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1.
基于2012年6~8月的实测水汽同位素数据及相关气象数据,对黑河中游夏季昼夜的同位素基本特征、水汽来源方向及潜在蒸发源地进行了研究。结果表明:空气水汽线斜率白天大于夜晚和水汽过量氘值白天大于夜晚,综合说明白天局地蒸发较夜晚强烈;夏季受西风水汽影响显著。其中,6月主要受西风水汽和北冰洋水汽影响,7、8月主要受西风水汽和东南方向水汽影响,且8月受东南方向水汽影响最为明显;水汽运移路径上下垫面地形和气压带移动会影响水汽后向轨迹高度,西北方向上水汽输送通道较顺畅,风速较大,有利于水汽的输送;水汽蒸发源地主要集中在研究区周围及以东、以北部,其次是西北部。绿洲是主要的水汽蒸发源地,其次是城市和河流,白天较夜晚局地蒸发强烈且面积大。 相似文献
2.
3.
2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波(PM)产品的海冰密集度(SIC)与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测(OBS)资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team(NT)、Bootstrap(BT)以及Climate Data Record(CDR)算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT(NT2)以及ARTIST Sea Ice(ASI)算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89(AMSR-E/AMSR-2 NT2)到0.95(SSMIS NT),偏差的范围为-3.96%(SSMIS NT)到12.05%(AMSR-E/AMSR-2),均方根偏差的范围为10.81%(SSMIS NT)到20.15%(AMSR-E/AMSR-2 NT2)。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。 相似文献
4.
山西芦芽山地区树木年轮记录的1676 AD以来5~7月温度变化 总被引:7,自引:1,他引:6
在山西芦芽山地区采取了符合国际树轮库要求的油松样本,通过交叉定年和应用区域生长模型,建立长度为328 a的标准宽度年表.根据RCS序列所揭示的气候低频变化特征,确定1676 AD以来夏季温度可划分为两个时段:1676—1865 AD和1866—2003 AD.在1676—1865 AD时期,夏季温度变化主要表现为“冷强暖弱”,其中1710—1720s为最冷时段.1866—2003 AD时期,夏季温度呈现出“总体持续变暖,冷暖交替频繁”的变化特征. 相似文献
5.
基于1979—2020年逐日的NOAA向外长波辐射资料、NCEP/NCAR再分析风场资料,以及全球CMAP再分析降水资料,探讨了气候态亚洲热带夏季风涌的传播过程及与我国夏季相应的降水联系。分析结果表明,主汛期亚洲热带气候态夏季风季节内振荡(CISO)活动是亚洲夏季风活动的主要特征,随时间北传的亚洲热带夏季风CISO称为亚洲热带夏季风涌,主要有南亚夏季风涌和南海夏季风涌。亚洲热带夏季风涌的传播可分为四个阶段。在亚洲热带夏季风涌的发展阶段,印度洋区域低频气旋与对流活跃,孟加拉湾和南海热带区域被低频东风控制,我国大部分地区无降水发生,降水中心位于两广地区。当进入亚洲热带夏季风涌活跃阶段,孟加拉湾和南海热带地区低频气旋和对流活跃,东亚低频“PJ”波列显著,我国降水中心北移到长江以南的附近区域。亚洲热带夏季风涌减弱阶段,孟加拉湾与南海低频气旋消亡,对流减弱,低频西风加强,日本南部附近为低频反气旋控制,我国长江中下游低频南风活跃,降水中心也北移到长江中下游地区,而华南地区已基本无降水,此阶段的大气低频环流场与亚洲热带夏季风涌发展阶段基本相反。进入亚洲热带夏季风涌间歇阶段时,孟加拉湾和南海热带地区低频反气旋活跃,对流不显著,日本南部附近的低频反气旋北移减弱,我国东部基本在低频南风的控制下,降水中心也逐步北移到华北-朝鲜半岛一带,此时的大气低频环流场与亚洲季风涌活跃阶段基本相反。 相似文献
6.
利用1961—2018年中国西南地区312站降水观测资料、NCEP/NCAR再分析资料及海表温度资料,采用夏季SPI(Standardized Precipitation Index)指数作为干旱指数,研究了西南地区夏季干旱变化特征及其与环流异常的联系。结果表明:西南地区夏季总体呈现变干趋势,尤其在云南、四川东南部干旱化趋势显著。当西南地区夏季显著干旱时,该地区对流层低层辐散、上层辐合,且向该地区的水汽输送偏少。造成西南地区干旱维持的原因可归结为大气波动活动异常和海温异常强迫。前者通过西风带扰动向下游的能量频散,为西南地区低层辐散、上层辐合的环流异常的形成和维持提供了必要的扰动能量积聚;后者通过热带西北太平洋异常热源对大气的强迫,使得该地区对流层低层(上层)形成异常辐合(辐散),在西南地区和热带西北太平洋形成了斜向垂直环流,使西南地区受下沉气流控制,从而形成了利于降水显著偏少和干旱发生并维持的条件。 相似文献
7.
利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。 相似文献
8.
利用1961年1月—2014年12月Hadley气候预测研究中心的全球海表温度(SST)资料,NECP/NCAR逐日风场、比湿等再分析资料,国家气象信息中心提供的中国753站逐日降水、160站逐月降水资料,对比分析了东部(EP)型和中部(CP)型两类El Niňo事件次年夏季长江-黄河流域降水(简记为EP型和CP型降水)低频特征,以及与之相关的低频水汽输送差异。结果表明,1)平均而言,EP型降水主要有10~20 d(最显著)以及20~30 d(次显著)低频周期;CP型降水主要有10~20 d的低频显著周期。与之相关的纬、经向水汽通量最显著低频周期也为10~20 d。2)影响EP、CP型低频降水共同的低频水汽环流系统主要有:菲律宾群岛附近的异常反气旋式水汽环流和渤海湾附近(日本东南侧)的异常气旋式(反气旋式)水汽环流。另外,影响EP(CP)型低频降水的还有来自巴尔喀什湖东北部异常气旋式水汽环流(孟加拉湾、苏门答腊岛以西的异常气旋式水汽环流对和贝加尔湖西、东两侧的异常气旋式、反气旋式环流)。3)EP型降水暖湿水汽主要源自南海,冷湿水汽主要源自西北太平洋,冷空气来自巴尔喀什湖东北部和贝加尔湖西北侧。CP型降水暖湿水汽少量来自阿拉伯海和印度洋,大量来自热带西太平洋,冷空气主要来自贝加尔湖西北侧。 相似文献
9.
基于1982-2017年NCEP_CFSv2(NCEP Climate Forecast System version 2)模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明:模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。 相似文献
10.
基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度(Soil Moisture,SM)再分析资料及扩展重建的海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)资料(ERSST),对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法(Ensemble Canonical Correlation,ECC),分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期(春、前冬)SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明:1)与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO(Pacific Decadal Oscillation)型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2)交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3)独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。 相似文献