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根据华南地区110个站1961—2012年逐月平均气温资料,采用线性趋势、Mann-Kendall突变检验等方法分析了华南地区气温的变化特征。结果表明,1961—2012年华南地区年平均气温以0.14℃/(10 a)的速率显著上升。20世纪70—80年代呈波动变化,90年代中后期气温有明显的上升,并在1997年左右发生突变性增温。从季节分布看,升温速率冬季最大,为0.22℃/(10 a),秋季次之,为0.18℃/(10 a),夏季和春季升温幅度较小,分别为0.11℃/(10 a)和0.09℃/(10 a)。从地域分布看,珠江三角洲地区和华南东部沿海是主要升温区域,升温速率为0.3℃/(10 a),海南平均为0.23℃/(10 a),而广西和广东西部、北部地区增温速率较小,为0.15℃/(10 a)。 相似文献
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基于1951—2018年再分析资料和观测的降水量资料,采用联合经验正交函数分解的方法,分析了华南冬末春初(2、3月)降水年际变异特征,并讨论了相应的环流背景及物理机制。华南2、3月降水变异的第一关联主模态反映出全区2、3月同相变化,第二模态呈现反相变化。第一模态的降水异常与ENSO关联的热带海温异常分布有关,其导致的西太平洋异常反气旋的维持使得2、3月的降水持续出现同相异常。第二模态的降水异常与中高纬度的大气环流异常有关：2月表现为欧亚遥相关型,3月则表现为北极涛动型。第二模态2、3月位势高度异常型的转变分别与北大西洋的热通量的异常变化及平流层极涡信号的下传有关：当2月北大西洋热通量正异常显著时,500 hPa高度场呈现欧亚遥相关(EU)负位相的分布;平流层极涡异常信号在3月下传达到对流层低层,使得3月对流层极涡增强,有利于北极涛动(AO)正位相的形成。2、3月欧亚大陆上空分别在EU遥相关型和AO型环流异常的影响下,导致了华南地区上空的大气环流的辐合辐散异常,并最终造成2、3月华南的降水量反相异常的出现。 相似文献
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华南雨日、雨强的气候变化 总被引：5，自引：1，他引：5
利用华南110个测站1961-2008年逐日降水资料,通过EOF分析、功率谱分析和计算趋势系数等统计诊断方法,分析了华南年、前汛期、后汛期的雨日、雨强以及降水量的时空特征和气候变化.结果表明:华南年雨日以4.8 d/( 10 a)的速率明显减少,但前、后汛期雨日减少趋势不明显.华南年雨日长期趋势变化有明显的空间差异,在广西北部、华南沿海和海南,减少速率高达9～17.8 d/(10 a),其中海南的白沙减少趋势最为明显.华南年平均雨强以0.4 mm/(10 a·d)的速率明显增加,但平均雨强前汛期变化趋势不明显,后汛期明显.年雨强增加速率在海南、华南沿海和广西北部高达0.4～ 1.1 mm/(10 a·d),最大,出现在海南的五指山和三亚.华南降水量和雨日的长期变化趋势不相似,但与雨强的变化趋势大部分相似.小波分析表明:华南年雨日和降水量都有2～3年、3～5年两个显著周期,年雨强在2000年后有2～3年的显著周期.根据EOF分析,华南雨日、雨强和降水量主要有“全区一致型”、“东西差异型”和“南北差异型”三种分布型. 相似文献
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气候变化背景下广东冬种生产季气象灾害时空分布特征 总被引：1，自引：2，他引：1
根据生产实践,影响广东冬种生产的主要气象灾害为寒害、干旱、低温阴雨。从程度和频度两个方面分析气候变暖前后1961—1996年与1997—2015年两个时段广东冬种生产季气象灾害变化特征。结果表明,1997年以来(气候变暖后),(1)寒害、低温阴雨均呈明显减弱趋势,为冬种生产提供了更为有利的气候条件;(2)寒害偏重发生频率明显减弱,广东大部分地区处在频率 < 30%的区域;(3)干旱偏重发生频率增加,其中频率>30%的区域有所增加,主要分布在粤北、潮汕、茂名和湛江等地区;(4)低温阴雨偏重发生频率明显减弱,广东大部分地区处在频率 < 30%的区域。 相似文献
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采用1958—2011年NCEP/NCAR再分析资料以及ERSST海温资料,分析热带西太平洋夏季对流10~30 d振荡对南海夏季风的影响。在年际变化尺度上,热带西北太平洋夏季10~30 d振荡强度指数 (TWPI) 与南海夏季风强度有很好的正相关关系。在TWPI增强年份,海温主要呈El Ni?o分布,南海周边区域增强的异常西风产生强的正涡度切变,导致异常气旋性环流,为季风槽的增强提供了热量和水汽,从而增强南海夏季风强度。反之,在TWPI减弱年份,海温主要呈La Ni?a分布,南海夏季风强度减弱。在不同的年代际背景下,垂直切变和水汽-对流的总体变化是影响TWPI总体变化的重要因子,但不能影响南海夏季风强度的总体变化。海陆热力对比的总体变化是导致南海夏季风强度总体变化的主要影响因素。 相似文献
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A hazard model of severe convective weather was constructed on the basis of meteorological observational
data obtained in Guangdong Province between 2003 and 2015. In the analysis, quality control was first conducted on the
severe convective weather data, and the kriging method was then used to interpolate each hazard-formative factor, the
weights of which were determined by applying the coefficient of variation method. The results were used to establish the
