強(qiáng)降水
- 朔州市短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布
分析朔州市短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生頻次的空間分布,年際變化特征,以及月、日發(fā)生次數(shù)分布和歷史極值,結(jié)果表明:朔州市短時(shí)強(qiáng)降水日呈西南-東北帶狀分布,北部、西部山區(qū)為高發(fā)生區(qū),盆地平川區(qū)為少發(fā)生區(qū)。強(qiáng)降水次數(shù)年際變化有線性上升趨勢(shì),0.27次·10a-1;20世紀(jì)80、90年代連片強(qiáng)降水過程較多,最近10年強(qiáng)降水次數(shù)增多,但基本是單站出現(xiàn)。月分布主要發(fā)生在5~9月份,呈單峰分布,7~8月份最多,占總次數(shù)的84%。日變化北京時(shí)間14:00~18:00為高時(shí)段,上午為少發(fā)
新農(nóng)民 2023年34期2024-01-16
- 2011—2021年廣州黃埔短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征及成因分析
)0 引言短時(shí)強(qiáng)降水是短時(shí)間內(nèi)降水強(qiáng)度較大,降水量級(jí)達(dá)到或超過一定閾值的天氣現(xiàn)象,是廣東省最為多發(fā)的災(zāi)害性天氣之一,具有突發(fā)性強(qiáng)、致災(zāi)性強(qiáng)、預(yù)測難度大等特點(diǎn),也是氣象防災(zāi)減災(zāi)工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)[1]。隨著氣候變暖,強(qiáng)對(duì)流災(zāi)害性天氣愈發(fā)頻繁[2]。為提高對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生發(fā)展規(guī)律的認(rèn)識(shí),多年來學(xué)者們致力于相關(guān)研究。陳炯等[3]分析了中國暖季短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征,指出華南地區(qū)是短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生頻率最高的地區(qū);伍紅雨等[4]分析了廣東短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征,指出
氣象水文海洋儀器 2023年4期2024-01-02
- 2010—2020年舟曲短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征分析
47000短時(shí)強(qiáng)降水是夏季極易發(fā)生的一種強(qiáng)對(duì)流天氣,其天氣系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展迅速,極易造成山體滑坡、泥石流及城市內(nèi)澇等災(zāi)害,對(duì)城市排澇系統(tǒng)造成強(qiáng)大的壓力[1],嚴(yán)重威脅社會(huì)發(fā)展。由于短時(shí)強(qiáng)降水多由中小尺度天氣系統(tǒng)造成,發(fā)展迅速,對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水量級(jí)及落區(qū)預(yù)報(bào)一直是預(yù)報(bào)的瓶頸[2]。近年來,有大量學(xué)者從短時(shí)強(qiáng)降水環(huán)流特征、影響系統(tǒng)及時(shí)空分布方面進(jìn)行了研究[3-6],但針對(duì)舟曲地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征研究相對(duì)較少。本文利用2010—2020年舟曲地區(qū)1 h降水量觀測
農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2022年6期2022-08-29
- 近10年陸豐市強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征
影響,經(jīng)常出現(xiàn)強(qiáng)降水,屬于廣東省3大暴雨中心之一[1]。強(qiáng)降水尤其是短時(shí)強(qiáng)降水(小時(shí)雨量≥20 mm)是廣東最為多發(fā)的災(zāi)害性天氣之一,蔡晶等[2]統(tǒng)計(jì)了廣東省2010—2014年國家站和區(qū)域氣象站的小時(shí)雨量數(shù)據(jù),指出廣東的短時(shí)強(qiáng)降水多發(fā)區(qū)集中在3大暴雨中心;陳芳麗等[3]、李嬌嬌等[4]對(duì)粵東暴雨中心降水的研究指出汕尾全市內(nèi)易出現(xiàn)極端強(qiáng)降水,有明顯的月和季節(jié)變化特征,并且強(qiáng)降水自21世紀(jì)開始年際變化幅度明顯增大。汕尾市暴雨地域分布不均勻,黃海燕等[5-6]
廣東氣象 2022年4期2022-08-24
- 基于區(qū)域自動(dòng)站的東莞極端短時(shí)強(qiáng)降水特征
