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  暴雨灾害   2017, Vol. 36 Issue (5): 460-466.  DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2017.05.008

论文

DOI

10.3969/j.issn.1004-9045.2017.05.008

资助项目

财政部公益性行业(气象)科研重大专项(GYHY201406001);贵州省科技厅项目(黔科合基础2016-1138);中国气象局预报员专项(CMAYBY2017-065);贵州省气象科技开放基金(黔气科合KF2016-10);黔西南州科技局项目(2016-1-15);国家自然科学基金(41365008);黔科合院士站(2014-4010);中国气象局预报业务关键技术专项(YBGJXM2017-1A-05)

第一作者

王芬, 从事短期气候变化。E-mail: 1043006358@qq.com

通信作者

严小冬,主要从事气候及气候变化研究工作。E-mail: yxd-climate@163.com

文章历史

收稿日期:2016-04-15
定稿日期:2016-12-15
2006—2015年黔西南初夏短时强降水时空特征分析
王芬 1,2, 严小冬 3, 谷晓平 2, 李腹广 1, 周仕鹏 1    
1. 贵州省黔西南州气象局, 兴义 562400;
2. 贵州省山地气候与资源重点实验室, 贵阳 550002;
3. 贵州省气候中心, 贵阳 550002
摘要:利用黔西南2006—2015年8县站5、6月逐小时降水量,对短时强降水特征及其与暴雨的关系进行分析,得出如下结论:(1)黔西南初夏短时强降水呈现“东多北多西南少”的空间分布,发生频次最多的是望谟。20—30 mm·h-1、40—50 mm·h-1及大于50 mm·h-1的短时强降水空间特征均表现为“东多西少”,发生频次最多的都是望谟,30—40 mm·h-1的短时强降水空间特征表现为“东北多西南少”,发生频次最多的是晴隆;(2)近10年初夏短时强降水呈现波动,在2007年达到峰值,随后迅速下降,2009—2015年维持较为平稳的态势,在2011年达到最低值;(3)黔西南初夏短时强降水出现的主要时段在夜间,占所有短时强降水的79.1%,主要集中时段为夜间的20:00—04:00,在夜间的23:00—01:00达到峰值,白天为短时强降水的低发时段;(4) EOF第一特征向量场呈现出明显的全州一致同位相分布特征,第二特征向量场表现为南—北反向变化特征,第三特征向量场表现为东北—西南反向变化特征;(5) 6月短时强降水发生频次占所有初夏短时强降水累计频次的69.5%,5月占30.5%,且无论任何级别的短时强降水6月发生的比例均明显高于5月;(6)短时强降水与暴雨关系密切,空间相似系数为0.9;近10年初夏169站次暴雨天气过程中有125次伴有短时强降水,近10年发生的239次短时强降水中,有229次造成了暴雨天气;暴雨日数与短时强降水频次相关系数为0.64,暴雨量与当日最大小时降水量的相关系数也达到0.53, 均通过了0.05的显著性检验。
关键词短时强降水    初夏    暴雨    黔西南    
Characteristics of one-hour short-time heavy precipitation over southwestern Guizhou in the summer during 2006-2015
WANG Fen1,2, YAN Xiaodong3, GU Xiaoping2, LI Fugang1, ZHOU Shipeng1    
1. Meteorological Office of Southwestern Guizhou, Xingyi 562400;
2. .The Mountainous Climate and Resource Key Laboratories of Guizhou Province, Guiyang 550002;
3. Climate center of Guizhou Province, Guiyang 550002
Abstract: Based on the hourly precipitation data during 2006-2015, the characteristics of short-time precipitation and the relation between storm and short-time precipitation were investigated. The results are as follows. (1) The spatial distribution of short-time strong rainfall showed an "east and north more southwest less" pattern; (2) In recent 10 years precipitation fluctuated: peaked in 2007 followed by a rapid fell, and maintained a relatively stable trend during 2009-2015, with a lowest value in 2011; (3) Main time period of summer precipitation is in the night, accounting for 79.1%, and concentrated from 20:00 to 04:00, with peak from 23:00 to 01:00; (4)The spatial distribution of short-time strong rainfall is multi-modal, i.e., the first characteristic vector field is uniform throughout the whole area, the second characteristic vector is characterized by the north-south reverse variation, and the third characteristic vector field is characterized by northeast-southwest of reverse variation; (5) Short-time precipitation occurring in June accounts for 69.5%, and that occurring in May accounts for 30.5%; (6) The space similarity coefficient between short-time heavy rain and heavy rain was 0.9. There were 125 times of short-term heavy rain accompanied with 169 stand heavy rain weather conditions, and 239 times of short-time strong rainfall caused 229 times of storm events. Heavy rain days and the short-time strong rainfall frequency has a correlation coefficient of 0.64. Rainstorm scale and the biggest hour rainfall level has a correlation coefficient of 0.53. Both passed the reliability test of the 0.05.
Key words: short-time heavy precipitation    early summer    storm    Southwestern of Guizhou    
引言

