1961—2010年北疆地区极端气候事件变化

本文利用1961—2010年北疆地区20个气象台站的逐日降水量、最高气温、最低气温及平均气温资料,采用国际气候诊断与指数小组(ETCDDMI)所提供极端降水和气温事件的各种指标,对极端气候事件时空变化规律进行分析。结果表明:近50年,北疆地区极端降水和气温事件有显著的增加趋势;在北疆不同气候区极端降水指标变化趋势表现不同,其中准噶尔盆地地区增长趋势最慢;冷夜(日) 指数呈现下降趋势,为-4.05 d/10a(-1.51 d/10a),暖夜(日)指数呈现增加趋势,为4.36 d/10a (1.64 d/10a)。线性趋势分析发现,在20世纪80年代后极端降水事件有明显的增加趋势;应用M-K检测年最高气温和年最低气温,发现大多数站点在20世纪80年代后年最高气温和年最低气温也呈现显著增加。这表明在20世纪80年代后,北疆地区的极端气候事件增加趋势更加显著。     

厦门站气温非均一性订正及其变化特征对比分析

利用逐步多元线性回归法和差值法相结合对厦门站1954~2007年逐年/月平均、最高和最低气温进行非均一性订正,订正值分别为0.84、0.72和0.65℃。对比分析订正前后气温的年际和季节变化趋势。订正后的气温资料分析结果显示:年均、最高和最低气温都呈快速增温趋势,倾向率依次为0.25、0.33和0.18℃/10 a,即54 a内约分别增温1.4、1.8和1.0℃;春夏秋冬四季平均、最高和最低气温也呈现快速增温趋势,其中以冬季增温最显著;年、季平均最高气温增温率都比最低气温快使得气温日较差以0.15℃/10 a速率增大。     

北京极端气温变化特征及其对城市化的响应

应用1960~2009年逐日气象记录,在对观测资料进行均一化处理的基础上,分析北京地区极端气温的时间变化特征及其对城市化的响应过程。结果表明,过去50 a北京极端最高、最低气温分别以0.23℃/10 a以及1.02℃/10 a的线性倾向率显著增加,在1988年前后存在明显的增暖性突变。1997~2009年间北京高温日数最多,霜冻日数最少。1980年起,北京市区极端最高气温及其增温率明显高于近郊和远郊,高温日数维持市区多于近郊,近郊多于远郊的格局。近、远郊极端最低气温温差高于城、近郊温差。     

类型变更的相邻气象观测站的日气温资料整合

利用日气温资料,分析了因气象观测站类型变更而致的气候资料连续性和均一性问题及其影响,提出了订正相邻观测站日气温并将因观测站类型变更而致的相邻站不连续日气温资料整合的方法。主要结论有:(1)气象观测站类型变更而致的气候数据不连续既影响资料的均一性,也影响气候变化研究的结果。在考虑或不考虑测站类型变更(仅1980年以后)时,对我国过去60年1月气温趋势变化的估计结果差别达6.0%。(2)虽然海拔差异明显影响相邻站气温,但城乡差别等下垫面及其周边环境差异因素的作用极为显著;可导致两个地理位置相近的测站最大月气温差别超过0.50℃。(3)利用相邻测站的月气温差异进行各月的日气温订正可以消除海拔、台站下垫面及其周边环境差异对观测资料的均一性影响;使订正后的序列能更好地反映出气候的年际变化特征;从而可为我国正在开展的气候区划新方案、气候变化对区划影响及冷暖期环境格局变化等研究工作提供更均一的气候观测基础资料。     

珠三角城市化对气温时空差异性影响

利用1967-2015年珠江三角洲21个气象站逐日气温资料,根据人口数量、人口密度和夜间灯光数据等数据集划分城市和郊区站点类型,在此基础上,对比不同时空尺度城市站和郊区站气温变化,分析了城市化对气温影响的时空差异性。结果表明：① 1967-2015年,珠三角地区年平均气温、平均最高气温和最低气温均显著升高,平均最低气温的增温速率最高,分别是平均气温的1.05~1.16倍和平均最高气温的0.95~1.32倍。其中,年平均气温变化速率的季节差异普遍表现为秋冬季节增温最强,增温速率均高于0.3 ℃/10a,春夏季节增温较弱,增温速率最低为0.16 ℃/10a。② 利用城市和海表温度对比研究城市化效应,受城市化影响,珠三角年平均气温的增温趋势是0.096 ℃/10a。③ 利用城市和郊区对比研究城市化效应,1967-2015年城市化对城区的气温升高具有显著贡献,而且城市化对平均最高气温及最低气温增温的贡献率最大。其中,城市化对年平均气温变化的贡献率的季节差异表现为夏冬季节较强,贡献率高于11.8%,春秋季节较弱,贡献率最低仅为4.46%。④ 站点划分方法,城市化发展不同阶段及研究时间尺度的选择均导致城市化增温效应的研究结果具有较大不确定性。不同站点分类方法多指示城市化对最低气温升高的贡献率最强,最高可达到38.6%。     

