城市化对咸宁地区风速和相对湿度的影响分析

利用1981—2014年的地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料,根据卫星数据实现城郊站点分类,选取赤壁站作为城市站,崇阳站作为郊区站,分析咸宁地区相对湿度和风的年和季节变化特征,并采用UMR(Urban Minus Rural)方法和OMR(Observation Minus Reanalysis)方法定量解析城市化对咸宁地区相对湿度和风速的影响。结果表明:近34年来城区和郊区的风速分别以-0.18 m·s~(-1)/10a和-0.05 m·s~(-1)/10a的速率逐渐减小,UMR值(城郊距平差)的变化趋势为-0.13 m·s~(-1)/10a,对应的城市化贡献率为75%,城市化对风速的影响在夏季最为明显,其贡献率为100%。近34年来城区和郊区的相对湿度分别以-1.34%/10a和-2.49%/10a的速度减小,且郊区减小的幅度大于城区的,近10年来城区的相对湿度开始大于郊区的,城市化对咸宁地区相对湿度的影响表现为由"干岛效应"向"湿岛效应"的转换,且"湿岛效应"在夏季表现最为明显。利用UMR和OMR方法计算的风速和相对湿度的变化趋势较为一致,但UMR计算结果表明城市化对风速减小及相对湿度增加的影响更为显著,能更好地反映城市化进程对咸宁地区相对湿度和风速的影响。     

基于OMR方法的城市化进程对辽宁省气温变化的影响分析

利用1961—2018年辽宁省61个国家级气象站逐日平均、最高、最低气温观测资料以及NCEP/NCAR再分析资料,定量分析了城市化对辽宁省气温变化的影响。结果表明：辽宁省气温呈显著增加趋势,观测资料的增温趋势较再分析资料明显;逐日平均、最高、最低气温均表现出冬季增温速率最快,春季、秋季次之,夏季增温速率最慢;在城市化影响贡献率上,秋季最大,夏季和春季次之,冬季相对较小;空间分布上,辽宁省绝大部分地区城市化影响呈上升趋势,呈现出中部大于外围,东部大于西部,南部大于北部的分布形势,城镇化发展水平越高的地区,观测与再分析方法的差值增加趋势越明显;平均气温、最高、最低气温的城市化影响分别是0.13℃/10 a、0.045℃/10 a、0.216℃/10 a,城市化影响贡献率分别为38.5%、19.5%、43.4%,说明快速的城市化进程是导致辽宁省气温增暖的重要因素。     

1961—2004年黑龙江省近地层风速变化趋势分析

利用1961—2004年地面风速资料,分析了黑龙江省近地层风速变化趋势特征,并对比了国家气象站与农垦气象站风速变化的异同,最后探讨了黑龙江省近地层风速对气候变暖、人类活动的响应。结果表明:(1)近44年来,除极少数测站外,黑龙江省大部分地区年和四季风速呈现显著减小趋势;春季平均风速减小最大,为1.74 m·s~(-1);冬季次之,为1.40 m·s~(-1);秋季较小,为1.33 m·s~(-1);夏季最小,为0.99 m·s~(-1)。(2)国家气象站与农垦气象站风速均呈现减小趋势,但农垦气象站减小幅度小于国家气象站,这可能与1978年以来黑龙江省城市化进程加快有关。(3)黑龙江省近地层风速的减小与气候变暖和人类对土地利用方式的改变有一定关系。     

基于1899—2015年观测资料的青岛风环境变化特征

基于青岛站1899—2015年117 a年平均风速和青岛市88个自动站1961—2015年逐日风速资料,结合NCEP/NCAR再分析资料,分析青岛风速气候变化特征。结果表明:在全球气候变化背景下,青岛站的风速变化是一个先增强（1899—1938年）,再波动维持（1939—1991年）,之后又减小（1992—2015年）的过程;20世纪90年代后的风速变化对1961—2015年青岛站风速明显下降（0.41 m·s-1/(10 a)）贡献显著;1961—2015年青岛偏北风减小趋势为0.33 m·s-1/(10 a);青岛东南沿海地区平均风速减小趋势大于北部内陆地区的分布特征是对青岛城市化发展水平区域差异的响应,城市化对地面年平均风速减弱贡献率约为-17.3%。     

