共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
通过对比分析无棣海盐产量和温度、光照、蒸发量等气象因子的年、月际变化特征，发现海盐产量与气象因子的关系密切：与温度、光照、风、蒸发量明显正相关，与降水、相对湿度为负相关；海盐月平均产量与月平均净蒸发量的月分布特征最为接近，7月降水峰值出现后海盐月产量急剧下降，印证了蒸发量与降水是影响海盐年产量最主要的气象因素。高蒸发总量、特别是3—6月的高蒸发量对海盐高年产量的形成非常有利；降水量降水日数、连阴雨日数、暴雨日数及不同的降水性质对海盐年产量也有影响，风暴潮的发生会使当年及次年海盐年产量大幅减少。 相似文献
4.
我国气候对植被分布和净初级生产力影响的数值模拟 总被引：7，自引：3，他引：4
基于0.5°×0.5°经纬网格分辨率的一个全球植被动态模式,利用全国676个雨量站点1961～2000年日资料在0.5°×0.5°网格上插值得到的降水和气温资料作为模式气候强迫,模拟研究了中国区域近40年来的植被动态变化,估算了当前中国区域陆地植被净初级生产力,并分析气候与植被净初级生产力的相关性。结果表明:模拟的植被分布时空格局与实际观测的对应关系良好,模拟与观测的叶面积指数总体上比较一致;植被初级生产力空间分布及总量(约为4.64×1015g.a-1(C))的模拟比较理想。对模拟结果分析显示降水是影响净初级生产力的主要气候因子,而在干旱、半干旱地区温度与植被净初级生产力存在显著负相关关系。研究表明该模式能够比较合理地模拟气候对植被年际动态和生产力变化的影响,对于进一步深入研究气候与植被相互作用是有意义的。 相似文献
5.
北方一作区马铃薯种植面积和总产量居我国首位,明确其高产稳产区分布,对马铃薯种植合理布局具有重要意义。基于1981—2019年研究区域内234个气象站点逐日气象数据以及作物、土壤数据,利用APSIM-Potato模型,以产量平均值和变异系数为高产性和稳产性评价指标,将研究区域划分为高产高稳、高产低稳、低产高稳和低产低稳4个亚区,分析不同生产水平下我国北方一作区马铃薯高产稳产区分布特征,探讨降水和土壤对马铃薯高产性和稳产性的影响。结果表明:不同生产水平下马铃薯高产区比例呈下降趋势;随着限制因素增加,高产高稳区面积比例逐渐降低,气候-土壤潜在生产水平下高产高稳区面积比例仅占研究区域总面积的13%;高产低稳区是潜在的高产高稳区,及时采取有效措施可提升稳产性。降水对马铃薯高产性和稳产性的影响大于土壤。实际生产中,降水和土壤限制下高产性和稳产性降低的区域,应注意结合当地灌溉条件配合耕作措施,以确保马铃薯高产稳产。 相似文献
6.
我国江淮地区5-7月降水异常的区域特征 总被引：3，自引：4，他引：3
采用旋转经验正交展开(REOF)方法，对我国江淮地区50a5—7月降水标准化距平场进行客观分区，并分析了南北两区5—7月降水异常的长期变化趋势及其周期的变化。结果表明，江淮地区5—7月降水方差场可以分为2个区域，各区降水量异常有明显的季节变化，降水异常峰值出现在6月和7月，基本呈单峰型分布；南部区变化趋势比北部区明显，均具有显著的年际和年代际变化特征：南北两区都存在3a的主周期，南部和北部分别有21a和15a的年代际周期；江淮南、北区的降水在降水偏多、偏少年都与全国大部分地区呈同位相分布，但江淮北区的降水始终都与华南地区呈反位相分布；副热带季风系统的强弱及副高南北位置的变化直接影响江淮5—7月降水。 相似文献
7.
利用耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）中5个全球气候模式3种典型浓度路径（RCPs）预估结果,基于植被净初级生产力模型,估算安徽省21世纪近期（2018—2030年)、中期（2031—2050年）和远期（2051—2099年）植被净初级生产力及其对气候变化的响应。结果表明：对不同模式在安徽省模拟能力的评估可知,气温以多模式集合模拟效果优于单个模式,MIROC-ESM-CHEM对降水的模拟能力较好。未来安徽省将持续变暖,北部变暖幅度高于南部,其中RCP8.5情景下变暖趋势更显著;全省降水量将增加,南部增加多于北部。随着气候趋于暖湿化,植被净初级生产力总体增加;与基准年相比,21世纪近期增加不明显,中后期显著增加,空间上南部增加总体高于北部。从气候变化响应来看,安徽省植被净初级生产力与降水量和平均气温均显著相关,并且对降水量的响应程度更高。 相似文献
8.
