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寒潮是影响我国冬半年最大的灾害性天气之一,其变化规律也是气象学界长期以来重点研究的课题,但对寒潮路径进行客观、细致地分类并对其活动特征及影响机制等进一步的研究相对较少。本文采用1965-2015年NCEP/NCAR再分析资料以及129个站点的中国地面气候资料日值数据集,基于数据挖掘技术中的有限混合模型(FMM)算法对影响我国的寒潮路径进行聚类,分析各类寒潮活动变化特征及环流形势差异,并探讨欧亚遥相关型(EU)位相变化与我国寒潮频次和路径选择的关系,以此来为我国不同寒潮路径的研究提供新思路,也为防灾减灾工作提供理论基础。研究表明:(1)利用数据资料以及定义的寒潮标准形成了近50年我国寒潮路径数据集,由FMM算法将寒潮移动路径分为四类,分别为:第一类西路转向型、第二类北路型、第三类西北型和第四类西路型。通过各类路径活动特征及寒潮个例分析验证了该算法对寒潮路径聚类的准确性与科学性。(2)不同寒潮路径频次、强度、高度场、风场、涡度平流场和温度平流场等气候特征存在差异。第一类寒潮频次最多且逐年减少趋势最显著,第二类寒潮频次最少,第三类寒潮强度最强,第四类寒潮在春季频发且年际变化趋势平缓。在寒潮爆发时刻,500 hPa温压场配置、风场转变、高层涡度平流和冷暖平流以及地面冷高压分布与寒潮路径的选择密切相关,其中第二类寒潮的低槽、负涡度区和冷平流区偏东分布,第三类则相应偏西。(3)EU位相变化与我国寒潮频次及路径选择密切相关,EU不同位相会引起冬季欧亚大陆的大气环流异常,从而影响寒潮的变化。EU处于正位相年时,整体有利于寒潮活动发生,经向环流增强,冷空气干冷,其中第二类寒潮频次占比在该年份相对增多;EU处于负位相年时,纬向环流增强,冷空气湿润,第三类寒潮频次占比相对增多。