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中国雨日数的气候特征及趋势变化 总被引:1,自引:0,他引:1
使用国家气象信息中心整编的全国2 425个观测站1961年1月—2013年2月的52 a逐日降水观测资料,美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)资料。通过计算气候场、雨日概率、倾向值、M-K突变检验等现代统计诊断方法,研究了中国各等级雨日数的年、季节的时空分布特征和不同等级雨日数的趋势变化特征以及相关的背景环流。得到以下结论:(1)中国年总雨日数高值区在四川东部、贵州、江南及云南西南部,以小雨日数占比最高;中雨、大雨日数高值区在江南东部和云南西南部;50 mm以上雨日数中心分别在华南沿海和闽—浙—赣交界,前者强后者弱;(2)年内总雨日概率分布表现为3类:平缓型、单峰型、双峰型,南方地区除云南外均为平缓型;西藏东部、川西、陕甘宁3省南部、青海东部为双峰型;全国其余地区为单峰型;(3)中国季风区小雨日数在1970s末—1980s初发生突变,呈趋势性显著减少,除东北外,四季均减少,以秋冬季云南、上海等地减少最显著,而干旱半干旱区小雨日数呈增加趋势;(4)西南地区东部的年中雨日数在2000年后显著减少,秋季减少最明显,而京、沪、粤3大城市群年中雨日数呈增加趋势;西南地区东部秋季、云南夏季大雨以上日数在2003年后显著减少,而夏冬两季长江中下游中雨以上等级的雨日数明显增加;(5)川东、贵州、江南中部的雨日高值区与青藏高原东部低层回流冷空气形成的静止锋或辐合带相联系。 相似文献
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为满足雷电灾害风险决策的精准化需求,突破人口、GDP等社会经济数据受行政区域的限制。本文基于多源遥感资料及统计年鉴数据,反演贵州省人口、GDP空间精细化分布情况,实现受灾对象在空间上的连续性分布;同时结合闪电定位监测资料、土壤电导率(HWSD)数据、地理信息数据,从致灾因子、孕灾环境、承灾体3个方面选取评价因子,构建雷电灾害风险评价模型,实现精细化风险评价研究。结果表明:(1)通过融入坡度分布修正人居指数、土地利用数据和夜间灯光数据反演不同产业经济数据实现的人口、GDP数据空间化分布,在总体趋势和局部特征上与贵州省实际情况相符,可为雷电灾害及其他自然灾害风险评价中承灾体的精细化分布提供参考。(2)雷电灾害风险主要受致灾因子、承灾体的影响,与雷电活动频繁程度以及社会经济发展水平有关。贵州省高风险区域主要集中在六盘水、毕节东南部、黔西南东北部、安顺南部及北部、贵阳东南部,黔南西南及东北部、遵义西北部、铜仁中部及东南部等区域。 相似文献
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旅游业是贵州经济发展的重要支柱产业。气候资源作为不可或缺的一种旅游资源,既造就了贵州多彩多姿的自然风光和人文景观,又以“冬无严寒、夏无酷暑”的气候优势,极大地增加了贵州旅游的吸引力,尤其是在“气象+旅游”模式下,形成了由避暑旅游辐射开来的全省生态旅游“集团化”品牌,对贵州地方经济、社会发展、生态建设和乡村振兴产生极大的推动作用。文章在分析贵州气候优势条件的基础上,研究探讨了旅游气候品牌效应,提出在继续深挖夏季气候优势,持续打造避暑旅游品牌的前提下,应根据贵州立体气候特征及贵州独具特色的喀斯特地域地貌,深入发掘贵州冬季避寒、康养、低纬度地区冬季赏雪观景等气候旅游资源,为打造贵州全域旅游、全时旅游品牌提供参考。 相似文献
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2020年贵州省平均气温为16℃,偏高0.4℃,全省平均年降水量1449 mm,偏多2成以上,为1961年以来最大值,同时气候事件与灾害性天气多发,总体气候年景偏差。其中冬季(1—2月)、春季、夏季平均气温整体偏高,暖冬、冰雹及区域性高温过程等暖异常事件频发,而秋季及12月平均气温偏低,低温阴雨天气持续;降水方面,汛期(5—9月)降水量异常偏多3成,突破了近60 a同期降水历史极值,并且存在夏季与秋汛两个降水峰值。通过异常气候事件的成因分析,发现拉尼娜事件、印度洋海温及副热带高压异常是影响贵州省2020年气候特征的主要因子。 相似文献
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本文利用国家气象中心提供的逐日地面积雪深度和积雪日数数据,以及NOAA的大气环流再分析资料,通过合成分析等方法,对1961—2013年青藏高原冬春季积雪高原整体、高原东部、高原西部进行了年际和年代际趋势分析,结果表明,青藏高原整体冬、春季积雪的变化趋势一致,雪深呈现"少雪—多雪—少雪—多雪"的变化趋势,积雪日数呈现"少雪—多雪—少雪"的变化趋势。高原东(西)部积雪在20世纪60—70年代均明显增加,20世纪80—90年代均减少,20世纪90年代末东部春季和冬季积雪减少更为显著,而西部地区除了春季积雪日数变化不大,春、冬季积雪雪深和冬季积雪日数均明显增加。其次,对青藏高原东、西部地区多(少)雪年的划分,发现高原东部和西部地区积雪异常年对应的大气环流形势也存在差异。最后,进一步分析了青藏高原不同区域积雪异常年环流形势变化特征及其对我国夏季降水的影响,发现高原东(西)部积雪异常年时我国夏季降水分布存在显著差异,因此,在将高原积雪作为气候预测因子的时候,应当考虑东部和西部积雪异常不同所产生影响的差异。 相似文献
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根据省内24个代表站1961~1990年极端气温资料,用周期图分析法和耿贝尔极值法对我省极端气温进行长期预测、结果表明,用周期图分析法对我省极端气温进行预测不可取,而用耿贝尔极值法进行重现期的预测则效果较好,有一定的推广价值。 相似文献
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安顺区域夜间暴雨时空分布及其影响因子 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解安顺区域夜间暴雨的空间分布、时间演变及其影响因子,寻找影响安顺区域降水范围和强度的预报指标,提高对强降水落区预报的准确性,采用合成分析的方法对1980~2009年6~7月安顺地区夜间暴雨频次进行气候统计,利用经验正交函数(EOF)分解方法提取出安顺地区夜间暴雨日数和累计夜间降水量EOF的主模态。结果表明:安顺地区夜间暴雨的特征十分显著,且夜间暴雨对夜间降水量具有主要贡献;进入21世纪后,暴雨日数和降水量均明显减少,处于偏少期。选取安顺夜间暴雨多发区(普定站、安顺站、镇宁站和关岭站)同时发生夜雨大暴雨(70~140mm)的2个样本进行环流合成分析,发现当夜间暴雨发生前12小时内的14时至20时,安顺地区中部(105°E、26°N)地面偏南风维持(冷暖平流势力相当)、水汽辐合强、不稳定能量增强及高空次级正热力环流增强有利于出现范围较大、强度较强的降水;当夜间暴雨发生前12小时内14时至20时,安顺地区中部(105°E、26°N)地面偏南风转北(冷平流南下)、水汽辐散、不稳定能量减弱及高空次级正热力环流减弱有利于出现范围较小、强度较小的降水。 相似文献