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印度洋-太平洋海表温度年际变化的联合模态 被引量:6
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作者 黄菲 谢瑞煌 黄少妮 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期1-9,共9页
利用1870-2004年的HadiSST的月平均海表面温度(SST)资料,对去除了全球增暖趋势的印度洋一太平洋海表温度异常(SSTA)作季节经验正交函数(Season—reliant Empirical Orthogonal Function,S-EOF)分解,得到了印度洋一太平洋海表... 利用1870-2004年的HadiSST的月平均海表面温度(SST)资料,对去除了全球增暖趋势的印度洋一太平洋海表温度异常(SSTA)作季节经验正交函数(Season—reliant Empirical Orthogonal Function,S-EOF)分解,得到了印度洋一太平洋海表温度年际变化的2个联合模态,并且分析了与之相对应的大气环流特征。结果表明:低频的厄尔尼诺/南方涛动(ENSO)是控制印度洋一太平洋的主导模态,能使赤道印度洋维持一异常反气旋性环流,削弱印度洋夏季风的作用并且将东印度洋暖池的暖水输送到西印度洋,印度洋SSTA在一年四季中都出现全海盆同号变化,因此,第一主模态是ENSO的低频模与印度洋海盆一致模的联合模态;第二模态表现为太平洋上准2a的ENSO位相转换模与印度洋偶极子模的联合模态,ENSO的位相转换发生于春季,与季风的异常转换有关,印度洋上出现异常的气旋性环流,叠加在印度洋夏季风上,增大东西印度洋的温差,在秋季出现西低东高的偶极子型海温分布,印度洋夏季风和这个模态的产生发展有很大的联系。 展开更多
关键词 海表温度 s-eof ENSO 联合模态 印度洋偶极子 夏季风
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东亚大槽冬春季节内演变的主模态时空特征 被引量:6
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作者 黄菲 李金泽 +1 位作者 许士斌 王宏 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期118-125,共8页
冬春季节东亚大槽的异常变化常常与寒潮冷空气的活动密切相关,影响中国的寒潮冷空气近年来常常造成初冬、深冬相反的冷冬或暖冬现象,与之相关的东亚大槽是否也存在这样的季节内反位相变化特征,是本文研究的主要目的。本文利用季节经验... 冬春季节东亚大槽的异常变化常常与寒潮冷空气的活动密切相关,影响中国的寒潮冷空气近年来常常造成初冬、深冬相反的冷冬或暖冬现象,与之相关的东亚大槽是否也存在这样的季节内反位相变化特征,是本文研究的主要目的。本文利用季节经验正交分解(S-EOF)方法,对冬春季节内的初冬(11-12月)、深冬(1-2月)、初春(3-4月)东亚大槽区域500 hPa位势高度场的季节内演变时空主模态特征进行了分析,结果发现:东亚大槽主要表现为深冬(初冬初春)向北退缩(向南加深)型和冬春一致加强(减弱)型两个主模态,分别解释了23.3%和17.2%的方差贡献。S-EOF第一模态主要表现为东亚大槽在初冬、初春向南加深(向北退缩)和在深冬向北退缩(向南加深)的季节内反位相变化特征,此时,初冬、初春阿留申低压向南增强(向北减弱),中国东南沿海以东区域降温(升温),欧亚大陆北部升温(降温);而深冬阿留申低压减弱(增强),日本南部到我国东北、华北地区升温(降温);该模态与冬季Mega-ENSO型海温存在着密切的联系。S-EOF第二模态(东亚大槽冬春一致加强(减弱)型)主要表现为东亚大槽从初冬到初春的一致性加强(减弱)特征,此时北半球大气主要受北极涛动负位相(正位相)控制,欧亚大陆中东部地区大范围降温(升温);该模态主要受到传统La Niňa(El Niňo)型海温以及印度洋海盆一致模的影响。 展开更多
关键词 东亚大槽 s-eof 冬春季 北极涛动(AO) Mega-ENSO
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Seasonal Evolution of Dominant Modes in South Pacific SST and Relationship with ENSO 被引量:4
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作者 李刚 李崇银 +1 位作者 谭言科 白涛 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2012年第6期1238-1248,共11页
