东北盛夏月尺度气温的时空分布特征及预测试验
1971-2016年黑龙江省作物生长季降水量时空演变特征
Vol.37 No.4Dec. 2020第37卷第4期2020年12月黑龙江气象HEILONGJIANG METEOROLOGY 文章编号：1002-252X(2020)04-0021-041971-2016年黑龙江省作物生长*降水量时空演变特征王晓明1,吕佳佳",季生太#,吴 琼#，何锋"，闫 平",韩俊杰",姜丽霞"（1.黑龙江省气象数据中心，黑龙江哈尔滨150030；2.黑龙江省气象科学研究所，黑龙江哈尔滨150030；3.黑龙江省生态气象中心，黑龙江哈尔滨150030）摘 要：利用黑龙江省78个气象站1971-2016年作物生长季内（5-9月）逐日降水资料，采用数理 统计方法，分析了黑龙江省作物生长季各月降水量的时空演变特征。
结果表明：1971-2016年间，研究区作物生长季5月降水量呈显著增加趋势（P ＜0.05）,6月（7月降水量呈上升变化（P ＞0.05）,8 月（9月降水量呈减少趋势（P ＞0.05）；研究期内，生长季各月降水量的空间分布总体存的态势，但略有差异,6月（8月少、中部多，5月西部少、中东部多，7月西多东少，而9月呈由北逐渐增多的趋势；生长季各月降水量的离散程度不同，总体表现为7月＞8月＞6月＞9月＞5月，盛夏7月降水量离散程度最大，春季5月最/J 、。
关键词：作物生长季；降水量；演变特征；黑龙江中图分类号：P468.0+24文献标识码:A1引言黑龙江省是我国秋粮生产的最大省份，粮食产 量已连续多年居全国首位， 的压舱石。
而粮食生产与气，气候条件的 量的高低。
降水；响粮食生产的主要气候因子之一，在一定区域、一定时间里 降水量多或少 ， 生产受到威胁617，并常常导致粮食产量 程度的损叫因此研究黑龙江省作物生长季节降水量的变化规律和特点，可一定程度为研究该省旱涝变化 趋势， 分合理利用水分资.农业防灾减灾中具有重要意义。
东北气候现象分析报告
东北气候现象分析报告
东北地区位于中国东北部，属于温带季风气候。
气候特点为寒冷干燥，季风明显，气温变化大，降水集中等。
接下来就东北气候现象进行分析。
一、气温变化大
东北地区冬季寒冷，夏季炎热，昼夜温差大。
冬季平均气温在-10℃左右，严寒持续时间长，常有冰冻和大雪天气。
夏季平均气温在20℃左右，盛夏时最高气温可达30℃以上。
由于气温变化大，东北地区常年有冰雹、龙卷风等极端天气现象。
二、降水集中
东北地区降水主要集中在夏季和秋季。
夏季气温升高，水汽含量增加，雨水相对较多。
夏季降水主要以雷雨为主，常伴有强对流天气。
秋季气温逐渐下降，降水量同样增加。
秋季降水主要是因为冷空气影响，湿气在冷空气激发下凝结形成降水。
三、季风影响
东北地区受到季风影响较大，冬季西风影响，夏季东北季风影响。
冬季冷空气南下，气温骤降，带来了严寒和降雪天气。
夏季东北季风吹来暖湿空气，降水增加，但也带来了高温和潮湿的天气。
四、气候变化
近年来，东北地区也在不断受到气候变化的影响。
夏季气温逐渐升高，高温天气频繁出现，降水量不稳定。
同时，东北地区也出现了一些罕见的天气现象，如干旱和洪涝等。
这些气候变
化对当地的农业生产、生态环境等造成一定的影响。
综上所述，东北地区的气候现象主要包括气温变化大、降水集中、季风影响和气候变化等。
了解和分析这些气候现象对于东北地区的农业生产、天气灾害预测等都具有一定的意义。
同时，也需要关注和研究气候变化对当地的影响，并采取相应的措施应对。
东北7月的气候特征
东北7月的气候特征
东北地区位于中国东北部，包括辽宁、吉林和黑龙江三个省份。
由于地理位置和气候类型（主要为温带季风气候和寒带气候）的影响，东北地区7月的气候特征如下：
1. 温度：7月是东北地区夏季，气温较高。
平均气温一般在20-28摄氏度之间，其中南部地区（如辽宁）气温较高，而北部地区（如黑龙江）气温相对较低。
昼夜温差较大，晚上可能会有较凉爽的感觉。
2. 降水：7月是东北地区的雨季，降水量相对较多。
月降水量在100-300毫米之间。
降水主要以阵雨和雷阵雨为主，降水分布不均匀，局部地区可能出现暴雨。
3. 湿度：由于降雨较多，7月东北地区的空气湿度较高。
相对湿度一般在60%-80%之间，部分地区可能更高。
高湿度可能会让人感觉闷热。
4. 风速：7月东北地区受夏季风的影响，风速较小。
一般来说，风速在1-3米/秒之间，风力以2-3级为主。
5. 日照：7月东北地区的日照时间较长，每天平均日照时间在10-14小时之间。
充足的阳光有利于农作物生长。
总之，东北地区7月的气候特征是温度适中，降水较多，湿度较高，风速较小，日照充足。
需要注意的是，东北地区的气候多变，可能出现极端天气，因此在出行和安排活动时要关注天气预报，做好应对措施。
东北每月的天气变化趋势
东北每月的天气变化趋势
东北地区的天气变化趋势可以总结为四季分明、温差大的特点。
以下是东北每月的天气变化趋势：
1. 春季（3月至5月）：春季开始时，东北地区仍然寒冷，气温较低，尤其是盛行东北季风，带来了寒冷的北风和干燥的天气。
逐渐接近5月，天气逐渐转暖，气温回升，但日间温差较大，早晚温度较低，需要注意保暖和防寒。
2. 夏季（6月至8月）：夏季是东北地区气温最高的季节，平均气温可达30摄氏度以上。
夏季也是东北地区降雨最多的季节，潮湿、多雨的天气常见。
尽管如此，东北夏季仍然相对凉爽，夜间温度下降较快，需要适当携带薄外套。
3. 秋季（9月至11月）：秋季是东北地区的金秋季节，气温逐渐回落，打下多风、干燥的天气。
9月初仍然较热，像夏天延续，但随着时间的推移，气温逐渐降低，温差较大。
10月是东北地区秋叶变色的季节，风景宜人。
4. 冬季（12月至2月）：冬季是东北地区最寒冷的季节，气温极低，重要城市如哈尔滨和沈阳的气温常常低于零下20摄氏度。
冬季极端天气如寒潮、大风、降雪等较常见。
在冬季，人们需要严防严寒，保暖措施必不可少。
总体来说，东北地区的天气变化明显，四季分明，气温波动大。
需要根据季节特点合理安排穿着和活动。
大连地区气温和降水时空变化特征
大连地区气温和降水时空变化特征大连地区是我国东北地区的一个港口城市，地处渤海湾南岸，属于山东半岛经济区和辽东半岛发达城市群。
该地区整体气候属于温带季风气候，但由于地形地貌的影响，其气候也呈现出一定的多样性。
本文旨在研究大连地区的气温和降水时空变化特征。
一、气温变化特征：在大连地区，温度主要受北极冷空气和太平洋暖空气的影响，季节性的变化非常明显。
如图1所示，大连地区的年平均气温为10℃左右，相对较低。
春季气温逐渐回升，夏季气温最高达28-30℃，秋季气温逐渐降低，冬季则由于受到冷空气的影响，气温较低，甚至会出现零下10℃以上的极端天气。
图1：大连地区气温年变化曲线此外，大连地区的气温还表现出以下几个特点：1. 显著的暖化趋势：自20世纪70年代开始，大连地区的气温呈现明显的升高趋势，其中夏季气温变化最为显著，每十年增加0.32℃左右，说明大连地区正在经历全球气候变暖的影响。
2. 冷空气影响较大：虽然大连地区属于季风气候，但由于地处东北地区，受到冷空气的影响较大。
在冬季，冷空气南下，大连地区气温骤降，极端低温天气更是有可能发生，对当地人民的生产和生活造成一定的影响。
