一、气温偏高降水偏少,干旱台风影响严重——2004年夏季天气与气候（论文文献综述）
马浩,刘昌杰,钱奇峰,葛敬文,强玉华,殷悦[1]（2021）在《2017年盛夏7—8月浙江省高温热浪特征及环流背景分析》文中提出2017年盛夏7—8月浙江省发生了大范围、持续性极端高温热浪事件,省内大部地区高温日数达到30 d以上,多数区域极端最高气温达到39℃以上、39站达40℃以上,多站平均气温、高温日数和极端最高气温破历史纪录,高温累计日数和有效积温仅次于2003年和2013年。要素特征和高温强度分析表明该年是有观测以来盛夏高温热浪最突出的年份之一。西太平洋副热带高压（西太副高）偏强偏西是造成此次极端事件的直接原因;对流层低层中国东南部—西北太平洋区域形成了强大的反气旋式风场异常,下沉增温与辐射增温共同推动浙江气温不断升高;全球变暖是极端高温热浪形成的重要气候背景;出梅偏早和影响台风偏少也有潜在贡献。西太副高位置和强度的变化与热带、副热带和中高纬度环流系统密切相关。热带海洋性大陆和南海—中南半岛区域潜热释放增强有利于通过经向环流加强副高;副热带30°N附近的北太平洋对流旺盛、与西太副高之间形成纬向热力梯度,激发出异常纬向垂直环流从而增强副高;中高纬度200 hPa西风急流轴略偏北、极涡明显偏向西半球削弱了中高纬地区对副热带系统的影响,有利于副高的稳定维持。最后提出了未来值得开展的极端高温研究工作。
翟建青,代潭龙,王国复[2]（2021）在《2020年全球气候特征及重大天气气候事件》文中提出2020年,全球主要温室气体浓度继续保持上升趋势,全球平均温度较工业化前偏高1.2±0.1℃,列历史同期第二高。海平面持续上升,且上升速率更快。2020年,海洋热容量创历史新高,北极年最小海冰范围为有记录以来第二低,7月和10月海冰范围均创历史最低纪录;南极海冰范围接近长期平均水平。超过80%的海洋区域在2020年经历了至少一次海洋热浪,海洋发生"强"海洋热浪的地区超过"中等"海洋热浪的地区。年内,非洲萨赫勒地区、非洲之角、印度次大陆及其邻近地区、中国、韩国和日本以及东南亚部分地区遭受暴雨洪涝;南美内陆多地遭受严重干旱,欧洲及澳大利亚、墨西哥等地遭强热浪影响;北美、南美及澳大利亚发生严寒和大雪;北大西洋共生成30个热带气旋,创历史纪录。
代潭龙,王秋玲,王国复,陈峪,赵珊珊,翟建青,邹旭恺,姜允迪,石帅,周兵,崔童,孙劭,蔡雯悦,朱晓金,钟海玲,郭艳君,支蓉,刘芸芸,赵俊虎,柳艳菊,李多[3]（2021）在《2020年中国气候主要特征及主要天气气候事件》文中研究指明2020年,我国全年气候总体表现为暖湿特征。全国平均气温比常年偏高0.7℃,为1951年以来第八高,四季气温均偏高,冬春偏暖显着。全国平均降水量为694.8 mm,比常年偏多10.3%,春季降水偏少,冬、夏、秋三季均偏多。华南前汛期开始和结束均偏早,降水量偏少;西南雨季开始晚、结束早,降水量偏多;梅雨季入梅早、出梅晚,梅雨量偏多,梅雨持续时间和梅雨量均为1961年以来之最;华北雨季、东北雨季和华西秋雨开始和结束均偏晚,降水量偏多。2020年,登陆台风偏少,影响时段和地域集中,灾损偏轻。暴雨洪涝灾害偏重,其他气象灾害,如干旱、强对流、低温冷冻害和雪灾、沙尘暴影响均偏轻。
尹宜舟,李多,孙劭,王国复,柯宗建[4]（2020）在《2019年全球重大天气气候事件及其成因》文中进行了进一步梳理2019年全球主要温室气体浓度继续保持上升趋势,全球平均温度比工业化前水平高1.1（±0.1）℃,为有气象记录以来第二暖年。海洋热容量及海平面高度创新高,海冰面积偏小。年内,全球各地发生了许多重大天气气候事件,包括多地遭遇暴雨洪涝侵袭,澳大利亚以及亚洲和欧洲多国受干旱影响,全球极端热带气旋频发,欧洲及澳大利亚等地遭遇异常高温热浪天气,北美和欧洲遭受寒流和暴风雪袭击,多地出现强对流天气。分析表明,印度洋偶极子（IOD）处于正位相、赤道中太平洋地区海温持续偏暖以及副热带高压系统控制是澳大利亚高温少雨的主要原因,最终引发严重的森林山火;前期异常偏强的IOD正位相叠加持续时间异常偏长的热带低压,促进了2019年印度7—8月强暴雨事件的发生发展。
李莹,曾红玲,王国复,王遵娅,陈鲜艳,邹旭恺,石帅,姜允迪,赵琳,周兵,崔童,周星妍,孙劭,王有民,朱晓金,代潭龙,张颖娴,蔡雯悦,钟海玲,郭艳君,柳艳菊,丁婷,支蓉[5]（2020）在《2019年中国气候主要特征及主要天气气候事件》文中研究说明2019年我国气候总体呈现暖湿特征。全国年平均气温较常年同期偏高0.79℃,为1951年以来连续第五暖年,四季气温均偏高,春、秋季明显偏暖;年降水量为645.5 mm,较常年同期偏多2.5%,冬、春、夏季降水偏多,秋季偏少。华南前汛期开始早、结束晚,为1961年以来最长前汛期,雨量为1961年以来次多;西南雨季开始和结束均偏晚,雨量偏少;入梅晚、出梅早,梅雨量偏少;华北雨季开始晚,结束与常年一致,雨量偏少;东北雨季开始早、结束晚,雨量偏多;华西秋雨开始早、结束晚,雨量偏多。2019年,台风生成多,登陆强度总体偏弱,仅台风利奇马灾损重;暴雨洪涝、干旱、强对流、低温冷冻害和雪灾、沙尘暴等气象灾害均偏轻。
