暴雨期基岩山坡上崩残积层的稳定性分析
第17卷第4期 湖南理工学院学报(自然科学版) V ol.17N o.4 2004第12月 Journal of Hunan Institute of S cience and T echn ology(Natural S ciences) Dec.2004暴雨期基岩山坡上崩残积层的稳定性分析Ξ
郑长成
(湖南文理学院土木建筑工程系,湖南常德 415000)
摘 要:为了在分析基岩山坡上崩、残积层的稳定性时能够较方便地计入降雨的影响,提出了一种简化的降雨入渗和渗流模型,推导了计算崩、残积层内地下水位的公式。通过实例分析,证明了利用这种模型和公式所得出的边坡稳定性分析结果的合理性。
关键词:降雨入渗;崩残积层;边坡;稳定性分析
中图分类号:X141 文献标识码:A 文章编号:167225298(2004)0420075204
Analysis on the slope stability of dilapidated and residual
soils upon bedrocks considering infiltration of rainstorm
ZHE NG Chang2cheng
(Department of Civil Engineering,Hunan University of Arts and Science,Changde415000,China)
Abstract:In order to conveniently examine the effects of rain fall in slope stability analysis of dilapidated and re2 sidual s oils upon bedrocks,this paper presents a sim plified m odel of rain fall in filtration and seepage.The formulas of calculating water level in dilapidated and residual s oils are als o developed.Results derived from the m odel and the for2 mulas are justified by case studies in slope stability analysis.
K ey w ords:rain fall in filtration;dilapidated and residual s oil;slopes;stability analysis
在我国西南山区,基岩山坡上常常分布着一层崩积、残积物。这些崩、残积物的颗粒大小相差悬殊,结构松散,透水性强;旱季一般能够维持稳定,雨季则容易产生滑坡、泥石流等地质灾害。随着西部大开发战略的实施,在这些崩、残积层上修建道路、坡底筑坝建库等工程活动也将逐渐增多,因此,工程实践中会遇到如何合理评价基岩斜坡上崩、残积层稳定性的问题。
大量的观测结果表明,崩、残积体的失稳破坏主要发生在雨季,尤其是暴雨季节。这是因为降水入渗后不仅降低了堆积体的强度,而且在其内部产生的动、静水压力和在出渗部位产生的渗流破坏作用对堆积体的稳定也极为不利。因此,在通常情况下,斜坡上堆积体稳定与否,取决于其在暴雨期的稳定性。这样就要求在进行崩、残积层的稳定性分析时,必须将降雨的影响作为一个重要因素加以考虑。
然而,现有的土坡稳定性分析方法中还不能较好地考虑降雨的影响,针对强透水的非粘性土坡所开展的相关研究工作也少有报导。因此,本文结合四川某山坡的具体情况,对崩、残积层稳定性分析中如何考虑暴雨入渗的影响这一问题作了一些探讨。
本文研究的基本步骤是:首先通过合理简化,得到求解暴雨期堆积体内最高地下水位(即最不利地下水位)的方法,并据此确定该水位;然后采用极限平衡法等现有方法,计入地下水的影响后,计算边坡稳定性安全系数。
Ξ收稿日期:2004-08-19
作者简介:郑长城(1963-),男,湖南常德人,博士,湖南文理学院教授。主要研究方向:环境地质工程。
1 降水入渗的简化模型
西南山区地形坡度一般较陡,坡面上的坡、残积堆积物结构较松散,透水性较强,因此,堆积层内的水交替较为活跃,地下水位会随降雨的起止而发生较大的涨落。在一个水文年内的大多数时间里,坡面上的松散堆积层都不含重水力,只可能在强降雨后的短时间内,其内部才可能形成地下水位。在特定的地形、地质条件下,地下水位的高低,取决于降雨的频率、强度和历时。由于降雨补给的间断性和随机性,堆积层内的渗流具有明显的非恒定性,地下径流量、地下水位和饱水带的厚度都随时间而变化。若长时间无降雨补给,堆积层内的地下水便会因不断地向坡脚排泄而枯竭。相反,若在一段时间内能够得到降雨的频繁、高强度的补给,则可能在堆积层内形成较高的地下水位,甚至完全饱水。对于边坡稳定性评价而言,需要确定的是堆积层在暴雨季度可能达到的最高水位,并用这一水位进行边坡稳定性分析。如果此时边坡是稳定的,则认为该边坡在任何季节都是稳定的(在一般自然条件下),否则,则认为该边坡不稳定。
然而,要确定暴雨入渗过程中土体内可能达到的最高水位是非常困难的,因为暴雨期的最高地下水位不仅与本次暴雨强度、历时有关,而且还与前期降雨量、降雨历时等因素密切相关。目前一些学者在相关课题的研究中,大多是采用数值方法模拟单次暴雨入渗在土体内所形成的非恒定渗流过程,以此确定土体内的含水量或水位的变化。从表面上看,这种方法比较严谨,但在实际应用中却会遇到如何确定水土系统的初始状态的问题,如在所模拟的降水开始之前土体的初始含水量或土体内的初始水位如何给定?初始状态不同,所得到的模拟结果肯定不同。由于降水的随机性,人们事先无法预测降水的频率和历时,因此也难以开展降水补给条件下的非恒定入渗过程的实时模拟,这样,要确定暴雨季节土体内可能达到的最高水位,就必须对降水入渗补给过程进行简化。
由于降水入渗是山坡上堆积体内地下水的唯一补给来源,因此,最高地下水位只可能在高频率、大强度、长历时的降水条件下出现。在事先无法确定降水频率和历时的情况下,不妨将暴雨季节高频率、长历时的强降雨看着是连续的强降雨,连续降雨的强度可采用预测的某一重现期(如50年一遇)的最大24h 降雨量或最大旬降雨量。在地层渗透系数较大的条件下,降雨的入渗速度和地下水位的涨落都比较快,对求算最高地下水位而言,以最大24h的暴雨强度作为依据更为合理。在这种连续、等强度的降雨补给下,堆积体内的地下渗流将会达到稳定状态,此时的稳定水位就是需要确定的最高水位。这样,就可以将非恒定流问题简化为恒定流处理,计算时只需要目前可以预测的暴雨强度,而不需要难以预测的前期降雨资料。虽然与实际的间断、变强度降雨入渗补给相比,利用这种简化补给模式所求得的地下水位将会偏高,但对于边坡稳定性分析而言,结果将会偏于安全。
2 最高水位的计算方法
以四川某地一基岩山坡为例。该山坡下部的坡度为32～40°,部分坡面上有成片的崩积和坡、残积物分布,总厚度7.5～18.2m,与下伏基岩的接触面基本上平行于地表坡面。崩、残积体呈稍密～中密状,渗透系数28.61mΠd,具强透水性。坡面上的堆积层除了在坡脚与河谷内的冲、洪积物连为一体外,其它三面及底部均直接与板岩接触。板岩的渗透系数仅为0.41～0.52mΠd,与松散层相比,可视为相对隔水层。因此,坡面上松散层内的地下水只能向坡脚排泄,而其它三面及底部均不透水。堆积层的顶部接受降水的入渗补给,且降水入渗是堆积层内地下水的唯一补给来源。
