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运用1988~2017年贵州省玉舍滑雪场附近30年气候资料和2015~2016年冬季滑雪场客流量资料,分析贵州高海拔地区滑雪运动与气象条件的关系,进而进行滑雪气象指数等级研究。结果表明:(1)玉舍滑雪场冬季具有少雨、低风、温度适宜的气候特点,可以开展滑雪运动。(2)玉舍的滑雪人数与气象因子风速、气温、相对湿度、降水量呈显著反相关。(3)根据玉舍滑雪场气候背景特征,分别对降水量、相对湿度、舒适度指数三个气象要素进行分级,通过实际滑雪人数分级与滑雪气象指数等级预报进行的检验表明:实际滑雪气象指数等级与指数预报等级相同(即绝对值之差为0)的准确率达26.4%,实际滑雪气象指数等级与指数预报等级绝对值之差为1的准确率达66.7%,即预报滑雪气象指数等级与实际滑雪气象指数等级之差≥1的准确率达93%。 相似文献
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2001年1月滇黔准静止锋在演变过程中的结构及大气环流特征分析 总被引:18,自引:0,他引:18
利用地面常规观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析2001年1月的滇黔准静止锋在演变过程中的温湿结构和大气环流特征。结果表明:滇黔准静止锋表现为湿度锋,其大气环流特征与高原关系密切。青藏高原的抬升作用与Hadley环流偏南导致Ferrel环流的生成、加强对云贵高原的天气有重大的影响。对于I、Ⅱ型静止锋,Hadley环流圈南北跨距小,环流圈下沉支偏南,易与高原南部的上升支一起形成反环流,该反环流可产生较强的雨雪、凝冻的灾害性天气;Ⅲ、IV型静止锋,Hadley环流圈北推,环流圈南北跨距大,此时在青藏高原的南部无反环流存在,云贵地区上升运动较弱,产生的降水与天气也较弱。由于受副高增强的间接影响,Hadley环流在Ⅱ、Ⅲ、IV型静止锋存在明显的双层结构。 相似文献
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贵州严重冰冻天气过程典型模型及环流特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用NCEP资料对1964--2000年贵州出现的16次重级、特重级冰冻天气过程进行大气环流及物理量诊断分析。研究结果表明:北半球极涡偏心亚洲、东亚大槽异常偏南以及滇黔准静止锋维持是造成贵州重级冰冻天气过程的重要原因;700hPa以下的逆温层有利于过冷却雨滴的形成,而较显著的“冷-暖-冷”平流的三层模式极利于过冷却雨滴在及地后冻结形成冰冻;此外,南下冷气团遇云贵高原阻挡后被迫抬升,导致低层湿空气辐合和较强的上升运动为冰冻的形成提供了水汽和动力条件。 相似文献
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利用1960—2014年中国2479个气象站资料,从白天雨量占比、白天雨日占比及日照时长的评价标准等方面,对Mieczkowski提出的旅游气候指数模型进行了完善,构建了旅游气候适宜性指数(TCSI)。通过对中国20个旅游城市的检验表明,在不考虑景观特色时,TCSI在时间、空间上能准确、精细地表征旅游气候的适宜性,对避暑避寒地、滨海旅游地等具有较好的适宜性描述。利用TCSI对中国旅游气候资源精细化分析结果表明,5—9月我国大部分地区为适宜—非常适宜区域,占比稳定在92%以上;而冬季适宜区范围较小,40°N以北的地区基本不适宜旅游。在各分项因子中,热舒适性因子在冬、夏季贡献较显著,降雨、日照、风效因子在不同季节对不同地区的贡献差异较大。 相似文献
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利用云贵高原东部84个地面气象观测站2011年和2013年4-9月逐日降水和温度资料、NCEP/NCAR再分析资料以及积温干燥度公式和视水汽汇公式,对2011年(拉尼娜年)汛期(4-9月)和2013年(中性年)汛期(4-9月)云贵高原东部干旱天气的基本特征和环流异常进行分析。结果表明,2011年汛期平均降水量比2013年汛期少,但均具有时空分布不均的特点;2011年汛期降水量偏少,主要是4-5月和7-9月的降水贡献大,2013年汛期降水量偏少,主要是7-8月的降水贡献大,且积温干燥度指数较好地反映了2011年和2013年汛期的干旱程度。2011年、2013年汛期的南亚高压均偏强、面积均偏大、东侧脊点位置均偏东,但2011年汛期的西太平洋副热带高压的强度、面积均比2013年汛期的偏强、偏大,是2011年汛期干旱天气比2013年汛期偏重的重要原因。孟加拉湾、南海以及西太平洋中低层的水汽输送偏弱是云贵高原东部2011年和2013年汛期降水少的主要原因,且云贵高原东部上空的水汽辐散中心与其降水量有较好的对应关系;700 hPa的水汽输送异常减少对2011年和2013年汛期干旱的发生起决定性作用,云贵高原东部2011年汛期700 hPa层上的水汽辐散比2013年汛期的强,导致其降水量比2013年汛期的少。视水汽汇揭示了2011年汛期干旱程度比2013年更严重的事实。500 hPa环流场、700 hPa水汽输送场对于云贵高原东部较长时间的旱涝预报具有一定的参考价值。 相似文献
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露营和徒步旅游对天气预报有迫切的需求。用1988—2017年花溪气象站30 a观测到的逐日气温、风速、相对湿度和降雨量资料代表黔中地区,分析了花溪的气候背景和温湿指数特征,应用影响露营和徒步气象要素的分布概率等统计资料,得到了黔中地区的露营气象预报指数。将黔中地区的露营气象指数分成4个等级,即非常适宜、适宜、不适宜和非常不适宜。按照降水量多少、风力大小、温湿指数3个要素建立露营气象指数预报模型。由于预报模型所使用的气象资料为黔中地区,对于不同的地区来说是不尽相同的,各区域必须根据本地化应用的是需要进行标准的划分。 相似文献
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