一、江苏省春季连阴雨和太平洋海温的响应关系研究（论文文献综述）
吴洪颜,张佩,徐敏,庄立伟[1]（2018）在《长江中下游地区冬小麦春季涝渍害灾损风险时空分布特征》文中指出通过长江中下游地区19612010年（35月）逐日气象资料,利用冬小麦春季涝渍害的监测指数模型和灾损风险评估模型进行历史反演,分析了春季涝渍害的发生和灾损风险区划的时空分布特征。结果表明:长江中下游地区冬小麦春季涝渍害频发于沿江及以南地区,且30%以上年份造成冬小麦减产。冬小麦春季涝渍害灾损风险空间分布特征明显、南高北低,年代际变化显着。其中,10 a尺度下以1960年代涝渍害灾损高风险范围最大,分布在鄂东、安徽的淮河以南及江苏的江淮西部地区,其次是1970年代和1990年代,2000年代高风险区范围最小,仅零星分布在江南局部地区;30 a尺度下各年代际涝渍害灾损风险呈高值区南缩减小、低值区逐渐扩大的趋势。
何慧根,唐红玉,李永华,孙俊,王勇[2]（2015）在《重庆春季连阴雨的气候特征和气候信号分析》文中研究表明利用1961—2012年3—5月NCEP/NCAR再分析资料、NOAA的海温、重庆34个站气象资料和74项环流特征指数,分析了重庆春季连阴雨的时空变化特征及其与同期的大气环流、西太平洋副热带高压（西太副高）、前期冬季的海温、OLR、大气环流以及西太副高之间的关系。结果表明:重庆春季连阴雨有发生频率高的特征,3月最容易发生影响范围广,持续时间长的连阴雨,其次是5月。连阴雨明显的时段重庆受影响的范围广,持续时间较长,气温偏低。东北部和西部地区出现频次较低,东南部较高。连阴雨分布主要为全市一致型和东西相反型。春季巴伦支海地区和青藏高原的500 hPa高度场偏低,贝加尔湖以东地区偏高,欧亚中高纬环流形势有利于冷空气南下和西太副高的减弱东退是重庆的连阴雨发生的主要因素。冬季拉尼娜事件的发生、赤道150°E地区的对流加强和鄂霍次克海地区中高层大气高压脊的建立都有利于来年春季重庆连阴雨的发生。
廖治杰[3]（2014）在《持续性暴雪事件中热带低频振荡和高空急流协同变化特征分析》文中进行了进一步梳理本文以2008年初中国南方持续性暴雪事件为出发点,从数值模拟角度研究了热带地区季节内振荡信号对此次极端天气事件的影响,探讨了海气耦合过程在维持MJO低频信号与暴雪过程降水关系中的作用。从中纬度高空急流变化角度,分析了持续性暴雪期间东亚副热带急流和温带急流协同变化特征及其与暴雪发生发展过程的关系,并初步探讨了MJO对副热带急流低频变化的影响。在个例研究基础上,从气候态角度探讨了东亚副热带急流与温带急流协同变化与冬季中国南方地区降水的关系。主要结论如下：1.MJO对持续性暴雪事件的影响热带低频振荡在暴雪的前后两个阶段分别为EOF1和EOF2两个模态所主导,暴雪过程降水的空间和强度变化与MJO信号的强度以及传播特征密切相关。与单独大气模式相比,耦合模式能更加合理再现降水的时空和强度演变特征。功率谱分析表明,耦合模式对降水强度模拟的改进主要是由于耦合模式成功捕捉到了30-60天,峰值为50天的低频降水周期,进而增强了模拟的低频降水强度。低频降水强度模拟的改进主要归因于耦合模式能够合理再现各位相中热带低频振荡中心强度及其东传特征,进而改善了对MJO相关联的低频垂直运动场、水汽通量场以及对流层低层逆温层特征的模拟,这些物理量场与暴雪降水过程密切相关。耦合模式能较好再现热带低频振荡与热带外地区降水间的关系,是由于耦合模式能真实反映海表温度与热带对流之间存在的近1/4位相关系,这种关系在单一大气模式中则不能体现。因此大气与海洋之间内在的耦合反馈过程在模拟与暴雪过程相伴随的MJO特征中起到了重要作用。2.暴雪事件中急流协同变化特征分析根据急流核发生频数特征,将东亚副热带急流分为两个典型部分：（1）将主体位于青藏高原南侧陆地上空的副热带急流定义为东亚高原急流；（2）把主体位于日本岛南部的副热带急流定义为东亚洋面急流。暴雪过程中,高原急流的增强同时伴随着温带急流的减弱,而洋面急流强度的变化则滞后于高原急流和温带急流强度的变化约5天时间。高原急流和温带急流的协同变化真实反映了持续性暴雪期间冷暖空气的活动情况,是联系暴雪事件和大气环流异常信号的一个重要纽带。