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人为热对广州高温天气影响的数值模拟个例分析 被引量:7
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作者 于玲玲 潘蔚娟 +2 位作者 肖志祥 王子谦 麦健华 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3721-3730,共10页
基于广州市2009,2000和1990年工业、交通、生活能源统计数据,通过能源清单法估算出广州市对应年份的人为热排放量,再通过在WRF模式中引入2009,2000和1990年的下垫面数据和人为热排放方案,对2005,2012和2017年广州市的3次持续高温过程进... 基于广州市2009,2000和1990年工业、交通、生活能源统计数据,通过能源清单法估算出广州市对应年份的人为热排放量,再通过在WRF模式中引入2009,2000和1990年的下垫面数据和人为热排放方案,对2005,2012和2017年广州市的3次持续高温过程进行模拟,从而评估不同年代人为热排放水平对广州市极端高温天气的影响.结果表明,模拟的2m气温较为准确,能合理模拟出城市地区的热岛效应,但对极端高温的模拟略有偏低,而引入人为热有助于改善模拟结果.在case2012中,2009,2000和1990年3种人为热排放水平使广州城市下垫面的平均气温分别上升0.53,0.44和0.13℃,热岛强度增强0.43,0.38和0.13℃.3个模拟个例的结果均表明,日间的人为热排放比夜间大,但夜间气温及热岛强度的变化比日间要明显. 展开更多
关键词 数值模拟 人为热 高温天气 城市热岛
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春季和夏季爆发型ENSO事件对夏季中国降水的影响 被引量:10
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作者 李春晖 李霞 +1 位作者 刘燕 潘蔚娟 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期258-268,共11页
采用NCEP再分析资料、海温资料以及中国台站降水资料,借助统计方法,讨论了不同爆发型El Ni?o和La Ni?a事件对中国夏季(5-10月)降水分布的影响。根据定义,El Ni?o和La Ni?a事件分为两类:一类是在4-6月爆发,称为春季爆发型(分为EL... 采用NCEP再分析资料、海温资料以及中国台站降水资料,借助统计方法,讨论了不同爆发型El Ni?o和La Ni?a事件对中国夏季(5-10月)降水分布的影响。根据定义,El Ni?o和La Ni?a事件分为两类:一类是在4-6月爆发,称为春季爆发型(分为ELSP1、ELSP2、ELSP3和LASP);一类是在7-10月爆发,称为夏季爆发型(分为ELSU和LASU)。结果显示,ELSP1型当年夏季,中国夏季降水主要呈现负距平分布,其中显著降水偏少区集中在黄河流域,在其次年夏季,降水由南往北呈现"-、+、-"异常分布,显著降水偏多区主要集中于中原地带。ELSP2型当年夏季和次年夏季,中国夏季降水基本呈现相反变化分布,即当年夏季,全国降水以偏少为主,次年夏季全国降水以偏多为主。ELSP3型当年夏季,以华南降水偏多、其余地区降水偏少为主,在其次年夏季,降水主要以长江流域和华北偏多。ELSU型当年夏季,长江以北降水偏少、西南以及华南沿海降水偏多;次年夏季,降水由南往北呈现"-、+、-、+"异常分布。LASP型当年夏季使得全国降水基本一致增多,尤其是长江流域;而在其次年夏季,除了淮河和长江下游地区降水略多异常,全国降水以基本偏少为主。LASU型当年夏季,降水呈现长江以南偏少、以北偏多的主要分布形势,在其次年夏季,除了长江中下游区域降水偏多以外,其余地区降水均偏少。降水的异常分布与Hadley环流和水汽异常分布密切相关。但LASU型所导致的环流变化对中国夏季降水预测指示意义比较弱。 展开更多
关键词 春季 夏季 爆发型 ENSO 中国降水
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热带西北太平洋10~30d振荡对南海夏季风影响 被引量:7
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作者 李春晖 刘燕 +1 位作者 李霞 潘蔚娟 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期293-302,共10页
采用1958—2011年NCEP/NCAR再分析资料以及ERSST海温资料,分析热带西太平洋夏季对流10~30 d振荡对南海夏季风的影响。在年际变化尺度上,热带西北太平洋夏季10~30 d振荡强度指数(TWPI)与南海夏季风强度有很好的正相关关系。在TWPI增强... 采用1958—2011年NCEP/NCAR再分析资料以及ERSST海温资料,分析热带西太平洋夏季对流10~30 d振荡对南海夏季风的影响。在年际变化尺度上,热带西北太平洋夏季10~30 d振荡强度指数(TWPI)与南海夏季风强度有很好的正相关关系。在TWPI增强年份,海温主要呈El Ni?o分布,南海周边区域增强的异常西风产生强的正涡度切变,导致异常气旋性环流,为季风槽的增强提供了热量和水汽,从而增强南海夏季风强度。反之,在TWPI减弱年份,海温主要呈La Ni?a分布,南海夏季风强度减弱。在不同的年代际背景下,垂直切变和水汽-对流的总体变化是影响TWPI总体变化的重要因子,但不能影响南海夏季风强度的总体变化。海陆热力对比的总体变化是导致南海夏季风强度总体变化的主要影响因素。 展开更多
关键词 热带西北太平洋 10~30 d振荡 南海夏季风 强度
