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相似文献
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1.
基于1960—2013年湖南88个台站逐日降水数据,采取线性趋势分析等方法分析了近54 a湖南区域暴雨的时空分布特征。从时间变化上看,近54 a湖南区域暴雨日以6月208 d为最多,1月0 d为最少;夏季、春季、秋季及冬季区域暴雨日数占总日数的百分比依次为60%、29%、10%及1%。暴雨日数、暴雨强度均值突变点分别为1994年、1995年,暴雨初日的均值突变点为1983、1994年,暴雨终日无均值突变;暴雨日数与暴雨强度(暴雨发生终日)总体上呈上升(后延)趋势。基于突变点分段线性趋势分析表明,仅暴雨日数在1994—2013年及暴雨强度在1960—1994年期间呈显著下降趋势。从空间分布上看,区域暴雨强度及其与非区域暴雨强度的差值、区域暴雨持续2日或以上的暴雨强度及其与单日暴雨强度的差值的大值区主要位于湘西北及湘东南,小值区主要位于湘西南-湘东北的带状区域;全部站点的区域暴雨强度均大于非区域暴雨强度,89%的台站持续2日或以上的区域暴雨强度大于单日区域暴雨强度。区域暴雨、总体暴雨的台站暴雨最长持续日数分别为1~4 d、2~4 d,均集中在2~3 d且其站数占总站数的百分比分别为97.7%、96.6%。  相似文献   

2.
1961-2008年贵州暴雨的时空分布特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1961—2008年贵州75个测站逐日12 h降水资料,分析了48 a来贵州暴雨的时空分布特征。结果表明:全省多(少)暴雨区与年暴雨量、年降水量多(少)值区的分布一致;年暴雨量占年雨量的12%~32%;年暴雨日数1.6~4.9 d;年暴雨日数、夏季暴雨日数呈上升趋势,春秋两季暴雨日数呈减少趋势;暴雨的季节分布呈明显的"单峰型",6月是暴雨最集中的时段;夜间暴雨多、白天暴雨少。  相似文献   

3.
黔西南短时强降水时空特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用黔西南州2006—2016年8县站全年逐小时降水量,对短时强降水特征及其与暴雨的关系进行分析,得出:(1)87%的短时强降水集中在20~40 mm/h,空间基本特征为"东多西少";94%的短时强降水出现在5—8月,3个级别的短时强降水都是在6月到达峰值;20~40 mm/h的短时强降水频次明显大于其它级别,60 mm/h的短时强降水只在夏季出现过;短时强降水主要出现在夜间,占总频次的70%,白天为低发时段,其中46%的短时强降水出现在前半夜,后半夜占25%,上午出现的频次最少,且3个级别的短时强降水都是在前半夜出现的频次最多。(2)黔西南州68%的暴雨天气中伴有短时强降水,二者的相关系数为0.94;所有短时强降水累计频次、暴雨日数与暴雨过程中出现的短时强降水的累积频次三者的空间分布基本特征均为"东多西少";暴雨量与当日最大小时降水量为显著正相关关系。  相似文献   

4.
利用江西省83个站点逐日降水资料,采用滑动平均、小波分析和Mann Kendall检验等方法,分析了1961—2016年江西春季(3—5月)、汛期(5—7月)、秋季(9—11月)不同量级暴雨的时空分布特征。结果表明:不同量级的暴雨在不同季节的变化特征存在明显的差异,降水主要集中在汛期。暴雨量在春季和秋季变化趋势平稳,而汛期在1990年之前呈减少趋势,之后呈增加趋势;其空间分布均呈“南少北多、东多西少”特征;存在准30 a和准10 a两个变化周期。大暴雨量在春季和汛期呈“先下降、后上升”的趋势,空间分布较为平均。特大暴雨发生的概率很小,主要集中在汛期,其降水量变化趋势呈“先下降、后上升”特征,空间分布集中在赣北中部和赣中东部。  相似文献   

