雨多对应秋淋强。 相似文献
10.
利用贵州省84个国家级气象观测站1991-2020年逐日、逐时降水量资料,以暴雨过程中持续天数、累积降水量、最大日降水量、最大小时降水量4个评价指标为基础,得到年雨涝指数和最大降水量阈值,再结合地形、水系及地质灾害等影响,对贵州省雨涝危险性进行评估和区划。结果表明：(1)贵州省大部分地区年雨涝指数为中等以上的等级,其中安顺市大部、黔西南州东部达到极强;(2)雨涝危险性程度具有西南部和东北部高、西北部低的分布特点,高危险性等级虽然占比小,但分布较为集中连片,易产生区域性影响;(3)针对不同时间长度,不同重现期的可能最大降水量阈值进行了分析,对预警服务及决策有一定的参考价值。 相似文献
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利用2010～2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1）2010 ～2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2）短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5～6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8～10月则主要在沿海地区多发。3）总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00（北京时间,下同）,且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发（26.0%）（主要由台风降水造成）,其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。 相似文献
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A new technique for identifying regional climate events, the Objective Identification Technique for Regional Extreme Events(OITREE), was applied to investigate the characteristics of regional heavy rainfall events in China during the period1961–2012. In total, 373 regional heavy rainfall events(RHREs) were identified during the past 52 years. The East Asian summer monsoon(EASM) had an important influence on the annual variations of China's RHRE activities, with a significant relationship between the intensity of the RHREs and the intensity of the Mei-yu. Although the increase in the frequency of those RHREs was not significant, China experienced more severe and extreme regional rainfall events in the 1990 s. The middle and lower reaches of the Yangtze River and the northern part of South China were the regions in the country most susceptible to extreme precipitation events. Some stations showed significant increasing trends in the southern part of the middle and lower reaches of the Yangtze River and the northern part of South China, while parts of North China, regions between Guangxi and Guangdong, and northern Sichuan showed decreasing trends in the accumulated intensity of RHREs.The spatial distribution of the linear trends of events' accumulated intensity displayed a similar so-called "southern flooding and northern drought" pattern over eastern China in recent decades. 相似文献
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With the development of urbanization, whether precipitation characteristics in Guangdong Province, China, from 1981 to 2015 have changed are investigated using rain gauge data from 76 stations. These characteristics include annual precipitation, rainfall frequency, intense rainfall(defined as hourly precipitation ≥ 20 mm), light precipitation(defined as hourly precipitation ≤ 2.5 mm), and extreme rainfall(defined as hourly rainfall exceeding the 99.9 th percentile of the hourly rainfall distribution). During these 35 years, the annual precipitation shows an increasing trend in the urban areas.While rainfall frequency and light precipitation have a decreasing