达县降水日变化特征分析

利用达县1959～1998年3～10月逐时降水资料，按逐时降水量≥0．1mm、≥5．0mm、≥10．0mm、≥20．0mm、≥25．0mm等标准分类作降水量、降水频次(概率)以及降水过程开始、结束、持续时间等方面的统计，得出了降水日变化的一些特征，同时对其成因进行了分析。     

库尔勒市主汛期降水日变化特征分析

利用库尔勒市2010—2016年主汛期(5—8月)逐时自动降水资料,得出主汛期共出现降水371次,累计降水量393.5 mm,进而分析了库尔勒市主汛期降水日变化特征,结果表明:降水日峰值在17:00,次峰值区在08:00—12:00,最低值出现在21:00;一天中降水频次最高的时刻为10:00,最低时刻在17:00和20:00。降水强度高值区出现在16:00—17:00,最低值出现在21:00和07:00。≥0.1 mm、≥1 mm、≥3 mm降水出现频次整体均呈现先上升后下降的趋势,分别在10:00、08:00和10:00、09:00达到最大,其中,≥0.1mm降水出现频次最多、≥3 mm出现频次最少。定时时次≥8成低云量出现频次和定时时次累计降水量变化均表现为02:00—08:00呈上升趋势,到08:00达到最大,随后逐渐降低。     

西南地区降水日变化特征分析

利用1960-2000年西南地区包括(川、渝、黔、滇四省(市))91个气象站的小时降水量自动记录信息化资料,计算和分析了西南地区过去40年间逐月逐日逐时的降水频率和降水比率.结果表明,西南地区各地各季逐时降水最大频率出现的时间较为分散,但四川、重庆和贵州部分地区夜雨频繁,而云南的降水则以白天降水为主;西南地区逐时降水相...     

喀什市降水日变化特征分析

利用1994～2013年5～9月喀什市气象站逐小时降水资料,分析喀什近20a降水日变化特征。研究表明,20时至翌日06时为降水量的高值阶段,最大值出现在01时,07时至19时为降水量的低值时段,最小值出现在16时。降水频次的高值区为00时至07时,降水最不易产生的时间为17时。降水强度最高值在20时,次高值为01时,也是累积降水量较大时刻,降水强度最低值出现在15时也是累积降水量的低值区。喀什的降水主要以短时性降水（1～3h）为主,多发生在傍晚至夜间,1h降水频次最多的是量级≤1mm的降水,但1.1mm≤R1≤3.0mm量级的降水贡献率最高。小雨、中雨及大雨降水过程最易发生时段均为前半夜,下午为各量级降水过程发生最少的时段。     

江苏南部汛期降水日变化特征分析

利用江苏南部20个气象观测站2008—2012年汛期(5—10月)逐小时降水资料,应用降水频率来分析了江苏南部地区降水日变化基本特征和区域差异。研究表明:降水日变化特征地域性差异较强,西部站、东部站和东北沿海站都存在一定的特征差异。东部站降水量的最大值主要出现在下午和傍晚;西部站降水量主峰值出现在下午,并且在清晨和夜间还有两个次峰值;东北沿海站呈现出午前、午后的双峰值形式。2008—2011年降水量下午高值区有先减弱后增强并提前的趋势,而上午的高值区有总体减弱并推迟的特征。2011年后有明显减弱的趋势。江苏南部总体来说,短时强降水(大于20和25 mm/h)在16—19时出现主峰值,07—09时也有相对较小的次峰值。     

京津冀地区暖季降水日变化特征分析

使用2007—2017年京津冀地区156个气象站暖季（5—9月）逐小时降水观测数据,根据地形将研究区域分为6个分区,分析各分区降水量季节内变化和日变化特征,结果表明：1）京津冀的多雨区主要位于沿燕山南麓到太行山,存在多个降雨中心。2）各分区降水量季节内特征总体表现为单峰型,即7月降水量最大,7月第3候至8月第4候是主汛期,8月降水量次之,5月最少。3）降水呈夜间多,白天少的特点,7月初之前的前汛期降水多发生在16—21时;主汛期降水呈双峰型,峰值在17—22时,次峰值出现在00—07时;8月中旬以后的后汛期多夜间降水,峰值多出现在00—08时。4）高原山区多短历时降水,长历时累计降水对季节降水贡献率大值区位于平原地区,而持续性降水贡献率大值位于太行山区和燕山迎风坡的西部。     

