浙江仙居县漂流旅游的气候影响因素探讨

采用仙居县漂流旅游项目营业开始迄今的客流量和同期的降水、相对湿度、风速和气温等气象资料对仙居县永安溪漂流的气候影响因素进行了研究。分析了当地的人体舒适度指标,统计了月平均舒适天数,同时探讨了降水和高温的影响,得出适宜的气候条件,计算了各指标的距乎百分率,并与客流变化作对比分析。结果表明：5月和10月气候适宜且旅游流量高;4月、7月和9月也为适宜时段,但客流量少,旅游资源有待进一步挖掘。     

气温降水序列时空分布及其相关性分析

本文利用统计模型、线性拟合和相关分析方法,对气温、降水资料的时空分布和相互间的相关性进行了计算,分析了黑龙江省气候特点。结果表明,黑龙江省气温持续显著升高,主要是最低气温和冬季气温显著升高影响;气温、降水在空间上存在正、负相关区域。     

基于GIS的陕西省极端气温及其重现期值的空间分布特征研究

通过统计方法,分析陕西省极端最高、最低气温重现期,并以GIS为工具,结合数字高程模型,对其进行空间插值处理,从而得到其在陕西省的空间分布。结果表明：威布尔分布计算陕西省的极端气温重现期较为合理;在考虑海拔高度影响时,普通克里金插值方法效果最佳;陕西省极端气温空间分布和重现期值的空间分布具有明显地域特征。     

气候业务中全球台站逐日气候资料集的建立

通过对全球逐日气温和降水观测资料集（GDCN1．0）的改进，建立了适用于开展气候业务的全球台站逐日气候资料集。新建资料集保留了GDCN1．0资料集中有较好代表性的资料，基本保持了原资料的空间分布，同时中国范围（含台湾岛）的资料内容更加丰富。对气温进行了严格的质量控制，最大限度地减少了错误值的影响。新建资料集在时间和空间分布上以及质量上都基本满足业务需求。     

赤峰地区气候资源空间插值方法研究

利用赤峰地区1971—2000年30年平均的气温和降水资料，采用三维二次趋势面和多元回归分析方法，通过对比分析和交叉驗证，选取空间化模型，最后进行小地形订正，最终生成永峰地区气候资源空间分布数学模型。进而结合1:25万地理信息电子地图，在GIS平台下，制作高分辨率的气候资源空间分布专题图，从而实现了气候要素由定性描述向精细化分析的转变。     

金华市人居环境气候舒适度分析

选取金华市8个代表站1970—2020年的气象资料,以人体舒适度指数为指标对金华市人居环境气候舒适度的时空分布进行评价,并采用通径分析法比较各气象因子对人居环境气候舒适度的影响权重。结果表明：金华市人居环境气候舒适度存在明显的季节差异和一定的地域差异。总体而言,各个舒适度等级中“舒适”等级出现的频率最高,且大多数时候都处于“不舒适”和“舒适”之间,出现“很不舒适”和“极不舒适”的频率很小。分季平均舒适度除夏季外,其余季节均有上升趋势,其中秋季和冬季的上升趋势略明显。在人居环境气候舒适度的影响因子中,气温对其起到最直接、最大的正向影响,而风速和相对湿度主要通过气温间接对舒适度产生一定的负向影响。     

普洱市宜居气候适宜性分析

气候舒适的程度及持续时间的长短,是影响旅游发展和人类居住环境适应性的重要因素。基于1981 2010年普洱市10个县区气象站的日平均气温、相对湿度及风速等常规气象观测资料,对季节划分、气温极值和平均气温空间分布进行了分析,计算舒适度指数(包括温湿指数、风寒指数、人体舒适度指数),研究了普洱市的宜居气候舒适性。结果表明:普洱市夏季90%的区域平均气温为20~24℃,仅有东部和中部少数河谷地带超过24℃;冬季90%的区域平均气温均在10℃以上。冬半年全市最低气温低于0℃的年平均日数不足1天,夏半年全市最高气温高于35.0℃的年平均日数不足4天。因此普洱市"冬无严寒、夏无酷暑",全年有6~9个月的春秋宜人气候,是典型的全年"人体感觉舒适"的宜居气候区,尤以夏半年最为舒适。近10年普洱市快速增长的旅游总人数和完成的GDP进一步说明普洱市的宜居和旅游的气候适宜性。     

