强降水
- 朔州市短时强降水时空分布
分析朔州市短时强降水发生频次的空间分布，年际变化特征，以及月、日发生次数分布和历史极值，结果表明：朔州市短时强降水日呈西南-东北带状分布，北部、西部山区为高发生区，盆地平川区为少发生区。强降水次数年际变化有线性上升趋势，0.27次·10a-1；20世纪80、90年代连片强降水过程较多，最近10年强降水次数增多，但基本是单站出现。月分布主要发生在5～9月份，呈单峰分布，7～8月份最多，占总次数的84%。日变化北京时间14：00～18：00为高时段，上午为少发
新农民 2023年34期2024-01-16
- 2011—2021年广州黄埔短时强降水时空分布特征及成因分析
)0 引言短时强降水是短时间内降水强度较大,降水量级达到或超过一定阈值的天气现象,是广东省最为多发的灾害性天气之一,具有突发性强、致灾性强、预测难度大等特点,也是气象防灾减灾工作的重点和难点[1]。随着气候变暖,强对流灾害性天气愈发频繁[2]。为提高对短时强降水发生发展规律的认识,多年来学者们致力于相关研究。陈炯等[3]分析了中国暖季短时强降水的时空分布特征,指出华南地区是短时强降水发生频率最高的地区;伍红雨等[4]分析了广东短时强降水的时空分布特征,指出
气象水文海洋仪器 2023年4期2024-01-02
- 2010—2020年舟曲短时强降水时空特征分析
47000短时强降水是夏季极易发生的一种强对流天气，其天气系统发生发展迅速，极易造成山体滑坡、泥石流及城市内涝等灾害，对城市排涝系统造成强大的压力[1]，严重威胁社会发展。由于短时强降水多由中小尺度天气系统造成，发展迅速，对短时强降水量级及落区预报一直是预报的瓶颈[2]。近年来，有大量学者从短时强降水环流特征、影响系统及时空分布方面进行了研究[3-6]，但针对舟曲地区短时强降水的时空分布特征研究相对较少。本文利用2010—2020年舟曲地区1 h降水量观测
农业灾害研究 2022年6期2022-08-29
- 近10年陆丰市强降水的时空分布特征
影响，经常出现强降水，属于广东省3大暴雨中心之一［1］。强降水尤其是短时强降水（小时雨量≥20 mm）是广东最为多发的灾害性天气之一，蔡晶等［2］统计了广东省2010—2014年国家站和区域气象站的小时雨量数据，指出广东的短时强降水多发区集中在3大暴雨中心；陈芳丽等［3］、李娇娇等［4］对粤东暴雨中心降水的研究指出汕尾全市内易出现极端强降水，有明显的月和季节变化特征，并且强降水自21世纪开始年际变化幅度明显增大。汕尾市暴雨地域分布不均匀，黄海燕等［5-6］
广东气象 2022年4期2022-08-24
- 基于区域自动站的东莞极端短时强降水特征
候变化，由极端强降水造成的重大灾难性事件频繁发生［1-2］，给人类社会和经济发展带来巨大影响［3］，如在2012年7月21日北京出现的特大暴雨［4］、2017年5月7日发生在广州的极端强降水［2］。由于极端强降水突发性强、空间尺度小，一直以来都是预报业务的一大难题。国内外许多气象工作者针对极端强降水开展了大量研究工作，取得了一定的研究成果，陆虹等［5］、伍红雨等［6］分别对华南、广东地区的极端降水时空分布特征进行研究；符娇兰［7］研究了极端强降水的成因；靳
广东气象 2022年4期2022-08-24
- 天津市蓟州区短时强降水特征及预报指标研究
0 引 言短时强降水是夏季发生频率最高的气象灾害之一[1-4]，致灾性强，次生灾害多。短时强降水及其时空分布与社会运行和百姓生活密切相关，其特点是历时短、雨强大、局地性强，会给城市内涝、交通带来严峻考验，同时也与泥石流、洪涝等灾害密切相关[5]。它的发生会给社会运行和人民生命财产造成不同程度的影响，目前社会各行各业对强降水的预报预警服务需求越来越大，而对于短时强降水落区和时效的预报预警一直是预报的重点和难点[6-8]。前人对暴雨和短时强降水的研究取得了不少
天津科技 2022年8期2022-08-16
- 新疆阿勒泰地区夏季短时强降水时空分布特征
