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1.
利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。 相似文献
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利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。 相似文献
3.
基于旋翼无人机开展大气边界层观测可为气象要素和大气污染物垂直结构的研究提供具有高时空解析能力的新方法,有助于深入理解低层大气物理化学变化机制。本文详述了旋翼无人机在开展大气边界层环境气象垂直观测实验的应用及优势。基于自主研发的旋翼无人机环境气象观测平台,通过开展传感器在无人机上不同的搭载位置,以及旋翼无人机与探空气球、高塔的对比观测实验,明确了旋翼无人机对气象环境观测的影响及合理的搭载方式。研究进一步在湖北重污染天气条件下开展了0—1000 m的大气边界层垂直观测,并研发了基于旋翼无人机姿态数据的大气边界层气象要素及污染物垂直观测的订正方法。结果表明:实验获取了2—10 m垂直分辨率的高质量大气廓线数据,可精细捕捉大气边界层及其逆温层高度和污染物浓度等要素的垂直变化特征。本文旨在为无人机观测的科研应用提供一种技术可行且数据可靠的观测手段。 相似文献
4.
为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集，利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料，基于数字高程模型（DEM）数据，综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响，模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃，最大为2.3℃，全年平均为0.87℃；加密站验证结果显示，MAE最大为2.3℃，最小0.5℃，全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内，旬均温受纬度影响较大，由北至南气温逐渐升高，沿海地区旬均温整体高于内陆，山区旬均温明显较低；局地范围内，各坡向上气温差异显著，海拔越高、坡度越大，差异越明显；地形因子对旬平均温的影响具有季节差异，具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大，秋季次之，春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。 相似文献
5.
温湿指数是气候舒适度评价模型之一,通过温度与湿度的组合反映人体与周围环境的热量交换,本文利用2003-2018年浙江省及其周边71个气象站点月平均气温、地面水汽压数据,以及MODIS水汽产品,基于GridMet模型模拟了浙江省各月温湿指数空间分布（100 m×100 m）,分析了浙江省温湿指数随地形因子（海拔、坡度、坡向）变化的特征;讨论了各地形因子对温湿指数空间分布的影响程度。结果表明：① 海拔、坡度、坡向3个地形因子中,1月温湿指数随坡向的变化最大,7月最小;② 同坡向上,坡度变化对1月温湿指数影响较大,而海拔变化则是对7月影响最大;③ 南坡1月温湿指数随海拔和坡度增加均略为增加,南坡其他月份及北坡各月均为随海拔和坡度增加温湿指数减小;④ 北坡相对于南坡而言,海拔和坡度对温湿指数的影响更为明显。浙江大部分山区由于地形影响,夏季较为“舒适”,适宜建立避暑消夏的旅游项目。 相似文献
6.
