导读:本文包含了中国降水论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:中国,夏季,模式,偏差,西北地区,天山,通量。
中国降水论文文献综述
任瑞,李雪梅,李兰海,秦埼瑞,黄逸宇[1]（2020）在《中国天山山区降水形态转变的驱动因子辨析》一文中研究指出利用天山山区1960-2017年18个气象站点的逐日降水、平均气温、相对湿度、平均气压、平均风速、日照时数、小型蒸发、海拔、坡度、坡向、经度和纬度资料,通过分离主要降水形态、计算表征降水形态转变态势的降雨日数/降水日数比率(RPR),以及构建影响因子指标体系,并采用BP神经网络改进的决策与试验评价实验室法(BP-DEMATEL)和多元线性回归模型(MLR),辨析了天山山区降水形态转变的驱动因子。主要结论如下:12个指标因子中,气温是BP-DEMATEL模型中唯一的强驱动因子,同时在MLR模型中气温的贡献率也最大,表明气温是影响天山山区降水形态转变的关键驱动因子,其次,地表温度、海拔、纬度和气压是影响降水形态转变的次要驱动因子。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2020年03期）
张丹琦,孙凤华,张耀存[2]（2019）在《基于BCC第二代短期气候预测模式系统的中国夏季降水季节预测评估》一文中研究指出利用BCC第二代气候预测模式系统1996-2015年提前1～3个月的回报试验结果,评估了模式在季节尺度上预测中国夏季降水空间分布和降水异常的能力,分析了模式预报效果的年际差异,并探讨了模式预测误差产生的可能原因。结果表明,模式对中国夏季降水的季节预测具有一定的技巧,西南至长江中下游南部、黄淮平原西部、东北北部及藏北高原等地区季节预测技巧较高,同时,模式对降水距平预报效果整体较好,其中在长江中下游、黄淮地区、华南地区、西北地区及东北北部距平符号一致率较高。而模式对降水季节预测的偏差主要表现为我国东部降水量强度预测偏小,对夏季降水异常的预报技巧有限,且不同年份模式的预测效果差异较大。模式对夏季西太平洋及印度洋高海温区范围预测偏小,对副热带高压和东亚地区低层水汽辐合的强度预测偏弱,从而导致风场与环流场的配置与观测不一致,使得模式对我国东部夏季降水预测显着偏少。从模式预测效果年际差异来看,当华南地区实况降水量偏多、长江中下游及东北地区降水量偏少时,模式具有较高的预测技巧,反之,模式的预报技巧较低。分析中国东部降水与海温的相关关系发现,夏季西北太平洋、热带西太平洋和北印度洋是影响中国东部夏季降水的关键区域,模式中西北太平洋海温偏低对模式预报技巧具有重要影响,海温场、高度场、风场及水汽通量散度场不同的相互配置导致中国东部夏季降水的分布及强度差异,而模式不能合理把握各物理量场间相互作用过程,从而影响模式的预报效果。因此,改进模式对外强迫因子与降水异常相关关系的预测能力是提高我国夏季降水季节预测技巧的主要途径。(本文来源于《高原气象》期刊2019年06期）
王蕊,王慧,李栋梁[3]（2019）在《中国西北地区东部盛夏降水特征及对初春地表感热异常的响应》一文中研究指出选用1961-2015年中国西北地区74个气象站逐月地表感热通量计算资料,及其东部155个常规气象站夏季的月降水资料以及NCEP/NCAR月平均再分析资料,通过经验正交函数分解(EOF)、线性回归分析、奇异值分解(SVD)等数理统计分析方法,分析了西北地区东部盛夏(7-8月)降水的时空异常演变特征及其与西北地区初春(3-4月)地表感热异常的联系及成因。结果表明:(1)中国西北地区东部盛夏降水由东南向西北递减,总体呈年代际减少趋势,减少最明显的区域为宁夏北部、内蒙古中南部。其空间异常型主要表现为全区一致的增多(减少)和西北-东南向"-+-"变化。(2)当西北地区初春(3-4月)地表感热通量整体异常偏强(弱)时,盛夏(7-8月),在贝加尔湖以南、中国北方的上空出现高度场异常偏高(低),中国西北地区水汽辐散(辐合)加强,西北地区东部宁夏平原降水出现异常偏少(偏多);而陕西南部有水汽的辐合(辐散)加强,有(不)利于该地区降水的产生。(本文来源于《高原气象》期刊2019年06期）
