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相似文献
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1.
利用建站以来鞍山站和海城乡村站的一日四次观测数据和逐日平均、最低和最高气温资料,对1951-2017年鞍山市年、四季和各月平均气温和极端气温变化特征及其变率进行了分析,并对鞍山城市热岛变化进行探讨。结果表明:1951-2017年鞍山市年平均最低气温的递增趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱,且均通过显著性检验。1951-2017年鞍山市年极端最高气温变化呈弱递减趋势,1951-1987年(突变前)呈递减趋势、1988-2017年(突变后)为递增趋势。1951-2017年鞍山市年极端最低气温呈显著递增趋势,1951-1987年(突变前)较整个阶段递增趋势更强,1988-2017年(突变后)呈递减趋势;突变前后极端最高和极端最低气温呈反相变化特征。1958-2017年鞍山市年最低气温的城市热岛强度最大、平均气温次之,最高气温最小、递增趋势最弱;秋、冬季鞍山城市热岛强度较其他季节更强,热岛指数递增显著;在每日4次定时气温观测中,14时鞍山市热岛强度最小,热岛指数呈递减趋势,其余时次均呈显著递增趋势,其中,02时鞍山热岛强度最强;鞍山市平均气温变化呈显著增暖趋势,城市热岛强度和热岛指数均呈显著递增,夜间递增尤为突出,说明鞍山城市热岛的显著增强是鞍山市气候变暖的一个主要原因。  相似文献   

2.
宁波市城市热岛效应特征分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用1961—2005年城郊两气象站气温资料,分析了宁波市城市热岛效应的年、月、日变化特征,以及几种特殊天气事件下的逐时城市热岛强度变化。结果表明:宁波市城市热岛效应呈逐年增强的趋势,秋冬季的热岛强度较春夏季强,热岛效应具有较明显的日变化,“夜热岛”强于“日热岛”。  相似文献   

3.
北京地区城市热岛的时空分布特征   总被引:20,自引:2,他引:20  
应用自动气象站逐时气温观测资料分析了北京城市热岛的时空分布特征。结果表明,无论冬、夏季,北京的城市热岛在空间分布上均表现出多中心结构。热岛强度冬季大于夏季、夜间大于白天,热岛中心随时间存在漂移现象,日变化幅度冬季大于夏季。城市热岛在时间域上呈多尺度结构,冬、夏季均以20-30h所对应的日变化和120-270h的周变化为主,周变化振荡的波谷主要出现在周六至周一,波峰出现在周三至周五,变化趋势冬季比夏季明显。  相似文献   

4.
选取1971—2017年7个国家级气象站的气温资料,分析年代际气温变化特征及城郊温差、城县温差;选取2014—2017年103个国家考核区域气象站及7个国家级气象站逐时气温资料,利用标准化相对气温法,研究西安市城市热岛、冷岛的年、季平均空间分布特征,以及逐日热岛、冷岛变化规律。结果显示:1971—2017年城区、郊区和郊县气温均呈上升趋势,城区增温速率最大,郊县增温速率最小,进入21世纪后,城市热岛效应较为显著。西安市城市热岛、冷岛现象明显,且均呈"多中心"特征,热岛中心多为老城区及旅游中心,建筑物面积和人口密度占绝对优势;冷岛中心多为地势较高、水域绿被覆盖较大、非人口密集区的秦岭坡脚线附近。城区代表站的年、春季、夏季、秋季基本处于平稳状态,年、春季、夏季06—07时热岛强度最大,秋季、冬季23时热岛强度最大;郊区代表站和郊县代表站的年及四季热岛、冷岛强度均有明显的日变化特征,且变化趋势相反;郊区代表站10时热岛转为冷岛,春、夏季16—17时转为热岛,年及秋、冬两季19—20时转为热岛;郊县代表站年、春季、夏季06—07时冷岛强度最大,秋季、冬季2时冷岛强度最大,08时后冷岛开始减弱,12—13时为最弱后开始增强。  相似文献   

