北京降水特征及北京市观象台降水资料代表性

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雷雨大风冰雹天气过程分析——以2015年7月14日昌平区天气为例

雷雨大风冰雹天气过程分析——以2015年7月14日昌平区天气为例
天气 实况 和灾情
2 0 1 5年 7月 1 4日 0 0时至 0 3时 ,我 区 自西 向东 出现 雷阵雨天 气 。此次雨量 分布不均 ,局地 d \ B - ' J 雨强较大 。全区 平均 降水 量 1 3 . 4 mm ,西南部 2 1 . 6 mm ,东南部 5 . 9 mm, 西北部 2 0 . 0 mm,东 北 部 4_ 2 mm ,最 大 降水 量 出 现 在 阳 坊为 8 1 l 5 mm。昌平 区气象 局 本站 出现 冰 雹天 气 ,冰雹 最 大直 径 1 3 mm。强 降水 中心 附近 的风 力达 6级 以上 ,阳 坊 站0 0:41风 力 达 7级 以 上 ,流 村 0 0:1 0风 力 2 0 . 9 m/ s 达 9级 以上 。昌平本站 0 0:4 3观 测到冰 雹 ,持续时 间大 概 1 0 mi n左 右 。雷暴天气过境 时 ,气 温下降 ,气压涌升 ,相 对 湿度上升 ,风速加大 ,地面物理 量要 素变化明显 。 昌平 城区 、马池 口镇部 分村不 同程度遭 受大风和 冰雹袭 击 。此次降雨过程 ,因瞬时大风造成倒树 4 0 4株 。城 南街 道 南郝 庄村 2 0 0亩菜 田受 灾 ,预计 经济 损失 1 0 0万 元 :马 池 口镇 横桥 村 1 0 0亩蔬菜 、玉米 ,宏道村 1 6 0亩苹 果树 受灾 , 因灾 减产 损 失 8万 元 。据调 查 ,此次 冰 雹持 续时 间大 概 在 1 0分钟左 右 ,昌平 区气 象局本站 冰雹最 大直径 有 1 3 mm , 马 池口地 区冰雹最 大直 径有 1 5 mm。
微波辐射计 、GP S水汽等气象资料分析此次强对流天气发生 的环流背 景场和 中尺度特征 。此次过程发生在高空冷涡后西北气流中 ,与北上暖湿气流
在北京上游地 区交绥 ,中低层配合有切变线 ,这是北京地 区夏季强对流天析

有利环流形势下北京降雪空报原因

有利环流形势下北京降雪空报原因

第38卷第2期2010年4月气 象 科 技M ETEOROL O GICAL SCIENCE AND TEC HNOLO GY Vol.38,No.2Ap r.2010有利环流形势下北京降雪空报原因魏东 廖晓农 杨波(北京市气象台,北京100089)摘要 利用常规资料及微波辐射计、风廓线等新型探测资料,分析了2007年2月7日当大尺度环流形势非常有利并且华北东部地区出现大范围降雪的情况下,京津地区未产生降水及导致预报失误的主要原因。

大范围环流形势演变分析结果表明,700hPa 以上辐合系统前部的偏南气流将水汽输送到降水区,且回流冷空气形成的冷楔和华北倒槽提供了有利的背景条件。

弱冷空气南压导致倒槽填塞没有影响京津地区而且边界层内辐合系统产生的上升气流较弱是造成京津绝大部分地区未出现降水的原因之一。

大湿度区层次高、湿层薄是北京城区没有降雪的另一重要原因。

造成此次降雪空报的主要原因是:数值模式对边界层相对湿度预报过高,且时效间隔较长、其间的天气形势难以判断;不利于降雪的实况信息显现得过晚。

北京东部个别测站出现降水的可能原因是在短时回流条件具备的同时有高空槽过境,但动力抬升条件差。

在较强偏南暖湿气流提供水汽的同时,海拔高、水汽易于凝结是北京西北部的几个较高海拔测站出现降雪的原因。

关键词 降雪 空报 成因分析作者简介魏东,男,年生,硕士,工程师,从事天气预报与分析研究,_@63收稿日期年3月日;定稿日期年6月日引言在北京地区,降雪天气的预报难度较大,而且近年来随着城市化进程步伐的加快以及社会经济的快速发展,城市交通的脆弱性明显增加,降雪及衍生的道路结冰已经成为城市的主要致灾天气之一,因此冬季的降雪也越来越受到一些研究者的关注[1~10]。