大理苍山不同海拔高度湿季降水日变化特征分析

基于大理国家气候观象台苍山-洱海梯度观测系统2011—2020年湿季小时降水资料,分析山顶、山腰和坝区3个站的降水日变化特征。结果显示:降水量日变化,坝区站呈现单峰型,山腰站和山顶站则是双峰型;降水频次日变化,坝区站和山顶站为单峰型,山腰站日变化比较平缓;各时次的降水量、降水频次基本随海拔高度的增加而增多;降水强度日变化,山顶站为双峰型,坝区站和山腰站波动较大,午后为小值区,夜间为大值区,3个站在14:00—17:00的降水强度相差不大,而其他时段山腰站和坝区站的降水强度比山顶站大。夜间降水量在持续时间2～16 h是大值区,随海拔的增加降水量大值区持续时间较长;白天降水量在持续时间小于6 h是大值区,随海拔的增加,大值出现的时间向后移。降水频次在持续时间小于6 h,3个站在白天、夜间分别有一个大值区,而持续时间7～18 h的只有山顶站夜间有大值区;坝区站和山顶站夜间降水频次大于白天降水频次,山腰站白天、夜间降水频次相差不大。长历时(中历时、短历时)的累计降水量、降水频次随海拔高度的增加而增大(减小);3个站长历时降水量(长历时降水频次)对总降水量(总降水频次)的贡献最大,贡献最小的是短...     

我国西南部降水日变化特征分析

利用1991-2004 年台站观测的逐时降水资料分析了我国西南部降水日变化的基本特征和区域差异。结果表明,西南部降水“夜雨”特征明显,但存在午后次峰值,且区域差异显著。降水频次和降水强度亦存在明显日变化,夜间降水量峰值主要来自于降水频次的贡献,而午后降水量峰值以降水强度的贡献为主。在25^。N以北,降水量的峰值位相超前于降水频次1~2 h 且自西向东存在区域差异。西部降水量主峰值在凌晨03—04 时,而中、东部在01—02时,中部和东部的区别主要在降水强度的日变化上,中部的强度日变化为午夜单峰值结构,而东部的午后强度较大。以南地区的降水日变化特征与北部明显不同,南部降水量主峰值出现在午后,且主要是强度的贡献,次峰值出现在凌晨 05—06时,以频次贡,献为主。     

甘肃降水日变化的气候特征

根据全省２１个气象台站降水自记资料，分析了降水ａ变化规律。结果表明，甘肃各地降水日变化主要有夜雨型、日雨型和双峰型三种类型。     

川渝地区夏季极端降水日变化特征分析

利用川渝地区1991～2012年夏季逐小时降水资料,分析该地区总降水、极端降水时空分布特征,特别是极端降水的日变化特征。结果表明,川渝地区受西高东低的地形影响,降水量总量（precipitation amounts,简称PA）也呈西少东多分布,具体是川西北高原少、川西南山地及东部盆地多,盆周山区多、盆中丘陵区少;降水频率（precipitation frequency,简称PF）则呈西高东低的相反分布,高原地区PF较高;降水强度（precipitation intensity,简称PI）的分布与PA较为一致,自西向东逐渐增强。极端降水的PA、PF、PI空间分布特征与总降水的空间分布特征相似。东部的四川盆地乐山、雅安地区和达州、广元地区,以及西南山地区的西昌、攀枝花地区的PA大主要是由于PI大。西昌地区北方小部分西南山地区的PA大主要是由于PF大。川西高原区PA小是因为PI小。PA日峰值自西向东递增,PF日峰值呈相反变化趋势,自西向东递减。两者几乎全部都出现在夜间,“夜雨”特征显著。海拔较高的地区日峰值大多出现在前半夜,而海拔较低的地区大多出现在后半夜,自西向东日峰值出现时间逐渐推迟,因...     

达州季节天气气候特征分析

利用达州6个气象测站资料，在简述年度基本气候特征的同时，详细论述了各季节的天气气候特征。     

达州季节天气气候特征分析

利用达州6个气象测站资料,在简述年度基本气候特征的同时,详细论述了各季节的天气气候特征.     

