共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
利用1971—2020年江西省83站国家气象观测站逐时降水资料,采用EOF分析、Mann-Kendall突变检验、滑动t检验、Morlet小波变换等方法,对江西暴雨预警信号等级的时空分布特征进行了分析。结果表明：1)江西暴雨蓝色、黄色和橙色预警信号年平均发布频次均呈“东北多、西南少”的地域分布,暴雨红色预警主要在鄱阳湖南侧存在多发区;上饶市和景德镇市是暴雨蓝色和黄色预警信号发布频次异常的敏感区,且在江西北部与中部表现出较明显的反位相变化特征。2)暴雨蓝色预警信号发布时间表现为单峰型,主要出现在13—16时,其他三种级别暴雨预警信号发布时间均表现为双峰型,主要有上午和傍晚两个易发时段。3)暴雨红色预警信号发布主要在6—8月,其他等级暴雨预警主要在5—8月,各等级暴雨预警信号均在6月发布最多。4)各等级暴雨预警信号发布频次均存在6—8 a的年际周期振荡,目前江西暴雨蓝色和黄色预警信号发布频次进入偏少期,而暴雨橙色和红色预警信号发布进入偏多期。5)暴雨红色预警信号发布频次呈0.70次/(10 a)的线性增加趋势,且在1992年发生明显由偏少转为偏多的突变,大部地区暴雨红色预警信号发布时降水极... 相似文献
3.
利用2017—2019年朔黄铁路水害记录及其沿线40个气象观测站的逐5 min降水量资料,分析水害及降水分布特征,统计连续降水量、1 h最大降水量和24 h降水量3个降水因子,应用均值-标准差法和极大值法,制定平原和山区路段铁路水害的无警戒、出巡警戒、限速警戒、封锁警戒雨量阈值。结果表明:朔黄铁路水害主要发生在7—8月,水害发生时降水的持续时间多在48 h以内;引发铁路水害的降水类型主要为局地暴雨、短时强降水、连续性降水,平原路段铁路水害主要由局地暴雨引发,山区路段主要诱因是连续性降水;平原路段出巡警戒准确率达88.5%,空报率为11.5%,限速警戒准确率达100%,山区路段出巡警戒准确率达88.9%,空报率为11.1%,针对平原和山区铁路路段制定的雨量警戒阈值,可为铁路安全行车和高效调度提供参考依据。 相似文献
4.
5.
《干旱气象》2020,(2)
利用1985—2016年5—10月山东半岛地区24个气象观测站逐小时降水资料和2010—2016年5—10月ECMWF逐6 h再分析资料,详细分析了山东半岛夏半年降水的日变化特征。结果表明:(1)山东半岛地区夏半年降水量、降水频率和降水强度的日变化均呈双峰型特征,峰值出现在02:00—05:00和15:00前后,其中降水量和降水频率清晨峰值明显高于下午;(2)长持续性降水对总降水量的贡献大于短持续性降水,前者的日峰值出现在清晨03:00—06:00,后者的主峰出现在15:00—18:00,分别主导总降水量清晨和下午的峰值;(3)小雨对降水总频率的贡献最大,几乎占总频率的一半,而大雨和暴雨对总降水量的贡献更大,故而总降水量主要来自于大雨和暴雨。 相似文献
6.
7.
