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冬半年影响江苏不同范围寒潮事件的特征及其环流成因 被引量:1
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作者 张梦 王艺橙 +1 位作者 吴海英 王蓓元 《气象学报》 北大核心 2025年第2期270-285,共16页
利用1979—2021年江苏地区69个站点的逐日气温观测资料和JRA55再分析资料对冬半年(11月—次年3月)影响江苏不同范围寒潮事件(Cold Wave Events,CWE)的时空变化特征及其环流成因进行探究。结果表明:冬半年影响江苏的区域性寒潮事件(Regio... 利用1979—2021年江苏地区69个站点的逐日气温观测资料和JRA55再分析资料对冬半年(11月—次年3月)影响江苏不同范围寒潮事件(Cold Wave Events,CWE)的时空变化特征及其环流成因进行探究。结果表明:冬半年影响江苏的区域性寒潮事件(Regional Cold Wave Events,R-CWE)发生数量较大范围寒潮事件(Large-range Cold Wave Events,L-CWE)明显偏多,R-CWE影响区域主要集中在淮北地区,L-CWE影响大值区位于淮北中部和江淮南部。另外,11月、12月和3月发生的R-CWE显著多于1月和2月,11月发生的L-CWE较其他月份偏多。R-CWE在全球变暖之后对应的线性增加趋势较L-CWE更显著,尤其是2010年之后R-CWE发生次数明显增多。环流分析表明,L-CWE第−4天欧亚大陆中、高纬度500 hPa附近由一对大型斜槽、斜脊主导,75°N以北地区的冷空气可由西北路径源源不断地南下,然而R-CWE同期对应的环流异常强度较L-CWE显著偏弱,冷空气主要来自75°N以南地区,乌拉尔山附近的环流系统加强程度是区分两类CWE的关键。第−2天L-CWE的西伯利亚高压强度可达1043 hPa,较R-CWE偏大5 hPa,第0天其南边界伸至31°N附近,R-CWE位于38°N附近。进一步探究发现,L-CWE发生期间在乌拉尔山附近的瞬时阻塞频率最大值为46%,西伯利亚高压指数距平从第−2天到第−1天基本处于维持状态并在第−1天达到峰值6.54 hPa,强度约为R-CWE的2倍。L-CWE前期300 hPa明显存在一条自中、高纬度地区出发向东南方向且能够传至江苏南部的罗斯贝波列,这对于在江苏发生大范围的寒潮事件十分有利。相比而言,R-CWE的罗斯贝波列传播开始时间晚1—2 d、强度更弱。 展开更多
关键词 江苏 寒潮 时空变化特征 环流异常 波作用通量
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近地面冷池在飑线过程中对对流大风的预判作用浅析
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作者 王蓓元 王艺橙 张梦 《农业灾害研究》 2024年第3期211-213,共3页
利用江苏省气象观测站地面观测所观测的极大风、气温数据对2022年7月10日、7月26日、7月28日江苏先后发生的3次飑线过程进行分析。3次飑线均出现了大范围对流大风,极端大风不仅出现在水体山地附近,还出现在人员密集的城镇。飑线的移动... 利用江苏省气象观测站地面观测所观测的极大风、气温数据对2022年7月10日、7月26日、7月28日江苏先后发生的3次飑线过程进行分析。3次飑线均出现了大范围对流大风,极端大风不仅出现在水体山地附近,还出现在人员密集的城镇。飑线的移动方向主要取决于500 hPa引导气流的方向,7月10日飑线发生在暖区中,7月26日和28日飑线发生在冷暖气流的对峙中,其中7月10日和26日动力条件起主导作用,28日850 hPa水汽为飑线的产生提供了能量,飑线的发生是动力条件和能量条件共同作用的结果。冷池在近地面的活动对陆上极端大风的出现有一定的提前指示意义,在飑线影响下,站点气温的变化与风速的变化呈反相关,利用降温预判对流大风的提前量可以达到40 min以上。 展开更多
关键词 江苏 冷池 飑线 对流大风
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全球变暖背景下江苏地区冬季极端温度指数特征
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作者 张梦 王艺橙 王蓓元 《农业灾害研究》 2024年第1期185-187,共3页
利用1979—2021年江苏地区69个台站逐日最低和最高气温观测资料,分析全球变暖背景下江苏地区冬季极端温度指数的时空变化特征。结果表明,江苏极端最低(高)温度阈值呈现北低南高的分布形势,全球变暖之后冬季冷日(夜)日数呈下降趋势,暖日(... 利用1979—2021年江苏地区69个台站逐日最低和最高气温观测资料,分析全球变暖背景下江苏地区冬季极端温度指数的时空变化特征。结果表明,江苏极端最低(高)温度阈值呈现北低南高的分布形势,全球变暖之后冬季冷日(夜)日数呈下降趋势,暖日(夜)日数呈上升趋势。其中,较冷(暖)日而言,冷(暖)夜日数的变化趋势更为显著。此外,冷(暖)日(夜)日数均具有一定的年际变化特征,但年代际变化方面具有明显差异。江苏冷日日数前4波累计方差贡献率达30%的显著站点主要分布在淮河以南地区,暖日日数前4波累计方差贡献率均未通过显著性检验,对应暖日日数无明显年代际变化特征。冷夜和暖夜日数变化均具有显著的年代际变化特征,且冷夜日数年代际变化特征最为明显。 展开更多
关键词 江苏省 极端温度 冷(暖)日(夜) 时空变化特征
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