伊春中小河流强降水引发山洪预警指标研究

为提高对中小河流强降水引发山洪的预报预警能力,尽可能减少山洪灾害造成的人民生命财产损失,基于伊春市近10 a(2011-2020年)中小河流山洪灾害和对应的暴雨、短时强降水资料,分析了暴雨和短时强降水发生时的天气形势,统计了易发山洪的降水面雨量阈值。结果表明:伊春市暴雨和短时强降水发生时的天气形势主要为副高北抬阻挡低涡东移型、高空槽配合地面低压型和低涡配合地面低压型。通过雨量统计,得出6-8月易发山洪的降水面雨量阈值,6月份,同一区域48 h累计雨量达到85 mm,降水期间部分时段有短时强降水,小时雨强达到20 mm/h,并连续出现2-3 h;7月份,同一区域48 h累计雨量达到90 mm,或局地小时雨强超过30 mm/h;8月份,同一区域48 h累计雨量达到110 mm,或局地小时雨强达到30 mm/h。基于研究结果,建立了伊春市山洪预警流程。     

张家界市近四十多年来强降水统计分析

对张家界市1957-2003年的强降水资料(日雨量50.0～99.9mm和日雨量≥100.0mm)从时空分布特点和强降水出现频数进行了统计分析.结果表明:张家界历年共发生区域性暴雨102日次,区域性大暴雨及特大暴雨23日次;共出现暴雨485站次,桑植最多,慈利次之,永定最少,1980年出现暴雨次数最多(21站次);共出现大暴雨及特大暴雨104站次,慈利最多,永定次之,桑植最少,2003年出现大暴雨及特大暴雨次数最多(9站次);2月下旬至11月上旬为暴雨出现时段,暴雨峰值出现在6月下旬(61站次),旬际分布图近似成正态分布,以6月下旬为中心,两端逐渐下降;5月上旬至10月上旬为大暴雨及特大暴雨出现时间,峰值出现在6月下旬(20站次);6月中旬到7月是张家界强降水频发期,夜间(20～08时)出现暴雨概率明显大于白天.     

基于地面分钟雨量数据的湖北省短时强降水时空分布特征分析

基于湖北省地面加密自动站2010—2015年的分钟雨量数据,利用滑动累积的小时雨量识别短时强降水事件,对比分析了鄂东南、鄂东北、武汉、江汉平原、鄂西北和鄂西南等六个预报区域的短时强降水日数、频次的时空分布特征,并对极端短时强降水进行初步探讨。结果表明:(1)短时强降水年均日数有明显的局地特征,强降水中心主要集中在鄂东南、鄂东北、武汉、鄂西南等区域;月变化呈显著单峰型特征,峰值在7月。(2)短时强降水的频次分布也具有明显的月变化和日变化特征。从月变化上看,江汉平原、鄂东南呈双月峰值分布(6月和7月),武汉和鄂东北地区的主峰在7月、次峰在6月,鄂西北和鄂西南地区的主峰在7月、次峰在8月;从日变化上看,鄂西北(04时和19时,北京时,下同)、鄂西南(01时和17时)、鄂东北(08时和16时)、鄂东南(07时和16时)呈双峰分布,江汉平原呈单峰分布(07时),武汉呈多峰分布(07—14时)。(3)极端短时强降水阈值范围为53～124.8 mm,具有夜发性特征,峰值在午后15时到凌晨01时,空间分布较为零散,相对而言,武汉地区观测到极端短时强降水的可能性最大,鄂西南和鄂西北最小。     

玉屏暴雨与致灾暴雨特征及乡镇“三个叫应”阈值确定

本文使用玉屏县国家站及乡镇考核站点2014-2020年暴雨天气过程日降水量、逐小时降水量及灾情数据,统计分析玉屏县暴雨天气及致灾暴雨天气过程降水特点,对本地“三个叫应”阈值进行检验,并提炼乡镇“三个叫应”阈值。结果表明：（1）新店镇暴雨频次逐年变化幅度不大,而田坪镇变化幅度最大,朱家场镇次之。（2）全县在5-7月份出现暴雨的频次较高,6月份达到峰值,而朱家场镇暴雨频次的峰值出现在7月。（3）在所有暴雨天气过程中,短时强降水多出现在夜间,致灾分为持续性降水或平缓降水致灾、暴雨叠加致灾、短时强降水致灾。当玉屏县境内出现连续4天以上降水且累计雨量达到100mm左右,或10mm/h左右降水持续5小时～9小时,将可能出现灾情。暴雨叠加分为空间叠加及时间叠加,玉屏县辖区两次暴雨时间间隔小于1天,将极易引发相关灾害。空间叠加为玉屏县中南部3小时出现50mm降水叠加岑巩上游暴雨,玉屏县中南部将可能出现灾情。（4）对“三个叫应”阈值进行检验,结果表明各乡镇的致灾雨强并不统一,因此制定分乡镇的“三个叫应”阈值,3h阈值为40mm～60mm。     

