黔西南州极端气温时空演变规律研究

利用黔西南州8个国家气象观测站1961～2020年的极端最高、最低和平均最高、最低气温资料,以年代为周期,分析近60年黔西南州极端最高、最低和平均最高、最低气温的时空演变特征。结果表明：夏季,北亚热带季风湿润气候区及南亚热带季风湿润气候区的平均最高气温、平均极端最高气温在60年代至80年代处于持续上升趋势,在90年代略下滑,进入21世纪后又持续上升。北亚热带季风湿润气候区,近60年平均最高气温升高0.96℃,平均极端最高气温升高0.43℃;南亚热带季风湿润气候区近60年平均最高气温升高0.73℃,平均极端最高气温升高0.62℃。冬季,北亚热带季风湿润气候区平均最低气温及平均极端最低气温在70年代至80年代处于持续上升趋势,90年代略下滑,而进入21世纪又转为上升,近60年平均最低气温升高0.92℃,平均极端最低气温升高1.64℃;南亚热带季风湿润气候区,冬季平均最低气温及平均极端最低气温近60年呈持续上升趋势,平均最低气温升高2.35℃,平均极端最低气温升高3.32℃。     

1981—2015年招远市气温变化特征分析

文章利用招远国家气象观测站1981—2015年气温观测资料,运用趋势滑动平均和线性倾向估计方法对招远气象站气温变化特征进行了分析。结果表明:1981—2015年招远气象站年平均气温以0.22℃/10a的速率呈明显上升趋势,且具有明显的阶段性变化特征。季节平均气温均以不同速率上升,冬季气温上升趋势最为显著。年平均最高气温、最低气温均呈上升趋势,年平均最低气温上升趋势最显著。受热岛效应的影响,年平均最低气温的上升速率远大于年平均最高气温。除夏季平均最高气温呈缓慢下降趋势,其他季节均呈上升趋势,且冬季平均最低气温上升趋势最为明显。平均最低气温的快速上升使得气温日较差呈减小趋势。     

巴彦浩特地区最高和最低气温的变化趋势

利用线性趋势分析方法初步分析了1971-2005年巴彦浩特地区逐年平均气温、平均最高气温、平均最低气温3个气温序列的变化趋势和特征。结果表明：近35年来巴彦浩特地区的三个气温序列均呈波动上升趋势;平均最低气温线性增加率最高（0．91℃／10a）,是平均最高气温线性增加率（0．44℃／10a）的2．1倍;平均最高气温、平均最低气温各季均为升高趋势;冬季增温最为明显,夏季增温程度最小。     

新疆吐鲁番市1952～2012年气温变化特征及城市化影响

利用吐鲁番气象站1952 ～2012 年逐月平均气温和平均最高、最低气温,逐日最高、最低气温以及高温、低温日数资料,采用线性回归、9 a 滑动平均方法,研究吐鲁番市近61 a 气温变化趋势,对比了吐鲁番东坎农试站1981 ～2012 年逐月平均最高、最低气温资料,分析近32 a 城市化进程对吐鲁番市气温的影响.结果表明：吐鲁番市除夏季平均气温、冬季极端最高气温呈下降趋势外,其余均呈不同程度上升趋势,其中尤以冬季极端最低气温和平均最低气温增加最为显著,且气温增加趋势夏季均低于冬季;高温日以1. 3 d/10 a 速率增加,而低温日以4. 8 d/10 a 速率减少;城市化进程对温度的影响具有季节变化和日变化特点.冬季温度差大于其他季节,最低温度温差明显大于最高温度温差.     

