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1.
气候变暖对长江源径流变化的影响分析   总被引:4,自引:4,他引:0  
在气候变暖背景下, 20世纪60年代以来, 长江源区气温年和四季增温显著, 蒸发量、 径流量总体呈增加趋势; 进入21世纪后, 源区降水量呈增加趋势。沱沱河作为长江源区的主要径流, 以此为代表研究长江源区气候变暖对径流的影响具有重要的现实意义。利用1981 - 2015年沱沱河水文站径流量资料、 沱沱河同期气象站降水量、 气温、 蒸发量的实测资料, 分析了长江源区沱沱河降水、 气温、 蒸发量变化对径流量的影响。结果显示: 在全球变暖背景下, 近35 a来沱沱河流域年及四季平均气温、 平均最高气温、 最低气温均呈显著增加趋势; 年及春、 夏、 秋季降水量增加而冬季降水量减少; 春、 冬季蒸发量呈增加趋势, 年及夏、 秋季蒸发量呈减少趋势。沱沱河流域降水量是影响径流量大小的最主要的气候因子, 夏季降水量的增多与夏季径流量的增多关系密切, 年平均最低气温升高导致的冰川和积雪融水对径流量的影响次之, 蒸发量对径流量的影响明显低于前两者。  相似文献   
2.
利用年际增量、小波分析和回归分析等方法深入分析了秋季热带印度洋偶极子(Tropical Indian Ocean Dipole,TIOD)年际振荡对次年长江上游年径流量的影响特征及其物理机理。结果表明,长江上游年径流量和秋季TIOD均具有显著的年际振荡特征,在20世纪80年代以前和90年代之后尤为明显。两者的滞后相关系数为0.42,通过了99.9%的显著性检验,即秋季TIOD较前一年增强(减弱),有利于次年长江上游径流量较前一年偏多(少)。秋季TIOD对次年长江上游年径流量多寡的影响,是通过调制降水,尤其是夏季降水来实现的。当秋季TIOD增强时,赤道印度洋海温呈东西"-+"分布,其中偏暖区延伸至南北纬20°,偏冷区与西太平洋的偏冷区相通。赤道印度洋至西太平洋上空激发出增强的Walker型环流,中心位于印度洋正上方。随着时间的发展,暖性Kelvin波产生并向东传播,印度洋偏暖区以及冷暖海温差异中心东移。至次年夏季,西印度洋暖海温中心移动至东印度洋边缘至南海区域,偏冷海区东退至日界线附近。印度洋上空增强的Walker型环流消失,高层转为偏东气流与105°E附近加强爬升的气流相连。与此同时,105°E以东的Walker环流加强,高层为西风,400 hPa以下为深厚的东风区。高低空环流相互耦合并配合科氏力的影响,赤道以北副热带地区负涡度增强,西太平洋副热带高压偏大偏强,异常反气旋北扩,系统外围的西南气流加强南海和孟湾水汽的输送,使得次年夏季长江上游全流域处于水汽辐合上升区,降水显著偏多,从而影响了长江上游年径流量的多寡。  相似文献   
3.
利用1980-2011年观测的降水和美国NCEP/NCAR大气再分析等资料,采用经验正交分解(EOF)和线性回归等统计方法,讨论了2011年发生在长江中下游地区春夏旱涝急转的成因。结果表明:该年1-5月持续的La Nina事件导致西北太平洋副热带高压位置位于125°E以东,西北太平洋副热带高压西北侧的西南风伴随的水汽通量无法达到长江流域,从而导致了2011年长江流域1-5月份的持续性干旱现象。伴随La Nina的减弱,6月份的青藏高原的感热明显增强,诱发西北太平洋副热带高压自东向西北方向移动到110°E,引导西南风水汽向长江流域输送,而青藏高原对流的加强和向东移动与来自西北太平洋副热带高压西北侧的西南气流在长江中下游地区的汇合导致了6月份长江中下游降水的急剧增加,从而形成了2011年长江中下游地区春夏季节的旱涝急转。  相似文献   
4.
