您现在的位置: 首页> 研究主题> 南海夏季风

南海夏季风

南海夏季风的相关文献在1999年到2022年内共计175篇,主要集中在大气科学(气象学)、海洋学、环境污染及其防治 等领域,其中期刊论文144篇、会议论文31篇、专利文献2007篇;相关期刊43种,包括中山大学学报(自然科学版)、大气科学、应用气象学报等; 相关会议20种,包括第30届中国气象学会年会、2011年第二十八届中国气象学会年会、第27届中国气象学会年会等;南海夏季风的相关文献由363位作者贡献,包括何金海、温之平、郑彬等。

南海夏季风—发文量

期刊论文>

论文:144 占比:6.60%

会议论文>

论文:31 占比:1.42%

专利文献>

论文:2007 占比:91.98%

总计:2182篇

南海夏季风—发文趋势图

南海夏季风

-研究学者

  • 何金海
  • 温之平
  • 郑彬
  • 李春晖
  • 林爱兰
  • 谷德军
  • 梁肇宁
  • 丁一汇
  • 梁建茵
  • 王黎娟
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

搜索

排序:

年份

    • 陈彦伟; 巩远发; 姜润
    • 摘要: 采用NCEP/NCAR再分析月平均资料和NOAA全球逐日降水资料,首先利用EOF方法分析了南海夏季风的垂直结构时空变化特征,然后初步探讨了南海夏季风垂直结构对中国夏季降水的影响和机制。(1)南海夏季风的垂直结构有明显的年际和年代际变化特征。EOF第一模态型主要表现为南海夏季风垂直结构的年际变化特征,为对流层低层西南风和对流层高层东北风同时增强(同时减弱)(简称“低层-高层同时增强”和“低层-高层同时减弱”)两种典型结构变化;EOF第二模态主要表现为南海夏季风垂直结构的年代际变化,为对流低层(高层)西南风(东北风)由下向上的增强到减弱变化和相反的对流层低层(高层)西南风(东北风)减弱到增强的变化(简称“低层强弱-高层强弱”和“低层弱强-高层弱强”)的两个不同年代(时段)的垂直结构变化。(2)南海夏季风垂直结构变化通过改变对流层低层、高层的环流异常变化来影响中国东部夏季降水的异常变化。南海夏季风呈“低层-高层同时增强”垂直结构时,南海低纬热带季风环流异常加强,长江流域低层辐散、高层辐合及异常下沉运动,其南侧的华南地区和北侧的东北地区是低层辐合、高层辐散和异常上升运动,导致华南降水异常偏多、长江流域降水偏少、北方降水偏多;在“低层-高层同时减弱”年,则相反。南海夏季风呈“低层弱强-高层弱强”垂直结构时,我国东部地区自华南到东北,分别是低层辐合(辐散)、高层辐散(辐合)的有利于上升(下沉)运动的环流条件,华南、江淮地区降水增多,江南、东北地区降水减少;对“低层强弱-高层强弱”时段,则相反。
    • 廖胜石; 卓健; 罗建英; 零绍珑; 卢炳夫
    • 摘要: 利用2005—2021年4—10月广西91个国家气象站小时降水数据和Oceanic Nino Index (ONI)数据,分析了广西汛期极端短时强降水的特征及其关联因子。结果表明:(1)广西超过80%站点的极端短时强降水强度在40~70 mm·h^(-1),强度和频次最高均出现在沿海地区,频次次高区域为桂东北地区,但其强度却为广西最低;(2)每年极端短时强降水频次呈现增多趋势,每年5、6月份极端短时强降水频次最高,但各个月份强度变化不大。(3)每日04—05时、17—18时的极端短时强降水频次最高,各个时次强度均在50~55 mm·h^(-1),差别不大。(4)广西极端短时强降水特征不仅与地形密切相关,而且与南海夏季风、厄尔尼诺/拉尼娜事件关联性很大。(5)前一年秋季的ONI和次年前汛期的极端短时强降水呈显著正相关。
    • 邓琪; 赵平; 温之平; 王慧美; 王迎春
    • 摘要: 基于1980—2018年罗格斯大学全球积雪实验室积雪面积、英国气象局哈得来中心海温、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第5代再分析(ERA-5)土壤湿度、美国国家环境预报中心和美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析、美国国家海洋大气管理局(NOAA)气候预测中心降水(CMAP)和全球降水气候计划降水(GPCP)等数据,采用相关、合成和回归等分析方法,分析了前期青藏高原积雪和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)年际尺度变化对南海夏季风强度及降水的协同影响。结果表明:在年际尺度上,青藏高原积雪、ENSO与南海夏季风变率有密切关系,当青藏高原春季积雪西部偏多且东部偏少时,夏季高原西部对流层温度偏低,在高原上空产生异常下沉气流并向外辐散,引起中国南海地区对流层中低层为异常下沉气流。另外,赤道中东太平洋海温异常偏高则会使夏季印度洋海温异常偏高,对流层温度偏高,在西北太平洋产生东北风异常,加强西北太平洋和中国南海上空的反气旋性环流异常。在青藏高原积雪和ENSO共同影响下,夏季850 hPa中国南海上空反气旋异常进一步加强,南海夏季风强度减弱,降水减少。