一方面,青藏高原南北两侧的天气尺度瞬变扰动（STEA）异常在暴雪期间呈现相反的变化趋势,导致高原急流和温带急流强度上显着的同期反向协同变化特征；另一方面,东亚陆地上空的瞬变异常波列从高原急流和温带急流主体区域沿着青藏高原的南北两侧向下游传播,到达东亚沿岸以及日本岛地区,导致洋面急流强度的变化滞后于高原急流和温带急流强度变化约5天时间。3.MJO对东亚副热带急流低频变化的影响高原南侧副热带急流在暴雪期间存在显着低频变化特征。当MJO对流加热异常中心移动至印度洋中东部至印尼海洋性陆地区域之间时,对流激发的低频反气旋性环流正好位于高原南侧区域,异常环流北侧的低频西风叠加于高原急流主体区域之上,导致急流低频强度增强。该反气旋性环流在高原南侧区域维持约15天时间,与暴雪过程发生时段相对应。基于MJO各位相的高原急流指数合成分析表明,在MJO的第3和第4位相,急流强度显着增强,而在第7和第8位相,急流强度明显减弱。季节内时间尺度上,高原急流强度的低频变化其实是对MJO对流活动激发出的异常Rossby波列的直接响应。4.东亚高空急流协同变化与冬季中国南方地区降水的关系冬季气候平均上东亚高原急流与温带急流同期反向协同变化特征最为显着。当高原急流增强而温带急流减弱时,中国南方地区降水显着增强；反之,中国南方地区降水则明显减弱。事件合成分析结果表明,高原急流由弱转强过程能真实反映南方暖湿空气由南向北的推进过程；而温带急流由弱转强过程则能合理表征北方干冷空气由北往南的侵入过程。温带急流和高原急流的反向协同变化可以真实反映与冬季中国南方地区降水相关联的冷暖空气活动特征。对区域热力和瞬变指数的合成分析表明,热带关键区对流活动的热力强迫效应对高原急流变化具有显着影响,但对温带急流强度变化则无明显作用。温带急流强度变化主要受天气尺度瞬变强迫效应影响,而高原急流强度变化则归因于热力和天气尺度瞬变强迫效应的共同作用。
王乙汀[4]（2013）在《吉林省连阴雨天气的分析与预报》文中指出本文利用1964-2012年吉林省47个气象观测站的日总云量、日降水量的实况资料,美国NCEPNCAR资料,国家气候中心74项环流指数资料,结合日数、降水量、云量特征给出了吉林省连阴雨新的定义方法,并与1984年的定义方法做了比较,新定义不仅日数增加至5天,而且多了云量的参考内容,并且降水量以日降水量为参考而不是参考多年同期值,这样定义更加客观直接,与目前的流行定义方法相近。本文按照新的连阴雨定义方法统计了吉林省连阴雨时空分布特征,包括各站1964-2012年连阴雨4-10月的日数和发生次数年、季、月空间分布和方程分布情况,吉林省逐年连阴雨过程的过程日数、过程次数、过程站次、过程日降水量、过程单站降水量的年际变化特征。本文又分析了连阴雨日数与海温的相关性,并分析了典型多连阴雨年份与典型少连阴雨年份的500hPa环流的差异,分析了不同天气形势下连阴雨个例,最后分析了连阴雨与74项环流指数的相关性,又利用相关因子对连阴雨做了长期预报,对年过程日数、年过程日降水量、年过程站次做了多元回归方程,并对预报方程进行了检验。分析出：吉林省的东南部是连阴雨的多发地,夏季尤其是7月份是连阴雨的多发期,通过对逐年最大日数和最大次数发生的探讨揭示了春季和4-7月份最大连阴雨有增强增多的趋势。通过探讨连阴雨日数和次数年、季、月的方差分布指出了波动变化情况,平均日数和平均次数较大的地区方差相对较大,最大方差不一定会出现在平均日数或平均次数的最大值中心,总的来看次数较日数波动变化小而相对稳定,秋季发生连阴雨的日数和次数最少并最稳定,夏季尤其是7、8月份的方差是最大的最不稳定的。另外本文选取了三个个例进行了连阴雨的天气学分析,分析了每次过程的大气环流背景,主要影响系统的环流演变特征以及与降水的关系,及850hPa温度场变化及与系统生消和大降水的发生的关系。
吴洪颜,高苹,刘梅[5]（2013）在《基于太平洋海温的冬小麦春季湿渍害预测模型》文中研究指明为了进一步开展冬小麦春季湿渍害的预测预报业务工作,利用江苏省1969-2008年60个气象站常规观测资料和冬小麦产量资料,根据场相关分析原理,将江苏省春季湿渍害3个风险区的湿渍害指数与太平洋海温资料进行相关普查,结果表明:3个风险区的小麦春季湿渍害指数和西太平洋海温均存在高相关区,主要位于Nino区和西太平洋北部海区,其相关程度随时间具有一定的变化趋势;挑选出与湿渍害指数相关的强信号海区作为预报因子,通过最优化相关处理提高预报因子相关性;经稳定性和独立性检验,创建了对应3个风险区的冬小麦湿渍害指数预测模型,所有模型均通过0.01显着性水平检验,拟合及试报结果理想,表明预测模型具有一定应用价值。
