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。     

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。     

北太平洋海温异常对四川省春季林火的影响

为保护和发展四川省生态环境和森林资源,完善四川省森林火险预报预警业务,笔者利用四川省1979—2012年森林火灾观测数据、NCEP/NCAR再分析环流资料以及美国NOAA全球海表温度资料,分析了四川省森林火灾的时空分布特征,并对前期海温影响林火的可能机制进行了探讨。结果显示：四川省林火重灾区（凉山州、攀枝花市和甘孜州）春季林火次数与冬季北赤道暖流区(5°—25°N, 165°E—140°W)海温呈显著负相关关系,而与北太平洋暖流区(25°—45°N,165°E—140°W)海温呈显著正相关关系。因此,建立了用于诊断和预测重灾区春季林火异常发生的判别指数FI。通过分析FI与北半球500 hPa高度场的关系,认为北太平洋海温异常通过持续性地影响欧亚中高纬地区环流异常,进而影响到重灾区春季林火的发生。     

浮山夏闲期降水量对旱地小麦产量的影响及对策研究

为了研究浮山县7—9月夏闲期降水量对翌年冬小麦产量的影响,做出翌年小麦产量的趋势预报,提出相应措施和对策,指导小麦生产趋利避害。通过对山西省浮山县1980—2009年7—9月夏闲期降水量与翌年冬小麦产量的分析,利用SPSS软件,分离趋势产量和气象产量,建立小麦趋势产量回归方程;通过气象产量与夏闲期降水量的分析,建立两者的对数方程,最终建立小麦产量预报模型：Y=2.995T+68.102lnX-254.578。结果表明：浮山县1980—2009年7—9月夏闲期降水量与翌年冬小麦产量拟合率较高,预测精度最高为99%,平均预测精度为80%。通过研究得出：浮山县7—9月降水量与翌年冬小麦产量相关性显著,预测精度较高,但因未考虑到小麦生育期降水量的影响,故如遇较大范围严重自然灾害时,预测精度会大大降低。     

辽宁省松毛虫发生面积气象预报方法研究

为了利用气象因子预测松毛虫的发生面积,基于辽宁省阜新县1983—2008年气象资料与松毛虫发生面积等资料进行相关分析,将筛选出的气象因子作为预报因子,通过多元回归法和人工神经网络法对松毛虫发生面积进行模拟和预测。结果表明,与松毛虫发生面积显著相关的5个气象因子包括：上一年12月平均最低温度、上一年11月平均相对湿度、上一年9月降水量、本年2月降水量和本年3月降水量;人工神经网络法的模拟和预测精度均优于多元回归法,多元回归法的预测精度58.2%,人工神经网络法的预测精度为83.6%;人工神经网络法更适用于辽宁地区松毛虫发生面积的预报。     

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。     

淮南暖冬事件及汛期降水响应分析

[目的]为研究淮南1956—2017年暖冬事件变化特征及与当年汛期降水的关系,以便更好地服务当地冬季农业生产、防灾减灾及汛期降水预测等工作,[方法]利用淮南观测站 1956-2017年冬季气温资料,采用线性趋势分析等统计方法对淮南冬季气温进行气候统计诊断研究,并依据《GBT_21983-2008_暖冬等级》,分析暖冬气候特征、成因以及与汛期降水量的关系。[结果]结果表明：近62年淮南冬季平均气温呈明显上升趋势,尤其是1996年以后更为显著,1991年发生突变；平均最高气温和平均最低气温都呈现为波动性上升趋势,平均最低气温对冬季变暖贡献最大；暖冬指数呈上升趋势,90年代之前仅出现过一次弱暖冬,90年代以后出现13次暖冬,7次为强暖冬；西太平洋副高偏强偏西、亚洲冬季盛行纬向风和冷空气次数少、势力弱以及El Nino的发生,可能是造成淮南暖冬的主要因素；[结论]研究发现强暖冬或强冷冬的年份里,当年汛期降水量容易偏多,对于汛期降水预测有一定的参考价值。     

青海湖流域水位和农牧业特征对气候暖湿化特征的响应研究

为揭示青海湖水位变化及农牧业特征对气候暖湿化的响应,通过分析流域气象、水位以及草地NDVI变化、建立水位评估模型,计算各因素贡献率,定量评估各要素对湖水位和农牧业的影响。结果表明:流域气候呈显著暖湿化趋势,降水量总体呈弱的增加态势,但2001—2015年增加显著并在2003发生突变;流域内平均气温、最低气温和最高气温均呈显著的升高趋势(P0.01);湖水位从1961年开始,下降趋势显著,速率为-0.5 m/10 a(P0.01);2004—2015年连续上升,上升速率达1.44 m/10 a(P0.01)并在2004年发生了突变;前一年降水量、流量及蒸发量对水位影响大,贡献率大小依次为流量、降水量和蒸发量。因此,2001—2015年的15年里降水量增加及其导致的河流径流量增加可能是水位上涨的主要原因。     

