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1.
利用19812016年68月河南省淮河流域64个国家自动观测站逐日2020时日降水量资料、常规高空探测和地面观测资料等对淮河流域连续性暴雨时间分布特征、影响系统等进行分析和天气分型,结果表明:1)36年淮河流域共发生45次连续性暴雨,2000年的最多,19982008年是高发期,近10年较少,年出现次数无明显减少趋势,存在2~4年和4~6年两个周期;7月连续性暴雨次数最多,6月的最少,旬分布呈正态分布;最长连续时间5天,连续2天的最多。2)影响系统主要有切变线和高低空急流,高空急流在方向转换的过程中,降水有24h左右的减弱期,低空急流有明显的日变化特征,夜间加强,白天减弱。3)连续性暴雨按照500hPa影响系统,分为低槽型、副高边缘型、西北低涡型三类。4)以不同类型的3次典型连续性暴雨为例,从大尺度环流背景、高度距平场、水汽输送、高低空急流等方面探讨了连续性暴雨的维持成因,3次连续性暴雨的发生与异常的500hPa大气环流、高低空急流、切变线和持续偏强的水汽输送等有关。 相似文献
2.
淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。 相似文献
3.
为了加深对最新GPM卫星降水产品在具体流域的误差特性的了解,利用中国日降水分析产品(CPAP),选取相关系数(CC)、平均误差(ME)、探测率(POD)、错报率(FAR)以及6个极端降雨指标评估2014年4月至2016年3月期间IMERG卫星降水产品和GSMap-Gauge卫星降水产品在淮河、海河流域的误差特性及性能表现。结果表明:(1)两种卫星降水产品的总误差的空间分布完全不同,以高估为主要表现。(2)产品在百分位指标(RR99p及RR95p)和绝对阈值指标(R20及R20TOT)的表现非常好,相关系数超过0.84。对于持续时间指标(CWD及CDD),表现则均不理想,但GSMap-Gauge产品仍优于IMERG产品。(3)不论是日、月尺度下的比较,还是在探测率及错报率上,GSMap-Gauge产品性能表现总是更优。月降雨量估测结果的准确性明显高于日降雨量估测结果。 相似文献
4.
本文基于1961~2016年淮河流域四省(江苏、安徽、河南、山东)逐日降水观测资料及全球大气再分析资料,利用K均值聚类、旋转经验正交函数分解对淮河流域夏季极端降水频次分布进行了客观分类,利用统计诊断和数值模拟的手段讨论了其相关环流异常和形成机理。结果表明:(1)淮河流域夏季极端降水频次的空间分布可客观分为以极端降水主要发生在淮河流域33°N以南地区的南部型,主要发生在32°~36°N之间的中部型,和主要发生在34°N以北的北部型这三种分布类型;(2)南部型极端降水频次分布与西北太平洋副热带高压异常偏西偏南有关,西北太平洋异常反气旋北侧的异常气旋性环流使得水汽输送停留在淮河流域南部,导致南部极端降水频次偏多。中部型对应淮河流域受鞍型场环流结构控制,导致中部极端降水频次偏多。北部型极端降水频次分布时,淮河流域处于反气旋性环流异常西南侧,偏南风将水汽输送至淮河流域北部,导致北部极端降水频次偏多;(3)南部型和北部型的极端降水频次分布相关环流异常分别受厄尔尼诺和拉尼娜相关海表温度异常所影响,而中部型极端降水频次分布的相关环流异常是巴伦支海/喀拉海海冰异常在欧亚大陆上空激发的自西北向东南传播的准定常罗斯贝波所导致的。 相似文献
5.
