鲁中地区极端高温变化特征分析

基于1966—2015年鲁中地区8个气象站日最高气温、日最低气温和相对湿度气象观测资料,利用年最高气温、高温日数、极端高温日数、暖夜日数、炎热日数和高温热浪日数等指数,研究其极端高温天气变化特征。结果表明:鲁中地区近50 a年最高气温随时间变化呈增加趋势,1990年后增加趋势明显,有6 a左右的主要变化周期,主要空间变化规律一致;极端高温天气呈增强趋势,尤其在1990年以后,年炎热日数和轻度高温热浪日数最多出现在1994年,年高温日数最多出现在1997年,年极端高温、暖夜日数和重度高温热浪日数均出现在2005年;中部地区发生极端高温天气频率高,南部山区发生频率低。     

Experience is not enough: A dynamic explanation of the limited adaptation to extreme weather events in public organizations

This study advances theory articulating the micro-level processes behind public organization adaptation to extreme weather. It tackles a persistent puzzle about the limited adaptation to extreme weather among public organizations: why does adaptation remain deficit after public organizations have experienced repeated extreme weather and some catastrophic consequences? We develop a computational agent-based model that integrates extant theory and data from semi-structured interviews of U.S. public transit agency managers, and use the model to investigate how micro-level cognition and behavior interact with environmental constraints to facilitate or impede the diffusion of adaptation. We articulate in greater detail how experience with influential extreme weather events matters to adaptation, highlighting that such experience is insufficient for adaptation to occur. A key insight is that the potential benefits from both increased risk perception and additional financial resources stemming from disaster- or non-disaster-induced opportunities can be underutilized, absent effective coupling between heightened risk perception and availability of resources that creates windows for adaptation. Using this insight, we further identify managerial and policy interventions with maximum leverage to promote adaptation to extreme weather in public organizations. The experiments show that slowing risk perception decay and synchronizing opportunities with extreme weather occurrences can stimulate adaptation.     

Attribution matters: Revisiting the link between extreme weather experience and climate change mitigation responses

The literature suggests that extreme weather experiences have potential to increase climate change engagement by influencing the way people perceive the proximity and implications of climate change. Yet, limited attention has been directed at investigating how individual differences in the subjective interpretation of extreme weather events as indications of climate change moderate the link between extreme weather experiences and climate change attitudes. This article contends that subjective attribution of extreme weather events to climate change is a necessary condition for extreme weather experiences to be translated into climate change mitigation responses, and that subjective attribution of extreme weather to climate change is influenced by the psychological and social contexts in which individuals appraise their experiences with extreme weather. Using survey data gathered in the aftermath of severe flooding across the UK in winter 2013/2014, personal experience of this flooding event is shown to only directly predict perceived threat from climate change, and indirectly predict climate change mitigation responses, among individuals who subjectively attributed the floods to climate change. Additionally, subjective attribution of the floods to climate change is significantly predicted by pre-existing climate change belief, political affiliation and perceived normative cues. Attempts to harness extreme weather experiences as a route to engaging the public must be attentive to the heterogeneity of opinion on the attributability of extreme weather events to climate change.     

天气预报分析型数据模型及生成

将原始数据转换为分析型数据,增强用户对海量数据的分析能力,是数据仓库技术最核心、最有价值的思想,也是数据仓库在气象领域应用的基础。该文针对天气预报领域数据空间性、瞬变性、物理性和多尺度性等特点,提出了五元组描述的天气预报分析型数据概念模型;总结了生成分析型数据的固定区域统计、划分区域统计、基本天气系统识别和天气学概念模型识别4种聚集变换,并对其关键技术进行了讨论。提出了基本天气系统自动识别的滤波-划分-测量算法,探讨了针对气象数据特点的模糊空间关系,定义了进行天气学概念模型识别的空间模糊产生式规则,并针对空间数据给出了定位条件等扩展。     

甘肃省夏季极端最高气温的气候特征

通过对甘肃省1951～2000年极端最高气温的统计分析,找出甘肃省极端最高气温的时空分布和地域分布的气候特征;对区域性极端最高气温天气过程的大气环流特征进行分析,归纳出不同类型的高温环流形势。     

克拉玛依特强大风的气候特征及天气分析与预报

分析1971—2006年克拉玛依11级以上特强大风天气的气候特征,总结了年代际变化及月、季分布特点。研究显示,在全球气候变暖造成极端天气事件明显增多的大气候背景下,克拉玛依特强大风天气呈明显减少趋势。在这种气候背景下,利用NCEP资料,分析了克拉玛依发生特强大风的主要天气形势特征,提出预报思路,给出预报经验指标,提高对特强大风的防范意识和预报能力     