达州市气象部门市、县网络办公自动化系统

达州市气象部门、县远程网络现采用X．25和远程拨号，一是网络速度较慢。二是各县市气象局上传和下载均采用虚盘映射，经常会误删服务器文件，服务器管理功能没有完全发挥。三是费用较高。达州市气象局各科室对各种公文的传递和管理，采用计算机网上邻居进行阅读和管理。很不方便。因此，对该项工作进行了改进，建立了达州市、县气象部门办公自动化网络系统。     

达州市气象部门市、县网络办公自动化系统

达州市气象部门、县远程网络现采用X.25和远程拨号,一是网络速度较慢.二是各县市气象局上传和下载均采用虚盘映射,经常会误删服务器文件,服务器管理功能没有完全发挥.三是费用较高.达州市气象局各科室对各种公文的传递和管理,采用计算机网上邻居进行阅读和管理,很不方便.因此,对该项工作进行了改进,建立了达州市、县气象部门办公自动化网络系统.     

达州冰雹天气类型统计研究

利用常规气象资料和探空资料,对1980～2018年达州出现的89次冰雹过程进行分析研究,结果表明：达州地区冰雹主要出现在4～8月,其中4～5月概率最大;降雹具有明显的日变化特征,集中在午后到傍晚;降雹和地形有密切关系,主要集中在达州的中北部,特别是北部;冰雹天气类型有四种,分别是西北气流型、低槽型、阶梯槽型和东亚横槽型;基于冰雹天气的相关物理量指标和各天气类型下的物理量特征可作为达州冰雹预报的重要因子。     

中国东部月降水量分布的统计特征

本文利用中国东部(105°E以东)110个站的30年(1953—1982用降水量资料,分析了月降水量分布的统计特征,经计算,月降水量的变差系数大多在0.5—1.0之间。大部分站点月降水量的频数分布呈较明显的正偏形式,但偏斜程度因时间、地点的不同而异。假设检验的结果表明:在统计意义下(α=0.05),各地都有一些站点的月降水记录遵从正态分布。这些站点的时空分布反映了我国东部干湿季明显的季风气候特点。各地遵从正态分布站点数较高的月份大体上与该地变差系数较小的月份相对应,而这些月份均位于各地的多雨时段。对于其它一些无法用正态分布拟合的月降水的频数分布,绝大部分可用三种偏斜分布模式较好地拟合。     

Statistical assessment of trends and oscillations in rainfall dynamics: Analysis of long daily Italian series

Since the 18th century systematic measurements of rainfall have been collected in Italy. The daily rainfall series observed in Milan (1835–2001), Genoa (1833–2000), Bologna (1813–2001) and Palermo (1797–1999) are examples of available long rainfall records. These data series can help analyzing the evolution of precipitation. The present paper deals with long term evolution of: (i) annual rainfall amount; (ii) annual number of rainy events; (iii) intensity of rainfall, (iv) inter-annual rainfall partitioning, i.e. the duration of wet and dry periods, and (v) maximum annual values of daily rainfall amount, duration of wet and dry periods. The evolution is studied analyzing the first two order statistics and the 30-year return period quantiles via moving window analysis. Confidence intervals are introduced to check the statistical significance of the estimated statistics and quantiles. The results are compared with those provided by the traditional Mann-Kendall test. The analysis shows how the annual precipitation exhibits a negative trend in the first half of 20th century, with a subsequent positive trend in northern Italy (Genoa, Milan and Bologna). Conversely, the dataset for Palermo (southern Italy) displays only a negative trend. Because the number of precipitation episodes is found to decrease in the investigated period, the average rain rate is significantly increasing especially in northern Italy. This is also associated with shorter duration of rain episodes with an evident effect on rainfall extremes. Dry periods tend to be longer with increasing variability. The Mann-Kendall test and its progressive form have shown to be well suited for monotonic trend, but the confidence interval analysis, introduced here, is more appropriate if oscillations are significant.     

达州自然天气季节及其变化

利用气温季节变化的突出特征，在划分春、夏、秋、冬等气候四季的基础上，结合本地天气特征，进一步将上述四季划分为春、初夏、盛夏、后夏、秋、冬等六个自然天气季节，并分析了这些季节在地域上的差异和时间上的变化。     

达州自然天气季节及其变化

利用气温季节变化的突出特征,在划分春、夏、秋、冬等气候四季的基础上,结合本地天气特征,进一步将上述四季划分为春、初夏、盛夏、后夏、秋、冬等六个自然天气季节,并分析了这些季节在地域上的差异和时间上的变化.