王正[6]（2019）在《中国季节划分及其对夏季降水的预测研究》文中研究说明自然天气季节的划分研究对天气预报和气候预测,尤其对中长期天气预报和短期气候预测具有十分重要的意义。综合考虑多种气象要素开展季节更替的客观化识别和划分,是气候监测、诊断分析和预测领域的一个重要课题,相关研究的开展将有助于更好地理解季节转变在气候增暖背景下的新特征。多要素大气状态相似季节划分法是近年来新发展的一种客观化季节划分方法,已被广泛应用于气候变化研究、气候监测和短期气候预测等科研和业务之中。该方法的关键之处在于多要素的融合和典型场的选取,其中典型场是指多要素大气状态相似法中所选取的能代表冬季和夏季平均气候特征的大气状态距平场。本论文基于NCEP/NCAR再分析资料、GPCP再分析降水数据和中国台站逐月降水资料,在改进多要素大气状态相似季节划分法的基础上,运用多要素大气状态相似季节划分法和统计诊断等方法,探讨了中国地区季节转换特征,前冬季节来临时间与夏季降水的联系及降水预测的机制问题。论文创新之处在于将季节变化研究与短期气候预测联系在一起,并将季节变化的研究成果转化到短期气候预测研究中。主要的研究内容和结论如下:（1）多要素大气状态相似季节划分方法研究典型场作为多要素大气状态相似季节划分法的划分基准,其准确度对季节划分的研究结果至关重要。本文首先以1998年和2013年华中地区为例进行了分析研究,发现基于单年大气状态计算典型场能有效地减弱气候变化及季节转变阶段对季节划分结果的误差影响。基于新典型场得到的季节划分结果能准确地反映区域大气状态和大气环流的季节变化情况。研究还发现,基于单年大气状态计算的典型场与基于多年平均大气状态计算的典型场之间存在年代际变化的差异,且在气候变化转折阶段的差异尤为显着。（2）南海地区季节转换特征分析将多要素大气状态相似季节划分方法推广应用于南海地区的季节转换研究。结果表明,南海地区850hPa季节划分结果与各气象要素组成的大气整体状态的季节变化时间较吻合,各气象要素均有明显的季节变化特征,且大气环流和地表向上长波辐射也均随季节的变化而发生明显转变,这进一步验证了多要素大气状态相似季节划分方法对副热带地区的季节划分也是有效的。在南海地区,季节转变时各气象要素呈现不同的变化特征,由冬季向夏季转变时是以热力要素的变化为主导,而由夏季向冬季转变时则以动力要素的变化为主导。南海地区850hPa夏冬两季开始和结束时间的空间分布也能较为准确地反映大气环流和大气状态的季节变化空间演变特征。南海地区夏季在南海西北最先开始,在南海东南开始最晚,在南海西北地区先结束,最后在南海西南地区结束;南海冬季最早在西南部开始并逐渐向东北扩展,结束时却从西部和南部向中部和东北部地区收缩。（3）中国季节转换特征研究从中国季节的年代际演变特征角度分析发现,不同季节的持续时间与其主要影响因子之间的关联呈现明显的经纬向差异,并存在显着的此消（持续时间缩短）彼长（持续时间增长）式的互补关系。春夏、秋冬和冷暖季季节长度之间存在互补关系,其中春夏季节长度互补关系最好,互补区域也很广泛,而秋冬季节长度互补区域主要集中在西部地区。冷暖季节长度互补分布虽广泛,但其互补关系整体偏弱。对比1980年前后两个阶段发现,各季节的持续时间均表现出东西差异的年代际变化特征,其中春夏季的年代际变化集中在北部和西部地区,而秋冬季节则集中在西部地区。进一步分析影响季节变化的关键因子发现,季节持续时间年代际变化的显着区域与其关键因子年代际变化的显着区域一致,均集中在中国的北部和西部地区。（4）前冬季节特征对夏季降水的预测研究探讨了中国东部前冬季节来临早晚（即冬季开始时间）与夏季降水之间的关系,建立了二者的统计关系和物理概念模型,并据此对夏季降水情况进行预测。前冬起始时间与东亚冬季风强度、东亚夏季风强度均呈现弱的正相关关系,前冬起始时间偏早,冬季风偏弱,而前冬起始时间偏晚,冬季风强。前冬季节起始偏早的年份,我国次年夏季表现为“﹣﹢﹣”降水分布特征,主雨带位于淮河流域,即出现Ⅱ类雨型的降水特点;而前冬季节起始偏晚的年份,我国次年夏季降水总体表现出Ⅰ类（主雨带位于黄河流域及其以北地区）和Ⅲ类雨型（主雨带位于长江中下游及其以南地区）的特点。对20122018年的中国夏季降水进行了回报预测和检验,发现本文所建立的统计模型预测技巧较高,且预测结果稳定。本文的研究表明,季节划分结果不再仅是一个时间的节点,它可将气候变化研究与短期气候监测、气候诊断和气候预测联系在一起,是研究气候变化与气候预测的一个很好的切入点。
侯忠新,王国清,李杰,刘学刚,成兆金[7]（2019）在《青岛地区2018年夏季气象灾情对农业影响分析》文中进行了进一步梳理利用青岛地区7个国家级气象观测站降水、气温、日照等气象观测资料,分析了青岛地区2018年夏季的基本气候特征、主要天气气候事件及暴雨、大风等气象灾情对农业影响。结果表明,2018年夏季青岛地区平均气温偏高,出现超过35℃高温天气的站次突破历史极值;平均降水量比常年同期偏多10%,6月下旬的降水为夏收夏种工作提供了较好的墒情条件;平均日照时数比常年同期偏多。主要不利条件有时空分布不均,局地有暴雨、短时强降雨出现;部分地区高温偏强,高温热害和干旱影响玉米和水稻授粉、灌浆,给农业生产带来了不利影响。夏季登陆台风偏多,带来强风雨天气,引发局地洪涝导致农业受灾较重。6.13雷雨大风,6.28莱西大风,7.23黄岛10号台风"安比",均给当地带来直接经济损失上亿元,得出气象信息对农业生产的重要性。
