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1.
利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据,分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明:(1)1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm,降雪量以14.8 mm·(10a)-1的速率在减少,1985-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;(2)三江源地区年平均雪雨比以4.0%·(10a)-1的速率在减少,长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域,其余地区减少速率相对缓慢;(3)三江源地区年平均降雪日数为91天,曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区,降雪日数以14 d·(10a)-1的速率在减少,黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域;(4)三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布,降雪量和降雪日数最多出现在5月,小雪易出现在3月或4月,中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高;(5)随着海拔的抬升,降雪量和降雪日数增加,随经度的增加而减少;冷季降雪量多的年份,径流量也随之增大,且径流量相... 相似文献
2.
应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。 相似文献
3.
采用1981年1月—2017年2月国家气象信息中心雾、霾数据集资料、同期NCEP/NCAR再分析资料以及哈德来中心的海冰资料,分析了秋冬季喀拉海和巴伦支海海冰变化与东亚冬季风暨中国东部冬季雾和霾日数变化特征之间的关系。研究结果表明,喀拉海和巴伦支海海冰对亚洲区中高纬纬向环流有重要影响,秋季海冰异常偏少是冬季亚洲区中高纬异常纬向环流形成的诱因之一。该地区秋季海冰偏少年,冬季亚洲中高纬地区纬向环流异常偏强,东亚大槽偏弱,影响我国东部地区的东亚冬季风减弱,这为大气污染物在水平方向上的聚集提供了有利条件,同时在海冰偏少年,对流层从中层向下均为正温度距平,与地表温差减小,不利于对流发展,使得大气的状况变得更加稳定,不利于大气污染物在垂直方向上的扩散,水平和垂直方向上的共同作用导致中国东部地区易发生霾天气过程。虽然喀拉海和巴伦支海海冰是影响中国东部地区冬季霾过程发生的重要因子之一,但其对冬季中国东部雾天气发生日数多寡的影响并不显著。亚洲区纬向环流指数相比经向环流指数更能反映中国东部地区冬季雾-霾日数的变化,冬季亚洲中高纬纬向环流越强,中国东部地区雾-霾日数越多。 相似文献
4.
利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。 相似文献
5.
基于1960—2017年沈阳市5个气象观测站4—5月降水量资料,采用线性趋势法和累积距平分析了沈阳市春播期(4—5月)降水量演变特征,并分析首场透雨及最大连续无有效降水日数演变特征及对春播期降水量影响,对春播期降水量资源变化特征进行相关分析。结果表明:近58a沈阳春播期降水量整体呈现弱的增加趋势,平均每10a增加3.1mm,2004年开始降水量迅速增加,且波动性较大,降水量异常偏多或偏少年份较多,易诱发春旱春涝事件。春播期首场透雨出现日期平均每10a偏晚0.051d,首场透雨日期偏晚,将导致春播期前期雨水条件不足,引起土壤干旱,不利于春播开展。最大连续无有效降水日数呈波动性增加趋势,平均每10a增加0.56d,对4月降水量影响较大,虽然春播期降水资源总量增加,但存在降水资源时间分配不均的问题,且长时间无有效降水事件频发,将导致春播期干旱灾害事件发生风险加大,导致适播期延后。 相似文献
6.
选取2016~2019年四川地区156个站点的逐时能见度、相对湿度和温度资料,分析了霾的时空变化和对应的大气参数值变化特征。结果表明:四川地区霾天气的空间分布差异显著,川西高原和攀西地区发生较少,盆地发生较多。从季节变化来看,霾天气在冬季多发,春秋季次之,夏季最少。从日变化来看,霾在白天的发生次数远高于夜间,11~21时为高发阶段,03~08时为低发阶段;10~12时成霾最多,01~07时和23时成霾较少;20时和23时消霾最多,06~09时消霾最少;90%的霾在8 h内消散。结合气象要素分析,霾发生次数在气温介于7~14℃时最多;根据能见度划分的轻微霾和轻度霾发生次数较多,重度霾发生次数较少;霾发生次数在相对湿度介于2%~33%时最低,在其介于34%~79%时随相对湿度的增大而增加。 相似文献
7.
