海气异常对山西省春季大风年际异常的影响分析

为了充分认识山西省春季大风异常的时空分布特征并揭示其成因,为农业防灾减灾、改善生态环境提供决策依据,利用65个地面气象站1986—2009年逐日风观测资料和海气相关资料,应用经验正交函数分解、合成分析、序列相关分析和奇异值分解等方法,对山西省春季大风日数异常变化及其与海气异常的相关关系进行了分析。结果表明：（1）山西省春季大风日数年际异常主要存在2种不同的空间分布特征,以全区基本一致型为主,且这种分布型式呈现出年际变化特征;此外,还存在偏多、偏少并存的分布特征,且这种分布型式呈现出年代际变化特征。（2）山西省春季大风日数年际异常与中高纬环流形势异常存在显著关系。山西春季大风日数偏多年份,200 hPa、500 hPa和850 hPa高度场中高纬环流形势的异常主要表现为东亚大槽的加深、乌拉尔山脊的加强。山西省春季大风日数与同期春季亚洲西风环流指数、前期冬季北半球极涡强度指数以及前期东亚冬季风指数之间相关性较大。（3）太平洋海温异常主要影响山西春季大风日数的年代际异常,且这种影响具有持续性,而前期冬季太平洋海温场异常对山西省春季大风日数异常的影响比同期春季或前期秋季海温场异常对它的影响更为显著。当赤道太平洋呈PDO暖位相时,山西春季大风日数异常场呈现自东北向西南负正相间的空间分布。     

山西省终霜冻变化及其与春季北太平洋海温的SVD分析

摘 要：利用山西省35个代表站1971-2008年逐年终霜冻资料和美国NCEP/NCAR再分析资料的全球逐月海温格点(2°×2°)资料,采用小波分析、EOF和SVD分解等方法讨论了山西省终霜冻的时空变化特征以及与北太平洋海温的关系。结果表明：山西省终霜冻时空分布不均匀,存在显著的年际和年代际变化特征。山西省终霜冻有提前的趋势。山西省终霜冻异常存在3年、5年、15年的周期;影响终霜冻的春季海温关键区是（20°S~35°N,110~160°E ）,山西省春霜冻与该关键区春季海温是显著的负相关关系,即春季海温关键区海温异常偏高（低）,山西省终霜冻偏早（晚）。     

东北地区冬季气温变化特征研究

利用1961—2014年站点观测月平均资料,选取东北27站,利用EOF分解方法分析中国东北地区冬季（12、1、2月）2 m气温时空变化特征,并通过相关分析得到东北地区2 m气温时空变化与太平洋海温及大气环流的关系。研究结果表明：EOF分解第一模态显示为全区一致的升温趋势,尤其表现在吉林省和黑龙江省;EOF分解第二模态为东北南部与东北北部的反位相关系,表现出显著的年际变化特征。与海温的相关关系研究表明：东北地区整体的升温趋势与赤道印度洋海温密切相关。从环流特征来看,对流层上层极涡强度偏强,并收缩在极地,东北地区为异常高压脊控制,抑制极地冷空气向南扩散;东北地区气温的南北振荡与赤道太平洋海温密切相关,前期及同期赤道东太平洋海温异常偏暖,对应东北气温南高北低的形势,从环流形势来看,大陆冷高压偏弱,贝加尔湖到雅库茨克为显著低压槽,值得注意的是与中纬度太平洋位势高度显著正相关,与东北到北太平洋位势高度显著负相关,与对流层上层赤道东太平洋位势高度显著正相关。     

重庆市森林火灾时空分布特征分析

为了给森林防火提供科学的指导,使森林防火具有针对性,达到减少火灾损失之目的,本研究利用重庆市2000—2010年679例有年、月、日记录（其中654及602起分别有开始及结束时段记录）、527例有经纬度记录的森林火灾资料,分析了重庆市森林火灾的时、空特征。结果表明：（1）2000—2010年每年平均发生林火61.7次,有干旱的年份林火发生次数增多。（2）春季林火发生次数最多,秋季最少,冬、夏分居第2、第3。（3）林火主要发生在2—4月、8月,11、12月极少发生。（4）林火开始及结束的时段主要发生在9时—20时之间,21时—次日8时林火发生的几率较低。（5）大多数林火持续的时间不长,林火持续时间与出现次数遵循负指数分布。（6）林火的空间分布与地形存在一定的关系,在地势较高的地区,林火多分布于相对地势较低的山麓地带,在势较低的地区林火多分布于相对地势较高的山脊地带。（7）按林火发生次数的多少将其区划,分成林火的极易发生区、多发区、一般区、少发区、偶发区及无林火区6个等级。     