景安华,孔凡忠[6]（2012）在《鲁西南8—9月阴雨日数与前期大气环流关系》文中研究指明对鲁西南1979—2008年8—9月阴雨日数进行统计分析,发现8—9月阴雨日数总体呈上升趋势;与前期北半球500 hPa月平均高度场进行相关分析,结果表明:8—9月阴雨日数与北半球500 hPa平均高度场存在显着的滞后相关性,共得出45个优势相关区,相关区具有明显的区域性,大多数优势相关区出现在60°N以南地区。阴雨日数与前期极涡位置及强弱有很好的对应关系。从优势相关区提取的预报因子具有明显的季节性,上一年秋冬季预报因子占6/9;建立预报方程,试用效果较好。
符琳[7]（2011）在《东北三省农业气候年景评估研究》文中研究表明东北是我国最重要的粮食主产区,研究东北三省的农业气候年景特征具有十分重要的意义。本文通过对东北三省气候要素的空间分布状态和时空变化趋势,以及粮食产量变化特征的研究,进一步分析了东北三省的气候平均状态及对粮食产量的影响;基于1980-2008年东北三省4-9月逐旬的光、温、水气候资料,利用SVD和EOF方法构建各省的综合气候因子,并与各省粮食单产和经济资料相结合建立了东北三省的经济-气候评估模型;将该模型应用于东北三省的粮食产量和年景评估中,取得了较好的效果,为将来农业气候年景评估系统的建立和推广奠定了基础。目前得到的主要结论如下:（1）东北三省粮食产量受不同气候条件的影响。黑龙江主要受热量条件的限制,吉林受水、热条件的双重影响,西部容易干旱,东部容易低温,辽宁水、热影响具有同等重要性,全省日照充足,但西部降水较少,东部较湿润;自80年代以来,东北三省的气温显着升高,大面积低温冷害少有发生,洪涝灾害呈下降趋势,干旱灾害呈上升趋势。（2）东北三省气候要素具有不同的空间分布状态和时空变化趋势。1980-2008年,东北三省4-9月的平均气温和≥10℃有效积温由南向北,由西向东递减;6月和8月分别有三个低温日数的高值中心,均位于黑龙江最北部、黑龙江偏北部以及吉林东部地区;初霜日期由南向北提早;生长季长度由南向北缩短;4-9月总日照时数由西向东减少;4-9月总降水量由东向西,由南向北减少。自1980年以来,4-9月平均气温和≥10℃有效积温整体呈上升趋势;6月的低温日数下降显着,8月的低温日数变化不大;初霜日期显着推迟;生长季长度显着延长;4-9月总日照时数变化不大;4-9月总降水量呈下降趋势。（3）东北三省主要粮食作物变化特征。80年代以来,黑龙江的主要粮食作物是玉米、水稻和大豆,吉林和辽宁的主要粮食作物是玉米和水稻;随着东北三省整体气温的升高,低温冷害不再是导致产量下降的主要原因,而高温干旱常常会引起粮食产量大幅下降。（4）利用东北三省逐旬的气候资料,构建各省的综合气候因子,并与各省的粮食单产和经济资料建立经济-气候评估模型,拟合效果较好。综合气候因子对粮食单产均为显着正效应。黑龙江整个生育期的热量条件都十分重要,尤其是6-8月的光温条件对产量影响最大,而在吉林和辽宁,影响较大的主要是生长前期和后期的热量条件,8-9月的降水过多对三省的产量均有不利影响,尤其是吉林和辽宁的东部;单位面积施肥量自1980年以来呈显着上升趋势,对粮食的持续增长起了显着作用;有效灌溉面积变化不大,对粮食产量贡献不明显。（5）经济-气候评估模型在东北三省粮食产量和年景评估应用中均取得了较好的效果。东北三省大部分年份的粮食单产模拟值接近实际值,说明各省构建的综合气候因子及建立的经济-气候评估模型能很好的反映粮食生产的实际情况;对东北三省粮食年景等级评估效果较好,为将来气候年景评估系统的建立和推广奠定了基础。
强学民[8]（2010）在《华南前汛期降水时空变异规律》文中认为华南前汛期是东亚副热带地区雨带向中国大陆推进的第一个典型阶段。华南前汛期开始和结束日期的确定、降水型和环流异常特征以及大气和海温如何影响前汛期降水的机制一直是人们关注的热点问题。本文利用NCEP/NCAR再分析资料以及中国790站逐日降水等资料,使用多种统计方法,通过合成分析、动力和天气学诊断,对上述问题进行了较为系统深入的分析。取得的主要成果有：（1）提出了在确定华南前汛期开始／结束日期的问题上,主要应考虑环流背景（表现为大气环流的转变及雨带的建立）和区域集中降水两个方面,来选择研究区域和站点,并由此定义了划分华南前汛期开始和结束日期的客观标准。