候變化,由極端強(qiáng)降水造成的重大災(zāi)難性事件頻繁發(fā)生[1-2],給人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來巨大影響[3],如在2012年7月21日北京出現(xiàn)的特大暴雨[4]、2017年5月7日發(fā)生在廣州的極端強(qiáng)降水[2]。由于極端強(qiáng)降水突發(fā)性強(qiáng)、空間尺度小,一直以來都是預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的一大難題。國內(nèi)外許多氣象工作者針對(duì)極端強(qiáng)降水開展了大量研究工作,取得了一定的研究成果,陸虹等[5]、伍紅雨等[6]分別對(duì)華南、廣東地區(qū)的極端降水時(shí)空分布特征進(jìn)行研究;符嬌蘭[7]研究了極端強(qiáng)降水的成因;靳
廣東氣象 2022年4期2022-08-24
- 天津市薊州區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水特征及預(yù)報(bào)指標(biāo)研究
0 引 言短時(shí)強(qiáng)降水是夏季發(fā)生頻率最高的氣象災(zāi)害之一[1-4],致災(zāi)性強(qiáng),次生災(zāi)害多。短時(shí)強(qiáng)降水及其時(shí)空分布與社會(huì)運(yùn)行和百姓生活密切相關(guān),其特點(diǎn)是歷時(shí)短、雨強(qiáng)大、局地性強(qiáng),會(huì)給城市內(nèi)澇、交通帶來嚴(yán)峻考驗(yàn),同時(shí)也與泥石流、洪澇等災(zāi)害密切相關(guān)[5]。它的發(fā)生會(huì)給社會(huì)運(yùn)行和人民生命財(cái)產(chǎn)造成不同程度的影響,目前社會(huì)各行各業(yè)對(duì)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)需求越來越大,而對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降水落區(qū)和時(shí)效的預(yù)報(bào)預(yù)警一直是預(yù)報(bào)的重點(diǎn)和難點(diǎn)[6-8]。前人對(duì)暴雨和短時(shí)強(qiáng)降水的研究取得了不少
天津科技 2022年8期2022-08-16
- 新疆阿勒泰地區(qū)夏季短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征
0 引 言短時(shí)強(qiáng)降水是強(qiáng)對(duì)流天氣的主要類型之一,根據(jù)氣象災(zāi)害資料統(tǒng)計(jì),強(qiáng)對(duì)流是僅次于暴雨洪澇造成人員傷亡的第二大類氣象災(zāi)害。相比區(qū)域性暴雨,短時(shí)強(qiáng)降水主要由中小尺度天氣系統(tǒng)造成,具有生命史短、局地性強(qiáng)等特點(diǎn),故預(yù)報(bào)難度大。因此,加強(qiáng)對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水天氣的研究顯得尤為重要。近年來越來越多的氣象學(xué)者開始關(guān)注并研究短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程(段鶴等,2014;莊曉翠等,2017;曾勇和楊蓮梅a,2017)。受資料的限制,對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水的氣候特征研究較少,且主要集中在中國中東部
氣象與減災(zāi)研究 2022年1期2022-07-27
- 呼倫貝爾市汛期短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征
風(fēng)、冰雹和短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣頻發(fā)[1, 2],其中短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生次數(shù)最多[3]?!度珖虝r(shí)臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)規(guī)定》中定義短時(shí)強(qiáng)降水為1 h降雨量大于等于20 mm的降水,且降水總時(shí)間不超過6 h,其過程具有突發(fā)性強(qiáng)、降水時(shí)間集中、降水量大、局地性強(qiáng)及預(yù)報(bào)難度大等特點(diǎn),大多數(shù)強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)警提前量通常不超過1 h[4]。這些特點(diǎn)使得短時(shí)強(qiáng)降水容易致災(zāi),對(duì)農(nóng)業(yè)、交通、建筑等都易造成嚴(yán)重影響。國內(nèi)一些學(xué)者對(duì)不同地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征開展了研究。朱平等[5]分
綠色科技 2022年10期2022-06-23
- 2017—2021年海南島汛期短時(shí)降水時(shí)空分布特征*
地區(qū)之一,短時(shí)強(qiáng)降水是海南島主要的氣象災(zāi)害之一。發(fā)生在海南島的短時(shí)強(qiáng)降水,以局部、小范圍的短時(shí)強(qiáng)降水居多,易造成城市內(nèi)澇。例如2017年5月15日下午發(fā)生在??谑袇^(qū)的局地性短時(shí)強(qiáng)降水,小時(shí)極端雨強(qiáng)達(dá)到了111.8mm/h,持續(xù)時(shí)間短,主要降水時(shí)間段在16∶00—18∶00,造成海口城市內(nèi)澇嚴(yán)重,城市交通近乎癱瘓,嚴(yán)重影響人民生活。因此,有必要對(duì)海南島短時(shí)強(qiáng)降水特征進(jìn)行研究。許多國內(nèi)學(xué)者開展了短時(shí)強(qiáng)降水的相關(guān)研究。毛冬艷等[1]對(duì)西南地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的氣候特征
