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利用常规气象观测资料、区域气象自动站资料和MICAPS格式资料,对2018—2022年广西桂林重大短时强降水时空分布和形成机理进行分析。结果表明,近5a桂林重大短时强降水2019年出现频次最多,2018年最少;重大短时强降水天气出现在2—9月,6月最多,其次是5月和7月。日变化特征明显,01时频次最多,其次是02时和03时,夜间频次多于白天,下半夜频次多于上半夜。桂林重大短时强降水具有明显的空间分布特征,总频次大值区位于资源南部的中峰-兴安北部-灵川北部-市区-临桂北部-永福一线,比传统暴雨带位置更偏北。重大短时强降水发生频次与地形有关,在迎风坡越城岭东南侧,边界层偏南风与地形辐合的地方易出现重大短时强降水。 相似文献
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研究汛期短时强降水特征,对于南方低山丘陵地区山洪灾害的预报具有重要指导意义。以怀化市为研究区域,基于该区域11个国家站和403个区域自动气象站的2012-2017年4-9月期间逐小时降水量以及相对应的NCEP资料,分析了怀化市短时强降水的时空分布特征,得出了产生短时强降水天气系统模型,结果显示:①汛期短时强降水发生频率较高,时间集中,分布不均。主要出现在5~7月,占4~9月的72.9%,其次在8~9月;北部频数多,中南部少,西部最少,辰溪、麻阳和怀化三县交界处及沅陵县的大合坪附近是频发区域。②短时强降水日变化呈单峰型,4~10时最容易发生,峰值在8时,谷值在23时。③强度越强出现的频次越少;北部的强度和次数大于其它区域;50~79.9 mm/h,占总站数的68.4%;各月国家站的极值乘以2约等于区域站极值。④低涡型短时强降水出现概率最高,低涡位置和移动路径是短时强降水预报的关键点。 相似文献
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利用2008—2015年南昌铁路局管辖内沪昆铁路沿线(以下称沪昆线)的灾情资料、工务段编组站监测雨量和沿线附近的自动站雨量数据,分析了沪昆线由降雨诱发的水害和地质灾害特征,以揭示其与降雨强度的关系。结果表明:沪昆线降雨诱发的水害和地质灾害种类多、发生频率高,灾害年度差异较大;边坡、堤坡和堑坡的溜坍占全部水害和地质灾害事件的一半以上,且发生的时间集中在4—8月,与江西的主汛期时间一致;暴雨和连续性降雨是引起沪昆线水害和地质灾害的主要原因。最后基于警戒雨量临界值,将致灾前1 h最大降水量、3 h降水量、24 h降水量和连续降水量作为初始预报因子,采用事件概率回归法,建立了沪昆铁路江西段出巡、限速、封锁警戒的概率预报模型。 相似文献
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统计分析故宫自建成594年(1420—2014年)以来的雷电灾害事故资料及2005—2014年故宫及周边区域内闪电定位资料,结果显示:有记录的雷击灾害次数51起,雷电灾害都发生在5—9月,主要在6—8月,其中8月最多;雷电灾害发生在故宫南部建筑的次数多于北部,中轴线上的多于两侧,太和殿被雷击次数最多;遭雷击次数最多的部位是古建顶部的吻兽;雷击损害以直接雷击最多.故宫及周边1 km区域内的雷电主要发生在4—10月,主要分布在6—8月,其中8月最多;雷电发生的日变化明显,主要在下午和前半夜,占全天的63.95%;雷电流强度30~40 kA的闪电占总闪电数23.26%,比例最大,总体呈正态分布.雷电活动和雷电灾害在时间分布上整体较为一致. 相似文献
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华东地区近50年降水量的变化特征及其与旱涝灾害的关系分析 总被引:11,自引:1,他引:10
