简介:2006年1月中旬欧洲东部地区经历10年来的最低温天气;2月,非洲南部地区遭遇20年以来的最强降水;2006年上半年美国路易斯安那州经历111年来最干旱的时期;7月,欧美地区经历破纪录的高温炎热天气;菲律宾、印尼、印度等东南亚国家遭受暴雨洪灾。2006年春季,我国北方地区遭受18次沙尘天气的侵袭;夏季重庆等地区遭遇百年一遇的大旱;我国东南沿海等地受到多次强台风袭击;波及全国31个省(市、区)的冰雹、雷雨等强对流天气……。2006年是全球有气象记录以来的第6个高温年,极端天气和气候灾害并没有缓和的迹象;我国又经历了许多极端天气和气候灾害。
简介:2009/2010年冬季,英国等欧洲国家经历自1981年来持续时间最长的寒流;2010年2月27日,罕见强风暴"辛加(Xynthia)"袭击欧洲多国;季风季节,巴基斯坦遭遇80年来最严重的暴雨洪涝;7~8月中旬,俄罗斯的极端高温干旱引发多起森林火灾;7~9月,亚马逊部分地区经历40年来最严重的干旱;10月中旬,超强台风"鲇鱼(Megi)"给菲律宾北部及我国台湾和福建等地造成严重损失。2010年1月上中旬,我国新疆出现近60年来最严重雪灾;西南地区经历长达半年的特大干旱;6月,东北地区经历40°C极端高温天气;8月,甘肃舟曲发生特大山洪泥石流;10月,海南出现近50年同期罕见强降雨。2010年全球又经历一个极端天气和气候事件频发的年份。
简介:在IPCC特别报告《管理极端事件和灾害风险,推进气候变化适应》中,极端天气气候事件对人类系统的影响是最重要的影响评估内容之一,其评估结果为:极端影响可能缘于极端天气气候事件,但也可能并非极端事件的后果.暴露度和脆弱性是灾害风险的重要决定因素;极端和非极端天气气候事件的严重程度和影响在很大程度上取决于对这些事件的脆弱性和暴露度水平;人居模式、城市化和社会经济状况的变化已经影响观测到的脆弱性和暴露度的变化趋势;无论在发达国家还是发展中国家,沿海人居环境均暴露于极端事件,并受其影响,如小岛屿国家和亚洲大三角洲地区;脆弱人口还包括难民、国内流离失所的人和那些生活在边远地区的人;极端事件将极大地影响与气候联系密切的部门,如水、农业、食物安全、健康和旅游业.
简介:自1950年以来的观测证据表明,有些极端天气和气候事件已经发生了变化.全球尺度上,人为影响可能已经导致极端日最低和最高温度升高;由于平均海平面上升,人类活动可能已对沿海极端高水位事件的增加产生了影响;具有中等信度的是,人为影响已导致全球强降水增加;由于热带气旋历史记录的不确定性、缺乏对热带气旋与气候变化之间关联的物理机制的完整认识及热带气旋自然变率的程度,将可检测到的热带气旋活动变化归因于人为影响仅具有低信度.将单一的极端事件变化归因于人为气候变化具有挑战性.对极端事件变化预估的信度取决于事件的类型、区域和季节、观测资料的数量和质量、基本物理过程的认知水平及模式对其模拟的可靠性.
简介:使用太平洋海表温度资料、南方涛动指数和招远国家气象观测站气温常规观测资料,对1981—2010年ENSO事件与气温的影响及相关性进行分析。结果表明:ENSO事件强度呈现剧烈起伏波动的特点。年平均气温呈现在波动中明显上升的趋势,冬季最为显著。ENSO事件的强度与年平均气温的变化呈明显的正相关性。春季气温和ENSO强度两者间呈正相关特征,暖事件年的前一年,气温明显偏低,暖事件年气温升高明显:夏季气温和ENSO事件强度主要呈正相关特征,但90年代末期后,气温和事件强度呈负相关特性:在秋季暖事件年气温偏低,冷事件年气温偏高;冬季气温与ENSO事件强度呈明显正相关特性,中等强度的ENso事件对冬季气温的影响更大。
简介:利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(WeatherResearchandForecastingModel),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。
简介:由于气候异常而出现的特大旱,涝灾害,它不仅使农业歉收,而且对经济建设有着严重的影响,同时它还威胁着人民生命财产的安全,还会造成社会的不稳定。本文首先引用古今中外严重旱、涝灾害发生和损失实例,看其危害性,并且从1600多年的余姚县志中摘出余姚历史上严重旱、涝记载,进一步分析旱、涝对余姚的严重影响。本文资料来源选取余姚县志中较为系统记载的540年,分别组合统计旱、涝出现年数,并按年代(0—9)十年为单位进行组合,共获得54个样本。通过方差周期分析与逐步回归相结合的数理统计方法,经微机处理,分别得出旱,涝年数的数学表达式:1.干旱