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1.
利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明:2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。 相似文献
2.
选取中国东北区域162个气象站1961—2015年地面气温资料,采用多种统计方法分析了近55 a东北地区气温的一致性和局地性演变特征。结果表明:东北地区年平均气温存在较为良好的空间一致性,"全区一致型"气候类型为东北地区最主要气候形态;第一旋转载荷向量时间系数呈上升趋势亦存在较明显2—7 a的周期,说明北部地区气温受全球变暖、ENSO等大尺度气候背景影响显著; 1961—2015年北部区域以0. 34℃/10 a的升温率高于南部区域的0. 26℃/10 a,但1980年后增温趋势减慢;年平均气温的概率曲线随年代整体向高值区移动,北部区域冬季增暖较为显著,南部区域冬夏均较为明显,春秋季节可能有缩短趋势。 相似文献
3.
辽河流域属于气候变暖较为显著区域,增温幅度比全球和全国的增温幅度都要高。同时辽河流域也是水资源较为匮乏且需求量大的地区,因此气候变化对水资源影响问题也更值得关注。基于长期历史观测气象水文数据和未来不同情景下气候变化预估资料,建立评估气候变化与径流量的关系,预估未来气候变化对径流量的可能影响,为辽河流域应对气候变化决策提供科学依据。结果表明:1961—2020年,辽河流域气温为持续上升趋势,降水没有明显的增减趋势,但存在阶段性变化;辽河流域降水量与径流量有较好的相关关系,具有较为一致的长期变化趋势与特征,年降水量与径流量相关数达到0.6以上。日降水量与径流量相关分析表明,降水发生后次日且为大雨降水等级(即日降水量≥25 mm)时,两者相关系数可高达0.85;敏感性试验和模式模拟试验表明,径流量对气候变化有明显的响应,降水增加(减少)、气温降低(升高),则径流量增加(减少);在未来RCP8.5排放情景下气温升高趋势最为明显,未来径流量也为显著增加趋势;RCP2.6排放情景下气温增加的幅度最小,未来径流量也表现为无明显增减趋势;RCP4.5情景下,气温增加的幅度居中,未来径流量则为减少趋势。 相似文献
4.
地形云作为最具有前景和可行的人工影响云系,受到人工影响天气工作者和研究人员的关注。本文分析了国内外地形云催化增雨野外科学试验的历史进程,总结了野外科学试验中取得的成果,梳理了在地形云催化增雨试验中需关注的几个关键科学问题,包括对地形云自然降水过程的分析、地形云系统中过冷水在云内的分布、山地云系的微物理过程演变特征及其与中尺度动力结构的关联,介绍了宁夏开展地形云野外科学试验的实践,提出了加快地形云催化野外科学试验,提高地形云云水资源开发利用的对策及建议。为解决中国西北地区干旱问题,推动黄河流域生态环境保护及高质量发展提供了一种思路。 相似文献
5.
利用1980—2019年辽宁地区11个有电线覆冰观测项目的气象站资料、NCEP再分析资料和Hadley海温资料,分析辽宁电线覆冰日的气候特征以及利于覆冰发生的环流特征和影响因素。结果表明:辽宁电线覆冰现象出现次数存在三个高值地区,分别为辽宁北部地区、辽东山区和辽宁中西部沿海地区。辽宁电线覆冰主要发生在10月至翌年4月,1980—2019年辽宁电线覆冰日数呈显著减少趋势。电线覆冰日数具有显著的年际变化周期,主要的年际变化周期为5—7 a,近40 a年际振荡能量经历了3次增强—减弱的变化。辽宁覆冰高指数年与低指数年秋季9—11月SST距平之差表现为El Nino型分布。覆冰日数异常偏多年,太平洋海温呈现El Nino型,西北太平洋海表温度整体偏冷,日本海区海表温度存在明显负异常;同时大陆上贝加尔湖上空存在高压中心,北半球亚洲地区纬向为“北高南低”的形式,冬季风偏强,冷空气南下频繁。辽宁受到贝加尔湖异常反气旋环流东南侧东北气流控制,鄂霍茨克海上空存在弱反气旋环流,导致日本海上空有异常东风,当南下冷空气与东侧日本海输送的偏冷水汽交汇,容易导致温度较冷的大雾,引发雾凇现象,过冷水汽在电线上凝结,导致电线覆冰现象的发生。 相似文献
6.
