基于DEM的复杂地形气温空间插值研究          下载免费PDF全文

占龙飞  张传江  胡菊芳  赵冠男  钟思奕 《气象与减灾研究》2018,41(1):57-62

利用江西省87个国家气象观测站点1987—2016年月平均气温资料,结合数字高程模型(DEM),建立了一个基于江西省DEM的多元线性回归空间插值模型,并与传统的反距离权重法(IDW)、普通克里金插值法(OK)和协同克里金插值法(CK)进行空间插值精度和效果对比。研究表明:基于DEM的多元线性回归空间插值方法(MLR)的误差精度和插值效果均优于其他3种传统插值方法。江西省月(年)平均气温与纬度和海拔高度呈负相关,与经度呈正相关,与坡度、坡向无明显相关性;江西省月平均气温垂直递减率约为0.35—0.65℃/(100 m),年平均气温垂直递减率约为0.49℃/(100 m)。  相似文献   

基于REOF方法的江西省6月降水趋势分区预测   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

吴珊珊  黄彩婷 《气象与减灾研究》2015,38(1):8-15

在经验正交函数分解(EOF)分析的基础上,采用旋转经验正交展开(REOF)方法,对江西省81个气象站6月降水进行客观分区,发现前4个主成分的累积方差达到了76.6%,这4个旋转主分量的高值区(绝对值≥0.5)基本覆盖整个江西省地区,且第1、2、3和4旋转主分量的高值区分别位于赣北南部、赣南、赣中及赣北北部,这表明江西省6月的降水可以划分为赣北北部(Ⅳ区)、赣北南部(Ⅰ区)、赣中(Ⅲ区)及赣南(Ⅱ区)4个区域。分别对各区6月降水与上年9月—5月SST和OLR场进行相关分析,找到了对各区6月降水有预报指示意义的因子(前期SST或OLR),并利用多元逐步回归方法建立了各区6月降水的预报模型。利用这些预报模型对1980—2008年各区6月降水进行了模拟,各区模拟值与观测值的吻合较好,两者的相关系数分别为0.55(I区)、0.43(Ⅱ区)、0.58(Ⅲ区)和0.54(Ⅳ区),这表明了这些模型对各区6月的降水有较好的模拟能力。2009—2013年各区6月降水模拟效果检验结果也显示,4个区模拟效果检验5 a中有4 a符号与实况一致。2014年6月预测结果的检验也显示,Ⅰ区、Ⅲ区、Ⅳ区预测的降水距平百分率与实况非常接近,进一步证明了这些模型的模拟性能。  相似文献   

江西省夏季负地闪时空差异性分布特征          下载免费PDF全文

王成芳  黄芬根  李玉塔  刘思汉 《气象与减灾研究》2023,46(2):125-130

利用2013—2022年负地闪资料和江西省ADTD闪电资料,挑选2016、2018、2019年为重点研究样本,首先剔除研究区域外原始资料,保障研究样本可靠性,其次采用非参数核密度估计法（Kernel Density Estimation,KDE）,对不同年份雷电流强度概率进行估计,进而研究江西省夏季（6—8月）闪电活动时空分布差异性。结果表明,不同年份江西省夏季负地闪密度在空间分布上存在相似的规律性,南部密度相对北部更大。地闪密度较大位置的雷电流强度并不一定较大,2016、2019年夏季雷电流强度空间分布较为均匀,呈现显著的空间一致性特征。不同年份夏季负地闪频次日分布单峰值分布特征较为显著,活动最为频繁的时段为午后至傍晚,其中2020—2022年活动相对其他年份更为频繁。江西省夏季负地闪雷电流强度极大值概率分布存在明显规律,有90%以上的概率大于-100 kA。  相似文献   

江西省天气、气候特点及其影响（2022年4—6月）          下载免费PDF全文

陈娟  罗少华  刘丹 《气象与减灾研究》2022,45(3)

  相似文献   

江西省汛期降水集中度和集中期时空分布特征          下载免费PDF全文

黄彩婷  刘文英  赵冠男 《气象与减灾研究》2022,45(2):92-98

利用1961—2021年汛期（4—6月）江西省83个气象站点的逐日降水序列资料,计算了江西省汛期候尺度降水集中度（PCD）和集中期（PCP）,运用合成分析、趋势分析方法分析了江西省汛期降水的不均匀特征。结果表明：江西省PCD的变化区间为0.12—0.43,PCP的变化区间为5月第1候至6月第5候,说明江西省汛期降水较为均匀,但近年来降水有更集中的趋势。在空间分布上,赣南南部和赣北东部降水较为集中,降水集中期自南向北逐渐推迟,主要出现在6月中下旬。从变化趋势来看,PCP在赣南南部和赣中东部为偏早趋势,赣中北部和赣北地区有偏晚的趋势,PCD的趋势并不明显。多雨年PCD大值区主要在赣中地区,最大降水出现在6月;少雨年PCD大值区在赣北中南部和赣南东部地区,最大降水出现在5月。  相似文献   