确定最高水位的方法可以采用数值法或解析法。在本文所研究的实例中,边界较为规则,堆积层在宏观上可视为均质、各向同性的,所以采用解析法求解。
首先确定坡脚渗出带的水位。由于地形较陡,坡面较平整,可以假定地下水流方向与地面坡度方向一致。图1为坡脚沿水流方向的示意剖面。设边坡系数为m,堆积层渗透系数为k,地下水渗出点处水头为Z0,根据透水地基上均质土坝下游渗出点水位的确定方法[1],有:
Z
0=H r+q
k
m
[1+
(m=0.5)H
r
(m+0.5)(h
-H r)+0.5H r
]+kZ
mh0+0.44Z
(1)
式中:q为渗出带在过流断面上单位宽度的渗流量。
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设降水入渗强度(即单位面积上的入渗量)为ω,接受降水入渗的边坡总长度为L 0,则:
q =ωL 0(2)在剖面图上取堆积层的底板为x 轴,方向向上,渗出点的铅垂面与堆积层底板的交点为坐标原点(见图1)。以过坐标原点的水平线为测压基准线,坐标原点处的水位为h 0。忽略坡脚的降水入渗,有:
h 0=Z +Z 0
(3)图1 坡脚渗流模型示意图
式中:Z 为谷底至坐标原点的垂直距离(低于谷底为正,高于
为负)。
下面来考虑浸润线的确定方法。根据勘察剖面图,堆积
体底板的高低起伏不大,可以将地下水沿最大坡面的运动近
似地看作是一维流动。设在x 处饱水层的厚度为H ,水位为
h ,根据地下水运动基本微分方程[2],可写出:
d dx (kH dh dx )+ω=0(4)
由于堆积层的上游侧向边界为隔水边界,故有: dh dx =0 (x =L 0+X 0)(5)
对式(4)积分,并利用式(5),可得:
kH dh dx =ω(L -x )
(6)此处L =L 0+x 0。
从图1中可看出有如下关系成立:
x 0=h o sin α=H 0tg α
(7) h =H
cos α+(x -H tg α)sin α
(8)或 H =h
cos α-x tg α
(8)以上三式中,α为堆积层底板的坡度角。将式(8′)代入式(6),得:
k h
cos α-x tg αdh
dx =ω(L -x )
(9)式(9)为非齐次微分方程,但可化为齐次方程求解[3]。当sin 2α>4ω
k cos α时,有如下通解: 2(L sin α-h )-sin α(L -x )-(L -x )U 2(L sin α-h )-sin α(L -x )+(L -x )U
3sin 2
α
2U
=C (L -x )[(L sin α-h )(1-sin α)+(L -x )ω
k cos α]
(10)式中C 为待定常数,而
U =sin 2α-4ω
k cos α
(11)将下边界条件x =x 0,h =h 0代入式(10),可以确定C 值。从而得到下列浸润线方程: A 2(L sin α-h )-sin α(L -x )-(L -x )U 2(L sin α-h )-sin α(L -x )+(L -x )U 3sin 2
α
2U
-
(L -x )
B [(L sin α-h )(1-sin α)+(L -x )ω
K cos α]=0
(12)式中: A =2(L sin α-h 0)-sin α(L -x 0)+(L -x 0)U
2(L sin α-h 0)-sin α(L -x 0)-(L -x o )U
(13)
77第4期 郑长成:暴雨期基岩山坡上崩残积层的稳定性分析
B=(L-x0)[(L sinα-h0)(1-sinα)+(L-x0)ω
k
cosα](14)
利用式(1)、(2)、(3)和式(11)、(12)、(13)、(14)即可求得给定坐标点x处的水位值h。
3 稳定性分析实例
边坡稳定性分析时选取了七条代表性剖面进行。分析中,参数α取剖面上堆积层底板的平均坡度,边坡系数m和剖面长度L
0从剖面图上求得,x0可由式(7)确定。取设计频率为200年一遇。根据气象资料,本地区多年平均最大24h水量为70mm,离差系数Cv为0.32,变差系数Cs取3.5Cv,据此推算200年一遇最大24h水量为147.42mm。参考国内在其它地区边坡稳定性分析中的作法[4],取降水入渗系数为0.5,则200年一遇的最大降水入渗强度ω为0.07371mΠd。根据以上参数,利用前面导出的计算公式,即可求得堆积层内的最高地下水位。计算过程采用FORTRAN90编程实现。结果表明,大部分坡段上的地下水位在基岩面以上5m左右。
边坡稳定性分析采用余推力法。在进行力的平衡分析时,将水土作为整体取隔离体,滑动面上受水压力的作用,使部分正应力被抵消。水压力的大小由前面渗流分析的结果确定。根据勘探报告,土的天然重度γ=20kNΠm3,饱和重度γsat=22kNΠm3,有效内聚力с′=20kPa,有效内摩擦角φ′=34～36°。计算时假定滑动面是沿堆积层与基岩的接触面。为分析降水入渗对崩、残积体稳定性的影响程度,同时求得了不考虑降水入渗影响时七条剖面的安全系数。计算结果见表1:
表1 代表性剖面不同含水条件下的安全系数对比表
剖面编号1234567
不考虑降雨 1.2144 1.2608 1.3152 1.1001 1.0734 1.1246 1.1899
考虑降雨 1.0946 1.1545 1.06390.98190.99810.9363 1.0843根据表1可以算出,考虑降雨入渗影响后,边坡稳定性安全系数要比没考虑降雨影响的降低7.0%～19.1%,平均降低11.5%。这一结果与吴宏伟等人用数值模拟方法研究24h暴雨之后香港地区崩积土坡安全系数的降低幅度大体相当(对比雨强相近的数值)[4],其中原因有待研究。另外,从考虑降雨影响的安全系数的绝对值看,该斜坡上的堆积体基本上处于临界状态,这与目前部分坡段崩、残积体内已经存在拉张裂隙和滑坡台地等现象是吻合的。
4 结论
通过以上研究,可以得出如下结论:
①由于降雨的频率、强度和历时都会对土体内的含水量和水位产生影响,从而影响到土坡的稳定性,因此,在土坡稳定性分析时都是应该考虑的重要因素。但目前人们只能预测某一重现期的降雨强度,无法预测降雨的频率和历时,这给考虑降雨入渗影响的土坡稳定性分析带来了很大困难。本文所提出的将变强度、间断的降雨简化为等强度、持续的降雨模型,避免了对降雨频率和历时等资料的依赖。该简化降雨模型可用于强透水土坡的稳定性分析。
②利用简化的降雨模型,可以将复杂的非恒定入渗和渗流问题转化为恒定的渗流问题,大大地减少了渗流分析的工作量,使得土坡稳定性分析中可以更加方便地计入降雨影响这一主要因素。
③实例表明,这种假想的等强度、持续降雨和恒定入渗模型所得到的边坡稳定性分析结果是合理的。
参考文献
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[3] 同济大学数学教研室1高等数学(下册)[M].北京:高等教育出版社,1988,365～367
[4] 吴宏伟1雨水入渗对非饱和土坡稳定性影响的参数研究[J].岩土力学,1999,(1):1～14
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暴雨强度公式计算方法