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南海-西太平洋春季对流10~30天振荡强度对南海夏季风爆发早晚的影响 被引量:6
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作者 李春晖 潘蔚娟 +1 位作者 李霞 刘燕 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期43-52,共10页
采用NCEP再分析资料,揭示了南海-西太平洋春季对流存在显著的10~30天振荡周期。在年际尺度上,南海-西太平洋春季对流10~30天振荡强度(简称SCSWP_SISO)与南海夏季风爆发日期存在显著的负相关关系。当春季菲律宾和西太平洋海温偏高、赤道... 采用NCEP再分析资料,揭示了南海-西太平洋春季对流存在显著的10~30天振荡周期。在年际尺度上,南海-西太平洋春季对流10~30天振荡强度(简称SCSWP_SISO)与南海夏季风爆发日期存在显著的负相关关系。当春季菲律宾和西太平洋海温偏高、赤道太平洋中部及以东地区海温偏低时,索马里、110°E越赤道气流会加强,南海-西太平洋偏西风加强,产生异常气旋性环流,垂直上升运动增强,水汽异常偏多,东西风切变增强,有利于SCSWP_SISO增强。而SCSWP_SISO增强时,有由南往北、自西向东的异常气旋传播,从而减弱低层副热带高压使之较早撤出南海,南海夏季风得以较早爆发。反之亦然。在不同的年代际背景下,SCSWP_SISO经历了偏弱、较弱和偏强的变化,但影响其变化的因子并不完全一致。在第一阶段(1958—1976年),主导因子是南海-西太平洋冷的海温与异常下沉运动、异常减弱的水汽-对流条件。在第二阶段(1977—1993年),主导因子为中东太平洋异常偏冷的海温以及局地异常减弱的风场垂直切变。在第三阶段(1994—2011年),主导因子为热带海温的整体偏暖、风场垂直切变的增强以及水汽-对流的加强。但随着SCSWP_SISO的年代际增强,其与南海夏季风爆发日期的相关关系却呈现下降趋势。 展开更多
关键词 南海-西太平洋 10-30天振荡 南海夏季风 爆发早晚
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华南春季降水及其季节内振荡强度的年代际变化特征 被引量:5
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作者 李春晖 潘蔚娟 +1 位作者 李霞 刘燕 《高原气象》 CSCD 北大核心 2017年第2期491-500,共10页
利用NCEP和中国台站资料,探讨了华南春季降水和降水季节内振荡(Intraseasonal oscillation,ISO)强度的年代际变化特征。经验正交函数EOF分析结果显示,第一模态显示全国春季降水量以及降水ISO强度较大区域均分布在华南地区。两者间的相... 利用NCEP和中国台站资料,探讨了华南春季降水和降水季节内振荡(Intraseasonal oscillation,ISO)强度的年代际变化特征。经验正交函数EOF分析结果显示,第一模态显示全国春季降水量以及降水ISO强度较大区域均分布在华南地区。两者间的相关关系比较显著,分别经历了3段年代际变化,即1958—1973年偏少(偏弱)、1974—1990年偏多(偏强)以及1991—2007年偏少(偏弱)。并且,强降水和强降水ISO事件天数和强度也经历了偏少(偏弱)、偏多(偏强)和偏少(偏弱)的变化。但强降水ISO事件天数和强度占总强降水的比率呈现减少的趋势。在不同的年代,大气环流和海温异常对降水和降水ISO强度的变化起了主要作用,但其中的作用又各有不同。在1958—1973年,周边海温、北太平洋年代际振荡(PDO)与大气环流起了共同作用;在1974—1990年,周边海温影响不大,PDO和大气环流起了主要作用;在1991—2007年,PDO和大气环流的相互配置抑制了周边海温的影响。 展开更多
关键词 华南 春季降水 季节内振荡强度 年代
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广东省降水的多尺度时空投影预测方法 被引量:5
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作者 李春晖 潘蔚娟 王婷 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期217-231,共15页
采用多尺度时空投影(MSTP)预测思路建立广东月降水和季节降水预测方法。通过EOF分解、小波分析和Lanczos滤波方法进行周期分解,采用MSTP方法进行预测。借鉴年际增量法,对预报结果用最小二乘法进行误差订正,得到降水预测结果。PS预测评... 采用多尺度时空投影(MSTP)预测思路建立广东月降水和季节降水预测方法。通过EOF分解、小波分析和Lanczos滤波方法进行周期分解,采用MSTP方法进行预测。借鉴年际增量法,对预报结果用最小二乘法进行误差订正,得到降水预测结果。PS预测评分和均方根误差10年独立样本检验(2006—2015年)结果显示:订正后,PS预测评分起伏较小,68.8%的月降水和季节降水PS预测评分明显提高的年份超过6年,且有87.5%的月降水和季节降水PS预测平均分达到70以上;在±0.5个标准差范围内,订正后均方根误差在40%以上的概率分布明显高于订正前,订正后的月和季节降水占81.3%,订正前占31.3%;在±1个标准差范围内,概率分布在70%以上的月季降水订正前后相差不多,订正后占56.3%,订正前占50%。 展开更多
关键词 MSTP方法 广东月降水和季节降水 概率分布
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