年降雨量（精选9篇）
年降雨量 篇1
土壤水分是陆地植物生长发育的基础条件, 是陆面生态系统水循环的重要参数, 也是全球气候变化的重要组成部分[1,2]。近年来, 受全球气候变暖趋势的影响, 气温升高, 旱、涝等气候灾害频繁发生, 对农业生产影响较大。特别是加上工农业生产、人民生活用水增加, 地下水位下降, 地下水平衡被打破[3]。土壤水分是水分平衡的组成部分, 制约着土壤中养分的溶解、转移和吸收以及土壤微生物的活动。土壤水分又是植物耗水的主要来源, 对植物的生理活动有着重大影响[4]。农作物整个生育过程中, 生长发育的好坏, 都依赖于土壤水分的供应状况。本文通过研究土壤水分变化规律, 在农作物正常生育过程中采取切实有效的农业技术措施, 保证作物的正常生长进而获得高产, 达到充分利用土壤水分资源并改善土壤水分状况提供有利参考。
1 材料和方法
1.1 研究区概况
研究区位于福州农业气象试验站, 地处福州市东部, 属典型的亚热带季风气候, 雨热同期, 对农业生产有利, 主要气象灾害有台风、暴雨洪涝、高温、干旱、寒潮等。研究区土壤为砂黏土, 种植草本植物, 植被覆盖度好。
1.2 仪器与方法
通过布设自动土壤水分观测仪, 利用传感器间的土壤充当电介质, 再通过传输线的驻波比电压或电容振荡频率与土壤水分之间的对应关系, 来测量土壤水分, 观测要素为10cm、20cm、30cm、40cm、50cm土层的土壤体积含水量、土壤相对湿度、土壤重量含水率、土壤有效水分贮存量。研究采用2013年自动土壤水分观测站数据及1982~2013年气象站的降水量数据, 用来对比分析2013年福州市土壤水分变化规律及与降水量之间的关系。
2 结果和分析
2.1 降雨量分布特征分析
从图1可以看出, 2013年降雨量为1157mm, 比多年平均降雨量1395.6mm偏少约17%, 降水主要集中在3~9月, 2013年除5月、8月、11月和12月以外, 其余月份降雨量均低于多年均值。从逐月分布特征来看, 2013年降雨量分布与往年相比总体较为类似, 呈双峰分布, 峰值分别位于5月和8月。这是由于3~6月为雨季, 降水多集中在5月和6月, 所以形成第一个峰值。6月下旬雨季结束开始进入高温季节, 这个期间高温少雨。7月受超强台风“苏力”影响 (过程雨量67.4mm) , 8月主要受超强台风“尤特” (过程雨量35.3mm) 、台风“潭美” (过程雨量138.1mm) , 故8月份降水量达到年内第2个峰值, 由此高温季节多靠台风过程带来充沛的降水。
2.2测点各层土壤水分变化
图2可以看出, 各层次的土壤体积含水量水分变化规律较为类似, 变化幅度差异较大。各层土壤含水量均在5月达到主峰, 在9月达到次峰。其中, 10cm土壤体积含水量变化波动最为剧烈, 波动范围在14%~22%, 这是由于该层土壤受降雨、温度、风力等气象因子的影响较大;20cm和30cm波动幅度次之, 约在12%~19%;40cm和50cm土层体积含水量波动幅度相对平缓, 50cm波动幅度最小, 约在16%~21%之间波动, 这是由于随着土层的加深, 受外界环境的影响相对较小。
2.3降雨量和土壤相对湿度之间的关系
地表至20cm深的土层, 一般称为耕作层。这层土壤水分极易受气象要素的影响, 土壤水分运行极为活跃, 存在着频繁的下渗和上升的交替现象, 土壤水分变化最大。选取10cm土层进行分析, 通过图3可以看出, 1~3月, 虽然此时降水量较小, 对于土壤的补给较少, 但由于此时植被未处于生长旺期, 且蒸发量较小, 所以10cm土层的土壤湿度变化幅度不大。进入4~6月以后, 随着雨季的到来, 降水量的增加, 土壤湿度维持在一个较高的水平, 地表植被逐渐进入生长旺期, 耗水量开始增大, 土壤湿度的变化幅度开始增大。7~9月, 此时处于高温少雨季, 地表蒸发加强, 植被处于生长旺季, 蒸腾增加, 使土壤水分大量消耗, 土壤湿度下降。但此期多受台风影响, 台风能够带来充沛的降水, 因此每当台风过后, 土壤水分得到迅速补充, 土壤湿度又回到较高的位置, 而一旦没有台风所带来的降水, 在高温高损耗的情况下, 土壤水分下降非常迅速, 土壤湿度变化幅度剧烈。11月以后, 随着地表蒸发和植被生长的减弱, 水分消耗的降低, 降水对于土壤水分的补充作用十分明显, 土壤湿度维持在较高的水平。
2.4 土壤水分对一次典型台风降水过程的响应
进入6月下旬, 随着雨季结束, 随之而来的高温少雨季, 这个期间土壤水分多靠台风带来的降水进行补充。选取2013年7月超强台风“苏力”降水过程 (降雨量67.4mm) 来研究降雨前后各层土壤水分的动态变化及对降雨的响应过程。从表1可以看出, 耕作层 (10~20cm) 土壤含水量受降雨的影响响应最快, 其中10cm土壤含水量在降水1h内就显著增加且4h后就达到较高水平保持稳定, 20cm含水量在5h后明显增加, 而30cm和40cm土层含水量分别在9h和20h后开始增加, 50cm土层含水量则在降雨过后40h才有所增加, 增加幅度也不大。从观测结果来看, 10~30cm土壤含水量在较短的时间内就可以得到较好的补充, 对降水的响应时间较为迅速, 而40cm和50cm土壤的水分含量则缓慢通过重力水下渗得到恢复, 响应时间明显缓慢。
3 结论与讨论
2013年降水量分布与多年平均状况较为类似, 呈双峰分布。
从各层体积含水量变化规律来看, 10cm土壤体积含水量变化波动最为剧烈, 50cm波动最小, 表层受外界环境影响较大, 而深层土壤受外界环境的影响相对较小。
耕作层土壤受气象要素的影响较大, 土壤相对湿度的变化规律和降水量变化较为一致;在高温季节, 台风所带来的降水对土壤湿度的改善极为显著。
10cm的土壤水分对降水的响应时间较为迅速, 10~30cm土壤含水量在较短的时间内就可以通过得到较好的补充, 而40cm和50cm土壤的水分含量则缓慢通过重力水下渗得到恢复, 响应时间明显缓慢且补充较少。
摘要：本文利用自动土壤水分观测仪观测了2013年福州市土壤水分的主要要素, 分析了该地区土壤水分变化的主要特征。结果表明, 10cm土层的土壤水分变化幅度较大, 而50cm土层的土壤水分变化幅度较小, 外界环境对表层土壤的影响较大, 而深层土壤受外界环境的影响相对较小;耕作层的土壤湿度变化规律和降水量变化较为一致;在高温季节, 台风所带来的降水对土壤湿度的改善极为显著, 耕作层 (1020cm) 土壤含水量受降雨的影响响应最快。
关键词：土壤水分,降水量,变化规律,福州市,降雨量
参考文献
[1]张顺谦, 卿清涛, 侯美亭, 等.于温度植被干旱指数的四川伏旱遥感监测与影响评估[J].业工程学报, 2007, 23 (9) :141-147.
[2]汪潇, 张增祥, 赵晓丽, 等.遥感监测土壤水分研究综述[J].土壤学报, 2007, 44 (1) :157-163.
[3]王春娟, 张义芳, 李建军.鸡地区农田土壤水分周年变化特征及冬小麦干旱指标[J].山西气象, 2010, (1) :22-25.
[4]张志富.自动站土壤水分资料质量控制方案的研制[J].旱区地理, 2013, 36 (1) :101-108.
