排序方式： 共有6条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
利用RHtest软件结合台站元数据对广州1908—2019年平均气温进行非均一性检验和订正,结果显示在1912、1928、1942、1988、1995、2004和2010年有7个显著的非均一间断点,订正后升温速率为1.39℃/(100 a),较订正前显著增加,具有准50 a和准3 a的显著周期。运用DB16正交小波分析其多时间尺度变化特征,结果显示方差贡献最大的是趋势分量,其次是准3 a和准6 a周期分量。趋势分量从20世纪40年代开始呈现持续的升温趋势;20世纪80年代中期至20世纪末的快速增暖是准50 a和准20 a周期分量的上升期叠加于趋势分量的结果;1998—2014年增暖停滞特征是准50 a、准20 a和准10 a这3个年代际周期分量的降温位相叠加在趋势分量上引起的。 相似文献
2.
小波分析和EEMD方法在广州气温及降水的多尺度分析中的差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用小波变换和集合经验模态分解（EEMD）的方法对广州市1908—2010年103 a的温度、降水资料进行多尺度分析,并对比EEMD和小波分析的差异。结果表明:（1） 小波分解基于先验的小波基函数和分解层次有较大的人为选择性,易产生虚假波动;（2） EEMD具有自适性,分解结果更稳定和一致,处理非线性、非平稳数据更准确;（3） EEMD分解显示,广州的温度、降水均存在2~6.8 a的年际尺度波动,年代际尺度上,温度表现为13.6 a、34 a、68 a的波动周期,降水存在22.6 a的波动周期。 相似文献
3.
根据广州市5个气象观测站1980—2013年的能见度、相对湿度和天气现象等资料,采用人工观测法、日均值法和14时值法对广州市霾日特征进行了对比分析。结果表明,3种方法统计的全市霾日数、霾日变化速率差异较大。全市年平均霾日是日均值法人工观测法14时值法,大致比例是1∶0.61∶0.48。人工观测法统计的广州市霾日变化速率最大,达2.9 d/年,是日均值法的2.9倍、14时值法的3.6倍。但是,3种方法统计的全市霾日长期变化趋势、季节变化特点和空间分布特征基本一致。霾日长期变化均呈显著上升趋势;霾日冬季最多,夏季最少;中心城区和花都区为霾日高值区。综合考虑霾日长期变化趋势、季节变化特点、空间分布特征和经济社会发展状况,日均值法统计更能反映广州市霾日的实际变化特征。 相似文献
4.
利用1961—2015年广州5个地面观测站逐日降水资料,采用多项式拟合、线性趋势、小波分析等统计方法,对近55年广州市暴雨的气候变化特征进行分析。结果表明:广州市89.9%的暴雨发生在汛期,暴雨日数的月际分布呈单峰结构;年和前、后汛期暴雨日数均呈略增加趋势,且在1977—2000年期间都具有4~8年的显著周期;年和前汛期暴雨强度呈略增加趋势,后汛期呈略减少趋势;对广州降水贡献率最大的是暴雨,占总降水的1/3左右;年暴雨贡献率呈略增加趋势,而前、后汛期呈略减少趋势,说明非汛期暴雨贡献率增加造成年暴雨贡献率的增加。 相似文献
5.
Meteorological conditions, particularly the vertical wind field structure, have a direct influence on the PM2.5 concentrations over the Pearl River Delta (PRD). In October 2012, an exceptional air pollution event occurred in the PRD, and a high concentration of PM2.5 was registered at some stations. During days with PM2.5 air pollution, the wind speed was less than 3 m s-1 at the surface, and the vertical wind field featured a weak wind layer (WWL) with a thickness of approximately 1000 m. The mean atmospheric boundary layer height was less than 500 m during pollution days, but it was greater than 1400 m during non-pollution days. A strong negative correlation was detected between the PM2.5 concentration and the ventilation index (VI). The VI was less than 2000 m2 s?1 during PM2.5 air pollution days. Because of the weak wind, sea–land breezes occurred frequently, the recirculation factor (RF) values were small at a height of 800 m during pollution days, and the zones with the lowest RF values always occurred between the heights of 300 and 600 m. The RF values during PM2.5 pollution days were approximately 0.4 to 0.6 below a height of 800 m, reducing the transportation capacity of the wind field to only 40% to 60%. The RF and wind profile characteristics indicated that sea–land breezes were highly important in the accumulation of PM2.5 air pollution in the PRD. The sea breezes may transport pollutants back inland and may result in the peak PM2.5 concentrations at night. 相似文献
6.
根据华南地区110个站1961—2012年逐月平均气温资料,采用线性趋势、Mann-Kendall突变检验等方法分析了华南地区气温的变化特征。结果表明,1961—2012年华南地区年平均气温以0.14℃/(10 a)的速率显著上升。20世纪70—80年代呈波动变化,90年代中后期气温有明显的上升,并在1997年左右发生突变性增温。从季节分布看,升温速率冬季最大,为0.22℃/(10 a),秋季次之,为0.18℃/(10 a),夏季和春季升温幅度较小,分别为0.11℃/(10 a)和0.09℃/(10 a)。从地域分布看,珠江三角洲地区和华南东部沿海是主要升温区域,升温速率为0.3℃/(10 a),海南平均为0.23℃/(10 a),而广西和广东西部、北部地区增温速率较小,为0.15℃/(10 a)。 相似文献
1