随机气候生成器在黄土高原的适用性检验

 为进一步检验水蚀预报模型WEPP在黄土高原的适用性,并提供必要的数据准备,根据安塞水土保持综合试验站1986—2003年的日序列的降雨量、最高温度、最低温度和平均风速的实测值及全美范围内选择参照站得到的其他气象因子,对随机气候生成器在黄土高原的适用性进行了检验。结果表明:随机气候生成器能够较好地模拟单个气象因子,并未考虑各个气象因子之间的相互关系;同时,能准确地模拟年降水及其月分布,日最高温度、日最低温度的月分布,而风速模拟值的月均值、标准差普遍高于实测值的月均值、标准差。为此,选择参考站点时应综合考虑各个气象因子。按月计算的降水降水的概率和不降水降水的概率的模拟月均值比实测值偏低。     

CLIGEN天气发生器在黄河流域的适应性研究

根据年降水及其年内分布特征在全美范围内选择参照站的基础上,用黄河流域3个气象站30年降水和气温的月平均资料,对CLIGEN天气发生器在黄河流域的适应性进行了检验。结果表明利用参证站、通过月资料的输入,CLIGEN可以较好地模拟年降水、降水的月分布、最高温度和最低温度,模拟值的标准差普遍低于实际值的标准差,参照站的气候特征对模拟结果有显著影响,因此,在参证站选择时应综合考虑多个气象参数。     

CLIGEN天气发生器在长江上游地区的适用性评价

CLIGEN天气发生器是WEPP土壤侵蚀模型的组成模块之一,用于模型预测预报以及天气数据缺测时生成模拟天气数据;但是CLIGEN天气发生器是基于美国的天气条件研发的,在其他地区模拟的精度具有不确定性.以长江上游沱沱河站、马尔康站、丽江站、都江堰站和沙坪坝站5个典型国家气象站40年的日观测数据为基础,分析评价CLIGEN天气发生器在该地区模拟的日和月天气数据的精度.结果表明：CLIGEN天气发生器天气参数的输入对于模拟结果具有较大的影响;模拟结果在长江上游5个不同地貌区气象站的精度基本相当;模拟的日天气数据误差较大,模拟的月天气数据效果好于日天气数据;模拟的各月最高气温和最低气温平均值较实际值偏低,部分参数模拟值的绝对误差和相对误差存在一定的月际差异.     

CLIGEN气候生成器模型在紫色土地区的适应性研究

随机气候生成器CLIGEN模型可以为当前一些综合模型所需要的气象资料提供必要的数据支持,为检验CLIGEN在四川紫色土地区的适用性,以CLIGEN模型为研究平台,根据四川省遂宁水土保持实验站1987～2002年降水和气温的月平均资料及在全美范围内选择参照站点得到的其他气象因子,利用CLIGEN模型分别模拟出遂宁市的月平均降水量、月平均最高温度和月平均最低温度。结果证明用所选的3个参证站点,利用CLIEGN模拟出来的降水、气温在数值上和年内的分布上均与实测值较为符合,选择模型有效系数E和平均绝对百分比误差（MAPE）为评价指标,作为3个站点最优选择的指标,最终选择CENTERVILLE站点为最优参证站,CEN-TERVILLE站点的模拟月平均降雨量、月平均最高温度和月平均最低温度的相对平均绝对值（MAPE）分别为7.15%,7.03%和6.17%,而有效系数分别为0.996 2,0.926 6和0.995 7,从而确定了CLIGEN模型在遂宁紫色土地区的适用性。     

CLIGEN降水要素在黄土塬区的适应性评估

 CLIGEN是目前较全面产生降水要素(降水量、历时、达到最大降水强度的时间与降水总历时的比率、最大降水强度与平均降水强度的比率)的天气发生器,其生成降水要素的质量直接影响水文和农业响应模型的输出结果。利用黄土高原长武1957—2001年的日气象观测数据、王东沟流域1988—2001年的降水要素数据和CLIGEN生成的100年日气象数据,对CLIGEN模型产生日、月、年降水量的均值和方差、概率分布、降水极端值和降水历时、强度进行评估。结果表明:CLIGEN对日、月和年降水量均值的模拟效果较好,相对误差都不大于1.0%;对标准差的模拟结果偏低,相对误差的绝对值小于6.6%;没有模拟出日降水量的概率分布,但是较好地模拟出了月和年降水量的概率分布;对日、月和年最大降水量的模拟误差较大,表明CLIGEN对极值的模拟精度有待提高。CLIGEN很好地模拟出连续降水的频率,但是连续干旱天数在20d以内的累积频率的平均相对误差为8.9%;CLIGEN产生的最大降水强度与平均降水强度的比率高于实测数据;相对于实测数据,CLIGEN模拟的降水历时和降水量具有相同的趋势,对小降水量或短历时的模拟结果偏高,对大降水量或长历时的模拟结果偏低。     