Prediction of extreme rainfall event using weather pattern recognition and support vector machine classifier

A major component of flood alert broadcasting is the short-term prediction of extreme rainfall events, which remains a challenging task, even with the improvements of numerical weather prediction models. Such prediction is a high priority research challenge, specifically in highly urbanized areas like Mumbai, India, which is extremely prone to urban flooding. Here, we attempt to develop an algorithm based on a machine learning technique, support vector machine (SVM), to predict extreme rainfall with a lead time of 6–48 h in Mumbai, using mesoscale (20–200 km) and synoptic scale (200–2,000 km) weather patterns. The underlying hypothesis behind this algorithm is that the weather patterns before (6–48 h) extreme events are significantly different from those of normal weather days. The present algorithm attempts to identify those specific patterns for extreme events and applies SVM-based classifiers for extreme rainfall classification and prediction. Here, we develop the anomaly frequency method (AFM), where the predictors (and their patterns) for SVM are identified with the frequency of high anomaly values of weather variables at different pressure levels, which are present before extreme events, but absent for non-extreme conditions. We observe that weather patterns before the extreme rainfall events during nighttime (1800 to 0600Z) is different from those during daytime (0600 to 1800Z) and, accordingly, we develop a two-phase support vector classifier for extreme prediction. Though there are false alarms associated with this prediction method, the model predicts all the extreme events well in advance. The performance is compared with the state-of-the-art statistical technique fingerprinting approach and is observed to be better in terms of false alarm and prediction.     

自动气象站与人工观测的数据对比分析

利用2003年1月至2004年12月兖州自动气象站观测资料和人工观测资料,对各气象要素进行了对比分析并探讨了两者差异形成的原因。结果表明:两种观测方式的观测数据虽然有一定差异,但在允许的精度范围内,其中平均地面最低温度、平均地面最高温度、地面极端最低温度和地面极端最高温度总体差值较大。除仪器的性能和工作原理造成的差异外,观测环境的变化、人为操作和特殊的天气现象也是造成差异的重要原因。     

诊断天气气候时间序列极值特征的一种新方法

将平稳过程的交叉理论用于天气气候极值分析,提出了一种诊断天气气候时间序列极值特征量的新方法,在正态假设下,推证出天气气候记录中,极值出现频数、持续时间和等待时间的估计公式,论证了极值出现频数与其频谱结构的对应关系及其相互推算方法.实例应用表明,其理论计算值与实测值相当一致,这种方法对于气候变化诊断与预测和天气预报具有很强的实用价值.     

黄海西部海洋工程风、浪设计参数的分析和计算

使用黄海西部站点观测、船舶记录及海洋调查资料，建立计算海面风速的转换关系式。综合转换风速、台风报告或台风风场计算风速，分七个区块建立年最大风速序列；藉助极值Ⅰ型概率分布，推导了各区不同重现期的大风极值。开发使用美国SOWM波浪谱模式产品，推导了二个格点上不同重现期的波高极值，该值与近海波浪计算值一起组成合理的极端波高分布。     

长沙市夏季百叶箱内外温度特征

对长沙市2011、2012年夏季(6—9月)百叶箱内外温度同步观测资料进行统计分析,结果表明:百叶箱内外温度呈现白天箱外温度高于箱内,晚上低于箱内的日变化特征,但不同类型天气交替时间存在早晚不一。箱内外夏季平均温度、极端最高温度的变化趋势一致,但箱外温度高于箱内,且不同类型天气百叶箱内外温度存在差异,阴雨天平均相差1.2℃,多云差2.8℃,晴天差3.1℃,极端最高温差达6.4℃。特别是日最高温度大于等于35℃的高温日数,2年箱内共出现61天,而箱外多达125天;箱内极端最高温度为38.9℃,而箱外极端最高温度高达42.0℃。因此,在高温预报和公共气象服务工作中,应当要考虑外界温度(百叶箱外温度)与百叶箱内温度之间存在的差异。     

定量评估极端天气影响农业总产值的方法

选取对极端天气敏感性和脆弱性较高的农业领域为研究对象,将极端天气因子和农业生产因子引入Cobb-Douglas生产函数,构建气候经济模型,定量分析了极端天气事件对浙江省农业总产值的影响。结果表明：极端天气因子与浙江省农业总产值存在长期均衡关系,对农业总产值有显著的负面影响。高温日数、低温日数、强降水日数每增加1%,浙江农业总产值分别减少0.072%、0.046%、0.076%;高温日数和强降水日数的短期波动对农业总产值也有显著的负面影响;不同区域的农业总产值受极端天气影响程度存在差异,浙江西北地区和西南地区相对东部沿海地区受极端天气影响更为严重。     

