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1.
本文采用多源卫星遥感数据通过统计分析的方法研究了17年间(2000—2016年)南海夏季(6—9月)台风对该海域降水、淡水通量的贡献及其可能导致的环流异常。主要结论如下: 1) 台风是南海中北部降水的重要影响因子, 可导致日平均降水量增加12mm, 约占南海夏季日平均降水(25mm·d -1)的一半, 且西北太平洋台风和南海“土台风”产生的降水分布存在显著的区域和强度差异; 2) 夏季, 南海由淡水通量引起的盐致环流表现为以海南岛东南部海域为中心的弱气旋式, 其流量量级约为-0.15Sv, 约占同期风生环流流量(约为-1.5Sv)的10%; 3) 夏季, 台风带来的降水使得南海中北部的气旋式盐致环流增强, 且西北太平洋台风降水导致的淡水通量变化引起的盐致环流强度要强于南海“土台风”。  相似文献   
2.
南海土台风,是在南海局地形成的热带气旋的统称。本文选用1949—2014年CMA-STI 整编的“热带气旋最佳路径数据集”,对研究区域范围(5°~22.5°N、105°~120.5°E)的南海土台风强度及强度变化特征进行了探讨。结果表明:(1)南海土台风强度随时间的变化曲线呈近似对称的“漏斗状”,即强度从弱—强—弱的变化,在最大强度前后6 h时域内强度变化最显著,夏季台风强度变化比冬季快。(2)土台风强度存在1个增强中心,位于海南岛以东的南海北部近海区域,在中国华南沿岸陆区则减弱明显;台风增强/减弱区域随着季节变化而南北移动,夏季主要在北部近海/近岸区域18°~23°N附近,冬季随台风活动南移至10~18°N附近靠近西部近海/近岸区域,且冬季的平均减弱速率较夏季大。(3)东向移动的土台风最大强度一般比西向移动的强,其中夏季东移台风平均强度最大,冬季西移台风强度最小;夏季东移台风最大强度前后强度变化最快,冬季西移台风变化最慢;夏季西移台风强度分布呈北强南弱、东移台风强度呈东北向带状分布,冬季东、西移台风强度分布皆呈西强东弱,这种空间分布差异,主要是台风移动路径随季节变化而形成的。(4)海上活动时间的长短与台风最大强度的大小、变化幅度成正比。海上活动时间较短的台风,以西行路径为主,强度的分布较均匀,平均强度较弱,增强/减弱中心较多而小,增强/减弱速率较慢;反之,海上活动时间较长的台风,以东行路径居多,强度的分布呈多中心状,平均强度较强,增强/减弱中心较集中且广阔,增强/减弱速率较快。  相似文献   
3.
综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。  相似文献   
4.
土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤...  相似文献   
5.
考虑冻融过程对陆气相互作用的重要性,参考国内外学者对于冻融过程的参数化方案研究,对BCC_AVIM陆面过程模式的冻融过程参数化方案进行了改进与检验。改进的内容主要包括:(1)加入了过冷水概念,改进土壤冻结判断条件与含冰量更新标准;(2)加入平衡温度概念代替原方案中恒定的冻结温度;(3)在导水率的参数化方案之中加入不可渗透分数。用改进前后方案分别模拟玛曲站2018-2019年,2019-2020年两次冻融过程。发现改进后的方案在冻融过程中相比原方案:(1)增大了冻结状态温度模拟值、振幅减小、变化趋势更加接近实测;(2)增大了冻结状态中含水量的模拟值,变化趋势与实测相关性更好;(3)土壤中冰的产生日期延后,冰的融解日期提前,最大含冰量模拟减小;(4)冻融过程各阶段的转变日期模拟更接近实测;(5)新方案对于强冻融年份的模拟提升效果更优于弱冻融年份。  相似文献   
6.
利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)多模式的模拟结果,对比观测和青藏高原冻土图评估各模式对当前(1985-2014年)青藏高原与冻土相关气候变量以及多年冻土的模拟能力,并应用多模式集合平均的方法预估了未来4个SSP情景下2021-2040年、2041-2060年、2081-2100年高原多年冻土的变化趋势。结果表明:CMIP6各模式都能够较好地模拟出与冻土相关气候变量的分布特征与趋势,但对于气温的模拟有着较为明显的冷偏差,对于积雪的模拟明显偏大;利用冻结数模型(SFI)计算的当前多年冻土分布与青藏高原冻土图有较好的吻合,1985-2014年的表面多年冻土面积约为134.52×104km2(包含湖泊和冰川面积);随着气温的升高,21世纪青藏高原多年冻土呈现区域退化的趋势,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,青藏高原东部、南部以及北部边缘地区多年冻土呈现区域性退化,至2041-2060年间多年冻土面积分别减少13.81×104 km2、19.51×1...  相似文献   
7.
