淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系

马宏伟; 张钤; 黄进; 张方敏

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230089

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淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系
- 淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系
- 水电能源科学 2023年第11期页码：1-4
- 作者机构：
  
  1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
  2. 南京信息工程大学应用气象学院江苏省农业气象重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2018YFC1506606);江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金(BK20220017)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230089
  中图分类号： P434;P426
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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马宏伟, 张钤, 黄进, 等. 淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系[J]. 水电能源科学, 2023,(11):1-4.

马宏伟, 张钤, 黄进, et al. 淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系[J]. 2023, (11): 1-4.
马宏伟, 张钤, 黄进, 等. 淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系[J]. 水电能源科学, 2023,(11):1-4. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230089.

马宏伟, 张钤, 黄进, et al. 淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系[J]. 2023, (11): 1-4. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230089.

摘要

基于淮河流域1961～2020年38个气象站点的逐日降水数据，筛选出最长连续无雨日(CDD)

采用M-K趋势检验、主成分分析、时滞相关分析、交叉小波变换等方法分析了淮河流域CDD的变化特征及其对12个环流指数的响应。结果表明，淮河流域CDD空间分布有明显的季节特征。夏季表现为西高东低分布特征，春季、秋季和冬季表现为北高南低分布特征；60年来，不同季节的CDD变化亦不同，其中秋季大部分站点CDD增加，流域有变干趋势，而冬季全部站点CDD减小，流域干旱减缓；不同时滞的CDD与WP、SOI和Nino4具有较好的相关性，与Nino4的相关性最强，Nino4对滞后4、5个月的CDD有明显增强作用，对滞后10、11个月的CDD有明显减弱作用；Nino4对CDD的显著影响主要集中在10～15个月共振周期上，且主要呈Nino4超前于CDD的显著负相关关系。研究结果对今后干旱预测防御及水资源管理具有一定参考意义。

Abstract

关键词

Keywords

references

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