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1.
基于同一区划方法、指标体系,使用1961—2014年辽宁省52站气象观测资料,分析辽宁省气温、气候区划指标、范围及界线的变动特征。结果表明:辽宁省年均气温在1988年发生一次突变,突变后气温开始显著上升;≥10 ℃积温日数比较显著地响应气温突变,而干燥指数、7月平均气温变化不显著。在空间分布上区划指标值均存在不同程度的变化。① 全省≥10 ℃积温日数均出现增加,但在中西部地区显著增加;② 在盘锦-抚顺一线以北(南),气候总体呈不显著变湿(干)趋势;③ 7月平均气温呈缓慢上升趋势。区划范围及界线位置出现更加显著地变化:① 暖温带范围主要向北向东扩展,中温带向东收缩;② 半湿润区范围主要向北向西扩展,半干旱区向西北方向收缩,湿润区范围基本不变;③ Tb范围显著向北向东扩展,Ta范围向北向东收缩。在此基础上分析了气候格局变化的可能气候成因,发现突变后≥10 ℃积温日数期间500 hPa高度场增加与4月和10月东亚冬季风减弱,4—10月东北冷涡持续天数增加和7月500 hPa高度场增加,可能分别是温度带,Tb区、Ta区和半湿润区、半干旱区变化的原因。  相似文献   
2.
东北地区冬半年积雪与气温对冻土的影响   总被引:3,自引:3,他引:0  
周晓宇  赵春雨  李娜  刘鸣彦  崔妍  敖雪 《冰川冻土》2021,43(4):1027-1039
利用东北地区121个气象站逐日冻土深度、积雪深度、平均气温、地表平均气温及降水量数据,分析了1964—2017年冬半年冻土的变化特征及气象要素对冻土的影响。结果表明:东北地区积雪深度、平均气温、地表平均气温与冻土深度相关系数较高,降水量相关性不大。20世纪60年代平均气温、地表平均气温及负积温最低,最大冻土深度为历年代最深;随着气候变暖,最大冻土深度以6.15 cm?(10a)-1的速率显著减小。冬半年平均最大冻土深度为123 cm,呈显著纬向分布,自辽东半岛向大兴安岭北部递增;随纬度和海拔高度的增加,平均气温和地表平均气温降低,负积温增加,且由北向南地气温差增大。最大冻土深度全区有90%以上的站点减少,减少速率以0.1~10 cm?(10a)-1为主。冻土持续时间随纬度升高而增加,月最大冻土深度和积雪深度最大值分别出现在3月和1月,最大冻土深度的增加要滞后于积雪深度的增加。由于积雪对地温的保温作用,积雪深度较浅时,冻土深度增加较明显,随着积雪深度的增加,冻土深度变化较小,积雪对冻土起到了保温的作用。对于高纬度地区站点,30 cm左右为积雪的保温界限值;对于沿海站点,积雪保温的界限值在5 cm左右;在相同地形下,冻土深度较浅区域积雪的保温值因海拔高度、气候特点而异。最大冻土深度对地表平均气温升温的响应更为显著,地表平均气温和平均气温每升高1 ℃,最大冻土深度将减小8.4 cm和10.6 cm,负积温每减少100 ℃?d,最大冻土深度减少4.9 cm。  相似文献   
3.
CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。  相似文献   
4.
1961 - 2017年中国东北地区降雪时空演变特征分析   总被引:1,自引:1,他引:1  
利用东北地区162个气象台站逐日降水量和天气现象数据, 采用统计分析方法, 对近57年(1961 - 2017年)降雪的气候特征和时空演变规律进行了分析。结果表明: 降雪量和降雪日数最多出现在12月, 小雪和中雪最多出现在11月或12月, 大雪和暴雪在冬末春初出现概率最高。降雪分布为山地大于平原, 平原地区自北向南、 自东向西减少, 降雪高值区主要位于大兴安岭北部、 小兴安岭和长白山区, 降雪强度中心位于长白山区和辽宁中部平原地区。年、 秋季、 冬季、 春季降雪量占同期降水量比例分别为4.7%、 7.0%、 84.4%和7.6%; 辽宁省西部山区和南部大连地区日最大降雪量占年总降雪量比例最高, 最长连续降雪日数在2 d以下, 降雪较高纬度地区更为集中。近57年降雪量和降雪强度分别以1.93 mm?(10a)-1和0.11 mm?d-1?(10a)-1的速率显著增加, 降雪日数以2.08 d?(10a)-1速率显著减少; 降雪量增加主要表现为各等级降雪量的增加, 降雪日数减少主要是微量和小雪日数的减少, 降雪强度增加主要为大雪和暴雪降雪强度的增加。年、 秋季和冬季降雪量占同期降水量比例平均每10年增加0.36%、 0.48%和0.45%, 春季以0.11%?(10a)-1的速率减少。中雪、 大雪和暴雪对降雪贡献率均呈增加趋势, 小雪降雪量和微量降雪日数贡献率减少; 1987年降雪量和降雪日数突变后, 微量降雪日数和暴雪日数、 小雪降雪量贡献率改变显著。就区域平均而言, 2001 - 2017年的降雪量较1961 - 1980年增加了27.8%, 降雪日数减少了22.4%。  相似文献   
5.
