1961—2018年黑龙江省干湿气候的时空格局特征

黑龙江省作为中国粮仓和东北亚生态屏障,旱涝对该区域农业生产及生态安全具有重要影响。为明确区域气候干湿状况的时空格局特征,根据黑龙江省62个气象站点1961—2018年逐日降水量资料,采用标准化降水指数(I_(SP)),利用气候趋势、Mexican Hat小波分析、经验正交函数(EOF)等方法,分析了黑龙江省近60年的气候干湿时空格局特征。结果表明:1961—2018年,黑龙江省年尺度标准化降水指数(I_(SP12))值在波动中呈微弱的增加态势,气候状况总体表现为湿润化趋势;季节尺度上,春季、秋季、冬季的气候均呈湿润化趋势,其中春季和冬季湿润化趋势较明显,均通过了0.01水平显著性检验,夏季总体呈不显著的干旱化趋势。年尺度I_(SP12)存在7 a主周期、28 a次周期,春季I_(SP3)(3个月尺度的I_(SP)值)存在24 a主周期,夏季I_(SP3)存在7 a主周期,秋季I_(SP3)存在7 a主周期、3 a次周期,冬季I_(SP3)存在28 a主周期、2 a次周期。且在未来一段时间内,黑龙江省年和季节气候在其主周期内均将处于湿润期。年气候干湿状况的空间变化具有3种典型模态,4个季节则均具备2种典型模态,年和四季的第一典型模态对应的典型场分布均为正值,具有全局一致型的空间变化特征,年季节尺度的气候整体干湿变化基本同步。松嫩和三江两大平原区是区域气候干湿变化的敏感区域。     

黑龙江省热量资源变化及其对作物生产的影响

气候变暖背景下,热量资源变化势必对寒地农作物生产环境、生长发育及种植制度产生重要影响。本文利用黑龙江省1971—2014年67个观测站逐日气象资料,计算了≥10℃活动积温和≥0℃活动积温(以下简称积温)及无霜期等农业热量指标,采用线性倾向率、累计距平、M-K检验和经验正交函数(EOF)方法等统计方法,分析了热量资源变化特征及突变特征,以及对农业生产的可能影响。结果表明:≥10℃积温和≥0℃积温分别以86.7℃?d?(10a)-1和80.5℃?d?(10a)-1的速率显著增加,无霜期呈延长趋势[倾向率为3.8 d·(10a)-1];≥10℃积温和无霜期在1993年发生突变,突变后二者初日提前,终日延后。≥10℃积温和≥0℃积温的增加幅度西部大于东部,无霜期延长幅度中西部大于东北部,农业热量资源变化幅度大的地区亦是热量敏感区域。热量资源增加对农业的影响,表现在农作物适宜生育期延长;适宜水稻和玉米种植的区域向北、向西扩张,大豆种植重心北移;原适宜种植极早熟、早熟品种的区域逐步被中熟、中晚熟品种替换。热量增加使水稻、玉米和大豆三大作物产量的进一步提高成为可能。     

黑龙江省夏季异常降水特征及其对总降水的贡献研究

利用黑龙江省80个气象站1971～2016年6～8月逐日降水资料,参照国家标准规定大雨、暴雨事件为异常降水,以数理统计和贡献率方法分析黑龙江省夏季和6、7、8月异常降水及其贡献率变化特征,探讨异常降水对总降水的贡献。结果表明,1971～2016年,研究区夏季异常降水在时间上呈非连续性发生特征,贡献率呈大幅度波动变化,年际间振幅较大,夏季相同月份内大雨贡献率震荡更强,不同月份内,6月大雨贡献率变化最剧烈,8月暴雨贡献率变化最剧烈;异常降水发生在空间上不存在显著经向或纬向变化规律,呈分散性特征,相同月份内暴雨分散性更突出,不同月份内,6月分散性最显著,7月异常降水则相对集中。贡献率空间离散程度较大站点多分布于松嫩平原、三江平原北部,变化不稳定,松嫩平原为异常降水多发区;1971～2016年,大雨、暴雨对总降水量贡献表征为复杂性和相对性。相同年份多以暴雨占主导地位;不同年份中,其他量级降水具有重要贡献。异常降水密集年份中,日降水量20.0～24.9 mm应多予关注。研究客观表征异常降水对总降水的贡献,避免"降水量"分析的绝对性。     

“5·16”红花尔基樟子松林重大火灾发生的气候条件探讨

分析了“5·16”红花尔基樟子松林重大火灾的气候条件是前期气候干旱,气温骤升13.6℃;计算的森林可燃性的综合指标395、423与实际情况相符;火灾蔓延迅速的风力4￣5级;利用极轨卫星遥感资料和地理信息系统计算了在天空无云、风力4￣5级时的火场火势的蔓延速度一般为137￣173hm2/h,可为以后的林火预报提供参考。     

