排序方式: 共有34条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
选取河套地区87个气象站1961—2010年逐日降水量资料,采用线性趋势分析、Morlet小波分析等方法,分析河套地区大雨以上降水日数的时空分布特征其及气候变化规律。结果表明:该地区大雨以上降水日数空间分布呈现"东南多、西北少",其中,年均大雨以上降水日数超过5.0 d的区域位于其东南部,包括山西南部、河南西北部和陕西东南部;该地区7月、8月、6—9月及年大雨以上降水日数总体上均呈减少趋势,其日数变化具有明显的阶段性,大雨多发期和少发期交替出现;1985年前后年均大雨以上降水日数在该地区不同区域存在增多和减少的区别;近50 a,该地区7月、8月、6—9月和年大雨以上降水日数变化的周期性显著,其变化既存在明显的2~4 a周期,也存在6~8 a周期。 相似文献
2.
本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。 相似文献
3.
未来极端降水对气候平均变暖敏感性的蒙特卡罗模拟试验 总被引:5,自引:1,他引:5
利用Weibull分布拟合逐日降水的原始分布模式,并基于统计降尺度和蒙特卡罗随机模拟方法,对中国东部区域各站逐日极端降水量在未来气候变暖条件下的响应特征进行统计数值试验.结果表明,在全球变暖背景下,区域平均温度的改变即可导致区域极端降水概率分布特征的变动.从两个典型代表区域的预估结果中可见,长江中下游南部平均降水量对平均温度升高有正响应,模拟得到的区域极端降水概率分布曲线有明显的向右平移,导致大量级的极端降水的再现期缩短即概率增大.山东及渤海湾区域平均降水量对平均温度升高有负响应,模拟得到的区域极端降水概率密度分布尺度参数变小更明显,即方差增大,表现为左右两侧概率密度增加,同样导致大量级的极端降水再现期缩短即概率增大.本文仅考察了气候均值改变条件下,未来区域气候极端值的概率预估的可行性方案.对于未来气候方差的变化并未作试验,但理论上已经证明,未来气候极端值的概率对于气候方差变化的敏感性可能更大.由于目前尚未整卵出考察方差变化的较为完整的实际观测资料,该问题还有待进一步深入研究. 相似文献
4.
节目整合给北海气象影视注入新的生命力 总被引:1,自引:0,他引:1
"集中制作,末端分发"的气象影视服务体制,给较落后的地市级气象影视节目注入新的生命力,抓住这一机遇,全力打造电视天气预报节目,从而树立品牌形象,充分发挥集团优势,为影视广告开创新天地. 相似文献
5.
以浙江省内时间序列较长,空间分布较为均匀的24个站的降水资料为基础,应用边缘分布函数来确定极端降水的阈值,进而分析能较好表征极端降水事件的各类极端降水指数的发生发展规律和时空分布特征。结果表明,极端降水事件在浙西北地区发生更为频繁,浙南地区发生日数较少,而极端降水平均强度的高值分布在浙江南部,低值位于东北部,极端降水日数各区域均表现出增多趋势,同时其分布也有一定的时间周期规律可循;极端降水平均强度除了浙中西部地区外也表现出不同程度的增强趋势。采用L-矩参数估计方法,应用Gumbel概率分布函数能较好的拟合各站点的降水极值,通过设定重现期求得降水极值的理论值,从其空间分布特征可发现,降水极值总体上呈现出由浙南向浙东北地区减小的趋势,且南北差异较大。 相似文献
6.
我国东部极端降水时空分布及其概率特征 总被引:16,自引:9,他引:16
利用我国105°E以东地区210个测站近50年(1953—2002年)逐日降水资料,在REOF客观分区的基础上,确定各分区的极端降水最佳采样期为1~2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明,L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高,近50年来,极端降水趋势虽无明显变化,但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布,大致特征是,东南大、西北小,两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。 相似文献
7.
地质灾害成因复杂,其中以气象因素、地质地貌因素引发的地质灾害最为常见.以金华地区为例,通过对金华市地质地貌条件及其对地质灾害点的调查,将全区划分为4个地质灾害隐患风险等级的网格区域.在此基础上利用金华中尺度气象资料,采用BP神经网络模型,建立地质灾害细网格预报模型,对该模型进行模拟和预报试验.结果表明,合理的隐患风险等级分区能使预报模型更符合科学规律,而采用分布较细的中尺度资料作为预报因子能进一步提高预报精度.模型的预报结果达到一定的可信度,为防灾减灾工作提供了科学依据. 相似文献
8.
9.
为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。 相似文献
10.