王笑歌[8]（2019）在《辽西地区干旱评价及预测研究》文中研究指明辽宁省西部地区正常年份降水量仅有500 mm左右,水资源匮乏、旱灾频发,社会经济发展、特别是农业生产受到严重制约。建立适宜的干旱级别评价方法、掌握干旱时空分布特征,对于认识干旱发生规律、当地合理地进行抗旱减灾决策具有重要意义。本文利用当地降水量数据和干旱历史资料,对现有的国家行业及地方标准进行修正,在建立起新的适应于当地的多指标数值化旱情综合评价方法的基础上,探讨辽西地区干旱发生的时间和空间分布规律,分析了这一地区干旱成因,使用水分平衡模型预测土壤增墒、退墒过程,再对该地区干旱演变趋势做了预测,并提出了旱情评价、抗旱减灾建议。主要研究结果如下:（1）修正干旱分级标准。使用当地降水、干旱发生等的历史资料,在对已有的国家行业、地方干旱指标标准进行了修正的基础上,用9种干旱指标建立起了辽西地区干旱指标等级标准体系。这9种指标有气象干旱指标降雨距平百分率、Z指数、SPI指数、连续无雨日数,水文干旱指标河道来水量距平百分比和水库蓄水量距平百分比,农业干旱指标土壤相对湿度和农作物受旱面积百分比,社会经济干旱因旱饮水困难人口百分比。修正前后分级指标比较,修正前全国旱情等级标准偏高,不适于辽西地区干旱评价。（2）提出旱情综合评价方法。把辽西地区气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱四种类型干旱旱情按从轻到重,分别赋予由1到4数值;然后把4种类型干旱旱情等级数值先分别平方、再求和计算平均值,最后再对平均值开平方,该平方根即为综合旱情等级值。经典型干旱年份数据验证,结果表明这一综合评价方法是可行的。（3）降水及干旱发生时空分布具有明显规律性。年降水量自西北向东南逐渐增加,即朝阳建平北部年降水量最低、地处该区东南部的锦州市年降水量相对较高;地处该区东北-西南走向中间地带的阜新和葫芦岛市居朝阳和锦州市之间。经验正交函数（EOF）分解表明,辽西地区降水第一空间模态为全区统一偏多或偏少;第二空间模态表现为东南和西北方向的反向变化;第三空间模态为辽西东部和西部之间降水量的反相变化。辽西地区年降水量呈40年、23年、10年、5年准周期性变化。春季最长连续无雨日数最长,秋季次之,较夏最短;但地区间差异不明显,夏季最长连续无雨日数以阜新市最长、葫芦岛和锦州次之。当地干旱发生频率具有明显的季节性、区域性,季节上以春季最高、秋季最低、夏季居中。辽西地区生长季各级农业干旱年频率由南向北逐渐增加趋势。轻度、中度干旱全区发生频率几乎均在50%以上,其中朝阳、阜新、葫芦岛地区达到70～80%,严重干旱、特大干旱发生频率较轻度、中度干旱频率有所降低,其空间格局类似。（4）基于前期降雨指数模型和水分平衡模型分别建立了适于当地农田土壤墒情的退墒和增墒预测预报。所建模型墒情预测值与历史实测资料比较结果表明,该模型适用于当地农田耕地土壤退墒和增墒过程墒情预测预报,但其预报精度主要取决于预报方案的精度;为此,该模型的建立需要较长时间序列、较短时间间隔的土壤墒情数据资料,并且保证数据准确可靠。（5）各地干旱是大气环流和局部地形等因素共同影响的结果。从大气环流、西太平洋副热带高压、海温及地形因素等方面入手分析辽西夏季干旱的成因,结果表明对流层各层大尺度环流系统相互配合驱动,在850h Pa、500h Pa、200h Pa各层环流系统控制下使辽宁夏季降水偏少、导致辽西地区干旱发生。不同区域的前期海温外强迫对辽西夏季发生干旱产生影响。前一年4月西太平洋海区与辽西夏季降水的对应关系最好,其暖水年时降水偏少共10年,可作为评判辽西夏季降水的重要指标。辽西地区地处内蒙古高原和辽河平原的中间过渡带,使得西北来的锋面天气系统到葫芦岛、朝阳地区下沉辐散,不利于降水维持或形成。（6）依据大气环流预测干旱发生精度不高。从天文因素、大气环流、海温等方面对辽西夏季降水量中长期变化趋势进行预测的结果表明:（1）前一年12月的太阳黑子指数对辽西夏季降水量有一定的指示作用,研究建立了两者间的预报关系,在2016-2018年的预报实践中,合格率为2/3;（2）对影响辽西夏季降水量的前期大气环流特征进行分析,得出如下500h Pa高度场的3个关键区,对辽西夏季降水量有一定的指示作用;（3）对影响辽西夏季降水量的前期海表温度特征进行分析,得出4个海温关键区,对辽西夏季降水量有一定的指示作用。从近3年的预报效果来看,并没有一个十分出色的预报指标将三年均预报正确,其原因可能为辽宁省汛期降水量受很多因素影响,如台风登陆等,而台风降水难以预测,且其对降水格局的影响显着。本研究修正了辽西地区干旱分级标准,提出旱情综合评价方法,分析了降水及干旱发生的时空分布规律,建立了适于当地农田土壤墒情的退墒和增墒预测预报,分析了辽西干旱的大气环流和地形成因,并尝试基于大气环流来预测该区中长期旱涝趋势。上述成果可以使得辽西地区旱情评价更加科学,可为今后实际的抗旱工作提供科学的决策依据。
覃卫坚[9]（2019）在《广西暴雨气候变化异常特征及其成因研究》文中指出广西位于华南西部,地形复杂,具有独特的气候特征,是我国暴雨的多发地区,每年因暴雨引发的洪涝灾害给广西造成严重的经济损失和人员伤亡,目前在广西暴雨气候变化及其异常成因方面仍有很多重要问题还没有研究清楚,因此研究广西暴雨多尺度变化异常特征及其成因,加深对暴雨事件频发物理机制的认识,提高广西洪涝灾害预测水平以及防灾减灾非常重要。本文利用1961～2016年广西地面气象观测站逐日降水等资料,使用统计诊断方法,分析了广西暴雨年际和年代际变化、区域性、相关性、同时性气候特征,研究了暴雨年内非均匀性分布气候异常成因、大气季节内振荡对暴雨的调制作用、大范围暴雨大气环流异常变化特征及对太平洋海温年代际振荡（PDO）的响应,揭示了广西暴雨气候变化异常特征及其成因。主要结论如下:揭示了广西暴雨气候变化新特征:以柳州市北部为中心的桂东北地区、以“东巴凤”为中心的桂西山区、沿海地区三个多暴雨中心,既是暴雨雨量占总降水量百分率的大值区,又是暴雨高度集中发生区,夏季桂林和柳州市北部为同时发生暴雨频率高的区域;广西暴雨日数和大范围暴雨具有明显的年代际变化且呈显着增多的趋势,尤其夏季的桂东北和桂东南、秋季的贺州—桂东南发生大范围暴雨的趋势增大。大范围暴雨日数在1970年代最少,最多出现在1990年代和2000年代,1983年发生了由少到多的显着突变;1980年代中期以后广西区域持续性暴雨的年际异常增大,1989年、2011年异常偏少,1994年、2008年异常偏多。