0 引 言短时强降水是强对流天气的主要类型之一，根据气象灾害资料统计，强对流是仅次于暴雨洪涝造成人员伤亡的第二大类气象灾害。相比区域性暴雨，短时强降水主要由中小尺度天气系统造成，具有生命史短、局地性强等特点，故预报难度大。因此，加强对短时强降水天气的研究显得尤为重要。近年来越来越多的气象学者开始关注并研究短时强降水天气过程(段鹤等，2014；庄晓翠等，2017；曾勇和杨莲梅a，2017)。受资料的限制，对短时强降水的气候特征研究较少，且主要集中在中国中东部
气象与减灾研究 2022年1期2022-07-27
- 呼伦贝尔市汛期短时强降水时空分布特征
风、冰雹和短时强降水等强对流天气频发[1, 2]，其中短时强降水发生次数最多[3]。《全国短时临近预报业务规定》中定义短时强降水为1 h降雨量大于等于20 mm的降水，且降水总时间不超过6 h，其过程具有突发性强、降水时间集中、降水量大、局地性强及预报难度大等特点，大多数强对流天气的预警提前量通常不超过1 h[4]。这些特点使得短时强降水容易致灾，对农业、交通、建筑等都易造成严重影响。国内一些学者对不同地区短时强降水的时空分布特征开展了研究。朱平等[5]分
绿色科技 2022年10期2022-06-23
- 2017—2021年海南岛汛期短时降水时空分布特征*
地区之一，短时强降水是海南岛主要的气象灾害之一。发生在海南岛的短时强降水，以局部、小范围的短时强降水居多，易造成城市内涝。例如2017年5月15日下午发生在海口市区的局地性短时强降水，小时极端雨强达到了111.8mm/h,持续时间短，主要降水时间段在16∶00—18∶00，造成海口城市内涝严重，城市交通近乎瘫痪，严重影响人民生活。因此，有必要对海南岛短时强降水特征进行研究。许多国内学者开展了短时强降水的相关研究。毛冬艳等[1]对西南地区短时强降水的气候特征
海峡科学 2022年4期2022-06-14
- 浙江省短时强降水的时空分布特征
01 引言短时强降水是指在较短的时间内雨量达到或超过某一量值的天气现象，属于强对流天气的一种，其过程一般由中小尺度系统所产生，突发性强，降水时间集中，常造成城市滞涝、农田被淹等，且极易诱发山洪、泥石流等灾害，给人民生产生活造成重大影响。浙江地处我国东南沿海，属亚热带季风气候，山区占总面积的70.4%，由于地理及地形因素影响，浙江省降水充沛，梅汛期和台汛期降水相对集中，暴雨日数较多，短时强降水频发。例如2019年，受台风“利奇马”影响，浙江沿海地区出现大暴雨
气候与环境研究 2022年3期2022-06-07
- 基于加密自动气象观测站的柳州市短时强降水时空特征分析
)0 引言短时强降水是强对流的重要形式之一，具有尺度小、发展快、易致灾的特点，尤其是极端短时强降水，常常引发山洪暴发、泥石流、城市内涝等各种灾害，严重影响工农业生产，造成重大财产损失和人员伤亡。2021年7月20日，河南多地遭受极端短时强降水袭击，郑州、开封等多地1 h降雨量超过100 mm，其中郑州气象观测站最大小时降雨量达201.9 mm(20日16—17时)，郑州局地3 h最大降雨量达333 mm，造成了严重的经济损失和人员伤亡。相对于区域性暴雨而言
中低纬山地气象 2022年2期2022-05-18
- 贵阳市汛期短时强降水时空分布特征
)0 引言短时强降水常具有突发性强、降水强度大等特点，其引发的山洪、地质灾害和城市内涝已屡见不鲜，对人民生命及生产安全造成威胁。近年来，随着观测手段的不断丰富，小时降水资料已在业务中占据越来越重要的地位，短时强降水受到许多气象工作者的广泛研究[1-4]。陶诗言[1]指出：我国历史上多次严重暴雨灾害中均伴有高强度的短时强降水。陈炯等[2]研究了国内短时强降水的时间与空间分布情况，其中短时强降水最高的区域为华南地区。姚莉等[3]分析了中国小时雨量的时空分布特征
中低纬山地气象 2022年2期2022-05-18
- MJO背景下文山州区域强降水分析
