近40年来惠州市雷暴的气候统计特征

基于1967-2006年逐年雷暴资料,利用统计分析软件SPSS和Mann-Kendall突变检验方法,分析了近40 a来惠州市雷暴的气候统计特征.结果表明:惠州市属于雷暴多发区,近加a来年均雷暴日为78.1 d,年际变化幅度较大;年雷暴日呈显著减少趋势,倾向率平均为-6.57 d/10a,20世纪80年代发生了减少性突变;各月都有可能发生雷暴,但主要发生在汛期(4-9月),约占全年的90.9%,其中夏季雷暴日(6-8月)约占全年55.8%,1、11和12月最少;雷暴初日一般出现在2月下旬至3月初,终日一般出现在10月中旬,年平均雷暴持续期为229.9d.     

45 a来宁夏雷暴气候统计特征及趋势分析

 利用1961—2005年宁夏逐日雷暴资料,利用数理统计、小波分析等方法,揭示出了宁夏雷暴天气气候统计特征和演变趋势。结果表明,宁夏总体上属中雷区,年平均出现雷暴日为86.62 d,年际变化幅度大,多、少雷暴年均有7 a,雷暴日最多年为118 d,最少年为65 d;45 a来雷暴的发生有逐渐减少的趋势,并以3.072 d/10a的气候倾向率递减,且存在3~4 a的较短周期和8 a左右的较长周期振荡;雷暴多发生在3—10月,主要集中出现在夏季,尤以7月突出,有明显的季、月变化,冬季雷暴出现的概率非常低;初雷日平均出现在4月中旬,终雷日平均出现在9月中旬,全区平均雷暴初终日间日数为139 d左右;雷暴发生有明显的日变化特征,有双峰型和单峰型之分,集中出现在11:00—22:00时,其中,15:00时前后为雷暴发生高频时;雷暴的发生与地形、地势有密切关系。     

1961-2011年甘肃雷暴气候分布特征及变化趋势

利用1961-2011年甘肃省63个测站的雷暴观测资料,采用气候倾向率趋势系数和小波分析方法,研究了甘肃省雷暴气候变化特征。结果表明:年平均雷暴日数呈东北-西南走向,东北少、西南多,全省平均为24 d,有3个雷暴高发中心,地形是影响甘肃雷暴空间分布的主要因子。近51年中,1961-1990年为多雷暴期,1991-2011年为少雷暴期,雷暴日数总体呈减少趋势,其中甘南高原减少速率最快,每10年约减少4 d,这可能与对流有效位能和700 hPa相对湿度的下降有关。在春、夏、秋三季中,夏季雷暴日数减少的趋势最为明显,每10年减少3.4 d,尤以6月最甚。初、终雷暴日的地区差异较大,甘南高原初雷暴日出现最早,终雷暴日结束最晚,河西走廊初雷暴日出现最晚,终雷暴日结束最早,因此甘南高原是甘肃雷暴期最长的地区,达204 d,河西走廊则最短,为105 d。近51年来甘肃雷暴期的缩短主要是初雷暴日的显著推后和终雷暴日的提前所致。小波分析表明甘肃雷暴日数存在24 a和8 a的周期震荡,当前雷暴的发生正处在一个偏少的周期内。     

贵州西部雷暴日数的时空分布特征

利用1960-2004年贵州西部10个测站的逐日雷暴观测资料,采用线性倾向估计、滑动t检验法等统计方法,对贵州西部雷暴天气的分布情况、年际变化及雷暴发生日数的气候变化特征等进行了分析,结果表明:贵州西部各地年雷暴日数差异明显,雷暴天气西南部最多,西部次之,东部最少;贵州西部一年四季均有雷暴天气出现,雷暴的出现有着明显的季节性变化,主要集中在夏季,冬季出现的概率非常低;全年各月均有出现的可能,但各地雷暴天气主要出现在每年的5-9月,其中8月最多,7月次之,12月最少;雷暴天气60、70年代持续偏多,进入80年代后,雷暴日数持续偏少,从总的气候趋势看,雷暴天气总日数呈波动下降趋势;年总雷暴日数在1984年出现突变现象,表现为日数的急剧减少.     