3. 城市热岛效应：大连是一个大城市，人口密集区域会形成城市热岛，即城市内部气温高于城市周边区域。
在夏季，城市热岛效应会导致大连市区气温比周边地区高出1-2℃。
大连地区的降水主要集中在夏季，1至5月为旱季，6至9月为雨季。
如图2所示，大连地区的降水量年变化呈现波动上升的趋势。
降水在时间和空间上存在着一定的变化特征：1. 明显的季节性变化：大连地区的降水季节性十分明显，夏季降水量较多，占全年降水量的60%以上，春秋季次之，冬季降水量较少。
2. 区域性差异：由于地貌等因素的影响，大连地区降水在空间上存在一定的差异。
在高海拔山区，降水量相对较大，而在低平地区则相对较少。
3. 不规则的年际变化：大连地区的降水量在年际变化上存在不规则性，有些年份的降水量会明显偏多或偏少，如2003年和2013年的夏季降水量分别达到历史同期的1.5倍和2倍以上，而1997年和2001年的夏季降水量则较少，只有正常值的3成左右。
气候类型判定实验报告
实验目的：本实验旨在通过实地测量和数据分析，学习如何根据气温、降水等气候要素判定不同地区的气候类型，并验证所学理论知识。
实验时间：2023年11月实验地点：中国某地（具体地点保密）实验材料：1. 气象观测仪器：温度计、湿度计、雨量计2. 记录工具：笔记本、计算器3. 地图：中国气候类型分布图实验步骤：一、收集数据1. 在实验地点选择若干个观测点，确保能代表该地区的气候特征。
2. 使用气象观测仪器在观测点进行气温、湿度、降水等数据的连续观测，记录每日的观测数据。
二、数据分析1. 计算每个观测点的平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、降水量等数据。
2. 分析气温、湿度、降水等数据的变化规律，判断该地区气温、湿度的年变化和季节变化特征。
3. 结合实验地点的地理位置、地形地貌等因素，初步判断该地区的气候类型。
三、判定气候类型1. 根据气温和降水的年变化特征，判断该地区属于哪个温度带。
2. 分析降水季节分配情况，判断该地区属于哪种降水类型。
3. 结合以上分析结果，参考中国气候类型分布图，确定该地区的气候类型。
实验结果：一、气温分析实验地点的平均气温为12.5℃，最高气温为35℃，最低气温为-5℃。
气温的年变化特征为夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。
二、湿度分析实验地点的平均相对湿度为70%，湿度变化较为稳定。
三、降水分析实验地点的年降水量为800mm，降水主要集中在夏季。
四、气候类型判定根据以上分析，结合实验地点的地理位置和地形地貌，初步判断该地区属于温带季风气候。
实验结论：通过本次实验，我们学会了如何根据气温、降水等气候要素判定不同地区的气候类型。
实验结果表明，该地区属于温带季风气候，与我们的初步判断一致。
实验心得：1. 实地观测和数据分析是判定气候类型的重要手段。
2. 结合地理位置、地形地貌等因素，可以更准确地判断气候类型。
3. 在实际应用中，应综合考虑多种因素，避免片面判断。
实验建议：1. 在实验过程中，应注意仪器的正确使用和维护，确保数据的准确性。
《2024年气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估》范文
《气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估》篇一一、引言气候变化已经成为全球共同面临的重要问题，对我国的气候也产生了深远的影响。
在气候变化背景下，极端降水事件日益频繁，对我国的经济、社会和生态环境产生了极大的影响。
本文将对我国极端降水的时空分布特征进行深入分析，并预测未来极端降水的可能变化趋势。
二、我国极端降水的时空分布特征1. 空间分布特征我国极端降水的空间分布具有显著的区域性特征。
总体上，南方地区极端降水事件较为频繁，而北方地区相对较少。
同时，沿海地区和内陆湖泊周边地区也是极端降水的高发区。
此外，山区和平原区的极端降水分布也存在差异，山区由于地形复杂，极端降水事件更为频繁。
2. 时间分布特征我国极端降水的时间分布具有明显的季节性和年际变化特征。
夏季是极端降水事件的高发期，尤其是夏季的暴雨和洪涝灾害。
此外，我国还存在着一些特定的极端降水事件，如连续多日的暴雨、连续干旱后的突然暴雨等。
从年际变化来看，近年来我国极端降水事件的发生频率和强度呈上升趋势。
三、未来预估根据国内外多家气候模型预测，未来我国极端降水事件的发生频率和强度将继续增加。
这主要是由于全球气候变暖导致的海温升高、大气环流变化等因素所引起的。
具体来说，未来我国南方地区的极端降水事件将更加频繁，北方地区的干旱和洪涝灾害也将更加严重。
此外，未来我国还将面临更多的突发性极端降水事件，如短时强降水、冰雹等。
四、应对措施与建议针对气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估，提出以下应对措施与建议：1. 加强气象监测和预警系统建设，提高对极端降水事件的监测和预警能力。
2. 加大防洪抗旱工程建设力度，提高防灾减灾能力。
3. 加强气候变化科学研究和宣传教育，提高公众对气候变化的认知和应对能力。
4. 推广节能减排、绿色低碳的生活方式，减少温室气体排放，减缓气候变化速度。
5. 加强国际合作，共同应对气候变化带来的挑战。
五、结论气候变化背景下，我国极端降水的时空分布特征发生了显著变化，未来极端降水事件的发生频率和强度将呈上升趋势。
我国东北季风区第四纪气候演化研究进展
我国东北季风区第四纪气候演化研究进展詹涛;周鑫;张俊;李峨;张海燕;马永法【摘要】回顾了针对我国东北季风区第四纪气候环境演化开展的研究工作,并重点论述了末次冰盛期以来气候环境演化方面取得的进展和存在的问题,同时提出今后的工作应加强东北季风区早第四纪沉积地层钻探、晚第四纪高分辨率湖泊沉积记录对比、与其他季风区气候记录对比和驱动机制等方面的研究.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2014(030)003【总页数】5页(P154-158)【关键词】东北季风区;第四纪;末次盛冰期;气候演化【作者】詹涛;周鑫;张俊;李峨;张海燕;马永法【作者单位】黑龙江省第二水文地质工程地质勘察院;中国科学技术大学;黑龙江省第二水文地质工程地质勘察院;黑龙江省第二水文地质工程地质勘察院;黑龙江省第二水文地质工程地质勘察院;黑龙江省第二水文地质工程地质勘察院【正文语种】中文0 引言第四纪是人类出现、演化的关键时期，并伴随着一系列重要的全球性气候事件，包括构造尺度的北极冰盖扩张全球变冷［1-2］、轨道尺度的中更新世转型［3］、以及千百年尺度的B～A暖期、YD 事件、8．2ka事件、4．2ka事件、中世纪暖期和小冰期［4］等气候突变事件，因而受到古气候学家的广泛关注．东亚季风系统是全球气候系统的一个重要组成部分．以黄土记录［5-7］、海洋沉积记录［8］和古湖相沉积记录［9］对我国整个第四纪长尺度古季风气候、以石笋［10-12］、湖泊［13］和泥炭［14］等高分辨率记录对晚第四纪古季风气候已经开展大量研究，并取得丰硕成果．