年降雨量 篇2
1.小雨
指24小时内降水量在10毫米以下 2.中雨
指24小时内降水量在10-25毫米 3.大雨
指24小时内降水量在25*50毫米 4.暴雨
指24小时内降水量在50毫米以上
5.平均温度
指一天内在2点、8点、14点、20点4个时刻测得的气温平均值，今天晚上20：00到明天早上8：00 6.明天、白天指明天上午8时到明天上午8时
四季的划分
气象部门用日平均气温值的大小来划分四季。
一般来说，日平均气温稳定升到10℃以上时，作为春季的开始，这时的自然界桃红柳绿，春意盎然，当日平均气温升到22℃以上时，天气渐渐热起来，夏季便开始了，日平均气温从22℃以上降到22℃以下时是秋季的开始，气温再继续下降到10℃以下时，冬季便来临了。
冰雹分为哪些不同的类型和结构
从冰雹云中降落的冰雹，按照其大小、软硬程度，结构形式等特点，大体可以分为4种类型：
1、冰雹：直径在5毫米以上的冰块，比较硬，落地会反弹，它由内部不透的核心和外部层层不透和透明交替出现的冰层组成，是危害性最大的冰雹。
2、软雹：结构比较松散，重量较轻，着地容易破碎，这种冰雹多在高纬度或者高原地区出现，危害较小，有人认为：利用高空爆炸的方式，可以将冰雹变成软雹
3、冰丸：直径在5毫米以内的冰块或者冰球，结构比较硬，落地会反弹，它所造成的危害仅次于冰雹。
4、霰:白色或乳白色不透明颗粒状冰球，直径2-5毫米，结构松软，着易破碎，常呈球形或圆锥形。
冰雹的内部结构很不均匀，中间有一个雹核，主要由霰粒或软雹构成，也有的是由大小水滴冻结而成的透明冰核，雹，核的外面包裹着透明和不透明的冰层，这些冰层最多有30多层，在各冰层中还夹杂着大小不同的气泡。
异常黄梅不可小虚见
上海地区梅雨的平均入梅期是6月16日，出梅期是7月8日，梅雨期平均长度为23天，平均雨量为204毫米，平均气温在22℃以上。梅雨天气特征接近平均状况的为正常梅雨约占一半，由于有些年份，决定梅雨的主要天气系统，如西太平洋副热带高压，西风带冷空气和台风的活动产生异常，就会出现各种异常梅雨。异常黄梅大致有如下几种：
一、早黄梅
凡在“芒种”前入梅的统称早梅雨，平均十年一遇，建国以来上海最早入梅的是1971年5月26日由于这时正傎小麦和油菜收割季节，早梅雨往往造成丰产不丰收的局面。
二、迟黄梅雨
“夏至”以后出现的梅雨，称为迟黄梅，平均十年约有3次，历史上最迟的黄梅是1982年一直到7月9日才姗姗来到迟黄梅中气温较高，多雷阵雨天气，常称“阵头黄梅”有时会出现强暴雨或造成城市积水。
三、冷黄梅
梅雨带期本市待续处于梅雨锋的冷空气一侧，平均气温低于22℃，人有冷飕飕的感觉，农谚说“吃了端午粽，还要冻三冻”。主要指冷黄梅，冷黄梅中没有明显的潮湿现象，但冷黄梅持续太长，会影响农作物的生长。
四、长黄梅
一般指梅雨期超过30天就算长黄梅，长黄梅中降水量多，容易造成洪涝。
上海历史最长黄梅是1954年6月1日入梅8月2日出梅，持续了63天，梅雨量达460毫米，造成长江中下游地区持大洪涝，年的梅雨期达44天之长，梅雨量打破历史记录，达571毫米。
1996
五、短黄梅和空黄梅
梅雨期不足十天的称为短黄梅，有时只有一二次下雨，雨日不满5天，东南雨带就越过长江流域，北跳到黄淮地区，就会形成空黄梅，出现：“黄梅时节燥松松”的天气。
“短黄梅和空黄梅”平均十年出现1-2次，上海历史上1958年1978年则是“空梅”，“短黄梅和空黄梅”常常连着伏旱，造成大面积的旱灾。
高温预警等级划分
高温预警信号分三级，分别以黄色、橙色、红色表示。
干旱地区的省级气象主管机构可以根据实际情况制定高温标准，报中国气象局预测减灾可审批。
黄色预警：连续三天日最高气温将在35℃以上。
橙色预警：24小时内最高气温将升至37℃以上。
红色预警：24小时内最高气温将升至40℃以上
附录：
35℃高温警戒线 38℃心脑血管疾病高发 39℃“魔鬼温度” 40℃“死亡温度”
冬九九歌一九、二九
不出手三九、四九
冰上走五九、六九
七九
八九
九九加一九
沿河看柳
河开
雁来
耕牛遍地走
夏九九歌
一九至二九
扇子不离手
三九至二七
冰水甜如蜜
四九三十六
五九四十五
六九五十四
七九六十三
八九七十二
九九八十一
汗湿衣服透
树头清舞风
乘凉莫太迟
夜眠要盖单
当心莫受寒
家家找棉衣
夏至入头九
羽扇握在手
二九一十八
脱冠着罗纱
三九至二七
出门汗欲滴
四九三十六
五九四十五
六九五十四
七九六十三
八九七十二
九九八十一
卷席露天宿
炎秋似老虎
乘凉进庙祠
床头摸被单 子夜寻棉被 开柜拿棉衣14
一九至二九
扇子忽离手
三九至二七
冰水甜如蜜
四九三十六
出汗如出浴
五九四十五
六九五十四
七九六十三
八九七十二
九九八十一
头戴秋叶舞
乘凉忽入寺
上床寻被单
思量盖夹被
家家打炭基
24、节气物候
1、立春
斗指东北，太阳黄经为315°，是二十四个节气的头一个节气。其含意是开始进入春天，“阳和起蛰，品物皆春”，过了立春，万物复苏生机勃勃，一年四季从此开始了。
农谚：“立春雨水到，早起晚睡觉”
2、雨水
斗指壬，太阳黄经为330°，这时春风遍吹，冰雪溶化，空气湿润，雨水增多，所以叫雨水，人们常说：“立春天渐暖，雨水送肥忙”。
一年之计在于春
3、惊蛰
斗指丁，太阳黄经为345°这个节气表示“立春”以后天气转暖，春雷天始震响，蛰伏在泥土里的各种冬眠动物将苏醒过来，开始活动起来，所以叫惊蛰，这个时期过冬虫的排卵也要开始孵化，我国部分地区进入了春耕季节，谚语云：“惊蛰没到雷光鸣，大雨似蚊龙。”
4、春分
斗指壬，太阳黄经为0°，春分日太阳在赤道上方，这是春季90大的中分点，这一天南北两半球昼夜相等，所以叫春分。
我国古书中有不少有关春分的记载：如：“春分者，阴阳相伴也，故昼夜均而寒暑平。”这天以后太阳直射位置便弱向北移，北半球昼长夜短，所以，春分是北半球春季开始，我国大部分地区越冬作物进入春季生长阶段，各地农谚有：
俗话说：“清明断雪，谷雨断霜”
民间有“春分秋分，昼夜平分”
农谚云：“春分麦起身，一刻值千金”
一、广东
“春分在前，斗米钱” 二、四川
“春风甲子雨绵绵，夏分甲子火烧天”
三、湖北
“春分有雨家家忙，先种瓜豆后插秧”
四、湖南
“春分种菜，大暑摘瓜”
五、安徽
“春分种麻种豆，秋分种麦种蒜。”
5、清明
斗指丁，太阳黄经为15°，此时气候清爽温暖，草木始发新技芽，万物开始生长，农民忙于春耕春种，从前，在清明节这一天，有些人家都在门口插上杨柳枝条，还到郊外踏青，祭扫坟墓，这是古老的习俗。
俗语：“清时时节雨纷纷”
“清明前后，点瓜种豆”“植树造林莫过清明”的农谚
常言道：“清明断雪，谷雨断霜”
6、谷雨
千指癸，太阳黄经为30°，就是雨水生五谷的意思，由于雨水滋润大地五谷得以生长，所以，谷雨就是“雨生百谷”，谚云：“谷雨前后，种瓜种豆”。
7、立夏
斗指东南，太阳黄经为45°，是夏季的开始，从此进入夏天，万物旺盛，习惯上把立夏当作是气温显著升高，炎暑将临，雷雨增多，农作物进入旺季生长的一个重要节气。
“立夏小满雨水相连。”
“小满大满，江河水满。”
农谚有“立夏看夏”
8、小满
斗指甲，太阳黄经为60°，从小满开始，大麦，冬小麦等夏收作物，已经结果，籽粒饱满，但尚未成熟，所以叫小满。
农谚“小满不满干断思坎”“小满不满，芒种不管”
“立夏小满正栽秧”，“秧奔小满谷奔秋”
9、芒种
北斗指向已，太阳黄经为75°，这时最适合播种有芒的谷类作物，如晚谷、黍、稷等，如过了这个时候，再种有芒的作物就不好成熟了，同时“芒”指有芒作物如小麦、大麦等，“种”指种子，芒种即表明小麦等有种作物成熟，芒种前后，我国中部的长江中下游地区，雨量增多，气温升高，进入连绵阴雨的梅雨季节，空气非常潮湿，天气异常闷热，各种器具和衣物容易发霉，所以在我国长江中、下游地区叫“黄梅天”
农谚：“芒种忙忙栽”
10、夏至
