【摘 要】
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选取2008—2019年东莞地区97个区域气象站的逐小时降水观测资料，统计分析了东莞极端短时强降水的特征，结果表明：东莞地区极端短时强降水总体呈现出中西部多、东部少的特征。城区片是极端短时强降水的易发区域，说明城市作用对稳定滞缓的降水系统有阻碍效应，导致城区的降水强度增大。全市极端短时强降水总体大致呈现“一年多两年少”的波动上升趋势；年内分布主要集中在主汛期（4—9月）,并在5—6、8月呈现出“双
【基金项目】
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2020年广东省气象局青年基金项目（GRMC2020Q16）；
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选取2008—2019年东莞地区97个区域气象站的逐小时降水观测资料，统计分析了东莞极端短时强降水的特征，结果表明：东莞地区极端短时强降水总体呈现出中西部多、东部少的特征。城区片是极端短时强降水的易发区域，说明城市作用对稳定滞缓的降水系统有阻碍效应，导致城区的降水强度增大。全市极端短时强降水总体大致呈现“一年多两年少”的波动上升趋势；年内分布主要集中在主汛期（4—9月）,并在5—6、8月呈现出“双峰”特征；午后到傍晚、凌晨到早晨是极端短时强降水的易发时段。小时雨量在50～59.9 mm范围内出现的次数最多，占比超50%;小时雨量在100 mm以上出现过28次；极端短时强降水年极值在5—6月出现次数最多，2010年5月7日出现极端最强短时强降水，为143 mm。极端短时强降水年极值事件的天气流型配置主要有西南气流型、冷空气切变型、季风低压型和东风波型4种；发生在前汛期的主要影响系统为西南气流型和冷空气切变型，发生在后汛期的则为季风低压型和东风波型。
其他文献
采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料，基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明：基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测，并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习，学习准确率在淮北地区为89
2017年10月出版的雷平阳的新诗集《送流水》收录了他2016年春初至2017年夏中的119首诗歌。在这些诗歌中,雷平阳的笔触仍未脱离故乡云南,并顺着东流的水延伸向贵州、湖南甚至更远的江南一带。流水是包容的,它会卷进形形色色的附着物,也能容纳风格各异的风土文化。这种包容性正是造就诗集丰富性的核心关键词。
指导学生做好课前预习并使学生养成良好的预习习惯是小学语文教学的重要环节。在实际教学工作中,笔者总结出"一标""二查""三读""四做""五疑"的预习方法,并在教学中初见成效。
2014—2021年广西自动气象观测站逐小时降水资料，统计分析广西短时强降水的时空分布特征。结果表明：（1）广西短时强降水事件年频数主要为5-15次，年均频数最大出现在防城区达30.25次·a-1。全区13.54%的测站每年至少出现一次降水量≥50mm·h-1。（2）广西短时强降水发生范围广，极值区集中。高频高值中心位于沿海，次高频高值中心位于桂东北，桂中和桂西大部地区为相对低频区。高频高值站点基
利用陇东黄土高原旱区2013—2020年302个区域自动气象观测站逐小时降水数据、数字高程模型数据和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料等，分析短时强降水时空分布特征及其与地形、地理因子的关系，并结合2021年一次极端短时强降水事件，总结地形的影响机制。结果表明：（1）陇东黄土高原旱区短时强降水主要集中在夏季，7月日数占比（35.9%）最多、极端性最强，8月次数占比（46.9%）最多、强度最强；
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利用辽源市气象站2006年5—9月和2017年5—9月的地面月报表和年报表统计值、高低空探测资料等，对辽源地区12年的短时强降水历史天气个例进行了讨论，通过统计分析法、配料法等，判断短时强降水发生的高低空形势特征、物理量场分布情况，对影响产生短时强降水的天气系统进行“分型”，找出关键区及影响因子阈值范围，建立预报模型，总结潜势预报指标。根据得到的指标对历史个例进行反馈，检验指标的可用性。
利用2010—2019年广东区域自动站逐时雨量定义短时强降水日，采用500 hPa和700 hPa广东区域日平均垂直速度来客观衡量天气尺度强迫，并对年均和强/弱天气尺度强迫下的短时强降水进行时空分布特征分析，结果表明：广东区域的短时强降水主要发生在4—9月，发生频次具有准双峰的日变化；粤西是短时强降水最频发区；茂名山区的短时强降水主要发生在白天，弱天气尺度强迫下占比达80%以上；频发次中心位于珠江