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1.
利用山东省1961—2012年74个气象站逐时降水数据,分析研究了山东省汛期(5—9月)小时极端强降水的时空变化和日变化特征。结果表明:(1)山东省小时极端强降水量和频次呈大致的带状分布,由东南沿海向西北内陆递减。山东中西部极端小时强降水强度较大,鲁西、鲁西北、鲁西南及半岛西部一带极端强降水量占比较高。(2)山东历年各站平均小时极端降水量、频次、强度均呈不显著的增多增强趋势。鲁南、鲁西北和半岛东部、北部等地降水量增多趋势明显,鲁南、鲁东南、鲁西、半岛中东部降水强度增强趋势明显。(3)下午(15时)至傍晚(20时)是山东省小时极端强降水主要发生时段。降水量和降水频次在11—18时呈减少趋势,其他时段多为增加趋势。降水强度的变化在上午基本为减弱趋势,其他时次多为不同程度的增强趋势。(4)7月小时极端降水量和降水频次最大,一日中有两个高值中心。(5)山东夜间两个时段21时至次日02时、03—08时段平均和大部分区域极端强降水有增多趋势。 相似文献
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利用济南地区2008—2017年3—11月50个区域自动站逐时降水数据,研究该区域雨强超过10.0、20.0、30.0 mm·h~(-1)的降水量时空变化特征。结果表明:济南全区小时强降水受城市化、地形和盛行风的影响显著,济南城区、南部山区、长清山前地带、商河等地降水偏多,济南市区下风向近郊、章丘、济阳、平阴一带强降水偏少。7、8月济南地区小时强降水最多,雨强≥20.0 mm·h~(-1)的月平均降水量均超过40.0 mm,贡献率均超过25.0%。小时强降水日变化呈双峰双谷特征,11:00和23:00前后为强降水最少时段,04:00—05:00和14:00—21:00是强降水较多时段。大部分站点强降水峰值出现在午夜至凌晨和下午至傍晚时段。 相似文献
3.
以江苏1961—2020年夏季(6—9月)强降水事件的监测为例,分析评估了多种强降水事件的判定指标,如以百分位法、Gamma分布法和重现期法为代表的频率匹配阈值法及考虑偏离气候态程度的异常度法。结果表明,由于降水事件的区域差异和季节内变化特征,强(极端强)降水事件判定指标的设计应分区域分时段讨论,且能定量反映降水强度大、相对气候态异常显著且发生概率少(极少)的特点。不同判定方法所强调的强(极端强)降水事件的特点不同,如百分位法Type-Ⅱ强调了降水极值的极少发生,异常度法突出反映大幅度偏离气候态的程度。不同指标所确立的阈值大小也存在明显差别,如对于江苏夏季极端强降水事件的判定,百分位法Type-Ⅱ阈值最高,其次是异常度法,分别相当于20、10 a一遇最大降水量,百分位法Type-Ⅲ和Gamma分布法则相当于5 a一遇最大降水量。在与降水相关的服务工作中,不同地区需制定更详细的地方标准来明确强降水事件的定义,增强服务用语的规范性。 相似文献
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山东省短时极端强降水研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用1999—2011年4—10月全省大监自动站逐时降水观测资料,采用排序法、正态变换法(Z指数法)、平方根变换法等3种计算阈值的方法,计算了山东短时极端强降水的阈值,采用不同方法会得出不同的阈值。传统排序法计算的结果更接近实际,最后采用此法计算结果确定山东省及5个分区短时极端强降水阈值。结果显示:鲁东南、鲁中、鲁西北地区阈值大,鲁西南和半岛地区阈值小,特别是鲁西南地区阈值最小。鲁西北、鲁西南、鲁东南、鲁中和半岛南部易出现短时极端强降水,半岛北部短时极端强降水较少。短时极端强降水出现的偶然性大,极端强降水出现次数与年平均降水量没有明确关系。7、8月是防范短时极端强降水的关键时期。 相似文献
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环渤海地区1961—2007年极端强降水时空变化特征 总被引:2,自引:0,他引:2
20世纪90年代以来,环渤海地区降水总量持续偏少,极端强降水和干旱缺水问题十分突出。利用环渤海地区60个台站1961—2007年逐日降水资料,应用百分位方法确定极端强降水阈值,分析了极端强降水量、降水强度和频率的空间分布及时间变化趋势。结果表明:环渤海地区极端降水强度大、频率高的地区与年降水量高值区相一致,说明极端降水量的多少影响年降水量;极端降水日数呈减少趋势,特别是京津冀中部地区减少显著;极端降水多发生在7月中旬到8月中旬,最高频次在7月下旬,近10年极端降水季节分配比较分散,很少出现每候25站次以上的极端强降水;间隔30d以上的极端强降水近年来增加明显。 相似文献
6.