5.
利用2017年晋江市及其周边共27个自动气象站逐小时气象资料,分析了2017年晋江城市热岛强度的日变化及有无海陆风对城市热岛强度的影响,同时研究了不同季节海陆风风速对城市热岛强度的影响,最后通过典型个例海陆风日验证了晋江城市热岛的日变化特征。结果表明:晋江市全年平均热岛强度的日变化趋势呈“V”字型分布;海风能使城市降温,减弱城市热岛强度,而陆风能使夜间热岛显著增强,故与非海陆风日相比,海陆风日热岛强度的日变化幅度增大;热岛强度与海陆风风速呈负相关,海陆风风速越大对城市热岛有一定的缓解作用。  相似文献   

6.
利用2012—2014年济南市自动气象站气温数据,分析济南市夏季城市热岛效应时空分布特征。结果表明,济南市夏季城市热岛效应显著,热岛强度由市区向四周辐射,市中心沿经十路到泉城路东西向一带为热岛效应最强区域;济南市夏季城市热岛效应强度存在明显的日变化,热岛强度夜间大于白天,早晨和傍晚前后存在热岛强度陡然变化阶段。  相似文献   

7.
利用1972-2011年阳泉市3个国家级气象站资料、2011年36个乡镇区域自动站气温资料,分析了阳泉市城市热岛效应的年际变化、季节变化、月变化和日变化特征。结果表明:阳泉市存在弱的城市热岛效应,1972-2011年平均热岛强度0.554 ℃。阳泉市城市热岛强度整体呈显著上升趋势,热岛强度的增加主要是由于夏季热岛强度的增强;热岛强度冬、秋季强,春、夏季弱;12月最强,5月最弱;热岛强度日变化表现为12时最小,从傍晚开始随降温逐渐增大,到早晨气温降到最低时最大,日出之后迅速减小;2008-2011年最强热岛强度出现在2010年1月14日08时,达7.9 ℃。阳泉在升温天气热岛强度变幅增大,易在早晨形成较强城市热岛,下午形成城市冷岛;降温天气热岛强度变幅减小;温度变化较小时则易维持弱的城市热岛。阳泉市主要城市发展因子与霾日数、气温呈显著正相关,在目前的经济发展水平条件下,阳泉市城市化发展可能使城市温度增高,城市绿地面积的增加可能对热岛效应有缓解作用。  相似文献   

8.
为揭示贵阳市城市热岛效应时空变化规律,利用2003—2019年的MODIS地表温度产品(MYD11A2),获取贵阳市长时间序列地表温度,结合3S技术对地表温度进行局地热岛强度计算,划分城市热岛强度等级,并从年代际、年际、季节变化以及日时间尺度对贵阳市城市热岛变化的分布特征及其演变规律进行分析。结果表明:(1)2003—2019年贵阳市城市热岛效应总体呈增强趋势,且在2012年发生突变现象,此后热岛效应更加显著,出现强热岛区,中热岛以上区域面积扩大;(2)贵阳市2003、2004、2005、2008年为热岛强度偏弱年,2016—2019年为热岛强度偏强年,偏弱年和偏强年热岛强度空间分布与突变前后相似,热岛区面积比例整体变化不大,偏强年除弱热岛区面积比例变小外,其他各热岛等级面积均增加;(3)贵阳市城市热岛效应夏季最强,其次是春季和冬季,秋季最弱。就空间分布而言,贵阳市城市热岛区在秋、冬季分布较分散,而在春、夏季分布较为集中;(4)城市热岛区主要集中在主城区,夜晚相比于白天分布更为集中,且热岛效应夜晚强于白天。  相似文献   

9.
基于MODIS数据的近8年长三角城市群热岛特征及演变分析   总被引:10,自引:2,他引:8  
葛伟强  周红妹  杨何群 《气象》2010,36(11):77-81
利用MODIS hdf数据来反演地表温度,首先通过数据挑选少云覆盖图像,再经多波段综合法去云,用近8年的MODIS历史资料选择劈窗算法反演计算给出了长三角平均地表温度分布图,以长三角作为区域整体研究热岛效应,分析了城市群热岛分布特征,指出主要城市热岛分布呈"Z"字型分布格局。长三角地区热岛强度季节变化是夏季最强,春季次之,秋冬季除少数地区为较强热岛外,大部分地区都显示为弱热岛或无热岛。采用GIS地理统计方法比较16城市的强热岛面积分布,分析了2001—2008年夏季各城市热岛强度的年际变化趋势。  相似文献   

