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1961—2010年松花江流域实际蒸散发时空变化及影响要素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
采用1961—2010年松花江流域60个气象站逐日资料,基于平流-干旱模型(AA模型)计算并分析了流域实际蒸散发时空变化特征,采用相关分析方法研究了影响实际蒸散发变化的主要气象要素。结果表明,1961—2010年,松花江流域年均实际蒸散发为420.8 mn,总体呈现增加趋势,增加速率为4.9 mm/10a,呈"减-增-减-增"年代际波动变化。季节上,春、冬两季实际蒸散发增加趋势较明显,夏、秋两季则呈现与年实际蒸散发类似的年代际波动。春、夏、秋三季和年实际蒸散发的空间分布特征基本一致,高值主要出现在流域南部,低值区主要分布在流域西部。冬季绝大部分区域的实际蒸散发呈现微弱上升趋势。1961-2010年,松花江流域年和四季的平均气温、最高气温和最低气温都呈上升趋势,其中平均气温和最低气温上升显著,日照时数和风速大都呈现显著下降趋势。相关分析结果表明,松花江流域实际蒸散发的时空变化是各气象要素共同影响的结果,而且各气象要素在不同时期对实际蒸散发的影响是有差异的。总体上看,松花江流域实际蒸散发的增加主要是由平均气温,特别是最低气温的增加引起,特别在春、冬季体现得较为明显。夏、秋季节,影响实际蒸散发的要素包括气温日较差、实际水汽压、平均风速及降水量等气象要素,但夏、秋季节这些要素的多年变化趋势不明显,导致夏、秋实际蒸散发的总体变化趋势并不明显。 相似文献
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本文基于气象观测站的逐日气压、风速和降水量确定致灾气旋阈值,结合区域气候模式COSMO-CLM (CCLM)输出,研究中国东南沿海地区2021—2050年RCP2.6、4.5、8.5情景下致灾气旋的时空变化特征。并采用人口-发展-环境分析模型(PDE),预测共享社会经济路径SSP2下东南沿海地区人口发展趋势,揭示了致灾气旋人口暴露度演变。研究表明:(1) RCP2.6情景,东南沿海地区平均每年发生致灾气旋6.3次,风速和降水量较基准期(1986—2005年)分别增加9%和15%,72%区域致灾气旋人口暴露度有所增加。暴露在超基准期最大影响面积和最强风速下的致灾气旋人口分别增加2.1亿和0.1亿。(2) RCP4.5情景,致灾气旋年均发生7次,风速和降水量较基准期分别上升16%和32%,89%地区致灾气旋暴露人口增加。暴露在超基准期最大影响面积和最强风速下的致灾气旋人口分别增加2.6亿和0.5亿。(3) RCP8.5情景,致灾气旋年均发生5.8次,风速和降水量较基准期分别增加32%和50%,65%区域致灾气旋暴露人口度有所增加。暴露在超基准期最大影响面积和最强风速下的致灾气旋人口分别增加5.7亿和1.9亿。(4)相比RCP2.6,RCP8.5情景致灾气旋风速和降水量高出23%和35%,暴露于超基准期最大影响面积和最强风速的致灾气旋人口分别多3.6亿和1.8亿。控制温室气体浓度对降低致灾气旋的不利影响具有重要意义。 相似文献
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采用基于互补相关理论的平流-干旱模型,根据60个气象站1961—2010年气象资料,计算并分析了珠江流域实际蒸散发(ETa)的时空变化特征,通过对实际蒸散发的辐射能量项、空气动力学项与主要气象要素的相关分析,对珠江流域实际蒸散发的时空变化进行了归因研究。结果表明:(1)珠江流域多年平均实际蒸散发量为665.6 mm/a。1961—2010年,珠江流域实际蒸散发量呈明显的下降趋势,下降幅度为-24.3 mm/(10a)。夏秋季节实际蒸散发的下降对年际尺度实际蒸散发的下降具有明显的贡献。(2)珠江流域东南沿海地区年实际蒸散发量较高(大于690 mm),该区年实际蒸散发量呈现显著的下降趋势。流域中部有一条呈东北-西南走向的条带状实际蒸散发低值区,年均实际蒸散发量在630 mm以下,但该区域的时间变化趋势不明显。(3)气温日较差和日照时数的下降以及大气压的增加使得辐射能量项的下降,是造成实际蒸散发下降的主要原因;平均气温、最高、最低气温的上升使空气动力学项呈现增加趋势,从而在一定程度上贡献于实际蒸散发的下降。春秋冬三季平均风速的下降引起空气动力学项的下降趋势或减缓其增加趋势,反过来在一定程度上减缓了实际蒸散发的下降趋势。 相似文献
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全球升温1.5℃与2.0℃情景下中国极端低温事件变化与耕地暴露度研究 总被引：4，自引：2，他引：2
基于区域气候模式COSMO-CLM（CCLM）模拟的1960-2100年逐日最低气温数据及2000年中国土地利用数据,采用强度-面积-持续时间（Intensity-Area-Duration,IAD）方法,以全球升温1.5℃（RCP 2.6情景）和2.0℃（RCP 4.5情景）为目标,研究不同持续时间中国极端低温事件变化特征、最强极端低温事件强度与面积关系和最强中心空间分布,分析极端低温事件下耕地面积暴露度的变化规律。研究发现:（1）全球升温1.5℃情景下,持续1至9 d的极端低温事件频次相对于基准期（1986-2005年）下降30%-54%,强度变化-1%-8.8%,影响面积下降7%-21%;升温2.0℃,频次下降48%-80%,强度上升6%-11.5%,影响面积则在-14%-19%变化。（2）全球不同升温情景有可能发生强度和面积超过基准期最强事件的极端低温。全球升温1.5-2.0℃时,同等面积上的最强极端低温事件强度明显下降,但最强极端低温事件中心由西北和西南转移到华中和华南等地。（3）不同升温情景下,暴露于极端低温事件的中国耕地面积明显少于基准期,且升温幅度越高下降程度越大。最强极端低温事件的耕地暴露度则随温度的升高而增大。升温1.5℃时,华东、华北与华中等地暴露在最强极端低温事件的耕地面积相对于基准期有所增大,升温2.0℃时,华东与华北等地有大幅度上升。全球不同升温情景下,极端低温事件频次与影响面积持续下降,但强度上升;随着升温幅度的增大,这种差异变化特征越来越明显;特别应注意的是,随着温度上升,发生强度和面积超过当前记录到的最强极端低温事件的可能性增大;应加强极端事件的预警、预报和监测,减缓经济社会的损失。 相似文献
