江西省寒露风的时空变化特征及其对气候变化的响应

基于江西省85个气象站1961～2017年的气象数据,采用气候倾向率、Manner-Kendall突变检验、Morlet连续小波分析、相关分析、ARCGIS空间插值等方法,分析了江西寒露风初日、寒露风日数、寒露风站次的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明:寒露风初日在西北部早,在南部迟,日数在西部多,在东部少,发生频率在北部和南部低,在中部高;在气候变化背景下,寒露风的初日呈推迟趋势,总日数、总站次、轻度站次和重度站次呈增加趋势,寒露风最严重年代出现在1981～1990年,最少年代是1961～1970年;寒露风初日突变在1999年,寒露风总日数、总站次、轻度站次和重度站次突变在1992年,而中度站次则无突变;9月平均气温与寒露风初日具有明显的正相关关系,而与寒露风总日数、总站次、轻度站次、中度站次和重度站次具有明显的负相关关系。     

近50年湘鄂双季稻低温冷害变化特征研究

应用湘鄂两省气象代表站1961～2008年气象资料,采用30年滑动累积统计方法,分析气候变化背景下湘鄂双季稻低温冷害的变化特征。初步分析表明,近50年来,湘鄂轻度春播期低温30年滑动累积日数呈下降趋势;湖北中南部、湖南北部和西部中度春播期低温30年滑动累积日数呈下降趋势;但湖南南部呈上升趋势;湘鄂重度春播期低温30年滑动累积日数呈上升趋势。湘鄂轻度5月低温30年滑动累积日数呈下降趋势;湖北中南部中度5月低温30年滑动累积日数呈上升趋势;湖南北部、湖南南部呈下降趋势;湖南西部变化不显著;湖北中南部、湖南北部、湖南西部重度5月低温30年滑动累积日数呈下降趋势;湖南南部呈上升趋势。湘鄂轻度寒露风30年滑动累积日数呈下降趋势;湖北中南部、湖南北部和西部中度寒露风30年滑动累积日数呈下降趋势;湖南南部呈上升趋势;湖北中南部重度寒露风30年滑动累积日数呈下降趋势;湖南北部和南部未出现,湖南西部呈上升趋势。     

近40年湘潭市寒露风气候特征分析

通过湘潭市国家气象观测站1981-2020年9月逐日平均气温资料和湖南省气候影响定量化评估业务平台的寒露风指数,统计分析逐年寒露风初日、日数及强度的变化趋势和突变特征,以及气温变化对寒露风的影响程度,为晚稻生长发育趋利避害提供决策依据。结果表明：（1）湘潭地区出现寒露风的初日在9月15日左右,平均出现日数约7天,平均每年发生1.3次;（2）初日呈推迟趋势、寒露风日数呈减少趋势,总体对晚稻生产有利,其中1980s年代初日最早、1990s年代日数最多;（3）初日总体为推迟的趋势,寒露风日数以波动变化为主,在2015年以后有明显减少的突变趋势;（4）寒露风强度的平均变化为增强趋势,最强时期为1991-2000年,韶山寒露风强度最大;（5）湘潭地区寒露风初日和日数与9月平均气温具有显著的相关性,9月的平均气温每升高1℃,寒露风初日将推迟约4天,出现日数将减少约4天。     

南宁市近40年寒露风演变趋势及对晚稻的影响

【目的】研究南宁市寒露风的时空分布特征、演变趋势及对晚稻的影响,为南宁市防御寒露风及晚稻生产安排提供参考。【方法】利用1970～2011年南宁市8个地面气象观测站日平均气温资料,应用倾向率分析、滑动t 检验等方法统计分析南宁市寒露风的时空分布特征、演变趋势及对晚稻产量、空秕率的影响。【结果】南宁市东北部寒露风发生频率高于其他地区,进入21世纪后南宁市寒露风总体呈减少的趋势,其中轻度寒露风呈略增加趋势,中度寒露风呈缓慢减弱的趋势,重度寒露风呈明显减弱趋势。南宁市中度、重度寒露风开始日在提前,最近10年提前了3～6 d,而轻度寒露风开始日在推后,最近10年推后了5 d。寒露风日数与整个南宁市的晚稻产量没有非常明显的关系,而晚稻空秕率与寒露风日数呈明显的正相关。【建议】在寒露风发生频率高的南宁市东北部应适当减少晚稻晚熟品种的种植面积,且应选用抗逆性强的晚稻品种种植,以减弱寒露风的影响。针对南宁市中、重度寒露风开始日近10年已提前3～6 d的特点,应做好早晚稻的种植时间安排。对于稻田面积大、劳力紧张的农户, 早、晚稻以早配迟较好, 劳动力充裕的农户则以中配迟较好, 一般不主张迟配迟。     

1981—2020年湘潭市寒露风气候特征分析

基于湘潭市国家气象观测站1981—2020年9月逐日平均气温资料和湖南省气候影响定量化评估业务平台的寒露风指数，统计分析逐年寒露风初日、日数及强度的变化趋势和突变特征，以及气温变化对寒露风的影响程度。结果表明：湘潭地区出现寒露风的初日在9月15日左右，平均出现日数约7 d，平均每年发生1.3次；寒露风初日呈推迟趋势、日数呈减少趋势，总体对晚稻生产有利，其中1981—1990年初日最早、1991—2000年日数最多；初日总体呈推迟趋势，寒露风日数以波动变化为主，在2015年以后有明显减少的趋势；寒露风强度的逐年变化呈增强趋势，最强时期为1991—2000年，韶山寒露风强度最大；湘潭地区寒露风初日和日数与9月平均气温具有显著的相关性，9月平均气温每升高1℃，寒露风初日推迟约4 d，出现日数将减少约4 d。     