2020年11月大气环流的主要特征为:北半球极涡呈偶极分布,环流呈三波型,东亚大槽偏弱,南支槽偏弱,西太平洋副热带高压偏西偏强。全国平均降水量为16.9 mm,比常年同期(19.0 mm)偏少11%,月内17—19日出现了一次强雨雪天气过程,湖北恩施建始县和辽宁丹东出现大暴雨,黑龙江牡丹江、鸡西和七台河、内蒙古通辽和赤峰等地出现大暴雪或特大暴雪。全国平均气温为3.9℃,比常年同期(2.9℃)偏高1℃,11月共出现4次冷空气过程,其中1次为全国强冷空气过程(18—22日)。10—17日,大气扩散条件较为不利,华北中南部、黄淮西部、汾渭平原等地发生一次雾-霾天气过程。 相似文献
8.
利用中国东北地区1981—2018年166个地面气象观测站资料, 定义了中国东北地区秋冬季霾日指数, 分析了年际尺度上该地区霾日数与同期大气环流异常的内在关系。结果表明: 中国东北地区秋冬季霾日指数存在显著的年际变化特征, 欧亚—太平洋遥相关型(Eurasia-Pacific Teleconnection Pattern, EUP)负位相、东亚大槽偏弱等大气环流异常配置导致中国东北地区秋冬季霾的发生频次增加。巴伦支海与喀拉海北部海域是影响中国东北地区秋冬季霾日年际变化的海冰关键区, 该区域海冰面积与霾日数呈显著负相关, 北极海冰通过改变大气环流间接影响中国东北地区秋冬季霾日发生频次, 当北极海冰异常偏少时, 东亚冬季风偏弱, 近地面风速偏低, 环境湿度偏高, 中国东北地区受东北亚异常反气旋西侧的异常偏南风控制, 且受“EUP”负位相模态影响, 东亚大槽减弱, 有利于大气污染物和水汽向中国东北地区输送, 该地区秋冬季霾的发生频次增加。 相似文献
9.
利用吉林省26站逐日降水资料,基于连续无有效降水日数对吉林省1961-2000年作物生长季干旱及春、夏、秋旱进行识别,并检验与实况吻合率.结果表明,DNP识别各级干旱及春、夏、秋旱发生频次均呈由西到东减少的空间分布,重旱多发在西部,与干旱灾害实况一致.春、夏、秋旱占旱灾总频次的60.7%、22.6%、16.7%.不考虑干旱等级的检验结果显示,除通化地区外DNP对实际旱灾吻合率是60%~97%.对阶段性旱灾识别中春旱吻合率较高;夏旱吻合率不高;秋旱在西部有较高吻合率,中东部秋旱识别率低.历史典型旱灾年检验时,若不考虑干旱等级,吻合率达90.9%;若考虑发生时间,吻合率达86.4%;若将中旱等级以上识别为旱灾,则吻合率只有40.9%,此时若增加连续2次轻旱过程且间隔不超过4天同样识别为干旱,吻合率可提升至60%.总之,DNP评定干旱等级较实际偏低,但对阶段性旱灾有较好识别效果,能为干旱监测、旱灾评估业务工作提供参考. 相似文献
10.
根据1971—2018年陕西省94个气象观测站逐日气象资料,采用线性倾向率、累积距平、小波分析和EOF分析等方法,对陕西省人体舒适度日数时空变化特征进行了统计分析。结果表明: 陕西全省大部分时间体感状态为从冷到舒适,日数占85.2%;体感状态为暖和以上日数较少,无炎热和酷热天气。1981—2018年陕西省平均人体舒适日数为132 d,呈显著增多趋势,线性倾向率为0.524 d·a-1,四季中春、夏两季人体舒适日数增加最为显著。人体舒适日数存在准4 a和准8 a的振荡周期,滑动T检验表明陕西省及三个地区的人体舒适日数均在1997年左右发生了明显的突变。陕西全省3—11月均存在舒适日,舒适日数主要分布在5—9月,陕北7—8月舒适日数较多,陕西中部6—8月舒适日数较多,陕西南部6—9月舒适日数较多。年人体舒适日数呈现南多北少的空间分布特征,陕南汉中和安康地区最多。EOF分析结果显示,年均人体舒适日数异常分布在全省存在一致性。倾向率空间分布表明陕西全省80%的地区人体舒适日数均呈增长趋势,仅榆林北部、延安北部和安康东部11个区县人体舒适日数呈减少趋势。陕西全省不舒适日数变化呈显著减少趋势,倾向率为-0.548 d·a-1,其中冷不舒适日数减少显著。陕西省人体不舒适主要表现为冷不舒适,主要集中在陕北西北部、南部山区和中部的太白和华山两个高山区; 人体热不舒适主要分布在在陕南的汉中和安康地区及关中的西安地区,且日数很少。 相似文献