阜新地区短时强降水时空特征分析

正短时强降水具有时间短,雨强大,局地性强的特点,做好短时强降水研究对防灾减灾工作具有重大意义。由于短时强降水天气主要发生在夏季,本文选用阜新地区2个常规自动站及59个加密自动站2009～2016年5～10月观测到的逐小时降水资料,对阜新地区短时强降水的年变化、月变化、旬变化、日变化及空间分布特征进行了详细的分析,并根据环流特征进行了天气分型,从中寻找预报员预报着眼点和气象服务的关键点,以便更好地进行短时强降水的预报、预警服务工作。     

盘锦地区短时强降水时空变化特征分析

利用盘锦地区2007—2011年区域气象观测站资料,分析了盘锦短时强降水的年际、月际以及强度、空间分布变化特征。结果表明:盘锦市短时强降水发生频率较高,集中发生在5—9月,7月发生频次最多,其次为8月,最少的是10月;盘锦市短时强降水一般符合降水强度越强出现频次越小的规律,但40~50 mm/h降水出现的频次略高于30~40 mm/h降水等级出现的频次;盘锦短时强降水频次空间分布不均,中部、南部地区频次较少,西北部、东南部频次较多。     

葫芦岛市短时强降水时空分布及天气形势特征分析

短时强降水及其引发的洪涝灾害是葫芦岛市主要的气象灾害之一,为做好防灾减灾工作提供参考,对1988～2017年葫芦岛市4个国家级自动气象站(葫芦岛、绥中、兴城和建昌)和2012年7月以来区域自动站的短时强降水时空特征进行分析,并利用欧洲中心ERA-Interim再分析资料对短时强降水的天气形势进行分析。结果表明:沿海的葫芦岛、绥中和兴城短时强降水出现次数较位于西部山区的建昌多,而沿海地区以位于南部的绥中稍多,短时强降水主要集中在6月下旬到8月上旬,最多出现在午后和前半夜,区域自动站短时强降水主要出现在7月,8月和6月次之,5月和9月偶尔有之,短时强降水出现的时段与国家站的分布基本一致;葫芦岛市大范围的短时强降水过程分为高空冷涡型、高空槽型、高空低涡型和低空切变线型。     

朝阳地区短时强降水时空分布特征

利用朝阳地区 2016～2022年4月～10月朝阳地区153个自动气象站逐小时降水观测数据资料,对朝阳地区短时强降水的时空分布特征进行分析。结果表明:朝阳地区短时强降水时间分布特征明显,年变化整体呈现“M”型波动特征,各年均以20～29.9mm/h的强度发生次数最多;最早出现在5月上旬,最晚在10月下旬,主要集中在7月上旬、下旬和8月上旬;第一高发时段在15:00～19:00。空间分布不均匀,整体呈现东西少、中间多的分布态势,高发区主要集中在朝阳地区中部,不同级别强度的短时强降水高发区有明显差异。短时强降水类型主要以个别短时强降水和局地短时强降水为主。6～8月短时强降水事件的空间分布具有明显的区域特征。大部分地区最大小时雨强(极值)在30mm/ h～50mm/ h。     

2016—2022年朝阳地区短时强降水时空分布特征分析

利用2016—2022年4—10月朝阳地区153个自动气象站逐小时降水观测数据资料,对朝阳地区短时强降水的时空分布特征进行分析。结果表明：朝阳地区短时强降水时间分布特征明显,年变化整体呈现波动特征,各年均以20～<30 mm/h的强度发生次数最多;最早出现在5月上旬,最晚在10月下旬,主要集中在7月上旬、7月下旬和8月上旬;第一高发时段在15:00—19:00。朝阳地区短时强降水空间分布不均匀,整体分布呈现东西少、中间多的态势,高发区主要集中在朝阳地区中部,不同级别强度的短时强降水高发区有明显差异;短时强降水类型以个别短时强降水和局地短时强降水为主;6—8月短时强降水事件的空间分布具有明显的区域特征;大部分地区最大小时雨强（极值）在30～<50 mm/h。     

