共查询到20条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
春季华南土壤湿度异常与中国夏季降水的可能联系 总被引：12，自引：0，他引：12
基于ERA40（ECMWF）1958—2001年土壤湿度再分析资料和中国541站降水资料,通过观测分析揭示了华南春季土壤湿度异常与中国夏季降水的联系及其可能的物理过程。结果表明,春季华南土壤湿度与夏季华南（长江流域及其以北地区）降水呈正（负）相关;春季华南土壤湿度负（正）异常,夏季华南降水异常偏少（多）,而长江以北地区降水则偏多（少）。通过对春季华南土壤湿度异常年份对应的环流异常特征的诊断分析发现：土壤湿度负异常年,西太平洋副高位置明显偏西,华南地区对应异常的下沉运动和水汽辐散,导致该地区降水偏少;而长江中下游地区对应异常的上升运动和水汽通量的辐合,降水偏多;土壤湿度正异常年的情况大致相反。进一步的分析表明,春季华南土壤湿度与同期长江中下游及以北地区土壤湿度存在明显的负相关关系。春季华南土壤湿度负（正）异常年的同期华北到长江中下游区域土壤湿度为正（负）异常,将导致南部区域的地表温度异常升高（降低）,北部地表温度异常偏低（偏高）,并通过改变地表对大气的加热,引起夏季大气环流的异常,最终造成夏季降水异常。 相似文献
2.
3.
基于NCAR大气模式CAM3.1模式,设计了有、无土壤湿度年际异常两组试验对中国区域近40a(1961-2000年)气候进行了模拟。从气候态和年际变率的角度,通过分析两组试验的差值场来探讨土壤湿度年际异常对气候模拟的影响,并初步探讨了影响的可能机制。结果表明:模式模拟的温度和降水对土壤湿度的年际异常非常敏感,土壤湿度的年际变化对中国春夏季气候及其年际变率均有显著影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,模式模拟的春夏季平均温度、最高温度、最低温度在我国大范围内降低,春夏季降水在东部大部分地区明显减少,西部增加。而模式模拟的春夏季温度、降水年际变率在中国大部分地区减弱。但当考虑土壤湿度的年际变化,则能在一定程度上提高模式对气候年际变率的模拟能力。在进一步分析表明土壤湿度年际异常时,主要通过改变地表能量通量和环流场,对温度、降水产生影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,地表净辐射通量减少,地表温度降低,感热通量减少。感热通量差值场的空间变化和温度差值场的空间变化一致,感热通量对温度有一定影响。而潜热通量差值场的空间变化和降水的差值场的空间变化一致,可见降水受地表潜热通量的影响。土壤湿度年际异常引起的环流场的变化也是导致气候变化的原因之一,地表能量和环流场年际变率的改变对春夏季气候年际变率存在一定影响。 相似文献
4.
黄土高原土壤湿度对地表能量和大气边界层影响的观测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用黄土高原区域甘肃平凉地区陆面过程与灾害天气观测研究站2016—2017年夏季(6—8月)晴好天气下的观测资料,定量分析了平凉地区土壤湿度在干、中、湿三种不同状况下对地表辐射和地表能量分配及大气边界层的影响,并根据总体变化趋势,将土壤湿度进一步分为干、中区间(0. 158～0. 220 m~3·m~(-3))和中、湿区间(0. 179～0. 325 m~3·m~(-3)),与波文比、感热通量、潜热通量进行相关性分析,从而探究土壤湿度通过影响地表能量分配和大气边界层进而影响降水的可能物理机制。结果表明:(1)土壤湿度变化对反照率影响相对较小,对波文比影响显著,主要是影响感热、潜热变化,即影响地表能量分配过程。随着土壤湿度增加,潜热增大,感热减小,波文比显著降低;土壤湿度变化对地表净辐射影响显著,主要影响净长波辐射变化,随着土壤湿度增加,净短波辐射呈现略微增加,净长波辐射显著增加。(2)土壤湿度分区间分析结果显示,土壤湿度在干、中区间(0. 158～0. 220 m~3·m~(-3))对潜热通量以及边界层高度的影响相比土壤湿度在中、湿区间(0. 179～0. 325 m~3·m~(-3))的影响更大,即土壤偏干情况下,地表通量变化和大气边界层发展更显著。此次观测数据定量分析结果与理论机理较为一致,表明该观测数据的可靠性,可为数值模式在黄土高原区域的模拟提供重要的数据基础。 相似文献
5.