我国东北季风区是全球纬度最高的季风区，受北极冰盖等高纬因素影响显著，是研究东亚季风系统对高低纬相互作用响应的理想地区．近年来，针对该区第四纪古气候变化的研究也相继开展．分析了近年来对我国东北季风区开展的第四纪研究工作，并重点对末次冰消期以来气候演化研究进行总结评价，最后针对研究现状提出今后东北季风区应加强的几项研究工作．1 研究现状我国东北季风区主要包括黑龙江、吉林、辽宁省和内蒙古自治区东部地区，地质记录主要分布于松辽平原和三江平原．1．1 早第四纪东北季风区早第四纪研究相对薄弱，主要为裘善文等针对松辽平原的钻孔开展的研究工作［15-16］．裘善文等对乾安令字井钻孔(0～112．5 m)［16］和大庆7901 孔(0 ～ 140 m)［15］进行磁性地层、同位素年龄、孢粉和沉积相等研究，并对大安CAD01孔(0～70 m)［16］进行粒度分析、孢粉分析、古生物化石鉴定和古地磁年龄测试，结合乾安水字井［17］磁性地层研究，认为早更新世早期，松辽平原部分地区遭受流水的剥蚀，部分低平地区接受灰白色松散砂砾石层的薄层沉积，至更新世中、晚期和中更新世松嫩平原中心缓慢下沉，形成广大的湖盆，包括东、西辽河也流入湖盆，但在湖盆的东北方有一出口，即松花江从湖盆的东北流经依兰三姓、佳木斯流向三江平原［17］．以上研究仅将松辽平原对第四纪以来的气候变化和构造运动的响应，进行构造尺度的划分，由于地层记录的定年及分辨率等问题，轨道和亚轨道尺度的变化并未探讨．1．2 晚第四纪(末次冰盛期以来)目前，东北地区的晚第四纪气候地质记录主要来自吉林龙岗火山群的二龙湾玛珥湖［18-24］、四海龙湾玛珥湖［25-33］和小龙湾玛珥湖［34-38］;内蒙古东部阿尔山的火山口湖月亮湖［39-40］;黑龙江省的五大连池［41］、镜泊湖［42］和兴凯湖［43-45］，以及小兴安岭和长白山等地的泥炭沉积物［46-50］．末次冰消期是指末次冰盛期向全新世过渡的一个时期，在此期间气温快速回升，大陆冰川迅速消融，海平面快速上升，但温度回升过程并不稳定，呈波动式变化．欧洲湖泊沉积物的孢粉记录结果将这一时期气候变化分为三次相对冷期:老仙女木期(Oldest Dryas)、中仙女木期(Older Dryas)、新仙女木期(Younger Dryas)，二次相对暖期:博令暖期(Bølling interstadial)、阿勒罗德暖期(Allerød interstadial)．全新世指约一万年以来气候相对暖湿的时期．Parplies等［31］依据四海龙湾沉积物的地球化学(TOC，TN，C/N比)和同位素记录(δ13 Corg、15N)，将该区末次冰消期划分四个时期:14200 BP以前为冷干期;14200～12450 BP为温暖的适宜期;12450～11600 BP为更加冷干的时期;11600 BP以来为气候转暖期．Stebich等［32］依据四海龙湾沉积物的孢粉记录恢复该区的古植被演化，发现反演的气候变化与我国南方石笋记录以及冰芯记录的北大西洋气候很好对比，从而推断东亚季风区和北半球高纬气候通过大气候环流具有相关性．Schettler等［29］发展了生物硅沉积速率指标(F-bSiO2)反应降水的变化，结合地球化学、孢粉等气候指标，从而恢复15000～2000 BP东亚夏季风演化．洪冰等［50］把哈尼泥炭纤维素碳同位素作为降水的替代指标，并结合四海龙湾玛珥湖孢粉记录［29］，提出在新仙女木时期我国东北降水增多东亚夏季风增强，与印度夏季风呈相反的演化模式，而这却引发广泛的争论［51-53］．洪业汤等［46］把哈尼泥炭炭纤维氧同位素作为温度的替代指标，发现反应的温度异常事件与北大西洋温度和浮冰事件有很好的对应性，同时结合降水替代指标［47］论述了东亚夏季风、印度夏季风系统与北半球高纬驱动因素、太阳活动等的可能动力联系．1．3 ～2000 BP以来～2000 BP以来包括中世纪暖期(MWP)和小冰期(LIA)等世纪尺度的气候事件，由于此时段地质记录较多而受到学术界普遍关注．Mingram等［18］依据四海龙湾沉积物孢粉记录恢复了过去900年以来植被演化，并指出在“小冰期”时段，该区并没有像欧洲一样气候环境恶化．储国强等［34］依据小龙湾的有机碳同位素恢复该区1600年以来降水变化，并识别出5个干旱时期，与太阳活动显著相关，认为太阳活动可能是控制该区短尺度降水的主要因素;同年，又对四海龙湾和小龙湾1400年以来碎屑物含量和粒度进行分析，发现其能够反应历史尘暴的变化，并与青藏高原冰芯和历史记录很好的对比，中世纪暖期时段尘暴事件频发［35］．孙青等［36］对小龙湾长链烯酮碳同位素进行研究，发现其为该区有效降水的良好替代指标，并且高值对应PDO(Pacific Decadal Oscillation)暖期，而低值对应冷期，表明世纪尺度东北季风区近千年的夏季风降水可能受 PDO调控．近期，储国强等［38］对小龙湾微量元素含量进行测量，并对其进行主成分分析，发现生物成因溴元素能够反应区域降水变化，并与韩国干旱指标变化很好对应，谱分析表明该区1300年以来降水的变化可能与厄尔尼诺-南方涛动和太阳活动有关．李杰等［24］根据二龙湾孢粉和炭屑记录恢复该区～1000年以来的植被演化和火的行为，发现中世纪暖期时段，孢粉含量和炭屑含量高，这可能表明高的生物量和冰雪覆盖少促使火的频发有关，小冰期时段情况则相反．旺罗等［22］对二龙湾1000年来藻类组合进行研究，浮游藻类含量峰值反应AD1150～1200时段为过去1000年最暖时期，浮游藻类含量降低反应AD1400～1800期间无冰季节缩短、温跃层变弱，可能为冷期，并指出中世纪暖期和21世纪季节模式有很大差别．2 未来研究建议(1)加强东北季风区早第四纪沉积地层钻探研究古湖相沉积、黄土沉积等地质记录是研究早第四纪轨道、亚轨道气候演化的理想载体之一［5-7，8］．过去的研究认为早第四纪该区松嫩平原和三江平原曾经为古大湖存在［17］，为此未来选择合适地区进行第四纪沉积物钻探研究，为开展东北季风区轨道尺度第四纪古气候演化提供必要材料．(2)加强东北季风区晚第四纪高分辨率湖泊沉积记录对比研究前述依据东北季风区湖泊、泥炭等记录，对该区末次盛冰期以来气候演化进行了大量研究，并取得一系列成果，然而，精确年代高分辨率的记录主要集中在吉林龙岗火山群，更大范围的高分辨率、精确定年的沉积记录应加强研究．同时，已有记录间缺乏对比，不同指标和记录之间存在不一致［50-53］．应加强准确定年、高分辨率地质记录之间的对比研究，更为准确恢复该区气候演化特征，为探讨该区气候演化机制提供准确的数据支持．(3)加强东北季风区记录与我国其他季风区记录对比研究毛雪等［4］选取我国不同地区高分辨率地质记录，探讨了末次冰消期的时空演化特征，发现Younger Drys等主要气候事件在北方高纬度地区比南方低纬度地区、东部低海拔地区比西部高海拔地区表现更强烈，推测末次冰消期北半球千年尺度气候变化信号来自高纬度显著温度波动．冉敏等［57］综合我国全新世湿度变化指标，指出中国南部季风区受太阳辐射影响首先开始进入适宜期，而且北部适宜期持续时间较南方短，这表明东亚夏季风强度从早全新世逐渐向北传递，然后在晚全新世逐渐由北向南撤退．可见，我国不同季风区末次冰盛期以来气候变化存在差异，东北季风区具有纬度高特点，受高纬因素控制明显，为此需开展该区与其他地区气候指标的对比研究，从而为更好理解高低纬因素对我国季风系统的影响机理提供必要参照．