北斗指向乙，太阳黄经为90°，太阳在黄经90°。“夏至点”时，阳光几乎直射北回归线上空，中午太阳最高，这一天是北半球白昼最长，黑夜最短的一天，从这一天起，进入炎热季节，天地万物在此时生长最旺盛，所以古时候又把这一天叫做日北至，意思是太阳运行到最北的一日，过了夏至，太阳逐浙向南移动，北半球白昼一天比一天缩短，黑夜一天比一天加长。
夏至谚语：
“夏至有雨、仓里有米”
“稻谷要喝到夏至水”
“冬至馄饨夏至面”
11、小暑
斗指辛，太阳黄经为105°，天气已经很热，但不到最热的时候，把以叫小暑，此时，已是初伏前后。
节气歌谣曰：“小暑不算热，大暑三伏天”指出一年中最热的时期已经到来，但还未达到极热的程度。
12、大暑
斗指丙，太阳黄经为120°，大暑是一年中最热的节气，正值二伏前后，长江流域的许多地方，经常出现40℃高温天气。
要作好防暑降温工作，这个节雨多水多，有小暑、大暑、淹死老鼠的谚语，要注意防涝。
13、立秋
北斗指向西南，太阳黄经为135°，秋、春华秋实是植物快成熟的意思，从这一天起，秋天开始，秋高气爽，月明风清。
此后，气温由最热逐渐下降。
14、处暑
斗指戊，太阳黄经150°，这时夏季火热已经到头了，暑气就要散了，它是温度下降的一个转折点，是气候变凉的象征，表示暑天终止、处暑处暑，热死老鼠
一场秋雨一场凉
处暑十八盆，白露勿露身
这两句话的意思是说，处暑仍热，每天须用一盆水洗澡，过了十八天，到了白露，就不要赤膊裸体了，以免着凉。
俗话说：“春困、秋乏、夏打盹。”
15、白露
斗指癸太阳黄经为165°，天气转凉，地面水汽结露最多。
“白露秋分夜，一夜凉一夜。”
俗话：“白露白迷迷”秋分稻秀齐”
农谚语：“白露天气晴，谷米白如银”
16、秋分
斗指已，太阳黄经为180°，秋分这一天同春分一样，阳光几乎直射赤道，昼夜几乎相等。从这一天起，阳光直射位置继续由赤道向南半球推移，北半球开始昼夜短夜长，依我国旧历的秋季论，这一天刚好是秋季九十天的一半，因而称秋分，但在天文学上规定，北半球的秋天是从秋分开始的。
“一场秋雨一场寒”
“白露秋分夜，一夜冷一夜”
17、寒露
斗指甲，太阳黄经为195°，白露后，天气转凉，开始出现露水，到了寒露，则露水日多，且气温更低了，所以，有人说，寒是露之气，先白而后寒，是气候将逐渐转冷的意思，而水气则凝结成白色露珠。
民谚有：“白露身不露，寒露脚不露。”
这名谚语提醒大家：白露节气一过，穿衣服就不能再赤膊露体。
“露寒不摘棉，霜打不怨天”
“一场秋雨一场凉，三场白露一场霜”
18、霜降
太阳黄经为210°，天气已冷，开始有霜冻了，所以叫霜降。
霜降见霜，米谷满仓
19、立冬
太阳黄经为225°，习惯上，我国人民把这一天当作冬季的开始，冬，作为终了之意，是指一年的田间操作结束了，作物收割之后要收藏起来的意思，立冬一过，我国黄河中，下游地区即将结冰，我国各地农民都是将陆续地转入农田水利基本建设和其他农事活动中。
民谚有：“立冬晴、一冬晴。”
20、小雪
太阳黄经为240°，气温下降，开始降雪，但还不到大雪纷飞的时节，所以叫小雪，小雪前后，黄河流域开始降雪（南方降雪还要晚两个节气），而北方，已进入封冻季节。
农谚语有“小雪封地，大雪封河”
21、大雪
太阳黄经为255°，大雪前后，黄河流域一带，渐有积雪，而北方已是“千里冰封，万里雪飘”的严冬了。
“大雪”节气的日平均气温为4-5℃
平均最低气温为0.5-2℃
老南京素有“大雪腌肉”的习俗。
谚语：“大雪到来大雪飘，兆示来年年景好”
“麦子盖上三层被，忱着馍馍来睡觉”
“冬天进补，开春打虎”
农谚语有“大雪不封地不过三五日”
22、冬至
太阳黄经为270°，冬至这一天，阳光几乎直射南回归线，我们北半球的白昼最短，黑夜最长，开始进入数九寒天，天文学上规定这一天是北半球冬季的开始，而冬至以后，阳光直射位置逐渐向北移动，北半球的白天就逐渐长了。
谚云：“吃了冬至面，一天长一线”。
“冬至落雨星不明，大雪纷纷步难行。”
“冬至无雨一冬晴”
邋遢冬至干净年，干净冬至邋遢年
冬吃萝卜，夏吃姜
23、小寒
太阳黄经为285°，小寒后，开始进入寒冷季节，冷气积久而寒，小寒是天气寒冷但还没有到极点的意思。
民间谚语：
“小寒、大寒冻作一团”
“街上走走，金钱丢丢。”
“小寒大寒，冷成冰团”
24、大寒
太阳黄经为300°，大寒就是天气寒冷到了极点的意思，大寒前后是一年中最冷的季节，大寒正值三九。
谚语：“冷在三九”
25、节气歌
正月立春雨水，二月惊蛰春分，三月清明谷雨，四月立夏小满，五月芒种夏至，六月小暑大暑，七月立秋处暑，八月白露秋分，九月寒露霜降，十月立冬小雪，十一月大雪冬至，十二月小寒大寒。
一、河南（此条谚语所月份为阳历月份）
一月小寒接大寒，二月立春雨水到，惊蛰春分在三月，清明谷雨四月间，五月立夏望小满，六月芒种和夏至，小暑大暑是七月，立秋处暑八月间，九月白露连秋分，十月寒露霜降来，立冬小雪十一月，大雪冬至十二月，冬到十天阳历年，家家户户喜洋洋。
二、安徽
一月有两节，一节十五天，痒人无气暖，雨水粪送完，惊蛰快耙地，春分犁不闲，清明多栽树，谷雨要种田，立夏点瓜豆，小满不种棉，芒种收新麦，夏至快种田，小暑不算热，大暑是伏天，立秋种白菜，处暑摘新棉，白露要打枣，秋分种麦田，寒露收割罢，霜降把地翻，立冬起完菜，小雪犁耙开，大雪天已冷，冬至换长天，小寒快买办，大寒过新年。
三、辽宁
阳历节气极好算，一月两节不更变，上半年来
六、廿一，下半年来八，廿三，一月小寒随大寒，农人拾粪莫偷闲，立春水二月里，送粪莫等冰消完，三月惊蛰又春风，天气昭苏栽蒜来，清明谷雨四月节，大小麦田播种勤，五月立夏望小满，待雨下种勿偷小赖，芒种夏至六月里，不要强种要勤铲，七月小暑接大暑，拔麦种菜播萝卜立秋处暑正八月，结实更喜日当午，九月白露又秋分，收割庄稼喜欣欣，十月寒露霜降至，打场起菜心煞人，十一月中农事闲，立冬小雪天将寒，大雪冬至十二月，完了粮税过新年。
（六、二一、八、二三，是说阳历上半年的节气多半在每月的六日，二十一日，下半年的节气多在八日、二十三日，相差不过一、二天）
四、河北
立春雨水，赶早送粪，惊蛰春分，栽蒜当紧，清时谷雨，瓜豆快点，立夏小满，浇国防旱；芒种夏至，拔麦种谷；小暑大署，快把草锄；立秋处暑，种菜无误；白露秋分，种麦打谷，寒露霜降，耕地翻土，立冬小雪，白菜出园；大雪冬至，抬粪当先，小寒大寒，杀猪过年。
五、湖南
立春天渐暖，雨水送肥忙（正月）
惊蛰忙耕地，春分昼夜平（二月）
立夏快锄苗，小满望麦黄；身奔小满禾奔秋，插秧宜早不宜迟（四月）
芒种夏至把禾踩，家家户户一齐忙，干锄棉花湿锄麻，露雾小雨锄芝麻（五月）
小暑快入伏，大暑伏天（六月）
处暑时节快选种，立秋中稻见新粮（七月）
白露田垄一扫光，秋分谷子堆满仓（八月）
寒露杂粮收得多，霜降桐茶都剥壳（九月）
立冬发北风，小雪冻死虫（十月）
大雪当冬令，冬至头九天（十一月）
腊月小寒接大寒，丰产经验多交谈。
六、（此谚通行河流域）
立春阳气转，雨水沿河边，惊蛰乌鸦叫，春分地皮干，清明忙种栗，谷雨种大田，立夏鹅毛住，小满雀来全部芒种大家乐，夏至不着棉，小暑不算热，大暑在伏天，立秋忙打垫，处暑动刀镰白露割谷子秋分无行田，寒露不算冷，霜降变了天立冬先封地，小雪河封严，大雪交冬月，冬至不行船，小寒忙买办，大寒要过年。
七、江苏
立春阳气转，雨水落无断，惊蛰雷打声，春分雨水干，清明麦吐穗，谷雨浸种忙，立夏鹅毛住，小满打麦子，芒种万物播，夏至做黄梅，小暑耘收忙，大暑是伏天，立秋收早秋，处暑雨似金，白露自迷迷，秋分秋秀齐，寒露育青秋，霜降一齐倒，立冬下麦子，小雪农家闲。大雪国河泥，冬至河封严，小寒办年货，大寒过新年。
八、河北
金正月，银二月，不热不冷三四月，恶五月，热六月，鲜桃果木七八月，九月冷，十月温，十一月有个小阳春，进了腊月冷几回，年前年后就打春
九、湖南
年降雨量 篇3
