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1.
为了解雅鲁藏布江流域汛期极端降水的变化规律,推算一定重现期的极端降水量分位数,通过百分位法、Hill图法、年交叉率法选取阈值,借助广义帕累托分布函数（GPD）对流域极端降水频率进行了分析。结果表明：99百分位时的阈值为流域内各站点的最佳阈值,且各站点超阈值序列通过了M-K的平稳性检验,无明显突变。拟合效果通过K-S检验,各站点拟合的极端降水理论频数和实测频数基本相符。尺度参数的大值区位于流域下游,表明该地区的极值波动大;形状参数正值区位于流域中上游地区,说明发生破纪录降水事件的概率较大,拟合结果与实际观测一致。从5年一遇和10年一遇的极端降水值来看,雅江流域除拉孜站外,其他地区降水极值均超过30 mm,日喀则地区的降水极值达50 mm;各地区20年一遇和30年一遇的降水极值增长的非常缓慢。通过与实际极端降水值对比分析得出,GPD拟合计算出的重现期水平基本符合实际,即具有一定的合理性。 相似文献
2.
利用西南区域数值预报模式系统SWCWARMS,结合全国汛期高空加密观测资料,对2013年6月29—30日的一次西南涡暴雨过程进行数值模拟和敏感性试验。结果表明,与控制试验相比,同化试验模拟的降雨与实况更为接近,并成功模拟出四川东部的强降雨中心,对于西南涡的模拟,同化试验西南涡出现时间更早,强度更强。并且,通过两组试验初值差异对比发现,同化试验初值在四川盆地对流层中低层表现出更强的低压,更强的涡度以及更强的旋转风扰动,四川盆地西部边坡也存在更强的上升气流,这都有利于西南涡的发生、发展。另外,同化汛期高空加密观测资料对强降雨中心单站的预报改进也较明显。因此,加强汛期加密气象观测,有利于揭示西南涡的发生、发展及其降雨天气影响,也有助于提升数值预报业务技术水平。 相似文献
3.
基于1979~2015年ERA-Interim再分析资料,分析了夏季亚洲高空急流纬向非对称变异特征及其可能的外强迫因子。研究发现夏季亚洲200 hPa纬向风异常EOF第二模态（方差贡献为16.4%）主要表现出了急流纬向非对称的空间异常形态,反映了西亚和东亚区域急流南北偏移的反位相变化。通过进一步的诊断分析,我们发现急流纬向非对称变异与北大西洋海表温度（简称海温）和欧亚陆面热力异常可能存在一定的联系。北大西洋三极型海温异常会激发出向下游传播的异常波列,夏季该波列在欧亚大陆上空的异常环流中心与急流纬向非对称相关的异常环流中心对应一致,其中东欧平原的异常反气旋和巴尔喀什湖附近的异常气旋对西亚急流变化存在影响,东亚地区急流的变化与贝加尔湖北部异常气旋和贝加尔湖南部的异常反气旋有关。对比欧亚土壤湿度关键区内垂直环流,陆面热力异常可能会改变局地环流进而影响急流变异,且这种影响存在区域差异。 相似文献
4.
The moving-window correlation analysis was applied to investigate the relationship between autumn Indian Ocean Dipole (IOD) events and the synchronous autumn precipitation in Huaxi region, based on the daily precipitation, sea surface temperature (SST) and atmospheric circulation data from 1960 to 2012. The correlation curves of IOD and the early modulation of Huaxi region’s autumn precipitation indicated a mutational site appeared in the 1970s. During 1960 to 1979, when the IOD was in positive phase in autumn, the circulations changed from a “W” shape to an ”M” shape at 500 hPa in Asia middle-high latitude region. Cold flux got into the Sichuan province with Northwest flow, the positive anomaly of the water vapor flux transported from Western Pacific to Huaxi region strengthened, caused precipitation increase in east Huaxi region. During 1980 to 1999, when the IOD in autumn was positive phase, the atmospheric circulation presented a “W” shape at 500 hPa, the positive anomaly of the water vapor flux transported from Bay of Bengal to Huaxi region strengthened, caused precipitation ascend in west Huaxi region. In summary, the Indian Ocean changed from cold phase to warm phase since the 1970s, caused the instability of the inter-annual relationship between the IOD and the autumn rainfall in Huaxi region. 相似文献
5.