基于RHtest方法对新疆北部风区近50 a风速资料的均一性研究

利用RHtest提供的两种检验方法:惩罚最大T检验(The Penized Maximal T Test,PMTT)和惩罚最大F检验(The Penized Maximal F Test,PMFT),对新疆大风区域13个国家级气象站点建站至2014年逐年平均风速资料进行了均一性检验和订正;通过在新疆地区特定环境下对该两种误报率分布相对均匀且微小偏移检测能力较高的方法进行评估,找出每种方法在新疆地区实际应用当中的适用性,最终通过订正改善新疆风要素年值历史序列的均一性,结果表明:(1)站址迁移、仪器换型、测风手段变化及台站环境变化等非气候变化因素均对13个待检站点年平均风速序列的均一性产生显著影响,其中仪器换型造成的影响尤为突出。(2)当参考站均一性较好时,PMTT方法检测结果与台站元数据一致性较好,反之则存在虚假跳变点或漏检。(3)PMFT方法因为不依靠参考站,能很好的弥补新疆大风区域站点稀疏、参考站点筛选困难和元数据不完整等弊端,该方法对迁站和仪器换型的检测能力较强。(4)数据订正后,总体变化趋势没有大的改变,呈现下降趋势,符合风要素在全国范围的总体变化趋势,数据的均一性得到很大改善。     

新疆博州地区近46年来的气候变化特征

根据新疆博尔塔拉蒙古自治州(简称博州,下同)四个气象代表站点的气温及降水资料,利用线性趋势函数及t检验法分析了该地区近46年的气候变化。结果表明,博州年平均气温、平均最高气温、平均最低气温均呈上升趋势,而且平均最低气温上升的幅度远大于平均最高气温的上升幅度。年平均气温及年平均最低气温约在20世纪80年代中期出现了显著的均值突变,而年平均最高气温在80年代末出现突变;除春、夏季平均最高气温无明显变化趋势外,其它各季平均气温、平均最高气温、平均最低气温均呈上升趋势,其中均以冬季增幅最大,秋季次之;80年代冬夜升温最强劲,90年代则明显减弱;夏季的平均气温与平均最低气温均在70年代中期出现突变,比其它任何突变时间都早;暖温年多发生在80年代后,冷温年多发生在20世纪60年代、70年代。年降水量略呈上升趋势,少雨年多在60年代、70年代,多雨年多在近20年,除春季外,其余各季降水略有上升趋势。     

基于均一化资料的西安极端气温变化特征研究

基于1960~2015年西安气象站点逐日最高温、最低温数据,采用RHtest软件对非均一化气温序列进行订正,进而选取16项极端气温指数,对西安极端气温变化特征进行分析。结果表明：① 由于气象站点迁移,西安气温资料存在非均一性,导致极端气温变化趋势被低估;② 全球变暖背景下,西安极端气温变化表现出：“快速增温与平稳波动并存,冷暖变化趋势相反,夜晚增暖趋势比白天明显,白天波动变化明显于夜晚,持续性高温事件变化不大,持续性低温事件大幅下降”的变化特征;③ 通过不同区域趋势变化对比、冷暖、昼夜变化关系对比发现,受城市热岛影响,西安极端低温事件减少更为突出,远高于中国其他对比区域（秦岭南北、黄土高原、东北地区等）;④ 在昼夜变化上,西安极端气温变化与中国、全球变化具有一致性,但是通过冷暖指标对比发现,西安极端气温变化具有区域性,表现为冷昼日数下降高于暖昼日数上升,冷夜日数下降高于暖夜日数上升,冷持续日数和暖持续日数共同表现为下降趋势。     

云南年降水资料的均一性检验分析

均一的观测资料是气候变化研究的基础,对于研究和评估气候变化特征,特别是研究区域气候分布和小概率气候极致变化尤为重要.采用标准正态检验(SNHT)方法、惩罚最大T检验(PMT),结合秩检验(Mann-Kendall)和迁站元数据信息,对云南122个国家级地面观测台站1961～ 2011年年降水资料进行均一性检验,结果表明:(1)云南省年降水资料存在非均一的情况,有16个站存在18个间断点,占122个台站的13.1％.台站迁移是导致数据非均一的重要原因.(2) SNHT、PMT、Mann-Kendall 3种方法均适用于云南省年降水资料的均一性检验,从检验结果看出PMT方法能检出更多有对应迁站信息的间断点,比SNHT方法的检验效果更为理想.     

