徐州市极端降水变化及其与Nino3.4区SST的遥相关研究(2)
2国内外研究现状
3研究意义
徐州市位于我国东部季风区，降水受来自太平洋的水汽影响十分明显。这种异常变化所引起的小范围内的空间环流变化可能会对我国徐州以及周边城市甚至整个华北、华东地区的极端降水变化产生重要的影响。而我国华北、华东地区经济发达，人口稠密，是我国重要的城市群所在地区，对于以徐州为例的华北地区进行SST与极端降水之间遥相关关系的研究可以更好地为城市规划发展，经济建设以及其他一些政策的研判与知道提供气象方面的参考。此外，以往的研究大多关注太平洋海温变化对夏季暴雨以及极端气温的影响，对太平洋海温变化与极端降水之间的相关性以及之间的联系并不常见。并且，以往的研究多关注与太平洋整体海温变化对我国气候异常的影响，忽略了区域海温变化的影响，Nino3.4区是监测太平洋海温变化的重要区域，针对此海域海温变化的研究尚少，其变化对我国气候直接或间接的影响也需要进行更深入的研究和分析。因此，研究徐州地区极端降水，Nino3.4区海温变化，及其之间的相关关系，对于研究徐州地区极端气候及其变化趋势预测具有十分重要的现实意义。
第二章 数据与方法
2.1研究区概况
徐州市位于华北平原的东南部，位于116°22′E～118°40′E、33°43′N～ 34°58′N之间。东西长约210公里，南北宽约140公里,总面积11258平方公里，其中市区面积3037平方公里。徐州市地形以平原为主，平原面积占全市面积的90%左右，平原总地势西北高东南低，海拨在30－50米之间。丘陵山地面积约占全市9.4%。徐州市属暖温带半湿润季风气候，四季分明，年均温14℃，年日照时数为2284至2495小时，日照率52%至57%，年均无霜期200至220天，年均降水量800至930毫米，雨季降水量占全年的56%。徐州市地处古淮河支流下游，境内河流，湖泊，水库交错纵横，水系密度高，水网系统成熟。
徐州市是淮海经济区，淮海城市群中心城市，铁路交通发达，是中国第二大铁路枢纽，京沪线、陇海线在此交汇。徐州市煤炭资源丰富，另有岩盐，井盐，钾矿，石膏等矿产资源，年开采能力达500万吨。境内有大型煤电企业，发电装机容量达1000万千瓦，是华东地区的电力保障。截止2014年，徐州市户籍人口达950万，常住人口达1016万属于特大型城市。国民生产总值达4963.91亿元，同比增长10.5%，经济总量位于全国前列。分析徐州市极端降水与Nino3.4区SST的遥相关关系可以一定程度上预测极端降水的出现时间和次数，可以有效避免由于极端强降水带来的人员和经济损失。
2.2数据源及处理
本文所采取的数据资料分为两个部分，一是从NOAA（美国海洋局）所监测的四个海区中选取Nino3.4区（5oN~5oS,170o~120oW）的每月平均海水表面温度（SST），数据资料来源于美国海洋局官方网站（www.noaa.gov）。二是由徐州气象站提供的徐州市逐日降水量数据。两部分数据选取了同时段的数据资料进行分析比对，时间是1960年1月至2000年12月（时间序列长度L=492月）。
将1960-2000年徐州市每日降水量统计并进行降序排序，筛选出日降水量的排在1960-2000年间前1%的日数。根据这些日数降水数据的年际分布，得到按年极端降水日出现次数的排列年份。此外，根据1960-2000年间的逐日降水量统计，将日降水量处于前1%的降水量筛选，统计每年的最大降水量。并按降水量数量进行排序，根据数据比较各年极端降水量在年际分布中的关系。
2.3研究方法
将Nino3.4区SST以及徐州市逐日降水量按月份和年份进行计算和分析。定义日降水量在45.6mm以上为极端降水，则共有150日为极端降水日（样本数n=150）。
上一篇：风管内沉积颗粒物再扬起特性研究
下一篇：多光纤干涉图像的数值模拟及实验