利用鄱阳湖流域79个国家气象站逐时降水资料,采用Sen斜率估计、Mann-Kendall检验、小波分析等统计诊断方法,分析了1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水的时空变化特征.结果表明:1)鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水贡献率呈现显著的增加趋势,小时强降水时数增加显著而强度则几乎无变化.2)鄱阳湖流域小时强降水量主要呈现准4—5 a短周期变化.3)鄱阳湖流域小时强降水在6月出现次数最多,8月的小时强降水贡献率最大;4—9月小时强降水量和降水时数均呈增加趋势,但3月两者均呈现减少趋势.4)鄱阳湖流域小时强降水日变化分布呈现双峰结构,16—20时是主峰时段,06—09时为次峰时段.5)鄱阳湖流域小时强降水量分布主要呈现"东多西少"特征,且部分强降水量中心呈现增长趋势,需引起足够重视. 相似文献
7.
利用印江气象站的逐日降水资料,在对该站点极端降水和极端强降水过程阈值进行科学界定的基础上,对50 a来极端降水和极端强降水过程进行了常规统计。结果表明:印江极端降水和极端强降水过程有弱的增加趋势,极端(强)降水天数与降水量成正相关,20世纪60年代极端降水天数和极端强降水的离散程度最大,21世纪前8 a极端强降水的离散程度最小。极端降水和极端强降水日数变化均达不到气候突变的标准。 相似文献
8.
近40年湖南省极端强降水气候变化趋势与突变特征 总被引:13,自引:0,他引:13
利用1961-2004年逐日降水资料,对湖南极端强降水事件气候变化趋势和突变特征进行分析.结果表明:近44年来,极端强降水量和日数呈增加趋势.1993年是显著增加的突变点,年平均极端强降水量与日数1994-2004年比1961-1993年分别增加126.4mm和2.05d.极端强降水年平均强度趋势不明显,无明显突变,但1993年之后一直处于上升趋势,1994-2004年比1961-1993年增加了2.25mm·d-1.间隔1~5d的极端强降水事件除湘西和永州南部外,大部分地区呈增加趋势,洞庭湖区和湘江流域增加显著.极端强降水事件发生时间主要集中在6月中下旬和5月上中旬,1990年代以来,7月中旬也是极端强降水事件频发时段. 相似文献
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《广东气象》2020,(1)
利用珠海市2010—2018年21个自动气象站的逐时降水资料,采用经验正交函数分解(EOF)方法,分析珠海市年际降水量的时空分布、强降水和降水日变化等的特征。结果表明:(1)珠海市年降水量存在3个大值中心,分别在西部沿海、西北地区东部和西南地区南部;(2)年际降水量的主要型态为“全市一致型”和“西部东-西、东部南-北分布型”;(3)短时强降水(≥20 mm/h)多发生在西部地区,东部和南部沿海地区极端小时降水可达100 mm以上;(4)前汛期(4—6月)与后汛期(7—9月)相比,日降水概率偏高、峰值时段偏早;(5)前汛期日降水概率峰值时刻分布具有北部较南部偏晚特征,后汛期此特征只在西部地区呈现。 相似文献
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本文从分析研究渠江流域汛期强降水时空分布入手,试图揭示该流域21世纪以来洪水频发的原因。经对渠江流域1970~2012年降水资料分析研究得出:(1)渠江流域汛期降水量、暴雨日数、降水变差系数呈“北大南小”的空间分布;“北区(河流汇水区,下同)”近年来汛期降水量增大、暴雨频率增加、降水趋于极端;(2)短时强降水多发生在04~08时,频发区主要位于“北区”,近年来频次呈上升趋势;(3)小时雨强极值“北区”普遍大于“南区”;近43年渠江流域汛期小时雨强极值总体呈增大趋势,“北区”尤为明显。因此,渠江流域汛期发生的强降水趋势性变化,是导致该流域洪水频发的主要原因之一。 相似文献
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孔锋 《热带气象学报(英文版)》2020,26(2):161-175
Based on the daily maximum temperature data and average temperature data prediction for the period ranging from 2020 to 2099 under the scenario of BNU-ESM climate engineering (G4 test) and non-climate engineering (RCP4.5), the regional differences in the extreme high-temperature intensities in China during the implementation of climate engineering programs (2020 to 2069) and after the implementation of those programs (2070 to 2099) were analyzed using a Weibull Distribution Theory. The results indicated the following: (1) The results of this study’s comparison between the two scenarios had shown that climate engineering had not fundamentally changed the spatial features of the high and low differentiations for the extreme high-temperature intensities with the different recurrence periods in China. It was found that in both scenarios, the extreme high-temperature intensities were characterized by the spatial