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黔西南州夏季暴雨日数气候特征分析: 2024年; 【目的】为进一步提升暴雨预报预警服务的精细化水平,筑牢气象防灾减灾第一道防线。【方法】利用黔西南州1991-2023年夏季8个国家站逐日降水资料和2014-2023年夏季170个区域站逐日降水资料,采用趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动T检验和Morlet小波分析方法,统计分析了黔西南州夏季暴雨日数气候变化特征。【结果】(1)夏季黔西南州区域站6月平均暴雨日数大值区分布在州北部,7月主要出现在兴义,8月分布在册亨大部、安龙东部、兴义南部,56.2%的夏季暴雨集中在海拔高度1000~1500 m之间的地区。(2)黔西南州国家站夏季年平均出现2.9 d暴雨天气,近10 a黔西南州夏季区域站暴雨总日数为360 d,共有4638站次;夏季平均暴雨日数呈“V”型分布,6月最多,7月最少;暴雨站次呈逐月递减分布。(3)夏季发生局地性暴雨比区域性暴雨多,近10 a年最长连续暴雨日为8 d。(4)夏季国家站暴雨日数未发生突变,暴雨日数存在中心值为14 a的长期周期振荡和中心值4 a、10 a的较短期周期振荡。(5)夏季国家站总雨量与同期暴雨以上总雨量相关系数为0.83,夏季暴雨对夏季总降水量贡献逐年降低,平均贡献率为29.2%。【结论】分析得出黔西南州夏季暴雨日数时空分布特征,为更好开展黔西南州暴雨预报预警服务工作提供参考。; 杨茜邹昌津蒙仕红郑周莹陈星兆杨春艳; 关键词：气候特征小波分析

2003-2022年祁连山区暴雨日数的时空分布特征被引量：1: 2024年; 为了研究祁连山区暴雨日数的时空分布特征和规律,文章利用2003-2022年祁连山区国家气象站和区域自动气象站暴雨逐日的降水资料,以及暴雨量的探测数据,利用数理统计、滑动平均法、气候倾向率估计法分析了祁连山区暴雨的时空分布特征。结果表明:祁连山区暴雨日数在不同年份和季节呈现出不同的变化趋势;从空间分布上来看,东部和南部地区的暴雨日数较多,而西部和北部地区的暴雨日数较少;祁连山区的气候因素与地形因素对暴雨日数均有一定程度的影响,高海拔地区通常暴雨日数较多,这与高山地形导致的气流上升和降水增加有关。; 文海鹏马智张莹; 关键词：暴雨日数气候特征

1961—2021年托里县汛期暴雨日数气候特征分析被引量：3: 2024年; 文章基于1961—2021年托里县国家气象站及2012—2021年6个区域气象站5—9月降水资料,采用线性趋势、M-K突变检验、Morlet小波分析等方法,分析了托里县汛期暴雨时空变化特征。结果表明:托里县国家气象站和区域气象站汛期暴雨日数均呈增加趋势,但增加趋势不显著。两类站点暴雨分布具有差异性,国家气象站暴雨日数月际变化与区域气象站暴雨日数主要出现在5—8月的分析结论基本一致,但与区域气象站峰值出现在8月不一致;旬变化也与区域气象站暴雨日数主要出现在7月上旬、8月中旬结论不一致;暴雨空间分布也具有明显的地域性,暴雨最多出现在西南部山区,最少在东北部山前平原,特别是高海拔山区更容易出现暴雨,说明托里县暴雨受地形影响明显,以突发性和局地性暴雨为主。区域气象站可以更加精细地监测到复杂地形下暴雨变化,对今后开展气象预报预警服务及布设区域观测站网有较大参考价值。; 马亚林热米拉·阿力木许铭张山清; 关键词：暴雨日数

一种影响区域暴雨日数的关键海温区确定方法及相关装置: 本发明实施例公开了一种影响区域暴雨日数的关键海温区确定方法及相关装置，其中，该方法具体包括：获取潜在关键海温区，分别获取对潜在关键海温区的海温进行扰动前后模拟得到的待测区域的第一暴雨日数分布以及第二暴雨日数分布，基于第一...; 于虹

连江县近60年暴雨日数变化的统计及暴雨天气形势分析被引量：1: 2024年; 对连江县气象局建站以来58年(1959—2016年)降水资料进行了统计分析,发现近60年来连江的暴雨日数共有290个,每年平均暴雨日数为5.0个,平均年降雨量为1576.7 mm,通过滑动平均分析,表明近60年来连江出现暴雨日数总体呈增加趋势,年暴雨日数有8~10年的周期。另外,20世纪80年代之后有准5年的周期。1959—1966、1988—1990、2004—2008年具有暴雨日数明显偏多年份。每个月份都有暴雨日数出现,尤以8月份出现率最高,共出现了68 d,占23.4%,9月份其次,占18.6%;6月份居三,占18.3%,影响连江暴雨发生的主要天气系统为西南低压、切变线、低空急流、高空槽、热带气旋,其中西南低压、低空急流和热带气旋是连江暴雨暴发的主要原因。; 何永升林旭彭旻芬; 关键词：气象学暴雨汛期