暴雨强度：指单位面积上某一历时降水的体积，以升/（秒?公顷）(L/（S?hm2）)为单位。专指用于室外排水设计的短历时强降水（累积雨量的时间长度小于 120 分钟的降水） 暴雨强度公式：用于计算城市或某一区域暴雨强度的表达式 二、 其他省市参考公式： 三、暴雨强度公式修订 一般气候变化的周期为10~12年，考虑到近年来的气候变化异常，5~10年宜收集新的降水资料，对暴雨强度公式进行修订，以应对气候变化。 工作流程： 1.资料处理； 2.暴雨强度公式拟合（单一重现期、区间参数公式、总公式）； 3.精度检验； 4.常用查算图表编制； 5.各强度暴雨时空变化分析 注意事项： 基础气象资料 采用当地国家气象站或自动气象站建站～至今的逐分钟自记雨量记录，降水历时按 5、10、15、20、30、45、60、90、120、150、180 分钟共11种，每年每个历时选取 8 场最大雨量记录； 年最大值法资料年限至少需要 20 年以上，最好有 30 年以上资料； 年多个样法资料年限至少需要 10 年以上，最好有 20 年以上资料。 统计样本的建立 年多个样法：每年每个历时选择8个最大值，然后不论年次，将每个历时有效资料样本按从大到小排序排列，并从大到小选取年数的 4 倍数据，作为统计样本。 年最大值法：选取各历时降水的逐年最大值，作为统计样本。 （具有十年以上自动雨量记录的地区，宜采用年多个样法，有条件的地区可采用年最大值法。若采用年最大值法，应进行重现期修正） 具体计算步骤： 一、公式拟合
1.单一重现期暴雨强度公式拟合 最小二乘法、数值逼近法 2.区间参数公式拟合 二分搜索法、最小二乘法 3.暴雨强度总公式拟合 最小二乘法、高斯牛顿法 二、精度检验 重现期～10 年 < ／min < 5％ 三、不同强度暴雨时空变化分析 城市暴雨的时间变化特征分析 （1）各历时暴雨年际变化特征——可通过绘制各历时暴雨出现日（次）数的年际变化图，分析各历时暴雨的逐年或年代变化特征。 （2）暴雨样本年际变化特征——可以各年降水数据入选各历时基础暴雨样本的比例外评价指标，分
几种卡尔曼滤波算法理论
自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波发散的原因 如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。 引起滤波器发散的主要原因有两点： （1）描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确，不能直接真实地反映物理过程，使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。 （2）由于卡尔曼滤波是递推过程，随着滤波步数的增加，舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长，这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性，使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。 针对上述卡尔曼滤波发散的原因，目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法，常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散，也就是说，多数都是次优滤波方法。 自适应滤波 在很多实际系统中，系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的，有时甚至连状态转移矩阵 或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中，自适应滤波一方面利用量测值修正预测值，同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多，包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法，其中最基本也是最重要的是相关法，而相关法可分为输出相关法和新息相关法。 在这里只讨论系统模型参数已知，而噪声统计参数Q和R未知情况下的自适应滤波。由于Q和R等参数最终是通过增益矩阵K影响滤波值的，因此进行自适应滤波时，也可以不去估计Q和R等参数而直接根据量测数据调整K就可以了。
某市暴雨过程分析
2005.6**地区暴雨过程分析 【摘要】受西风槽，切变线，西南季风及副高北抬的影响，6月20日到25日广东地区普降暴雨，其中**地区全区大雨，局部暴雨甚至大暴雨，本文着重从高低层环流形势，卫星云图，雷达回波图，及物理量的变化分析了这次暴雨过程，并结合此次暴雨过程分析一下如何利用T213等数值预报产品来进行天气预报。 【关键词】西风槽切变线卫星云图雷达回波图 一、概况 2005年6月20日到6月25日，广东省出现了大范围持续性降水，河源地区更是遇到百年一遇的特大暴雨，北江西江水位上涨，超过警戒水位很多，给沿岸地区造成了巨大的损失。**市处于西江流域下游，由于上游地区及本市连续几天的大雨，西江水位上涨超出警戒水位许多，对本市造成了巨大的经济损失。纵观这次暴雨过程，最大降水落区不在 **，其全区五天降水累积总量不算很大，较往年同期还略偏少。降水从20日开始到25日结束，日降水量在23日达到最大。个别单站在23日前后降水强度很大，达到暴雨甚至大暴雨，强度最大的23日有四个站达到了暴雨级别，一个达到了大暴雨级别。最大日降雨量在上川，为171.5mm。（详见表1）但就整个广东而言，降水却是在22日范围达到最大，强度达到最强。 二、环流形势 华南前汛期暴雨是在低纬和中高纬有利高空环流形势下产生的，在这种形势下，北方下来的冷空气和西南输送的暖湿空气在华南一带相交，形成一条强烈的降水带。因此对高空环流形势的分析，有助于加深对这次暴雨发生发展过程的认识。 1、前期环流形势
图 3：20日08时地面低槽 500hpa 天气图，六月中旬后期，中高纬地区两槽一脊形势形成（图1），这对于北方的冷空气南下是有利的。孟加拉湾上空南支槽开始活动，有利于加强西南暖湿气流的输送。副高此时强度较弱，脊线位于16°-18°N 左右，副高分裂为两个单体，一个位于菲律宾以东洋面，另一个则在南海上空， 后者与南支槽相配合，已形成一条较强的西南水汽输送带。这一点在850hpa 天气图上表现得较为明显。由于北方下来的冷空气还比较弱，无法与西南暖湿形成对峙，故未能形成大范围的强降水。 2、降水过程环流形势 6月20日开始，副热带高压加强西伸，但还是分裂为两个单体，位于南海上空的单体加强较多，脊线位置少动。青藏高原上空开始有西风带短波小槽活动，并缓慢东移。中高纬两槽一脊形势为短波小槽所取代，不断有冷空气向南输送，而东亚大槽的加深则加剧了冷空气的南下，这对于加强冷空气的强度有很重要的作用。与此相适应，850hpa 上，长江以南，江西、湖南、贵州北部出现了较强的切变线（图2），但对广东地区的影 响较小。此时两广地区主要受地面低槽的影响（图3），已开始出现较大范围的降水，特别是北部湾及粤北、粤西、珠江口以东地区。**市此时降水强度不是很大，大部小到中雨，局部大雨。 6月21日，500hpa 高空图上副高强度略有增强，主体位置少动；东亚大槽进一步加深，冷空气 南下进一步增强，使得850hpa 上切变线南压至赣 湘黔的南部，开始影响广东北部地区；青藏高原上空 的西风带短波小槽东移至川西一带上空。受地面低槽加深东移及切变线南压的影响，广东境内降水范围进一步扩大，强度加强。**出现全区性大雨，其中鹤山降水达到90.2mm,接近大暴雨级别. 图1：18日08时500hpa 天气形势图 图2：20日08时850hpa 天气
