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文学与历史见
编辑丨历史上见
前言
在中亚大部分地区，降水的空间格局得到了更好的体现，最高和最低温度的偏差减少，特别是平均温度，这与更高分辨率的观测数据高度一致。温度偏差有所改善，但降水偏差大于植被，每两年暂停一次。
它可用于影响研究和未来预测，以及时空表示，以新的植被情景和叶面积指数为例，由于实施了更现实和交互式的植被相关大气过程，该运动显示出明显的好处，从而增加区域价值.气候模型。
中亚地理背景
中亚面积近500万平方公里。该地区的气候是世界上最敏感的地区之一，同时也是最大的旱地之一。中亚的年平均气温普遍上升。天山冰川减少，南方山区增加。北部咸海及其系统的干燥加剧了这些重要水库衰退造成的水资源压力。地表的异质性导致小尺度上的趋势不一致。
过去几十年来数量下降的水资源和一些集约型农业生产面临着越来越大的气候变化风险，特别是在人口稠密地区，这将增加水资源压力并影响社会经济发展，从而提高粮食安全的潜力。改善气候模型中的时空气候变化，以阐明考虑到预期气候变化威胁的区域适应和缓解战略。
为了动态地将较粗尺度的全气候模拟缩小到更精细的区域尺度的大气环流模型模拟，过去几十年来区域气候模型已被证明是有用的，因为它们可以反映复杂的地表变量。
通过利用所谓的完美边界条件、实现横向强迫以及更好地了解世界各地区域尺度的气候变化过程，区域协调机制变得越来越确定性和复杂性，需要不断发展和广泛努力来改进它们。我倾向于它。
模型验证的困难
与基于多个预测变量和感兴趣变量之间的经验关系的统计降尺度相比，使用局部协调机制和动态降尺度空间粗粒度信息具有明显的优势，后者需要特定的计算资源。这些结果并不是物理上实现的。
中亚虽然是气候变化热点地区，但只有少数地方调查过该地区的气候特征，且中亚地区气象站分布稀疏且不均匀，网格验证数据因受到气候变化的负面影响而难以验证。是的。车站密度低。
仍然需要为环境评估应用建立高分辨率气候模型数据集。中亚约80%或以上陆地表面的植被发育对降水敏感，特别是在年降水量100至400毫米的地区。
模拟气候的质量很大程度上取决于气候模型中地表过程的表示方式，尽管其特征在年尺度上发生变化，但在年尺度上没有变化的植被需要通过利用新的地表来改善.该程序，现象学，直接响应模拟的天气和气候条件。
叶面积指数是生态系统中的一个重要变量，衡量蒸腾作用、呼吸作用和光合作用等各种与植物相关的过程，以解释动植物的动态，定义为单位土地面积的叶面积总量。它是生态系统内体积生物量的有力指标。
在无法获得极高分辨率辐射计数据的大多数地区，人口迁移率出现了显着下降，并且与大多数季节的高水平极高分辨率辐射计数据相比，一些地区的人口迁移率有所下降。偏差较小。
影响中亚季节性降水的因素
就中亚而言，降水的空间格局和规模主要取决于北温带气候和南热带气候之间的位置和大陆性质，特别是急流，其位置在一年中不断变化，控制降水的关键。中亚的季节性降水是一个重要因素。
中亚平原冬季0.11也有类似的0.44湿凹陷，主要集中在中部、北部和西北地区，而中亚平原大部分地区以干凹陷为主。春季，该地区西南部地区常年干旱。
该地区北部夏季湿偏减少，地形降水也明显改善。除喜马拉雅地区南坡外，大部分地区在夏季季风季节表现出旱季偏向。秋季降水偏差很小，这些偏差在年度时间尺度上是可见的，北极地区被高估，中亚南部地区被低估。
从五月开始降雨量迅速增加的季节变化是季风开始的明显信号，降雨量在七月达到峰值，并在接下来的几个月中逐渐减少，捕捉到了降雨量的月度和季节变化。所有月份都有很强的潮湿倾向，尤其是在降水量相当高的春季。
中亚平原一致性较好，地形区域一致性较低，山区和东部地区一致性稍高，与中亚平原和沙漠地区降水空间格局一致。这种一致性在降雨量少的地区最高。
月降水量的纬度和季节变化受地形降水的影响，并且分布时间较长，在较高的分辨率下，季节性变化较大，但季节性变化仍然存在。模拟降水幅度的改善表明冬季和春季降水量较高。
气温随季节变化
冬季和春季季节性显示，与粗分辨率相比，这两个季节的暖偏差有所减少，特别是在中亚平原地区，而在东部地区，在更精细的分辨率下也观察到暖偏差的减少。这种现象也发生在北方冬季，并且与表示积雪的效率低下有关。
