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利用2011—2015年安徽省高速公路自动气象观测站观测的能见度资料,分析了安徽省低能见度年、日变化及其与降水的关系,结果表明：受降雨影响,大别山区和皖南山区部分站点低能见度出现频率最高时段在汛期（5—9月）,其他地区主要出现在10月和11月。低能见度出现时间存在明显日变化,夜间出现频率高于白天,19：00以后开始逐渐增多,日出前后达到最大,之后迅速减少。7—8月的13：00—17：00出现与降水相关的低能见度频率较高。不同季节里,各站低能见度出现最多的时间和频率存在一定差异,春季和秋季最低能见度主要出现在日出前后,冬季主要出现在夜间到日出之前,夏季江淮之间北部和淮北地区主要出现在日出前后,江淮之间南部到江南在一天各时间段内出现频率较为均匀。 相似文献
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用R型因子分析的方法对1957-2000年安徽省16个测站的夏季降水资料进行研究,应用因子荷载点聚图将观测站点进行区域划分,找出每个区域内的代表观测站,统计各分区夏季降水特征、夏季降水长期趋势变化、区域旱涝特征及年代际变化.结果表明:安徽省夏季降水可以划分为3个区.其中砀山、滁州和宁国可以分别作为它们的标准站.研究指出,40多年3个区的夏季降水特征差别较大:1区夏季降水量最少,2区居中,3区最多,其中6月3个区差别最明显;1区、2区夏季降水量长期趋势变化不明显,而3区表现为明显的正趋势变化;2区是降水异常的多发区,更容易发生干旱与洪涝;1区中在1957-1970年和1991-2000年旱涝较频繁,而在2区和3区中,旱、涝频数随时间变化总体趋势是从旱向涝转变的. 相似文献
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使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。 相似文献
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