青海湖水位波动对流域气候暖湿化特征的响应研究

为了揭示青海湖水位变化及农牧业特征对气候暖湿化的响应,通过分析流域气象、水位以及草地NDVI变化、建立水位评估模型,计算各因素贡献率,定量评估各要素对湖水位和农牧业的影响。结果表明,流域气候呈显著暖湿化趋势,降水量总体呈弱的增加态势,但近15年增加显著并在2003发生突变;流域内平均气温、最低气温和最高气温均呈显著的升高趋势（P<0.01）。湖水位从1961年开始下降趋势显著,速率为-0.5 m/10 a（P<0.01）;2004—2015年的近10年连续上升,上升速率达1.44 m/10 yr（P<0.01）并在2004年发生了突变。前一年降水量、流量及蒸发量对水位影响大,贡献率大小依次为流量、降水量和蒸发量。因此,近15年降水量增加及其导致的河流径流量增加可能是水位上涨的主要原因。     

粒子群优化的神经网络在夏季降水预测中的应用

降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力,拟采用1959—2011年逐月74项大气环流特征量序列、月平均500 hPa高度场和月平均海温场,选取预测因子;用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法,建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011年宣城市夏季降水预报检验结果表明,粒子群优化人工神经网络收敛速度快,迭代次数少;试报平均绝对误差是66.5 mm,绝对值平均相对误差10.5%,预测精度高,具有很好的应用推广前景。     

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。     

多国气候模式预测黑龙江省汛期降水的应用研究

为了评估季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,最终提高黑龙江省汛期气候预测准确率。基于1983—2017年中、美、欧3种季节气候模式的资料,将多模式集合预报技术应用于黑龙江省汛期降水预测,采用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(Ps)评估、分级评分(Pg)评估和距平符号一致率(Pc)4种定量评估方法全面评估了上述3种季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,并最终给出适合于黑龙江省汛期降水的客观预测方法。结果表明:各家模式对黑龙江省汛期降水有一定的跨季节预报能力,但对于降水趋势的异常量级预测能力相对较差。各家模式预测评分比较来看,EC模式预测评分相对更好,在预测业务中可以重点考虑;多模式超级集合预测评分高于日常业务质量评分和多模式等权集合平均的预测评分,可以在汛期气候预测中参考。     

国内外气候模式对黑龙江省汛期降水预测分析

为了评估季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,最终提高黑龙江省汛期气候预测准确率。基于1983—2017年中、美、欧三种季节气候模式的资料,将多模式集合预报技术应用于黑龙江省汛期降水预测,采用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(Ps)评估、分级评分(Pg)评估和距平符号一致率(Pc)4种定量评估方法全面评估了上述3种季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,并最终给出适合于黑龙江省汛期降水的客观预测方法。结果表明：各家模式对黑龙江省汛期降水有一定的跨季节预报能力,但对于降水趋势的异常量级预测能力相对较差。各家模式预测评分比较来看,EC模式预测评分相对更好,在预测业务中可以重点考虑；多模式超级集合预测评分高于日常业务质量评分和多模式等权集合平均的预测评分,可以在汛期气候预测中参考。     

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。     

季节性模型在杨凌示范区气温预报中的应用

运用季节性时间序列模型的理论和方法,对杨凌示范区张家岗1935—1945年月平均气温建立季节性模型,并利用所求得的模型对1946年各月平均气温进行预报。结果表明：1946年1月,2月和12月的月平均温度预报值的相对误差较大,同年3月—11月预报值的相对误差较小,其原因之一是中国北方每年1月,2月和12月温度较低,较小的波动就可能使相对误差很大,而3月—11月温度较高,相对误差较小。此外,该模型对步长较短的预测比较准确,误差较小,但对于步长较长的预测,误差较大。因此,该模型适合于短期预报。     

