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青藏高原高寒草甸生态系统CO_2交换量的“转折气温”(英文) 被引量:5
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作者 张法伟 李红琴 +1 位作者 李英年 赵亮 《草业科学》 CAS CSCD 2007年第9期20-29,共10页
为了理解青藏高原高寒草地生态系统的碳动态变化和环境因子对其的调控关系,分析2年(2002和2003年)的涡度相关数据。结果表明,高寒草地生态系统是"碳汇",2年分别从大气吸收了286.74和284.94 g CO2。相关分析表明,高寒草甸生态... 为了理解青藏高原高寒草地生态系统的碳动态变化和环境因子对其的调控关系,分析2年(2002和2003年)的涡度相关数据。结果表明,高寒草地生态系统是"碳汇",2年分别从大气吸收了286.74和284.94 g CO2。相关分析表明,高寒草甸生态系统CO2交换量与日平均气温有十分明显的相关性,而与光量子通量密度和土壤含水量没有明显的相关性。"转折气温",是生态系统光合通化增长速率开始大于生态系统的呼吸增长速率时的气温。通过线性指数模型,发现高寒草甸生态系统的"转折气温"是2.47℃。在降雨和光量子通量密度基本不变,生态系统比较稳定的条件下,如果增温效应发生在气温大于2.47℃,高寒草甸生态系统的"碳汇"功能将得以加强,反之,发生在气温小于2.47℃,"碳汇"功能将被削弱乃至转变为"碳源"。 展开更多
关键词 CO2通量 高寒草甸 转折气温 青藏高原
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四川地区气温转折过程2m温度变化订正研究 被引量:2
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作者 冯良敏 周秋雪 +1 位作者 曹萍萍 王佳津 《干旱气象》 2023年第1期164-172,共9页
基于四川地区1990—2019年的逐日2 m最高、最低温度站点实况数据,对气温转折天气过程进行统计和分析,在此基础上,应用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法及NCEP/NCAR(National Center for Environmental Prediction/Nationa... 基于四川地区1990—2019年的逐日2 m最高、最低温度站点实况数据,对气温转折天气过程进行统计和分析,在此基础上,应用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法及NCEP/NCAR(National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research)逐日再分析资料,构建气温转折天气过程变温订正模型。结果表明:(1)出现气温转折过程最多的区域是高原与盆地的边坡过渡区,最少的是盆地;(2)各区域的气温转折过程具有明显的季节差异,均表现为春季最多、冬季最少,且春季的气温转折过程明显多于其他3季;(3)在1990—2019年验证集中,LightGBM订正模型表现较好,准确率为78.64%,平均绝对误差为1.35℃。(4)在2020年的独立样本测试中,LightGBM订正模型的准确率为53.60%,平均绝对误差为2.19℃,整体订正效果优于ECMWF模式(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)、中央台城镇预报指导报(SCMOC)及四川省气象台数值预报客观释用城镇预报指导报(SPCO)的预报。 展开更多
关键词 气温转折过程 LightGBM算法 机器学习
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2021/2022年东亚大陆冬季前暖后冷的环流差异及其成因 被引量:1
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作者 晏红明 李刚 +1 位作者 袁媛 姚愚 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期4026-4044,共19页
2021/2022年冬季东亚大陆地区整体以偏冷为主,气温季节内变化显著,前冬(2021年12月1日—2022年1月26日)气温偏高,后冬(2022年1月28日—2月24日)气温偏低;气温变化的空间差异较大,呈现出显著的北暖南冷特征,尤其在冷时段,南部地区气温偏... 2021/2022年冬季东亚大陆地区整体以偏冷为主,气温季节内变化显著,前冬(2021年12月1日—2022年1月26日)气温偏高,后冬(2022年1月28日—2月24日)气温偏低;气温变化的空间差异较大,呈现出显著的北暖南冷特征,尤其在冷时段,南部地区气温偏低幅度比北部地区大1℃左右.本文利用逐日中国观测站点资料和NCEP/NCAR、ERA5等再分析资料分析了2021/2022年冬季东亚大陆前暖后冷的可能原因,发现与冬季气候密切相关的西伯利亚高压、东亚冬季风、平流层极涡、高原高度场、西太平洋副热带高压、东亚高空西风急流、北半球平流层环状模(NAM)等大尺度环流系统均发生了显著的转折性变化,直接导致了东亚大陆冬季前暖后冷的季节变化,但乌拉尔山高压在冷暖时段的变化差异并不明显.另外,赤道中东太平洋冷海温和北大西洋暖海温在后冬的加强变化通过对大气环流的强迫影响,对2022/2021年后冬冷时段冷空气的加强和低温冷事件的发生起到了十分重要的作用. 展开更多
关键词 东亚大陆 冬季气温季节内转折 关键大气环流系统 海温异常强迫
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Reversal of monthly East Asian winter air temperature in 2020/21 and its predictability 被引量:2
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作者 Hongqing Yang Ke Fan 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2022年第1期42-48,共7页
In this study,the reversal of monthly East Asian winter air temperature(EAWT) in 2020/21 and its predictability were investigated.The reversal of monthly EAWT in 2020/21 was characterized by colder temperatures in ear... In this study,the reversal of monthly East Asian winter air temperature(EAWT) in 2020/21 and its predictability were investigated.The reversal of monthly EAWT in 2020/21 was characterized by colder temperatures in early winter(December 2020 to mid-January 2021) and warmer temperatures in late winter(mid-January to February 2021).Results show that the reversal in the intensity of the Siberian high(SH) also occurred between early and late winter in 2020/21.In early winter,as the Barents-Laptev sea ice in the previous September(i.e., in2020) reached a minimum for the period 1981-2020,the SH was strengthaned via a reduction of the meridional gradient between the Arctic and East Asia.In late winter,as a sudden stratospheric warming occurred on 5 January 2021,the stratospheric polar vortex weakened,with the weakest center shifting to North America in January.Subsequently,the negative Arctic Oscillation-like structure shifted towards North America in the middle and lower troposphere,which weakened the SH in late winter.Furthermore,the predictability of the reversal in EAWT in 2020/21 was validated based on monthly and daily predictions from NCEP-CFSv2(National Centers for Environment Prediction-Climate Forecast System,version 2).The results showed that the model was unable to reproduce the monthly reversal of EAWT.However,it was able to forecast the reversal date(18 January 2021)of EAWT at lead times of 1-20 days on the daily scale. 展开更多
关键词 Monthly reversal East Asia Winter air temperature Barents-Laptev sea ice Stratospheric polar vortex Siberian high PREDICTABILITY
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