利用华东及周边地区113个气象站近50年的降水量资料计算了该地区降水量集中度和集中期,分析了华东地区降水量、降水量集中度和集中期的气候特征和变化趋势特征。结果表明,华东地区北部的降水量集中度明显高于南部地区,而南部地区降水量集中期超前于北部地区1个半月左右,体现了华东地区降水量时空分布上显著的地区差异。随着全球气候变暖,华东地区降水量有增加的趋势,降水量集中度无明显的变化趋势,降水量集中期有普遍推后的变化特征,主要表现在江西和河南南部。华东地区的降水量与降水量集中度和集中期有密切的关系,表现在降水量偏多的年份里,通常降水量集中度越强其降水量集中期偏迟。从年际变化看华东地区降水量时空的不均匀分布,导致降水极端事件频繁发生,是近年来旱涝灾害增多的一个原因。 相似文献
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江西省小流域山洪灾害临界雨量计算分析 总被引:9,自引:1,他引:8
临界雨量是预报山洪灾害的重要指标。针对江西省山洪灾害特征,以小流域为基本单元研究了小时雨量与山洪灾害发生时间及小流域参数之间的关系,结果表明:山洪与小时雨量有很紧密的联系,流域面积、主沟长度和主沟比降等影响山洪的小流域参数与小时雨量之间存在着很大的相关性。结合1950--2002年全省小流域山洪灾害与气候统计数据,计算出资料完整的小流域1、3、6和24h的临界雨量,进而建立了流域面积、主沟长度和主沟比降等流域参数与对应小流域山洪临界雨量之间的统计模型,推算出全省1045个小流域的山洪灾害临界雨量,并对2009年7月23日赣州地区一次山洪过程进行模拟,能够准确预报出山洪风险等级,效果良好。 相似文献
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江西省春夏季强对流天气气候特征 总被引:4,自引:0,他引:4
利用1960—2007年江西省87个地面气象站常规观测资料,对江西冰雹、雷雨大风(风速≥17m/s)和强降水(雨强≥30mm/h)3种强对流天气气候特征进行统计分析。结果表明,冰雹、雷雨大风和短时强降水年平均发生次数分别为13.7、181.4、123.8站次。冰雹和雷雨大风有明显的月际变化,冰雹站次峰值在3—4月,占总数的79.1%。雷雨大风站次有2个峰值,分别在7—8月和4—5月,占总数的44.3%和31.7%,且4月全省10站以上的大范围雷雨大风日数最多。自1990年以后,冰雹和雷雨大风呈逐年减少趋势。短时强降水主要出现在6—8月,占总数的70.3%,大范围短时强降水过程日数8月最多。在地理分布特征上,冰雹丘陵、山区多,平原少,赣东北最少,并有6个冰雹多发区;雷雨大风东多西少,平原和河谷或峡谷地区多山区少,赣西北最少,有5个雷雨大风多发区;短时强降水东多西少,南多北少,有5个高值中心。 相似文献
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基于1980—2020年秋季江西省83个气象观测站逐月降水数据,利用EOF方法分析了该地区秋季降水的时空分布特征。结果表明,江西省秋季降水场主要有4种类型,分别为全区型、北湿(干)南干(湿)型、西湿(干)东干(湿)型、中心湿(干)南北干(湿)型,累计贡献率为86.7%。1980—2020年,全区型和中心湿(干)南北干(湿)型降水呈增加趋势,而北湿(干)南干(湿)型和西湿(干)东干(湿)型降水呈下降趋势。其中全区型降水分布的年份占比75.6%,主要受大尺度大气环流的影响。北湿(干)南干(湿)型降水分布的年份占比17.1%,这是由于赣北地区受地形抬升作用,降水较多,而中南部在背风坡,降水较少,同时秋季赣北处于副热带高压边缘,且受到台风外围的影响,易发生降水,使得南北降水呈反相位变化。 相似文献
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利用1961—2020年江西省83个国家气象观测站日雨量资料,采用线性倾向估计法、年最大值法以及耿贝尔Ι型极值分布理论,对江西年平均暴雨日数、暴雨降水量、暴雨贡献率、暴雨强度等的变化特征以及不同重现期的降水极值进行了分析.结果表明:1)江西各地年均暴雨日数呈西南向东北递增分布;大部分地区年暴雨日数呈增加趋势,并呈现西部和南部增加略慢,东部和东北部快速增加态势;尤其是江西东北地区既是暴雨高发中心,同时也是暴雨日数增长中心.2)江西各地年平均暴雨降水量和暴雨贡献率均呈东北多、西南少分布;景德镇和上饶为暴雨降水量和暴雨贡献率高值区也是增长中心;赣州北部和吉安南部为暴雨降水量和暴雨贡献率低值区,但呈现明显增长趋势.3)江西各地平均暴雨强度呈现较明显的北部大、南部小的分布特征;暴雨强度呈现西部增强、东部减弱的趋势.4)江西不同重现期的日雨量极值呈现东北大、西南小的分布,高值区主要分布在上饶、景德镇和抚州一带,低值区主要在吉安南部和赣州. 相似文献