孔锋,方建,乔枫雪,王瑞[4]（2019）在《透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征(1961～2013年)》一文中研究指出极端降水事件具有小概率和高风险的特征,采用高分辨率数据有助于了解极端降水真实情况。采用1961～2013年中国小时降水数据,从极端降水的强度和频次特征出发,采用多种数理统计方法诊断中国小时极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)不同重现期下的中国小时极端降水强度具有明显的东南高-西北低的空间分异特征。不同百分位数下的中国小时极端降水阈值也具有东南高-西北低的空间分异特征。(2)不同百分位数下的1961～2013年中国小时极端降水频次变化趋势主要以增加趋势为主,且随着百分位数的增加,增加趋势趋于减小并向长江流域地区集中。中国小时极端降水频次波动特征则呈东南波动小-西北波动大的空间分异格局,且随着百分位数的增加波动大的地区从西北向东部和南部地区扩张,同时西部地区逐渐呈现出波动大小镶嵌的格局。(3)90%和95%分位数下的中国小时极端降水频次EOF分析表明,中国小时极端降水频次具有明显不同的时空变化模态,且前两个模态可以反映中国小时极端降水频次的主要时空变化模态。两种超阈值取样方法均反映了长江流域呈增加趋势的时空模态特征。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2019年12期）
陈洁,刘玉洁,潘韬,吴绍洪,谭清华[5]（2019）在《1961-2010年中国降水时空变化特征及对地表干湿状况影响》一文中研究指出开展气候变化背景下中国降水时空变化特征及对地表干湿状况影响研究,对揭示陆地表层系统对气候变化的动态响应与变化规律以及防灾减灾具有重要意义。基于1961-2010年地面气象观测资料,分析我国降水与地表干湿状况时空格局;在此基础上,采用敏感性与贡献度分析,定量评估降水变化对干湿状况的影响。结果表明:过去50年间我国年降水量呈轻微增加趋势,其中,青藏高原(高原亚寒带、高原温带)、西北(中温带西部、暖温带西部)和南方地区(亚热带、热带)呈增加趋势,东北(寒温带、中温带东部)和华北地区(中温带中东部、暖温带东部)呈减少趋势。就地表干湿状况而言,华北和东北地区以干旱化趋势为主,西北、青藏高原及南方地区主要呈湿润化趋势。地表干湿状况对降水变化响应较为敏感(全国多年平均敏感系数:-1.13),干湿指数和降水呈负相关。内陆干旱地区降水对干湿状况变化的贡献高于湿润地区,局部地区降水贡献度超过60%。(本文来源于《自然资源学报》期刊2019年11期）
战云健,任国玉,王朋岭[6]（2019）在《数据处理方法对中国区域平均降水序列精度的影响》一文中研究指出利用地面观测站点资料研究大范围地区的降水长期变化规律,选取不同的指标会使分析结果出现显着差异。利用中国大陆区域内2139个国家站的逐日降水资料,比较不同数据处理方法得到全国和中国西部、中国东部地区的降水量、降水日数和降水强度的区域平均时间序列,探讨对其变化趋势估算的偏差。研究表明,1951—1957年估算的中国区域平均降水量原始值出现虚假的偏高,使趋势估算出现较大误差;1951—2016年中国西部地区平均降水量距平百分率时间序列的波动幅度显着偏大;区域平均降水量、降水日数和降水强度的距平和标准化距平序列较为可信。全国平均降水量、降水日数的原始值和距平值序列都基本反映了中国东部湿润地区降水的变化,降水量距平百分率的变化主要由西部干燥区域的降水变化构成,降水量标准化距平则可综合反映湿润和干燥地区的降水变化。(本文来源于《气候变化研究进展》期刊2019年06期）
杨阳,戴新刚,唐恒伟,张蓓[7]（2019）在《CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估》一文中研究指出借助英国气候研究所(Climate Research Unit, CRU)全球陆地格点分析数据集(CRU TS v4.0)月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预估数据,设计了多种回归方案并对模式降水预估偏差进行订正。这些方案包括一元回归、一元对数回归、一元差分回归、一元对数差分回归、多元回归、多元对数回归、多元差分回归、多元对数差分回归和简单移除气候漂移等。2006～2015年中国大陆模式降水预估的订正结果表明,一元回归订正法普遍优于多元回归订正和扣除气候漂移订正法,其中一元对数回归法的效果最好,其降水距平同号率(Anomaly Rate, AR)和降水距平百分率相关系数(Anomaly Percentage Correlation Coefficient, APCC)最高,分别达到69%和0.5;而降水距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient, ACC)最高的是一元对数差分回归法。不同回归订正法所得预估结果的距平同号格点分布显示,一元对数回归法在北方优于南方,而一元差分(年际增量)或对数差分回归法在南方优于北方。这直接导致在中国南方区域(95°E以东,35°N以南)一元对数回归或多元对数回归订正结果的AR、ACC和APCC均低于对应的差分/对数差分回归法,在北方和西部地区则与此相反。