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1、234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041三彬雁.赵琳娜浒晖.等.XXXX.四川暧季小时降水的概率分布特征及其降水分区UL暴雨灾在XX(X)：Y1-Y2.WANGBinyan.ZHAoLinna.XUIIui.ela).XXXX.ProbabilitydistributionandpartitionofhourlyrainfallduringthewarmseasonoverSichuanprovince(J.TorrentialRainandDisasters1XX(X)=YI-Y2(inC

2、hinese).doiJ0.12406byzh.20XXYYY批注H:请在页眉处增加论文相关信息.红色字体标出的年、期、卷、页码由编辑部修改确定。批注12：请增加行号和页码.四川暖季小时降水的概率分布特征及其降水分区1,I王彬雁L赵琳娜2,许晖3,刘莹I批注L3:即名原则上不超过20个汉字，,般应含有研究的对象、范围、深度三个要素(1.四川省气象台高原与部地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都610072：2.中国气象科学研究院，北京IOoo81：3,广东省中山市气象局，中山528400)摘要:利用20102016年59月四川省157个国家自动气象站小时降水资料，采用皮尔逊UI型概率分/布模型对

3、四川全省小时降水进行拟合，给出全省超过不同阈值的降水累积概率空间分布：在此基础上，计算最大小时降水St的概率分布及其垂现期极值。结果表明：四川盆地西部沿山一带山现降水频次较少，但易发生较大量级的小时降水，攀西地区东部虽是降水高发区，但出现大量级小时降水的可能性小：50a批注A4:细节问题可参见木叶姑卜战中心两灾害论文投稿自查清华.批注L5:摘要应具有自明性，交代清楚目的、资料、方法、结果(结论)。需要注意的是，摘要开头需要用一两句话概括开展本研究的理由或背景，本模板中缺少该内容。研究结果可分条列出。一遇小时降水充值中心分布在乐山市北部、遂宁市西北部与绵阳交界处以及达州市北部，其极值可达60mm

4、以上：100a遇小时降水极值分布趋势同50a一遇的基本一致，其极值达70mm；小时降水的皮尔逊山型概率分布模型偏差系数与降水站点的海拔高度呈对数递减关系，决定系数达0.6545,表明地形高I关犍词概率分布：小时降水；皮尔逊In型：理现期：四川盆地一批注L6:关犍词48个为宜,间隔符用“：”I中图法分类号:PI文献标志码:ADOI:10.12406Zbyzh20XX-YYY一ftft(t7:请根据本刊网站下人中心的“中图法分；.号”填写.!ProbabilitydistributionandpartitionofhourlyrainfallduringthewarmseasonoverSichu

5、anProvinceWANGBinyan,tZHAOLinna2,XUHui3,LIUYing()()9: Hschci-Clal. 2012)。小时强降水分布特征已成为各级政府相关职能部门在部署防灾减灾工作中迫切需要了解的信息，因此探讨各地各区域小时降水分布特征 是当前我国气象科技工作者的重要研究热点之一。陈炯等(2013)利用全国小时降水资料，对 短时强降水分布及其与中尺度对流系统(MCS)日变化之间的关系进行了深入研究，揭示了短 时强降水产生的原因。姚莉等(2009)采用频数分析法，分析了超过不同阈值的小时雨量时空 分布，衣明夏季南部沿海为较大雨强频数出现最多的地区/刘仕公？ (2()U

6、a)份析北京多年逐/ 小时降水资料得到北京小时降水H变化存在明显峰谷区。上述研究工作多集中在小时降水空 间分布及成因方面，且单纯使用频率分析法会使不同量级的频数分布产生一定的不连续性， 导致较大雨强出现的次数多于较小雨强出现的次数，并对无观测地区极值分布缺少一定的描 述能力。批注M8:文章接收后Dol由编辑部修改确定，作者毋须考虑.批注t9:英文题目中仅第一个单词的首字母大写,其余华诃均小写(专用名词除外).HSidmanMeIeUrOIORiCaIObsermtory.HeUvyrainandDrUM必U-FloodDisasterinPlaleauandBasinkeylaboratory

7、ofSichuanPmvince.Chengdu610072:2.ChineseAcademyofMeIKiCalSciences,Beijing100081;3.ZhonphanMeteOmlogicaloffice批注L10:姓大丹，名的首字母大写ofGuangdongPmvince.Zhongshafi52S4QjAbStract:ThespatialprobabilitydistributionexceedsdiITerentthresholdsisgivenbyadoptingthePearson-IIIdistributionfunction,andthehourlyrainfal

