利用1986—2015年辽宁省60个气象站逐日降雨量观测资料和1986—2015年美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)逐月全球的再...利用1986—2015年辽宁省60个气象站逐日降雨量观测资料和1986—2015年美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)逐月全球的再分析资料,对辽宁省年径流总量控制率区域划分及其分区分布的差异进行分析。结果表明:辽宁省年径流总量控制率可以划分为Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅳ区、Ⅴ区共4个区,比《海绵城市建设技术指南—低影响开发雨水系统构建》中辽宁省年径流总量控制率分区多1个Ⅴ区,且相同分区对应的空间分布差异明显;年平均降雨量对年径流总量控制率的分区趋势具有一定指示作用,总暴雨量占总降雨量的比例与年径流总量控制率的分区关系密切,辽宁省水汽输送的特征和地形地势是形成年径流总量控制率区域分布差异的内在成因。展开更多
针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报...针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素(暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等)基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI)数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数(Threat Score,TS)3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域; 7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。展开更多
From a long-term point of view, the balance between erosion and sediment yield in a drainage system can basically realize, i.e., the delivery ratio can be close to 1. However, substantial variations among individual r...From a long-term point of view, the balance between erosion and sediment yield in a drainage system can basically realize, i.e., the delivery ratio can be close to 1. However, substantial variations among individual rainfall events or between annual delivery ratio exist, causing frequent sediment retaining or re-erosion and re-delivery of the retained sediments in a short period of time. Thus the delivery ratio will be < 1 or > 1. The sediment delivery ratio is closely related to the spatial distribution of rainfall and magnitude of rise and fall of peak flood and that of runoff depth in the drainage system. Delivery ratio of single event in a drainage system and changes of delivery capacity of silt-laden runoff in various classes of gullies can be expressed by transformation mechanism of shear force of a single rainstorm event with flood resulting from increase and decrease of peak flood per unit area.展开更多
文摘利用1986—2015年辽宁省60个气象站逐日降雨量观测资料和1986—2015年美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)逐月全球的再分析资料,对辽宁省年径流总量控制率区域划分及其分区分布的差异进行分析。结果表明:辽宁省年径流总量控制率可以划分为Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅳ区、Ⅴ区共4个区,比《海绵城市建设技术指南—低影响开发雨水系统构建》中辽宁省年径流总量控制率分区多1个Ⅴ区,且相同分区对应的空间分布差异明显;年平均降雨量对年径流总量控制率的分区趋势具有一定指示作用,总暴雨量占总降雨量的比例与年径流总量控制率的分区关系密切,辽宁省水汽输送的特征和地形地势是形成年径流总量控制率区域分布差异的内在成因。
文摘针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素(暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等)基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI)数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数(Threat Score,TS)3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域; 7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。
基金State Key Project for Basic Research and Development Program, G1999043604 Frontier project of knowledge innovation of IGSNRR, C
文摘From a long-term point of view, the balance between erosion and sediment yield in a drainage system can basically realize, i.e., the delivery ratio can be close to 1. However, substantial variations among individual rainfall events or between annual delivery ratio exist, causing frequent sediment retaining or re-erosion and re-delivery of the retained sediments in a short period of time. Thus the delivery ratio will be < 1 or > 1. The sediment delivery ratio is closely related to the spatial distribution of rainfall and magnitude of rise and fall of peak flood and that of runoff depth in the drainage system. Delivery ratio of single event in a drainage system and changes of delivery capacity of silt-laden runoff in various classes of gullies can be expressed by transformation mechanism of shear force of a single rainstorm event with flood resulting from increase and decrease of peak flood per unit area.