因此,模式降水的回归订正方案具有区域性,这可能源于不同区域降水序列统计性质的差异。用区域组合回归订正法,即在南方用一元差分回归订正,其余地区用一元对数回归订正,其降水预估场的AR提高到72%,但ACC和APCC均略有下降,原因是差分回归订正增加了预估降水场的方差。对RCP4.5情景下2016～2045年24个模式集合平均降水预估的组合回归订正结果显示,相对于1976～2005年平均,未来30年降水异常大致呈南北少,中间多的格局,其中长江中下游、江南中西部、西南东北部、华南沿海和海南省等地降水偏少10%～20%,淮河流域、叁江源区和台湾省降水偏多10%～40%,西北东部、华北和东北大部降水正常或略偏少。从降水百分率方差看,模式群的离散度(不确定度)呈现东部小,西部大的分布特征,说明模式预估的西北中部和青藏高原西部等降水偏少区的不确定性较大;而河套北部、华北南部和江南东部等地对应于2006～2015年检验期的"盲区"(模式与观测降水距平反号),其降水预估参考价值可能不大,需要引入他法加以改进。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年06期）
张蓓,戴新刚,杨阳[8]（2019）在《21世纪前期中国降水预估及其订正》一文中研究指出用全球格点分析数据集(CRU TSv4.0)月降水资料和24个CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)模式历史模拟数据以及RCP4.5情景下的预估数据,分析了多模式集合平均降水的偏差特征并进行了扣除模式气候漂移和一元对数差分回归订正。结果表明,模式降水在西部和北部明显偏多,东南沿海偏少;冷季(11月至次年4月)在全国大部分地区模式降水偏多,暖季(5～10月)东南沿海季风区偏少。1956～2005年多模式集合平均历史模拟降水偏差中84%属于气候漂移,其余是偏差的非定常模态。扣除气候漂移后,RCP4.5情景下2006～2015年中国模式降水预估偏差减小90%以上,大部分地区降水偏差百分率分布在±5%以内,仅在青藏高原西部和西北中部等地区模式降水偏多10%～40%;暖季降水偏差分布与年降水量类似;冷季偏差较大,北方降水偏多,南方偏少。检验表明,一元线性对数差分回归方程订正后,模式降水对于2006～2015年期间西南和江南中部的干旱少雨气候均能再现,且距平同号率高于多模式集合平均和扣除气候漂移的结果。用该方法对RCP4.5情景下2016～2035年模式预估降水进行订正,结果显示,南方(淮河以南)降水减少5%～20%,河套、内蒙古和华北北部减少20%～40%,东北南部、淮河流域、西北大部增加10%～40%及以上,东南沿海和台湾省降水增加10%～20%。以上降水预估结果说明,在RCP4.5情景下,21世纪前期持续十年的西南干旱会略有缓解,但南方降水偏少格局变化不大,淮河流域和叁江源区及其以西等地降水可能明显增加。中国降水异常分布总体呈现南北少、中间多的格局,但北方和西部高山地带的降水预估存在较大的不确定性。(本文来源于《大气科学》期刊2019年06期）
杨金虎,张强,刘晓云,岳平,尚军林[9]（2019）在《中国典型夏季风影响过渡区夏季降水异常时空特征及成因分析》一文中研究指出基于1961—2016年国家气象信息中心整编的气象台站逐日降水以及NCAR/NCEP再分析等资料,对我国典型夏季风影响过渡区夏季降水的异常时空特征及成因进行分析,结果表明:典型夏季风影响过渡区夏季降水EOF展开第一模态呈全区一致性特征,而且该模态时间系数没有明显的长期变化趋势,第二模态呈西北和东南反位相变化特征.相关分析表明夏季中纬度西风带是影响典型夏季风影响过渡区夏季降水异常的最主要因子,高原夏季风为次要因子,东亚夏季风的影响较弱,而且东亚夏季风主要通过其子系统——西太平洋副热带高压的东西摆动来影响.此外在夏季中纬度西风偏弱年,高空急流位置偏南,急流轴在典型夏季风影响过渡区向东南方向发生了"倾斜",对应500hPa呈异常的西北气流控制,同时由于高空急流在过渡区减弱,使得高层发生异常的气流辐合,低层辐散,通过高低层环流之间的质量和动量调整,垂直场表现为异常下沉运动,低层的辐散也减弱了西南暖湿气流的北上,水汽来源少,最终使得典型夏季风影响过渡区夏季降水偏少,反之亦然.这是夏季中纬度西风带影响典型夏季风影响过渡区夏季降水的可能机理.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年11期）