海峽科學(xué) 2022年4期2022-06-14
- 浙江省短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征
01 引言短時(shí)強(qiáng)降水是指在較短的時(shí)間內(nèi)雨量達(dá)到或超過某一量值的天氣現(xiàn)象,屬于強(qiáng)對(duì)流天氣的一種,其過程一般由中小尺度系統(tǒng)所產(chǎn)生,突發(fā)性強(qiáng),降水時(shí)間集中,常造成城市滯澇、農(nóng)田被淹等,且極易誘發(fā)山洪、泥石流等災(zāi)害,給人民生產(chǎn)生活造成重大影響。浙江地處我國東南沿海,屬亞熱帶季風(fēng)氣候,山區(qū)占總面積的70.4%,由于地理及地形因素影響,浙江省降水充沛,梅汛期和臺(tái)汛期降水相對(duì)集中,暴雨日數(shù)較多,短時(shí)強(qiáng)降水頻發(fā)。例如2019年,受臺(tái)風(fēng)“利奇馬”影響,浙江沿海地區(qū)出現(xiàn)大暴雨
氣候與環(huán)境研究 2022年3期2022-06-07
- 基于加密自動(dòng)氣象觀測站的柳州市短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征分析
)0 引言短時(shí)強(qiáng)降水是強(qiáng)對(duì)流的重要形式之一,具有尺度小、發(fā)展快、易致災(zāi)的特點(diǎn),尤其是極端短時(shí)強(qiáng)降水,常常引發(fā)山洪暴發(fā)、泥石流、城市內(nèi)澇等各種災(zāi)害,嚴(yán)重影響工農(nóng)業(yè)生產(chǎn),造成重大財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡。2021年7月20日,河南多地遭受極端短時(shí)強(qiáng)降水襲擊,鄭州、開封等多地1 h降雨量超過100 mm,其中鄭州氣象觀測站最大小時(shí)降雨量達(dá)201.9 mm(20日16—17時(shí)),鄭州局地3 h最大降雨量達(dá)333 mm,造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。相對(duì)于區(qū)域性暴雨而言
中低緯山地氣象 2022年2期2022-05-18
- 貴陽市汛期短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征
)0 引言短時(shí)強(qiáng)降水常具有突發(fā)性強(qiáng)、降水強(qiáng)度大等特點(diǎn),其引發(fā)的山洪、地質(zhì)災(zāi)害和城市內(nèi)澇已屢見不鮮,對(duì)人民生命及生產(chǎn)安全造成威脅。近年來,隨著觀測手段的不斷豐富,小時(shí)降水資料已在業(yè)務(wù)中占據(jù)越來越重要的地位,短時(shí)強(qiáng)降水受到許多氣象工作者的廣泛研究[1-4]。陶詩言[1]指出:我國歷史上多次嚴(yán)重暴雨災(zāi)害中均伴有高強(qiáng)度的短時(shí)強(qiáng)降水。陳炯等[2]研究了國內(nèi)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)間與空間分布情況,其中短時(shí)強(qiáng)降水最高的區(qū)域?yàn)槿A南地區(qū)。姚莉等[3]分析了中國小時(shí)雨量的時(shí)空分布特征
中低緯山地氣象 2022年2期2022-05-18
- MJO背景下文山州區(qū)域強(qiáng)降水分析
的特點(diǎn),公眾對(duì)強(qiáng)降水災(zāi)害事件關(guān)注提高[1]。雖然適時(shí)大范圍強(qiáng)降水對(duì)緩解旱情有利,但是雨水過度集中常導(dǎo)致洪澇災(zāi)害發(fā)生,特別是大范圍的強(qiáng)降水,更易造成城市內(nèi)澇及山洪地質(zhì)災(zāi)害[2]。文山州地處低緯高原,天氣系統(tǒng)復(fù)雜,大部地區(qū)降水充沛,季風(fēng)氣候明顯,干濕季分明,受臺(tái)風(fēng)、低壓云團(tuán)、冷鋒切變,低渦、熱帶輻合帶等天氣系統(tǒng)影響[3],強(qiáng)降水天氣突出但時(shí)空分布不均。關(guān)于強(qiáng)降水的研究學(xué)者從不同角度進(jìn)行了多方面分析,有的學(xué)者對(duì)強(qiáng)降水時(shí)空變化特征進(jìn)行分析[4-8];有的對(duì)單個(gè)突出
云南地理環(huán)境研究 2022年2期2022-05-10
- 文山州防洪城市短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空變化特征
)0 引言短時(shí)強(qiáng)降水(小時(shí)雨量≥20 mm)是文山州最多發(fā)的災(zāi)害性天氣之一,短時(shí)強(qiáng)降水就是意味著歷時(shí)短、雨強(qiáng)大[1]以及局地性強(qiáng),大量的降水在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)發(fā)生,嚴(yán)重影響了城市生活以及交通等問題,特別是幾個(gè)防洪城市,短時(shí)強(qiáng)降水極易引發(fā)城市內(nèi)澇、山洪、滑坡泥石流等災(zāi)害。例如2018年6月24日凌晨文山市城區(qū)出現(xiàn)大暴雨天氣,24小時(shí)累計(jì)雨量為112.5 mm,最大小時(shí)雨量為40.4 mm,文山市城區(qū)多處發(fā)生內(nèi)澇,其中位于環(huán)東路上的文山雪佛蘭4S店受災(zāi)比較嚴(yán)重,
