辽宁参考作物腾发量变化特征及成因分析

利用1961-2020年辽宁地区62个国家级气象观测站生长季的逐日气象观测数据,采用Penman-Monteith公式计算了辽宁地区参考作物腾发量（ET0）,利用ArcGIS的克里格插值法、M-K检验分析了辽宁地区生长季ET0的时空分布特征,对影响ET0变化的成因进行了分析。结果表明,近60年辽宁地区生长季参考作物腾发量呈现由西北向东南递减的变化趋势;ET0在1961-2010年呈下降趋势,2011-2020年呈升高趋势,生长季多年平均ET0变化趋势表现为波动下降趋势;生长季内ET0对相对湿度的响应最为敏感,为负效应。ET0对风速和温度变化的响应敏感性相对较小,为正效应。湿度的敏感系数绝对值明显高于风速和温度,7月份达到峰值;多年相对变化率绝对值最大的是风速,其次是温度和相对湿度;三个气象要素对ET0贡献最大的是风速,温度和湿度对ET0的正贡献不及风速的负贡献,综合敏感性和贡献两方面因素分析,风速的变化趋势为ET0呈下降趋势的主导因子。     

近55年海南岛气候要素时空分布与变化趋势

采用海南岛7个气象站观测的气温、降水、平均风速、相对湿度、日照时数和蒸发量等气候要素资料,分析了1959-2013年海南岛各气候要素的时空分布特征和变化趋势。结果表明:(1)海南岛多年平均降水量和相对湿度在中部山区多、西部沿海少,气温、平均风速、日照时数和蒸发量的空间分布则正好相反。(2)近55年海南岛年均气温和降水量均呈增长趋势,平均风速、相对湿度、日照时数和蒸发量降低趋势显著。其中,气温、降水量、相对湿度、平均风速、日照时数和蒸发量分别在1980、2007、1991、1983、1995和1992年前后发生突变。(3)气温增温率在海南岛中部山区琼中附近最高,降水量增长率在南部三亚附近最高;相对湿度、平均风速、日照时数、蒸发量降低率则分别在海南岛东北部区域、东部琼海附近、北部海口附近、中部山区最大。(4)气温、降水量、日照时数和蒸发量年内分布不均,而相对湿度和平均风速年内变化相对较小;各月气温和蒸发量年际变率相对较小,相对湿度、平均风速、日照时数、以及5-10月降水量年际变率相对较大。     

1960-2013年中国地表潜在蒸散发时空变化及其对气象因子的敏感性

基于中国107个气象站点的常规观测资料,采用Penman-Monteith公式计算了1960-2013年的逐日潜在蒸散发（ET0）,分析了中国5大区域的ET0对最高温度、最低温度、2m风速、日照时长、平均气压、相对湿度和地表温度的敏感性及其分区特征。结果表明：（1）模拟的从1960-2013年平均ET0和与蒸发皿蒸散发量之间的比值为0.55,各逐站点的ET0与蒸发皿蒸散发的相关系数为0.84-0.98（剔除观测值为0的情况的样本）之间和0.42-0.81（未剔除观测值为0的情况的样本）。（2）本研究中模拟的ET0以6.75mm/10a的速度呈现出下降的趋势。敏感性分析表明,在1960-2013年间的全国范围内,最高气温和最低气温分别增加0.68℃和1.54℃,相应地导致ET0增加12.81mm和14.13mm;风速减少0.51m/s,日照时长减少0.61h,相对湿度减少2.84%,将分别导致蒸散量减少48.08mm,21.5mm,204.49mm,这能很好的解释“蒸发悖论”问题。（3）对中国不同地理分区的ET0,在东北区域、华北区域、和西北区域,蒸散量最敏感的气象因子是相对湿度,其次是风速;在西南区域和华中和华东区域,蒸散量最敏感的气象因子是相对湿度,其次是日照时长。     

