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根据气象行业标准(QT/T370-2017)对厄尔尼诺事件不同类型的划分结果以及国家气候中心最新颁布的华南前汛期业务监测标准,利用1961~2016年NCEP/NCAR日、月尺度再分析大气环流资料、海表温度资料(ERSST V4)以及华南261个国家气象观测站逐日降水资料,采用相关、合成等方法分析了不同类型、强度的厄尔尼诺事件特征以及与次年华南前汛期的关系,并探讨其海温和大气环流异常特征。结果表明,厄尔尼诺事件的类型、强度对次年华南前汛期降水的影响存在明显差异。中等及以上强度东部型厄尔尼诺事件次年,华南前汛期开汛早、结束晚,前汛期持续时间长、降水多;弱等级的东部型以及中部型厄尔尼诺事件次年则相反。在厄尔尼诺事件次年华南前汛期,中等及以上强度东部型厄尔尼诺相对弱东部型或中部型厄尔尼诺的大气环流存在明显差异。高层西风急流明显加强,中层北半球极涡加强,东亚大槽强,低层菲律宾以东存在反气旋异常环流,华南存在南北风的交汇和水汽辐合加强,有利于华南前汛期降水偏多。 相似文献
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任意时段累年气候数据的统计是气象部门一项常规实时(准实时)业务,需要相应业务系统的支撑。为了提高该系列数据的统计检索效率,本文对获取该数据的统计流程进行了优化,提出了优化后的原始数据逻辑分解流程,并以关系型数据库Oracle为例,利用广东省86个国家气象观测站近65年,及2313个区域自动气象站近10年逐日气象数据,进行了任意时段累年气候数据统计流程优化前后效率的对比。结果显示:基于优化前的流程,随着任意时段日期跨度的增长,数据统计效率逐步降低;而基于优化后的流程,无论任意时段起止日期的跨度大小,数据统计均可以保持很高的效率。本文将优化后的统计流程应用于广东省农业气象业务系统(AGROS)对应的功能模块,对提高系统效率、优化用户体验起到了很大作用,并进一步推动了该系统在广东全省的推广应用。对于全国各省区乃至国家级气象部门业务系统相关模块的开发也有参考价值。 相似文献
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自20世纪90年代中期后,登陆华南台风频数减少、强度转弱,这一方面受台风和大尺度环流系统自身的年际和年代际变化共同影响,另一方面,可能受太平洋年代尺度振荡(PDO)调制。进一步选用年际增量法剔除年代际变化得到,若前冬呈现东部型拉尼娜(中部型厄尔尼诺)状态,随后的后汛期120°~130°E越赤道气流偏强(弱),继而是强(弱)辐合带、季风槽偏强偏北(偏弱偏南),有(不)利于台风在华南地区活跃,则对应累计气旋能量指数(ACE)年指数更强(弱),体现了台风、海温、大气环流的年际变化影响。最后,采用基于年际增量法的主成分回归方法对ACE指数进行建模,结果得到近30年回报相关系数高达0.80,2014和2015年的预报效果与实况较为一致。 相似文献
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根据广州市5个气象观测站1980—2013年的能见度、相对湿度和天气现象等资料,采用人工观测法、日均值法和14时值法对广州市霾日特征进行了对比分析。结果表明,3种方法统计的全市霾日数、霾日变化速率差异较大。全市年平均霾日是日均值法人工观测法14时值法,大致比例是1∶0.61∶0.48。人工观测法统计的广州市霾日变化速率最大,达2.9 d/年,是日均值法的2.9倍、14时值法的3.6倍。但是,3种方法统计的全市霾日长期变化趋势、季节变化特点和空间分布特征基本一致。霾日长期变化均呈显著上升趋势;霾日冬季最多,夏季最少;中心城区和花都区为霾日高值区。综合考虑霾日长期变化趋势、季节变化特点、空间分布特征和经济社会发展状况,日均值法统计更能反映广州市霾日的实际变化特征。 相似文献
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根据广东省86个气象观测站1980—2013年的能见度、相对湿度和天气现象等资料,采用人工观测法、日均值法和14时值法对广东省霾日特征进行了对比分析。结果表明,三种方法统计的全省霾日数、霾日变化速率、全省排名前10位的站点均不尽相同,甚至差异较大。全省年平均霾日是日均值法统计结果 人工观测法的14时值法的,大致比例是1∶0.59∶0.49。人工观测法统计的广东省霾日变化速率最大,达2.1天/a,是日均值法的1.85倍,14时值法的3.34倍。人工观测法统计的霾日全省排名前10位的站点与日均值法、14时值法的都有7个相同、3个不同。三种方法统计的全省霾日长期变化趋势、季节变化特点和空间分布特征基本一致,三种方法均较适用于分析区域长时间序列的霾日变化特征。综合考虑霾日长期变化趋势、季节变化特点、空间分布特征和前人研究结果,日均值法统计的霾日更能反映广东省的实际变化特征。 相似文献
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