8、lgaugedataof157nationalautomaticweatherstations(hereafter批注Itll:英文单位名后接城市名和陋政编码，且单位名和城市名使用制体,单位序号和瞅政编码使用正体。度对四川小时降水分布有一定影响：此外用A均值聚类法可很好地对四川小时降水进行分区。AWS)overSichuanprovinceduringMaytoSeptemberof2010-2016areempoyed.Onthebasisofabove,theprobabilitydistributionpatternandtheextremevalueunderdifferentretu

9、rnperiodscenariosofhourlyrainfallareanalyzed.Theresultsindicatedthatthelessrainfallfrequencyappearsinthewestalongmountainsofbasin.buithelargestprobabilityofstrongerhourlyrainfalloverthere.AlthoughtheincidenceofprecipitationinthecastofPanxiregionishigh,theprobabilityofhourlyrainfallwithlargermagnitud

10、eislesslikely.Asforthe一收稿日期:202241-25：定稿日期:债助项目扣1家自然科学基金项目(41475044)：国家重点研发i划(2017YFClSo2004)：高原与盆地小雨旱涝灾害四川省IR点实验室有年专项(省理实验室2017吉年Q5)；国家科技支撑计划课题(2015BAKIOB03)第一作者：王彬雁，主要从事短时临近天气预报及其相关方法研究.E-mail:w_byan通信作者：赵琳娜，主要从事数值天气预报和应用气象研究。E-mail:zhaoln批注M12):定稿日期由编辑部添加,作者毋须考虑。批注L13:资助项曰按“项目来源机构或部门+项目名称+编号”三要素顺

11、序标注,请注明清楚。批注U5:本刊参考文献使用734也什制, 4林引 见本刊网站下载中心的F暴雨灾害。参考文献引用和 著录格式”、所有引用参考文献的地方请用歌色突出显批注d16:正文中引用两位著者文献时，两位著者均应 列出.批注L17J:正文中引用两位以上著者文献时，中文文 献只标注第一著者姓名，其后加等”，英文文献只标注 第一著者姓氏,其后加Fl让：同一处引用的多篇文献 应按出版年先后排序，并使用分号隔开，年份相同的， 按姓氏字母排序.批注dI8:同若者同年份的多篇文同在正文中引用 时，在年份后依次加a、b、C等英文字母.42434445464748495051525354555657585

12、9606162636465666768697071727374757677hourlyrainfallestimatesvaluesoftherecurrenceperiodsof50yearsand100yearsarcconsistent,themaximumvalueofhourlyrainfallof50yearsrecurrenceperiodsisover60mminthenorthernpartofLeShancity,andthejunctionbetweenthenorthwestofSuiningandMianyang,thenorthernpartofDazhoucity

13、,butupto70mmunder100yearsrecurrenceperiod.TheliltingCUrVCofrelationbetweenparameterCvofthePearson-11IdistributionfunctionandaltitudeofAWSfinedisthelogarithmicdecreasewithaR引言近年来，我国西南地区暴雨、洪涝、泥石流等自然灾害频发，给当地国民经济发展、人 民生命财安全和城市交通运输等产生了重大影响。四川因其地形复杂，成为该地区气象灾害 发生相对较多的省份。研究表明，我国除东北、西北大部地区外，其余地区降水均呈现明显 的区域特征

14、H国3 200()； , 2(X)1%也有人曾详细分析过四川省的降水特征(陈 / 文秀和韩克俊，20Oh保艳峰和宇如聪匕叫 周长艳等，2006),认为川西高原至四川盆 地的过渡区域易产生强度大、时间相对集中的强降水，且四川盆地不同地区降水变化特征表 现不同，但这些研究多集中在对日尺度以上降水的分析。随着降水资料的不断丰富，国内外 学者对强降水天气越来越关注，尤其是短时间内产生的较大强度降水天气(IBell et al.|. 2004：1近年来，虽然四川地面降雨观测站点不断增多，但高原上地面站点仍较稀疏，观测数据 也存在一定误差，且获取较长时段的降水历史资料难度较大，如果想基于加密地面降雨观测

15、站资料获取四川西部地区降水极值分布仍有一定困难。鉴于以上问题，考虑到概率分布函数 模型不仅能确定不同地区降水极值，还可通过拟合得到无观测资料地区的降水分布，因此越 来越多的学者利用分布函数模型模拟降水强度的变化规律(颇骏强香，2000；宁静,2(X)6： 杜锐，2()11)。气象要素中，由于日降水量或更短时间降水量空间变化程度较月以上时间尺 度降水量要大得多，且具有定的偏态性和不均匀性，对其极值难以进行定量估算，但可借statisticcoefficientuppingto0.6545.(hisindicatestheterrainhasaneffecttothehourlyrainfallpatternsobviously.Inaddition,theA-meansclusteringmethodcanbeusedtoaparthourlyprecipitationoverSichuanprovince.Ke