10.
上海城市热岛的精细结构气候特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对上海地区59个自动站2006—2013年逐时气温资料进行了本地化的质量控制,得到一套高分辨率气温数据集。将其与常规观测资料进行对比,发现两者反映的上海年平均及季节平均气温基本一致,说明经质量控制的加密资料是可信的。但其空间差异更为明显,表明高分辨气温数据在城市热环境精细空间分布研究中更具代表性和有效性。基于该数据集研究了上海的城市热岛空间分布。结果表明,加密观测数据可反映出城市热岛的精细结构气候特征:热岛分布由中心城区向四周及西南部扩展,尤其是出现了"多中心"结构特征,即除中心城区的热岛主中心外,在闵行北部和松江南部均出现了与快速城市化进程相联系的区域性副热岛中心;受大气环流季节转换和局地海陆风的影响,热岛位置在秋冬季偏东南方向,春夏季偏西北方向。上述精细化特征在常规资料中并不明显或无法体现。由此可见,经质量控制的加密气温数据在城市热岛的精细结构研究中更具优势。  相似文献   

11.
利用常规观测资料以及中尺度数值模式的模拟结果,对2009年8月17—18日山东南部罕见暴雨天气过程成因进行了分析。结果表明:暴雨是受副热带高压、高空西风槽和地面倒槽共同影响产生的;低层强盛的偏南气流建立起水汽通道,把水汽源源不断地向暴雨区输送,同时山东上空低层高温高湿,能量升高,形成上干冷、下暖湿的对流性不稳定层结;强降水产生时,暴雨区上空存在较强的中β尺度系统,该系统具有强而窄的垂直上升运动、上下垂直的辐散辐合结构和强烈的对流不稳定等特征。  相似文献   

12.
胡桂芳  高理 《气象科技》2010,38(Z1):24-28
利用1951—2009年北半球500hPa高度、北太平洋海温、环流特征量、降水等资料,采用相关分析、合成分析、经验函数正交分解(EOF)、子波分析等多种统计技术,对影响山东2009年10月降水趋势的各种因素进行分析和研究。结果表明:山东10月降水大致存在3种降水分布型;在不同时间尺度的气候背景上,2009年10月山东基本处于一个少雨或由少雨向多雨转换的气候阶段;2009年春季加利福尼亚冷流的减弱,2009年6月开始的厄尔尼诺事件及6月起西太平洋副高持续的偏强、偏西、正常或偏南状态,各种指标均指示山东10月降水偏少的可能性大,预测与实况基本吻合。  相似文献   

13.
利用中国气象局人工影响天气中心研发的云参数卫星反演系统反演得到的产品,结合地面自动站观测资料,对2009年9月19—20日降水过程的云参数及地面雨量进行对比分析。结果发现:云顶高度、云顶温度、过冷层厚度和云光学厚度对本次降水过程指示性不强,而云粒子有效半径及云液水路径对降水有较好的指示作用,且云液水路径指示作用更强,二者的变化超前于地面降水30min到1h;云液水路径及云粒子有效半径大值区与地面雨量的大小呈正相关,云液水路径值大于400g.m-2及云粒子有效半径大于27μm区域与地面雨强中心位置基本一致。掌握云参数的演变规律,有助于监测、识别大范围人工影响天气作业条件和分析可播区。  相似文献   

14.
To improve the understanding of the CO2 exchange and the cycling of energy and water between the land surface and atmosphere over a typical hilly forest in southeastern China, a long-term field experimental observatory was established in Huainan, Anhui Province. Here, the authors briefly describe the three parts of ongoing research activities: the environmental monitoring at the site, the meteorological observations on a high tower, and particularly the intensive measurement of soil–vegetation–atmosphere interaction on a lower tower. Specifically, the diurnal variation of basic meteorological variables on a typical clear day (13 July 2018), and their temporal variation in the first three months of the low tower's operation (4 June to 31 August 2018), and in combination with simultaneous data from the high tower, are analyzed. Results show that the data demonstrate reasonable variabilities, and the variables exhibit significant diurnal variation, characteristics of summer values, and considerable differences in summer months. The daily and monthly average albedos above the forest canopy were both 0.13. The daily average soil CO2 concentration was 1726 and 4481 ppm at 2 and 10 cm, respectively. The soil CO2 concentration changed with soil volumetric moisture contents, but showed a weak correlation with soil temperature in summer 2018. As the observatory continues to run and data continue to be collated, further investigation of the long-term variation of monsoon characteristics should be performed in the future. The experiment is useful in ecosystem and atmosphere interaction research, as well as for the development and evaluation of climate models, in the transitional climate zone of the Huaihe River basin.摘要本文简要介绍了包括三部分观测的安徽淮南长期野外试验观测站, 特别是土壤-植被-大气的集中观测, 对小塔运行前三个月 (2018年6月至8月) 的数据, 并结合同一时段大塔获得的数据, 进行了初步分析.结果表明这些资料有合理的变化特征, 日变化和夏季值特征显著, 各月份间气象变化有明显差异.土壤水分和温度受降雨影响, 在不同的下垫面条件下表现出不同的变化.土壤CO2日平均浓度在2 cm和10 cm处分别为1726和4481 ppm.2018年夏季土壤CO2浓度随土壤体积含水量的变化而变化, 但与土壤温度呈弱相关.  相似文献   

