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71.
(1)广西东南部严重春旱的划分标准每年2~3月是广西东南部由旱季转入雨季的过渡季节,同时是水稻育秧、插秧的大忙季节,此时期降雨量的多少,将影响早稻生产进度。根据当地农业生产用水的需要,规定2至3月总降雨量距平<50%为严重春旱年。(2)广西东南部严重春旱年同期环流形势在严重春旱年同期500hPa合成距平图上发现:亚欧中高纬地区是负距平区,负距平区中心分别位于北欧和东西伯利亚地区,负距平区的南限在内35°N以北。而正距平区位于北纬35°N以南,在乌山南部到青藏高原、孟加拉湾到南海、太平洋中部以东地区分别有三个正距平中心。乌山地区为一低压槽区,雅库次克有弱阻高存在;东亚大槽位于125°E附近,比平均位置偏东、偏弱,槽底较浅,槽线南端偏北;西太平洋副高强度偏强,脊线偏北;孟加拉湾低槽没有出现,有时虽有,但很浅,且位置偏北。在此形势下,冷空气活动强度弱,路径偏东、偏北,很难到达桂档南地区。同时中东至孟加拉湾一带,很难有低压槽活动,有时有,但也很弱,而且位置偏北,从而切断或减少了水汽向桂东南地区上空的输送辐合,从而不利于降水形成。这种环流形势使广西东南部长时间维持少雨,易出现春旱现象。(3)广西东南部严重春旱年前期环流形势特征1春季副高活跃与前期低纬大气环流变化有密切关系10~12月南海至中南半岛一带500hPa环流场持续正距平,副高强度偏强,次年春季副高将易出现持续偏强,桂东南易出现春旱。2与南支西风急流建立早晚呈反相关,建立早,次年春季冷空气比较弱,桂东南易出现春旱。3与南亚季风环流变换有密切的关系。印度西南季风撤退早,东北季风来得早,孟加拉湾槽活跃,稳定维持低槽区,次年孟加拉湾槽比较弱,桂东南易出现春旱。(4)广西东南部春旱的预测模型根据春旱年的典型环流形势和各系统的前期特征,前期(10~12月)关系密切的环流特征量:副高强度、高原高度、西南季风撤退时间作为预报因子,制作春旱年的预报模型。 相似文献
72.
利用各种气象资料,对东北中部初冬出现的第一场大雪天气进行预报,归纳出这次天气过程的预报思路,总结初冬大雪天气应具备的环流演变、系统发展、物理量条件等关键特征。 相似文献
73.
“三圈环流”是在热力环流的基础上,根据风的形成原理而形成的。“三圈环流”既是“大气运动”内容的进一步深化,又是学习“气候的形成和变化”的基础,所以它是本单元的重点和关键。但由于这部分内容的学习,要依赖学生较强的空间概念以及物理知识,而学生的空间想象能力较差,跨学科的知识迁移能力较弱,所以学生对教材内容的理解和掌握存在一定难度。 相似文献
74.
75.
76.
77.
我国华北地区春季降水的年代际变化特征及其可能成因的探讨 总被引:10,自引:1,他引:9
利用我国160个台站1951~2000年逐月和华北地区80个台站逐日降水观测资料,分析了我国,特别是华北地区春季降水的年代际变化特征。分析结果表明:华北地区春季降水具有明显的年代际变化,1951~1965年华北地区春季降水略偏少,1966~1976年华北地区春季降水更加偏少,春旱较严重,1977~2000年为华北春季降水明显偏多,这时期5~6月降水比1966~1976年有明显增多;并且,分析结果也表明了华北地区和黄河流域春季降水存在着与夏季降水相反的年代际变化特征。另外,作者还利用欧洲中心ERA40资料集的1958~2000年月平均700 hPa风场再分析资料,分析了东亚上空春季700 hPa风场的年代际异常情况,从而来探讨华北地区春季降水年代际变化的成因。其分析结果表明:1965年以前,蒙古高原上空存在着明显的反气旋距平环流,我国华北地区有偏北风距平,这使得我国华北地区在1965年以前春季降水偏少;1966~1976年,我国华北地区仍为偏北风距平,且我国东部沿海到南海上空的偏北风距平增强,这使得华北地区春季降水进一步减少;1977~2000年,东亚上空700 hPa环流场发生了一个明显的变化,华北地区出现偏南风距平,且我国东部沿海到南海上空的偏南风距平增强,这使得我国南方暖湿气流易输送到华北地区,从而造成我国华北地区春季降水增加。 相似文献
78.
李跃清 《成都信息工程学院学报》1999,(1)
应用SVD技术,诊断分析了北半球100hPa高度场与川渝地区夏季降水的关系。结果表明:高度场与降水场具有密切的时空相关性,第一模态反映了两场间的主要耦合特征;南亚高压活动地区前期10~12月、1~4月高度场变化,通过影响未来夏季南亚高压强度、位置,导致川渝地区夏季旱涝异常。高度场与降水场的这种非同步联系,物理意义明确,时空相关显著,是一种有价值的预测川渝地区夏季旱涝异常的强信号。 相似文献
79.
针对常用的经验大气加权平均温度(Tm)模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多层感知器模型,采用东北地区7个探空站2014—2017年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的Tm模型。依据2018年的数据进行预测分析,实验结果表明:首先,GA-MLP的Tm模型的预测平均偏差为0.04 K、均方误差为4.06 K和判定系数R2=0.920,各项精度评估指标较常用的GPT2w、单/多因子线性、非线性Tm和MLP模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在GPS反演大气可降水量中,较常用的单因子线性和GPT2w模型,GA-MLP的Tm模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升1.1%和4.9%,平均偏差精度提升2.5%和13.2%,证明GA-MLP的Tm模型在东北地区反演PWV的适用性。 相似文献
80.