研究表明[3],充沛的水汽和能量是北京降雪的必要条件。

此外,当华北东部地区形成回流后,回流冷垫将强迫偏南暖湿气流爬升形成浅薄的饱和层,从而有利于降雪的产生[7]。

扈忠慈[8]在对1979年2月21~23日出现在北京的一场特大降雪(南苑降雪量为31.4m m )的分析中强调,在回流形势下,回流冷空气与西来冷空气常常在河套地区形成华北锢囚,当锢囚锋东移时,坏天气往往在河套地区发展,并东移影响华北东部地区。

语文版备考2020年中考语文二轮专题分类复习:专题17 说明性文体阅读(II )卷

语文版备考2020年中考语文二轮专题分类复习:专题17 说明性文体阅读(II )卷

语文版备考2020年中考语文二轮专题分类复习:专题17 说明性文体阅读(II )卷姓名:________ 班级:________ 成绩:________一、现代文阅读 (共10题;共147分)1. (9分)阅读下文,完成下列小题。

人工智能时代,天气如何预报①天气预报的发展,经历了从定性预报、描述性预报向数字化、网格化预报的过程。

比如,我国气象部门原来发布的城镇天气预报,内容只包括2400多个城镇的天气现象、高低温和风速风向预报,频次也只是一天三次,预报的时间精度和空间精度不够高。

②2012年,国家气象中心推出了一个新的预报产品,即大城市精细化预报,该产品把全国省会城市、计划单列市24小时内的天气预报进行细化,每6小时开展一次预报,降水量可以预报到毫米。

但即便这样也不够精细,不能满足各行业及公众的需求。

③于是,“网格预报”这一概念被引进到我国的精细化预报业务中。

如何理解它呢?可以这样比喻,就像地球上的经纬网一样,我们可以把中国以及每个城市所在的区域分解成许多个5公里×5公里甚至1公里×1公里的网格,而公众就是生活在这样的一个个网格中,每个网格中的天气情况也会有所差异。

与原来的定点预报相比,它在空间上更加精细,也更具针对性。

拿北京的预报来说,原来的预报只是以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市的天气情况,但通过开展网格化预报,北京的天气不再由一个定点来反映,针对北京的气象服务和天气预报可以精细地反映在整座城市每个不同的网格之中。

网格化预报的精细程度不仅体现在空间上,还反映在可以每天以更高频次更新和发布上。

原来一天的天气预报只会涉及一种天气现象,现在网格化预报可以做到全国范围内逐3小时预报。

随时随地,公众都能了解到自己当前所处的网格未来是什么样的天气,能够清楚地了解气温、降水、风等多个基本气象要素。

除了对陆地上的网格进行预报外,气象部门还将我国的责任海区划分为多个10公里×10公里的网格,并进行海上能见度、海上大风等要素的精细化预报。

《雨水控制与利用工程设计规范》宣贯培训材料(建筑与小区)

《雨水控制与利用工程设计规范》宣贯培训材料(建筑与小区)

调研结果表明,凡实施了雨水控制与利用的工程在 历次强降雨中均不同程度的减轻了周边区域积水现象
,对减轻洪涝灾害发挥了重要作用。总结、完善雨水
控制与利用工程技术体系。编制北京地区的雨水利用 工程设计标准,对推工程经验,规范、指导北京地区 雨水利用工程的规划、设计,对北京地区的雨水控制 与利用工程建设,具有非常重要的意义。
3. 《规范》编制思路
3.1 编制目的 北京市早在20世纪90年代初,就开展了雨水课题的
初步研究。1996年在天秀小区等进行了雨水利用示范
工程建设,并逐渐推广至2008年奥运工程得到广泛实 施,经历了近二十年,积累了丰富的经验。 截止到2012年底,城镇共建设雨水利用工程808处,年 综合利用雨水量5706.3万m3。
北京市近年雨水利用工程概况
年份 2004 简 介 全市共推广建设38 处示范工程,总汇水面积745 hm2,年节 水量约92 万m3 建成雨水利用工程53 项,年综合利用雨水99 万m3。此外, 还在凉水河、通惠河、潮白河上建成了三处重点雨洪利用工 程,工程总滞蓄能力为1966.3 万m3 全市共建雨水利用工程103 处,总雨水利用量达2058.3 万m3 共建设雨水利用项目480 余项,总的汇水面积达到3100 万 m2,铺装透水砖90 万m2,建设下凹式绿地140 万m2,年综 合利用雨水量达到2888.3万m3 工程数量 38
4.2 强制性条款 《规范》为强制性标准,共有强制性条款9条。其中
:第1.0.3、1.0.7、4.1.11、4.4.2、4.6.1、4.8.9、
5.4.4、5.6.4、5.6.5条为强制性条文,必须严格执行 。 1.0.3 北京市新建、改建、扩建建设项目的规划和 设计应包括雨水控制与利用的内容。雨水控制与利用 设施应与项目主体工程同时规划设计、同时施工、同 时投入使用。