hazard-formative factor model of severe convective weather. The cities showing the greatest hazards for severe
convective weather in Guangdong Province include Yangjiang, Dongguan, Foshan, Huizhou, Jiangmen, and Qingyuan. 相似文献
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华南前汛期开始日期异常与大气环流和海温变化的关系 总被引：5，自引：1，他引：4
利用1961—2012年美国国家环境预报中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)的再分析资料、NOAA海温资料,CMAP降水资料和华南261个测站降水观测资料,首先分析华南前汛期开始日期(以下简称华南开汛)异常的气候特征,然后采用相关分析、合成分析的方法研究华南开汛异常与3—4月大气环流以及海温变化的关系。结果表明,近52 a来华南开汛具有显著的年际变化特征,但变化趋势不明显。开汛最早出现在1983年3月1日,最晚出现在1963年6月1日,1961—2012年华南平均开汛日期是4月6日。华南开汛主要出现在3—4月,占92.3%。华南开汛与3—4月华南降水相关最显著,开汛偏早(晚),对应华南3—4月降水偏多(少)。华南开汛偏早年,在3—4月,对流层高层副热带西风急流偏强,中层西太平洋副热带高压偏强偏西、低层南支槽偏强,华南上空西南气流偏强;华南开汛偏晚年则相反。华南开汛与3—4月中国南海及周边地区海温显著相关,海温偏低(高)对应华南开汛偏晚(早)。华南开汛偏晚年的海温和大气环流异常比早年显著。 相似文献
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Based on the operational standard indices, the prediction skills of the Western-Pacific Subtropical High (WPSH) and South-Asian High (SAH) using 2019 real-time forecasts derived from the Global Ensemble Prediction System of GRAPES (GRAPES-GEPS) in China Meteorological Administration (CMA) Numerical Prediction Center were evaluated and the effects of different ensemble approaches on the prediction skills of WPSH and SAH indices were further investigated in this study. The results show that for WPSH, the GRAPES-GEPS has its highest prediction skill for the ridge line index, considerably high skill for the intensity and area indices, but relatively low skill for the western boundary index, and for SAH, it has comparatively high skill for the intensity and center latitude indices, but relatively lower skill for the center longitude index. Prediction errors of the GRAPES-GEPS for the WPSH forecasts are featured by the weaker intensity and area and the more eastward center position, compared with the observation, which can be effectively reduced by employing the maximum/minimum approach from ensemble members, relative to the ensemble mean approach. By direct comparison, prediction errors of the GRAPES-GEPS for the SAH forecasts are featured by the weaker intensity and the more southward center position, which tends to be slightly reduced using the ensemble mean approach. Finally, for the extreme forecast, the maximum approach provides superior performance for both WPSH and SAH than the ensemble mean approach, which can be validated in terms of the two extreme cases. These results clearly indicate that the maximum approach could better improve the GRAPES-GEPS performance for the extreme forecasting of the two primary circulation patterns than the traditional ensemble mean approach. 相似文献