适用于奶牛环境热交换模式的随机天气模型 稻—奶牛—鱼系统能量平衡模拟Ⅱ

本文介绍了一种能产生逐日降水、最高最低温度、太阳辐射、平均水汽压、风速和地温的随机天气模拟模型。模型的建立应用了Monte Carlo方法,其参数估计分别依据于一阶马尔科夫链、伽玛分布、正态分布的弱平稳过程、维布分布和β分布,并给出了根据1951—1980年资料计算的北京天气模型的主要参数。本文还对奶牛产奶量天气风险函数的建立进行了初步的讨论。     

CLIGEN在华北地区生成降水的效能评估

为了检验天气发生器CLIGEN在华北地区生成降水的有效性,应用该区15个气象站1951-2008年的日气象观测资料和CLIGEN生成的150a日气象数据,对CLIGEN再现该区降水的效能进行了评估。结果表明:CLIGEN很好地再现了年和日降水量的均值和降水日数,但对降水极值的模拟精度不高,年和日最大降水量的平均相对偏差均大于均值的平均相对偏差。非参数检验的结果表明,CLIGEN能很好地生成年降水量的概率分布,且对日降水的概率分布也有较高的生成精度。总体来看,CLIGEN模型在华北地区能很好地再现年、日降水量平均值统计特征,并较好地再现了降水的变率。     

大凌河流域潜在蒸散发敏感性及变化成因分析

根据大凌河流域1978—2018年10个气象台站的基础气象资料,对流域内近40a蒸散发(ET0)及各气象要素变化趋势运用FAO56P-M估算法与M-K检验法研究,为更好的揭示驱动ET0变动的关键因子探讨了各要素敏感性。结果表明:大凌河流域1978—2018年ET0总体呈显著下降趋势,平均下降速率为12.2mm/10a,均值为1012.4mm/a,自东北向西南呈低-高-低的空间分布格局;太阳辐射与风速的下降趋势、最高与最低温度的上升趋势极显著,而相对湿度的改变相对较弱;按从弱到强的次序排列各要素敏感性为:最低温度<太阳辐射<风速<最高温度<相对湿度,ET0变化与相对湿度呈负相关,而与其它要素呈正相关;太阳辐射与风速为驱动ET0变动的负因子,相对湿度的降低、最高和最低气温的升高为正因子,贡献率最大和最小的要素为风速、相对湿度;大凌河流域ET0降低的主导因素为风速的降低。     

陕北黄土丘陵沟壑区NDVI与气象因子的相关性分析

基于逐旬NDV I数据和逐日气象数据,以陕北延安市为例,分析了降雨、温度、相对湿度、风速、日照时数等气象因子和NDV I的相关关系。研究结果表明,前10日的降雨、温度能够影响NDV I的变化,同时,NDV I的变化也能够对空气的相对湿度产生影响;NDV I与风速和日照时数的相关性较差。所拟合的NDV I与主要气象因子的关系模型中,NDV I与降雨量的模型拟合优度最低,而与温度的模型拟合优度最高。     

LARS-WG天气发生器在黄土高原的适应性研究

 利用黄土高原地区西安、兰州、太原、银川、呼和浩特和延安6个气象站1951—1990年的日序列的降雨量、最高温度、最低温度及日照时间,用LARS-WG天气发生器模拟1991—2000年的日气象资料,并用1991—2000年的实际观测值与之比较,对LARS-WG天气发生器适应性进行了检验。通过线性回归、平方根误差和平均偏差评价表明:通过长序列日气象资料,LARS-WG天气发生器能准确地模拟黄土高原6个站点的日最高温度、日最低温度的月分布和年辐射总量。年降水及其月分布值普遍高于实际降水值。     

