青南高原树轮年表的建立及与气候要素的关系

根据青海南部曲麻莱、治多地区树木年轮样本,建立了青海南部高原(下称青南高原)树木年轮年表序列,系统地与所在地区气候资料进行了综合分析。通过响应函数,计算得出该年表对青南高原春季(4～6月)的最高温度和蒸发量的反映更为敏感。并重建了青南高原春季最高温度序列。     

青海湖流域圆柏年轮指示的近千年降水变化

根据采自青海湖流域天峻地区树木年轮样本,建立了该地1061a树木年轮年表序列。通过响应函数计算得出,该年表对青海湖区5～7月气温和前一年年降水量反映敏感,由其重建了该地的年降水量序列,并应用交叉检验方法对校准方程进行了检验,证明重建方程稳定,重建的年降水变化比较可靠,具有一定的代表性。在10a时间尺度上年降水经历了11个偏多和偏少时段,其中6(7)个显著的偏少(多)时段分别是1001～1060、1131～1320、1411～1510、1691～1740、1811～1850年和1911～1940年(961～1000、1061～1110、1321～1410、1511～1650、1741～1790、1881～1910年和1941～2000年)。平均约53a发生一次突变,13～14世纪是年降水的多变时期,12、17和20世纪是年降水的相对稳定时段。     

川西高原树木年轮所指示的平均最高气温变化

本文利用川西高原4条树木年轮年表序列,分析了树轮年表和川西高原气象要素的关系。通过响应函数计算得出,树轮年表对川西高原6月的平均最高气温反映敏感,由此重建了该地1617～1994年6月的平均最高气温序列,并应用交叉检验方法对校准方程进行了检验,证明重建方程稳定,具有区域代表性。在重建的378a中,10a尺度的显著较高时段有2个,即165I～1670、1941～1960年;显著的较低时段有7个,即1691～1730、1741—1760、1771～1790、1801～1820、1831～1900、1911～1940年和1961～1990年。平均约27a发生一次10a尺度的突变,19、20世纪是川西高原6月平均最高气温的多变时期,17、18世纪是平均最高气温的相对稳定时段。19世纪20年代和20世纪40年代升温显著,20世纪70～80年代降温比较显著。     

川西高原树木年轮所指示的平均最高气温变化

本文利用川西高原4条树木年轮年表序列,分析了树轮年表和川西高原气象要素的关系。通过响应函数计算得出,树轮年表对川西高原6月的平均最高气温反映敏感,由此重建了该地1617~1994年6月的平均最高气温序列,并应用交叉检验方法对校准方程进行了检验,证明重建方程稳定,具有区域代表性。在重建的378 a中,10 a尺度的显著较高时段有2个,即1651~1670、1941~1960年;显著的较低时段有7个,即1691~1730、1741~1760、1771~1790、1801~1820、1831~1900、1911~1940年和1961~1990年。平均约27 a发生一次10 a尺度的突变,19、20世纪是川西高原6月平均最高气温的多变时期,17、18世纪是平均最高气温的相对稳定时段。19世纪20年代和20世纪40年代升温显著,20世纪70~80年代降温比较显著。     

利用树木年轮重建川西松潘高原5月降水变化特征

利用四川省松潘县西部牟尼沟二道海采集的树木年轮样本,建立了该地区173年树木年轮年表序列,并依据响应函数、相关与偏相关方法,分析了该年表与气象要素之间的关系,发现该年表对5月降水较敏感,并由此重建了1837-2009年松潘高原地区5月降水序列.结果表明,1837年以来松潘高原地区先后经历了5个偏湿阶段和3个偏干阶段;以重建的1971-2000年30年气候平均值为基准,在重建的16个气候时段中1961-1990年是降水最少的气候时段,而1837-1860年则是降水最多的气候时段;降水发生了多次正负突变,比较可靠的突变点出现在1863年前后、1874年前后、1890年前后、1904年前后、1958年前后和1994年前后;重建序列周期变化明显,存在2～4年、16年和32～50年为主的周期振荡.     

