期刊文献+
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
中国降雪气候学特征 被引量:56
1
作者 刘玉莲 任国玉 于宏敏 《地理科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期1176-1185,共10页
利用逐日地面降雪观测资料,分析中国25oN以北范围内降雪量、降雪日数、雪带分布和各强度降雪的气候学特征,得到以下结论:①雪季长度与年降雪日数在东部呈纬向分布,大兴安岭北部最长(>210 d),长江以南最短(常年无雪或偶尔降雪);在西... 利用逐日地面降雪观测资料,分析中国25oN以北范围内降雪量、降雪日数、雪带分布和各强度降雪的气候学特征,得到以下结论:①雪季长度与年降雪日数在东部呈纬向分布,大兴安岭北部最长(>210 d),长江以南最短(常年无雪或偶尔降雪);在西部青海省南部和西藏自治区北部最长(>300 d),滇、川、藏交界处及新疆自治区北部较长,南疆较短(<60 d)。年降雪量东南部最少,东北和西北北部较多(>30 mm),青海和西藏降雪量最多(>60 mm)。平均降雪强度江淮一带最大。②根据雪季降雪频次划分中国的雪带,东北大部、内蒙自治区东部、新疆北部、青藏高原大部、秦岭等地区为常年多雪带;长江以南的滇南、四川盆地、江浙沿海等地区为永久无雪带;其余地区为常年降雪带和偶尔降雪带。③不同区域各级降雪日数占总降雪日数的比例都是暴雪日数最少,大雪日数其次,小雪日数最多;但中雪降雪量占总降雪量的比例在东北北部、华北、西北、新疆、东南、青藏高原东部等区域仅高于小雪降雪量,而在黄-淮地区仅次于暴雪降雪量。④降雪年内分配在东北北部、西北、新疆、青藏高原东部等地区都呈双峰型,最多雪时节在早冬和晚冬、早春,隆冬时节并不是降雪最多时间,黄-淮和东南地区呈单峰型,东南地区峰值更陡。⑤总降雪日数和除暴雪外的各等级降雪日数与地理位置关系较明显,在中国东部主要随着纬度升高增加,在中国西部随海拔高度增加而增加;随着纬度升高,东部和西部的总降雪强度都减小,西部的小雪强度也减小。 展开更多
关键词 降雪 降雪日 降雪强度 暴雪 雪带 气候学 中国
下载PDF
1961—2013年大连地区降雪变化及成因分析 被引量:3
2
作者 王丽娜 王囝囝 +2 位作者 祝青林 徐梅 卞若玢 《气象与环境学报》 2015年第5期128-133,共6页
利用1961—2013年大连地区逐日降雪天气现象和降雪量观测资料,按降雪量级,采用线性趋势分析和Mann-Kendall趋势分析法对大连地区降雪的气候特征进行了分析。结果表明:1961—2013年大连地区降雪量呈下降的趋势,下降速率为1.6 mm/10 a,年... 利用1961—2013年大连地区逐日降雪天气现象和降雪量观测资料,按降雪量级,采用线性趋势分析和Mann-Kendall趋势分析法对大连地区降雪的气候特征进行了分析。结果表明:1961—2013年大连地区降雪量呈下降的趋势,下降速率为1.6 mm/10 a,年际间降雪量呈波动显著增大的趋势,特别是近10 a降雪量多次达到历史同期极值。近53 a大连地区降雪初日呈推迟的趋势,而降雪终日呈显著提前的趋势。1961—2013年大连地区降雪日数明显减少,平均每10 a减少2.0 d,降雪日数的显著减少主要表现为微量降雪日数和小雪日数的减少。冬季气温升高可能是大连地区降雪减少、降雪初日推迟和降雪终日提前的原因之一。 展开更多
关键词 降雪 降雪日 降雪 降雪
下载PDF
乌鲁木齐冬季清雪预报服务研究 被引量:4
3
作者 王健 张月华 谭艳梅 《沙漠与绿洲气象》 2018年第1期82-85,共4页
以乌鲁木齐冬季清雪工作需求为牵引,利用乌鲁木齐2006—2016年冬季(当年11月—翌年3月)逐日降雪量、积雪深度、气温和173 d降雪日的逐时降雪量资料,分析了近11年冬季各量级降雪的分布特征、降雪持续时间和降雪的日变化特征;对积雪深度... 以乌鲁木齐冬季清雪工作需求为牵引,利用乌鲁木齐2006—2016年冬季(当年11月—翌年3月)逐日降雪量、积雪深度、气温和173 d降雪日的逐时降雪量资料,分析了近11年冬季各量级降雪的分布特征、降雪持续时间和降雪的日变化特征;对积雪深度和对应降雪量做线性拟合,得出二者比值大体为0.968 cm/mm。得出清雪预报服务的重点是:小雪的有无、降雪起止时间和累积降雪量、积雪深度的预报,难点是中雪、大雪特别是暴雪和对应的积雪深度的精细化预报。 展开更多
关键词 降雪特征 降雪持续时间 降雪日变化 积雪深度 积雪深度和对应降雪量比值
下载PDF
新疆阿勒泰地区冬季日降雪特性指标变化分析 被引量:18
4
作者 庄晓翠 田忠锋 李博渊 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期463-471,共9页
