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A Comparison of the Effects of Interannual Arctic Sea Ice Loss and ENSO on Winter Haze Days: Observational Analyses and AGCM Simulations 被引量:7
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作者 Shuanglin LI Zhe HAN Huopo CHEN 《Journal of Meteorological Research》 SCIE CSCD 2017年第5期820-833,共14页
This study compares the impacts of interarmual Arctic sea ice loss and ENSO events on winter haze days m mare- land China through observational analyses and AGCM sensitivity experiments. The results suggest that (1)... This study compares the impacts of interarmual Arctic sea ice loss and ENSO events on winter haze days m mare- land China through observational analyses and AGCM sensitivity experiments. The results suggest that (1) Arctic sea ice loss favors an increase in haze days in central-eastern China; (2) the impact of ENSO is overall contained within southern China, with increased (reduced) haze days during La Nifia (El Nifio) winters; and (3) the impacts from sea ice loss and ENSO are linearly additive. Mechanistically, Arctic sea ice loss causes quasi-barotropic positive height anomalies over the region from northem Europe to the Ural Mountains (Urals in brief) and weak and negative height anomalies over the region from central Asia to northeastem Asia. The former favors intensified frequency of the blocking over the regions from northern Europe to the Urals, whereas the latter favors an even air pressure distribu- tion over Siberia, Mongolia, and East Asia. This large-scale circulation pattern favors more frequent occurrence of calm and steady weather in northern China and, as a consequence, increased occurrence of haze days. In comparison, La Nifia (El Nifio) exerts its influence along a tropical pathway by inducing a cyclonic (anticyclonic) lower-tropo- spheric atmospheric circulation response over the subtropical northwestern Pacific. The northeasterly (southwesterly) anomaly at the northwestern rear of the cyclone (anticyclone) causes reduced (intensified) rainfall over southeastern China, which favors increased (reduced) occurrence of haze days through the rain-washing effect. 展开更多
关键词 winter haze days Arctic sea ice loss ENSO AGCM experiments
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基于东亚冬季风指数的安徽省冬季霾预测研究 被引量:6
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作者 张浩 石春娥 杨元建 《气象》 CSCD 北大核心 2019年第3期407-414,共8页
东亚冬季风强度与中国中东部冬季霾日数的变化在年际尺度上密切相关,这为霾的短期气候预测提供了可能的物理因子。利用NCEP/NCAR再分析资料和安徽省1980-2016年气象观测数据,采用统计分析方法研究安徽省1月霾日数与同期不同东亚季风指... 东亚冬季风强度与中国中东部冬季霾日数的变化在年际尺度上密切相关,这为霾的短期气候预测提供了可能的物理因子。利用NCEP/NCAR再分析资料和安徽省1980-2016年气象观测数据,采用统计分析方法研究安徽省1月霾日数与同期不同东亚季风指数的关系,确定了安徽省不同区域冬季霾的主要季风指数预测因子,建立安徽省冬季霾的月尺度预测模型,并进行了验证。结果表明:(1)1月气候霾日数与6类东亚冬季风指数均呈反相关关系,其中淮河以北、江淮之间两个区东亚大槽强度指数与气候霾日数的相关系数在各项指数中最高,沿江江南为西伯利亚高压强度指数与气候霾日数的相关系数在各项指数中最高。(2)不同分区建立的1月气候霾日数的预测模型均通过了α=0. 01的显著性水平检,验证结果表明,霾日数预测等级与实况等级基本一致,各区均未出现预测错误的情况,表明模型具有较好的预测表现。(3)在安徽省冬季霾实际预测业务中,相比NCEPCFS2模式输出的环流预报场,ECMWFSYSTEM4模式输出环流预报场的预测效果更好。 展开更多
关键词 冬季霾 东亚冬季风 相关关系 预测模型 安徽
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初冬四川盆地霾的变化特征及其成因分析
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作者 罗玉 王顺久 +2 位作者 张菁 杨蓉 吴越 《高原山地气象研究》 2024年第1期111-116,共6页
选取NCEP/NCAR大气环流资料以及四川盆地16个地市州代表站天气现象数据,运用EOF分解、线性相关等统计方法,分析了初冬四川盆地霾的变化特征及其成因。结果表明:在年际尺度上,初冬四川盆地霾日数均表现为两种不同的分布模态,一是全区一致... 选取NCEP/NCAR大气环流资料以及四川盆地16个地市州代表站天气现象数据,运用EOF分解、线性相关等统计方法,分析了初冬四川盆地霾的变化特征及其成因。结果表明:在年际尺度上,初冬四川盆地霾日数均表现为两种不同的分布模态,一是全区一致型,二是东西反相型。影响霾日数一致型模态的关键环流系统为,霾日数偏多(少)时,表现为AO/NAO呈负(正)位相,欧亚南部型(SEA)遥相关波列呈负(正)位相,四川盆地为高度场正(负)距平控制,受到青藏高原以北(南)偏西北风(西南风)异常影响,来自孟加拉湾的西南暖湿水汽输送较弱(强)。影响霾日数东西反相型环流系统为,霾日数东多西少(东少西多)时,呈现类似SEA型遥相关波列。降水量的减少是影响初冬四川盆地霾天气的重要气象因子,降水对大气的净化作用随着降水量的减少而减弱,造成霾天气频发。 展开更多
关键词 四川盆地初冬霾 欧亚南部型遥相关 降水
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