15.
应用常规资料、自动站雨量资料、卫星云图及雷达资料,对2009年5月9-10日发生在鲁西北和鲁中北部的一次区域性大暴雨进行分析。分析发现,低层冷式切变线是引发大暴雨的主要系统,暴雨主要产生在低空冷式切变线右侧、西南低涡的东北象限以及低空急流的左前方,也是高低空急流耦合区。副高西侧的西南急流建立起从南海到华北中部的水汽通道,为大暴雨的发生发展提供暖湿空气和能量,使得低涡辐合加强,是低层切变线长时间停滞的必要条件。地面锋面气旋则是暴雨开始的启动机制,锋后东北冷空气与西南暖湿空气在山东上空交汇,促使对流发展和不稳定能量释放产生暴雨。在低层辐合、高层弱辐散的情况下,暴雨区低涡的涡动作用使得水汽块运动加强。多个对流单体合并形成的中尺度对流系统(MCS)经过大暴雨区,雷达回波表现为层状云为主的混合回波带,说明对流并不旺盛。  相似文献   

16.
This study proposes a method to derive the climatological limit thresholds that can be used in an operational/historical quality control procedure for Chinese high vertical resolution (5–10 m) radiosonde temperature and wind speed data. The whole atmosphere is divided into 64 vertical bins, and the profiles are constructed by the percentiles of the values in each vertical bin. Based on the percentile profiles (PPs), some objective criteria are developed to obtain the thresholds. Tibetan Plateau field data are used to validate the effectiveness of the method in the application of experimental data. The results show that the derived thresholds for 120 operational stations and 3 experimental stations are effective in detecting the gross errors, and those PPs can clearly and instantly illustrate the characteristics of a radiosonde variable and reveal the distribution of errors.摘要针对中国高分辨率探空资料, 本文提出了一种计算气候学界限值的方法以满足业务中对资料进行质量控制的需求.首先在垂直方向上将整个大气划分为64层, 将落在每层范围内的观测数据都收集到一起进行排序并计算百分位, 在此基础上通过比较不同百分位廓线值来获得气候学界限值.除了业务台站, 本文还使用了TIPEX-III的探空数据来验证本方法在科学试验数据中的应用效果.评估表明, 应用气候学界限值可以有效检测到业务站和试验站观测数据中的粗大误差;百分位廓线则可以清晰的体现出探空观测的整体变化特征并揭示出误差的整体分布范围.  相似文献   