differentiations of low-temperature intensities on the Qinghai-Tibet Plateau, and high-temperature intensities in the eastern and northwestern region; (2) This study’s comparison results of the two scenarios had indicated that the climate engineering processes during the two study periods could potentially help mitigate the extreme high-temperature intensities with different recurrence periods in China. Furthermore, the mitigation effects during the implementation period would be significantly higher than those after the implementation; (3) This study’s results of the comparison between the periods ranging from 2020 to 2069 and 2070 to 2099 under the proposed climate engineering scenarios suggested that there would be no strong rebounding of the extreme high-temperatures following the implementation of climate engineering programs, and the mitigation effects on the extreme high-temperature intensities during the implementation of the climate engineering programs would be significantly higher than after the implementation of the programs; (4) When comparisons were made of the changes of the average temperatures in China before and after the implementation of climate engineering programs, the results had shown that the average temperature in China had been reduced by at least 1.25℃ as a result of climate engineering, which would effectively alleviate the global warming trend, and could also be conducive to the realization of a temperature control target of 1.5℃ in accordance with the Paris Agreement. 相似文献
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近50 年华南地区极端强降水频次的时空变化特征 总被引:7,自引:2,他引:7
利用华南地区110 个台站1961—2008 年逐日降水资料,采用百分位法定义各站极端强降水事件的阈值,运用线性回归、M-K 突变检验、正交函数分解(EOF)、旋转经验正交函数分解(REOF)等方法,对华南地区年极端强降水频次的时空变化特征进行分析。结果表明:在空间分布上,年极端强降水频次在华南中部较大、广东沿海和广西西部内陆较小;华南极端强降水频次有3 个主要的空间异常模态,一致性异常特征是华南极端强降水频次分布的最主要空间模态,而东、西反向和南、北反向变化模态也是比较重要的异常模态。在时间分布上,华南的极端强降水事件主要发生在夏半年,夏半年极端强降水频次占全年总频次的83.7%;1960 年代和1980 年代极端强降水频次较少,从1980 年代中后期起,极端强降水频次有由少变多的趋势。华南区域各站极端强降水频次气候倾向率不一致,除中部呈减少趋势外,其余大部呈上升趋势,华南区域各站极端强降水频次的平均序列也呈上升趋势,但上升趋势不显著。华南极端强降水频次从区域变化特征上可分为6 个主要区域,分别具有不同的年际变化趋势,其中有3 个区域的代表站先后发生了显著增多的突变现象。 相似文献
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This paper comprehensively studies the spatio-temporal characteristics of the frequency of extremely heavy precipitation events over South China by using the daily precipitation data of 110 stations during 1961 to 2008 and the extremely heavy precipitation thresholds determined for different stations by REOF, trend coefficients, linear trend, Mann-Kendall test and variance analysis. The results are shown as follows. The frequency distribution of extremely heavy precipitation is high in the middle of South China and low in the Guangdong coast