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111.
分析邹城站和参考站1960-2009年的年、季平均气温变化趋势特点,对比邹县电厂的发展情况,研究大型火电厂的热排放对环境气温的可能影响程度和相对贡献比例,结果表明,近50 a来,邹城站和参考站年平均气温序列不断上升,年气温增温速率分别为0.326 ℃/10a和0.19 ℃/10a,电厂投产后20 a内,邹城年平均气温热排放增温率为0.099 ℃/10a,其增温贡献率达19%.各季的增温表现为冬季增温最强,秋季次之,夏季较小,春季微弱降温,火电厂的热排放对邹城站地面气温增温贡献率冬季最大(79%),秋季次之(36%),夏季较小(24%). 相似文献
112.
113.
兰州市近50年城市热岛强度变化特征 总被引:7,自引:2,他引:5
利用1956-2005年兰州市日平均气温、日最高气温和日最低气温,分析了近50年兰州市城市热岛效应变化,并利用城区和郊区3种气温的倾向率计算了城市热岛强度倾向率和热岛增温贡献率。结果表明:1956-2005年兰州市3种气温的城郊差均呈逐年上升趋势,平均气温、最高气温和最低气温的倾向率分别为每10年0.371℃、0.169℃和0.654℃,其中,最低气温的城郊差上升最明显。近50年兰州市增温主要发生在后25年(1981-2005年),前25年除城区最低气温外基本上以降温为主。后25年中,城区年平均气温、最高气温和最低气温倾向率分别为每10年0.789℃、0.997℃和0.625℃,郊区则相应为每10年0.493℃、0.790℃和0.077℃,其中最高气温增温最显著,最低气温增温最少;以年平均、最高和最低气温表示的城市热岛强度的倾向率分别为每10年0.395℃、0.188℃和0.674℃,热岛效应对城区增温的贡献率分别达到87.0%、49.6%和100%。冬季城市和郊区的平均气温和最低气温倾向率最大,但热岛增温贡献率最大的是春、夏季气温,而不是冬季气温;这可能主要与兰州市冬季严重的空气污染有关, 因为其对城市热岛有一定的抑制作用。20世纪80年代以后兰州市热岛效应有增强的趋势,但平均气温和最高气温的热岛增温贡献率除个别季节外有所下降。 相似文献
114.
两类极区平流层异常增温的特征及其与850hPa温度的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
采用NCEP/NCAR逐日再分析资料,将冬季极区平流层增温分为两种类型:Ⅰ型和Ⅱ型,并分析了两种类型增温的特征、机制及其与850hPa温度的关系。结果表明,波动强迫的强度和对流层的热量能否向上到达平流层是决定两类平流层异常增温的两个主要因素。Ⅰ型平流层增温期间,对流层也表现出了明显的增温特征,850hPa与平流层温度距平场呈现相当正压结构,极区和中纬度异常表现为反位相的振荡,呈现典型的北极涛动的特征;Ⅱ型平流层异常增温期间,增温异常仅局限在平流层范围内,平流层的中低层与高层呈现反位相的距平分布,850hPa温度距平场呈现无规则的分布特征。 相似文献
115.
该文概述了北半球和我国气候变暖中增温的非对称性特征:北半球气候变暖存在明显的季节差异和昼夜不同步性, 大部分地区冬、春季升温高于夏、秋季, 日最低气温升幅是日最高气温升幅的2~3倍; 近50年我国近地表气温升高主要是最低气温明显上升的结果, 日最低气温升幅是日最气高温升幅的2~3倍, 与北半球基本一致; 升温最显著的季节为冬季和春季。在此基础上概述了非对称性增温对农业生态系统的影响, 论述了非对称性增温对农作物物候和农作物产量的影响, 得出最低气温升高促使整个生长季延长, 促使早春作物物候期提前, 但最低气温和最高气温对不同作物的物候以及同一作物的不同发育阶段影响不同。现有研究多采用模型或统计的方法研究气候变暖对作物生长的影响, 认为温度升高对作物有“强迫成熟”效应; 而现有的最低气温升高和最高气温升高对作物生长影响的研究结果并不一致。非对称性增温对农作物影响的实验研究极少, 且缺乏对模型模拟结果的实验验证。 相似文献
116.
西伯利亚地区异常的升温可能会给生态系统带来灾难性的影响.本文从气候角度分析西伯利亚地区初夏升温的特征以及北极海冰减小的可能贡献.观测和再分析资料表明,1979-2020年间西伯利亚地区6月地表气温有很强的升温趋势(0.9℃/10年),明显高于同纬度地区平均的升温趋势(0.46℃/10年).升温从地表延伸至300hPa左... 相似文献
117.
北京市空气污染业务预报方法 总被引:5,自引:4,他引:5
对北京市气象局目前正在运行的空气污染业务预报方法进行较全面的介绍,其中包括以天气学方法为主的空气污染潜势预报,多元线性回归统计模式和基于大气污染平流扩散方程的数值模式3部分。由这3部分组成了污染预报的业务流程,该流程是在北京市气象局现有业务运行的中尺度数值预报模式(MM5)支持下建立的。2001年4月和5月在北京开展了试预报和正式预报,由于受北京春季沙尘天气的影响,预报准确率受到了一定的影响。 相似文献
118.
通过对上海地区1998—2009年4—9月各类强对流天气的统计分析,选取42个对流参数及其时间变量,采用逐步回归方法建立了针对各类强对流天气的0~12h潜势预报方程。在此基础上,提出了基于关键对流参数进行分级的强对流潜势预报方法,选取K指数、SI指数、PWV(大气可降水含量)指数和θsedif85(500hPa和850hPa假相当位温差)等反映大气热力和水汽条件的关键对流参数,根据对流分布情况将各对流参数分别分为3个等级,并分级建立了针对不同强对流天气的潜势预报方程。与未分级方程对比表明:基于关键对流参数分级的预报方程对雷雨大风、强雷电和所有对流等预报效果上有明显提升,采用如下组合评分更佳:雷雨大风的预报采用SI分类方程,强雷电和所有对流采用PWV分类方程。将基于关键对流参数分级的强对流潜势预报方法在数值预报模式中进行了业务应用,取得了较好效果。 相似文献
119.
120.