导读:本文包含了年际变率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:青藏高原,冬季降水,水汽输送,海表温度异常
年际变率论文文献综述
孙畅,王子谦,杨崧[1]（2019）在《青藏高原西侧地区冬季降水的年际变率及其影响因子》一文中研究指出基于全球降水气候中心(GPCC)和全球降水气候计划(GPCP)的降水数据及ERA-interim再分析资料,分析了1979~2012年冬季青藏高原(简称高原)西侧地区降水的基本特征及影响其年际变率的潜在因子。结果表明高原冬季降水主要发生在其西侧地区且为全区变化一致型,降水所需的水汽主要来自上游地区,从该区域的西边界输入。然而,高原西侧地区冬季降水的年际变率主要由水汽输送的动力过程所决定,表现为高原西侧的西南风异常。此外,高原西侧冬季降水的年际变率与其上游典型的大气内部变率北大西洋涛动和北极涛动相关性不强,而与赤道西印度洋和热带中东太平洋的海温显着相关。热带中东太平洋海温异常通过影响大气环流变化,在印度洋北部激发一个反气旋式的环流异常,使得高原西侧地区出现异常西南风,从而加强了水汽通量输送的动力作用。同时在赤道异常东风的作用下,暖水也向印度洋西部输送堆积。赤道中东太平洋海温的异常可进一步导致西风急流发生南北移动,从而也在一定程度上影响了高原西侧冬季水汽输送以及降水的年际变率。(本文来源于《大气科学》期刊2019年02期）
杨韵,李建平,谢飞,冯娟,孙诚[2]（2018）在《热带北大西洋模态年际变率的研究进展与展望》一文中研究指出热带北大西洋模态(NTAM)年际变率是北半球春季热带北大西洋的主导变率。它对热带辐合带的南北移动、周边国家的降水以及全球气候都有显着的影响。通过回顾前人的相关研究,归纳了NTAM的几种形成机制,概括了NTAM对气候系统的影响,综述了模式对于NTAM年际变率的模拟能力,总结了以往研究进展中存在的薄弱环节。最后以此为契机,对未来NTAM的研究方向进行了展望。(本文来源于《地球科学进展》期刊2018年08期）
高雅,王会军,陈冬[3]（2017）在《南亚夏季风环流的年际变率及其与相关海温场关系的年代际转变》一文中研究指出以往研究多关注于印度季风降水与ENSO间联系的年代际变化特征。而南亚季风环流不仅能影响印度局地降水,还与亚洲季风区联系密切。那么南亚夏季风环流作为亚洲夏季风的主要组成部分是否也发生了年代际转变?其与相关海温场的关系是否发生改变?又受何系统调制?本文考察了南亚夏季风环流的年际变率特征,发现其在2000年前后发生了显着的年代际转变。该转变主要受热带太平洋和北大西洋海表温度的影响(图1)。2000年前(1979-1999),南亚夏季风指数与东太平洋海温呈显着负相关,与负位相大西洋叁极子型海温(负-正-负)呈显着正相关关系。2000年后(2000-2014),南亚夏季风环流与中太平洋海温呈显着负相关,与正位相大西洋叁极子型海温呈显着正相关。相关海温异常由东太平洋移至中太平洋区域,导致沃克环流的上升(下沉)支在后一时段西移到海洋性大陆附近,从而通过调节对流层上下层风场影响南亚夏季风的年际变率大小(图2)。此外,除了太平洋海温异常外,北大西洋叁极子型海温异常亦可通过波列传播将能量由北大西洋输送至南亚高压区域,进而通过南亚高压调制南亚夏季风环流的变化。SASM与相关海温场关系的改变可能源于NPGO的调制作用。由于南亚夏季风环流与亚洲季风区夏季降水有着紧密联系,因此,本文简要讨论了两个时段南亚夏季风环流影响相关降水场的变化特征。西移的沃克环流使得低层南亚夏季风环流的西风西缩减弱,从而导致海洋性大陆降水位置在后一时段西移,使得来自太平洋的更多水汽能到达中国南方。(本文来源于《第34届中国气象学会年会 S6 东亚气候多时间尺度变异机理及气候预测论文集》期刊2017-09-27）