近年来洪水、干旱、暴雨、短时强降水等极端天气事件频发,不仅对基础设施造成严重破坏,而且对人民群众的生命财产也构成极大威胁,而区域性洪涝灾害往往是由短时强降水造成的,因此关于短时强降水的研究一直是我国大气科学重要研究课题之一。目前国内外的许多气象工作者针对短时强降水做了大量的研究工作,特别是在降水频率和强度方面有大量的研究成果。Yu等[1]分析了中国大陆地区夏季降水日变化特征,发现降水日变化存在显著的区域特征。Yu等[2]在研究中发现中国东部夏季90%以上的小时降水量小于等于10 mm,但是占总降水量的一半以上。Shouraseni[3]指出,印度极端小时降水事件大多数出现在高海拔地区,冬季极端降水事件呈减少趋势,夏季则呈增多趋势。翟盘茂等[4]指出,近50年我国强降水趋于增加,降水日数除西北地区处,其它大部分地区显著减少。彭芳等[5]利用贵州1991—2009汛期逐小时降水资料,发现了贵州汛期短时降水的一些特征:4— 6月频数逐渐增大,7月维持,8—9月减少,一天中有三个相对较高值时段。

短时强降水往往是中小尺度天气造成的,其发生发展速度快,局地性强,其落区、量级及时效的预报预警一直是预报的难点之一[6],而黔西南州初夏短时强降水更具有局地性、突发性,且来势猛、强度大及夜间频发,它会引起山洪、滑坡、泥石流等灾害,给人民生命财产带来巨大的损失,因此对黔西南州初夏短时强降水的研究十分必要。本文利用黔西南2006—2015近10年逐小时降水量,在区分量级的前提下,分析短时强降水的空间特征、多模态特征、年际变化及日变化特征,比较了各个级别的短时强降水异同点。另外,短时强降水在暴雨天气中所占的比例如何?二者有无关联?目前在国内就二者的关系尚无人研究,本文就此问题也在文中进行了初步探讨。

1 资料与方法

根据贵州省预报员手册记载,贵州的初夏大致为西南季风开始盛行至东南季风开始前的时期,平均在5月中旬至7月中旬。武文辉[7]认为初夏暴雨指每年的5月至6月20日之间的暴雨天气,从多年暴雨统计分析来看,高原暴雨主要分为两个阶段,一个发生在5、6月的初夏,一个发生在7、8月的盛夏。参考以上的文献,本文将每年出现在黔西南5、6月的暴雨定义为初夏暴雨。

短时强降水指短时间内降水强度大、降水量达到或超过某一量值的天气现象,是强对流天气业务预报的重点之一[8],目前中国气象局网站(www.nmc.gov.cn)中央气象台定义小时降水量(R1h)大于等于20 mm作为短时强降水,根据此标准,本文将短时强降水分为4个等级:20 mm ≤R1h<30 mm、30 mm ≤R1h<40、40 mm≤R1h<50 mm、R1h≥ 50 mm,选取资料记录长度相同的8个气象站2006—2015年逐小时降水资料作为研究对象,台站观测资料由黔西南州气象局整编。对黔西南州8个气象站各个等级的小时强降水强度及频次进行了统计,包括各个站平均值序列、逐年区域平均值序列、区域平均的10年逐年5—6月数据序列、短时强降水的日变化数据、暴雨日数、暴雨强度数据等。短时强降水与暴雨的空间结构有无相似性,是否在地域分布上存在较大异同?针对此问题,本文采用相似系数[9]来表示短时强降水频次与暴雨日数二者空间分布图的相似程度,采用如下公式:

