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71.
基于2002-2011年的MODIS积雪产品数据, 对新疆积雪的年际变化特征、年内变化特征及空间分布特征进行了分析.结果表明: 年内积雪从10月中旬开始建立, 于1月面积达到最大, 7月面积达到最小.其中, 冬季积雪面积所占比例最大, 夏季最小. 2002-2011年新疆积雪面积总体上呈减少趋势. 其中, 春季和冬季为减少趋势;夏季的积雪由于其基本上都是高海拔的永久性积雪, 故比较稳定, 变化趋势不明显;秋季为上升趋势.新疆积雪空间分布极不均匀, 北疆积雪分布明显多于南疆.山区为积雪覆盖频次的高值区, 盆地为积雪覆盖频次的低值区.永久性积雪在阿尔泰山脉分布较少, 主要分布在天山山脉和昆仑山脉.就永久性积雪面积而言, 分布在海拔5 000~6 000 m的面积最大, 其次是海拔4 000~5 000 m, 再次是海拔6 000~7 000 m. 相似文献
72.
利用1960-2018年83个气象观测站的数据资料对黑龙江省冰雹天气的时空分布特征进行研究。结果表明,1960-2018年黑龙江省累计发生冰雹6228站次,其中1972年的全年累计降雹次数最多(为230站次),2008年最少(为27站次)。降雹次数的增长速度从5月初开始迅速增加,到9月底趋于平稳,其中7月中旬到8月下旬增长缓慢。全年的冰雹次数共出现三个峰值和两个波谷。黑龙江省初雹日发生在3月下旬-4月下旬,终雹日出现在9月中旬-11月下旬。冰雹主要发生在5-9月(约为91%),具有明显的季节变化。冰雹分布受地形因素影响很大,山地及其迎风坡降雹机会较多,其次是江、河沿岸地带,平原区相对很少。 相似文献
73.
基于中国区域逐日降雪、降水、气温、相对湿度、气压和风速等观测数据,构建了中国区域的Logistic降雪判定方法,并对该方法和当前广泛应用的其他降雪判定方法在中国区域的适用性展开对比研究。结果表明,单温度阈值法和S曲线法对[-3,4] ℃气温区间内的降雪模拟不确定性相对较大。比较而言,Logistic拟合的系列方法成功率更高,对中国不同区域降雪识别也更为稳健,尤其是对青藏高原地区降雪事件的识别效果明显优于其他方法。在Logistic方法中,温度和相对湿度对降雪判定起决定作用,而气压和风速的影响相对较小。Logistic湿球温度方案(LogTw)和气温+相对湿度方案(LogTaHR)均能很好地再现降雪量的空间分布和年际变化特征,且相应偏差均小于其他方法;总体上,这两种方案对降雪量识别效果差别不大。因此,可使用LogTw方案或LogTaHR方案对中国区域降雪事件进行判别,尤其是对模式中降雪事件的识别。 相似文献
74.
75.
76.
77.
78.
《吉林大学学报(地球科学版)》2012,(1):38
正据中国科学技术信息研究所2011年版《中国科技期刊引证报告(核心版)》,《吉林大学学报(地球科学版)》影响因子为0.801;总被引频次为1264;即 相似文献
79.
该文利用2010—2019年4—8月遵义13个国家站逐时地面降水观测资料,从年变化、月变化、日变化以及空间分布等多个角度进行统计,从不同等级雨强的时空分布进行分析,初步得出了遵义短时强降水事件的时空分布特征:①从短时强降水总频次的空间分布上看,东部发生频次较其余地区高;4月,发生频次地区差异小;5—8月,地区差异大。②从月分布来看,短时强降水高频中心有如下变化:4月集中在东北部、5月在南部和东南部、6月西移北抬到西部和中部、7月西移南压到西部和南部、8月东北移至东北部,高频中心的变化和副热带高压的南北位移有很好的对应。③从年分布来看,短时强降水事件平均每年发生49次,最多的是65次(2019年),最少的是33次(2017年)。4—6月事件频次迅速增加,6月到达峰值,6—8月事件频次开始逐渐减少,74.1%的短时强降水事件发生在夏季,尤其以6月份居多。④从日变化来看,08—13时短时强降水事件发生频次逐渐减少,13时达到一日中最低值,13—07时事件发生频次逐渐增加,有3个峰值,17—19时、20—22时和01—07时,期间有2个短暂的间歇期。4—7月白天平均发生频次较夜间少,8月反之。⑤6—8月是较高等级短时强降水事件的高发季节,尤其以6月份居多,但统计个例中≥70 mm/h的雨强却是在5月份出现。 相似文献
80.
1951-2009年冬季北京极端低温事件变化分析 总被引:3,自引:0,他引:3
根据1951-2009年冬季北京观象台逐日最高、最低气温资料,对近59 a冬季北京极端低温事件的发生频次、强度进行了分析.结果表明,近59 a冬季北京极端低温事件呈减少趋势,且在1984年冬季存在气候突变点,1984年后为极端低温事件相对低发期;随着极端低温事件发生频次减少,强度也趋于减弱,20世纪80年代之后极端低温... 相似文献