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1.
Intraseasonal oscillation of the rainfall variability over Rwanda and evaluation of its subseasonal forecasting skill 下载免费PDF全文
非洲中东部地区的经济主要依靠自给农业支撑,该地区农业经济对降水的变化尤为敏感.本文以卢旺达为例,观测分析指出卢旺达的次季节降雨主要集中在10-25天;根据次季节尺度降水变率的单点相关方法,发现卢旺达的次季节降水变率和周围区域变化一致;进一步合成结果显示该地区次季节降水变率与异常西风有关,这可追溯到赤道地区西传的赤道Rossby波.最后,本文评估了当前动力模式ECMWF对 卢旺达地区(即非洲中东部)次季节降水变率的预报能力,发现EC模式在对该区域降水和相关风场指数的预报技巧都在18天左右,且预报技巧表现出一定的年际差异,这可能与热带太平洋的背景海温信号有关.该工作增进了当 前对非洲中东部地区的次季节降水变率和预测水平的认知,并且对该地区国家粮食安全和防灾减灾具有启示性意义. 相似文献
2.
Intraseasonal oscillation of the southwest monsoon over Sri Lanka and evaluation of its subseasonal forecast skill 下载免费PDF全文
斯里兰卡的雨季发生于5-9月间,主要受西南季风的控制.本文发现该地区的西南季风降水存在很强的次季节变率,主导周期为10-35天.降水的季节内变化与西传的异常气旋有关.进一步,利用S2S比较计划中欧洲中心的数值预报模式(ECMWF)提供的回报试验数据,评估了当今动力模式对斯里兰卡西南季风次季节变化的预报技巧.结果显示,对季风指数的预测技巧超过30天,而对降水指数的预测技巧大约两周,且模式的预报技巧具有明显的年际差异.分析表明,能否正确模拟出大尺度环流对热带对流的响应是影响斯里兰卡降水预测的重要因子. 相似文献
3.
利用美国国家环境预测中心与国家大气研究中心(NCEP/NCAR)逐日再分析资料,针对北大西洋多年代际振荡(AMO)两个不同位相,对逐候200 hPa经向风异常进行EOF分析,发现在AMO正、负位相期间,欧亚副热带波列的季节内活动存在明显差异。利用超前—滞后回归,对比了不同AMO位相下副热带波列及其相联系的印度夏季降水的季节内活动演变特征,分析有关的大气环流,探究波列影响降水的机制。结果表明:在AMO负位相期间,由格陵兰岛以南北大西洋经大不列颠岛、地中海、黑海—里海向南亚北部传播的副热带波列的季节内演变,在印度中部引起下沉,导致中部及西北部季节内降水减少,波列负位相相反;在AMO正位相期间,副热带波列西起冰岛以南北大西洋经丹麦南部、俄罗斯西部、中亚向南亚东北部传播,对应该波列的季节内演变,辐合上升区在印度中部和东西两侧,使得该区域季节内降水增加,波列负位相相反。于是,AMO通过调制夏季欧亚副热带波列的季节内活动,可以对印度夏季降水的季节内变化空间型及演变发挥显著影响。 相似文献
4.
基于热带气旋最佳路径资料和向外长波辐射数据,结合高斯滤波、经验正交函数分解和合成分析等方法,探讨了20~90 d周期的MJO(Madden-Julian Oscillation)和10~20 d周期的QBWO(Quasi-Biweekly Oscillation)两类大气季节内振荡对夏季(5-9月)登陆广东台风的影响。结果表明:MJO和QBWO对登陆广东台风个数、强度、位置和运动方向均有显著影响:当MJO和QBWO的对流中心(抑制中心)靠近广东沿岸时,登陆广东的台风数量多(少)、强度大(小)、登陆位置偏东(西)、登陆后东向运动的台风数量偏多(少)。在此基础上,还进一步探讨了MJO和QBWO对生成于南海和西北太平洋的这两类登陆广东台风的影响及两者对登陆广东台风的共同影响。 相似文献
5.
长江口、钱塘江口和珠江口是受咸潮影响较为严重的区域。本文利用全国沿海海平面变化影响调查、沿海水文观测等数据,分析了近十年长江口、珠江口和钱塘江口咸潮入侵的变化特征及影响。分析结果表明:(1) 2009-2018年,长江口咸潮入侵次数和持续时间均呈减少趋势,该时段长江口共监测到约48次咸潮入侵过程,发生时间集中在9-10月至翌年5月,其中3月和11月入侵次数较多,分别为12次和7次。(2)钱塘江口咸潮入侵过程受沿海季节性海平面影响显著,12月至翌年3月为钱塘江口季节性低海平面期,4-7月上旬径流量较大,上述两个时期钱塘江口受咸潮入侵的影响均较小,7月下旬至11月上旬,钱塘江口处于季节性高海平面期,是咸潮影响的集中时段。(3) 2009-2018年,珠江口共监测到约57次咸潮入侵过程,发生时间集中在9-10月至翌年3-4月,其中1月、2月和10月咸潮入侵次数较多,均超过10次,2015年至今咸潮持续时间明显增加。(4)咸潮入侵次数和持续时间与基础海面和径流量等密切相关,咸潮入侵影响三大河口沿线水厂供水以及工农业生产取水,给沿岸城市的居民生活、工农业生产和渔业养殖等造成一定不利影响。 相似文献
6.
