| 南海秋雨气候特征分析 |
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| 引用本文： | 肖潺,原韦华,李建,宇如聪.南海秋雨气候特征分析[J].气候与环境研究,2013,18(6):693-700. |
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| 作者姓名： | 肖潺 原韦华 李建 宇如聪 |
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| 作者单位： | 中国科学院大气物理所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京100029;中国气象局, 北京100081;中国科学院大学, 北京100049;中国科学院大气物理所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京100029;中国气象科学研究院, 北京100081;中国科学院大气物理所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京100029;中国气象科学研究院, 北京100081 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划2010CB951900;国家自然科学基金创新研究群体科学基金41221064 |
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| 摘 要： | 用台站观测逐日降水资料和热带测雨卫星观测降水资料,对我国南海地区降水季节演变特征分析发现,与我国大部分地区不同,南海地区降水季节峰值是在秋季,主要集中在8～10月,且降水量年际变化大。环流场的合成分析表明,南海地区秋季中层500 hPa有利的副高位置和低层低压系统的活动和维持是形成这一地区显著秋雨的主要原因。而由于副高的位置受热带太平洋海温影响较大,分析发现Niño3.4的海温指数对该区域降水有很好的指示意义。8～10月Niño3.4指数和同期海南岛站点平均降水量之间的相关能够达到－0.47,超前3个月 (即5～7月)的Niño3.4指数与8～10月海南岛站点平均降水量的相关亦能达到－0.43。从跨季度气候预测的角度来考虑,5～7月的Niño3.4指数可以作为预测8～10月南海秋雨的重要参考指标。
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| 关 键 词： | 南海秋雨 降水 季节变化 |
| 收稿时间： | 2012/9/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2/7/2013 12:00:00 AM |
Preliminary Study of Autumn Rain in the South China Sea |
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| XIAO Chan,YUAN Weihu,LI Jian and YU Rucong.Preliminary Study of Autumn Rain in the South China Sea[J].Climatic and Environmental Research,2013,18(6):693-700. |
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| Authors: | XIAO Chan YUAN Weihu LI Jian and YU Rucong |
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| Institution: | State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029;China Meteorological Administration, Beijing 100081;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029;Chinese Academy of Meteorological Sciences, China Meteorological Administration, Beijing 100081;State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029;Chinese Academy of Meteorological Sciences, China Meteorological Administration, Beijing 100081 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Autumn rain in the South China Sea Precipitation Seasonal variation |
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