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利用1979—2009年的NECP资料、Hadley海温月平均资料和CMAP降水资料,采用Kao and Yu(2009)的方法定义了夏季EP型ENSO指数EPI,用合成分析的方法分析了东部型ENSO与海洋性大陆降水的关系。结果表明:EPI与MC(Maritime Continent,海洋性大陆)区域降水变化间存在非常弱的负相关。造成这一弱相关的原因是EPI与MC区域降水在某些年份存在同号变化。在剔除Nio4信号后,海洋性大陆区域降水序列与EPI与存在着同号和反号两种关系。反号关系是通常所认为的,当经典的El Nio(La Nia)发生时MC区域降水出现显著地减少(增多)。此时,沿赤道的异常Walker环流建立了EP型ENSO与MC区域气候间的直接联系。而在同号关系时,菲律宾以东异常加热和SPCZ区域异常冷却引起的西北—东南走向的垂直环流圈削弱了MC区域与赤道东太平洋之间的异常Walker环流所建立的直接联系,或者说,赤道东太平洋区域SSTA与MC区域降水异常的形成是通过SPCZ区域SST的反号异常而产生间接联系的。这种机制的揭示为深刻认识ENSO影响海洋性大陆区域甚至东亚地区气候变动的联系提供了新的线索。 相似文献
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利用云贵高原东部84个地面气象观测站2011年和2013年4-9月逐日降水和温度资料、NCEP/NCAR再分析资料以及积温干燥度公式和视水汽汇公式,对2011年(拉尼娜年)汛期(4-9月)和2013年(中性年)汛期(4-9月)云贵高原东部干旱天气的基本特征和环流异常进行分析。结果表明,2011年汛期平均降水量比2013年汛期少,但均具有时空分布不均的特点;2011年汛期降水量偏少,主要是4-5月和7-9月的降水贡献大,2013年汛期降水量偏少,主要是7-8月的降水贡献大,且积温干燥度指数较好地反映了2011年和2013年汛期的干旱程度。2011年、2013年汛期的南亚高压均偏强、面积均偏大、东侧脊点位置均偏东,但2011年汛期的西太平洋副热带高压的强度、面积均比2013年汛期的偏强、偏大,是2011年汛期干旱天气比2013年汛期偏重的重要原因。孟加拉湾、南海以及西太平洋中低层的水汽输送偏弱是云贵高原东部2011年和2013年汛期降水少的主要原因,且云贵高原东部上空的水汽辐散中心与其降水量有较好的对应关系;700 hPa的水汽输送异常减少对2011年和2013年汛期干旱的发生起决定性作用,云贵高原东部2011年汛期700 hPa层上的水汽辐散比2013年汛期的强,导致其降水量比2013年汛期的少。视水汽汇揭示了2011年汛期干旱程度比2013年更严重的事实。500 hPa环流场、700 hPa水汽输送场对于云贵高原东部较长时间的旱涝预报具有一定的参考价值。 相似文献
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贵州凝冻天气主要以雨凇形式出现,该文利用黔南州1968年12月—2018年3月12日地面观测站资料,分析了50 a来出现的雨凇和凝冻天气的空间分布、初始时间、持续时间等方面,同时利用NECP/NCAR的2.5°×2.5°格点的逐日再分析资料,探究了黔南出现特重级凝冻和重级凝冻的500 hPa环流特征。结果表明:凝冻天气的频次和持续时间的长短,与其地理位置和地貌特征有明显的关系,尤其瓮安出现的凝冻次数最多、持续时间最长,罗甸、荔波50 a来未出现凝冻天气;黔南凝冻平均初日在1月中旬到下旬初,平均终日在1月下旬后期;在区域性凝冻天气环流场分析中,高纬地区的冷高压位置越往南且强度越大,则影响黔南出现区域性凝冻天气可能性越大,尤其在太平洋副高西伸的情况下,凝冻灾害最重。 相似文献
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利用中国气象局国家气象信息中心整编的站点观测资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,对云贵高原1979—2019年夏季区域性极端日降水事件的异常环流进行了分析。云贵高原99%分位上的夏季(6—8月)极端日降水事件(以下简称降水事件)降水阈值为20.0 mm/d,在近41年里共发生了35次降水事件,其中7月上旬发生次数最多,7月下旬次之,8月中旬最少;35次降水事件中有4次为热带气旋系统影响,降水中心位于广西西南部及沿海地区,中心值超过75 mm,其余31次的降水中心主要集中在贵州中南部和广西北部,且降水中心强度明显低于热带气旋系统所带来的强度;受欧亚大陆中纬度(30～50°N)地区的纬向扰动波列和低纬地区异常垂直环流圈控制,云贵高原上空对流层中建立了深厚的异常上升运动,配合500 hPa副热带地区的异常反气旋式环流将南海和孟加拉湾的水汽输送至云贵高原并在当地沿地形辐合抬升,为云贵高原极端降水的形成提供有利的动力条件和水汽条件,同时周边地区异常冷却所带来的加热场梯度还进一步加强了云贵高原上空的气流入流,更加有利于强降水的产生和维持。此外,降水事件还与乌拉尔山至我国东北地区的低值系统活动和... 相似文献
