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基于安徽省沿淮地区10个国家气象站1960-2019年观测资料、灾情资料和7种地方连阴雨监测指标,在评估7种地方指标适用性的基础上,采用加权综合指数法和线性趋势法,构建了沿淮地区秋季连阴雨综合指数,分析了时空变化特征。结果表明:江苏指标对沿淮地区连阴雨监测的适用性最好,连阴雨综合指数由连阴雨总日数、连阴雨总降水量线性组成,权重分别为0.8和0.2。按照综合指数,将连阴雨强度分成重度、中度、轻度3级,分级结果与灾情实况较吻合,重度连阴雨和中度连阴雨TS评分分别为100%、88.9%。秋季连阴雨在20世纪70年代到80年代前期及近10年发生频率高、强度大,尤其是2016年和2017年的连阴雨,强度居历史前2位。沿淮地区连阴雨年数东部和西部的多于中部的,重度连阴雨阜南的最多,五河的最少。 相似文献
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文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。 相似文献
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人类活动对1961~2016年长江流域降水变化的可能影响 总被引:1,自引:0,他引:1
人类活动造成的温室气体浓度增加对气候变化的加剧做出了贡献,降水作为重要的气象要素和水循环组成部分,人类活动对其时空变化特征的影响也是当下研究的重要课题。本文以长江流域为例,利用1961~2016年CN05.1逐日降水数据和20世纪气候检测归因计划(C20C+D&A Project)中CAM5.1-1degree模式的逐日降水结果,分析了人类活动对长江流域年降水量及三个极端降水指数时空变化的影响。结果表明:包含人类活动及自然强迫因素的现实情景(All-Hist)的模拟结果与观测结果较为相近。All-Hist情景下的多试验集合平均结果对长江流域降水的模拟能力较为可靠。通过对比两种情景下模拟的长江流域降水量时空变化特征发现:考虑人类活动影响后,长江流域平均降水相对于仅考虑自然强迫情景下时呈现减少趋势,且减少趋势随时间推移加剧;极端降水受人类活动的影响随时间呈现出的增加趋势有所削弱;对平均降水及极端降水变化趋势的影响存在空间差异性,其中受人类活动影响最严重的是上游中部、东南部及中下游东南部地区,均呈现减少趋势;但在长江上游西南部极端降水受人类活动影响显著增加,需要加强该区域洪涝预防工作。另外,人类活动对平均降水的减少贡献最大的时段为2000~2009年,影响最明显季节为秋冬两季;人类活动对极端降水的影响与降水的极端程度成正相关,降水极端性越强,受人类活动影响的变化程度更大,且空间分布上的差异性也更加显著。 相似文献
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