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51.
SRES A1B情景下中国区域21世纪最高、最低气温及日较差变化的模拟分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用区域气候系统模式PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies)分析A1B情景下中国区域21世纪3个时段2011~2040年、2041~2070年、2071~2100年最高、最低气温及日较差相对于气候基准时段(1961~1990年)的变化。结果表明:中国区域未来3个时段平均最高、最低气温呈逐渐增大趋势,日较差呈逐渐减小趋势;最高气温增幅分别为1.7、3.2、3.9°C,最低气温增幅分别为1.9、3.6、4.7°C,最低气温增幅与最高气温增幅相比可达1.1倍以上。未来最高、最低气温冬季增幅最大、春季最小,日较差则表现为冬季减小幅度最大、夏季减小不明显。最高、最低气温及日较差变化的空间分布显示,最高气温在东北地区升幅最大,在西北、黄土高原和四川盆地亦有较大幅度的上升,但在青藏高原北部和华南地区升幅较小;最低气温在西北地区升幅最大,在东北和青藏高原北部升幅较大,而四川盆地和华南地区升幅较小;日较差在中国北方地区普遍减小,在青藏高原北部减小最为明显,但在四川盆地与云贵高原东部地区日较差则呈增大趋势。 相似文献
52.
利用线性趋势法对1961-2008年阿勒泰地区7个气象站点气温日较差进行趋势研究,并根据各因子趋势值,应用相关统计法分析了影响气温日较差呈减小趋势的因子。结果表明:阿勒泰地区四季日较差呈现显著减小趋势,其中冬季最显著,秋季变化最弱。各季节最低气温上升趋势最明显,而最高气温上升趋势较弱。阿勒泰地区与月平均气温日较差相关性最强的因子是日照时数,呈正相关;其次分别为总云量、降水量和水汽压,都呈负相关。年气温日较差与降水量和水汽压相关性最大。 相似文献
53.
利用CRU_TS v4.04观测数据作为验证,对28个CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)模式模拟中国区域内气温日较差(Diurnal Temperature Range,DTR)年际变化、气候平均态变化以及不同区域和不同季节尺度变化的能力进行评估。结果表明:在百年尺度上,CMIP6模式能够反映出年际变化中DTR下降的演变趋势,模式与观测之间的相关系数在0.1~0.7,均方根误差在0.6~1.5,Taylor评分(Taylor Score,TS)在0.2~0.7,MRI-ESM2-0模式与观测之间的相关系数(0.65)最大,均方根误差(0.8)最小,TS(0.67)最高,模拟能力最好;在30年气候平均态尺度上,CMIP6模式符合观测呈现的DTR北方地区高、南方地区低,西部地区高、东部地区低,内陆地区高、沿海地区低,高原地区高、平原盆地地区低的空间分布特征,基本可以再现中国大范围区域内DTR下降的空间分布特征,对不同区域和不同季节DTR变化也有较好的模拟,以EC-Earth3模式的模拟能力最好。然而,单模式存在不同程度的高估或低估DTR变化的现象,多模式中位数集合能够模拟出DTR在年际变化和气候平均态变化中的一些特征,对于春季和冬季的模拟,多模式集合优于单模式模拟。 相似文献
54.
北半球温室气体和土地利用/覆盖变化对地面气温日较差的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为了探究温室气体(greenhouse gas,GHG)和土地利用/覆盖变化(land use and land cover change,LULCC)对于地面气温日较差(diurnal temperature range,DTR)的影响及相对贡献作用,本文采用耦合地球系统模式(Community Earth System Model)进行了模拟研究。模拟结果表明:GHG浓度的增加导致北半球中高纬度地区年平均DTR显著降低,但GHG引起DTR变化存在显著的季节差异,在暖季和冷季,北美地区和西伯利亚地区呈现出相反的变化特征,GHG增加对于中高纬度地区年平均DTR的降低作用主要是由冷季贡献的。LULCC通过影响叶面积指数和地面反照率显著降低东亚、南亚、欧洲和北美东部地区的DTR。通过创建一种新的分析方式,本文研究了GHG和LULCC对DTR的相对贡献作用,在北半球高纬度地区,GHG在DTR的变化中扮演着主导作用,但在中纬度地区和南亚地区,无论是DTR变化数值的正负符号还是大小,LULCC都起着显著的影响作用。 相似文献
55.
