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1.
利用惠东县2012—2021年间17个气象观测站逐小时降水资料,分析惠东县短时强降水时空分布特征。结果表明:(1)短时强降水发生次数大体上呈递增趋势,但各年差异较大;(2)在月际变化上阶段性明显,呈现“双峰型”特征,8月短时强降水最为活跃,其次是5至6月;(3)惠东短时强降水频率的日变化呈现“三峰型”特征,主峰出现在14:00—17:00,次峰分别出现在02:00—05:00和08:00—11:00;(4)短时强降水存在较强的局地性,其中南部沿海的平海、铁涌、黄埠和东部山区的高潭的短时强降水发生概率相对较高。  相似文献   

2.
对江西省逐小时降水、短时强降水时空分布特征进行较详细研究,可以提供降水、短时强降水的气候变化背景。利用1979—2019年3—11月江西省86个国家气象站逐小时降水资料,对江西省小时降水、短时强降水的比率、频率日变化特征进行分析。结果表明:(1)江西省降水、短时强降水的比率和频率日变化呈较明显的双峰型特征,第一峰值均出现在15:00—20:00(北京时,下同),次峰值均出现在05:00—10:00。(2)降水和短时强降水的比率、频率日最大值空间分布均呈南高北低趋势,而日最小值空间分布大致为南低北高趋势。时间分布上,江西大部分地区降水比率日最大值出现的时段为15:00—20:00,日最小值主要出现在20:00至次日03:00。(3)江西南部降水比率的日分布特征为单峰型,峰值出现在15:00—20:00;北部以双峰型为主,峰值分别出现在05:00—10:00和15:00—20:00,而环鄱阳湖地区为单峰型,峰值出现在05:00—10:00。(4)不同季节降水比率、频率日变化特征存在略微差异,降水比率和频率的双峰型结构均开始于4月下旬,但降水比率结束于6月上旬,降水频率结束于6月中旬。降水比...  相似文献   

3.
利用2010—2018年夏季阿勒泰地区112个自动气象站逐时降水资料,采用常规统计方法分析了阿勒泰地区夏季短时强降水时空分布特征。结果表明,2010—2018年夏季阿勒泰地区短时强降水的空间分布极不均匀,主要发生在阿尔泰山和沙吾尔山迎风坡、地形陡升区、喇叭口地形、戈壁和乌伦古湖交界区等复杂地形附近;发生次数年际变化大,2017年出现最多达95次,2010年出现最少为10次;极大值出现在2017年6月30日15:00哈巴河县合孜勒哈克村(37.5 mm/h),极小值出现在2015年8月9日17:00福海县工业园区(22.5 mm/h)。旬、日发生频次变化均呈单峰型,旬峰值出现在7月上旬,日高峰值时段出现在午后至傍晚(19时左右);各站短时强降水持续时间为1—2 h,区域性短时强降水最长持续时间为5 h; 2017年短时强降水出现最多、持续时间最长、范围最广、强度最强。  相似文献   

4.
唐洁 《广东气象》2018,(4):31-34
采用2010—2015年肇庆市146个自动站3—10月的时雨量和最大风速资料,统计分析肇庆市短时强降水和雷暴大风的时空分布特征。结果表明:(1)肇庆短时强降水和雷暴大风发生的高峰期是5—8月,峰值位于5月。(2)肇庆短时强降水和雷暴大风日变化都有日强、夜弱的特征,高发期在白天的午后。短时强降水的峰值出现在17:00前后,雷暴大风的峰值则在15:00。3—6月的短时强降水在凌晨07:00前后有一个小高峰,雷暴大风在凌晨05:00有小高峰。(3)肇庆短时强降水空间分布受地形影响较明显,3—10月多发于山区与平原过渡的地区。3—6月短时强降水多发范围远大于7—10月。3—6月有呈南北向的弱(西部偏西)、强(中东部)两带,小中心分布与地形山脉间的山谷走向接近;7—10月的多发区在肇庆东部,小中心主要位于东部的东南迎风坡。(4)肇庆雷暴大风多发地多处于平原、盆地、西江沿岸等地形较为开阔处,在封开县江口附近有一个高频的多发中心。  相似文献   

