国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

溫州南麂島大風(fēng)統(tǒng)計(jì)與分析

2019-10-21 08:00梁艷劉峰宋姍姍陳抒憶
農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2019年5期
關(guān)鍵詞:回歸分析

梁艷 劉峰 宋姍姍 陳抒憶

摘要:利用2008—2017年溫州沿海自動(dòng)氣象站觀測資料和micaps系統(tǒng)歷史資料,從天氣學(xué)角度入手,分析了南麂島出現(xiàn)9級(jí)大風(fēng)的天氣形勢背景場并加以統(tǒng)計(jì)歸類,總結(jié)出預(yù)報(bào)指標(biāo)信息。同時(shí)選取南麂島周邊測站,計(jì)算其與附近測站風(fēng)速的定量關(guān)系,建立四季預(yù)報(bào)擬合方程,為南麂島大風(fēng)預(yù)報(bào)提供了一定的參考。

關(guān)鍵詞 天氣形勢;極大風(fēng)速;回歸分析

中圖分類號(hào):P458.123 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-3305(2019)05-070-02

DOI: 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2019.05.028

Statistics and Analysis of the Strong Winds in Nanji Island of Wenzhou

LIANG Yan??et al(Pingyang Meteorological Bureau, Wenzhou, Zhejiang 325400)

Abstract Based on the observation data of the Wenzhou Coastal Automatic Weather Station and the historical data of the micaps system from 2008 to 2017,the weather background field of the 9th grade wind in Nanji Island was analyzed and classified statistically from the perspective of meteorology,and the forecast indicators was summarized. At the same time,around the station of Nanji Island was selected to calculate the quantitative relationship between the wind speed and the near station. At last,the four season forecasting fitting equation was established to provide a reference for the Nanji Island wind forecast.

Key words???Meteorological situation;Maximum instantaneous; Regression analysis

隨著海島旅游的發(fā)展,溫州南麂島以其旖旎的風(fēng)光和優(yōu)美的人文景觀,吸引著越來越多的游客前來觀光游玩。海上大風(fēng)是制約南麂客船正常航行的主要?dú)庀笾笜?biāo)之一。由于南麂島距離大陸較遠(yuǎn),且天氣尺度和中尺度系統(tǒng)的相互作用理解不足,給準(zhǔn)確預(yù)報(bào)海上大風(fēng)帶來了相當(dāng)?shù)碾y度。但到目前為止,由于觀測數(shù)據(jù)的缺乏,對(duì)南麂海域大風(fēng)情況研究不多,而對(duì)南麂島旅游開發(fā)及經(jīng)濟(jì)綜合規(guī)劃十分需要預(yù)報(bào)員做好交通氣象保障服務(wù)。為此,筆者利用南麂島現(xiàn)有氣象觀測資料和周邊氣象觀測點(diǎn)數(shù)據(jù),分析了南麂海域大風(fēng)出現(xiàn)的天氣變化規(guī)律,為南麂大風(fēng)預(yù)報(bào)提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

由于溫州沿海觀測臺(tái)站在2008—2017年有較完整的極大風(fēng)速觀測數(shù)據(jù),選取南麂、溫嶺、青田、玉環(huán)、洞頭、瑞安、北麂和霞關(guān)站作為參考站,其中風(fēng)速資料缺測的日數(shù)據(jù)不做統(tǒng)計(jì)。同時(shí)選取南麂島出現(xiàn)9級(jí)大風(fēng)日期,結(jié)合當(dāng)天天氣形勢背景場,判斷主要影響系統(tǒng)和大風(fēng)成因,確定預(yù)報(bào)著眼點(diǎn)。

2 南麂大風(fēng)變化特征

南麂島2008—2017年共出現(xiàn)大風(fēng)日數(shù)為491 d,年平均大風(fēng)日為43 d,最多年出現(xiàn)在2017年,為57 d;最少年出現(xiàn)在2008年,為34 d。從大風(fēng)年變化曲線(圖1)可知,10年內(nèi)大風(fēng)日數(shù)基本呈上升趨勢,氣候傾向率為13.7 d/10年。其中2011—2014年變化較平緩,2015年后變化幅度顯著增加。從分月平均情況上看(圖2),10月出現(xiàn)9級(jí)以上風(fēng)力大風(fēng)次數(shù)最多,11月次之,均超過5 d,最少為4月和5月,不到2 d。