降雨在时间和空间上的分布不均匀性,可能带来区域干旱或季节性水资源短缺问题[1],也可能导致洪涝灾害的发生,因而影响区域水资源开发利用水平[2]。因此,分析区域降雨时空变化及其分布特征具有重要意义。深圳市作为国家中心城市之一,是中国改革开放的窗口,在中国现代化进程中具有重要战略地位,而水资源是承载深圳市经济社会发展的重要基础性资源之一。特别是近年来,在全球变暖大背景下,深圳市气候特征发生了改变[3],降雨、气温等气象要素的年内年际变化不同程度地影响和改变着水文循环,进而对区域水资源的演变产生影响[4,5,6,7]。本文主要采用非参数Mann-Kendall趋势检验法,对深圳市多年降雨量资料进行多时间尺度的统计分析,揭示深圳市降雨时空变化规律及分布特征,为保障变化环境下深圳市水资源可持续利用提供决策依据。
1 研究区域及方法
1.1 研究区域概况
深圳市位于广东省东南部珠江口的东岸,北连惠州市、东莞市,南隔深圳河与香港九龙新界相邻,东依大鹏湾、大亚湾,西濒伶仃洋与珠海市相望。陆域范围为东经114°37′21″(大鹏半岛鞋柴角)～113°45′44″,北纬22°51′49″～22°26′59″(大鹏半岛南端)。平面形状呈东西长(92 km),南北窄(44 km)的狭长形,全市土地总面积为1 952.84 km2,其中特区内395.81 km2。深圳市地处北回归线以南,属亚热带海洋性气候,雨量充沛;全市年均气温高,湿度大,多年平均气温22.4 ℃,年平均日照时数2 120 h,年均蒸发量1 330 mm[8]。
1.2 方法介绍
Mann-Kendall趋势检验法是一种非参数统计检验法,,其优点是不需要样本不需要一定的分布,也不受少数异常值的干扰,更适用于类型变量和顺序变量,计算也比较简单[9,11]。
先计算统计量S如下:
式中:
不存在趋势的序列的统计量S满足正态分布,均值和方差分别为:
式中:ti表示序列中出现i次的数据个数。
最终可得肯德尔检验统计量ZMK,其满足标准正态分布,计算式如下:
ZMK﹥0,表明序列有上升趋势;ZMK﹤0,表明序列有下降趋势;ZMK=0,表明序列有没有趋势;在给定信度水平α下,若|ZMK|≤Zα/2,则接受零假设,即趋势不显著;否则,趋势显著。
当Mann-Kendall检验进一步用于检验序列突变时,检验统计量同上又有所不同。该法以时间序列平稳为前提,并且序列是随机独立的,其概率分布形式等同。在原假设H0:时间序列没有变化的情况下,该时间序列为x1,x2,…,xn,mi表示第i个样本xi大于xj的累计个数。
计算统计量Sk为:
Sk的均值和方差分别为:
将Sk标准化,即:
UFk为标准正态分布,它是按时间序列x的顺序x1,x2,…,xn计算出的统计量序列,给定显著性水平α,查正态分布表,若|UFk|>Uα,则表明时间序列存在明显的趋势变化。按时间序列x逆序xn,xn-1,…,x1,再重复上述过程,同时使UBk=-UFk′,k=n,n-1,…,1,k′=n-k+1, UB1=0。
若UFk或UBk的值大于0,则表明序列呈上升趋势,小于0则表明序列呈下降趋势;当它们超过给定信度水平α的临界直线时,表明上升或下降趋势显著,超过临界直线的范围确定为出现突变的时间区域。如果UFk曲线和UBk曲线出现交点,且交点在临界直线之间,那么交点所对应的时刻即为突变开始的时刻。
2 降雨量时间变化分析
2.1 降雨量的年内分配、频次分析
深圳市降雨量受南亚热带季风影响,年内各月分配比例差别比较大,主要表现为汛期(4-9月)降雨量大而集中,非汛期降雨少且不稳定。统计结果表明:汛期4-9月降雨量占全年的85.1%,10月到次年3月仅占全年的14.9%。深圳市连续最大4个月降雨量为5-8月,占了全年的65.3%,而在连续最大两个月中,以6、7月最为集中,占到年降雨量的34.3%。6月和7月也是深圳市暴雨频发的时期,较易酿成洪灾;最大月降雨一般在6月,占年降雨量的18%左右。连续最小4个月(11月至次年2月)仅占全年降雨量的7.1%。从以上数据分析可以看出,深圳市降雨量的年内分配十分不均匀。
将深圳市平均年降雨量序列从大到小进行排列,经验频率小于12.5%为丰水年,12.5%～37.5%为偏丰年,37.5%～62.5%为平水年,62.5%～87.5%为偏枯年,大于87.5%为枯水年5种年型,统计分析各站年降雨序列的丰水年、偏丰水年、平水年、偏枯水年和枯水年的频率,具体见表1。从年降雨量序列中挑选持续时间最长且均值最大的连丰期和均值最小的连枯期,分别计算连丰期和连枯期的年平均降雨量及其与多年平均降雨量的比值K丰和K枯,具体见表2。从表2中可以看出,南澳圩、三洲田和深圳站丰水年频率分别在50%、40%、30%之上,枯水年频次则分别为12.77%、2.04%、3.77%,主要是由于此3站位于深圳市中南部和东南部的地理位置。深圳市各站年降雨量连丰期在2～12 a之间,K丰在1.12～1.42之间;连枯期在2～8 a之间,K枯在0.71～0.88之间。南澳圩、三洲田和深圳站年均降雨量均在2 290 mm以上,连丰期在7 a以上,K丰和K枯均分别大于1.28和0.83。
2.2 降雨量长期变化趋势分析
(1)不同年代降雨量的变化。
计算各雨量站不同年代均值和距平值,以分析不同年代的历史年降雨量变化,结果如表3所示。从表3中可以得出:20世纪60年代,各站点降雨量均偏少;70年代,南澳圩站和清林径站略偏少,其余各站均高于多年平均(1963-2009各站点的平均值);80年代,除清林径站降雨量高于多年平均外,其余各站均偏少;2000-2009年,清林径和三洲田降雨量偏少,其余各站高于多年平均。可以看出,60年代和80年代深圳市干旱比较严重。
(2)降雨量长期变化趋势分析。
利用Mann-Kendall 检验深圳市9个站点降雨的变化趋势,获得的降雨变化趋势的Mann-Kendall检验统计量ZMK如表4所示。ZMK的绝对值在大于等于1.28、1.64和2.32时,分别表示通过了信度90%、95%和99%的显著性检验。
注:*表示通过了信度90%的显著性检验,即上升或者下降趋势是显著的。
深圳市4季及年均降雨量Mann-Kendall检验方法统计变化图如图1所示,最大和最小月降雨量、连续最大和连续最小4月降雨量Mann-Kendall检验方法统计变化图如图2所示。
图1、图2中水平直线为α=0.05显著性水平临界值,实折线代表UFk值,虚折线代表UBk值。
从图1可以看出,深圳市春季降雨量在1969-1972年间呈下降趋势,其余时段均呈上升趋势;夏季降雨量在1983-1996年间呈下降趋势,其余时段均呈上升趋势;秋季降雨量趋势变化较为复杂,在1963-1966年、1973-1985年、2001-2005年呈上升趋势,其余时段呈下降趋势;冬季降雨量在1967-1975年、1995-2009年呈上升趋势、其余时段为下降趋势;年均降雨量除1987-1995年呈下降趋势外,其余时段均呈上升趋势。上述深圳市春季、夏季、秋季、冬季及全年降雨量在1960-2009年间各时段上升或下降趋势并不显著,不难发现,深圳市春季、夏季、秋季、冬季及全年降雨量的趋势变化突变点均在1973年前后。
从图2可以看出,1960-2009年间,深圳市最大月降雨量主要在1963-1965年、1980-1998年呈下降趋势,其余时段为上升趋势;最小月降雨量在1973年上升和下降趋势交替出现,之后均表现为上升趋势;连续最大4月降雨量除1983-1993年呈下降趋势外,其余时段均呈上升趋势; 连续最小4月降雨量变化趋势则较前者复杂,1975年之前为上升和下降趋势交替出现,之后以1986年为分界点,1975-1986年呈下降趋势,1986-2009年呈上升趋势。由图3可知,除最大月降雨量在1988-1990年下降趋势显著外,其余各时段降雨量上升或下降趋势均不显著,深圳市最大月降雨量、最小月降雨量、连续最大4月降雨量、连续最小4月降雨量的趋势变化突变点均在1970年前后。
3 降雨量空间变化分析
依据上述9个雨量站点1960-2009年历年降雨量,求得各站各年代(60、70、80、90年代)及年均降雨量值,据此经过空间插值,得出深圳市不同年代及多年平均降雨量空间分布图(见图3)。