(4)加强晚第四纪以来东北季风区气候演变的机制研究气候变化机制的理解是人类应对气候灾害变化并采取应对方案的科学理论依据．然而，针对我国东北季风区气候演化机制的研究还相对较少，尤其针对我国东北季风区气候演化模型的工作还未开展．参考文献［1］ DeMenocal P．Wireline logging of the North Pacific transect．JOIDES，1993，19:29．［2］ Shackleton N J，Hall M A，Pate D．Pliocene stable isotope stratigraphy of Site 846．Proceedings of the Ocean Drilling Program．Scientific results，1995，138:337-355．［3］ Raymo M E，Oppo D W，Curry W．The mid‐ Pleistocene climate transition:A deep sea carbon isotopic perspective［J］．Paleoceanography，1997，12(4):546-559．［4］毛雪，将汉朝，杨桂芳，等．我国末次冰消期古气候时空演化特征初探［J］．第四纪研究，2011，31(1):57-65．［5］ An Z．The history and variability of the East Asian paleomonsoon climate［J］．Quaternary Science Reviews，2000，19(1):171-187．［6］ Guo Z T，Sun B，Zhang Z S，et al．A major reorganization of Asian climate by the early Miocene［J］．Climate of the Past，2008，4(3):153-174．［7］ Hao Q，Wang L，Oldfield F，et al．Delayed build-up of Arctic ice sheets during 400，000-year minima in insolation variability［J］．Nature，2012，490(7420):393-396．［8］汪品先．全球季风的地质演变［J］．科学通报，2009，5:535-556．［9］ An Z S，Clemens S C，Shen J，et al．Glacial-interglacial Indian summer monsoon dynamics［J］．Science，2011，333(6043):719-723．［10］ Wang Y J，Cheng H，Edwards R L，et al．A high-resolution absolute-dated late Pleistocene monsoon record from Hulu Cave，China ［J］．Science，2001，294(5550):2345-2348．［11］ Wang Y，Cheng H，Edwards R L，et al．Millennial-and orbital-scale changes in the East Asian monsoon over the past 224，000 years ［J］．Nature，2008，451(7182):1090-1093．［12］ Wang Y，Cheng H，Edwards R L，et al．The Holocene Asian monsoon:links to solar changes and North Atlantic climate［J］．Science，2005，308(5723):854-857．［13］ Yancheva G，Nowaczyk N R，Mingram J，et al．Influence of the intertropical convergence zone on the East Asian monsoon［J］．Nature，2007，445(7123):74-77．［14］ Hong Y T，Hong B，Lin Q H，et al．Synchronous climate anomalies in the western North Pacific and North Atlantic regions during the last 14，000 years［J］．Quaternary Science Reviews，2009，28(9):840-849．［15］裘善文，夏玉梅，李凤华，等．松辽平原第四纪中期古地理研究［J］．科学通报，1986，29(3):172-174．［16］裘善文，夏玉梅，汪佩芳．松辽平原更新世地层及其沉积环境的研究［J］．中国科学:B辑，1988，4:431-441．［17］裘善文，王锡魁，张淑芹，等．松辽平原古大湖演变及其平原的形成［J］．第四纪研究，2012，32(5):1011-1021．［18］ Mingram J，Allen J R M，Brüchmann C，et al．Maar-and crater lakes of the Long Gang Volcanic Field(NE China)—overview，laminated sediments，and vegetation history of the last 900 years［J］．Quaternary International，2004，123:135-147．［19］魏强，汉景泰，李东．32kaB．P．以来东北二龙湾玛珥湖沉积序列的粒度特征及其古环境意义［J］．第四纪研究，2008，28(5):957-958．［20］刘玉英．晚更新世晚期以来二龙湾玛珥湖植被与环境演化研究［D］．吉林大学，2009．［21］游海涛，刘嘉麒．14ka．BP．以来二龙湾玛珥湖沉积物记录的高分辨率气候演变［J］．科学通报，2012，57(24):2322-2329．［22］ Wang L，Rioual P，Panizzo V N，et al．A 1000-yr record of environmental change in NE China indicated by diatom assemblages from maar lake Erlongwan［J］．Quaternary Research，2012，78(1):24-34．［23］ Wang L，Mackay A W，Leng M J，et al．Influence of the ratio of planktonic to benthic diatoms on lacustrine organic matter δ13C from Erlongwan maar Lake，Northeast China［J］．Organic Geochemistry，2013，54:62-68．［24］ Li J，Mackay A W，Zhang Y，et al．