江西省不同等级雨日数的变化特征及对降水量的影响

利用1961—2010年江西省79个气象台站逐日降水资料,借助小波分析、M-K检验等方法分析了50年来不同等级降水日数的时空变化、周期性和突变性特征,与厄尔尼诺(ENSO)的关系,以及对年降水量的贡献程度.结果表明:总雨日数和小雨日数呈下降趋势,而暴雨日数和大雨日数增长趋势较为明显,中雨日数的变化较为稳定; 雨日数变化趋势在空间上表现为“东部比西部活跃、南部比北部活跃、中部趋于稳定”的特征; 不同等级雨日数的突变时间和变化趋势不同,其震荡周期在28年、8年、9年、22年不等; 雨日数变化可能受ENSO暖事件滞后效应控制,以总雨日数和小雨日数最为显著; 大雨日数、暴雨日数和小雨强度对降水量的影响最为显著; 暴雨日数和小雨强度对降水增量的影响具有全局性特征.     

近50年黄淮海平原极端降水时空变化及其对农业的影响

气候变化下由极端降水引起的农业灾害频发,严重威胁我国的农业生产和粮食安全.以黄淮海平原63个气象站点逐日降水数据为基础,分析了1963-2012年降水事件频次和强度的时空变化、年际变化趋势的时空变化,并采用Pearson相关系数揭示极端降水对农业的影响.结果表明:(1)从空间分布来看,大雨总量、暴雨总量和大雨日数均呈现自东南向西北递减的特点,大雨强度的空间分布相对较均匀;山东省的暴雨雨量分布特征与总体不一致,自西南向东北递减.(2)从时间变化来看,大雨日数、暴雨日数和暴雨强度减少趋势均不显著,大雨强度上升趋势不显著.各指标年际变化趋势空间分布差异较大,呈增加趋势的站点少于呈减少趋势的站点.(3)从对农业的影响来看,河南省农业水灾面积与极端降水指标存在显著的正相关,降水日数的影响程度大于降水强度;冬小麦单位面积产量与全年和生育期内大雨日数和大雨总量均存在显著负相关;冬小麦单位面积产量与5-6月降水总量和降水强度呈显著正相关,与极端降水指标和连阴雨指标均呈显著负相关,不同降水指标对冬小麦产量的负效应表现为大雨>连阴雨>暴雨.     

近50年雅安降水变化特征及小波分析简

分析四川省雅安地区50年(1961—2010年)的年降水以及月降水资料的降水变化规律得出:雅安地区年降水总量与每年降水量≥0.1mm的日数有逐年减少的趋势;每年最大日降水总量呈增加的趋势;降水量的变化规律在80年代末期发生明显的变化;雅安地区夏季降水量最大占全年降水的58.2%;冬季降水量最小占全年降水的4.3%,其中月降水总量在8月份最多,在1月份最少;年降水量2年的周期变化特征最为明显.     

我国长江中下游地区降水变化趋势分析

利用1951—2001年10个代表站的逐日降水观测资料，运用线性趋势法分析了51年来长江中下游地区年和季的降水量、降水日数和降水强度的变化趋势，用Mann—Kendall法对降水日数和降水强度的突变进行了检验，并对日降水量分级别讨论了各等级对总降水量贡献的变化趋势．分析表明：（1）该区域年降水量变化趋势不明显，但春季和夏季降水量分别有显著减少和增加的趋势；（2）除夏季外，其余各季和年的降水日数均为显著减少，且年降水日数减少的突变发生在1977—1978年之间；（3）由于年降水量的微弱增加和年降水日数的显著减少，导致年降水强度的显著增加，且年降水强度的突变发生在20世纪80年代中期；（4）年降水强度增加主要是由于暴雨（日降水量≥50．0mm）对降水总量贡献的增加，而暴雨对降水总量贡献的增加又是由于其对降水日数贡献的增加，因为暴雨本身强度的变化趋势不显著．     

近50年雅安降水变化特征及小波分析

分析四川省雅安地区50年(1961—2010年)的年降水以及月降水资料的降水变化规律得出:雅安地区年降水总量与每年降水量≥0.1mm的日数有逐年减少的趋势;每年最大日降水总量呈增加的趋势;降水量的变化规律在80年代末期发生明显的变化;雅安地区夏季降水量最大占全年降水的58.2%;冬季降水量最小占全年降水的4.3%,其中月降水总量在8月份最多,在1月份最少;年降水量2年的周期变化特征最为明显.     

