简介:利用RHtestV5和MASHV3.03软件包并结合完善的台站历史沿革信息分别对重庆地区1951-2015年的逐年、月、日平均气温序列进行了均一性分析。结果表明:两种方法均能检验出重庆地区相关台站气温序列的非均一性,并对其进行订正。二者所得结果均表明,迁站是引起气温序列不连续的主要原因,测站周围环境的变化、观测设备的更换以及自动站的业务化运行也会对气温序列的连续性产生一定影响,且两种方法对日平均气温的订正量和订正方向基本一致,订正后的气温气候趋势相似。由于两种方法所使用的检验算法不同,导致检测到的断点数目相差较大(MASH较RHtest多)。将RHtest方法所得结果与国家气象信息中心用同样方法对重庆地区气温序列的均一性检验和订正结果对比,显示二者订正效果基本相同。最后通过对订正前后的气温序列进行气候趋势分析发现,订正后气温变化趋势的均一性较订正前有明显改善。
简介:利用1951—2012年辽宁暴雨过程及暴雨灾情资料,对辽宁暴雨灾害特征及暴雨灾害评估进行分析,并应用统计分析方法,建立暴雨致灾指标与灾害影响预评估的关系。结果表明:1951—2012年辽宁年平均暴雨日数自东南向西北逐渐减少;辽宁暴雨灾害发生频率自中部向西北逐渐增多,灾害发生频率最高的地区为辽宁西部地区,其中朝阳喀左县暴雨灾害发生频率最高,占该站暴雨总次数的73%;辽宁西部等地区暴雨灾害发生频率较高,但降水强度较小,且发生一级和二级暴雨灾害的概率低于其他地区;除辽西地区外,其他地区暴雨灾害发生频率略低,但降水强度较大。辽宁受暴雨灾害影响最大的受灾体为农作物及其设施,辽阳地区受灾频率最大,占该地区受灾过程总数的95%以上。
简介:利用T639业务数值模式预报场和大风观测资料,分别采用%雷暴大风指数和多个对流指数方法,计算相对应的指标值,建立淮北市夏半年大风预报方法,得到淮北市大风的短期预报结果,并对2011年的预报应用情况进行检验。结果表明:基于T639业务数值模式的Iw大风指数与多指标的叠加,实现夏半年定量和定性的大风预报。将多种不稳定指标与T639数值模式相结合的叠加预报,当4个指标中有3个满足条件时预报淮北有大风出现,否则没有大风;Iw大风指数的风速预报与实际极大风速较为接近。两种预报方法对淮北市的大风预报具有较好的指导作用,多数大风天气能够准确预报,但空报较多,漏报较少。