的特点，公众对强降水灾害事件关注提高[1]。虽然适时大范围强降水对缓解旱情有利，但是雨水过度集中常导致洪涝灾害发生，特别是大范围的强降水，更易造成城市内涝及山洪地质灾害[2]。文山州地处低纬高原，天气系统复杂，大部地区降水充沛，季风气候明显，干湿季分明，受台风、低压云团、冷锋切变，低涡、热带辐合带等天气系统影响[3]，强降水天气突出但时空分布不均。关于强降水的研究学者从不同角度进行了多方面分析，有的学者对强降水时空变化特征进行分析[4-8]；有的对单个突出
云南地理环境研究 2022年2期2022-05-10
- 文山州防洪城市短时强降水时空变化特征
)0 引言短时强降水(小时雨量≥20 mm)是文山州最多发的灾害性天气之一，短时强降水就是意味着历时短、雨强大[1]以及局地性强，大量的降水在相对短的时间内发生，严重影响了城市生活以及交通等问题，特别是几个防洪城市，短时强降水极易引发城市内涝、山洪、滑坡泥石流等灾害。例如2018年6月24日凌晨文山市城区出现大暴雨天气，24小时累计雨量为112.5 mm，最大小时雨量为40.4 mm，文山市城区多处发生内涝，其中位于环东路上的文山雪佛兰4S店受灾比较严重，
云南地理环境研究 2022年1期2022-05-10
- 2015—2019年甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布及天气形势特征
01)引言短时强降水是指在1 h内出现20 mm以上的降水事件，具有突发性、致灾性等特点，容易造成城市内涝，山体滑坡、山洪、泥石流等灾害，由于短时强降水形成机制复杂，一直以来是气象部门预报、预警业务的重点和难点[1-2]。在中国西北地区东部，虽然年降水量偏少，但夏季短时强降水等强对流天气多发，又由于该地区特殊的地质条件和脆弱的生态环境，常诱发山洪、泥石流等地质灾害。甘肃平凉位于西北地区东部，横跨六盘山，辖有静宁、庄浪、华亭、崇信、泾川、灵台六县(市)和崆峒
气象与环境学报 2022年1期2022-03-08
- 基于物理量参数的伊犁河谷短时强降水预报技术研究
天气频发。短时强降水属于强对流天气的一种，局地的短时强降水导致的暴雨洪涝和地质灾害所造成的人员伤亡和财产损失在所有气象灾害中是最大的。例如2016年6月17日夜间至凌晨，伊犁河谷出现短时暴雨，自动站1 h（04：00—05：00）最大降雨量达44.3 mm。据伊犁州民政部门初步统计，此次短时暴雨造成直接经济损失3.4亿元。因此，对短时强降水天气过程的预报及预测是非常重要的。近些年来，国内外许多学者对于强对流天气的研究经历着以下3个阶段：环境条件分析、建立强
沙漠与绿洲气象 2022年1期2022-03-03
- 强弱天气尺度强迫下广东短时强降水时空特征分析
1 引 言短时强降水是强对流天气的重要类别之一，其生命史短但降水效率高，容易造成突发的城市内涝、山体滑坡和泥石流等灾害，其致灾性比一般的暴雨降水更甚。但目前的数值天气预报尚未能很好地预报短时强降水，使其成为灾害性天气预报预警的重点和难点，也是目前国内外研究的重点之一。华南地区是我国短时强降水多发区[1]，广东前汛期86%的暴雨过程都伴有短时强降水[2]，2017 年5 月7 日广东广州增城新塘镇录得184.4 mm/h 的极端小时雨量，造成了当地严重的城市
热带气象学报 2022年5期2022-02-07
- 甘肃陇南市短时强降水时空分布特征及中尺度分析
)引 言短时强降水作为强对流天气的一种类型，常与雷暴大风、冰雹等天气同时出现，在地质环境脆弱的地区，容易诱发泥石流、山洪、滑坡等地质灾害[1]。短时强降水往往由中小尺度天气系统造成，具有发展速度快，局地性强等特点，其降水落区、强度、量级的预报预警一直是预报的难点[2-4]。甘肃省陇南市地处秦巴山区，境内沟壑纵横，地形复杂，是甘肃省降水最多、短时强降水最多的地区之一，每年因暴雨和短时强降水引发的暴洪、泥石流、滑坡等灾害给全市造成巨大的生命和财产损失，如20
干旱气象 2021年6期2022-01-10
- 西宁两次强降水的雷达VWP特征
