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901.
通过基层台站在草温/雪面温度观测中反映出的问题,对《地面观测规范》中的有关规定做合理的解释和细化,以期解决该观测项目在实际工作中的问题. 相似文献
902.
903.
Spatio-temporal Variability Sea Level Pressure (SLP) the Mid-to-Low Reaches of Northern Hemipheric and Precipitation over of the Yangtze River 总被引:1,自引:0,他引:1
The spatio-temporal variability of Northern Hemisphere Sea Level Pressure (SLP) and precipitation over the mid-to-low reaches of the Yangtze River (PMLY) is analyzed jointly using the multi-taper/singular value decomposition method (MTM-SVD). Statistically significant narrow frequency bands are obtained from the local fractional variance (LFV) spectrum. Significant interdecadal (i.e., 16-to-18-year periods) and interannual (i.e., 3-to-6-year periods) signals are identified. Moreover, a significant quasi-biennial signal is identified but only for PMLY data. The spatial joint evolution of patterns obtained for peaks in the LFV spectrum sheds light on relationships between SLP and PMLY: the Arctic Oscillation (AO) modulates the variability of the PMLY while the interannual variability of PMLY is in phase with the Northern Atlantic Oscillation (NAO) and the Northern Pacific Oscillation (NPO). 相似文献
904.
XU Huiand DUAN Wansuo State Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences Geophysical Fluid Dynamics 《大气科学进展》2008,(4)
With the Zebiak-Cane(ZC)model,the initial error that has the largest effect on ENSO prediction is explored by conditional nonlinear optimal perturbation(CNOP).The results demonstrate that CNOP-type errors cause the largest prediction error of ENSO in the ZC model.By analyzing the behavior of CNOP- type errors,we find that for the normal states and the relatively weak El Nino events in the ZC model,the predictions tend to yield false alarms due to the uncertainties caused by CNOP.For the relatively strong El Nino events,the ZC model largely underestimates their intensities.Also,our results suggest that the error growth of El Nino in the ZC model depends on the phases of both the annual cycle and ENSO.The condition during northern spring and summer is most favorable for the error growth.The ENSO prediction bestriding these two seasons may be the most diffcult.A linear singular vector(LSV)approach is also used to estimate the error growth of ENSO,but it underestimates the prediction uncertainties of ENSO in the ZC model.This result indicates that the different initial errors cause different amplitudes of prediction errors though they have same magnitudes.CNOP yields the severest prediction uncertainty.That is to say,the prediction skill of ENSO is closely related to the types of initial error.This finding illustrates a theoretical basis of data assimilation.It is expected that a data assimilation method can filter the initial errors related to CNOP and improve the ENSO forecast skill. 相似文献
905.
一次α中尺度低涡暴雨的数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
用WRF模式对2007年4月21—22日的一次中α低涡暴雨过程进行了高分辨率模拟,结果表明:(1)该低涡的产生与湖北西部的地形条件有一定的联系,低压倒槽系统为其提供了必要的环流背景,反演自FY-2 C卫星的TBB资料较好地反映了该中α低涡的整个活动过程。(2)对低涡发展最强阶段的动力和热力结构分析表明,低涡右侧为较强的上升运动,而其左侧则为下沉运动,在中低层冷空气上部有南侧暖湿空气上爬造成的次级上升运动;低涡左侧存在较明显的湿斜压锋区,后部则有明显的干冷气切入;南风风量对总体水汽输送的贡献要大于西风风量。(3)WRF模式中NOAH和热扩散陆面方案的对比分析表明,NOAH方案更加有利于低涡中心的发展,因此能够产生较热扩散方案更强的中心区降水,但是这种增强作用主要分布在低涡区附近,其他地区差别不大。 相似文献
906.
907.
中国近54年来夏季极端降水事件特征研究 总被引:8,自引:2,他引:6
利用1960~2013年中国6~8月无缺测的571站逐日降水资料,定义7个极端降水指数,研究中国夏季极端降水事件特征。结果表明:(1)极端降水事件空间分布存在明显的区域性差异,长江中下游地区、华南地区、西北地区表现为增加趋势,东北地区、华北地区、西南部分地区表现为减少趋势;时间分布表现出具有显著的年际和年代际变化特征,极端降水事件有增加趋势,在20世纪90年代初期有明显转折。(2)M-K检验表现出极端降水事件在20世纪90年代初发生突变,突变前(后)偏弱(强)。(3)极端降水指数周期振荡不完全一致,准15年周期振荡为主,其次是准7年周期,最强振动出现在1998年。(4)除持续干期指数外,其他极端降水指数间存在较好的相关性。 相似文献
908.
昆明城市热岛效应变化特征研究 总被引:1,自引:1,他引:0
利用昆明周边多个自动气象站观测的2004~2012年温度序列,研究了昆明城市热岛效应的日、季节和年际变化特征,并分析了昆明城市热岛水平分布和变化趋势。昆明城市热岛强度具有明显的日变化,夜间较强,白天较弱。城市热岛强度一般在早上08:00(北京时间,下同)达到最大值,在午后14:00减弱或消失。城市热岛强度在冬季最强,春、秋季次之,夏季最弱。昆明城市热岛强度多年平均值为1.27°C,在2004~2009年期间表现为逐年递减的趋势,其年际变化的主要影响因子是云量。2004~2007年昆明城市热岛中心主要分布在主城区。2008年以后,由于中小城镇经济和人口的迅速发展,昆明城市热岛面积不断扩大,并出现热岛中心向呈贡、石林一带偏移的现象。 相似文献
909.
我国大雾的时空分布特征及其发生的环流形势 总被引:21,自引:6,他引:15
根据1971~2005年35年来714站大雾资料,统计了我国大雾的时空分布特征和环流形势.结果表明:年平均大雾最多的地区主要集中在四川盆地、重庆、云南南部、湖南和江南东部;雾日有明显的季节和月际变化,春、夏季雾的范围较小,秋、冬季雾的范围较大,内陆雾主要为(秋)冬季正态分布型,东北的雾夏季偏多,沿海雾春、夏季较多.雾通常开始于晚上20时(北京时间,下同)至次日早晨8时(以6~7时为最多),结束于8~12时,持续时间大多在1~10 h,持续3h的雾出现的频数最高.近35年雾日的线性趋势表明:江南、华南的雾日变化不明显,其余大部分地区的雾日都呈递减趋势,不同能见度的雾日在1985年前后基本上都呈相反的变化趋势,并且能见度越低的雾日变化越明显.主要考虑地面天气形势我国大范围大雾发生的环流形势可分为均压型和锋前型两大类型. 相似文献
910.