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利用1979—2009年的CFSR再分析风场资料,分风向、分月份对黄海6级以上大风变化特征进行了统计分析。结果表明:黄海大风日数呈趋势性减少特征,黄海北部海区和东南部海区大风日数最多。NNW风向大风日数最多(6.8 d),而南风大风日数最少(0.8 d)。大风日数最多的月份是12月(7.8 d),而最少的月份是6月(2.0 d)。各风向大风日数异常振荡的周期一般为2.5~3.0年。黄海大风冬季3个月基本以偏西北风为主,春季偏南大风的比例逐月增加。夏季3个月主要以偏南大风为主,秋季3个月以西南大风日数最多。全年中8级以上极端大风日数最多的月份是8月,与夏季极端大风相联系的天气过程主要为热带气旋。 相似文献
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依据和布克赛尔县气象大风记录资料,分析了大风时空分布特征。同时依据大风主要影响系统和天气形势特征,用天气学方法对大风天气进行了分型,简述了当地大风的预报经验。 相似文献
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介绍灭生性除草剂草甘膦的田间应用技术,包括气候条件、草情与环境、使用技术对草甘膦的药效影响,以提高草甘膦的除草效果。 相似文献
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基于日本气象厅预报模式(JMA)、美国国家环境预报中心预报模式(NCEP GFS)及美国海军全球大气预报谱模式(NOGAPS)3个模式2009年6月28日~8月10日每日20:00预报的海面风场预报资料,利用消除偏差集合平均对海面风场进行预报试验,并采用均方根误差对预报结果进行检验评估。结果表明,对于24、48 h海面风场预报,消除偏差集合平均有效地减小了预报的均方根误差,预报效果优于单个模式的预报;其中,渤海中部偏南地区及黄海中部误差减小最为明显。此外,消除偏差集合平均预报明显改善了2009年7月13~14日和8月7日大风过程的预报效果,提高了风速值和大风区位置的预报准确率。 相似文献
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利用1985~2011年温泉县大风观测资料,通过数理统计、小波变换和M-K分析,研究了温泉县大风的气候变化特征。结果表明:27年来年大风日数总体上呈减少趋势,年平均大风日数为24 d;大风日数以7月最多,2月最少,以夏季最多,秋季和冬季较少;年大风日数存在6年左右的主周期变化和3年的次周期变化。年大风日数在1988年发生了由多向少的突变。 相似文献
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采用1961-2016年中国2 481站的大风日数数据,利用统计方法分析了中国及七大地理分区的大风日数时空分布特征和周期变化规律.结果表明,在时间上,1961-2016年中国及七大地理分区的大风日数整体均呈减少趋势;西藏(东南和西南)地区年均单站大风日数最多(少),但减少比例最少(多).在显著振荡周期上,全国是14年,东北、北方和西北东部地区均是60年,西北西部、西南和东南地区是7、14和60年,西藏地区是7和60年.全国、东北、北方、西北东部、西北西部、西藏、西南和东南地区的年均大风日数分别在1991、1993、1989、1997、1986、1997、1992和1984年发生突变,但仅西北东部和西藏地区通过了0.05显著性水平的检验.在空间上,1961-2016年中国年均大风日数呈现出明显的东南低-西北高的空间分异格局;年均大风日数较多分布在西藏中部和西部、青海南部、新疆东部、四川西部及内蒙古和甘肃北部地区地形复杂的地区,这些地区在20世纪70和80年代以正距平为主,而在其他年代均以负距平为主.1961-2016年中国绝大多数地区年际大风日数呈减少趋势,波动特征在“胡焕庸线”两侧呈东大西小格局. 相似文献
