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全球变暖背景下,偶发极端冷事件产生的重大灾害损失不容忽视。探究区域极端冷事件的大尺度驱动因子的耦合影响,对预估和应对气候变化产生的极端灾害具有重要意义。本文基于新疆1961—2016年53个气象站点的逐日气温资料,通过反距离加权等方法对极端冷事件的时空演变特征进行分析;利用交叉小波变换对6个极端冷指数与大尺度驱动因子——北极涛动(AO)、北大西洋涛动(NAO)和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)进行多尺度分析;使用参数假设检验对大尺度驱动因子单一/耦合模态下的冷指数变化进行统计学显著性检验,随后对大尺度环流机制进行距平合成分析。结果表明:年均冷指数在时间尺度上均有显著性变化,新疆气温有明显的变暖趋势;空间尺度上冷指数在北疆、东疆和伊犁河谷地区的变化幅度远大于其他区域,存在空间差异性。AO、NAO与冷指数的相关性较强,ENSO与冷指数相关关系最弱但存在明显的时滞效应,大尺度驱动因子对极端冷指数的总体影响程度为AO>NAO>ENSO。单一模态下,极端冷事件在AO负位相、NAO负位相和La Ni?a事件期间易发生。耦合模态下,EI Ni?o-AO正位相和EI Ni?o-NAO正位相配置下冷日日数偏多;EI Ni?o-NAO负位相配置时极端低温值更小;La Ni?a-AO负位相和La Ni?a-NAO正位相时极端冷事件发生的可能性更大。EI Ni?o(La Ni?a)事件对AO(NAO)有一定的调制作用。新疆极端冷事件更易出现在La Ni?a-AO负位相、La Ni?a-NAO正位相时期,成因与亚欧大陆中高纬度位势异常导致冷空气路径偏西、乌拉尔阻塞加强与偏北气流影响新疆有关。 相似文献
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ET0模型在不同地区具有不同的适用性,而对极端干旱的塔克拉玛干沙漠南缘绿洲的ET0模型的适用性研究较为稀缺。利用2006—2014年生长季(4—10月)策勒气象站逐日气象资料,以自动称重式蒸渗仪实测数据为标准,采用最大绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、模型效率(EF)和一致性指数(d)4个指标,在日、月时间尺度上评价了6种常用ET0模型在策勒绿洲的适用性,并使用回归修正法和比例修正法分别修正了这6种模型。结果表明:(1)日、月时间尺度上,Hargreaves-Samani(H-S)模型高估程度较大,其余模型均不同程度低估,拟合度由高到低依次为FAO-56PM、Jensen-Haise(J-H)、Priestley-Taylor(P-T)、Makkink、Turc、H-S。(2)所有ET0模型月值变化趋势与蒸渗仪实测值基本一致,除FAO-56PM和Turc模型计算的ET0月值在6月达到峰值外,其余模型均在7月达到峰值,在生长季尺度所有模型ET0月值与蒸渗仪实测值呈显著相关。(3)日、月时间尺度上,回归修正法和比例修正法修正后的ET0模型计算结果与蒸渗仪实测值均呈极显著相关,回归修正法优于比例修正法。(4)相关性分析表明,对策勒绿洲ET0影响由高到低的气象因子依次为 > >P> > > > 。 相似文献
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利用1960—2014年广东省24个气象站点的逐日降水资料,采用下次降水平均等待时间(Average Waiting Time for Precipitation, AWTP)计算得到的相当干期(Equivalent Dry Period, EDP)指数分析了广东省1960—2014年的干旱时空特性,重点分析其自21世纪以来的干旱时空演变趋势。结果表明:EDP指数能够较好地适用于本研究区。从空间分布上看,广东省干旱大致呈现自西向东、自北向南逐渐加重的空间分布格局,东南部沿海地区干旱程度较粤北和粤西地区更为严重。1960—2014年广东省干旱有明显的年代际的变化特征,且干旱程度存在显著的逐年加重趋势。此外,广东省存在典型的季节性干旱,秋旱和冬旱频发,其次是春旱;各季的干旱中心位置有所不同。21世纪以来广东省干旱的发生频率、强度和影响面积都远超20世纪后半叶。具体而言,进入21世纪,珠三角东部东源站和粤西云浮市罗定站的EDP值明显增高,成为广东省新的干旱中心。从季节性干旱的角度分析,21世纪以来,秋季与冬季的旱情加剧最为严重并向全省蔓延,秋、冬季EDP值在21世纪初期相对20世纪后半叶的增幅都为23%。春旱则是逐年缓慢加重,夏旱在1960—2014年较少,但进入21世纪后广东省夏旱也呈现频发的态势。 相似文献
