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基于OMR方法的城市化進(jìn)程對(duì)遼寧省氣溫變化的影響分析

發(fā)布時(shí)間:2020-12-02 12:53
  利用1961—2018年遼寧省61個(gè)國(guó)家級(jí)氣象站逐日平均、最高、最低氣溫觀測(cè)資料以及NCEP/NCAR再分析資料,定量分析了城市化對(duì)遼寧省氣溫變化的影響。結(jié)果表明:遼寧省氣溫呈顯著增加趨勢(shì),觀測(cè)資料的增溫趨勢(shì)較再分析資料明顯;逐日平均、最高、最低氣溫均表現(xiàn)出冬季增溫速率最快,春季、秋季次之,夏季增溫速率最慢;在城市化影響貢獻(xiàn)率上,秋季最大,夏季和春季次之,冬季相對(duì)較小;空間分布上,遼寧省絕大部分地區(qū)城市化影響呈上升趨勢(shì),呈現(xiàn)出中部大于外圍,東部大于西部,南部大于北部的分布形勢(shì),城鎮(zhèn)化發(fā)展水平越高的地區(qū),觀測(cè)與再分析方法的差值增加趨勢(shì)越明顯;平均氣溫、最高、最低氣溫的城市化影響分別是0.13℃/10 a、0.045℃/10 a、0.216℃/10 a,城市化影響貢獻(xiàn)率分別為38.5%、19.5%、43.4%,說(shuō)明快速的城市化進(jìn)程是導(dǎo)致遼寧省氣溫增暖的重要因素。 

【文章來(lái)源】:氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2020年04期 第28-35頁(yè)

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

基于OMR方法的城市化進(jìn)程對(duì)遼寧省氣溫變化的影響分析


1961—2018年遼寧省觀測(cè)的平均氣溫(a)、最高氣溫(b)和最低氣溫(c)與再分析資料氣溫的相關(guān)系數(shù)空間分布

序列,氣溫,遼寧省,速率


表1為1961—2018年遼寧省四季氣溫平均增溫率及城市化影響貢獻(xiàn)率結(jié)果。由表1可以看出,除秋季的最高氣溫之外,平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫的增溫率均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),觀測(cè)資料的增溫速率明顯快于再分析資料;平均最低氣溫增溫率最快,平均氣溫次之,平均最高氣溫增溫速率相對(duì)較慢。就四季而言,三者變化基本一致,均表現(xiàn)為冬季增溫速率最快,春季、秋季次之,夏季增溫速率最慢,該結(jié)論與陳靜林等[26]和任國(guó)玉等[27]的研究基本一致。就城市化影響貢獻(xiàn)率而言,秋季的城市化影響貢獻(xiàn)率最大,夏季和春季次之,城市化進(jìn)程對(duì)冬季氣溫變化的影響相對(duì)較小,其原因可能是冬季大尺度的背景增溫比城市化進(jìn)程引起的增溫更顯著而導(dǎo)致冬季的城市化影響貢獻(xiàn)率較小。2.2.3 城市化影響

空間分布,氣溫,遼寧省,空間分布


OM R氣溫變化趨勢(shì)空間分布可以在某種程度上反映城市化進(jìn)程對(duì)區(qū)域氣溫變化產(chǎn)生的影響,圖3a表明遼寧省大部分地區(qū)平均氣溫OMR值呈上升趨勢(shì),即城市化進(jìn)程使遼寧省平均氣溫增加,且高值區(qū)位于遼寧中部區(qū)域,其值超過(guò)0.21℃/10 a,城市化影響在遼寧省有一定區(qū)域性,呈現(xiàn)中部大于外圍,東部大于西部,南部大于北部;城市發(fā)展水平越高的地區(qū),其OMR值增加趨勢(shì)越明顯,沈陽(yáng)站超過(guò)0.29℃/10 a。其中,僅有3個(gè)站平均氣溫OM R值呈負(fù)值,分別是建平、北票和莊河,但負(fù)值較小,為-0.05~0.00℃/10 a。從圖3b可以看出,最高氣溫OM R值較平均氣溫偏小,城市化影響的高值區(qū)集中在遼寧中部和南部地區(qū),OMR值為0.06—0.15℃/10 a,最大值位于大連;其中有5個(gè)站的最高氣溫OMR值為負(fù)值,即城市化使這些站的最高溫度呈下降趨勢(shì),但強(qiáng)度很弱。圖3c為遼寧省絕大部分地區(qū)受城市化影響導(dǎo)致最低氣溫升高,且增加幅度明顯高于平均氣溫和最高氣溫,為0.01—0.50℃/10 a,高值中心位于遼寧中部,其中遼陽(yáng)和沈陽(yáng)站OMR值為0.50℃/10 a左右,地區(qū)差異較明顯;負(fù)值出現(xiàn)在建平、西豐和熊岳,OMR值為-0.20~0.00℃/10 a?傮w而言,城市化對(duì)遼寧省中部地區(qū)影響最為顯著,且中部地區(qū)的OMR變化趨勢(shì)也基本通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。圖3 1961—2018年遼寧省平均氣溫(a)、最高氣溫(b)和最低氣溫(c)的OMR氣溫變化趨勢(shì)空間分布

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]WRF模式2m溫度在山東預(yù)報(bào)效果的評(píng)估[J]. 夏凡,楊曉霞,劉詩(shī)軍,肖明靜.  氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]基于NCEP FNL資料的山西岢嵐地區(qū)雨雪天氣診斷可信度分析[J]. 程胡華,王益柏,聞斌,武帥,智茂林,趙亮.  氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]URBAN HEAT ISLAND EFFECT AND ITS CONTRIBUTION TO OBSERVED TEMPERATURE INCREASE AT WUHAN STATION, CENTRAL CHINA[J]. 賈文茜,任國(guó)玉,索南看卓,張盼峰,溫康民,任永健.  Journal of Tropical Meteorology. 2019(01)
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[5]城市化進(jìn)程對(duì)重慶夏季高溫炎熱天氣的影響[J]. 白瑩瑩,程炳巖,王勇,張焱,向波,唐曉萍.  氣象. 2015(03)
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[7]城市化氣候效應(yīng)研究的新進(jìn)展[J]. 馮錦明,王君,嚴(yán)中偉.  氣象科技進(jìn)展. 2014(05)
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[9]多種方法分析城市化對(duì)保定氣溫變化的貢獻(xiàn)[J]. 王蓉蓉,周順武,彭旭東,馬悅,王傳輝,顧東艷.  內(nèi)蒙古氣象. 2014(02)
[10]大氣環(huán)流背景下城市化對(duì)長(zhǎng)江中下游夏季溫度的影響研究[J]. 鄭有飛,傅穎,尹繼福.  熱帶氣象學(xué)報(bào). 2014(02)

碩士論文
[1]我國(guó)三大城市群城市化氣候效應(yīng)的檢測(cè)與對(duì)比[D]. 聶安祺.南京大學(xué) 2012



本文編號(hào):2895344

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