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《现代农业科技》2020,(1)
利用2004—2017年瓦房店观测站月浅层地温的观测数据,分析了瓦房店浅层地温年、季和月变化特征及其规律。结果表明,2004—2017年各浅层(5、10、15、20 cm)地温年变化呈现先降低再上升的过程,且2010年是寒冬,浅层地温历史最低。从月变化来看,各浅层地温的月变化总体呈现抛物线形变化,1月的0℃以下逐月上升到7月、8月25℃左右,然后再逐月降低到12月0℃以下,且4个浅层地温月变化一致。从各浅层地温四季变化来看,变化规律基本一致。春季平均地温均10.9℃;夏季平均地温约24.5℃;秋季平均地温约13.7℃;冬季平均地温约-2.3℃。各浅层地温总体就是冬季最低,夏季最高,且春季和秋季相差不超过3℃,这也符合瓦房店的海洋性气候特征。 相似文献
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《安徽农业科学》2020,(4):212-216
为了全面分析天水55年来各深层地温的气候变化特征,利用天水国家气象观测站1964—2018年0.8、1.6、3.2 m逐月平均地温资料,对其变化规律进行研究。结果表明,1964—2018年天水各深层地温呈显著的上升趋势,其升温幅度为0.398~0.426℃/10 a。0.8、1.6 m深层地温最大值出现在夏季,最小值出现在冬季;3.2 m深层地温最大值出现在秋季,最小值出现在春季。春、秋两季1.6 m土层平均地温的变化最活跃;夏、冬两季各层地温的变化特点正好相反,夏季深层平均地温随深度增加而降低,冬季则相反。气温和浅层地温与深层平均地温的年变化趋势呈显著正相关关系,在变化尺度上保持了高度的一致性。采用Mann-Kendall检验法检测天水各深层地温序列的突变现象发现,各深层平均地温在2001年前后均发生了突变,表明从2001年开始天水的深层平均地温进入了增高时期,以突变点2001年为界,增暖后时段的平均值比增暖前高0.37~0.52℃/10 a。 相似文献
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《现代农业科技》2016,(13)
利用万全县气象站1981—2013年期间小型蒸发皿(口径20 cm)蒸发量资料,对近33年万全县蒸发量变化进行统计分析。结果表明,近33年万全蒸发量最大的为5月,最小的为1月;一年四季中春季蒸发量最大,变化幅度也最大,夏季次之,冬季蒸发量及变化幅度最小,不同季节蒸发量变化趋势不同,春季和秋季蒸发量下降,夏季无明显变化,而冬季蒸发量呈上升趋势;年变化不明显,呈波状分布,蒸发量最大为2 108.92 mm(1999年),与最小值1 600.12 mm(2003年)相差508.80 mm;年代际呈波状变化,整体呈下降趋势,年代特征明显,20世纪80年代为各年代最高值,90年代为各年代最低值。 相似文献
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1981—2010年平原县气温变化特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据1981—2010年山东省平原县的平均气温及逐日最高、最低气温资料,采用一元线性分析、Mann-Kendall检验等方法,详细分析了年平均气温、季平均最高/最低气温的变化规律和特点。结果表明:30年的年平均气温、最低气温和最高气温的线性变化均呈显著的上升趋势;年平均日较差呈明显的下降趋势,冬季日较差最大,夏季日较差最小;四季的平均日较差均呈明显的下降趋势;30年高温日数长期以来呈升高的趋势,低温日数长期以来呈明显的下降趋势。 相似文献
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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。 相似文献
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《现代农业科技》2018,(11)
本文利用1981—2017年珠海市斗门区温度、降水及日照观测资料,采用线性趋势法分析当地气候变化特征及影响。结果表明,近37年斗门区年平均气温呈上升趋势,气候倾向率为0.47℃/10年,其中20世纪80年代至90年代中期为偏冷期,90年代末至21世纪为偏暖期;四季平均气温均和年变化一致,呈上升趋势;年降水量总体呈减少趋势,气候倾向率为-13.57 mm/10年;年日照时数呈波动略减少趋势,气候倾向率为-2.39 h/10年。气候变暖以及降水和日照时数减少增加了斗门区极端灾害性天气发生几率,同时对当地农业生产、人体健康、旅游活动及电力供应等带来不利影响。 相似文献
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《现代农业科技》2018,(21)
为揭示海淀区降水变化规律,利用2015—2017年汛期气象水文共享逐日降水资料,分析了近3年汛期降水变化特征。结果表明,海淀区汛期总降水量2016年最多,其次为2017年,2015年最少,其主要受年度最大暴雨影响。2017年汛期局地暴雨日数最多。海淀区汛期降水中心与暴雨中心分布特征一致,呈现2015年、2016年西北部沿山地带多、2017年东南部多的特点,降水中心的分布变化主要受暴雨中心影响。最大暴雨降水量对降水中心分布影响较大。降水中心变化的原因初步分析认为,2015年、2016年,受地形影响,在山前地带出现降水大中心;2017年,最大暴雨过程降水量相对2015年、2016年较小,局地暴雨天数多,受暴雨中心变化影响,降水中心出现在东南部。海淀区地形复杂,监测站点数量和位置的不同对降水量分布影响较大,站点的增多能更好地体现海淀区降水局地化分布特点。 相似文献