and western Guangxi. There are three spatial distribution types of extremely heavy precipitation in South China. The consistent anomaly distribution is the main type. Distribution reversed between the east and the west and between the south and the north is also an important type. Extremely heavy precipitation events in South China mainly occurred in the summer-half of the year. Their frequency during this time accounts for 83.7% of the total frequency. In the 1960s and 1980s, extremely heavy precipitation events were less frequent while having an increasing trend from the late 1980s. Their climatological tendency rates decrease in the central and rise in the other areas of South China, and on average the mean series also shows an upward but insignificant trend at all of the stations. South China's frequency of extremely heavy precipitation events can be divided into six major areas and each of them shows a different inter-annual trend and three of the representative stations experience abrupt changes by showing remarkable increases in terms of Mann-Kendall tests. 相似文献
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基于ECMWF的ERA-Interim全球大气再分析资料、MICAPS实况数据和广东省气象观测资料,对比分析了广东惠东高潭1979年、2013年和2018年的三次极端强降水过程的成因。结果表明:造成高潭极端强降水的影响系统有台风本体环流、登陆后的台风残余环流、季风低压外围环流等,其中2018年季风低压影响过程降水量最大;不同过程对流层低层强迫暖湿气流辐合抬升方式不同,分别为冷暖气流相互作用、西南季风和偏南季风地交汇、季风涌、边界层急流等;各过程中伴随的低空西南气流和偏南气流的风速大小差异明显,2013年台风残余环流影响时低空西南(偏南)风风速最大。相同点有:影响天气系统移动缓慢,并长时间维持,为极端强降水的发生发展和维持提供有利的动力条件;西南(偏南)季风、边界层急流或西南气流源源不断的水汽输送,为极端强降水的发展和维持提供了充足的水汽条件,同时低空暖湿气流的输送使得暴雨区大气层结不稳定状态长时间维持,利于持续性强降水的发展。研究结论可为今后高潭及其附近地区极端强降水的预报和决策服务提供理论支撑。 相似文献
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利用1961—2017年中国地面观测站日降水资料、全球大气多要素和海表温度月资料,分析华南区域持续性强降水过程的气候特征,诊断并比较与华南前汛期、后汛期区域持续性强降水年际变化相关的大气环流和海表温度异常特征。结果表明,3—12月华南都可能出现持续性强降水过程,其中汛期4—9月的占了94.4%。伴随着区域持续性强降水的年际变化,华南本地垂直上升运动显著异常是前汛期和后汛期的共同点,但前汛期、后汛期在华南及周边环流异常、水汽输送来源以及海温异常分布等方面都存在一定差异。在前汛期华南区域持续性强降水偏重年,赤道西太平洋区域海温偏低,由于大气罗斯贝波响应使西太平洋副热带高压偏强,热带西太平洋向华南区域水汽输送加强,从而有利于区域持续性强降水偏重。后汛期华南区域持续性强降水偏重年的海温异常分布是赤道中东太平洋区域正异常、东印度洋至西太平洋暖池区负异常,海温异常通过西北太平洋副热带高压、南海热带季风强度、水汽输送和垂直环流等多方面,导致后汛期区域持续性强降水偏重。 相似文献
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1961—2015年中国暴雨变化诊断及其与多种气候因子的关联性研究 总被引:5,自引:4,他引:5
气候变化背景下,频发的暴雨事件造成城市内涝、人员伤亡和财产损失,已经成为全社会广泛关注的焦点问题之一。为了诊断中国暴雨的时空变化及其与不同自然因子的关联性,采用1961—2015年中国659个降水站点数据,采用线性趋势、EOF分析等多种统计方法诊断了中国暴雨时空变化特征,结果表明,中国暴雨雨量、雨日和雨强在1961—2015年以胡焕庸线为界呈现出东南高-西北低的气候态空间分布格局;线性趋势分析表明1961—2015年中国暴雨雨量和雨日从东南沿海向西北内陆呈明显“增-减-增”的空间分布格局,且呈增长趋势的站点占主导,分别高达80.88%和79.81%;从西北内陆到东南沿海的年代剖面分析表明中国暴雨雨量和雨日随着年代推移在迅速增长;对低通滤波后的中国暴雨进行EOF分析表明中国暴雨雨量和雨日的增长东南沿海快,内陆地区慢。根据IPCC等已有研究中筛选出对中国地区有影响的28个气候因子,并将其与659个站点的暴雨进行相关分析,结果表明不同气候因子与不同区域暴雨呈现出错综复杂的相关性特征,其中与暴雨雨量呈现以正相关和负相关为主的气候因子分别为15和13个,全局相关因子包含AAO(Antarctic Oscillation)、Pacific Warmpool,而其它气候因子在七大分区中与暴雨的关联性各有突出,表现出明显的空间异质性。 相似文献