海南岛9—10月暴雨日数与ENSO的关系研究: 2023年; 利用海南岛18个市县国家气象观测站日降水资料,NCEP/NCAR逐月资料和美国NOAA中心ERSSTV4的逐月海温资料,研究了海南岛秋季暴雨日数与前期海温的关系,结果表明:当前期(7—8月)出现拉尼娜(厄尔尼诺)事件时,西太平洋副高偏北(偏南),南海副高偏弱(偏强),沃克环流偏强(偏弱),印缅槽偏强(偏弱),热带印度洋、孟加拉湾进入南海偏西风偏强(偏弱),有利于(不利于)海南岛秋季暴雨形成。拉尼娜年时,当海南岛上空低值系统偏强(偏弱),赤道印度洋、孟加拉湾进入南海气流偏强明显(不明显),贝湖附近高压脊偏强(偏弱),则暴雨日数偏多(正常)。厄尔尼诺年时,(1)当海南岛上空高压系统控制,贝湖附近高压脊偏弱,则暴雨日数偏少;(2)当西南地区到中南半岛北部为短波槽影响,海南岛处于槽前,东亚大槽偏强,有短波槽配合,则暴雨日数正常;(3)当沃克环流偏弱不明显,巴士海峡、南海北部对流活动活跃,受低值系统和偏东气流影响,暴雨日数偏多。; 张天圣赵蕾莫云音蔡英缨; 关键词：暴雨日数沃克环流

近10年汕尾市暴雨日数的时空分布特征: 2023年; 利用汕尾市2010—2019年间42个自动气象站观测资料,对汕尾市近10年暴雨日数时空分布特征以及影响系统进行合成分析。结果表明:(1)近10年汕尾市暴雨日数时间分布上呈现年际变化波动大,并具有明显的季节变化特征,主要集中在4—9月;空间分布上其高值区集中在海丰县莲花山脉及陆丰市峨眉嶂山脉附近,呈西北部偏多,东南部偏少的分布特征。(2)造成汕尾暴雨的天气形势类型主要为前汛期与季风相关的暖区暴雨、后汛期台风相关的热带系统暴雨、冬季冷暖气流交汇的锋面暴雨。; 刘凯业林佩贤刘嘉劲吴经纬余志毫; 关键词：气候学暴雨

小时和日值降水数据对河南省暴雨日数和暴雨日变化特征的影响被引量：1: 2023年; 利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。; 丁亚磊姬兴杰刘美李凤秀; 关键词：暴雨日数日变化

1961—2021年广西东兴市暴雨日数气候特征分析被引量：2: 2022年; 利用1961—2021年广西东兴国家地面气象观测站逐日降水量资料,采用气候趋势分析、小波分析等数理统计方法,对东兴近61a不同等级的暴雨日数气候特征进行了研究分析。结果表明,东兴暴雨总日数及不同等级暴雨日数具有明显的年际和年代际变化特征,近61a东兴暴雨总日数存在2~4a、6~9a的准周期振荡。暴雨总日数在20世纪90年代为最多,20世纪60年代为最少;全年各个季节和月份均有暴雨发生,主要发生在5—9月,暴雨总日数年内呈单峰型分布,峰值出现在7月,后汛期暴雨明显多于前汛期。持续性暴雨过程主要出现在夏季,最长过程持续时间为8 d。; 何莉阳韦玉勇廖胜石陆虹; 关键词：暴雨日数小波分析气候变化

基于高相关区域上最小角回归的华南初夏暴雨日数预测: 2022年; 本文研究华南地区暴雨日数与前期环流因子及外强迫因子关系,并在此基础上构建该地区暴雨日数预测模型.我们首先使用高相关区域算法选取构造特征进行变量降维,然后使用最小角回归方法对华南地区初夏暴雨日数进行预测.时间距平相关系数(TCC)、同号率(SS)、决定系数(CD)及调整的Ps评分(APs)等评分结果表明:与其它模型相比,基于高相关区域的最小角回归模型预测结果与观测值具有较强的时间相关性及较高的APs评分,这表明本文所构造方法具有较强的实用价值.; 闫文杰刘圣军刘新儒彭谦胡娅敏; 关键词：特征提取

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