湖南气象干旱日数的时空变化特征

利用湖南88个地面气象站点1960-2009年逐日资料,按照国家标准《气象干旱等级GB/T 20481-2006》中推荐使用的综合气象干旱指数（CI）,采用EOF、REOF和Morlet小波分析等方法,统计分析了1960-2009年湖南气象干旱日数的时空变化特征。结果表明：湖南年平均气象干旱日数呈南多北少的分布特点,高值区位于湘江中上游地区。湘江中上游、常德西北部至怀化一带为轻旱日数相对高值区;中旱日数偏多中心为湘中、湘南北部、湘北部分地区;湘中以南、湘北、湘西为重旱日数偏多区域;湘中衡邵盆地为特旱日数大值中心。EOF和REOF分析表明,湖南气象干旱日数空间分布既有全区一致性,也存在南部与北部、东北与西南相反变化的差异,空间分布大致可分为湘南、湘东北、湘西北、湘西和湘中5个气候区。近50a各气候区气象干旱日数变化趋势均不显著,气象干旱日数的年际变化幅度均较大,但进入21世纪后,除湘西区气象干旱日数有减少趋势外,其余4个气候区均呈增多趋势。Morlet小波功率谱分析表明,气象干旱日数存在2~3a、4~6a的显著性周期变化。研究结果可为湖南制定合理的抗旱对策提供科学依据。     

霜监测模型的探讨——以湖南省为例

为了实现基于区域气象站观测资料进行霜的精细化监测和利用高分辨率数值预报产品开展霜的精细化预报,运用湖南省97个地面气象观测站建站至2012年4月逐日最低气温、降水量、相对湿度、风速、日照、总云量、天气现象资料,在全面分析了霜形成的气象条件的基础上建立了湖南省霜监测模型,开展了霜监测模型误差比对分析。结果表明：在日最低气温小于等于3℃条件下,分段考虑不同气象要素临界阈值对霜模拟准确率的提高有较大作用;建立的霜监测模型与霜观测结果的误差小于通用监测指标;霜监测模型模拟的的初霜日、终霜日、无霜期、霜日与观测值空间分布形态、年代际变化趋势都较为一致;该模型可用于开展霜的监测、预报。     

基于气象条件的油茶产量模型研究

为给每年油料加工规模的规划提供分析依据,基于1 222项气象指标数据,利用湖南省77县(区)1969—1979年油茶历史产量和24个测产点2006年以来的测产序列,选用逐步回归方法,建立了油茶不同物候期气象条件与油茶产量的关系模型,及以各物候期拟合产量数据为因子构建的油茶产量模型,比较分析了各产量模型的平均相对误差和对增、减产的拟合能力。结果表明:以开花期和果实成熟期气象条件建立的产量模型其拟合效果最好,但仍比不上以11个物候期拟合产量作为因子建立的油茶产量模型的效果好;拟合效果与地理条件密切相关,低海拔地区的湘北以及湘中偏南地区的平均相对误差均较小,而海拔较高的湘西北、湘西南和湘南南部山区的平均相对误差均较大。同时,分析建立的101个油茶产量模型的因子结构发现:开花期、果实成熟期、油脂转化和积累高峰期为模型入选频次最高的3个物候期,其中开花期入选频次最高的气象因子为气温类因子;果实成熟期入选频次高的因子有平均最低气温、连续有日照天数、15℃以上的积温;油脂转化和积累高峰期入选频次最多的为气温尤其是高温日数。文中因此认为,基于开花期气象条件建立的油茶产量模型可用于油茶产量预估,入选产量模型频次高的因子可为油茶产量气候潜力的挖掘提供参考依据。     

新标准下湖南梅雨的划分及其气候特征

根据中国气象局2014年印发的《梅雨监测业务规定》中区域梅雨特征量划分标准,利用1960—2014年湖南梅雨监测区20站逐日气象资料,计算了湖南梅雨监测区1960—2014年的梅雨期入梅、出梅日期,以及梅雨期长度、梅雨量、梅雨强度等梅雨特征量,分析了梅雨特征量的气候特征以及与长江中下游型梅雨的关系。结果表明,湖南梅雨各特征量存在显著的年际变化特征,但各特征量在不同时段具有不同的变化趋势;湖南湘中以北地区梅雨是客观存在的,梅雨特征量能较好地反映监测区域的夏季雨季特征,且与长江中下游型梅雨有密切的联系。