我国气候对植被分布和净初级生产力影响的数值模拟

基于0.5°×0.5°经纬网格分辨率的一个全球植被动态模式,利用全国676个雨量站点1961～2000年日资料在0.5°×0.5°网格上插值得到的降水和气温资料作为模式气候强迫,模拟研究了中国区域近40年来的植被动态变化,估算了当前中国区域陆地植被净初级生产力,并分析气候与植被净初级生产力的相关性。结果表明:模拟的植被分布时空格局与实际观测的对应关系良好,模拟与观测的叶面积指数总体上比较一致;植被初级生产力空间分布及总量(约为4.64×1015g.a-1(C))的模拟比较理想。对模拟结果分析显示降水是影响净初级生产力的主要气候因子,而在干旱、半干旱地区温度与植被净初级生产力存在显著负相关关系。研究表明该模式能够比较合理地模拟气候对植被年际动态和生产力变化的影响,对于进一步深入研究气候与植被相互作用是有意义的。     

PRISM在松花江流域降水分布中的应用研究

基于松花江流域46个国家基准站的年降水资料和分辨率为1km的数字高程模型（DEM）数据，考虑了距离和高程权重，利用PRISM（Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model）内插方法计算了松花江流域2000-2004年各年降水量，通过Arcinfo输出了含有地理信息的降水量分布，细致地反映了松花江流域降水量的空间分布状况，并对所用气象站点数据作了交叉验证，误差在可接受范围内。     

1980—2017年四川省气候变化综合区划北大核心

基于四川省1980—2017年主要气象要素观测资料,运用ArcGIS空间分析法,分别探讨了气温、降水量和极端气候指数的年际空间变化特征;同时建立极端气候指标体系,结合熵权法、模糊综合评价法开展综合极端气候指数区划,最终完成1980—2017年四川省气候变化综合区划。研究表明:1980—2017年四川省极端气候事件的发生率呈上升趋势,从区域分布上大致表现为东高西低;根据四川省气温和降水量变化速率区划、综合极端气候指数区划,将四川省划分为6个气候变化区,其中,川东北地区综合气候变化速率最快。     

江苏省最大日降水量时空分布特征及其统计拟合

本文根据江苏省内60个观测站1961~2000年的逐日降水资料,分析省域日最大降水的空间分布特征及年度变化,建立了省内日最大降水的概率分布模式,从而推算分析出现大降水的概率。研究结果表明皮尔逊Ⅲ型概率分布模式能够较好的拟合大暴雨的分布特征。     

云南降水正态分布特征的初探

利用适合性检验方法，对云南省125个测站1961年一2000年40a逐月降水资料是否符合正态分布进行了检验，并对云南降水正态分布做了区划。研究结果表明，云南在雨季(5—10月)通过显著性检验的测站数明显少于干季(11一次年4月)通过显著性检验的测站数，其中8月份仅4站次通过显著性检验，而12月份高达97站次，占全省总站次的77．6％；即云南雨季降水多符合正态分布，而在于季多符合非正态分布，8月份几乎全省符合正态分布，而12月份大部份测站都不符合正态分布。云南降水量的正态统计分布一方面具有一定的区域性特征，另一方面又具有较强的局地性，不同的月份同一测站降水量的正态性不同。因此，在做有关降水量的分析预报时，很有必要考虑其正态性的统计分布特征。     

冰雹谱分布特征的探讨

本文分析了1986年在张家口地区取得的315份雹谱资料,经统计,拟合出六类雹谱分布型式,即指数型;A复合函数型;B复合函数型;对数函数型,双曲线函数型;函数型六类拟合式,並且都通过相关系数检验。与Ryde等人的资料对比,除指数谱有较大量级差别外,其余各类谱型分别相差2—3个量级。     

涡度规则分布与非规则分布的转换

用一个β平面准地转正压模式积分１２个模式日,研究涡旋相互作用问题。初始场上有一个台风涡旋和一对涡旋偶极子,它们的等值线均为光滑、规则的分布。规则分布的涡旋之间的相互作用,可以激发出一个非规则的貌似混乱的涡度分布区域。随着时间的演化,在这个非规则分布的区域,一个相对有序的反气旋环流又逐渐显示出来。     

W-3参数方程组的数值解法

从Ｗ－３风频模型的期望值及其拟合误差出发,分别用矩法和极值法导出关于Ｗｅｉｂｕｌ参数的两组方程。结合实测风况资料用数值法求解,获得相应的Ｗ－３风频参数,通过几个气象台站的实测资料计算、比较,证明这两种方法给出的参数其拟合精度均高于Ｗ－２模型给出的结果。     

