再分析低溫資料的評(píng)估和南方低溫事件的低頻特征分析
【學(xué)位單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:P423
【部分圖文】:
該資料經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的質(zhì)量控制,使用中對(duì)出現(xiàn)斷點(diǎn)數(shù)據(jù)的臺(tái)站進(jìn)行了剔除,得??到1979-2013年共192站逐日最低溫度觀測(cè)資料;數(shù)據(jù)完整可信的同站點(diǎn)均一化資料,??時(shí)間為1979-2004年。站點(diǎn)的空間分布如圖2.1所示。觀測(cè)資料中的個(gè)別缺測(cè)值由前一??天和后一天的平均值填補(bǔ)。??本文選取如下再分析資料:NCEP/NCAR?(?NCEP-1)、NCEP/DOE?(NCEP-2)、JRA-55??(JRA)、ERA-lnterim?(ERA)逐日最低溫度再分析資料;ERA-Interim逐日高度場(chǎng)、??風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)、垂直速度場(chǎng),垂直方向共23層,及近地面2m平均溫度場(chǎng),海平面氣壓??場(chǎng)再分析資料;時(shí)間長(zhǎng)度為1979-2013年。??由于五種資料的分辨率各有不同,NCEP再分析產(chǎn)品為高斯網(wǎng)格點(diǎn),JRA和ERA??為2.5°的均勻格點(diǎn)。為方便比較,本文用Cressman和雙線性插值法分別將站點(diǎn)資料和??NCEP再分析資料插值到2.5°x2.5°的均勻網(wǎng)格點(diǎn)。??騰??7?E?85°E?95°E?1〇fe°E?11?^°E?12fe°E?U5°E??圖2.1觀測(cè)站點(diǎn)的空間分布??2.2定義和方法??1、閾值和低溫事件的定義??極端低溫閾值定義為[37|:將1979-2013年各站點(diǎn)的逐年口最低氣溫按升序排列,得??到該站該年第5%位的最低溫度,取其35年平均作為該站的極端低溫閾值(簡(jiǎn)稱閾值)。??若某站某日最低氣溫低于該站閾值
圖3.2?1979-2004年(a)觀測(cè)資料與(b)均一化資料低溫閾值的線性趨勢(shì)(單位:°C/10a)??3.2再分析資料與觀測(cè)資料的比較??3.2.1再分析資料和觀測(cè)資料的低溫閾值及離差??觀測(cè)資料(圖3.3)和再分析資料的閾值從南向北減小,南暖北冷,0°C等值線大致??沿長(zhǎng)江分布。低值區(qū)位于東北和唐古拉山脈,而東北是我國(guó)最冷的地方,低溫閾值在??-20°C以下,體現(xiàn)了祎度效應(yīng)和地形影響。再分析資料閾值的分布形態(tài)與觀測(cè)結(jié)果類似。??
ml氣]丨??圖3.3?1979-2013年觀測(cè)資料低溫閾值的空間分布(單位:°C)??全國(guó)大部分地區(qū),再分析資料的閾值比觀測(cè)結(jié)果偏低(圖3.4)。NCEP-1在秦嶺到??太行山一帶比觀測(cè)值偏低4?8°C;沿海和塔里木盆地偏低2?4°C;東北地區(qū)偏低0?2°C,??部分區(qū)域差值為正。NCEP-2和NCEP-1具有相似的空間分布,但與觀測(cè)值的差明顯減??小。在我國(guó)東部,北方地區(qū)JRA和ERA的閾值略高于觀測(cè)資料,且JRA越往北偏高越??明顯;南方地區(qū)二者均低于觀測(cè)資料約2°C。青藏高原上,再分析資料與觀測(cè)資料差異??都很大,相比之下JRA和ERA表現(xiàn)較好。????(C)?⑷??75°E?85°E?95°E?105°E?115°E?125?E?135*E75?E?85°E?95"E?10S^E?1?15°E?125^?135°E??圖?3.4?1979-2013?年再分析資料(a)?NCEP-1,?(b)?NCEP-2,?(c)?JRA,?(d)?ERA?與??觀
【參考文獻(xiàn)】
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