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根据1984—2014年中国热带气旋损失数据和社会经济统计资料,采用居民消费者物价指数方法(consumer price index,CPI)、常规标准化方法(conventional normalization method,CNM)和替代标准化方法(Alternative Normalization Method,ANM)对影响中国的气旋的直接经济损失进行标准化处理,对比研究了原始的和CPI、CNM、ANM等三种标准化的灾害损失时空特征。研究结果表明:(1) 原始损失值有利于与同年其他灾种损失进行对比以及数据的逐年延长更新,而标准化后的损失值有利于长时间序列的时空比较研究,其中,CPI方法计算简单,易于推广,可用于中国灾害损失的数据处理与分析汇总,而在人口和财富快速增长的地区,CNM和ANM方法有利于体现人口和财富对损失的影响,在长时间序列的时空比较研究方面更具优势;(2) 1984—2014年,共有243个影响气旋影响中国大陆的22个省(区、市),气旋频数多年来没有显著变化趋势,但未登陆的影响气旋和台风(TY)强度及以上等级的影响气旋频数多年来皆呈明显增加趋势;(3) 1984—2014年影响气旋所造成的直接经济损失在原始的和经CPI标准化后的序列中均呈显著增加趋势,而经CNM和ANM标准化后的序列则无明显趋势,原始序列中最高损失年是2013年,CPI、CNM和ANM标准化后损失序列在1996年达到最高值后经历了由高到低的突变,原始的以及三种标准化后的损失序列均存在2~3年的周期振荡,浙江、广东和福建省始终是直接经济损失最高的三个省份;(4) 在对中国大陆造成最高直接经济损失的十个影响气旋中,1996年的“赫伯”(Herb)始终位居首位,而其他影响气旋的排序位次因标准化与否以及标准化方法的不同而有明显差异。 相似文献
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将造成经济损失的热带气旋定义为致灾气旋。基于气象观测站的逐日气压、风速和降水量数据确定致灾气旋阈值,结合区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)在1961—2100年的输出资料,预估致灾气旋发生频数及其风速与降水量,分析全球升温1.5 ℃与2.0 ℃情景下,中国东南沿海地区致灾气旋时空变化特征。结果表明:(1) 1986—2015年,东南沿海地区致灾气旋发生频数共计180个,整体呈上升趋势,平均风速和降水量分别为8.7 m/s和129.8 mm,对浙江东部及广东东部沿海影响最严重。(2)全球升温1.5 ℃,2020—2039年致灾气旋频数将由基准期(1986—2005年)的111个上升至138个,增加区域主要位于广东省西南地区及福建省南部地区;平均风速和降水量分别上升15%和17%,至8.4 m/s和109.9 mm,以福建省沿海地区增加最明显。(3)全球升温2.0 ℃,2040—2059年致灾气旋频数较1986—2005年增加33%,将达148个;风速上升32%,以浙江省东部、福建和广东省接壤的沿海地区及广东省南部增幅最大;降水量上升35%,以福建与广东省接壤的沿海地区及广东省西南地区增加明显。(4)相比升温1.5 ℃,全球气温额外升高0.5 ℃,东南沿海地区致灾气旋频数及其风速与降水量将分别上升9%、17%和18%。努力将温升控制在1.5 ℃,对降低致灾气旋频率和强度增加所导致的影响具有重要意义。 相似文献
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东南沿海是中国受热带气旋影响最严重的区域。以人口为标准,将浙江、福建、广东和海南四省拥有海岸线的地级市及上海在内的38个沿海城市划分为中等及以下(人口≤100万)、大型(100万人口≤500万)和特大(人口 500万)城市三个等级,基于1984—2019年影响中国东南沿海的热带气旋频次、强度、路径和经济损失数据,对登陆特征及经济损失变化特征进行研究,结果表明:(1) 1984—2019年登陆中国东南沿海特大城市的热带气旋频次最多,中等及以下城市最少。趋势上,在中等及以下城市登陆的热带气旋数量呈下降趋势,大型城市无明显变化,特大城市呈上升趋势。其中,广东西部和福建北部及中部的沿海城市登陆气旋频次最多。(2)强度上,特大城市登陆气旋强度最强,中等及以下城市最弱。趋势上,中等及以下城市登陆气旋强度减小,大型城市增加,特大城市先增加后减小,总体强度增加,福建、浙江和广东西部沿海城市登陆气旋强度最强。(3)从气旋登陆位置看,强热带气旋(STS)以上等级的气旋登陆点有北移趋势。(4)经济损失上,特大城市最高,其次为大型城市和中等及以下城市,总体变化均呈上升趋势,从损失占GDP (国内生产总值)比重上看,大型城市最低,中等及以下城市最高,均呈下降趋势。其中,福建、浙江和广东沿海城市损失高,占GDP比重低,海南损失低,但占GDP比重高。 相似文献
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