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1.
利用川渝地区34测站1960~2010年共51年逐日降水量资料和同期逐月海表温度(SST)再分析资料,采用点相关、合成分析等现代气候诊断分析方法,研究了川渝地区雨季降水特征及海温背景场特征。结果表明:(1)川渝地区多年平均逐候降水量呈单峰型,川渝地区雨季确定为5~10月。(2)川渝地区雨季降水量时空分布不均,雨季降水量高值中心出现在雅安、乐山一线。(3)点相关分析表明,与川渝地区雨季降水量变化呈显著负相关的关键海区分别是:赤道东太平洋海域、北太平洋、赤道印度洋海域、南印度洋海域、北大西洋海域和赤道东大西洋海域,且通过信度0.1的显著性检验,合成分析的结果与点相关分析相吻合。 相似文献
2.
利用2001—2014年湖北省77个气象观测站的整点逐时降水数据,通过划分不同区域和三种量级降水的方法,分析了夏季(6—8月)降水日变化特征。结果表明:1)湖北省夏季降水日变化特征非常明显,降水量曲线呈双峰结构,峰值出现在08时和17时(北京时间,下同),降水频次与降水强度均呈现"一主一次"的双峰结构,这主要与青藏高原东移来的天气系统自西向东的滞后性以及局地热力强迫有关,发生在傍晚(15—18时)的降水强度有明显的年际增强趋势。2)湖北省降水日变化特征区域差异显著,鄂西北与鄂西南降水峰值主要出现在傍晚和夜间,谷值出现在正午,鄂东三个区域的降水峰值出现在上午和傍晚,谷值出现在午夜。3)近14 a强度为0~20 mm/h的降水呈现减少趋势,主要发生在鄂西地区。其日变化曲线为"一主一次"的双峰结构,主(次)峰值出现在07(17)时。与之相反,短时强降水(≥20 mm/h)的发生概率东部大于西部,平原大于山区,有增加趋势的站点占总站点数的53.24%,峰(谷)值出现在17(12)时。短时特大强降水(≥50 mm/h)峰值出现在15—20时,03—14时出现概率较低。 相似文献
3.
基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究 总被引:2,自引:1,他引:2
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。 相似文献
4.
Climate anomalies in the southern high latitudes associated with the Subtropical Dipole Mode
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Climate anomalies in the southern high latitude associated with the Subtropical Dipole Mode (SDM) are investigated using a 23-year database consisting of SLP (sea level pressure), surface air temperature (SAT) and sea surface temperature (SST). The analysis depicts, for the first time, the spatial variability in the relationship of the above variables with the Subtropical Dipole Mode Index (SDI). It suggests that the SDM signal exists in the southern high latitudes and the correlation fields exhibit a wavenumber-3 pattern around the circumpolar Southern Ocean. Lead-lag correlation analysis used to the SLP, SAT, and SST anomalies with the SDI time series at the positive and negative correlation extremes shows that the southern-high-latitude climate responses to SDM almost instantaneously proposing the connection is by atmospheric and not by oceanic propagation. 相似文献
5.
在桩基静载试验中,荷载通过压重平台支墩支撑于地基,由千斤顶分级转移至试桩,堆置的荷载引起基准桩下地基内部产生附加应力,附加应力的增减引发地基土层的压缩、回弹变形,造成基准桩相对于试桩产生升降位移,对桩基静载试验产生影响。为研究地基变形对静载试验结果的影响程度,本文对压重平台下地基不同位置、不同深度的附加应力量值进行计算,对其分布规律进行分析研究。 相似文献
6.
【目的】研究噬菌弧菌Bacteriovorax sp. N1在一个投放周期内对淡水和海水养殖环境中细菌、弧菌总数及细菌群落结构的影响。【方法】自市售微生态制剂分离蛭弧菌N1并进行分子鉴定,测定其裂解效果,制备高浓度N1菌液分别投放至淡水红鲤鱼(red carp)和海水仿刺参(Apostichopus japonicus)养殖水体,采用细菌平板计数法及PCR-变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)技术分析48 h内水体环境中细菌、弧菌总数及细菌群落结构变化。【结果】经鉴定蛭弧菌N1为噬菌弧菌,其对大肠杆菌(Escherichia coli)、溶藻弧菌(Vibrio alginolyticus)、黄海希瓦氏菌(Shewanella smarisflavi)、灿烂弧菌(Vibrio splendidus)、哈氏弧菌(Vibrio harveyi)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)均有裂解效果。将噬菌弧菌N1投放进淡水和海水养殖环境的12~24 h,其能显著降低两种环境中弧菌含量(P 0.05)。DGGE分析显示添加噬菌弧菌N1后淡水组优势菌群弧菌属(Vibrio,a1)和不可培养杆菌属(Uncultured bacterium, a5)在12 h以后含量有明显的减少,假单胞菌属(Pseudomonas, a3)和红杆菌科Shimia属(Shimia, a6)菌含量增加。海水组优势菌群不可培养杆菌属(c2)菌在12 h时变成非优势菌群,而白杆菌属(Albirhodobacter,c1)增加成为优势菌群。噬菌弧菌N1在水中含量在24 h时降至最低。【结论】噬菌弧菌N1对海水和淡水环境中的弧菌属和不可培养杆菌属菌群有明显的裂解作用导致其含量下降,但也使假单胞菌属(Pseudomonas),红杆菌科Shimia属和白杆菌属(Albirhodobacter)菌群含量增加,但生物效应不明。为维持噬菌弧菌N1对弧菌的控制,需要24 h左右重新补充投放。 相似文献
7.