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应用常规资料、FNL再分析资料,分析相似路径台风“尼伯特”和“莫兰蒂”对江西暴雨的影响,结果表明:1)“尼伯特”和“莫兰蒂”进入江西后降水落区差别较大,“尼伯特”降水主要位于赣南地区,以对流性降水为主;“莫兰蒂”降水主要集中于赣东北,以层状云稳定性降水为主。2)“尼伯特”和“莫兰蒂”环流形势类似,台风东、西、北三面都被高压控制,台风的北侧系统差异造成两个台风移速差异,“莫兰蒂”北侧有西风槽东移,使“莫兰蒂”的移速较“尼伯特”更快。3)干空气对不稳定能量积累起重要作用,相较于“莫兰蒂”,“尼伯特”过程中江西上空有较为深厚的干空气,更利于不稳定能量积累,造成降水性质差异。4)两个台风期间高、低层干空气的差异是造成降水位置差异的主要原因。“尼伯特”期间台风西侧高层干侵入不明显,而在“莫兰蒂”期间台风西侧干侵入明显,利于江西东北部降水,而抑制江西西部南部降水;对流层低层,“尼伯特”影响期间,干空气控制台风北侧和西南侧环流,切断其西南部的水汽输送;而在“莫兰蒂”影响过程中,台风中心北、西、南侧均受干空气影响,水汽输送通道更为不通畅。 相似文献
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全球区域同化预报系统的使用及其数值模拟 总被引:7,自引:3,他引:4
介绍了中国气象科学研究院数值预报中心自主开发的GRAPESV2.1数值模式运行步骤,并利用该模式对2005年5月1日06~07时在江西南昌市区出现的30mm/h强降水过程,进行了数值模拟和诊断分析。结果发现,北方干冷空气南下,到达30°N附近后,与南方暖湿空气在南昌市区上空低层形成交汇,促使暖湿空气沿着锋面迅速抬升凝结,触发不稳定能量的释放,是造成南昌强降水产生的主要原因;GRAPES模式能很好地模拟出高低空环流形势场特征和主要天气系统,能提供较准确的高分辨率诊断分析资料。 相似文献
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利用1961—2021年汛期(4—6月)江西省83个气象站点的逐日降水序列资料,计算了江西省汛期候尺度降水集中度(PCD)和集中期(PCP),运用合成分析、趋势分析方法分析了江西省汛期降水的不均匀特征。结果表明:江西省PCD的变化区间为0.12—0.43,PCP的变化区间为5月第1候至6月第5候,说明江西省汛期降水较为均匀,但近年来降水有更集中的趋势。在空间分布上,赣南南部和赣北东部降水较为集中,降水集中期自南向北逐渐推迟,主要出现在6月中下旬。从变化趋势来看,PCP在赣南南部和赣中东部为偏早趋势,赣中北部和赣北地区有偏晚的趋势,PCD的趋势并不明显。多雨年PCD大值区主要在赣中地区,最大降水出现在6月;少雨年PCD大值区在赣北中南部和赣南东部地区,最大降水出现在5月。 相似文献
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摘 要: 利用2014—2021年克州暖季( 4—10月)103个自动站逐小时降水资料,对其小时极端降水时空分布特征进行分析。结果表明:(1)降水量呈南部少于北部,平原少于山区、高海拔山区较小的特征;降水频次集中在西部山区,东南部最少;降水强度北部和平原大于西部和西南部山区。(2)克州暖季(4—10月)小时极端降水阈值、强度、频次和贡献率的局地差异明显,其贡献率高值区主要分布在平原和浅山区。(3)小时极端降水频次的高值时段为18:00—21:00,低值时段为13:00—16:00;降水强度在凌晨以及20:00—22:00较大,在12:00—13:00较小。(4)山区、浅山区和平原3类不同海拔梯度区域的小时极端降水指标存在差异,其中平原降水强度最大,频次最低;高海拔山区降水强度最低,频次最高。 相似文献