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以高山站为背景研究城市化对气温变化趋势的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
本文基于1957~2005年的逐日气象资料,对比分析了中国东部7组高山气象站和山下附近的城市气象站年 与四季气温变化趋势.在此基础上,利用高山站作为气候变化背景场来分析城市化对平均气温、最高气温、最低气温变化趋势影响的性质和程度,及其对气温变化非对称性的影响.结果表明:平均气温和最低气温变化趋势城市站多比高山站大,而最高气温变化趋势高山站多比城市站大;城市站最低气温变化趋势均大于最高气温变化趋势,具有明显的非对称性现象,而高山站这种表现十分微弱.城市站气温变化受到明显的城市化影响,对于平均气温和最低气温以正影响为主,而对于最高气温为负影响为主,说明城市化对气温变化的影响也存在非对称性.城市化影响的非对称性是气温变化非对称性形成的主要因素. 相似文献
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塔克拉玛干沙漠腹地近地层春季铅直湍流的小波分析 总被引:2,自引:1,他引:2
利用塔克拉玛干沙漠腹地近地层10m高度处快速响应探测系统的湍流资料,对春季晴天和沙尘暴天气下不同稳定层结的铅直湍流脉动进行小波变化及其方差分析,以期了解铅直湍流的尺度结构特征。结果表明,不稳定层结条件下,春季晴天近地层的铅直湍流脉动以12—17S的周期为主,最小周期为1-1.5s;春季沙尘暴时最主要的周期则为6-10s,最小周期为0.4—0.6s。沙尘暴时不稳定层结的湍流尺度总体上小于晴天,较小尺度波动振荡更加明显,湍流运动比晴天更加频繁。稳定层结条件下,春季晴天以10—16S的周期振荡为主,最小周期为1.3-1.8s;春季沙尘暴则以11—20s的周期振荡为主,最小周期为0.5—0.8s。晴天稳定层结时的铅直脉动比沙尘暴时周期小,小周期的湍流运动更明显一些,但周期更小的波动在沙尘暴天气时则多一些。 相似文献
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基于安徽省沿淮地区10个国家气象站1960-2019年观测资料、灾情资料和7种地方连阴雨监测指标,在评估7种地方指标适用性的基础上,采用加权综合指数法和线性趋势法,构建了沿淮地区秋季连阴雨综合指数,分析了时空变化特征。结果表明:江苏指标对沿淮地区连阴雨监测的适用性最好,连阴雨综合指数由连阴雨总日数、连阴雨总降水量线性组成,权重分别为0.8和0.2。按照综合指数,将连阴雨强度分成重度、中度、轻度3级,分级结果与灾情实况较吻合,重度连阴雨和中度连阴雨TS评分分别为100%、88.9%。秋季连阴雨在20世纪70年代到80年代前期及近10年发生频率高、强度大,尤其是2016年和2017年的连阴雨,强度居历史前2位。沿淮地区连阴雨年数东部和西部的多于中部的,重度连阴雨阜南的最多,五河的最少。 相似文献
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基于美国环境预测中心提供的CFSv2模式回报数据以及淮河流域172个气象台站的气温降水观测数据, 评估了该模式对淮河流域夏季气温降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均态的模拟与实况较为接近, 降水虽然能够反映出南多北少的分布特征, 但气候平均值明显偏小。模式对于气温和降水均方差的模拟均偏小。从频率分布来看, 回报气温的频率分布与实况较为接近, 回报降水不仅存在很大的负偏差, 出现异常降水的频率也比实况明显偏低。对ROC曲线的分析进一步表明模式预测高温事件的能力明显好于低温事件, 预测降水异常事件的能力在不同起报月有差异。从主要模态的时空结构来看, 模式能够反映出其空间结构, 对于增暖的趋势模拟也相当不错, 但增暖的速率高于实况, 虽然模式没有能够反映出降水主要模态的年代际变化特征, 但对于年际变化有较高的预测技巧。这些评估为短期气候预测和模式解释应用提供了参考。
相似文献8.
利用寿县国家气候观象台开路式甲烷气体分析仪的观测数据,分析了淮河流域稻麦轮作农田不同生育期甲烷通量变化特征及其影响因素。结果表明:淮河流域甲烷通量一年中呈单峰型分布,峰值出现在夏季。甲烷通量日变化呈单峰型分布,峰值出现在午后,白天高于夜间。水稻生育期甲烷通量明显高于小麦生育期;小麦出苗期甲烷通量最小,成熟期最大,达到0.14μg·m-2 ·s-1;水稻拔节期甲烷通量最大,达到3.02μg·m-2 ·s-1,成熟期最小,为0.12μg·m-2 ·s-1。作物生物量对甲烷通量影响明显,水稻和小麦收割前后24 h甲烷通量降幅达到50%和30%。甲烷通量与降水、相对湿度、水汽压、土壤温度、气温均呈显著的正相关关系。降水量越大,湿度越大,温度越高,甲烷通量就越大。 相似文献
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西北地区生长季参考作物蒸散变化成因的定量分析 总被引:14,自引:0,他引:14
基于FAO Penman-Monteith 公式计算了我国西北地区126 个测站1961-2009 年的生长季(4-10 月) 参考作物蒸散(ET0) 对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感系数,并结合各气象因子的多年变化特征定量讨论参考作物蒸散变化的原因。结果表明:风速和气温的敏感性虽然相对较低,但因其显著变化,成为引起ET0变化的主导因子,贡献达到-5.22%和3.29%;太阳辐射和相对湿度敏感性较大,但因变化小,贡献仅为-0.76%和0.63%。空间上,气温在西北地区对ET0 变化多为正贡献,风速和太阳辐射多为负贡献;相对湿度在西部多为负贡献,东部为正贡献。估算的4 个气象因子共同作用引起的ET0变化在趋势、数值和空间分布上均与ET0的实际变化基本一致,两者的相关系数高达0.99,表明结合敏感性分析和气象因子的多年变化来解释西北地区ET0变化的原因兼具合理性和可行性。而且该方法弥补了趋势分析法、相关分析法和敏感性分析法的不足,为定量分析ET0变化成因提供一条新思路 相似文献