5.
利用中国2400余个国家级气象台站观测数据插值得到的1961~2018年逐日网格降水资料,综合运用回归分析和Morlet小波变换等方法,分析了华南多年暴雨和区域性暴雨的时空变化特征,揭示了华南暴雨的变化规律。结果表明:1961~2018年,华南全年暴雨日数和暴雨雨量大值区域分布在广东、广西、福建沿海一带及海南省和广西北部,夏季暴雨日数和暴雨雨量最大,其次是春季。在广西北部至广西、湖南、广东三省交界处、广东南部、福建和海南省,全年暴雨日数、雨量和强度的增加趋势最显著,夏季的区域平均值增长速率最大,其次是秋季。华南区域性暴雨日数和过程数呈单峰型分布,一年中均可出现,最大值出现在6月。区域性暴雨日数和过程数多年平均值为28 d a^(-1)和16.5 a^(-1),上升速率分别为0.15 d a^(-1)和0.097 a^(-1),四季中夏季的上升速率最快,最慢的是秋季。平均单次过程持续日数和最大单次过程持续日数在冬季均以0.015 d a^(-1)的速率显著上升,在春季却呈现下降的趋势。华南暴雨和区域性暴雨各要素在全年和四季的波动变化中不同程度地表现出准3 a、准14 a和准18 a的周期变化,2000年后,全年暴雨和区域性暴雨各要素准18 a的长周期和准3 a的短周期振荡非常显著。  相似文献   

6.
利用秦巴山区44个国家级自动观测站的数据,统计分析1992—2021年秦巴山区暴雨和短时强降水时空特征。结果表明:秦巴山区年平均暴雨日为214 d,近30 a暴雨日呈增加趋势,巴山地区的暴雨日远多于秦岭山区;暴雨集中在6—9月,占全年暴雨日的879%,上半年的暴雨以局地暴雨为主,下半年区域性暴雨比例则明显增加,7月局地暴雨和区域性暴雨均为全年最多。秦巴山区暴雨日与年平均降水量自北向南有增加趋势,而暴雨贡献率自北向南则有减小趋势;年平均降水量南多北少,暴雨平均降水量西多东少。秦巴山区年平均短时强降水频次为58 h,自北向南有增加趋势,其中秦岭山区自西向东短时强降水的强度呈增加趋势,尤其在秦岭东北部多站的雨强大于70 mm/h。秦巴山区短时强降水呈明显的“夜雨”特征,午后为次高峰。  相似文献   

7.
目的】在极端天气频发的气候背景下,有必要进一步分析习水县暴雨天气时空分布特征。【方法】利用1959—2022年贵州省习水国家基本气象站逐日降水资料、2010—2022年24个乡镇区域站日降水资料,运用统计学及空间插值等方法,对习水县的暴雨时空分布特征及成因进行分析。【结果】习水县暴雨多发生在习水河谷和赤水河谷的迎风坡及东部喇叭口地形区域,空间分布特征为北多南少;年区域性暴雨日数呈增长趋势;区域性暴雨月变化呈“单峰”型分布特征,主要出现在5—9月,占比94%;区域性大暴雨日数月分布呈“双峰”型分布,峰值在6月、8月。习水县暴雨具有明显日变化特征,夜雨特征明显,大暴雨夜雨占比81.1%;区域性暴雨天气过程主要降水时段集中在19时—次日06时,占比76.9%。习水从春季至秋季都有暴雨出现,暴雨日数频次大值区自西向东移动,夏季暴雨出现最多,占比69%。将造成区域性暴雨天气的影响系统分为低涡切变型、冷锋低槽型、梅雨锋型、台风外围型等4种类型。低涡切变型产生暴雨最多,占比77.3%。【结论】习水县暴雨空间分布呈北多南少,区域性暴雨主要出现在5—9月,夜雨特征明显,该研究成果可为更好地开展习水县暴雨灾害性天气预报及气象服务工作提供参考。  相似文献   