中国1960-2016年风能资源的时空分布特征（英文）

基于462个气象观测站1960–2016年共57年的近地面风速日资料,利用克里格空间内插,最小二乘法,相关系数检验和经验正交函数分解(EOF)等方法分析了年均和各个季节中国区域风速及有效风能密度的时空变化特征。研究结果表明:在中国北部和部分沿海地区年平均风速在3 m s~(-1)以上,有效风能密度在75 W m~(-2)以上,而在中国南部地区平均风速和有效风能密度均较小。近五十多年以来,中国区域年均和季节平均风速呈明显下降趋势,北部地区春季递减率最大,沿海地区冬季递减率最大。广东部分地区年平均风速有增大的趋势,西南,华南和华中西部地区年平均风速变化不大。平均风速大的区域,递减率也大。年平均风速和年有效风能密度的主要空间分布模态表现出高度的一致性,均呈现逐年减小趋势。中国风速及风能资源的减小趋势,主要与全球变暖及土地利用变化有关。     

城市化进程对安徽省风速的影响

利用1981-2010年安徽省61个站的逐日风速资料,结合卫星遥感台站分类方法,统计分析了城市化进程对年、季节平均风速、最大风速和小风日数的影响和贡献。结果表明：(1) 近30年安徽省年、季节平均风速和最大风速呈显著减少趋势,小风日数呈显著增加趋势。城市站的变化速率明显大于乡村站,郊区站基本介于二者之间。(2) 2000年开始安徽省城市化进程加快,导致城市站与乡村站平均风速及小风日数距平的差异有明显增大趋势。(3) 城市站与乡村站年平均风速的趋势系数之差为-0.10 (m/s) /10a,城市化对年平均风速减弱的贡献率为40.0%,春季更明显;城市站与乡村站年小风日数的趋势系数之差为15.58 d/10a,城市化对年小风日数增多的贡献率为46.9%,秋、冬季更明显;城市化对年最大风速的影响不明显。     

1961～2010年河北省地面风变化特征及成因探讨

利用1961~2010年河北省73个地面气象站风观测资料,结合NCEP/NCAR(2.5°×2.5°)月平均再分析资料和国家气候中心下发的环流指数,采用线性趋势拟合方法,分析地面风速的空间分布以及风速和最大主风向风频的时间变化特征,并对风速减小的成因进行探讨。结果表明:空间上风速呈东北西南向带状分布,依次有大、小、大3个风速带。年平均风速呈减小趋势,减小速率为0.207 m·s-1/10 a;3.0 m/s以下的风速日数呈明显增加趋势,8.0 m/s以上的日数呈显著减小趋势,3.0~8.0 m/s风速的日数没有明显变化趋势。代表站最大主风向为偏南风,最大主风向风频平均每年增加0.54 d。风速的减小与1980年代以后影响我国的环流经向度减小、西风指数增加有关,也与城市化效应的影响有关。     

城市化对石家庄站近地面风速趋势的影响

利用1972—2012年石家庄城市站和4个乡村站地面风速资料,采用城乡对比方法,对石家庄城市站地面风速序列中的城市化影响进行分析,结果表明,石家庄站年和季节平均地面风速和平均10 min最大风速的长期下降趋势,主要是由城市化因素引起。具体结论如下：(1)石家庄站年和四季平均风速、平均10 min最大风速和大风日数均呈极显著的减少趋势,年平均减少速率分别为-0.15 (m/s)/10a、-1.05 (m/s)/10a和-2.90 d/10a;乡村站年平均风速呈微弱下降趋势,年平均10 min最大风速减少较为明显,年大风日数减少趋势非常显著,减少速率分别为-0.02 (m/s)/10a、-0.21 (m/s)/10a和-2.19 d/10a。(2)石家庄站年平均风速下降趋势中的城市化影响为-0.13 (m/s)/10a,城市化影响非常显著,城市化贡献率达到86.0%。该站春、夏、秋、冬季平均风速变化的城市化影响分别为-0.16 (m/s)/10a、-0.10 (m/s)/10a、-0.13 (m/s)/10a和-0.15 (m/s)/10a,城市化贡献率分别为82.8%、87.6%、88.6%和85.4%。(3)石家庄站年平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响为-0.84 (m/s)/10a,城市化贡献率为79.7%;春、夏、秋、冬季平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响分别为-0.94 (m/s)/10a、-0.80 (m/s)/10a、-0.60 (m/s)/10a和-1.01 (m/s)/10a,城市化贡献率分别达到90.4%、78.6%、64.9%和79.1%。(4)城市化对石家庄站年大风日数减少的影响不显著,但冬季大风日数减少仍明显与城市化过程有关。     

