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2008-2012年南京短时强降水特征分析 总被引：4，自引：0，他引：4
利用2008-2012年南京自动气象观测站逐时降水量的观测资料,分析南京短时强降水的发生规律,包括短时强降水的年变化、月变化、日变化和空间分布等特征。结果表明：2008-2012年南京雨强大于50 mm/h-1的致灾性短时强降水过程的发生次数呈显著增长趋势;短时强降水天气主要出现在6-9月,其中7-8月出现日数最多,雨强最大;春雨期短时强降水最易发生在凌晨,梅雨期短时强降水最易发生在上午和傍晚,台汛期短时强降水最易发生在上午;下半夜-凌晨短时强降水出现次数较少,傍晚前后是短时强降水多发时段;短时强降水天气的空间分布具有明显的城郊差异;城市化效应不能引起城区的局地降雨,但在大尺度天气系统过境时,会使城区的对流活动较郊区更活跃,且城市下风向地区的降水也因此增强。 相似文献
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利用太原1981—2016年城市化发展与7个国家气象站降水资料、59个区域气象站2008—2015年气温、降水资料,分析了城市化与暴雨时空分布变化的关系及其影响机理。结果表明:(1)近36 a来,太原暴雨具有明显的局地性和年代际特征。太原单站暴雨日数占总暴雨日数的61. 4%,1990年代较1980年代局地暴雨日数增加较快; 1990年代中期以后,区域性暴雨的日数快速增多,范围扩大。1980—2010年代,城区暴雨明显多于县区,降水时间更集中,且城区暴雨东、西部存在明显差异。(2)太原城市化各项发展指数与短时暴雨发生频次均存在显著正相关,而城市人口增长和空间的扩大使得暴雨显著增多。(3)城市化使中心城区成为明显的热岛,城郊间的温度梯度增大。城市热岛的存在,使中心城区大气层结较其他区域更加不稳定,热力强迫在城区产生的中尺度热低压或边界层辐合线有利于触发强对流,从而产生短时暴雨。另外,在天气尺度背景下,热岛平均扰动场通过与偏东风(盛行风)相互作用,使得边界层平均热力稳定度在城区东部减小、西部增加,太原三面环山的地形结构强化了城区与山区间的温度梯度,使得城区东部雨强加大、短时暴雨易发。城市摩擦效应通过延长天气系统在城区滞留时间,也增大了城区暴雨的发生概率。 相似文献
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利用济南6个气象站1964—2013年的日降水观测资料以及城市发展指标数据,运用线性倾向估计、相关分析等统计方法分析了济南地区降水的时间变化特征,探讨城市化发展对济南降水的影响。结果表明：（1）城区的年平均降水量增加的趋势明显大于郊区;春季和夏季降水量的增加趋势均为城区大于郊区,夏季城区降水的极端性增强,秋冬季城郊之间的变化趋势不明显;（2）降水总日数和小雨日数城区和郊区都表现为减少的趋势,而大雨、暴雨及以上降水日数都表现为增加的趋势,城区比郊区增加的幅度略大,即大雨及以上的降水城区比郊区更容易出现;（3）城市效应对降雨的影响主要表现在大雨和暴雨以上强降水增多。 相似文献
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北京地区降水空间分布及城市效应分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1971-2010年北京地区20个测站降水资料和城市发展数据,分析了北京地区降水的大尺度变化趋势及局地降水的城市效应特征。结果表明:(1)北京地区年降水量具有大尺度变化特征,其线性倾向率为-9.12 mm·(10a)-1;(2)城市化缓慢期城市对降水影响不明显,而快速发展期则表现出明显的雨岛效应,城市化不仅使雨岛增强,还对城市下风向降水有一定影响;(3)受盛行风及热岛环流的共同影响,北京地区不同季节局地降水表现出不同的分布形态;(4)城市化过程对城区局地强降水日数存在增加效应。 相似文献
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CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在中国南方短时强降水分析中的应用 总被引：6，自引：1，他引：5
