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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
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利用全球气候模式、多模式集合和辽宁省气象观测数据,评估了不同典型浓度路径下19个全球气候模式和多模式集合对辽宁省气温变化模拟能力和可信度。结果表明:最优模式模拟结果优于多模式集合,具有较高的可信度。随着全球二氧化碳排放浓度增加,气温变化率和可信度呈增加趋势,首次达到2℃年份呈提前趋势,大部分站点出现在2011年之前,且出现年份越晚,升幅往往越高,反之亦然。大部分站点首次稳定到达2℃阈值开始年份在2022年之前,结束年份出现在2019—2026年,持续时间在13 a以下,开始年份均呈西早—东晚分布形势,结束时间和持续时间分布较均匀,且随着全球二氧化碳排放浓度增加,升温幅度呈上升趋势。不同典型浓度路径下各区域最高温、最低温和平均气温出现年份和变化特征均比较一致。 相似文献
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为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。 相似文献
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辽宁春季透雨的环流背景及与海温相关分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1961—2008年4—5月辽宁14个站逐日降水资料,分析了春季第一场透雨出现日期与500 hPa的环流背景及海温的相关关系。结果表明：中国辽宁春季透雨出现日期与前一年9—11月500 hPa高度场有较好的相关性,与北半球同年4月500 hPa环流年代际变化有较好的对应关系;透雨出现日期与北太平洋前期海温呈显著的负相关,当北太平洋地区前期海温偏高时,中国辽宁春季透雨出现日期偏早;当北太平洋地区前期海温偏低时,中国辽宁春季透雨出现日期偏迟。 相似文献
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基于前期ERA5逐月再分析数据, 应用3种机器学习算法(Lasso回归、随机森林和神经网络)对辽宁省初霜冻日期进行预测评估。Lasso回归算法提取对初霜冻日期预测有重要指示意义的气象要素特征集, 通过交叉验证和超参数调优建立初霜冻日期预测模型, 利用均方根误差(RMSE)和距平同号率方法定量定性地评估模型的预测效果。结果表明: 特征选择后的气象要素特征集建模提升了模型的泛化能力、可解释性和稳定性; Lasso回归模型在4月起报的预测效果最好(RMSE为6—8 d), 神经网络模型在5月起报性能最好(RMSE为6—9 d), 随机森林模型在3月起报性能最好(RMSE为8—9 d); 辽宁全省大部分站点距平同号率为50%—70%, 其中Lasso回归和神经网络模型为5月起报最高(约为68%), 随机森林算法为3月起报最高(约为62%)。特征选择和敏感性实验结果发现, 低植被覆盖比例是初霜冻日期预测关键预测因子, 植被覆盖率越高越有利于地表含水量保持, 降温容易产生霜冻, 初霜冻日期也就越易提前, 去掉低植被覆盖比例因子后模型预测效果显著下降, 也表明该因子是模型建模的前期关键因子。 相似文献
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空气质量预报质量考核自动评分系统 总被引：1，自引：0，他引：1
采用VB6．0制作业务软件；使用VB程序化语言，结合数据库访问技术，提取空气质量预报质量考核数据，建立空气质量预报质量考核自动评分系统。 相似文献
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北涡南槽形势下的辽宁降水性质分析 总被引：1，自引：1，他引：0
2005年4月6日、19日辽宁省出现了两次降水天气过程.通过资料显示,这两场降水的影响系统,虽然都主要是北涡南槽的天气系统(这里的北涡南槽是指,由蒙古至贝加尔湖低涡和河套地区东部的高空槽以及槽前的西南气流组合的耦合系统).但是由于具体影响的物理因子的不同,所以产生的降水性质也不同.6日的降水是不稳定的雷阵雨天气,是由中小尺度不稳定雷雨云团与东北西部东移的低压冷锋相结合的物理过程;19日是以稳定性降水为主,伴有阵雨、雷阵雨的混合性降水天气,是由东移的蒙古低涡与河套地区东部高空槽相结合的物理过程. 相似文献
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用数值预报产品分析2001年盛夏副高活动与辽宁暴雨的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
应用常规天气资料和日本数值预报产品，揭示了2001年盛夏副高活动与辽宁暴雨的关系，并验证日本数值预报产品对辽宁暴雨强度与落区的预报能力。 相似文献
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为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。 相似文献