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相似文献
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1.
近32年长沙市短时强降水的气候变化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
朱平  肖建设 《高原气象》2022,41(2):502-514
为获得青海高原(以下简称高原)对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明:(1)本文提出的对流云团识别的改进多通道法,经与传统多通道法对比检验,证明所得云团更接近对流主体,该方法适用于高原对流云团识别。(2)对流形成到成熟阶段,特征参数起伏变化,但红外与水汽通道亮温差(DTB13)和云顶亮温(Tmin)整体下降,云顶亮温梯度(GTmax)整体上升;在对流发展阶段仅红外1和2通道亮温差(DTB12)平均可达预警极值,在成熟阶段则是Tmin、DTB13、GTmax、深对流指数(DCI)等平均可达预警极值。高原上强降水天气的对流云多发展成深对流,降水发生在云团特征参数极值附近,短时强降水发生在深对流云区内特定云顶(上冲云顶或近似上冲云顶)所在特征参数极值区内或边缘附近。(3)特征参数极值对一般降水和强降水的开始时间分别提前0~1 h和0.5~4.5 h出现,在西风型流场下对强降水开始的提前时间相对较长。降水开始前,副高型流场下对流云团向深对流发展变化最剧烈,表现为DCI和GTmax平...  相似文献   

4.
利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明:贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1°存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。  相似文献   

5.
利用陕西省99个国家级气象站逐小时降水量资料,分析了2005—2018年5—10月陕西短时强降水时空分布特征,结果表明:(1)2005—2018年陕西极值雨强呈振荡减小趋势,7月出现的强降水累计频次最多,而8月极值雨强最大;短时强降水主要发生在午后到夜间,日变化呈单峰分布,强降水频次峰值出现在17—00时,但极值雨强易出现在22—00时。(2)陕南为陕西短时强降水高发区,极值雨强可达40~80 mm/h,镇巴、平利雨强可达90 mm/h;榆林北部特别是西北部短时强降水日数少,极值雨强小,最大不超过50 mm/h;关中平原地区短时强降水日数少,但极值强,最大可达1015 mm/h。5—10月陕西各地区短时强降水日、极值雨强有明显月际差异,7—8月短时强降水出现的范围广,日数多,强度大;5、6和9月范围、日数及强度均较小。(3)陕西各区域短时强降水日变化差异明显,陕北西部、关中西部呈单峰型,陕北东部、关中东部双峰明显,陕南日变化相对较小。陕西极值雨强主要出现在17—23时,关中东部、安康极值雨强多出现在19时,商洛极值雨强多出现在18时。  相似文献   

6.
都江堰短时强降水时空分布统计分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
袁晨  马力 《气象科技》2013,41(6):1086-1090
根据气象观测站逐5 min雨量资料的统计结果,分析了四川都江堰地区短时强降水的时空分布变化特征,结果表明:①都江堰各年1 h雨量极值均出现在较高海拔的地区,且1 h雨量极值在当次降水过程总雨量中所占的比重很高,说明都江堰短时强降水的强度非常集中;②受地形与夜间云顶辐射冷却作用,都江堰短时强降水的夜雨特征突出,且后半夜比前半夜多;③都江堰地区夏季的对流过程一般是沿西北山脉迎风坡生成与发展的,随后对流系统发展到东南平原地区;④都江堰短时强降水主要集中在60~130 min,最长可持续210 min。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
杨磊  才奎志  孙丽  陈宇  张岳 《湖北气象》2020,39(2):125-135
应用葵花8号卫星资料,结合NCEP FNL再分析、GNSS遥感水汽、风廓线雷达、全国智能网格实况融合分析资料,对2017年7月14日和2018年8月7日沈阳两次暴雨过程(分别简称过程Ⅰ和过程Ⅱ)中对流云特征进行了比较分析,重点探讨了对流云的触发维持机制与影响降水特征差异的因素。结果表明:(1)两次过程分别为局地突发暴雨和区域性极端暴雨,沈阳市区暴雨均由两个对流云团引发,对流云团合并使得降水持续。过程Ⅱ云团合并发生在其移动方向的后侧,具有后向传播特征,合并云团沿其长轴方向移动影响沈阳市,使降水时间延长。(2)在降水前至降水初期,过程Ⅰ对流云顶和水汽层顶快速上升且云顶迅速超过水汽层顶,而过程Ⅱ亮温下降缓慢。短时强降水发生前红外和水汽亮温同步快速降至-60℃,可作为提前预判对流云团产生短时强降水的参考指标。10 min雨量大于10 mm的对流云云顶集中分布在红外亮温低于-55℃、亮温差为-5~0℃的范围。(3)两次过程中,沈阳市分别位于东北冷涡后部和副热带高压北缘。过程Ⅰ,探空曲线呈“X”型,CAPE高达2584 J·kg^-1,造成对流云深厚,云底以下干层导致雨滴蒸发,使降水强度减弱,该过程高强度降水仅发生在对流云团合并加强阶段。过程Ⅱ,云底到地面湿层明显,保证了雨滴降至地面,产生相同量级降水的云团的TBB比过程Ⅰ高。(4)强降水发生前,地面风场存在明显辐合,当大气可降水量2 h内跃增8 mm时,站点出现强降水;局地水汽跃增可能是低空西南气流偏南分量增大或偏北冷空气侵入到暖湿空气中所致。  相似文献   

9.
黔西南短时强降水时空特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

10.
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   

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