北京地区局地环流观测分析   总被引：4，自引：1，他引：3  

郑祚芳  任国玉  高华 《气象》2018,44(3):425-433

应用2008—2015年逐时自动气象站观测资料,分析了北京地区局地风场的分布特点及季节性变化。结果表明:(1)北京地区局地风场受山谷风和城市热岛环流的共同影响,风速主要沿地形梯度分布。西部、北部高海拔山地风速较大,平原地带风速相对较小。平均而言,东西方向的局地风强度约为0.16m·s~(-1),南北方向的局地风强度约为0.07m·s~(-1)。(2)局地风速在季节分布上以夏季为最大,冬季为最小。其日变化为双峰型结构,于每日09及16时左右达到峰值区。(3)局地风速的u、v分量在正(负)距平的维持时长、日振幅值上存在较明显的差异。低层风场在午后到前半夜以东南风为主,后半夜开始到正午前则以西北风为主。  相似文献   

西南地区城市热岛强度变化对地面气温序列影响   总被引：16，自引：2，他引：14       下载免费PDF全文

唐国利  任国玉  周江兴 《应用气象学报》2008,19(6):722-730

利用1961—2004年我国西南地区322个站的气温观测资料, 分析了乡村站、小城市站、大中城市站和国家基准/基本站气温变化趋势特点, 着重研究了城市化对城镇站和国家站地面气温记录的影响程度和相对贡献比例。结果显示:区域平均的各类台站年平均气温呈现不同程度的上升趋势, 城市站、国家站的增温速率均高于乡村站。大中城市站和国家站的年平均热岛增温率分别为0.086 ℃/ 10a和0.052 ℃/10a, 其增温贡献率分别达57.6%和45.3%。与大多数地区不同, 西南地区的增温速率明显偏小。因此, 尽管平均热岛强度变化比许多地区弱, 但其相对贡献明显, 表明城市化对该区域气温趋势的绝对影响较弱, 但相对影响较强。另外, 城市热岛增温有明显的季节变化, 表现为秋季最强, 春季或冬季次之, 夏季最弱。热岛增温贡献率则为春季最大 (100%), 夏季次之 (73%以上), 秋季和冬季相对较小。这主要是因为春、夏两季背景气候变凉或趋势微弱, 热岛增温在实际增温中占有更高的比例。  相似文献   

华北中部近45a极端降水事件变化特征   总被引：9，自引：1，他引：8  

张爱英  高霞  任国玉 《干旱气象》2008,26(4):46-50

利用华北中部41个气象台站1961—2005年逐日降水资料,采用通用的极端气候指数,分析了近45a来华北中部极端降水事件频率变化的时空特征。结果表明：华北中部平均年最大日降水量呈下降趋势,南部平原地区一般减少,北部山地区域多有增加,降水日数有较明显减少,强降水日数和暴雨日数变化趋势不明显,降水日数的减少主要是中、小雨（雪）日数减少造成的。暴雨日数和强度在20世纪90年代中后期显著增加。华北中部强降水日数和暴雨日数在降水日数中的比重有增大趋势,强降水量和暴雨降水量在总降水量中的比重可能也增加了。这种相对增加趋势主要发生在20世纪90年代中期以后。  相似文献   

2050年前长江流域地表水资源变化趋势   总被引：3，自引：0，他引：3  

刘波  姜彤  任国玉  Klaus Fraedrich 《气候变化研究进展》2008,4(3):145-150

 利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。  相似文献   

北京奥运期间气象灾害风险应对建议和思考     

宋燕  任国玉  陈峪 《气象软科学》2008,(2)

本文分析了北京市奥运会举办期间的天气条件和天气状况,着重分析了灰霾天气、高温闷热和强对流天气发生的天气条件和预报现状,并提出相应的应对措施建议。  相似文献   

NCAR分析资料在大气边界层内误差的初步分析   总被引：2，自引：1，他引：1  

肖霞  郭振海  张文煜  郑飞  李万彪 《气候与环境研究》2009,14(5):475-483

通过比较1998年南海季风试验(SCSMEX)期间(1998年5月5日～5月25日,6月4日～6月20日)7个站点的探空加密观测资料与NCAR分析资料,分析了在大气边界层内分析资料存在的误差.结果表明:在大气边界层内,NCAR分析资料存在较大的误差.位温和比湿误差随着高度的增加呈现下高上低的特征.比湿的误差要大于位温的误差,7个站点的位温均方差最小值基本都小于1 K,最大均方差也不大于2 K,而比湿均方差最小值基本都大于1.0 g·kg~(-1),部分站点的误差最大值超过2.0 g·kg~(-1).初步说明,下垫面对NCAR分析资料误差的产生有较大影响,内陆地区和海岛地区的分析资料位温的误差比沿海地区大,而比湿数据则相反;在垂直方向上,分析资料的位温误差在0.98～1.33 K之间,比湿误差介于1.39～1.60 g·kg~(-1)之间.  相似文献   

