青藏高原地区积雪分布及变化特征分析

本文利用我国高原地区1963—2002年的逐月积雪日数资料和1972—2011年的格点积雪月频率资料分析、对比了2种资料在该地区的时空演变特征。结果表明:同时段的(1972—2002年)站点资料与格点资料相比,空间分布高值区和气候倾向率分布高值区偏东北,偏北程度为3°～4°,偏东程度为2°～3°,且中心更为明显;在青藏高原西侧(85°E以西),积雪日数呈整体下降趋势;2种资料的积雪日数EOF分析存在一定的偏差,这与其对应的空间分布差异及气候趋势空间分布存在的偏差相吻合。     

阿勒泰地区冬季积雪变化及其与气温、降水的关系

本文对阿勒泰地区2004年—2018年冬季的积雪变化及其与气温、降水之间的关系进行了分析、探讨,结果表明：(1)阿勒泰地区11月份开始形成积雪稳定期,12月积雪覆盖率迅速发展,主要表现为积雪面积的扩张,12月到2月发展到鼎盛阶段,1 月达到最高峰,随着暖季的到来,气温逐渐回升,积雪也逐渐的消融。(2)14年来,大于20cm的积雪面积年际变化趋势是较大的,总体呈明显的下降趋势。(3)积雪变化与降水几乎没有相关关系,但积雪面积与气温有很高的负相关性,受气温的影响较大,说明气温是影响积雪变化的主导因素。     

1980—2009年辽宁省主要灾害性天气特征分析

运用统计学方法,对1980～2009年辽宁省54个气象站的降水量、气温、风速和雾等资料进行分析。结果表明：辽宁省年平均降水量自西北向东南方向逐渐增多,近30年累年日最大降水量在100—325mm,其中丹东地区发生暴雨及特大暴雨的几率较大;全省年平均雾日在3．1～57．8d,呈缓慢上升趋势;大风雪过程平原和沿海地区多于丘陵山区,东部地区积雪深度最大;高温日数西北部地区多于南部沿海地区,低温日数东北部地区多于沿海地带;全省年平均高温日数呈上升趋势,而年平均低温日数呈下降趋势。     

大兴安岭地区近31年积雪与冻土变化分析

利用1975～2005年大兴安岭地区6个气象台站的常规观测资料,分析了大兴安岭冬春积雪日数和最大冻土深度的变化及其与气候变化的关系。结果表明,大兴安岭冬春积雪日数在20世纪80年代略有增加,90年代减少;而近31年总体趋势呈减少趋势。近31年大兴安岭的最大冻土深度呈递减趋势。冬春积雪日数变化与冬春气温变化呈负相关,但与冬春降水之间没有明显的相关关系。最大冻土深度的变化与冬春气温和冬春降水的变化均呈负相关。     

青海牧区雪灾月尺度精细化直接预测方法研究

通过统计1961～2008年青海省牧区出现的雪灾情况,将出现雪灾的地区分为6个区,对应每个区域,将前期的降水、气温、降水日数以及同期的降水、气温作为因子,在保证信度≥0.1的基础上,确定相关系数较大的因子,运用线性回归方程建立预测模型,对青海省牧区分区域、分月份的积雪日数和积雪量进行预测,并依据＂青海省雪灾标准（DB63/T372-2001）＂进行相应级别的月尺度雪灾预警。通过检验,模型预测效果比较理想,是一种值得研究并不断完善的精细化直接预测方法。     

辽阳智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳逐1 h气温、日最高(低)气温进行检验,并采用最优滑动滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体为西部较高、东部较低;逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高,日最低气温预报较实况偏低;逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7、8月份预报准确率与其他月份相比较好,日最高气温预报准确率在冬季各月准确率较高;最高气温准确率最高、稳定性最好,采用最优滑动周期法订正后,准确率基本在80~90%;最低气温中西部地区订正后准确率也在70%以上。     

青藏高原地区积雪变化及特征分析

利用我国高原地区1963-2002年的逐月积雪日数资料,以及1972-2011年的格点积雪月频率资料,分析、对比了两种资料在该地区的时空演变特征。结果表明：同时段的(1972-2002)站点资料与格点资料相比,空间分布其高值区与积雪日数增值区均偏西北,偏北程度大致为3~4°,偏西程度大致为2~3°,且中心更为明显。在青藏高原西侧(85°E以西),积雪日数呈整体下降趋势。两种资料的积雪日数EOF分析存在一定的偏差,这与其对应的空间分布差异及气候趋势空间分布存在的偏差相吻合。     