$ \cos \theta = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^j {{x_i}{y_i}} }}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^j {x_i^2} } \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^j {y_i^2} } }} $

其中j为站数,xiyi分别指第i站(空间点)的要素值,cos θ =1(-1)表示两幅空间图完全相同(相反),等于0表示完全不相同。

2 初夏短时强降水特征 2.1 初夏短时强降水空间分布特征

图 1给出了2006—2015年黔西南初夏短时强降水累计频次空间分布,从图 1a可以看出,黔西南初夏短时强降水频次呈现“东多北多西南少”的空间分布,发生频次最多的是望谟,共47次,占全州初夏所有短时强降水频次的19.7%,兴义最少,仅有17次。5月短时强降水的空间分布为“东多西少”(图 1b),发生频次最多为望谟,达到15次,占5月短时强降水总频次的20.5%,而兴义近10年5月从未发生过短时强降水。6月短时强降水的空间分布与初夏的空间分布相似,为“东多北多西南少”(图 1c),发生频次最多为望谟,达到32次,占6月短时强降水总频次的19.3%,安龙最少为12次,占7.2%。综合图 1abc比较分析可知,6月的短时强降水累计频次比5月明显偏多,但其空间分布变化小,基本为东多西少,特别是东部的册亨、望谟及北部的晴隆短时强降水明显多于西南部的兴义、安龙。

图 1 2006—2015年黔西南初夏短时强降水累计频次空间分布 (a)初夏总频次,(b) 5月,(c) 6月 Fig. 1 Distribution of short-time heavy precipitation cumulative frequency: (a) early summer, (b) May, and (c) June.

黔西南地处青藏高原东南段,其初夏短时强降水的空间分布、初夏各月频次的变化等特征与西太平洋副高、冷空气的活动、南支槽、切变线的活动密切相关,5月孟加拉湾偏南气流逐步增强,西南低空急流开始建立,印度西南季风爆发,印缅低槽逐步建立,南支槽对位于青藏高原东南侧的黔西南影响凸显, 且冷空气活动相对较为频繁,黔西南州地形北高、西高、东南低,冷暖空气在我州北部至东南一线交汇,受地形影响,东部短时强降水偏多。而到了6月,西太平洋副高北跳,脊线稳定在20°N附近,江准横切变西段尾部开始影响黔西南,短时强降水明显增加,切变线尾部对黔西南北部至东南部一线影响更大,因此,东部及北部短时强降水明显多于西南部。彭芳等[5]认为贵州强降水的空间分布与极涡强度、青藏高压及副高关系密切,与地理位置也有关系,认为6月副高北跳,贵州强降水增多,且南部多于北部,东部多于西部,这些研究结果与本文得出的结论较为一致。

分析近10年初夏不同等级短时强降水累计频次的空间分布(图略),可知20~30 mm·h-1的短时强降水累计频次为131次,其空间特征表现为“东多西少”,发生频次最多的是望谟,共发生过24次,占18.3%,最少的为兴义,仅有9次,占6.9%。30~40 mm·h-1的总频次为65次,空间特征为“东北多西南少”,发生频次最多的是晴隆,共11次,占16.9%,发生频次最少的为安龙。40~50 mm·h-1的累计频次为31次,空间特征为明显的“东多西少”,发生频次最多的是望谟,共8次,占25.8%,最少的为普安和贞丰,仅有1次。大于50 mm·h-1的累计频次为12次,空间特征为“东多西少”,发生频次最多的是望谟,共5次,占全41.7%,兴义、普安、贞丰近10年从未发生过大于50 mm·h-1的短时强降水。

2.2 年际变化

图 2给出了短时强降水年际变化,从图 2可以看出,近10年初夏短时强降水呈现波动,在2007年达到峰值,为39次,随后迅速下降,2009—2015年维持较为平稳的态势,在2011年达到最低值,为16次。6月的短时强降水频次在2006年、2007年最多,达到了30次,随后随着时间下降,在2013年达到最低值,为7次。5月短时强降水从2006年开始迅速上升,在2008年达到最大值,为18次,随后下降,在2009至2011维持较低的次数,2012、2013年又上升为12次,随后又下降,在2014年达到最低值。6月的短时强降水整体比5月多,10年中有8年频次明显比5月多,仅有2012、2013两年比5月少。

图 2 近10年初夏短时强降水累计频次年际变化 Fig. 2 Variations of short-time heavy precipitation cumulative frequency.

