發(fā)布時間：2021-12-18 10:08

　　1979年以來,東北冷渦天氣系統(tǒng)造成的局地暴雨發(fā)生頻繁,占冷渦引發(fā)總暴雨日數(shù)的79%,本文利用1979-2019年NCEP/NCAR1°×1°再分析格點資料、遼寧省62個國家級氣象觀測站降水資料、小時加密降水資料和暴雨災情數(shù)據(jù),分析了東北冷渦局地暴雨的分布特征和變化規(guī)律,結合暴雨發(fā)生頻次和降水情況討論不同類型和處于冷渦過程不同時期的局地暴雨發(fā)生規(guī)律,計算冷渦發(fā)展期、成熟期、減弱期的水汽、熱力和動力等物理量狀況,對典型局地暴雨天氣過程進行分析,加深對東北冷渦局地暴雨發(fā)生發(fā)展機制認識,為提高冷渦背景下局地暴雨預報準確率提供參考。具體研究結果如下:（1）東北冷渦引起的遼寧局地暴雨和非局地暴雨中,局地暴雨日數(shù)所占比例較大,6月份可達95%。該類暴雨在4月上旬出現(xiàn),6月份呈倍數(shù)增長,7月份達到頂峰,發(fā)生時間早于非局地暴雨,發(fā)生期長于非局地暴雨,年際變化呈逐年下降趨勢,更容易在沿海地區(qū)發(fā)生。（2）引起局地暴雨的東北冷渦過程平均生命期為4.5天,最長13天,4-7天占48%。渦中心位置在45-55°N或115-130°E之間最容易發(fā)生局地暴雨,慢速型冷渦較快速型冷渦易發(fā)生局地暴雨。減弱期局地暴雨日數(shù)... 

【文章來源】：沈陽農(nóng)業(yè)大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術路線圖

沈陽農(nóng)業(yè)大學碩士學位論文133東北冷渦局地暴雨的分布特征和變化規(guī)律3.1東北冷渦局地暴雨時間分布特征3.1.1東北冷渦暴雨的年際變化根據(jù)冷渦定義和NCEP形勢場資料，對遼寧省1979年以來符合東北冷渦定義的低渦過程進行程序識別，并進行人工復檢，共篩選出冷渦天氣過程432個，冷渦引起降水天氣日數(shù)為1820天。根據(jù)暴雨定義，對冷渦天氣引起的降水進行逐日降水量資料的統(tǒng)計，得出冷渦天氣引起暴雨日數(shù)為264天，根據(jù)局地降水定義進行分析，冷渦天氣背景下的局地暴雨（以下簡稱：冷渦局地暴雨）日數(shù)為216。冷渦天氣引起的非局地暴雨占冷渦暴雨總次數(shù)的21％，而冷渦天氣引起局地暴雨比例為79％，其中有14年冷渦天氣引起的暴雨全部為局地暴雨，占總年數(shù)的三分之一，可見冷渦背景下造成的暴雨中，局地暴雨多于非局地暴雨。通過遼寧地區(qū)冷渦局地暴雨年際分布情況（圖3-1）可以看出，1986年出現(xiàn)的冷渦局地暴雨日數(shù)最多，達到了10天，2000年最少，沒有出現(xiàn)冷渦局地暴雨天氣，從總體分布趨勢來看，冷渦局地暴雨日數(shù)略有下降。圖3-1歷年冷渦局地暴雨日數(shù)及所占比例分布圖Fig.3-1NumberoflocalrainstormdaysandproportionofCVNEovertheyears利用Mann-Kendall突變檢驗（圖3-2）分析研究了東北冷渦局地暴雨日數(shù)的變化，1992年前后局地暴雨發(fā)生的日數(shù)發(fā)生突變。2009年以后，局地暴雨日數(shù)有略減少趨勢。利用滑動t檢驗（圖3-3），分別選取步長5-10，將得出的結果進行對比分析，結合Mann-Kendall突變檢驗分析的結果，最終選取步長為8，檢驗出的突變點為1993年，與MK檢驗結果最為接近。

3東北冷渦局地暴雨的分布特征和變化規(guī)律14圖3-2冷渦局地暴雨日數(shù)M-K檢驗Fig.3-2Mann-KendalltestoflocalrainstormdaysofCVNE圖3-3冷渦局地暴雨日數(shù)滑動t檢驗Fig.3-3TtestoflocalrainstormdaysofCVNE3.1.2東北冷渦局地暴雨的月、旬變化通過對冷渦局地暴雨的月變化（圖3-4）統(tǒng)計，冷渦局地暴雨從4月份開始出現(xiàn)，4-7月呈現(xiàn)逐月增加的趨勢，6月日數(shù)明顯增多為5月的6倍，7月達到峰值，日數(shù)達到為93天，8月、9月開始下降，8月發(fā)生冷渦局地暴雨的日數(shù)少于6月，9月發(fā)生冷渦局地暴雨的日數(shù)要多于4月、5月。為了進行對比分析，對非局地冷渦暴雨也進行了月分布統(tǒng)計，可以看到，非局地暴雨與局地暴雨同樣是7月份達到峰值，次數(shù)占冷渦暴雨總次數(shù)的76％。8月份減少到7月份的60％，不如局地冷渦暴雨次數(shù)減少的明顯，非局地冷渦暴雨在4月份沒有出現(xiàn)過。章國材(2011)指出7月份東北冷渦活動最為頻繁，西太平洋副熱帶高壓第二次北跳。東南季風和西南季風源源不斷帶來暖濕氣流，水汽充足，只要有觸發(fā)條件就很可能會產(chǎn)生不穩(wěn)定層結的建立者和維持者。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于“配料法”的東北冷渦暴雨預報研究[J]. 楊雪艷,秦玉琳,張夢遠,張同.  大氣科學學報. 2018(04)
[2]5—8月東北冷渦降水過程統(tǒng)計特征及其降水特征對比研究[J]. 崔景琳,白愛娟.  氣象科技進展. 2018(01)
[3]中國東北初夏降水與冷渦活動及西亞春季陸面熱力異常的可能聯(lián)系[J]. 陳海山,楊靜秋,張莞昕,滕方達.  海洋氣象學報. 2018(01)
[4]2013年7月2-4日東北冷渦暴雨天氣分析[J]. 國世友,鐘幼軍.  氣象與環(huán)境科學. 2017(03)
[5]一次東北冷渦暴雨過程成因分析[J]. 斯琴,荀學義,王佳津.  氣象科技. 2016(06)
[6]東北冷渦下遼寧省短時強降水統(tǒng)計與合成分析[J]. 李爽,丁治英,劉云樺,田璐.  氣象科學. 2017(01)
[7]東北冷渦的最新研究進展[J]. 李爽,丁治英,戴萍,劉云樺,韓穎.  干旱氣象. 2016(01)
[8]冷渦背景下短時強降水的統(tǒng)計分析[J]. 何晗,諶蕓,肖天貴,王娟,陳玥.  氣象. 2015(12)
[9]長生命史冷渦背景下內(nèi)蒙古地區(qū)強對流天氣分析[J]. 馬素艷,韓經(jīng)緯,斯琴,常煜.  高原氣象. 2015(05)
[10]5～8月東北冷渦客觀識別分類及北半球大氣環(huán)流特征分析[J]. 劉剛,廉毅,顏鵬程,曾宇星,楊旭,曹玲.  地理科學. 2015(08)

博士論文
[1]中尺度對流復合體的動力診斷與數(shù)值模擬研究[D]. 姚學祥.南京氣象學院 2004



本文編號：3542173