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黄淮海地区1961~2006年干湿状况时空变化 总被引:3,自引:0,他引:3
自20世纪60年代以来,黄淮海地区的气候出现了降水减少、气温升高的变化趋势,分析气象要素之间的关系及其变化规律,对于合理规划水资源,保障经济可持续发展具有积极的意义.利用干燥度指数对该地区的干湿状况进行了分析,将该地区划分为湿润、半湿润、半湿润半干旱、半干旱半湿润和半干旱5个干湿气候区,其中以半干旱区范围最大.不同干湿类型区域间有明显的纬向分布特征,地势起伏亦对于湿区域的空间分布产生影响.对季节间干湿状况差异分析结果表明,该地区以夏季最为湿润,而冬春两季最为干燥.对年代间干湿状况变化分析表明,20世纪60年代和80年代半干旱区的范围相对较大,80年代半湿润和半湿润半干旱区的范围最大.对逐年干燥度变化趋势的分析表明,随着时间的推移.黄淮海地区干湿区域间的差异有变得更加显著的趋势,即半干旱区干燥度指数逐渐增大,而半湿润和湿润区的干燥度指数趋向减小. 相似文献
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水分盈亏指数及其在农业干旱监测中的应用 总被引:8,自引:2,他引:6
从广西农业生产特点和农业干旱监测业务实际需要出发,建立了综合考虑降雨量和同期作物需水量的基于作物水分盈亏原理的农业干旱监测模型,农业干旱监测等级指标,并用该指标分析了1961~2004年广西双季稻、甘蔗生育期间农业干旱的时空分布特征,用自治区农业厅同期旱情资料对2004年广西春旱发生情况进行监测验证.结果表明:水分盈亏指数模型能很好地反映旱情,是一种实时的干旱监测方法,能运用于广西农业干旱监测业务,在每季干旱发生频率的时空分布特征分析上得到的结果也与实际情况相符合. 相似文献
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为探讨ECMWF业务预报模式(以下简称ECMWF)的地面气温预报不一致性问题,本文利用2015年12月1日—2016年11月30日业务预报中常用的地面气温预报数据,研究ECMWF地面气温预报产品在不同季节里的不一致性指数分布及变化特征。结果表明:各个季节不一致性指数有不同的特点,冬季不一致性指数最大,大值区主要分布在除华南和青藏高原外的大部分区域;而夏季不一致性指数最小,在青藏高原地区不一致性指数相对较大;春、秋两季不一致性指数大小均处于冬、夏季之间。此外,研究还发现冬季地面气温预报不一致性指数单日变化较大,而夏季较小。夏季不同起报时间的地面气温预报比较稳定。 相似文献
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利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。 相似文献
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秦巴山集中连片特困区农户多维贫困测度与影响机理分析——以商洛市为例 总被引:2,自引:2,他引:0
中国扶贫瞄准单位已下沉到农户单元,发展和完善农户尺度的多维贫困测度方法是精准配置扶贫资源、提高扶贫效率的关键。通过借鉴“人”“地”和“业”关系理论构建了“能力—资本—环境”多维贫困综合评估框架,以秦巴山特困区商洛为例,通过多维贫困测度体系对农户进行综合测度,识别样本区多维贫困户,进而与建档立卡贫困户进行对比分析,并探讨了多维贫困发生的主要影响机理,最后依据多维贫困户剥夺维度的组合划分不同类型。研究结果表明:① 有245户被识别为多维贫困户,239户被识别为非多维贫困户,多维贫困户与非多维贫困户在能力维度、资本维度和环境维度均存在较大差异;② 有84.08%的多维贫困户与建档立卡贫困户相重叠,多维贫困户在综合维度和单维度的贫困程度均较深;③ 多维贫困发生主要受“人”的发展能力和生产能力、“业”的金融资本、物质资本以及“地”的地理条件和区位的弱势或剥夺的影响;④ 多维贫困户划分为发展缺失型、复合贫困型、生存环境恶劣型和综合贫困型4类。 相似文献
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