边界层高度的不同诊断方法在京津冀及周边地区的适用性分析

边界层高度的不同诊断方法在京津冀及周边地区的适用性分析

程楠, 黄鹤, 张文煜, 等. 2024. 边界层高度的不同诊断方法在京津冀及周边地区的适用性分析[J]. 气候与环境研究, 29(1): 1−12. CHENG Nan, HUANG He, ZHANG Wenyu, et al. 2024. Applicability Analysis of Different Diagnostic Methods for Boundary Layer Height in Beijing–Tianjin–Hebei Region and Its Surrounding Areas [J]. Climatic and Environmental Research (in Chinese), 29 (1): 1−12. doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22138边界层高度的不同诊断方法在京津冀及周边地区的适用性分析程楠 1 黄鹤 2 张文煜 1 张昕宇 11 郑州大学计算机与人工智能学院/地球科学与技术学院,郑州 4500012 天津市气候中心,天津 300074摘 要 利用2016~2021年京津冀及周边地区7个站的探空数据,分析了传统的位温梯度法、改进的位温梯度法、相对湿度梯度法、比湿梯度法和理查森数法5种大气边界层高度的诊断方法在京津冀及周边地区大气边界层高度计算的适用性。

结果表明:5种方法计算的边界层高度差距在40~1000 m,传统的位温梯度法、相对湿度梯度法、比湿梯度法诊断的边界层高度普遍偏高,且存在较大的结构不确定性,理查森数法和改进的位温梯度法诊断的边界层高度偏低,前者的不确定性最小;5种方法在乐亭、北京、太原3个代表站得到的边界层高度具有明显的季节性和季节内差异,两种湿度法在乐亭呈现夏秋高、春冬低的特点,在北京和太原呈现春夏高、秋冬低的特点,其他3种方法在3个站均是春夏高、秋冬低的特点;相对湿度梯度法和比湿梯度法参数不确定性较大,传统的位温梯度法和改进的位温梯度法次之,理查森数法最小;在边界层高度计算结果月均值的时间一致性上,晚上各方法间的相关性明显高于白天,两种湿度法之间的相关系数始终最高,但与另外3种方法间的相关性均较差,理查森数法和改进的位温梯度法相关性较高,传统的位温梯度法因站点不同,与其他方法间的相关性波动较大。

北京夏季灾害性天气

北京夏季灾害性天气

该层内的旺盛对流致使冰雹的增长
高比湿提供充沛的过冷水
0C
All Liquid
-4C
-8C
-12C
-16C
-20C
All Ice
冰相粒子存在的概率:
-4C -10C -12C -15C -20C : NO ICE in clouds of this temperature. 没有冰相粒子 : 70% chance of ice in the cloud – ‘warm cutoff’.70%的冰粒 : Ice likely in the cloud – key on this! 有较多冰粒。 : 90% chance of ice in the cloud.90% 的冰粒 : ICE is in the cloud.都是冰粒
0、-20度层的意义
强对流云产生大冰雹
是否有旺盛的对流发生在0~-20度层
雷暴大风概念模型
高度 200hPa
形势特征 对流层上层约 9 -12km 处,有稳定少变的冷槽,槽附近是一支 极锋急流,急流轴心风速达 40-60m/s以上 气层冷干;冷温度槽,干冷空气影响 700hPa附近的强干冷性空气卷入和大降水粒子下降拖弋是雷暴大 风发生的触发原因 气层暖湿 低层为强不稳定,中低层湿度大,大气层结中蕴藏较大的不稳定 能量
700hPa
850hPa
物理量 DCAPE 垂直风切变 700hPa 低层温度递减率 底层最大θ e 中层最小θ e
特征 具有一定的DCAPE,一般大于600。 较强的垂直风切变 存在一个明显的干层(在这个层次上下存在一个 θ se 最小值); 可以有干冷气团卷入 边界层常为干绝热 接近干绝热,达到0.66~0.78℃/km >70 <55

