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131.
近百年全球地表月气温数据的概况与初步整合   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于国际上最著名的4套全球地表月气温数据集,即英国东安格利亚大学气候研究所数据集(CRUTEM3)、美国国家气候数据中心数据集(GHCN-V3)、美国国家航天航空局数据集(GISSTMP)和Berkeley地球表面气温数据集,从分析现有资源的状况入手,通过广泛的国际调研与合作,整合了这4套全球地表逐月气温数据集和一些主要国家或地区的区域数据集,研发了中国第一套全球陆地表面逐月气温站点数据集。该数据集共包含全球9519站、7073站及6587站的月平均气温、最高及最低气温(序列长度不低于20年)数据,同CRUTEM3和GHCN-V3数据集相比,该数据集站点密度在各个区域都有所增加,尤其是在南美洲、非洲及亚洲地区;另外,1990年代以来的站点数量显著增加,有利于降低自1990年以来全球气温变化趋势估计的不确定性。  相似文献   
132.
通过分析北半球和青藏高原地面平均气温与它们上空500hPa平均温度、200一500hPa平均厚度在不同时期和不同纬度带的趋势变化特征,了解其地面气温和其对流层中上层温度的年代际变化趋势以及相互关系。可以看到近50a地面气温和500hPa温度年代际变化大致相同,20世纪70年代中期之前都为降温,70年代中期以后为不同程度的升温。200—500hPa厚度代表的对流层上层温度与对流层下层温度变化趋势相反,70年代前明显升温,70年代后明显降温。分析还表明,对流层各层温度在不同纬度和不同季节的变化也不同。  相似文献   
133.
134.
不同方法计算的气温平均值差异分析   总被引:6,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
利用1961~2002年699个国家基本(基准)站的时值气温观测资料,分析了我国不同方法计算的气温平均值的差异。结果表明:平均气温计算值由于受4次观测、3次观测不同的计算方法的影响,造成4次、3次观测记录平均值产生一定差异。其差异在空间分布中具有明显的特征,西部、北部地区3次平均值偏高;东南部地区3次平均值偏低。中西部地区4次、3次气温平均值的差异具有扩大的趋势,是由于最低气温的升高引起的。因此,在使用气温平均值时,要充分重视平均气温值的计算方法,避免误差。  相似文献   
135.
一种气温场序列的延长插补方法   总被引:5,自引:3,他引:5  
为了得到研究大范围气候变化所必需的连续、均一气温场序列,从相邻地理区域内气温分布特征的相关性出发,本文提出了一种以气温场序列经验正交展开为基础的气温场序列延长插补方法,建立了均匀地散布在我国不同气候区域内的42个测站1881—1981年的连续、均一气温序列。独立样本检验结果表明,用本文提出的方法得到的气温序列插补值与观测值的吻合情况是相当令人满意的。  相似文献   
136.
通过对冬季太平洋海温场及滞后0—6月的欧亚500hPa高度场的联合REOF相关分析发现,与500hPa环流异常相联系的冬季海温异常分布可分为三种类型:EC型、KC型和WD型,其异常中心区域分别对应于赤道中东太平洋——加利福利亚海流区、黑潮区和北太平洋西风漂流区。各型海温异常对欧亚500hPa环流具有不同的滞后影响特征,滞后0—3月的影响区主要是低纬度地区,4个月以后可达中纬度地区,尤其是对我国东部上空环流的影响。无论是中纬度海洋还是低纬度海洋均可对滞后4个月以后的东亚中纬度环流产生明显影响。   相似文献   
137.
利用多模式对中国气温序列中不连续点的检测   总被引:11,自引:4,他引:7  
发展了一种对元数据依赖程度较小的气候序列均一化思路,在缺乏元数据的基础上,采取3种不同的方法,对中国东南部地区年平均最高、最低气温序列进行了均一性检验;并对其中不连续的气温序列进行了订正.对比表明,订正后序列较订正前更为合理.在检验过程中发现,对于最低气温检验可以明显得出比最高气温更多的不连续点.为了进一步认识这个问题,对此进行了进一步分析,认为最低温度对变化更为敏感主要是由于其物理特征:最低温度一般出现在夜间,夜间大气较为稳定,因此一些变化(如仪器,迁站)可能引起明显的不连续现象,而最高气温往往出现在白天,因此大气混合比较充分,空间的均一性要明显强于最低温度.另外,热岛现象、台站密度等因素均是影响气温序列均一化的因素.  相似文献   
138.
可视化是一种非常有效的网络空间资源分析方式,通过借助点线面、符号、地形等形象映射抽象数据,可以更好地管理、维护和优化网络空间。考虑到网络空间资源节点在网络中的空间相关性和重要性,本文借助隐喻地图思想,将网络空间中资源节点视为本体,传统地理空间中山峰和等高线作为喻体进行可视化表达。首先,通过节点之间的拓扑关系构建空间权重矩阵和转移矩阵,以此计算出节点的局部莫兰指数和PageRank值。为了更全面地综合考虑节点在局部和全局范围内的空间相关性和重要性,使局部莫兰指数进行标准化处理与PageRank值达到相同的取值范围后将二者结合得到综合评价指标(PI值);然后,将网络空间资源节点根据FR算法围绕重要程度最高的节点进行布局,通过PI值赋予节点高度值和大小;最后,借助隐喻地图的思进行可视化表达。实验数据表明,相较于传统的节点评价方法,该方法将用于衡量地理空间数据中是否存在空间聚集现象的莫兰指数引入到网络空间,可以突出节点中属性值较高并且与其相连节点属性值也高的节点;同时,基于隐喻地图思想进行可视化表达可以直观表现出节点在网络空间中的所处地位以及与其他节点间的相互关系,并且在针对格式化数据进行渲染...  相似文献   
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