百里风区代表站大风资料的连续性及其特征分析

选取新疆百里风区代表站51495旧站址(七角井国家基本气象站)1956—1998年和新站址(十三间房国家基本气象站)1999—2016年逐月大风日数、平均风速、最多风向,以及迁站前后对比观测和平行观测等资料进行分析,采用线性回归、相关分析、均一性检验等方法,分析资料的连续性及大风的年、季、月变化特征及趋势。结果表明:迁站后资料序列呈现出不连续性,未通过t检验,资料无法连续使用。十三间房站在迁站前年大风日数呈显著的波动上升趋势,倾向率为6.74 d·(10 a)~(-1),其中夏季增加最明显;年平均风速呈微弱的减小趋势,倾向率为-0.01 m·s~(-1)·(10 a)~(-1),秋季下降最显著;年主导风向以北风(N)和静风为主。迁站后年大风日数呈显著减少趋势,递减率为-6.72 d·(10 a)~(-1),其中春季减小最明显;年平均风速减小趋势较迁站前明显,倾向率为-0.31 m·s~(-1)·(10 a)~(-1),除了冬季其它三季下降趋势基本相似;年和各季主导风向发生频率基本一致,以偏北风(N、NNW、NNE)为主。     

极干旱区域台站迁徙前后资料的差异分析——以东疆托克逊站为例

采用新疆托克逊站和参考站(尉犁、东坎两站)1974—2014年观测资料,分析了城市化对托克逊站气候资料的影响,结果表明:地处极干旱区域的托克逊站气温、相对湿度和平均风速与参考站一致性较差,其中,由于城市化发展造成托克逊县的升温率为0.44℃·(10 a)~(-1);均一性检测发现,由于城市化的影响,平均气温、相对湿度、风速均产生了断点。新站与旧站观测资料对比分析发现,由于新旧站环境差异大,使得年相对湿度新站比旧站低4.0%;年平均风速新站偏大1.3 m·s~(-1),年风向相符率低只有49.01%,平均风速全年各月在显著性水平0.05的条件下资料不连续。     

城市化进程对珠江三角洲地区气温变化的影响

根据1979—2010年珠江三角洲24个气象站的气温观测数据以及NCEP/NCAR R1地表气温再分析月资料,运用OMR（observation minus reanalysis）方法分析了珠三角地区平均气温、平均最高气温、平均最低气温的年、季变化趋势。研究结果表明,过去32年珠三角大部分地区呈增温趋势,年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温的OMR趋势分别为0.22/10a、0.19℃/10a、0.23℃/10a,对珠三角地区观测气温增暖的贡献率分别为55.7%、41.7%、57.2%;四季OMR增温趋势冬季最大,夏秋季较小。城市化对区域平均最低气温的影响比对平均最高气温的影响更大。     

吉林地面和高空风速变化特征及成因分析

利用1975-2012年吉林50个地面气象站观测资料和3个探空站测风资料,对地面和0.5~40km高空风速的时空变化特征进行了分析,并分析了高、低空风速变化的原因。结果表明:吉林地面(10 m)年和四季平均风速均呈现中西部和东部近海区较大、东南部地区较小的空间分布特征;近38年吉林地面年平均风速平均每10年减少0.21 m·s~(-1),高于全国平均和大部分区域平均,大风区或大风季节的风速减小幅度最大;在1975-2012年期间,吉林高空风速随高度增加呈先减小后增大的变化趋势,对流层和平流层下层的夏季平均风速趋于减小,冬季平均风速趋于增加,而且冬季风速增加对年平均风速增加的贡献最大。大气环流系统对吉林地面和高空风速均有影响,城市化的发展、观测环境的改变减小了地面风速。     