中国西北地区参考作物蒸散量的估算与变化特征

基于中国西北地区42个气象站1956~2011年逐日气象观测资料,采用Penman-Monteith公式,估算该地区的参考作物蒸散量(ET0),分析西北地区ET0的时空变化特征,并利用Mann-Kendall检验、小波分析和多元线性回归分析等方法分别对ET0进行突变检验、周期变化和主要影响因子分析研究。结果表明:(1)西北地区ET0存在明显的月和季节变化,ET0自夏季、春季、秋季和冬季依次减少;(2)近56 a来,西北地区年均ET0呈明显减少趋势,且存在一定的季节性差异,春、夏、秋季ET0均呈显著减小趋势,且夏季减少率最大,而冬季则呈平缓的增加趋势;(3)ET0减小幅度最大的地区位于哈密—和田的东北—西南向一带;(4)1956~2011年,春、夏、秋、冬季及全年平均ET0分别在1984、1986、1981、1995与1980年前后发生了一次减小的突变,且年均ET0存在2~3 a显著震荡周期和准6a的震荡周期;(5)ET0与2 m风速、日照时数呈显著正相关,而与相对湿度和平均气温呈负相关,其中与平均气温的相关性较弱,可见平均气温、相对湿度的升高与日照时数、2 m风速的下降导致西北地区ET0的减小,同时考虑日照时数、平均气温、风速和相对湿度4个气象因子的多元线性回归方程的均方根误差最小,表明西北地区ET0的变化是上述多种气象因子综合作用的结果。     

近40 a来青海湖地区的气候变化分析

选用青海湖流域天峻、刚察、共和、茶卡4站41a(1958—1998年)的气象资料，用主成分分析、趋势分析和相关分析对各气象要素的年、季平均值序列进行了分析。结果表明：青海湖地区降水和日照时数的年际变化较大，但无明显的长期趋势；该地区的平均气温、平均最高、平均最低气温都明显升高，其中以平均最低气温上升最为明显；风速呈明显的下降趋势，20世纪70年代最大，80年代最小，90年代又略有增加；该区80年代相对湿度较大，而90年代向暖干发展。     

乌鲁木齐河流域参考作物蒸散量时空变化特征

根据乌鲁木齐河流域5个气象站近30a的地面气象观测资料.应用1998年FAO最新推荐的Penman-Monteith公式计算了各月参考作物蒸散量ETo,在此基础上,分析了ETo的月际和年际变化特征,并探讨了各气候要素和海拔高度与ETo的相关关系。结果表明,乌鲁木齐河流域ETo空间变化较大。从山前冲洪积平原的人工绿洲区到高寒地带的乌鲁木齐河源头ETo多年平均值呈明显递减趋势,平均垂直递减率为17.3mm.（100m）-1;30a来,流域各站的年参考作物蒸散量ETo均呈递减趋势,递减速率为-0.05mm.a-1～-5.21mm.a-1;ETo与平均气温、平均最高气温、平均最低气温、空气相对湿度、风速、日照时数、降水量和小型蒸发皿蒸发量均具有较好的相关性;造成近30a乌鲁木齐河流域参考作物蒸散量呈递减趋势的气候原因是：气温、空气相对湿度升高和降水增多以及风速、日照时数减小等气候变化综合作用的结果。     

中国天气发生器模拟非降水变量的效果评估

文中介绍了天气发生器BCC/RCG-WG基于谐波分析和多变量平稳过程对最高气温、最低气温、日照时数、相对湿度和平均风速等5个非降水变量的模拟模型,并根据中国669个站点1971-2000年的逐日气候资料(降水、最高气温,最低气温、日照时数、相对湿度和平均风速)计算了各站点的非降水变量的模拟参数.根据计算的模拟参数对中国...     

各气象要素影响沙尘暴的方式和强度研究

利用1954—2005年甘肃60个测站春季17个气象要素和沙尘暴的日资料,对这些要素影响沙尘暴的方式和强度进行了详细分析。结果表明,风速、最大风速、蒸发量是甘肃省沙尘暴的正影响因子;相反,相对湿度、最小相对湿度、最低气压、水汽压和日照时数是负影响因子;气压、最高气压、气温、最高和最低气温,以及20:00～08:00,08:00～20:00和20:00～20:00的降水量对沙尘暴的影响方式具有明显的区域性差异。各要素对沙尘暴的影响强度具有明显的区域性差异,平均而言,最大风速、平均风速、最大风速风向、日照时数及蒸发量对甘肃沙尘暴的影响强度依次最大,20:00～08:00,08:00～20:00和20:00～20:00的降水量、气压和气温的影响强度依次最小。     