2020年主汛期淮河流域发生严重暴雨洪涝,其中淮河水系发生流域性较大洪水,正阳关站以上发生区域性大洪水,王家坝闸时隔13年再次开闸泄洪。使用淮河流域174个国家基本站08时单日降水资料,对2020年流域梅汛期(6月11日—8月1日)极端暴雨洪涝情况进行分析。结果表明:导致2020年淮河流域超长梅雨期的主要原因是副热带高压较往年同期位置偏西偏北,强度偏强,系统深厚,环流稳定,降雨过程多、强度大、极端性强,雨带与淮河干流走向基本一致;淮河流域梅汛期经历6次暴雨过程,总降雨量位列历史第一;流域上游来水与区域强降雨叠加,导致了流域正阳关以上区域性大洪水;2020年淮河中游王家坝站等控制站的水情较上一个大洪水年2007年更为严重。 相似文献
6.
准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。 相似文献
7.
近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化 总被引:1,自引:0,他引:1
水分盈亏是区域干湿气候划分的重要依据。基于淮河流域63个气象台站1957—2014年逐日观测数据,运用累积距平、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析及ArcGIS反权重空间插值法,结合Penman-Monteith蒸散计算模型获得淮河流域水分盈亏量的周期特征、突变特征及其时空分布特征,并分析其主要影响因子。结果表明:(1)水分盈亏月变化基本符合5月最低,7月最高。(2)从季节分布来看,水分亏缺面积秋季春季冬季夏季,亏缺程度春季最强。从平均年水分盈亏量分布来看,水分盈亏量由南向北递减。且不论季节还是年状况,山地及河流对区域水分盈亏量的南北递减存在滞后作用。(3)从各因子气候倾向率的时空分布来看,江苏东南部、山东西部、河南大部、湖北中部水分盈亏量变化的主导因子为潜在蒸散量,其他区域的主导因子为降雨量。(4)淮河流域水分盈亏量存在周期特征,第一主周期为10 a。 相似文献
8.
9.
基于传统时变增益模型(TVGM),进一步考虑地下径流退水,在传统TVGM只考虑单一地表水源的基础上,添加地下水源模块,对地表地下径流分别进行产、汇流计算,改进并提出了多水源TVGM,并将其应用于淮河流域蚌埠闸以上13个水文站控制的代表性子流域。结果表明:多水源TVGM既继承了传统TVGM以简单结构描述复杂水文非线性系统关系的优点,同时通过增加地下水源模块,大大提高了洪水预报的精度。13个子流域参数率定期和模型验证期中,传统TVGM分别有9个和7个子流域达到乙级洪水预报标准,而多水源TVGM分别提高到12个和8个,其中以大型流域和大水年改进效果尤佳。传统TVGM水量平衡系数为0.88,多水源TVGM提高到0.95,平均提高了7%。洪峰模拟相对误差也由传统TVGM的50%达标率提高到多水源TVGM的92.3%,整体提高了42.3%。因此,多水源TVGM能更好的应用于淮河流域洪水预报工作。 相似文献
10.
基于HBV模型的淮河流域洪水致灾临界雨量研究 总被引:4,自引:0,他引:4
根据流域暴雨洪水致灾机制,文章提出了考虑前期基础水位的动态致灾临界雨量指标,并以淮河上游地区为例,基于HBV水文模型建立了降水-流量-水位关系,并根据这种关系确立了临界雨量确定的方法流程.首先基于历史水文数据率定和验证模型,得到适用于研究区的最优化模型参数,然后构建洪水上涨期水位流量关系,最后以是否达到致灾水位为标准,通过模型试算并结合水位流量关系曲线反推出致灾临界雨量值.在淮河上游地区的研究中,利用2002-2009年逐日气象水文数据对HBV模型进行了参数率定和检验,并针对洪水过程进行了参数优化,经过率定后HBV模型对王家坝以上流域具备较好的适用性,对典型洪水过程模拟的确定性系数和NASH效率系数均在0.8以上;根据王家坝站实测流量水位数据,构建了概化的单一关系曲线;结合HBV模型和水位流量关系得到了王家坝以上流域的动态致灾临界雨量指标,临界雨量值随前期基础水位升高而减小,并且随着前期水位的变化,临界雨量值呈现了明显的非线性响应特征. 相似文献