用区域气候模式 (RegCM_NCC) 对江淮流域地区春季初始土壤湿度异常导致的区域气候效应进行了数值模拟分析, 结果表明:土壤湿度异常变化对区域降水的影响非常显著, 土壤湿度的正异常使得异常区域内降水增大, 地面空气增湿、蒸发加大, 与此相应, 地表气温迅速降低, 土壤湿度的负异常有与之相反的结果, 这种区域气候响应是通过改变地表辐射平衡及地-气系统能通量而实现的; 区域土壤湿度异常对短期气候的影响在一个月之内较明显, 它的影响可持续至以后的几个月, 但强度逐渐减弱; 区域土壤湿度异常的气候响应不仅仅局限于异常区域内部, 而且可以通过次级环流影响到其他区域的降水、温度等变化。 相似文献
6.
中国西北区西部土壤湿度及其气候响应 总被引：19，自引：4，他引：15
利用中国西北区西部7个农业试验站1981—2001年0~40 cm的土壤湿度、降水、气温、水面蒸发和相对湿度观测资料,分析了逐站土壤湿度的月变化、年际特征及其气候响应。结果表明:(1)7站土壤湿度月变化分为平稳型和波动型;新疆各站土壤湿度沿垂直方向年际变化比较一致,但青海2个测站上下层趋势基本相反;新疆各站整层年际变化相对较大,而青海2个测站年际变化相对稳定;土壤湿度年际变化总体趋势随深度增加而减小。(2)进入20世纪90年代,多数站点土壤明显干化,个别站还存在突变现象,土壤湿度与气温有着显著的负相关。(3)土壤湿度和气候因子之间存在相互响应,土壤湿度与气温普遍存在负相关,土壤湿度与降水之间总体响应不明显。 相似文献
7.
利用黑河流域少量观测台站的实测降水和土壤湿度资料, 对比分析了欧洲中心ERA40及美国NCEP R-1两套常用的土壤湿度再分析资料在黑河流域的空间分布、 年际变化和季节循环特征, 结果表明:两套资料在黑河流域均能表现出“南湿北干”的分布格局, 湿度高值中心位于祁连山区东南部\.以此为中心, 土壤湿度从上游山区向中下游递减。ERA40土壤湿度在祁连山区年际变化明显, 与降水的响应关系要好于NCEP资料, 在中下游站点, NCEP 10 cm层土壤湿度对降水的响应好于ERA40。祁连站ERA40土壤湿度在6~8月接近观测值, 在额济纳站两套资料对于土壤湿度的描述都不理想。 相似文献
8.
利用河西张掖试验站2005年11月—2006年10月的陆面过程观测资料,研究了河西中部干旱区土壤温度、土壤湿度、降水量、地表反照率、地表辐射分量和土壤热通量等物理量的年变化和日变化特征及其影响机制,分析了土壤湿度与降水量的相关关系、地表反照率与降水量及土壤湿度的相关关系。结果表明:干旱荒漠地区土壤温度对太阳加热的响应比较迅速,而且年较差和日较差也比较大。地表层土壤主要受蒸发和降水的影响,土壤湿度变化响应得较快,而深层土壤湿度基本不受地表影响,在冬季土壤湿度变化对降水的响应要滞后1~2个月。降水量与5 cm土壤湿度的相关最好,与深层50cm的土壤湿度相关最差。地表反照率的起伏变化与降水过程对应的比较好,反照率的谷值正好对应降水过程比较集中的时段。地表反照率随土壤湿度的增大是减小的,两者的相关系数达到了0.7346。干旱荒漠区辐射分量年变化幅度普遍比较大,年平均日变化特征表现为非常典型而平滑的日循环形态。土壤冬季向大气输出热量而夏季转变为大气向土壤输入热量,且输入的热量要大于输出。随着季节变化,土壤热通量的日最大值冬季出现最晚、夏季最早,与20 cm土壤温度的变化趋势基本一致。 相似文献
9.
