《安徽江淮地区梅雨过程特征量统计分析》-农学论文，农业论文-论文范文参考-科学狗论文网

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安徽江淮地区梅雨过程特征量统计分析

范文

韩志诚

摘要：运用统计方法，对安徽江淮地区对西瓜种植与销售影响较大的梅雨过程及其特征量进行计算分析。结果表明：江淮地区每年6月7日入梅的概率超过10%，6月14日入梅的超过30%，6月19日入梅的超过50%;7月13日出梅的概率超过50%，7月18日出梅的超过70%，7月24日出梅的超过90%。江淮地区梅雨期平均降水量237.3mm，平均雨日12.6d，雨日超过11d的年份2年一遇，超过17d的年份5年一遇，超过22d的年份10年一遇。

关键词：梅雨;特征量;江淮地区

中图分类号 P339文献标识码 A文章编号 1007-7731（2021）05-0145-03

梅雨是东亚大气环流从春季到夏季的环流季节性调整过程的产物，是东亚地区独特的气候现象，一般于6—7月在中国江淮流域到韩国、日本一带出现[1]。安徽江淮地区处于南北气候过渡带，受不稳定的季风影响显著，年内年际降水变化大，不同年份梅雨过程及其特征差异大。6—7月也是江淮地区自然条件下种植的西瓜成熟上市的季节，过多的雨水既影响西瓜的生长，也影响西瓜的采摘和销售[2]。因此，深入了解梅雨过程及其特征对西瓜种植具有积极的指导意义。

1 资料与方法

1.1 资料来源依据合肥、巢湖、六安、滁州、寿县、霍山等6个雨量站1957—2020年共64年资料，根据国标《梅雨监测指标》规定的入梅和出梅条件识别了江淮地区各年梅雨过程及其特征量（表1）[1]。

1.2 数据统计运用经验频率计算方法和皮尔逊III型分布法对现有资料进行计算分析。对64年梅雨期（含空梅年）内各自然日出现次数进行统计，运用经验频率计算公式[3]对各自然日出现频率进行计算。

P（%）=m/n×100 （1）

式中：P为经验频率;m为出现次数;n为样本总数（取64）。

2 结果与分析

2.1 入梅日和出梅日由表1可知，最早入梅日为5月18日，发生在1991年;最晚入梅日为7月9日（2次），分别发生在1970年和1982年。最早出梅日为6月15日，发生在1961年;最晚出梅日为8月1日，发生在2020年。

梅雨期间各自然日出现频率计算结果见表2。由表2可知：每年6月7日入梅的概率超过10%，6月14日入梅的概率超过30%，6月19日入梅的概率超过50%;7月13日出梅的概率超过50%，7月18日出梅的概率超过70%，7月24日出梅的概率超过90%。梅雨期间各自然日出现频率分布见图1。

2.2 梅雨期降水量及雨日梅雨期平均降水量237.3mm。最大降水量959.5mm，发生在1991年。最小降水量33.3mm，发生在1958年，为空梅年[1]。梅雨期平均雨日12.6d。最多雨日36d，发生在2020年;最少雨日3d，发生在1958年，为空梅年[1]。

以64年梅雨期（含空梅年）内雨日天数为样本，采用皮尔逊III型分布法[4]计算，雨日频率分布见图2。由图2可知，梅雨期雨日超过11d的年份2年一遇，超过17d的年份5年一遇，超过22d的年份10年一遇。

3 结论与讨论

研究结果表明：江淮地区每年6月7日入梅的概率超過10%，6月14日超过30%，6月19日超过50%;7月13日出梅的概率超过50%，7月18日超过70%，7月24日超过90%。江淮地区梅雨期平均降水量237.3mm，平均雨日12.6d，雨日超过11d的年份2年一遇，超过17d的年份5年一遇，超过22d的年份10年一遇。在江淮地区自然条件下，西瓜种植无法完全避开梅雨期[2]，但可通过改进栽培技术、改良西瓜品种等措施尽可能地降低梅雨期的影响。

参考文献

[1]周平，周玉良，金菊良，等.基于梅雨监测指标的安徽江淮地区梅雨过程识别[J].水利水运工程学报，2020（6）：9-14.

[2]王浩波，陶丽亚，胡雪芹，等.发展安徽西瓜效益农业的思考[J].安徽农业科学，2000（6）：755-756.

[3]王玉良，王景涛，艾伟强，等.统计学[M].北京：清华大学出版社，2018：13.

[4]汪丽娜，陈晓宏，李艳.洪水频率计算的比较研究[J].华南师范大学学报（自然科学版），2011（11）：131-135.

（责编：徐世红）

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