随着分辨率的提高，地形偏差有所改善，但高估现象仍然存在，夏秋运动对中亚寒冷的影响明显，秋季降水也与四季易位密切相关。
交互式植被允许您显示年际差异以及植被对大气变量依赖性的相对表达，而不是指定每年的静态值。高分辨率辐射通过这些改进，LAI和高分辨率模拟的结合为这一重要的植被指数提供了结果。
考虑到欧洲降水和气温没有明显的系统性影响，中欧、地中海和巴尔干地区明显的冷暖趋势在冬春季节有所减弱。除冬季外，其他季节均表现出强烈的变暖趋势，秋季可能会减弱。偏见。
在最高山区，尤其是1500m以上的山区，网格化降水数据的精度降低，导致固体降水的低估。这种湿润偏向在中亚和高海拔山区的季节和年度尺度上都很明显。斜坡现象是复杂地形地区的一种多区域协调机制。
西北地区观察到的最常见的夏季干旱偏差现象反映了空间异质性，局部温度较低导致该地区压力梯度较弱，夏季降雨量减少，降雨量变率较大，尤其是在高分辨率下。
地形和土地覆盖效应比降水对温度的影响更系统，这是降水精度低的原因之一。为了改进降水评估，减少网格观测的不确定性范围和误差非常重要。与较低分辨率的模拟相比，更高分辨率的降水偏差也较低。
降水效率低下并不一定是由于参数化不良造成的，而可能是由于中亚南部地表特征的代表性较差所致，那里的灌溉和土地覆盖对降水有很大影响，并且无法再现平均年周期。在受亚洲季风系统影响的亚热带地区，特别是在亚洲季风期间，也观察到年时间尺度上的湿润偏差。
发现中亚气温变化
平均温度模型与参考数据集之间的一致性在秋季最高，而最暖偏差在春季和冬季最强，以更精细的分辨率更好地表示，东北冬季的更暖偏差更强，为0.44。由于无法充分模拟积雪，本节中的临时数据存在暖偏差。
模型模拟的与雪相关的过程不准确，或者积雪的出现被延迟。改变降雪情景后，东北部温暖偏差的显着减少可能会导致北部海岸温度模式的显着改善，以及模拟温度模式的显着改善。总云层覆盖可能是该地区北部温度异常的另一种可能解释。
最高温度和最低温度的粗分辨率观察到强烈的冷偏差和暖偏差，分别低估了最高温度和高估了最低温度。这在年度周期中也很明显，表明无法捕捉每日温度范围、温暖和凉爽的偏差。最高和最低温度也以更高分辨率显示。
提高局部协调机制的横向分辨率是减少偏差程度的有效途径。还发现，各种地方协调机制范围内的日常活动范围被低估。这似乎是区域协调机制的一个共同弱点。通过互动植被可以实现有效的减少，这显然是一个附加值。
结论
在较高海拔地区观察到中亚冬季和夏季潮湿，以及中亚北部春季干燥，捕捉到了该地区东北部平均气温的季节性降水周期。在冬季，温暖偏差与极端温度有关，这会分别低估最高温度和高估最低温度，从而导致日平均温度范围的模拟不准确。
中亚的平均气候模式随着温度异常而减小，但仍在继续移动，这表明除了地表变量外，近地表气候的主要差异可能仅限于特定区域，并且主要与植被物候的新表现有关以及各种时间变化。它表明。植被覆盖和密度的动态以及土壤规划的变化会影响模拟近地表气候中的水分和地表热流。
一、中亚深受湿润的西风影响吗？
中亚地处欧亚大陆内陆，属温带大陆性气候，全年干燥少雨，冬季寒冷，夏季炎热。因此中亚不受潮湿西风的影响。
二、中亚的风是从哪里出来的？
中亚的风主要来自两个方向西风和东风。西风是从西向东吹的风，主要分布在大西洋和欧洲。夏季，西部带从大西洋带来湿润空气越过欧洲和中亚，为该地区提供一定量的降水。这种风向对塑造中亚夏季气候起着重要作用。东风是从东向西吹的风，主要来自北冰洋和西伯利亚。冬季，东风将寒冷、干燥的空气从北冰洋吹过西伯利亚进入中亚。这些风的方向在塑造中亚冬季气候方面发挥着重要作用。从这两个方向吹来的风交替影响中亚的气候和天气变化。同时，由于中亚地处欧亚大陆内陆，周围环绕着高山，因此会对流向和风力产生一定的影响。
三、中亚夏天热吗？
这是非常热的。原因如下
中亚属温带大陆性气候，夏季炎热干燥。
中亚东南部帕米尔高原地区以高原气候和高山气候为主。
中亚地处内陆深处，远离海洋，海汽难以到达，降雨量少，沙漠广泛分布。
对于中亚气候变湿润的原因和东北气候湿润的原因的介绍就到此结束，如果对你有所帮助，请持续关注并收藏本站。
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