结果表明,华南前汛期开始于4月第1候（19候）,结束于6月第4候（34候）,其降水具有明显的阶段性特征。其中开始阶段（4月份）的降水以锋面降水为主,而5、6月份的盛期降水则主要是季风降水。前汛期开始前,环流形势有利于华南地区增暖增湿；开始以后则有利于冷空气南下,造成连续降水,使华南进入前汛期。而前汛期的结束,则是由于东亚大气环流的季节调整,尤其是副热带高压的第次北跳所造成的。（2）定义了一个能够表征前汛期降水特征的华南前汛期降水指数,分析发现华南前汛期降水具有显着的年际变化特征,主要存在2-4年和准8年的年际振荡周期。近48年来,华南前汛期降水年际异常总体表现为下降趋势,该趋势是造成华南区域年总降水量减少的趋势的主要原因。前汛期降水具有4种不同的空间分布型（即全区一致旱、涝型,东多（少）西少（多）型,南多（少）北少（多）和中间偏多（少）而东、西偏少（多）型）,其中以全区一致偏涝／旱为主要分布型。前汛期开始日或结束的迟、早对前汛期雨量大小影响很大,这两个日期之间具有弱的正相关关系。（3）华南前汛期降水偏多时,亚洲东部上空300N附近存在一个以北太平洋风暴轴为轴线对称分布的正、负偶极子形势。前期冬季副高偏强,位置偏南、西伸明显；极涡较强,西伯利亚平原为高压控制,中纬度冷空气活动频繁,东亚大槽深厚、位置偏南,南支槽活跃时,是华南前汛期降水偏多的有利环流条件。降水偏多还对应着强的北太平洋涛动（NPO）、强的北大西洋涛动（NAO）和正的南方涛动（SO）指数。位于西太平洋地区的热带大气环流异常将通过类似EAP型的遥相关波列间接影响华南前汛期降水。（4）赤道东、西太平洋等主要关键区的海温异常与华南前汛期降水指数的时滞相关关系,在大约2-3年（30个月左右）的时间里,经历了一个从正（或负）相关到负（或正）相关的位相转换。该时滞相关过程及海温异常的变化型式,同热带太平洋SST年际变化主模态,即ENSO振荡类似。西太平洋暖池区120°E～180,20°S～20°N是前汛期降水具有预报意义的负相关海温关键区。赤道太平洋海温影响华南前汛期降水的主模态,是ENSO模态,即：当处于ENSO模态的正位相时,前期冬季热带西太平洋暖池海温异常偏冷、赤道东太平洋海温异常偏暖分布时,则华南前汛期降水将偏多；当处于ENSO模态的负位相时,则降水偏少。另外还发现热带西太平洋海温异常信号要比赤道东太平洋的异常信号提前4个月左右出现。（5）前期冬季海温关键区影响前汛期降水的可能物理过程是：当热带西太平洋暖池偏暖时,菲律宾周围对流活动会加强,这将引起北半球Nitta波列行星尺度扰动的异常。暖池附近对流活动异常,还可能导致Walker环流和东亚太平洋中、低纬局地Hadley环流的异常；而局地Hadley环流的异常可通过影响大气环流的遥相关波列,即使前汛期期间北半球500hPa高度场上出现有利于西太平洋副高偏东（偏西）,东亚中纬度槽减弱（加深）及鄂海阻高减弱（加强）的形势,从而造成华南前汛期降水偏少（多）（6）近50年来,华南前汛期开始日期有逐渐推迟趋势,而结束日期有逐渐提前趋势,因此,前汛期雨期长度总体有缩短趋势。华南前汛期雨季开始早晚与前期冬季大气环流存在显着的相关。当冬季北半球中高纬度具有较强的西风急流时,其北侧气旋环流越强（东亚大槽强）、南侧北太平洋副热带反气旋越强（副高强）,欧亚经向环流分量大,东亚冬季风强,有利于冷空气南下,造成前汛期开始日期偏早,反之前汛期开始就越晚。而对于结束日期偏早的年份,前期冬季副热带高压异常偏强、位置西伸,东亚大槽位置偏南、强度偏强,南北气压梯度大,东亚地区具有异常强大的冬季风。（7）华南前汛期开始日期早、晚年海温距平分布差异显着。当开始日期偏早,前期冬季热带西太平洋暖池海温异常偏低,东亚大陆东部沿海至北太平洋西部海温偏高,而赤道东太平洋海温异常偏低；对于偏晚年份,海温异常相反。海温场与华南前汛期结束日期的相关分析结果表明,前期冬季北太平洋中部到东亚沿岸以及热带西太平洋暖池海域的海温,是影响结束日期的正、负显着相关区。当前汛期结束日期偏早时,前期冬季暖池区海温偏高,而北太平洋中、西部海温偏低。晚结束年正好相反。