1961—2013年内蒙古极端气温变化分析

文章选用全区均一性较好的71个地面气象站1961—2013年逐日最高和最低气温资料,给出了极端气温指标定义,计算分析了内蒙古极端气温事件时空变化特征。结果表明:1961—2013年内蒙古地区极端气温以极端高温事件增多、极端低温事件减少为主,但近几年这种变化有所减缓,主要表现在极端高温事件发生频率下降、极端低温事件发生频率明显上升。极端最低气温的变化趋势或幅度较极端最高气温明显。     

利用随机模拟研究极值天气的预报模型试验

将随机过程的交叉理论应用于天气气候极值分析，以长江三角洲地区逐月最高最低气温为例，说明了交叉理论在极值研究中的作用。基于该理论，对上海市近100a一月气温序列，用随机模拟的方法讨论了极端温度出现的频数、持续时间、时间间隔等参数对于气候变化的敏感性，并根据气候变化趋势，预测了未来气候极值统计特征的变化规律。     

近50年来乌兰乌苏多种天气事件变化特征研究

利用乌兰乌苏镇1964～2012年的气象资料,选取逐年平均气温、极端最高气温、极端最低气温、大风、雷暴、沙尘暴、沙尘天气及大雾、轻雾天气出现的天数作为分析对象,运用3年移动平均法、回归分析法、非参数检验方法的Mann-Kendall趋势检验和突变检验法以及小波分析法,进行了多种天气事件的年纪变化趋势分析.结果表明：（1）大雾天气的发生日数呈增加趋势,沙尘天气、沙尘暴天气、轻雾天气、大风天气和雷暴天气的发生日数都呈减少趋势,其中大风天气发生日数减少趋势最为明显.（2）平均气温、年极端最高气温、年极端最低气温、大雾天气、轻雾天气、沙尘暴天气、雷暴天气和沙尘天气在研究时段都出现了突变,且平均气温、轻雾天气、沙尘天气和雷暴天气在突变之后不久都达到了极显著的上升或者下降变化趋势.（3）平均气温、年极端最低气温、年极端最高气温、大雾天气、雷暴天气和大风天气有明显的周期性,但是不同的气象要素周期性长短是不同的,沙尘、沙尘暴和轻雾天气则没有明显的周期性.     

驻马店极端气温分析

利用驻马店10个站气象资料,分析了极端温度的时间变化特征、高温天气与6-8月降水量之间的关系和极端晴热高温、极端湿热高温天气形成的天气背景及影响因子,确定了高温出现的前期预报指标。     

驻马店极端气温分析

利用驻马店10个站气象资料，分析了极端温度的时间变化特征、高温天气与6--8月降水量之间的关系和极端睛热高温、极端湿热高温天气形成的天气背景及影响因子，确定了高温出现的前期预报指标。     

奥运期间天津极端天气气候事件背景分析

利用1951～2006年天津7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、最大风速和8月扬沙、雾、雷暴和冰雹的观测资料,统计了对足球比赛影响较大的高温、暴雨、大风、雾和雷暴等极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会天津分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:在奥运会期间,天津易出现高温、暴雨、雷暴和雾等不利天气;而大风、扬沙、冰雹的概率相对较小。相对而言,8月中旬至9月上旬,这些不利的极端天气气候事件发生的概率小,对各项赛事的开展较为有利。     

百叶箱与通风辐射罩的气温日最值差异

利用2009年8月—2010年7月的平行观测资料,对新型自动气象站中百叶箱和通风辐射罩气温观测系统气温日最值对比差的分布、粗差率、一致率以及平均值等进行统计,对日最值的出现时间进行对比,对日最值对比差与环境风速的关系进行分析,建立并验证了百叶箱气温日最值的订正方法。结果表明:百叶箱和通风辐射罩气温日最值对比差的分布均呈右偏态,且偏斜程度较大,不服从正态分布;日最高气温与最低气温的一致率分别为90.0%和81.5%,两者存在较大差异,但其粗差率基本一致,均略高于3.0%;与通风辐射罩气温观测系统相比,百叶箱的日最值数据总体偏高0.2℃左右,同时其出现时间也存在不同程度的滞后;气温日最值的差异会随着环境风速的增强而减小,特别是当风速大于4.5 m·s-1时,其差异可缩小到0.1℃以内;以环境风速为主要参数的气温订正方法将最高气温的差异缩小到0.03℃,一致率提高到95.2%,将最低气温的差异缩小到0.01℃,一致率提高到94.1%。     

极端天气指数在强对流天气中的应用及检验

数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。