藏东南墨脱地区降水特征分析

藏东南墨脱地区降水特征分析李冉;王改利;张永华;郭在华【期刊名称】《气象》【年(卷),期】2024(50)3【摘要】墨脱位于藏东南雅鲁藏布大峡谷水汽通道入口处,是青藏高原年降水量最多的地区。

本研究使用墨脱云降水综合观测试验以来三年(2019—2021年)的自动雨量计数据,分析了墨脱降水的月变化和日变化特征。

然后基于同址的降水天气现象仪和X波段双偏振相控阵雷达观测数据,探究墨脱两次强降水过程的发展演变特征。

结果表明:从统计结果来看,墨脱降水天数超过全年的70%,以降水率<5 mm·h^(-1)的弱降雨为主,日降水量<10 mm的小雨的发生率最高,但10 mm≤日降水量<25 mm的中雨产生的降水量最大。

墨脱降水存在明显的月变化和日变化特征,受印度洋季风影响,降水主要发生在6—9月。

受山谷风影响,降水主要发生在夜间。

对于降水过程而言,由高原涡和南支槽影响下的系统性暴雨,范围大、持续时间长,降水主要由直径小于2 mm的雨滴产生,雷达反射率因子普遍不超过35 dBz。

而由地形强迫引起的局地短时强对流降水过程,雨滴谱分布更宽,雨滴浓度更高,直径大于2 mm的雨滴对降水量的贡献最大,雷达反射率因子超过45 dBz,风暴的后向传播形成“列车效应”。

【总页数】15页(P303-317)【作者】李冉;王改利;张永华;郭在华【作者单位】南京信息工程大学大气物理学院;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室;墨脱国家气候观象台;广东省气象服务中心;成都信息工程大学【正文语种】中文【中图分类】P426;P412【相关文献】1.青藏高原墨脱地区云降水综合观测及初步统计特征分析2.青藏高原东南部墨脱地区弱降水微物理特征的Ka波段云雷达观测研究3.中国第一代再分析产品对青藏高原东南部墨脱地区强降水成因分析4.藏东南墨脱地区季风期降水的垂直结构特征5.内蒙古东南部地区一次极端降水事件水汽特征分析因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

多元线性回归方法在地下水水位预测中的应用

多元线性回归方法在地下水水位预测中的应用陈志宏(北京市地质工程勘察院,100037)摘要 在对已有长期开采资料的水源地进行资源评价时,充分利用长系列观测资料,可采用多元线性回归方法对地下水水位的变化规律进行研究并对其变化趋势进行预测。

本文重点对相关因素的确定和多元线性回归方法的应用进行了研究。

关键词 多元线性回归,地下水水位,预测中图分类号:P33319 文献标识码:A 文章编号:100721903(1999)0320020207对于已经长期开采的水源地而言,能否充分利用其开采量、地下水水位动态、降水量,是决定资源评价及水位预报结果是否可靠的主要因素。

北京市第三水厂自1959年开采至今,已开采了40年。

该厂原设计供水能力29万m3 d,在供水高峰期(5~8月)已不能满足供水需要。

由于水厂位于严重超采区,客观条件已不允许增加地下水开采量,从而提出了在年内不增加总开采量的条件下,用水高峰期增加10万m3 d的开采量的调峰供水方案。

为此,我们采用多元线性回归方法对地下水水位的变化规律、影响因素进行了研究,并对调峰供水方案实施后、第三水厂水源地地区第四系地下水水位可能发生的变化进行预测。

1 水源地地下水动态特征水源地区地下水属于潜水动态区,其主要补给源来自于侧向补给和大气降水补给。

111 年内变化特征1)最高水位滞后时间长根据区内长期观测孔多年情况观测资料分析,由于地下水开采和大气降水补给减少的影响,水源地地区地下水水位的最低值一般出现在6月下旬,之后,由于大气降水的补给作用,地下水水位开始回升。

