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基于1979—2015年中国区域CN05.1格点降水以及全球降水气候中心（GPCC）降水等数据资料,采用回归、合成分析等方法,分析了青藏高原东部（简称高原）冬季降水的南、北区域性差异及其年际变化对北极涛动（AO）异常的响应。结果表明:（1）高原北部和南部冬季降水都与AO异常存在密切关系,但降水的年际变化并不一致,对AO异常响应的机理也不同。（2）高原北部冬季降水变化主要和东亚冬季风有关,AO正（负）异常时东亚冬季风减弱（增强）,高原北部对流层各层均为东南（西北）风距平,有（不）利于西太平洋的水汽进入高原北部,导致北部降水增加（减弱）。（3）高原南部冬季降水变化主要和南支槽有关,AO正（负）异常时南支槽加强（减弱）,有（不）利于源自孟加拉湾的水汽北上高原,低层辐合（散）高层辐散（合）,上升（下沉）运动增强,导致南部降水增加（减弱）。简言之,AO通过影响东亚冬季风（南支槽）,进而影响高原北（南）部冬季降水,但AO负异常对高原冬季降水的影响比AO正异常的影响更加显著。 相似文献
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长江流域是我国夏季高温热浪灾害的多发区之一,该地区日最高温度(Tmax)具有显著的低频(10～30 d和30～60 d周期)变化特征,超前-滞后相关分析和气温方程诊断的结果显示,影响长江流域Tmax低频变化的大尺度环流/对流信号包含:自欧亚大陆东移南下的低频波列,自东北亚向西南方向传播的异常环流,以及由西太平洋向东亚传播的低频对流;这些低频对流/环流活动通过改变辐射加热过程及绝热过程,导致长江流域Tmax的低频变化。为了客观且有效地辨识和捕捉这些先兆信号,并考虑长江流域Tmax与大尺度因子间的非线性作用,本文采用机器学习方法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对大量历史数据进行训练,并构建了长江流域Tmax的延伸期预报模型。在独立预报阶段,CNN预报模型对长江流域区域平均Tmax的预报时效达30 d,提前5～30 d预报的Tmax与观测Tmax的时间相关系数介于0.63～0.70(通过99％置信度的显著性检验),量级偏差(均方根误差)小于1个标准差,显示出CNN在延伸期灾害天气预报的应用潜力。 相似文献
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利用1979—2017年欧洲中期天气预报中心提供的ERA-Interim再分析数据与中国气象局-上海台风研究所(China Meteorological Administration-Shanghai Typhoon Research Institute,CM A-STI)、美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)整编的西北太平洋热带气旋(Tropical Cyclone,TC)资料集,分析东亚高层(200hPa)纬向风季节内振荡(Intraseasonal Oscillation,ISO)与7—8月登陆中国大陆TC频数年际变化的联系。结果表明:7—8月中国大陆登陆TC频数与西风急流出口区南侧(北侧)纬向风为显著负(正)相关,南侧显著相关区与北侧的差定义的东亚西风急流指数(East Asian Westerly Jet Index,EAWJI)可定量描述急流经向移动,EAWJI负异常时急流北移、登陆TC偏多,反之急流南移、登陆TC偏少。急流北移,TC活动区域对流层高层呈偏东风异常,产生异常东风切变,有利于TC登陆过程的维持,使登陆中国大陆TC频数增多。东亚高层纬向风ISO与年际变化的标准差场、EOF模态的高度相似性说明两者由同一空间主导模态所控制,表明若其ISO偏北偏南振荡发生频率为非正态分布,剩余偏差将改变其季节平均。TC登陆多年,东亚西风急流指数ISO呈更高频率偏北移动,引起急流出口区南侧ISO尺度扰动涡度通量辐合,使季节平均西风减小,急流位置北移,说明高层纬向风ISO可通过间接调制影响TC登陆的大尺度环流进而与登陆TC频数的年际变化相联系。 相似文献