中国夏季降水异常EOF模态的时间稳定性分析   总被引:4,自引:1,他引:3  
庞轶舒  祝从文  刘凯 《大气科学》2014,38(6):1137-1146
本文基于1980~2012年中国160个台站降水资料,利用滑动交叉检验等方法讨论了中国夏季降水距平和距平百分率EOF各模态的时间稳定性,在此基础上探讨了EOF方法在中国夏季降水短期气候预测中的应用条件和潜在能力。研究表明,随机剔除一年样本,中国夏季降水距平场前四个EOF模态表现出显著的稳定性。若时间系数完全预测准确,则潜在的可预测站点主要位于黄河以南地区,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.6左右。相对而言,降水距平百分率各模态的时间稳定性易受极端降水事件的影响,当人为削弱这种影响后,随机剔除一年样本,其前三个模态的稳定性得到提高,潜在的可预测站点均匀分布,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.48。但是,伴随着预报时效的增加,降水距平和距平百分率后三个EOF模态的时间稳定性下降,预示着EOF方法对未来两年以上降水的预测能力将会明显下降。  相似文献   
5.
本文基于重建的1595~2006年澜沧江源区年平均流量(澜沧江流量)和NOAA古气候资料,应用MTM-SVD方法对澜沧江流量周期变化规律及其对厄尔尼诺的响应进行了分析。结果表明,近400年澜沧江流量与厄尔尼诺有显著负相关,在年代际的13.5年和年际的5年周期上存在显著协同变化,并且分别对当年春末和上年秋初的大气环流有很好的响应。在13.5年和5年典型循环过程中,二者都表现出反位相的对应关系,当厄尔尼诺指数偏低(高)时,澜沧江流量偏多(少)。但是进一步分析海温异常空间分布,发现在13.5年周期中,澜沧江流量主要受中部型厄尔尼诺事件影响,而在5年周期循环中,澜沧江流量则主要受东部型厄尔尼诺事件调控。在13.5年典型周期循环中,中部型厄尔尼诺会引起双圈沃克环流异常,同时激发PJ(太平洋-日本涛动)遥相关波列,并影响澜沧江源区气温和降水,从而导致澜沧江流量异常;在5年周期循环中,东部型厄尔尼诺会引起单圈沃克环流异常,同时激发EU(欧亚)遥相关波列,进而影响澜沧江流量变化。  相似文献   
6.
东亚夏季风成员的相互作用,构成了东亚夏季风高、低层环流的“多齿轮耦合”形态。本文利用多变量主成分分析(MV-EOF)等方法诊断分析了东亚夏季风多齿轮耦合的变化特征、耦合机制、时间稳定性、空间稳定特征及其对中国夏季降水的影响机制,并在此基础上构建了典型多齿轮耦合形态影响夏季降水的概念模型。结果表明,多齿轮耦合受到垂直温、压场的强迫和青藏高原大地形的影响,主要表现在年际变化上(周期为2~6年)。其前两个模态稳定地反映了东亚夏季风成员典型联动作用。在第一模态中,北方气旋、南亚高压和西太平洋副热带高压为主要耦合系统。其中北方气旋为正压结构,在高层通过南侧偏西气流与南亚高压耦合,南亚高压则通过中纬东部地区下沉辐散气流与西太平洋副热带高压联动。当该耦合模态增强时,有利于中国夏季降水呈自北向南“+-+-”分布。第二模态主要反映中高纬气旋、东亚副热带西风气流、南亚高压、西北太平洋反气旋系统和西太平洋副热带高压耦合特征。其中,中高纬气旋和西北太平洋反气旋为正压系统,两者通过其间的东南气流联动。气旋系统在高层通过南侧西风与东亚副热带西风急流和南亚高压联动。反气旋在中低层通过南侧的偏东气流影响副热带高压强度和面积。当该耦合模态增强时,中国黄河以北及河套地区降水偏多,黄河以南降水偏少。  相似文献   
7.