城市化对长江三角洲区域降水的可能影响

本文利用我国中东部地区115个测站1960—2005年的逐日降水资料,分析了城市化对我国长江三角洲地区降水的可能影响.以中东部地区为背景,对比分析了长江三角洲地区与背景区域的年降水变化趋势,结果都呈现增长趋势,长江三角洲地区的年降水量增长速度明显快于背景区域的年降水量增长速度.同时分析了两个区域不同季节和不同强度的降水变化特征,结果表明:春、秋两季降水都减少,春季长江三角洲地区降水减少速度慢,而秋季长江三角洲地区降水减少速度快;整个中东部地区小雨的年降水量减少,中雨、大雨和暴雨的年降水量增加,长江三角洲地区小雨的年降水量略有增加,中雨、大雨和暴雨年降水量的增长速度明显高于整个中东部地区.结合降水天数的变化情况,说明降水强度加大是长江三角洲地区降水增加的主要原因,这可能与该地区的快速城市化进程有关.     

我国近40年各类降水事件的变化趋势

 利用全国542站1960-2003年逐日降水资料,分析我国降水事件的变化趋势,研究结果表明：降水总量的增加主要是由极端降水量的增加引起,降水日数的减少主要是由小雨日数的减少造成。在降水日数呈现出大范围减少趋势的同时,有很多地区的极端降水事件仍为增加趋势,降水总日数的减少并不减小发生极端事件的可能性。各种类型降水日数趋势变化最明显的是小雨日数,四季的小雨趋势以减少为主。四季西部地区的极端事件基本均呈现出显著的增加趋势;江淮华南地区的减少趋势主要出现在秋季,其它三季以增加趋势为主;华北、东北地区在冬季基本均为增加趋势,其它季节增减参半。极端降水量与降水总量的比值表现为全国普遍增加的趋势,说明我国四季降水量均有向极端化方向发展的趋势。     

钦州市近56a降水变化特征分析

利用钦州气象站1954～2009年的降水观测资料,采用滑动平均、趋势分析、累积距平法等方法,分析钦州市近56 a来降水量的年际和年代际变化特征及趋势.结果表明:①降水量年代际变化特点为1950年代中期到1970年代为少雨期,其中1954～1960年代是降水量最少的时期,1980年代至2001～2009年代为多雨期.各季降水量除秋季外均呈增加趋势,以夏季增加最明显;近56 a以来,钦州市降水量呈上升趋势,但趋势变化不明显.②近56 a以来,钦州市暴雨日数有缓慢增加趋势,但不明显.暴雨主要集中在汛期,汛期暴雨日数占全年总次数的91%,其中又以7月份最多,占全年总次数的24%.     

低纬高原地区不同强度降水日数变化及其与20092011年干旱的联系

根据低纬高原地区19612011年逐日降水量台站观测资料,利用趋势分析、小波分析等统计诊断方法对低纬高原地区不同强度降水的时空分异特征进行研究,结果表明:低纬高原地区降水事件以小雨和中雨为主,其日数占总降水日数的90 %以上,产生的降水量也达到总降水量的60 %以上.小雨和中雨量级降水日数与低纬高原总降水日数及总降水量的U型分布特征较为相似,但大雨及暴雨量级降水日数与总降水日数的空间分布差异明显.伴随着全球增暖,低纬高原地区东部小雨及中雨量级降水事件发生频率显著减少,导致低纬高原东部地区的总降水量呈现明显减少的趋势.而低纬高原西部地区,各量级降水日数变化趋势在空间上存在较大差异,各量级降水日数对总降水量贡献相互抵消,导致低纬高原西部地区总降水量变化趋势不明显.对造成20092011年连续严重干旱的各等级降水频次贡献进行分析,结果表明中雨量级降水频次异常偏少在此次严重干旱事件的发生、发展中起决定性作用.     

