化德县牧草高度与气象因子灰关联分析

利用化德国家基本气象站生态观测的2004—2015年6月羊草和针茅牧草绝对高度资料与2015年4—6月气象要素观测资料,采用灰色关联计算方法 ,分别计算了羊草和针茅高度与21个气象因子的关联度。结果表明:21个因子对羊草和针茅高度的影响非常明显,其中,4月的气温是影响6月羊草高度的首要因子,而6月的降水量对针茅高度的影响最大。     

青海湖地区天然牧草对水分条件反应特性分析

利用青海省铁卜加牧业气象试验站1987-1996年的气象和牧草资料，研究了降水、土壤湿度与蒸发量等水分条件对青海湖地区铁卜加草原5种优势种天然牧草生长高度及产量形成的影响。结果表明：环湖地区山地草原草场中紫花针茅Stipa purpurea、冷地早熟禾Poa crymophila、干生苔草Carex aridula、猪毛蒿Artemisia scoparia、天山赖草Leymus tianschanicum、杂草产量比为8：15：15：16：18：28。5种天然牧草的生长高度和产量对水分条件表现出不同的反应，天山赖草最耐旱；干生苔草次之；猪毛蒿和紫花针茅的抗旱性相当；冷地早熟禾对水分条件的反应最为敏感，得出了大部分牧草产量形成需水临界期在6月份的结论。这对环青海湖地区草地增水抗旱工作的时间安排具有指导作用。     

一种新的疾病发病人数预测模型研究

以体感温度为自变量,将一元线性回归、自然正交函数和逐步回归结合起来,分别建立了炎热和凉爽季节下南京幼年感冒和金华老年脑血管病的旬发病人数预测模型。并将模型的预测结果与逐步回归模型进行了比较。比较得出:模型的预测效果比逐步回归模型的好。     

环青海湖地区天然牧草对水分条件的反应特性

本文利用铁卜加1987-1996年的气象、牧草资料，对环青海湖地区山地草原草场5种天然牧草在不同水分丰枯年份的生长、发育和产量形成状况进行对比分析，结果表明：环湖地区山地草原草场中紫花针茅、冷地早熟禾、干生苔草、猪毛蒿、天山赖草、杂草产量比例为8：15：15：16：18：28。5种天然牧草的发育期、生长高度和产量形成对水分条件表现出不同的反应，天山赖草最耐旱；干生苔草次之；猪毛蒿和紫花针茅的抗旱性相当；冷地早熟禾对水分条件的反应最为敏感。     

气候变化对大针茅和羊草物候变化的影响

文章以大针茅(Stipa grandis)和羊草(Leymus chinensis)为研究对象,通过对东乌珠穆沁旗草原2004—2018年大针茅和羊草的返青与黄枯情况进行调查,并结合气象资料进行相关性分析。结果表明:(1)大针茅的返青期以9.8 d/(10 a)的速度明显提前,而黄枯期则以2.4 d/(10 a)的速度推迟。羊草的返青和黄枯日期与大针茅基本一致,其返青期以8.8 d/(10 a)的速度提前,而黄枯期则以2.9 d/(10 a)的速度推迟;(2)相关性分析表明:两者生长季长度与4月平均气温呈显著正相关关系(P <0.05),其生长季长度均与4月18日0～20 cm土层土壤相对湿度呈显著正相关(P <0.05),也与8月18日10～20cm土层土壤相对湿度呈显著正相关(P <0.05);牧草产量指标之间相关性多达极显著相关水平(P <0.01)。     

幼年上呼吸道感染发病的预测模型研究

为找出金华市幼年上呼吸道感染发病的季节规律性及其与气候的关系,建立更为稳定、可靠的预测模型,利用基于人体热量平衡的体感温度模型计算了幼年在室内、室外有遮蔽和室外无遮蔽环境中的日体感温度。在此基础上,计算了3种环境中的旬最高、最低体感温度等因子。将一元一次线性回归、自然正交函数（EOF）和逐步回归方法结合起来,建立了上呼吸道感染的旬发病人数预测模型。经检验,炎热季节该预测模型的拟合值和实际值的变化趋势一致,峰值出现期也相同,值的差异较小。凉爽季节预测模型的拟合值和实际值的变化趋势基本一致,但拟合的峰值期不太明显,值的差异也较大。     

内蒙古羊草和大针茅草原下垫面水汽、CO_2通量输送特征

利用涡动相关技术对2007年8月18日～9月12日在内蒙古羊草和大针茅草原样地上进行微气象观测,比较了两种草原生态系统下垫面水汽、CO2通量交换的差异,结果表明:(1)羊草样地的气温、地表温度和水汽压较小;羊草和大针茅样地的地表反射率平均值分别为0.17和0.16;(2)受土壤水分胁迫控制,羊草和大针茅样地的有效能量主要分配为感热通量,平均波文比分别为3.70和2.69,潜热通量在大针茅样地更大,有随着土壤湿度持续减小而减小的趋势;(3)羊草和大针茅样地在观测期间表现为CO2的源,日均释放率分别为0.97 g.CO2.m-2.d-1和0.43 g.CO2.m-2.d-1。受土壤水分胁迫和草地生理作用的控制,日间羊草和大针茅样地都出现了CO2通量的衰减。     

