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11.
1961-2012年辽宁省极端气温事件气候变化特征   总被引:3,自引:1,他引:2  
利用辽宁省52个气象台站逐日平均气温、 最高气温和最低气温数据, 使用国际通用的10种极端气候指数, 研究了1961-2012年辽宁省极端气温事件的气候变化特征. 结果表明: 年平均极端气温事件空间分布存在明显的地区差异. 时间尺度上, 1961-2012年辽宁省年及四季极端暖事件(暖昼日数、 暖夜日数、 夏季日数、 热带夜数和热浪持续指数)呈增加趋势, 极端冷事件(冷昼日数、 冷夜日数、 结冰日数、 霜冻日数和寒潮持续指数)呈减少趋势; 极端暖事件在20世纪90年代中期开始明显增加, 极端冷事件在20世纪80年代末期开始显著减少; 极端暖事件的变化速率要小于极端冷事件. 辽宁省气温日较差有增大的趋势, 极端暖(冷)事件的增加(减少)在秋季(冬季)最为显著. 空间变化上, 极端气温事件在全省基本都呈一致的增加或减少的分布. 多数极端气温事件均存在8 a左右的周期, 检测到的突变的时间大致在20世纪80年代中期到90年代末期. 20世纪80年代末期辽宁省气候变暖后, 极端暖事件和冷事件均有明显的增加和减少.  相似文献   
12.
利用5个全球气候模式和中国东北地区162个站点地面温度实测资料,评估全球气候模式和多模式集合平均对中国东北地区地面温度的模拟能力,并对SRES B1、A1B和A2排放情景下,中国东北地区未来地面温度变化进行预估。结果表明:全球气候模式能够较好地再现了东北地区地面温度的年变化和空间分布特征,但存在系统性冷偏差,模式对夏季地面温度模拟偏低1.16 ℃,优于冬季。预估结果表明,3种排放情景下21世纪中期和末期东北地区地面温度均将升高,末期增幅高于中期,冬季增幅高于其他季节, SRES A2排放情景下增幅最大,B1排放情景下最小;增温幅度自南向北逐渐增大,增温最显著地区位于黑龙江小兴安岭;21世纪末期3种情景下中国东北地区年平均地面温度将分别升高2.39 ℃(SRES B1)、3.62 ℃(SRES A1B)和4.43 ℃(SRES A2)。  相似文献   
13.
利用区域气候模式RegCM4的逐日气温和降水资料,预估1.5℃和2.0℃升温情景下,东北地区平均气候和极端气候事件的变化。结果表明:RCP4.5排放情景下,模式预计在2030年和2044年左右稳定达到1.5℃和2.0℃升温;两种升温情景下,东北地区气温、积温、生长季长度均呈增加趋势,且增幅随着升温阈值的升高而增加;1.5℃升温情景下,年平均气温增幅为1.19℃,年平均降水距平百分率增幅为5.78%,积温增加247.1℃·d,生长季长度延长7.0 d;2.0℃升温情景下气温、积温、生长季长度增幅较1.5℃升温情景下显著,但是年和四季降水普遍减少,年降水距平百分率减小1.96%。两种升温情景下,极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少,极端降水事件普遍增加。霜冻日数、结冰日数均呈显著减少趋势,热浪持续指数呈显著增加趋势;未来东北地区降水极端性增强,不仅单次降水过程的量级增大,极端降水过程的量级也明显增大,随着升温阈值的增大,极端降水的强度也逐渐增大。  相似文献   
14.
15.
动力降尺度被广泛的应用于区域气候降尺度工作中,用来制作高时空分辨率的区域气候场。本文采用WRF模式的张弛方法对美国第三代再分析资料(CFSR)进行了动力降尺度,使用观测张弛法同化自动气象站观测资料的同时,采用分析张弛法同化了大尺度再分析资料。选取辽宁省7月和10月作为夏季和秋季代表月份,分析不同降尺度方案对地面要素的模拟能力,发现使用张弛方法在区域气候降尺度过程中,可以明显提高地面2 m温度、10 m风速和2 m相对湿度的模拟能力,其中使用张弛算法同化大尺度的再分析资料和观测资料的准确度最高,相较于控制试验,7月和10月温度、风速和相对湿度的平均均方根误差分别减少了25%、39%和30%。  相似文献   
16.
利用1961—2015年辽宁省西部地区18个测站月降水量资料和东北地区209个测站1961—2015年月平均气温资料、NOAA重建的月平均海表温度资料以及88项大气环流指数、26项海温指数资料定义了适用于辽西地区的夏季标准化东北冷涡强度指数(NECVI)和冷涡降水预报因子,并对东北冷涡和辽西冷涡降水进行详细分析,结果表明:近55年,辽西地区冷涡降水夏季和年贡献率整体趋势较稳定,无明显变化,表现出18年左右的显著振荡周期。东北冷涡偏强年,NECVI指数偏大,标准化降水指数(SPI)偏高,对应辽西地区降水偏多;反之,东北冷涡偏弱年,NECVI指数偏小,SPI指数偏低,对应辽西地区降水偏少。前期3月Nino 3区海表温度距平指数、5月黑潮区海温指数、3月西太平洋副高强度指数均与辽西冷涡降水显著相关,具有较好的指示意义,可作为冷涡降水的预报因子,为辽西夏季气候预测和人工影响天气工作的开展提供参考。  相似文献   
17.