基于1961—2010年中国地面台站和卫星观测等多种数据,对不同类型厄尔尼诺事件次年夏季中国地区云的变化特征和不同类型降水的变化特征进行了分析,探讨云的变化特征与总降水异常的复杂联系。结果表明:站点数据中,厄尔尼诺事件次年夏季总云量和低云量的异常与降水异常分布形势大致相同;积雨云、雨层云和层积云等低云的出现频率有所增加。云量与降水异常在全国范围内表现出显著的正相关;通过显著性检验的正相关站点,云量与降水异常的线性关系也通过了显著性检验,总云量和低云量与降水的增加比例分别接近1:3和1:1。卫星观测数据中,厄尔尼诺事件次年夏季高云量、深对流云量、光学厚度和云水路径的变化与站点降水异常基本呈正相关;黄河以南地区总降水的变化主要来源于对流降水的异常,其贡献比例高达80%。中国东部地区低云对降水具有很好的指示作用;厄尔尼诺事件次年夏季南方地区总降水的异常主要来自对流降水的变化;对流降水异常增加与深对流云的异常增多有关。厄尔尼诺事件的发生使得次年夏季中国季风区对流活动增强,对流云云量增多,云层增厚,云顶向上发展,故而对流降水增加,异常雨带形成。 相似文献
10.
土壤质地对中国区域陆面过程模拟的影响 总被引：6，自引：2，他引：4
利用陆面过程模式(CLM3.5)和中国区域两种土壤质地数据(分别来自第二次中国土壤调查SNSS和联合国粮食农业组织FAO),研究了土壤质地变化对于模式模拟的陆表水热变量的影响。结果显示,土壤质地对土壤水文学变量的影响远大于对土壤热力学变量的影响,尤其是对于饱和土壤含水量和饱和水力传导率的影响。对于模式的输出,土壤质地影响比较明显的有土壤湿度、总径流和土壤渗透等水文学变量以及地表潜热、地表感热和土壤热通量等热力学变量,而影响相对较小的有地面吸收的太阳辐射和地表反照率。同时,发现基于SNSS模拟的土壤湿度与站点观测值更加接近。因此,本研究认为基于SNSS土壤质地数据可以有效地改进模式模拟结果,建议以后在陆面模式试验中尽可能使用以观测为基础的SNSS土壤质地数据。 相似文献
11.
利用云南省2325个国家级台站和区域自动观测站逐小时降水数据,分析了2014~2018年云南雨季和干季的降水量、降水频次和降水强度的空间分布特征以及关键区域的降水日变化演变特征。结果表明:受复杂地形影响,云南不同区域降水特征差异显著,且与我国东部地区显著不同。年均降水量大体呈西南高、西北低的分布特征。对于云南西北部的怒江河谷地区,干、雨季降水均为夜间峰值,降水频次高,但强度较弱。对于云南最西部（99°E以西）的保山德宏地区,该地区累计降水量为云南最大,这一区域各台站日变化峰值均较为一致地出现在上午,在陆地地区较为少见。相邻的普洱和元江河谷位于云南南部（23°N以南）,雨季两区域降水相当,但元江河谷在干季与雨季均为突出的夜间至清晨降水峰值,普洱地区雨季则是明显的午后降水峰值。云南中部地区降水量较周边地区明显偏小,该地区降水频次在雨季主要表现为清晨峰值,而在干季却是午后峰值更为突出,这也与我国东部地区降水日变化特征差异明显。 相似文献
12.
Soil Moisture Retrieval from Satellite Images and Its Application to Heavy Rainfall Simulation in Eastern China 总被引：3，自引：4，他引：3
The soil water index (SWI) from satellite remote sensing and the observational soil moisture from agricultural meteorological stations in eastern China are used to retrieve soil moisture. The analysis of correlation coefficient (CORR), root-mean-square-error (RMSE) and bias (BIAS) shows that the retrieved soil moisture is convincible and close to the observation. The method can overcome the difficulties in soil moisture observation on a large scale and the retrieved soil moisture may reflect the distribution of the real soil moisture objectively. The retrieved soil moisture is used as an initial scheme to replace initial conditions of soil moisture (NCEP) in the model MM5V3 to simulate the heavy rainfall in 1998. Three heavy rainfall processes during 13–14 June, 18–22 June, and 21–26 July 1998 in the Yangtze River valley are analyzed. The first two processes show that the intensity and location of simulated precipitation from SWI are better than those from NCEP and closer to the observed values. The simulated heavy rainfall for 21–26 July shows that the update of soil moisture initial conditions can improve the model’s performance. The relationship between soil moisture and rainfall may explain that the stronger rainfall intensity for SWI in the Yangtze River valley is the result of the greater simulated soil moisture from SWI prior to the heavy rainfall date than that from NCEP, and leads to the decline of temperature in the corresponding area in the heavy rainfall days. Detailed analysis of the heavy rainfall on 13–14 June shows that both land-atmosphere interactions and atmospheric circulation were responsible for the heavy rainfall, and it shows how the SWI simulation improves the simulation. The development of mesoscale systems plays an important role in the simulation regarding the change of initial soil moisture for SWI. 相似文献
13.
