简介:以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500hPa高度场、海平面气压场、地表温度场和850hPa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-PreisendorferCanonicalCorrelationAnalysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(EnsembleCanonicalCorrelation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。
简介:以古尔班通古特沙漠腹地为试验区,利用2009年9~10月不同深度的地温数据,分析了秋季各层地温的变化特征以及其对气温的响应。结果表明:秋季各层地温呈波动缓慢下降过程,变化倾向率为负值,且由浅至深向下递减,0cm的地温下降趋势显著,递减变化率为0.22℃/d;地温日变化呈正弦曲线变化过程,白天高,夜间低。随深度的增加,日较差逐步减小,日变化过程变缓,位相往后。午后达到日最高值,日出前下降至最低值;晴天时,地温变幅垂直方向上表现为上层大、下层小的"锥形"形态。浅层地温对降水的响应明显,地温随着降水发生而下降,且与晴天条件下的地温垂直结构差别较大;地温与气温呈线性正相关,随深度的增加,相关系数减小,地温变幅差异减小,且位相逐层滞后,时滞效应增强。
简介:利用1970年12月至2014年2月内蒙古呼伦贝尔市16站月平均气温资料,对全市及其3个分区冬季气温时空变化特征进行分析。结果表明:呼伦贝尔市冬季气温增温速率与全国平均水平基本一致,近44a全市冬季气温总体以0.2℃/10a的幅度上升,1990年代以后气温波动加大,1990年代为最暖期,2000年代中期以后进入变暖趋缓阶段。其中,农区增温幅度略大于牧区和林区;全市及其林区、牧区冬季气温在1986年发生显著突变,由偏冷期转为偏暖期,而农区冬季气温并未发生明显突变;全市及3个分区冬季气温存在5~6a、11~13a及18~23a的变化周期;全市冬季气温变化具有同步性,但又存在岭东南和岭西北相反的分布形式。
简介:文章通过对贵州白水河二级水电站压力钢管水压试验的工程实例分析,讨论高水头压力钢管水压试验的方法,从而保证压力钢管制造安装质量满足规范和设计的要求及验证钢管的安全运行性,并简要探讨了水压试验与气温的关系。
简介:通过对1951--2005年营口市逐年和逐月气温变化特征分析,结果表明:近55a营口市年平均气温呈递增趋势,其中平均最低气温的增温趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱。极端最高气温与年平均气温的变化趋势不同,呈现出前30a递减、近30a递增,近20a气候变暖更为突出;各月极端最高气温变率差异不明显。近55a营口市年极端最低气温呈递增趋势,最近30a较近55a显著递增,但近20a则稳定少动;各月极端最低气温均呈递增趋势,冬季递增趋势最强、夏季最弱。城市化发展及工业化引起的热岛效应是营口市显著增温的重要原因,而全球变暖的大背景则进一步加强了增温趋势。
简介:摘要:本文主要利用1990-2019年西藏拉萨市的气温观测资料,对近30年来拉萨市的极端气温变化特征进行分析。结果表明:近30年拉萨市平均气温、极端最高气温、极端最低气温均呈上升变化趋势,线性倾向率分别是0.623℃/10a、0.42℃/10a、0.682℃/10a;拉萨市月平均极端最高气温最大值主要集中出现于5-8月,峰值发生于6月份,极端最高气温月平均值为27.7℃,月最大值为30.8℃;每年中的1-6月平均极端最高温度表现为不断上升的趋势,同时上升的趋势较为显著,从6-12月月平均极端最高温度则呈递减趋势月平均极端最低气温最小值大多数集中出现在冬季(12月至次年2月),最冷月为1月份,月极端最低气温处于-14.6~-8.1之间,月极端最低温度平均值为-11.5℃;拉萨市逐月平均极端最低温度呈现为中间高、两端低的分布态势,即每年中的1-7月平均极端最低气温不断上升,从7-12月月平均极端最低气温不断下降。
简介:为分析气温随海拔高度的分布规律,在四明山区域不同海拔高度代表性地段设置5个气象站,经连续8a对比观测,得出如下结果:1)四明山区域年平均气温随海拔高度增加呈明显下降趋势,直减率为0.51℃/100m;夏季直减率最大,春季和秋季直减率较大,冬季直减率最小。2)四明山区域平均气温直减率日变化呈单峰型分布,最大直减率出现在下午17时,最小直减率出现在早晨5—6时,直减率变化上升速率较下降速率快。3)四明山区域平均最高气温、平均最低气温均随海拔高度的变化趋势与平均气温相似,但平均最高气温直减率较平均气温大,平均最低气温直减率较平均气温小。4)日平均气温≥0℃、≥5℃和≥10℃的积温变化趋势相似,均随着海拔的升高变化十分明显,且成二次曲线性下降显著。