南京城市森林的降水特征

分析南京市国家气象站和其城市森林林区外(定点)气候站16 a的降水日记录资料,从月降水日数、各月最多一日降水量、暴雨等方面研究了南京城市森林的降水特征。结果表明:多年平均降水日数是林区少于市区7.3 d。两站各月最多一日降水强度按级分布的年变化趋势一致,且11至3月时期,各月日最大降水级可达大雨,中雨级的百分率为林区大于市区,而小雨级则相反。4~10月的各月都可能发生暴雨级降水,两测站暴雨发生的次数及雨量都无明显的差异。     

华南前汛期区域持续性暴雨的分布特征及分型

利用广东和广西两省共175个台站的日降水观测资料,采用计算机检索的方法,对1961-2005年间华南前汛期区域持续性暴雨进行了定义。对南海夏季风爆发前后区域持续性暴雨的气候分布特征的分析发现,季风爆发前持续性暴雨频数从60年代至今呈现出正态分布的年代际变化特征,而季风爆发后的区域持续性暴雨频数变化则几乎相反;广东省前汛期区域持续性暴雨降水明显比广西强。此外,通过EOF方法和相关分析得到了夏季风爆发前后出现频率较高的几种分布雨型,它们能较好地代表季风爆发前后华南降水分布的特点。     

前汛期惠州市强降水气候突变及其环流特征分析

 惠州市地处气候年际变化显著的东亚季风区,近几十年来前汛期强降水事件频繁,尤其自20世纪90年代以来有很多暴雨灾害发生。为了客观地分析惠州前汛期强降水事件的异常情况,利用1967-2009年惠州市降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,研究了前汛期惠州强降水的气候变化及其环流特征。结果表明：前汛期惠州市总降水量和暴雨量大,暴雨日数多;它们的年际变化一致,无明显趋势变化。但自1990年代中期至今,强降水异常有增多且强化的趋势。进一步对比惠州前汛期强降水异常事件突变前后的环流特征,强降水偏多（少）年,突变前后低纬地区均呈现偏南（东北）气流异常,而引起强降水偏多（少）年突变的环流形势差异,主要表现为突变后冷空气作用明显,低层北风分量增强;突变前后物理量的差异则主要表现为,突变后强降水偏多年高、低层散度梯度加大,垂直上升运动偏强,对流性不稳定加大,强降水偏少年上述物理量的变化相反;以上差异特征均导致突变后强降水偏多年更易引发或加剧强降水异常,强降水偏少年更不易于强降水的发生。     

云南近40年降水量的时空分布特征

 选取云南125个气象观测站1961年1月~2002年12月42 a的逐月降水资料,采用经验正交函数(EOF)分解方法,对云南42 a降水量场的时空分布特征进行了分析研究,得出:云南降水量的空间分布类型主要表现为4种主要的定常型:①全省一致型;②南北分布型(冬春季);③东北西南型(夏季);④西北东南型(秋季).同时,南部变化梯度大于北部,西部的梯度变化大于东部.     

未来气候变化情景下湖北省极端降水的人口暴露分析

基于湖北省历史灾情数据构建受灾率与雨强、人均GDP的回归模型,选取RCP4.5和RCP8.5情景下的日降水数据及对应SSPs路径下的人口和GDP资料,分析了湖北省不同时期极端降水事件、人口及人口暴露度的时空分布特征及变化情况. 结果表明:受灾率与雨强、人均GDP都存在着显著的相关性（P < 0.01）。通过构建受灾率模型,使之能够更加准确地刻画人口暴露情况。湖北省的极端降水事件在空间上自东南向西北递减,且整体强度随时间变化而增加;湖北省人口总数整体东密西疏,SSP3路径始终高于SSP2;人均GDP分布由武汉向四周递减,随时间快速增长,SSP2路径下的值始终大于SSP3;湖北省极端降水人口暴露度的高值中心,随时间变化向南向东发展,同时由于人均GDP的快速增长,设防水平大幅提升,人口总量减少,暴露总量不断减少,RCP8.5情景下,极端降水人口暴露度和暴露总量始终高于RCP4.5情景,并在未来中期时差距加大.      