浙江近海冬季大风风速推算和ASCAT风速订正方法探讨

利用2010—2014年12月至次年2月浙江省自动气象站测风资料和ASCAT散射计反演的风场资料,通过模糊聚类空间分型,选取有代表性的站点建立浙江近海冷空气大风的风速推算公式,并对ASCAT近海风场产品进行误差分析和风速订正。结果表明:冷空气影响时浙江北部近海多数自动站与舟山浮标站相比有偏南风矢量差,南部近海自动站比温州浮标站有东南风矢量差,自动站风速一般小于浮标站。海拔高度与自动站和浮标站风速差值δ相关性不显著,站点离岸距离是影响δ的主要因子。冷空气影响时浙江近海ASCAT反演风速与实况相关系数的分布具有平行于海岸线且自西向东增大的特征,相关系数超过0.5的站点一般离岸30 km以上,舟山和温州12个浮标站测风与ASCAT反演风具有较好的相关性。浙江近海ASCAT风速的误差空间差异较大,经订正后的风速分布也具有平行于海岸线、自西向东逐渐增大的特征,且与观测的误差绝对值一般小于2 m·s~(-1)。     

华北地区风速变化的分析

本文利用华北地区1957-2006年共计50a 104个气象观测站的实测风速,分析了该地区年平均风速的空间分布特征、逐年代变化特征、近50a来的变化趋势以及风速突变现象,研究表明,华北地区风速呈西北和东南地区偏大、东北一西南向风速偏小的分布特征;风速有减小趋势,大部分台站风速减小趋势达到了-0.2～-0.5(m·s-1)/10a;华北南部风速最先开始突变,西部次之,北部和中部没有检测到突变时间.     

城市化对宁波地区极端气温及人体舒适度的影响

利用浙江省沿海宁波市鄞州站(城区)和石浦站(海岛)1956—2018年逐日最高气温、最低气温、相对湿度和风速资料,结合宁波1978—2017年城市化进程参数,研究城市化进程对人体舒适度气象指数(BCMI)及相关气象要素的影响。结果表明:(1)宁波沿海城市城区和海岛年平均最高气温、最低气温均呈增高趋势,城市化进程对城区最高气温、最低气温增幅的贡献率分别为32.3%、48.8%;(2)城市化导致城区年平均相对湿度呈减小趋势,海岛站相对湿度变化不明显;(3)城区和海岛年平均风速均呈减小趋势,城区风速突变年份相对更早,但风速的减小主要是气候自然变化所致,与城市化进程关系不大;(4)气温对人体舒适度指数BCMI的影响最大,城区夏季和冬季极端气温下的BCMI均表现出增大趋势,夏季往炎热不舒适方向发展,冬季则往舒适方向发展;(5)宁波城市化进程参数K与城区BCMI表现出明显的正相关性,城市化进程对城区夏季最高气温和冬季最低气温增幅的贡献率分别为57.8%和46.1%。     

探测环境变化对密云气象站地面风观测的影响

文章利用密云站、上甸子站1994-2013年的地面风观测资料,以上甸子站作为参考站,对比分析了密云站第二阶段与第一阶段风观测值的差异。结果表明:第二阶段风速平均值较第一阶段减小了0.5 m·s~(-1);2013年年平均风速受台站周围环境影响最大;观测场周围障碍物对不同季节、月平均风速影响程度为:春季最大,夏季最小;3月最大,8月最小;观测场周围环境对西南偏西风风速影响最大,对1~2 m·s~(-1)风速频率影响最大。第二阶段静风频率增加了5.5%;各季静风频率均有增加,冬季最大,春季最小,秋季大于夏季。     