近32年长沙市短时强降水的气候变化研究

利用长沙市近32 a的1 h、3 h雨量资料,分析了长沙短时强降水年发生次数、月际分布、时段分布、极值分布等气候特征及1 h、3 h雨量极值趋势分析、突变检验。结果表明,长沙市1 h、3 h短时强降水年发生次数的多年平均值为4.4、3.7次,雨强平均为29.2 mm/h、14.8 mm/h。长沙发生1 h短时强降水高峰期为6-8月,3 h短时强降水高峰期为6-7月。1 h短时强降水容易发生在15-17时及20时等时段,3 h短时强降水容易发生在04-08时及01时等时段。1 h、3 h短时强降水年雨量极值大多出现在主汛期。年1 h雨量极值发生在7月最多,6、8月次之;年3h雨量极值发生在6月最多,7月次之。长沙市1 h、3 h短时强降水年雨量极值整体呈弱增加趋势,其长期趋势变化存在明显年代际变化特征和阶段性特征,无突变现象。     

贵州省短时强降水时空分布特征分析

利用2005—2018年贵州省84个国家气象站逐小时降水量资料,采用统计诊断分析方法,在区分量级前提下,结合地形特征,分析贵州1 h短时强降水和逐3 h降水的时空分布特征。结果表明:(1) 14 a中短时强降水共出现5 981站次,年均427.2站次,其空间分布与地形特征密切相关,整体呈现南多北少、东多西少的特征,贵州西南部“喇叭口”地形和东南部雷公山南侧“喇叭口”地形与河谷地形重叠区域为短时强降水高发区。短时强降水分级统计显示,99%的短时强降水集中在前两个雨强较小的等级,而R1h≥80 mm的短时强降水14 a只出现过5站次。各站点最大雨强空间分布与短时强降水的总站次数分布趋势较为一致,一般南部大于北部、中东部大于西部,局部存在差异。平均雨强整体呈现南强北弱的特征。(2)在2005—2013年期间,短时强降水站次数大多处于年均值(427.2站次)之下,2011年达到最低值275站次,2014年站次数骤然增加至564站次,2015年继续增加到最大值662站次,其后迅速回落到比年均值略高的位置小幅变化。各站点短时强降水的年际变化在高发区离散度较大,在贵州西北部低发区离散度较小;月际变化曲线呈单峰型,5—8月份是降水高发时段,6月达到峰值。短时强降水主要以单站出现的局地性降水为主,同一时次出现3站以上的情况很少,以6月最多;短时强降水最早出现旬数呈东早西晚、南早北晚的特征,结束旬数西早东晚,北早南晚;各站点短时强降水出现概率最大旬多数集中在第16—18旬(即6月);短时强降水日变化的时间曲线呈单峰型,21时至次日07时为高发时段,中午12时前后出现较少。短时强降水日变化的空间分布特征为傍晚到前半夜主要集中在贵州西部,而后半夜多出现在东部和南部地区,中午前后全省均较少出现。(3)逐3 h降水时空分布特征与R1h大体一致,局部存在一些差异。     

上海地区短时强降水特点及其影响

利用2009-2013年上海市加密观测自动站降水资料和110报警信息资料,对上海市短时强降水进行统计分析,了解其地理分布特征、概率分布特点的同时,找出降水极端性与暴雨红色预警标准的对应关系,以及110报警次数与短时强降水的关系。结果表明:1)自动站1 h雨量≥30 mm、≥50 mm和3 h雨量≥50 mm、≥100 mm的5 a累计频数的大值区基本集中在市区及其周边地区,郊区次数明显减少,出现次数最多的是3 h雨量≥50 mm的情况,出现次数最少的为3 h雨量≥100 mm的情况。2)从不同降水强度的发生概率分布来看,郊区弱降水发生概率大于市区的,市区强降水(1 h雨量≥25 mm)发生概率大于郊区的。3)对流降水情况下,降水累积概率为1%时,对应的1 h雨量市区为63.6 mm、郊区为58.7 mm,接近暴雨红色预警标准;对应的3 h雨量市区为90.8 mm、郊区为86.8 mm,较暴雨红色预警标准的阈值小。4)报警次数与降水量的关系:1当1 h雨量40 mm或3 h雨量60mm时,报警次数变化不大,基本在10次以下;当1 h雨量≥40 mm或3 h雨量≥60 mm时,报警次数逐渐增多,大部分在20次以上;当1 h雨量≥60 mm(达到暴雨红色预警标准)、3 h雨量≥80 mm(未达到暴雨红色预警标准)时,报警次数明显增多,基本超过30次,最多达100次以上。从报警次数的角度来看,暴雨红色预警的3 h标准设定为80~90 mm更合适。2当逐1 h和逐3 h雨量不是很大、但累积降水量较大(特别是累积降水量超过100 mm)时,报警次数急剧增多,很多超过100次,说明报警次数还与降水的持续时间有关。3当累积降水量、逐1 h和逐3 h雨量都增加时,报警次数增加最快。4报警次数的极值并非都出现在逐1 h和逐3 h雨量大值时,在1 h雨强不是很强,但降水持续时间长,累积降水量大的时候,也十分容易出现报警极值。     

