简介:利用中国西部280站地面降水资料和NCEP再分析OLR资料,采用EOF、相关分析方法,分析了中国西部OLR与降水的关系。结果表明:(1)中国西部秋季OLR高值区与降水低值区相吻合,OLR低值区偏于降水高值区一侧。秋季OLR和降水具有显著的反相变化趋势。(2)西部秋季各月OLR与降水有大片显著的负相关区存在,在西北和东南象限OLR与降水的反位相变化关系更加密切,9月负相关显著区最大。(3)通过EOF分析,南疆盆地—青海高原西北部,是西部OLR变化最敏感的地方。分析敏感区OLR变化对秋季降水的影响,同期9月当吐鲁番OLR异常增大(减小)时,南疆西部、青海高原北部、甘南高原—陇中区域的降水偏多(少),西藏—川西高原降水偏少(多);10月内蒙西部OLR异常与新疆、陕北、川北、桂西有显著的反相变化;11月塔克拉玛干沙漠的OLR异常与陕西降水有显著的反相变化。异常敏感区OLR对秋季降水影响的前期月份主要是上年12月、当年4~6月和8月。(4)青藏高原OLR低值中心,从冬到夏向东向南移动。同期9月高原OLR低值升高,西藏高原降水增多、高原东北侧降水减少,10月高原OLR升高,高原降水增多、河西中部降水减少,11月两者无明显关系。对秋季降水影响的前期月份主要是当年1月、3月和6月。
简介:对1988、1994、1995年3个高温年份南京市区260万自然人群中563例重症中暑病例与逐日气象因素作了多元逐步回归分析。以发病当日平均气温x1、最高气温x2、相对湿度x3、平均风速x4、日照时间x5和降水量x6等6个气象因素以及这些因素与发病前1~5天的2~6天平均值M11~M15、…、M61~M65共36项因素作为自变量;以重症中暑总例数作为应变量。筛选结果:x1、x3、M12、M32四项对Y有显著贡献。由标准回归系数可见,x1较xX3,M12较M32贡献大。连续3日的平均气温M12及相对湿度M32较x1、x3对日重症中暑人数影响要大。当M12超过30℃且M32超过73%易出现中暑。这结果在1997年做了初步应用验证。
简介:利用Г分布函数对中国1951—2004年地面台站逐日降水观测资料进行雨日降水量概率分布拟合并定义极端降水事件,在此基础上对极端降水日数与ENSO的关系进行分析研究。结果表明,ENSO对同期的极端降水发生频率在不同地区和不同季节表现出不同的影响作用。总体而言,中国极端降水事件更易发生在厄尔尼诺年的冬春季和拉尼娜年的夏秋季。极端降水在对ENSO强信号的滞后响应上,其发生频率在时空上发生了变化,主要表现为,多数地方更易在ENSO暖位相出现后的半年左右发生极端降水事件。研究表明,ENSO冷暖信号对我国极端降水事件多寡的影响具有不对称性。