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1.
重庆地区人体舒适度日数时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1981-2010年重庆地区34个地面气象站资料日值数据集,基于人体舒适度指数模型和气候影响评价标准,综合采用线性回归、M－K突变、小波理论和EOF分析等方法分析人体舒适度日数时空分布特征。结果表明：重庆地区年平均人体舒适日数为199 d,主要舒适季节为春、秋季,占全年的71 %;人体舒适日数年际变化较大,总体呈上升趋势,存在4 a、7-8 a的周期振荡,其中热不舒适日数呈上升趋势,冷不舒适日数呈下降趋势;年平均人体舒适日数和热不舒适日数空间分布渝西南及渝东北日数较其他地区偏多,且存在季节性差异,而人体冷不舒适日数则相反。 相似文献
2.
为研究城市人体舒适度变化和城市化进程的关系,明确影响人体舒适度的主要城市因子,该文首先利用1981—2010年长江三角洲地区上海、南京、杭州、合肥的气象数据,研究气候舒适度及其变化趋势,并研究了影响人体舒适度的主要城市因子。研究结果表明:上海、南京、杭州、合肥冷不舒适日数均呈减少趋势,热不舒适日数均呈增加趋势,舒适日数变化不大。城市化综合水平与冷不舒适日数倾向率之间达到显著相关水平,与热不舒适日数倾向率之间相关不显著。影响长江三角洲地区人体舒适度的最主要城市因子为总人口数量,其次为建成区面积、总用电量、公共交通实有车辆、人均绿地面积等。 相似文献
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利用宁夏22个气象台站1961—2009年的气象资料,计算了宁夏人体舒适度的变化。结果表明：近49a区域气候变暖对宁夏人体舒适程度的影响总体是有利的,主要表现在舒适日数增加,冷不舒适日数减少。近49a中,2001—2009年是相对最舒适的时段;20世纪70年代开始,舒适日数开始增加,冷不舒适日数明显减少;20世纪80年代和90年代,冷不舒适日数基本相同,冬季冷不舒适程度下降。宁夏冬季很冷日数呈下降趋势,冷日数呈上升趋势,冷不舒适程度下降。春季舒适日数增加,夏季和秋季的舒适度日数变化不明显。 相似文献
4.
利用1969—2018年气象观测资料对金华市年、季尺度的舒适度和冷/热日数进行分析。结果表明：金华市全年和各季节的平均有效温度均呈显著上升趋势,2000年前后稳定超过平均值且上升趋势增加;年均气候倾向率为0.67℃/10 a,各季节的上升趋势不同,其中冬季最大,夏季最小。暖冬或冷冬的概率呈先增后减再略增的N型变化趋势,热夏或凉夏的概率呈弱增加趋势。舒适期呈双峰型分布,主要集中在4—6月和9—10月,其中5月的舒适日数最多。舒适期的50 a平均初、终日分别为4月4日和11月8日,随时间推移,初日呈显著提前趋势（约5.7 d/10 a）,终日呈显著延后趋势（约4 d/10 a）,气候舒适率总体呈不显著的弱上升趋势。年舒适日数和热日数呈显著增加趋势,分别为5.08 d/10 a和2.31 d/10 a,冷日数呈显著下降趋势,达7.39 d/10 a。整体来看,金华市冬季气温较以往更为温暖,夏季更热,春季舒适时间明显增多,秋季的冷不舒适体感时间明显减少。 相似文献
5.
利用2012—2017年西安和西咸新区沣西新城海绵城市(简称西咸新区海绵城市)的逐日气象资料,选取温湿指数(ITH)、风效指数(K)和体感温度(Te)3个指标,对西安与西咸新区海绵城市的人体舒适度进行了统计分析。结果表明:(1)西咸新区海绵城市和西安的ITH和K指标的月变化趋势一致,均呈单峰型分布;指标显示的体感舒适时段不尽一致,ITH指标显示体感舒适的月份为3—4月和10—11月,K指标结果显示体感舒适月份为5—6月和9—10月。(2)Te指标显示两个城市的清凉舒适日都主要集中在3—5月和9—11月,西咸新区海绵城市的舒适日数多于西安;夏季高温不舒适日数和冬季寒冷不舒适日数少于西安。(3)西咸新区海绵城市的人体舒适期长度为9个月,集中于春秋两季,舒适期年内分布呈"M"型,非常舒适期在4月和10月。 相似文献
6.