降雨型滴谱与反射率因子及雨强关系研究

利用C＋＋Builder对激光降水粒子谱仪的原始雨滴谱数据进行解码,应用M-P分布对2008年6月8—9日庐山的一次降雨过程进行拟合。结果表明,M-P分布的拟合曲线与雨强有关,但不利于对比分析雨滴谱。以无量纲粒子直径和无量纲粒子密度分布的自然对数为自变量和因变量,建立M-P分布、线性最小二乘拟合、Γ分布的雨滴谱拟合关系式,通过误差分析得到Γ分布相对最优。比较雨滴谱反演的回波强度和南昌雷达观测取样点上的回波强度,发现它们随时间的变化趋势大体一致,但反演的回波强度略大于雷达观测。按平均直径、中数体积直径对降雨进行分类,分别建立层状云和对流云降雨的反射率因子和雨强之间的关系式（Z-I关系式）,2种降雨类型关系式的系数存在明显的不同。     

THE TEMPORAL AND SPATIAL DISTRIBUTION OF SEA SURFACE WIND ALONG THE COAST OF GUANGDONG PROVINCE IN CHINA

Temporal and spatial distribution characteristics of sea surface wind in Guangdong''s coastal areas were analyzed with data from four offshore observational stations between 2012 and 2015. The results are shown as follows: (1) The probability distribution of wind speed was basically consistent with Gaussian distribution characteristics; winds of Beaufort force 6 or higher were observed mainly in far offshore stations from October to March. (2) The probability distribution of wind direction was represented well by Weibull distribution. The deviation of wind direction of far station was relatively small for it was mainly controlled by monsoon over the South China Sea, while the near offshore station had a relatively large diurnal variation because of the influence of local synoptic systems such as sea-land breeze. (3) There were significant seasonal differences in wind speed and direction observed by different offshore observational stations. In strong wind seasons, the deviation of wind direction was relatively small while the deviation of wind speed was relatively large, and vice versa. In contrast with Class I station, the other three stations exhibited approximately normal distribution of wind direction and wind speed deviations. (4) Wind direction diurnal variation was moderate in windy periods, while it was obvious in relatively lower speed conditions. The deviation of wind speed in windy periods was generally greater because it was influenced by mesoscale weather systems for 10-20 h, and the influence was complicated, resulting in greater local differences in wind speed.     

全球变暖对区域极端气温出现概率的影响

在适当的概率分布模式基础上，考察冬夏极端气温出现概率对全球气候变暖的敏感率，以上海、南京、东台、徐州站为试验实例。分析结果表明，无论是冬季逐日最低(极端)或平均最低气温或夏季逐日最高(极端)或平均最高气温的概率分布的敏感率几乎都呈现出气温方差变化的影响大于气温均值变化的影响。     

AN ANALYSIS OF THE AEROSOLS IN THE LOWER-LEVEL ATMOSPHERE OVER BEIJING NORTHERN SUBURBS IN WINTER*

The physical and chemical characteristics of the aerosol samples were studied.The samples were collected on the 3 platforms (at levels 8 m,100 m and 320 m respectively) of IAP (Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences) observation tower during the periods from January 1 to 16 and from February 20 to March 2,2001.The concentrations of TSP (total suspended particles),chemical components and size distribution for aerosols were calculated.The effects of the meteorological conditions on the aerosol concentrations and its distributions werestudied.The main aerosol sources from which the aerosols in the samples collected came were investigated.The conclusion was drawn preliminarily as follows.The TSP concentrations decreased with height.Over 70% of the aerosol mass were distributed in the fine particle group (d<2.1μm).The top 20 aerosol elements with high concentration are listed from high to low according to their concentrations,and they are S,Fe,Ca,K,A1,Na,Mg,Zn,Cl,Ba,P,Ti,Pb,Mn,As,Cu,V,Br,Cr,and Sb.The aerosol element concentrations decreased with height,too.The mass of volatile elements was mainly distributed in the fine particle group.The ion mass was distributed in the same way as the element mass.From the point of view of contribution to the air aerosols,both anthropogenic and natural sources are important for Beijing.     

双光谱云图的云分类探讨

依据各类云在红外和可见光波段不同的光谱特性，考察了近百个数字云图样本，在红外－可见光二维光谱特征空间上基本确定了与种类相应的集群分布范围，由此判识出积雨云、薄卷云、厚卷云、中云、低云、沈积云和多层云系等７种主要云类及晴空区。并以１９９０年３月１５日１４时云图为例进一步讨论了诸云类在光谱特征空间上高频数分布区的形状和分布特点。