今年首場寒潮最強雨雪下在哪

今年首場寒潮最強雨雪下在哪最新今年首場寒潮最強雨雪下在哪2023年首個寒潮預(yù)警拉響，此次寒潮的影響范圍是比較大的，多地出現(xiàn)雨雪。那么，今年首場寒潮最強雨雪下在哪?2023首個寒潮影響有多大?下面小編帶來的最新今年首場寒潮最強雨雪下在哪，希望大家喜歡!今年首場寒潮最強雨雪下在哪隨著冷空氣逐步東移南下，與暖濕氣流交匯，將給中東部地區(qū)帶來大范圍雨雪天氣。其中，11日至12日，新疆大部有小到中雪，沿天山地區(qū)、南疆盆地西部有大到暴雪。12日至15日，陜西、華北、東北地區(qū)、黃淮、西南地區(qū)東部、江淮、江漢、江南北部等地有小到中雨轉(zhuǎn)小到中雪或雨夾雪，陜西南部、山西大部、河北西部、河南西部、湖北西部、重慶北部等地部分地區(qū)有大雪，局地暴雪;降雪區(qū)域新增積雪一般為1~3厘米，部分地區(qū)5~8厘米，局地可達(dá)10厘米。15日，安徽皖南山區(qū)、湖南西部山區(qū)、貴州東部局地有凍雨。11日至15日，江南中南部、華南等地有小到中雨，江西北部、浙江西部、安徽中南部、江蘇中南部等地的部分地區(qū)有大雨，局地暴雨，累計降雨量為10~～30毫米，江西北部、浙江西部部分地區(qū)50~90毫米，局地100~130毫米;12日至14日，江淮、江南、華南等地將有雷電天氣。此外，在冷空氣南下過程中，隨著氣溫逐漸下滑，多地可能還將出現(xiàn)雨雪相態(tài)的轉(zhuǎn)換。預(yù)計13日08時，雨雪分界線位于甘肅南部至華北北部、黑龍江南部;14日08時，位于華北南部、陜西南部;15日08時，位于貴州北部至長江中下游沿線;16日08時，位于貴州南部、江南中北部。2023首個寒潮影響有多大全國大范圍降溫真的要來了，這是可以確定的了，這一次我國南北大范圍地區(qū)都會出現(xiàn)氣溫下滑。從降溫的前股東來看，在東北區(qū)域的降溫幅度最強，部分地區(qū)可以超過20度，當(dāng)然，南方地區(qū)也不差，也有18度左右的氣溫下滑區(qū)域，所以，這次的冷空氣發(fā)展將會更加的強烈。而在冷空氣的不斷影響之下，初步預(yù)計1月17日早晨，最低氣溫0℃線將南壓至云南東部至貴州南部、湖南南部、福建北部、浙江東部一線。所以，在寒潮的影響之下，這一次由于水汽也相當(dāng)?shù)某渥悖怯暄┓秶彩欠浅５拇?，并不小。本輪雨雪從分布范圍來看，南北地區(qū)都有，并且我國所有的省市區(qū)都有，其中北方以降雪為主，而南方以降雨為主，變化最為強烈的可能就是在長江中下游地區(qū)，雨雪混戰(zhàn)，暴雨與雨雪轉(zhuǎn)變區(qū)域活動最強。而最強的降雪分布在陜西南部、山西大部、河北西部、河南西部、湖北西部、重慶北部等地部分地區(qū)有大雪，局地暴雪，這幾個省要多多注意。對春運交通等會產(chǎn)生怎樣的影響?1月上旬，我國中東部地區(qū)氣溫偏高2～4℃，局地偏高4℃以上，全國有14個省份43個氣象站氣溫突破1月極值。此次過程后，中東部地區(qū)氣溫將由前期顯著偏高轉(zhuǎn)為偏低，雨雪大風(fēng)天氣對清除華北黃淮等地霾天氣、冬麥區(qū)土壤增墑有利。但目前正值春運期間，要關(guān)注對春運交通、能源供應(yīng)、衛(wèi)生防疫、設(shè)施農(nóng)業(yè)、城市運行等的不利影響，尤其是多種災(zāi)害性天氣疊加的不利影響。一是防范降雪、雨霧和大風(fēng)沙塵對春運交通的影響。中東部地區(qū)關(guān)注雨、雪、霧、沙塵、大風(fēng)等多種高影響天氣疊加導(dǎo)致的路面濕滑、積雪結(jié)冰、風(fēng)吹雪、低能見度等對水陸交通、鐵路、航空等的不利影響，加強春運安全管理工作;安徽、湖南、貴州等局地還要防范凍雨對交通、通信和電力等設(shè)施的影響。二是關(guān)注劇烈降溫對能源保供和衛(wèi)生防疫的影響。此次冷空氣后，中東部地區(qū)氣溫將由前期顯著偏高轉(zhuǎn)為偏低，劇烈降溫變化對能源需求將突增，關(guān)注對水電暖氣等能源保供影響，提前做好能源調(diào)度和管道設(shè)施的維護工作。同時關(guān)注劇烈降溫對人體健康的影響，做好衛(wèi)生應(yīng)急防疫工作。三是東部海區(qū)注意防范大風(fēng)天氣危害。受冷空氣影響，我國東部海區(qū)風(fēng)力大，海上航行風(fēng)險高，航行船舶和作業(yè)平臺、港口、近海養(yǎng)殖注意防范大風(fēng)危害。北方各地要做好簡易設(shè)施、高空懸掛物、設(shè)施農(nóng)業(yè)等的防風(fēng)加固工作，同時關(guān)注對戶外作業(yè)的不利影響。四是新疆北部關(guān)注高影響天氣疊加影響