分析不同等级短时强降水累计频次的年际变化可知(图略),20~30 mm·h-1的短时强降水累计频次明显高于其它级别的短时强降水频次,在2007年达到最高值,为21次,此后迅速下降,在2011年达到最低值,462第5期王芬,等:2006—2015年黔西南初夏短时强降水时空特征分析在2012年之后维持平稳的态势,在10~12次之间。30~40 mm·h-1的短时强降水从2006年起开始下降,在2010年达到最低值为3次,此后迅速增加,在2012年达到最大值,为10次,2013~2015年维持一个较为平稳的态势。40~50 mm·h-1的短时强降水在2007年达到峰值,为9次,2009年之后不断降低,在2010年、2013年达到最低值,2009年至2015年维持一个较为平稳的态势。大于50 mm·h-1的短时强降水每年发生频次最少,在0~4次之间,2006年最多为4次,2009、2011、2012、2014均没有发生过。

2.3 日变化分布

图 3给出了短时强降水发生频次的日变化特征,分析图 3a可知,黔西南初夏短时强降水累计出现频次为239次,夜间189次,占所有短时强降水的79.1%,主要集中时段为20:00—04:00,在23:00—01:00达到峰值,00:00—01:00达到29次,占全天的12.6%,白天为低发时段,累计频次为50次,仅占全天的20.9%。分析图 3b可知,5月累计频次为73次,夜间62次,占84.9%,集中时段为21:00—01:00之间,其中23:00—00:00最多达到11次,占全天的15.1%,白天为低发时段,仅11次,占全天的15.1%。分析图 3c可知,6月累计频次为166次,夜间128次,占全天的75.7%,集中时段为20:00—04:00之间,在00:00—01:00达到峰值,为19次,占全天的11.5%,白天为低发时段,共发生41次,占全天的24.3%。相比5月,6月短时强降水的分布略均匀些,夜间占的比例下降,白天占的比例上升,短时强降水的主要集中时段拉长,约为8 h,而5月的短时强降水主要的集中时段为21:00—01:00,约为4 h。

图 3 近10 a初夏短时强降水频次日变化及占比 (a)初夏总频次,(b) 5月,(c) 6月 Fig. 3 The hourly distribution of short-time heavy precipitation cumulative frequency and percentage: (a) early summer, (b) May, and (c) June.

分析近10 a黔西南初夏不同等级短时强降水的日分布特征(图略),可知20~30 mm·h-1的短时强降水出现频次为131次,夜间共发生频次为104次,占此级别短时强降水的79.4%,主要集中时段为夜间的20:00至05:00之间,在夜间的23:00—01:00达到峰值。30~ 40 mm·h-1的短时强降水出现频次为65次,夜间共发生频次为51次,占此级别短时强降水的78.5%,主要集中时段为夜间的21:00—04:00之间,22:00—23:00及00:00—01:00为峰值。40~50 mm·h-1的短时强降水出现频次为31次,夜间发生频次为24次,占此级别短时强降水的77.4%,00:00—01:00为峰值。大于50 mm·h-1的短时强降水出现频次为12次,基本出现在夜间,共发生11次,占此级别短时强降水的91.7%,23:00— 00:00为峰值期。综合分析可知,这几个不同等级的短时强降水的日分布均表现为夜间集中、白天低发的特征,且基本是在23:00—01:00达到峰值。

通过以上分析可知,黔西南初夏短时强降水多集中在夜间,这主要是由于其特殊的地形所致,黔西南州地处青藏高原东南侧,境内山恋纵横,立体气候非常显著,白天太阳辐射加热地表,地表再加热空气,但是由于受到山脉的阻挡,山脚接收的太阳辐射相对较少,山顶的空气热,山底的空气冷,大气层结稳定,所以白天不易产生降水,晚上,山顶的气温迅速下降,空气冷却下沉,山脚的暖湿空气被迫抬升,大气层结不稳定,水汽在上升过程中不断冷却,凝结致雨。

