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基于EEMD方法的河南省倒春寒时空分布分析: 利用1961-2014年河南省100个站3-4月份的逐日气温资料,根据河南省的倒春寒标准,建立倒春寒发生次数的时间序列。然后采用集合经验模态分解（EEMD）方法分析各序列不同的时间尺度变化,并利用Mann-Kendall...; 徐岩岩常军; 关键词：倒春寒突变分析; 文献传递

1961-2014年黄河流域极端气温时空变化规律分析: 气温是研究气候变化的一项重要的指标,气温变化对人类的生产、生活及自然界都有重要影响。在全球气候变暖背景下,极端天气事件频繁发生,而极端天气事件衍生的气象灾害也对全球多个国家造成了巨大的影响。所以,研究极端气温时空变化规律...; 张方徐岩岩李凤秀; 关键词：黄河流域极端气温指数突变周期; 文献传递

河南省花生连阴雨灾害气象指数保险设计被引量：17: 2018年; 为了促进农业保险公司客观、快捷地提供气象灾害的经济补偿,本文基于长序列的历史气象资料和花生种植面积、总产量和单产量数据,确定不同减产率范围下对应的连阴雨灾害指数临界值,建立连阴雨天气指数保险模型,设计出适用于研究区域的连阴雨天气指数保险产品。结果表明:依据连阴雨灾害指数,确定兰考县、虞城县、通许县的免赔额为0,开封县、民权县等6个县的免赔额为10%,睢县、郸城等4个县的免赔额为15%,淮阳、柘城等6个县的免赔额为20%,确定了不同区域的纯保险费率及保费,设计了农业气象保险指数合同。该天气指数保险产品采用客观的气象数据定损,操作性强,可有效转移花生生长气象灾害风险,促进农业保险的可持续发展。; 王新伟杜明哲王丽李梦夏徐岩岩徐岩岩李宁; 关键词：花生连阴雨气象指数农业保险

近58年登陆后北上影响河南的台风降水特点及其气候特征分析: 本文选取登陆后北上影响河南的台风降水个例19个,分析了影响我省台风的特点、台风降水的特点以及和副高的关系.结果表明,致我省产生降水的台风主要登陆地点是福建,达到了 11个.台风降水随年代的变化是先增加后减少,60年代到9...; 常军徐岩岩

基于EEMD方法的河南省倒春寒时空分布分析被引量：8: 2017年; 根据1961-2014年河南省100个站3-4月的逐日气温资料,以及河南省倒春寒标准,建立倒春寒发生次数的时间序列,采用集合经验模态分解(EEMD)、Mann-Kendall等方法研究了河南省倒春寒时空分布特征。结果表明,河南倒春寒发生次数基本上呈现出自西南向东北逐渐增多的空间格局,2~3级倒春寒发生次数呈现出北少南多的空间格局。河南整个中部地区发生倒春寒的总次数较多,并且也会发生较为严重的倒春寒。通过EEMD分析,IMF1模态和趋势项基本反映了倒春寒的演变规律。河南倒春寒的年发生次数有一个明显的准5 a周期振荡,且发生次数呈明显的减少趋势。2000年和2005年为突变点,在春季增暖的气候背景下倒春寒年发生次数开始减少。; 徐岩岩常军; 关键词：倒春寒突变分析

华北地区春季降水与ENSO的关系被引量：10: 2017年; 根据1961—2010年华北地区53个气象站降水资料、NOAA海温资料及NCEP/NCAR再分析资料,采用相关分析和合成分析等统计方法,研究了华北地区春季降水与ENSO的关系。结果表明,华北地区春季降水偏少年份出现的频次高于偏多年份,强度强于偏多年份的,并且呈现出阶段性偏多和偏少特征,尤其是在20世纪70年代呈现出比较突出的偏少特征,一直延续到80年代中期。华北春季降水和前冬Nino3区海温存在显著的正相关关系(相关系数达0.42):当前冬Nino3区海温负异常时,华北春季降水偏少;而正异常时,华北春季降水偏多。因此,前冬海温异常对华北春季降水有较好的指示意义。大气对前冬海温的异常有明显的响应:Nino3区海温正异常可导致次年春季热带和西北太平洋副热带地区的500 h Pa高度场升高(即西太平洋副热带高压偏强、偏西、偏北),东亚大槽偏弱、偏东,巴尔喀什湖至贝加尔湖的高度场降低(即该地区经常有低槽维持),亚洲至西太平洋地区盛行纬向环流;而前冬Nino3区海温负异常则相反。; 吴璐常军徐岩岩; 关键词：春季降水 ENSO

华北地区春季降水与ENSO的关系: 利用1961-2010年NCEP/NCAR再分析资料和华北地区53站降水资料，通过合成和相关分析法讨论了华北地区春季降水的气候特征及其与前期海温的关系以及春季500hPa环流对前期冬季Nin03区海温异常的响应，结果表明...; 吴璐常军徐岩岩

基于DERF2.0模式1～52天最低温度逐日预报的检验评估被引量：9: 2018年; 利用国家气候中心第二代月动力延伸预报模式系统(DERF2.0)1983 2013年历史回算数据中20个全样本集合平均的最低温度数据,对3月中国中纬度地区模式最低温度1~52天逐日预报能力进行了评估。结果表明,通过计算绝对误差的绝对值AE、均方根误差RMSE和相关系数R发现前10天预报可信度较高,预报时效越短,可信度越高,超过10天之后预报可信度越来越低。为了分析模式误差的深层次原因,利用集合经验模态分解方法(EEMD)对数据进行分解,DERF2.0模式和观测数据的高频分量IMF1和趋势项R为主要分量,低频分量IMF2占的比重较少。分析发现,DERF2.0模式在10天之后预报能力下降的主要原因是高频分量IMF1的预报能力下降。通过分析历年的结果,发现各项方差贡献率年际变化不大,比较稳定,高频分量IMF1和低频分量IMF2方差贡献率和观测数据相比普遍偏低,趋势项R方差贡献率和观测数据相比每年都偏高。DERF2.0模式应该针对高频扰动继续加强研究,提高DERF2.0预报升温降温过程的能力。; 徐岩岩常军; 关键词：方差贡献率

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徐岩岩