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利用中国1979—2019年逐日降水格点数据,考量降水的时空聚集性强度之客观监测方法,识别中国东部区域极端降水事件,发现长江中下游是夏季持续3 d及以上区域持续性极端降水(PREP)发生最频繁的区域。以此为研究对象,基于水汽收支理论,利用ERA-Interim再分析资料和带通滤波方法,诊断日降水及其水汽收支的季节内特征,研究关键尺度对流层高低空系统配置及演变。结果显示：PREP日降水强度及其演变被证实与区域大气柱水汽辐合量相一致。10～30 d准双同振荡(QBWO)和30～90 d(MJO)的水汽辐合在事件发生前1～3 d和7～9 d开始由负位相转为正位相。区域南、北边界QBWO(MJO)水汽输送在事件发生前2～4 d(9～10 d)由水汽输出转为输入。南海的QBWO对流北传至长江中下游,促使源于西北太平洋的对流层低层QBWO反气旋式环流系统向西南移动,其西北侧的西南风使区域南边界水汽输送在事件开始日达最大。事件发生前10 d左右,对流层低层MJO反气旋式环流系统出现在西北太平洋,并向西南移动,长江中下游气旋系统加强维持,对流层中层孟加拉湾MJO尺度低槽开始加深,三者的配合使区域南边界的MJO水汽输入逐渐增强并维持到事件发生后。MJO尺度的强水汽输入结合QBWO反气旋式环流促使长江中下游地区的持续性极端降水事件的发生。研究结果对持续性极端降水事件延伸期的预报提供参考。 相似文献
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基于中国区域地面降水格点日值数据集,对比国家气候中心业务暴雨指数和区域极端强度-持续时间综合(Region-Extreme-Intensity-Duration,REID)指数识别区域极端降水事件方法,给出了中国5个区域极端降水事件(Regional Extreme Precipitation, REP)的频数、强度、影响面积以及持续时间统计规律及变化特征,探讨了两种方法识别结果存在的差异。结果表明:(1)两种方法识别持续时间为1~2 d,影响面积为200 000 km2左右的极端降水事件统计、气候特征相近。(2)REID法能客观识别华南和长江流域地区3 d以上的持续性REP,业务法会将其分割为多次降水过程。此外,REID法无日降水阈值,适用于监测日降水量小于50 mm的极端降水事件。再者,REID法可识别较小尺度REP,而业务法因降水主观比例的限制导致对此的监测存在不足。(3)业务法每日确定降水中心,有利于识别降水中心移动较快的极端降水事件。此外,REID法所识别的极端区域一般小于业务法基于50 mm的极端区域。在极端降水监测中,两种方法相互协作,取长补短,可以有效提高区域水灾预警预防能力。 相似文献
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基于国家气象信息中心2 400多个观测站的候平均日最高气温、GLDAS 2.0/2.1的土壤湿度、蒸散发资料和ERA5的500 hPa位势高度、925 hPa风场再分析资料,定义了格点骤发干旱指数,在分析1979—2017年4—9月中国区域骤发干旱气候特征和骤发干旱指数的经验正交展开空间模态的基础上,确定骤发干旱发生频繁及变率大的区域,给出了区域性骤发干旱事件的识别标准,并对其演变过程进行合成分析,最后分析了典型个例的要素和环流特征。结果表明:骤发干旱多发于我国南方夏季,其中7月最多,以湖南和浙江地区发生最为频繁,这两个区域也是骤发干旱发生气候变率最大的区域。合成分析显示,高温是两个区域骤发干旱爆发的主要驱动因素:干旱爆发前一候,气温迅速升高,蒸散发快速增大,土壤湿度下降明显。2013年6—7月在湖南区域爆发了两次骤发干旱事件。第一次干旱爆发前,湖南地区500 hPa位势高度迅速增大,异常下沉气流导致降水减少和绝热增温,蒸散发随气温升高而增加,使土壤湿度减少,这次干旱由高温驱动;第二次干旱爆发前期,明显偏西、偏北且稳定的西北太平洋副热带高压使地表太阳净辐射通量增强、近地层的偏南气流使高温维持,蒸散发随降水而变化,这次干旱为降水减少所驱动,高温起促进作用。 相似文献
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