滇西短时强降水的时空分布特征

利用2010~2013年滇西12个自动气象站逐时降水资料和高空观测资料,研究了滇西短时强降水的时空分布特征,并分析典型短时强降水过程的环境背景场特征。结果表明,滇西短时强降水的频次的空间变化总体趋势呈南北向分布,大值中心在龙陵站;滇西短时强降水频次有显著的年变化;短时强降水集中发生在5~9月;日变化呈多峰型,最强峰值出现在04:00~05:00;滇西短时强降水存在5种环流概念模型。     

金坛地区不同类型短时强降水时空分布与环境参数分析

基于常规观测资料、ERA5再分析资料及探空资料,分析了金坛地区2017—2021年不同天气型短时强降水的分布特征和相应的关键环境参数特征。结果显示：（1）短时强降水天气型主要分为槽前型、冷涡（槽）后型、副高边缘型、副高控制型和台风型。4—5月以槽前型为主;冷涡（槽）后型主要出现在6—7月;副高边缘型在8月高发;副高控制型主要出现在7—8月;台风型主要出现在8月。（2）短时强降水的时空特征和5种天气型对应的关键环境参数都存在明显差异。     

界首市短时强降水特征分析

本文根据界首市2007-2014年的气象站观测降水逐时资料,分析该市的短时强降水的年变化、月变化、日变化和小时强度特征,总结出界首市短时强降水的规律,提高短时强降水预报准确率,为界首市防灾减灾提供依据。     

南雄短时强降水特征分析

利用1991年-2021年南雄国家基准气候站逐小时降水资料，统计分析韶关南雄地区短时强降水的特征，结果表明：南雄短时强降水主要集中在4-9月，6月最多，尤其在“龙舟水”期间频繁出现。南雄短时强降水具有明显日变化，上午甚少出现，前汛期集中出现在午夜和傍晚前后，后汛期集中出现在傍晚后至上半夜。南雄短时强降水在前汛期多为全境大范围多区域出现，而后汛期短时强降水多为局地生成。     

云南省暴雨日及短时强降水时空分布特征

分析了1986—2016年云南省暴雨日和2009—2016年短时强降水的时空分布特征,结果发现,云南省暴雨日数呈现出由北向南减少的趋势,大值区集中在滇南地区;云南省短时强降水的极值分布大体上有由北向南、由西向东增大的趋势,其中,大值区主要分布在滇南和滇东的局部地区;云南省年暴雨日数呈现微弱的增加趋势,增幅不显著;短时强降水次数呈现波动中显著减少的趋势。云南省暴雨和短时强降水集中出现在云南的雨季(5—10月),其中7月出现暴雨的日数最多,而8月出现短时强降水次数最多;短时强降水出现时段呈现出了2个波峰状,其中18:00出现次数最多。     

大兴安岭呼中林区林火时空分布特征分析

根据大兴安岭呼中林区1969-2005年的林火统计资料,利用SPSS统计软件和ArcGIS地理信息系统软件,揭示了呼中林区林火发生的时空分布特征严结果表明:1969-2005年间呼中林区林火发生年际间波动较大,1998年以来林火发生次数呈明显的上升趋势;呼中林区林火主要发生在春季和夏季,特别是5月和6月的林火发生最为严重;1d内林火发生大概可分为4个阶段,其,1,以15:00左右最为严重从林火发生的空间分布来看,林火主要发生在呼中林区的东北方向,以碧水和提扬山林场为最多;林火发生次数随距离道路和河流变远而呈减少趋势;林火主要发生在海拔600-900 m之间,坡度主要为0°-10°,且阳坡过火面积明显大于阴坡.     