大兴安岭北部不同降水梯度下兴安落叶松生长对升温的响应差异

目的为了解大兴安岭北部不同降水梯度下，兴安落叶松径向生长与气候关系是否存在差异，尤其是对最近的升温是否存在不同的响应。方法本文在大兴安岭北部沿降水梯度选择3个采样点?莫尔道嘎（Moerdaoga，ME，年降水量363 mm）、图里河（Tulihe，TLH，454 mm）和阿里河国家森林公园（Alihe，ALH，525 mm）进行树轮取样。运用树轮气候学方法，分析了气候变暖背景下兴安落叶松生长?气候关系随降水梯度的时空变异规律，并探讨兴安落叶松生长应对极端气候的抵抗力、恢复力和弹性力。结果不同降水梯度下，降水对兴安落叶松径向生长影响差异较小，仅有TLH兴安落叶松生长与当年8月和上年秋季降水呈显著正相关。温度是兴安落叶松径向生长的主要限制因子，但在不同降水区存在显著差异。在低降水区域（ME），生长季最低温度是兴安落叶松生长的主要限制因子；在中降水区域（TLH），上年9月最低温度对兴安落叶松径向生长的影响最强；在高降水区域（ALH），均温和低温是影响兴安落叶松生长的主要气候因子，上年秋季和冬季温度升高不利于当年兴安落叶松生长增加。综合温度与降水的帕默尔干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）表明，ME采样点兴安落叶松生长与PDSI关系不显著，TLH兴安落叶松生长与PDSI显著正相关，ALH兴安落叶松与PDSI显著负相关。20世纪80年代快速升温后，3个采样点兴安落叶松的径向生长出现与升温相反的趋势。ALH采样点相比其他两个采样点应对极端气候有较高的抵抗力，但恢复力较弱。结论我们的结果表明环境水分的多少会影响兴安落叶松对未来气候变暖的响应，尤其是在生长应对极端气候的抵抗力和恢复力上可能会存在较大差异。      

黑龙江省旱作玉米生产降水利用效率潜力演变特征

研究旱作玉米降水利用效率潜力可反映降水对其产量的贡献,对作物布局具有重要意义。利用黑龙江省80个气象站1961—2017年逐日气象资料及玉米生育期和产量资料,运用EOF经验正交函数、小波分析及数理统计方法,分析了旱作玉米降水利用效率潜力时空演变特征。结果显示:1961—2017年玉米降水利用效率潜力总体呈现阶段性微升态势,振幅为33～59 kg/(hm~2·mm),且依次存在28,15,5,8 a周期变化,1961—1979年和1992—1998年为上升阶段、1980—1991年和1999—2017年为下降阶段;玉米降水利用效率潜力空间分布高值中心以黑河—齐齐哈尔东南部—大庆—哈尔滨—双鸭山—佳木斯—伊春为闭合区域,高值为黑河的五大连池,低值中心在大兴安岭地区的呼玛北部地及牡丹江市的宁安一带,高值区域内玉米降水利用效率潜力振幅变化稳定,其他区域以高值区域为中心向外侧逐渐递减;玉米降水利用效率潜力齐齐哈尔东南部—大庆—哈尔滨闭合区域尚有30～50 kg/(hm~2·mm)潜力可以挖掘,在大兴安岭地区的呼中以北地区可挖掘潜力不足10 kg/(hm~2·mm)。不同的玉米种植区域,可采取合理密植、保墒耕作、适时施肥等措施提高玉米降水利用效率潜力。     

呼伦贝尔市沙地气候变化特征

气候变化是草原生态环境演变的重要因素。根据长年观测的气象学资料,通过对气温、降水量、蒸发量、大风、沙尘暴等诸多气候因素的分析,揭示气候变化对呼伦贝尔沙地生态环境演变的影响。     

基于GIS的表征水分资源气候要素的推算及空间变化特征

为了揭示水分资源的空间变化特征,满足地质勘探、地质灾害预报、设施农牧业工程、工农业基地工程的建设以及开发利用降水资源各用户的需求,利用GIS工作平台,采用傅抱璞先生提出的半经验半理论气候资源回归模拟方法,将呼伦贝尔市水分资源推算到3”×3”小网格上,建立的41个表征水分资源空间分布模型,34个通过了极显著性检验,7个通过了显著性检验。有88％的模型回代检验和83％的模型模拟检验的平均相对误差均在-5％～5％之间,从而实现了水分资源快速、准确的查算。在此基础上分析了水分资源的空间变化规律,为该地区充分合理利用水分资源提供科学依据。     

1971～2000年大兴安岭北部林区雷暴活动规律

利用1971～2008年大兴安岭北部林区8个气象站气象观测资料,对大兴安岭北部林区雷暴的活动情况和变化规律及闪电空间分布、闪电的次数、强度和能量的活动情况等特点进行分析。结果表明：大兴安岭北部林区雷暴活动呈波动减少态势,其北部的满归、莫尔道嘎和乌玛等地是闪电频发的中心地带,闪电的强度和能量在6月中旬以后明显增强。     

内蒙古综合干旱监测评估和预警系统开发

摘要：本项目收集整理全区118个气象台站的气象和生态监测信息数据，充分应用现代计算机编程技术，建立了干旱气象服务历史数据库。开发完成对全区各地气象台站网络传递的逐日（逐旬、月）气象、生态、灾情监测实时信息自动化采集整理、数据解译、数据追加入库的应用功能程序模块，实现了及时补充和调用实时数据的业务化应用目的。为干旱分析服务提供了日滚动的干旱程度评估和预警的干旱等级指标，包括等级划分、受旱症状描述，建立了干旱评估、预警模型。实现了逐日滚动开展干旱监测评估和预警服务工作。系统各模块应用功能强、业务化程度高、操作简捷。使得全区一大批从事干旱气象服务人员的技术数据分析应用和服务产品制作水平和能力得到提高。在防旱抗旱工作中收到了明显的业务服务效益