简介:哈萨克斯坦是世界最大的内陆国家,拥有典型的大陆性气候和多样的地理环境及生态系统,同时哈萨克斯坦的自然环境和人类社会对于气候变化这一全球性问题是敏感的、脆弱的,需要运用科学的研究方法应对气候变化的挑战。通常,区域或局地尺度的气候变化影响研究需要对气候模式输出或再分析资料进行降尺度以获得更细分辨率的气候资料。近年来,大量验证统计降尺度方法在各个地区能力的研究见诸文献,然而在哈萨克斯坦地区验证统计降尺度方法的研究非常少见。本文使用了岭回归的方法对哈萨克斯坦地区11个气象站点1960-2009年的月平均气温进行了统计降尺度研究。结果显示,使用前30年数据和岭回归模型建立大尺度预报因子和观测资料的统计关系可以较好地预测后20年的月平均气温,预测能力在各站各月均有不同程度的差异,地形复杂的站点预测效果较差,夏季预测结果好于冬季;此外,将哈萨克斯坦地区平均来看则与观测数据相吻合。
简介:利用CRUT3v和CN05两套观测资料,评估25个CMIP5模式对1906—2005年中国年平均气温变化的模拟能力,并与CMIP3模式对比。结果表明:1906—2005年中国平均温升速率为0.84℃/100a,CMIP5多模式集合平均模拟的增温率为0.77℃/100a。模式对20世纪后期温升模拟好于前期,仅有两个模式能模拟中国20世纪40年代异常增暖。模式对气温气候态空间分布模拟较好,但在中国西部地区存在最大模拟冷偏差和不确定性。1961—1999年,中国北方增暖大于南方。多模式集合平均可以较好地模拟气温变化线性趋势的空间分布,但对南北气温变化趋势的差异模拟过小。总体说来,在中国平均气温变化趋势、气温气候态空间分布和气温变化趋势空间分布三方面,CMIP5模式都较CMIP3模式有所提高。
简介:利用华中区域(河南、湖北、湖南3省)42站1960~2005年逐月平均最高、最低气温资料,计算并详细分析了该区域年(季、月)平均最高、最低气温和气温日较差的线性变化趋势、突变性及周期性特征。结果发现:1)华中区域年平均最高、最低气温均呈现上升趋势,年平均气温日较差呈减小趋势,其中年平均最低气温变化最显著。2)平均最高气温在春、秋、冬均呈上升趋势;平均最低气温四季均呈上升趋势,其中春、冬季变化显著;平均气温日较差在夏、冬季下降趋势较为明显,其中以冬季降幅最大。3)全年有4个月平均最高气温呈下降趋势,其中8月最为显著;平均最低气温在冬、春季为明显上升趋势,其他月变化趋势不显著;平均气温日较差在冬、夏季呈明显下降趋势,其中1月最为显著。4)年平均最高、最低气温在20世纪90年代经历了一次由冷变暖的明显突变;四季中,平均最高气温春、冬季突变显著,平均最低气温春、夏季突变显著。5)年平均最高、最低气温存在显著的2~4a周期变化。
简介:文章利用通辽国家基本气象站1951—2015年逐日最高气温、最低温度和日平均气温,计算了3个要素序列的算数平均值、中位数、众数及样本标准差等基本统计量,分析了每个气温等级出现的频次和不同气温段的气温日较差出现日数、日最高气温〉30℃日数和日最低气温≤-20℃日数等。结果表明:(1)该地极端最高气温达39.4℃,极端最低气温为-33.9℃,最高气温出现在7月12日,最低气温出现在1月17日。(2)全年26.1~28.0℃的最高气温出现频次和16.1~18.0℃的日最低气温出现频次最高。(3)一年中,日最高气温在0℃以上的天数占全年总日数的75%;日最低气温在0℃以下的日数占全年总日数的46%;日较差〉10℃的日数占全年总日数的69%。(4)1981—2015年平均气温比1951—1981年明显升高,表现为低温日数明显减少,而近10a不仅冬季低温日数减少而且夏季高温日数明显增多。
简介:利用2006~2010年陕西10地市逐小时的气温和逐日的最高气温、最低气温、平均总云量、降水量资料,通过线性回归方法建立了一种基于日最高气温和最低气温预报以及临近气温实况资料的逐时气温预报模型,并对2011年每天的逐时气温预报进行检验。结果表明:该方法在晴天、多云和阴雨天的预报能力依次减弱,其中晴天和多云天02~18时的预报效果好于19时至次日01时的,而阴雨天01~10时的预报效果好于其它预报时段的;当日最高气温和最低气温预报较为准确时,西安站各预报时刻的准确率均在60%以上,其中14~17时的准确率较高,晴天的达到100%,多云天的在96%~99%之间,阴雨天的准确率偏低一些,特别是11~17时较晴天和多云天偏低了12%~27%;该方法可以将24h日最高(低)气温预报细化到逐时气温预报,同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及在晴天、多云和阴雨天的不同表现,具有一定的业务应用和推广价值。