从图3可以看出,70较60年代低值区和高值区均有所减少,而高值区在空间上更为集中,表现更为显著(主要分布在盐田区和龙岗区中南部),说明深圳市降雨量在六七十年代在空间分布上趋向均匀;80较70年代低值区有所减少,高值区总体格局变化不大,高值中心由盐田区和龙岗区中南部逐渐转向大鹏半岛南端;90较80年代降雨高值区和低值区总体格局不变,相应降雨量有所增加;2000年以后降雨量中部低值区有所减少,高值区更加显著地集中在大鹏半岛南端;多年平均降雨量低值区主要分布在西部,高值区主要分布在东南部,高值中心主要位于盐田区和大鹏半岛南端。总体上看,深圳市各年代及全年降雨量空间分布特征是东南多、西北少,降雨量由东南部向西北部逐渐减少。降雨量有2个高值分布区:龙岗区中南部、盐田区和大鹏半岛南端,在20世纪70年代较为显著。
4 结 论
本文应用Mann-Kendall方法对深圳市降雨量时空变化趋势进行了分析,得出以下初步结论。
(1)深圳市降雨量年际变化不大,各站点降雨量Cv值在0.19～0.26之间,其中Cv值最大和年极值比最大的站点分别是南澳圩站和西沥站。
(2)深圳市降雨量年内各月分配变化比较大,主要表现为汛期(4 -9月)降雨量大而集中,非汛期降雨少且不稳定,占全年降雨总量比例分别为85.1%、14.9%;各雨量站年降雨量连丰期在2～12 a之间,K丰在1.12～1.42之间;连枯期在2～8 a之间,K枯在0.71～0.88之间;各雨量站点因地理位置不同,降雨量频率、连丰期和连枯期有所差异。
(3)近50 a来,深圳市降雨量呈不显著增加趋势,其中60、80年代存在干旱;四季及全年降雨量的趋势变化突变点均在1973年前后,最大月降雨量、最小月降雨量、连续最大4月降雨量、连续最小4月降雨量的趋势变化突变点均在1970年前后。
(4)深圳市降雨量高值中心于不同年代有所转移,但高值区主要集中于大鹏半岛、龙岗区中南部及盐田区;总体上,深圳市降雨量东南多,西北少,自东南向西北递减,空间分布不均。
通过本文的研究,掌握和了解深圳市降雨时空演变趋势,对深圳市水资源开发利用和规划等具有一定的现实意义。
摘要：依据1960-2009年深圳市9个雨量站逐月降雨量资料,应用Mann-Kendall趋势检验方法,分析研究了深圳市降雨量时空变化特征,结果表明:深圳市降雨年内各月分配比例差异较大,降雨主要集中在4-9月份,占全年降雨量的85.1%;近50a来,全市降雨量呈不显著增加趋势,四季及全年降雨量的趋势变化突变点均在1973年前后;降雨量高值区主要集中于大鹏半岛、龙岗区中南部及盐田区,总体而言,深圳市降雨量东南多,西北少,自东南向西北递减,空间分布不均。掌握深圳市降雨特征及时空变化规律,对深圳市的水资源开发利用和规划具有现实的意义。
关键词：深圳市,降雨,时空变化,Mann-Kendall
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年降雨量 篇4
自动气象站与人工观测降雨量的差异及原因
分析陕西2004-2007年自动气象站与人工平行观测期间降雨量资料,结果表明:77%的.样本降雨量月百分误差在±8%以内,其中81%自动观测降雨量大于人工观测值,4、5月的月百分误差较大.22.9%的站年降雨量相对差值>5%.过程降雨量较大时,过程降雨量相对差值较小.
作 者：李亚丽 曾英 张红娟 LI Ya-li ZENG Ying ZHANG Hong-juan 作者单位：陕西省气象信息中心,西安,710014刊 名：陕西气象英文刊名：JOURNAL OF SHAANXI METEOROLOGY年，卷(期)：2009“”(4)分类号：P416关键词：自动观测 人工观测 雨量传感器 降雨量
年降雨量 篇5
关键词：暴雨,天气演变特征,高低空急流,不稳定能量,湖南省,2010年5月6日
随着全球气候变暖,近10多年来世界自然灾害愈演愈烈。世界气象组织在2004年减灾会上,对灾害形势重新作出评估,认为90%为气象水文灾害。而暴雨洪涝灾害则是我国主要的气象灾害,每年都给我国造成很大的人员伤亡和经济损失[1,2,3,4]。如20世纪90年代以来,东北地区相继发生1994年严重洪涝、1998年嫩江和松花江流域特大洪水以及2005年大部洪涝等不同规模的洪涝灾害,造成极大的财产损失[5,6,7]。暴雨还是我国山体滑坡、泥石流等地质灾害的主要诱因,暴雨诱发的滑坡占总滑坡的90%[8]。因此,提高暴雨的监测预报能力对防灾减灾和服务工农业生产有着十分重要的意义。
2010年5月5日8:00至7日8:00,湖南省内除湘东北小雨外,其他地区普降中等以上降水,其中在湘中一线部分地区有暴雨,局部地区有大暴雨发生。强降水从6日2:00开始发展,到8:00明显减弱,实测最大雨量为246.4 mm,位于双峰县九峰山,1 h最大雨强达93 mm。该次降水特点为突发性强、短时雨强大、强降水区呈狭长带状分布。强降雨造成湖南省部分地区山洪暴发、山体滑坡、溪河猛涨。长沙、株洲、湘潭、益阳、娄底、衡阳、邵阳和怀化8市的26县(市、区)不同程度受灾,受灾人口达298.8万人,因灾死亡10人,失踪3人,共紧急转移安置6.2万人;农作物受灾面积达11.4万hm2,绝收1.83万hm2;倒塌房屋1.08万间,损坏房屋2.12万间,直接经济损失达11.6亿元。按照气象灾害评估分级处置标准,该次强降雨天气可评估为特大型气象灾害。现拟从天气形势以及动力热力诊断分析着手,分析这次暴雨产生的可能机制和原因。
1 天气形势分析
1.1 天气形势演变
2010年5月5日8:00亚洲中高纬为二脊一槽型,贝湖附近为低槽区,两侧为脊区,中低纬环流平直多低槽活动,华东沿海为槽区,湖南处于槽后偏北气流控制下,但湘中以南有东北风与西北风之间切变线,中南半岛为块状高压,700 h Pa偏西南急流退至华南,冷式切变线位于湘北,850h Pa重庆、贵州附近有140低涡,“人”字型切变线位于湘北,西南急流位于湘南;5日20:00沿海槽东移,贵州附近有小槽东移,700 h Pa川东有低涡生成,西南风减弱,湘北有弱切变,850 h Pa湘东北处于东北冷涡底部,湘北有冷切,湘西南有暖切,西南涡维持,西南气流减弱,锋前暖区有分散阵雨;6日8:00,500 h Pa东北低涡东移,槽底位于北纬40°以南,高原波动已东移至湖南省上空,中低层西南地区低涡维持,影响湖南省的“人”字形切变有所南压,影响湖南的强降雨有所减弱并南压(图1)。
1.2 高低空急流配置
该次暴雨过程期间,200 h Pa上北纬40°附近均存在高空急流。暴雨过程开始前12 h,高原东部存在1支副热带高空急流。与此同时,低空急流位于湘赣边界,强降水落区位于高空激流出口区的南侧,低空急流北侧,即湘中一带地区(图2)。此种高低空急流的配置关系与陶诗言先生所概括的第3种高—低空急流与暴雨的关系模型相符[9]。副热带高空激流及低空急流同时减弱后(12 h后),降水强度逐渐加大。
2 诊断分析
2.1 水汽条件
孟湾和南海各有1支水汽向我国南方地区输送,湘中地区处于较强水汽辐合带中,随中低层西南急流的减弱,水汽辐合中心有所减弱南压。6日2:00,水汽辐合在西南地区东部和湖南省西部开始加强,8:00,水汽辐合中心达到最强阶段,此过程与强降水的发生也几乎同步,没有预报的提前指示作用(图3)。
2.2 不稳定能量
从K指数、沙氏指数及CAPE值的演变情况来看,暴雨发生前不稳定能量都比较大,其中K指数和沙氏指数在暴雨发生前的指示意义较CAPE值明显,湘中以北不稳定能量均达到了湖南产生对流性强降水的条件。从长沙、怀化、郴州3个站不稳定能量对比当中看出,随着时间的推移,不稳定能量中心逐渐向南转移(表1)。
3结语
该次暴雨发生过程中,在贵州、重庆地区有低涡东移,高低空急流的配置非常有利于暴雨的发生。物理量诊断分析表明,地面冷空气触发了不稳定能量的释放;以水汽条件来看,这次水汽辐合和暴雨中心对应很好,但是没有提前指示的作用。从不稳定能量的分析来看,K指数和沙氏指数在暴雨发生前具有很好的指示意义。