气候变暖背景下玉树地区主要气象灾害分布特征及防御措施

本文根据自然灾害系统理论和暴雨洪涝灾害风险评估原理,基于基础地理信息数据和历史灾情数据,旨在利用玉树6个气象站1961—2017年汛期(6—10月)的逐日气温、降水数据,通过对暴雨洪涝致灾因子危险性及孕灾环境易损性的研究,对气候变暖背景下玉树州汛期暴雨洪涝及次生灾害的风险进行评估得到以下结论：玉树州有效积雪量年际变化趋势不明显,干旱日数、冰雹日数、雷暴日数、大风日数、寒潮日数均呈现减少的趋势,累计强降水日数呈现增多趋势。     

近45年毛乌素沙地的气候变化及其与沙漠化的关系

气候变化是影响区域生态环境演化的重要因素,为了研究毛乌素沙地的气候变化及其对沙漠化的影响,利用近45年(1961~2005年)的气象资料,分析了毛乌素沙地4个典型旗县(鄂托克旗、乌审旗、榆阳区及盐池县)的气温、降水量、气温与降水量的关系、年大风累计日数及蒸发量的变化。结果表明,该地区20世纪70~80年代气候发生了重要变化,气温回升较快,降水量和气温变化具有同步性,大风日数逐渐减少,蒸发量下降,这些气象要素的变化有利于沙漠化逆转;该地区气候空间差异很大,东南部地区的气候条件较西北部地区优越。依据文献记载,毛乌素沙地沙漠化的总体趋势及不同地区的空间差异与本文研究所得的气候变化趋势及空间差异结论相似,说明该地区的气候变化与沙漠化关系非常密切。     

气候变暖背景下玉树地区主要气象灾害分布特征及防御对策

本文基于自然灾害风险评估原理,利用玉树州6个国家基本站1961—2017年气温、降水、积雪深度、积雪持续时间、冰雹次数、雷电次数等气象数据及玉树州历史灾情数据,对干旱、雪灾、暴雨等气象灾害致灾因子危险性进行了研究,对气候变暖背景下玉树州主要气象灾害时空分布特征进行了分析。结果表明,玉树州有效积雪量年际变化趋势不明显,干旱日数、冰雹日数、雷暴日数、大风日数、寒潮日数均呈现减少的趋势,强降水日数呈现增多趋势。该研究结果可以在玉树州气象灾害风险管理工作中应用,为地方防灾减灾救灾工作的开展提供参考。     

内蒙古新巴尔虎左旗积雪气候特征分析

利用1971-2010年内蒙古新巴尔虎左旗实测积雪资料,分析近40 a新巴尔虎左旗地区积雪变化特征,得出以下结论:近40 a新巴尔虎左旗积雪日数呈波动下降趋势,但趋势不明显.年平均积雪日数为144.35 d,年积雪日数以0.510 d/10 a的趋势在减少,积雪初日以0.178 d/10 a的速度延迟,积雪终日以0.900 d/10 a的速度推迟,表明新巴尔虎左旗积雪日数缩短的趋势.     

辽阳地区智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳地区逐1 h气温、日最高（低）气温进行检验，并采用最优滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体表现为西部较高、东部较低；逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高，日最低气温预报较实况偏低；逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7月、8月与其他月份相比较高，冬季各月日最高气温预报准确率较高；日最高气温预报准确率最高、稳定性最好，采用最优滑动周期法订正后，准确率基本为80%～90%；中西部地区日最低气温订正后准确率也在70%以上。     

2011年1月黔东南低温凝冻暴雪天气气候分析

利用2011年1月黔东南地区16个县气象观测站观测资料,对出现的凝冻、暴雪、积雪等气象灾害进行了分析,并与历年气候统计资料进行了比较分析。结果表明:2011年1月平均气温异常偏低,突破历年同期最低值,凝冻总日数仅次于2008年1月,积雪总日数均突破历年同期最高值。     

临夏地区极端气温气候特征分析及预报研究

利用1961—2010年临夏地区6个国家级自动气象观测站日观测数据,应用国际上流行的百分位法确定年极端温度阈值,使用数理统计方法,对临夏地区50年极端气温气候特征和时空分布进行分析和研究;使用Morlet小波分析方法找出极端气温气候特征振荡周期和振荡规律,对未来极端气温气候做出预报预测。结果表明:临夏地区年极端最低、最高气温均呈上升趋势;年极端最低气温日数在减少,最高气温日数呈增多趋势。小波分析显示,极端气温普遍存在4~13年、18~22年和27~28年周期振荡规律。     