云南地理環(huán)境研究 2022年1期2022-05-10
- 2015—2019年甘肅平?jīng)龅貐^(qū)夏季短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布及天氣形勢(shì)特征
01)引言短時(shí)強(qiáng)降水是指在1 h內(nèi)出現(xiàn)20 mm以上的降水事件,具有突發(fā)性、致災(zāi)性等特點(diǎn),容易造成城市內(nèi)澇,山體滑坡、山洪、泥石流等災(zāi)害,由于短時(shí)強(qiáng)降水形成機(jī)制復(fù)雜,一直以來是氣象部門預(yù)報(bào)、預(yù)警業(yè)務(wù)的重點(diǎn)和難點(diǎn)[1-2]。在中國西北地區(qū)東部,雖然年降水量偏少,但夏季短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣多發(fā),又由于該地區(qū)特殊的地質(zhì)條件和脆弱的生態(tài)環(huán)境,常誘發(fā)山洪、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害。甘肅平?jīng)鑫挥谖鞅钡貐^(qū)東部,橫跨六盤山,轄有靜寧、莊浪、華亭、崇信、涇川、靈臺(tái)六縣(市)和崆峒
氣象與環(huán)境學(xué)報(bào) 2022年1期2022-03-08
- 基于物理量參數(shù)的伊犁河谷短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技術(shù)研究
天氣頻發(fā)。短時(shí)強(qiáng)降水屬于強(qiáng)對(duì)流天氣的一種,局地的短時(shí)強(qiáng)降水導(dǎo)致的暴雨洪澇和地質(zhì)災(zāi)害所造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失在所有氣象災(zāi)害中是最大的。例如2016年6月17日夜間至凌晨,伊犁河谷出現(xiàn)短時(shí)暴雨,自動(dòng)站1 h(04:00—05:00)最大降雨量達(dá)44.3 mm。據(jù)伊犁州民政部門初步統(tǒng)計(jì),此次短時(shí)暴雨造成直接經(jīng)濟(jì)損失3.4億元。因此,對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程的預(yù)報(bào)及預(yù)測是非常重要的。近些年來,國內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)于強(qiáng)對(duì)流天氣的研究經(jīng)歷著以下3個(gè)階段:環(huán)境條件分析、建立強(qiáng)
沙漠與綠洲氣象 2022年1期2022-03-03
- 強(qiáng)弱天氣尺度強(qiáng)迫下廣東短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征分析
1 引 言短時(shí)強(qiáng)降水是強(qiáng)對(duì)流天氣的重要類別之一,其生命史短但降水效率高,容易造成突發(fā)的城市內(nèi)澇、山體滑坡和泥石流等災(zāi)害,其致災(zāi)性比一般的暴雨降水更甚。但目前的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)尚未能很好地預(yù)報(bào)短時(shí)強(qiáng)降水,使其成為災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)預(yù)警的重點(diǎn)和難點(diǎn),也是目前國內(nèi)外研究的重點(diǎn)之一。華南地區(qū)是我國短時(shí)強(qiáng)降水多發(fā)區(qū)[1],廣東前汛期86%的暴雨過程都伴有短時(shí)強(qiáng)降水[2],2017 年5 月7 日廣東廣州增城新塘鎮(zhèn)錄得184.4 mm/h 的極端小時(shí)雨量,造成了當(dāng)?shù)貒?yán)重的城市
熱帶氣象學(xué)報(bào) 2022年5期2022-02-07
- 甘肅隴南市短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征及中尺度分析
)引 言短時(shí)強(qiáng)降水作為強(qiáng)對(duì)流天氣的一種類型,常與雷暴大風(fēng)、冰雹等天氣同時(shí)出現(xiàn),在地質(zhì)環(huán)境脆弱的地區(qū),容易誘發(fā)泥石流、山洪、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害[1]。短時(shí)強(qiáng)降水往往由中小尺度天氣系統(tǒng)造成,具有發(fā)展速度快,局地性強(qiáng)等特點(diǎn),其降水落區(qū)、強(qiáng)度、量級(jí)的預(yù)報(bào)預(yù)警一直是預(yù)報(bào)的難點(diǎn)[2-4]。甘肅省隴南市地處秦巴山區(qū),境內(nèi)溝壑縱橫,地形復(fù)雜,是甘肅省降水最多、短時(shí)強(qiáng)降水最多的地區(qū)之一,每年因暴雨和短時(shí)強(qiáng)降水引發(fā)的暴洪、泥石流、滑坡等災(zāi)害給全市造成巨大的生命和財(cái)產(chǎn)損失,如20