贾炳浩,刘建国,谢正辉,师春香[4]（2017）在《中国区域土壤湿度年际变率和趋势》一文中研究指出本研究使用叁种资料研究中国区域土壤湿度在1979到2010的年际变率和趋势:多卫星反演融合产品ESA CCI、两种模式模拟(CLM4.5和GLDAS),并用地面观测进行验证。卫星资料与模式模拟均表明我国东北、中部以及内蒙东部的表层土壤呈现干旱化趋势,而在青藏高原呈现湿润趋势,这些与观测比较吻合。模式结果显示:除了西北和青藏高原西南部,深层与表层土壤湿度在我国大部分区域(78%-88%)有一致的趋势,并且随土壤深度增加,干旱趋势更严重。相比温度,降水是土壤湿度趋势的主导因子,但在降水减少时,变暖趋势加重土壤干旱化。(本文来源于《第34届中国气象学会年会 S7 水文气象、地质灾害气象预报理论与应用技术论文集》期刊2017-09-27）
金晨曦,周天军,陈晓龙,吴波[5]（2017）在《地球系统模式CESM1-BGC模拟的西北太平洋海气CO_2通量随季节演变的年际变率主导模态》一文中研究指出海气CO_2通量的年际变率是气候学界关注的一个前沿问题.本文基于地球系统模式CESM1-BGC,采用季节依赖的经验正交函数分解(S-EOF)分析方法,研究了热带西北太平洋(0°~35°N,110°E~150°E)海气CO_2通量随季节演变的年际变率主导模态.结果表明,该年际主导模态对应厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)从发展到衰减的演变过程.在El Nio发展年的夏季和秋季,海水CO_2分压的贡献略大于交换系数的贡献(即风速的贡献),两者共同作用使得西北太平洋吸收的CO_2增多.在El Nio成熟位相的冬季,西北太平洋异常反气旋建立,其西北侧的异常西南风使得中国东南沿海及附近海域的风速减弱,从而降低交换系数,导致中国东南沿海及附近海域吸收的CO_2减少.随后的次年春季,西太平洋异常反气旋继续维持,但位置东移,西南风的异常减小了风蒸发进而增加了中国近海海水温度,从而引起海水CO_2分压增大,使得中国近海海域吸收的CO_2减少,这一影响超过了交换系数减少所带来的影响.(本文来源于《中国科学:地球科学》期刊2017年09期）
智协飞,周红梅,王姝苏,胡航菲,朱寿鹏[6]（2017）在《CMIP5多模式对东亚地区地面气温年际变率的回报研究》一文中研究指出对CMIP5全球气候模式中年代际回报试验的气温资料及其简单集合平均(Multi-model ensemble mean,EMN)和贝叶斯模式平均的结果(Bayesian Model Averaging,BMA)进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解和Morlet小波分析,检验评估各个模式及其EMN和BMA对东亚地面气温的方差、气温时空分布特征及周期变化的回报能力。结果表明,10个模式、EMN、BMA都能很好地回报出1981—2010年东亚地面气温的方差分布,其中BMA回报效果最好。EOF分析表明,BMA能较好地回报出东亚地面气温第一模态的时空分布。MIROC5能较好地回报出第二模态的趋势变化,但却不能回报出气温的年际变率。绝大多数模式和EMN、BMA虽然能回报出东亚地面气温的变化趋势,但是对气温年际变率的回报仍然是比较困难的。CMCC-CM对气温变化主模态的3~5 a的周期变化特征回报效果最好,和NCEP资料的结果最为接近。(本文来源于《大气科学学报》期刊2017年04期）