25）0 引言强降水引发的暴雨洪涝成为主要的气象灾害之一，对于强降水的研究也开始较早。由于多普勒天气雷达的布网、业务化运行和广泛应用于强对流天气监测及短时临近预报，以雷达为基础对强降水的研究和应用也越来越深入。雷达径向速度和风廓线产品（VWP）提供了强降水环境风场综合特征，根据VWP上风场特征来判断冷暖平流，认为冷平流维持时强降水也维持，根据20 m·s风的层次可断定垂直上升、下沉气流。Shao等用雷达反演的三维风场发现强降水发生在偏南气流、辐合上升较强的
Advances in Meteorological Science and Technology 2021年5期2021-11-20
- 基于小时雨量的防城港市短时强降水特征分析
更容易出现短时强降水，昌立伟等[2]认为异常强的短时强降水出现喇叭口地形附近或迎风坡处。短时强降水是防城港市多发、频发的灾害性天气之一，本文利用国家气象站与区域自动站的小时降水数据，结合防城港市地形分析防城港市短时强降水的时空分布特征，初步探讨十万大山地形对降雨的影响，以期找出短时强降水的发生规律，提高业务人员对短时强降水分布特征的认识，从而提高短时临近预报预警的能力。1 资料和方法本文所使用的资料为防城港市自动气象站2016—2019年的小时雨量数据。在
中低纬山地气象 2021年5期2021-11-15
- 青藏高原东北侧短时强降水阈值确定及特征分析
0)引 言短时强降水由强对流天气系统造成，其空间尺度小、持续时间短、突发性强、雨势凶猛、破坏力大，易引发山洪、泥石流和山体滑坡等严重自然灾害。甘肃省临夏回族自治州(以下简称“临夏州”)地处青藏高原与黄土高原的过渡区域，是青藏高原东北侧最具代表性的边坡地区之一；境内短时强降水天气发生频率高、破坏性强、影响程度严重，是甘肃省自然灾害发生最频繁且受灾严重的地区之一。2007年8月25日临夏州出现短时强降水引发洪涝灾害，造成5个县(市)25个乡(镇)9.74万人受
干旱气象 2021年4期2021-09-16
- 四川盆地不同强度短时强降水物理量特征对比分析*
地不同强度短时强降水发生发展所需的热力、水汽和垂直风切变等条件，并对不同强度短时强降水的环境物理量特征进行了对比。结果表明，极端短时强降水的抬升凝结高度、自由对流高度和平衡高度(EL)均高于普通短时强降水，EL可以较好地区分极端短时强降水和普通短时强降水，约75%的极端短时强降水和普通短时强降水分别发生在EL高于258.6和658.2 hPa的环境下。极端短时强降水的对流有效位能(CAPE)和对流抑制能量值同样高于普通短时强降水，约50%的极端短时强降水和
气象 2021年4期2021-05-17
- 低纬高原地区短时强降水与雷电活动相关性研究
言发生在暖季的强降水天气，往往伴随着雷电活动，所以闪电探测数据的应用对强对流的发生、发展和消亡过程能起到较好的指示作用，通过研究地闪和地面降水关系，可应用地闪信息对降水进行估算，为提高降水预警水平提供一种新的手段和补充[1-2]。从时空尺度上看，雷电与降水关系的研究主要从两个方面展开，一个是立足于较大时空尺度范围内的雷电与降水的气候统计关系，另一个是雷暴过程与降水的时空关系[3-4]。国内外研究表明，强对流引发的强降水发展趋势与地闪活动的变化具有一定程度的
热带气象学报 2021年1期2021-05-07
- 陕西黄土高原短时强降水时空分布及环流特征
天气频发，局地强降水引发城市内涝、山洪暴发，损毁房舍、道路、农田、堤坝等基础设施，常造成重大经济损失，是水土流失最为严重和生态环境最脆弱的地区之一。20世纪70年代，榆林市与内蒙古自治区交界处曾出现过日降水量1 400 mm的极端暴雨[1]。2002年7月4—5日子长县连续2 d大暴雨，1 h最大降水量达到81.3 mm。2012年7月15日00—03时，绥德县义合、满堂川两个乡镇3 h降水量超过100 mm。2012年7月27—28日，佳县降大暴雨,连续
陕西气象 2021年2期2021-04-20
- 梅县区短时强降水的统计特征分析
，尤其是因短时强降水引发的山体滑坡地质灾害居多。目前许多学者对区域性的短时强降水分布特征，或者是年际降水变化都做了研究[1-6]，如孙喜艳[7]等研究发现广东年小时强降水频次呈现明显增加的趋势，且小时强降水多出现在广东3个多雨区域内；凌良新[8]等进一步对广东的年、季降水量时空变化分布特征进行研究；黄晴晴[9]等发现梅州市近50 a的降水存在年代际周期以及年际周期变化；刘蕾[10]等提出近30 a梅县年降水量随时间没有明显的变化趋势，但不同时段仍存在阶段性