揭示了青藏高原地面加热和PDO与广西暴雨的关系。前期冬季青藏高原地面加热强度偏弱,夏季青藏高原东部高空上升速度减弱,中太平洋上空下沉气流增强,副热带高压和贝加尔湖阻塞高压强度偏强,有利于水汽、不稳定能量向广西输送和冷空气南下影响广西,澳大利亚北部越赤道南风偏强,大陆南风偏弱,中国汛期雨带位置偏南,有利于广西暴雨集中度偏大。PDO处于冷位相,高纬度地区槽脊波动增大、定常波强度增强,贝加尔湖阻高偏强,中纬度定常波强度减弱,西太平洋副热带高压强度偏强、脊线偏北、西伸脊点偏西,赤道西太平洋地区上空风垂直切变增强,澳大利亚高压偏强,索马里越赤道气流带明显增强,形成新几内亚岛东北部沿海的上空为反气旋性环流、菲律宾东南部海域上空为气旋性环流、菲律宾东北部海域上空为反气旋性环流、广西到华南沿海地区为气旋环流的波列,造成广西大范围暴雨偏多。广西暴雨受南海夏季风爆发时间、热带季节内振荡（MJO）等影响显着。南海夏季风爆发偏早,南海到中国东部地区和中南半岛到中国中部地区高空温度由冬季“北冷南暖”转为夏季“北暖南冷”的时间异常偏早,中国中部850 h Pa南北风交汇位置随季节变化有明显的波动及前汛期北风最南端位置偏南,广西暴雨集中度偏大。5～7月MJO明显东移,到达菲律宾以东地区或新几内亚岛附近,形成向西北方向传播的波列,经过南海到达广西,从而导致广西暴雨的多发。MJO位于西太平洋-马来西亚海洋性大陆时,影响广西的热带气旋频数和暴雨日数偏多。
孔蒙[10]（2019）在《2016-2018年金华地区大气降水的水汽输送特征》文中提出本文利用2016-2018年NCEP再分析数据和同期降水资料以及HYSPLIT 4.9模型等,分析了金华地区2016-2018年逐月场降水的水汽来源和输送特征及其对降水的影响,定量计算了金华地区不同时期降水的水汽输送通道及其贡献率。并结合850 hPa输送通量场的特征,讨论了不同时期水汽输送差异。同时,为了加深对极端降水的认识,以金华地区2017年梅雨期两次暴雨事件为例,分析了典型异常降水事件的水汽输送特征。主要结果如下:（1）研究区2016-2018年逐月场降水的水汽来源和运移路径与季风环流密切相关,且不同高度层水汽来源和运移轨迹存在差异。低层700 m高度降水的水汽源地及运移路径具有明显的季节变化,冬季其水汽主要来自大陆南下冷气团;夏季,水汽主要源于南海海域和西太平洋。1500 m高度层的气流轨迹较复杂,源于我国沿海海域及局地的水汽相对较多;而3000 m高度层的水汽受西风带南支气流和南亚季风输送的影响较大。此外,监测期间月降水量的变化与水汽来源和运移轨迹密切相关,低纬海上（南海-孟加拉湾和西太平洋海域）水汽输送的增强与减弱,直接影响同期降水量的多少。（2）研究区2016-2018年降水的水汽输送通道主要有4条,即西太平洋、南海-孟加拉湾、欧亚大陆和局地通道。但不同时期的水汽输送通道及其贡献率存在差异。冬、夏季风转型时期（4-5月）,2016和2018年降水的主要水汽通道是西太平洋和南海-孟加拉湾;而2017年降水的主要水汽通道是西北太平洋和局地通道,来自南海季风和印度西南季风暖湿气流的输送比2016和2018年同期偏少,这也导致该年4-5月降水量明显减少。夏季（6-8月）,南亚季风和南海季风对研究区的影响较强,南海-孟加拉湾是主要水汽通道,但各年水汽的贡献率不同,分别为67.35%、71.8%和55.40%,和同期降水量的变化一致。夏、冬季风转型时期,受台风的影响,西太平洋是研究区2016年降水的主要水汽通道,贡献率达60.25%;2017年降水的水汽通道主要是南海-孟加拉湾和西北太平洋通道,贡献率分别为46.07%和41.22%;2018年降水的水汽通道是南海和欧亚大陆,贡献率分别为56.82%和43.18%,表明2018年受蒙古-西伯利亚南下冷气团气的影响增强,即2018年研究区夏、冬季风转型的时间偏早,受冬季风的影响偏强。（3）通过对研究区2017年梅雨期两次暴雨的分析发现,两次暴雨的水汽通道分别是西太平洋、南海-孟加拉湾和局地通道。其中,来自西太平洋、南海-孟加拉湾的海洋水汽主要集中在对流层低层,是暴雨的主要水汽源区;而局地通道的水汽集中在对流层中层或以上,气流比湿较低,其水汽贡献率偏低。另外,两次暴雨的水汽来源和输送过程存在差异。6.12暴雨期间,受台风“苗柏”和副高西缘气流输送的影响,来自热带西太平洋-南海的偏东水汽输送距平气流,将充足的水汽输送进入研究区,表明东亚季风水汽输送偏强;6.24暴雨期间,来自阿拉伯海-孟加拉湾强劲的西南气流与副高西侧的气流在南海北部汇合并输送进入研究区,说明受南亚季风影响的西南气流为此次强降水提供充足的水汽,而东亚季风的影响相对偏弱。
二、气温偏高降水偏少,干旱台风影响严重——2004年夏季天气与气候（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、气温偏高降水偏少,干旱台风影响严重——2004年夏季天气与气候（论文提纲范文）
（1）2017年盛夏7—8月浙江省高温热浪特征及环流背景分析（论文提纲范文）
| 1 资料选取和方法介绍 |
| 1.1 资料选取 |
| 1.2 方法介绍 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 基本气候特征 |
| 2.2 高温气候特征及极端性分析 |
| 2.3 环流背景分析 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
（2）2020年全球气候特征及重大天气气候事件（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 全球主要气候特征 |
