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101.
近45a我国沙尘暴和扬沙天气变化趋势和突变分析 总被引:79,自引:49,他引:30
利用1954-1998年我国334个站每月沙尘暴和扬沙发生日数资料,通过线性趋势估计和多项式函数拟合等方法分析了沙尘暴和扬沙日数的长期趋势变化和周期变化,发现沙尘暴和扬沙日数的总体趋势是下降的,沙尘暴和扬沙年平均日数都是在20世纪50年代最高,60年代减少,之后70年代又有回升的趋势,到80年代又减少,90年代最少。沙尘暴日数的变化存在着6.7a的周期及2.59a和3.38a的周期,并且2.59a和3.38a的周期都通过了α=0.1的显著性检验。扬沙不存在显著性周期。由于资料长度的限制,无法对22a以上的长周期进行分析。利用滑动t检验法和气候跃变参数Jy分析了沙尘暴和扬沙日数的突变问题,发现沙尘暴和扬沙日数从80年代到90年代的变化率最高,沙尘暴和扬沙分别在1985年和1984年发生了由多到少的突变。我国北方强沙尘暴的发生次数从50年代到90年代呈上升趋势,从而使沙尘天气对我国的影响不但没有减弱反而有增强的趋势;近年来,大范围的强沙尘暴天气出现的频率增加、程度增强、范围扩大,因此保护生态环境,防止土地荒漠化,是我们目前面临的紧要任务。 相似文献
102.
陇中黄土高原半干旱草地地表反照率的变化特征 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2010年兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)全年的观测数据,对陇中黄土高原半干旱草地的地表反照率年变化及其在典型天气条件下的变化特征进行研究。结果表明,该地区半干旱草地的地表反照率呈冬半年高、夏半年低的特点,年平均地表反照率为0.21,高于绿洲地区,低于半干旱农田区;地表反照率的日变化明显受天气条件的影响:晴天时呈早晚高、中午低的特征,阴天时日变化很小;降雨后地表反照率先降后升,而降雪后则先升后降;沙尘天气过程中,地表反照率比晴天有所增加。晴天时地表反照率还存在明显的不对称现象,即相同太阳高度角时,上午地表反照率大于下午,这种差异与浅层土壤湿度的变化具有较好的一致性。 相似文献
103.
2009—2013年中国西南地区连续干旱的成因分析 总被引:4,自引:0,他引:4
提2009年以来,中国西南地区连续4年秋、冬、春季出现严重干旱,持续时间长、影响范围大、干旱程度重,给旱区农林业生产和人民生活带来严重影响,造成巨大的经济损失。本文利用多种资料从大尺度大气环流、水汽输送、太平洋及印度洋海温、平流层极涡等方面分析了此次连续干旱的原因。结果表明:南支槽强度偏弱、孟加拉湾水汽输送偏少以及弱极涡背景下,异常波活动造成的 AO 负异常引起的冷空气路径偏东是这4年持续干旱的共同特点。热带海表温度的异常变化对西南地区干旱的影响也不容忽视,主要表现在对孟加拉湾和南海水汽输送的阻碍上。La Nina 事件中,热带印度洋冬、春季海表温度的异常变化对干旱影响更为突出。冬、春季平流层和对流层的动力耦合作用结果使得 AO 位相发生变化,其中异常负位相的强度及持续时间对这4年西南地区秋、冬、春连旱的影响显著。 相似文献
104.
利用2001年1月1日-2012年12月31日北京市空气污染指数资料和地面气象观测数据,对北京市API的节气变化特征及其与气象因子在节气尺度上的相关关系进行统计分析。结果表明:2001-2012年北京市春季和冬季分别以清明和小雪节气API最高,空气质量最差;立秋节气API最低,空气质量最好。春分至霜降节气空气首要污染物是PM10,SO2作为首要污染物出现在立冬~大寒和立春~惊蛰节气,小寒达到最大。温度、风速和相对湿度是影响北京空气质量主要气象因子,立春~谷雨主要受气压影响,立冬~大寒受相对湿度和日照时数影响较大,立夏~霜降与平均气温和最低气温显著相关,风速主要影响春秋节气。 相似文献
105.
针对未知空间参考系的大比例尺地形图测绘成果,通过数值模拟计算得到了各种参数对转换结果的影响,结果表明,三维四参数模型不适用于未知空间参考系的坐标转换,椭球参数对平面四参数转换结果的影响完全可以忽略不计。进而通过高斯投影长度变形公式与高斯投影公式得出了近似中央子午线的计算关系式,并用实际数据进行了算例验证,结果表明本文的... 相似文献
106.
日喀则近53年气候变化特征分析 总被引:5,自引:1,他引:4
利用线性趋势函数及Mann-Kendall突变检测分析法,分析了西藏藏南河谷日喀则气象站气温及降水近53年的气候变化特征。结果表明,年平均气温与极端气温均呈上升趋势,而最高气温的上升趋势尤为明显,年降水量波动上升。冬春季增温趋势较秋、夏季更为明显,春夏季降水呈增加趋势,而秋季降水略有减少。Mann-Kendall突变检测表明,近53年日喀则地区气温有明显的增暖趋势,但20世纪60—70年代变冷趋势亦十分显著,在2001年温度发生一次突变。年降水量在1958年发生了由少向多的突变,但这一突变仅维持到20世纪60年代中期。 相似文献
107.
108.
利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。(2)LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。(3)LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优(少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %)。(4)自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献
109.
110.