A season-reliant empirical orthogonal function (S-EOF) analysis was applied to the seasonal mean SST anomalies (SSTAs) based on the HadISST1 dataset with linear trend removed at every grid point in the South Pacif... A season-reliant empirical orthogonal function (S-EOF) analysis was applied to the seasonal mean SST anomalies (SSTAs) based on the HadISST1 dataset with linear trend removed at every grid point in the South Pacific (60.5°-19.5°S, 139.5°E-60.5°W) during the period 1979-2009. The spatiotemporal characteristics of the dominant modes and their relationships with ENSO were analyzed. The results show that there are two seasonally evolving dominant modes of SSTAs in the South Pacific with interannual and interdeeadal variations; they account for nearly 40% of the total variance. Although the seasonal evolution of spatial patterns of the first S-EOF mode (S-EOF1) did not show remarkable propagation, it decays with season remarkably. The second S-EOF mode (S-EOF2) showed significant seasonal evolution and intensified with season, with distinct characteristics of eastward propagation of the negative SSTAs in southern New Zealand and positive SSTAs southeast of Australia. Both of these two modes have significant relationships with ENSO. These two modes correspond to the post-ENSO and ENSO turnabout years, respectively. The S- EOF1 mode associated with the decay of the eastern Pacific (EP) and the central Pacific (CP) types of ENSO exhibited a more significant relationship with the EP/CP type of E1 Nifio than that with the EP/CP type of La Nifia. The S-EOF2 mode contacted with the EP type of E1 Nifio changing into the EP/CP type of La Nifia showed a more significant connection with the EP/CP type of La Nifia. 展开更多
关键词 South Pacific sea surface temperature anomalies season-reliant empirical orthogonal function (s-eof) E1 Nifio-Southern Oscillation (ENSO)
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吉林省农作物生长季降水资源的时空分布特征 被引量:26
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作者 张伟 闫敏华 +2 位作者 陈泮勤 许荷兰 刘哲姝 《中国农业气象》 CSCD 2007年第4期359-363,共5页
将5-9月作为吉林省农作物的生长季,利用吉林省47个气象站1961-2001年实测月降水数据,采用滑动平均、累计距平、EOF、REOF、Man-Kendall趋势分析和R/S分析等方法,研究生长季降水的时间序列、空间分布以及趋势性、持续性特征。结果表明:41... 将5-9月作为吉林省农作物的生长季,利用吉林省47个气象站1961-2001年实测月降水数据,采用滑动平均、累计距平、EOF、REOF、Man-Kendall趋势分析和R/S分析等方法,研究生长季降水的时间序列、空间分布以及趋势性、持续性特征。结果表明:41a中,吉林省生长季降水表现为减少趋势(0.969mm/a);从空间上看,生长季降水存在4个相关性大的次区域;全省大部地区的变化趋势都与过去相同,即未来生长季降水变化趋势仍为减少趋势。 展开更多
关键词 生长季降水 EOF REOF Mann—Kendall R/S分析法
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中国冬季气温月际变化特征及其对大气环流异常的响应 被引量:12