1986—2015年新宾县大雾发生规律及相关要素分析

利用新宾气象观测站1986—2015年的地面观测资料,对新宾地区的大雾天数、气温、相对湿度、低云量进行统计,分析该地区大雾出现频次的年际变化趋势、分布情况以及与相关要素的关系。结果表明:新宾地区大雾日数呈减少趋势,季节性明显,主要分布在夏、秋2季,而大雾日数的变化与相对湿度和气温存在一定的对应关系,并且低云量在5以下时易产生大雾。     

阿勒泰地区冬季积雪变化及其与气温及降水的关系

本文对阿勒泰地区2004—2018年冬季积雪变化及其与气温、降水之间的关系进行了分析。结果表明,阿勒泰地区11月开始形成积雪稳定期,12月积雪覆盖率迅速发展,主要表现为积雪面积的扩张,12月到翌年2月发展到鼎盛阶段,1月达到最高峰;随着暖季的到来,气温逐渐回升,积雪也逐渐消融。14年来,>20 cm的积雪面积年际变化趋势较大,总体呈明显下降趋势。积雪变化与降水几乎没有相关关系,但积雪面积与气温有很高的负相关性,受气温的影响较大,说明气温是影响积雪变化的主导因素。     

江西省近60年极端高温变化特征及其对水稻的影响

利用江西省有完整观测资料的80个气象观测站的日最高气温资料,采用算术平均法、线性趋势法和显著性检验等气候统计诊断方法,选取极端最高气温、不同强度高温阈值日数和高温初终日等3个高温特征指标分析江西省近60年极端高温变化特征及其对水稻的影响。结果表明,近60年江西省日最高气温≥35℃的年日数增速显著;日最高气温≥38℃的年日数增速不显著;日最高气温≥40℃的年累积站日在20世纪60—90年代变化不明显,但进入21世纪急剧增多;江西省大部地区3个不同强度高温阈值日数均呈上升趋势;近60年江西省极端最高气温大部分地区呈上升趋势,最高气温历史极值大部分地区出现在21世纪;高温平均初日明显提前、平均终日明显推后,高温日数明显增多;高温对江西省双季早稻和一季稻抽穗扬花、灌浆乳熟影响明显。     

气象条件对青菜价格的影响及其关系模型

根据上海市2006—2012年青菜逐日价格资料及同期气象资料,应用统计方法分析了气象条件与青菜价格涨跌幅度的关系。结果表明:(1)6—9月份青菜价格涨幅与暴雨日数、降水量、日降水量≥80 mm日数有极显著的正相关关系。全市暴雨累计日数(t)与青菜价格涨跌幅度(ΔP,%)的关系式为ΔP=8.209t-21.36。(2)台风过程降水量、暴雨日数、大暴雨日数、平均最大风速等与青菜价格涨幅均呈现显著正相关。台风降水量(R)×风速(F)与青菜价格涨跌幅度(ΔP,%)的关系式为ΔP=41.69R×F-20.16。(3)12月份至次年1月份气温高青菜价格下跌;平均气温≤0℃日数、降水量、日均日照时数≤3 h的日数多则价格涨幅较大。降水量(R)/气温(T)与青菜价格涨跌幅度(ΔP,%)的关系式为ΔP=0.439R/T-30.56。(4)3—5月份及10—11月份的日照时数(S)多、气温(T)高,青菜价格下跌。春季的关系式为ΔP=-27.8 ln(S×T)+23.97;秋季的关系式为ΔP=-15.1ln(S×T)-9.308。     

宁夏平罗沙漠土地错季节种植甜西瓜气象条件分析

采用概率统计、相关统计、线性变化趋势、图标对比等方法,对宁夏平罗县气象站1999—2018年近20年4月份平均气温、最低气温、晚霜冻结束日期、大风和沙尘(暴)出现日数、日照时数、6月份最高气温等气象资料进行分析,结果表明:近20年来平罗地区春季气温回升速度明显加快,气温明显偏高,大风、沙尘(暴)天气日数减少,晚霜冻结束日期提前,降水增多,日照充足。同时,根据甜西瓜的生理特点以及其在不同生育生长期对气象条件的要求等因素,得出甜西瓜错季节种植的可行性结论。     

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。