吴梦雯,罗亚丽[10]（2019）在《中国极端小时降水2010—2019年研究进展》一文中研究指出文章概述了近10 a来关于中国极端小时降水的研究成果,为及时了解和掌握该领域研究进展、开展相关科学研究和进行强降水预报服务提供有价值的科学依据和参考。现有的研究表明:(1)极端小时降水的阈值通常采用百分位和拟合经验函数得到,阈值强度分布在中国的区域差异大,最强阈值位于华南沿海、海南岛、台湾岛和华北平原,次大值位于四川盆地和长江中下游地区。(2)根据中国极端小时降水发生的天气背景特征,主要分为四大类型:热带气旋型、锋面型、低涡或切变线型、弱天气尺度强迫型。每种类型极端小时降水的空间分布、季节变化和日变化特征各不相同。(3)定义"极端小时降水事件"为:站点连续观测到降水大于等于0.1 mm·h~(-1)的一段时间,其中最多只有1 h的降水间断,且至少发生一次极端小时降水。中国极端小时降水事件维持时间在东南沿海、长江中下游一带较长(超过12 h),而在中国北方则普遍较短(不到6 h)。极端小时降水事件具有不对称性,即从降水开始到出现雨量峰值较为迅速,而从出现峰值至降水结束则变化较为缓慢,该特征在西部地形复杂地区更为明显。(4)过去50多年,中国极端小时降水的变化趋势呈现正负相间的空间分布特征。观测分析表明,上海和珠叁角城市地区极端小时降水在城市化迅速发展的近30 a间具有区别于周围地区的显着增长趋势,而观测和模拟均表明北京城市强热岛效应有利于增强小时降水。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2019年05期）
中国降水论文开题报告
（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：
利用BCC第二代气候预测模式系统1996-2015年提前1～3个月的回报试验结果,评估了模式在季节尺度上预测中国夏季降水空间分布和降水异常的能力,分析了模式预报效果的年际差异,并探讨了模式预测误差产生的可能原因。结果表明,模式对中国夏季降水的季节预测具有一定的技巧,西南至长江中下游南部、黄淮平原西部、东北北部及藏北高原等地区季节预测技巧较高,同时,模式对降水距平预报效果整体较好,其中在长江中下游、黄淮地区、华南地区、西北地区及东北北部距平符号一致率较高。而模式对降水季节预测的偏差主要表现为我国东部降水量强度预测偏小,对夏季降水异常的预报技巧有限,且不同年份模式的预测效果差异较大。模式对夏季西太平洋及印度洋高海温区范围预测偏小,对副热带高压和东亚地区低层水汽辐合的强度预测偏弱,从而导致风场与环流场的配置与观测不一致,使得模式对我国东部夏季降水预测显着偏少。从模式预测效果年际差异来看,当华南地区实况降水量偏多、长江中下游及东北地区降水量偏少时,模式具有较高的预测技巧,反之,模式的预报技巧较低。分析中国东部降水与海温的相关关系发现,夏季西北太平洋、热带西太平洋和北印度洋是影响中国东部夏季降水的关键区域,模式中西北太平洋海温偏低对模式预报技巧具有重要影响,海温场、高度场、风场及水汽通量散度场不同的相互配置导致中国东部夏季降水的分布及强度差异,而模式不能合理把握各物理量场间相互作用过程,从而影响模式的预报效果。因此,改进模式对外强迫因子与降水异常相关关系的预测能力是提高我国夏季降水季节预测技巧的主要途径。
（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。
中国降水论文参考文献
[1].任瑞,李雪梅,李兰海,秦埼瑞,黄逸宇.中国天山山区降水形态转变的驱动因子辨析[J].干旱区资源与环境.2020
[2].张丹琦,孙凤华,张耀存.基于BCC第二代短期气候预测模式系统的中国夏季降水季节预测评估[J].高原气象.2019
[3].王蕊,王慧,李栋梁.中国西北地区东部盛夏降水特征及对初春地表感热异常的响应[J].高原气象.2019
[4].孔锋,方建,乔枫雪,王瑞.透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征(1961～2013年)[J].长江流域资源与环境.2019
[5].陈洁,刘玉洁,潘韬,吴绍洪,谭清华.1961-2010年中国降水时空变化特征及对地表干湿状况影响[J].自然资源学报.2019
[6].战云健,任国玉,王朋岭.数据处理方法对中国区域平均降水序列精度的影响[J].气候变化研究进展.2019
[7].杨阳,戴新刚,唐恒伟,张蓓.CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估[J].气候与环境研究.2019
[8].张蓓,戴新刚,杨阳.21世纪前期中国降水预估及其订正[J].大气科学.2019
[9].杨金虎,张强,刘晓云,岳平,尚军林.中国典型夏季风影响过渡区夏季降水异常时空特征及成因分析[J].地球物理学报.2019
[10].吴梦雯,罗亚丽.中国极端小时降水2010—2019年研究进展[J].暴雨灾害.2019
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