8.
通过对1951—2020年罗甸县逐日降水观测资料、2010—2020年罗甸县各乡镇逐日降水观测资料的统计分析,计算出要素保证率80%的值,采用线性趋势分析、等值线分布、Mann-Kendal检验、Morlet小波方法分析罗甸县境内暴雨的时空分布特征。结果表明:近70 a罗甸县年暴雨日数、近11 a罗甸县各乡镇总年暴雨日数均缓慢增多,区域暴雨次数逐渐减少,在年际变化中,均存在显著的3 a左右周期振荡。暴雨集中发生在5—9月,近70 a占全年暴雨日数91%,各月暴雨日数时空分布差异显著,暴雨发生最多月份为6月,近70 a平均每年1.3 d,占全年暴雨日数的36%。各乡镇年平均暴雨日数分布区域性特征明显,存在2个多值区(西北部、东南部)和1个少值区(西南部)。暴雨多发生在夜间,尤其大暴雨以上量级降水在夜间发生的概率高达93%。降水强度等级从北向南逐级减小,与罗甸县略呈“撮箕口”朝南地形较一致,从西北、北、东北向南逐级减小,在西部、东北部存在较稳定的2个极端暴雨中心。各乡镇连续暴雨次数分布差异明显,呈北多南少分布。总体而言,西部在年暴雨日数、暴雨强度、连续暴雨次数及连续降水量均居全县首位,在天气预报、防汛工作中应重点关注和防范。  相似文献   

9.
采用2009—2021年陕西省内国家气象站以及区域气象观测站逐日降水资料,以某日出现暴雨站数至少占总站数的4%为识别条件,以降水强度、暴雨范围和持续时间建立综合强度评估指标,此区域暴雨过程识别方法与传统方法相比更加客观,基于此方法的识别结果分析陕西区域性暴雨过程的变化特征。结果表明:陕西区域性暴雨过程出现在4—10月,59.4%出现在夏季,最多发生在7月,33%出现在秋季,最多发生在9月。近13 a首次区域性暴雨出现日期呈提前趋势,平均每年提前1.5 d;末次日期呈缓慢推后趋势,平均每年推后0.7 d。暴雨过程频次平均每年8.2次,其中夏季4.8次,秋季2.7次;暴雨过程频次呈增加趋势,平均每年增加0.3次,夏季增加明显,秋季不显著。覆盖范围呈减小趋势,暴雨站数占比平均每年减少0.1%,局地性增强。76.4%的区域性暴雨过程持续1 d。区域性暴雨频次与陕西特色气候事件密切相关,夏季区域性暴雨多对应初夏汛雨强、伏旱弱,秋季区域性暴雨多对应秋淋强。  相似文献   

10.
利用1961—2008年贵州75个测站逐日12 h降水资料,分析了48 a来贵州暴雨的时空分布特征。结果表明:全省多(少)暴雨区与年暴雨量、年降水量多(少)值区的分布一致;年暴雨量占年雨量的12%~32%;年暴雨日数1.6~4.9 d;年暴雨日数、夏季暴雨日数呈上升趋势,春秋两季暴雨日数呈减少趋势;暴雨的季节分布呈明显的"单峰型",6月是暴雨最集中的时段;夜间暴雨多、白天暴雨少。  相似文献   

11.
利用安徽省16台站1960—2012年逐日降水资料,建立暴雨指数,分析了安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度的时空分布特征,并讨论了暴雨不同空间型的大气环流和海温特征。结果表明:安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度均呈北少南多分布。暴雨区从6月至8月由南向北推进,有明显的月变化和地区性差异。暴雨指数空间型主要分为三类:一致型、南北型和中间型,其中一致型占41.5%,南北型占22.6%,中间型占15.1%。一致型与同期东亚—太平洋遥相关(EAP)关系密切,其负相位对应暴雨指数偏强年,反之亦然。同时其与前期冬季亲潮海区温度异常有正相关,相关性最强在同年1月;南北型与中高纬冷空气南进程度及垂直运动有关。  相似文献   

12.
利用1961—2017年广西91个气象观测站逐日降水量资料,通过定义广西区域性暴雨,采用线性趋势计算、低通滤波等方法,统计分析了广西区域性暴雨过程的变化特征。结果表明:广西区域性暴雨过程发生频率较高,全年各月均可有区域性暴雨过程出现,5—8月为多发期,出现次数占全年总数的74.2%;持续天数在5 d以上的区域性暴雨过程主要出现在6—8月,以6月最多。近57 a,广西年及秋季区域性暴雨过程频次呈显著增加趋势,20世纪90年代以来区域性暴雨过程总体偏多、强度偏强,暴雨范围在30站以上的过程明显增多;近10 a秋季过程频次偏多、强度偏强特征尤为明显。  相似文献   