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城市热岛效应对降雨量的影响 篇6
随着城市化的不断推进,城区的面积不断扩大,城市道路、房屋的建设改变了原来的下垫面,城区建筑多、导热能力强,特别是能够吸收太阳的热辐射,如何分析判断热岛效应对降水量的影响,难点之一是缺少城市雨量站网规划的导则,缺少在城市区域布设较为合理密度的雨量站点,缺少长时间序列的雨量观测资料。徐州市自1982年开始,布设城市雨量观测站,积累了部分观测资料,为城市洪水治理研究提供雨情资料[1]。济南市2010年开始汇编城市水文年鉴[2],北京市2012年在城区布设城市雨量站[3],有效监测到了“2012.7.21”特大暴雨。布设城市雨量站网、水生态站网、排涝站网[4]将成为城市水文研究的新领域。本文以徐州市为例,探讨城市热岛效应对降雨量的影响。
1 面雨量的计算
1.1 水文特征
徐州市地处我国东部、华北平原的东南部、江苏省北部,2010年普查人口为858万,其中市辖区内人口306万,海拨30~50 m之间。属暖温带季风气候区,受东南季风影响较大,有时受海洋性气候影响,年日照时数为2 284~2 495 h,日照率52%~57%,年均气温14℃,年均无霜期200~220 d,年均降水量800~930 mm,雨季降水量约占全年的70%。四季分明,光照充足,雨量适中,雨热同期。四季之中春、秋季短,冬、夏季长,春季天气多变,夏季高温多雨,秋季天高气爽,冬季寒潮频袭。
1.2 城区的范围
本文所指的城区是指城市管理的核心区域和建成区的主体。徐州市城区,由改革开放初期内环线内(北至二环北路,东至东三环,南至云龙湖,西至西三环)50~100 km2的范围,已经扩展到高速公路环城线,面积达800 km2,如图1绕城高速所包围的区域所示。
1.3 雨量站密度
1)城区的代表雨量站。1982—1991年期间,布设云龙湖、茶棚2处雨量站,1992年开始,增设了翟山、湖滨、矿务局、养护处、黄山垄、下淀、孟家沟、水利局等8处雨量站。
2)城区周边代表雨量站。1982年以来,布设有蔺家坝闸、解台闸、汉王镇、三堡镇等4处国家基本雨量站,从图1上可以看到,4处雨量站分布在城区的四周,把城区包围在里面。
1982—1991年2处雨量站,城区面积100 km2,每站控制面积50 km2,雨量站离周边(绕城高速)5~8 km;1991年增设了雨量站,雨量站站数达到10处,按现有城区面积800 km2计,每站控制面积80 km2,雨量站离周边约1~3 km。按照SL34-92《水文站网规划技术导则》,平原水网区雨量站密度要求达到每站控制250~300 km2。根据《江苏省水文站网规划》(2010年)的统计,江苏省雨量站密度为每站控制面积210 km2。城市雨量站控制面积比全省实际雨量站密度提高了约3倍。
2 雨量场次的选择
2.1 时间序列的选择
从新中国成立(1949年)到改革开放(1979年)的31 a间,城市发展缓慢,城区缺乏雨量站点。1982—2010年是改革开放以来城市发展最快的时期,为适应城市防汛要求,徐州市在城区相继布设雨量观测站点,收集并积累雨量资料。本次使用这29 a的雨量观测资料用于计算分析。
2.2 雨量场次的选择
分析出城区内与外雨量值的差别,场次雨量(日雨量)的大小是重要的影响因素。从实际资料分析得出,一般日雨量小,降雨的区域不够大,降雨的均匀性差,面雨量值的代表性不高,难以比较城区与城区周边降雨量的差异。反之,随着日雨量值的增大,雨区覆盖面增大,降雨的均匀性越来越好。实际资料统计计算也得出与理论相近的结果。
根据资料分析,选择日雨量值作为场次雨量。经对比分析,即当市区周边4处雨量站的平均雨量达到40 mm以上时,徐州市与周边邻省、邻市均处于降雨状态,降雨的范围大,从计算成果上看,“城区平均雨量”与“城区周边平均雨量”比值的平均值趋于稳定。当然,大暴雨的形成受很多因素的影响,从时间上看,平均雨量达到40 mm的时间,主要分布在5—9月,与东部海河流域[5]相近。城市暴雨一般强度大[6],汇流速度快,易形成城市洪涝。
3 城区平均雨量与周边平均雨量的比较
3.1 城区平均雨量与周边平均雨量的计算
城区布设的10处雨量站,分布较为均匀,故采用算术平均法计算面雨量[7],城区周边布设4处雨量站,也采取算术平均法计算面雨量。从1982—2010年的29 a资料中,符合城区周边平均雨量达到40.0 mm的日雨量资料共有52次,场次雨量主要分布在每年的5—9月份,其中7月份为最多,共有25次。最大日降雨量为235.7 mm,城区周边平均日雨量从40.3~235.7 mm中,40.3~80.0 mm的有35次、80.0~100.0 mm有11次、100~235.7 mm有6次。内外比值大于1.0的有30次,占57.7%,比值小于1.0的有22次,占43.3%。
3.2 城市热岛效应对降雨量的影响
经过计算,52次城区与周边平均雨量的平均比值为1.099 5,从总体上看,热岛效应引起的雨量增加值为9.95%,详见表1。
4 热岛效应产生的主要原因
1)硬质下垫面增加。徐州市是一个人口多,密度大,工业化程度较高的大城市,市内有大型工厂、密集居民区,集中的商业区,具有一般大城市的普遍特征。随着城市化的不断推进,部分乡村变成了城市,水泥沥青道路[8]不断增加,硬质下垫面增大。
2)导热系数提高。生活小区楼房、商业大楼等一栋连着一栋,高楼平地起,房屋等所构成的导热系数提高。建筑物与空气间的热传递,提升了空气的温度。
3)散发热量增大。工厂燃烧各种燃料、空调加热、集中的人群每天都在向外排放和散发大量的热量。据有关统计,城市消耗了大约75%的能源,产生了80%的温室气体排放量。城市相对农村来说是一个热源。
4)吸收热能力强。城市空气污染物多、建筑物多,因此,吸收太阳能的能力增强;通过吸收太阳能,再散发出来。
5)空气流动阻力增加。城市建筑物多而高耸,6层楼房超过2 0 m,2 5层的高层建筑一般超过80 m,城区的楼房主要是6,11层,高层及少量的超高层,随着建筑物增多和楼层高度的增加,不利于空气流通,不利于热量扩散,易形成高温中心,并由此向周围递减。随着城市面积的逐步扩大,城市热岛效应非常明显。
6)城区雨城区周边温度的对比。根据近20 a气象资料统计发现,城区气温比周围郊区和农村气温高2℃左右。
5 结语
城市是人类最重要的聚集地,城市化是当今中国推进城镇化的发展目标。城市化地区用水量增加、气候变化和人类活动频繁[9]。通过对徐州市29 a中52场雨量资料的分析,城区内、外平均雨量比值大于1.0的次数占57.7%,比值小于1.0次数占43.3%;从52场雨量的总量上比,城区比周边的雨量增加了9.95%。从总体上看,影响主要来自于区域自然下垫面变化、城区面积的增大和人类活动[10]。需要指出的是,为了有效比较城区和周边雨量值的变化,克服不均匀降雨带来的影响,所选择的场次雨量的大小较为关键,本文研究的是场次雨量(日雨量)达到40.0 mm以上时的情况,这个“阈值”与城区面积有关,在其它条件下的影响程度,还需要下一步深入研究。
摘要：为探寻不同区域城市热岛效应对降雨量的影响,以地处中国东部沿海地区的徐州市为例,通过收集城区及周边多处雨量站29 a雨量观测资料,计算并比较城区内、外平均降雨量的差异,得出热岛效应引起的雨量增加值为9.95%,产生的主要原因为区域自然下垫面变化、城区面积的增大和人类活动。
关键词：城市水文,热岛效应,雨量,影响
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降雨量对不同土层土壤水分的影响 篇7
1 材料与方法
1.1 研究点
研究点位于福州农业气象试验站, 地处福州市东部, 气候属亚热带季风气候, 光照充足, 雨热同期, 研究点土壤为砂粘土, 表层植被为草本植物。
1.2 仪器与方法