对比分析了国家级气象观测站逐时地面降水资料和CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在反映中国南方地区2008—2013年4—10月短时强降水时空分布特征上的差异,并在此基础上利用融合降水数据分析了短时强降水与暴雨的关系,结果表明:(1) 融合降水数据所反映的短时强降水的大尺度特征与站点资料一致,并能更好地描述地形的影响;(2) 短时强降水的季节变化与东亚夏季风进程和雨带的季节性位移密切相关;(3) 短时强降水与暴雨日的空间分布特征和季节变化趋势相似,4月下半月—10月上半月,超过60%的短时强降水发生在暴雨日,同时短时强降水也是暴雨形成的重要因素,短时强降水暴雨日数占总暴雨日数的比例(68.6%)普遍高于非短时强降水暴雨日(31.4%),但是短时强降水暴雨日的发生具有显著的季节和区域差异。 相似文献
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该文利用2010—2019年4—8月遵义13个国家站逐时地面降水观测资料,从年变化、月变化、日变化以及空间分布等多个角度进行统计,从不同等级雨强的时空分布进行分析,初步得出了遵义短时强降水事件的时空分布特征:①从短时强降水总频次的空间分布上看,东部发生频次较其余地区高;4月,发生频次地区差异小;5—8月,地区差异大。②从月分布来看,短时强降水高频中心有如下变化:4月集中在东北部、5月在南部和东南部、6月西移北抬到西部和中部、7月西移南压到西部和南部、8月东北移至东北部,高频中心的变化和副热带高压的南北位移有很好的对应。③从年分布来看,短时强降水事件平均每年发生49次,最多的是65次(2019年),最少的是33次(2017年)。4—6月事件频次迅速增加,6月到达峰值,6—8月事件频次开始逐渐减少,74.1%的短时强降水事件发生在夏季,尤其以6月份居多。④从日变化来看,08—13时短时强降水事件发生频次逐渐减少,13时达到一日中最低值,13—07时事件发生频次逐渐增加,有3个峰值,17—19时、20—22时和01—07时,期间有2个短暂的间歇期。4—7月白天平均发生频次较夜间少,8月反之。⑤6—8月是较高等级短时强降水事件的高发季节,尤其以6月份居多,但统计个例中≥70 mm/h的雨强却是在5月份出现。 相似文献
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基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。 相似文献
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基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。 相似文献
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利用热带测雨卫星TRMM搭载的测雨雷达（PR）1998-2012年的观测资料,研究了合肥地区夏季（6、7、8月）不同类型降水的降水强度和频次的水平空间分布、降水垂直结构、日变化特征以及气候变化等特征,揭示了城市化效应造成城市及其周边区域降水特征在时空上的分布差异。研究结果表明,（1）主城区对流和层云降水强度低于周边区域,对流降水频次也低于周边区域,但层云降水频次则相反。可见城市化发展是改变降水的空间分布的因素之一,且对不同的降水类型空间分布影响不同。（2）主城区降水回波信号高度高于周边区域,而降水强度低于周边区域,表明城市效应促进降水云发展而未造成降水强度增强。（3）合肥地区对流和层云降水的强度和频次日循环存在时空分布不均匀性,其中城区的对流降水强度和频次日循环与城市热岛效应日循环具有一致性。总体来看,城市化对局地降水强度影响较大,而对局地降水频次的总体影响不是很明显。（4）通过降水气候变化分析表明,城区两种类型降水强度和频次均呈逐年下降趋势,周边区域降水强度呈不显著上升趋势,降水频次呈逐年下降趋势,其中层云降水频次下降趋势较显著。城市化进程使得城市及其周边区域降水不均匀性逐年增强。极端降水空间分布特征分析表明,城市周边区域强降水频次高于主城区,尤其在城市的下风区高出主城区75%;而周边区域弱降水发生的频次低于主城区,城市下风区最低,低于主城区约18%。 相似文献