《干旱气象》2015,(6)
利用陕西省82个气象站近40 a(1971~2010年)的逐日常规气象观测资料,根据环境卫生学指标及相关研究成果,结合陕西地域特点,建立适合陕西的气候舒适度评价模型,进而得到该省气候舒适度的时空分布,在此基础上采用旋转经验正交分解法(REOF),对陕西省气候舒适度进行综合区划及评价。结果表明:陕西省气候舒适度有明显的地域差异,总体上气候舒适度由南向北逐渐降低,近40 a间各地的气候舒适度均显著增加;陕西省可划分为4个气候舒适区,分别是关中中东部(Ⅰ区)、陕北西南部(Ⅱ区)、陕北东北部(Ⅲ区)、陕南中南部(Ⅳ区),其中Ⅳ区的气候舒适度最高,但人口仅占全省总数的11.4%,Ⅰ区次之,人口占全省总数的一半,Ⅱ区和Ⅲ区的舒适度明显偏低,相应的人口也最少,分别占全省的6.0%和6.8%;4个区的年气候舒适日数均呈上升趋势,其中Ⅱ区上升幅度最大,气候正常日数在各区的变化幅度均不明显,而气候不舒适日数各区均表现为明显下降趋势,Ⅰ区降幅最大。 相似文献
7.
陕西省日照时数和日照百分率时空分布演变特征 总被引：4，自引：0，他引：4
根据陕西省96站1971—2005年年日照时数、日照百分率资料,应用EOF和REOF等统计方法分析了陕西省年日照时数的时空演变特征,结果表明：陕西省年日照时数可分为全省一致、陕南地区为中心、延安地区为中心、榆林地区为中心等多种分布型。日照百分率与日照时数的分布十分相似。且各种分布型都具有明显的年代际变化特征,即近40a来日照时数、日照百分率,秦岭山区及以南地区、陕北长城沿线及渭北高原地区呈缓慢减少趋势,延安地区及关中西北部呈缓慢持续增加趋势。 相似文献
8.
利用陕西省99个国家级气象站逐小时降水量资料,分析了2005—2018年5—10月陕西短时强降水时空分布特征,结果表明：（1）2005—2018年陕西极值雨强呈振荡减小趋势,7月出现的强降水累计频次最多,而8月极值雨强最大;短时强降水主要发生在午后到夜间,日变化呈单峰分布,强降水频次峰值出现在17—00时,但极值雨强易出现在22—00时。（2）陕南为陕西短时强降水高发区,极值雨强可达40～80 mm/h,镇巴、平利雨强可达90 mm/h;榆林北部特别是西北部短时强降水日数少,极值雨强小,最大不超过50 mm/h;关中平原地区短时强降水日数少,但极值强,最大可达1015 mm/h。5—10月陕西各地区短时强降水日、极值雨强有明显月际差异,7—8月短时强降水出现的范围广,日数多,强度大;5、6和9月范围、日数及强度均较小。（3）陕西各区域短时强降水日变化差异明显,陕北西部、关中西部呈单峰型,陕北东部、关中东部双峰明显,陕南日变化相对较小。陕西极值雨强主要出现在17—23时,关中东部、安康极值雨强多出现在19时,商洛极值雨强多出现在18时。 相似文献
9.
《干旱气象》2016,(6)
基于陕西省78个气象站1961—2013年汛期(5—9月)逐日降水资料,统计了陕西汛期极端降水阈值,并利用线性倾向率、Morlet小波分析、经验正交函数分解(EOF)等方法研究分析了汛期极端降水事件的时空演变特征。结果表明:(1)陕西汛期极端降水阈值为25.5~57.5 mm·d~(-1),平均33.4 mm·d~(-1),空间上以秦岭为界,以南大部分站点高于平均值,以北低于平均值。(2)汛期极端降水事件频次月际变化较为集中,7月最多,5月最少;年及年代际变化较大,1975—1981年呈增加趋势,1982—1993年呈下降趋势,1993年以后又呈上升趋势,但整体上呈微弱增加趋势,其中关中、陕南地区汛期极端降水事件频次年及年代际变化与全省变化趋势基本一致,而陕北地区年际变化较小,与全省差异较大。(3)各分区汛期极端降水事件频次均存在多时间尺度特征,陕南、关中大尺度和中尺度的时间周期性基本一致,大尺度周期24~32 a,中尺度周期6~10 a,而小尺度周期略有不同;陕北完全不同,大尺度周期26~30 a,中尺度周期15~18 a。(4)陕西汛期极端降水事件频次的第1模态是陕北北部与其他地区呈反位相变化,第2模态是以秦岭为界的南北反相变化,第3模态是关中与陕南、陕北反相变化。 相似文献
10.
采用人体舒适度指数分析方法,大样本利用西江流域13个主要旅游市（县）1961—2010年的气象站观测资料,统计分析了西江流域旅游气候舒适度的时空变化特征。结果表明：西江流域年舒适日数具有西部多于东部,山区多于河谷、平原的地域分布特点。西江流域北部多数市（县）适宜旅游的月份是3-5月、9-11月,南部多数市（县）适宜旅游的月份是3-5月、9-12月或10-12月。1961—2010年,西江流域冷不舒适日数均呈减少趋势,多数市（县）热不舒适日数呈增加趋势;北部多数市（县）年舒适日数呈显著增加趋势,南部部分市（县）,如靖西、梧州、大新等地年舒适日数呈现增加趋势,而桂平、南宁、上思等地则呈现减少趋势。 相似文献
11.