利用四川省雅安市30 m分辨率基础高程数据,提取栅格的坡向和坡度参数,将雅安307个区域自动站在2017年汛期(6—9月)共50次的降水天气个例,分为16次大尺度降水和34次中小尺度降水,使用对应时次的欧洲中心细网格0.25°×0.25°再分析风场资料,根据不同的站点地形高度将风场合成平均风场,和各站点地形的坡向和坡度计算出其动力抬升作用,同时使用当天日照和天文太阳辐射值来计算地形的热力抬升作用,与对应降水过程的降水分布进行多元线性回归,根据回归的标准系数的大小确定各自变量对降水分布的影响,得出以下结论:(1)中小尺度降水中,地形的热力抬升作用对降水分布的影响作用最大,其次是海拔高度,地形的动力抬升作用在三者中对降水分布的影响最小;(2)在大尺度降水中刚好相反,地形的动力抬升对降水的分布影响作用最大,海拔次之,热力抬升作用在三者中影响作用最小;(3)日降水量最大值的站点海拔高度基本位于1 000 m左右,与抬升凝结高度对应较好;(4)从长期的统计来看,地形的动力作用和地表的植被情况对降水分布的影响最大。在实际预报工作用,根据不同的降水类型,关注不同的动力和热力作用对于判断降水分布大值区的位置有较好的参考作用。 相似文献
6.
为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。 相似文献
7.
本文基于中国气象局成都高原气象研究所2017年西南涡加密观测资料,对比分析了西南低涡主要源地九龙站在西南低涡/晴朗这两种不同天气背景下,各个基本物理量的日变化特征及存在的差异,认为:西南涡天气背景下,边界层高度较低,而晴朗天气状况下,边界层大气湍流运动强烈,对流混合伸展高度非常惊人,能超过3000m。西南涡天气背景下,夜间大气较为暖湿,气压显著偏低,上层大气风速较大,便于动量下传。晴朗天气背景下,大气较为干燥,温度日较差偏大,大气压较高,白天湍流混合强。越靠近地面差异越显著,差值随高度的增加而逐渐减小。 相似文献
8.
采用1953—2010年南岳高山站逐日气象资料,运用线性回归、突变分析和小波分析方法,对该站平均风速、气温和降水的气候变化特征进行了分析,并对与平均风速变化密切相关的气温和降水进行了年际变化特征比较.结果表明:1)年和四季平均风速均呈明显减小趋势,在20世纪90年代前后风速有由大到小的突变,年平均风速存在显著的准2 a和准4 a周期;2)年平均气温、最低气温、最高气温均呈明显升高趋势,气温存在显著的准2 a和准4 a周期,且于20世纪90年代中期前后气温有由偏低向偏高的突变;3)年降水量呈下降趋势,存在显著的准2 a和准3 a周期;4)风速与平均气温、最高气温和最低气温呈负相关关系,均通过0.01显著性检验,风速与降水的相关性没有通过显著性检验,但风速与降水的变化趋势在20世纪60年代中后期、70年代中期到21世纪初有较好的反相位变化. 相似文献
9.
四川盆地低涡的月际变化及其日降水分布统计特征 总被引：2，自引：1，他引：1
利用ERA-interim再分析资料和全国824个气象基准站的日降水资料,统计分析了1983年1月1日~2012年12月31日发生在四川盆地的低涡天气过程及其降水特征,结果表明:盆地涡初生位置主要位于盆地的西南部和东北部,盆地涡夏季出现最多,冬季出现最少,其中初生位置位于盆地西南部的低涡7月出现最多,12月和1月出现最少;位于东北部的低涡6月出现最多,1月出现最少;盆地涡具有明显的日变化,西南型盆地涡3~10月夜晚发生概率均大于白天,其他月份低涡夜发性不明显,而东北型盆地涡只在5~9月期间夜晚发生概率大于白天,其他月份低涡夜发性不明显;盆地涡生命史与对流程度具有相关性,对流发展有利于盆地涡长时间维持,然而,夏季西南型盆地涡即使对流没向上发展也能长时间维持;盆地涡夏季移出最多,尤其以7、8月最明显,冬季移出最少,7月前以偏东路径为主,7月后以东北路径为主;盆地涡频数的月际变化与川西高原西南涡源地的风场扰动移出有密切联系,九龙地区夏季风场扰动移出活跃,冬季移出不活跃。小金地区春季风场扰动移出活跃,冬季移出不活跃。九龙地区风场扰动移出对盆地涡频数的月际变化贡献明显,小金地区风场扰动移出对盆地涡频数的月际变化贡献不明显;夏半年(5~10月)西南型盆地涡和东北型盆地涡引起的日降水区域分布的月际变化特征不同,前者的日降水最大值中心随月份先由盆地东北部向西南部移动,之后再由盆地西南部向东北部折回,后者的日降水最大值中心会一直稳定维持在盆地的东北部达州地区。东北型盆地涡虽然出现频次低,但各月的日降水强度要远大于西南型盆地涡。 相似文献
10.