李普曦,周天军,邹立维,陈晓龙,张文霞[7]（2017）在《MRI模式对华南春雨气候态及年际变率的模拟:不同模式分辨率的比较》一文中研究指出本文利用日本气象研究所(MRI)参加第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)的大气环流模式在高、中、低叁种分辨率下的AMIP试验结果,评估了其对华南春雨气候态和年际变率的模拟能力,比较了不同分辨率的模拟结果。结果表明,叁种不同水平分辨率(120 km、60 km和20 km)的模式均能再现北半球春季位于中国东南部的降水中心。相较于120 km模式,20 km模式能够更为合理地模拟出华南春雨位于南岭—武夷山脉的降水中心。水汽收支分析表明,60 km、20 km模式高估了水汽辐合,使得华南春雨的降水强度被高估。在年际变率方面,在叁种分辨率下,模式均能较好地再现观测中El Ni?o衰减年春季的西北太平洋反气旋以及华南春雨降水正异常。较之120 km模式,60 km、20 km模式模拟的降水正异常的空间分布和强度更接近观测,原因是后者模拟的El Ni?o衰减年春季华南地区的水平水汽平流异常更接近观测。本研究表明,发展高分辨率气候模式是提高华南春雨的气候态和年际变率模拟水平的有效途径之一。(本文来源于《大气科学》期刊2017年03期）
冯琎,廖宏[8]（2017）在《冬春季东亚气溶胶流出通量年际变率的相关环流异常分析》一文中研究指出本文使用戈达德对地观测系统(Goddard Earth Observing System,GEOS)全球叁维大气化学传输模式GEOS-Chem模拟了气象场驱动下1986~2006年冬春季东亚到太平洋区域气溶胶的流出通量,分析了流出通量的年际变率及其相关的环流异常。结果表明,偏多(少)的东亚气溶胶流出对应东北亚—西太平洋区域(Northeast Asia–western Pacific,NAWP)500 h Pa定常波负值中心强度变强(弱)。NAWP区域500 h Pa位势高度场负(正)异常还可能造成气溶胶流出路径的变化,即更多(少)的气溶胶相对于气候态偏北5~10个纬度的路径向太平洋区域传输。这种位势高度场上的异常伴随着对流层中低层西风和大气斜压性异常,从而引起东亚到太平洋区域气溶胶流出通量及其路径的年际变化。(本文来源于《大气科学》期刊2017年02期）
富元海[9]（2016）在《长江中下游地区夏季降水与其年际变率的关系》一文中研究指出夏季降水年际变率在长江中下游地区最强,达到1.5 mm/day,达到本地区夏季气候平均降水的35–40%,并且存在明显的年代际变化。因此,它的变化规律以及其变化与降水强度变化的关系是衡量气候变化的重要指标。本研究基于国内外五套观测和重建的降水资料,对长江中下游地区夏季降水年际变率强度和降水强度的年代际变化之间的关系进行了分析。结果表明,两者之间的相关关系非常弱,相关系数仅约为0.10。进一步分析表明,太平洋年代际涛动(Pacific Decadal Oscillation,PDO)通过影响西北太平洋副热带高压的强度,最终影响长江中下游地区夏季降水强度年代际变化;而前冬ENSO事件通过影响东亚高空急流的南北偏移影响了长江中下游地区夏季降水年际变率强度的变化。两种不同的物理机制导致长江中下游地区夏季降水及其年际变率强度两者不同的变化过程,从而导致两者之间的弱相关关系。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S22 青年论坛》期刊2016-11-01）