利用辽宁省25个台站1960—2005年逐候的降水资料，运用降水集中度和集中期分别讨论了辽宁省降水时空分布特征和变化规律，同时对多水年和少水年的集中度进行了比较。结果表明降水集中度和集中期能够定量地表征降水量在时空场上的非均一性，降水集中度平均为0．655，最大为0．749，最小为0．509；集中期平均为40．953候，最大值为45．221候，最小值为37．697候。年降水集中度和汛期降水集中度均呈减小趋势，汛期降水集中度减小的趋势明显。降水集中度的EOF分析显示取前3个特征值对应的特征向量可解释70％以上的方差。第一特征向量表现为全省一致性，而第二特征向量表征为东南与西北地区的反相，第三特征向量表征为东部山区与西部和沿海地区的反相。多水年的降水集中度明显比少水年的偏大且多水年的降水集中度分布较少水年复杂。 相似文献
9.
10.
水热条件与天然草地地上初级净生物量及营养动态关系研究 总被引：3，自引：0，他引：3
天然羊草草地是内蒙古呼伦贝尔草原、科尔沁草原和东北松嫩草原的主要建群草地。10年定位观察表明，天然羊草草地地上初级净生物量受气象条件的制约，水分条件是主要限制因子。牧草属碳氮营养类型，适宜发展毛肉兼用型细毛绵羊和乳、皮、肉兼用的家畜。7月下旬至8月上旬，青草营养丰富、草质优良，是打草贮存的最佳时间。 相似文献
11.
利用最近４６年（１９５１～１９９６年）完整而系统的副高特征量资料和全国１６０个站降水量资料进行相关普查,得出副高脊线与汛期降水关系最好．因此,我们着重讨论了副高脊线的变化与我国汛期降水的关系．研究表明副高脊线与汛期降水的高相关集中在两个时段,即同期和副高脊线超前１年左右相关最好;从区域分布看,较大范围的高相关区主要集中在长江中游—江南、东北的东南部—华北东部、河套、黄淮—江淮的东部沿海及华南中部．同时随着副高季节性北跳,高相关区也随之北移． 相似文献
12.
夏季云贵高原地区降水特征及云水资源的匹配 总被引：1，自引：1，他引：0
基于云贵高原地区1961—2010年高分辨率(0.5°×0.5°)逐日降水格点资料,分析了云贵高原及东、西两个区域的夏季降水变化特征。并结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2010年ERA-Interim再分析资料,计算了其夏季水汽输送通量和净水汽收支。结果表明:(1)云贵高原夏季平均降水分布不均匀,存在区域差异:云贵高原西部的中部为降水量低值区,其向南、向西逐渐增加;东部由其东南部向西北部递减的分布形式。(2)将云贵高原分成两个区域,东、西部区域的降水都呈增加的趋势,降水量较高的区域降水增长速度较快。(3)大气中的水汽从云贵高原南边界和西边边界进入,从北边界和东边界流出,全区以净水汽输出为主,输出值与降水的变化都呈增长趋势。其中东部水汽为净输入;西部为净输出,向各区域的水汽输送量逐渐增加与各区降水量呈增长趋势变化同样相一致。(4)影响西部夏季降水的水汽主要源于孟加拉湾北部、南海北部和横断山到四川盆地地区,而东部水汽主要来自南海北部和四川盆地西部。 相似文献
13.
《贵州气象》2015,(6)
该文利用近42 a胶东半岛地区24个气象观测站的降水资料和相关ENSO数据资料,基于降水距平百分率建立了气象干旱指标。在此基础上,使用系统聚类分析的方法,对胶东半岛的气象干旱进行了分区,得到了气象干旱的空间分布,然后利用相关ENSO资料对其与胶东半岛气象干旱的相关性进行了研究。结果表明,第1类区在厄尔尼诺年将明显减少降水,拉尼娜年增加降水;对于第2类区,ENSO事件对当地的降水影响不明显,对干旱的影响有限;第3类区在厄尔尼诺年将减少降水,拉尼娜年降水增加的不明显;对第4类区来说,厄尔尼诺年降水减少的不明显,拉尼娜年对当地降水无影响。利用2013—2014年的ENSO实况数据对结论进行了检验,发现暖事件对干旱吻合度较好,可以用作干旱预测。 相似文献
14.
基于全省82个监测站1961—2010年夏季6—8月逐日降水资料,取第95百分位作为极端降水事件的阈值。极端降水阈值的空间分布,可分为大、中、小值区。大值区≥34mm,小值区≤30mm,它们之间为中值区。按极端降水总次数多少可划分3个区域,即偏多、正常、偏少区域。以总次数≥120次相当于2-4次,a。定为偏多区域,总次数≤100次相当于2．0次／a定为偏少区域,100〈总次数〈120为正常区域。最大区主要分布在伊春和尚志。暴雨以总次数335次相当于0．7次,a定为偏多区域．总次数≤25次相当于0．5次／a定为偏少区域,25〈总次数〈35为正常区域。暴雨偏多区域主要分布在伊春、铁力、尚志和五常。极端降水与暴雨均有同步变化特征：上世纪60、70年代均趋于偏少．80年代出现最高值,而后90年代和本世纪初10a又开始呈下降趋势,但总的趋势呈现出略微的增长的趋势,而极端降水增长略高于暴雨的次数。全省夏季降水、极端降水、暴雨年际变化特征分析表明。50a来降水总的变化趋势呈略微下降趋势,平均下降2．5mm／10a。极端降水、暴雨呈略上升趋势．分别平均上升5．2次／10a和1．2次／10a。夏季降水、极端降水、暴雨互相关表明,极端降水日数对降水量相关系数达0．92,远大于暴雨的相关,表明极端降水事件对降水量贡献远大于暴雨的贡献。 相似文献
15.