    • 张颖; 王黎娟; 赵小芳; 邓顺芷
    • 摘要: 使用NCEP/NCAR再分析资料对2019年高度场、OLR场和风场进行了环流分析,计算假相当位温、西南风和垂直风切变等物理量,并且使用Lanczos滤波器滤波后进行分位相讨论了ISO与2019年南海夏季风爆发的关系。结果表明,2019年南海夏季风爆发的日期为5月6日,其爆发偏早。在5月6日后具体特征表现为:200 hPa高空急流范围扩大,强度增强;副热带高压不断东撤,南海地区不再盛行西南风;850 hPa上南海地区盛行西南风且对流大面积爆发;假相当位温随高度变化的特征显示出对流增强的趋势。为了探讨2019年南海夏季风爆发与ISO的关系,进一步研究发现2019年存在10~25 d大气季节内振荡。一方面,ISO有利于2019年爆发时间偏早,另一方面,南海夏季风爆发后从孟加拉湾—印度洋东部低频对流多次随时间向东北传播,经历发展—最强—减弱—抑制—最弱—恢复的6个阶段,有利于南海地区偏西风增强以及对流活动的爆发维持,使得其爆发强度增强。
    • 郑彬; 黄燕燕; 谷德军; 林爱兰; 李春晖
    • 摘要: 利用重建的华南区域黑碳气溶胶(Black Carbon,BC)浓度资料,分析其与南海夏季风在年际尺度上的关系.结果 表明,华南区域BC浓度与南海夏季风的关系在2000年前后有明显的突变,由显著负相关变为显著正相关,即由高BC浓度弱季风变为高BC浓度强季风.通过合成对比分析,发现1988-1999年(第一时间段)的华南BC主要气候效应是间接辐射强迫作用:华南BC使云粒子半径减小,抑制华南区域春季降水,增加了云的生命期,从而使到达地面的短波辐射减少,表面和低层大气降温.负温度异常激发了异常反气旋,在南海区域即有东风异常.到夏季,东风异常减弱了季风强度,同时抑制了南海地区的降水.2000-2010年(第二时间段)的华南BC主要气候效应是直接辐射强迫作用:春季高BC浓度通过直接气候效应,增暖大气,加强降水,但是雨日减少,从而使到达地面的短波辐射增多,表面和低层大气增温.正温度异常激发了异常气旋,在南海区域即有西风异常一直维持到夏季,增大了季风强度,同时增强了南海地区的降水.
    • 钟瑜珊; 谭雅丽; 潘剑波
    • 摘要: 本文利用分辨率为60×128的FGOALS-g2模式的1950—1999年的月平均风场资料和分辨率为108×128的FGOALS-s2模式的1950—1999年月平均风场资料,与同期美国国家环境预报中心资料进行比较分析,根据风场平面特征、风场年际特征以及风场资料数据的统计特征,探讨FGOALS模式对南海夏季风特征的模拟能力.
    • 何金海; 徐海明; 王黎娟; 祁莉; 朱志伟; 马静; 罗京佳
    • 摘要: 回顾了南京信息工程大学(简称南信大)建校60年来季风研究的主要历程以及在亚洲季风,特别是在东亚季风研究方面取得的重要成果.20世纪80年代至21世纪初,中关季风合作、中日季风合作和“南海季风试验”3次国际季风合作研究的顺利实施,极大地推进了南信大季风研究团队的组建和壮大,同时也催生了一系列创新性成果.团队首先揭示了东亚季风与印度季风环流的差异,提出了东亚副热带季风的明确概念;发现了东亚副热带夏季风的建立独立并早于南海夏季风;揭示了“亚澳大陆桥”是北半球春季亚洲季风区对流最活跃的地区,其对流的建立和推进对东亚夏季风的建立至关重要;较早开展了东亚季风区季节内振荡北传特征和机制的研究并成功应用于东亚季风区延伸期预报.这些创新性成果的取得为季风研究做出了重要贡献.近年来,南信大秉承“开放发展、联合发展”的办学理念,大力引进高层次人才,进一步推动了季风研究.作为国际季风研究的重要力量之一,南信大季风研究团队将始终坚守季风研究阵地,不断深化季风理论认识、提升季风预测水平.
    • 廖洪涛; 肖天贵; 魏微; 柳晓庆
    • 摘要: 利用1976-2016年41 a NCEP/NCAR再分析日平均资料和中国2426站20~20时日降水量资料,使用带通滤波以及波包传播的诊断方法分析了10~ 20 d低频波波包分布和传播特征,并进一步研究了典型梅雨异常年(1998年和2002年)梅雨季低频扰动能量的传播特征,提高对10 ~20 d低频扰动能量的认识,进而提高中期延伸期的天气预报水平.研究表明,南半球低频波波包值高于北半球;低频波波包呈经向传播,冬季低频波波包高值中心基本位于高纬度地区,到了夏季,高纬度地区低频波波包向低纬度赤道方向移动.梅雨典型异常年波包的纬向和经向传播表明,丰梅年长江中下游地区扰动能量纬向上主要受来自太平洋中部西传累积的影响,经向上受来自蒙古高原向南传播累积的影响.枯梅年则正好相反.
    • XIA Houjie; ZHU Weijun; REN Fumin; LIANG Jia; WANG Binyan