MTCLIM模型系列研究报告(1):温度估算方法在中国亚热带山地的有效性验证

以已有的数据、理论和模型为基础,在南方亚热带山地对MTCLIM模型的温度估算方法进行了验证和订正。结果表明:当研究区域内平均气温的正弦加权系数TEMCF为-0 15时,用日最高气温和最低气温的正弦加权平均方法对逐日平均气温的估计偏差最小。数学平均法和正弦加权平均法估计的逐日平均气温的平均绝对误差MAE分别为1 22℃和0 77℃,后者优于前者。     

The relationship between air and water temperatures in lakes of the Swiss Plateau: a case study with pal\sgmaelig;olimnological implications

In pal\sgmaelig;olimnological studies, inference models based on aquatic organisms are frequently used to estimate summer lake surface water temperatures. However, the calibration of such models is often unsatisfactory because of the sparseness of measured water temperature data. This study investigates the feasibility of using air temperature data, usually available at much higher resolution, to calibrate such models by comparing regional air temperatures with surface water temperatures in 17 lakes on the Swiss Plateau. Results show that altitude-corrected air temperatures are sufficiently uniform over the entire Swiss Plateau to allow local air temperatures at any particular lake site to be adequately estimated from standard composite air temperature series. In early summer, day-to-day variability in air temperature is reflected extremely well in the temperature of the uppermost metre of the water column, while monthly mean air temperatures correspond well, with respect to both absolute value and interannual variations, with water temperatures in most of the epilimnion. Standardised altitude-corrected air temperature series may therefore be a useful alternative to surface water temperatures for the purposes of calibrating lake temperature inference models. In Northern Hemisphere temperate regions, mean air and water temperatures are likely to correspond most closely in July, suggesting that calibration and reconstruction efforts be concentrated on this month.     

1960 年以来青藏高原气温变化研究进展

青藏高原是中国最大、世界海拔最高的高原,它对全球气候系统存在显著影响.本文对青藏高原自1960年以来的气温变化特征及其影响因素的研究进行了概述与总结.近50 年来,青藏高原气温明显上升,经历了一个冷期和一个暖期,气温在20 世纪80 年代发生突变,整体呈现前低后高波动上升的趋势;最低气温和最高气温呈不对称的线性增温趋势,最低气温的上升速率要比最高气温快得多;而极端事件频率、强度也有所变化,其中低温事件大大减少,高温事件则明显增加;各类界限温度的积温以及持续日数等生物温度指标也都显著增加.在空间分布上,青藏高原气温呈现出整体一致增暖,并且有西高东低、南北反相的变化形态.影响青藏高原气温变化的因素有很多,主要包括天文因素、高原内部气象要素以及外部环流影响等.     

1961~2000年中国区域气温较差分析

利用1961~2000年的观测资料,分别对中国不同区域的月、季和年平均气温日较差,以及月较差、季较差和年较差的变化趋势进行了分析。研究表明,月平均日较差以及季平均日较差均有显著的下降趋势,其中春夏两季的变化趋势最为明显,冬季次之,秋季下降趋势最弱;年平均日较差也显示了较强的下降趋势。月较差显著减小趋势主要发生在冬末和春季;季较差以夏季的变化最显著,其他几个季节都没有明显的下降趋势;但是年较差有很显著的减小。从地域上看,月、季和年平均日较差以东北和新疆的下降趋势最显著,最弱的是华北地区。总体上看,月、季平均日较差北方较南方的下降趋势明显。月较差的减小趋势在北方比南方显著;季较差的下降趋势主要表现在夏季,又以内蒙古到西南一带以及华北地区最显著;年较差东部比西部的下降趋势显著。     

