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华南前汛期暴雨“积成效应”事件的水汽来源与成因分析

发布时间:2024-03-28 02:43
  基于暴雨“积成效应”这一概念,采用1960-2012年中国740站逐日降水观测数据,以华南地区为研究对象,探究暴雨“积成效应”对汛期降水的贡献与影响。通过统计分析,从持续时间(Ld)、控制面积(Ar)和降水贡献率(Qs)这三个方面建立暴雨“积成效应”这一概念,并探讨了暴雨“积成效应”与华南前、后汛期降水之间的时—空间对应特征关系。发现暴雨“积成效应”各指数与华南前、后汛期降水有着一致的年际、年代际变化;而利用EOF分解依次对前、后汛期暴雨“积成效应”空间范围进行分类,发现前、后汛期暴雨“积成效应”对应模态在时间尺度上的分布状况与华南汛期降水的时间尺度具有相似的年代际变化。进而利用1979-2014年NCEP/DOE发布的逐日全球再分析资料,分析了华南地区暴雨“积成效应”的异常特征与形成机理。发现华南前汛期暴雨“积成效应”偏强年间存在显著的空间分布差异,根据降水中心位置差异进一步分为中部偏强型(中部型)与西部偏强型(西部型)两种主要类型,这两种降水类型又分别对应强E1 Nino事件的衰减位相与印度洋全区一致SST模态负位相。之后,利用NCEP再分析资料,引入基于拉格朗日方法的气流轨迹模式...

【文章页数】:60 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2.?1华南地区78站空间分布??

图2.?1华南地区78站空间分布??

测Id的站点用前后两天的资料进行线性插补,若剩余的缺测天数大于总天数的5%则剔除??该站点,由于所选研宄时段为汛期,观测资料缺测很少,因此插补对结果影响较小。经过??上述处理,最终挑选出在前、后汛期都满足要求的78个站点,其分布如图2.1所示,可以??看出区域内所选站点的分布比较....


图2.?2华南地区53年降水站点(a)前汛期平均逐日暴雨站点数;(b)后汛期平均逐日暴雨站点数;??(c)前汛期总降水站点数;(d)后汛期总降水站点数;(e)前汛期不同暴雨站点数发生频次百分率;??(f)后汛期不同暴雨站点数发生频次百分率??14??

图2.?2华南地区53年降水站点(a)前汛期平均逐日暴雨站点数;(b)后汛期平均逐日暴雨站点数;??(c)前汛期总降水站点数;(d)后汛期总降水站点数;(e)前汛期不同暴雨站点数发生频次百分率;??(f)后汛期不同暴雨站点数发生频次百分率??14??

测Id的站点用前后两天的资料进行线性插补,若剩余的缺测天数大于总天数的5%则剔除??该站点,由于所选研宄时段为汛期,观测资料缺测很少,因此插补对结果影响较小。经过??上述处理,最终挑选出在前、后汛期都满足要求的78个站点,其分布如图2.1所示,可以??看出区域内所选站点的分布比较....


图2.3前汛期暴雨“积成效应”指数:(a)持续时间;(b)控制面积;(c)降水贡献率及华南地区前??

图2.3前汛期暴雨“积成效应”指数:(a)持续时间;(b)控制面积;(c)降水贡献率及华南地区前??

的对应关系,两者的对应关系要远好于控制面积与平均降水的对应关系。??2.3.2华南后汛期暴雨“积成效应”的时间特征??由图2.?4所示,后汛期三项指数与华南后汛期平均降水量之间有着很好的对应关系,??17??


图2.?4后汛期暴雨“积成效应”指数:(a)持续时间;(b)控制面积;(c)降水贡献率及华南地区后??汛期平均降水量:(d)随时间演变特征??为进一步分析它们之间的关系,将后汛期暴雨“积成效应”各指数以及华南地区平均??

图2.?4后汛期暴雨“积成效应”指数:(a)持续时间;(b)控制面积;(c)降水贡献率及华南地区后??汛期平均降水量:(d)随时间演变特征??为进一步分析它们之间的关系,将后汛期暴雨“积成效应”各指数以及华南地区平均??

400-??〇?J??图2.3前汛期暴雨“积成效应”指数:(a)持续时间;(b)控制面积;(c)降水贡献率及华南地区前??汛期平均降水量:(d)随时间演变特征??为进一步分析它们之间的关系,将前汛期暴雨“积成效应”各指数以及华南地区前汛??期平均降水量按大小排序,选其对应的最强1....



本文编号:3940879

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