石家庄市区域自动气象站气温数据适用性分析

利用2009—2015年石家庄地区17个国家级自动气象站和61个两要素区域自动气象站的逐时气温、逐日最高气温及逐日最低气温观测资料,对比分析了石家庄市国家站和区域站逐时与逐日气温空间分布特征的相似性及差异性。结果表明:探测环境差异对日最低气温观测值的影响较大,对日最高气温观测值的影响较小。石家庄市不同区域气温冬季差异最大,夏季差异最小,春秋季居中;太阳辐射可以减小区域之间气温的差异,日出后不同区域的气温差异快速缩小,辐射最强时气温差异最小,日落后不同区域气温差异达最大,直至日出前不同区域的气温差异变化微弱,始终保持较高差值。石家庄市西北部山区气温较低,东部平原地区气温较高,石家庄城区气温最高。选取不同探测环境的气象站统计某区域平均气温时,对日平均最高气温统计值的影响较小,对日平均最低气温统计值的影响较大;23时至翌日上午10时,国家级自动气象站气温差异的季节变化特征可以代表全区气温差异的季节变化,其他时刻代表性较差,18—20时气温差异的代表性最差;冬季夜间石家庄市主城区相对周边地区城市热岛最明显,夏季山区相对城区最高气温更低,冬春季白天城区相对乡镇存在明显的冷岛现象。     

1981-2015年招远市气温变化征分析

文章利用招远国家气象观测站1981-2015年气温观测资料,运用趋势滑动平均和线性倾向估计方法对招远气象站气温变化特征进行了分析.结果表明:1981-2015年招远气象站年平均气温以0.22℃/10a的速率呈明显上升趋势,且具有明显的阶段性变化特征.季节平均气温均以不同速率上升,冬季气温上升趋势最为显著.年平均最高气温、最低气温均呈上升趋势,年平均最低气温上升趋势最显著.受热岛效应的影响,年平均最低气温的上升速率远大于年平均最高气温.除夏季平均最高气温呈缓慢下降趋势,其他季节均呈上升趋势,且冬季平均最低气温上升趋势最为明显.平均最低气温的快速上升使得气温日较差呈减小趋势.     

近60年来梅县冬季气温变化特征

利用梅县站建站后58年(1952～2009年)冬季气温资料,对梅县冬季平均最高气温、最低气温、平均气温和极端最低气温进行了详细的分析.结果表明:梅县冬季平均气温的线性增长率为每10年0.227℃;20世纪90年代开始,冬季气温开始急剧升高,平均最高气温线性增长率为每10年0.115℃,平均最低气温线性增长率为每10年0...     

华中区域1960～2005年平均最高、最低气温及气温日较差的变化特征

利用华中区域(河南、湖北、湖南3省)42站1960～2005年逐月平均最高、最低气温资料,计算并详细分析了该区域年(季、月)平均最高、最低气温和气温日较差的线性变化趋势、突变性及周期性特征。结果发现:1)华中区域年平均最高、最低气温均呈现上升趋势,年平均气温日较差呈减小趋势,其中年平均最低气温变化最显著。2)平均最高气温在春、秋、冬均呈上升趋势;平均最低气温四季均呈上升趋势,其中春、冬季变化显著;平均气温日较差在夏、冬季下降趋势较为明显,其中以冬季降幅最大。3)全年有4个月平均最高气温呈下降趋势,其中8月最为显著;平均最低气温在冬、春季为明显上升趋势,其他月变化趋势不显著;平均气温日较差在冬、夏季呈明显下降趋势,其中1月最为显著。4)年平均最高、最低气温在20世纪90年代经历了一次由冷变暖的明显突变;四季中,平均最高气温春、冬季突变显著,平均最低气温春、夏季突变显著。5)年平均最高、最低气温存在显著的2～4a周期变化。     

昆明地区城市热岛效应的再分析

在对地面气温资料进行均一性检验和订正的基础上,分析了1971—2008年昆明地区(包括城区、郊县和太华山)气温序列的变化趋势,研究了城市化对气温序列的可能影响,揭示了在城市化快速推进和低纬高原复杂地形条件下城市热岛效应的特殊性和复杂性。结果表明,昆明地区的平均气温总体呈上升趋势,上升速率大小依次为昆明城区>郊县>太华山。其中,昆明城区和郊县气温具有相似的变化规律,主要表现为冬、春季最低气温显著升高和气温日较差明显减小;太华山气温的变化则明显不同,主要表现为最低气温全年少变,冬、秋季最高气温小幅上升,而气温日较差有增大趋势。20世纪80年代中后期以来,昆明城区与郊县气温,特别是最低气温的显著上升可能受到城市化的严重影响,因此以往以郊县为对比乡村站的研究在很大程度上低估了城市化对昆明气温序列的影响。而在此之前,昆明最低和最高气温均会因对比乡村站选取的不同而表现出"城市冷岛"特征。     