沈玉伟[9]（2010）在《2009年2月中旬至3月上旬浙江省连阴雨天气过程分析》文中进行了进一步梳理利用NCEP/NCAR客观分析资料,对浙江省2009年2月15日—3月7日强连阴雨天气过程进行综合分析表明:乌拉尔山高压脊稳定,脊前不断分裂冷空气东移,西太平洋副热带高压偏西偏强,是形成此次连阴雨天气的主要环流形势特征;而孟加拉湾低槽的稳定维持为江南地区提供源源不断的暖湿气流,是本次连阴雨过程的水汽来源。
沈玉伟[10]（2009）在《浙江省2009年强连阴雨天气过程分析》文中研究表明利用NCEP/NCAR客观分析资料,对浙江省2009年2月15日～3月7日强连阴雨天气过程进行综合分析表明:乌拉尔山高压脊稳定,脊前不断分裂冷空气东移,西太平洋副热带高压偏西偏强,是形成此次连阴雨天气的主要环流形势特征;而孟加拉湾低槽的稳定维持为江南地区提供源源不断的暖湿气流,是本次连阴雨过程的水汽来源。
二、江苏省春季连阴雨和太平洋海温的响应关系研究（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、江苏省春季连阴雨和太平洋海温的响应关系研究（论文提纲范文）
（1）长江中下游地区冬小麦春季涝渍害灾损风险时空分布特征（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 作物涝渍害气象判别指数 |
| 1.3 涝渍害灾损风险评估模型 |
| 1.4 分析方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 春季涝渍害的时间变化特征 |
| 2.2 春季涝渍害的空间分布特征 |
| 2.3 春季涝渍害风险年代际变化特征 |
| 2.4 春季涝渍害风险30年变化特征 |
| 3 结论与讨论 |
（2）重庆春季连阴雨的气候特征和气候信号分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料来源和方法 |
| 2 春季连阴雨的时空分布特征 |
| 2.1 时间变化特征 |
| 2.1.1 多年平均状况 |
| 2.1.2 年际和年代际变化特征 |
| 2.1.3 周期分析 |
| 2.2 空间分布特征 |
| 2.2.1 频次分析 |
| 2.2.2 分布形态分析 |
| 3 与气温的关系 |
| 4 同期大气环流分析 |
| 4.1 环流形势分析 |
| 4.2 西太副高分析 |
| 5 前期气候信号分析 |
| 5.1 前期海表温度 |
| 5.2 前期冬季OLR |
| 5.3 前期大气环流 |
| 6 结论与讨论 |
（3）持续性暴雪事件中热带低频振荡和高空急流协同变化特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 MJO的天气气候效应及其数值模拟研究 |
| 1.2.1 MJO的天气气候效应 |
| 1.2.2 全球海气耦合模式对MJO的数值模拟 |
| 1.3 区域海气耦合模式对东亚天气气候的数值模拟 |
| 1.4 东亚高空急流的天气气候效应及其变化机理 |
| 1.4.1 东亚高空急流的天气气候效应 |
| 1.4.2 东亚高空急流变化机理 |
| 1.5 本文研究内容和创新点 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 创新点 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 MJO对2008年初中国南方持续性暴雪事件的影响 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 暴雪期间降水和热带低频振荡信号特征 |
| 2.3 模式介绍和试验设计 |
| 2.3.1 区域大气模式RegCM3和区域海洋模式POM简介 |
| 2.3.2 海气耦合系统(RegCM3-POM) |
| 2.3.3 试验设计 |
| 2.3.4 所用数据 |
| 2.4 模拟结果分析 |
| 2.4.1 对降水时空演变特征的模拟 |
| 2.4.2 对与暴雪过程相伴随MJO的模拟 |
| 2.4.3 对海表温度(SST)和表层通量场的模拟 |
| 2.5 结论和讨论 |
| 本章参考文献 |
| 第三章 持续性暴雪事件中东亚副热带急流和温带急流协同变化特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据和方法 |