A 1000-year record of vegetation change and wildfire from maar lake Erlongwan in northeast China［J］．Quaternary International，2013，290-291:313-321．［25］ Schettler G，Romer RL，Mingram J．Lake Sihailongwan e a natural monitor of dust deposition for NE-China．The Pb，Nd，and Sr isotopicrecord．AGU Fall Meeting，San Francisco．Eos Transactions，2004，85(47)．［26］刘强，刘嘉麒，陈晓雨，等．18．5 ka．BP．以来东北四海龙湾玛珥湖全岩有机碳同位素记录及其古气候环境意义［J］．第四纪研究，2005，25:711-721．［27］ Chu G，Liu J，Schettler G，et al．Sediment fluxes and varve formation in Sihailongwan，a maar lake from northeastern China ［J］．Journal of Paleolimnology，2005，34(3):311-324．［28］ Schettler G，Liu Q，Mingram J，et al．Palaeovariations in the East-Asian monsoon regime geochemically recorded in varved sediments of Lake Sihailongwan(Northeast China，Jilin Province)．Part 1:hydrological conditions and dust flux［J］．Journal of Paleolimnology，2006，35(2):239-270．［29］ Schettler G，Liu Q，Mingram J，et al．East-Asian monsoon variability between 15 000 and 2000 cal．yr BP recorded in varved sediments of Lake Sihailongwan(northeastern China，Long Gang volcanic field)［J］．The Holocene，2006，16(8):1043-1057．［30］ Stebich，M．，Arlt，J．，Liu，Q．，Mingram，J．Late Quaternary vegetation history of Northeast China e recent progress in the palynological investigations of Sihailongwan maar lake．Courier Forschungsinstitut Senckenberg，2007，259:181-190．［31］ Parplies J，Lücke A，Vos H，et al．Late glacial environment and climate development in northeastern China derived from geochemical and isotopic investigations of the varved sediment record from LakeSihailongwan［J］．Journal of Paleolimnology，2008，40(1):471-487．［32］ Stebich M，Mingram J，Han J，et al．Late Pleistocene spreadof(cool-)temperate forests in Northeast China and climate changes synchronous with the North Atlantic region ［J］．Global and Planetary Change，2009，65(1):56-70．［33］ Zhu J，Mingram J，Brauer A．Early Holocene aeolian dust accumulation in northeast China recorded in varved sediments from Lake Sihailongwan［J］．Quaternary International，2013，290-291:299-312．［34］ Chu G，Sun Q，Wang X，et al．A 1600 year multiproxy record of paleoclimatic change from varved sediments in Lake Xiaolongwan，northeastern China［J］．Journal of GeophysicalResearch:Atmospheres(1984–2012)，2009，114(D22)．［35］ Chu G，Sun Q，Zhaoyan G，et al．Dust records from varved lacustrine sediments of two neighboring lakes in northeastern China over the last 1400 years［J］．Quaternary International，2009，194(1):108-118．［36］ Sun Q，Xie M，Shi L，et al．Alkanes，compound-specific carbon isotope measures and climate variation during the last millennium from varved sediments of Lake Xiaolongwan，northeast China［J］．Journal of Paleolimnology，1-14．［37］ Panizzo V N，Mackay A W，Rose N L，et al．Recent palaeolimnological change recorded in lake Xiaolongwan，northeast China:climatic versus anthropogenic forcing［J］．Quaternary International，2013，290-291:322-334．［38］ Chu G，Sun Q，Li S，et al．Minor element variations during thepast 1300 years in the varved sediments of Lake Xiaolongwan，north-eastern China［J］．GFF，2013，1-8(DOI:10．1080/11035897．2013．788550)．［39］刘强，李倩，旺罗，等．21kaB．P．以来大兴安岭中段月亮湖沉积物全岩有机碳同位素组成变化及其古气候意义［J］．