保亭县暴雨天气气候特征分析
保亭县暴雨天气气候特征分析 摘要：本文利用保亭国家一般气象站1981~2010年逐日降水量资料，利用统计 学法分析保亭县暴雨气候特征。结果表明：近30年保亭县平均暴雨日数为9.2d，呈现出逐年增加的趋势，其气候倾向率为0.803d/10a，增加趋势较为明显；暴雨 主要出现在4~10月份，集中在5~10月份，占全年暴雨日数的88.1%，除了冬季外，其余三季均有可能有暴雨天气出现，以夏季和秋季暴雨天气出现频率最高； 近30年保亭县平均年降水量为2162.7mm，年平均暴雨降水量为787.5mm，即暴 雨降水量占年降水量的36.4%，说明暴雨降水量对年降水量的贡献率达到了 36.4%；保亭县暴雨天气影响系统主要有三种类型，分别为高原槽类、南支槽类 和切变线类。 关键词：暴雨日数暴雨量影响系统保亭县 引言 随着全球气候变暖现象不断加剧，探讨全球气候变暖背景下区域气候变化特 征已逐渐成为各国气候研究的热点之一。暴雨既是引发山洪、滑坡、泥石流等自 然灾害的主要因素，又是经济发展、生态环境和农牧业生产中的重要水资源。历 年来，对于暴雨天气的分析和预报是气象工作者关注的焦点。暴雨是保亭县主要 的灾害性天气之一，持续大范围的暴雨天气很容易引起江河暴涨，城市内涝，严 重威胁着人们生命财产安全。因此，分析暴雨天气气候变化特征，是做好此类天 气预报、趋利避害和防灾减灾的重要环节。对保亭县暴雨气候规律和特征进行了 统计分析，以期为今后暴雨预报和防灾减灾提供参考依据。 1、研究资料和方法 本文资料主要来源于保亭国家一般气象站1981~2010年逐日降水量资料。以 20时为界，定义日降水量≥50mm作为一个暴雨日。本文主要采用统计学方法分 析保亭县暴雨天气气候特征。 2、暴雨天气气候特征 2.1年际变化 如图1所示为1981~2010年保亭县逐年暴雨日数变化趋势图，从图中可以看 出保亭县暴雨日数呈现出逐年增加的趋势，其气候倾向率为0.803d/10a，增加趋 势较为明显。近30年保亭县平均暴雨日数为9.2d，其中暴雨日数的最大值为19d，出现在2010年，暴雨日数的最小值为4d，分别出现在1983、1984和、1997年，两者之间相差15d，将近是平均值的两倍，说明保亭县暴雨日数年际变化波动幅 度较大。 图1 1981~2010年保亭县逐年暴雨日数 2.2月季变化 近30年来，除了12月到次年2月外，保亭县其余各月均有暴雨天气出现，暴雨主要出 现在4~10月份，集中出现在5~10月份，共244d，占88.1%。其中10月份暴雨日数最多， 累年共出现52d，占18.8%，其次是9月份的46d，占16.6%。保亭县年内暴雨日数分布极不 均匀，近30年，冬季几乎没有暴雨天气出现，春季累年暴雨日数共56d，占20.2%，夏季累 年暴雨日数共111d，占40.1%，秋季累年暴雨日数共110d，占39.7%。保亭县暴雨天气主要 集中在夏季和秋季，两季的暴雨日数较为接近，春季暴雨日数出现频率相对较低，冬季最低。 图3 1981~2010年保亭县逐年暴雨降水量对年降水量的贡献率 3、保亭县暴雨环流系统及物理量分析
卡尔曼滤波器介绍 --- 最容易理解
10.6 卡尔曼滤波器简介 本节讨论如何从带噪声的测量数据把有用信号提取出来的问题。通常，信号的频谱处于有限的频率范围内，而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内。如前所述，为了消除噪声，可以把 FIR滤波器或IIR滤波器设计成合适的频带滤波器，进行频域滤波。但在许多应用场合，需要进行时域滤波，从带噪声的信号中提取有用信号。虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波，但所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。人们对随机信号干扰下的有用信号不能“确知”，只能“估计”。为了“估计”，要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。最小均方误差是一种常用的比较简单的经典准则。典型的线性估计器是离散时间维纳滤波器与卡尔曼滤波器。 对于平稳时间序列的最小均方误差估计的第一个明确解是维纳在1942年2月首先给出的。当时美国的一个战争研究团体发表了一个秘密文件，其中就包括维纳关于滤波问题的研究工作。这项研究是用于防空火力控制系统的。维纳滤波器是基于最小均方误差准则的估计器。为了寻求维纳滤波器的冲激响应，需要求解著名的维纳-霍夫方程。这种滤波理论所追求的是使均方误差最小的系统最佳冲激响应的明确表达式。这与卡尔曼滤波（Kalman filtering）是很不相同的。卡尔曼滤波所追求的则是使均方误差最小的递推算法。 在维纳进行滤波理论研究并导出维纳-霍夫方程的十年以前，在1931年，维纳和霍夫在数学上就已经得到了这个方程的解。 对于维纳-霍夫方程的研究，20世纪五十年代涌现了大量文章，特别是将维纳滤波推广到非平稳过程的文章甚多，但实用结果却很少。这时正处于卡尔曼滤波问世的前夜。 维纳滤波的困难问题，首先在上世纪五十年代中期确定卫星轨道的问题上遇到了。1958年斯韦尔林（Swerling）首先提出了处理这个问题的递推算法，并且立刻被承认和应用。1960年卡尔曼进行了比斯韦尔林更有意义的工作。他严格地把状态变量的概念引入到最小均方误差估计中来，建立了卡尔曼滤波理论。空间时代的到来推动了这种滤波理论的发展。 维纳滤波与卡尔曼滤波所研究的都是基于最小均方误差准则的估计问题。 维纳滤波理论的不足之处是明显的。在运用的过程中，它必须把用到的全部数据存储起来，而且每一时刻都要通过对这些数据的运算才能得到所需要的各种量的估值。按照这种滤波方法设置的专用计算机的存储量与计算量必然很大，很难进行实时处理。虽经许多科技工作者的努力，在解决非平稳过程的滤波问题时，给出能用的方法为数甚少。到五十年代中期，随着空间技术的发展，这种方法越来越不能满足实际应用的需要，面临了新的挑战。尽管如此，维纳滤波理论在滤波理论中的开拓工作是不容置疑的，维纳在方法论上的创见，仍然影响着后人。 五十年代中期，空间技术飞速发展，要求对卫星轨道进行精确的测量。为此，人们将滤波问题以微分方程表示，提出了一系列适应空间技术应用的精练算法。1960年
春季暴雨过程分析
春季暴雨过程分析 摘要：通过对2015年4月2日辽宁东南部暴雨过程分析，表明影响系统为500hPa高空槽、850hPa低涡、地面江淮气旋。低空激流将暖湿气流输送降水区。产生暴雨要有充沛水汽的供应和深厚的湿层。暴雨与800 hpa正涡度中心和750～550 hpa上升运动中心有较好对应关系。 关键词：4月暴雨；天气形势；分析总结 中图分类号：P458.121 文献标识码：A DOI： 10.11974/nyyjs.20150833164 辽宁省4月上旬出现暴雨极为罕见。4月份降暴雨，易造成土壤含水量偏大，农机无法进地，影响整地、播种进度。另外对榛子林、果树等打药也有很大影响，农药易被暴雨冲洗掉，影响药效。所以研究4月的暴雨，很有意义。 梁军等[1]对大连两次春季暴雨过程分析指出，对流层低层的增温、增湿及中纬度冷空气的侵入，是导致春季暴雨的重要条件。在江淮气旋生成并向东北移的过程中，判断气旋是发展还是减弱，可预报降水的强弱。本文利用Micaps资料和1.0°×1.0°NCEP在分析资料对2015年4月2日辽宁东南部暴雨天气进行分析，寻找春季暴雨正确结论。 1 降水概况