衢州市7月异常低温对水稻产量的影响及其大气环流特征分析

研究旨在应用衢州市1972—2015年气象观测资料、衢州市历年水稻产量、NCEP/NCAR再分析资料和东京气候中心海温资料,采用统计分析方法确定7月异常低温年出现的规律、对水稻产生的影响与前期海温的相关性,采用用天气学方法分析大气环流特征。结果表明,7月异常低温对水稻减产具有明显作用;7月异常低温年仅出现在多雨年内,与前期4—7月太平洋相关海域海温存在明显负相关,根据前期海温特征可提前1~3个月对7月异常低温进行预测,环流具有亚洲区极涡偏强,南亚高压偏弱,西太平洋副热带高压脊线偏南、西伸脊点偏东,东亚夏季风偏弱,在高度距平场上表现为新地岛至长江中下游地区“- -”分布等特征。     

辽宁春季界限温度发生日期的预报方法研究

为了在春季气候预测工作中,尽可能准确地预测辽宁春季稳定通过5℃的日期,采用1961—2010年辽宁省53站逐日气温资料和NCEP/NCAR再分析的月平均位势高度场、海平面气压场资料以及由NOAA重构的月平均海温场资料,通过相关分析方法并开展物理因子的普查工作,寻找辽宁春季稳定通过5℃日期的影响因子,并利用多元线性回归方法建立预报方程。结果表明：1961—2010年辽宁春季气温稳定通过5℃日期随时间有提前出现的趋势;稳定通过5℃日期与2月北大西洋海温、1月西北太平洋海温、2月北极涛动、1月印度洋海温、10月阿留申低压强度和1月北大西洋涛动关系密切;建立的预报稳定通过5℃日期的多元线性回归方程具有显著意义。     

2021年黄河中游秋汛降水特点与环流特征分析

为了提高黄河中游秋汛降水预报能力，以便为该区农业生产乃至防灾减灾工作提供参考依据，利用水文站和气象站日降水资料、国家气候中心逐日副高脊线和西伸脊点资料、NCEP/NCAR再分析资料，对2021年黄河中游秋汛降水特点以及环流形势的逐日演变特征进行分析。结果发现：2021年黄河中游秋汛洪水由6次强降水过程造成，具有持续日数长、雨带稳定、雨势强、落区重叠度高的特点。秋汛期内，副高脊线相对稳定，副高季节性南落异常偏迟，同时西伸脊点偏西。欧亚中高纬地区盛行阻塞形势，黄河中游强降水过程主要发生在双阻形势下乌拉尔山阻高达到强盛期后的减弱崩溃期以及乌拉尔山形成阻高的单阻形势下。南亚高压偏强、偏东是200 hPa高空40°—45°N、110°—140°E形成急流的主要原因，低空急流前期不显著，位置偏南，9月下旬以后向北扩展，高、低空急流合适配置为黄河中游强降水发生时上升运动发展提供了有利的环流背景。秋汛期水汽主要来自西太平洋，依靠副高南侧异常强盛的偏东气流以及副高西北侧强盛的西南气流完成输送。     