江西双季直播稻倒春寒与寒露风灾害特征分析

基于江西省87个气象站1961～2018年的气温数据,采用气候分析方法,分析了江西省直播早稻倒春寒和直播晚稻寒露风灾害的发生频率、范围、强度特征及变化趋势.结果表明:在58年间江西直播早稻倒春寒灾害的平均发生频率为38％,北部高于南部,西部高于东部,且近30年全省倒春寒的平均发生频率较前28年下降了24个百分点;倒春寒灾害强度呈下降趋势,1996年以来未出现持续10 d以上的严重倒春寒灾害;直播晚稻寒露风灾害的发生程度以轻度和中度为主,发生频率一般为30％～50％;各地重度寒露风的发生频率一般低于10％;寒露风的发生范围在年际间差异较大,有24％的年份在局部地区发生了重度寒露风,有14％的年份在部分地区发生了重度寒露风;寒露风灾害强度呈下降趋势,在2014年以后寒露风强度指数持续低于平均值.     

南宁市近40年寒露风演变趋势及对晚稻的影响

【目的】研究南宁市寒露风的时空分布特征、演变趋势及对晚稻的影响,为南宁市防御寒露风及晚稻生产安排提供参考。【方法】利用1970~2011年南宁市8个地面气象观测站日平均气温资料,应用倾向率分析、滑动t 检验等方法统计分析南宁市寒露风的时空分布特征、演变趋势及对晚稻产量、空秕率的影响。【结果】南宁市东北部寒露风发生频率高于其他地区,进入21世纪后南宁市寒露风总体呈减少的趋势,其中轻度寒露风呈略增加趋势,中度寒露风呈缓慢减弱的趋势,重度寒露风呈明显减弱趋势。南宁市中度、重度寒露风开始日在提前,最近10年提前了3~6 d,而轻度寒露风开始日在推后,最近10年推后了5 d。寒露风日数与整个南宁市的晚稻产量没有非常明显的关系,而晚稻空秕率与寒露风日数呈明显的正相关。【建议】在寒露风发生频率高的南宁市东北部应适当减少晚稻晚熟品种的种植面积,且应选用抗逆性强的晚稻品种种植,以减弱寒露风的影响。针对南宁市中、重度寒露风开始日近10年已提前3~6 d的特点,应做好早晚稻的种植时间安排。对于稻田面积大、劳力紧张的农户, 早、晚稻以早配迟较好, 劳动力充裕的农户则以中配迟较好, 一般不主张迟配迟。     

江西双季直播稻倒春寒与寒露风灾害特征分析

基于江西省87个气象站1961～2018年的气温数据,采用气候分析方法,分析了江西省直播早稻倒春寒和直播晚稻寒露风灾害的发生频率、范围、强度特征及变化趋势。结果表明:在58年间江西直播早稻倒春寒灾害的平均发生频率为38%,北部高于南部,西部高于东部,且近30年全省倒春寒的平均发生频率较前28年下降了24个百分点;倒春寒灾害强度呈下降趋势,1996年以来未出现持续10 d以上的严重倒春寒灾害;直播晚稻寒露风灾害的发生程度以轻度和中度为主,发生频率一般为30%～50%;各地重度寒露风的发生频率一般低于10%;寒露风的发生范围在年际间差异较大,有24%的年份在局部地区发生了重度寒露风,有14%的年份在部分地区发生了重度寒露风;寒露风灾害强度呈下降趋势,在2014年以后寒露风强度指数持续低于平均值。     

嘉禾县寒露风特征及其对双季晚稻的影响

利用嘉禾县1981~2013年历年9月逐日平均温度资料,从发生次数、开始日期、强度、类型以及持续日数等5个指标对该县寒露风特征进行分析,结果表明,嘉禾县1981~2013年共出现了12次寒露风天气过程,寒露风出现频率为35.3%;平均开始日期为9月23日,最早出现在9月9日,最晚出现在9月30日;寒露风总天数为56 d,寒露风天气过程平均持续日数为4.7 d,最长持续日数为9 d;12次寒露风过程中湿冷型占75%,干冷型占16.7%,湿冷型为该地区寒露风的主导类型;重度和中度过程各占41.7%,轻度的年份占16.7%。发生偏早的寒露风较偏晚的寒露风对晚稻的影响更大,其中又以湿冷型寒露风的影响较大;6月下旬播种,9月20日前能安全齐穗的晚稻比播种偏晚的晚稻受寒露风影响要小。根据当地寒露风发生特点在做好寒露风灾害天气预报预警的基础上合理安排生产、加强农艺培管,是提高晚稻抗寒露风灾害能力,指导区域晚稻安全生产和防灾减灾的可靠手段。     

1961～2018年柴达木盆地大风日数变化特征

为了更好地剖析柴达木盆地大风日数的演变特征,利用柴达木盆地9个气象观测站1961～2018年大风日数资料,采用线性倾向估计、M-K突变法对大风日数的年际变化趋势进行分析。结果表明：柴达木盆地1961～2018年平均大风日数呈显著减少趋势。大风日数年际间差异较大,最多年与最少年之差为53d。大风日数的年代际变化在20世纪60～70年代呈增加趋势,20世纪70年代至21世纪10年代呈减少趋势。四季大风日数均呈现出减少趋势,依次是：春季＞夏季＞冬季＞秋季。月平均大风日数变化呈单峰型,1～4月逐月呈增加趋势,5～12月呈减小趋势,4月是一年中大风日数多的月份,处于波峰位置。年和春季大风日数在20世纪80年代左右开始呈下降趋势,春季发生了突变,年未发生突变。