用相似释用方法制作小麦生育期逐旬气候预测

利用气候模式产品、NCEP/NCAR再分析500 hPa旬平均高度资料和河北省冬小麦种植区各测站的逐句降水、气温资料.运用相似释用技术,研制了冬小麦返青—拔节、拔节—抽穗、抽穗—乳熟、乳熟—成熟4个生育期间逐旬气温、降水预测方法,建立了冬小麦各生育期干旱指标预测模型,并在预测业务中应用.预测检验结果表明,用模式产品解释应用方法制作逐旬气候预测是可行的.     

基于ARMA-BP集成的藻类叶绿素a预测研究

藻类叶绿素a浓度是反映太湖水体富营养化程度的重要参数指标。以太湖2010—2011年5—10月旬平均叶绿素a浓度和气象资料数据作为建模样本, 通过对气象资料进行主成分分析, 得到4种主要气象因子作为输入, 建立时间序列ARMA预测模型与BP神经网络预测模型, 并对2012年数据进行预测。利用两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势, 将叶绿素a数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分。首先用ARMA模型预测序列的线性主体, 然后用BP模型对其非线性残差进行估计, 最终集成整个序列的预测结果, 建立了ARMA-BP预测模型。3种模型的预测效果为ARMA-BP＞BP＞ARMA。     

基于DERF2.0模式产品对单站旬、月极端降水日数的预测

该文利用1951—2013年贵阳站逐日降水量观测资料分析其极端降水日数的气候特征,结合DERF2.0月动力延伸预测模式输出的500 h Pa高度场格点资料,将高度距平场与该站极端降水日数距平值利用线性回归及逐步回归的方法建立5月26日起报1~40 d的预测模型,并对预测效果进行检验。结果表明:贵阳站20世纪80年代中期至90年代中期是极端降水日数偏多的时段,其余时段呈现偏少特征,在21世纪10年代之后极端降水日数呈增加趋势;影响贵阳站各旬极端降水日数的天气系统在月内具有阶段性的调整和变动,相比月尺度大气环流信号的稳定性较弱;对比固定时段建模和滑动时段建模下极端降水日数的预测结果,发现固定时段建模的预测结果与实况较为一致,尤其是月尺度预测值与实况值的相关系数较稳定,旬尺度预测值与实况值的稳定性较弱。     

Seasonal forecasting of air temperature anomalies using the time analog method

Proposed is a method of forecasting the monthly mean air temperature anomalies for three months of the moving season based on the statistical analysis of the array of analogous processes of temperature variations specially selected for the initial season using the operational forecast for the first ten-day period of prognostic period being available by the beginning of the forecast. The array of analogous processes is used for revealing the most frequently observed values of temperature anomalies in the future. The overall station-by-station analysis gives a field of anomaly forecast for the CIS territory for three forthcoming months and for a season. Presented is the assessment of forecasts issued from January 2007 to December 2010 using the real ten-day period forecasts. The estimates of forecasts based on the model using the normals for 1979?C2007 are also considered.     

Effects of changing precipitation and warming on functional traits of zonal <Emphasis Type="Italic">Stipa</Emphasis> plants from Inner Mongolian grassland

The mechanisms driving changes in dominant plant species are the key for understanding how grassland ecosystems respond to climate change. In this study, we examined plant functional traits (morphological characteristics: plant height, leaf area, and leaf number; biomasses: aboveground, belowground, and total; and growth indices: root-to-shoot ratio, specific leaf area, and leaf mass ratio) of four zonal Stipa species (S. baicalensis, S. bungeana, S. grandis, and S. breviflora) from Inner Mongolian grassland in response to warming (control, +1.5, +2.0, +4.0, and +6.0?), changing precipitation (-30%, -15%, control, +15%, and +30%), and their combined effects via climate control chambers. The results showed that warming and changing precipitation had significant interactive effects, different from the accumulation of single-factor effects, on functional traits of Stipa species. The correlation and sensitivity of different plant functional traits to temperature and precipitation differed. Among the four species, the accumulation and variability of functional traits had greater partial correlation with precipitation than temperature, except for leaf number, leaf area, and specific leaf area, in S. breviflora, S. bungeana, and S. grandis. For S. baicalensis, the accumulation and variability of plant height, aboveground biomass, and root-to-shoot ratio only had significant partial correlation with precipitation. However, the variability of morphological characteristics, biomasses, and some growth indices, was more sensitive to temperature than precipitation in S. bungeana, S. grandis, and S. breviflora—except for aboveground biomass and plant height. These results reveal that precipitation is the key factor determining the growth and changes in plant functional traits in Stipa species, and that temperature mainly influences the quantitative fluctuations of the changes in functional traits.     