青藏高原近50年来气温变化特征的研究

通过对我国青藏高原地区,1951～2000年的年平均气温、日最高气温、日最低气温随时间变化规律的分析发现：青藏高原近50年来年平均气温、日最高气温、日最低气温随时间均呈增温态势;日最低气温的增温比日最高气温的增温更显著;20世纪90年代以来气温明显偏高;但也有新的特点即：一月份日最高气温进入90年代不但没有变暖这反而是降底的;80年代后期年平均气温、日最高气温、日最低气温发生了显著的变暖突变。     

中国不同地区城市化对室内外气温影响的比较研究

以温带城市北京、低纬高原城市昆明和热带城市景洪为研究对象,利用由于城市扩大而受影响的气象站室内外气温资料和未受城市化影响的郊外气象站气温资料,得出3个地区受全球气候变暖影响,年平均气温均升高,增温幅度在(15.6~20.7)×10^-3℃/a间,以温带城市北京增温最显著;受城市化影响,年平均气温变率为(40.5~45.9)×10^-3℃/a间,以昆明最大;年平均室内气温变率在(20.6~133.1)×10^-3℃/a,北京最大。各气温变率在11~4月以温带城市北京最大,5~10月则以低纬高原城市昆明最大,显示了气温较低时气温变率有增大的趋势;由于城市面积扩大导致了受城市化影响气象站的室内外气温均升高,11~4月增温幅度大于5~10月;其中温带的北京朝阳气象站和低纬高原的昆明气象站的室内气温升高幅度大于室外气温,呈现显著的城市效应,而热带的景洪气象站室内平均气温增温幅度小于室外平均气温。     

中国北方地区近50年来气温变化特征的研究

文章分析了1951~2000年中国北方地区(包括东北、华北和西北)的平均气温、日最高气温、日最低气温随时间的变化趋势特征。分析发现:在全球气候变暖的前景下,中国北方地区近50年来平均气温、日最高气温和日最低气温的增温态势十分明显;东北地区的增温大于西北和华北地区;日最低气温的增温比平均气温和日最高气温更加显著;冬季增温比夏季显著。20世纪80年代中后期平均气温、日最高气温、日最低气温大多发生了一次显著的变暖突变。90年代以来中国北方地区的气温明显偏高。但是不同季节、不同区域气温的多年变化特征并不完全相同,具有各自的特殊性。     

上海极端气温变化特征及其对城市化的响应

利用上海气象站逐日最高和最低气温资料,分析上海极端气温时间变化特征及对上海城市化的响应过程.结果表明上海1873～2007年极端最高气温总体上无显著变化趋势,极端最低气温以0.27℃/10 a的线性倾向率显著增加,2001～2007年,上海高温日数最多,低温日数最少.1960～2007年,上海极端最高气温和高温日数在市区增加较多,近郊和远郊增加较少;极端最低气温和低温日数市区和近郊减少较多,远郊减少较少.     

中国北方地区近50年来气温变化特征及其突变性

从1951-2000年中国北方地区(包括东北、华北和西北)的平均气温、日最高气温、日最低气温随时间的变化趋势特征来看。通过分析发现：在全球气候变暖的前景下,中国北方地区近50年来平均气温、日最高气温和日最低气温的增温态势十分明显;东北地区的增温大于西北和华北地区;日最低气温的增温比平均气温和日最高气温更加显著;冬季增温比夏季显著。20世纪80年代中后期平均气温、日最高气温、日最低气温大多发生了一次显著的变暖突变。90年代以来中国北方地区的气温明显偏高。但是不同季节、不同区域气温的多年变化特征并不完全相同,具有各自的特殊性。     

秦岭垂直温度带的划分

作者以等效积温划分温度带,能避免出现水平温度带与垂直温度带指标界限不一致的缺点,用于秦岭及其山麓地区温度带的划分,符合该地区的实际。     

青藏高原春季植被变化特征及其对夏季气温的影响

分析1982~2001年NDVI和青藏高原地区台站气温资料,得到结论:近20年来春季高原植被总体呈明显的增加趋势,其中以高原北部、西北部和南部日喀则附近地区的植被增加最明显。高原NDVI与季节同期和滞后的气温以正相关为主。春季NDVI与滞后0~3季气温都表现为正相关,尤以高原春季NDVI与夏季气温的相关更为显著。高原春季NDVI如果处于异常偏小(或偏大) 状态,同时高原的北部和中西部是较明显的NDVI负距平(或正距平)分布时,则高原地区夏季气温具有整体上(或大部分地区)偏低(或偏高)的倾向,平均气温和最高气温在高原西部和北部表现明显,对最低气温的影响的关键区位于高原的中南部和东南部。