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1.
利用RHtest软件结合台站元数据对广州1908—2019年平均气温进行非均一性检验和订正,结果显示在1912、1928、1942、1988、1995、2004和2010年有7个显著的非均一间断点,订正后升温速率为1.39℃/(100 a),较订正前显著增加,具有准50 a和准3 a的显著周期。运用DB16正交小波分析其多时间尺度变化特征,结果显示方差贡献最大的是趋势分量,其次是准3 a和准6 a周期分量。趋势分量从20世纪40年代开始呈现持续的升温趋势;20世纪80年代中期至20世纪末的快速增暖是准50 a和准20 a周期分量的上升期叠加于趋势分量的结果;1998—2014年增暖停滞特征是准50 a、准20 a和准10 a这3个年代际周期分量的降温位相叠加在趋势分量上引起的。  相似文献   
2.
2019年7—8月,广东省气温偏高、降水偏多、日照偏少,有6次强降水过程、6次高温过程、2个台风("韦帕"和"白鹿")登陆和严重影响本省。强降水、高温天气对农业、交通运输、民生等造成影响。  相似文献   
3.
4.
5.
李文媛  杜尧东  刘蔚琴  庞古乾 《广东气象》2020,(2):F0002-F0002,F0003
2020年1-2月,广东省气温偏高、降水偏多、日照偏多,有2次降水过程、5次冷空气过程,低能见度天气频繁,2月强对流开始出现。冷空气、低能见度天气对交通运输、民生等造成较大影响,但元旦和春节期间天气较好,带旺了周边旅游。  相似文献   
6.
气候变化背景下广东寒露风特征及其对晚稻产量的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用广东省86个气象站1961—2010年气温资料,借用数理统计方法分析气候变暖背景下广东省寒露风变化特点;再利用广东省1983—2010年晚稻产量资料,采用正交多项式等方法分析广东省寒露风对晚稻产量的影响。结果表明:1997年以来,全省寒露风过程总次数减少3成多;寒露风发生强度变轻;重度寒露风出现时间提前;重度寒露风发生次数、天数及频率与晚稻产量有明显的负相关关系。按照目前的晚稻播期制度,中部及东南部晚稻抽穗期是该地区重度寒露风的平均出现时间。在此基础上,提出广东省中部地区晚稻生产需要合理安排的防灾减灾建议。  相似文献   
7.
利用小波变换和集合经验模态分解(EEMD)的方法对广州市1908—2010年103 a的温度、降水资料进行多尺度分析,并对比EEMD和小波分析的差异。结果表明:(1)小波分解基于先验的小波基函数和分解层次有较大的人为选择性,易产生虚假波动;(2)EEMD具有自适性,分解结果更稳定和一致,处理非线性、非平稳数据更准确;(3)EEMD分解显示,广州的温度、降水均存在2~6.8 a的年际尺度波动,年代际尺度上,温度表现为13.6 a、34 a、68 a的波动周期,降水存在22.6 a的波动周期。  相似文献   
8.
利用被动微波可穿透云层的优势,基于GCOM-W1/AMSR2(Global Change Observation Mission-Water/ Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)星载被动微波传感器的多通道亮度温度数据,反演了2016年1月下旬“超级寒潮”过程的广东省每日地表温度,分析了寒潮过程中广东省地表温度的时空变化特征。结果表明:在寒潮前后,广东省地表温度呈现出明显的先下降而后上升的趋势,寒潮过程带来的地表最低温度在广东北部大部分地区达到了277 K(4℃),西南大部分地区为280~282 K(7~9℃),其余大部分地区278~279 K(5~6℃);降温幅度在广东南部地区达到了8~12 K(8~12℃),北部大部分地区为5~7 K(5~7℃)。此外,利用归一化植被指数(NDVI)对植被生长的指示作用,基于HJ-1 A/B卫星的CCD传感器的多通道反射率数据,计算了近3年冬季广东省典型马铃薯种植区域马铃薯叶片的NDVI值,结果表明:马铃薯叶片的NDVI值在此次寒潮过程后出现了明显的下降,大部分地区(55.4%)马铃薯NDVI降低了0.1~0.2,部分地区(17.2%)马铃薯NDVI下降了0.2~0.3;进一步对比此次“超级寒潮”后同时段的前2年数据,发现寒潮后马铃薯叶片NDVI相对于正常年份也低了0.2,表明马铃薯叶片NDVI下降的主要原因是寒潮带来的低温,而不只是马铃薯的正常老化现象。NDVI的降低表明大部分地区马铃薯生长受到了抑制,马铃薯生长状况的这一变化也通过现场调查得到了证实。  相似文献   
9.
10.
基于GIS的广东省香蕉寒害风险区划   总被引:1,自引:0,他引:1  
郑璟  杜尧东  王华 《广东气象》2015,37(3):48-50
根据广东省86个气象观测站1980—2013年逐日气温资料,采用日最低气温≤5.0℃的有害积寒作为区划指标,通过GIS技术和逐步回归分析,建立了基于地理信息的有害积寒小网格空间推算模型,对广东省香蕉寒害风险进行了区域划分。结果表明,香蕉寒害高风险区主要分布在粤北的韶关、清远北部以及海拔较高的山区;中等风险区主要分布在粤北韶关、清远、河源、梅州的南部地区,以及中南部的云浮、肇庆、佛山、广州、惠州等地;低风险区主要分布在沿海地区,包括潮州、汕头、揭阳、汕尾、深圳、东莞、中山、珠海、江门、阳江、茂名和湛江等。  相似文献   
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