湖北省夏季小时强降水时空分布特征

利用1983—2017年湖北省夏季（6—8月）74个国家气象站逐小时降水数据,分析了小时强降水时空分布特征。结果表明,夏季≥20、≥30、≥50 mm/h的3类小时雨强频次年际和日变化具有较好的一致性。强降水频次日变化具有双峰型结构特征,分别出现在17:00—20:00和8:00,其中傍晚前后的连续性峰值现象形成了一个持续性活跃强降水时段。湖北省小时强降水多发生在鄂东,随着小时雨强增大,高频次站点随之向西部扩展。特殊地形条件下的地面中尺度辐合线或涡旋是造成小时强降水极大频次站点的重要因素。不同持续时间强降水事件频次日变化显示,下午到傍晚是短历时强降水事件的高发期,蕴涵众多的局地短时强降水,而长历时强降水事件具有“夜发性”,对应于系统性强降水过程;年频次周期性特征显著,短历时存在准12年、准6年和准2年的3个主振荡模态,长历时存在1个准6年主振荡模态。长历时强降水高频次站点多集中于鄂东地区,与湖北省夏季西南低空急流的发展方向有关,短历时分布范围更广,与夏季局地短时强降水的形成多样有关;极大频次站点分布与湖北省的马蹄状地形有重要关系,多位于湖北省东、西、北三面近山区域。     

福建省降水时空分布规律分析

以1961～2000年福建省11个主要地市23个雨量站的实测资料为基础,分析了福建省年降水量地理分布特征,降水量的年内分配和年际变化特性。     

黑龙江省农业界限温度时空变化特征分析

利用黑龙江省78个站点1965~2014年日平均气温数据,采用五日滑动平均法、线性倾向估计法、距平分析法和SPSS相关性分析法,分析黑龙江省稳定通过≥0℃、≥3℃、≥5℃、≥10℃农业界限温度起止日期及持续日数特征。结果表明,黑龙江省1965~2014年,≥0℃、≥3℃、≥5℃、≥10℃界限温度起始日期均呈提前趋势,每10年分别提前1.2、0.8、1.1和1.6 d;终止日期呈延后趋势,每10年分别延后1.5、1.1、0.9和0.8 d;对应的界限温度持续日数依次为209.9、191.5、179.0和141.1 d,界限温度持续日数呈增加趋势,每10年分别增加2.8、1.8、2.1和2.4 d。界限温度空间变化随纬度降低起始日期呈提前趋势,终止日期呈延后趋势,持续日数从北至南呈U型增加趋势,其中东南部大庆地区和西南部牡丹江地区起始日期出现较早,终止日期延后较多,持续天数普遍高于北部地区。除≥10℃界限温度,各界限温度起止日期及持续日数与年平均气温均在0.01水平上显著相关。     

四川藏区生态农业发展时空特征及对策研究

以四川藏区32个县(市)为研究对象,建立生态农业发展综合评价指标体系,对2000-2014年四川藏区生态农业发展的时空特征进行综合评价。结果表明:在时间序列上,四川藏区生态农业发展增长态势较为平稳,2014年生态农业发展综合指数为0.449,整体处于起步阶段。其生态农业综合水平的提升,主要贡献来源于资源环境安全水平和经济社会发展水平的提高,四川藏区生态农业的发展依然依赖于资源要素的追加投入。在空间变化上,由于农业自然资源的空间异质性和区域农业发展的不平衡,9个县处于初步实现阶段(0.5X≤0.7),22个县(市)处于起步阶段(0.3X≤0.5),石渠县尚处于准备阶段。     

澧水流域降水量的时空分布特征

采用水文统计分析法和相关分析法研究澧水流域观测站多年平均降水量的空间分布、年内分配、年际变化等水文特征.结果表明:澧水流域年降水量与高程显著相关,高程每降低100m,年降水量减少137.76 mm,具有典型的区域差异性,总的趋势是自流域上游向下游递减,自西北高山丘陵向东南部滨湖平原递减;澧水流域降水量具有显著的季节变化...     