| 3.3 暴雪期间降水和东亚高空急流整体特征 |
| 3.4 与东亚高空急流变化相关联的大气环流异常特征 |
| 3.5 东亚高空急流协同变化的可能机制 |
| 3.6 暴雪期间东亚高空急流变化特征与其它冬季的差异 |
| 3.7 结论和讨论 |
| 本章参考文献 |
| 第四章 MJO对东亚副热带急流低频变化的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据 |
| 4.3 暴雪过程中东亚副热带急流的位相演变特征 |
| 4.4 MJO对高原急流低频变化的影响 |
| 4.5 总结和讨论 |
| 本章参考文献 |
| 第五章 东亚高空副热带急流和温带急流协同变化与冬季中国南方地区降水的关系 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据和方法 |
| 5.3 急流协同变化型态及其对应的中国南方地区降水特征 |
| 5.4 东亚高空急流协同变化对应的大气环流场特征 |
| 5.4.1 与东亚高原急流变化相关联的环流场特征 |
| 5.4.2 与东亚温带急流变化相关联的环流场特征 |
| 5.4.3 不同急流协同变化型态对应的冷暖空气活动特征 |
| 5.5 引起东亚高空急流协同变化的热力和瞬变因素 |
| 5.5.1 热力因素 |
| 5.5.2 瞬变因素 |
| 5.5.3 与热力和瞬变指数相关联的风速异常 |
| 5.6 结论和讨论 |
| 本章参考文献 |
| 第六章 总结和讨论 |
| 6.1 MJO对2008年初中国南方持续性暴雪事件的影响 |
| 6.2 持续性暴雪事件中东亚副热带急流和温带急流协同变化特征 |
| 6.3 MJO对东亚副热带急流低频变化的影响 |
| 6.4 东亚副热带急流和温带急流协同变化与冬季中国南方地区降水的关系 |
| 6.5 问题和展望 |
| 本章参考文献 |
| 博士研究生期间发表论文 |
| 致谢 |
（4）吉林省连阴雨天气的分析与预报（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究的目的意义 |
| 1.2 连阴雨研究现状 |
| 1.2.1 关于连阴雨天气定义 |
| 1.2.2 关于连阴雨天气特征的研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料简介 |
| 2.1.1 观测资料 |
| 2.1.2 环流资料 |
| 2.1.3 多年气候平均资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.3 新连阴雨标准介绍 |
| 第三章 连阴雨时空分布特征 |
| 3.1 年平均空间分布特征 |
| 3.1.1 年际日数空间分布及方差特征 |
| 3.1.2 年际次数空间分布特征及方差特征 |
| 3.2 连阴雨月(季)空间分布 |
| 3.2.1 月(季)日数空间分布及方差特征 |
| 3.2.2 月(季)次数空间分布和方差特征 |
| 第四章 连阴雨相关分析和典型年份环流差异 |
| 4.1 连阴雨与前期冬季海温相关性分析 |
| 4.2 连阴雨过程年际分布特征 |
| 4.3 连阴雨天气典型年份的环流特征分析 |
| 第五章 典型连阴雨天气个例分析 |
| 5.1 典型天气个例分析(一) |
| 5.1.1 连阴雨天气特征 |
| 5.1.2 典型站点连阴雨天气特征 |
| 5.1.3 500hPa环流背景特征 |
| 5.1.4 500hPa环流演变特征 |
| 5.1.5 850hPa气温分布特征 |
| 5.2 典型天气个例分析(二) |
| 5.2.1 连阴雨天气特征 |
| 5.2.2 典型站点连阴雨天气特征 |
| 5.2.3 连阴雨天气环流背景特征 |
| 5.2.4 500hPa副热带高压演变特征分析 |
| 5.2.5 850hPa气温分布特征 |
| 5.3 典型天气个例分析(三) |
| 5.3.1 连阴雨天气特征 |
| 5.3.2 典型单站连阴雨天气特征 |
| 5.3.3 500hPa平均高度场和距平场特征 |
| 5.3.4 500hPa环流演变特征 |
| 5.3.5 850hPa温度场变化特征 |
| 第六章 连阴雨天气过程的分析预报 |