基于EC集合预报产品的降水预报检验

为了对EC集合预报产品的应用性能进行检验,笔者基于EC集合预报的概率匹配平均降水量、融合降水量以及中位数、众数和控制预报降水量等5 个产品,通过TS评分方法对内蒙古2014 年汛期降水过程预报进行检验。结果表明,各检验成员产品对过程的把握能力差异较大,集合预报对降水偏大的降水过程评分比较高,对暴雨以上量级降水的预报存在着较大的偏差,预报效果较差。平均TS评分结果表明,集合预报产品尤其是概率预报产品具有一定的参考价值,其次是控制预报和融合产品。     

海水养殖与气象Ⅱ——惠东石斑鱼寒害对气候变暖的响应

冬季低温常给水产养殖造成严重损失,制约了渔业生产发展。本研究揭示了石斑鱼寒害变化特征及其对气候变暖响应规律,分析结果可以指导石斑鱼养殖确定合理的放养时段、评估寒害风险,同时为水产养殖业及政府部门制定防寒减灾决策提供科学依据。利用惠东2011年海水养殖试验点冬季逐日海温及对应气温资料,采用逐步回归分析构建了冬季海温预报方程,代入惠东气象站逐日气象资料得到对应1971—2012年冬季逐日海温资料,根据试验测得的石斑鱼寒害指标,分析了惠东石斑鱼养殖冬季寒害变化特征。结果表明：近42年来惠东地区石斑鱼冬季寒害日数略有减少,大石斑鱼寒害日数多于中石斑鱼,大石斑鱼寒害发生逐日概率有一个升降的变化过程,高发时段为1月1日—2月15日。在未来气候变暖水温升高1℃的情景下,石斑鱼冬季寒害逐日概率显著降低,大石斑鱼平均冬季寒害发生时段显著缩短。平均初寒日期由变暖前的1月4日推迟到变暖后的1月15日,平均终寒日期由变暖前的2月7日提前到变暖后的2月3日。     

基于前期降水量和蒸发量的土壤湿度预测研究

为了更好地了解和探讨土壤湿度预测方法,根据衡阳2009-2010年土壤湿度资料和相关气象资料,建立了基于前期降水量和蒸发量的土壤湿度预测模型,并进行试报和验证。结果表明：基于1 mm降水与蒸发的差建立的土壤湿度线性回归模型和基于1 mm降水量和1 mm降水与蒸发的差建立的土壤湿度逐步回归模型试报了2009年8-12月0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm土层的土壤湿度,线性回归模型预报的平均相对误差分别为10.06%、5.56%、7.14%,逐步回归模型预报的平均相对误差分别为10.05%、5.59%、6.85%。2种模型预测的土壤湿度状况基本能反映旱情发展的动态趋势。模型可为准确预测土壤湿度的变化,为开展气象为农服务和防灾减灾提供参考。     

哈密绿洲杏花始花期变化特征及预报方法研究

利用1991—2020年哈密国家基准气候站杏花物候观测资料和地面气象观测资料，对哈密绿洲杏花始花期变化趋势、气候成因及主要影响因子进行分析。结果表明：30 a来，哈密绿洲杏花始花期呈提前趋势，平均始花期为4月3—4日（闰年为4月2—3日）；杏花始花期与1月平均最低气温、1月中旬和3月上旬平均最高气温均呈显著负相关关系；与3月及中下旬平均气温、平均最高气温、平均最低气温、平均地温均呈极显著负相关关系；与3月上旬日照时数呈显著负相关；与3月、3月中下旬相对湿度呈显著正相关；与1月下旬、3月降水量呈显著正相关；与日平均气温稳定通过≥5℃初日呈极显著正相关。利用逐步回归分析，建立了杏花始花期的预测模型，通过回代检验和预报检验，取得了较好的试验效果，可为杏花始花期预报提供参考。     

辽宁省近53年冬季气温变化特征分析

为准确预测辽宁冬季气候,进而达到对冬季设施农业等方面服务的目的,根据辽宁省53个气象观测站1961—2014年逐月的平均气温资料,利用滑动T检验方法、Mann-Kendall检验方法、最大熵谱方法以及Morlet小波分析等方法,分析了1961—2013年辽宁省冬季平均气温的变化特征。结果表明：近53年辽宁省冬季平均气温时间序列呈显著的线性递增趋势,与全球气候变暖趋势相一致。但值得注意的是,近几年辽宁出现了气温偏低的情况;辽宁省冬季平均气温在1985—1986年前后发生了1次明显突变,之前气温以偏低为主,之后开始显著增温。辽宁省冬季平均气温的主要周期为准3~5年周期和17年周期。采用新资料得到的辽宁冬季气温变化特征与采用旧资料的情况略有差异。