鹤岗市温度精细化分布特征初探

运用鹤岗地区2007～2010年自动气象站、农场观测站、乡镇雨量站共35个气象站日最高、最低气温资料进行统计分析,将各站逐季和逐月与鹤岗本站进行对比分析,发现鹤岗市区平均最高气温比郊区、两县低,平均最低气温比郊区、两县高,山区最高、最低气温均比市区低,但最低气温偏低更明显.     

Significant Difference in Dimming Magnitude Between Urban and Rural Regions in China and Its Implication for Surface Temperature

The climatology and long term trends of sunshine duration (SSD), total cloud amount (TCC) and surface temperature are studied based on surface observations at 84 stations across China from 1961 to 2009. These stations were classified into metropolis, large city, small city and rural station based on their populations and specific station locations. Difference in SSD and its implication for surface temperature among four station categories are analyzed. Different SSD decreasing rates among four station categories were found. The maximum decreasing rate occurred at metropolis stations (-89.2 h per decade) and the minimum rate occurred at rural station (-54.1 h per decade). TCC also showed a negative trend. The correlation coefficients between decadal variability of SSD and TCC were significantly positive, which implied that the dimming during this period was apparently not explained by TCC. Among all station categories, the maximum temperatures (Tmax) showed a similar positive trend, however, the minimum temperatures (Tmin) increased much faster at urban stations than at rural stations. This suggested that the faster decline of SSD at urban stations could partly dampen the effect of urban heat island on Tmax.     

城市化对华北地区最高, 最低气温和日较差变化趋势的影响

利用华北地区255个一般站和国家基本、 基准站1961\_2000年的实测资料, 经过质量检验和均一性订正后, 将所有台站根据人口和台站地理位置分为5个类别, 分析了这5个类别台站和国家基本、 基准站地面平均气温、 最高、 最低气温的年和季节变化趋势以及城市化影响。结果表明： 华北全部台站的年平均气温、 最高、 最低气温均呈增加趋势, 且以最低气温上升最为明显, 导致年平均日较差呈现明显下降。就城市化影响而言, 平均气温、 最低气温变化趋势中城市热岛效应加强因素的影响明显, 但城市化对最高气温趋势影响微弱, 个别台站和季节甚至可能造成降温。在国家基本、 基准站观测的年平均气温和年平均最低气温上升趋势中, 城市化造成的增温分别为0.11℃·(10a)-1和0.20℃·(10a)-1, 对全部增温的贡献率分别达39.3%和52.6%。各类台站的四季平均气温和最低气温序列中城市化影响均造成增温。城市化增温以冬季为最大, 夏季最小。城市化还导致乡村站以外的各类台站日较差减小, 近40年华北地区国家基本、 基准站年平均和秋、 冬季平均气温日较差明显下降均由城市化影响造成的。     