2.4 多模态变化特征

对黔西南近10年初夏短时强降水累计频次进行EOF分解,对累积方差贡献率及其特征根进行了统计,采用North等[10]提出的计算特征值误差范围的方法对前8个模态进行了显著性检验,具体见表 1

表 1 近10 a初夏短时强降水累计频次EOF分析统计结果 Table 1 The results of EOF to the short-time heavy precipitation cumulative frequency.

表 1可知,第一模态方差贡献率为84.7%,前三个模态方差贡献率为93.5%,表明初夏短时强降水频次的空间场分布特征主要由第一模态来表现,累积方差达到90%时最少需要3个主分量,North检验表明前8个模态中的仅有第1个通过了显著性检验(图 4)。

图 4 各个模态方差贡献率及通过North检验情况 Fig. 4 The variance contribution and the North test case.

图 5为初夏短时强降水累计频次前三个模态特征向量空间分布,由图 5a可知,第一特征向量场呈现出明显的全州一致同位相分布特征,短时强降水发生频次趋于一致,大值区位于东南部一带,这种全区一致的特征值占总体方差的84.7%,很明显这是受大尺度天气系统影响造成的。第二特征向量场方差贡献率占4.9%,表现为南—北反向变化特征(图 5b),即当北部短时强降水发生频次异常偏多(少)时,西部异常偏少(多),这可能是地形原因造成的。第三特征向量场方差贡献率占3.9%,表现为东北—西南反向变化特征(图 5c),这也可能是受地形原因造成的。

图 5 近10年初夏短时强降水累计频次前三个模态时空变化 (a)第一模态,(b)第二模态,(c)第三模态 Fig. 5 The first three EOF modes spatial distributions of short-time heavy precipitation cumulative frequency: (a) the first mode, (b) the second mode, and (c) the third mode.
2.5 不同级别的短时强降水比较

图 6给出了初夏、5月、6月各等级的短时强降水发生频次分别占初夏所有短时强降水的比例,分析图 6可知,近10 a初夏20~30 mm·h-1的短时强降水发生频次最多,占所有初夏短时强降水总频次的54.8%,其次为30~40 mm·h-1,占27.2%,40~50 mm·h-1占12.9%,50 mm·h-1以上的强降水最少,仅发生过12次。其中5月20~30 mm·h-1发生频次占所有短时强降水累计频次的17.6%,30~40 mm·h-1占7.5%,40~50 mm·h-1占3.7%,50小时雨强以上的最少,仅占1.7%。6月20~ 30 mm·h-1发生频次占37.2%,30~40 mm·h-1占19.7%,40~50 mm·h-1占9.2%,50 mm·h-1以上的最少,仅占3.4%。对比可知,6月短时强降水发生频次占所有初夏短时强降水累计频次的69.5%,5月占30.5%,且无论任何级别的短时强降水6月发生的比例均明显高于5月。

图 6 不同级别的短时降水频次所占比例 Fig. 6 Percent of different grade short-time heavy precipitation cumulative frequency.
3 短时强降水与暴雨的关系

暴雨天气过程中大多都伴随着短时强降水,而短时强降水也往往会造成暴雨天气[11],但是二者的关系究竟如何?目前尚无人研究。本文分别统计了近10年初夏暴雨总日数与短时强降水累计发生频次,发现近10 a初夏黔西南州8县站累计发生169站次暴雨天气过程,其中有125次伴有短时强降水,占74%,44次暴雨过程中无短时强降水发生(小时雨强在20 mm·h-1以下),其中5月有16次,6月有28次。而近10 a发生的239次短时强降水中,有229次造成了暴雨天气,占95.8%,仅有10次短时强降水没有造成暴雨天气,这10次短时强降水过程均发生在5月,仅占4.2%。对暴雨日数与短时强降水频次求相关系数,发现二者的相关系数为0.64,通过了0.05的显著性检验。暴雨日数与短时强降水的频次二者的空间分布均为“东多西少”,相似系数达到0.9,这表示它们的空间分布特征非常一致(图略)。在年际变化上(图略),其趋势较为一致,2006—2008年短时强降水频次及暴雨日数都偏高,而2009—2015年比较稳定。