黔西南短时强降水时空特征分析

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。     

西南地区短时强降水的气候特征分析

利用国家级地面气象站逐小时和日降水数据集资料,对西南地区短时强降水的气候特征进行了分析,并对近30年来强短时强降水和强暴雨的变化趋势进行了分析。结果表明:西南地区短时强降水主要集中在4-10月;三个高发区分别位于贵州东南部、四川盆地西南部和云南东南部,年均发生次数约5～6次;强度一般为20～30 mm·h~(-1),其中贵州30 mm·h~(-1)以上的小时降水强度所占比例最高,四川盆地西部边缘地区小时降水最强,超过80 mm·h~(-1),极端小时降水达123.1 mm·h~(-1);短时强降水具有明显的夜发性,02时左右为发生频次的峰值时段。从近30年西南地区超过第90百分位的强短时强降水与强暴雨的长期变化趋势来看,强短时强降水呈现频次增加、强度增强的变化趋势,强暴雨则变化不明显。     

内蒙古夏季降雨过程持续性特征

利用1991—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区111个国家站逐时降雨量资料和1971—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区115个国家站日降雨量资料,分别对内蒙古地区短时强降水过程和日降雨(小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨)过程持续性特征进行研究。结果表明:(1)内蒙古地区短时强降水过程持续最长时间为38 h,其中持续3 h所占比例最大。持续时间在12 h内的短时强降水过程在16:00(北京时,下同)—18:00降雨量偏离程度最大,但持续时间超过12 h的短时强降水过程在03:00降雨量偏离程度最大,短时强降水过程持续时间越长,降雨量极值越低。自2010年以来内蒙古地区短时强降水过程发生次数开始增多,其中持续时间在4～6 h和7～12 h的短时强降水过程增加显著,但持续时间在1～3 h短时强降水过程明显减少。(2)内蒙古地区小雨过程和暴雨过程发生次数呈现递减趋势,但近年来持续长时间的小雨过程、中雨过程和暴雨过程偏多。在2017年出现首场特大暴雨过程。内蒙古地区特大暴雨过程最长持续日数2天,其余日降雨过程最长持续日数在10～15天,其中大雨过程持续日数最长可达15天,小雨过程和中雨过程(大雨过程和暴雨过程)持续1天(2天)所占比例最高,日降雨过程降雨量极值易发生在前3天。(3)内蒙古地区降雨过程发生次数、持续小时(日)数极值和累计降雨量极值空间分布特征都表现为自内蒙古西部地区向中部偏南和东部地区递增,高值区易发生在内蒙古东部地区。     

超强台风“罗莎”和“韦帕”大风过程对比分析

摘要利用常规探空和地面、加密自动站资料、FY-2C卫星红外云图资料以及多普勒雷达径向速度资料,对2007年登陆浙南闽北交界的超强台风“罗莎”和“韦帕”大风过程及成因进行了对比分析。结果发现：地面气压场的分布对台风登陆前后大风的出现时间、影响范围以及登陆后大风的持续时间有重要的影响;台风登陆之前FY-2C红外云图对大风的影响范围有一定的指示作用,而台风外围螺旋云带进入东海海域的时间则可以作为预报台风大风开始影响温州的一个参考依据;多普勒雷达最大径向速度对台风极大风速的预测有重要的参考作用。     

黑龙江省“冷”“暖”冬时空分布特征

利用黑龙江省61个站1961～2006年冬季平均气温观测资料,首次采用月平均气温权重系数法确定了黑龙江省“冷”“暖”冬的标准,分析了黑龙江省“冷”“暖”冬的气候变化趋势和空间分布特征。结果表明：在1980年以后呈明显变暖趋势,冬季平均气温和暖冬指数的气候变率分别为0．568℃／10a、13％／10a,增暖高于全国平均水平;黑龙江省大部份地区冷暖冬权重系数指标的气候变率在0．4℃～0．8℃／10a之间,山区大于相对较湿润的平原。     