大气热源年代际异常与20世纪70年代末期东亚夏季风年代际减弱 总被引：2，自引：1，他引：1
利用1958-2001年ERA-40再分析资料计算大气热源,统计分析了亚洲季风区及其邻近海域大气热源年代际变异的典型模态;利用线性斜压干模式,模拟了夏季大气对大气热源年代际异常的响应,揭示了大气热源年代际异常与1970s末期东亚夏季风年代际减弱的关系。结果表明:近50 a来亚洲及其邻近海域夏季整层大气热源变异主要表现为年代际变化特征,其年代际位相转换发生在1970s中后期,这与东亚夏季风年代际减弱的时间一致;菲律宾附近海域和中国西南地区是与东亚夏季风年代际减弱有直接联系的两个热源异常关键区;东亚夏季风年代际减弱最直接地表现为这两个关键区热源异常的共同作用,而赤道中东太平洋、赤道印度洋大气热源增强则通过大气遥响应机制影响菲律宾附近海域低层大气环流异常对东亚夏季风变异起相反的贡献。 相似文献
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贵州高原复杂地形下月平均日最高气温分布式模拟 总被引：4，自引：1，他引：3
在前人研究的基础上,对以前的模型进行改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,建立以天文辐射为起始数据的复杂地形下月平均日最高气温的分布式模型,在模型中考虑了海拔高度、复杂地形下太阳总辐射、日照百分率对月平均日最高气温的影响.以贵州高原为例.应用100m×100m分辨率的DEM数据.1960-2000年贵州省及周边102个气象站常规气象要素观测资料以及NOAA-AVHRR观测资料,10个气象站的太阳辐射量资料,计算了贵州高原各月及年平均日最高气温精细空间分布.结果表明:(1)坡度、坡向、地形遮蔽对月平均日最高气温的影响较大,由于局地地形因子的影响,复杂地形下月平均日最高气温的空间分布具有明显的地域分布特征,局地地形对月平均日最高气温的影响是不容忽视的.(2)季节不同,局地地形因子对复杂地形下月平均日最高气温空间分布的影响不同,冬半年大于夏半年.月平均日最高气温随海拔高度的增加而降低.南坡随坡度的增大而升高:北坡随坡度的增大而降低.在坡向影响上,1-5月、10-12月偏北坡月平均日最高气温偏低,偏南坡月平均日最高气温偏高;7-8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况.北坡高于南坡. 相似文献
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基于海温和环流特征量的江苏省小麦适播期预测 总被引：1，自引：0，他引：1
基于江苏省60个气象台站1961-2010年冬小麦冬前生长期间的气温资料,利用曼-肯德尔法（Mann-Kendall method）分析发现,小麦冬前生长期间日均气温及有效积温在全球气候变暖背景下均有明显的增暖趋势。同时根据江苏省各地区冬小麦有记录以来的农业气象资料分析可得,播期与冬前总积温、有效积温具有极显著的相关关系,尤以有效积温更为显著,均通过了0．001显著水平检验,故可利用冬前有效积温确定冬小麦适播期。在此基础上,根据海气相互作用原理以及500hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性,利用最优化因子相关技术对海温及环流特征量进行普查,从中挑选一批与冬前有效积温相关显著、稳定性强、因子相互独立、可靠的海温和环流特征量作为长期预报因子,建立冬前有效积温的海温模型和环流模型,其拟合效果和试报效果甚佳,可投入业务应用,提前1-2月预测冬前有效积温,从而确定冬小麦适播期。 相似文献
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通过综合各地连阴雨指标因子, 确定了江苏省连阴雨过程的标准, 根据指标体系, 对其时空分布特征进行了分析, 得出江苏省年均连阴雨次数为12.3次, 连阴雨的空间分布存在着明显的北少南多的特征, 可见沿江苏南地区为连阴雨的频发地区。其中从对农作物危害程度来看, 主要是春季连阴雨(3—5月)和秋季连阴雨(9—11月)影响较大, 这两个时段连阴雨过程发生次数较多, 分别为年均3.1和2.7次, 其中春季3月和秋季9月的连阴雨出现次数最多。为了进一步定量评估连阴雨的强度, 我们设计了连阴雨强度指数模型, 对强度指数MLYY进行了分级, 实施了对连阴雨强度的进一步把握, 更好地为决策部门提供了服务。 相似文献
10.
利用江苏省淮安、南京、吕泗3站的逐月太阳总辐射资料和70个气象站的月日照百分率资料,采用气候学计算方法,计算并分析了全省各地逐月的太阳总辐射分布,指出江苏省太阳总辐射的季节分布特征是冬少夏多,春秋适量;太阳总辐射区域分布是北多南少;太阳总辐射的年变化呈现明显的双峰型分布,最大峰值分别出现在5月和7月下旬—8月上旬,6月下旬—7月上旬出现一个相对低谷阶段,恰好与江淮梅雨期多阴雨天气相对应。本文的结论为江苏省太阳能资源的开发利用提供了科学依据。 相似文献