5.
《湖北气象》2021,40(4)
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。  相似文献   

6.
利用甘肃兰州地区144个区域自动站和国家站2010—2018年4—9月逐小时降水资料和地理信息数据,详细分析了兰州市短时强降水的时空分布特征,探讨短时强降水频次与地形因子的关系。结果表明:兰州市短时强降水的阈值为10 mm·h~(-1),短时强降水事件主要发生在7月下旬至8月,21:00—22:00是集中高发时段;短时强降水频次空间分布不均,总体呈南多北少的分布格局,各站虽有显著差异,但未发生明显离散,符合正态分布,且与海拔高度、迎风坡向及坡度等地形因子显著相关,短时强降水高发区主要集中在山谷喇叭口、南风迎风坡、城市热岛区、高寒山区。  相似文献   

7.
基于甘肃省81个自动气象站2002—2012年逐小时降水数据,分析了甘肃省近11 a来短时强降水的时空变化特征。结果表明:短时强降水频次自甘肃省西北向东南逐步递增,陇东南地区是甘肃省短时强降水发生频次最多、强度最强的地区。短时强降水存在2个高发中心,一个在以合水为中心的陇东地区,另一个在以徽县为中心的徽成盆地。短时强降水主要发生在午后至前半夜,出现时段集中在16:00—00:00,17时前后是短时强降水天气高发时段。短时强降水主要出现在5—9月,其中7—8月是一年中出现最多的月份,其次是6月。近11 a来,短时强降水频次呈上升趋势,2006年和2010年出现了2个峰值,其中2010年最多,发生52次,2004年最少只有17次。  相似文献   

8.
利用陇东黄土高原旱区2013—2020年302个区域自动气象观测站逐小时降水数据、数字高程模型数据和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料等,分析短时强降水时空分布特征及其与地形、地理因子的关系,并结合2021年一次极端短时强降水事件,总结地形的影响机制。结果表明:(1)陇东黄土高原旱区短时强降水主要集中在夏季,7月日数占比(35.9%)最多、极端性最强,8月次数占比(46.9%)最多、强度最强;雨强主要分布在22.0~31.0 mm·h-1,日变化呈多峰型特征,17:00(北京时,下同)至次日00:00最为活跃,次数占比为56.8%,且强度和极端性最强。(2)短时强降水次数和小时雨量极值空间分布极不均匀,前者东南多、西北少,且随着雨强增大骤减,高发区主要集中在河谷喇叭口地形区,而掌地也是30.0 mm·h-1以上强降水高发区;后者中部小、东北与西南大,大值区主要分布在庆城东部—合水西部。(3)地理、地形因子对短时强降水次数影响显著,主要由地理位置贡献,而对极值无明显影响,地形强迫抬升并非是陇东黄土高原旱区短时强降水的主要影响机制。(4)山谷...  相似文献   

9.
大连地区短时强降水天气特征及预报指标研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2004—2013年4—10月大连地区7个气象站和249个自动气象站逐小时降水观测数据及常规气象观测数据,对大连地区短时强降水的时空分布特征及气候特征、演变趋势和环流背景进行了分析,并建立了强降水天气预报指标。结果表明:2004—2013年大连地区各气象站短时强降水年平均发生次数为2.2—2.8次,南部和东部地区短时强降水年平均发生次数呈略增多的趋势,中部和西北部地区短时强降水年平均发生次数变化较小,中北部地区短时强降水年平均发生次数呈略下降的趋势。大连地区短时强降水最早出现在4月,最晚出现在10月,7—8月为短时强降水集中出现的月份,强降水多出现在02—10时。短时强降水发生次数具有明显的区域分布特征,由东部向中部和西部呈递减的趋势,大连东北部地区短时强降水发生次数最多,南部地区次之,西北部瓦房店地区短时强降水发生次数最少;其中7月北部地区短时强降水发生次数最多,8月东部地区短时强降水发生次数最多,其他月份短时强降水发生次数较少,说明大连地区短时强降水发生分散性较强。925hPa与850hPa平均比湿、700hPa温度露点差、850hPa与500hPa温度差平均值、K指数平均值、0℃层平均高度及暖云层平均厚度等参数阈值可用于短时强降水实际预报业务中,可为大连地区强降水预报提供参考。  相似文献   

