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为客观判定贵州省盛夏的旱涝急转事件,本文利用1981～2017年7～8月贵州省78站逐月降水资料,计算并分析了贵州省盛夏旱涝急转指数(IDFA)的时空演变特征。结果表明:1981～2017年贵州省盛夏旱涝急转指数的变化趋势并不明显,但年代际变化特征明显。单独用IDFA来判定旱涝急转典型年并不完全准确,典型旱涝急转年的定义标准为:IDFA绝对值大于1,其7、8月降水距平百分率绝对值在15%以上,且7、8月百分率之差的绝对值在50%以上。贵州省涝转旱频次的大值区位于遵义市南部、黔东南州北部,表明该区域易发生涝转旱事件;旱转涝频次的大值区位于遵义市北部、安顺市东部至黔东南州北部一带,表明该区域易发生旱转涝事件。 相似文献
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本研究利用1961～2019年贵州省5～8月逐月降水资料和同期NCEP/NCAR的再分析资料,结合长周期旱涝急转指数,分析贵州省夏季旱涝急转事件的时空变化特征及其与大气环流异常的联系。结果表明:贵州省夏季旱涝急转存在连续性和阶段性变化的特征,年代际差异较大,但总体涝转旱次数少于旱转涝次数。贵州省旱涝急转事件更容易出现在南部及东部。分析环流特征发现:旱转涝年,旱期中高纬地区纬向型环流,西太平洋副热带高压(下称:副高)面积偏小,脊点偏东,贵州省位于其北侧,低层为下沉运动;涝期为经向型环流,副高脊线位置偏南,面积偏小,贵州省位于副高西侧边缘,低层为上升运动。涝转旱年,涝期环流经向度大,冷空气活跃,副高位置偏南偏东,冷暖空气交汇于长江流域,利于贵州省降水偏多;旱期副高偏北偏东,贵州省受高压脊控制,干旱少雨。 相似文献
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利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM2.5和PM10),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。 相似文献
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2008年初中国南方低温雨雪冰冻过程中贵州出现长时间持续性雨凇。该文使用2008年1—2月逐日要素、环流、海温等资料对此次贵州省雨凇过程特征,大气环流、海温和海冰等气候因子及其影响进行分析,得到以下结论：①2008年初贵州的持续性雨凇过程主要分两个阶段：1月13日—2月2日东西向的省中部大范围强雨凇阶段及2月3日—2月15日南北向的省西部小范围强度相对较弱的雨凇阶段;②0 ℃日最高气温是雨凇出现与否的重要临界点;700 hPa与850 hPa温度差表征的逆温范围和强度可用于监测和预测强雨凇过程;③环流上,南掉到青藏高原西侧的切断低涡堆积的冷空气分南北两路绕过青藏高原东移,是此次持续性雨凇过程的直接原因;④秋季北极海冰密集度减少和减少幅度是冬季西伯利亚高压偏强、强冷空气堆积南下的前期主要信号,可作为贵州雨凇预测的早期信号之一;⑤2008年1月热带印度洋暖海温与赤道中东太平洋明显冷海温呈现非一致性变化,冬季热带印度洋暖海温通过二级热力适应对西太平洋副热带高压起到加强的作用,而拉尼娜冷海温对东亚冬季风起到偏强的影响,应当关注这两个区域冬季海温非协同性变化对贵州雨凇的影响和预测。 相似文献
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四川盆地作为我国一个特殊的大气气溶胶污染区域,亟待厘清其大气污染时空变化与独特盆地地形影响相关机理。本文综述了近年来一系列相关研究成果,包括:（1）揭示了四川盆地大气环境变化中大地形影响作用,青藏高原东侧区域气溶胶空间分布“避风港”效应,以及大地形热力强迫对盆地空气质量变化的“气候调节”影响; （2）探明了四川盆地大气边界层结构对大气气溶胶变化的影响,冬季重霾期间大气边界层垂直结构变化特征及其相关PM2.5物理化学特性;（3）明晰了大气气溶胶在四川盆地暴雨过程中的重要作用机理,以及四川盆地气溶胶高污染分布导致的降水分布型态的气候变化。这些研究提升了四川盆地气溶胶污染形成机理及大地形对大气环境变化影响效应的科学认识,并表明未来应该深入研究四川盆地地形背景下独特大气边界层结构,人为与自然源排放和环境大气物理-化学过程变化。 相似文献
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本文利用贵州省2010—2017年630次降雨型滑坡资料以及国家气象台站和区域自动气象站逐小时降水资料，分析了贵州省降雨型滑坡的时空分布特征。基于5个不同时效降水指标与滑坡累积发生概率的拟合曲线公式，得到不同概率对应的5个降水指标的降水阈值，建立贵州省降雨型滑坡预报模型,并利用2018年新增滑坡样本对预报模型进行检验。结果表明：贵州省降雨型滑坡高发期主要集中在5—7月，其中6月滑坡发生概率最高，约48.6 %；7月次之，约34.9 %。当R1h、R3h、R6h、R24h、R3d分别大于等于26.9 mm、48.9 mm、62.9 mm、79.5 mm、92.0 mm时，发布滑坡预报预警。在降雨型滑坡预报模型中，随着5个不同时效指标的降水量增大，降雨型滑坡累积发生概率变化呈现前后增加缓慢，中间快速增加的变化特征。模型检验结果表明贵州省降雨型滑坡预报模型有一定的准确性，且5个降水指标均具有一定的实用性，其中利用R3d开展降雨型滑坡预报准确率最好。 相似文献
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利用贵州省78个气象站1969—2019年秋季（9月1日—11月30日）的逐日降水量和日照时数资料以及同期NCEP/NCAR再分析资料，分析贵州省秋季无日照连阴雨发生频次、持续时间和时空分布特征，并选取5次典型过程进行环流诊断。结果表明：近51年来，贵州省秋季无日照雨日数10月最多，9月最少，秋季无日照雨日降水量最大的是9—10月，11月降水量最少。秋季累计贵州省平均无日照雨日数为27.3 d/a，贵州省多年平均秋季无日照降水量为183.2mm/a，均呈北多南少的分布型。贵州省东北部发生轻级（5～6 d）无日照连阴雨的频次最多，重级以上（10 d以上）无日照连阴雨过程主要发生在贵州省西北部。厄尔尼诺发生年，印度洋偶极子正位相，高原及其以西地区、印度洋多低值系统发展活动频繁，有利于贵州省出现连阴雨过程。 相似文献
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