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。