计算了暴雨日数与短时强降水累计频次的相关系数,获得二者的空间、时间相关系数分布图(图 7)。图 7a中浅阴影区为相关系数通过0.1 t检验的区域,深阴影区为通过0.05 t检验的区域,白色为未通过显著性检验的区域。可以看到,暴雨日数与短时强降水频次有很好的正相关,望谟的相关系数最高为0.8,册亨最低为0.3,8县中有6个县通过了0.1的显著性检验,占0.67%,普安、册亨未能通过显著性检验,但其相关系数也在0.3以上。此外,逐年计算了暴雨日数与短时强降水频次的相关系数(图 7b),可以看到,空间相关系数随时间呈现波动特征,有7年的相关系数通过了0.1的显著性检验,有3年未能通过0.1的显著性检验,2015年最高为0.94,2012年最低为-0.08。

图 7 暴雨日数与短时强降水频次的相关系数 (a)空间相关系数,(b)时间相关系数 Fig. 7 Spatial and timely distributions of correlation coefficients between the number of rainstorm days and short-time heavy precipitation cumulative frequency: (a) spatial distributions of correlation coefficients, and (b) timely distributions of correlation coefficients.

图 8给出了暴雨量及此次过程中最大小时雨强的散点图,并作了拟合,分析可知,暴雨量与当日最大小时雨强为正相关关系,线性斜率为1.05,二者的相关系数达到0.53, 通过了0.05的显著性检验。在一次暴雨天气过程中,如果最大小时雨强小于20 mm,则累积降水量级多集中在50—80 mm,而累计雨量大于100 mm的大暴雨过程中其最大小时雨强也较大,只有一次最大小时雨强小于20 mm·h-1,其余均在30 mm·h-1以上。

图 8 暴雨量与最大小时雨量的散点图 Fig. 8 Scatter diagram between the rainstorm and max short-time heavy precipitation
4 结论

(1) 黔西南初夏短时强降水呈现“东多北多西南少”的空间分布,发生频次最多的是望谟。5月短时强降水累计频次的空间分布为“东多西少”,6月为“东多北多西南少”,发生频次最多的均为望谟。20~30 mm·h-1、40~50 mm·h-1及大于50 mm·h-1的短时强降水空间特征均表现为“东多西少”,发生频次最多的均是望谟;30~40 mm·h-1的短时强降水空间特征表现为“东北多西南少”,发生频次最多的是晴隆。6月短时强降水发生频次占所有初夏短时强降水累计频次的69.5%,5月占30.5%,且无论任何级别的短时强降水6月发生的比例均明显高于5月。

(2) 近10年初夏短时强降水呈现波动,在2007年达到峰值,为39次,随后迅速下降,2009—2015年维持较为平稳的态势,在2011年达到最低值。

(3) 短时强降水出现的主要时段在夜间,占所有短时强降水的79.1%,主要集中时段为20:00—04:00,23:00—01:00达到峰值,白天为短时强降水的低发时段,仅占全天的20.9%。5月短时强降水出现的主要时段也是在夜间,集中时段为21:00—01:00。6月短时强降水出现的主要时段也是在夜间,集中时段为20:00—04:00。相比5月,6月短时强降水的分布略均匀些,夜间占的比例下降,白天占的比例上升,短时强降水的主要集中时段拉长,约为8 h,而5月约为4 h。

(4) EOF第一特征向量场呈现出明显的全州一致同位相分布特征,短时强降水发生频次趋于一致;第二特征向量场表现为南—北反向变化特征;第三特征向量场表现为东北—西南反向变化特征。

(5) 短时强降水与暴雨关系密切,近10 a初夏169站次暴雨天气过程中有125次伴有短时强降水,占74%,近10 a发生的239次短时强降水中,有229次造成了暴雨天气,占95.8%。暴雨日数与短时强降水频次相关系数为0.64,暴雨量与当日最大小时降水量的相关系数也达到0.53, 均通过了0.05的显著性检验。

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