广东水利水电 2020年9期2020-09-22
- 2011—2018年东营短时强降水时空分布特征
7091)短时强降水是指短时间内降水强度大，降水量达到或超过某一量值的天气现象。短时强降水具有历时短、雨强大、局地性强的特点，其预报难度大，且极易致灾，往往对农业生产、交通、建筑、电力、通讯和人民生命财产等造成较严重影响。近些年，国内很多气象工作者已经对短时强降水的气候特征、形成机制、预报模型等进行了大量的研究。吴迎旭等[1]等分析得出黑龙江省短时强降水时空分布特征及高低空系统配合对短时强降水连续性的作用。李萍云等[2]得出陕西短时强降水频次及极值雨强的时
陕西气象 2020年2期2020-06-07
- 临汾市多尺度短时强降水时空分布特征＊
汾市多尺度短时强降水时空分布特征＊樊瑞瑞1，李倩倩2，马睿卿3，孙悦1，张斌1（1.临汾市气象局，山西 临汾 041000；2.临汾市防雷减灾中心，山西 临汾 041000；3.襄汾县气象局，山西 临汾 041500）采用临汾市17个气象观测站近10年小时雨量数据，对临汾市不同时间尺度短时强降水的时空分布特征进行分析，结果表明，临汾市近10年短时强降水日数自东北到西南呈现多—少—多的带状分布特征；临汾市1 h、3 h强降水日数呈上升趋势，12 h强降水日数
科技与创新 2020年8期2020-05-08
- 怀化市汛期短时强降水特征分析
)0 引言短时强降水具有突发性强、来势猛、历时短、局地性强，致灾性高，可预报时效短等特征，导致的主要灾害是暴洪，暴洪是所有气象相关灾害中发生频次最高且导致伤亡最多的灾害[1]，常常造成城市积涝，山体滑坡等气象衍生灾害。许多气象人员对此进行了研究，如，对山东省短时强降水分析表明，时空分布不均，极值时空分布差异较大，7—8月大范围短时强降水过程明显增加[2]，是极端强降水的关键时期[3]；成都都江堰短时强降水的强度非常集中，夜雨特征突出，且后半夜比前半夜多[4
中低纬山地气象 2020年1期2020-03-18
- 2005—2018年陕西短时强降水时空分布特征
0014)短时强降水是一种典型的强对流天气现象，由空气强烈的垂直运动造成，常伴随有雷电、大风、冰雹等天气，易造成明显的城市内涝、中小河流水位暴涨、甚至是地质灾害等气象灾害及其衍生灾害，对人民生命财产安全构成重大威胁。此类天气具有历时短、雨强大、局地性强等特点，很多学者利用小时降水量资料分析其时间、空间分布特征。如：2012年彭芳[1]等利用贵州区域84测站1991—2009年汛期(4—9月)逐小时降水资料统计了贵州省短时强降水时空特征；2015年鲁俊[2]
陕西气象 2019年5期2019-10-21
- 1953
——017年阜阳市短时强降水特征分析
暖背景下，极端强降水事件呈现多发趋势，强降水对城市造成的灾害损失以及对人民生活带来的影响越来越大［1-5］。2012年7月21日北京大暴雨致77人死亡；2013年5月16日高铁韶关至英德间普降暴雨，雨量最高达到40mm/h，导致武汉至广州高铁大多数动车不同程度晚点；2016年6月30日阜阳地区出现明显降水，颍泉区苏集镇21～22时雨强达到83mm/h，受短时强降水影响，城市内涝、农田渍涝严重，类似例子在国内不胜枚举。可见，强降水对城市和人们生活的影响已经深
安徽农学通报 2019年18期2019-10-16
- 1986—2016年辽宁省强降水气候特征
显著特征；短时强降水具有局地性和突发性强，小时雨强大等特点。强降水可能引发内涝、地质灾害等次生灾害，是辽宁省主要的气象灾害[1-2]。IPCC 第4 次评估报告指出，在全球变暖的大背景下，全球陆地大部分地区降水正发生显著变化，降水量在高纬度地区增加、在中低纬度地区减少，强降水比例普遍增加，我国也不例外，根据模式估计，这种趋势可能延续[3-5]。近年来，有不少学者对我国暴雨做了深入研究，陈秋萍等[6]分析了福建北部前汛期短时强降水的时空分布及雷达回波特征，指