| 1.1 地表温度位列历史第二高 |
| 1.2 全球海洋持续变暖,海平面高度与2019年相当 |
| 1.3 全球海洋热浪发生面积低于2019年和2016年,北极海冰范围持续偏低 |
| 2 全球重大天气气候事件 |
| 2.1 暴雨洪涝 |
| 2.2 高温热浪、干旱和野火 |
| 2.3 严寒和大雪 |
| 2.4 热带风暴和北大西洋飓风 |
| 2.5 温带气旋及风暴 |
| 3 结论 |
（3）2020年中国气候主要特征及主要天气气候事件（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 基本气候概况 |
| 1.1 气温 |
| 1.2 降水 |
| 1.3 热带海洋和热带对流 |
| 1.4 大气环流 |
| 2 主要天气气候事件及影响 |
| 2.1 暴雨洪涝 |
| 2.2 干旱 |
| 2.3 台风 |
| 2.4 高温 |
| 2.5 强对流 |
| 2.6 低温冷害和雪灾 |
| 2.7 沙尘 |
| 3 结论 |
| (1)主要气候特征 |
| (2)主要天气气候事件及影响 |
（4）2019年全球重大天气气候事件及其成因（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 全球重大天气气候事件概述 |
| 1.1 地表温度列历史第二位 |
| 1.2 海洋热容量及海平面高度创历史新高,海冰面积偏小 |
| 1.3 全球降水分布不均,多地遭遇暴雨洪涝侵袭 |
| 1.4 澳大利亚以及亚洲和欧洲多国受干旱影响 |
| 1.5 全球极端热带气旋频发 |
| 1.6 欧洲及澳大利亚等地遭遇异常高温热浪天气 |
| 1.7 北美和欧洲遭受寒流和暴风雪袭击 |
| 1.8 强对流天气在世界各地频繁发生 |
| 1.9 亚马孙流域、澳大利亚等地出现严重森林大火 |
| 2 典型重大气候事件成因分析 |
| 2.1 澳大利亚出现严重森林山火 |
| 2.2 7—8月印度持续强降雨成因 |
| 3 结论 |
（5）2019年中国气候主要特征及主要天气气候事件（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 基本气候概况 |
| 1.1 气温 |
| 1.2 降水 |
| 1.3 热带海洋和热带对流 |
| 1.4 大气环流 |
| 2 主要天气气候事件及影响 |
| 2.1 台风 |
| 2.2 暴雨洪涝 |
| 2.3 高温 |
| 2.4 干旱 |
| 2.5 强对流 |
| 2.6 低温冷害和雪灾 |
| 2.7 沙尘 |
| 3 结论 |
（6）中国季节划分及其对夏季降水的预测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 相关研究回顾和进展 |
| 1.2.1 季节的分类及划分 |
| 1.2.2 南海的季节变化 |
| 1.2.3 中国东部季节特征的年代际变化特征 |
| 1.2.4 东亚冬季大气环流与夏季大气环流之间的联系 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 1.5 本文主要创新点 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 常规历史资料 |
| 2.1.1 降水资料 |
| 2.1.2 环境场资料 |
| 2.2 季节划分方法 |
| 2.3 气候统计诊断方法 |
| 2.3.1 互补性指数 |
| 2.3.2 敏感性分析 |
| 2.4 气候分区 |
| 第三章 多要素大气状态相似季节划分方法的改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型场的对比与差异 |
| 3.2.1 不同典型场划分结果对比 |
| 3.2.2 典型场差异的年际变化 |
| 3.3 华中地区季节转变时气候态和大气环流变化 |
| 3.3.1 1998年和2013年的典型场与多年平均典型场的差异 |
| 3.3.2 1998年和2013年华中季节转变时气象要素的变化 |
| 3.3.3 2013年华中季节转变时大气环流的变化 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 南海地区季节起始时间的时空分布特征 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 资料与方法 |
| 4.2.1 资料 |
| 4.2.2 方法 |
| 4.3 南海地区季节划分结果及气象要素季节变化 |
| 4.3.1 南海地区的季节与5 项基本气象要素的季节变化 |
| 4.3.2 南海地区地表向上长波辐射与垂直速度的季节变化 |
| 4.4 南海地区气候平均状况气象要素场演变特征 |
| 4.4.1 南海春季 |
| 4.4.2 南海夏季 |
| 4.4.3 南海秋季 |
| 4.4.4 南海冬季 |
| 4.5 南海夏季起始时间多年平均空间分布 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 中国各季节持续时间及其关键影响因子的时空特征 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 中国各季节持续时间与关键影响因子的空间分布特征 |
| 5.2.1 中国各季节持续时间空间分布 |
| 5.2.2 中国各季节持续时间的互补性分析 |
| 5.2.3 中国四季持续时间的关键影响因子分析 |