通过布设自动土壤水分观测仪, 来观测10~50cm的土壤体积含水量、土壤有效水分贮存量等土壤要素。研究采用2013年自动土壤水分观测站数据以及气象站的降水量数据, 用来对比分析2013年福州市几次降水个例, 研究降雨量对不同土层土壤水分变化的影响。
2 结果与分析
2.1 小雨对土壤水分的影响
选择10月8日~9日以及12月9日~10日的2次小雨过程进行分析, 过程雨量分别为3.8mm和9.7mm。从图1可以看出, 10、20、30cm土层土壤的体积含水量在降水之前一直是一个下降趋势, 降水后1h内, 10cm土层体积含水量即开始上升, 其中10月8日从13.3%上升到最高13.7%, 上升幅度不大, 而12月9号有一个明显的上升, 从14.5%上升至最高19.1%, 待小雨结束后, 又慢慢开始下降;20cm土层体积含水量在10月8日没有受到降水影响, 始终稳定下降, 而12月9日的过程对其影响也不大, 仅仅稳定了一段时间避免下降, 两次小雨过程没有对30cm土层体积含水量中造成影响。因而小雨对土壤水分的补偿作用不明显, 只能对10cm土层的水分进行补充且效果有限, 并不能有效改善10cm及以下土层的水分含量。
2.2 中雨对土壤水分的影响
选择2月5日、11月2日至4日以及11月22日的3次降水过程进行分析, 期间日最大雨量均达到中雨级别, 过程雨量分别为28.5、23.2、12.2mm。从图2可以看出, 2月5日降水开始以后, 10、20、30cm土层土壤的体积含水量均出现了明显的上升, 因降水过程持续时间较长, 虽后期雨量较小, 但40、50cm也出现了缓慢上升, 这说明在上层土壤水分含量较为饱和及重力下渗共同作用下, 中层土壤水分也能够得到一定补充。11月2日前近一个月无太多降水, 土壤中有效水分贮存量几乎为0, 本次中雨降水过程过后, 10cm土层体积含水量出现明显上升, 而20cm土层在3号21:00以后也开始缓慢上升, 30cm土层仍没有明显变化。说明在长时间没有太多降水, 土壤中水分亏缺严重的情况下, 本次中雨 (23.2mm) 降水过程能够对10cm土层土壤水分进行有效补充, 但对20cm土层补充效果十分有限。11月24日在降水开始以后, 10、20cm都出现了较明显的上升, 这是由于经过前期几场降雨, 10cm土层中已经贮存了一定量的水分, 当10cm土层中水分达到饱和后, 土壤中的水分通过重力作用下渗到20cm对其进行补充, 30cm土层水分含量略微有所上升。
2.3 大雨对土壤水分的影响
选择4月17日至21日的降水过程进行分析, 18日雨量为40.9mm达到大雨级别, 过程雨量为52.4mm。从图3可以看出, 18日降水开始以后, 10~50cm各层土壤的体积含水量先后出现了明显的上升, 因降水强度较大且处春雨季, 10~30cm土层土壤中有一定水分贮存积累, 使得降水通过重力下渗到40、50cm土层, 该次降水过程对表层和中层土壤水分的补偿作用较为明显和有效。
2.4 土壤水分对降水的响应
由表1可以看出, 10cm层对降水响应最为迅速, 1h内即有响应。小雨仅能对10cm土层有一定补充, 而中雨也只能影响到10、20cm 2层, 4月18日和7月13日2次大雨, 土层响应速度差别较大, 这是由于4月18日大雨前, 土壤中有一定水分贮存, 降水后表层土壤迅速达到饱和, 水分很快逐层下渗, 10~50cm各层土壤响应时间均很快;而7月13日降水前已持续16d无明显降水, 土壤中几乎无有效水分贮存, 因此虽然降水量较大, 但由于前期土壤水分亏缺严重, 表层土壤对降水吸收较多, 需吸收一定时间达到饱和, 随后才开始往中层渗透, 下渗量相对4月18日明显减少, 因此20cm及以下土层响应时间明显延长。
3 结论与讨论
降雨量是土壤水分得到补充的重要来源, 对于砂黏土, 小雨仅能对10cm层起到补充, 中雨能够对10、20cm进行补充, 而更深层的土壤水分则需要中雨以上的降水量或者累积量才能进行有效的补充。
10cm土层对降水响应时间最快, 在1h内即有响应, 而10cm以下土层对降水的响应受到降水量大小土壤自身水分贮存量的共同影响, 响应时间及土层深度差别较大。
在长时间没有明显降水的情况下, 中雨及以下级别的降水仅能改善1~20cm土壤水分含量, 在农业生产中可以根据降雨量大小以及无明显降水的持续时间来进行灌溉, 控制土壤中的水分, 以达到农作物生长对水分的需求量。
参考文献
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年降雨量 篇8
湘江是长江七大支流之一, 也是洞庭湖水系最大的河流。它源于广西灵川县, 于东安县进入本省, 纵贯于南岭山地向洞庭湖平原过渡的山丘盆地之间, 沿途接纳各支流后, 流经永州、衡阳、株洲、湘潭、长沙等市区, 在湘阴县濠河口分两支注入洞庭湖, 全长856 km, (本省670 km) , 流域面积94660 km2 (省内85383 km2) 。
湘江流域属亚热带季风湿润气候, 由于受季风气候和地貌条件影响, 呈现出河川径流年际和年内变化较大、地区分布不均匀以及气候类型多样等特点。湘江河流流量大多来自降雨, 河流流量受降雨影响很大, 冬季的12月到来年2月是少雨季节, 为枯水期。降水集中于春夏两季, 4至6月为多雨季节, 雨季湘江水位上涨, 年最高水位出现在4至7月。
二、研究方法
本次汛期降雨量的变化特征分析主要采用线性倾向估计、累积距平等对降雨量要素变化趋势进行判别。所用资料由中国湖南省气象中心提供, 分为湘江流域衡阳、湘潭、株洲、长沙、老埠头站1950~1990年逐月汛期 (4~6月) 降雨量资料。对所有资料进行严格的质量检测, 对其中的错误数据进行了筛选与剔除。对每个台站的资料进行整理, 获取其汛期总降雨量特征系列及汛期总降雨量累积距平特征系列。引入气候趋势系数和气候倾向率来研究汛期降雨量的气候变化特征。
降雨趋势系数rxt:
式中rxt为n个时刻 (年) 的降雨量系列与自然数列1, 2, 3, 。。。。。。, n的相关系数。其中n为年数, xi为第i年降雨量值, x为其降雨量样本均值;t= (n+1) /2。rxt为正 (负) 时表示该降雨量要素在所计算的n年内有线性增 (降) 的趋势。
降雨倾向率
将上速公式计算所得降雨量要素的气候系数进行t检验, 判断其变化的可信度, 对通过0.05显著性水平检验的台站进行线性趋势拟合, 将要素x的趋势变化用一次线性方程表示, 即
将a1*10称为气候倾向率, 表示要素x每10年的变化率。
三、结果分析
图1给出了湖南省老埠头站汛期降雨量的逐年变化和汛期逐年累积距平变化, 图1 (a) 中直线为汛期降雨量与时间序列 (年) 拟合的趋势线, 通过了0.01显著性水平的显著检验, 因此, 1950~1990年湘江流域汛期降雨量呈明显下降趋势。由逐年累积距平变化曲线图1 (b) 可看出, 1979年为主要的转折年, 1979年之后基本低于多年平均水平 (即1950~1990年的37年平均) 。
图2给出了湖南省衡阳站汛期降雨量的逐年变化和汛期逐年累积距平变化, 图1 (a) 中直线为汛期降雨量与时间序列 (年) 拟合的趋势线, 通过了0.01显著性水平的显著检验, 因此, 1950~1990年湘江流域汛期降雨量呈明显下降趋势。由逐年累积距平变化曲线图1 (b) 可看出, 1982年为主要的转折年, 1982年之后基本低于多年平均水平 (即1950~1990年的41年平均) 。
图3给出了湖南省湘潭站汛期降雨量的逐年变化和汛期逐年累积距平变化, 图1 (a) 中直线为汛期降雨量与时间序列 (年) 拟合的趋势线, 通过了0.01显著性水平的显著检验, 因此, 1950~1990年湘江流域汛期降雨量呈明显下降趋势。由逐年累积距平变化曲线图1 (b) 可看出, 1977年为主要的转折年, 1977年之后基本低于多年平均水平 (即1950~1990年的41年平均) 。