1969—2013年华南前汛期极端降水年际异常及影响因子

利用国家气象信息中心发布的逐日降水资料、NCEP/NCAR逐月再分析风场及NOAA重构延长的逐月海表温度(SST)资料,研究了华南前汛期极端降水年际异常时空特征,并进一步从海洋及大气环流上探讨极端降水年际变化的主要影响因子。结果表明:(1)华南前汛期各极端降水指数呈显著年际变化特征,且在广东、广西、福建中北部和江西中南部呈一致性异常,贵州中南部呈相反异常分布。特别是1990s以来,广东、广西及福建中北部是洪涝灾害的高风险区,而贵州中南部则易发生干旱。(2)"类ENSO"型海温异常及相应大气环流异常是影响华南前汛期极端降水的主要因子,前冬到次年前汛期,"类ENSO"型正异常维持但有一定程度减弱,南海以北的东亚大陆沿岸自南向北依次存在反气旋—气旋—反气旋环流系统,南海及菲律宾群岛以东洋面的反气旋环流系统向北输送暖湿气流,贝加尔湖以东的反气旋环流和日本群岛附近的气旋式环流分别向南输送干冷和湿冷气流,南北气流交汇于华南地区,易造成华南前汛期洪涝灾害。     

寒地玉米春播遇涝栽培技术

呼兰区位于黑龙江省南部,地处126°11′E～127°19′E,45°49′N～46°25′N之间,属于我国北方高寒地区,全年无霜期较短,仅为140d左右.玉米是我区的主栽粮食作物,年播种面积15万hm2左右,占总耕地面积的70％以上.与我国南方地区相比,我区玉米全年仅为一季生产,春季播种正是玉米全年栽培最为关键的阶段,如遇多日持续降雨发生春涝将影响正常播种,播种机械无法进地,导致播期拖后,对玉米生产大为不利.     

1969—2013年华南前汛期极端降水年际异常及影响因子

利用国家气象信息中心发布的逐日降水资料、NCEP/NCAR逐月再分析风场及NOAA重构延长的逐月海表温度(SST)资料，研究了华南前汛期极端降水年际异常时空特征，并进一步从海洋及大气环流上探讨极端降水年际变化的主要影响因子。结果表明：（1）华南前汛期各极端降水指数呈显著年际变化特征，且在广东、广西、福建中北部和江西中南部呈一致性异常，贵州中南部呈相反异常分布。特别是1990s 以来，广东、广西及福建中北部是洪涝灾害的高风险区，而贵州中南部则易发生干旱。（2）“类ENSO”型海温异常及相应大气环流异常是影响华南前汛期极端降水的主要因子，前冬到次年前汛期，“类ENSO”型正异常维持但有一定程度减弱，南海以北的东亚大陆沿岸自南向北依次存在反气旋—气旋—反气旋环流系统，南海及菲律宾群岛以东洋面的反气旋环流系统向北输送暖湿气流，贝加尔湖以东的反气旋环流和日本群岛附近的气旋式环流分别向南输送干冷和湿冷气流，南北气流交汇于华南地区，易造成华南前汛期洪涝灾害。     

四川省林火的时空分布特征及其气候背景分析

利用四川省遥感监测林火资料、四川省气象资料和MODIS卫星云量资料,分析了四川省林火发生的时空变化特征及其气候背景。结果表明,2—4 月是四川林火的高发季节,高发区域主要位于川西高原的甘孜州南部、凉山州和攀枝花市境内。对四川气温和降水的分析表明,2—4 月上述区域是四川省气温最高、降水最少的区域。此外,这些区域前冬持续少雨干燥的气候特点也有利于2—4 月林火的频发。从5 月开始,随着雨季的到来,林火显著减少。卫星观测的云量表明,这些区域的高温少雨与该地区云量最少有关。由于川西高原气温的日较差大,与平均气温相比,最高气温的空间分布对林火分布更加有指标意义。     

汛期辽宁各流域的降水量变化及预测研究

为了准确预测汛期辽宁省的洪涝灾害趋势,满足日益增长的服务需求,建立汛期辽宁省各流域的洪涝灾害趋势客观化预报方法,以便为实际气候预测服务工作提供有价值的参考依据。以辽宁省53个测站的1961～2011年6-8月平均的降水量资料开展研究。结果表明：辽宁省内流域都属于面积较小的流域,可以用算术平均法作为汛期各流域的降水量的计算方法。除浑河流域汛期降水量略有增加趋势外,其他流域都是下降趋势。各流域在60年代中期前后发生了突变。1月500hPa位势高度场西太平洋副高系统、1月太平洋海温场Nino3-4区、2月海平面气压场西伯利亚高压系统、 2月东南太平洋区域海温场与辽宁省各流域汛期降水相关显著。所建立的各流域汛期总降水量多元回归预报方程都通过了0.01信度的显著性检验,说明这些回归方程有显著意义。     