第四纪研究，2010，30(6):1069-1077．［40］伍婧，刘强．晚冰期月亮湖炭屑记录反映的古气候演化'［J］．地质科学，2013，48(003):860-869．［41］桂智凡，薛滨，姚书春，等．黑龙江省五大连池近百年环境变化研究［J］．第四纪研究，2011，31(3):544-553．［42］侯新花，吴艳宏，杨丽原．全新世镜泊湖粒度特征记录的该地区古降水变化历史［J］．湖泊科学，2006，18(6):605-614．［43］吴健，沈吉．兴凯湖沉积物磁化率和色度反映的28 ka．BP．以来区域古气候环境演化［J］．海洋地质与第四纪地质，2009，29(3):123-130．［44］吴健，沈吉．兴凯湖沉积物有机碳和氮及其稳定同位素反映的28ka．BP．以来区域古气候环境变化［J］．沉积学报，2010，28(2):365-372．［45］吴健，沈吉．兴凯湖沉积物粒度特征揭示的27．7 ka．BP以来区域古气候演化［J］．湖泊科学，2010，22(1):110-118．［46］ Hong Y，Liu D，Jiang H，et al．Evidence for solar forcing of climate variation from δ18O of peat cellulose［J］．Science in China Series D:Earth Sciences，2000，43(2):217-224．［47］ Hong Y T，Wang Z G，Jiang H B，et al．A 6000-year record of changes in drought and precipitation in northeastern China based on aδ13 C time series from peat cellulose［J］．Earth and Planetary ScienceLetters，2001，185(1):111-119．［48］ Jiang W，Leroy S A G，Ogle N，et al．Natural and anthropogenic forest fires recorded in the Holocene pollen record from a Jinchuan peat bog，northeastern China［J］．Palaeogeography，Palaeoclimatology，Palaeoecology，2008，261(1):47-57．［49］洪冰，刘丛强，林庆华，等．哈尼泥炭δ18O记录的过去14000年温度演变［J］．中国科学:D辑，2009(5):626-637．［50］ Hong B，Hong Y T，Lin Q H，et al．Anti-phase oscillation of Asian monsoons during the Younger Dryas period:Evidence from peat cellulose δ13C of Hani， Northeast China ［J］．Palaeogeography，Palaeoclimatology，Palaeoecology，2010，297(1):214-222．［51］ Schettler G．Comment on“Anti-phase oscillation of Asian monsoons during the Younger Dryas period:Evidence from peat cellulose δ13C of Hani，Northeast China”Palaeogeography，Palaeoclimatology，Palaeoecology，2011，306(1):95-97．［52］ Stebich M，Mingram J，Moschen R，et al．Comments on“Anti-phase oscillation of Asian monsoons during the Younger Dryasperiod:Evi dence from peat cellulose δ13C of Hani，NortheastChina”Palaeogeography，Palaeoclimatology，Palaeoecology，2011，310(3):464-470．［53］ Hong B，Hong Y T，Lin Q H，et al．Reply to comment on“Anti-phase oscillation of Asian monsoons during the Younger Dryasperiod:Evid ence from peat cellulose δ13C of Hani，NortheastChina”Palaeogeography，Palaeoclimatology，Palaeoecology，2011，306(1):98-101．［54］ Seki O，Meyers P A，Kawamura K，et al．Hydrogen isotopic ratios of plant wax-n-alkanes in a peat bog deposited in northeast China during the last 16kyr［J］．Organic Geochemistry，2009，40(6):671-677．［55］ Yamamoto S，Kawamura K，Seki O，et al．Environmental influences over the last 16ka on compound-specific δ13C variations of leaf wax n-alkanes in the Hani peat deposit from northeast China ［J］．Chemical Geology，2010，277(3):261-268．［56］ Zhou W，Zheng Y，Meyers P A，et al．Postglacial climatechange record in biomarker lipid compositions of the Hani peat sequence，Northeastern China［J］．Earth and Planetary Science Letters，2010，294(1):37-46．［57］ Ran M，Feng Z．Holocene moisture variations across China and driving mechanisms:A synthesis of climatic records［J］．Quaternary International，2013，313:179-193．。
《2024年气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估》范文
《气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估》篇一一、引言随着全球气候变化的不断加剧，极端降水事件在我国频繁发生，对国家经济、社会和生态环境产生了深远的影响。