基于网络关注度的天气与旅游相关性分析——以长沙为例

为掌握网民对天气、旅游的关注程度,分析天气与旅游的相互关系。本研究以长沙国家气象站2012—2018年逐日气象观测数据及百度指数为网络关注度,利用趋势分析、线性拟合等,分析气温、降水、相对湿度、日照时数等因子与长沙天气、长沙全域旅游、长沙乡村旅游网络关注度的相关性。结果表明:三者的网络关注度主要以移动用户为主,约占80%以上;长沙天气的网络关注度与最低气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量显著相关,以本地用户关注为主,占比66.4%,其次为北京、广州、深圳、成都;大幅降温、连续暴雨过程、雷电预警等天气上新闻头条的机率大、次数多;长沙全域旅游的网络关注度与平均气温、最高气温、最低气温、风速、相对湿度显著相关;长沙乡村旅游网络关注度与气温、降水量显著相关;长沙天气、长沙全域旅游的网络关注度呈上升趋势,长沙乡村旅游的网络关注度呈下降趋势。游客人数受平均气温、平均最高气温、平均最低气温、日照时数的影响明显。     

中国黑戈壁地区日照时数时空变化及影响因素

利用1960～2011年中国黑戈壁地区11个气象站日照时数数据,分析了该地区日照多年变化特征。研究表明,该地区近52a来日照时数减少的变化并不明显,其趋势变化率为-2．0h／10a,远小于周边地区。四季之中,春季日照时数呈增加趋势,其他三季呈减少趋势。从空间分布上看,不同区域,年日照时数变化也不相同。黑戈壁地区年日照时数的减少与年降水量的显著增加和年平均风速的减小密切相关。     

海河流域太阳辐射计算模型评估及时空变异规律

太阳辐射是气候形成和演变过程中重要的驱动力,研究太阳辐射的计算模型及时空变异规律对地球和气候系统意义重大。根据1960-2012年海河流域6个站点太阳辐射资料和45个站点日照时数、气温等气象资料,建立了4种太阳辐射计算模型,采用平均相对误差和Nash-Sutcliffe效率系数评估模型精确程度,在此基础上利用优选出的模型计算45个站点多年逐月太阳辐射值,进而研究海河流域太阳辐射的时空变异规律。结果表明:Angstr9mPrescott模型最适用于估算海河流域的太阳辐射;从时间变化来看,海河流域1960-2012年太阳辐射总体上呈显著下降趋势,平均变化速率为-10 MJ·m-2·a-1,春夏秋冬四季均呈现显著减少趋势,其中夏季减少幅度最大,其次是秋季,春季和冬季减少幅度最小;从空间分布来看,海河流域西北地区多年平均太阳辐射值最高,南部低纬度区域太阳辐射最低,除丰宁站以外的44个站点均呈现太阳辐射减少趋势,最大减少幅度达-27 MJ·m-2·a-1,减少趋势最为明显的是中南部地区。人类活动造成的大气污染物增加可能是海河流域太阳辐射减少的主要原因。     

东疆地区蒸发量变化趋势及气象影响因子研究

对东疆地区1961-2001年小型蒸发皿蒸发量及其相关气象影响因子进行了分析,结果表明,东疆地区蒸发量呈显著下降趋势,蒸发量1970年代至1980年代初期的增多和1980年代中期至21世纪初的减少是突变现象;6种气象因子对蒸发的决定程度相对湿度>水汽压>气温>风速>日照时数>净地表辐射,风速与日照时数、相对湿度与水汽压、气温与水汽压、气温与相对湿度的协同作用对蒸发量的决定作用很大.相对湿度的显著增加是导致东疆地区蒸发量逐年减少的重要原因.     