| 6.1 连阴雨天气过程的预报因子选择 |
| 6.2 连阴雨天气过程预报方法 |
| 6.3 连阴雨天气过程预报方法的试用与效果检验 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于太平洋海温的冬小麦春季湿渍害预测模型（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 资料来源与研究方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 小麦湿渍害判别指数 |
| 2.3 产量资料的处理 |
| 2.4 湿渍害分区处理 |
| 2.5 模型研究分析方法 |
| 2.5.1 相关普查 |
| 2.5.2 模型预报因子的筛选 |
| 2.5.3 模型预报因子的最优化处理 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 春季湿渍害对小麦生产的影响 |
| 3.2 江苏省冬小麦湿渍害与太平洋海温的关系 |
| 3.2.1 冬小麦湿渍害指数与太平洋海温的相关分析 |
| 3.2.2 预报因子的选择 |
| 3.2.3 江苏冬小麦春季湿渍害指数的海温预测模型 |
| 3.3 预测模型拟合情况 |
| 3.4 模型预测结果及分析 |
| 4 结论与讨论 |
（6）鲁西南8—9月阴雨日数与前期大气环流关系（论文提纲范文）
| 1 资料来源 |
| 2 鲁西南8—9月阴雨日数气候概况 |
| 3 环流相似分析 |
| 4 大气环流与8—9月阴雨日数相关分析 |
| 4.1 相关普查 |
| 4.2 相关分析 |
| 5 预报方程的建立和应用 |
| 5.1 预报方程 |
| 5.2 预报方程的检验及应用 |
| 6 小结 |
（7）东北三省农业气候年景评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 农业气候年景研究的重要性 |
| 1.1.1 粮食产量的重要地位 |
| 1.1.2 影响粮食产量的气象灾害 |
| 1.1.3 影响粮食产量的气候条件 |
| 1.2 农业气候年景研究进展 |
| 1.3 主要内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料 |
| 2.1.1 资料的选取 |
| 2.1.2 资料的质量控制 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 奇异值分解法 |
| 2.2.2 主成分分析法 |
| 2.3 模型介绍 |
| 2.3.1 柯布-道格拉斯生产函数 |
| 2.3.2 经济-气候模型 |
| 第三章 东北三省气候要素及产量特征分析 |
| 3.1 研究区域概述 |
| 3.2 气候要素时空特征及变化 |
| 3.2.1 空间分布特征 |
| 3.2.2 时空变化特征 |
| 3.3 作物资料分析 |
| 3.3.1 作物播种面积比重变化 |
| 3.3.2 作物总产比重变化 |
| 3.3.3 粮食单产变化 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 经济-气候评估模型的建立 |
| 4.1 黑龙江经济-气候评估模型的建立 |
| 4.1.1 用SVD 方法挑选出关键期的气候因子 |
| 4.1.2 用EOF 方法提取关键期气候因子的主成分 |
| 4.1.3 经济-气候评估模型结果 |
| 4.2 吉林经济-气候评估模型的建立 |
| 4.2.1 用SVD 方法挑选出关键期的气候因子 |
| 4.2.2 用EOF 方法提取关键期气候因子的主成分 |
| 4.2.3 经济-气候评估模型结果 |
| 4.3 辽宁经济-气候评估模型的建立 |
| 4.3.1 用SVD 方法挑选出关键期的气候因子 |
| 4.3.2 用EOF 方法提取关键期气候因子的主成分 |
| 4.3.3 经济-气候评估模型结果 |
| 4.4 东北三省经济-气候评估模型比较 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 经济-气候评估模型的应用 |
| 5.1 黑龙江经济-气候评估模型的应用 |