本文旨在分析气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征，并对未来的发展趋势进行预估，以期为应对气候变化和极端天气事件提供科学依据。
二、我国极端降水的时空分布特征1. 空间分布特征我国地域辽阔，极端降水的空间分布具有显著的地域性差异。
总体上，我国南方地区极端降水事件相对频繁，特别是长江流域和华南地区，容易出现持续性暴雨和短时强降水。
相比之下，北方地区极端降水事件较少，但近年来也呈现出逐渐增多的趋势。
此外，受地形、气候等多种因素的影响，我国西部地区如青藏高原等地的极端降水也具有独特的特点。
2. 时间分布特征我国极端降水的时间分布也呈现出明显的季节性和周期性。
夏季是我国极端降水事件的高发期，特别是7月和8月，容易出现持续性暴雨和短时强降水。
此外，受厄尔尼诺、拉尼娜等气候现象的影响，我国极端降水的年际变化也呈现出一定的规律性。
三、未来预估1. 预测模型与方法利用先进的气候模型和统计方法，结合历史气象数据和未来气候变化情景，对我国极端降水的未来发展趋势进行预估。
这些模型和方法包括全球气候模型、区域气候模型、统计降尺度模型等。
2. 未来发展趋势根据预测模型和方法的分析结果，未来我国极端降水事件将呈现增多的趋势。
特别是南方地区，持续性和短时强降水事件将更加频繁，可能导致洪涝灾害的风险增加。
此外，受全球气候变化的影响，我国北方地区的极端降水事件也可能呈现出增多的趋势。
这些变化将对国家的经济、社会和生态环境产生深远的影响。
四、应对策略与建议针对我国极端降水的时空分布特征和未来预估结果，提出以下应对策略与建议：1. 加强监测预警系统建设：提高极端降水的监测能力和预警精度，及时发布预警信息，减少灾害损失。
2. 完善防洪设施建设：加强江河湖海等水域的防洪设施建设，提高防洪能力，减少洪涝灾害的发生。
鞍山地区大暴雨的气候特征研究
农业灾害研究2020，10（7）：49-50，56鞍山地区大暴雨的气候特征研究韩 颖鞍山市气象局，辽宁鞍山 114004摘要 依据鞍山市4个国家基本气象观测站（鞍山、海城、台安、岫岩）1960—2012年的逐日降水资料，选取这53年鞍山地区发生的60个大暴雨日个例进行气候特征统计分析。
结果表明：鞍山地区大暴雨出现频次为1.1次/年，集中出现在7—8月份，岫岩县大暴雨出现频次相对较高；鞍山地区大暴雨“三带”环流特征明显，中低纬天气系统相互作用，气旋类大暴雨是最主要的天气影响系统。
关键词 大暴雨；气候特征；环流形势；副热带高压中图分类号：P456.7 文献标识码：A 文章编号：2095–3305(2020)07–049–02DOI:10.19383/ki.nyzhyj.2020.07.024东北暴雨受季风影响极大，特别是特大范围暴雨具有明显的季节性，主要出现在6—9月，地理分布上辽宁省的中南部是暴雨的典型多发区。
东北暴雨具有暴雨次数少、强度大、时间集中、地形影响大等气候特征。
有学者利用1956—1989年的资料对东北暴雨进行了较为系统的统计分析，强调了“三带”环流系统的相互作用对东北夏季大范围暴雨形成的重要作用。
鞍山地处辽宁省中南部，辖区有台安县、鞍山市、海城市、岫岩县，其中台安县地处辽河、浑河下游容易产生外洪内涝；海城东部和岫岩县位于辽宁省的东南部山区，属于地质灾害易发区，持续性暴雨天气容易引发山洪、滑坡、泥石流等灾害[1]。
多年来大暴雨的预报服务一直是汛期气象工作的重点。
对鞍山地区大暴雨的气候特征进行统计分析，以期为今后本地大暴雨预报和防灾减灾提供参考依据。
1 选取大暴雨个例依据鞍山市4个国家基本气象观测站（鞍山、海城、台安、岫岩）1960—2012年的逐日降水（20∶00~20∶00降水量）资料，统计得出1960—2012年这53年鞍山地区大暴雨天气共出现60 d。
根据业务标准，将日降水量≥100 mm的降雨作为1个大暴雨日（表1）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第26卷 第4期2008年12月干 旱 气 象AR I D METEOROLOGYVol .26 No .4Dec,2008文章编号:1006-7639(2008)-04-0051-05东北盛夏月尺度气温的时空分布特征及预测试验张运福1,金 巍2,曲 岩2(1.沈阳区域气候中心,辽宁沈阳 110001;2.辽宁省营口市气象局,辽宁营口 115001)摘 要:利用1961～2004年东北地区53个测站7～8月逐月气温资料及太平洋海温场、北半球500hPa 高度场和环流特征量资料,采用场经验正交函数展开和主成分分析方法,研究近44a 东北地区盛夏月尺度气温的时空分布特征;借助典型相关系数,对场与场的关系进行分析,利用多因子场预测未来要素场的典型相关方法,对东北地区盛夏逐月气温进行了预测及评估检验。
结果表明:东北地区7、8月份平均气温分布的一致性比较好,分别占总方差的65%和72%;东北地区盛夏7、8月气温主要有全区一致型、南北型和东西型等几种主要空间类型。
通过实践检验,典型相关分析方法对2005～2006年东北地区盛夏7、8月份月尺度气温趋势有较好的预测能力。
关键词:东北地区;E OF 分析;时空特征;典型相关分析;预测中图分类号:P468.0+21 文献标识码:A 收稿日期:2008-08-29;改回日期:2008-11-14 作者简介:张运福(1962-),山东省安丘人,高级工程师,主要从事气候预测及研究.E -mail:zyf mail@vi p.sina .com引 言东北境内东、北、西3面为低山和中山环绕,中部是大平原,南北和东西相差约15个纬度或经度,因此气温变化差异较大。
近44a 资料表明盛夏高温、低温等气候灾害异常活跃,对经济和社会发展产生很大影响。
过去许多专家对中国气温分布特征及其预测进行了研究[1-16],但逐月的详细探讨东北地区盛夏气温异常的气候分析并不是很多。
本文选用了具有代表性的东北3省53个测站、44a (资料序列1961～2004年)夏季7、8月气温资料,应用场经验正交函数展开和主成分分析方法,对东北地区盛夏(7、8月)气温的空间异常结构进行了研究;应用典型相关分析作区域性短期月尺度的气候预测研究,目的在于进一步了解该区域月尺度气温异常的变化规律和预测。
1资料和方法所用资料来自国家气候中心和沈阳区域气候中心,包括东北3省分布均匀的53个站点1961～2004年7、8月气温资料,1961～2004年逐月北半球500hPa 高度场、太平洋海温场、500hPa 环流特征量。
采用场的经验正交函数展开和主成分分析(E OF )方法,分析东北地区盛夏月平均气温的时空分布特征,利用典型相关分析(CCA )方法作区域性月尺度平均气温的短期气候预测研究。
预测趋势评分方法:对逐个站点预测趋势与实况趋势评估,趋势一致时评为正确,趋势相反评为错误,正确趋势的站点除以所有站点的总和作为正确的百分率。
评估办法评分:利用短期气候预测质量评估方法,当预测趋势与实况趋势一致,或者当实况与预测相反,但实况值在正常±0.5℃以内,为正确。
2 盛夏气温的空间分布特征2.1气温的空间分布特征从1961～2004年,7月份东北地区平均气温在18～25℃之间(图1),气温最低的站点位于黑龙江省最北端的漠河,最高的站点位于辽宁省的锦州和营口;气温北部低、南部高,同纬度沿海气温低于内陆,随着纬度升高,气温逐渐降低。
