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基于环流指数的覆冰信号分析方法及系统: 本发明涉及覆冰前兆信号预报技术领域，尤其涉及基于环流指数的覆冰信号分析方法及系统，整合了现代气象分析工具和数据处理技术，旨在提高覆冰事件的预测准确性和响应效率；通过综合利用欧洲中期天气预报中心提供的第五代全球气候大气再分...; 范强龚博古庭赟黄军凯文贤馗赵超徐长宝陈佳胜付鑫怡庞玲蓉李博文廖祖江张啟黎叶华洋胡天嵩吴建蓉肖书舟张厚荣何锦强李长兴丁江桥曾蓉陈晨罗鑫颜康蔡馨雅高文艺龚丹丹杨尚霖朱启雪姜泳志袁娴枚赵圆圆张洋祝健杨李鑫卓张俊杰王宇辛明勇余思伍杨旗毛先胤杨柳青张露松牛唯曾华荣黄欢邹雕张历陈沛龙刘卓娅代吉玉蕾杨涛文屹吕黔苏张迅李欣朱石剑冯起辉张后谊毛钧毅廖永力黄增浩张海鹏朱登杰李昊张志强

夏玉米高温热害的演变及其对环流指数的响应: 2025年; 辨析高温热害与大尺度环流指数(LSCI)的可能联系有利于应对气候异常对夏玉米种植的影响。基于1980—2019年间河北、河南、山东、安徽、江苏的逐日最高气温数据及省级夏玉米单产记录,通过一阶差分处理、相关分析、回归分析评估了9种极端温度指数刻画生育期高温热害的适用性;基于主成分分析识别了关键致灾因子的时空模态,进一步通过时滞相关性分析了其对环流指数的响应特征。结果表明:当高温阈值设置为32℃时,高温期的最大累积高温度日作为关键致灾因子能够更好地评估研究区高温热害的时空特征;高温热害的致灾强度呈现出明显的由南向北减少的空间分布格局;相比于其他子区域,研究区中部高温热害的增强趋势更显著;前期LSCI构建的线性回归模型对高温热害有一定模拟能力;太平洋暖池指数被识别为多个子区域高温热害的首要前兆信号。; 黄进张方敏; 关键词：高温热害夏玉米主成分分析

1960-2020年安徽省极端气候时空变化及与环流指数相关性分析: 2025年; 为了解在气候变化的背景条件下,安徽省极端气候的变化情况,并结合大气环流指数,采用极端气候指标法、线性趋势分析、滑动平均、趋势检验等方法研究近61年安徽省极端气候时空变化特征及与环流指数的相关性。研究结果表明:在时间尺度上,对极端降水而言,降水量、降水强度、降水日数均呈现增多趋势;对极端气温而言,高温日数、高温极值、低温极值均呈现增大趋势,低温日数呈现减少趋势。在空间尺度上,对极端降水而言,主要呈现出自南向北逐渐减少的空间分布特征;对极端气温而言,主要呈现出南部的高温日数多于北部,北部低温日数多于南部;南部的高温极值高于北部,低温极值主要集中在中部;在大气环流相关性上,当副热带高压、青藏高压、北极涛动较强时,对安徽省极端降水和极端高温起到增强作用;当极涡、东亚和南亚夏季风较强时,安徽省极端降水减弱,极端低温增强。; 马海岩肖天贵; 关键词：极端降水极端气温

西南地区暴雨灾害集中度变化特征及其与环流指数的关系: 2024年; 选取1971—2020年西南地区95个气象站点日降水资料,以降水集中指数(PCI)为基础,构建了暴雨灾害集中指数(PDCI),分析了该指数在西南地区的时空变化特征,并运用交叉小波变换和小波相干变换方法探究了西南地区PDCI与大气环流指数的关系。结果表明:近50 a西南地区PDCI呈现增加趋势,其递增率为0.09/10 a,暴雨灾害发生的机率增长;西南地区75%的站点未来PDCI指数呈现增加趋势,预测暴雨灾害发生将会更为频繁;西南地区PDCI与AO、NAO、NINO1+2、NINO3.4、NINO4、PDO、SOI均存在共振周期,在不同时间段内PDCI与上述多种大气环流指数的相关性存在差异;对应的相关系数介于−0.27~0.31之间,得到上述多种大气环流指数均对西南地区暴雨灾害集中度存在一定影响。; 鄢晓茜肖天贵王静; 关键词：大气环流

淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系被引量：1: 2023年; 基于淮河流域1961~2020年38个气象站点的逐日降水数据,筛选出最长连续无雨日(CDD),采用M-K趋势检验、主成分分析、时滞相关分析、交叉小波变换等方法分析了淮河流域CDD的变化特征及其对12个环流指数的响应。结果表明,淮河流域CDD空间分布有明显的季节特征。夏季表现为西高东低分布特征,春季、秋季和冬季表现为北高南低分布特征;60年来,不同季节的CDD变化亦不同,其中秋季大部分站点CDD增加,流域有变干趋势,而冬季全部站点CDD减小,流域干旱减缓;不同时滞的CDD与WP、SOI和Nino4具有较好的相关性,与Nino4的相关性最强,Nino4对滞后4、5个月的CDD有明显增强作用,对滞后10、11个月的CDD有明显减弱作用;Nino4对CDD的显著影响主要集中在10~15个月共振周期上,且主要呈Nino4超前于CDD的显著负相关关系。研究结果对今后干旱预测防御及水资源管理具有一定参考意义。; 马宏伟张钤黄进张方敏; 关键词：淮河流域环流指数主成分分析

基于环流指数研究天津长序列细颗粒物大气污染气象条件演变规律被引量：3: 2023年; 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%.; 蔡子颖蔡子颖邱晓滨邱晓滨汪靖樊文雁杨旭郝囝唐颖潇张敏; 关键词：环流指数

近60年三峡库区极端降水变化及其与环流指数遥相关分析被引量：5: 2023年; 分析大尺度气候环流与极端降水相关性,对区域洪旱灾害预警和极端天气管理意义重大。现有研究较好揭示了单一环流指数的影响,而多种环流的影响特点尚不明确。基于三峡库区1960—2019年21个气象站的逐日降水数据,从降水持续性、绝对性等方面构建8个极端降水指数(CDD、CWD、R10、R20、Rx1d、Rx5d、R95p、R99p),运用Mann-Kendall趋势检验、Spearman相关分析和多元线性回归(MLR)等方法,分析了库区极端降水的时空变化,从单因子和多因子两方面揭示了气候环流与极端降水的相关性。结果表明:(1)近60年,库区R10、R20、Rx1d、Rx5d、R95p、R99p在空间上均呈西北向东南递减状态,与多年平均降水空间趋势相同;(2)CWD、CDD、R10、Rx5d总体呈下降趋势,而R20、Rx1d、R95p和R99p则表现为上升趋势,三峡库区持续降水事件的持续时间有所降低,但短期强降水事件发生的频次和强度均有所增加;(3)从极端降水与环流指数的遥相关分析来看,多因子回归分析对极端降水指数的解释程度优于单因子,其中EASMI和SASMI组合为最强解释因子组合。该研究成果可为三峡库区应对极端气候变化和天气灾害预报预警提供科学依据。; 曾慧琪滕顺林邵蒙张璐王跃峰; 关键词：极端降水遥相关分析三峡库区