重庆市雷暴气候变化特征分析

利用重庆市34个观测站1951―2009年雷暴日资料,通过数理统计、小波分析、EOF分析等方法,研究重庆市雷暴气候变化特征、周期性规律以及时空分布特征。结果显示:重庆市年平均雷暴日数为37.48 d,一年中任何月份都可出现雷暴,以7、8月份为最多,雷暴主要发生在夏季。过去59年,雷暴日数年代际差异较大,并呈波动减少趋势,平均每10年减少3.403 d。从morlet小波分析结果看,重庆雷暴具有5 a短周期、8～9 a中周期和18 a长周期振荡变化。从空间分布来看,渝东南年平均雷暴日数最多,渝中和渝东北次之,渝西最少,雷暴分布呈现出从东部高山向中部、西部丘陵低山逐渐递减的特征。根据EOF分析,重庆雷暴异常空间分布可划分为全市一致型、局部型、经向型、纬向型等类型。     

河西走廊东部雷暴灾害时空分布特征及短时临近预报

雷暴天气是河西走廊东部多发的灾害天气之一。利用1961-2013年河西走廊东部5个气象站雷暴资料,运用统计学方法,分析了河西走廊东部雷暴天气的时空分布特征及变化趋势,同时选取1991-2010年4~10月逐日NCEP再分析资料,依据气流的南北配置对雷暴天气进行了环流分型,采用诊断方法、因子组合和日常的经验预报等方法对不同层次、不同物理量进行分析和计算,构建了具有经验性的预报因子库,利用线性相关、经验预报和最大靠近原则等诊断分析方法建立了雷暴天气诊断预报模式。结果表明:受海拔高度和地形地势的影响,河西走廊东部雷暴具有明显的地域特征,南部天祝山区雷暴日数远大于其他各地,占雷暴总日数的40.6%,是河西走廊东部雷暴天气的多发地带。年、年代雷暴日数总体呈减少趋势,天祝的递减趋势尤为显著,年雷暴日数的时间序列存在7~8 a的准周期变化;一年内6~8月是雷暴的高发期,雷暴日数共占年雷暴总日数的70.7%~78.4%。雷暴的日变化特征明显,一日内12~22时为雷暴多发时段,集中发生时段为13~17时,雷暴的平均持续时间为10~40 min。雷暴的环流形势分为三类:西北气流型、西南气流型和西风气流型,其中西北气流型最多。确定了各型雷暴预报模式的预报指标和阈值。诊断模式的预报准确率在75%以上,达到了一定的预报水平,填补了雷暴精细化预报的空白,可为雷暴的业务预报预警以及防雷减灾提供客观有效的指导产品。     

内蒙古乌梁素海三种野生天鹅种群数量与分布动态研究

2015年1月至2017年11月,对内蒙古乌梁素海疣鼻天鹅、大天鹅和小天鹅的种群数量和分布动态进行调查研究。结果表明:乌梁素海分布有较为稳定的大天鹅、小天鹅和疣鼻天鹅种群,其中疣鼻天鹅为夏候鸟,其余两种为旅鸟。小天鹅种群数量最多,种群平均大小为1500±185只,其次为疣鼻天鹅568±35只,大天鹅最少,有261±55只。3种天鹅在乌梁素海的季节性分布特征差异明显,夏季疣鼻天鹅数量最多,大天鹅和小天鹅极少数个体分布;春季数量从多到少依次为小天鹅大天鹅疣鼻天鹅,秋季为小天鹅疣鼻天鹅大天鹅;疣鼻天鹅3月中旬至4月上旬迁来,11月上旬至下旬迁离,居留期230-250 d;大天鹅3月中旬至下旬和9月下旬至10月上旬迁徙停留,居留期20-40 d;小天鹅3月下旬至4月中旬和10月下旬至11月中旬迁徙停留,居留期70-90 d。建议保护区及相关部门加强天鹅迁徙期间的巡护和执法力度,满足天鹅沙粒采食需求,解决芦苇资源过剩现象,重视鸟类和水质的长期监测和管理工作。     