13.
对乌东德水电站开建以来坝区暴雨及伴随的短时强降水时空分布进行统计研究,并划分出暴雨天气概念模型。结果表明:乌东德水电站开建以来坝区共出现18个暴雨日,平均3.0个/a,暴雨自6月上旬开始出现,到10月上旬结束,出现暴雨最多的季节是夏季,多为范围小的局地性暴雨出现。暴雨日数、年平均降水量、20~30mm h-1及≥20mm h-1的短时强降水的空间分布均呈现“西北多东南少”的特征。20~30mm h-1的短时强降水发生频次最多(占63.6%),其次为30~40mmh-1(占27.3%),40~50mm h-1最少(仅占9.1%)。短时强降水及不同等级短时强降水均表现为夜间高发、白天低发的日变化特征。总结归纳出切变冷锋型8次(占44.4%)、两高辐合型4次(占22.2%)、西南涡型2次(占11.1%)、孟加拉湾风暴型2次(占11.1%)、切变线型1次(占5.6%)和高空槽型1次(占5.6%)六类暴雨天气概念模型。   相似文献   

14.
利用连州市1961-2010年逐日降水资料,采用统计分析、突变检验和小波分析等方法,对连州市暴雨日数的年际变化和逐月分布特征进行统计,结果表明:连州市暴雨日的年际变化差异大,最多的年份达12 d,最少的年份则全年无暴雨日,主要集中在3-9月;暴雨日数呈单峰型,峰值出现在5月;大暴雨日数呈多峰型,7月份最多,4、6月份次之,且非汛期的3、10月份亦可能出现大暴雨;年平均暴雨日为4.6 d,暴雨的平均强度为73.3 mm/d,暴雨日数与暴雨雨量、年降水量呈很好的相关性。暴雨日数及暴雨雨量增加的突变点是1991年。暴雨频次存在准15 a和准27 a的周期震荡。  相似文献   

15.
1981-2010年青藏高原降雪日数时空变化特征   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
利用青藏高原气象站降雪日数观测资料,分析1981-2010年青藏高原降雪日数的时空变化特点和主要影响因素。结果表明:降雪日数总体上呈青藏高原中东部高寒地区、喜马拉雅山脉南麓和祁连山脉流域降雪日数多,南部河谷和北部湖盆区降雪日数少的空间分布格局;春季降雪日数占全年的45%,其次是冬季(28%)和秋季(22%),夏季最少(5%);30年内青藏高原平均年降雪日数呈明显减少趋势,降幅达10.5 d/(10 a),其中,春季降幅最大(4.8 d/(10 a)),夏季最小(1.2 d/(10 a));年降雪日数在1997年发生了由多到少的气候突变;降雪日数年内分布呈双峰型,峰值出现在冬夏大气环流的转换季节,青藏高原大气环流的转换期与上升运动相联系的低值天气系统和高空温湿条件均有利于降雪出现;青藏高原降雪日数的明显减少与气温的显著上升呈线性关系。  相似文献   

16.
湖南持续性区域暴雨气候特征及暴雨落区分型   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于1961-2016年湖南88个台站逐日降水及NCEP再分析数据,利用突变分析、聚类分析、合成分析等方法,分析了湖南持续性区域暴雨的气候特征,并对暴雨落区进行了分型。结果表明,近56年湖南持续性区域暴雨过程年平均出现2次,最长持续日数为5天;夏季发生次数最多占73%,冬季未发生,出现较多的月份5,6,7和8月分别占16%,38%,20%和14%;持续性区域暴雨过程次数在1993年发生了均值突变,年平均过程次数从1961-1992年的1.4次增加至1993-2016年的2.8次。持续性区域暴雨过程年均发生0.9次以上的区域主要分布在湘中以北,湘中以北较湘南年均次数偏多。持续性区域暴雨强度全省区域平均值为82.5 mm·d^-1,大于85 mm·d^-1的台站主要分布在湘西北及湘东南。暴雨日强降水落区可分为4类空间分布型即湘西北型、湘中偏北型、湘中偏南型及湘东南型,4类空间分布型的累计暴雨日数占总持续性区域暴雨日数的百分比依次为25.6%,30.1%,21%和18.4%,湘西北型与湘东南型的降水强度较湘中偏北型与湘中偏南型的降水强度大,且强降水落区相对更集中;对应4类暴雨落区分型合成的925 hPa风场切变及水汽辐合大值区的位置、走向与4类暴雨空间分布型的强降水落区基本吻合,对强降水的落区有较好指示性。  相似文献   