基于陕西1961—2018年94个气象台站逐日气温资料,选取世界气象组织(WMO)提出的10种极端气温指数,分陕北、关中和陕南三个气候区,采用线性趋势分析、Mann-Kendall突变分析和Morlet小波分析,分析了陕西极端气温事件的时空变化特征。结果表明：陕西各极端气温指数在近60 a发生了显著变化,热指数的增加趋势较冷指数的减少趋势更为明显且年际间波动较大,夜指数的变化较相应的日指数变化更为突出,其中暖夜天数的增幅达到了7.4 d/10 a。除极端最低气温外,其余冷指数在1995年前后出现突变,而暖夜和暖昼天数突变发生在2005年以后。冰日、冷昼和热夜天数变化趋势呈现出明显的纬向特征,关中的极端最低气温、冷夜天数、暖夜天数、霜冻天数和夏日天数变化趋势较其他两个区域更为显著。极端指数的周期性变化主要集中在2—8 a。相较于极值指数,相对指数和绝对指数的变化均能较好的反映陕西年平均最高和最低气温的变化趋势。 相似文献
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利用1961-2017年岳阳市国家气象观测站日平均气温、日平均相对湿度和日平均风速资料计算逐日人体舒适度指数,并采用线性倾向估计方法、Mann-Kendall趋势检验及小波分析法分析年平均指数和各等级日数的变化特征。结果表明:19612017年岳阳舒适日数最多,冷不舒适日数次之,热不舒适日数最少;岳阳较舒适的月份是5月和10月,最热不舒适的月份是7月和8月,最冷不舒适的月份是1月;近57年来岳阳人体舒适度指数数值显著上升,主要原因是受到冷不舒适日数减少、舒适日数和热不舒适日数增多等因素共同影响;各月份不同级别日数发生了较大的变化,冷不舒适日数减少、舒适日数增多的变化在3月最明显,舒适日数减少、热不舒适日数增加的变化在7月最明显;岳阳春、秋、冬三季越来越暖,而夏季变得更热;岳阳人体舒适度各级别日数呈现出显著的周期变化,1991年冬季至1992年是岳阳人体舒适度发生突变的时间段;未来几年中岳阳冷不舒适日数将会比2017年的增加,热不舒适日数会先增加后减少,舒适日数将会减少。 相似文献
13.
基于2005—2015年闪电观测和NCEP再分析资料,对陕西省地闪时空分布及气候环流特征进行统计分析。结果表明,近10年来陕西地闪呈波动上升趋势,平均12.8万次/a,平均密度为0.67 fl/(km2·a),负闪占总地闪93.7%。每年3月地闪开始逐渐活跃,年平均强度最大;8月地闪最活跃,盛夏总频次超过全年的75%。陕西地闪频次日变化呈单峰型,峰值在16—17时,下午至前半夜活跃;对应时段在延安周边地区的闪电密集区东移南压明显。陕北地闪日变化幅度明显偏大,关中峰值时段偏晚其他地方约3 h,陕南地闪夜发性明显。陕西地闪主要分布在黄土高原东侧、南侧和秦巴山脉南麓的迎风坡,正闪主要位于陕北和陕南西部局地。相比其他省市,陕西地闪密度明显偏小,但平均强度偏大。陕西地闪活动与西太平洋副热带高压的南北进退变化基本一致,随着季节变化而出现北跳、扩大和迅速消散过程。春季闪电主要位于陕南;初夏陕北南部至渭北明显增多;盛夏闪电最强,北部闪电中心区东移至黄河沿线,关中闪电频次增幅远大于陕北、陕南;夏末闪电迅速消散。陕西盛夏闪电主要包括4种气候类型,不同类型的环流特征差异显著。25 °N以北、80~100 °E附近关键区青藏高压强盛、陕西周边温度槽落后高度槽、相对明显的不稳定层结条件是盛夏闪电活跃的有利环流背景。 相似文献
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利用1961-2017年成都市西部邛崃国家气象观测站日平均气温、日最高气温、日平均风速、日平均相对湿度和日最小相对湿度计算逐日人体舒适度指数及白天和夜间舒适度指数,并通过线性倾向估计方法分析近30年邛崃市人体舒适度变化特征。结果表明：近30年邛崃市没有暑热和寒冷天气,人体舒适度日数舒适级别日数最多,其次是冷不舒适级别日数,热不舒适级别日数最少;年平均人体舒适度指数呈现较小的上升趋势;舒适日数集中在春季、夏季、秋季三个季节;热不舒适日数和舒适日数21世纪初期相比20世纪90年代有所增加,冷不舒适日数有所减少;近30年白天人体舒适度指数有着较明显的升高趋势,夜间人体舒适度指数变化不大。 相似文献
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为了弥补国家级气象观测站小型蒸发皿停止观测后蒸发量观测资料的空缺,建立了陕北、关中和陕南3个区域数据集以及榆林、泾河和汉中3个单站数据集,通过建立和优化KNN、MLP模型及其参数,分别建立蒸发量区域估算模型、单站估算模型并对其进行检验。结果表明:(1)进行区域蒸发量估算时,KNN模型表现出良好的泛化性能,均方误差、总相对误差和准确率指标值平均分别为0.42、2.1%、57.0%;陕北MLP模型的泛化性能较差;(2)进行单站蒸发量估算时,基于k近邻法的单站估算模型性能优于区域估算模型,均方误差、准确率指标值平均分别为0.48、55.0%,榆林与泾河总相对误差指标绝对值平均为1.6%,汉中总相对误差指标值相对偏高,达到10.3%。本研究为不同气候区域及单站日、月、季和年蒸发皿蒸发量估算以及日蒸发量数据质量控制提供了一种基于机器学习的方法。 相似文献