trend, intense rainfall frequency shows an increasing trend. The heavy and extreme rainfall frequency both exhibit an increasing trend in the Pearl River Delta region, where urbanization is the most significant. These trends in both the warm seasons(May-October) and during the pre-flood season(April-June) appear to be more significant. On the contrary, the annual precipitation amount in rural areas has a decreasing trend. Although the heavy and extreme precipitation also show an increasing trend, it is not as strong and significant as that in the urban areas. During periods in which a tropical cyclone makes landfall along the South China Coast, the rainfall in urban areas has been consistently more than that in surrounding areas. The precipitation in the urban areas and to their west is higher after 1995, when the urbanization accelerated. These results suggest that urbanization has a significant impact on the precipitation characteristics of Guangdong Province. 相似文献
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1960-2011年辽宁省大暴雨时空分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1960-2011年辽宁省61个国家气象站地面20-20时降水及逐小时降水观测资料,统计分析辽宁大暴雨时空分布特征。结果表明：辽宁省年平均大暴雨日数为6.5 d,年平均影响范围为17.5站次,两个大暴雨多发区分别位于辽宁东南部和南至西南沿海地区。辽宁东南部大暴雨多发区由于受台风、江淮气旋、华北气旋和蒙古气旋等多种系统及地形影响,易出现区域性和局地性大暴雨,大暴雨发生次数较多,降水量变化较大;降水量和降雨强度极值均较大,大暴雨中心出现在凤城,降雨强度最大达212 mm/h-1。南至西南沿海大暴雨多发区易受台风和华北气旋及地形影响,以区域性大暴雨为主,降水量和降雨强度极值也较大,但最大降水量和降雨强度极值均与大暴雨日数的中心不一致。区域性大暴雨的降水量极值对大暴雨降水量极值的贡献最大。大暴雨平均降雨强度的逐时变化呈单峰型分布,08时降雨强度达最强,20时降雨强度最弱。辽宁省大暴雨日集中出现在7月下旬至8月上旬,8月大暴雨日略多于7 月。最早和最晚区域性大暴雨均是受江淮气旋影响,并出现在辽宁省南部地区。大暴雨日数具有明显的周期变化,主要年代际变化周期为10 a。区域性和局地性大暴雨主要周期分别为36 a和10 a。预计未来6 a辽宁省仍处于大暴雨较多的阶段,并可能多以局地性大暴雨的形式出现。 相似文献
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北京强降雨与道路积水统计分析及应用 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2007—2011年汛期(6—8月)北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报、北京市20个气候站日降雨量和200多个自动气象站逐小时降雨量监测数据,对近5年北京强降雨及降雨强度与城区出现道路积水的关系进行统计分析,找出北京城区出现道路积水的降雨量特征、小时降雨强度和2 h降雨量道路积水临界指标。通过在2011年汛期(6—8月)10次道路积水中应用表明,该道路积水临界指标具有较好的参考价值,可为今后北京道路积水预报服务工作提供参考依据。 相似文献
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利用重庆市1961—2012年34个气象观测站的逐日降水资料,采用EOF分析、线性回归及相关分析的方法对重庆市的降水量时空特征、降水频数特征及降水强度特征进行诊断分析研究,并进行了相关讨论.结果表明:重庆市的年总降水量呈逐年减少的变化特征,并且年总降水量存在空间一致性与重庆市东北地区和其他地区反相变化的空间分布形式;各类持续性降水过程频数的空间分布差异较大,持续性降水过程频数的变化趋势表明短期降水过程(持续2 d)逐年增加而持续较长时间(持续5 d及以上)的连阴雨天气过程减少趋势明显;降水强度分析中发现一般降水(小雨、中雨、大雨)的年总降水量呈下降趋势,是引起重庆市年总降水量减少的主要原因,小雨、中雨降水强度逐年减弱而大雨的强度有弱的增强,较强降水等级(暴雨与大暴雨)的年总降水量呈较弱的上升趋势,降水强度也表现为弱的增强趋势;持续5 d及以上降水过程频数的减少可能与当地500 hPa位势高度场的上升及赤道太平洋海表温度的升高相关,大雨及以上等级降水的强度变化可能与El Niño Modoki现象有关. 相似文献
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为了研究短时强降水过程与雷电活动过程的相关性,统计了2012—2016年云南省126个国家级气象站的短时强降水次数和降水量,以及强降水时段内、强降水前1小时站点周边50公里、30公里、10公里半径范围内的地闪次数。运用概率统计理论分析强降水过程发生时、过程前1小时周边不同尺度范围内地闪发生的概率。同时应用相关回归方法分析短时强降水过程降水量与地闪次数的相关性,建立多元回归方程,并对方程进行验证。研究结果表明:低纬高原地区春夏季节,80%的短时强降水过程伴随有闪电活动发生,70%左右的短时强降水过程前1小时,就有闪电活动发生。同时,短时强降水过程降水量与地闪次数存在函数对应关系,在一定程度上,地闪次数可作为区域强降水过程降水量的预测因子之一。 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