三江源作为中国长江、黄河、澜沧江三条大河的发源地,其水汽来源和输送对于下游地区的天气和气候具有重要影响。根据1994-2019年三江源地区的夏季降水数据表明,三江源地区的夏季7月降水量表现为多次的正负异常交换特征,正异常最强的为2012年(+1290 mm),负异常最强的为2015年(-802 mm)。本研究在此异常时段采用基于拉格朗日方法的FLEXPART模式进行模拟,后向追踪在研究时段内所有到达三江源区域的气块,着重分析了三江源在降水异常时段的水汽输送特征和水汽源地并评估了不同水汽源地对三江源区域内降水的贡献率。结果表明:三江源的水汽输送通道主要为南北两支,在降水正异常时段通过南支输送从青藏高原北侧、西侧和南侧进入三江源为主,在降水负异常时段通过北支输送从青藏高原北侧进入三江源为主,三江源的降水量越小,南支输送越弱,北支输送越强。三江源的潜在水汽源地对三江源区域内降水贡献最为重要的是青藏高原北侧,其次是青藏高原西侧和三江源本地,还有部分源地为青藏高原南侧、阿拉伯海和孟加拉湾。青藏高原北侧在三江源降水负异常期间对三江源降水的贡献率有所增加,而其他水汽源地的贡献率减小。  相似文献   
8.
青藏高原作为“亚洲水塔”,研究其降水来源对我国水安全和水资源利用有重要意义。采用诊断分析和拉格朗日模式模拟的方法,对高原涡引起的一次那曲强降水进行了分析研究,确定了那曲地区的水汽来源并进一步量化了水汽源区对研究区夏季降水的贡献。结果表明:那曲上空上升运动强烈,且具备良好的水汽条件。有多次多个强对流云团相继生成,形成短时强降水。影响降水的绝大多数目标气块来自目标区域以南的相对较低的大气层,可追溯到孟加拉湾、阿拉伯海和印度洋。此外,青藏高原以西路径有一小部分目标气块来自中、低层大气。高层水汽主要为南亚高压反气旋输送。少数气块来自中国东部和南海。西边界和南边界的水汽输送为本次那曲强降水的主要来源,水汽源区主要为印度洋、阿拉伯海、印度、孟加拉湾、新疆和中亚。来自印度洋和阿拉伯海的水汽对降水区起到了关键的水汽贡献,局地水汽贡献忽略不计。  相似文献   
9.
利用1951~2016年NCAR再分析月平均资料及台站降水资料,研究了极涡与南亚高压的关系及其对我国降水的协同影响。结果表明:极涡和南亚高压在夏、秋、冬季周期变化的时间尺度基本一致,夏季为准9a尺度变化,秋季为准8a尺度变化,冬季为准4a尺度变化;极涡和南亚高压的相关性在夏季最强,在春季最弱,其同期变化对我国降水的影响十分显著;根据同期的极涡和南亚高压各自面积指数标准化距平的正负,将“正-正、正-负、负-正、负-负“四个模态分别定义为SS型、SW型、WS型、WW型,其中SW型与WS型占比较多,表明极涡与南亚高压的同期变化以负相关为主;春季极涡与南亚高压对我国降水的影响主要在新疆及东北渤海湾一带,SS型和WS型对应北方多雨,SW型和WW型反之;夏季其影响主要在高原北部及长江中下游地区,除SW型以外,其余三种分型均对应长江中下游地区多雨;秋季其影响主要在新疆地区,SS型和WS型对应该地区降水偏多,SW型和WW型反之;冬季其影响主要在新疆至长江三角洲一带,SW型对应40°N附近地区多雨,WW型对应西北至东南地区少雨;夏季,极涡与南亚高压的异常调整了东亚大气环流的配置,进而对我国的降水产生影响。   相似文献   
10.
基于1979~2017年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球大气数值预报再分析资料ERA-Interim提供的地表潜热及大气环流再分析资料和英国Hadley气候预测和研究中心提供的全球逐月海表温度格点资料以及新疆气象信息中心提供的塔里木盆地26个站逐月降水资料,研究了夏季青藏高原和热带印度洋热力异常对塔里木盆地夏季降水的影响。结果表明:高原北部潜热偏强(弱)和热带印度洋海温偏暖(冷)时,200 hPa纬向风表现为“北负(正)南正(负)”的特征,中亚和贝加尔湖上空分别为异常气旋(反气旋)和异常反气旋(气旋),在二者共同作用下,塔里木盆地上空盛行偏南(北)风,印度半岛上空为异常反气旋(气旋),有利(不利)于将低纬度水汽向北输送,配合中亚上空的异常气旋(反气旋),有利(不利)于水汽进入新疆地区,对应塔里木盆地夏季降水偏多(少)。同时发现塔里木盆地夏季降水与中亚对流层中高层的温度异常(MUTTI)表现为显著的负相关关系,同时MUTTI与高原潜热和印度洋海温的负相关关系显著,夏季高原潜热偏强(弱)时,高原季风偏强(弱),印度洋海温偏暖(冷),南亚季风偏弱(强),在二者共同作用下中亚对流层关键区中高层温度偏低(高),其通过影响200 hPa纬向风、500 hPa环流和整层水汽输送进一步影响塔里木盆地夏季降水。  相似文献   
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