| 5.3 中国各季节持续时间和关键影响因子的时间变化特征 |
| 5.3.1 中国各季节持续时间的变化 |
| 5.3.2 影响中国四季持续时间的关键因子 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 前冬季节特征及其与中国汛期降水的关系研究 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 资料和方法 |
| 6.3 我国东部区域平均前冬季节特征 |
| 6.3.1 中国东部近40年前冬季节来临时间特征 |
| 6.3.2 中国东部近40年前冬季节结束时间特征 |
| 6.3.3 中国东部近40年前冬季节持续时间特征 |
| 6.3.4 中国东部近40年前冬季节典型度指数特征 |
| 6.3.5 中国东部近40年前冬季节峰值指数特征 |
| 6.4 我国东部区域平均汛期降水的变化特征 |
| 6.5 我国东部区域平均前冬季节特征与汛期降水的关系 |
| 6.5.1 前冬来临时间与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.2 前冬结束时间与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.3 前冬持续时间与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.4 前冬典型度指数与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.5 前冬峰度指数与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.6 与我国汛期降水相关关系最为显着的前冬季节特征指数分析 |
| 6.5.7 前冬季节特征与夏季风指数的相关性 |
| 6.6 基于前冬季节特征相似年合成预测汛期降水 |
| 6.6.1 预测效果检验 |
| 6.6.2 前冬季节特征相似年份高度场和相对湿度场分布形势 |
| 6.7 相空间相似对夏季降水的预测 |
| 6.7.1 相空间相似预测方法的操作步骤 |
| 6.7.2 预测效果检验 |
| 6.8 小结 |
| 第七章 基于中国东部前冬起始时间对次年中国夏季降水的预测和检验 |
| 7.1 前言 |
| 7.2 前冬季节开始时间与东亚季风的关系 |
| 7.3 前冬季节来临早晚与次年夏季中国降水的关系 |
| 7.4 利用前冬季节开始时间对2012~2018 年中国夏季降水的预测 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及已完成和发表的论文 |
| 致谢 |
（7）青岛地区2018年夏季气象灾情对农业影响分析（论文提纲范文）
| 1 青岛地区2018年夏季气候特征 |
| 1.1 气温 |
| 1.2 降水特征分析 |
| 1.3 日照时数 |
| 2 气象灾害分析 |
| 2.1 暴雨、台风 |
| 2.2 风雹 |
| 2.3 高温 |
| 3 气象灾害对农业影响及气象系统分析 |
| 3.1 气象灾害对农业影响 |
| 3.2 气象灾害系统分析 |
| 3.2.1 6.13雷暴大风天气形势分析 |
| 3.2.2 台风对青岛影响 |
| 4 结语 |
（8）辽西地区干旱评价及预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱评价指标 |
| 1.2.2 旱情时空分布规律研究 |
| 1.2.3 土壤含水量预测研究 |
| 1.2.4 降水量中长期预测研究 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及主要资料 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 主要数据资料及其来源 |
| 2.2.1 降水量数据 |
| 2.2.2 河道流量数据 |
| 2.2.3 土壤含水量数据 |
| 2.2.4 水库蓄水量数据 |
| 2.2.5 受旱面积数据 |
| 2.2.6 农村因旱饮水困难数据 |
| 第三章 辽西地区干旱指标适用性分析及修正 |
| 3.1 干旱指标及其计算方法 |
| 3.1.1 干旱指标选取原则 |
| 3.1.2 采用干旱指标的选取及计算 |
| 3.2 干旱指标适用性分析 |
| 3.2.1 典型站点选择 |
| 3.2.2 辽西地区典型站点历史干旱频率分析 |
| 3.2.3 干旱指标适用性分析及修正 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 辽西干旱综合评价方法 |
| 4.1 干旱综合评价模型及方法 |
| 4.1.1 干旱综合评价模型 |
| 4.1.2 干旱综合评价所采用的数学方法 |
| 4.2 典型干旱年旱情综合评价验证 |
| 4.2.1 单点单指标干旱指标计算 |
| 4.2.2 单点单指标定性定量分析计算 |
| 4.2.3 单点多指标综合计算 |
| 4.2.4 单点指标空间综合分析 |
| 4.2.5 多指标空间综合分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 辽西干旱时空间规律分析 |
| 5.1 辽西降雨时空特征 |
| 5.1.1 辽西降水空间分布及年内分配 |
| 5.1.2 降水量的EOF分析 |
| 5.1.3 降水量变化趋势分析 |
| 5.1.4 降水量丰枯周期分析 |
| 5.2 辽西地区干旱持续期的空间分布特征 |