干旱氣象 2021年6期2022-01-10
- 西寧兩次強(qiáng)降水的雷達(dá)VWP特征
25)0 引言強(qiáng)降水引發(fā)的暴雨洪澇成為主要的氣象災(zāi)害之一,對(duì)于強(qiáng)降水的研究也開始較早。由于多普勒天氣雷達(dá)的布網(wǎng)、業(yè)務(wù)化運(yùn)行和廣泛應(yīng)用于強(qiáng)對(duì)流天氣監(jiān)測及短時(shí)臨近預(yù)報(bào),以雷達(dá)為基礎(chǔ)對(duì)強(qiáng)降水的研究和應(yīng)用也越來越深入。雷達(dá)徑向速度和風(fēng)廓線產(chǎn)品(VWP)提供了強(qiáng)降水環(huán)境風(fēng)場綜合特征,根據(jù)VWP上風(fēng)場特征來判斷冷暖平流,認(rèn)為冷平流維持時(shí)強(qiáng)降水也維持,根據(jù)20 m·s風(fēng)的層次可斷定垂直上升、下沉氣流。Shao等用雷達(dá)反演的三維風(fēng)場發(fā)現(xiàn)強(qiáng)降水發(fā)生在偏南氣流、輻合上升較強(qiáng)的
Advances in Meteorological Science and Technology 2021年5期2021-11-20
- 基于小時(shí)雨量的防城港市短時(shí)強(qiáng)降水特征分析
更容易出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水,昌立偉等[2]認(rèn)為異常強(qiáng)的短時(shí)強(qiáng)降水出現(xiàn)喇叭口地形附近或迎風(fēng)坡處。短時(shí)強(qiáng)降水是防城港市多發(fā)、頻發(fā)的災(zāi)害性天氣之一,本文利用國家氣象站與區(qū)域自動(dòng)站的小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù),結(jié)合防城港市地形分析防城港市短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征,初步探討十萬大山地形對(duì)降雨的影響,以期找出短時(shí)強(qiáng)降水的發(fā)生規(guī)律,提高業(yè)務(wù)人員對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水分布特征的認(rèn)識(shí),從而提高短時(shí)臨近預(yù)報(bào)預(yù)警的能力。1 資料和方法本文所使用的資料為防城港市自動(dòng)氣象站2016—2019年的小時(shí)雨量數(shù)據(jù)。在
中低緯山地氣象 2021年5期2021-11-15
- 青藏高原東北側(cè)短時(shí)強(qiáng)降水閾值確定及特征分析
0)引 言短時(shí)強(qiáng)降水由強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)造成,其空間尺度小、持續(xù)時(shí)間短、突發(fā)性強(qiáng)、雨勢(shì)兇猛、破壞力大,易引發(fā)山洪、泥石流和山體滑坡等嚴(yán)重自然災(zāi)害。甘肅省臨夏回族自治州(以下簡稱“臨夏州”)地處青藏高原與黃土高原的過渡區(qū)域,是青藏高原東北側(cè)最具代表性的邊坡地區(qū)之一;境內(nèi)短時(shí)強(qiáng)降水天氣發(fā)生頻率高、破壞性強(qiáng)、影響程度嚴(yán)重,是甘肅省自然災(zāi)害發(fā)生最頻繁且受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)之一。2007年8月25日臨夏州出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水引發(fā)洪澇災(zāi)害,造成5個(gè)縣(市)25個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))9.74萬人受
干旱氣象 2021年4期2021-09-16
- 四川盆地不同強(qiáng)度短時(shí)強(qiáng)降水物理量特征對(duì)比分析*
地不同強(qiáng)度短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生發(fā)展所需的熱力、水汽和垂直風(fēng)切變等條件,并對(duì)不同強(qiáng)度短時(shí)強(qiáng)降水的環(huán)境物理量特征進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,極端短時(shí)強(qiáng)降水的抬升凝結(jié)高度、自由對(duì)流高度和平衡高度(EL)均高于普通短時(shí)強(qiáng)降水,EL可以較好地區(qū)分極端短時(shí)強(qiáng)降水和普通短時(shí)強(qiáng)降水,約75%的極端短時(shí)強(qiáng)降水和普通短時(shí)強(qiáng)降水分別發(fā)生在EL高于258.6和658.2 hPa的環(huán)境下。極端短時(shí)強(qiáng)降水的對(duì)流有效位能(CAPE)和對(duì)流抑制能量值同樣高于普通短時(shí)強(qiáng)降水,約50%的極端短時(shí)強(qiáng)降水和
氣象 2021年4期2021-05-17
- 低緯高原地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水與雷電活動(dòng)相關(guān)性研究
