上海将发布主要作物病虫害气象条件预警

<正>1月18日,上海市气象局和上海市农委联合宣布,上海正在建设一个现代农业气象综合观测网,将发布主要作物重大病虫害发生蔓延的气象条件预测预警,同时开发使用农业保险气象指数,减少农业和农业保险部门的经济损失。     

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。     

森林可燃物含水率气象预测模型 在森林火险预报中的应用

森林可燃物含水率是森林火险预报中的主要指标之一。利用黑龙江省伊春林区5个气象站1961—2005年逐日气象资料、森林火灾次数资料和五营林业气象试验站1991—2005年森林可燃物含水率观测资料,采用统计回归法,建立森林可燃物含水率与气象要素关系模型,并将可燃物含水率预测模型引入到森林火险气象指数模型中。结果表明：森林可燃物含水率模型模拟效果较好,引入森林可燃物含水率气象预测模型可提高森林火险气象指数模型的应用效果,并划分了森林火险气象指数在伊春林区森林火险等级预报中的应用指标值。森林可燃物含水率模型可祢补可燃物含水率组份缺少观测资料的不足,促进森林火险等级预报的应用水平。     

大兴安岭兴安落叶松群落多样性分析

以内蒙古大兴安岭牙克石林管局下属6个林区的兴安落叶松群落为研究对象,通过对群落物种多样性的量化分析,探讨大兴安岭兴安落叶松群落物种多样性分布规律。结果表明：兴安落叶松群落种群物种多样性总数分布范围为0~28种,垂直结构上变化规律明显,草本层物种数最多,其次是灌木层,最小的是乔木层。群落丰富度最大的为阿里河西陵梯林场,主要是灌木层,草本层物种较多。最小的为克一河库亚林场的兴安落叶松群落,该群落草本层物种较小。     

重庆地区雷电日雷暴日关系研究

为了更好地应用雷电定位系统的自动监测数据统计雷电日参数,在比较多年重庆地区雷暴日资料与近年来自动监测数据的基础上,重点研究该区域13个国家基准气候站的雷电日与雷暴日数据。结果表明：（1）平均雷暴日与平均雷电日的比值各站差异显著。总体来看,雷暴日数值小于雷电日并成正相关;其比例与观测区域面积、地形地貌环境关系密切;（2）不同雷电日观测半径差异显著,且均小于10 km,一方面说明雷电活动的不均匀性;另一方面,说明器测的灵敏度远高于人的听力和视觉,观测人员对雷声的听力范围不大于10 km;（3）主城区域雷电日观测半径最小,这是由于观测站周围的建筑物阻碍、环境噪声与空气中能见度变化共同作用的结果;（4）雷电日观测半径与地形地貌的关系明显,重庆市主城区雷电日观测半径较小,东北和东南部雷电日观测半径较大,总体来看地形地貌、城市化进程相似的区域,雷电日半径有可比性,器测数据是连续性的。     

长白山区林下可燃物含水率的观测特征和相关分析

森林可燃物的观测与研究对于火险等级的预报具有重要意义。笔者利用长白山区8个测站（每站6个测点）的观测资料和统计学方法,分析了林下可燃物含水率的变化特征。结果表明,林下可燃物的平均含水率为40%,大部分处于不易燃烧的状态,极易燃烧的情况只出现过1个站次,容易燃烧的天数占总数的12%。整个长白山区的林下可燃物含水率以及相同测站的不同站点的含水率在变化上具有很好的一致性。含水率与气象要素的分析表明,含水率与日最高气温、蒸发量、日照时数存在明显的联系,与观测前3天的累积降水量具有很好的相关性。     

北京市闪电定位数据与人工观测雷暴日关系研究

[目的]针对北京地区首次开展闪电定位系统(Lightning Location System,LLS)数据与人工观测雷暴日的关系研究,解决北京地区人工观测雷暴日停止后雷暴日数据无法获取的问题。[方法]选取北京地区2008-2011年LLS监测数据,以20个人工观测站为圆心,1 km为间距,统计各站周围半径(r)1~20 km圆形区域内LLS监测的闪电次数及雷电日数。采用直接替代法、地闪密度法和二元法计算雷电日,分别从全市年平均雷电日及各站年平均雷电日两方面与人工观测雷暴日数进行比较,寻求最适合北京地区的LLS资料转换为雷暴日数方法,建立转换关系。[结果]结果表明：当r =13 km时,LLS监测年平均雷电日数与人工观测年平均雷暴日数最为接近。通过直接替代法、地闪密度法和二元法计算所得的结果中,二元法效果最好,直接替代法次之,地闪密度法效果最差。对于单个观测站,各站周围的地闪密度与人工观测雷暴日数没有统一的函数关系,采用直接替代法得到的各站等效观测半径来确定各站的雷暴日数较为准确。[结论]该结果表明了北京地区LLS数据与人工观测雷暴日之间的关系,使雷暴日可作为基础数据继续应用于北京地区的雷电防护和研究中。     

湖南省森林火灾应急人员空间分布特征

为了研究湖南省区域森林火灾应急人员的空间分布特征,对湖南省102个县（市）11年（2000-2010年）的森林火灾数据、2010年森林火灾应急人员数据、森林资源量数据进行了统计调查和整理,利用ArcGIS软件绘制出森林资源量和森林火灾发生频率空间分布图以及森林火灾空间趋势预测图,并与森林火灾应急人员空间分布图叠加。结果表明,湖南省森林火灾应急人员空间分布特征主要表现为：森林资源量大、森林火灾发生频率高的部分县市、4个森林火灾高发趋势中心的森林火灾应急人员分布较少,3个低发趋势中心部分县市的应急人员分布较多。区域森林火灾应急人员的空间分布应符合森林资源量、森林火灾发生频率、森林火灾空间趋势预测的空间分布特征,森林资源量大、森林火灾发生频率高、森林火灾发生趋势强的区域,应分布较多的火灾应急人员,反之则可相对较少分布。目前,湖南省森林火灾应急人员空间分布不合理,应予以调整。     

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。     

福建省森林火险等级主要气象影响因子的分布规律

利用福建省67个气象台站1971－2006年的气象资料,结合福建森林火险预报模式确定影响森林火险等级的主要气象因子,按行政区划和森林防火期将气象数据归类,最后利用统计方法进行气象因子的时空分析。结果表明：福建各地区森林火险高等级的气象影响因子不同,最小相对湿度及温度差对北部和西部地区影响较大,蒸发量对西部和东南沿海影响较大,降水量对东南沿海影响较大;各因子的时间分布状态造成1月森林火险等级较高,2月、11月和12月次之,其余防火期相对较低。     

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。