| 5.1.1 粮食产量定量评估 |
| 5.1.2 粮食年景等级评估 |
| 5.2 吉林经济-气候评估模型的应用 |
| 5.2.1 粮食产量定量评估 |
| 5.2.2 粮食年景等级评估 |
| 5.3 辽宁经济-气候评估模型的应用 |
| 5.3.1 粮食产量定量评估 |
| 5.3.2 粮食年景等级评估 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 主要创新点 |
| 6.4 存在的问题及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（8）华南前汛期降水时空变异规律（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 |
| 绪论 第一节 |
| 引言 第二节 |
| 华南前汛期的研究现状 第三节 |
| 华南前汛期降水研究中待解决的两个关键问题 第四节 |
| 本文拟研究的问题 第五节 |
| 本研究的资料和方法 第六节 |
| 本文的创新之处 本章参考文献 第二章 |
| 华南前汛期雨季开始和结束日期的确定 第一节 |
| 引言 第二节 |
| 华南前汛期区域和站点的选择 第三节 |
| 华南前汛期降水量气候特征分析 第四节 |
| 前汛期期间各种物理量随时间的演变特征 第五节 |
| 华南前汛期逐年降水时段的确定 第六节 |
| 前汛期开始和结束前、后环流场的基本特征 第七节 |
| 本章小结 本章参考文献 第三章 |
| 华南前汛期降水的时空变化特征 第一节 |
| 引言 第二节 |
| 华南前汛期降水指数的定义 第三节 |
| 华南前汛期降水的时空变化特征 第四节 |
| 本章小结 本章参考文献 第四章 |
| 华南前汛期降水异常同大气环流和海温的关系 第一节 |
| 引言 第二节 |
| 华南前汛期降水与全球大气环流的相关分析 第三节 |
| 前汛期降水与全球海温的联系 第四节 |
| 前冬海温和大气环流异常对前汛期降水的影响 第五节 |
| 本章小结 本章参考文献 第五章 |
| 华南前汛期起止日期的年际变化及相关的海气异常型 第一节 |
| 引言 第二节 |
| 华南前汛期开始和结束日期的变化分析 第三节 |
| 华南前汛期日期指标同前冬大气环流和海温的关系 第四节 |
| 本章小结 本章参考文献 第六章 |
| 结论与讨论 第一节 |
| 全文总结 第二节 |
| 问题与展望 致谢 |
（9）2009年2月中旬至3月上旬浙江省连阴雨天气过程分析（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 资料与过程概况 |
| 2 环流形势和垂直结构 |
| 2.1 中高纬度西风带形势分析 |
| 2.2 副高分析 |
| 2.3 孟加拉湾低槽分析 |
| 2.4 垂直结构分析 |
| 3 水汽条件 |
| 4 热力条件 |
| 5 小 结 |
四、江苏省春季连阴雨和太平洋海温的响应关系研究（论文参考文献）
- [1]长江中下游地区冬小麦春季涝渍害灾损风险时空分布特征[J]. 吴洪颜,张佩,徐敏,庄立伟. 长江流域资源与环境, 2018(05)
- [2]重庆春季连阴雨的气候特征和气候信号分析[J]. 何慧根,唐红玉,李永华,孙俊,王勇. 气象, 2015(10)
- [3]持续性暴雪事件中热带低频振荡和高空急流协同变化特征分析[D]. 廖治杰. 南京大学, 2014(02)
- [4]吉林省连阴雨天气的分析与预报[D]. 王乙汀. 兰州大学, 2013(05)
- [5]基于太平洋海温的冬小麦春季湿渍害预测模型[J]. 吴洪颜,高苹,刘梅. 地理研究, 2013(08)
- [6]鲁西南8—9月阴雨日数与前期大气环流关系[J]. 景安华,孔凡忠. 沙漠与绿洲气象, 2012(05)
- [7]东北三省农业气候年景评估研究[D]. 符琳. 中国气象科学研究院, 2011(10)
- [8]华南前汛期降水时空变异规律[D]. 强学民. 南京大学, 2010(04)
- [9]2009年2月中旬至3月上旬浙江省连阴雨天气过程分析[J]. 沈玉伟. 浙江气象, 2010(02)
- [10]浙江省2009年强连阴雨天气过程分析[A]. 沈玉伟. 第六届长三角气象科技论坛论文集, 2009