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51.
利用深圳及周边地区22个环保监测站的PM_(2.5)小时数据、深圳市152个高密度(2.5 km×2.5 km)自动气象站及3部边界层风廓线仪的探测数据,分析了深圳市局地PM_(2.5)污染事件的时空变化特征及其背景环流特征.结果表明:深圳市西北角和东北角是局地PM_(2.5)污染最频繁的2个区域,局地污染事件发生次数约占总污染事件次数的40%,每日夜间至次日凌晨是局地污染高发期.各个季节局地PM_(2.5)污染发生的大尺度环流形势不同,春季为变性高压脊配合西南低槽发展型,夏季为热带气旋外围环流影响型,秋季为副高控制下的弱高压脊型,冬季主要为冷锋前、弱高压脊或均压场控制型.局地海-陆、丘陵-平原热力差异造成的局地环流易导致地面弱风和局地辐合的出现,成为诱发局地PM_(2.5)污染的直接原因. 相似文献
52.
春季北支脊变化特征及其对中国气候的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
论文利用NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站月降水量和气温资料,通过小波、相关分析等方法,讨论了春季北支脊的变化特征及其对中国同期降水和气温的影响。结果表明:春季北支脊缓慢增强,存在2~3 a和准6 a的周期;纬向位置略向东移,具有准3 a和12 a的周期。春季北支脊偏强(弱),黄河流域到江南地区的降水量偏少(多),东北、西南和华南地区的降水量偏多(少);春季北支脊纬向位置偏东(西),中国北方大部分地区的降水量偏多(少),西南和江南大部分地区的降水量偏少(多);中国大部分地区的升(降)温显著。当春季北支脊纬向位置显著偏东(西)时,且强度偏强(弱),淮河流域降水偏少(多),东北、西南和华南地区的降水偏多(少),中国大部分地区气温明显偏高(低)。通过对相应的环流和物理量场的分析,能较合理地解释中国春季气候异常的原因,对中国短期气候预测有一定帮助。 相似文献
53.
基于国家气候中心气候系统监测指数集和天津环境模式细颗粒大气污染气象条件指数,建立基于环流指数的天津细颗粒物大气污染气象条件评估方法,研究1951~2021年天津气象和气候条件变化对PM2.5稀释、扩散和清除影响.结果表明,与天津春季大气污染气象条件高相关的环流指数有东大西洋遥相关型指数、热带北大西洋海温指数、斯堪的纳维亚遥相关型指数;夏季大气污染气象条件与副高位置密切相关,高相关环流指数为印度副高北界位置指数和南海副高北界位置指数;秋冬季亚洲纬向环流指数和亚洲经向环流指数高低对大气污染气象条件有较好指示意义,北极涛动指数和北半球极涡强度指数反映了影响我国秋冬季冷空气强度和频次,与秋季天津大气污染气象条件指数相关系数为0.45,与冬季天津大气污染气象条件相关系数为0.66.基于环流指数和基于数值模式构建天津细颗粒物大气污染气象条件相关系数为0.80,由此数据分析,1951~2021年天津细颗粒物大气污染气象条件年际变化平均波动在2.56%,极端峰谷值与平均值相差7%~8%,20世纪80年代最差,20世纪50年最优,21世纪10年代优于历史平均1.61%. 相似文献
54.
广州地区近十年来霾天气近地层流场特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2001-2010年广州地面气象站逐时风速、风向、湿度、能见度等观测资料以及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)10 m风场再分析资料,通过计算逐日局地环流指数(R系数)等方法,研究了近10年广州地区地面风场与能见度的关系,同时还利用聚类分析统计了广州出现霾天气时的大尺度流场特征。结果表明:广州地区出现灰霾天气时,夜间风速多数时候小于1.0 m/s,白天风速虽然较大,但是依然不足1.5 m/s,最大值风速出现在14-15时左右;R系数能够很好地反映出风场的有效输送能力,平均R系数与能见度的相关性较好,当R系数约小于0.75时,广州能见度小于10 km;导致广州地区出现灰霾天气的流场可主要划分为冷气团型、暖气团型和台风型3种,其中冷气团型主要出现在干季,暖气团型主要出现在湿季,台风型总数较少并且多数出现在湿季。 相似文献
55.
56.
57.
本文通过对黄河中游地区解放以来所发生的几个降水强度大、范围广、洪涝灾害严重的典型暴雨个例分析,揭示该地区发生暴雨的一般气候特征。同时,结合暴雨发生前后的环流背景、影响系统和本区的地形条件,对暴雨成因进行了探讨和分析。 相似文献
58.
长江中游致洪暴雨天气气候特征 总被引:7,自引:1,他引:7
本文从建国以来长江中游地区发生的所有暴雨事件中选出四个典型年,并从这些典型年的暴雨个例中得出暴雨和大暴雨和大暴雨的分布范围和暴雨特征,由此而造成的特大洪水情况,以及洪涝灾害对国民经济的影响。最后应用天气归纳方法分析了暴雨的大尺度环流背景。 相似文献
59.
60.
全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10max<0.89),rmax对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较... 相似文献