利用朝阳市1961—2016年气温、降水资料和2007—2016年社会经济资料,采用层次分析法(AHP)构建了基于气候系统和城市系统的城市适应气候变化能力评价指标体系,根据综合指数评价结果将适应能力分为五个等级,定量评估了2007—2016年朝阳市气候系统危险度、城市系统适应度以及城市适应气候变化能力动态变化。结果表明:2007—2016年朝阳市气候系统危险度显著增加,危险度由“较低”水平至“一般”水平,气候系统危险度的增加主要是由气象灾害和极端气候危险度增加造成的;随着经济发展和城市公共服务不断完善,朝阳市城市系统适应度稳步提升,由“低”水平提高至“高”水平;在气候系统和城市系统共同作用下,朝阳市城市适应气候变化能力显著提高,年增加率为0.029,综合能力由“较低”水平提升至“较高”水平。  相似文献   
6.
采用NCEP/NCAR日平均再分析资料,对冬季热带外低频振荡(大气角动量收支及地形力矩)与AO(Arctic Oscillation)指数进行计算,通过功率谱和统计分析发现,它们都存在30~60 d的周期,大气角动量收支与山脉力矩的变化为正相关,且显著响应AO变化。通过动力学诊断分析初步认为,北半球两大地形的山脉力矩作用于纬向大气角动量,副热带纬向西风发生变化,改变南北西风偶极子结构,使得AO产生变化,而且在两大地形中以喜马拉雅山脉地形作用为主。通过对喜马拉雅山脉地区的动力学诊断发现,在高(低)AO指数阶段,喜马拉雅山脉地区激发准定常行星波并作用于副热带西风,导致副热带西风偏弱(偏强),高纬西风偏强(偏弱),因而AO偏强(偏弱),平流层极涡偏强(偏弱),极涡强(弱)中心偏向东北亚。  相似文献   
7.
崔妍  赵春雨 《气象》2024,50(1):84-94
利用辽宁省51个地面气象观测站的能见度、均一化相对湿度和天气现象资料,采用最优距离法和固定比例法对能见度资料进行一致性处理,重建了1961—2020年的辽宁省逐日霾资料,并利用该资料对辽宁省年和四季霾日时空变化特征和主导因子进行分析。结果表明,1961—2020年辽宁省平均年霾日呈显著增加趋势[2.1 d·(10 a)-1],但2015年以来霾日显著减少;空间上,年和四季霾日呈现一致的分布特征,均存在1个高值中心(沈阳)和2个副高值中心(北票和锦州),年平均霾日分别为139、52、46 d,辽东和辽西山区为霾日低发区,年平均霾日在20 d以内。风向和风速是霾日形成的重要气象因子,西南偏南风增加带来的暖湿气流对春季、夏季和秋季霾日的形成贡献较大,北风的减少则对冬季霾日的形成贡献较大。霾发生时辽宁省春季、夏季和秋季发生西南偏南风的频率分别由11.4%、12.1%和8.0%增加至15.8%、19.8%和13.5%,冬季则表现为北风发生频率的减少和静风发生频率的增加;霾发生时四季风速均较平均状况偏小,说明小风有利于霾的形成。辽宁省霾长期演变受到污染物排放、风力因子和环境政...  相似文献   
8.
气象部门馆藏的西部最早的器测气象资料始于20世纪30年代,不能满足建立20世纪以来中国气候变化序列的需求,而古气候重建或气候模拟资料则可以延伸到器测时代以前。为了探讨长序列多源气候资料序列融合方法,采用贝叶斯方法对中国北疆地区8条树轮气温重建资料、器测资料与国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)模式模拟资料进行了融合试验。首先利用器测资料对气温代用资料进行校验与网格重建,并以此作为贝叶斯模型的先验分布,然后,用泰勒图选出了该区域气候模拟效果最佳的几个模式;最后将网格重建和气候模拟序列用贝叶斯模型进行了融合试验。结果表明,贝叶斯融合模型能有效提取各种数据来源的有用信息进行融合,融合结果的长期变化(线性)趋势更接近器测气候序列,并在一定程度上提高了序列的精度,减小了结果的不确定性;并且,融合结果能够纠正先验分布及气候模拟数据的明显偏差,为长年代气候序列重建提供了一个可行的思路。   相似文献   
9.
10.
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