2015年4月2日辽宁大部分地区普降中-大雨，辽宁东南部地区出现暴雨。其中大连至丹东一带有4个气象观测站出现暴雨，降雨量在50mm以上。最大降雨量出现在丹东为58mm。降雨时段主要集中在2日凌晨-夜间。 2 主要影响系统 4月1日08时，500hpa亚洲大陆中高纬地区呈现“一槽一脊”的环流形势。随着极地冷空气南下，北部的低涡南压、加强。中纬度河套西南部有一低槽形成并东移发展。 1日08时850hpa西南地区有一较强低涡，并随西南气流向东北方向移动。20时低涡到达辽宁增强。1日08时地面分析图上，有江淮气旋形成，20时蒙古国有一蒙古气旋向东移动。2日11时江淮气旋与蒙古气旋合并加强，中心气压为997.5hPa，辽宁大部分地区降水开始。综上所述这次过程主要影响系统500hPa高空槽、850hPa低涡、地面江淮气旋。 3 综合分析 研究表明[2] 低空急流与暴雨相伴出现。这次过程分析700hpa 、850hpa两层，都存在较强的低空急流，2日08时（见图1）700hpa～850hpa急流轴位于位于广西～辽东半岛，两层最大风速为偏南风40m/s和28m/s。同时在朝鲜半岛西部有一东南风急流，最大风速出现丹东14m/s。湿舌随急流伸向辽宁东南部。2日20时急流轴东移，急流轴左侧辐合增强。控制辽宁大部份地区。辽宁出现中-大雨，丹东出现暴雨。
重庆市暴雨天气特征分析及成因
重庆市暴雨天气分布特征及成因 摘要：根据对重庆市2002～2012年近十年的暴雨数据做时间和空间上的对比分析，指出重庆市暴雨主要集中在6～9月，可以得出其年变化、月变化特征和空间分布特征。对重庆市暴雨进行自然因素和人为因素两方面的成因分析，主要是西南低涡、低空急流、江淮—川东切变线、低压槽、冷空气、水汽条件、地形因素以及全球气候变暖、重庆市市政建设等因素的影响，并提出了重庆市暴雨天气相应的预防措施。 关键词：暴雨；特征；成因；措施 Abstract: According to the rainstorm data of Chongqing in 2002 to 2012 and the comparative analysis of this data on the time and space, it pointed out that the rainstorm in Chongqing mainly in June to September, and its yearly variation, monthly variation and spatial distribution characteristics can be drawed.Analyzing the rainstorms in Chongqing from the point of natural factors and human factors. It can be seen that the rainstorm was mainly influenced by southwest vortex, low level jet, Jianghuai - eastern Sichuan shear line, low pressure trough, cold air, moisture conditions, topography, global warming, the impact of Chongqing municipal construction and some other factors. Besides , it puts forward some appropriate preventive measures. Key words: rainstorm; characteristic; cause of formation; measures 1 引言 暴雨指的是日降水量大于或等于50mm的降水。按其降水强度大小又分为三个等级,暴雨”；大暴雨”；特大暴雨”。其中100～250mm为大暴雨，250mm以上为特大暴雨[1]。20世纪以来, 全球范围内暴雨事件频频发生, 中国区域的暴雨天气变化态势与全球的态势基本一致, 其主要特点是区域性和局地性明显。 重庆作为西部大开发的桥头堡, 长江上游最重要的经济增长极, 却长期受到夏季洪涝、干旱、暴雨等极端天气气候灾害的影响,严重阻碍了整个社会经济的发
卡尔曼滤波算法总结
2015.12.12 void Kalman_Filter(float Gyro,float Accel) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; Pdot[1]= - PP[1][1]; Pdot[2]= - PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; PP[0][1] += Pdot[1] * dt; PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; Q_bias += K_1 * Angle_err; Gyro_x = Gyro - Q_bias; }
首先是卡尔曼滤波的5个方程： (|1)(1|1)()X k k AX k k Bu k -=--+（1）先验估计 (|1)(1|1)'P k k AP k k A Q -=--+（2）协方差矩阵的预测 ()(|1)'/(|1)') Kg k P k k H HP k k H R =--+（3）计算卡尔曼增益 (|)(|1)()(()(|1)) X k k X k k Kg k Z k HX k k =-+--（4）进行修正 5个式子比较抽象，现在直接用实例来说： 一、卡尔曼滤波第一个式子 对于角度来说，我们认为此时的角度可以近似认为是上一时刻的角度值加上上一时刻陀螺仪测得的角加速度值乘以时间，因为d dt θω=?，角度微分等于时间的微分乘以角速度。但是陀螺仪有个静态漂移（而且还是变化的），静态漂移就是静止了没有角速度然后陀螺仪也会输出一个值，这个值肯定是没有意义的，计算时要把它减去。 由此我们得到了当前角度的预测值Angle Angle=Angle+(Gyro - Q_bias) * dt; 其中等号左边Angle 为此时的角度，等号右边Angle 为上一时刻的角度，Gyro 为陀螺仪测的角速度的值，dt 是两次滤波之间的时间间隔，我们的运行周期是4ms 或者6ms 。 同时 Q_bias 也是一个变化的量。 但是就预测来说认为现在的漂移跟上一时刻是相同的，即 Q_bias=Q_bias 将上面两个式子写成矩阵的形式 1_01_0 Angle dt Angle dt Q bias Q bia o s Gyr -=+ 得到上式，这个式子对应于卡尔曼滤波的第一个式子 (|1)(1|1)()X k k AX k k Bu k -=--+ ()|1X k k -为2维列向量 _Angle Q bias ，A 为2维方阵101dt -，()|-11X k k -为2维列向量_Angle Q bias ，B 为2维列向量0dt ， ()u k 为Gyro (|)(|1) P k k I Kg k H P k k =--（（））（5）更新协方差阵
江西省暴雨强度计算公式
