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2003年与2005年淮河流域强降水过程环流特征的对比分析 总被引:6,自引:3,他引:3
利用淮河流域气象中心提供的淮河流域降水量资料和NCEP资料对2003年与2005年夏季强降水过程进行了对比分析.结果表明2003年与2005年强降水过程无论是降水分布还是环流形势都十分相似:(1)强降水中心都位于安徽省西北部(2)2003年与2005年南海夏季风建立时间均偏晚;(3)110~125 °E之间的西南风气流前沿均位于32.5 °N附近(4)在500 hPa高度场上,两个年份强降水过程中,副高脊线、588线北界和584线北界位置基本一致,并且在库页岛附近有阻高存在,日本岛附近均有一较强的低槽维持;(5)120 °E副高脊线与105 °E附近越赤道气流均存在着30 d左右的低频振荡,并且越赤道气流的变化要超前于副高脊线的变化.(6)冷空气活动对副高脊线的变化有着重要的影响(7)高低空耦合情况相似. 相似文献
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温室效应引起的江淮流域气候变化预估 总被引:7,自引:1,他引:6
选用英国Hadley中心的RCM-PRECIS模式进行江淮流域气候变化的数值模拟。在验证了PRECIS在江淮流域模拟能力的基础上,对未来CO2增加后江淮流域的气候变化响应进行了预估。结果表明:在B2情景下,整个江淮流域都将继续增暖,到本世纪末(2071-2100年)区域年平均温度将增加2.9℃,夏季将可能出现更多的高温事件,而冬季极端低温事件减少;降水量呈增加趋势,强降水(尤其是120 mm以上的降水)日数也将增多。 相似文献
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近50年安徽省暴雨气候特征 总被引:5,自引:1,他引:4
利用安徽省71个台站1961—2008年近50年的逐日降水资料,统计出每年各站暴雨量及暴雨次数,通过趋势分析、EOF分析、功率谱分析、小波分析、Mann-Kendall突变检验等方法分析安徽省暴雨气候特征。结果表明:安徽省常年暴雨量呈纬向空间分布,常年暴雨次数与其分布非常一致,暴雨量及暴雨站次最多出现在6月下旬和7月上旬;全省绝大部分地区的暴雨量呈现上升趋势,上升幅度较大的地区集中在淮北西部及江南南部,但绝大部分地区未通过显著性检验;暴雨量距平场EOF第1模态全省一致为正,大值区位于安徽西南部,第2模态表明南北暴雨量呈现相反的分布,北多(少)南少(多),第3模态表明安徽暴雨量有南北多(少)中部少(多)的分布特征;暴雨量存在9~10年的主周期,此外还存在3年左右的次周期,在9~10年的时间尺度上,近50年安徽暴雨量经历了由多到少5个循环交替;在1978年前后暴雨量存在一次突变,1979—2008年年均暴雨量比1961—1978年年均值增加了58.3 mm。 相似文献
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利用气象台站观测地表温度,比较和分析了ERA-Interim、NCEP/NCAR和NCEP/DOE再分析地表温度资料在青藏高原的适用性.结果表明:三种再分析资料都揭示了青藏高原地表温度的基本特征,并较好地描述了高原地表温度的季节变化和年际变化特征;但三种再分析资料都比观测地表温度明显偏低,且对地表温度的长期变化趋势估计不足.比较而言,ERA-1nterim再分析地表温度产品在青藏高原的适用性最好,与观测地表温度的相关最显著,且能较好地反映高原地表温度的异常变化强度,可作为研究高原地表温度年际变化的代用资料;而NCEP/NCAR和NCEP/DOE 再分析地表温度产品在青藏高原的适用性不佳,其适用时段和适用区域需要进一步考察. 相似文献
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干旱是安徽冬小麦生育期主要的农业气象灾害,对冬小麦生长发育及产量形成均产生重要的影响。利用安徽冬麦区36个气象站1960—2012年逐日气象资料,分别计算冬小麦生育期水分亏缺指数(CWDI)、综合气象干旱指数(CI)、标准化降水指数(SPI)及降水距平百分率(PA),并对上述指标的计算结果进行对比及适应性分析。结果表明:冬小麦生育期4种干旱指数得到的干旱日数时空分布趋势基本一致;SPI和PA指数计算相对简便、稳定,但由于没有考虑水分支出,易导致干旱程度跳跃发展,CI和CWDI指数考虑了最近的降水情况,同时考虑了水分的收支情况,能够较好的表征干旱过程发生发展机制及特征,尤其是CWDI考虑到生长季作物系数,能反映作物水分亏缺状况。通过干旱指数与冬小麦减产率的相关分析,进一步表明CWDI在安徽冬小麦生育期干旱监测评估中具有较好的适用性。 相似文献
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基于欧洲中尺度气象预报中心(ECMWF)提供的ERA-Interim地表温度,利用经验正交函数(EOF)等方法,分析了青藏高原四季地表温度的时空变化特征.结果发现:青藏高原春、夏、冬季地表温度变化以整体型为主,并且大部地区地表温度呈现升高的趋势;秋季地表温度略有下降趋势,并且以东部和西部地表温度的反向型异常变化最为显著.此外还发现,青藏高原不同季节地表温度的异常变化具有一定的联系,其中整体型变化可以持续3个季节. 相似文献
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利用安徽省2005—2010年的闪电定位资料,以安徽省各市的行政区域为评估单元,考虑人口密度以及经济发展因素,选取雷暴日(T)、地闪密度(N)、人口密度(L)、单位面积的GDP(D)作为评估指标,建立层次分析模型,得到安徽省的雷电灾害风险区划,然后利用历史雷灾频次对区划结果进行了校验.结果表明:黄山市、马鞍山、铜陵市、池州市、安庆市、淮南市、合肥市、阜阳市具有较高的雷电灾害风险值;宿州市、亳州市、淮北市雷电灾害风险值较低;其他城市雷电灾害风险值居中. 相似文献