10.
利用2010~2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1)2010 ~2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2)短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5~6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8~10月则主要在沿海地区多发。3)总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00(北京时间,下同),且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发(26.0%)(主要由台风降水造成),其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。  相似文献   

11.
利用2012—2021年海南岛323个地面气象观测站逐小时降水资料及ERA5高分辨率资料,统计分析了海南岛近10 a的极端短时强降水时空分布特征,利用合成分析法探讨了产生极端短时强降水的环流背景。结果表明:海南岛极端短时强降水每年约为422.3次,占短时强降水的8%。极端短时强降水的季节和日变化明显,多发生在4—10月的午后(14:00—19:00),8月站次最多,近10 a发生极端短时强降水的站次最多为11次,出现在海南岛西北部。极端短时强降水日变化呈单峰型,峰值出现在17:00,为每年62.1次。午后发生极端短时强降水的平均降水强度较大,均值为67.8 mm·h-1,峰值为111.5 mm·h-1。海南岛极端短时强降水年、暖季(4—9月)的空间分布有两个高发地区,为海南岛西北部和东部沿海地区,暖季的天气系统是影响海南岛极端短时强降水的主要天气系统。海南岛极端短时强降水逐月空间分布差异与海陆风、地形均有密切关系,各月触发条件不同,7—8月极端短时强降水相对较多。  相似文献   

12.
利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。  相似文献   

13.
张凯静  江敦双  丁锋 《山东气象》2018,38(1):108-114
利用1981—2012年4—10月青岛市7个观测站逐时降水量资料和同期NCEP再分析资料,统计分析青岛市短时强降水的时空分布特征,建立青岛市短时强降水天气概念模型。结果表明:青岛市年短时强降水日数无明显变化趋势;4—10月均有短时强降水出现,7—8月是多发月份;短时强降水的日变化有2个多发时段,主峰在下午到傍晚时段,次峰在凌晨时段;即墨、平度、黄岛为青岛市短时强降水的多发区域,其中黄岛为连续性短时强降水出现最多的区域;青岛市产生短时强降水的天气系统可分为六种类型,西风槽型、横槽型、冷涡型、热带低值系统型、西北气流型、切变线型,其中西风槽型出现次数最多。  相似文献   

14.
利用1986—2016年62个国家气象站5—10月的逐日和逐小时降水观测资料,分析了辽宁省强降水的发生规律,包括强降水发生范围,逐年、逐月、逐旬、逐时变化特征、空间分布特征、雨强分布规律等。结果表明:1)1994年辽宁省强降水频繁、雨强大、降水范围大,为典型强降水年份。2)辽宁省强降水主要集中在7—8月,尤其是7月下旬—8月上旬,占总发生次数的38.3%。3)早晨和下午为短时强降水高发时段,上午及夜里为短时强降水的低发时段。4)辽宁省强降水呈东多西少、南多北少特点,存在3个高值区, 2个低值区。5)辽宁省短时强降水以20—40mm/h为主,日强降水以50—100mm/24h为主。  相似文献   