利用2009-2013年上海市加密观测自动站降水资料和110报警信息资料,对上海市短时强降水进行统计分析,了解其地理分布特征、概率分布特点的同时,找出降水极端性与暴雨红色预警标准的对应关系,以及110报警次数与短时强降水的关系。结果表明:1)自动站1 h雨量≥30 mm、≥50 mm和3 h雨量≥50 mm、≥100 mm的5 a累计频数的大值区基本集中在市区及其周边地区,郊区次数明显减少,出现次数最多的是3 h雨量≥50 mm的情况,出现次数最少的为3 h雨量≥100 mm的情况。2)从不同降水强度的发生概率分布来看,郊区弱降水发生概率大于市区的,市区强降水(1 h雨量≥25 mm)发生概率大于郊区的。3)对流降水情况下,降水累积概率为1%时,对应的1 h雨量市区为63.6 mm、郊区为58.7 mm,接近暴雨红色预警标准;对应的3 h雨量市区为90.8 mm、郊区为86.8 mm,较暴雨红色预警标准的阈值小。4)报警次数与降水量的关系:1当1 h雨量40 mm或3 h雨量60mm时,报警次数变化不大,基本在10次以下;当1 h雨量≥40 mm或3 h雨量≥60 mm时,报警次数逐渐增多,大部分在20次以上;当1 h雨量≥60 mm(达到暴雨红色预警标准)、3 h雨量≥80 mm(未达到暴雨红色预警标准)时,报警次数明显增多,基本超过30次,最多达100次以上。从报警次数的角度来看,暴雨红色预警的3 h标准设定为80~90 mm更合适。2当逐1 h和逐3 h雨量不是很大、但累积降水量较大(特别是累积降水量超过100 mm)时,报警次数急剧增多,很多超过100次,说明报警次数还与降水的持续时间有关。3当累积降水量、逐1 h和逐3 h雨量都增加时,报警次数增加最快。4报警次数的极值并非都出现在逐1 h和逐3 h雨量大值时,在1 h雨强不是很强,但降水持续时间长,累积降水量大的时候,也十分容易出现报警极值。 相似文献
8.
9.
《贵州气象》2017,(5)
利用石阡县2010—2014年18起降雨型滑坡事件对应的区域气象站以及气象台站逐小时降水资料,采用统计分析的方法分析了滑坡发生前后的降水类型,建立了临界雨量的预报模型。结果表明滑坡对应的暴雨类型均属于尖峰型降水,强降雨时间都较短。滑坡的降雨量度与历时关系的分析表明可以将小时雨量大于10 mm作为石阡县滑坡的起报必要条件。基于区域气象站资料建立的滑坡预报模型表明24 h雨量(前期3d雨量)与1 h最大雨量(3 h最大雨量)呈反相关关系。在滑坡预警预报中可以根据气象台的24 h雨量预报值(或前期3 d有效雨量)及1 h最大雨量(或3 h最大雨量)预报值就可以及时发出滑坡预警,从而在地质灾害防御中起到重要作用。 相似文献
10.
适用于全国自动站小时降水资料的质量控制方法 总被引：28，自引：2，他引：26
区域自动站逐小时降水资料对于气象预警、决策服务、预报验证等非常重要。资料在提供使用前其质量状况应是可知的。在制作的区域自动站逐小时降水资料数据集基础上,并结合国家级台站观测的小时降水资料,通过深入分析错误数据的存在方式,研制形成全国自动站逐小时降水资料质量控制方案。该方案适用于全国范围内区域站和国家站,实时和非实时上传的逐小时降水资料自动质量控制。最后介绍了利用该方案对2006—2009年实时上传的全国自动站小时降水资料的质量评估结果。 相似文献
11.
广东暴雨预警指标及时空分布 总被引：2，自引：2，他引：0
暴雨是导致广东省洪涝灾害的主要原因,是一种特别严重的自然灾害。广东暴雨强度之大,日数之多,季节之长,皆居全国前列。根据《广东省突发气象灾害预警信号发布规定》（2006年6月1日起执行）,暴雨预警信号分3级,分别以黄色、橙色、红色表示,其中黄色预警信号表示6h内本地可能有暴雨发生,或者强降水可能持续;橙色预警信号表示在过去的3h,本地降雨量已达50mm以上,且雨势可能持续;红色预警信号表示在过去的3h,本地降雨量已达100mm以上,且降雨可能持续。 相似文献
12.