沙漠与绿洲气象 2019年3期2019-07-20
- 黔西南短时强降水时空特征分析
发，其中由短时强降水及暴雨过程所引发的山洪、泥石流等灾害造成的损失日益严重，而弄清楚短时强降水与暴雨的关系，对提高预报监测能力具有非常重要的意义。Yu等[1-2]分析了中国大陆的夏季降水日变化特征和降水持续时间的关系；Li等[3]分析了中国南方降水日变化的季节变化特征；白爱娟[4]发现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变化在降水量和频次上均以午后至次日清晨为高值区，在中午前后为最低值；姚莉[6]发现4 mm·h-1以上雨强
沙漠与绿洲气象 2018年4期2018-10-22
- 阜新地区短时强降水时空特征分析
杰 常亮短时强降水具有时间短，雨强大，局地性强的特点，做好短时强降水研究对防灾减灾工作具有重大意义。由于短时强降水天气主要发生在夏季，本文选用阜新地区2个常规自动站及59个加密自动站2009～2016年5～10月观测到的逐小时降水资料，对阜新地区短时强降水的年变化、月变化、旬变化、日变化及空间分布特征进行了详细的分析，并根据环流特征进行了天气分型，从中寻找预报员预报着眼点和气象服务的关键点，以便更好地进行短时强降水的预报、预警服务工作。1 短时强降水标准
农民致富之友 2018年22期2018-01-29
- 黔南州近7年3～10月短时强降水时空特征分析
出黔南地区短时强降水的时空分布特征。1 资料来源本文所用的资料是黔南州2010年～2016年3～10月区域自动站的逐小时降水量资料，参考韩宁等对数据的处理方法，去除数据缺失比较严重的站点，利用值班记录、气象信息快报对数据进行质量控制，最终建立221站短时强降水数据集，在其中选出30mm以上及50mm以上的短时强降水加以研究。2 短时强降水特征分析2.1 短时强降水空间分布特征通过分析，黔南州短时强降水累计频次南部大于北部，东西部大于中部。南部地区短时强降水
吉林农业 2018年21期2018-01-18
- 基于自动站观测的贵阳强降水特征分析*
动站观测的贵阳强降水特征分析*陈海凤，李 扬，黄世芹，彭科曼，王 珺(贵州省贵阳市气象局，贵州 贵阳 550001)利用2010年1月—2016年12月贵阳市67个自动站逐时降水资料，采用K-means聚类方法，分析贵阳市强降水的精细化时空分布特征。结果表明：①贵阳市短时强降水以及暴雨呈南多北少，其中短时强降水在清镇南部和花溪南部最为活跃，暴雨在清镇南部最为活跃，大暴雨则在清镇西南部最为活跃。②K-means 聚类方法可清晰地区分贵阳南部强降水活跃区(称为
中低纬山地气象 2017年3期2017-08-07
- 阳江市强降水的气候特征
500）阳江市强降水的气候特征梁国锋，黄先伦，杨超，张德苏（阳江市气象局，广东阳江 529500）对阳江市1980—2015年降雨资料进行统计分析，结果表明：阳江市强降水（小时雨强≥20mm）年平均天数为14.2 d，连续性强降水（1 d出现2次或以上的强降水）年平均天数为4.2 d，超强降水（小时雨强≥50 mm）年平均2.1 d；强降水主要出现在4—9月，其中5—6月是阳江市强降水多发期，04：00—11：00和14：00—16：00是阳江强降水多发时
广东气象 2016年6期2016-02-09
- 呼伦贝尔市汛期短时强降水特征
贝尔市汛期短时强降水特征常煜（呼伦贝尔市气象局，内蒙古呼伦贝尔 021008）基于1991—2013年呼伦贝尔市汛期（6—8月）16站逐小时降水资料，分别定义各站点小时降水量的短时强降水阈值，同时利用经验正交函数（EOF）分析方法揭示呼伦贝尔市短时强降水（强降水）变化特征。分析结果表明：强降水阈值、强降水事件以及强降水雨强均呈现自西向东部偏南方向递增的空间分布，最强中心位于东南部阿荣旗，其形成与地形关系密切。强降水占汛期总降水量百分比低于1/5，而且发生频
沙漠与绿洲气象 2015年2期2015-04-08