甘肃河东地区小麦条锈病发展成因及预测预报技术

利用甘肃河东麦区5地(市)8县(区)39个冬小麦条锈病病田率样本调查资料,采用统计学方法建立了小麦条锈病秋、春季发病面积预测预报气象等级模型,分析了甘肃河东麦区小麦条锈病发展成因并提供精准的预测预报技术,为农业及时采取防灾减灾措施,减免经济损失提供科学依据。该区小麦锈菌于夏季最热时段8d日滑动平均气温24～25℃以下地区越夏,或外地菌源随风漂移入侵感染以后,随秋季气温的下降和大气湿度的增加,适宜的温湿气候使小麦锈菌大量滋生蔓延,造成当地小麦条锈病迅速发展流行;入冬以后,锈菌在冬季最冷时段7d日滑动平均气温-9～-10℃以上地区越冬,并随春季气温的回升和降水量的增加而诱发小麦锈病大面积发展蔓延并迅速侵染下游区域。统计建立的预测预报气象等级模型经回代检验,秋季准确率89%,春季准确率91%,预测预报准确率较高。     

美国白蛾在中国的危险性评估研究

摘要：对入侵害虫美国白蛾Hyphantria cunea(Drury)进行危险性评估,可以了解其适生区分布与发生风险概率,对其监测与防治有重大意义。利用GARP（Genetic Algorithm for Rule-set Prediction Modeling System）生态位模型预测美国白蛾在中国的适生区,并应用信息扩散模糊数学方法,对河北省部分地区美国白蛾进行危险性评估。结果表明：美国白蛾发生灾害风险评估值随着灾害指数的增大而减小,美国白蛾在中国的适生区分布范围：21.20°N～46.33°N,97.80°E～132.11°E和36.81°N～41.8°5N,76.00°E～94.66°E(新疆的部分地区)。基于GARP生态位模型及信息扩散理论,针对入侵物种已知分布数据对其进行危险性评估,对害虫的监测、防治、预警提供依据,具有广泛的应用前景。     

基于主成分和聚类分析的柳州市森林火灾特征研究

为给柳州市预防森林火灾提供参考依据,根据柳州市2010—2017年的森林火灾资料,采用常规统计方法对柳州市森林火灾的时空动态和分布规律进行研究,利用主成分分析和聚类分析对柳州市森林火灾形势进行评价。结果表明：（1）柳州市森林火灾的发生年际波动显著,2017年林火发生次数最高,其次是2011年和2014年。林火主要集中在秋末、冬季和春初;（2）从空间分布看,森林火灾主要发生在中南部的鹿寨县、柳江区、柳城县,以鹿寨县最为集中,火场总面积及受灾森林面积也最大。（3）在火灾形势方面,按照严重程度将森林火灾分为8类,其中鹿寨县的火灾形势较为严峻,级别波动明显,其次是柳城县的火灾形势呈波动恶化态势。研究结果为建立柳州市森林火险气象等级预报提供了借鉴。     

气象干旱综合指数MCI在四川省的适用性分析及修订

使用1991-2013年四川省156站逐日气温、降水资料和干旱灾情资料,利用灰色关联方法建立了实际干旱灾害等级划分标准,进而分析了MCI指数在四川省的适用性,最后利用投影寻踪方法对MCI指数进行修订。结果表明,选择农作物受灾面积、社会受灾人口和直接经济损失三项指标建立的灰色关联度可以很好的表征干旱灾害的综合损失情况。适用性分析表明,基于MCI的干旱等级评估准确率普遍偏低,其中实际发生特旱21次,而MCI评估结果达115次。MCI指数对旱情等级评估偏重,这可能与四川省灌溉和供水能力逐渐提高有关。以灾害灰色关联度为参考序列,利用投影寻踪方法揭示MCI各个分量对实际旱灾的影响,找到最优投影方向,建立了MCI指数的修订系数。修订后的MCInew较MCI对旱灾等级的评估能力明显提高,其中对特旱评估的准确率从16.5%提高到62.5%,个例分析也表明MCInew与实际旱情的发生发展过程更加吻合。