武汉市城市热岛强度非对称性变化

利用武汉市区气象站及其周边4个县气象站1960-2005年的气温资料,计算了46 a及分时段的季节和年平均气温、平均最高和最低气温倾向率,城市热岛强度倾向率及其贡献率。结果表明：46 a来,城区和郊区的平均气温均以上升趋势为主,最低气温增幅最大,最高气温增幅最小,甚至下降;冬季增幅最快,夏季增幅最慢,甚至下降,这是第一类非对称性。 城市热岛效应也存在增强趋势,以年平均、最低和最高气温表示的城市热岛强度倾向率分别为0.235℃/10 a、0.425℃/10 a和0.034℃/10 a,热岛效应贡献率分别达到60.4%、67.7%和21.8%,这是第二类非对称性。 46 a来的增温和城市热岛强度加强主要是最近23 a快速增温所致,进入本世纪增温进一步加剧。 摘要 计算了武汉市气象站、周边4县气象站平均的1960～2005年间以及前后两半时段四季和年平均、最高、最低气温倾向率,城市热岛强度倾向率和贡献率。结果表明：1）46年来,城区和郊区的平均气温均以增趋势为主,平均气温倾向率为正,最低气温增幅最大,最高气温增幅最小甚至下降,冬季增幅最快,夏季增幅最慢甚至下降,这是第一类非对称性;2）城市热岛效应也存在增趋势,以年平均、最低、最高气温表示的城市热岛强度倾向率分别为0.235、0.425、0.034 ℃/10a,热岛效应贡献率分别达到60.4%、67.7%、21.8%,这是第二类非对称性,3）46年来的增温和城市热岛强度加强主要是后23年快速增温所致,前23年气温变化不明显。武汉市气象站气温资料严重地保留着城市化影响,建议尽快迁站。 关键词 城市热岛强度 最高气温 最低气温 非对称性变化     

城市化对安徽省极端气温事件的影响

利用卫星遥感资料对安徽省46个台站进行分类,统计分析了城市站、郊区站和乡村站1961-2010年的极端气温指数的年和季节的变化趋势及其受城市化的影响和贡献。结果表明：1) 近50年来,除最高气温年极大值外,其他气温年极值都有明显上升趋势,以最低温度极小值最显著;暖日、暖夜天数呈增加趋势,而冷日、冷夜天数呈减少趋势,其中暖夜和冷夜变化趋势更明显;各极端指数的变化趋势总体均表现为城市站较乡村站更显著,郊区站介于两者之间。2) 城市站最高气温极大值、最低气温极大值和最低气温极小值因城市化造成的增温分别为0.144、0.184和0.161℃/10a,增温贡献率分别达100.0%、58.8%和21.6%,但城市化对最高气温极小值影响较弱;季节尺度的城市化影响基本都造成增温,春、秋季更明显,而增温贡献率以春、夏季更明显,冬季最小或不显著。3) 城市化效应使暖日和暖夜天数增加、冷夜天数减少的趋势更加显著,城市化影响贡献率都在40%以上;暖日、暖夜和冷夜天数的城市化影响贡献率都在冬季最小或不显著。     

Temporal characteristics of the Beijing urban heat island

Summary This paper describes the inter-annual trend, and the seasonal and hourly variation of the near surface urban heat island (UHI) in Beijing. The surface air temperature data (mean, maximum, and minimum) from one urban (downtown Beijing) and one rural (70 km from downtown Beijing) station were used for the period 1977 and 2000. It is found that the temperatures in both urban and rural stations show an increasing tendency. Specifically, minimum temperature shows the greatest tendency at the urban station whereas maximum temperature shows the greatest increase at the rural station. The UHI intensity obtained by calculating the difference in temperatures between the two stations identifies that the intensity is greatest and has the greatest increasing trend for minimum temperature, while the UHI intensity of maximum temperature shows a slow decrease over time. UHI intensity for minimum temperature has a strong positive correlation with the increase in the urban population and the expansion of the yearly construction area. Seasonal analyses showed the UHI intensity is strongest in winter. This seasonal UHI variation tends to be negatively correlated with the seasonal variation of relative humidity and vapor pressure. Hourly variation reveals that the strongest UHI intensity is observed in the late nighttime or evening, while the weakest is observed during the day.     

SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验

利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。     

资料均一化对沈阳站气温趋势和城市化偏差分析的影响

利用国家气象信息中心2013年发布的逐日均一化气温资料,对沈阳站资料均一化处理前后平均气温和极端气温指数序列的线性趋势及其城市化影响偏差进行了比较评价。结果表明:1)资料均一化处理对日最高气温及其衍生的极端气温指数序列趋势估计的影响较弱,但对日最低气温及其衍生的极端气温指数序列趋势估计具有显著影响。2)经资料均一化处理后,平均气温序列中的城市化影响偏差有所增大,平均最低气温序列中的城市化影响偏差增大尤其明显;与冷事件有关的极端气温指数序列的城市化影响偏差数值有所减小,与暖事件有关的极端气温指数序列的城市化影响偏差数值有所增加。3)资料均一化处理有效纠正了因迁站等原因造成的地面气温观测记录中的非均一性,但却在很大程度上还原了城市站地面气温观测记录中的城市化影响偏差。     

城市化对长沙市两气象站气温记录的影响

为深入认识城市对其附近气象站气温的影响,采用位于长沙市区东部和西部两个气象观测站的2007-2009年的逐日气温、风向和风速资料,结合地表覆盖特征数据,对比分析了两站气象记录差异,并通过改进的城市影响指数模型估算了气温资料中的城市影响偏差。分析显示：（1）2007-2009年东、西气象站逐月平均气温（T_mean）、最高气温（T_max）和最低气温（T_min）差异很大,最大差异分别可达0.90℃、0.83℃和1.34℃;（2）受城市及风向的影响,两气象站的逐月城市影响指数（K）差异较大,东、西站平均K值分别为2.01和1.50,年内同一台站的K值存在季节变化规律;（3）两站逐月△K与△T之间存在极显著正相关关系;（4）东、西两站2007年T_mean中的城市增温最大,分别达0.63℃和0.45℃。城市附近气象站气温记录受城市规模、风向和风速等因素影响明显,在分析长历时气候变化特征和利用站点记录数据进行空间分析时,有必要对气温数据进行订正。     

北京气温日变化特征的城郊差异及其季节变化分析

本文利用北京地区近4年67个自动气象站的逐小时气温观测资料,基于北京地区气温的日变化特征,通过分析日最高、最低气温出现时间的概率分布,研究了城区、郊区气温的日变化差异及季节特征.此外,进一步分析研究了不同单位时间间隔变温的日变化特征,及最大变温出现时间的概率分布情况.研究结果表明:平均而言,城区最高温度出现的时间偏晚,而最低温度出现的时间城区偏早于郊区,与郊区相比,北京城区站点温度的日变化特征更为一致,最高(低)温度出现的时间更加集中;温度日变化的特征随季节有明显的变化,最高温度出现时间在秋、冬两季最为集中,在春季和夏季较为分散;而最低温度出现时间在春、夏两季最为集中,在秋季和冬季最为分散.一天中正、负变温过程具有非对称特征,正变温是比较急剧的过程,负变温相对比较缓慢,北京城区站点的变温幅度小于郊区,春、秋和冬季变温幅度较大,夏季变温幅度最小.不同单位时间内变温速率的分析表明,最强的变温过程一般在3小时以内;最大变温出现时间的概率分布分析表明,最大正变温出现时间在冬季最为集中,夏季最为分散;而最大负变温在秋季最为集中,在春季最为分散.最高(低)温度、变温的城、郊特征差异主要是由于城市热容量比郊区大,且具有更多变化的复杂性而形成的.温度日变化的特征和其区域、季节差异性的揭示,不仅有助于更好地认识和理解区域气候特征和城市化对气温的影响,也可以为做好精细化的天气预报提供气候背景参考.     

以高山站为背景研究城市化对气温变化趋势的影响

本文基于1957~2005年的逐日气象资料,对比分析了中国东部7组高山气象站和山下附近的城市气象站年 与四季气温变化趋势.在此基础上,利用高山站作为气候变化背景场来分析城市化对平均气温、最高气温、最低气温变化趋势影响的性质和程度,及其对气温变化非对称性的影响.结果表明:平均气温和最低气温变化趋势城市站多比高山站大,而最高气温变化趋势高山站多比城市站大;城市站最低气温变化趋势均大于最高气温变化趋势,具有明显的非对称性现象,而高山站这种表现十分微弱.城市站气温变化受到明显的城市化影响,对于平均气温和最低气温以正影响为主,而对于最高气温为负影响为主,说明城市化对气温变化的影响也存在非对称性.城市化影响的非对称性是气温变化非对称性形成的主要因素.