程娅蓓[10]（2016）在《亚澳季风年际变率主模态的模拟评估与预测方法研究》一文中研究指出本文以NCEP/NCAR再分析资料集与NOAA重建陆地降水以及延长重建海表温度资料作为观测基础,评估了参与第五次耦合模式比较计划的26个气候系统模式对亚澳季风年际变率主模态的模拟能力。并在此基础上,研究了模拟能力较高的国家气候中心第2代气候系统模式BCC-CSM1.1(m)对亚澳季风年际变率主模态的预测结果与可预报性。主要结论如下：(1)26个气候系统模式对第1模态空间型的模拟效果普遍好于第2模态,但在第1年春季相反。有22个模式能够模拟出第1模态与ENSO同期高相关的特征,有12个模式能够模拟出第2模态与滞后1年的ENSO高相关的特征。综合空间型以及时间系数与ENSO关系的模拟情况,模拟效果最好的4个模式为：BCC-CSM1.1(m)、GFDL-CM3、GISS-E2-R与MIROC5。但这4个模式对前两个模态周期性的模拟存在不同程度的偏差。模式对ENSO的模拟效果关系到其对第1模态的模拟效果,而对热带西太平洋暖池北部降水气候态的模拟影响着模式对第2模态的模拟效果。多模式集合能够模拟出第1模态风场的叁大特征以及第2模态的ENSO信号,但在一些细节上仍然存在着模拟误差。(2)BCC-CSM1.1(m)每年6月起报的历史回算数据成功预测出前两个模态与ENSO的关系。模式对第1模态与第2模态后3个季节的风场强度的预测结果小于观测。其能够预测出第1模态风场的第1特征,但对第2特征,第3特征的预测误差较大。模式对第2模态空间型的预测效果不佳,未能预测出ENSO的早期信号。模式对时间系数的预测能力较强,通过向观测空间场投影后得到的前两个模态时间系数与观测的相关分别0.86与0.48。(3)模式在不同提前月数对第1模态的预测能力普遍高于第2模态,总结对空间型、时间系数以及其与ENSO关系的预测结果,对第1模态的可预报性持续到提前4月,而对第2模态的可预报性仅保持在提前0月。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2016-06-01）
年际变率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
热带北大西洋模态(NTAM)年际变率是北半球春季热带北大西洋的主导变率。它对热带辐合带的南北移动、周边国家的降水以及全球气候都有显着的影响。通过回顾前人的相关研究,归纳了NTAM的几种形成机制,概括了NTAM对气候系统的影响,综述了模式对于NTAM年际变率的模拟能力,总结了以往研究进展中存在的薄弱环节。最后以此为契机,对未来NTAM的研究方向进行了展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
年际变率论文参考文献
[1].孙畅,王子谦,杨崧.青藏高原西侧地区冬季降水的年际变率及其影响因子[J].大气科学.2019
[2].杨韵,李建平,谢飞,冯娟,孙诚.热带北大西洋模态年际变率的研究进展与展望[J].地球科学进展.2018
[3].高雅,王会军,陈冬.南亚夏季风环流的年际变率及其与相关海温场关系的年代际转变[C].第34届中国气象学会年会S6东亚气候多时间尺度变异机理及气候预测论文集.2017
[4].贾炳浩,刘建国,谢正辉,师春香.中国区域土壤湿度年际变率和趋势[C].第34届中国气象学会年会S7水文气象、地质灾害气象预报理论与应用技术论文集.2017
[5].金晨曦,周天军,陈晓龙,吴波.地球系统模式CESM1-BGC模拟的西北太平洋海气CO_2通量随季节演变的年际变率主导模态[J].中国科学:地球科学.2017
[6].智协飞,周红梅,王姝苏,胡航菲,朱寿鹏.CMIP5多模式对东亚地区地面气温年际变率的回报研究[J].大气科学学报.2017
[7].李普曦,周天军,邹立维,陈晓龙,张文霞.MRI模式对华南春雨气候态及年际变率的模拟:不同模式分辨率的比较[J].大气科学.2017
[8].冯琎,廖宏.冬春季东亚气溶胶流出通量年际变率的相关环流异常分析[J].大气科学.2017
[9].富元海.长江中下游地区夏季降水与其年际变率的关系[C].第33届中国气象学会年会S22青年论坛.2016
[10].程娅蓓.亚澳季风年际变率主模态的模拟评估与预测方法研究[D].南京信息工程大学.2016