利用1961—2018年辽宁省61个国家级气象站逐日平均、最高、最低气温观测资料以及NCEP/NCAR再分析资料,定量分析了城市化对辽宁省气温变化的影响。结果表明:辽宁省气温呈显著增加趋势,观测资料的增温趋势较再分析资料明显;逐日平均、最高、最低气温均表现出冬季增温速率最快,春季、秋季次之,夏季增温速率最慢;在城市化影响贡献率上,秋季最大,夏季和春季次之,冬季相对较小;空间分布上,辽宁省绝大部分地区城市化影响呈上升趋势,呈现出中部大于外围,东部大于西部,南部大于北部的分布形势,城镇化发展水平越高的地区,观测与再分析方法的差值增加趋势越明显;平均气温、最高、最低气温的城市化影响分别是0.13℃/10 a、0.045℃/10 a、0.216℃/10 a,城市化影响贡献率分别为38.5%、19.5%、43.4%,说明快速的城市化进程是导致辽宁省气温增暖的重要因素。  相似文献   
18.
辽宁省不同等级降雪变化特征   总被引:9,自引:6,他引:3  
利用辽宁省52个站逐日降水量及降雪天气现象资料提取出逐日降雪数据,采用多种统计方法分析了近53 a(1961-2013年)不同等级降雪的时空变化特征,研究表明:降雪量和降雪日数空间分布上山地要大于平原地区,由东部山区向沿海地区减少;降雪强度中心位于辽宁中部城市群所在的平原地区。降雪量、降雪日数年内分配分别呈双峰型和单峰型分布,中雪等级以上的降雪多发生在冬末春初。年降雪量增加,年降雪日数(降雪强度)显著减少(减小);降雪日数的显著减少主要表现为微量降雪日数和小雪日数的减少,尤其是微量降雪日数,降雪强度的显著增大主要是暴雪强度的增大。1960s和1970s为降雪偏多时段,1990s以来降雪量增加,降雪日数减少。不同区域各级降雪占总降雪的比例,辽东地区以微量降雪日数最大,其他区域均以小雪日数和暴雪降雪量最大。全省降雪量有65.4%站点呈增加趋势,降雪日数96.2%的站点呈减少趋势,降雪强度90.4%站点呈增大趋势,辽西地区降雪变率要大于辽东山区。小雪降雪量和微量降雪日数贡献率均呈下降趋势,其他不同等级降雪贡献率均呈上升趋势。随着纬度升高(海拔增高),总降雪量(降雪日数)和各等级降雪量(降雪日数)均增加,总降雪强度和小雪强度减小。  相似文献   
19.
1961-2009年东北地区日照时数变化特征   总被引:6,自引:0,他引:6  
根据1961-2009年东北地区104个气象站的日照时数、气温、降水、风速和相对湿度资料,利用趋势分析、Mann-Kendall分析和相关分析等方法,研究东北地区日照时数月、季、年的时空变化特征,同时还对可能影响日照时数的气候因子进行分析。结果表明:东北地区5月日照时数最高,12月日照时数最低。年日照时数呈显著减少趋势,平均每10 a减少40.5 h;除秋季日照时数变化不显著外,其他季节日照时数均显著减少。在20世纪80年代初期存在明显的突变,日照时数开始减少。东北地区日照时数大致呈西高东低的经向分布;除黑龙江北部地区外,其余大部地区日照时数均呈减少的趋势,其中吉林北部地区减少最为明显。东北地区日照时数与气温呈负相关关系,相关系数为-0.40;与降水呈负相关关系,相关系数为-0.37;与风速呈正相关关系,相关系数为0.53;与相对湿度呈负相关关系,相关系数为-0.32。前三者均通过了99.9 %的信度检验,相对湿度通过了99.5 %的信度检验。  相似文献   
20.
利用1979—2018年辽宁省逐月风速资料和再分析资料,结合卫星遥感分类方法,并采用UMR(urban minus rural)方法和OMR(observation minus reanalysis)方法定量分析了城市化对辽宁省近地面风速的影响。研究表明:近40年辽宁省年和四季风速均呈减小趋势,城市站的减小速率明显快于乡村站,UMR值的变化趋势为-0.11 m·s~(-1)·(10 a)~(-1),城市化影响贡献率为73.3%;空间分布上,辽宁中北部城市群减小趋势较明显,南部和东南部风速减小相对缓慢;UMR方法计算的城市化影响呈现自西向东逐渐增强的纬向分布形势。再分析资料的减小趋势与乡村站的减小趋势较接近,春季风速的减小速率最明显;OMR值的变化趋势为-0.10 m·s~(-1)·(10 a)~(-1),对应的城市化影响贡献率为66.7%,利用两种方法计算得到的城市化影响和贡献率较一致,均能在一定程度上反映城市化对风速的影响。空间分布上,再分析资料显示渤海海峡风速呈微弱增加趋势,风速减小的高值区位于渤海北部和黄海北部。两种方法计算的城市化影响空间分布均呈现为西部和南部受城市化影响较小、中东部受城市化影响较大,一致性较好。  相似文献   
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