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基于辽宁省61个国家气象站1961—2020年和998个区域自动气象观测站建站至2020年逐小时、逐日降水资料,分析了辽宁省暴雨洪涝灾害主要致灾因子,计算了暴雨洪涝孕灾环境指标,完成了辽宁省暴雨洪涝灾害危险性评估。结果表明:暴雨洪涝高危险性地区主要位于丹东;暴雨洪涝灾害人口高风险区主要位于沈阳和大连市区;经济高风险区主要位于大连和盘锦市区;水稻、玉米高风险区主要位于锦州、盘锦和丹东。利用辽宁省无缝隙智能网格预报数据对2022年7月28—29日的暴雨过程灾害风险进行了预评估,发现暴雨灾害危险性高值区域主要分布在朝阳、葫芦岛以及辽宁中部。暴雨灾害可能造成的人口、经济高风险区域主要位于辽宁西部和中部地区;暴雨灾害可能造成的水稻和玉米高风险区主要位于沈阳、铁岭和朝阳北部等地区。预计高风险区主要影响人口约为449万人,经济损失约为1432万元,受影响的水稻面积约为1.028万公顷、玉米面积约为1.798万公顷。通过灾后效果检验,发现预评估模型效果良好,可在实际的暴雨洪涝灾害风险评估业务中使用。 相似文献
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选用1961—2020年辽宁省61个国家级气象站逐日降水、气温和天气现象数据,根据辽宁省气候特点,分别建立雨涝年景、干旱年景、低温年景、高温年景和暴雪年景评价指标,构建辽宁省综合气候年景评价模型,实现辽宁省雨涝、干旱、低温、高温、暴雪单要素气候年景以及综合气候年景的量化评估。结果表明:近60 a辽宁省高温年景显著增强,低温和暴雪年景显著减弱,干旱和雨涝年景无显著变化趋势。综合气候年景存在15 a左右的年代际振荡周期,20世纪80年代后为显著的准3 a年际振荡周期。经历史重大天气气候事件、灾情以及业务实际应用对评估结果检验表明,建立的年景评估方法较为合理,可用于辽宁省气候年景评价。 相似文献
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利用5个全球气候模式和中国东北地区162个站点地面温度实测资料,评估全球气候模式和多模式集合平均对中国东北地区地面温度的模拟能力,并对SRES B1、A1B和A2排放情景下,中国东北地区未来地面温度变化进行预估。结果表明:全球气候模式能够较好地再现了东北地区地面温度的年变化和空间分布特征,但存在系统性冷偏差,模式对夏季地面温度模拟偏低1.16 ℃,优于冬季。预估结果表明,3种排放情景下21世纪中期和末期东北地区地面温度均将升高,末期增幅高于中期,冬季增幅高于其他季节, SRES A2排放情景下增幅最大,B1排放情景下最小;增温幅度自南向北逐渐增大,增温最显著地区位于黑龙江小兴安岭;21世纪末期3种情景下中国东北地区年平均地面温度将分别升高2.39 ℃(SRES B1)、3.62 ℃(SRES A1B)和4.43 ℃(SRES A2)。 相似文献
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CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估 总被引:1,自引:0,他引:1
利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。 相似文献
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利用1971—2016年辽宁省61个气象站气温、地表温度、积雪日数和积雪深度资料,分析了积雪的保温作用及其对地气温差的影响。结果表明:更换自动站前后地表温度观测方式的差异导致地气温差显著增大,地气温差的增大程度受所在区域积雪日数、积雪深度的影响显著。在积雪期较长、积雪较厚的地区,积雪引起反照率增大,使得雪面温度降低,导致雪气温差减小,而雪的保温作用使得地气温差显著增大。因此,更换自动站前地(雪)气温差与积雪日数呈显著负相关,而更换自动站后地气温差与积雪日数呈显著正相关。各台站之间地气温差随积雪深度的变化系数差异较大,为0.045~0.858 ℃?cm-1,在年平均积雪日数<40 d、年平均极端积雪深度<10 cm的区域,积雪的保温作用随积雪深度增大而显著增大;在年平均积雪日数>40 d、年平均极端积雪深度>10 cm的区域,10 cm以下的积雪对土壤保温作用随积雪深度增大显著,当积雪深度>10 cm后,其保温作用随积雪深度增大的幅度明显减小。 相似文献
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1961 - 2017年中国东北地区降雪时空演变特征分析 总被引:1,自引:1,他引:1
利用东北地区162个气象台站逐日降水量和天气现象数据, 采用统计分析方法, 对近57年(1961 - 2017年)降雪的气候特征和时空演变规律进行了分析。结果表明: 降雪量和降雪日数最多出现在12月, 小雪和中雪最多出现在11月或12月, 大雪和暴雪在冬末春初出现概率最高。降雪分布为山地大于平原, 平原地区自北向南、 自东向西减少, 降雪高值区主要位于大兴安岭北部、 小兴安岭和长白山区, 降雪强度中心位于长白山区和辽宁中部平原地区。年、 秋季、 冬季、 春季降雪量占同期降水量比例分别为4.7%、 7.0%、 84.4%和7.6%; 辽宁省西部山区和南部大连地区日最大降雪量占年总降雪量比例最高, 最长连续降雪日数在2 d以下, 降雪较高纬度地区更为集中。近57年降雪量和降雪强度分别以1.93 mm?(10a)-1和0.11 mm?d-1?(10a)-1的速率显著增加, 降雪日数以2.08 d?(10a)-1速率显著减少; 降雪量增加主要表现为各等级降雪量的增加, 降雪日数减少主要是微量和小雪日数的减少, 降雪强度增加主要为大雪和暴雪降雪强度的增加。年、 秋季和冬季降雪量占同期降水量比例平均每10年增加0.36%、 0.48%和0.45%, 春季以0.11%?(10a)-1的速率减少。中雪、 大雪和暴雪对降雪贡献率均呈增加趋势, 小雪降雪量和微量降雪日数贡献率减少; 1987年降雪量和降雪日数突变后, 微量降雪日数和暴雪日数、 小雪降雪量贡献率改变显著。就区域平均而言, 2001 - 2017年的降雪量较1961 - 1980年增加了27.8%, 降雪日数减少了22.4%。 相似文献
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利用朝阳市1961—2016年气温、降水资料和2007—2016年社会经济资料,采用层次分析法(AHP)构建了基于气候系统和城市系统的城市适应气候变化能力评价指标体系,根据综合指数评价结果将适应能力分为五个等级,定量评估了2007—2016年朝阳市气候系统危险度、城市系统适应度以及城市适应气候变化能力动态变化。结果表明:2007—2016年朝阳市气候系统危险度显著增加,危险度由“较低”水平至“一般”水平,气候系统危险度的增加主要是由气象灾害和极端气候危险度增加造成的;随着经济发展和城市公共服务不断完善,朝阳市城市系统适应度稳步提升,由“低”水平提高至“高”水平;在气候系统和城市系统共同作用下,朝阳市城市适应气候变化能力显著提高,年增加率为0.029,综合能力由“较低”水平提升至“较高”水平。 相似文献
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