新疆塔城地区雷暴时空分布及变化特征

运用线性趋势法、小波分析等方法,对塔城地区1961-2005年实测雷暴资料进行分析,结果表明:(1)塔城地区中部有一条呈东北-西南走向的雷暴高发区,多发中心为庙尔沟,(2)雷暴主要发生期为5月～8月,约占总数的92.8%,其中7月最多,6月次之,(3)塔城地区雷暴日变化表现为单峰型,峰值多出现在16～23时,(4)塔城地区雷暴异常偏少年为1974年,雷暴活动频繁年为1961、1964、1966、1990年,少雷暴年为1986、1996、1997、2004年,(5)近45 a塔城地区雷暴日数在波动中呈显著减少的趋势,线性倾向率为-1.4 d/10 a,(6)小波分析显示塔城地区年均雷暴日数存在着6～7、3 a的振荡周期.在塔城地区北部、中部、南部三个区域中各选取1个昼夜守班的基准(本)站,做为塔城地区的代表站(塔城、托里、乌苏),对塔城地区雷暴日变化进行讨论,得出以下结论:塔城地区雷暴日变化十分明显,雷暴日变化表现为单峰型,塔城、乌苏峰值范围较托里大,且峰值出现时间比托里晚3～6 h.托里站雷暴多发时段出现在14～20时,占总数的67.6%,峰值出现在16、17时,占12.1%;塔城站多发时段为16～22时,占57.5%,峰值出现在20时,占总数的9.3%,次高峰值出现在18时,占总数的8.9%;乌苏站多发时段出现在19～01时,占总数的69.6%,峰值出现在23时,占总数的11.6%,次高峰值出现在21时,占总数的11.3%,与相关研究所述北疆沿天山一带的雷暴多在傍晚至午夜(18～24时),高峰期在晚上(21～22时)的结论一致.乌苏站01～03时雷暴出现频率明显高于塔城、托里两站.     

我国中部五省雷暴日时空分布特征

为研究中部五省雷暴日时空分布特征,利用1961―2010年中部五省85个气象台站雷暴日资料,采用小波分析和EOF分析等数理统计方法,对其雷暴日时空分布特征进行了统计分析。结果表明：近50年来,中部五省初雷日期和终雷日期没有表现出提前或推迟的趋势,年平均雷暴日整体呈下降趋势,夏季雷暴日的减少是影响年雷暴日减少的主要原因。中部五省年平均雷暴日为41 d,其中春季占全年雷暴日的30.3%,夏季占57.6%,秋季占8.5%,冬季占3.6%;五省平均初雷日期在3月1日或2日,从南至北初雷日期依次推迟,南北最大相差近3个月;终雷日期在10月4日或5日,终雷日期是南晚北早,南北最大相差近2个月;雷暴日月变化曲线呈双峰型,主峰在7月或8月,次峰在4月;通过小波分析,年平均雷暴日主要呈11 a、17 a和6 a、4 a左右的振荡周期;长江以北地区,20 d＜年平均雷暴日≤40 d,属多雷暴地区;长江以南地区,年平均雷暴日＞40 d,属于高雷区或强雷区,其中赣南和湘南少部分地区年平均雷暴日＞60 d,属强雷区。根据EOF分析,将五省年平均雷暴日空间分布划分为：一致型、南北反相型、梅雨型和局地型等4种类型。年平均雷暴日整体呈下降趋势的原因,可能与夏季风的强弱和大气环流突变有关。     

云南大理州近40年雷暴日数演变的分析

利用大理州12个站1961～2004年的逐日气象观测资料,对雷暴的时间、空间分布特点和变化特征进行了分析.结果表明:大理州一年四季均有雷暴出现,即使在最冷的12月和1月.雷暴的出现主要集中在雨季(5月～10月),特别是6月～9月;大理州的雷暴具有空间分布不均匀的特征,但全州均属多雷暴区;20世纪60年代、70年代为多雷暴期,进入80年代后,雷暴日逐渐减少.     