利用2005—2018年125个国家级台站小时降水观测数据研究云南小时降水时空分布特征。结果表明:云南年总降水量、不同持续时间降水量、极端强降水量及降水日变化空间分布差异很大。年降水量自西北向南增加,雨强自北向南增强,降水时长西部大于东部、南部略大于北部,年降水量受降水时长和雨强共同影响,降水时长影响最强,雨强影响较弱,这种特征在滇西北最突出,但滇东北的降水量与雨强相关更好。云南大部夜雨量多于昼雨量,滇东北和北部边缘夜雨特征最显著;降水日变化特征在云南北部为夜间单峰,西部边缘为清晨单峰,中部为夜间与午后峰值相当的双峰,南部也为夜间和午后双峰,但南部不同区域间主峰和次峰出现时间不同。云南南部降水贡献以短、中历时降水为主,北部则以长、超长历时降水为主。云南短时强降水发生次数的空间分布表现为自西北向东南增加;年发生站次数具有增加趋势,日变化特征为显著单峰,多在傍晚至入夜出现,且极端短时强降水更易在凌晨出现。这些小时降水时空分布特征很大程度上代表了低纬高原地区的降水特征。由于低值天气系统多影响低纬高原中北部,热带天气系统多影响南部,且低纬高原地形复杂,局地热力条件差异明显,这些因素造成该区域小时降水时空分布特征差异显著。 相似文献
14.
青海省近40年雨日、雨强气候变化特征 总被引：17，自引：2，他引：17
利用青海省1961-2002年26个代表站逐日雨量资料和青海省东部地区10个站1981～2001年降水自记资料，分析近40年来青海省雨日、雨强气候变化。结果表明：青海近年来虽然夏半年降水量和雨日在减少，但降水强度在增大。夏半年降水量的减少主要是降水日数的减少造成的；而冬半年降水量的明显增加是由于雨日增多和每个降水日平均雨量的增大造成的。近20年来10分钟、1小时最大降水的强度在明显增加。同时，20世纪90年代夜间出现强降水的几率多于80年代。 相似文献
15.
2009/2010年冬季云南干旱的进一步研究——前期土壤湿度影响的数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
采用新一代中尺度数值模式WRFv3.2版本,模拟研究了前期(秋季)土壤湿度异常对云南冬季降水的影响。数值模拟试验结果和一系列分析清楚表明,前期(秋季)土壤湿度的异常偏低,会导致云南地区冬季(12月1日~2月28日)降水的显著减少;前期土壤湿度减少一半,可以使云南冬季的降水量平均减少30%以上,小部分区域减少达50%以上,影响十分明显。大气环流及其主要参量模拟结果的对比分析清楚表明,持续的西偏北气流和干气团的控制以及云南地区大气散度场和垂直运动场等的异常是导致降水量减少的直接原因。对降水过程的分析表明,前期土壤湿度减少对降水过程的频次和发生时间的影响较小,但对各次过程的降水强度影响明显。这是前期土壤湿度减少所导致的包括区域性蒸发量和热通量等大气物理过程的改变决定的。本研究数值模拟结果与关于区域性土壤湿度异常影响机理的已有结论基本一致。 相似文献
16.
基于吉林省观测土壤水分的WOFOST模型模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用吉林省白城站试验数据进行模型参数调整,通过独立的观测资料对生育期、叶面积指数、地上部分各器官生物量进行模拟验证与评价。以白城站和榆树站代表吉林省西部玉米种植区和中部黄金玉米带参数,利用农业气象观测站发育期资料、气象资料和经过质量控制后的逐日土壤水分自动站观测数据进行模拟。为了提高WOFOST模型模拟精度,将由模型通过降水量计算的土壤体积含水量替换为实测土壤水分计算的体积含水量,采用替换后的土壤体积含水量参与模型下一步运算,以此来模拟2001—2016年春玉米穗生物量变化状况,构建玉米土壤体积含水量改善率(PD)指标,来表征降水驱动和土壤水分驱动对作物模型模拟结果的影响。结果表明:(1)模型对白城站春玉米生育期、叶面积、地上部分总生物量和叶生物量较准确,而穗生物量模拟效果一般。(2)从代表站白城来看,穗生物量模拟值与降水量存在明显正相关,降水偏少的年份土壤模拟效果明显优于降水驱动。(3)从区域来看,以盐碱土为主的地区或降水量偏少的年型下土壤水分驱动效果优于降水驱动;在以黑土为主的区域或降水偏多的年型下,两者模拟效果基本接近。(4)总体来说,利用观测土壤水分替换降水量参与模型能够显著提高模型模拟精度。 相似文献
17.