乌鲁木齐市大气污染物时空分布特征研究

乌鲁木齐市大气污染十分严重,主要污染物为SO2,TSP,NOx和降尘。2000年通过对北门、新华南路、市监测站和铁路局4个监测点的监测和数据分析知,4个监测点全年SO2,TSP,NOx平均浓度均高于国家二级标准。全市SO2年平均浓度为0.136mg·m-3,TSP为0.499mg·m-3,NOx为0.079mg·m-3,SO2浓度按从高到低排序,依次为:北门>新华南路>市监测站>铁路局;TSP,NOx空间分布具有相似特点,按从高到低排序依次为:新华南路>北门>铁路局>市监测站。采暖期SO2,TSP,NOx的浓度分别为0.300,0.532,0.105mg·m-3,明显高于非采暖期,SO2全年最大值出现在1月,TSP出现在5月,NOx在非采暖期均符合国家二级标准。降尘量全市平均为896mg·m-2d-1,4个监测点按从高到低排序依次为:新华南路>北门>市监测站>铁路局,且均高于乌鲁木齐市降尘标准,降尘最大值出现在5月,非采暖期降尘量明显高于采暖期。     

1961-2010年枣庄地区春旱时空分异特征

[目的]研究枣庄地区春旱降雨特征。[方法]基于相对湿润度指数的干旱分析方法,应用枣庄地区35°N南北2个气象站1961-2010年逐日气象资料分析枣庄地区近50a春旱气候特征。[结果]1961-2010年间枣庄地区春季相对湿润度指数平均值在-0.64~-0.59之间,呈不显著变湿趋势。枣庄地区35°N以北春旱频率高达88%,35°N以南春旱频率为76%。20世纪60、90年代及2000年代枣庄地区北部春旱比南部严重,70年代南北春旱等级分布基本接近,80年代南部地区春旱比北部严重。60、90年代春季中旱高发,70年代、2000年代轻旱高发,80年代重旱高发。[结论]枣庄地区南北部春季暴雨日数的显著差异是导致春旱频率明显差异的主要原因。春季干旱最明显的振荡周期是6a左右。     

广西汛期不同等级小时强降水时空特征分析

本文对小时降雨量≥20 mm的降水进行分级定义,小时强降水具有强度大、雨强强等特点,容易带来城市内涝、山体滑坡等灾害。利用广西1 243个区域自动气象站以及92个国家气象站小时降水数据,对广西4—9月小时强降水的时空变化特征进行分析。结果表明:20 mm/h量级的强降水年际变化最小,量级越大年际变化越大;广西的小时强降水主要出现在6月,其次是5月和7月,尤其6月的第二侯和第三侯是小时强降水的多发期;小时强降水在一天当中每个时次均有出现的可能,但出现时次较多的是在早晨和夜间时段;受迎风坡和喇叭口等地形的强迫抬升因素影响,强降水空间分布与山脉走向有重要关系。     

某多金属矿周围牧区土壤重金属形态及环境风险评测

采集某多金属矿周围牧区土壤样品,分析土壤中含量相对较高的Cr、Cu、Ni、Pb、Sr、Zn的赋存形态,采用污染负荷指数法(PLI)、内梅罗综合指数法、风险评价编码法(RAC)和聚类分析比较探讨该矿区周围土壤重金属污染程度。结果表明,该区域土壤中大部分重金属含量都超过了对照土壤背景值。PLI与内梅罗综合指数法分析显示,该矿区周围土壤处于被污染状态,重金属元素污染程度顺序为ZnCuNiCrSrPb。赋存形态分析表明,重金属的主要形态是残渣态,其中Sr的可交换态(4.99%~42.11%)和碳酸盐结合态(4.05%~41.10%)所占百分比最高,Cu和Ni的有机结合态明显高于其他元素。RAC结果显示Sr处于高风险,Cu、Ni、Pb和Zn基本处于中低风险,Cr基本处于无风险等级。重金属非残渣态聚类分析结果表明,该区域土壤中重金属非残渣态可分为两个集群,分别是Ni、Pb、Cu、Cr以及Zn、Sr,其中Sr和Zn环境污染风险最大。以上结果表明该地区已受到一定程度的污染,并且存在继续污染的风险,应该加强该地区金属矿开采和尾矿的管理和监督。