| 5.2.1 分析方法 |
| 5.2.2 作物生长季连续无雨日数分析 |
| 5.2.3 各季连续无雨日分析 |
| 5.3 辽西干旱频率的空间分布规律 |
| 5.3.1 以降水量距平百分率为指标的干旱频率 |
| 5.3.2 河道径流距平指标干旱频率 |
| 5.3.3 土壤相对湿度指标干旱频率 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.4.1 降水量时空特征 |
| 5.4.2 连续无雨日数特征 |
| 5.4.3 干旱频率特征 |
| 第六章 土壤墒情短期预测研究 |
| 6.1 墒情监测及预报现状 |
| 6.1.1 墒情监测 |
| 6.1.2 墒情预报 |
| 6.2 资料收集整理 |
| 6.3 退墒模型的建立 |
| 6.3.1 退墒的物理过程 |
| 6.3.2 退墒预报 |
| 6.3.3 土壤退墒特性 |
| 6.3.4 退墒曲线率定结果的验证 |
| 6.4 增墒模型 |
| 6.4.1 增墒的物理过程 |
| 6.4.2 增墒预报 |
| 6.4.3 土壤增墒特性 |
| 6.5 预报模型验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 旱涝趋势中长期预测研究 |
| 7.1 辽西地区干旱的天气气候成因 |
| 7.1.1 辽西地区夏季干旱的天气成因 |
| 7.1.2 辽西夏季干旱的前期海温外强迫影响 |
| 7.1.3 辽西干旱的地形因素 |
| 7.1.4 辽西典型干旱时间成因分析 |
| 7.2 基于前期气候特征的旱涝中长期预测 |
| 7.2.1 前期大气环流预测辽西夏季降水 |
| 7.2.2 前期海温预测辽西夏季降水 |
| 7.3 基于天文背景的旱涝年预报方法研究 |
| 7.3.1 太阳黑子与辽西降水的关系 |
| 7.3.2 由太阳黑子预测辽西地区降水 |
| 7.4 各种方法预测结果比较 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 主要结论及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表文章 |
（9）广西暴雨气候变化异常特征及其成因研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究背景 |
| 1.3 科学问题的提出 |
| 1.4 具体章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料 |
| 2.2 方法 |
| 第三章 广西暴雨气候变化新特征 |
| 3.1 暴雨空间分布特征 |
| 3.2 暴雨季节变化特征 |
| 3.3 暴雨年际及年代际气候变化特征 |
| 3.4 暴雨区域性特征 |
| 3.5 暴雨区域相关性特征 |
| 3.6 暴雨同时性特征 |
| 3.7 各站暴雨过程历史极端值 |
| 3.8 本章小结和讨论 |
| 第四章 广西暴雨年内非均匀性分布异常成因 |
| 4.1 广西暴雨集中度(期)气候特征 |
| 4.2 广西暴雨集中度(期)异常对西太平洋副热带高压变化的响应 |
| 4.3 热带季节内振荡对广西暴雨集中度的调制作用 |
| 4.4 太平洋海温异常对暴雨集中度(期)的影响 |
| 4.5 季风对暴雨集中度异常的影响 |
| 4.6 冬季青藏高原地面加热场对广西暴雨集中度的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 大气季节内振荡对广西暴雨的调制作用 |
| 5.1 MJO对广西暴雨的调制作用 |
| 5.2 MJO对影响广西热带气旋发生发展的调制作用 |
| 5.3 大气季节内振荡对广西区域持续性暴雨的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 广西大范围暴雨年代际增多的气候成因 |
| 6.1 广西典型大范围暴雨过程的天气形势 |
| 6.2 大气环流异常的年代际变化特征 |
| 6.3 广西大范围暴雨过程的大气环流异常特征 |
| 6.4 广西大范围暴雨与太平洋海温年代际振荡(PDO)的关系 |
| 6.5 PDO对高度场的影响 |
| 6.6 PDO对风场的影响 |
| 6.7 PDO对大气对流运动的影响 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（10）2016-2018年金华地区大气降水的水汽输送特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 浙江地区降水监测研究 |
| 1.2.2 水汽来源及输送研究 |
| 1.2.3 HYSPLIT模型应用 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 降水距平百分率 |
| 2.3.2 HYSPLIT模型 |
| 2.3.3 Meteo Info软件 |
| 2.3.4 轨迹聚类分析 |
| 2.3.5 水汽贡献率 |
| 2.3.6 水汽通量 |
| 3 金华地区大气降水的水汽源地和运移路径 |
