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江淮流域夏季热浪日数的季节预报研究
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作者:
高妙妮 Bin Wang 杨静 董文杰 来源:第35届中国气象学会年会 年份:2019 文献类型 :会议论文 关键词: 江淮流域 物理 热浪 经验预报模型
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描述:夏季梅雨雨季后(7-8月),江淮流域成为中国热浪高发的核心区域。该地区的热浪具有高温和高湿的特征,严重危害人类健康、社会经济和生态系统。1961-2015年,江淮流域夏季湿热浪日数存在显著的年际和年代际变率。提高该地区热浪总日数的预测能力具有重要的科学意义和社会价值。研究发现,江淮流域热浪日数的变化与两个前期海温因子显著相关:太平洋纬向偶极型海温发展趋势和冬季大西洋经向三极型海温。具体的影响机制是
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江淮流域梅雨期气候对全球气候变暖的响应
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作者:
吴楚樵 刘玉芝 来源:第35届中国气象学会年会 年份:2019 文献类型 :会议论文 关键词: 江淮地区 全球变暖 梅雨 预估 CMIP5模式
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描述:在全球气候变暖背景下,中国江淮流域梅雨期的气候响应趋于复杂,给江淮流域梅雨期的气候预测带来了更多的不确定因素。研究江淮梅雨期气候对全球变暖的响应,对于认识江淮梅雨变化新趋势、提高新气候背景下的汛期预报及制定防灾减灾政策均有深远意义。本文采用中国地面气温和降水日值数据集对近几十年来江淮地区梅雨期的气温和降水变化进行了深入分析,基于观测结果,评估了国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的22个模式
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基于自组织映射神经网络(SOM)降尺度方法的江淮流域夏季日降水的未来预估及其成因分析
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作者:
李梅 江志红 周璞 来源:第35届中国气象学会年会 年份:2019 文献类型 :会议论文 关键词: 降水 统计降尺度 自组织映射神经网络 未来预估 成因分析
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描述:本文利用自组织映射神经网络(Self-organized map, SOM)方法对江淮流域(27.5°-32°N,110°E以东)夏季日降水进行了统计降尺度研究,发现该方法能显著提高对日降水概率分布及其空间分布的模拟能力,同时增强各模式对降水模拟的一致性:SOM降尺度后,各台站模拟与观测的日降水概率分布曲线重合率达到90%以上,曲线尾部特征的改善尤为明显,即极端降水的模拟能力较降尺度前有所提高;降