17.
根据江门市新会区国家气象观测站1961—2013年逐日暴雨资料,采用线性趋势分析研究了江门市前汛期暴雨的气候变化特征。结果表明:近53年江门市前汛期年平均暴雨日2.8 d、大暴雨日0.7 d、特大暴雨日0.04 d;年平均暴雨量为385.4 mm,平均强度为75.5 mm/d。平均每10年的上升速率年暴雨频数为0.29次、年大暴雨0.13次、年暴雨量为28.6 mm、暴雨强度为1.0 mm/d;但均未通过0.05的显著性水平。2006年以来大暴雨出现的频数增加,表现出在全球气候变暖背景下,极端暴雨气候事件也呈现异常现象。前汛期年暴雨量和频数呈正比,暴雨日数多的年份对应降雨量也较多。  相似文献   

18.
采用统计分析方法、Mann-Kendall方法及复Morlet小波函数等方法,分析了恩平市1962~2009年暴雨的气候特征,结果表明:恩平市年平均暴雨日数为12.7 d,属于暴雨多发区,暴雨日平均强度为95.0 mm/d。全年各月有暴雨发生,但主要集中在4~9月。暴雨月际分布呈典型的双峰型,主峰在5~6月,次峰在8月。年暴雨日数的年际变化很大,最多的年份达19 d,最少的只有5 d。小波分析显示,暴雨频次存在准9年、准20年的周期震荡,未来几年暴雨仍处于多发期。恩平暴雨具有初、终日推迟的特点,且与年降水量存在显著正相关。持续暴雨占暴雨总日数的37.4%,1997年7月出现持续7天的连续性暴雨,这也是广东省单次持续性暴雨过程的最长记录。突变检验分析表明,1988年为暴雨的突变年份。  相似文献   

19.
利用开鲁气象站1954—2011年逐日降水量数据,分析了近58a降水量和降水日数的年、季变化趋势和气候倾向率以及4—10月不同等级降水日数和降水量的比例。结果表明:(1)开鲁58a平均年降水量为332.5mm,年平均降水日数64d,占全年总日数的17.5%,日降水量强度仅5.2mm;(2)年降水量与降水日数呈显著的正相关关系,降水日数多,降水量则多;(3)近58a年降水日数和降水量均呈显著的减少变化趋势,降水日数减少1.8d/10a,降水量减少13.2mm/10a;特别是1999—2011年日降水强度明显减小,年平均降水量仅277.5mm,比前45a平均减少了2成,春夏季干旱突出;(4)降水量和降水日数季节分配不均,夏季降水量占全年的70.3%,雨季集中,旱季明显;(5)作物生长季(4—10月)降水量级少,有效降水日数少,因此,发生干旱的概率高,特别是季节连旱,不利于作物的生长发育,严重制约着农牧业生产的发展。  相似文献   

20.
利用1971—2009年河南省110个气象站观测资料,采用气候统计学分析方法,对河南省大风日数时间演变、空间分布及与扬沙和沙尘暴日数的关系进行分析。结果表明:近39a来,河南省年平均大风日数以2.2d/10a的速率显著减少;四季大风日数亦均呈显著减少,表现出春季(0.8d/10a)大于冬季(0.6d/10a)大于秋季(0.4d/10a)大于夏季(0.3d/10a)的特征。无论在年尺度还是季尺度,河南省大风日数表现出随年代增加而减少的趋势。河南省大风天气主要出现在春季和冬季,集中于春季(3—5月),占全年的40.8%,秋季最少;4月最多(15.5%)9,月最少(1.9%)。河南省大风日数的空间分布与地形有很大关系,大风日数较多的区域主要分布在太行山东南部以及海拔自低至高的河南省中北部地区,而在地势较为平坦的东部地区和山系较多海拔较高的西部地区相对较少。1971—2009年,河南省年平均扬沙日数和沙尘暴日数随时间增加均显著减少,其减少速率分别为0.4d/10a和0.3d/10a。相关分析表明,年平均扬沙日数和沙尘暴日数与年平均大风日数平均呈极显著正相关,其相关系数分别为0.88和0.75;大风日数随时间的变化对沙尘天气随时间的变化具有显著作用,大风日数的减少是沙尘天气减少的主要原因。  相似文献   

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