利用树木年轮重建了青藏铁路沿线多年冻土区的年平均气温(763—1998年)、年降水序列(1518—1983年)。利用小波分析,发现10年时间尺度上气温可分为14个暖期和13个冷期,在30年时间尺度上中世纪暖期和小冰期表现明显;降水从30年左右时间尺度上看,大致上只有1591—1640年、1671—1730年和1770—1950年降水偏多,其余时间降水都偏少。现今依然处在暖干期。功率谱分析发现,气温主要周期为2．0,2．5,3．6,7．2,22．8和117．7年,降水主要周期为2．1,3．1,4．5,7．7,11．3,20．8,28和62年。 相似文献
16.
近50年黄河上游流域年均降水与极端降水变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1970-2017年45个气象台站逐日降水资料分析了黄河上游流域降水空间分布规律以及年均降水和极端降水的变化趋势,将黄河上游流域按照地形地势、海拔、气候带分布等多种因素划分成源头区、产流区、出口区,并结合极端降水指数采用Mann-Kendall法、小波分析法分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,研究极端降水时空变化。结果表明,黄河上游流域年均降水从东南向西北扇形递减,源头区和产流区是年降水量的主要贡献区域;年均降水和极端降水均存在明显的周期振荡特征,其中源头区和产流区在22年左右,出口区在18年和8年左右;整个上游区域,极端降水和年均降水的变化趋势较为一致,但年降水量近年来呈现增长趋势,而极端降水事件的发生频率则有所降低。 相似文献
17.
《干旱气象》2016,(3)
利用NCEP资料计算并分析1961—2010年西北干旱区(35°N—50°N,73°E—105°E)经纬向水汽输送、蒸发和水汽辐合辐散的变化特征,以及它们与同期西北干旱区降水之间的关系。结果显示:(1)西北干旱区冬、春、秋季经向水汽输送为净输入,纬向为净输出,总水汽输送为净输入。夏季经、纬向水汽输送均为净输出;(2)1961—2010年,西北干旱区各季节降水均增加,冬、春季降水增加显著,夏、秋季降水增加不显著。冬季纬向水汽净输出减少,导致西北干旱区冬季总水汽输送增加;春、秋季经向净输入减少和夏季经向净输出增加,导致春、夏、秋季总水汽输送减少;(3)1961—2010年,西北干旱区各季节蒸发量显著增加,且夏季增加趋势最显著;(4)各季节水汽通量散度显著减小,水汽辐合加强,且夏季水汽辐合增强最明显;(5)蒸发增大和水汽辐合增强是西北干旱区降水增加的主要原因,但外部水汽输送变化也会影响降水变化。 相似文献
18.
利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明：贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1°存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。 相似文献
19.
任宜勇 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1994,(2)
7月份北半球500hPa月平均高度图上，负距平区分布在北美大陆西部、北大西洋西部、欧洲、泰米尔半岛至北冰洋，正距平区分布在鄂霍茨克海附近、阿拉斯为。附近及加拿大东部至格陵兰附近。不论是负距平区还是正距平区，特续时间都在半个月以上。正因为如此，出现了夏季所少有的距平显著的月平均形势。1中国东部至日本低温多雨太平洋高压的势力较弱，鄂霍茨克高压加强，再加上梅雨锋面的活跃。因此，中国东部和日本的月平均气温较常年偏低1．5－3．0℃而且有许多地方降水多达常年的3倍，塌方和洪水造成了大量人员伤亡在内的灾害。2西伯利亚中… 相似文献
20.
利用1961—2021年汛期（4—6月）江西省83个气象站点的逐日降水序列资料,计算了江西省汛期候尺度降水集中度（PCD）和集中期（PCP）,运用合成分析、趋势分析方法分析了江西省汛期降水的不均匀特征。结果表明：江西省PCD的变化区间为0.12—0.43,PCP的变化区间为5月第1候至6月第5候,说明江西省汛期降水较为均匀,但近年来降水有更集中的趋势。在空间分布上,赣南南部和赣北东部降水较为集中,降水集中期自南向北逐渐推迟,主要出现在6月中下旬。从变化趋势来看,PCP在赣南南部和赣中东部为偏早趋势,赣中北部和赣北地区有偏晚的趋势,PCD的趋势并不明显。多雨年PCD大值区主要在赣中地区,最大降水出现在6月;少雨年PCD大值区在赣北中南部和赣南东部地区,最大降水出现在5月。 相似文献