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利用济宁地区11个气象观测站点10年(2005-2014年)的雾和霾地面观测资料,运用统计分析和多项式拟合的方法对济宁地区雾和霾的时空分布特征及演变规律进行研究。结果表明,济宁11个市县雾日的逐月变化可分成单峰-单谷型、不规则波动型、U型和双峰-双谷型;11个市县霾日的月变化可以分成3峰-3谷型和3峰-2谷型;6月发生雾天气最少,但霾天气却是多发月份;济宁地区的雾日空间分布呈西北多东南少的特点,即洼地多、丘陵少、平原居中;济宁地区的霾日空间分布呈北多南少、山区多平原少的特点,且四季的空间分布基本一致,说明霾的发生也和地形有很大关系;济宁地区雾和霾在1~12月均有发生,其中秋冬季雾日最多(占72%)、夏季最少(占13%);霾日在夏季和秋冬季分布比较均匀,春季最少(占19%);近10年济宁地区霾日的变化规律呈波状上升;雾的月际变化呈U形分布。 相似文献
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利用1958-2013年本溪地区雷暴天气观测资料,采用线性倾向分析、高斯滤波、M-K突变检验及小波分析方法,对近56年本溪地区雷暴日数变化特征进行了分析.结果表明,近56年本溪地区年雷暴日数呈现显著下降趋势;在年代际尺度上,本溪地区雷暴日数在20世纪60年代中后期和90年代初期较常年偏多,1995年后雷暴日数较常年偏少;本溪地区年雷暴日数56年时间序列没有明显的突变特征,但存在准2~5年、准10年和准30年周期,且准2~5年和准10年周期有随时间增强趋势,振荡周期随时间有所加长. 相似文献
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《现代农业科技》2017,(12)
为了提高霾预测预报水平,利用济南市区国家级地面气象观测站1961—2014年的逐日观测资料,采用线性倾向估计方法拟合霾日数的变化趋势对其进行分析,并使用设定的霾日数异常评价标准对霾日数异常情况进行了评价。结果表明,1961—2014年济南霾日数年际变化呈现增多的趋势,济南霾日数变化线性倾向率为8.85 d/10年。平均霾日数为35 d;最少霾日数2 d,出现在1961年;最多霾日数112 d,出现在2014年;偏少年数为9年,正常年数为39年,偏多年数为1年,显著偏多年数为2年,异常偏多年数为3年;济南霾日数四季变化均呈现增多的趋势,济南霾日数冬季变化线性倾向率为2.563 d/10年,冬季为霾日数四季中变化最明显的季节;济南霾日数夏季变化线性倾向率为1.98 d/10年,夏季为霾日数四季中变化最缓慢的季节。 相似文献
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2013年4月29日大风天气过程,海平面气压梯度弱,预报有一定难度,若漏报将产生严重影响,甚至造成农业损失.因此,对这次弱气压梯度下大风成因进行总结与分析,对大风预报和农业防灾减灾有重要意义。分析结果表明,这是一次冷锋过后的偏北大风过程,但地面冷高压前沿气压梯度小,因此这次大风天气过程的主要原因不是海平面气压梯度,而是由变压风、冷平流、动量下传、前期显著回暖等引起,另外,T639、EC细网格和GFS数值预报模式的10m风场产品对这次过程的平均风向风力预报较好,江苏WRF模式的10m风场预报部分站点平均风力偏大,但对阵风的预报指示意义很好。检验结果表明,江苏WRF10m风场对阵风6级以上的大风有较好的预报能力。 相似文献
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嘉兴地区大风气候特征分析 总被引:3,自引:3,他引:0
利用1981-2013年嘉兴地区6个地面观测站大风资料,分析嘉兴地区8级以上大风的分布规律。结果表明,嘉兴地区冬夏季风交替显著,大风的季风特征明显,冬半年大风多为冷空气大风,春季及初夏的大风多为低压、倒槽引起。夏季的大风主要是受热带气旋及副高边沿影响产生的。受地理位置影响,平湖的大风日数远远多于其他几个县。嘉兴地区平均大风日数总体呈线性递减趋势,平湖市的递减趋势尤为显著。运用Morlet小波分析方法分析嘉兴地区大风日数的年际变化,结果表明大风日数具有明显的周期变化规律特征,存在12年的短周期和32年的长周期,目前处于大风日数偏少期。 相似文献