简介：Inthisstudy,twopossiblepersistentanomaliesoftheMadden-JulianOscillationmode(MJO)arefoundinthesummerseason(persistentlyPacificactiveandIndianOceanactive),andanindexissettodefinetheintensityofthetwomodes.TheyareprovedtohavehighstatisticalcorrelationstothelaterENSOeventsintheautumnandwinterseasons:WhenpersistentanomalyofMJOhappensinthePacificOceaninsummer,ElNinoeventsareofteninducedduringtheautumnandwinterseasonsofthatyear.However,duringtheotherMJOmodewhenthesummerpersistentanomalyofMJOoccursintheIndianOcean,LaNinaeventsoftenfollowinstead.TheanalysisoftheatmosphericcirculationfieldindicatesthatpersistentanomalyofMJOcanprobablyaffecttheentireEquatorialPacificcirculation,andresultsinwindstressanomalies.Thewindstressanomaliescouldexcitewarmorcoldwatermasseswhichpropagateeastwardsatthesubsurfaceocean.TheaccumulationofwarmorcoldsubsurfacewaterintheEquatorialEasternPacificOceanmayeventuallyleadtotheformationofanENSO.

简介：使用太平洋海表温度资料、南方涛动指数和招远国家气象观测站气温常规观测资料，对1981—2010年ENSO事件与气温的影响及相关性进行分析。结果表明：ENSO事件强度呈现剧烈起伏波动的特点。年平均气温呈现在波动中明显上升的趋势，冬季最为显著。ENSO事件的强度与年平均气温的变化呈明显的正相关性。春季气温和ENSO强度两者间呈正相关特征，暖事件年的前一年，气温明显偏低，暖事件年气温升高明显：夏季气温和ENSO事件强度主要呈正相关特征，但90年代末期后，气温和事件强度呈负相关特性：在秋季暖事件年气温偏低，冷事件年气温偏高；冬季气温与ENSO事件强度呈明显正相关特性，中等强度的ENso事件对冬季气温的影响更大。

简介：卡尔玛获得StoraEnso的订单,提供9台叉车支持其运营。StoraEnso是世界知名的可再生解决方案供应商,服务领域涉及包装、生物材料、木材、原木和纸业等。设备计划于2016年交付。此项订单包括8台卡尔玛DCG160-12中型叉车和1台卡尔玛ECG55-6电动叉车。StoraEnso与卡尔玛有着长期友好合作关系,

简介：利用1960~2013年中国东北三省76个台站夏季逐日气温数据、NCEP/NCAR再分析资料以及ENSO-Modoki指数,分析了东北地区夏季温度异常事件的时空变化特征,运用相关分析与合成分析相结合的方法探讨其与ENSO-Modoki之间的关系。结果表明：（1）东北三省夏季极端高温事件的频次波动较为明显,在1980年代初与1990年代中后期有明显峰值,而极端低温事件的频次呈下降趋势,但在1990年代初有1次明显上升;（2）从空间分布来看,极端高温事件的频次在东北三省东部的大部分地区以及大兴安岭北部地区呈上升趋势,而极端低温事件的频次在辽东半岛以及漠河附近有上升趋势,在长白山以北及松江平原以南地区则有下降趋势;（3）前一年冬季发生ElNio-Modoki或春季发生LaNia-Modoki,对黑龙江省与辽宁省的大部地区夏季出现温度异常事件影响较大。其中,前一年冬季发生ElNio-Modoki,当年夏季这些地区极端高温事件的频次可能会减少;春季发生LaNia-Modoki,上述地区夏季极端低温事件的频次会减少,而极端高温事件的频次可能会增多。

简介：一四维变化(4D-Var)数据吸收方法在热带太平洋的一个改进中间的联合模型(ICM)被实现。一个成双的实验被设计基于ICM在ENSO分析和预言上评估4D-Var数据吸收算法的影响。模型错误被假定仅仅从参数无常产生。SST异例的观察，从拿缺省参数价值并且把Gaussian噪音增加的真相模型模拟被取样，直接错误地与它的参数集合被吸收进吸收模型。结果证明4D-Var有效地减少ENSO分析的错误因此与非吸收盒子相比改进ENSO事件的预言技巧。这些结果提供一个有希望的方法让ICM完成更好即时的ENSO预言。