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为了评估欧洲数值中心全球模式（ECMWF）、中国全球模式（GRAPES）和美国全球模式（NCEP_GFS）对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检验,以及平均绝对误差和平均误差检验。结果表明：ECMWF模式降水预报要好于其他两种模式,冷涡发展期和成熟期ECMWF产品TS评分较高,衰减期则较低。从平均绝对误差来看,阜蒙县站5—8月ECMWF误差最小,GRAPES和NCEP_GFS预报效果不稳定;彰武县站ECMWF并无明显优势,5—6月GRAPES预报能力最强,7—8月NCEP_GFS预报能力最强。分析平均误差可知,三种模式对阜蒙县的降水预报偏弱,对彰武县的降水预报只在6月偏强。在大雨及以上量级的降水预报上三种模式均偏小,其中ECMWF的TS评分最高为40.2%。三种模式针对阜蒙县的降水TS评分均高于彰武县。 相似文献
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利用1961 - 2017年逐日平均、 最低、 最高气温资料、 DMSP/OLS卫星夜晚灯光数据， 定量分析了城市化对辽宁省平均气温和极端气温指数趋势变化的影响。研究表明： 辽宁省气温呈显著增加趋势， 城市站增温速率明显快于乡村站； 平均最低气温增温率最快， 平均气温次之， 平均最高气温相对较慢； 四季增温速率依次为： 冬季>春季>秋季>夏季； 最低气温的城市化影响贡献率最大， 平均气温次之， 最高气温相对较小； 城市站最低气温的明显升高和最高气温增幅较小， 必将导致日较差明显减小和日较差城市化影响贡献率的增大。城市化加剧了辽宁省极端低温事件的显著减少和极端高温事件的明显增加， 城市化对极端气温事件影响显著。与冷事件有关的极端气温指数的城市化影响均为负值， 与暖事件有关的均为正值； 相对指数的城市化影响贡献率较大， 持续时间指数次之， 除气温日较差以外的绝对指数相对较小。基于最低气温的极端气温指数比基于最高气温的极端气温指数受城市化影响更显著， 其原因可能是城市热岛强度的非对称性以及城市站和乡村站气溶胶浓度之间的差异， 导致最高气温的增加没有最低气温的增加显著。 相似文献
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论文利用1961—2017年逐日气象数据以及社会经济数据,构建新的城市化指标,分析了城市化对辽宁气候变化的影响。研究表明:辽宁省气温呈显著增加趋势,国家站增温速率明显快于乡村站;城市化对平均最低气温影响最显著,平均气温次之,平均最高气温相对较弱;就四季而言,秋季城市化影响贡献率最大,冬季和夏季次之,春季相对较小。空间分布上,城市化影响高值区位于辽宁中部和西部地区,与辽宁省城市化发展水平基本吻合,城市化对气温的影响不是单一的,对于多数地区尤其是沈阳、大连等经济发展水平较高的地区,起到增温作用,但也对少数台站的升温起到了抑制作用。气温指标中,城市化对年和四季平均气温的影响最显著,对应模态均是第一模态,方差贡献率均在89%以上,空间相关性均通过显著性检验,其次是平均最低气温和日较差;季节变化特征上,冬季和春季的增温相对于秋季和夏季明显。降水指标基本对应第二模态,方差贡献率在9%~18%之间,城市化对气温的影响强于降水;结合时间系数,城市化效应表现为春季和冬季降水、大雨和暴雨日数略有增加,年、夏季、秋季降水、小雨、中雨日数减少。城市化对降水的影响表现出两面性,一方面使年降水和小量级降水减少,另一方面又使极端降水事件增多。 相似文献
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