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分别选取观象台和密云站作为北京市城区及郊区代表站,应用两站1961—2013年逐分钟雨量观测资料,比较北京城区和郊区夏季降雨量、降雨频次及降雨强度的日变化特征,利用耿贝尔分布拟合的年最大值法推求城区和郊区暴雨强度公式,比较其空间适用性。结果表明,北京地区降雨具有明显的日变化特征：城市和郊区的夜雨比重均大于日雨,降雨量、频次、降雨强度午后至次日清晨为高值区;郊区夏季降雨总量、短历时降雨和降雨雨强均比城区偏大。暴雨强度公式计算结果表明应用城区一站的降雨资料计算得出的公式在全市并不适用,在市政排水设计时应考虑城郊差异,采用不同的标准。 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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西南地区短时强降水的气候特征分析 总被引：5，自引：2，他引：3
利用国家级地面气象站逐小时和日降水数据集资料,对西南地区短时强降水的气候特征进行了分析,并对近30年来强短时强降水和强暴雨的变化趋势进行了分析。结果表明:西南地区短时强降水主要集中在4-10月;三个高发区分别位于贵州东南部、四川盆地西南部和云南东南部,年均发生次数约5～6次;强度一般为20～30 mm·h~(-1),其中贵州30 mm·h~(-1)以上的小时降水强度所占比例最高,四川盆地西部边缘地区小时降水最强,超过80 mm·h~(-1),极端小时降水达123.1 mm·h~(-1);短时强降水具有明显的夜发性,02时左右为发生频次的峰值时段。从近30年西南地区超过第90百分位的强短时强降水与强暴雨的长期变化趋势来看,强短时强降水呈现频次增加、强度增强的变化趋势,强暴雨则变化不明显。 相似文献
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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
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利用陕西省99个国家级气象站逐小时降水量资料,分析了2005—2018年5—10月陕西短时强降水时空分布特征,结果表明：（1）2005—2018年陕西极值雨强呈振荡减小趋势,7月出现的强降水累计频次最多,而8月极值雨强最大;短时强降水主要发生在午后到夜间,日变化呈单峰分布,强降水频次峰值出现在17—00时,但极值雨强易出现在22—00时。（2）陕南为陕西短时强降水高发区,极值雨强可达40～80 mm/h,镇巴、平利雨强可达90 mm/h;榆林北部特别是西北部短时强降水日数少,极值雨强小,最大不超过50 mm/h;关中平原地区短时强降水日数少,但极值强,最大可达1015 mm/h。5—10月陕西各地区短时强降水日、极值雨强有明显月际差异,7—8月短时强降水出现的范围广,日数多,强度大;5、6和9月范围、日数及强度均较小。（3）陕西各区域短时强降水日变化差异明显,陕北西部、关中西部呈单峰型,陕北东部、关中东部双峰明显,陕南日变化相对较小。陕西极值雨强主要出现在17—23时,关中东部、安康极值雨强多出现在19时,商洛极值雨强多出现在18时。 相似文献
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利用1991—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区111个国家站逐时降雨量资料和1971—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区115个国家站日降雨量资料,分别对内蒙古地区短时强降水过程和日降雨(小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨)过程持续性特征进行研究。结果表明:(1)内蒙古地区短时强降水过程持续最长时间为38 h,其中持续3 h所占比例最大。持续时间在12 h内的短时强降水过程在16:00(北京时,下同)—18:00降雨量偏离程度最大,但持续时间超过12 h的短时强降水过程在03:00降雨量偏离程度最大,短时强降水过程持续时间越长,降雨量极值越低。自2010年以来内蒙古地区短时强降水过程发生次数开始增多,其中持续时间在4～6 h和7～12 h的短时强降水过程增加显著,但持续时间在1～3 h短时强降水过程明显减少。(2)内蒙古地区小雨过程和暴雨过程发生次数呈现递减趋势,但近年来持续长时间的小雨过程、中雨过程和暴雨过程偏多。在2017年出现首场特大暴雨过程。内蒙古地区特大暴雨过程最长持续日数2天,其余日降雨过程最长持续日数在10～15天,其中大雨过程持续日数最长可达15天,小雨过程和中雨过程(大雨过程和暴雨过程)持续1天(2天)所占比例最高,日降雨过程降雨量极值易发生在前3天。(3)内蒙古地区降雨过程发生次数、持续小时(日)数极值和累计降雨量极值空间分布特征都表现为自内蒙古西部地区向中部偏南和东部地区递增,高值区易发生在内蒙古东部地区。 相似文献
