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1.
The Atlantic inflow in the Fram Strait(78°50′N) has synoptic scale variability based on an array of moorings over the period of 1998–2010. The synoptic scale variability of Atlantic inflow, whose significant cycle is 3–16 d, occurs mainly in winter and spring(from January to April) and is related with polar lows in the Barents Sea. On the synoptic scale, the enhancement(weakening) of Atlantic inflow in the Fram Strait is accompanied by less(more)polar lows in the Barents Sea. Wind stress curl induced by polar lows in the Barents Sea causes Ekman-transport,leads to decrease of sea surface height in the Barents Sea, due to geostrophic adjustment, further induces a cyclonic circulation anomaly around the Barents Sea, and causes the weakening of the Atlantic inflow in the Fram Strait. Our results highlight the importance of polar lows in forcing the Atlantic inflow in the Fram Strait and can help us to further understand the effect of Atlantic warm water on the change of the Arctic Ocean. 相似文献
2.
薛建康 《成都信息工程学院学报》1990,(1)
本文针对冬半年高原低涡几个不同源地的低涡生成背景,着重分析500hpa环流场,指出:地形对低涡生成是非常重要的条件,但一定范围内有利的环境流场也是低涡生成不可缺少的外部条件。并给出了不同涡源区有利于低涡发生,发展的500hpa环流形势。 相似文献
3.
本文通过对1980年以来长江上游10次洪涝过程的500hpa环流形势分析,并用车比雪夫多项式对500hpa高度场进行展开,研究了各类洪涝过程的中期演变特征,发现代表不同洪涝过程环流形势变化的不同的车氏系数值都有明显的特征变化,结合欧洲中心中期数值预告96小时500hpa高度场的车氏系数分析,可为洪涝暴雨的中期预报提供一种新的思路。 相似文献
4.
本文运用带通滤波分析方法,对四川省1981年7月由西南低涡等天气系统引起的大暴雨过程作了地面气象要素场的中尺度诊断分析。结果表明,带通滤波后的场具有明显的中尺度特征,其中一些物理量场的适当配置与6小时后的暴雨中心有较好的对应关系。说明了此带通滤波方法在实际业务预报中具有一定的使用价值。 相似文献
5.
天气雷达用于抗灾和减灾很重要,本文提出一种人工降雨和驱冰雹软件,给出了程序流图,对编程的关键进行了分析,最后结果表明它能提高人控作业效率。 相似文献
6.
张晓晖 《成都信息工程学院学报》2002,17(3):166-169
通过对影响能见度的因素的分析,提出了一种能见度预报方法-综合分析法,极大地提高了能见度的预报准确率。 相似文献
7.
本文通过对成都10个重污染日进行天气学分析,将污染浓度与气象要素进行聚类、研究了重污染日形成原因及污染浓度与气象要素的关系。在此基础上,建立了SO_2、TSP日平均浓度分级预报方程。 相似文献
8.
WANGWei-wu ZHULi-zhong WANGRen-chao SHIYong-jung 《中国地理科学(英文版)》2003,13(1):39-47
Urban heat environmental quality(UHEQ) is affected by the interacting of weather condition and underlying surface framework of urban area .In the last two decades,many researchers from domestic and overseas have studied many problems at the aspect of urban heat environment such as urban heat islands ,urban air temperature and their rela-tion with urban land cover,city population,air pollution etc,In the recent years,Hangzhou,acting as a center city of Zhejiang Province in China,its urbanization quantum and quantity have both changed greatly,in particular ,representing as business affairs building,resident real property and all kins of specialty market having arisen in built-up zone,Based on Landsat TM images data in 1991 and 1999,urban underlying surface temperature value and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were calculated using image interpreting and supervised classification technique by remote sensing software ERDAS image 8.4,The relation model between urban underlying surface temperature (UUST )and urban air temperature was setup according to the certain correlation patten .Reference to the relational standard of assessing human comfort and other meteorology data of Hangzhou City in summer,the spatial distribution characteristic and the spatial varia-tion degree of human comfort of heat environmental quality are estimated and mapped on a middle scale,that is ,in six districts of Hangzhou City .Then the paper reveals the main characteristic of spatial variation from 1991 to 1999.Lastly,the change mechanism is analyzed and discussed from the viewpoint of city planning,construction and environmental protec-tion. 相似文献
9.
沙尘天气是东亚地区常见的灾害性天气之一,强沙尘天气的发生不仅导致建筑物倒塌、人畜伤亡、植被破坏,还会导致火灾、空气污染等环境问题,对人体健康、社会经济活动及其全球沙尘循环产生重要影响。然而从东亚地区沙尘天气在长时间序列区域特征角度上系统分析的研究较少。基于此,本文利用1981—2019年东亚地区697个地面气象站点沙尘数据,分析了其区域时空分布特征。结果表明:空间上,东亚沙尘天气集中在位于内陆干旱区的蒙古国和中国西北地区,其中弱沙尘天气集中在中国北方地区,而强沙尘天气则集中在蒙古国。月变化上,东亚沙尘天气集中在春季(3—5月份),在相对低纬度的中国青藏高原北麓沙尘天气3月份最多,位于中纬度的中国北方大部分地区4月份最多,而较高纬度的哈萨克斯坦东部和蒙古国5月份最多。年际变化上,40a间东亚沙尘呈减少趋势,尤其是在2000年之后多项生态工程的有效实施下中国北方大部分区域沙尘天气显著减少,但近几年内蒙古中西部地区强沙尘天气呈增长趋势;在生态环境较脆弱的蒙古国和塔克拉玛干沙漠等区域弱沙尘天气和强沙尘天气均呈增长趋势。本研究对准确地掌握东亚沙尘分布特征和防范沙尘灾害具有重要意义。 相似文献
10.
城市暴雨内涝综述:特征、机理、数据与方法 总被引:1,自引:1,他引:0
建成环境的高空间异质性与致灾过程的复杂性给城市暴雨内涝研究带来巨大的挑战,具体表现为模型代表性不够、计算效率低、基础数据和验证数据匮乏。以机器学习为代表的人工智能技术、高分遥感和互联网大数据的快速发展则为城市暴雨内涝研究提供了新的契机。论文结合人工智能、高分遥感和互联网大数据等新技术发展,从特征、机理、数据与方法4个维度对暴雨内涝的研究现状和发展趋势进行了系统总结,主要结论包括:① 暴雨内涝具有短历时性、空间散布性、连锁性和突变性,其热点呈现空间上的动态迁移特征。② 降雨时空特征和城市化程度决定暴雨内涝灾害的量级,地形条件尤其是微地形则决定发生位置和内涝频率。地形控制作用指数(topographic control index, TCI)对暴雨内涝发生位置具有良好的指示能力。③ 排水管网、高精度地形和不透水面分布是暴雨内涝模拟的关键基础数据;降雨过程的高时空变异性是暴雨内涝近实时预报预警的主要瓶颈,需要充分利用天气雷达观测提高其精准度;互联网众包大数据是获取高空间覆盖度暴雨内涝灾情信息的新途径,但也面临不同类型信息融合、提炼和质量控制的挑战。④ 结合水动力模拟与机器学习可建立兼具物理基础和计算效率的暴雨内涝模拟方法,是实现近实时模拟与快速预报预警的有效途径。 相似文献