非自然因素引起的增温趋势的时空分布特征
发布时间：2021-10-15 08:41
基于数据长程相关性,利用相对变化趋势,构建气温相对变化趋势的概率密度函数及超越概率,研究并计算了1951～2017年中国气温相对变化趋势基于一定置信水平下属于自然变率范畴的置信限,判别相对变化趋势是否由非自然因素引起（增温是否显著）,探讨不同地区非自然因素引起的温度变化的阈值、相应的转折时间段及演变趋势。结果表明:（1）中国160站温度资料中有10%的站点趋势显著性被传统线性回归方法高估了,这些站点主要位于西北、西南和东部沿海地区。（2）从全国温度趋势的空间分布来看,除新疆中西部地区呈现降温趋势之外,其他地区均为增温趋势,其中东北、内蒙及晋北地区非自然趋势大,增温显著。（3）从不同年代际增温显著区域的空间演变来看,华北、东北地区率先增温显著,之后逐渐向南向西扩展,1966～2001年时段中国大部分区域表现为非自然增温显著;1971～2006年时段,东北地区以及内蒙东北部增温显著区域开始逐渐减少,同时中国西南地区增温显著区域开始逐渐增多;1976～2011年增温显著区域最大;1981～2016年,增温显著站点主要集中在黄河、长江流域及两大流域之间和中国南方地区。综上,中国非自然因素引起的...
【文章来源】：大气科学. 2020,44(03)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
1951年1月至2017年6月中国160站点温度相对趋势的空间分布Fig.4Spatialdistributionofrelativetemperaturetrendsfor160stationsinChinafromJan1951toJun2017
明传统检测方法使用统一的判别标准更容易导致趋势显著性估计不准确。本文所用方法对各地区温度变化趋势的显著性检测是基于各地区温度演变特征建立不同的判定临界值来进行的，因此能够一定程图41951年1月至2017年6月中国160站点温度相对趋势的空间分布Fig.4Spatialdistributionofrelativetemperaturetrendsfor160stationsinChinafromJan1951toJun2017图51951年1月至2017年6月中国160站自然变率空间分布Fig.5Spatialdistributionofnaturalvariabilityfor160stationsinChinafromJan1951toJun20173期王瑜等：非自然因素引起的增温趋势的时空分布特征No.3WANGYuetal.TemporalandSpatialDistributionCharacteristicsofanIncreasingTemperature...571
东北大部分地区以及西北地区、江淮地区，并进一步逐渐向华南演变，在1976～2011年增温显著区域达到最大。值得注意的是1971～2006年以后东北增温显著区域逐渐减小，华南增温显著区域逐渐表1温度变化趋势显著的站点数多的4个时间段显著站点数占比Table1Proportionofsignificantsitesinfourtimeperiodsforalargenumberofsiteswithsignificanttemperaturechanges时间段显著站点数占比1966～2001年45%1971～2006年51%1976～2011年61%1981～2016年54%minmax图61951年1月至2017年6月中国站点温度序列非自然趋势变化量的空间分布情况（单位：°C）：（a）最小非自然趋势变化量；（b）最大非自然趋势变化量minmaxFig.6SpatialdistributionofunnaturaltrendvariationsintemperatureseriesinChinafromJan1951toJul2017(units:°C):(a)Minimumunnaturaltrendchange;(b)maximumunnaturaltrendchange大气科学44卷572ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.44
【参考文献】：
期刊论文
[1]全球变暖趋缓研究进展[J]. 苏京志,温敏,丁一汇,郜永祺,宋亚芳. 大气科学. 2016(06)
[2]气象领域极端事件的长程相关性[J]. 封国林,王启光,侯威,龚志强,支蓉. 物理学报. 2009(04)
[3]滑动去趋势波动分析与近似熵在动力学结构突变检测中的性能比较[J]. 何文平,吴琼,张文,王启光,张勇. 物理学报. 2009(04)
[4]2004/2005年冬季强寒潮事件的等熵位涡分析[J]. 丁一汇,马晓青. 气象学报. 2007(05)
[5]近140年中国、北半球和全球气温的标度律[J]. 江田汉,邓莲堂. 高原气象. 2005(03)
[6]检测人为气候变化信号的“指纹”方法[J]. 丁裕国. 气象教育与科技. 2002 (01)
硕士论文
[1]基于去趋势波动分析的中国气温变化趋势研究[D]. 李文菁.湘潭大学 2016
本文编号：3437757
【文章来源】：大气科学. 2020,44(03)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
1951年1月至2017年6月中国160站点温度相对趋势的空间分布Fig.4Spatialdistributionofrelativetemperaturetrendsfor160stationsinChinafromJan1951toJun2017
明传统检测方法使用统一的判别标准更容易导致趋势显著性估计不准确。本文所用方法对各地区温度变化趋势的显著性检测是基于各地区温度演变特征建立不同的判定临界值来进行的，因此能够一定程图41951年1月至2017年6月中国160站点温度相对趋势的空间分布Fig.4Spatialdistributionofrelativetemperaturetrendsfor160stationsinChinafromJan1951toJun2017图51951年1月至2017年6月中国160站自然变率空间分布Fig.5Spatialdistributionofnaturalvariabilityfor160stationsinChinafromJan1951toJun20173期王瑜等：非自然因素引起的增温趋势的时空分布特征No.3WANGYuetal.TemporalandSpatialDistributionCharacteristicsofanIncreasingTemperature...571
东北大部分地区以及西北地区、江淮地区，并进一步逐渐向华南演变，在1976～2011年增温显著区域达到最大。值得注意的是1971～2006年以后东北增温显著区域逐渐减小，华南增温显著区域逐渐表1温度变化趋势显著的站点数多的4个时间段显著站点数占比Table1Proportionofsignificantsitesinfourtimeperiodsforalargenumberofsiteswithsignificanttemperaturechanges时间段显著站点数占比1966～2001年45%1971～2006年51%1976～2011年61%1981～2016年54%minmax图61951年1月至2017年6月中国站点温度序列非自然趋势变化量的空间分布情况（单位：°C）：（a）最小非自然趋势变化量；（b）最大非自然趋势变化量minmaxFig.6SpatialdistributionofunnaturaltrendvariationsintemperatureseriesinChinafromJan1951toJul2017(units:°C):(a)Minimumunnaturaltrendchange;(b)maximumunnaturaltrendchange大气科学44卷572ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.44
【参考文献】：
期刊论文
[1]全球变暖趋缓研究进展[J]. 苏京志,温敏,丁一汇,郜永祺,宋亚芳. 大气科学. 2016(06)
[2]气象领域极端事件的长程相关性[J]. 封国林,王启光,侯威,龚志强,支蓉. 物理学报. 2009(04)
[3]滑动去趋势波动分析与近似熵在动力学结构突变检测中的性能比较[J]. 何文平,吴琼,张文,王启光,张勇. 物理学报. 2009(04)
[4]2004/2005年冬季强寒潮事件的等熵位涡分析[J]. 丁一汇,马晓青. 气象学报. 2007(05)
[5]近140年中国、北半球和全球气温的标度律[J]. 江田汉,邓莲堂. 高原气象. 2005(03)
[6]检测人为气候变化信号的“指纹”方法[J]. 丁裕国. 气象教育与科技. 2002 (01)
硕士论文
[1]基于去趋势波动分析的中国气温变化趋势研究[D]. 李文菁.湘潭大学 2016
本文编号：3437757
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3437757.html