中国大城市极端强降水事件变化的初步分析   总被引：13，自引：2，他引：11  

王萃萃  翟盘茂 《气候与环境研究》2009,14(5):553-560

利用中国753个台站1951～2005年的逐日降水资料,初步分析了人口在一百万以上的大城市极端强降水事件的变化特征及其与周围的区别.得到以下主要结论:大城市极端降水事件的变化受所在区域的变化影响很大,不同地区大城市又具有其独特的变化特点,半数以上的大城市极端降水强度和频数的变化趋势比周围大.大体上,北方尤其是在华北南部,大城市极端降水强度和频数增加的趋势比周围大;与华北地区整体上的减弱趋势不同,华北东南部大城市极端降水强度呈较明显的增强趋势.  相似文献   

一次突发性特大暴雨的中尺度分析和诊断   总被引：3，自引：1，他引：2  

陈红专  汤剑平 《气象科学》2009,29(6):797-803

利用常规探测资料、TBB资料和NCEP分析资料,对2008年5月27日发生在沅陵西北部的一次突发性特大暴雨天气过程进行了中尺度分析和诊断.结果表明:这次特大暴雨是在有利的大尺度环流背景下发生的,低空西南急流为暴雨区带来了丰富的水汽和不稳定能量;产生暴雨的中βCS云团由两个对流云团合并而成,具有椭圆形结构特征,长时间维持少动,强降水出现在中BCS云团发展最旺盛的地方;在尺度分离的流场上,特大暴雨出现在850 hPa和700 hPa的两条中尺度辐合线之间的低层辐合区内;这次暴雨与暴雨区上空对流层中低层正垂直螺旋度、高层负垂直螺旋度中心的分布和增大减小变化密切相关;非地转湿Q矢量激发的次级环流的存在有利于不稳定能量的释放,促进暴雨发生发展;暴雨区特殊的地形对这次特大暴雨过程有明显的增幅作用.  相似文献   

风场变形误差对冬季降雪测量及其趋势估算的影响     

孙秀宝  任国玉  任芝花  沈志超 《气候与环境研究》2013,18(2):178-186

利用71个气象站1960～2009年共50年的冬季逐日降水、风速和天气现象资料, 以及3个站降水对比观测试验数据, 对东北地区降雪测量记录的风场变形误差进行了评价和订正, 并在此基础上分析了风场变形误差对研究区降雪量变化趋势估算结果的影响。结果如下:1)东北地区冬季降雪量台站观测记录普遍被低估, 全区观测的冬季平均降雪量为15.1 mm, 而风场变形误差订正后冬季平均降雪量为22.5 mm。各站绝对误差介于1.1～19.4 mm, 平均绝对误差为7.5 mm, 各站相对误差介于11.8%～50.8%, 平均相对误差为34.1%。2)主要由于受气象台站观测环境改变导致的风速减弱现象影响, 东北地区大部分台站雨量计对降雪的捕获率有所增加, 冬季降水观测中的风场变形误差减小, 引起实测的降雪量变化趋势估算值被高估。风场变形误差订正前, 东北地区近50年的冬季降雪量变化趋势为0.4 mm·(10 a)^-1, 而风场变形误差订正后, 冬季降雪量变化趋势为0.1 mm·(10 a)^-1。3)东北南部地区台站受风场变形误差影响尤其明显, 冬季实测的降雪量变化趋势偏高更大, 订正后和订正前趋势差值为-1 mm·(10 a)^-1, 即订正前冬季降雪量变化趋势被高估程度达到了64.3%。  相似文献   

1981～2010年北京地区极端降水变化特征   总被引：6，自引：1，他引：5  

尤焕苓  刘伟东  任国玉 《气候与环境研究》2014,19(1):69-77

采用北京地区20个常规气象站1981~2010年逐日降水数据,对北京地区极端降水的空间分布特征进行了分析。得到以下主要结论:1981~2010年,北京地区极端降水百分位数(第90、95和99个百分位数)阈值表现出较一致的空间分布特征,以第95个百分位数阈值计算的极端降水日数与降水阈值和降水量的分布有较大差异,极端降水量对总降水量的贡献可达30%~37%,极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似。近30年,北京地区多数站点的极端降水量、降水日数和降水强度呈下降趋势,极端降水量以上甸子、怀柔、平谷和观象台下降较为明显,可达到40 mm(10 a)–1以上,极端降水强度以顺义、海淀、观象台、大兴和上甸子等站下降较为显著,每10 a降水强度减小趋势可达4 mm d–1,极端降水日数变化分布与极端降水量变化分布类似,极端降水强度变化与降水量和降水日数变化的分布有明显不同。  相似文献