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有些南海弱台风在登陆广东时,由于路径复杂、移动缓慢,会对广东地区造成较长时间和较大范围的风雨灾害。使用双偏振雷达对2018—2020年登陆广东的南海弱台风分析,发现南海弱台风在登陆前强降水区主要有两个:一个是位于海上的台风中心南侧眼墙的降水区,另外一个是在台风移动方向的右前方,台风螺旋雨带上岸的区域。在眼墙中,ZH和KDP的大值区在低层同位相,ZDR大值区位于偏上风方向,降水粒子在移动的右侧开始激发,移动的右侧至右前侧为浓度较大的小粒子降水,而右侧和右后侧为大粒子降水。而且台风降水粒子在海洋和陆地有明显差异,陆地由于地形摩擦和抬升作用,降水粒子浓度较大,但水汽和能量供应不足,降水粒子直径较小;海面由于水汽和能量供应充足,对流发展较高,主要为大雨滴的对流降水,但降水粒子浓度不及陆地。 相似文献
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The impacts of soil moisture(SM) on heavy rainfall and the development of Mesoscale Convection Systems(MCSs) are investigated through 24-h numerical simulations of two heavy rainfall events that occurred respectively on28 March 2009(Case 1) and 6 May 2010(Case 2) over southern China. The numerical simulations were carried out with WRF and its coupled Noah LSM(Land Surface Model). First, comparative experiments were driven by two different SM data sources from NCEP-FNL and NASA-GLDAS. Secondary, with the run driven by NASA-GLDAS data as a control one, a series of sensitivity tests with different degree of(20%, 60%) increase or decrease in the initial SM were performed to examine the impact of SM on the simulations. Comparative experiment results show that the 24-h simulated cumulative rainfall distributions are not substantially affected by the application of the two different SM data,while the precipitation intensity is changed to some extent. Forecast skill scores show that simulation with NASA-GLDAS SM data can lead to some improvement, especially in the heavy rain(芏50 mm) forecast, where there is up to 5% increase in the TS score. Sensitivity test analysis found that a predominantly positive feedback of SM on precipitation existed in these two heavy rain events but not with completely the same features. Organization of the heavy rainfall-producing MCS seems to have an impact on the feedback process between SM and precipitation. For Case 1, the MCS was poorly organized and occurred locally in late afternoon, and the increase of SM only caused a slight enhancement of precipitation. Drier soil was found to result in an apparent decrease of rainfall intensity,indicating that precipitation is more sensitive to SM reduction. For Case 2, as the heavy rain was caused by a well-organized MCS with sustained precipitation, the rainfall is more sensitive to SM increase, which brings more rainfall. Additionally, distinctive feedback effects were identified from different stages and different organization of MCS, with strong feedback between SM and precipitation mainly appearing in the early stages of the poorly organized MCS and during the late period of the well-organized MCS. 相似文献