黑龙江省"冷""暖"冬时室分布特征

利用黑龙江省61个站1961～2006年冬季平均气温观测资料,首次采用月平均气温权重系数法确定了黑龙江省"冷""暖"冬的标准,分析了黑龙江省"冷""暖"冬的气候变化趋势和空间分布特征.结果表明:在1980年以后呈明显变暖趋势,冬季平均气温和暖冬指数的气候变率分别为0.568 ℃/10 a、13%/10 a,增暖高于全国平均水平;黑龙江省大部份地区冷暖冬权重系数指标的气候变率在0.4℃～0.8℃/10 a之间,山区大于相对较湿润的平原.     

海南"0112"暴雨过程分析

利用县级常规气象资料 ,分析 2 0 0 1年 12月 9日的海南大暴雨 ,得出 :西移的热带气旋为其初始扰动条件 ,北方南下冷空气提供了触发机制     

防城港“回南天”分析及预报

利用建筑物内壁温度计算公式,反演出2009—2013年防城港市共出现16次"回南天"过程,并利用气温、露点、湿度、micaps常规资料以及NCEP分析资料对这16次个例的天气形势、气象要素变化特征进行了分析。结果表明:长时间控制广西的冷空气影响结束后,广西上空迅速转受暖湿气流控制,当室外空气露点大于室内物体温度时,"回南天"现象就会产生;气温快速回升,露点高于室内物体温度是"回南天"出现的必要条件,要重点分析未来露点的变化;"回南天"有冷性结束和暖性结束两种结束方式。     

Word XP中"域"在文档编辑中的应用

从有关域(eq)常用快捷组合键的应用、常用域(eq)代码以及应用实例等方面,介绍如何应用Word XP中的"域"来快速、简便地编辑文档中的一些公式和符号.     

地面气象观测“代表性”浅析

气象观测所获取的资料必须具有代表性、准确性和比较性。此"三性"正是气象观测资料作为气象体系基础性支撑的根本。影响气象观测资料代表性的因素主要有气象探测环境、仪器性能、仪器安置和安装方法等。一般来说,因站址代表性差而产生的误差要远大于单纯的仪器系统设定的代表性误差。因此,气象站站址选择及站址周围环境对观测资料的代表性尤为重要。     

2005年8月16日天津大暴雨成因分析

运用FY-2C卫星资料和由NCEP/NCAR再分析资料计算的多种物理量场,初步分析了2005年8月16日天津大暴雨的成因：此次大暴雨发生在低槽冷锋前部,对流层中层低槽和副热带高压的维持、对流层低层切变线的出现、近地面层冷空气的扩散侵入、对流层中低层强盛的不稳定能量以及充沛而又深厚的水汽等天气条件的有效合理配置,造就了这次历史罕见的大暴雨。降水显著的中尺度特性与中尺度云团相对应。同时,对比分析了15日发生在河北东北部、京津地区的另一个降水较弱、对流天气强的对流云团,结果显示它们形成发展中存在差异,为今后两类天气的预报提供了一些线索。     

“0185”上海特大暴雨成因分析

20 0 1年 8月 5～ 6日上海市发生特大暴雨 ,其中黄浦区和徐家汇区出现了 50年以来最大日雨量。利用加密卫星云图资料、上海南汇WSR 88D多普勒雷达资料和加密观测等资料对“0 1 85”特大暴雨过程作了天气动力学诊断分析发现 :本次特大暴雨是中 β尺度系统强烈发展引起的 ;初步揭示了深厚的湿中性层结和对称不稳定是导致中 β尺度系统发展的激发机制 ,是特大暴雨形成的主要因素。     

2005年8月13日抚顺地区大暴雨天气过程诊断分析

利用天气图等实况资料,针对2005年8月13日抚顺大暴雨天气过程,从环流形势特征、不稳定能量、水汽和动力条件等方面入手,寻找形成强降水的物理背景,并对云团演变过程、数值预报产品应用和特殊地形对降水的影响进行分析,探讨降水过程的天气系统演变特征及发生、发展的物理机制,以提高对此类型暴雨天气的认识和预报能力。结果表明:西风槽东移、热带风暴北移,促使副热带高压北上,建立了低空急流;低空急流为大暴雨输送大量水汽和不稳定能量;切变线东南移,携带冷空气与副热带高压边缘不稳定能量在抚顺交汇,对流云团得到强烈发展,触发了副热带高压边缘不稳定能量的释放,因此形成了大暴雨天气;地形辐合抬升,对降水起到了增强作用。