但与一般潜水动态不同的是,年内最高水位不是出现在降水集中的7~8月之后,而是出现在12月底。

这是由于作为主要补给源的侧向流入量径流途径较长,使得水位回升出现滞后现象。

以区内长期观测孔1994年观测为例,见表1。

2)水位变幅小由于地下水以侧向流入补给为主,使得年内水位变幅不大,一般在2~5m,年变幅由西北向东南,呈现由大到小的变化规律。

南昌市近60年城市气象灾害变化特征分析

南昌市近60年城市气象灾害变化特征分析汪如良;吴凡;刘志萍;徐芳【摘要】Based on the climate data and urban developmen t information data during 1953-2012 in Nanchang, the variations of urban meteorological disasters are analyzed. The results show that over the past 60 years in Nanchang, the urban meteorological disasters vary decadally, which are impacted by urbanization obviously. Urban rainstorm presents 2-4 a periodic oscillation, mainly occurs in April to July. In recent 10 years, the number of storm days reduces significantly; however, the frequency of short-heavy precipitation increases with larger intensity of rainfall. The number of thunderstorm days decreases and presents 2-4 a periodic oscillation, and lightning frequency and intensity increase. The strong wind days decrease obviously, which mainly occur in spring and winter. Fog days during the 1950-1990 show an increasing trend, but in recent 20 years it presents a decreasing trend. Haze days increase severely. There is a large difference among the inter-decadal variations of high-temperature days, and the days of extreme high-temperature decrease, which present an approximate 10-year periodic oscillation.%利用南昌站1953-2012年气候资料及城市发展信息,分析了南昌城市气象灾害变化特征。

《人工智能时代天气如何预报》阅读习题和答案

《人工智能时代,天气如何预报》阅读习题和答案《人工智能时代,天气如何预报》阅读习题和答案「篇一」人工智能安全性问题的根本问题,并不在于它能否真正超越人类,而在于它是否是一种安全可靠的工具和人类是否对其拥有充分的控制权。

就像高铁、飞机等交通工具那样,虽然它们的速度远远超过了人类,但人类拥有绝对控制权,所以人们相信它们是安全的。

为了实现对其控制的目标,首先需要对人工智能的自主程度进行限定。

虽然人工智能发展迅速,但人类智能也有自己的优势,比如目前人工智能的认知能力还远不如人类智能。

我们可以充分发挥人工智能在信息存储、处理等方面的优势,让它在一些重大事件上做人类的高级智囊,但最终的决定权仍在人类。

比如,当我们把人工智能应用于军事领域时,我们可以利用人工智能来评估危险程度,以及可以采取的措施,但是否应该发动战争、如何作战等重大决策,还是需要掌握在人类自己手里。

正如霍金斯所说的那样:“对于智能机器我们也要谨慎,不要太过于依赖它们。

”与限定人工智能的自主程度类似,我们也需要对人工智能的智能水平进行某种程度的限定。

从长远来看,人工智能是有可能全面超越人类智能的。

从人工智能的发展历程来看,尽管它的发展并非一帆风顺,但短短六十年取得的巨大进步让我们完全有理由相信将来它会取得更大的突破。

从世界各国对人工智能高度重视的现实情况来看,想要阻止人工智能的发展步伐是不现实的,但为了安全起见,限定人工智能的智能程度却是完全可以做到的。

我们应当还需要成立“人工智能安全工程”学科,建立人工智能安全标准与规范,确保人工智能不能自我复制,以及在人工智能出现错误时能够有相应的保护措施以保证安全。

人们对人工智能安全问题的担忧的另一主要根源在于,人工智能的复制能力远胜于人类的繁衍速度,如果人工智能不断地复制自身,人类根本无法与其抗衡。

因此,在人工智能的安全标准中,对人工智能的复制权必须掌握在人类手中。

同时,建立人工智能安全控制许可制度,只有人工智能产品达到安全标准,才允许进行商业推广和使用。

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第23卷第3期 2012年6月 应用气象学报 

JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGICAL SCIENCE Vol_23。No.3 

June 2012 

王佳丽,张人禾,王迎春.北京降水特征及北京市观象台降水资料代表性.应用气象学报,2012,23(3):265—273. 