大气冰核观测是研究自然冷云降水和人工影响天气的一项基础性工作,滤膜—扩散云室法是观测冰核浓度的主要方法之一。为检测分析两种滤膜采集方法对冰核观测结果的影响,2011—2015年用自制的大气颗粒物采样器和FA-3型撞击式9级采样器开展了平行采样试验,采集的滤膜样本均在同一静力扩散云室中进行冰核活化显现分析。结果表明:自制采样器较9级采样器观测的冰核浓度高数倍甚至数十倍,但两者随季节和不同气象条件的变化表现出一致的起伏特征。自制采样器适用于对大气中总的冰核浓度分布及理化特征研究;9级采样器适用于对PM10中不同粒径段大气冰核浓度和尺度分布以及理化特征的研究。滤膜法对冰核数量的低估与采样体积成正比,改变采样器气泵的抽气流量和控制采样体积对改进“体积效应”影响均有明显效果。 相似文献
7.
综合利用多普勒雷达、地面自动气象站以及风廓线等观测资料和ERA5再分析资料,对2019年7月3日发生于辽宁开原的超级单体风暴伴随EF4级强龙卷环境条件、多普勒雷达回波特征和形成机理进行详细分析。结果表明:本次过程发生于低层暖湿高层冷干强的热力不稳定环境条件下,在地面干线汇合流场形成地面辐合线附近触发湿对流并发展为伴有龙卷的超级单体风暴。龙卷发生于低层钩状回波附近,多普勒雷达上呈现经典超级单体风暴雷达回波特征,低层强的垂直风切变将水平涡度转化为对流风暴中垂直涡度,强上升运动使得顺流涡度倾斜拉伸,从而龙卷发生前17 min在多普勒雷达2.4°仰角首先出现中气旋结构,随后风暴向南移动过程中,风暴的后侧下沉气流(RFD)将中低层的涡度“压低”致使龙卷接地,因此龙卷发生后1 min在0.5°仰角也出现强中气旋并有类龙卷涡旋特征(TVS),中气旋最强时的旋转速度达到28 m·s^(-1)(强中气旋标准),因此本次龙卷符合“自上而下”I型龙卷特征。由于环境干燥空气夹卷造成水滴强烈蒸发和冷却,使得地面出现了1 h降温达10℃的强冷池,过强的冷池可能在促使龙卷消亡过程中起到关键作用,致使龙卷持续了约30 min后消亡。 相似文献
8.
利用2007—2008年辽宁锦州玉米农田生态系统野外观测站资料,基于CoLM模型对玉米根分布在陆-气水热通量模拟中的影响进行研究,结果表明:模型模拟性能随年际气象条件的差异而不同,与2007年相比,2008年生长季内降水偏多,感热和潜热模拟精度明显提高;决定根分布形态的50%和95%根总量土层深度(d50和d95)两个参数中,d50比d95敏感;根分布对土壤湿度的影响在极端干旱条件下很小,在一定土壤湿度范围内随土壤湿度及土层深度的增大而减小;在水汽通量各分量中,植物蒸腾受根分布影响最大,其次是土壤蒸发,而叶片蒸发不受影响;根分布对潜热和感热模拟的影响随土壤湿度增大而减小。 相似文献
9.
沈阳大气气溶胶光学特性及其影响因子 总被引:4,自引:0,他引:4
利用2010年3—10月沈阳大气成分监测站CE-318太阳光度计观测资料,计算沈阳大气气溶胶光学厚度和波长指数等大气光学特性参数,结合地面气象观测资料,分析大气气溶胶光学特性及其影响因子。结果表明:沈阳气溶胶光学厚度在3—6月较高,8月较低,9—10月气溶胶光学厚度略有增加;除4月和8月外,气溶胶光学厚度与风速基本呈反相关;气溶胶光学厚度与可吸入颗粒物(particulate matter,PM)质量浓度变化趋势基本一致;气溶胶光学厚度日平均值距平的绝对值、改变率均与降水强度成正比;地面能见度与气溶胶光学厚度呈负相关。由气溶胶浑浊度系数计算的能见度在4—6月与实际观测的能见度基本吻合,由气溶胶标高计算的水平能见度整体小于实际观测的水平能见度。 相似文献
10.
概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明:MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数(如NDVI、LSWI和EVI)进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。 相似文献