《湖北气象》2021,40(2)
利用安徽省1961—2016年81个国家级地面气象观测站雨量、2006—2016年1 162个地面自动观测站小时雨量、1961—2016年安徽省民政厅灾情和2006—2016年《安徽省气象灾害年鉴》收录的227个暴雨过程灾情数据,采取气候平均、广义极值、概率密度函数、百分位分布等方法,统计暴雨过程的持续天数、区域、范围、平均日降水量和小时雨量对暴雨灾害的影响,划分安徽省暴雨灾害预警等级。结果表明:(1)安徽省暴雨灾害预警等级可分为Ⅳ级(轻度)、Ⅲ级(中度)、Ⅱ级(重度)、Ⅰ级(特重)四个等级;(2)从Ⅳ级到Ⅰ级,暴雨过程的持续天数指标从1—4 d,范围指标根据暴雨区占区域总面积的百分比确定,从Ⅳ级的20%上升至Ⅰ级的80%;(3)根据暴雨过程的区域差异,将安徽分为沿淮淮北、大别山区及皖南山区、沿江及江淮之间三个区域,分别建立降水量与暴雨灾情的定量关系,并在每个区域设置相应的平均日降水量和小时雨量指标;(4)利用上述暴雨灾害预警等级,对1981—2018年安徽省致灾的149个暴雨过程进行回代检验,并将其用于2020年6—7月安徽省暴雨灾害预警,暴雨灾害预警发布周期为Ⅳ级(轻度) 0.66～0.82 a、Ⅲ级(中度) 1.15～1.90 a、Ⅱ级(重度) 3.16～3.80 a、Ⅰ级(特重) 9.5～12.6 a,符合安徽暴雨灾情实际,可以为气象部门启动暴雨应急响应提供参考。 相似文献
13.
利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
14.
WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
15.
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
16.
17.
18.
本文使用玉屏县国家站及乡镇考核站点2014-2020年暴雨天气过程日降水量、逐小时降水量及灾情数据,统计分析玉屏县暴雨天气及致灾暴雨天气过程降水特点,对本地“三个叫应”阈值进行检验,并提炼乡镇“三个叫应”阈值。结果表明：（1）新店镇暴雨频次逐年变化幅度不大,而田坪镇变化幅度最大,朱家场镇次之。（2）全县在5-7月份出现暴雨的频次较高,6月份达到峰值,而朱家场镇暴雨频次的峰值出现在7月。（3）在所有暴雨天气过程中,短时强降水多出现在夜间,致灾分为持续性降水或平缓降水致灾、暴雨叠加致灾、短时强降水致灾。当玉屏县境内出现连续4天以上降水且累计雨量达到100mm左右,或10mm/h左右降水持续5小时～9小时,将可能出现灾情。暴雨叠加分为空间叠加及时间叠加,玉屏县辖区两次暴雨时间间隔小于1天,将极易引发相关灾害。空间叠加为玉屏县中南部3小时出现50mm降水叠加岑巩上游暴雨,玉屏县中南部将可能出现灾情。（4）对“三个叫应”阈值进行检验,结果表明各乡镇的致灾雨强并不统一,因此制定分乡镇的“三个叫应”阈值,3h阈值为40mm～60mm。 相似文献
19.
20.
上海中心城区暴雨内涝阈值研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于上海暴雨积水110报警数据和自动气象站逐小时降水数据,利用时空过程分析法研究了暴雨积水与降水强度以及累积雨量的关系,建立了中心城区暴雨内涝的阈值指标,结果表明,中心城区暴雨积水程度与1 h降水强度和2 h累积雨量密切相关。当降水强度达30~40 mm·h-1时,中心城区就会出现暴雨积水。当降水强度达50 mm·h-1、2 h累积雨量达70 mm时,暴雨积水会明显增多。相对于暴雨发生的时间,暴雨积水具有明显的滞后效应,一般滞后1~2 h。下垫面状况、人口和道路密度也影响到暴雨积水的发生。综合海拔高程、下垫面类型、排水管网等多因素,开展中心城区精细化的暴雨内涝风险情景模拟及灾害损失评估,是下一步的研究方向。 相似文献