暴雨

降雨强度的实时判别逻辑，结合历史激发雨量和前期雨量，做成了一个还挺实用的暴雨泥石流预报模型。别看它是 1998 年的研究，用到现在依旧有参考价值。像这种基于降雨数据的判别方程，不光能帮你了解泥石流的触发机制，拿来做前端图表可视化的数据源也合适。 暴雨的降雨强度Y，跟当天的激发雨量X 和前期实效雨量K，构成了一个判别方程。直接拿这个方程当条件触发，做个小工具，或前端预警系统，逻辑直观。比如：用户输入雨量，系统就能判断有没有泥石流风险。 如果你平时用MATLAB画实时图，或者折腾Storm做流，这篇文章里的方法也能给你点灵感。还有像Kafka或Apache Storm的实时流平台，配合这个模型，做

本研究选取江淮流域12次台风暴雨天气系统进行分析，发现以下两点关键信息：1. 大气柱的相对水汽释放量表现相对稳定；2. 暴雨中心附近700毫巴高空暖平流与绝热法计算的上升速度存在良好的线性关系。基于以上统计分析，提出了一种适用于江淮流域的台风可能最大降雨估算公式，结合700毫巴高空暖平流与水汽释放量的联合放大效应。尽管该公式具有经验性质，但在天气学及实际应用中具备一定的指导意义。

运用统计归纳方法分析了近12年来我市夏季暴雨的样本数据，总结出不同天气形势类型。结合雷达回波形态特征、14时地面实况资料以及9210系统的物理量场，利用qB语言编程进一步计算了各类天气形势的物理量场配置关系。研究提供了一种利用数字化雷达预测夏季暴雨的有效途径。

四川省暴雨灾害时空分布特征(2002-2015) 基于2002年至2015年四川省暴雨灾害数据，该研究采用统计分析方法，揭示了四川省暴雨灾害的时空分布规律。研究发现，凉山州和四川盆地是四川省暴雨灾害的主要分布区域，暴雨灾害的空间分布与暴雨中心区域高度吻合。 从时间维度来看，四川省暴雨灾害的发生频率呈现出显著的2-3年振荡周期。6月、7月和8月是暴雨灾害的高发月份，其中8月灾害最为严重。除降雨强度、发生时间和地形因素外，公众的防灾意识以及采取的防灾措施也是影响暴雨灾害死亡人数的重要因素。 本研究结果可为提升决策气象服务的精准性和实用性提供重要参考。

一个简单的功能，将每日平均流量分为基准流量、暴雨流量和总流量。HYDSEP由USGS开发，采用局部极小值法将流量序列中的基本流与暴雨流分离。通过MATLAB实现此功能，可更好地进行流域水文分析。相关详细内容可以参考此文档。

想了解地形对暴雨的影响吗？这篇文章以 1995 年的气候数据为基础，深入探讨了我国各地地形特征和暴雨之间的关系。研究显示，山区由于地形抬升作用，暴雨强度、频率和持续时间都比平原区域更强。通过数理统计，这篇文章不仅揭示了地形与降水的密切关系，还为气象预测和防灾减灾了关键数据。结合这些统计特征，能够更加准确地预测暴雨的发生和分布，极大提高灾害应对的效率。 这篇文章内容丰富，详细了不同地形对暴雨影响的三大关键因素：暴雨强度、频率和持续时间。不论你是气象学爱好者，还是从事相关研究的专家，都会觉得这篇文章了不少可参考的数据和观点。它还结合了南方和北方不同地区的暴雨数据，进一步佐证了地形因素在降水模式中的