基于新疆阿勒泰地区7个观测站1961—2011年冬季逐日降雪量资料,定义了日降雪特性指标:3个级别的降雪频率及贡献率,运用线性趋势、Cubic函数、Morlet小波变换、R/S分析等方法,研究该区冬季日降雪特性指标的气候变化特征。结果表明:阿勒... 基于新疆阿勒泰地区7个观测站1961—2011年冬季逐日降雪量资料,定义了日降雪特性指标:3个级别的降雪频率及贡献率,运用线性趋势、Cubic函数、Morlet小波变换、R/S分析等方法,研究该区冬季日降雪特性指标的气候变化特征。结果表明:阿勒泰地区及各站冬季降雪量与日降雪特性指标均呈显著正相关;日降雪特性指标、冬季降雪量都有明显的年代际变化特征,长期变化趋势均呈显著的线性增多趋势,小雪频率及贡献率最大;小雪频率是大到暴雪频率的近20倍;各站阿勒泰站中雪和大到暴雪频率及贡献率、富蕴站和青河站大到暴雪频率及贡献率、其他站日降雪特性指标对冬季降雪量的影响均显著。Cubic函数拟合表明,小雪频率、贡献率在20世纪90年代中后期发生了由多到少的转型;中雪、大到暴雪频率及其贡献率基本呈单调上升趋势;各站大到暴雪频率、贡献率与全区的基本一致。阿勒泰地区冬季大到暴雪频率及贡献率的变化是造成该地区冬季降雪量发生变化的内在因素;福海站是小雪频率及贡献率变化,其他站是大到暴雪频率及贡献率变化是造成冬季降雪量变化的内在因素。Morlet小波分析表明,日降雪特性指标存在显著的年代际和年际周期变化。R/S分析表明,未来该地区日降雪特性指标呈逐渐减少趋势,尤其是中雪频率和贡献率。 展开更多
关键词 降雪 降雪 降雪频率 贡献率 周期变化 阿勒泰 新疆
原文传递
Simulation of a Freezing Rain and Snow Storm Event over Southern China in January 2008 Using RIEMS 2.0 被引量:1
5
作者 XIONG Zhe 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2013年第1期27-32,共6页
The Regional Integrated Environmental Model System (RIEMS 2.0) with NCEP Reanalysis II is utilized to simulate the severe freezing rain and snow storm event over southern China in January 2008, which caused severe d... The Regional Integrated Environmental Model System (RIEMS 2.0) with NCEP Reanalysis II is utilized to simulate the severe freezing rain and snow storm event over southern China in January 2008, which caused severe damage in the region. The relationships between the freezing rain process and the large-scale cir- culation, in terms of the westerly and low-level jets, water vapor transportation, and northerly wind area/intensity indices, were analyzed to tmderstand the mechanisms of the freezing rain occurrence. The results indicate the fol- lowing: (1) RIEMS 2.0 reproduced the pattern of precipi- tation in January 2008 well, especially for the temporal evolution of daily precipitation averaged over the Yangtze River valley and southern China; (2) RIEMS 2.0 repro- duced the persistent trough in the South Branch of the westerlies, of which the southwesterly currents trans- ported abundant moisture into southern China; (3) RIEMS 2.0 reasonably reproduced the pattern of frequencies of light and moderate rain, although it overestimated the frequency of rain in southern China. This study shows that RIEMS 2.0 can be feasibly applied to study extreme weather and climate events in East Asia. 展开更多
关键词 RIEMS 2.0 climate extremes freezing rain snow storm
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部