3 天氣形勢分析

根據(jù)近10年氣象資料分析,總結(jié)南麂島出現(xiàn)9級(jí)及以上大風(fēng)天氣形勢場,認(rèn)為大致可以分為以下4種類型。

3.1 西高東低型

西高東低型(圖3a)大風(fēng)占大風(fēng)總?cè)諗?shù)的78.5%,為偏北大風(fēng)型,春、秋、冬季各月均可出現(xiàn),秋冬季出現(xiàn)頻率接近。秋冬季東北低壓、蒙古氣旋活躍,當(dāng)氣旋東移,其后部強(qiáng)冷空氣影響,使蒙古高壓加強(qiáng)地面加壓,地面冷高壓形成后東移南下,中心移至30°~35°N,于我國南海附近低壓形成西高東低(或西北高東南低)形勢場,南海低壓后部與大陸高壓前部氣壓梯度增大,其中1 030 hPa等壓線南壓至27°N附近,與溫州海岸線交角較大,產(chǎn)生偏北大風(fēng)。大風(fēng)多產(chǎn)生在低壓冷鋒后部等壓線密集區(qū)[1]。500 hPa常有冷渦配合,且有強(qiáng)鋒區(qū)影響。

3.2 東高西低型

東高西低型(圖3b)大風(fēng)占大風(fēng)總?cè)諗?shù)的11.5%,風(fēng)向多為SW或SSW。此型大風(fēng)常出現(xiàn)在春末至夏季,其中6月最多,5月和7月次多。此段時(shí)間溫州基本處在江淮一帶的梅汛期。副熱帶高壓呈帶狀分布,脊線從日本南部至華南一帶,略呈東北-西南走向,在120°E處的脊線位置穩(wěn)定在22°N左右,使得長江中下游地區(qū)盛行西南風(fēng),暖空氣活躍。850 hPa上江南、華南通常有西南急流,多數(shù)大風(fēng)日700 hPa也有西南急流。地面圖上,我國南方基本為低壓控制,溫州處于低壓的東部,高、低空和地面的風(fēng)向與海岸線走向較一致,易出現(xiàn)偏南大風(fēng)。大風(fēng)發(fā)生時(shí)等壓線密集處10個(gè)經(jīng)度有3~5條等壓線。但如果產(chǎn)生強(qiáng)對(duì)流天氣,風(fēng)向可能發(fā)生改變。

3.3 熱帶氣旋型

熱帶氣旋型(圖4)是造成溫州臺(tái)汛期間沿海大風(fēng)最重要的天氣系統(tǒng),占大風(fēng)總?cè)諗?shù)的7.3%,它產(chǎn)生的大風(fēng)強(qiáng)度最大,持續(xù)時(shí)間最長。據(jù)統(tǒng)計(jì),平陽臺(tái)風(fēng)影響最早在5月,最遲在12月。7—9月是臺(tái)風(fēng)影響盛期,平均每年2.1個(gè),占全年的87.5%,其中8月最多,平均每年0.9個(gè)。臺(tái)風(fēng)周圍等壓線密集,氣壓水平梯度很大,特別在大陸高壓一側(cè)更大。臺(tái)風(fēng)生成后在東南沿海登陸或近海轉(zhuǎn)向,受臺(tái)風(fēng)外圍大風(fēng)區(qū)影響,溫州沿海均可能出現(xiàn)大風(fēng)天氣。登陸溫州南部-福建的臺(tái)風(fēng),登陸前溫州沿海為東北大風(fēng),登陸后為偏南大風(fēng)。

3.4 中小尺度型

中小尺度型大風(fēng)占大風(fēng)總?cè)諗?shù)的2.7%。春、夏、秋季均可出現(xiàn),但主要出現(xiàn)在夏季,風(fēng)向多為WSW、NNW和SW。中小尺度系統(tǒng)的擾動(dòng)往往造成強(qiáng)烈的地面大風(fēng)[2],一般由強(qiáng)雷暴引起的下?lián)舯┝骰蜿囷L(fēng)鋒。潛在不穩(wěn)定是發(fā)生強(qiáng)對(duì)流的必要條件。此型大風(fēng)的出現(xiàn)具有局地性、持續(xù)時(shí)間短、瞬時(shí)風(fēng)力大的特點(diǎn),且具有較強(qiáng)的破壞力,可造成嚴(yán)重?fù)p失。南麂島大風(fēng)出現(xiàn)前,常為大陸有冷渦天氣系統(tǒng)影響下,且溫州上空西南暖濕氣流強(qiáng),大氣層結(jié)不穩(wěn)定,有颮線生成過境或有前傾槽影響,常與雷暴等強(qiáng)對(duì)流天氣同時(shí)出現(xiàn)[3]。

4 大風(fēng)預(yù)報(bào)擬合方程

為了探索南麂島與附近測站風(fēng)速的定量關(guān)系,自北向南選取了溫嶺、青田、玉環(huán)、洞頭、瑞安、北麂和霞關(guān)站作為參考站(圖5)。

