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991.
利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示:位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大... 相似文献
992.
基于WRF模式的模拟结果,结合地面观测资料、雷达回波资料以及ECMWF ERA5再分析资料,对2010年10月1—8日发生在海南岛的一次持续性秋汛期特大暴雨过程中局地锋生与对流发展的相互作用机制进行了深入分析,发现:在海南岛秋汛期特大暴雨的锋生过程中,环境场起到主要作用。非绝热加热项F1和水平运动项F3在局地锋生的过程中贡献最大,且两者的正极大值区在强降水地区多时次重叠出现,表明非绝热加热和水平形变辐散是导致强降水区强烈锋生的主要原因。此外,模拟结果和实况观测对比分析发现,较低的凝结高度导致最强降水时段对流低层出现强潜热释放,对流区低层气团内部增暖,形成强烈锋生效应,低层强的锋生导致上升气流加速,深对流发展加强,暴雨增幅。与垂直运动有关的倾斜项F2相比,非绝热加热项F1和水平运动项F3贡献虽小,但在夜间有增大的现象,分析表明夜间暴雨区垂直速度ω水平分布的差异性对深对流的加强有重要作用。 相似文献
993.
由于空间大地观测数据传输耗时及处理过程复杂, 导致极移测量值的获取存在时延, 无法满足对高精度的极移预报值有重大需求的应用领域. 针对极移复杂的时变特性, 提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)的预报方法. 首先用SSA分离提取极移时序中的高频组分与低频组分; 其次建立最小二乘(least square, LS)外推与自回归(AutoreGressive, AR)模型对极移高频和低频组分进行组合预报. 结果表明, SSA方法能够准确地分离和提取极移低频和高频组分, 对低频和高频组分组合预报可以显著改善极移的中长期(30--365d)预报精度, 与国际地球自转和参考系服务局(International Earth Rotation and Reference Systems Service, IERS)提供的A公报中的极移预报值相比, SSA方法对极移PMX分量(本初子午线方向)和PMY分量(西90$^\circ$子午线方向)的中长期预报精度改进最高分别可达45.97%和62.44%. 研究结果验证了SSA方法对极移中长期预报改进的有效性. 相似文献
994.
利用目前国际上最先进的中尺度WRF模式模拟热带气旋生成,网格分辨率从9 km增加到3 km,3 km网格中积云参数化方案不起作用,依靠微物理方案来模拟对流尺度系统特征,模式中热带气旋的生成过程变得迟缓。当低压扰动发展到一定程度后再加入3 km网格,生成过程有加快趋势。本研究针对该现象进行分析。结果表明:只用微物理方案使低层(950~700 hPa)风速的垂直切变减小,不利于对流发展;切变减小主要是由于动量垂直输送项的差异所致。在加入细网格的6 h内,低层对流尺度(减去区域平均)的动量垂直输送量平均增加了一倍,某些时刻达到了5倍以上;动量混合增加是由于微物理方案模拟的垂直速度增加所致。此外,只用微物理方案导致对流有效位能迅速被消耗。低层垂直切变和对流有效位能的减小都不利于对流发展,从而导致热带气旋生成发展过程迟缓。本研究表明,目前WRF中的微物理方案在模拟热带气旋生成过程中的对流发展时仍然存在问题。 相似文献
995.
利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。 相似文献
996.
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1000.