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2018年11月1日—2019年3月10日江西省出现区域性连续阴雨寡照天气,文中利用实时检测、历史同期数据和连阴雨极端天气气候事件指标,结合NCEP/NCAR逐日再分析资料和NOAA全球海表温度资料,对这次区域连阴雨天气的异常气候特征和成因进行分析.结果表明:1)此次区域连阴雨天气具有阴雨、连阴雨日数多,累计雨量大、雨日多,日照时数少、无日照和连续无日照日数多等特点.2)连阴雨天气期间,北半球环流形势异常,欧亚中高纬呈"两脊两槽"型环流控制,有利于冷空气入侵我国南方地区;西太平洋副热带高压较常年偏强,西伸脊点偏西,脊线位置偏北,异常西南风水汽输送为持续阴雨天气提供了丰沛的水汽条件并与南下冷空气在江淮至江南地区交汇,造成江西降水异常偏多.3)赤道中东太平洋海温异常对江西秋冬季降水量和阴雨日数有重要影响;2018年江西秋冬季降水表现出对典型El Nino事件的响应,在El Nino的影响下,2018年江西省秋冬季降水量和阴雨日数偏多. 相似文献
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利用信江流域梅港水文控制站1953—2011年径流量观测资料和11个气象站同期气象观测资料,采用统计方法、Mann-Kendall非参数检验方法、Morlet小波分析法,对信江流域径流量年内、年际变化的不均匀性、长期趋势、周期变化,及其与气候因素的相关性等进行分析。结果显示,信江流域多年平均径流量呈缓慢增大趋势,但具有显著的年际和年代际变化特征,振荡周期明显,年际变化的主要周期为6—8 a,年代际变化的主要周期为准22 a,在20世纪70—90年代最明显。年流量以主汛期(4—6月)为最多,春、夏季(3—8月)径流变差系数小,水量稳定,冬季变差系数大,水量不稳定。流域径流量与气候因素中的降水、蒸发具有显著的相关性,而人类活动中的城镇化、经济、人口等因素对径流变化起到了一定的辅助作用。 相似文献
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利用1960-2010年江西省81个台站月平均气温观测资料和NOAA全球月平均海表温度资料(ERSST-V3),分析了江西省冬季气温异常与海温异常的相互联系,并运用超前-滞后相关分析和奇异值分解(SVD)方法初步探讨了关键区海温异常之间的相互作用.结果表明:①影响江西省冬季气温异常的海温关键区和关键时段分别为同期印度洋(10°S～20°N,54°～90°E)、同期西北太平洋(20°～40°N,120°～180°E)和前期8-9月北大西洋中部(24°～44°N,20°～60°W)海域;②西北太平洋关键区暖水年预示暖冬年好于印度洋区,而印度洋区冷水年预示冷冬年稍好于西北太平洋区,冬季西北太平洋与印度洋海温异常可以修正前期8-9月北大西洋中部海温异常对江西省冬季气温的影响. 相似文献
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利用1961—2020年江西省83个国家气象观测站日雨量资料,采用线性倾向估计法、年最大值法以及耿贝尔Ι型极值分布理论,对江西年平均暴雨日数、暴雨降水量、暴雨贡献率、暴雨强度等的变化特征以及不同重现期的降水极值进行了分析.结果表明:1)江西各地年均暴雨日数呈西南向东北递增分布;大部分地区年暴雨日数呈增加趋势,并呈现西部和南部增加略慢,东部和东北部快速增加态势;尤其是江西东北地区既是暴雨高发中心,同时也是暴雨日数增长中心.2)江西各地年平均暴雨降水量和暴雨贡献率均呈东北多、西南少分布;景德镇和上饶为暴雨降水量和暴雨贡献率高值区也是增长中心;赣州北部和吉安南部为暴雨降水量和暴雨贡献率低值区,但呈现明显增长趋势.3)江西各地平均暴雨强度呈现较明显的北部大、南部小的分布特征;暴雨强度呈现西部增强、东部减弱的趋势.4)江西不同重现期的日雨量极值呈现东北大、西南小的分布,高值区主要分布在上饶、景德镇和抚州一带,低值区主要在吉安南部和赣州. 相似文献
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利用1959—2014年江西省83个国家气象站汛期逐日降水资料,运用要素分析和EOF、REOF分析等统计方法,分析了江西省汛期暴雨和区域性暴雨的时空分布特征。结果表明:近56 a来江西省汛期多年平均暴雨日和日暴雨量分布呈从西南至东北递增的特征。4—6月日暴雨频次和当月降水贡献率呈逐月上升趋势,7月上旬略有下降,日暴雨中心大多位于江西省中南部,落区略有差异。江西省汛期区域性暴雨分为6个分布型态:江西省北部沿江型、江西省中北部型、浙赣铁路东段型、浙赣铁路西段型、江西省中部型和江西省南部型。 相似文献
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利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 h Pa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable Lagged Regression,MLR)模型,并对2011年5—7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验。结果表明,50~70 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0.92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换。对利用2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在50~70 d振荡较强和正常的年份,模型能提前30 d做出初夏江南低频降水分量预报。模型结果也表明,850 h Pa低频经向风的发展和演变是影响初夏江南低频降水未来30 d变化的显著信号,可作为延伸期强降水预报的关键因子。 相似文献
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基于1951—2013年江西省87个台站逐日降水数据和NCEP/NCAR再分析资料,利用偏相关统计方法选取影响江西省汛期降水的强迫因子,并进行归因分析,最终基于GCM模式预报结果建立江西省汛期降水的降尺度预测模型。结果表明:对江西省汛期降水产生主要影响的两个强迫因子分别是蒙古500 hPa位势高度和前期1—3月黑潮延伸区海表温度,前者反映中高纬的冷空气活动,后者能影响西太平洋副热带高压的位置和强度,两者都将影响江西省汛期降水。利用这两个强迫因子建立降尺度模型能够准确拟合江西省汛期降水,可较好地把握汛期降水的主要趋势,因而可用于江西省汛期降水预测。 相似文献
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北京及周边地区一次大气污染过程的数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用中尺度气象数值模式MM5与第三代空气质量模式系统Models-3／CMAQ,对2002年10月北京及周边地区一次典型大气污染过程进行数值模拟研究,并对其形成原因进行了分析。结果表明,污染物PM。模拟峰值出现时间与实际观测浓度峰值出现时间较为一致,模式的模拟效果较好。北京地区PM10浓度除受北京当地排放源的影响外,在特殊气象条件下,外地污染源对北京地区PM10的影响也比较大。要控制北京地区PM10浓度,除了控制北京当地的排放源外,对外地污染源的控制也需要给予高度重视。 相似文献