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黔西南短时强降水时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
王芬 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2018,12(4):45-51
利用黔西南州2006—2016年8县站全年逐小时降水量,对短时强降水特征及其与暴雨的关系进行分析,得出:(1)87%的短时强降水集中在20～40 mm/h,空间基本特征为"东多西少";94%的短时强降水出现在5—8月,3个级别的短时强降水都是在6月到达峰值;20～40 mm/h的短时强降水频次明显大于其它级别,60 mm/h的短时强降水只在夏季出现过;短时强降水主要出现在夜间,占总频次的70%,白天为低发时段,其中46%的短时强降水出现在前半夜,后半夜占25%,上午出现的频次最少,且3个级别的短时强降水都是在前半夜出现的频次最多。(2)黔西南州68%的暴雨天气中伴有短时强降水,二者的相关系数为0.94;所有短时强降水累计频次、暴雨日数与暴雨过程中出现的短时强降水的累积频次三者的空间分布基本特征均为"东多西少";暴雨量与当日最大小时降水量为显著正相关关系。 相似文献
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利用浙江省71个气象观测站的逐小时降水数据,分析2004—2016年夏季(6—8月)降水日变化特征。结果表明:(1)浙江省夏季降水量和降水频次日变化总体上呈现"一主一次"的双峰特征,降水量和降水频次主峰值分别出现在17:00前后和19:00前后。近13 a来,夏季降水量和降水频次有明显的增加趋势。(2)降水日变化特征区域差异明显。浙中西部地区和沿海岛屿的降水量、降水频次和强度日变化波动幅度较小,降水强度的峰值出现在09:00—11:00;浙南地区降水量、降水频次和强度日变化具有单峰特点,峰值均出现在15:00—20:00。(3)降水日变化与不同持续时间的降水事件有关,≥6 h持续性降水事件的降水峰值易出现在09:00前后,而<6 h短时降水事件的降水峰值出现在15:00—22:00。不同区域降水事件有所差异,浙中西部地区和沿海岛屿的降水量来源于持续性降水和短时降水事件的共同贡献,浙南地区降水量主要来源于短时降水事件的贡献。(4)短时强降水(20～50 mm·h^(-1))和特强降水(≥50 mm·h^(-1))易发生在温州、台州和宁波等沿海地区,其中杭州湾、台州局部地区是短时特强降水的高发区;短时强降水的日变化具有单峰特征,降水峰值出现在15:00—20:00。 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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城市化进程对北京地区降水的影响分析 总被引：10，自引：2，他引：8
用北京20个基本气象站1978—2009年的日降水观测资料以及北京地区水文总站遍布全市的82个雨量站资料,讨论了北京地区降水分布的特征及其城市效应的影响。得到如下结论：（1）北京地区降水量的贡献以中雨以上降水为主。30多年来各级降水除了中雨趋势不明显以外,其他都呈现减小趋势。北京地区降雨量的减少,主要是由于大雨以上量级雨量减少所造成的。（2）近30 a来整个区域降水日数呈减少趋势：西部、西北部及北部山区降水日数较多,越靠近城区降水日数越少。（3）当大尺度降水系统较弱或者局地性强降水系统时,城市效应明显,即相对于区域平均而言,城区及下风方局地降雨增加;而大尺度天气系统较强时,城市效应基本被掩盖。（4）从强降水分布看,1980s以后随着城市化进城加快,短时强降雨局地性特征明显,降雨分布不均,降雨中心的面积和强度明显缩小。这种分布可以在城市热岛分布特征上得到一些合理的解释。 相似文献