北京降水特征及北京市观象台降水资料代表性 王佳丽D 张人禾。 王迎春 ”(中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029) 。 (中国科学院研究生院,北京100049)。 (中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081) 中国气象局北京城市气象研究所,北京100089) 

摘 要 将北京分为城区、郊区、南部山区及北部山区4个区域,利用14个观测站1978—2o1o年共33年的月降水量资 料,分析了不同区域降水年变化和夏季降水特征及其差异。结果表明:各区域年平均降水量存在较大差异,郊区降 水量最多(620 ram),城区与南部山区降水量较少,而北部山区降水量最少(476 ram);城区与南部山区的年降水量 较接近,二者与郊区和北部山区都有显著差异。4个区域的降水量都表现出减少趋势,郊区最明显(47 mm/lO a), 北部山区的减少趋势最小(O.7 mm/10 a)。对4个区域夏季(6—9月)降水量分析发现,城区与南部山区具有较好 的一致性,二者与郊区和北部山区具有显著差异。均方根偏差和相关系数的计算结果表明:北京市观象台与城区 和南部山区的降水年变化和夏季降水特征差异均不显著,而与郊区和北部山区有显著差异,说明北京市观象台降 水资料对城区和南部山区具有最优代表性,而对北部山区和郊区的代表性较差。 关键词:北京降水特征;北京市观象台;降水资料代表性;夏季降水 

引 言 城市发展不仅会改变城市的局地天气气候,也 会对城市周边地区的天气和气候产生影响。北京是 世界上最大的城市之一,对于北京区域气候特征的 研究,在认识城市对局地气候的影响方面具有显著 代表性。随着北京城市化进程日益加速,北京城市 作用对于降水的影响越来越显著。王秀荣等口 对北 京地区2O个观测站1975--2004年降水资料研究发 现,北京降水量大值区主要位于怀柔、平谷等中部山 区,呈现东部和南部降水多、西部和北部降水少的分 布形势。YuL2]对北京2O个观测站1960--2000年 年降水量研究发现,整个北京地区降水量的年变化 呈现下降趋势,减少率为1.197 mm/10 a。然而城 市中心局地变化与整个地区并不一致,呈现一个城 市雨岛,降水强度增加,增加率为0.6621 /lo a,并 且城市雨岛的强度随着降水增多而增强。王喜全 等I3 利用北京地区14个标准气象站40年的降水量 资料研究发现,城市化缓慢期(1961—1980年)北京 南部为降水相对较多地区,北部为降水相对偏少地 区;城市化快速期(1981--2000年),相对降水量的 分布相反,南部地区变为降水相对较少地区,而北部 变为降水相对偏多地区。张立杰等_4]、郑思轶等I5 研究发现北京城区及郊区的降水量均明显下降。 研究表明,不同的下垫面状况(例如山地、城市、 河流、植被等)会对局地天气和气候产生不同的影 响_6 ]。北京地形复杂,山区面积占三分之二,城市 发展和自然地理条件在北京存在明显的区域差异。 但如何根据下垫面性质区分不同区域,不同区域的 降水特征如何,各区域降水之间的差异如何,目前还 缺乏深入的探讨。在对北京地区天气和气候的研究 中,往往将北京市观象台(39。48 N,116。28 E,海拔 高度为31.3 m)的气象资料作为代表北京的基本数 据[8 ,观测资料代表性也是气候观测系统所涉及 到的一个重要问题L】 。研究表明,利用区域内不同的 

2Ol1-06—26收到,2o12—02—16收到再改稿。 资助项目:国家自然科学基金项目(40921003),科技部国际科技合作项目(2009DFA21430) *通信作者,E—mail:renhe@cams.cma.gov.cn 应用气象学报 第23卷 站点资料去研究相同的问题,可以得出不同结 果 。这说明利用一个站点的气象资料来研究区 域的天气或气候往往不具有代表性_】 。因此,认识 北京降水的区域性差异,并明确作为北京代表站点 的北京市观象台降水对北京降水状况的代表性,不 仅在认识北京降水特征方面具有重要的科学意义, 对有关北京的气象业务和科研工作还具有重要的参 考意义。 在认识北京区域天气和气候特征时,有必要考 虑下垫面以及纬度和地形高度的差异,从而了解这 些差异所造成的局地天气和气候的差异口 ,这也是 认识北京市观象台观测资料代表性的重要基础。研 究表明,北京不同区域的表面气温变化特征 ]以及 降水的日变化特征__】刀都存在显著差异。鉴于以上考 虑,本文将北京分为城区、郊区、南部山区和北部山区 4个区域,从降水长期变化和夏季降水特征等方面分 析4个区域降水量的变化特征以及不同区域之间的 差异,并通过比较北京市观象台降水资料与每个区域 的差异,探讨北京市观象台降水资料的代表性。 

1资料和方法 文中所用资料为北京市气象局提供的北京14 个观测站1978~201O年1—12月的逐月降水量观 测资料。所用资料经过了严格的质量控制 ],且所 选序列无缺测。站点分布如图1所示。 