選取2008—2017年逐日日極大風(fēng)速資料,分別計(jì)算了3—5月(春季)、6—8月(夏季)、9—11月(秋季)和12月至翌年2月(冬季)南麂島與參考站間的相關(guān)系數(shù),并通過回歸計(jì)算最優(yōu)擬合方程。

以春季為例,計(jì)算得到洞頭、北麂、玉環(huán)、霞關(guān)、瑞安、青田、溫嶺的相關(guān)系數(shù)分別為0.824、0.855、0.770、0.733、0.300、0.154、0.462。

由回歸方程顯著性檢驗(yàn)的概率為0,小于顯著性水平0.05,則認(rèn)為系數(shù)不同時(shí)為0,被解釋變量與解釋變量全體的線性關(guān)系是顯著的,可建立線性方程。除去大于顯著性水平0.05的測站(玉環(huán)),保留相關(guān)系數(shù)取>0.7的參考站,得到春季擬合方程,即春季:南麂極大風(fēng)=-0.259+0.401×洞頭+0.585×北麂+0.241×霞關(guān);同理,夏季:南麂極大風(fēng)=0.239+0.614×洞頭+0.375×北麂+0.279×霞關(guān);秋季:南麂極大風(fēng)=-0.226+0.393×洞頭+0.762×北麂;冬季:南麂極大風(fēng)=1.438+0.489×洞頭+0.678×北麂。以上方程在信度0.01下通過顯著性檢驗(yàn)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證上述方程的預(yù)報(bào)效果,利用2018年南麂觀測數(shù)據(jù),計(jì)算各個(gè)季節(jié)南麂風(fēng)力預(yù)報(bào)與實(shí)況間的絕對(duì)誤差,并以絕對(duì)誤差≤2 m/s和≤4 m/s 2個(gè)等級(jí)進(jìn)行預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分析。

從表1可以看出,各擬合方程在絕對(duì)誤差≤4 m/s的情況下,風(fēng)力預(yù)報(bào)情況較好,各個(gè)季節(jié)大風(fēng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率普遍在80%以上。但在絕對(duì)誤差≤2 m/s的情況下,準(zhǔn)確率下降明顯,特別是在夏季,這可能與影響系統(tǒng)復(fù)雜,影響要素較多有關(guān)。

5 結(jié)論與討論

(1)南麂島大風(fēng)日數(shù)在近10年基本呈上升趨勢,氣候傾向率為13.7 d/10年。10月出現(xiàn)次數(shù)最多,4月出現(xiàn)最少。

(2)南麂島出現(xiàn)9級(jí)及以上大風(fēng)天氣形勢場基本可分為4類。西高東低型最多,形勢為地面冷高壓移至30°~35°N,1 030 hPa等壓線南壓至27°N附近。東高西低型中850 hPa上江南、華南通常有西南急流,南方為低壓控制,等壓線密集處10個(gè)經(jīng)度有3~5條等壓線。熱帶氣旋型和中小尺度型較少,與強(qiáng)天氣系統(tǒng)配合。

(3)利用逐日日極大風(fēng)速資料,計(jì)算了南麂島與參考站間各季節(jié)相關(guān)系數(shù),并通過回歸計(jì)算最優(yōu)擬合方程,為南麂島大風(fēng)預(yù)報(bào)提供了一定的參照。

參考文獻(xiàn)

[1] 朱乾根,林錦瑞,壽紹文,等.天氣學(xué)原理與方法[M].北京:氣象出版社,2007.

[2] 余清平,陳中一,王永升.一次颮線天氣過程的三維模式[J].氣象科技,2002,30(3):144-151.

[3] 吳海英,裴海英,沈樹勤,等.颮線傳播與發(fā)展及其誘發(fā)地面強(qiáng)風(fēng)過程個(gè)例分析[J].氣象科技,2007,35(5):676-680.

責(zé)任編輯:鄭丹丹作者簡介???梁艷(1984-),女,江蘇揚(yáng)州人,高級(jí)工程師,從事綜合氣象業(yè)務(wù)工作。

收稿日期???2019-07-19

猜你喜歡
回歸分析
社會(huì)保障支出與GDP之間的關(guān)系研究
基于CGSS2003數(shù)據(jù)關(guān)于住房影響因素的報(bào)告
基于CGSS2003數(shù)據(jù)關(guān)于住房影響因素的報(bào)告
溶血標(biāo)本對(duì)生化檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性干擾及糾正性回歸分析
中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與大學(xué)生就業(yè)情況的相關(guān)性研究
北京市旅游產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證分析
城鄉(xiāng)居民醫(yī)療費(fèi)用的相關(guān)性與回歸分析
基于變形監(jiān)測的金安橋水電站壩體穩(wěn)定性分析
森林碳匯影響因素的計(jì)量模型研究
河北省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與消費(fèi)統(tǒng)計(jì)分析