言發(fā)生在暖季的強(qiáng)降水天氣,往往伴隨著雷電活動(dòng),所以閃電探測數(shù)據(jù)的應(yīng)用對(duì)強(qiáng)對(duì)流的發(fā)生、發(fā)展和消亡過程能起到較好的指示作用,通過研究地閃和地面降水關(guān)系,可應(yīng)用地閃信息對(duì)降水進(jìn)行估算,為提高降水預(yù)警水平提供一種新的手段和補(bǔ)充[1-2]。從時(shí)空尺度上看,雷電與降水關(guān)系的研究主要從兩個(gè)方面展開,一個(gè)是立足于較大時(shí)空尺度范圍內(nèi)的雷電與降水的氣候統(tǒng)計(jì)關(guān)系,另一個(gè)是雷暴過程與降水的時(shí)空關(guān)系[3-4]。國內(nèi)外研究表明,強(qiáng)對(duì)流引發(fā)的強(qiáng)降水發(fā)展趨勢(shì)與地閃活動(dòng)的變化具有一定程度的
熱帶氣象學(xué)報(bào) 2021年1期2021-05-07
- 陜西黃土高原短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布及環(huán)流特征
天氣頻發(fā),局地強(qiáng)降水引發(fā)城市內(nèi)澇、山洪暴發(fā),損毀房舍、道路、農(nóng)田、堤壩等基礎(chǔ)設(shè)施,常造成重大經(jīng)濟(jì)損失,是水土流失最為嚴(yán)重和生態(tài)環(huán)境最脆弱的地區(qū)之一。20世紀(jì)70年代,榆林市與內(nèi)蒙古自治區(qū)交界處曾出現(xiàn)過日降水量1 400 mm的極端暴雨[1]。2002年7月4—5日子長縣連續(xù)2 d大暴雨,1 h最大降水量達(dá)到81.3 mm。2012年7月15日00—03時(shí),綏德縣義合、滿堂川兩個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)3 h降水量超過100 mm。2012年7月27—28日,佳縣降大暴雨,連續(xù)
陜西氣象 2021年2期2021-04-20
- 梅縣區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的統(tǒng)計(jì)特征分析
,尤其是因短時(shí)強(qiáng)降水引發(fā)的山體滑坡地質(zhì)災(zāi)害居多。目前許多學(xué)者對(duì)區(qū)域性的短時(shí)強(qiáng)降水分布特征,或者是年際降水變化都做了研究[1-6],如孫喜艷[7]等研究發(fā)現(xiàn)廣東年小時(shí)強(qiáng)降水頻次呈現(xiàn)明顯增加的趨勢(shì),且小時(shí)強(qiáng)降水多出現(xiàn)在廣東3個(gè)多雨區(qū)域內(nèi);凌良新[8]等進(jìn)一步對(duì)廣東的年、季降水量時(shí)空變化分布特征進(jìn)行研究;黃晴晴[9]等發(fā)現(xiàn)梅州市近50 a的降水存在年代際周期以及年際周期變化;劉蕾[10]等提出近30 a梅縣年降水量隨時(shí)間沒有明顯的變化趨勢(shì),但不同時(shí)段仍存在階段性
廣東水利水電 2020年9期2020-09-22
- 2011—2018年東營短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征
7091)短時(shí)強(qiáng)降水是指短時(shí)間內(nèi)降水強(qiáng)度大,降水量達(dá)到或超過某一量值的天氣現(xiàn)象。短時(shí)強(qiáng)降水具有歷時(shí)短、雨強(qiáng)大、局地性強(qiáng)的特點(diǎn),其預(yù)報(bào)難度大,且極易致災(zāi),往往對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通、建筑、電力、通訊和人民生命財(cái)產(chǎn)等造成較嚴(yán)重影響。近些年,國內(nèi)很多氣象工作者已經(jīng)對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水的氣候特征、形成機(jī)制、預(yù)報(bào)模型等進(jìn)行了大量的研究。吳迎旭等[1]等分析得出黑龍江省短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征及高低空系統(tǒng)配合對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水連續(xù)性的作用。李萍云等[2]得出陜西短時(shí)強(qiáng)降水頻次及極值雨強(qiáng)的時(shí)
陜西氣象 2020年2期2020-06-07
- 臨汾市多尺度短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征*
汾市多尺度短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征*樊瑞瑞1,李倩倩2,馬睿卿3,孫悅1,張斌1(1.臨汾市氣象局,山西 臨汾 041000;2.臨汾市防雷減災(zāi)中心,山西 臨汾 041000;3.襄汾縣氣象局,山西 臨汾 041500)采用臨汾市17個(gè)氣象觀測站近10年小時(shí)雨量數(shù)據(jù),對(duì)臨汾市不同時(shí)間尺度短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征進(jìn)行分析,結(jié)果表明,臨汾市近10年短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)自東北到西南呈現(xiàn)多—少—多的帶狀分布特征;臨汾市1 h、3 h強(qiáng)降水日數(shù)呈上升趨勢(shì),12 h強(qiáng)降水日數(shù)
