4日下午,中国气象局召开新闻发布会,国家气候中心副主任贾小龙介绍,根据会商意见,我国今冬总体冷空气比较频繁,势力偏强,北方可能出现大范围低温雨雪天气过程。

1


隆冬季节

北方或现大范围低温雨雪天气

贾小龙表示,今年冬季影响我国的冷空气总体还是比较频繁的,势力总体偏强,冷空气路径以西北路径为主。

在此形势下,今冬我国大部地区气温是正常到偏低的分布,降水总体上北多南少。气温变化阶段性明显,冬季前期大部地区气温是正常到偏高的分布,隆冬季节(明年1月份前后)影响我国冷空气势力将明显转强,我国中东部大部地区气温可能会较常年同期偏低,北方地区可能出现大范围低温雨雪天气过程,南方发生大范围、持续性低温雨雪冰冻灾害的可能性较小。

11月2日,黑龙江黑河迎来降雪天气。

今年冬季冷空气活动频繁,气温波动大,需防范给新冠肺炎疫情防控工作带来的不利影响。

2


今冬将形成一次

弱至中等强度的拉尼娜事件

目前赤道中东太平洋海温已进入拉尼娜状态,预计冬季形成一次弱至中等强度的拉尼娜事件,其后期演变趋势和气候影响还存在一定不确定性。

同时,鉴于影响我国气候的因素非常复杂,加之近期气候波动性增大,预测难度大,国家气候中心将密切监视天气气候变化,加强分析研究,及时提供滚动订正的气候预测。

什么是拉尼娜现象?

拉尼娜现象指的是热带太平洋海表温度异常下降的气候现象,其名称起源于西班牙语,意为“小女孩”。厄尔尼诺现象则是指与其相反的自然现象,意为“小男孩”。“简单而言,我们所说的拉尼娜事件是赤道中东太平洋海水表面温度与常年同期相比出现大范围偏冷,并且强度和持续时间达到一定条件的现象。”国家气候中心副主任贾小龙说,在业务监测标准上,有一些关键海区的监测指数,这一指数如果低于-0.5℃且持续5个月以上,就可以定义为一次拉尼娜事件。

来源:央视新闻客户端、中国天气网

编辑:晓丹

责编:茸硕

编审:王莹

天气预测频繁2项集_986天气| 今年冬天比往年更冷?官方回应来了相关推荐

  1. 天气预测频繁2项集_官宣!今冬冷空气偏强 北方或现大范围低温雨雪天气

    今天(11月4日)下午,中国气象局召开11月新闻发布会,国家气候中心副主任贾小龙介绍,根据会商意见,我国今冬总体冷空气比较频繁,势力偏强,北方可能出现大范围低温雨雪天气过程. 贾小龙表示,今年冬季影响 ...

  2. 使用Matlab对频繁2项集和频繁3项集的求取

    使用Matlab对频繁2项集和频繁3项集的求取 一.问题描述 二.实验目的 三.实验内容 程序实现(详细代码) 运行结果截图 分析 四.总结 本文作者原创,如需转载,请注明原作者和地址,谢谢合作! 一 ...

  3. 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则性质 | 非频繁项集超集性质 | 频繁项集子集性质 | 项集与超集支持度性质 )

    文章目录 一. 非频繁项集超集性质 二. 频繁项集子集性质 三. 项集与超集支持度性质 参考博客 : [数据挖掘]关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Trans ...

  4. 频繁项集挖掘之Aprior和FPGrowth算法

    频繁项集挖掘的应用多出现于购物篮分析,现介绍两种频繁项集的挖掘算法Aprior和FPGrowth,用以发现购物篮中出现频率较高的购物组合. 基础知识 项:"属性-值"对.比如啤酒2 ...

  5. 频繁项集挖掘之apriori和fp-growth

    Apriori和fp-growth是频繁项集(frequent itemset mining)挖掘中的两个经典算法,主要的区别在于一个是广度优先的方式,另一个是深度优先的方式,后一种是基于前一种效率较 ...

  6. 关联规则—频繁项集Apriori算法

    转载地址:http://liyonghui160com.iteye.com/blog/2080531 一.前言 频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系,因此将关 ...

  7. 关联分析/频繁项集挖掘:Apriori算法

    简介 Apriori是一种流行的算法,用于在关联规则学习中提取频繁项集.Apriori算法被设计用于对包含交易的数据库进行操作,例如商店客户的购买.如果项目集满足用户指定的支持阈值,则该项目集被视为& ...

  8. python实现FP-growth算法发现频繁项集

    ★ FP-growth算法的作用: 该算法是代替Apriori算法来高效发现频繁集,但不能用于发现关联规则. ★ FP-growth算法的组成: 该算法需要构建三部分:1. 项头表   2. FP树  ...

  9. Apriori算法找出频繁项集(python)

    目标 数据库有5个事务.设min_sup=60%,min_conf=80%. TID 购买的商品 T100 {M,O,N,K,E,Y} T200 {D,O,N,K,E,Y} T300 {M,A,K,E ...

最新文章

  1. 与自定义词典 分词_如何掌握分词技术,你需要学会这些
  2. 蓝桥杯java第八届第七题--日期问题
  3. 怎么设置java的精度值_Java:如何为double值设置Precision?
  4. anaconda镜像
  5. Mac OS X终端的常用操作命令(UNIX指令)
  6. 武汉工程大学2020GPLT选拔赛(上)
  7. 【codevs2144】砝码称重 2(折半搜索)
  8. Android7.0预置带so的apk
  9. uestc 方老师的分身 II
  10. About “condition variables”
  11. bootdo跳sign in页面
  12. 蕃茄田宋姝梦:科技赋能时代,儿童在线艺术教育的思考
  13. php 两张图片 合并 扣,php图片合成方法(多张图片合成一张)
  14. oa系统需要的服务器配置,oa办公系统需要服务器配置
  15. deployer安装
  16. 呼吸灯在哪里设置苹果_苹果前呼吸灯在哪里设置
  17. 窗口特征(Window Features)
  18. Tableau图表 | 6、气泡图/树状图/文字云
  19. 在unreal中的基于波叠加的波浪水面材质原理和制作
  20. 详解 Redis 应用场景及原理

热门文章

  1. Flutter、ReactNative、uniapp对比
  2. 如何将本地项目上传到gitee
  3. jmeter提取mysql返回值_jmeter连接数据库和提取数据库返回值
  4. gradle java ide_使用Gradle构建Java项目
  5. c# datetime._C#| DateTime.AddTicks()方法与示例
  6. python数据分析与可视化-Python数据分析与数据可视化
  7. nextboolean()_Java Random nextBoolean()方法与示例
  8. tohexstring方法_Java Long类toHexString()方法的示例
  9. MySQL 索引的面试题总结
  10. MySQL 面试题汇总