8月份东北地区平均气温在15～24℃之间(图图1近44a 东北地区7月平均气温Fig .1The mean te mperature in Julyduring 1961-2004in Northest China2),最低的站点仍然是黑龙江省最北端的漠河,最高的站点位于辽宁省的中部。
8月气温分布与7月近似,气温的空间分布仍为北部低、南部高;同纬度内陆略高,沿海略低;随着纬度升高,气温逐渐降低。
由图1、图2分析,东北地区7、8月平均气温的空间分布形势比较稳定,气温最低中心常年位于黑龙江北部,气温的等值线走向与纬度、地形廓线基本一致,说明影响东北地区气温分布的主要因素是纬度和地形。
2.2气温分区的空间分布特征 对近44a 东北地区53个站的7月平均气温进图2近44a 东北地区8月平均气温Fig .2The mean te mperature in Augustduring 1961-2004in Northest China行EOF 展开可得到主要的3种空间分布特征(图3),累积方差贡献达到88%。
第一载荷向量场给出东北地区一致的正值区,在0.05～0.17之间,没有大值中心,黑龙江省北部偏低,吉林省中部略高。
这一空间分布特征占总体方差的65%,这是东北地区平均气温变化的主要形势,即主体一致型。
这说明东北地区虽然地形较复杂,但是7月平均气温的变化还是相当一致的,虽然黑龙江北部值略偏低,但是不明显。
这是因为东北地区主要受西风带大尺度系统的影响,所以气温变化比较一致。
图3东北地区7月平均气温第一(a )、第二(b )和第三(c )载荷向量场Fig .3The first (a ),second (b )and third (c )l oad vect or fields of July mean te mperature fr om E OF in Northest China25干 旱 气 象26卷 第二载荷向量场给出吉林中部以北为正值区,以南为负值区,零等值线的走向呈西北东南走向,这种空间分布特征占总体方差的16%,反映了南北纬度差异对气温分布的影响,说明东北地区南、北2部分的夏季气温变化趋势符号相反,呈北部偏高(低)南部偏低(高)型。
第三载荷向量场给出吉林中部为界,以东为负值区,以西为正值区,零等值线的走向呈南北走向,这种空间分布特征占总体方差的7%,反映了长白山系气温与周围其它区域气温的不一致性,也说明地形对气温的影响,由于载荷向量场都在0.34～-0.34之间,说明东北区域,差值较大,东部是山区,海拔相对较高,西部是平原海拔较低,这种地势差别引起东、西部地区气温相反的分布特征。
说明东北地区东、西2部分的夏季气温变化趋势符号相反,呈东部偏高(低)西部偏低(高)型。
近44a东北地区53个站的8月平均气温进行EOF展开也得到主要的3种空间分布特征(图4),累积方差贡献达到87%。
第一载荷向量场给出东北地区一致的正值区,而且变化不大,都在0.06～-0.16之间,没有大值中心,黑龙江北部偏低,东部略高,这一空间分布特征占总体方差的72%,这是东北地区平均气温变化的主要形势,即主体一致型,黑龙江北部值略偏低是受纬度影响。
第二载荷向量场给出吉林北部以北为正值区,以南为负值区,零等值线的走向呈东西走向,这种空间分布特征占总体方差的10%,反映了纬度对气温分布的影响,东北地区气温表现为南北相反的变化特征。
说明东北地区南、北2部分的夏季气温变化趋势符号相反,呈北部偏高(低)南部偏低(高)型。
第三载荷向量场给出吉林中部为界,以东为负值区,以西为正值区,零等值线的走向呈南北走向,这种空间分布特征占总体方差的5%,也反映了东部地区气温与西部的不一致性,说明地形对气温的影响,由于载荷向量场都在0.29～-0.24之间反映的是整个区域的差值较大,由于东部地区海拔较高,西部海拔较低属于平原,导致了东北地区东部和西部地区气温的空间分布相反的特征。
说明东北地区东、西2部分的夏季气温变化趋势符号相反,呈东部偏高(低)西部偏低(高)型。
图4东北地区8月平均气温第一(a)、第二(b)和第三(c)载荷向量场分布Fig.4The first(a),second(b)and third(c)l oad vect or fields of mean temperaturein August fr om E OF in Northest China3利用典型相关分析作区域性短期气候预测利用1961～2004年逐月500hPa高度场、环流特征量、太平洋海温场作为因子场,选取东北地区53个站盛夏7、8月平均气温为预报对象场,采用EOF-CCA方法,对东北地区夏季7、8月份平均气温场资料进行典型相关分析,并对东北区域2005、35 第4期张运福等:东北盛夏月尺度气温的时空分布特征及预测试验2006年短期气候预测进行了评估检验。
3.1 预报思路(1)典型相关分析要求分析样本n 大于变量场空间点数,而500hPa 高度、太平洋海温场空间点数目远远大于样本个数,且相邻空间点一般具有较大的相关,矩阵求逆较为困难,为保证典型变量的稳定,先对预报对象场和因子场分别进行E OF 展开,将变量场投影到前几个EOF 上,然后将得到的2场主成分作为2组新变量进行典型相关分析。
(2)该方法不仅减少了变量个数,使变量个数小于分析样本n ,又使同组变量间相互正交,方便了CCA 中的矩阵求逆运算,也浓缩了原场的主要信息。
3.2具体步骤(1)先对1961～2004年预报对象场方差标准化,然后进行E OF 展开,用1961～2004年的平均值、标准差对2005、2006年资料方差标准化。
对1961～2004年因子场进行经验正交函数展开和主成分分析,预报场截取了前10个主成分,可解释总方差的97%。
每个因子场也截取前10个主成分,它们都可解释本场总方差的70%以上。
预报场的前10个主成分与前期因子场的前10个主成分分别进行典型相关分析,1961～2004年新因子场主成分为分析样本,2005、2006年因子场主成分值用于预测研究。
在典型相关分析中:预报场只与当年1～4月环流特征量因子场求典型相关系数,其余均为预报场与前一年因子场求典型相关系数。
7、8月份典型相关系数见图5、图6。
(2)选取典型相关系数较大的因子场。
从东北地区7～8月份平均气温场与逐个因子场典型相关系数中,选择相关系数R ≥0.8,相关分析均通过图5 东北地区7月平均气温场复相关系数Fig .5The multi p le correlati on coefficients of average temperature field in July in NortheastChina图6 东北地区8月平均气温场复相关系数图Fig .6The multi p le correlati on coefficients of average te mperature field in August in Northeast ChinaF 0.01显著检验的因子场。
7月选择前期6个因子场分别是:前一年10月份的太平洋海温场、8月、9月和11月的北半球500hPa 高度场以及5月和11月500hPa 环流特征量。