序号 县（市）名 暴雨强度公式 （L/s ·hm 2） 资料记录年数（a ） 备注 1 南昌 64 .0)4.1()69.01(1598++= t LgP q 35 用7年自动记录雨量资料统计法求得 64 .0)4.1()69.01(1386++= t LgP q （487，423） 2 新建 64 .0)4.1() 69.01(1464++=t LgP q 18 446 3 景德镇 7 .0)8() 60.01(2226++=t LgP q 27 370 4 萍乡 79 .0)10() 78.01(2619++=t LgP q 30 308 5 九江 7 .0)8() 60.01(2307++=t LgP q 73 383 6 彭泽 66 .0)8() 58.01(1350++=t LgP q 15 248 7 湖口 7 .0)8() 60.01(2198++=t LgP q 32 365 8 瑞昌 7 .0)8() 60.01(1707++=t LgP q 14 284 9 都昌 7 .0)8() 60.01(1323++=t LgP q 20 220 10 德安 74 .0)9() 70.01(1171++=t LgP q 12 74 .0)9() 70.01(1771++= t LgP q A=1771？166 11 永修 64 .0)4.1() 69.01(1330++=t LgP q 30 405 12 星子 7 .0)8() 60.01(1860++=t LgP q 29 309 13 武宁 79 .0)10() 78.01(2273++= t LgP q 18 368 14 修水 79 .0)10()78.01(3246++= t LgP q 21 用6年自动记录雨量资料统计法求得 79 .0)10()78.01(3006++= t LgP q （382，354） 15 上饶 71 .0)5() 47.01(2374++= t LgP q 22 463 16 婺源 71 .0)5() 47.01(1818++= t LgP q 23 355
50年一遇的重大灾害性暴雨天气分析
50年一遇的重大灾害性暴雨天气分析 发表时间：2010-11-08T10:12:01.750Z 来源：《中国科教博览》2010年第9期供稿作者：王秀丽李新芳 [导读] 本文对洛阳地区2010年7月24日发生特大暴雨灾害天气，利用欧洲中心数值预报、卫星云图、雷达回波。 王秀丽李新芳（民航河南空管局, 451161; 民航飞行学院洛阳分院, 河南洛阳471000） 摘要：2010年7月23日夜里到24日白天，一场50年一遇的强降雨横扫洛阳地区。本文对洛阳地区2010年7月24日发生特大暴雨灾害天气，利用欧洲中心数值预报、卫星云图、雷达回波。溃变理论对此次过程进行诠释预报，以便今后有更好的方法做好暴雨预报防范工作。溃变原理-结构分析法是欧阳首承教授经过三十多年的潜心钻研,研究出来的一套新的理论和方法.其核心就是要充分利用非均匀或不连续的真实信息,来预报天气演化的转折性变化,,在天气的转折性变化和雷暴、暴雨、大风等强对流天气的预测中取得了成功. 目前对暴雨的预报手段很多，利用常规资料分析，数值预报、雷达回波分析、卫星云图分析，物理量分析等等。当然对局地性暴雨预报也是气象界难题，因为时间短，尺度小爆发性强，不易预报，所以，暴雨预报也是我们气象界同仁不断进取研究的方向。关键词：暴雨灾害 V-3θ图人字形切变 中图分类号：V46.2 文献标识码：A 文章编号：1811-8755（2010）09724 一概况 2010年7月23日夜里到24日白天，一场50年一遇的强降雨横扫洛阳。洛阳地区大部分地区普降暴雨、特大暴雨。洛阳地区大量房屋、道路被雨水淹没、冲垮，洛河、伊河、涧河等多条主干河流“告急”。洛阳市区中心降雨量达到95毫米，51个乡镇出现100—200毫米降水，受灾最为严重的栾川，最大降水量241毫米，栾川县14个乡镇的道路电力中断，交通中断，桥梁垮塌，桥上19人失踪，37人遇难。除栾川县城的联通手机通信和固定电话通信畅通外，14个乡镇的移动、联通、电信公司的移动基站和固定电话通信全部中断。栾川县石庙镇常门村是本次洪灾受灾最重的乡村之一，一些村民房屋被洪水冲毁，还有出现险情的尾矿坝威胁，使这个村的2000多户居民无家可归或有家不能回。受灾人数为12000余人。 二环流形势分析 500Hpa环流形势是：两槽一脊型，一槽在经度70—80E，巴尔喀什湖到吉尔吉斯山之间，有一窄而深的南北向槽线，另外一槽在鄂霍次克海到日本海之间有一东北西南向的深槽；贝加尔湖以南，乌兰巴托、阿尔泰山、鄂尔多斯高原，是一个大高压脊，然而高压脊里面有一个冷低窝，中心在甘肃的庆阳附近，温度中心-5度，有闭合的两条等高线，低压中心高度580，闭合的气旋，周围风速18—20m/s，从700 Hpa伸展到400Hpa在同一位置，所以说有深厚的辐合气旋，逐渐向本区移动，到下午4点左右，影响洛阳地区，配合地面冷空气耦合作用，而发生暴雨。由于副热带高压加强西伸北抬形成南北向的高压带，豫西地区已被副高控制，其边缘源源不断地水汽输送到洛阳的偏西偏南地区，导致除位于偏东地区的偃师、伊川没有出现暴雨外，其他县市均出现了不同程度的暴雨、大暴雨。 三人字形切变线分析 如图（1—4）从风场形势分析，从底层到高层有人字形切变线，且切变辐合较强，925东南风风速大于10m/s，850Hpa风速大于10m/s，从底层到高层形成强有力的水汽输送通道。400Hpa有干冷空气下传，中低层水汽充足供应，冷暖交汇于河套地区，进而发生了洛阳地区强暴雨。 三溃变理论V-3θ分析 V-3θ图是成都气象学院欧阳首承教授设计出来的运用图像结构来预测天气的结构预测方法，主要是根据大气中压、温、湿、风的垂直分布，判断大气滚流对天气演变的影响来预报天气转折性变化。V-3θ中的3θ指的是θ(位温)、θse(假相当位温)、θ*(假定为饱和状态下的计算值)，在图中θ线位于左边，θse居中，θ*居右；而V则是探空资料中各层风向、风速的实际观测值，在图中标在θ*线上。
卡尔曼滤波的原理及应用自己总结
卡尔曼滤波的原理以及应用 滤波，实质上就是信号处理与变换的过程。目的是去除或减弱不想要成分，增强所需成分。卡尔曼滤波的这种去除与增强过程是基于状态量的估计值和实际值之间的均方误差最小准则来实现的，基于这种准则，使得状态量的估计值越来越接近实际想要的值。而状态量和信号量之间有转换的关系，所以估计出状态量，等价于估计出信号量。所以不同于维纳滤波等滤波方式，卡尔曼滤波是把状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来，用递归方法解决离散数据线性滤波的问题，它不需要知道全部过去的数据，而是用前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值，从而它具有运用计算机计算方便，而且可用于平稳和不平稳的随机过程(信号)，非时变和时变的系统的优越性。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，概括来说其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。其所得到的解是以估计值的形式给出的。 卡尔曼滤波过程简单来说主要包括两个步骤：状态变量的预估以及状态变量的校正。预估过程是不考虑过程噪声和量测噪声，只是基于系统本身性质并依靠前一时刻的估计值以及系统控制输入的一种估计；校正过程是用量测值与预估量测值之间的误差乘以一个与过程
