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2.
3.
基于CMORPH资料的长三角城市化对降水分布特征影响的观测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用CMORPH卫星降水资料和NCEP风场资料,综合分析了长江三角洲地区南京、杭州、上海、苏州等主要城市的降水分布特征,结果表明:长三角城市效应主要表现在对夏半年降水强度空间分布的影响,具体表现为在700 hPa平均引导气流控制下,城市中心和下风向地区的夏半年降水强度比上风向地区增加5%~15%,最大值通常位于城市中心下游20~70 km。冬半年主要城市周围的降水量、降水时间和降水强度的空间变化都比较小,城市效应对降水分布特征没有明显的影响。长三角城市因地理位置的差异,不同城市降水的下游效应存在差别。夏半年南京、杭州、无锡、苏州、常州等城市的下风向地区比上风向地区降水强度明显增加,城市效应显著。上海和宁波受到海洋影响明显,夏半年低层海风侵入范围较广,夏季降水强度的高值中心偏向海风的下游方位,可能是受到海风环流和城市热岛环流的共同影响。距离上风城市较近的镇江等城市,降水强度的分布受到上风城市降水强度下游效应的影响。 相似文献
4.
基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估 总被引:4,自引:0,他引:4
利用江淮流域29个代表站点1961--2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料,以及NCEP逐日大尺度环流场资料,引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM(statistical downscalingmodel),通过对每个站点建模,确立SDSM参数,并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和cGcM3模式,得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明,当前气候下,统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的“冷偏差”,如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4.5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60.6%,但降尺度后SDSM—CGCM3的偏差仅为-6%,说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下,对于极端温度,无论Had.CM3还是CGCM3模式驱动统计模型,江淮流域所有代表台站,各个季节的最高、最低温度都显著增加,且以夏季最为显著,增幅在2—4℃;与之相应霜冻天数将大幅减少,热浪天数大幅增多,各站点冬季霜冻天数减少幅度为5—25d,夏季热浪天数增加幅度为4~14d;对于极端降水指数,在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差,但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多,强度增强,SDSM—HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26%和27%。 相似文献
5.
春夏季青藏高原积雪对中国夏末秋初
降水的影响及其可能机制 总被引:4,自引:1,他引:4
本文首先利用最大协方差分析方法,探讨青藏高原积雪与中国降水之间的联系,发现中国夏末秋初(8~10月,简称ASO)降水与前期及同期高原积雪有着显著联系,当春夏季青藏高原西部多雪时,其后ASO中国长江及其以南地区多雨,而东部沿海的狭长区域少雨。进一步引入最大响应估计等方法,研究中国区域降水对高原积雪异常的响应及其可能的物理机制,结果表明,冬春季高原多雪异常可持续到夏季,并通过改变地表热力状况,导致ASO南亚高压减弱,同时在高、低空激发出两支波列:高层200 hPa波列沿中高纬西风急流传播,自高原经蒙古到达日本呈现明显的“负—正—负”位势高度异常传播,日本上空为气旋性异常环流;低层850 hPa波列起于高原,经孟加拉湾至中国南海,沿着西南气流传播,导致台湾附近的反气旋性异常环流,其西侧的偏南气流,将南海丰富的水汽输送至中国南部湖南、广西;而高层中心位于日本的气旋性异常环流西侧的偏北气流利于北方天气尺度扰动向南移动,它们为长江中下游及其以南地区多雨提供了有利条件。进一步计算定常波波数也表明,高层西风急流与低层西南季风气流作为波导,有利于高原上空的扰动沿着高、低空2支通道向东传播。由于东部沿海浙江、福建为正位势高度异常区,低层反气旋性异常环流则抑制了该区域的降水。 相似文献
6.
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利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示:位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大... 相似文献
8.
近40年我国降水量年际变化的区域特征 总被引:9,自引:1,他引:9
应用方差极大准则下的正交旋转因子分析,对我国近40年标准化年降水量场序列进行客观区划,结果表明,全国降水量场可明显划分成十大区域,它们各自具有不同的旱涝变化特征。例如,华北区和黄河中上游区变干趋势最为显著;西北地区和淮河、长江中上游地区略有变湿;而长江中下游、东北及珠江流域、华南沿海地区长期趋势呈波动变化。80年代年降水量略低于50年代。 相似文献
9.
SVD方法在气象场诊断分析中的普适性 总被引:59,自引:6,他引:59
本文首次从理论上推导证明两个气象场的奇异值分解(SVD)在气象场时空分布耦合信号的诊断分析中具有普适性。结果表明,两个场的SVD求解准则不同于典型相关分析(CCA),且CCA模型可视为SVD之特例,尤其当各个场经PCA滤波后,其CCA完全与SVD等价。SVD分析的结果不但可完全代替CCA,且计算更简便,所得耦合信号的物理解释更清晰,特别适合于大尺度气象场的遥相关型研究。 相似文献
10.
基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。 相似文献