黑龙江省水热条件与大气环流指数及玉米产量的关系初探被引量：1: 2023年; 利用1981—2020年大气环流指数及黑龙江省玉米农业气象观测站资料,选取气象行业标准中水分亏缺指数和≥10℃积温距平指标作为水热因子,采用数理统计、多元逐步线性回归方法,以月、季为时间尺度,分析水热条件与大气环流指数及玉米产量的关系。研究结果表明:1981—2018年间,研究区玉米生长季(5—9月)内,欧亚纬向环流指数、北非副高强度指数和亚洲纬向环流指数等16个主导因子对水分亏缺指数影响显著(<0.01或<0.05),不同时间主导因子不同,影响贡献存在差异,5月影响贡献最大,7月的最小;亚洲纬向环流指数、欧亚纬向环流指数和西太平洋副高强度指数等21个主导因子对≥10℃积温距平影响极显著(<0.01),9月影响贡献最大,5月的最小。研究区生长季内,5月、8月水热条件与玉米单产相关不显著,7月、生长季(5—9月)≥10℃积温距平与玉米单产呈极显著正相关(<0.01),6月、9月和夏季则为双因子与玉米单产相关极显著(<0.01)。构建了5个大气环流指数与玉米单产的统计模型(<0.01),以2019—2020年数据进行验证,引入1个因子(6月北半球极涡强度指数)、2个因子(6月北半球极涡强度指数和7月北美—北大西洋副高强度指数)的模型对玉米单产估算准确率更高,在81.1%以上。; 姜丽霞赵放李树岭曹蕾李永生张雪梅孙丽莉王晾晾韩俊杰; 关键词：玉米产量

基于SPEI指数的河南省干旱特征及与环流指数的相关性分析被引量：14: 2022年; 干旱从古至今都是人类面临的主要自然灾害,即使在科技发达的今天,它造成的灾难性后果仍然比比皆是。利用不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI)、Mann-Kendall检验、交叉小波分析等方法,分析了河南省1970-2019年干旱演变特征及其与环流的相关性。结果表明:基于SPEI值,近50年来河南省气候逐渐变得干旱;空间变化上,年及春、夏、冬季节都表现为西北干旱显著,东南相对湿润。从环流相关性来看,北大西洋涛动(NAO)、北极涛动(AO)、南方涛动(SOI)对河南省春、夏、秋三季干旱有着较强相关性,SOI和太平洋十年涛动(PDO)在年际上与河南省干旱表现出较强的相关性。; 路金强甘容杨峰左其亭; 关键词：干旱特征

中国地面太阳辐射季节异常与主要大气环流指数的关联分析被引量：4: 2022年; 利用1989~2018年ERA5地面太阳辐射资料,分析了不同季节主要大气环流特征指数与中国地面太阳辐射异常的关系。结果表明:(1)在春季,东亚槽位置对中国中东部大面积的地面太阳辐射异常有一致性的影响,其位置偏东时,地面太阳辐射异常显著偏少。冬季风强度和ENSO(El Niño–Southern Oscillation)分别对长江流域南北、中国南方东部和西部有反位相的影响。(2)夏季的影响因子比较复杂,NAO(North Atlantic Oscillation)和夏季风是两个较主要的影响因子,NAO对中国北方较多地区的地面太阳辐射异常的影响较为显著,而夏季风主要与江淮地区的地面太阳辐射异常相关联。当NAO指数偏大(小)时,北方大部分地区地面太阳辐射异常偏少(多)。当夏季风偏强(弱)时,江淮流域的地面太阳辐射异常显著偏少(多)。(3)在秋季,地面太阳辐射异常主要受到东亚槽位置、冬季风和NAO的影响,冬季风和东亚槽主要影响北方地区,当东亚槽偏西或冬季风偏强时,中国北方除东北地区外的大部分地区地面太阳辐射偏多。NAO主要与中国西部的地面太阳辐射异常关联,当NAO指数偏大时,西部地区北方地面太阳辐射异常偏少而南方大部分地区偏多。(4)在冬季,ENSO和冬季风是较重要的影响因子,但其显著影响区域并不对称。在ENSO负位相或冬季风较强时,中国北方大部分地区的地面太阳辐射异常显著偏多,而ENSO正位相或冬季风较弱最有利于中国南方地面太阳辐射异常偏少,但显著影响范围较小。; 李爽肖子牛丁煌李朝晖

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