噪声和量测噪声相关的增益因子来对预估值进行校正的，其中增益因子的确定与状态量的均方误差有关，用到了使均方误差最小的准则。而这一过程中体现出来的递归思想即是：对于当前时刻的状态量估计值以及均方误差预估值实时进行更新，以便用于下一时刻的估计，使得系统在停止运行之前能够源源不断地进行下去。 下面对于其数学建模过程进行详细说明。 1.状态量的预估 （1）由前一时刻的估计值和送给系统的可控制输入来预估计当前时刻状态量。 X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) 其中，X(k-1|k-1)表示前一时刻的估计值，U(k)表示系统的控制输入，X(k|k-1)表示由前一时刻估计出来的状态量的预估计值，A表示由k-1时刻过渡到k时刻的状态转移矩阵，B表示控制输入量与状态量之间的一种转换因子，这两个都是由系统性质来决定的。 （2）由前一时刻的均方误差阵来预估计当前时刻的均方误差阵。 P(k|k-1)=A P(k-1|k-1)A’+Q 其中，P(k-1|k-1)是前一时刻的均方误差估计值，A’代表矩阵A 的转置，Q代表过程噪声的均方误差矩阵。该表达式具体推导过程如下： P(k|k-1)=E{[Xs(k|k)-X(k|k-1)][Xs(k|k)-X(k|k-1)]’}------ 其中Xs(k|k)=A Xs(k-1|k-1)+B U(k)+W(k-1)表示当前时刻的实际值，Xs(k-1|k-1)表示前一时刻的实际值，可以看出与当前时刻的预估计值
大到暴雨天气数据分析
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/fd18260333.html, 大到暴雨天气数据分析 作者：马颐樱 来源：《科学与信息化》2018年第32期 摘要通过常规资料和物理量场产品，从环流系统特征和物理量场特征，对青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析。结果表明：500 hPa高空切变和700 hPa暖低压是此次大到暴雨降水过程直接影响系统，高层西风急流和强南风是暴雨产生和维持重要因素，为以后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 关键词大到暴雨；物理量场特征；环流系统特征 青海省位于内陆，受水汽条件的限制，暴雨发生的概率比较小，但是如果发生大到暴雨对青海省所造成的灾害是非常严重的。据相关统计显示，青海省的大到暴雨主要集中在汛期，是青海主要的灾害性天气之一。随着全球不断变暖，青海地区的极端天气也是越来越多，灾害性天气也是越来越多。本文主要青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析，为以 后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 1 降水情况 相关规定在24小时降水量大于25毫米的降水称为大到暴雨，同时规定当有≥1个站日降 水量达到该标准记为一个大到暴雨日；同日有≥3个站出现达到暴雨时称为一次区域性大到暴 雨降水过程。在2016年7月7-8日，青海省东部出现了大范围降水天气，其中降水量达40毫米以上有11个站点。造成了青海省东部受灾严重，其中部分乡镇出现了洪涝灾害，造成了一定的经济损失[1]。 2 环流系统特征 在2016年7月7日8点，500 hPa处于反气旋环流中；在晚上8点，500 hPa青海省形成 东北西南向切变，暖空气在东部交汇，T-Td小于4℃，从而导致青海省东部区域降水。此时，300 hPa中高纬环流比较平直，河西走廊有急流带，非常利用高空抽吸作用。高层冷暖空气进行交汇，底层暖气压低，导致了青海省东部大雨天气[2]。 3 物理量场特征分析 在在2016年7月7日～8日，青海东部出现了大到暴雨天气，主要是受500 hPa高空切变、西太平洋副热带高压和700 hPa上的暖低压的影响，导致出现大到暴雨天气[3]。 在2016年7～8日沿102°E垂直速度纬度-高度垂直剖面，暴雨发生当日上午8点（图 1a），暴雨区附近就开始有垂直上升运动。随着时间的推移，后上升运动强度增强，在下午2点（图1b）暴雨区上空上升运动比较强，在晚上8点，上升运动高度达250 hPa左右（图
2015年“5.19”特大暴雨过程分析
2015年“5.19”特大暴雨过程分析 发表时间：2018-05-02T11:11:22.983Z 来源：《科技中国》2017年11期作者：郭羽翔1，吴晓芳2，刘欣杰3 [导读] 摘要：本篇文章利用常规气象观测资料，针对2015年5月19日发生在清流县的一次强降雨天气过程进行分析。结果表明：（1）本次特大暴雨天气过程具有降水量大、强度强、影响范围广等特点，使清流县遭受了较为严重的损失 摘要：本篇文章利用常规气象观测资料，针对2015年5月19日发生在清流县的一次强降雨天气过程进行分析。结果表明：（1）本次特大暴雨天气过程具有降水量大、强度强、影响范围广等特点，使清流县遭受了较为严重的损失；（2）本次特大暴雨过程受到高空槽、西南急流、中低层切变等多种系统的影响，除此之外，充沛的水汽输送及上干下湿的不稳定层结为暴雨天气过程的发生发展创造了有利条件，水汽通量大值区高于20g/（cm·hpa· s）能够为暴雨天气过程提供充足的水汽供应；（3）假相当位温在72~76K之间时具备的不稳定能量比较高。水汽通量、比湿、假相当位温在暴雨结束之前都呈现出一定的减小趋势，预示着暴雨天气过程即将结束。 关键词：暴雨；成因；分析 1暴雨概况 2015年5月18日晚至19日期间福建省突降暴雨，其中三明市与龙岩地区出现特大暴雨天气过程。据相关数据统计，全省有33个县（市、区）的降雨量在50—100mm之间；有16个县（市、区）的降雨量位于100—200mm，还有4个县的降雨量在200mm以上，其中包括清流县367.9mm、宁化县286mm、永安县224mm及长汀县214mm。受到强降雨天气过程的影响，三明市与龙岩市6个县51个乡镇一共14.69万人不同程度受灾，有1.781万人得到紧急转移，另外有10.91千公顷农作物遭受不同程度损坏，有0.015万间房屋出现倒塌，直接造成9.55亿元的经济损失。 2暴雨诊断分析 2.1地面形势分析 5月19日08时全国地面形势集中在青海上空的地面暖低压中心及黄河北部地区的冷高压中心，截止到19日20时地面暖低压中心逐渐向南移动并且分裂为两部分，但是仍然位于偏西位置处。前部出现的倒槽位于长江流域，对清流县的影响相对比较小（图1）。综合分析本次强降水天气过程中的地面风场及地面均压场能够得出，19日08时有地面辐合线且相对比较明显，到该日20时地面辐合线依然存在并且呈现出东移南压的趋势，其位置基本符合强降雨落区的位置。 2.2高空形势分析 由下图2能够看出，5月19日08时500hpa高空位置处的高空槽频繁活动，与此同时清流县上空位置处受到一支东移过境的影响，在高空槽的槽后位置处还存在有温度槽并且位于两广交界区域，这一形势对高空槽的维持与发展极为有利，并且对清流县产生的影响也之间增大。200hpa高空位置处存在有分流区且较为明显，还存在有强大的大气辐散与其相对应。强烈的辐散作用形成的抽吸效应为高空形势的发展创造了有利的动力抬升条件。 另外，在浙江北部区域至江西境内850hpa位置处存在有低涡切变，在其南部位置处还存在有西南气流，该气流逐渐加强至急流。同时，925hpa位置处的西南急流也逐步发展，其南部位置处呈现出东西走向的切变位于福建省的中部区域，随着系统的逐渐向东并南压。 5月19日20时，500hpa位置处的高空槽逐渐向东移动并入海，转西北气流，干冷空气逐渐向南移动。此时，200hpa强辐散的分流区也逐渐南压至闽粤一带，动力抽吸作用依然存在于清流县上空位置处，使得中下层位置区域出现持续的上升运动。850hpa切变南压至福建北部区域，且基本吻合925hpa切变位置。急流向东移动到福建省的沿海区域，急流位置、低层切变正好应对了暴雨落区，对预报暴雨落区存在着一定程度的指导意义。除此之外，持续的西南急流导致低层湿区的范围逐渐加大，我县上空位置处也建立了湿轴与暖脊，层结不稳定
