【摘 要】
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利用ERA-Interjm风场资料和全国756站逐日降水数据,通过纬向风的经向切变、相对涡度和纬向零风速线三个客观判据,筛选出1981-2013年6-7月份江淮地区由切变线引发、影响的暴雨,将切变线暴雨按照风场差异分为四个子类:暖切变线暴雨、冷切变线暴雨、准静止切变线暴雨和低涡切变线暴雨.统计分析表明:近33年来,江淮地区暴雨6-7月份里平均有30.2天发生暴雨,有22.0天产生切变线暴雨,切变线
【机 构】
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中国气象科学研究院,北京,100081 中国气象局气象干部培训学院,100081;中国气象科学研究
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利用ERA-Interjm风场资料和全国756站逐日降水数据,通过纬向风的经向切变、相对涡度和纬向零风速线三个客观判据,筛选出1981-2013年6-7月份江淮地区由切变线引发、影响的暴雨,将切变线暴雨按照风场差异分为四个子类:暖切变线暴雨、冷切变线暴雨、准静止切变线暴雨和低涡切变线暴雨.统计分析表明:近33年来,江淮地区暴雨6-7月份里平均有30.2天发生暴雨,有22.0天产生切变线暴雨,切变线暴雨日数占到暴雨总日数的72.8％.近33年6-7月份切变线日数、暴雨日数和切变线暴雨日数呈上升趋势.切变线暴雨日里,暖切变线暴雨日、冷切变线暴雨日、准静止切变线暴雨日和低涡切变线暴雨日发生的频数比例分别为38％、22％、19％、21％.四类切变线暴雨集中发生的时段不同.低涡切变线暴雨的雨强最大,其次是冷切变线暴雨和准静止切变线暴雨,暖切变线暴雨的雨强最小.江淮地区切变线暴雨降水里,暖切变线暴雨降水是最主要的来源.
其他文献
采用区域暴雨过程综合强度评估模型,在对1961～2010年华南区域逐场暴雨过程评估的基础上,通过定义华南区域雨涝强度指数(RWI),划分和确定了雨涝强、弱年,并对雨涝强、弱年的环流特征进行合成分析.结果显示:(1) RWI存在显著的年际变化和年代际变化特征,雨涝强度在90年代初以后呈现明显的增加趋势,雨涝强年明显增多;(2)雨涝强(弱)年,副高位置偏西(东),欧亚中高纬500hPa位势高度差值场自
受外强迫和仪器本身的测量误差等因素的影响,观测数据中经常包含噪声和扰动等一些虚假的信息.针对这一问题,本文研究了各种不同噪声对滑动移除近似熵的影响.研究结果表明,滑动移除近似熵的检测结果受尖峰噪声和高斯白噪声的影响较小,意味着其具有很强的抗噪能力,这为该方法在实际气象观测资料中的广泛应用提供了坚实的实验基础.
[Objective] The research aimed 1o grasp the spatial and temporal distribution characteristics of extreme precipitation in Jiangsu Province.[Method] Threshold was determined by detrended fluctuation an
2013年夏季东北大部和内蒙古东北部降水明显偏多,和气候态相比主雨季提前,降水主要集中在6月末至7月初以及7月中旬后期至8月上旬前期两个时段.对大气环流的分析表明,该年夏季东亚地区对流层中层最显著的环流特征是西太平洋副热带高压(副高)位置偏西,有利于其西侧低层南风偏强,进而输送更多的水汽到达华北至东北地区.进入东北地区的另外一支水汽输送可一直追踪至孟加拉湾越赤道气流.而在中高纬度地区东北冷涡强度较
利用呼伦贝尔地区1960～2009年逐日降水资料和美国NCEP\NCAR再分析资料,使用地理信息系统为数据处理平台,结合合成分析、相关分析等统计方法,主要分析了呼伦贝尔地区的12小时内(即12h,以下相同)和24小时内(即24h,以下相同)发生暴雪的气候特征,并对产生区域暴雪的天气形势进行了总结和归纳:呼伦贝尔地区暴雪多发生在春季和秋季冷暖交替频繁之时:12h内发生的暴雪频次比24h内暴雪发生频次
利用柴达木盆地格尔木站及周边9个气象站近60a逐月、年日照时数、气温、云量、降水、相对湿度资料以及1951～2013年西太平洋副高面积指数资料,通过统计学方法、突变检验、小波分析等方法,对格尔木日照时数的气候变化特征进行了分析.结果表明:近60a来格尔木日照时数变化总体呈下降趋势,春季变化较平稳,夏、秋、冬三季呈明显的减少趋势.月日照时数5月最多、2月最少.年代际变化上世纪50年代和60年代较为平
在以往的研究中都表明,大气季节内振荡对其他气候系统都有重要作用,特别是大气低频(30-60天)振荡对亚洲夏季风的爆发以及东亚夏季风的异常都有重要作用.目前大气季节内振荡已被视为重要的大气环流系统之一.文章比较了亚洲夏季风区季节内振荡扰动动能,特别关注了印度季风区、东亚季风区及南海中部在夏季风期间的扰动动能的变化,体现了东亚的季风进程,发现阿拉伯海区、孟加拉湾及南海海区的扰动动能最强,尤其是阿拉伯海
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The climate trend in a dynamical seasonal forecasting system is examined using 33-year multi-model ensemble (MME) forecasts from the second phase of the Canadian Historical Forecasting Project (HFP2).
本文利用NCEP/NCAR的1948-2012年的风场、高度场等再分析资料和中国505测站的1960-2012年的中国夏季逐日降水资料(资科来自于国家气候中心),讨论了有关东亚热带夏季风(南海夏季风)强度指标的选取,定义经标准化处理的夏季南海区域(100°E-117.5°E,10°N-25°N)850hPa涡度平均值为南海夏季风指数.以此夏季风指数为标准,对1948-2012年的南海夏季风进行了强