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基于CMIP5模式的中国气候变化敏感性预估与分析 总被引：4，自引：0，他引：4
以CMIP5提供的26个全球气候系统模式的温度和降水数据为基础,采用区域气候变化指数(Regional Climate Change Index,RCCI)分析中国的不同区域对21世纪气候变化响应的敏感性。结果表明,三种排放情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5)下,21世纪全期,气候变化最敏感的区域分布在西藏地区,其次为我国西北地区以及东北地区,气候变化敏感性最低的区域分布在我国内蒙古中东部、华北地区以及长江中下游一带,且高排放情景对应更高的气候变化敏感性。对RCCI指数贡献因子分析结果表明,对中国气候变化敏感性贡献的大小依次为Δσ_TΔσ_pΔRRWAF。冬夏两季温度变化的大值区与RCCI指数的大致区分布一致,RCCI大小的分布很大程度上由温度变化的敏感性决定。而夏季降水变化的大值区主要出现在西藏地区、华南地区和东北地区,冬季降水变化的大值区则主要出现在黄河以南长江以北的中原地区以及东北地区。 相似文献
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利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。 相似文献
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通过对广西雷灾调查鉴定的现状的分析,找出雷电灾害调查工作存在的不足,提出加强雷灾事故调查鉴定能力建设的对策. 相似文献
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利用融水县气象站1959-2013年的降水资料,采用数理统计和线性倾向估计分析方法,分析了融水县降水分布特征及其变化规律。结果表明：融水县降水分配不均,主要集中在4-8月,6月最多,5月次之;年暴雨日数6.9d,暴雨持续时间多为1d,最长4d;近55年来融水县年降水量和汛期（4-9月）降水量均呈减少趋势,每10年分别减少16mm和6mm,而主汛期（5-8月）的降水量却呈增多趋势,每10年增加13mm,这预示着融水县未来降水可能更趋于集中在主汛期（5-8月）,发生洪涝灾害的几率可能增多。此外,一日最大降水量呈增多趋势,预示未来降雨强度可能增大;春、秋季的降水量呈减少趋势,提示未来发生春旱、秋旱的几率可能增多。 相似文献