暴雨天气过程技术总结
2017年6月湘西州一次暴雨天气过程 的诊断分析 摘要利用区域自动站资料、探空资料、FY-2E TBB资料和NECP 1°×1°再分析资料，对湘西州2017年“6.23”暴雨天气过程进行综合分析。结果表明：2017年6月23～24日，湘西自治州中南部出现连续暴雨天气过程。此次过程的特点：一是降水持续时间长，累积量大；二是降水集中，影响范围大。中心主要位于泸溪、凤凰、吉首及花垣、保靖、古丈南部；三是部分乡镇重复受灾，灾情严重，且出现了人员伤亡。因此，对其进行总结分析，对于今后连续性暴雨的预报有较强的指导意义。 1 雨情 6月22日20时～24日20时，湘西州连续两日出现暴雨过程。据区域气象自动站的分析，此次过程累计出现暴雨195站，大暴雨88站，平均累积雨量为162.5mm，累积雨量≥200毫米的有76站，最大累积雨量为凤凰县禾库316.0mm。最大日雨量为凤凰县林峰186.2mm（6月24日），1小时最大雨量为花垣县白岩湾尾砂库78.8mm（6月24日03～04时）。两次降水都是从凌晨开始，突然加大，主要影响区域都是位于自治州南部，使得南部地区受灾严重。据州防汛抗旱指挥部统计，全州8县（市）103个乡镇29.1882万人不同程度受灾，倒塌民房26间，因灾死亡3人，因山体滑坡319国道交通中断。
图1 6月23～24日逐日雨量分布 2 天气形势演变 6月22日20时（图3a ）亚洲500hPa 为一脊一槽型，贝加尔湖为强大的阻高控制，我国华北地区受深厚的冷涡控制，冷中心温度为-14℃，冷涡中心高空阶梯槽落后于温度槽，槽后冷空气随冷涡旋转不断南下，影响长江中下游地区。中低维地区副高呈东西带状分布，120°E 脊线位于23°N 附近，588线位于湖南南部地区，其北侧气压梯度大，西南气流强盛。副高西侧有短波槽东移，中低层西南急流发展，在湘西州中部有暖式切变线生成，地面场上有低压发展。23日08时副高稳定维持，短波槽东移过境，上游地区有新的短波槽生成，低空急流加强且有所北抬，850hPa 风速达20m/s ，在湘西州中南部地区冷暖空气交汇并形成东北-西南向切变线。24日08时副高有所东退，上游短波槽移至湘西州，700hPa 和850hPa 切边线转为东西向且在湘西州中南部重合，850hPa 急流有所加强且出口区位于湘西州中南部地区，地面场上低压发展东移过境，高低空系统配置很好，对应降水最强时段，之后短波槽过境，降水减弱。 4.5 22日08时a 22日20时b 23日20时c 24日08时d
武汉暴雨强度公式的推算与优化.
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院：资源与环境学院 专业：水文与水资源工程年级：2012 题目: 武汉暴雨强度公式的推算与优化 学生姓名：周凯学号：2012215335 指导教师姓名：黄治勇职称:研究员 年月日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 年月日
目录 摘要： (1) Abstract (1) 1概论 (2) 1.1论文选题背景及研究意义 (2) 1.1.1论文的选题背景 (2) 1.1.2 论文选题的研究意义 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 1.3 本论文研究的内容 (4) 2 实验过程 (4) 2.1 所用资料 (4) 2.2 武汉市降雨频率分析 (5) 2.3 降水极大值的时间分布特征 (6) 2.4 暴雨日年际变化特征分析 (6) 2.5暴雨过程特征分析 (7) 3 暴雨强度公式修订 (8) 4.1 结论 (14) 4.2 讨论 (15)
武汉暴雨强度公式的推算与优化 摘要：作为一个千万级人口的大城市，武汉处在我国南北气候过度带，暴雨灾害频繁发生，在面对城市发展对排水系统有更高的要求时，必须要有准确的暴雨强度公式来给城市的雨水排水系统的设计做依据。本文对国内外的研究暴雨公式进行阐述，并通过武汉近年来降雨分布、频率等资料（1951-2012），对武汉市降雨频率、降水极大值时间分布特征、暴雨日年际变化特征和暴雨过程特征进行了分析，在指数分布、耿贝尔、皮尔逊三种现行的几种研究方法进行了适用性、差异性的探讨并从中选取皮尔逊法对武汉暴雨强度公式进行拟合。再通过对暴雨强度公式的精度进行检验，并最终得出相对准确的暴雨强度公式。并在降雨分析过程中发现如下几个结论：武汉年降雨量在近几年有上升趋势、丰水年与枯水年的一个循环平均年数为15年、夏季暴雨日占全年暴雨日的64.5%、在武汉24小时降雨量情况中16时占24小时降雨量的比例最大，约占38.9%。且降雨分布主要集中在13至18时这7个小时内。通过以上结论可以为武汉暴雨预警及洪水设计提供针对性的预防。 关键词：暴雨强度公式、重现期、降雨历时 Calculation and optimization of heavy rain intensity formula in Wuhan Abstract：As one of ten million population in large cities, Wuhan in China, the climate in the north and south over the zone, the rainstorm disasters occur frequently, in the face of urban development of drainage system and higher requirements which must be accurately the rainstorm intensity formula to do according to the design of urban rainwater drainage system.In this paper, the domestic and foreign research on the rainstorm formula is described, the existing research methods are applied, the differences are discussed and the suitable method is chosen to fit the Wuhan rainstorm intensity formula. Key words: Heavy rain intensity formula, Recurrence period, Duration of rainfall