    • 摘要: 本文为研究台风“启德”极端降水的成因,模拟了南海夏季风减弱后台风“启德”的路径、强度、雨带位置、降水强度等.结果 表明,夏季风削弱后,南海地区的西南季风受到抑制,台风强度减弱,台风范围内降水强度总体减弱,台风雨带偏南,因此南海夏季风强度减弱不利于极端降水的产生.降水模拟过程中发现,降水强度的减弱在整个模拟试验时间周期内,表现为非峰值强度减弱明显,而峰值强度不明显减弱.进一步分析了台风降水的逐小时演变特征和台风路径特征.结果 表明,控制试验与敏感性试验模拟台风登陆在时间上存在时间差,与台风降水的逐小时变化峰值出现的时间差基本对应.这说明可能台风登陆过程的其他复杂因素导致夏季风减弱后台风登陆降水不表现出明显减弱.而非登陆过程,减弱夏季风对台风降水有减幅作用.
    • 徐集云; 霍利微; 宋超辉; 刘樱; 陈君芝; 庆涛
    • 摘要: This paper analyzes the connection and possible mechanism between sea surface temperature anomaly (SS-TA) in the northern tropical Atlantic (NTA) and the South China Sea summer monsoon (SCSSM) using HadiS-ST data, CMAP precipitation data and NCEP/NCAR reanalysis data.The observation analysis shows that there is a significant negative correlation between NTA SSTA and SCSSMin summer.Positive NTA SSTA can cause cyclonic circulation anomalies in the subtropical East Pacific to Atlantic region of the Northern Hemisphere, which is conducive to abnormal ascending (descending) motion in the tropical Atlantic (tropical central Pacific) region.The motions can cause the anomalous anticyclone circulation in the northwestern Pacific region, and the south wind anomalies on the west side of the anticyclone circulation anomaly enhance the SCSSM.The SCSSMseasonal prediction model is constructed by using spring NTA index, SST anomaly index in southeastern Indian Ocean, SST anomaly index in North Pacific, South Pacific Ocean Meridional Dipole (SPOMD), and Ni?o3.4 index.Correlation coefficient between the observed SCSSMindex and the hindcast of the model is 0.81, showing that the model can predict SCSSMwell.%利用HadiSST资料、CMAP降水资料和NCEP/NCAR再分析资料, 分析了热带北大西洋 (Northern Tropical Atlantic, NTA) 海表温度异常 (Sea Surface Temperature Anomaly, SSTA) 与南海夏季风 (South China Sea Summer Monsoon, SCSSM) 的联系及可能机制.观测分析表明, 夏季NTA海温异常与SCSSM存在显著的负相关关系;NTA海温正异常时, 北半球副热带东太平洋至大西洋区域存在气旋式环流异常, 有利于热带大西洋 (热带中太平洋) 地区产生异常上升 (下沉) 运动, 使得西北太平洋地区出现反气旋环流异常, 该反气旋环流异常西侧的南风异常使得SCSSM增强.利用春季NTA指数、东南印度洋海温异常指数、北太平洋海温异常指数、南太平洋经向模 (South Pacific Ocean Meridional Dipole, SPOMD) 及Niňo3.4指数构建了SCSSM季节预测模型, 预测模型后报与观测的SCSSM指数的相关系数为0.81, 表明该模型可较好预测SCSSM.
  • 查看更多

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号