1961-2009年东北地区日照时数变化特征

根据1961-2009年东北地区104个气象站的日照时数、气温、降水、风速和相对湿度资料,利用趋势分析、Mann-Kendall分析和相关分析等方法,研究东北地区日照时数月、季、年的时空变化特征,同时还对可能影响日照时数的气候因子进行分析。结果表明：东北地区5月日照时数最高,12月日照时数最低。年日照时数呈显著减少趋势,平均每10 a减少40.5 h;除秋季日照时数变化不显著外,其他季节日照时数均显著减少。在20世纪80年代初期存在明显的突变,日照时数开始减少。东北地区日照时数大致呈西高东低的经向分布;除黑龙江北部地区外,其余大部地区日照时数均呈减少的趋势,其中吉林北部地区减少最为明显。东北地区日照时数与气温呈负相关关系,相关系数为-0.40;与降水呈负相关关系,相关系数为-0.37;与风速呈正相关关系,相关系数为0.53;与相对湿度呈负相关关系,相关系数为-0.32。前三者均通过了99.9 %的信度检验,相对湿度通过了99.5 %的信度检验。     

东江流域蒸散发量变化趋势及其原因分析

将广东境内东江流域3个国家基准站的水皿蒸发量Epan观测资料与Penman公式估算蒸发能力E0的结果进行对比,得到两者平均相对误差为16.2%。分析了东江流域1956～2006年4个基准站Epan、E0、由FAO-56 Penman-Monteith公式估算蒸散量ET0及气象观测资料的50年变化趋势,其中温度t呈上升趋势,相对湿度μ、日照时数n、风速v呈下降趋势,降水无显著趋势。分析结果表明寻乌站(无Epan资料)存在较明显的"蒸发悖论"现象;惠阳站表现出一定"悖论"特点,连平、河源不存在"悖论"现象。进一步分析E0、ET0与各气象因子的关系知n和μ对E0、ET0的影响大于t和v,在出现"悖论"现象的2个站,n和μ的作用比没有"悖论"的两个站更明显,可见在东江地区n和μ的共同作用是"悖论"形成的关键。     

1966—2015年天山南北坡空气湿度差异及其影响因素

利用天山地区近50年(1966—2015年)逐日气象资料,采用Mann-Kendall趋势检验法研究了天山南北坡相对湿度(RH)的时空变化特征,分析了天山南北坡RH对平均气温、降水量、平均风速、参考蒸散量、日照时数的敏感性,并探讨了引起RH变化的主导因素。结果表明：(1)整个天山地区RH变化有略微上升的趋势但不显著,北坡RH总体呈下降趋势,南坡RH总体呈上升趋势。(2) RH空间分布呈自北向南递减趋势,南北坡全年及春季以下降趋势为主,而夏、秋、冬三季均以上升趋势为主,且南坡变化趋势的显著性高于北坡。(3) RH对风速、气温、日照时数及参考蒸散量均为负敏感,对降水量为正敏感。北坡RH对各气象因子的敏感程度依次为日照时数>参考蒸散量>风速>气温>降水量,南坡敏感程度依次为日照时数>风速>参考蒸散量>气温>降水量。空间分布上,仅降水量敏感系数高值区位于北坡伊犁河谷,其余要素敏感系数高值区均位于南坡。(4)参考蒸散量是影响天山地区RH变化的主导因子,整个天山地区参考蒸散发贡献率较高,日照时数贡献率高值区集中于北坡伊犁河谷,风速、降水量、气温贡献率高值区均集中于南坡克孜勒苏地区。     

1961-2009年三江源地区气候变化特征分析

利用三江源地区18个气象台站1961—2009年气温、年最高气温、年最低气温、降水量、降水日数等资料,分析了该地区年最高气温、年最低气温、降水量、降水日数等气候要素的变化趋势。研究表明:近49年来三江源年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均在升高,升高速率平均最低气温明显大于平均气温和平均最高气温,年平均气温的升高主要是由最低平均气温升高引起的;三江源年和四季降水量均呈增多趋势,冬、春季降水量增幅最明显,年降水量变化的空间分布北部增多而东南部减少,年降水量除20世纪70年代—21世纪初均呈增加趋势;年和冬、春季≥0.1mm降水日数增加,而夏秋季降水日数减少;年和冬、夏、秋季潜在蒸散量呈显著性增加趋势,春季变化则不明显;年和四季平均风速均呈显著下降趋势;年和四季日照时数变化不显著。     