Evaluation of CLIGEN for storm generation on the semiarid Loess Plateau in China

The Stochastic generation of storm patterns is often necessary for driving process-based hydrological and ecological models. CLIGEN is the only weather generator being able to generate internal storm patterns. Its goodness needs to be evaluated for its proper application. This paper aims to find the advantages and limitations of CLIGEN on semiarid areas and provide references for custom-built weather generators for the Loess Plateau. The daily rainfall time series (1957–2002) and breakpoint rainfall data (more than 20 years) on six stations on the Loess Plateau were used to estimate input parameters for CLIGEN and to compare with CLIGEN-generated 50 years of storm data. Precipitation occurrence (wet day and dry day sequence) is well-simulated without significant difference across months and sites. Errors of monthly average number of wet days range from − 0.67 to 1.08 days, standard deviations range from − 1.19 to 0.76 days, and the distributions of continuous number of wet and dry days on the semiarid Loess Plateau are adequately simulated. Daily rainfall amount is not simulated as well as precipitation occurrence. The relative errors of average daily rainfall range from − 12.93% to 8.64% and those of standard deviations range from − 21.35% to 27.46%. During the rain seasons (May–September), among 30 month–location combinations, all the Mann–Whitney tests for the means passed, 47% for squared ranks tests rejected the null hypothesis of equality of standard deviations, and 73% for K–S test suggested that the generated and measured distributions of daily rainfall were different at 0.01 level of significance Three variables to describe internal storm patterns in CLIGEN are storm duration, relative peak intensity, and time to peak. Storm duration was not well-reproduced because none of squared ranks tests and K–S test passed at the significance level of 0.01. The frequency of short duration storms (< 300 min) was over-predicted while frequency of long duration storms (400–1200 min) was significantly under-predicted. The distribution of maximum 5 min rainfall intensity (ip₅) was well-simulated for four sites out of the six because all tests passed. However, generated maximum ip₅ for all six sites are around 190 mm/h, which are much larger than the measured (70 to 150 mm/h). Ip₃₀ is simulated better than ip₅, suggesting that CLIGEN can reliably generate rainfall erosivity. Time to peak was well-simulated because all the tests passed with P values significantly greater than the significance level of P = 0.01. Improvement for CLIGEN has to be made in terms of the daily rainfall simulation in rainfall-concentrated seasons and storm pattern generation in order to generate reliable rainfall time series on the Loess plateau.     

基于日天气预报数据估算小麦生长季参考作物蒸散量

为了在气象要素类型不完整条件下采用Penman-Monteith方法估算小麦生长季蒸散量,运用2014/2015和2015/2016年度两个小麦生长季新乡历史日天气预报数据和对应日气象实测数据,以及修正后的太阳辐射参数和调节系数,首先验证天气预报气温值的准确性,并以预报气温为基础,估算实际水汽压和太阳辐射,最后利用天气预报气温和平均风速值,以Penman-Monteith公式为基础估算参考作物蒸散量。结果表明：日天气预报温度数据可以代替气温观测数据;用天气预报中的最高和最低气温估算的水汽压和太阳辐射能满足Penman-Monteith公式的要求;用天气预报数据估算的辐射项的精度高于空气动力项的精度。总体上,用天气预报数据估算的日参考作物蒸散量中辐射项的精度高于空气动力项,用天气预报估算值总体偏低,但低估范围在7%之内,经统计分析,用天气预报估算与利用Penman-Monteith估算的日参考作物蒸散量相关性较高（R2=0.77）。因此,采用日天气预报的气象资料估算参考作物蒸散量这一方法可行,建议在干旱半干旱地区采用辐射法估算参考作物蒸散量,这给农业灌溉预报提供了理论和方法上的保证,并对指导当地农业水资源的优化配置具有参考意义。     

Comparison of empirical daily surface incoming solar radiation models

Most environmental and agronomic models use climatic inputs such as temperature, solar radiation and rainfall. In Canada, few automatic weather stations can monitor incoming solar radiation. Hence, surface incoming solar radiation must be estimated from other meteorological data. The aim of the present research was to conduct a comparative study of three empirical models for the estimation of surface incoming solar radiation on a horizontal surface. The first two methodologies use the traditional and long-utilized linear approach based on latitude and daily temperature range. A more recent methodology uses neural networks (NN) to build a similar regression based on latitude and temperature range, but providing more flexibility in the formulation as well as a non-linear activation function. Global daily solar radiation data from 11 stations located in northeastern America was used to optimize and test the different models. Even though coefficients of the classical models were locally optimized using a standard unconstrained non-linear scheme, NNs markedly improved the estimation of incoming surface solar radiation.     

利用气象台站常规资料的欧氏距离指标估算梨园冠层露情

利用气象台站正点观测的气温、露点、相对湿度、云量和风速，组成状态向量，通过计算不同天气状态下状态向量间的欧氐距离，获得指标，从而估算附近梨园露的生消状况。这种露的估算方法简便、直观，效果稳定，测报范围较大。在梨冠层露情露时测报的二年应用中，露时误差在２ｈ以内，露情轻重与实际相吻合。     

WGDWS天气发生器在中国五大气候区的适用性

为了检验基于干湿期的天气发生器(Weather Generator based on Dry and Wet Spells,WGDWS)在中国不同气候区的应用效果,该研究利用中国五大主要气候区16个站点57 a的逐日天气数据,通过对比生成与实测气象要素统计值,及比较WGDWS与随机天气模拟器(Daily Weather...