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一次陕西初夏暴雨过程的数值模拟及诊断分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用常规观测资料、陕西地面加密观测资料和NCEP再分析资料对2006年6月2日00:00(协调世界时,下同)至3日12:00陕西中部初夏的一次区域突发性暴雨进行了数值模拟和综合分析.结果表明受500 hPa冷涡底部短波槽、700 hPa切变线和地面偏东风气流的共同作用造成这次突发区域性暴雨.模式结果与实况降水情况基本一致,24 h降水模拟能够很好地体现暴雨过程的中心位置,暴雨区域的主要范围和暴雨形势的走向.垂直运动场和降水区对应较好.通过对位涡的分析可得到,此次暴雨过程中有一股很强的干冷空气从对流层顶向下传播,这种强干侵入的形式有利于强降水的生成.广义位温和对流涡度矢量异常的分布和垂直变化很好地反映了陕西这次暴雨过程的落区及其演变,并且对本次暴雨的预报有较好的预报指示意义. 相似文献
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掌握冻雨的时空分布特征对于电力、交通、通信、农林等部门具有较高的指导意义。前期冻雨研究多基于站点观测资料,受限于该资料长度较短、分布不均与部分缺失等因素,目前对我国冻雨时空分布特征的认识可能尚存不足。新一代ERA5再分析资料中包含了其他再分析资料所未提供的冻雨资料,为进一步认识我国冻雨时空分布特征提供了可能。本文使用ERA5冻雨资料分析了1979～2020年我国年冻雨日数和年冻雨量的时空分布特征,结果表明:我国年冻雨日数和年冻雨量集中分布在贵州、湖南等地,直接影响7条“西电东送”特高压直流输电线路,影响长度总计约4900 km;冻雨集中分布地区的年冻雨日数及年冻雨量均呈下降趋势;年冻雨日数EOF（Empirical Orthogonal Function）第一模态（方差贡献36.96%）主要分布在黑河—腾冲线以东,总体呈下降趋势,且以秦岭—淮河线为界呈南北反相分布;年冻雨日数EOF第二模态（方差贡献11.56%）反映出中国冻雨集中地区的2个局地反相分布区,位相交替周期为1~5年;年冻雨量EOF模态的时空特征同年冻雨日数类似。 相似文献
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Using the 1970–2005 annual precipitation and evaporation data at 80 gauge stations across Hunan province, this work analyzes the spatial distribution and variation tendency of the local droughts and floods using linear regression, wavelet analysis, abrupt change, clusters, Empirical Orthogonal Function (EOF) and rotated EOF (REOF). Results show that there are four dry areas and three wet areas in Hunan. The whole province exhibits a moistening trend except some small areas in western, eastern and southern Hunan. The most prominent feature of annual precipitation is that the whole province basically displays a consistent variation tendency, as far as the dominant EOF mode is concerned. In addition, the spatial features of the other EOF modes include dry-wet differences, e.g. wet (or dry) in the north versus dry (or wet) in the south, wet (or dry) in the center and dry (or wet) in the surrounding areas. The distribution of the ratios of evaporation to precipitation exhibits both common features as well as spatial differences, which can be classified into four types: South Hunan, North Hunan, Northeast Hunan, and Central Hunan. There is an abrupt change from dry to wet patterns in the early 1990s. Generally, the drought-flood distribution presents variations of three periods. In the late 2000s, Hunan province will be in a period of drought, followed by a period of flood. 相似文献