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作者 孙健 李栋梁 +1 位作者 邵鹏程 高娜 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期885-897,共13页
基于1951-2014年中国160站月气温和NCEP/NCAR再分析资料,利用季节的经验正交函数分解(S-EOF)等方法,研究了中国冬季气温月际变化的时、空演变特征及其对大气环流异常的响应。结果表明,中国冬季气温在月尺度上常常出现前、后冬相反甚至... 基于1951-2014年中国160站月气温和NCEP/NCAR再分析资料,利用季节的经验正交函数分解(S-EOF)等方法,研究了中国冬季气温月际变化的时、空演变特征及其对大气环流异常的响应。结果表明,中国冬季气温在月尺度上常常出现前、后冬相反甚至冷暖交替的现象。中国冬季气温月际变化存在3个主模态:全冬一致型、前后反相型和冷暖交替型。当西伯利亚高压冬季一致偏强(偏弱)时,冬季一致冷(暖);当海陆热力差异由强变弱、西伯利亚高压强度由强变弱,东亚西风急流比较稳定,强度偏强,位置由南向北移动时,冬季前冷后暖;当大气环流发生突变,尤其是海平面气压场和500 hPa位势高度场上大气活动中心的频繁调整,西伯利亚高压强度在月时间尺度上强弱交替时,冬季气温呈冷-暖-冷交替变化。 展开更多
关键词 季节的经验正交函数分解 冬季气温 月际变化 大气环流异常
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中国极端干旱——空雨频率的主模态时空特征 被引量:1
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作者 谭云霞 黄菲 +1 位作者 许士斌 王宏 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期14-20,共7页
利用国家气象中心的站点日降水观测资料,定义一个季节内无降水日出现的频率——空雨频率作为极端干旱的表征指标,对中国487个站点1980—2014年秋、冬、春三个连续季节的空雨频率进行季节-经验正交函数分解(S-EOF),发现我国极端干旱随季... 利用国家气象中心的站点日降水观测资料,定义一个季节内无降水日出现的频率——空雨频率作为极端干旱的表征指标,对中国487个站点1980—2014年秋、冬、春三个连续季节的空雨频率进行季节-经验正交函数分解(S-EOF),发现我国极端干旱随季节演变的时空分布主要表现为前四个主模态的特征,累积方差贡献为40.6%。第一模态为秋、冬、春三季连旱模态,空雨频率呈现显著的上升趋势,大部分地区为异常变旱,冬季华南沿海变旱最显著。第二模态为秋与冬春干旱的反位相变化模态,空雨频率出现明显的秋-冬-春季反位相的季节反差现象,且存在弱的年代际振荡。第三模态为冬-春极端干旱反位相模态,对冬春两季的代表性较好,秋冬两季空雨频率的空间分布场为以长江流域为中心的极端变旱,而春季空雨频率呈现反位相变化。空雨频率以1998年为突变点存在明显的年代际转折。第四模态为南北偶极型秋-冬-春反位相模态,呈现出长江流域以南与长江流域以北三个季节空雨频率均为相反的位相分布。不同的模态反映不同季节、不同区域的空雨频率的变化,充分表现出我国干旱分布的复杂性。 展开更多
关键词 空雨频率 极端干旱指标 s-eof 三季连旱 季节转相
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1977-2010年柴达木盆地地表潜在蒸散时空演变趋势 被引量:22
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作者 张嘉琪 任志远 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第10期2103-2112,共10页
本文采用Penman-Monteith模型计算了柴达木盆地各站点的潜在蒸散量(PE),利用Sen趋势、MannKendall检验、EOF模型分析了1977-2010年研究区内PE的时空演变趋势与地表湿润特征的异常空间分布,结合R/S分析模型对PE未来变化趋势进行预测,并... 本文采用Penman-Monteith模型计算了柴达木盆地各站点的潜在蒸散量(PE),利用Sen趋势、MannKendall检验、EOF模型分析了1977-2010年研究区内PE的时空演变趋势与地表湿润特征的异常空间分布,结合R/S分析模型对PE未来变化趋势进行预测,并运用多元回归方法定量分析各气象要素对潜在蒸散量变化的贡献率。结果表明:从时间变化趋势来看,34年来柴达木盆地潜在蒸散量呈显著下降趋势,并在1988年前后发生突变。由于气温呈上升趋势,该地存在"蒸发悖论"现象。从空间分布来看,PE从西北向东南逐渐递减,年际变化倾向率为-3.31mm/10a。未来变化中,大部分地区的变化趋势是增加的,因而暖湿化程度将减弱。柴达木盆地地表湿润特征的空间分布长年都保持着东部较湿润西部较干旱的分布型,近年来该种空间分布型变化趋势愈加明显。平均风速和平均气温的变化对柴达木盆地PE变化的贡献率最高。 展开更多
关键词 潜在蒸散量 PENMAN-MONTEITH R/S分析 EOF 贡献率 柴达木盆地
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