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利用美国NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）的CMAP（Climate Prediction Center (CPC) Merged Analysis of Precipitation）月平均降水资料、NCEP/DOE（National Centers for Environmental Prediction/Design of Experiments）II的月平均再分析资料和中国气象局国家信息中心提供的中国160站逐月降水和平均气温资料,通过定义一个亚洲急流纬向非均匀性指数（IAja）,分析了1979～2019年夏季亚洲西风急流纬向非均匀性的年际变化特征,揭示了夏季亚洲急流纬向非均匀性变化异常的成因及其对东亚夏季降水和气温的影响。结果表明:夏季亚洲西风急流纬向非均匀性具有显著的年际变化特征,并存在6～8年和2年左右的振荡周期。当急流纬向非均匀性典型偏强（弱）年,东亚东部地区从低纬到高纬,降水异常主要呈现出偏多—偏少—偏多（偏少—偏多—偏少）的经向分布;气温则在中国西部地区和日本北部偏高（低）,贝加尔湖地区偏低（高）。引起夏季亚洲急流纬向非均匀性异常的可能原因如下:由大气非绝热加热异常而引起的热带和中纬度地区辐合/辐散运动造成的涡度源强迫,和来自西风带中波扰动能量的注入,两者共同作用形成并维持了与急流纬向非均匀性强弱变化相联系的异常环流,从而使亚洲急流东、西段强度差异增强（减弱）,进而有利于急流纬向非均匀性异常偏强（偏弱）。而上述西风带中波扰动能量的东传可能与北大西洋海表面温度异常有关。这对于深刻理解夏季亚洲急流纬向非均匀性异常的形成机理提供了有用的线索。 相似文献
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利用贵州省内81个站点1967—2016年夏季的逐日观测资料,利用百分位法定义了不同等级的区域性强降水事件,并对近50 a来贵州夏季不同等级区域性强降水事件的气候特征进行了统计分析,结果表明:贵州夏季降水量及其年际变率大致呈东北向西南递增的分布特征;贵州夏季较强的4个等级(99%、95%、90%和75%)的区域性强降水事件降水阈值分别为37.1 mm、23.7 mm、17.9 mm和9.7 mm,其中75%分位的区域性强降水事件对贵州夏季降水量的贡献率最大,99%分位最小。在所有等级的强降水事件中,夏季中前期(6月上旬—7月中旬)的降水频数还是降水量均明显多于后期,99%分位、95%分位和90%分位尤为明显。近50 a来,贵州夏季99%分位区域性强降水事件的降水频数呈显著的增多趋势,其余强度的降水频数则表现出一定程度的减少。各个等级的强降水事件均存在2~4 a的活动周期,但出现的时段有所不同。此外,贵州夏季累计降水量峰值出现于10.7 mm/d所带来的181.9 mm,总体看来,各个范围内的日降水量所带来的累计降水量较为平均,均对贵州的夏季降水有同等重要的贡献。 相似文献
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中国西南地区春季降水的时空变化及其异常的环流特征 总被引：3，自引：0，他引：3
利用中国气象局国家气象信息中心整编的中国西南地区97站逐日观测资料及美国国家环境预报中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,对中国西南地区1961—2013年春季降水的时空分布特征进行了分析,并研究了造成西南地区春季降水异常的环流成因。结果表明,中国西南地区春季降水的主模态呈现为全区一致型,该模态具有明显的2.5—3.5a及准5a的活动周期。对流层中低层副热带地区的异常气旋式环流波列形成的异常气流将洋面上空的水汽向中国西南内陆地区输送,暖湿气流与异常活跃的北方冷空气活动相配合,加上西南地区大气低层辐合、高层辐散而产生抽吸作用,使得当地对流层中低层出现较强的沿地形抬升的上升气流,从而有利于西南地区降水的形成,反之亦然。造成环流异常的原因除了与西南地区、热带地区的异常辐合/辐散运动造成的位涡扰动能量有关,亦与中高纬度波扰动能量下欧亚大陆下游地区的频散及辐合有关。此外,冬季1月的青藏高原地面加热场特征可作为预测后期西南地区春季降水异常变化的一个前期信号。 相似文献
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利用玉屏核电站厂址周围3个经纬度区域范围内1950-2021年期间的龙卷风调查资料,采用富士达F等级划分法评定龙卷风级别,按照《核电厂厂址选择的极端气象事件（HAD101/10）》的规定,估算出核电站设计基准龙卷风相关参数和设计基准等级。结果表明：玉屏核电站厂址区域设计基准龙卷风最大风速估算值为63.9m/s（对应10-7概率值）,总压降为29.5hPa,压降速率为7.1hPa/s,最大旋转风速为51.8m/s,最大平移速度为12.1m/s,设计基准等级为F2。计算结果为项目设计和建设提供重要理论参考依据。 相似文献
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采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。 相似文献