科技與創(chuàng)新 2020年8期2020-05-08
- 懷化市汛期短時(shí)強(qiáng)降水特征分析
)0 引言短時(shí)強(qiáng)降水具有突發(fā)性強(qiáng)、來勢(shì)猛、歷時(shí)短、局地性強(qiáng),致災(zāi)性高,可預(yù)報(bào)時(shí)效短等特征,導(dǎo)致的主要災(zāi)害是暴洪,暴洪是所有氣象相關(guān)災(zāi)害中發(fā)生頻次最高且導(dǎo)致傷亡最多的災(zāi)害[1],常常造成城市積澇,山體滑坡等氣象衍生災(zāi)害。許多氣象人員對(duì)此進(jìn)行了研究,如,對(duì)山東省短時(shí)強(qiáng)降水分析表明,時(shí)空分布不均,極值時(shí)空分布差異較大,7—8月大范圍短時(shí)強(qiáng)降水過程明顯增加[2],是極端強(qiáng)降水的關(guān)鍵時(shí)期[3];成都都江堰短時(shí)強(qiáng)降水的強(qiáng)度非常集中,夜雨特征突出,且后半夜比前半夜多[4
中低緯山地氣象 2020年1期2020-03-18
- 2005—2018年陜西短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征
0014)短時(shí)強(qiáng)降水是一種典型的強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象,由空氣強(qiáng)烈的垂直運(yùn)動(dòng)造成,常伴隨有雷電、大風(fēng)、冰雹等天氣,易造成明顯的城市內(nèi)澇、中小河流水位暴漲、甚至是地質(zhì)災(zāi)害等氣象災(zāi)害及其衍生災(zāi)害,對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成重大威脅。此類天氣具有歷時(shí)短、雨強(qiáng)大、局地性強(qiáng)等特點(diǎn),很多學(xué)者利用小時(shí)降水量資料分析其時(shí)間、空間分布特征。如:2012年彭芳[1]等利用貴州區(qū)域84測站1991—2009年汛期(4—9月)逐小時(shí)降水資料統(tǒng)計(jì)了貴州省短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征;2015年魯俊[2]
陜西氣象 2019年5期2019-10-21
- 1953
——017年阜陽市短時(shí)強(qiáng)降水特征分析
暖背景下,極端強(qiáng)降水事件呈現(xiàn)多發(fā)趨勢(shì),強(qiáng)降水對(duì)城市造成的災(zāi)害損失以及對(duì)人民生活帶來的影響越來越大[1-5]。2012年7月21日北京大暴雨致77人死亡;2013年5月16日高鐵韶關(guān)至英德間普降暴雨,雨量最高達(dá)到40mm/h,導(dǎo)致武漢至廣州高鐵大多數(shù)動(dòng)車不同程度晚點(diǎn);2016年6月30日阜陽地區(qū)出現(xiàn)明顯降水,潁泉區(qū)蘇集鎮(zhèn)21~22時(shí)雨強(qiáng)達(dá)到83mm/h,受短時(shí)強(qiáng)降水影響,城市內(nèi)澇、農(nóng)田漬澇嚴(yán)重,類似例子在國內(nèi)不勝枚舉??梢?,強(qiáng)降水對(duì)城市和人們生活的影響已經(jīng)深
安徽農(nóng)學(xué)通報(bào) 2019年18期2019-10-16
- 1986—2016年遼寧省強(qiáng)降水氣候特征
顯著特征;短時(shí)強(qiáng)降水具有局地性和突發(fā)性強(qiáng),小時(shí)雨強(qiáng)大等特點(diǎn)。強(qiáng)降水可能引發(fā)內(nèi)澇、地質(zhì)災(zāi)害等次生災(zāi)害,是遼寧省主要的氣象災(zāi)害[1-2]。IPCC 第4 次評(píng)估報(bào)告指出,在全球變暖的大背景下,全球陸地大部分地區(qū)降水正發(fā)生顯著變化,降水量在高緯度地區(qū)增加、在中低緯度地區(qū)減少,強(qiáng)降水比例普遍增加,我國也不例外,根據(jù)模式估計(jì),這種趨勢(shì)可能延續(xù)[3-5]。近年來,有不少學(xué)者對(duì)我國暴雨做了深入研究,陳秋萍等[6]分析了福建北部前汛期短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布及雷達(dá)回波特征,指
沙漠與綠洲氣象 2019年3期2019-07-20
- 黔西南短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征分析
發(fā),其中由短時(shí)強(qiáng)降水及暴雨過程所引發(fā)的山洪、泥石流等災(zāi)害造成的損失日益嚴(yán)重,而弄清楚短時(shí)強(qiáng)降水與暴雨的關(guān)系,對(duì)提高預(yù)報(bào)監(jiān)測能力具有非常重要的意義。Yu等[1-2]分析了中國大陸的夏季降水日變化特征和降水持續(xù)時(shí)間的關(guān)系;Li等[3]分析了中國南方降水日變化的季節(jié)變化特征;白愛娟[4]發(fā)現(xiàn)青藏高原中部降水最大值集中在傍晚前后;李建[5]指出北京市夏季降水日變化在降水量和頻次上均以午后至次日清晨為高值區(qū),在中午前后為最低值;姚莉[6]發(fā)現(xiàn)4 mm·h-1以上雨強(qiáng)
沙漠與綠洲氣象 2018年4期2018-10-22