利用WRF模式对2012年8月17~18日四川出现的一次大暴雨过程进行模式模拟和诊断分析,并通过对地形敏感性试验讨论川西高原至川东过渡带陡峭地形对此次暴雨的影响。结果表明,WRF基本成功模拟出2012年8月中旬四川中部大暴雨过程,对环流形式预报与实况较为一致。此次过程水汽来源台风低压及副高外围携带的水汽。川中云团发展阶段对应四川中部多个站出现强降水,该对流云团发展是引发本次降水的重要因素,而对流层中低层高温高湿环境对对流云团发展提供有力的环境。地形敏感性试验表明,陡峭地形高度与降水强度呈正比,通过影响陡峭地形周边物理量特征场分布从而影响暴雨区降水强度;相对湿度的影响小于温度对降水强度的影响作用。 相似文献
18.
利用1982—2020年三江平原19个国家气象观测站土壤湿度及同期降水、气温数据, 基于相关系数和自相关系数统计方法, 分析了黑龙江省三江平原土壤湿度记忆性及与降水、气温之间的关系。结果表明: 春、夏季三江平原土壤湿度记忆时间均在10—40 d, 各层土壤湿度记忆性的空间分布以中间层(10—20 cm)土壤湿度平均记忆时间最长, 呈上下层递减的趋势; 春季三江平原10—20 cm土层土壤湿度的记忆时长平均20 d, 夏季平均17 d; 夏季土壤湿度记忆性强度大于春季, 空间分布以三江平原西部的记忆性较强, 随着土层的增加土壤湿度记忆性有增大的趋势。降水是三江平原土壤湿度主要来源, 受降水和气温协同作用的影响, 夏、秋季土壤湿度与同期降水量、温湿指数均存在显著的正相关关系; 春季土壤湿度与前期秋冬季降水亦呈显著正相关, 与前期温湿指数呈负相关, 前期秋冬季气温的升高会促进土壤的融冻, 从而使当年春季土壤水分增加。 相似文献
19.
利用地面加密观测、Micaps资料和NCEP1°×1°再分析资料对1003号"灿都"台风造成云南暴雨进行诊断分析。结果表明:台风低压为高温高湿且具有强对流不稳定的深厚系统。进入云南后除了自身携带的大量水汽和能量外,先后有副热带高压西侧强盛偏南急流和孟加拉湾西南气流卷入,使得台风低压在云南持久不衰,并产生全省性强降水。诊断量"水汽螺旋度"对暴雨落区和强度有较好的对应关系,强降水多发生在水汽螺旋度正值中心的偏南侧。"水汽螺旋度"随时间变化的两个影响因子"螺旋度通量散度"和"湿螺旋度散度"对强降水的落区和强度也有较好的指示作用。若是分别对两个因子进行诊断,再综合分析环流形势,将能达到更好的强降水预报效果。 相似文献
20.
为评估和对比GPM IMERG、ERA5降水数据在云南的适用性,利用2014年4月至2018年6月的地面气象观测数据、GPM IMERG卫星遥感降水产品和ERA5再分析降水数据,采用定量和分类评分7项指标评估GPM IMERG和ERA5日降水产品在云南的适用性。结果表明:2种数据存在小雨日雨量高估,中雨及以上量级雨日雨量低估的问题,ERA5数据更为突出,小雨日居多导致降水整体高估;GPM IMERG数据空、漏报并存,ERA5则高空报、低漏报严重;小雨日较多(较少)的区域2种数据易出现高漏报(空报);不同雨强区间GPM IMERG秋季降水数据精度最高,冬季存在低雨强低估,高雨强高估的不同表现;20mm/d以下中低雨强段上2种降水数据与地面站点数据误差较小,雨强变大,误差增大,雨强大于20mm/d时,2种数据随雨强增大与站点偏差差异更为显著;随坡度和起伏度增大2种降水数据精度呈变差趋势;多项指标评估表明GPM IMERG降水数据在云南具有更高精度。研究结果为应用和开展农业、水利、水文、气象等相关学科研究提供参考依据。 相似文献