近50年石家庄地面温度变化特征与气候因子的关系分析

利用石家庄地区5个观测站1961-2010年逐日地面温度、气温、风速、日照时数和总云量观测数据,分析讨论了该地区地面温度最高值和最低值的变化特征以及气温、降水、风速、日照时数和总云量对地面温度变化的影响.结果表明:地面最高温度波动幅度较大,其中冬季波动幅度明显偏大;地面最低温度波动幅度较小,其中夏季波动幅度明显偏大;地面最高温度夏、秋季降温趋势显著;地面最低温度各季节增温趋势显著;地面最高温度与最高气温、日照时数和风速互为正相关,与总云量互为负相关;地面最低温度与最低气温和总云量互为正相关,与风速、日照时数互为负相关;最高气温对地面最高温度的正相关性最强,风速最弱;总云量对地面最高温度的负相关性在夏、冬季较强;最低气温对地面最低温度的正相关性最强,总云量最弱;风速对地面最低温度的负相关性在春、秋季较强,日照时数在秋、冬季较强.     

黑龙江省草地螟第三暴发周期气候特征及风险概率

1996年以来,黑龙江省草地螟第三暴发周期持续至今,危害日益加重。以1959—2008年黑龙江省28个国家基本站气象资料以及草地螟暴发期等资料为基础,分析了黑龙江省草地第三暴发周期的气候特征及风险概率。结果表明：近50 a来,黑龙江省年平均气温、年平均最低气温呈显著的上升趋势,通过0.001显著性检验,气温在1988年前后出现突变。其他要素如降水量、降水日数、风速和日照时数均呈减少趋势,但只有年日照时数和年平均风速的减少趋势通过了显著性检验。哈尔滨草地螟始发日期与同期平均气温、日最高气温、最低气温、最小相对湿度关系密切,本地越冬虫源春季羽化对气温、相对湿度敏感性较高;同时,始见日期与最大风速的风向相关较为密切,可能是由于外地虫源对风向敏感性较高。通过对黑龙江省草地螟高峰期首日的风险概率分析,得出草地螟高峰期出现在5月最后一个候的风险概率为23.6%;出现在6月上旬的风险概率为36.6%;出现在6月中旬的风险概率为24.0%;出现在6月下旬的风险概率为14.4%。     

黑龙江省草地螟第三暴发周期气候特征及风险概率

1996年以来黑龙江省草地螟第三暴发周期持续至今,危害日益加重。以1959-2008年黑龙江省28个国家基本站的气象资料以及草地螟暴发期等资料为基础,分析了黑龙江省草地第三暴发周期的气候特征及风险概率。结果表明：近50 a来,黑龙江省年平均气温、年平均最低气温呈显著的上升趋势,通过0.001显著性检验,气温在1988年前后出现突变。其它要素,如降水量、降水日数、风速、日照时数均呈减少趋势,但只有年日照时数和年平均风速的减少趋势通过了显著性检验。哈尔滨草地螟始发日期与同期平均气温、日最高气温、最低气温、最小相对湿度关系密切,应该是本地越冬虫源春季羽化对气温、相对湿度敏感性较高;同时始见日期与最大风速的风向相关较为密切,可能是由于外地虫源对风向敏感性较高。通过对黑龙江省草地螟高峰期首日的风险概率分析,得到黑龙江省草地螟高峰期出现在5月最后一个候的风险概率为23.6%;出现在6月上旬的风险概率为36.6%;出现在6月中旬的风险概率为24%;出现在6月下旬的风险概率为14.4%。     

1959—2017年开平市日照时数的变化特征及其成因初探

利用开平市国家一般气象站1959—2017年逐月日照时数和1959—2012年逐年总云量、低云量、雨日、降水量、平均风速、相对湿度等资料,通过数理统计、线性倾向估计、小波分析、Mann-Kendall检验等方法,分析了开平市日照时数的变化特征及影响因子。结果表明:1)1959—2017年开平市年日照时数呈显著下降趋势,趋势系数为-7.36h/年,其中1993年为突变年,1993年后下降趋势明显;2)日照时数在4个季节均呈减少趋势,减少幅度从大到小分别为秋季、春季、冬季和夏季,月日照时数平均值为152.3h,其中7月最高为221.6h,3月最低为78.8h;3)日照时数存在3~5、7~8年的短期振荡周期,1980年以前存在准14年的振荡周期,1975年以后存在21~23年的中期振荡周期;4)影响日照时数变化的最主要因子是云量,云量增多,特别是低云量增多,会导致日照时数减少,次要因子是降水,平均风速也是影响因子之一。