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131.
廊坊市春季气温精细化预报订正 总被引:1,自引:0,他引:1
利用廊坊市2001-2012年云量、降水、光照时间、气温等地面观测资料根据统计学分析方法对廊坊市阴雨、雾霾、大风等5种天空状况进行分类,讨论相应天气类型下气温的时空分布特征。分析表明不同天气类型下,最低气温和最高气温分布差别明显,尤其是最低气温,晴天微风天气时,郊外站点最低气温比市区低2℃以上,而阴雨天气时各站温差却小于1℃。此外,本文通过差值统计对各种天气型的欧洲中心温度预报进行经验性订正,得到相应的修正值区间。结合数值预报和统计出的本地气候特征,对廊坊市各站最低、最高气温进行逐步订正,最终得到廊坊市气温的精细化预报,预报准确率有了明显的提高。 相似文献
132.
通过精河县气象站近56年观测的降水、气温、日照总量数据,分析了近56年来精河地区的气候变化特征.得出如下结论:①精河流域的降水有明显上升的趋势;气温也呈明显上升的总趋势,年、代际有较大起伏;年日照总量呈下降趋势,表明阴雨天增多,反应了新疆气候逐步向暖湿气候转型.②精河流域降水量年际变化的周期性振荡特征比较明显;气温年际变化的周期性振荡特征不太明显;日照总量周期性震荡比较明显.③精河流域全年的气温、降水和日照总量的相关程度并不高,随气温升高降水增加,降水升高日照总量降低.④气候的暖湿转型减少了研究区内沙尘暴天气的发生次数. 相似文献
133.
长江流域逐月气温空间插值方法的探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
长江流域地形地貌特征复杂。为了探索适合长江流域的逐月气温数据空间插值方法,在考虑海拔、经纬度、坡度、坡向对气温影响和没有考虑这些地形因子对气温影响的两种情况下,利用流域151个气象站2007年逐月气温与对应的站点地形因子进行回归分析,并与回归直线截距相加产生栅格化的回归气温值,同时对回归多项式的残差分别运用反距离权重法(IDW)、普通克立格法(OK)和样条函数法(SPLINE)气温进行了空间插值,然后将栅格化的回归气温值与残差的插值结果相加得到空间化的逐月气温数据,并利用交叉检验方法对插值精度进行了评估。结果表明:考虑了地形因子影响的3种插值方法的精度都有比较明显的提高,对于普通克立格法,平均绝对误差(MAE)从103℃降到060℃,均方根误差(RMSE)从238℃降到123℃;对于反距离权重法,MAE从110℃降到065℃,RMSE从248℃降到138℃;对于样条插值法,MAE从124℃降到074℃,RMSE从266℃降到151℃。考虑了地形因子影响的空间插值方法整体上要优于没有考虑地形因子的空间插值方法,其中,基于地形因子的普通克里格插值方法结果相对较好 相似文献
134.
随着全球变暖,极端气候事件频繁发生,由此造成气象灾害的数量日益增加。深入研究极端气候的变化特征,能够为预测和预防极端事件灾害提供参考依据。采用线性倾向估计法、反距离加权法和R/S分析法,选取10个极端气温指标研究了宁夏近50年来极端气温事件的时空变化特征,并在此基础上尝试预测了未来该地区极端气温变化的情形。结果发现:全天极端高温天数、白天极端高温天数、夜间极端高温天数、生物生长季和夏季天数分别以0.76、0.48、0.67、0.35和0.29 d/a的趋势明显增加,而全天极端低温天数、白天极端低温天数、夜间极端低温天数和最大连续霜冻天数分别以-0.40、-0.25、-0.66和-0.30 d/a趋势显著减少,极端气温年较差也呈下降趋势(-0.02℃/a),且空间差异明显;除极端气温年较差外,其它各极端气温指标与年平均气温均有很好的相关性;年极端冷指标和极端气温年较差在未来将继续下降,极端暖指标在未来将继续上升;宁夏气象灾害所造成的影响和损失将进一步增大。 相似文献
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《中国环境管理干部学院学报》2012,(4):93-93
欧盟的一份最新研究报告显示,2011年全球二氧化碳排放量上升了3%,达到了340亿t。这一数值可能将使联合国难以实现原本制定的到2050年之前全球平均气温上升幅度不超过2摄氏度的目标。这份报告由欧洲委员会联合研究中心(JRC)以及荷兰环境评估署于上周三联合发布。报告中指出,如果要达到联合国科学小组建议的标准,各国在2000年到2050年之间的二氧化碳排放量不能超过1.5万亿t。 相似文献
136.
当前,气候变化备受全球关注.从人口角度研究气候变化可正确判断和把握影响气候的人口因素,对制定减缓气候变化的政策和措施具有重要意义.通过分析西安市近60年来的年平均气温资料可知,西安市气温与全球气候变化一样,有变暖的趋势,且增温幅度高于全国平均值.通过二次项拟合分析西安市气温变化与人口变化关系,得出总人口数量与气温之间不存在明显的线性关系.利用西安市1991-2010年的年平均气温、就业人数、第二产业人数、家庭户数以及反映人口消费结构的恩格尔系数的时间序列数据,运用灰色关联分析法进行分析.结果发现,第二产业人数与气温的关联度最高,为0.8163;总家庭户数与气温的关联度次之,为0.7289.灰色关联是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,人口结构与气候变化之间是否存在机理关系还需要进一步研究. 相似文献
137.
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139.
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