目前,全球卫星导航系统(GNSS)已进入以GPS、GLONASS、BDS、Galileo四系统为代表的多系统并存的时代,多系统多频率观测值的综合应用极大地提升了GNSS的服务能力. GNSS自身的数据质量是取得高精度结果的先决条件之一,也是多系统精密定位随机模型构建的关键. 为避免码分多址和频分多址机制不同的影响,本文采用几何无关和M-W组合方法,基于科廷大学实测零基线数据对四系统的载波相位单差残差序列对比分析,并利用高度角随机模型中的正弦模型和指数模型对载波相位观测值精度随高度角变化建模,获得适用于不同系统不同频率观测值的随机模型. 实验分析表明,单差残差序列随高度角变化情况在不同系统不同频率表现出不同特性;Galileo系统L1、L2观测值精度相当,均在0.9 mm左右,其他系统则表现出L2精度比L1精度更差的性质. 高度角加权模型拟合结果表明,正弦模型和指数模型对GPS和Galileo系统的L1、L2精度序列拟合一致性较好,而BDS系统使用正弦模型拟合效果略差,GLONASS系统则不适合采用正弦模型评估L2观测值精度. 相似文献
8.
厄尔尼诺事件是发生在赤道太平洋地区的海气相互作用现象,根据海表温度时空演化特征可以划分为不同类型,即东部型、中部型。通过对再分析资料进行分析,指出不同类型厄尔尼诺事件发生时期,印度洋秋季Wyrtki急流(Wyrtki Jet,WJ)具有显著不同的变化特征,主要表现为:厄尔尼诺东部型事件发生期间,印度洋秋季WJ显著减弱,赤道印度洋表层海流表现为弱西向流;厄尔尼诺中部型事件发生期间,印度洋秋季WJ较历史同期水平增强。进一步分析表明,不同类型厄尔尼诺事件通过影响印-太海区大气沃克环流系统,调制了秋季赤道印度洋海表风场,进而调制了印度洋秋季WJ发生和发展。 相似文献
9.
地表温度(LST)变化对陆面过程的能量收支平衡与生态系统稳定有着至关重要的影响。本文基于MOD11C3数据,使用回归分析、GIS空间分析、相关性分析及质心模型等方法,分析了中国2001—2020年LST变化及其时空分异格局;运用地理探测器识别中国38个生态地理分区下LST变化的主导因子,进而探寻其形成原因。结果表明:① 中国2001—2020年LST气候平均值为9.6 ℃,整体呈东南及西北干旱区高、东北及青藏高原低,平原高、山区低的基本格局;LST与海拔呈显著负相关,相关系数达-0.66;第一阶梯负相关性最为显著,相关系数达 -0.76,LST递减率为0.57 ℃/100 m;② 中国2001—2020年LST倾向率为0.21 ℃/10 a,升温区占国土面积的78%,整体呈现“多核式升温,轴线式降温”的空间特征;③ 中国LST及变化具有显著的季节性特征,冬、夏两季均温空间分布较其他季节的差异较大且波动更为明显;季节性升/降温区的质心轨迹呈环状,且运动呈现出对应的季节性反向轨迹,降温区质心移动幅度更大,说明降温区的区域差异性和季节变异性较大;④ 中国LST变化由自然影响与人类活动共同驱动,其中自然因素贡献更大,日照时数和海拔是关键因子;两大主导类型在空间分布上与“胡焕庸线”高度吻合,其以东区域多以人类活动强度为主导并与地形因子共同作用,而以西区域则多以自然因素为主,通过与气候、地形、植被等因子的相互耦合从而增强/削弱LST变化幅度。本文可为应对气候变化、解析地表环境模式、保护生态环境等方面提供科学参考。 相似文献
10.