17.
Background error covariance (BEC) plays an essential role in variational data assimilation. Most variational data assimilation systems still use static BEC. Actually, the characteristics of BEC vary with season, day, and even hour of the background. National Meteorological Center–based diurnally varying BECs had been proposed, but the diurnal variation characteristics were gained by climatic samples. Ensemble methods can obtain the background error characteristics that suit the samples in the current moment. Therefore, to gain more reasonable diurnally varying BECs, in this study, ensemble-based diurnally varying BECs are generated and the diurnal variation characteristics are discussed. Their impacts are then evaluated by cycling data assimilation and forecasting experiments for a week based on the operational China Meteorological Administration-Beijing system. Clear diurnal variation in the standard deviation of ensemble forecasts and ensemble-based BECs can be identified, consistent with the diurnal variation characteristics of the atmosphere. The results of one-week cycling data assimilation and forecasting show that the application of diurnally varying BECs reduces the RMSEs in the analysis and 6-h forecast. Detailed analysis of a convective rainfall case shows that the distribution of the accumulated precipitation forecast using the diurnally varying BECs is closer to the observation than using the static BEC. Besides, the cycle-averaged precipitation scores in all magnitudes are improved, especially for the heavy precipitation, indicating the potential of using diurnally varying BEC in operational applications.摘要背景场误差协方差在资料同化系统中具有非常重要的作用, 目前业务变分同化系统中常采用静态背景场误差协方差, 未考虑其具体的日变化特征. 为构建更为合理且便于业务系统应用的日变化背景误差协方差, 本文构建了高分辨率集合预报样本的日变化背景场误差协方差, 揭示了其日变化特征, 并应用到了CMA-BJ业务系统中, 开展了基于业务框架的批量循环同化预报试验. 结果表明, 背景场误差存在明显的日变化特征, 采用集合日变化背景场误差协方差能够改进模式的预报效果.  相似文献   

18.
降水日变化受大气热力,动力过程以及复杂地形影响,演变特征复杂且区域差异显著.本文采用中国气象局发布的中国地面与CMORPH融合逐小时降水产品(2008-2019年),分析了新疆省暖季降水日变化特征.研究结果表明:(1)新疆大部分地区降水主峰值发生在清晨;(2)持续时间超过三小时的降水事件是新疆地区主要降水事件,贡献了南...  相似文献   

19.
2019 was one of the hottest years in recent decades, with widespread heatwaves over many parts of the world, including Africa. However, as a developing and vulnerable region, the understanding of recent heatwave events in Africa is limited. Here, the authors incorporated different climate datasets, satellite observations, and population estimates to investigate patterns and hotspots of major heatwave events over Africa in 2019. Overall, 2019 was one of the years that experienced the strongest heatwaves in terms of intensity and duration since 1981 in Africa. Heatwave hotspots were clearly identified across western-coastal, northeastern, southern, and equatorial Africa, where major cities and human populations are located. The proportion of urban agglomerations (population) exposed to extreme (99th percentile) heatwaves in the Northern Hemisphere and Southern Hemisphere rose from 4% (5 million people) and 15% (17 million people), respectively, in the baseline period of 1981–2010 to 36% (43 million people) and 57% (53 million people), respectively, in 2019. Heatwave patterns and hotspots in 2019 were related to anomalous seasonal change in atmospheric circulation and above-normal sea surface temperature. Without adaptation to minimize susceptibility to the effects of heatwave events, the risks they pose in populated areas may increase rapidly in Africa.摘要2019 年是近几十年来最热的年份之一, 包括非洲在内的全球许多地区都受到大范围的热浪侵袭. 然而, 非洲作为脆弱的发展中地区, 我们对其近年热浪事件的了解非常有限. 本研究中, 我们结合了不同的气候数据集, 卫星观测资料和人口数据, 研究了 2019 年非洲地区主要热浪事件发生的时空特征和热点分布区. 总体而言, 2019 年是非洲地区自 1981 年以来热浪强度最强, 持续时间最久的年份之一. 在主要城市和人口所在的非洲西海岸, 东北部, 南部和赤道地区是热浪发生的热点区. 位于赤道以北的非洲地区, 暴露于极端 (第 99 个百分位) 热浪的城市人口比例从 1981–2010 年基准期的 4% (500 万人) 上升至2019 年的 36% (4300 万人). 位于赤道以南地区, 暴露于极端热浪的城市人口则从基准期的15% (1700 万人) 上升至57% (5300 万人). 2019 年的热浪时空特征和热点分布与大气环流的季节变化异常和海温的暖异常有关. 如果不及时采取适应措施以尽量减少人口对热浪事件影响的敏感性, 热浪对非洲人口稠密地区构成的风险可能会迅速增加.  相似文献   

20.
西伯利亚地区异常的升温可能会给生态系统带来灾难性的影响.本文从气候角度分析西伯利亚地区初夏升温的特征以及北极海冰减小的可能贡献.观测和再分析资料表明,1979-2020年间西伯利亚地区6月地表气温有很强的升温趋势(0.9℃/10年),明显高于同纬度地区平均的升温趋势(0.46℃/10年).升温从地表延伸至300hPa左...  相似文献   

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