1961—2017年中国华东区域高空温度变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用中国华东六省一市13个探空站1961—2017年高空温度数据,对850 hPa、500 hPa、200 hPa高空温度的时间变化特征和空间变化特征进行分析,结果表明:1961—2017年中国华东区域对流层中下层增温趋势明显,向上增温趋势减弱,对流层顶增温趋势有所增强。850 hPa、500 hPa温度的年代际变化均呈现出先降低后升高的趋势,而200 hPa温度的年代际变化则呈现持续升高的趋势。秋、冬季在各个层次上均为显著的增温趋势,冬季的增温趋势明显大于其他季节,500 hPa春季和200 hPa夏季有微弱的降温趋势。不同层次年平均气温的空间分布均有明显的南北差异,且随着高度的增加,南北平均温差先增大后减小。850 hPa、500 hPa年平均温度的空间变化趋势一定程度上呈现出华东沿海地区增温趋势大于内陆的特征,200 hPa则呈现华东南部的增温趋势大于北部的特征。850 hPa各季节呈现出中国华东沿海地区增温、内陆增温趋势不如沿海地区或内陆呈现降温趋势,500 hPa的春季和200 hPa的夏、秋季则呈现出中国华东南部地区增温、北部地区降温的趋势。 相似文献
7.
基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+Saastamoinen模型和GPT2w_5+Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在西北地区的适应性问题。实验表明,在实测气象数据模型中,Saastamoinen模型在中国西北地区获取的天顶对流层延迟精度最高,各个测站平均bias值和RMS值分别是-1.67 cm、3.83 cm;Hopfield模型和Black模型精度相当。在非实测气象数据模型中,GPT2w_1+Saastamoinen模型精度最高,GPT2w_5+Saastamoinen模型次之,EGNOS模型最低。不同对流层延迟模型的精度均受季节变化影响,夏季bias的绝对值和RMS值最大,冬季最小,春季和秋季结果相当。 相似文献
8.
近30年长江下游升金湖湿地不同季节景观生态风险时空分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以安徽省升金湖湿地为研究对象,使用1989年、1996年、2003年、2010年和2017年四季Landsat系列遥感数据,构建景观生态风险评价模型,计算不同季节景观生态风险指数,分析风险空间分布及其变化特征,并使用Pearson相关系数分析季节间、季节与年度间景观生态风险相关性.结果显示:(1)不同季节景观生态风险指数有显著差异,生态风险从高到低依次为夏季、冬季、秋季和春季,夏、冬季风险指数平均高出春、秋季37.03%.(2) 1989—2017年升金湖湿地景观生态风险指数明显增加,湖区内泥滩、草滩等重要景观类型极易受人类活动影响,逐渐由中风险、较高风险区转变成较高风险、高风险区,且人造表面与草滩面积与较高风险和高风险区面积呈现出一定的协同变化特征.总体上,升金湖湿地以较低景观生态风险和中景观生态风险为主,较高景观生态风险与高景观生态风险主要位于上、下湖区.(3)季节间景观生态风险相关性最高的为秋季与冬季;年度生态风险与冬季生态风险高度相关.因此,近30年升金湖不同季节湿地景观生态风险时空演变趋势体现了该湿地景观格局变化对景观生态系统干扰的压力响应,且秋季与冬季湖区湿地需引起高度重视. 相似文献
9.
利用高时间分辨率热带海洋浮标站点观测资料,分析热带区域海水温度多时间尺度变化特征,研究海水温度的日变化、季节变化和季节内变化。结果表明:热带海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)具有不对称性的日变化特征。SST日较差与天气状况关系密切。有降水日的SST日平均值和幅度均低于无降水日,其不对称性具有区域性差异。在不同ENSO位相年份下的SST日平均值和振幅变化具有区域性,太平洋西部(Western Pacific,WP)的平均值和振幅差距较小,太平洋东部(Eastern Pacific,EP)和印度洋(Indian Ocean,IO)区域在El Niňo年的日平均值和振幅均大于La Niňa年。SST随季节变化具有区域性特征,WP区域SST的日平均温度和振幅在秋季最大,冬季最小;而EP和IO区域的日平均温度和振幅在春季最大,夏季最小。且SST日变化幅度随季节变化显著,主要受太阳短波辐射、降水和风速随季节变化的调制。此外,在季节内振荡时间尺度上,海水温度在200 m深度内随时间呈周期性变化,海水温度出现最大变率的中心位于100~150 m的深度范围内。不同区域由于温跃层深度不同,最大变率位置也有所差别。对海水温度变化特征分析可以为海—气耦合模式提供观测依据,以便准确地评估模式对海水温度的模拟效果。 相似文献
10.