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基于国内现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,以及逻辑回归模型和随机森林模型,在林火预报中引入微波遥感土壤水分信息,使用MCD14DL火点数据集和地面气象观测资料对广东省不同时间尺度的林火发生概率进行预测。结果表明:逻辑回归模型和随机森林模型构建的林火预测模型显著优于现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,预测精度提升约20%。其中,随机森林模型对林火频数的解释程度最高(两者相关系数为0.476)。此外,加入微波土壤水分信息后,相较原有的基于气象要素的林火预测模型,2种机器学习模型的预测精度均略有提升,体现了表层土壤水分信息在林火预报中的重要性。研究可为高效提取对地观测信息,以改进华南地区不同时间尺度的林火预报工作提供参考。 相似文献
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基于长江流域135个站点1983—2020年的月降水量观测数据,分别对ERA5-Land、PERSIANNCDR和MSWEP等三种降水产品进行了适用性评估,并对比使用了多种偏差校正方法来提高降水产品的观测精度。结果表明,MSWEP对于长江流域的降水模拟效果较好,空间相关系数高达0.91,相对偏差仅为1.64%;ERA5-Land则对长江流域降水高估严重,精度较差。经偏差校正处理后,三种降水产品的适用性均得到了不同程度的提升,尤其是ERA5-Land,KGE(Kling-Gupta Efficiency)指标值从校正前的0.72增加到了0.82。对比不同偏差校正方法的应用效果发现,线性缩放法和分段伽玛分布校正法在长江流域表现最优,且后者更加稳健。本研究可为降水产品及气候模式输出等的后处理工作提供指导。 相似文献
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以大量钻孔岩心资料为基础,对资中铁佛场普查区须家河组沉积环境进行了分析,在须家河组共识别出4个三级层序,分别对应一段、二—三段、四—五段、六段,其层序特点为:低位体系域主要为河道砂岩沉积,几乎没有煤层发育;湖侵和高位体系域主要发育湖泊三角洲相,在滨岸沼泽和分流间湾环境成煤,且高位体系域煤层发育相对较厚、较多。研究认为区内主要可采煤层(高炭、下元炭煤层)形成于滨岸沼泽和受河流控制为主的湖滨三角洲环境。 相似文献
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基于TIGGE数据的五个单中心集合预报结果(CMA、CMC、ECMWF、NCEP、UKMO)构成的多中心超级集合预报系统的降水量预报,以及相应时段的实测降水量值,应用贝叶斯模式平均法(Bayesian Model Averaging,BMA)建立大渡河流域的BMA概率预报模型。通过CRPS、MAE、BS三种评价指标,对大渡河流域的BMA降水概率预报模型进行评价与检验,三种指标均显示BMA降水概率预报比原始集合预报具有更高的准确性,其中BMA模型的CRPS和MAE指标均值分别相比原始集合预报减少了31.6%和23.9%;分析模型权重参数,得出ECMWF对大渡河流域BMA降水预报贡献最大,即ECMWF对研究区域降水预报效果最好;模型对大渡河流域极端降水预报效果较差,常低估极端降水量。 相似文献
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广东省近50年极端降水事件的时空特征及成因分析 总被引:3,自引:1,他引:2
利用广东省境内25个测站1961~2010年逐日降水资料,综合运用Mann-Kendall检验、正交分解函数和Morlet小波分析等方法,剖析了广东省极端降水的空间结构分布与时间变化特征,并从水汽辐合的角度解释了极端降水的时空特征。结果表明:全省极端降水事件的总量、频次、强度空间分布差异较大,从北到南,极端降水总量和强度增加,频次减少;全省大部分区域极端降水总量和频次都有增加的趋势;广东省极端降水受大尺度天气系统的影响,存在全区一致的多雨或少雨,但也存在东西、四周、中心以及南北的差异;极端降水空间异常可分为4个气候区(异常型),即粤东北区,粤西区,粤中部区以及粤东沿海区,各降水异常区存在20a左右的长周期、10a左右较长周期的和3~4a的短周期振荡;广东省极端降水与极端水汽辐合对应关系较好,区域内水汽辐合的改变可能是影响广东省极端降水变化的重要气候因子。 相似文献
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