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91.
基于第六阶段耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)模拟数据和高分辨率逐日格点观测数据,分别采用分位数映射法和泰勒图对福建省极端气温指数模拟值进行订正和评估,发现在历史参照期(1991—2010年)订正后的各极端气温指数模拟值与观测值更加接近。在此基础上,分析了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下福建省21世纪近期(2021—2040年)、中期(2051—2070年)和末期(2081—2100年)订正后的极端气温指数相对于历史参照期的时空变化特征。从时间变化来看,21世纪各时期,全省平均极端气温指数呈现升高趋势,且随着时间推移增幅不断加大。从空间变化来看,极端最高气温TXx呈现西北内陆增幅大、东南沿海增幅小的趋势,极端最低气温TNn空间分布与TXx类似,增幅略小,夏季日数Su增量在福建西南部为大值区,暖昼日数TX90p在福建东南部增幅最大。采用广义极值(generalized extreme value,GEV)分布研究了TXx重现期变化,发现SSP2-4.5情景下,21世纪3个时期增温较为匀速,而SSP5-8.5情景下增温呈加速趋势。在SSP5-8.5情景下,历史参照期20 a一遇的极端最高气温在21世纪末期每年都可能发生。 相似文献
93.
慢特征分析(SFA)方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温(LSAT)的慢变外强迫信息,研究全球LSAT慢变驱动力的空间结构特征及低频变率的主要驱动因子。SFA方法提取的LSAT慢变驱动力与历史时期全球辐射强迫(GRF)和全球海表温度(SST)的主模态(大西洋多年代际振荡AMO、热带太平洋ENSO变率和太平洋年代际振荡PDO)有显著的相关关系,表明全球大部分地区LSAT的变率受到GRF和三个SST模态的显著影响。GRF对LSAT变率的影响有全球一致性的特征,而三个SST模态对LSAT变率的影响则呈现出明显的区域特点。此外,由于SFA方法可以有效降低原始LSAT序列中随机噪声的干扰,GRF和SST模态对LSAT变率的解释方差显著提高,进一步表明GRF和SST模态是全球LSAT低频变率主要的驱动因子。最后,利用历史海温驱动AGCM试验(即AMIP试验)的结果,验证了三个SST模态对区域LSAT变率的显著影响。 相似文献
94.
选取CMIP6历史模拟试验26个模式数据,以CN05.1数据作为观测资料,对1961~2014年中国年平均最高气温和最低气温变化模拟能力进行评估。结果表明:1961~2014年,中国年均最高气温和最低气温均存在上升的趋势。最高气温增长速率为2.15℃/100 a;最低气温增长速率为3.92℃/100 a,约为最高气温增长速率的两倍。CMIP6模式都能模拟出这种长时间尺度的变化趋势,但不同模式模拟能力存在一定差异,模式间离散度达到0.38℃/100 a(最高气温)和0.41℃/100 a(最低气温)。模式中BCC-ESM1和EC-Earth3模式对这两种趋势的模拟效果最好。CMIP6模式可以较好地模拟出中国范围内的最高气温和最低气温空间分布特征。中国范围内,大部分模式模拟结果与观测呈正相关的格点所占比例分别为82%(最高气温)和97%(最低气温),模拟结果具有明显的地域性。对于气候平均态,CMIP6模式可以较好地模拟出最高最低气温空间分布特征,对于整个中国东部地区,最高最低气温模拟结果的模式间标准差均在3℃以内,一致性较高,在西部地区差异较大,青藏高原地区达到6℃以上。GISS-E2-1-G和MRI-ESM2-0可以很好地模拟出1961~2014年中国最高气温和最低气温经验正交分解(Empirical Orthogonal Function,EOF)主要模态及其时间演变。总体来说,CMIP6模式对中国年均最高气温和最低气温的气候态空间分布以及变化趋势等方面,具备较好的模拟能力。 相似文献
95.
96.
基于2014—2018年深圳市罗湖区49家社区健康服务中心上呼吸道感染(简称"上感")的逐日就诊人数和同期气象要素资料,利用不同时间尺度分析上感就诊人数的变化特征,并采用分布滞后非线性模型(DLNM)、广义线性模型(GLM)等研究不同气象要素与深圳地区上感就诊人数的关系。结果表明:深圳市罗湖区上感就诊人数存在明显的季节性变化,春季3—4月、夏季7月和冬季12月至次年1月为发病高峰时段,分别对应24节气中的清明、小暑、小寒节气。DLNM反映气温为主控因素,它对上感就诊人数的影响以冷效应为主,相对风险(RR)在滞后4 d达到峰值(RR为1.041,95%置信区间为1.022~1.060),且女性较男性、中老年人较少儿更易受冷效应的影响;其次是暑期的热效应和春季温度多变的影响。湿度影响主要表现为低湿效应,其相对风险在当天达到峰值(RR为1.058,95%置信区间为1.049~1.068)。气压和风速影响则表现为高压效应和大风效应,RR在滞后1 d达最高。总之,深圳市冬、春季冷空气活动及其所反映的低温、低湿、大风等产生的冷效应是诱发上呼吸道感染的关键因素,其次是夏季持续高温的影响,两者都应予以重点及时防范。 相似文献
97.
利用1979—2014年台站观测资料和再分析资料对西南地区冬季气温的年际变率及其主要影响因子进行分析。西南冬季气温年际变化主要存在两种模态:全区一致型和东西反向型。西南冬季一致偏冷时,东部降温幅度明显大于西部,东部强降温与低层异常东北风和偏东风引起的冷平流有关;而西部高原地区较小的气温降幅主要与异常上升运动引起的云量增多和辐射降温有关。当西南地区气温变化表现为东西反位相时,显著的气温异常主要位于西部高原地区,该区域显著降温与其上空异常东北风引起的冷平流和异常上升运动引起的云量增多和辐射降温有关。异常活跃的乌拉尔山和西伯利亚西部区域阻塞高压是影响西南冬季气温第一模态的主要因子,其在西南地区东部造成东北风和偏东风异常,导致更强的冷平流,进而引起该区域气温显著偏低。西南西部高原地区气温显著偏低时,中东急流异常在副热带西风急流中引起向下游地区传播的波列,在高原和西南地区上空形成异常的气旋性环流,伴随的异常东北风冷平流和异常上升运动引起的辐射降温使西部高原地区显著降温。东亚冬季风、北极涛动和ENSO与西南冬季气温年际变化两个模态的联系都较弱。 相似文献
98.
99.
利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52%、51%、50%提高至58%、56%、54%;最低气温准确率分别从58%、56%、54%提高至64%、62%、59%;定时气温准确率分别从63%、60%、58%,提高至67%、63%、61%.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中. 相似文献
100.
通过理论分析,提出铁路高架桥桥墩的周期性分布将会在高铁地震波场的特殊频率中产生多普勒效应,同时还分析了这种多普勒效应对波场频谱特征的影响,分析结果在河北省容城县实际高铁地震波场记录中得到了验证.研究还发现,具有显著多普勒效应的波场成分沿传播方向振动,且传播速度单一,显示这部分波场以P波震相为主.进一步地,提出了一种基于多普勒效应的测速方法,并对该地区沿铁轨的介质波速进行了尝试性测量,测量结果显示出高度的一致性和稳定性. 相似文献