15.
利用呼伦贝尔市CIMISS系统实况资料,统计分析了2010—2021年5—9月东北冷涡背景下的强对流天气时空分布及物理量参数特征。结果表明:(1)5月雷暴大风次数最多,6月冰雹次数最多,6—8月是短时强降水集中发生期,尤以8月次数最多。(2)强对流天气主要出现在12:00—20:00,其中短时强降水每个时次均有发生,但雷暴大风与冰雹天气在21:00—次日08:00基本没有发生过。(3)大兴安岭西部雷暴大风站次较多;大兴安岭东北部、岭上及岭西北的冰雹站次较多;短时强降水与强对流天气空间分布特征较为一致,均是大兴安岭岭上南段与岭东的站次较多。(4)雷暴大风天气的风速多以17.2~20.7 m·s-1为主;短时强降水量级为20.0~29.9 mm的站次占总站次的74.3%;持续时间小于5 min冰雹居多,直径小于5 mm冰雹的站次占总站次的49.1%。(5)短时强降水850 hPa的比湿、水汽通量、水汽通量散度的物理量参数均值均大于冰雹、雷暴大风;短时强降水K指数均值大于冰雹、雷暴大风,T850-T500均值大于26℃,短时强...  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。  相似文献   

18.
利用2005—2015年安徽省内1162个站点观测资料简要分析了短时强降水的时空分布特征,并利用中国气象局CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)近实时降水资料检验2012—2015年安徽省WRF(Weather Research and Forecast)模式对短时强降水的预报性能,探讨不同空间插值方法、检验方法对预报效果的影响,以评估模式预报短时强降水的应用价值和使用注意事项。结果表明:短时强降水主要发生在大别山区和皖南山区;一年中发生次数呈单峰分布,集中于6—8月;日变化呈双峰状,强峰为北京时间下午15:00—19:00,弱峰为06:00—09:00,两个低谷分别为01:00、12:00前后。在两分类评分TS(Threat Score)检验中,各个季节评分均十分低,插值方法对TS评分影响不大。邻域法FSS评分(Fractions Skill Score)检验中,春季FSS评分低,最高仅可达15%,空间窗、时间窗、时间超前或滞后变化对FSS评分的影响不如夏季、秋季明显;夏季,不考虑时间窗时,单独的时间超前或滞后不能提高预报准确率;秋季,模式分别滞后1h或滞后2h预报结果优于同期预报,而超前1h或超前2h预报结果低于同期预报,表明秋季WRF模式对短时强降水的预报有一定滞后性。  相似文献   

19.
利用印江县气象观测站1983—2016年和区域内16个自动气象观测站2011—2016年汛期(4—9月)逐时降水观测资料,采用相关对比分析、汇总归类等统计方法,分析近34a县中心城区的短时强降水特征和近6 a 16个站的短时强降水时空分布特征。结果表明:(1)近34 a,县中心城区汛期短时强降水量级以20~30 mm为主,对暴雨日贡献比较大,年次数呈波动变化;集中并均匀分布在5—8月;日次数集中在夜间,日变化特征在各月有明显不同。(2)近6 a,印江区域内汛期短时强降水多发生在中东部,月份分布似正态分布,集中在6月和7月,各月不同区域累积次数也不同;日次数集中在夜间,日变化特征在各月也有明显不同。(3)利用得到的降水分布特征,指导印江气象局更好的开展"三个叫应"气象服务,重点关注短时强降水易发区、大小流域区域、地质灾害点和人口密集区。  相似文献   

20.
利用内蒙古119个国家气象站逐小时降水量及常规的日降水量资料对2012—2015年内蒙古出现的短时强降水及大雨以上天气情况从时空分布、出现概率、降水比率等多方面进行了比较全面的统计。分析了内蒙古短时强降水的时空分布特征,特别是得出了内蒙古短时强降水发生时段,以及短时强降水在整个大到暴雨过程中所占比例等方面的特点,为预报员认识内蒙古短时强降水活动情况提供有利的参考。分析得出:短时强降水在时间、空间以及降水量级上的分布极不均匀,主要发生在6—8月,7月最多;短时强降水主要出现在午后到傍晚时段,集中在15—17时,尤其17时最多;短时强降水多出现在日降水在6h之内(含6h),占短时强降水发生总数的57%;短时强降水的降水比率相当高,有84%的短时强降水过程中短时强降水雨量占当日降水总量的50%以上,39%的占当日降水总量的80%以上;短时强降水受地形增幅影响极大,内蒙古东部偏东的大兴安岭东侧和西中部阴山山脉南侧均为短时强降水多发区。  相似文献   

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