| 3.1 2016 年降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.1.1 1-3 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.1.2 4-5 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.1.3 6-8 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.1.4 9-10 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.1.5 11-12 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.2 2017 年降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.2.1 1-3 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.2.2 4-5 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.2.3 6-8 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.2.4 9-10 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.2.5 11-12 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.3 2018 年降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.3.1 1-3 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.3.2 4-5 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.3.3 6-8 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.3.4 9-10 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.3.5 11-12 月降水的水汽源地及运移路径 |
| 3.4 2016-2018 年金华降水的水汽源地及运移路径对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 金华地区 2016-2018 年水汽输送特征分析 |
| 4.1 轨迹聚类方案 |
| 4.2 2016 年降水的水汽输送特征 |
| 4.2.1 2016 年冬、夏季风转型期降水的水汽输送特征 |
| 4.2.2 2016 夏季降水的水汽输送特征 |
| 4.2.3 2016 年夏、冬季风转型期降水的水汽输送特征 |
| 4.3 2017 年降水的水汽输送特征 |
| 4.3.1 2017 年冬、夏季风转型期降水的水汽输送特征 |
| 4.3.2 2017 年夏季降水的水汽输送特征 |
| 4.3.3 2017 年夏、冬季风转型期降水的水汽输送特征 |
| 4.4 2018 年降水的水汽输送特征 |
| 4.4.1 2018 年冬、夏季风转型期降水的水汽输送特征 |
| 4.4.2 2018 年夏季降水的水汽输送特征 |
| 4.4.3 2018 年夏、冬季风转型期降水的水汽输送特征 |
| 4.5 金华地区 2016-2018 年降水的水汽输送差异 |
| 4.6 小结 |
| 5 金华地区典型降水事件的水汽输送特征 |
| 5.1 降水过程分析 |
| 5.2 轨迹模拟方案 |
| 5.3 暴雨过程中水汽轨迹特征分析 |
| 5.3.1 场降水的水汽输送源地和运移路径分析 |
| 5.3.2 水汽输送通道和贡献率分析 |
| 5.4 水汽输送通量与风矢量 |
| 5.5 小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、气温偏高降水偏少,干旱台风影响严重——2004年夏季天气与气候（论文参考文献）
- [1]2017年盛夏7—8月浙江省高温热浪特征及环流背景分析[J]. 马浩,刘昌杰,钱奇峰,葛敬文,强玉华,殷悦. 自然灾害学报, 2021(05)
- [2]2020年全球气候特征及重大天气气候事件[J]. 翟建青,代潭龙,王国复. 气象, 2021(04)
- [3]2020年中国气候主要特征及主要天气气候事件[J]. 代潭龙,王秋玲,王国复,陈峪,赵珊珊,翟建青,邹旭恺,姜允迪,石帅,周兵,崔童,孙劭,蔡雯悦,朱晓金,钟海玲,郭艳君,支蓉,刘芸芸,赵俊虎,柳艳菊,李多. 气象, 2021(04)
- [4]2019年全球重大天气气候事件及其成因[J]. 尹宜舟,李多,孙劭,王国复,柯宗建. 气象, 2020(04)
- [5]2019年中国气候主要特征及主要天气气候事件[J]. 李莹,曾红玲,王国复,王遵娅,陈鲜艳,邹旭恺,石帅,姜允迪,赵琳,周兵,崔童,周星妍,孙劭,王有民,朱晓金,代潭龙,张颖娴,蔡雯悦,钟海玲,郭艳君,柳艳菊,丁婷,支蓉. 气象, 2020(04)
- [6]中国季节划分及其对夏季降水的预测研究[D]. 王正. 兰州大学, 2019(02)
- [7]青岛地区2018年夏季气象灾情对农业影响分析[J]. 侯忠新,王国清,李杰,刘学刚,成兆金. 陕西农业科学, 2019(08)
- [8]辽西地区干旱评价及预测研究[D]. 王笑歌. 沈阳农业大学, 2019(03)
- [9]广西暴雨气候变化异常特征及其成因研究[D]. 覃卫坚. 南京信息工程大学, 2019
- [10]2016-2018年金华地区大气降水的水汽输送特征[D]. 孔蒙. 浙江师范大学, 2019(02)