海丰县暴雨的气候特征

利用统计分析方法分析了海丰县1961～2007年暴雨的气候特征,结果表明:海丰县年平均暴雨日为13.5d,属于暴雨多发区,暴雨日平均强度为92.4mm/d,暴雨降水量占年降水量的50.9%,全年各月都可能有暴雨出现。年暴雨日数的年际变化很大,最多的年份达到23d(1997、2003年),最少的只有6d(1983年)。年暴雨日数以约0.06d/年的速度增多,其中1993～2007年的暴雨日数的趋势变化率达0.1714d/年,特别是进入本世纪后年平均暴雨日数达16.3d/年,但突变并不显著。年、汛期、前汛期、后汛期和非汛期的暴雨日数与同期降水量有着较好的相关性,相关系数都>0.85。暴雨、大暴雨和连续性暴雨都以5月下旬～6月中旬最为集中,因此"龙舟水"期间海丰县降水最激烈,是最应警惕的时段;近10年来不仅暴雨日数增多明显,极端事件的发生更为频繁。

海丰县暴雨分区预警的必要性与可行性

海丰县暴雨的气候特征和区域分布的统计分析结果表明,海丰县暴雨存在明显的时空分布不均,暴雨主要集中在汛期4—9月,空间分布上西南部和东南部最少,鲘门-梅陇-联安-县城(包括莲花山乡)-可塘直至北部三镇(公平、平东和黄羌)为暴雨主要落区。由于特殊的地理环境和境内地形特点,暴雨不仅发生频繁,且局地暴雨非常明显。结合统计分析结果,通过详细介绍目前精细化预报的实施与效果、预警信息发布渠道的建设,说明了开展海丰县暴雨分区预警是必要且可行,完成了将暴雨预警分区发布划分为西南部、东南部、中部以及北部4个区域的初步设计。

2010年6月中旬海丰县暴雨天气过程分析

受低压槽和西南季风共同影响,2010年6月中旬广东省出现了暴雨、局部大暴雨天气过程,其中15～16日的暴雨降水范围广、强度大。对2010年6月15～16日广东省海丰县暴雨天气过程进行分析,结果得出,高空南支槽东移、低层切变线南压以及低空西南急流等影响此次暴雨过程的主要天气形势。

海丰县气候变化特征分析及影响

本文利用海丰县气象局提供的1967~2017年逐月平均气温和降水量资料,对海丰县气候变化特征进行分析,同时还探讨了气候变化对当地农业生产的影响,最后给出了几点气候变化下农业生产应对措施,以提升农作物产量和品质。

1970—2019年广州市气候舒适度特征分析

【目的】为提升旅客在广州旅游时的舒适体验,并为当地旅游资源产业发展提供参考。【方法】利用广州市5个国家级气象站的常规气象资料计算温湿指数(THI)、风效指数(K)、穿衣指数(ICL)和综合舒适度评价指数(CCI)。揭示广州气候舒适度区域性等级差异、多时间尺度变化和全年舒适期时段的特征。【结果】从温湿指数(THI)、风效指数(K)和穿衣指数(ICL)来看,广州市北部地区较南部地区的舒适感更高,极闷热持续时间更短,天气转凉的节奏更快;上述3个指数的四季均值年际变化表明广州市有偏热的趋势。综合气候舒适度评级指数分析表明,广州市的春、夏、秋3个季节的舒适度有转差趋势,冬季的舒适度有提升趋势;另外,广州市属于冬适型城市,冬季无寒冷,以舒适到较舒适为主,夏天闷热很不舒适,春秋为过渡季节较舒适。【结论】广州气候舒适具体时段为10月上旬—5月上旬,舒适至较舒适日数年平均可达205.66 d,且广州市北部地区较南部地区气候舒适时段更长。

自动气象站故障的分析与排除

自动气象站是一种能自动观测和存储气象观测数据的设备,其操作维护较为简单。本文介绍了实际工作中使用自动站存在的问题,提出了解决方法及维护经验。

汕尾市区域性暴雨雨团特征分析

通过对汕尾市区域性暴雨雨团的识别及其特征进行分析,帮助预报员充分认识雨团的变化规律,利用汕尾市2014—2020年4—9月逐小时降水量资料筛选出99个区域性暴雨过程,在此基础上运用基于OPTICS空间聚类的雨团识别方法识别出310个雨团进行分析,其中包含134个中尺度雨团,并对其特征进行分析,分析结果为(1)在区域性暴雨过程的个例中大部分伴有1~3个雨团,其中伴随1个雨团的最多;(2)区域性暴雨雨团的空间频数高值区位于汕尾市城区、陆河县河口镇、陆丰市甲子镇;(3)影响汕尾市的中尺度雨团生命周期随时间增加而减少,主要集中在2~3 h,其空间频数分布和雨团相一致;(4)中尺度雨团的形状主要以长方形为主,中尺度雨团中不同强度的降水量站点频数大致随站数的增加而减少。

汕尾风暴潮频率与海堤改造初探

通过研究1970—2005年间汕尾港遭受风暴潮袭击的程度,对汕尾港风暴潮增水情况进行分析,用Pearson-Ⅲ分布和Gumbel分布两种概率统计方法分别对汕尾港不同重现期潮位值进行推算,并以此为基础结合走访相关单位和实地踏勘收集汕尾海堤历史和现状资料、风暴潮频率和海平面变化情况等,运用海堤工程设计防潮相关标准探讨汕尾已建海堤存在的问题,并针对性地提出改造建议,为汕尾市海堤的修复加固和管理提供参考。

自动站降水值误差偏大的成因分析和处理方法

本文首先分析了自动站降水值误差偏大的成因,发现基点定位误差、雨量传感器的关键器件损毁、维护保养不当导致的机械故障是造成降水值误差偏大的主要原因,并针对三类主要故障给出了相关的处理方法。