本文改进了现有的多模态时间稳定性判别标准,提出一种筛选稳定高相关预测信号的思路,对1981~2016年西南夏季降水距平百分率多模态的时间稳定性、时空特征和可预测模态关键信号等进行了分析研究,在此基础上构建了多因子降维预测模型。结果表明,前9个模态在预测时效为3年和近10年内稳定,累计方差贡献率占70%,是西南夏季降水的主要模态。结合稳定高相关概念和最优子集回归方法得到主模态PC(Principal Component)系数的最优预测信号和预测方程。回报检验结果表明,各方程对PC系数有较好的拟合效果,复相关系数为0.62~0.84,均通过了99.99%的显著性检验,同号率均大于69%。构建的多因子降维预测模型对西南夏季降水的空间分布,正负趋势和异常级有较好的回报效果:距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,简称ACC)平均值为0.58;时间相关系数(Temporal Correlation Coefficient,简称TCC)在除零星站点外的整个区域通过90%的显著性检验,且大部分区域通过99.9%的显著性检验;趋势异常综合评分(PS)平均分为84,其中区域降水最异常的十年,PS平均分为87.1。经过13年(1971~1980年和2017~2019年)的预报检验,该模型的PS平均分为72。其中2017~2019年的PS均分为77,优于发布预测评分。  相似文献   
8.
基于1980—2020年长江上游夏季径流量、降水和气温等资料, 采用小波分析、最优子集回归等方法, 分析径流量、降水量和气温的变化关系, 探讨引发径流量变化的前兆气候异常信号, 并构建径流量年际增量预测模型。结果表明: 径流量多寡直接取决于流域总降水量, 两者表现出显著的准两年周期振荡特征, 年际增量之间的相关系数(TCC)为0.88, 达到0.001显著性水平。流域平均气温对径流量变化影响相对较小。影响径流量变化的关键前兆气候信号为孟加拉湾冬季风、春季高原季风等8个气候特征量。所建模型在建模时段内(1981—2015年)的拟合值与观测值的TCC为0.81, 达到0.001显著性水平; 符号一致率(SCR)为77.1%, 在径流量变化异常年为100.0%;均方根误差为0.57。在2016—2020年的后报试验中, 模型预测与观测值的SCR为80.0 %, 均方根误差为0.99。经反演的预测径流量平均相对误差绝对值为19.3%。该模型对长江上游夏季径流量及其年际变化的预测准确率大于80%。  相似文献   
9.
针对四川汛期候降水距平百分率(PAP),采用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、符号一致率(SCR)和趋势异常综合评分(PS)4种预测评分方法对S2S计划中10个模式的预测技巧进行检验评估,并在误差分析的基础上提出“正负概率异常订正”方案对各模式候降水距平百分率预测结果进行订正。结果表明,随着预测时效延长,多数模式的预测技巧快速降低,模式间预测技巧的差距缩小。至第10天左右,各模式进入低技巧时段,预测技巧随时效变化的幅度减小,各模式仅对降水趋势异常有一定预测能力,其中BoM模式明显高于其他模式。除BoM模式外的其他模式对降水年际变化幅度都存在低估,降水距平百分率异常偏差为?33%—?18%,不随预测时效发生太大变化,但空间分布不均。经过误差订正各模式的距平相关系数和符号一致率有所提高,趋势异常综合评分有效提高,并且对次季节尺度的订正效果优于天气尺度。订正后,各模式在次季节尺度的平均趋势异常综合评分均高于76.8, 66.7%的模式评分为79.2—80.2,超过业务评分标准(72.0)近8分。订正效果在4 a独立样本检验中也得到验证。   相似文献   
10.
利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明:该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。  相似文献   
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