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韩艳凤: 作品数：20 被引量：113H指数：4; 供职机构：鞍山市气象局更多>>; 发文基金：江苏省“青蓝工程”基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：天文地球农业科学环境科学与工程经济管理更多>>

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贵州地区夏季极值降水的气候变化特征: 本文利用贵州地区52个测站的1961-2000年历年夏季（6-8月）逐日资料,分析了贵州地区夏季暴雨以上的极值降水的年际、年代际变化、周期振荡及其突变特征,并采用EOF方法对夏季暴雨的空间分布特征进了分析。结果表明:贵州...; 张艳梅王冀韩艳凤刘毅; 关键词：气候变化; 文献传递

东北地区春季气温异常环流背景分析被引量：20: 2005年; 利用东北地区99个测站近40年(1960～2000年)的春季3～5月气温资料与同期全球范围的温度场、高度场、风场资料,分析了东北地区春季冷、暖年的大气环流异常及要素场的空间分布特征。结果表明:冷春年,东北地区处于高度场的负距平中心,中层以上高纬地区有阻高或暖脊维持;东亚大槽指数的高值年对应东北高温,而低值年则对应东北低温;冷、暖春年的温度场的垂直分布十分深厚,冷春年东北地区主要受偏北气流影响,从地面到对流层顶均处于温度负距平中心内,纬向风在东北地区呈正距平分布,西风带势力较强,暖春年则相反。; 王冀江志红张艳梅韩艳凤; 关键词：风场资料高纬地区东亚大槽要素场纬向风

东北地区夏季降水时空变化特征被引量：58: 2005年; 采用东北地区99个测站1960～2000年逐日降水资料,运用小波分析、突变分析、旋转EOF等方法,研究了东北地区不同区域夏季降水的长期变化特征。结果表明,东北地区夏季降水呈减少趋势,并存在14年和2～4年的变化周期。东北地区夏季降水异常可分为5种空间分布类型:东北西南部型、东北东南部型,东北东北部型、东北西北部型、东北中部型。东北东南部地区夏季降水减少趋势最明显,东北西南部降水的增加趋势最明显。各区域降水的变化周期有所区别,东北东北部存在16～18年的变化周期,其它地区存在10～14年的变化周期,各区域降水突变的时间主要在60年代和80年代。; 韩艳凤江志红王冀张艳梅; 关键词：时空变化特征夏季降水异常区域降水降水资料 EOF

贵州地区夏季降水特征及其预测方法被引量：12: 2005年; 利用贵州地区52个测站1961～2000年夏季(6～8月)降水资料,采用突变分析、小波分析等方法,对贵州夏季降水的时间变化特征进行了诊断分析,并运用均生函数对贵州夏季降水建立预测模型,进行试报和预报检验。结果表明:贵州地区近40a来夏季降水呈上升趋势,具有明显的年际变化特征;夏季降水比较明显的突变点出现在1971年和1994年(没有通过显著水平α=0.05的信度检验),其1971年后到1994年前降水为减少趋势,1994年后降水开始增多;夏季降水在年际尺度上主要存在显著的准2a、准4a和4～6a、8～10a周期振荡;均生函数对夏季降水预测效果较好,尤其对极值的预测,效果更加明显。; 张艳梅江志红王冀韩艳凤; 关键词：降水特征夏季降水均生函数降水资料年际尺度周期振荡

中国东北地区夏季降水和极端降水过程的时空特征及其诊断分析: 利用东北地区99个测站的1960-2000年夏季逐日降水资料,以及NCEP再分析资料,采用旋转经验正交函数、Morlet小波分析、合成分析等方法分析了东北地区夏季降水的演变特征和降水异常的环流背景,得出主要结论如下:1东...; 韩艳凤; 关键词：夏季降水极端降水; 文献传递

Analysis on A Synoptic Process of Freezing Rain in Anshan City: 2010年; Based on MICAPS(Meteorological Information Combine Analysis and Process System) and observational data in Anshan Observatory,the freezing rain event occurred rarely in Anshan on February 24 in 2010 was analyzed.The results showed that there existed the inversion layer from the ground to 850 hpa level even to 700 hPa level when the local surface temperature was below 0 ℃.The temperature stratification structure of coldness-warmth-coldness was prevailing from the upper level to the ground with the existence of the ice melting layer of a certain thickness.Thus the freezing event occurred in Anshan.; 韩艳凤何军陈晓岩

鞍山夏季旱涝等级与暴雨次数的关系及预报被引量：1: 2004年; 利用鞍山近 50a夏季降水资料 ,分析了鞍山夏季旱涝等级与暴雨次数的关系 ,指出暴雨是影响夏季旱涝的主要因素 ,并利用AR MA(p ,q)模型对 1 991～ 2 0 0 2年鞍山暴雨次数进行试报检验。; 韩艳凤王冀卢忠诚阎琦; 关键词：旱涝暴雨灾害性天气

基于灰色关联下神经网络在南果梨始花期预报中的应用: 2023年; 为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明:(1)与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;(2)与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;(3)BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;(4)基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;(5)基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R2为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R2为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。; 战莘晔吕晓金丹丹康晓玉韩艳凤韩国敬徐庆喆田璐; 关键词：始花期灰色关联分析法 BP神经网络 RBF神经网络

鞍山市南果梨花期影响因子及始花期预报研究: 2023年; 南果梨是辽宁地理标志产品,花期观赏是待开发的旅游资源,开展花期预报服务有助于推动旅游业。利用2000—2022年鞍山气象资料和南果梨花期物候资料,基于相关分析和逐步回归方法,筛选相关气候因子建立始花期预报模型。结果表明:3月份气温是影响始花期主要因素,降水次之,光照影响不显著。鞍山南果梨始花期出现在4月中—下旬,当3月中旬平均气温<4.0℃、平均最高气温<9.0℃、3月中旬—4月上旬平均气温<6.0℃、平均最低气温<2.0℃时,始花期出现在4月下旬,反之在4月上旬;并且,气温每升高1℃,始花期提前2~3 d。通过逐步回归筛选出3月中旬的平均气温和平均最高气温、3月中旬—4月上旬平均气温、平均最高、最低气温及3月下旬—4月上旬降水量等6个因子,建立的始花期预报模型准确率为84.8%。运用相关指标和逐步回归模型,可预测鞍山南果梨开花始期,此方法可纳入专项气象预报服务中。; 韩艳凤何军康晓玉; 关键词：南果梨花期

鞍山地区冬季气温的时间变化特征及预测被引量：2: 2005年; 利用1971～2003年鞍山地区冬季逐年平均气温资料,分析了鞍山地区冬季气温变化的时间分布特征,并运用均生函数建立鞍山地区冬季气温预测模型,进行了试报和预报检验。结果表明鞍山地区冬季气温存在明显的上升趋势;均生函数对冬季气温预测效果明显。; 王冀向旬韩艳凤; 关键词：周期均生函数冬季气温

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