江西省降水空间插值方法适用性分析          下载免费PDF全文

占龙飞  陈佳义  李婕  赵冠男  胡菊芳 《气象与减灾研究》2021,44(3):215-221

文中基于数字高程模型,建立了多元线性回归插值模型(MLR)和PRISM空间插值方法,并与传统的反距离权重法(IDW)和普通克里金插值法(OK)进行比较.结果表明:1)江西省5月、7—10月降水量与海拔高度存在显著的相关性,与坡度、坡向无明显相关.2)从插值精度来看,3—9月PRISM和MLR空间插值精度明显优于IDW和OK,冬半年IDW和OK插值精度略高于MLR和PRISM;4种插值方法的年降水量插值精度排序为PRISM>MLR>OK>IDW;PRISM和MLR在高海拔地区的插值精度远高于IDW和OK.3)从插值效果来看,4种插值方法的降水空间分布具有一致性,MLR和PRISM优于IDW和OK.  相似文献   

江西暴雨气候特征及降水极值重现期分析          下载免费PDF全文

唐传师  甘瑞杰  程宗佩  马锋敏 《气象与减灾研究》2021,44(3):164-171

利用1961—2020年江西省83个国家气象观测站日雨量资料,采用线性倾向估计法、年最大值法以及耿贝尔Ι型极值分布理论,对江西年平均暴雨日数、暴雨降水量、暴雨贡献率、暴雨强度等的变化特征以及不同重现期的降水极值进行了分析.结果表明:1)江西各地年均暴雨日数呈西南向东北递增分布;大部分地区年暴雨日数呈增加趋势,并呈现西部和南部增加略慢,东部和东北部快速增加态势;尤其是江西东北地区既是暴雨高发中心,同时也是暴雨日数增长中心.2)江西各地年平均暴雨降水量和暴雨贡献率均呈东北多、西南少分布;景德镇和上饶为暴雨降水量和暴雨贡献率高值区也是增长中心;赣州北部和吉安南部为暴雨降水量和暴雨贡献率低值区,但呈现明显增长趋势.3)江西各地平均暴雨强度呈现较明显的北部大、南部小的分布特征;暴雨强度呈现西部增强、东部减弱的趋势.4)江西不同重现期的日雨量极值呈现东北大、西南小的分布,高值区主要分布在上饶、景德镇和抚州一带,低值区主要在吉安南部和赣州.  相似文献   

水汽来源和环境因子对典型亚热带季风区降水稳定同位素的影响——以湖口地区为例     

吴华武  欧阳勇峰  姜鹏举  张剑明  李静  吴亚坤 《地理科学》2022,42(8):1502-1512

基于亚热带季风区湖口降水稳定同位素进行高频监测,利用HYSPLIT模型、潜在源贡献因子算法和质量浓度权重轨迹等方法对湖口区降水水汽来源进行分析,研究结果表明：① 湖口地区大气降水同位素组成呈夏季低、春冬季高变化趋势,湖口地区大气降水线斜率（8.19）和截距（12.5）与全球大气水线较为接近,说明整体上该研究区气候环境相对湿润。② 湖口降水同位素组成与降水量、湿度和温度均成显著负相关关系,这表明其具有显著的降水量效应、湿度效应和反温度效应。③ 湖口地区水汽来源主要受东南沿海内陆地区、南海和孟加拉湾源区水汽影响显著,其造成降水同位素值也明显偏小,尤其在夏季和秋季。④ 湖口地区降水同位素组成变化还受锋面天气系统（准静止锋和冷锋）和台风影响,台风降水的水汽来源主要来自中国南海和东海地区,此水汽往内陆输送过程中不断形成降水,此过程中降水重同位素（¹⁸O和²H）不断被冲刷造成其值逐渐变小;受准静止锋面系统影响降水δ¹⁸O值为极小值,这与锋面系统中冷、暖气团相遇造成强烈空气对流活动密切相关;而在冷锋面系统影响下,湖口地区降水δ¹⁸O值和d-excess较大,这与中国南方内陆局地再循环水汽补充有关,该研究结果将为鄱阳湖流域大气环流和水循环过程研究提供科学依据和数据支撑。  相似文献   

江西省应对气候变化政策   总被引：2，自引：0，他引：2  

殷剑敏  占明锦  孔萍  邓志华 《气象与减灾研究》2013,(1):1-9

为应对全球气候变化,各级政府纷纷提出应对气候变化的战略和政策。以江西气候变化和影响事实为基础,分析和总结了目前江西省应对气候变化所采取的政策,包括农业政策、林业政策、水资源管理政策及防灾减灾政策等,得出了政府是应对气候变化的领导者、组织者和政策的制定者的结论,认为政府在应对气候变化行动中具有重要的引导作用。  相似文献   

“5·12”南昌大暴雨过程水汽来源和输送特征          下载免费PDF全文

许彬  熊秋芬  姜晓飞  张玉婷 《气象与减灾研究》2019,42(2):89-95

基于常规高空、地面观测资料,分析了2012年5月12日南昌大暴雨过程的环流背景和主要影响系统,并利用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)开发的HYSPLIT模式和6 h一次的NCEP1°×1°再分析资料模拟了此次大暴雨过程中气块的240 h后向轨迹。结果表明:1)此次大暴雨过程发生在500 hPa高度层低槽前,中低层有低涡、切变线和低空急流,200 hPa高度层风向分流辐散的环流背景下,且南昌位于地面冷锋前暖区中,有弱的不稳定能量等对流性降水特征。2)在模拟的南昌站6条气块后向轨迹中,有3条轨迹源自陆地,1条来自暴雨区周围,只有2条轨迹来自暖湿的海洋,其中各有3条轨迹来自对流层低层和中高层。3)此次大暴雨过程的水汽主要来自于对流层低层南海西南部向我国陆地的水汽输送和本地周围水汽的贡献,其次是位于我国西部大陆对流层中下层向东的水汽输送。  相似文献