Spatial and temporal variations in thunderstorm casualties over India

Thunderstorms are one of the most dangerous convective weather events. Despite the recent advances in prediction of convective storms worldwide, thousands of casualties occur annually. In the present study, the authors highlight specifically, thunderstorm‐related casualties reported in India from 1978–2012. Analysis of long‐term data have revealed about 16 308 casualties resulting from 1381 thunderstorm events with an average of 465 casualties occurring annually. The maximum number of casualties were concentrated in north‐eastern and central north‐eastern states. About 80 per cent of total casualties were recorded in West Bengal (23 per cent), Assam (20 per cent), Orissa (14 per cent), Bihar (13 per cent) and Jharkhand (8 per cent) states. The national casualties rate per million population per year and casualties density standardized by area has been found to be 0.50 and 5.07, respectively. Male casualties were found to be more prominent than female and children casualties, probably due to the larger proportion of males performing their work outdoors. The number of thunderstorm events and casualties was observed to be highest during pre‐monsoon season and lowest during winter. It is believed that the findings from this study will help policy makers to draw strategies to cope with the perils of thunderstorms.     

SPATIAL AND TEMPORAL DISTRIBUTION OF INTENSE CONVECTIVE WEATHER — THUNDERSTORMS AND HAIL IN CHINA

Thunderstorms and hail are important features in the climatology of China. Using occurrences of thunderstorm days or hail days, the spatial and temporal distribution of these phenomena are described. Location, relief, thermal activity, and air mass convergence all contribute to seasonal variations and peak concentrations. The Qinghai-Tibet Plateau in summer is the most active thunderstorm area of the Northern Hemisphere at 30° to 35° of latitude, but extreme occurrence occurs in Yunnan Province, with thunderstorms experienced on more than 43% of days during the year.

Hailstorms in China usually pioduce small hail which causes minimal damage. Occurrences of squalls, however, may form extensive hailswaths accompanied by large hailstones. These long duration hailswaths are potentially very destructive. Middle and eastern areas of the Qinghai-Tibet Plateau may experience over 30 days a year on which hail occurs. The extreme occurrence of 53 hail days was recorded at Nagu. Although thunderstorm days tend to follow seasonal variation of winter and summer monsoon shifts, hail days correlate more to shifts in air mass convergence.     

1980—2017年天山山区不同降水形态的时空变化

利用1980—2017年天山山区35个气象站点的逐日降水资料，分离出3种主要降水形态后，运用线性倾向估计、Mann-Kendall(M-K)突变检验、滑动t突变检验、Morlet小波分析等方法研究了天山山区降水日数及降雨日数、降雪日数和雨夹雪日数的时空分布及变化规律。研究表明：（1）在空间上，天山山区降水日数和降雨日数表现为“北多南少，西多东少”的分布格局，降雪日数“北多南少”明显；降水日数呈现“西快东慢，北快南慢”的增长趋势，西段增长幅度明显，降雨日数普遍增多，大部分地区降雪日数减少，雨夹雪日数也有减少趋势。（2）近38 a来，天山山区降水日数表现为缓慢增长趋势，降雨日数显著增加，降雪日数减少，雨夹雪日数变化并不明显。（3）天山山区降水日数突变年在1986年前后。（4）降水日数、降雨日数、降雪日数及雨夹雪日数均存在明显的10 a左右的振荡周期，此外，降水日数、降雨日数和雨夹雪日数18~22 a周期波动也比较明显。     

阿克苏地区近45年日照时数变化特征

根据阿克苏地区8个气象站近45年(1961-2005)逐月日照时数资料,建立阿克苏地区年日照时数序列,利用3年滑动平均、一元线性回归、Mann-Kendall、灰色预测等方法,全面分析阿克苏地区近45年来日照时数变化的基本特征。结果表明:年日照时数呈现增加趋势,其变化的倾向率为3.9 h/10 a;年日照时数近45年来极低值出现在1985年,最高值出现在2005年;春季和夏季日照时数呈增加趋势,但是夏季变化趋势不明显,未能通过显著性水平检验;秋季、冬季日照时数呈减少趋势,其变化倾向率分别为-0.4 h/10 a和-11.0 h/10 a,秋季未能通过显著性水平检验。年日照时数在1974年发生了突变,日照时数逐渐减少。建立灰色预测GM(1,1)模型对阿克苏地区2006-2010年的年日照数进行预测,发现在今后几年阿克苏地区的年日照时数将会有所增加,年日照时数在2010年达到2 923.2小时,但未能超过近45年来的极大值。