115.6 116.0 l16.4 l16.8 l17.2。E 图1北京14个观测站分布 Fig.1 The distribution of 14 meteorological stations in Beijing 

本文采用王佳丽等l_】阳的区域划分方法,将北京 划分为4个区域:城区、郊区、南部山区和北部山区。 城区选择位于北京5环以内的主城区站点海淀、丰 台、朝阳、石景山;郊区站点选择了远离城区的密云、 怀柔、平谷、上甸子;考虑到山区的气候特征与平原 有较大的差异,北部山区选择了汤河口(怀柔境内)、 延庆、佛爷顶(延庆境内);南部山区选择了斋堂(门 头沟境内)、霞云岭(房山境内)。这种分区是基于下 垫面以及纬度和地形高度的差异,不但考虑了高度 城市化的区域,将远离城区的站点划为郊区,而且还 考虑了海拔高度及纬度的差异,将南部山区与北部 山区划为两个区域。北京市观象台未划入以上4个 区域,本文将对北京市观象台的降水变化特征与4 个区域进行比较,来探讨北京市观象台降水资料的 代表性。 王佳丽等n。]研究表明,图1所示的4个区域之 间的气温变化特征差异显著。为了验证这种区域划 分在研究降水变化中的合理性,本文利用1978— 2010年逐年1—12月降水量和6—9月降水量分别 对14个站点进行聚类分析,采用相关系数为聚类指 应用气象学报 第23卷 为了说明4个区域的年降水量之间是否存在显 著差异,对每两个区域1978—201O年降水量的差异 进行t检验,得到的显著性水平如表1所示。可以 看出城区与北部山区、城区与郊区之间的年降水量 均有显著差异,显著性水平分别为0.01和0.03;郊 区与北部山区、郊区与南部山区之间的年降水量也 存在显著差异,均达到0.01显著性水平;另外,北部 山区与南部山区的年降水量差异显著,达到0.02显 著性水平。而城区与南部山区之间的差异不显著(显 著性水平仅为0.617),这可能是二者位置相对较近致 使年降水量差异不大。由此可知,除了城区和南部山 区之间的年降水量差异不显著以外,其他各区域之间 年降水量都具有显著差异。这说明了北京降水的空 间分布比较复杂,单独使用某个站点或某个区域平均 的降水量资料都不能完整而准确地反映北京降水的 气候特征。 

表1 1978--2010年北京4个区域年降水量差异的t检验 Table 1 t test of differences in annual mean precipitation amount during 1978--2010 over four areas in BeUing 

图3分别给出了北京城区、郊区、南部山区及北 部山区1978—2O1O年年降水量变化(曲线为3年滑 动平均的结果)。由图3可以看到,除了北部山区 外,其他区域的降水都有明显的年代际变化,20世 纪80年代中期到20世纪9O年代末期降水偏多,此 后降水明显偏少。另外,还计算了北京各个区域 1978—2O1o年降水量的气候变化趋势。结果表明: 各区域降水量均呈减少趋势,城区降水量减少率为 14.2 mm/lO a,但下降趋势并不显著(显著性水平 为0.56);郊区降水减少率为4O.1 mm/lO a,降水 g 世 廿 量下降趋势显著(显著性水平为0.06);北部山区降 水量略微有所下降,减少率为0.7 ram/10 a,下降趋 势不显著(显著性水平为0.96);南部山区降水量也 有所下降,减少率为18 mm/lO a,下降趋势也不显 著(显著性水平为0.40)。由此可见,虽然北京降水 总体上呈减少趋势,但各区域具有明显的差异。城 区和南、北部山区降水减少的趋势并不显著,降水减 少显著的区域只出现在郊区,导致这种现象的可能 原因是山区地形的降水效应以及城区的城市雨岛效 应[ 。 

图3 1978—2O1o年北京4个区域年降水量变化 Fig.3 Variations in annum precipitation amount during 1978--2010 over four areas in Beijing 

为了分析北京市观象台降水资料对={匕京降水年 变化的代表性,图4中分别给出了北京各个区域年 降水量与北京市观象台降水量的差值(曲线为3年 滑动平均结果)。由图4可以看到,北京市观象台的 年降水量与北京郊区和北部山区的差别都比较大, 而与北京城区、南部山区的差异相对较小,2003年

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