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本文利用东京台风中心(Tokyo-Typhoon Center)发布的热带气旋(Tropical cyclone, TC) best-tracks资料,统计了1979—2019年经过黑潮关键区热带气旋的强度变化特征,并进一步分析了其中的物理机制。统计结果显示,黑潮对不同强度TC的加热效果不同,整体而言,TC外缘靠近黑潮关键区至TC中心进入关键区阶段,TC风速显著增强;TC中心进入关键区后,风速数值的分布范围较集中,黑潮暖水对TC风速的影响与TC当前强度有关,强度较弱的TC风速增强,而强度较强TC的风速下限略增大但其风速均值减小。黑潮暖水通过增加海表面的热通量,造成低层水汽辐合,对流层中层湿度增大,水汽上升至高空释放凝结潜热增多,导致TC暖心增强,垂直速度增大,对流增强,从而增强TC强度。TC暖心变化较低层水汽通量的变化滞后约12 h,导致TC中心移出关键区后强度不会迅速减弱。 相似文献
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本文用季风区降水的年较差来表征季风的强度,对全球季风的春-秋季风降水强度年际变化的主模态进行了分析。研究表明,春-秋季风降水强度的年际变化主要体现在前两个模态的时空变化中,累积方差贡献为19.4%。第一模态为热带太平洋模态,体现了热带太平洋上的季风降水特征,这一模态主要受到ENSO事件的影响,特别是超强厄尔尼诺事件的衰减年对应着春季衰减的厄尔尼诺型海表温度异常和秋季发展的拉尼娜型海表温度异常,进而导致热带太平洋上出现较强的春-秋季风降水的反差。第二模态为热带大西洋模态,主要体现了热带大西洋上的季风降水特征,这一模态主要受到大西洋Nino的影响。 相似文献
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通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势、浮冰外缘线离岸距离的振荡变化及峰值发生时间等关键特征,1～15 d预报的平均绝对误差为4.1～5.7 n mile~①,均方根误差为5.4～7.5 n mile。LSTM模型的预报时效可达到15 d,较目前海冰数值预报(5～7 d)的时效延长一倍,且运算速度极快,能够节省大量的计算资源和时间成本。该模型的建立为利用深度学习方法开展海洋和气象预报提供了一种新思路。 相似文献
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ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ (ＳＣＳ)ｉｓａｕｎｉｑｕｅｓｅｍｉ ｅｎｃｌｏｓｅｄｄｅｅｐｏｃｅａｎｂａｓｉｎｌｏｃａｔｅｄｎｅａｒｔｈｅｗｅｓｔ ｅｒｎｐｅｒｉｐｈｅｒｙｏｆｔｈｅＰａｃｉｆｉｃＯｃｅａｎ .Ｓｐｒｅａｄｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｅｑｕａｔｏｒｔｏ 2 0°Ｎａｎｄｓｐａｎｎｉｎｇｚｏｎａｌｌｙａｂｏｕｔ1 5°Ｎ ,ｔｈｅＳＣＳｌｉｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＳｏｕｔｈＣｈｉｎａｃｏａｓｔａｎｄｔｈｅｍａｒｉｔｉｍｅｃｏｎｔｉｎｅｎｔ.ＴｈｅＳＣＳｂｏｔｔｏｍｔｏｐｏｇｒ… 相似文献
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