三种风场再分析资料在辽宁省海岸带的比较与评估

利用1981-2015年辽宁省海岸带20个气象站常规观测资料与同期ERA-Interim、JRA-55和CFSR三种再分析资料进行对比分析,讨论了风速场再分析资料在辽宁省海岸带的适应性问题。结果表明,三种再分析资料与观测资料的大风相关性均通过显著性检验,ERA资料相关性最好,但ERA的最大小时风速明显较观测资料偏小。三种再分析资料在空间上的偏差有明显的不均匀性,绥中、兴城一带偏差较小,旅顺口站偏差较大;CFSR资料最大小时风速的偏差绝对值小于1的站点最多,适用性较好;ERA资料的大风次数与观测资料最为接近,且14:00(北京时,下同)最大小时风速和大风次数的偏差均较08:00偏小。三个海区最大小时风速平均绝对误差的差别不显著,基本在1.5~3 m·s-1之间,而大风次数的误差较显著,渤海海峡误差相对较大,黄海北部次之,渤海北部误差最小,其中CFSR资料的风速平均绝对误差最小。观测的最大小时风速和大风次数呈显著减少趋势,JRA和CFSR资料呈缓慢减少趋势,而ERA资料呈增加趋势;ERA和JRA资料的年代际曲线波动平稳,不能表现出观测资料的年代际变化趋势,CFSR资料与观测值最为接近,但是变化趋势较观测资料缓慢。在长期变化趋势空间分布上,CFSR资料的可信度相对较好,JRA资料次之,ERA资料差别较大。     

第24届冬奥会海坨山赛区近两年冬季地面风场特征

基于北京市海坨山赛区4个自动气象站2014、2015年冬半年地面风场资料,分析第24届冬奥会海坨山赛区冬季地面风场分布特征。结果表明:(1)各站冬季地面风场具有明显的风向取向以及风速值分布区间特征,其中海拔较高的A1492站风向呈明显的西西南至西北4个方位取向,10.0 m·s~(-1)以上风速的发生频率约为49.1%,月平均风速均10.0 m·s~(-1);(2)各站月平均风速最大值均出现在1月,A1489、A1490和A1491站风速最小值均出现在11月,A1492站最小值出现在3月;(3)各站日逐小时平均风速呈典型的日变化特征,08:00—16:00风速逐渐增大、16:00—18:00缓慢减小。     

地形及下垫面对渤海大风影响的数值研究

为研究渤海周围下垫面对大风的影响,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对2009年4月13和15日两次渤海东北大风过程进行了地形和海洋下垫面敏感性试验。结果表明:渤海北部地形对渤海海面大风有增强作用。地形的存在会使大风区更偏东,冷空气速度略偏慢,而辽宁东部地形的阻挡作用会使黄海北部海面风速减小。辽河平原喇叭口地形的存在使喇叭口东北部风速增大,而喇叭口西南侧及渤海海面风速减小。由于海洋下垫面较光滑,会对海上大风起到增强作用,引起"向岸风"效应。海洋下垫面对大风的增强作用与大风强度有关,风速越大,海面对大风的增强作用越明显,向岸风作用也就越明显。两次东北大风的试验结果表明,海面对大风的增强作用在渤海北部约2~3 m·s~(-1),渤海南部约3~5m·s~(-1)。渤海海洋下垫面对大风的增强作用大于渤海北部地形动力作用。     

吉林省极大风速时空变化特征及其与气候变暖的关系

利用吉林省1971—2018年最大风速及2005—2018年极大风速数据,采用阵风系数方法对1971—2004年极大风速进行估算,形成1971—2018年极大风速序列。在此基础上采用累积距平、极值Ⅰ型分布、Mann-Kendall检验等方法对极大风速的时空变化特征及其与气候变暖的关系进行分析。结果表明:(1)8级及以上大风随着风力级别的升高,出现站次迅速减少;(2)年内极大风速呈双峰双谷型特征,春、秋季为两峰,冬、夏季为两谷;(3)1970年代以来,吉林省年平均极大风速每10 a下降0.9 m·s~(-1),超过8级的大风站次呈减少趋势;(4)吉林省平均极大风速、10～50 a一遇的极大风速都呈西北高、东南低的空间分布,长春站10～50 a一遇的极大风速最大,达33.9～40.7 m·s~(-1);(5)年平均极大风速和气温呈明显的反相关和反位相关系,且在1988年前后发生突变,和东北地区气温突变同步;(6)尽管由于气候变暖,吉林省极大风速呈明显减小趋势,但仍有极端大风天气出现,2011—2018年10级以上大风出现95站次,还出现1站次13级以上大风,因此仍需加强大风灾害防御。