图4给出了湖南省株洲站汛期降雨量的逐年变化和汛期逐年累积距平变化, 图1 (a) 中直线为汛期降雨量与时间序列 (年) 拟合的趋势线, 通过了0.01显著性水平的显著检验, 因此, 1950~1990年湘江流域汛期降雨量呈明显下降趋势。由逐年累积距平变化曲线图1 (b) 可看出, 1984年为主要的转折年, 1984年之后基本低于多年平均水平 (即1950~1990年的37年平均) 。
图5给出了湖南省长沙站汛期降雨量的逐年变化和汛期逐年累积距平变化, 图1 (a) 中直线为汛期降雨量与时间序列 (年) 拟合的趋势线, 通过了0.01显著性水平的显著检验, 因此, 1950~1990年湘江流域汛期降雨量呈明显下降趋势。由逐年累积距平变化曲线图1 (b) 可看出, 1977年为主要的转折年, 1977年之后基本低于多年平均水平 (即1951~1990年的40年平均) 。
由汛期降雨量的不同年代统计特征 (见表1) 可以看出, 1950—1990年湘江流域降雨量有如下特点:20世纪50—70年代汛期降雨量相当, 80—90年代相当, 80—90年代较50—70年代具有明显的下降趋势。湘江流域主要五站点中衡阳站下降趋势最小, 为13.2%, 湘潭站最大, 为20.9%。其次为株洲和老埠头及长沙站。
四、汛期降雨量变化趋势原因分析
降水是由于陆地表面以及海洋水体表面在太阳辐射的作用下部分液态水转变成水汽分子进入到大气层中, 这些水汽分子在大气层运动的过程中遇到适当的条件变发生凝结, 从而产生降水。因此降水的大小变化主要受制于蒸发水汽分子多少和形成降水的条件, 而蒸发能力大小受辐射、气温、湿度、风等多种要素影响, 在这些要素当中, 辐射要素占据了主导作用, 根据比较权威的Michael的论点 (该论点认为近年来蒸发皿蒸发量的下降主要是由于太阳辐射量的减少造成) , 通过对我国从1960年——2000年中国日照百分率资料分析表明, 就全国整体而言, 1960年—2000年中国日照百分率呈明显下降趋势, 由20世纪60年代的53.95%, 降为90年代的50.67%, 下降了3.28%。日照百分率的下降必然导致太阳总辐射的下降, 因此, 进来来中国太阳总辐射是下降的, 结合Michael的论点, 可以认为中国蒸发皿蒸发量的下降可能是由于太阳总辐射下降引起, 因而降水量也呈下降趋势。
结论
1、就湘江流域整体而言, 汛期降水量呈明显下降趋势,
汛期降水量在20世纪50-70年代较80年代下降最小量为78.2mm, 下降幅度为13.2%;最大量为130.9, 下降幅度为20.9%。
2、由相关图、累积距平图及年代变化表可看出, 在主要
转折年以前, 汛期降水量基本变化不大, 而转折年后, 汛期降水量下降趋势大。
3、近年来中国日照百分率呈明显下降趋势, 日照百分率
下降而造成太阳总辐射的下降可能是引起湘江流域近年来汛期降水量下降的主要原因。
参考文献
[1]湘江流域水情, 1998年。
多伦县降雨量时间序列的随机模拟 篇9
依据观测到的多伦县降雨量样本序列建立随机水文模型,由模型模拟出大量降雨量序列。虽然在水文随机模拟中还存在一些问题有待解决,如模型与参数的不确定性的影响,但水文随机模拟技术的正确使用,将有助于在水资源工程的规划设计和管理运用中得到比应用传统方法更为可靠的结果,从而可以提高规划设计或管理运用的科学水平。
2 时间序列模型建立
2.1 建模目的
出自模型模拟序列的应用十分广泛,在水文水利计算、水文测验、水文站网规划以及水文预报中均有应用,不同的目的要求有不同的模拟序列即不同的模型,设计建立模型的目的是根据降雨量资料的分析情况,建立随机模型,以便模拟出大量序列。
2.2 模型类型的选择
由自相关图可以看出该序列存在着相依性,为一组相依序列,考虑以下几点初步选用AR(p)模型:①AR(p)模型表征降雨量序列的统计特性有一定的物理基础;②AR(p)模型参数的估计可以用简单的距法,而且精度较高;③AR(p)模型形式简单,数字处理方法简单,为大家所熟悉。
2.3 模型形式的识别
选定AR(p)模型后,主要问题是如何确定阶数p,对模型识别阶数p的主要方法是对偏相关系数的统计分析。当k≥1时,数据落入容许限内,即可推断出p=1,换言之,据偏相关系数的统计分析,AR(1)模型可以用来描述该降雨量系列的统计变化。
2.4 参数估计
2.5 利用AIC准则对模型进一步识别
由准则计算的情况如下:
根据计算结果,设计中采用AR(1)模型。
2.6 模型的检验
利用建立的AR(1)模型和实测的1999年降雨量对2000~2002降雨量进行模拟,AR(1)模型递推公式为:
利用(2)式递推出2000~2002年降雨量的随机项,加上确定性成分就得到了2000~2002年降雨量的模拟值。
计算的实测值与模拟值的绝对误差如表1,因绝对误差没有超过2倍标准差,所以模型检验符合要求,即AR(1)模型可用来模拟降雨量序列。
3 模拟降雨量序列
确定出AR(1)模型后,还要判断随机项是属于正态分布还是偏态分布的,经计算随机项的偏态系数Cs=0.119,因此可以判断该序列属于偏态分布。
AR(1)偏态模型如下。
Xt=珚x-0.2664(Xt-1-珚x)+s槡1-r2t(3)
笔者选用的是长序列法模拟序列计算统计参数,即由模型模拟出一个很长的模拟序列,然后进根据这个长序列来估计参数。序列的主要数字特征为数学期望函数,方差函数,偏态系数等。
利用计算机电子表格中的数据分析随机数发生器公式,在计算机上直接生成10组长度为1000的(0,1)上均匀分布的随机数,并从中选取1组长度为1000的随机数序列用来进行模拟。
对服从偏态分布的纯随机项的模拟,将均匀随机数作下列变换:
则ζ1,ζ2为相互独立的标准正态分布[N(0,1)]变量。因为该序列属于偏态分布,偏态系数Cs=0.119<0.5,所以采用近似法又称W—H变换法来进行偏态序列模拟,这一方法的实质在于标准正态分布和标准化的皮尔逊Ⅲ型分布之间存在着近似关系
由模拟出的ζt和已知的Cs便可得到t,并根据用矩法估计的珡X,S和r便可模拟出服从皮尔逊Ⅲ型分布的偏态序列。模拟公式为
模拟的步骤如下所示。
(1)假定初值X0=珡X;
(2)由服从标准正态分布的的随机变量的模拟方法模拟出ζ1,算出φ1;
(3)以x0和值φ1代入式(4)又计算出x1;
(4)回到步骤二模拟出ζ2,算出φ2;
(5)以x1,φ2又代入是(4)计算出x2;
(6)重复以上步骤,可得到一个很长的序列,设计中模拟生成长度为1000的序列。在模拟过程中随着模拟长度的增加,模拟序列的统计特性逐渐接近实测序列的统计特性。故模型具有实用性。
(7)考虑到序列的前100项受初值的影响,各将其舍去,最后从剩余序列中选取长度为n的序列。
对于以上步骤可在计算机上算出,用选取的这段模拟序列加上前面分析求得的确定性成分,就得到了降雨量模拟序列。并将实测序列和模拟序列的参数作对比(表2)。
经比较相对误差在允许范围之内(相对误差取10%),所以选取这段模拟序列符合要求。
4 小结
笔者用随机水文学中的时间序列分析方法和技术,对多伦县1971~1999年降雨量资料进行时间序列分析,建立了一阶平稳的AR(1)模型,通过误差分析,模型模拟的序列较符合要求。
在上述过程中,虽然资料较全面,可靠,但由于随机发生器上产生的随机数随机性较大,因此存在一些不足之处,需要改进,主要表现在以下几个方面。
(1)设计中用随机水文学中的时间序列分析方法和技术对多伦县1971~2002年的降雨量资料进行时间序列分析,建立AR(1)模型,来进行模型模拟。
(2)在进行周期分析时,由于所选取的样本序列较短,有可能存在伪周期成分,与降雨量总体序列的周期可能会存在一定的偏差造成周期成分计算结果存在一定的误差。
(3)对降雨量时间序列选取模型进行建模,可以看出建立符合要求的模型涉及到基本资料分析、随机理论和方法运用等。实际问题错综复杂,需要对具体情况具体分析,以便达到期望的建模目的。
参考文献
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