2010年8月环流形势的多模式超级集合预报

利用多模式超级集合预报法,以欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、德国气象局、中国气象局和中国空军气象中心共5个决定性7 d预报产品为集合成员,对2010年8月500 hPa高度场和850 hPa温度场分别进行固定训练期和滑动训练期超级集合预报。采用均方根误差和相关系数对超级集合预报、单一模式预报和简单集合平均预报进行对比检验,同时对各预报结果的均方根误差空间分布进行对比分析。结果表明:超级集合预报在所有预报结果中最佳,且滑动集合预报对8月后期时段预报要略好于固定集合预报,两者预报效果均好于参与集合预报的各模式,也好于集合平均预报。但随着预报时效的延长,集合平均预报的优势也随之提升。从预报结果均方根误差的空间分布可知,多模式超级集合预报相比于单一模式预报效果提高的区域,500 hPa位势高度场主要位于印度半岛、印度洋、青藏高原及以西地区,而850 hPa温度场则主要位于蒙古、青藏高原、中国新疆及以西地区。     

基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法

夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。     

基于数值模式的月尺度近地层气象要素预报技术研究

利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。      

春玉米积温稳定性及在发育期预报中的应用

修正已有积温模型,提高积温稳定性,对积温指标更好地应用于农业生产实践有重要意义。基于东北地区春玉米的生长发育情况,综合分析影响积温稳定性的气象因素,订正常用的活动积温模型。在进行积温稳定性评价基础上,将订正模型应用于春玉米的发育期预报中。结果表明:温度条件是影响积温稳定性的最主要因素,基于温度因子得到的订正模型,在出苗-抽雄阶段和抽雄-成熟阶段较原模型年际间变异系数分别平均减小了0.42%和1.42%,订正模型计算的积温稳定性更好。分别利用1981-2010年及2011-2017年资料进行回代及预报检验,发现订正模型对抽雄期的预报结果改进不明显,对成熟期的预报结果误差较原活动积温模型在回代及预报检验中分别降低了3.78 d和1.1 d。     

"Visual Basic"环境下系列自动化软件在临汾市气象业务中的应用

以VB语言为主要工具，编制了一系列适合于市、县级气象业务应用软件。包括：县发报业务系统，市对县指导预报产品的形成和分发，全市旬月报、农气报的分解和雨量收集，以及周边城市天气预报的调用等。通过试用，效果显著，极大地促进了临汾市气象现代化的发展。     

WAVEWATCHIII模式在渤海海浪预报的应用与检验

大连黄海、渤海海浪数值预报系统采用WAVEWATCHIII模式进行海浪预报,预报产品包括48 h内浪高、周期、浪向的逐3 h预报,并对其进行检验。结果表明：WAVEWATCHIII模式对渤海中部浪高模拟较好,浪高预报TS为71.7 %,对近岸海区浪高模拟相对差些。个例的检验表明,浪高最大值模拟较好,模拟浪高最大值出现的时间与实况基本吻合,浪高变化趋势预报也较好。AVEWATCHIII模式对两个周期个例进行检验,预报误差最低可达到0.17 s,预报效果较好。     

北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法

利用1979—2018年夏季逐日观测和再分析数据，对北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法开展了研究。首先，利用非传统滤波即异常相对倾向（Anomalous Relative Tendency，ART）方法获取了气象要素的次季节变化分量，并采用EOF分析方法提取了北半球夏季热带主要季节内振荡信号，结果表明向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）异常相对倾向EOF前两个模态共同反映了北半球夏季起源于印度洋并向东和向北传播的、具有30~60 d周期的季节内振荡（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation，BSISO）信号。回归分析表明，该季节内振荡信号能够导致当地及其北面地区低层风场和位势高度场异常，影响该地区及其北面地区的水汽辐合辐散，从而能引起我国尤其是我国南方地区季节内旱涝变化，并一定程度上反映了我国异常雨带的向北推进过程。而后，将提取的热带主要季节内振荡信号作为预测因子，将降水异常相对倾向作为先行预板对象，利用多元线性回归方法构建了我国夏季旬降水异常相对倾向的预报模型，将预报的旬降水异常相对倾向加上观测已知的降水近期背景距平，从而得到旬降水距平的预报结果。通过历史回报和交叉检验，评估了该模型对梅雨期我国江淮流域降水（包括2020年梅汛期异常降水）的次季节预测能力。     

GRAPES_GFS 2.0模式系统误差评估

通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地区误差较小。误差在南北半球各自的冬季最大、夏季最小,并呈现明显的季节变化特征。误差随预报时效的增速略低于线性增速且不同预报时效下误差随高度变化的曲线趋势相似。温度场误差的空间分布相对均匀,误差大值位于30°S~30°N附近地区。纬向风场误差没有十分明显的分布规律,与纬度变化、海陆分布和地形的关系均不密切,西风误差和东风误差交替出现。结果表明:模式对冬季中高纬度地区和边界层及对流层顶的模拟技巧尚需提高。明确GRAPES_GFS 2.0的系统误差分布特性,有助于有针对性地进行模式订正,改善误差大值区域的模式预报方法。