- 阜新地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征分析
杰 常亮短時(shí)強(qiáng)降水具有時(shí)間短,雨強(qiáng)大,局地性強(qiáng)的特點(diǎn),做好短時(shí)強(qiáng)降水研究對(duì)防災(zāi)減災(zāi)工作具有重大意義。由于短時(shí)強(qiáng)降水天氣主要發(fā)生在夏季,本文選用阜新地區(qū)2個(gè)常規(guī)自動(dòng)站及59個(gè)加密自動(dòng)站2009~2016年5~10月觀測到的逐小時(shí)降水資料,對(duì)阜新地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的年變化、月變化、旬變化、日變化及空間分布特征進(jìn)行了詳細(xì)的分析,并根據(jù)環(huán)流特征進(jìn)行了天氣分型,從中尋找預(yù)報(bào)員預(yù)報(bào)著眼點(diǎn)和氣象服務(wù)的關(guān)鍵點(diǎn),以便更好地進(jìn)行短時(shí)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)、預(yù)警服務(wù)工作。1 短時(shí)強(qiáng)降水標(biāo)準(zhǔn)
農(nóng)民致富之友 2018年22期2018-01-29
- 黔南州近7年3~10月短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空特征分析
出黔南地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征。1 資料來源本文所用的資料是黔南州2010年~2016年3~10月區(qū)域自動(dòng)站的逐小時(shí)降水量資料,參考韓寧等對(duì)數(shù)據(jù)的處理方法,去除數(shù)據(jù)缺失比較嚴(yán)重的站點(diǎn),利用值班記錄、氣象信息快報(bào)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,最終建立221站短時(shí)強(qiáng)降水數(shù)據(jù)集,在其中選出30mm以上及50mm以上的短時(shí)強(qiáng)降水加以研究。2 短時(shí)強(qiáng)降水特征分析2.1 短時(shí)強(qiáng)降水空間分布特征通過分析,黔南州短時(shí)強(qiáng)降水累計(jì)頻次南部大于北部,東西部大于中部。南部地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水
吉林農(nóng)業(yè) 2018年21期2018-01-18
- 基于自動(dòng)站觀測的貴陽強(qiáng)降水特征分析*
動(dòng)站觀測的貴陽強(qiáng)降水特征分析*陳海鳳,李 揚(yáng),黃世芹,彭科曼,王 珺(貴州省貴陽市氣象局,貴州 貴陽 550001)利用2010年1月—2016年12月貴陽市67個(gè)自動(dòng)站逐時(shí)降水資料,采用K-means聚類方法,分析貴陽市強(qiáng)降水的精細(xì)化時(shí)空分布特征。結(jié)果表明:①貴陽市短時(shí)強(qiáng)降水以及暴雨呈南多北少,其中短時(shí)強(qiáng)降水在清鎮(zhèn)南部和花溪南部最為活躍,暴雨在清鎮(zhèn)南部最為活躍,大暴雨則在清鎮(zhèn)西南部最為活躍。②K-means 聚類方法可清晰地區(qū)分貴陽南部強(qiáng)降水活躍區(qū)(稱為
中低緯山地氣象 2017年3期2017-08-07
- 陽江市強(qiáng)降水的氣候特征
500)陽江市強(qiáng)降水的氣候特征梁國鋒,黃先倫,楊超,張德蘇(陽江市氣象局,廣東陽江 529500)對(duì)陽江市1980—2015年降雨資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果表明:陽江市強(qiáng)降水(小時(shí)雨強(qiáng)≥20mm)年平均天數(shù)為14.2 d,連續(xù)性強(qiáng)降水(1 d出現(xiàn)2次或以上的強(qiáng)降水)年平均天數(shù)為4.2 d,超強(qiáng)降水(小時(shí)雨強(qiáng)≥50 mm)年平均2.1 d;強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在4—9月,其中5—6月是陽江市強(qiáng)降水多發(fā)期,04:00—11:00和14:00—16:00是陽江強(qiáng)降水多發(fā)時(shí)
廣東氣象 2016年6期2016-02-09
- 呼倫貝爾市汛期短時(shí)強(qiáng)降水特征
貝爾市汛期短時(shí)強(qiáng)降水特征常煜(呼倫貝爾市氣象局,內(nèi)蒙古呼倫貝爾 021008)基于1991—2013年呼倫貝爾市汛期(6—8月)16站逐小時(shí)降水資料,分別定義各站點(diǎn)小時(shí)降水量的短時(shí)強(qiáng)降水閾值,同時(shí)利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)分析方法揭示呼倫貝爾市短時(shí)強(qiáng)降水(強(qiáng)降水)變化特征。分析結(jié)果表明:強(qiáng)降水閾值、強(qiáng)降水事件以及強(qiáng)降水雨強(qiáng)均呈現(xiàn)自西向東部偏南方向遞增的空間分布,最強(qiáng)中心位于東南部阿榮旗,其形成與地形關(guān)系密切。強(qiáng)降水占汛期總降水量百分比低于1/5,而且發(fā)生頻
沙漠與綠洲氣象 2015年2期2015-04-08