简介:为了探讨前期海洋和大气的何种信号对辽宁省秋季降水产生影响,为辽宁省秋季气候预测业务提供理论支持.利用1961—2012年辽宁省53个气象站月平均降水资料和NCEP/NCAR再分析月平均位势高度场、海平面气压场资料及由NOAA重构的月平均海温场资料,分析了辽宁省秋季降水的异常特征.通过相关分析方法,寻找海洋和大气中影响辽宁省秋季降水的前期信号;并采用多元回归方法建立了预报方程.结果表明:1961—2012年辽宁省秋季降水EOF第一模态在空间上表现为全省一致的异常特征,且辽宁省秋季降水随时间呈减少的趋势.前期5、7月和8月北大西洋海温三极子、5月热带印度洋偶极子和5月北太平洋涛动对辽宁省秋季降水全区一致的模态具有较好的指示意义,可作为辽宁省秋季降水的预报因子.北大西洋海温三极子、热带印度洋偶极子和北太平洋涛动呈正位相时,辽宁省秋季降水全区一致偏多,反之秋季降水全区一致偏少.
简介:在研究黄土高原东亚季风地质时期周期演变中,引入了用于定量检测周期的奇异谱分析方法,结合小波分析,对典型的黄土高原陕西省洛川黄土剖面、甘肃省灵台黄土剖面的磁化率中2.6MaB.P.以来东亚季风的强信号进行了研究。结果表明:2.6~1.0MaB.P.之间地质时期,除在1.87~1.37MaB.P.之间可能存在一个周期演变不明显的缺失时段外,东亚季风演变的主导周期是40ka,0.9~0.6MaB.P.是40ka周期和100ka周期的调整过渡期。0.6MaB.P.以来的主导周期是100ka。研究还发现,1.2MaB.P.前后没有明显的周期差异,说明1.2MaB.P.不是一次真正意义上的周期转型事件,而是周期演变过程中的触发事件,这一触发事件对0.9MaB.P.以后出现的周期转型事件影响深刻。40ka周期从1.2MaB.P.开始衰减,至0.9MaB.P.时100ka周期逐渐建立。0.6MaB.P.开始东亚季风出现冷暖大幅振荡的100ka演变周期,因而0.6MaB.P.具有气候振荡加剧的突变性质。
简介:赤道西太平洋暖池海表温度(SST)对西风爆发(WWB)的响应是WWB与ENSO相互作用的一个重要环节。利用TOGA-COARE期间暖池海区的8个浮标观测资料,根据Stevenson和Niiler(1983)的热量平衡诊断方法,分析了两次WWB期间赤道156°E附近上层海洋的能量平衡。两次WWB期间,SST都是在WWB之前和其后升温,而在WWB期间降温,升温和降温的幅度均在l℃左右。SST的变化主要是由海表热通量决定的,部分时段水平热平流也可成为热平衡中的最大项。研究也发现了两次WWB期间上层海洋的不同变化特征。第一次WWB期间,由于Ekman辐合作用,混合层的厚度加深了一倍(从34m到70m),而第二次WWB期间混合层的厚度仅由于夹卷效应加深了10m。两次WWB期间的流场结构也存在区别。温度场和流场的差异共同解释了两次WWB期间上层海洋热平衡的不同变化特征,尤其是平流项和残差项。另外,第一次WWB的发生正处于季节转换期,观测SST的变化中包含相当程度的季节变化。季节特征也是研究WWB与ENSO关系时需要考查的一个方面。
简介:本文基于耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)的17个全球气候模式,确定了1.5℃温升(相对于1861—1880年)的发生时间,预估了全球升温1.5℃时,北半球冻土和积雪的变化,并对预估结果的不确定性进行了讨论。结果表明,全球平均地表温度在3种排放情景下(RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5)分别于2027、2026、2023年达到1.5℃阈值。当全球升温1.5℃,北半球多年冻土南界北移1°~3.5°,冻土退化主要发生在中西伯利亚南部。多年冻土面积在全球升温1.5℃时,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下较1986—2005年分别减少约3.43×10~6km(221.12%)、3.91×10~6km(224.10%)和4.15×10~6km~2(25.55%);北半球超过一半以上的区域雪水当量减少,只在中西伯利亚地区略微增加;北美洲中部、欧洲西部以及俄罗斯西北部减少较显著,减少约40%以上。青藏高原多年冻土面积在RCP2.6、RCP4.5以及RCP8.5排放情景下分别减少0.15×10~6km~2(7.28%)、0.18×10~6km~2(8.74%)和0.17×10~6km~2(8.25%)。青藏高原冬、春季雪水当量分别减少约14.9%和13.8%。
简介:利用2015年11月至2016年10月辽宁14市环境空气质量监测数据和地面气象站点监测数据,对辽宁省细颗粒物污染时空特征以及气象因子对其影响规律进行了系统的分析,并据此进行聚类分区。结果表明:辽宁城市PM2.5浓度变化的季节性差异明显,呈冬季高、春季次、夏秋低的总体特征;辽宁全境PM2.5浓度的空间分布差异较大,中部平原地区为最高、两翼丘陵较低、东部沿海最低;根据PM2.5浓度与气象因子的散点图及Spearman相关系数,辽宁城市可分为4种类型,即辽东半岛型(I类,包括丹东、大连、盘锦、营口)、辽西山地型(II类,包括葫芦岛、锦州、朝阳、阜新)、辽东山地型(III类,包括本溪、抚顺)、辽中平原型(IV类,包括铁岭、沈阳、辽阳、鞍山),4类城市的PM2.5浓度依次递增,且冬季最为明显;PM2.5浓度与气温、水汽压、相对湿度仅在冬季均呈正相关,但I、II类城市在春季呈正相关,IV类城市在春、夏两季也呈正相关;与风速在冬季均呈负相关;与气压的相关性不明显。