本文选取西宁(城区)、湟中(南郊)、互助(北郊)3个气象观测站1986~2015年最高和最低温度资料,研究分析基于气温日较差的西宁热岛效应。结果表明,近30年城区、北郊年平均日较差总体呈下降趋势,下降幅度分别为0.15和0.29℃/10a,年代际分析表明21世纪10年代城区日较差距平偏低最多为0.73℃,日较差存在周末效应;城区日较差下降速率快于郊区,日较差变化趋势春季为正,其余各季为负,城区冬季变化显著,大于郊区;城区日较差逐渐减小,说明城市浑浊度逐年增加,热岛效应增强。 相似文献
56.
深圳市在人口结构和经济社会发展方面很特殊,而对于其热带向副热带过渡的气候特征对流感发病的影响仍缺乏深入研究。本研究收集长序列(2003—2019年)的深圳市流感样病例(Influenza Like Illness,ILI)监测数据,采用分布滞后非线性模型(DLNM)系统分析了ILI与多种气象因子的关联,并分别使用Prophet时间序列和多元逐步回归模型对流感风险进行预报。近17年来深圳ILI发病在2003—2009年增加、2010—2014年平稳、2015—2019年下降,年周期特征凸显;多数年份发病率呈夏季单峰型,与高温、高湿的气候背景高度相符;个别年份在年末出现次高峰,常与大规模暴发疫情有关。DLNM揭示,高温对ILI风险的即时性影响较强,气温达到29.9℃,相对危险度值(RR)可达1.237(95%置信区间(95%CI):1.203—1.272);而低温效应在滞后2—3周起主导作用。70%—75%的湿度范围对应ILI高风险段, 70%相对湿度的RR为1.089(95%CI:1.046—1.135)。偏高的湿度与高温共存可诱使ILI最高风险点出现,即二者有协同增强效应,在其长夏短冬气候下尤其需要注意。ILI危险度在气温日较差为4—6℃或>9℃时均有显著增加,即日内温差对流感的活跃程度亦有显著影响;由于深圳的风速整体较小,其影响整体较弱。Prophet时间序列模型和逐步回归模型的回报准确率相近(>86%),而同时考虑了气象因子和前期发病人数的回归模型预测准确率更高(>80%)。简言之,深圳市ILI风险与温、湿度的非线性协同影响关系最为密切,其发病率很大程度上是可预测的。 相似文献
57.
基于多维集合经验模态分解方法,利用CRU全球地表气温日较差、最高气温和最低气温资料,开展对1951~2019年全球地表气温日较差长期趋势的演化研究。结果表明:全球地表气温日较差主要呈现下降趋势,并以北半球中高纬度地区为甚,空间差异性较大。全球地表最高气温和最低气温的长期演化趋势则主要表现为上升,且最低气温更为剧烈。从纬向平均的角度看,全球地表气温日较差长期趋势主要存在五条负值带,降低趋势在北半球逐渐加强,并存在与之相伴随的冷舌,而在南半球呈先增强后减弱的特征。由瞬时演化速率可知,全球地表气温日较差长期趋势下降的速率整体上趋于减缓,并于后期在澳洲北部、地中海沿岸以及南美洲南部等地转为上升趋势。 相似文献
58.
59.
水稻在信阳市一直以谷雨后开始播种、秋分前收获,而这个时段并不利于水稻的高产和高品质。根据粳稻生长期对温度的需求及当地气候条件,适当推迟播种,即将播期由目前的4月中下旬推迟到5月下旬,扬花灌浆期温度将会较正常播种期低,病害减轻,昼夜温差大,叶片功能期延长,灌浆成熟期延长,有利于提高千粒重和结实率,改善稻米品质。 相似文献
60.
南宁市气温日较差特征及天气系统影响 总被引:2,自引:1,他引:2
运用常规气象资料,对南宁市气温日较差的时空变化进行了分析,结果表明:南宁市气温日较差有逐年减小的趋势,夏秋季气温日较差大于冬春两季气温日较差,不同下垫面对气温日较差影响不同。对气温日较差较大的个例分析表明,引起气温日较差较大的主要天气系统为冷高压控制型、锋面影响型、暖低压影响型、副高影响型。 相似文献