云南5月强降水天气与亚洲季风变化的关系

 利用相关分析和EOF方法,研究了云南5月大雨、暴雨日数与亚洲季风这一大尺度气候环流背景变化的关系.研究结果表明,云南5月强降水天气与南亚季风强度指数相关较好,其中同期5月,相关系数为0.493,前期4月,相关系数为0.447,均超过了99%的显著性水平;其次是前期1月,相关系数为0.312,通过了95%的显著性检验.而云南5月强降水天气仅与前期4月南海季风强度指数相关较好,相关系数为0.415,通过了98%的显著性检验,与其他月份相关不显著.同时11a滑动相关系数也清楚地反映了南亚季风对云南5月强降水天气的影响大于南海季风.另外,利用EOF方法,获得了云南5月大雨、暴雨日数3种主要的空间分布型:全省一致型(除昭通市)、西部和东部、南部相反型以及东部和西部、南部相反型.第1类型与亚洲季风强度指数关系较为密切,特别是与南亚季风;第2类型主要与南海季风相关较好,第3类型受亚洲季风强度的影响不大.     

论黔南少数民族传统体育的传承与发展策略

在分析黔南少数民族传统体育传承与发展现状的基础上,提出应从以下几个方面促进黔南少数民族传统体育的传承与发展:第一,深入分析找准黔南少数民族传统体育的文化特征和功能,以自觉传承和发展黔南少数民族传统体育;第二,在正确认识黔南少数民族传统体育不合时宜性的基础上,寻找复兴发展出路;第三,不断将黔南少数民族传统体育项目推介给国内国际运动会赛场;第四,为了黔南少数民族传统体育的和谐发展,须将其与其他地区的少数民族传统体育进行比较;第五,通过加强师资培养,规模传承和发展黔南少数民族传统体育.     

干侵入在云南一次全省性暴雨中的触发作用

利用常规观测资料和NCEP再分析资料,对2013年8月2425日发生在云南的强降水事件进行诊断分析.结果表明热带低压西行过程中来自中高层的干冷空气侵入造成了大范围强降水的发生.稳定而持续的水汽输送和水汽辐合是暴雨形成的重要因素,高层冷空气南下并向低层渗透造成的对流抬升又使得对流加强,利于暴雨的产生.冷空气与偏东急流长时间交汇于滇东北,造成滇东北暴雨维持时段较长;而滇西南干舌与热带低压交汇时段和区域正好对应着暴雨时段.干舌前侧与暴雨落区有较好相关性,暴雨发生在干空气与湿空气交界处,暴雨区与MPV异常值对应关系较好.     

青海大通地区一次罕见的大到暴雨过程分析

2013年8月21日,青海西宁大通县桥头镇出现了创历史极值的大暴雨天气过程,此次暴雨的降水空间集中,降水量大,实为罕见.利用常规天气图实况资料、NCEP分析场资料、多普勒雷达探测资料进行分析,结果表明:(1)副热带高压稳定维持,引导西南暖湿气流北上,新疆脊前下滑的短波槽携带冷空气南下,冷暖空气在青海东北部交绥,为大通特大暴雨提供了有利的环流条件.(2)暴雨发生过程中有强盛的水汽输送和水汽通量输送;暴雨区水汽的辐合以及暴雨发生前大气热力不稳定为暴雨的发生提供了条件.(3)对流云团在东移南压过程中依次经过大通县城,表现为列车效应,并对应此次最大小时降雨量.径向速度场在大通地区存在着风场辐合,这种形式对本次强降水的持续提供了有利的动力条件;VIL数值的大小很好的反映了降水强度,VIL的大小、影响范围和移动方向对应降水强度、发展及消亡;雷达降水量图对本次强降水过程的降水量及落区有一定指示意义.