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1、第31卷第6期广东气象Vol.31No.62009年12月GuangdongMeteorologyDecember2009doi:10.3969/j.issn.1007-6190.2009.06.008广州降水天数的统计规律余家材,谭伯楷,莫贤清,罗静兰(云浮市气象局,广东云浮527300)摘要:利用广州1973～2002年逐日的降水资料,用统计方法分析一次降水过程持续天数的规律。研究发现:广州30年来一次降水过程持续最长的天数为33d,且出现1～5d降水的可能性最大,其可能性多数随着降水天数增加而减少。计算降水时间序列的小波方差,发现广州一般降水天数主要存在3年和12年左
2、右的振动,而暴雨以上的降水天数则存在1.5年和6年左右的振动。选取对应主要周期附近的尺度参数进行小波逆变换后,可以看出一般降水天数主要周期的年际变化趋于平缓,而对应暴雨天数的主要周期振荡的幅度逐渐增大。关键词:气候学;降水天数;广州中图分类号:P46文献标识码:B文章编号:1007-6190(2009)06-0029-03在众多降水的因子中,除降水量外,还有一个很重要的降水量比例和日平均降水量进行统计分析。的因子就是降水天数。因降水天数对人民生活、社会经1.2降水天数的小波分析济活动和农业生产都有重要的影响,针对它的研究也越小波分析方法是常用的一种分析时间序列变化尺度[1]
3、[13-17]来越多。刘德祥等用相关分析的方法研究了干旱气象和趋势的方法。本文利用此方法,分析广州近30灾害对不同强度降水天数变化的响应,发现连阴雨次数年来一般降水天数和暴雨以上的降水天数的主要周期和和中雨日数减少是造成干旱面积扩大的重要因素。吴宜变化趋势。先计算小波方差确定降水天数主要的扰动周[2]进等分析不同强度降水的天数,研究了长江流域1951期,再进行逆变换找出其主要周期的演变特征。[18]～2000年逐年和年代际降水天数的变化趋势,发现上游本文采用墨西哥帽为小波母函数。对于一个时地区降水天数的年际变化较其他地区要小,不同百分位间序列,可以用小波系数极值法推出周期T
4、和尺度a的[19]的降水天数的变化趋势是不一致的,并且不同强度的降关系:T=31974a。因此,a的取值范围由资料长度n[3][20]水所产生的效应存在差异。Suppiah等发现澳大利亚决定,一般取n的1/4左右。高百分位降水(如百分位为90和95降水量的强降水事1.3资料处理的说明[4]件)存在显著增长趋势。Hopkins和Holland也证明了为了与暴雨强度以上的降水天数区别,本文把降水在澳大利亚东部伴随东部海岸飓风的强降水天数的增纪录>0mm的降水天数称为一般降水天数。把资料中[5]加。陈志芳初步探讨了佛山市暴雨天数与两类El连续的降水纪录>0mm的时间段看作一个降水
5、过程。[6]NiÌo事件的关系。吴慧等分析了海口市汛期不同等级遇到降水过程跨月份时,哪个月份的降水天数多就把该降水天数与汛期总降水量的关系。对降水天数的研究还过程归入那个月份。由于资料的局限,降水天数统计按[7-11]有很多,不一一列举。日界截断计算,不考虑降水跨日界的情况。目前,对广州降水量的研究已经有很多,而针对降水2一次过程降水天数规律天数的研究比较少,仅仅研究降水量不能完全反映出降2.1降水持续天数的概率水对社会经济的影响。本文选用广州站自1973～2002考虑到广州的降水随着季节和月份的变化大,上述年共30年的逐日降水资料,资料样本数为10957,采用问题的可能性
6、在各个月份差异十分大,所以分开12个月统计学的方法着重对一次过程降水持续天数规律和降水份进行分析。某月持续(1,2,3,⋯,n)d降水的概率=天数的周期演变进行研究。某月持续(1,2,3,⋯,n)d降水总过程数/某月降水总过1研究内容和方法程数。计算广州站1973～2002年的各月降水持续天数1.1降水概率概率,根据计算结果,作出4个季度的概率分布图(图1)。概率天气预报在气象台站预报业务中被采用得越来从图1可以看到,广州不同持续天数降水概率的总趋势越多,预报效果也较为可观,因此对这方面的研究也越来是,随着天数的增加,其出现的概率是递减的,且在1～5[12]越多。具有代表性
7、的,如谢定升等对降水概率预报进d的区间递减得最快。从统计结果来看,降水天数≥15d行过尝试,介绍了广州降水概率的预报流程和试验效果。的降水过程只在各个月份零星出现过,30年来,各个月本文针对不同持续天数降水过程出现的概率,及其对应份出现过nd(n>14)的降水最多都是1次,如5月出现收稿日期:2008-09-10作者简介:余家材(1984年生),男,助理工程师,学士,主要从事天气气候研究工作。30广东气象第31卷持续33d的降水过程仅有1次。超过5d的降水概率除节中转折起伏较少的,相对较多的是9月,因为这是由雨了4