伊犁河谷西部250年4─6月降水重建与分析

利用伊犁地区的8个树木年轮年表资料与河谷西部五站4－6月平均降水资料，在相关检验的基础上，建立了年轮年表与降水的多元回归方程，重建了伊犁河谷西部250年4－6月降水序列，分析和讨论了序列的长期变化特征和周期变化规律，并对未来降水趋势做了预测。     

利用树木年轮资料重建新疆东天山300多年来干旱日数的变化

采用东天山6个相邻地点的云杉年轮序列求得该区域平均树木年轮年表（1665～1988年）。通过响应面函数的计算，发现树木生长对温度和降水有明显的非线性响应，表明用该年表序列重建单个温度要素存在一定片面性，利用森林干旱模式计算的树木生长期干旱数，含有温度、降水、土壤性质等诸因子，且与年轮生长明显相关。进而利用树木年轮资料重建了该地区过去300年来干旱日数，与实际旱涝情况吻合较好。     

川西马尔康7月平均气温的重建及其气候周期信号检测

利用阿依拉山采样点的树木年轮标准化年表与川西高原的马尔康和红原前一年10月至当年9月的气候资料进行相关分析。结果表明,马尔康7月平均气温与阿依拉山采样点的树木年轮生长有较好的相关性,相关系数达0.644。利用树轮年表重建了1597-2005年马尔康7月平均气温序列,方差解释量为41.5%,经过检验,转换方程稳定可靠。检测409年重建气温序列的周期信号,发现重建序列存在3～4年、5～9年、21～28年和56～76年的周期振荡,其中较短的年际周期的强振荡期均出现在21世纪,中周期的强振荡期主要出现在最后一次小冰期,而长周期则在工业革命之前能量最强。     

采用青海两个树木年轮年表重建局地过去降水的初步分析

本文依据青海乌兰、班玛两个经过精确定年的树木年轮年表，通过响应函数计算，求得逐月的气候因素对轮宽生长的贡献。在贡献显著的时区内，经由相关计算确立最佳重建时段，选取预报因子，再用逐步回归方法建立方程来重建过去气候。分析表明在重建时段内的两地降水变化，均有明显的多雨期和少雨期，同时存在显著的周期现象。     

用年轮资料的EOF迭代方案重建中国西部近600年的气温序列

根据我国西部祁连山区一个三棵园柏平均年轮资料表、陕西一个太白落叶松(A)年轮宽度表和新疆哈密地区五个年轮年表,经过合适取样和精确定年的树木年轮序列和我国西部28个站点1951—1975年的年平均气温资料,采用一种恢复气象要素场的EOF迭代方案重建我国西部近600年的地面气温序列。初步计算结果表明:重建的气温序列反映出1432-1526年、1622-1680年、1834-1865年三个冷期以及1541-1567年、1897-1923年两个暖期。与近600年气候变迁的演变趋势基本吻合。     

长历时高温干旱对水工混凝土建筑物的影响

水工混凝土在干旱环境下的干缩变形、抗裂性能对水利工程的影响较大,本文采用环境温度、相对湿度的交互作用来模拟高温干旱环境,采用典型工程渡槽和面板混凝土配合比配制试验用混凝土,在不同的温度和相对湿度条件下进行试验,研究了渡槽混凝土、面板混凝土的干缩、力学强度、抗裂特性的发展变化规律,并对已建水工建筑物的混凝土在长历时干旱环境下的干缩变形性能进行了探讨。     

巴里坤绿洲1961-2006年湿润指数变化

地表湿润指数能较客观地反映某一地区的水热平衡状况,是判断某一地区气候干旱与湿润状况的良好指标。通过计算巴里坤1960--2006年逐旬的地表湿润指数,得出：（1）巴里坤历年月平均湿润指数介于0．2与0．5之间,较为干旱,尤其是在植物生长季节,湿润指数较低。对当地农作物和牧草的生长发育造成一定影响;（2）自90年代以来,该区气温和降水增幅明显增大,但湿润指数却呈现逐渐减小的趋势,表明该区域干旱程度随着气温的升高在逐渐加大,增温效应大于降水效应;（3）湿润指数时间分布不均,春夏季较低,秋冬季较高;（4）湿润指数可以作为反映生态环境变化的指标,为科学合理的进行生态环境变化监测提供服务。     

多时间尺度下黑龙江省1980—2014年干湿演变特征及主导因子分析

利用黑龙江省1980—2014年28个气象台站常规观测资料,计算得到全省的相对湿润度指数。运用ArcGIS反距离权重空间插值法、趋势系数及相关分析法对全省作物生长季及各个季节干旱分布、干湿发展趋势及主要影响因素进行具体分析。结果表明:就相对湿润度指数年际分布而言,生长季干旱主要集中在2000—2010年,夏季和秋季干旱主要集中在1995年之后,春季干旱则在全时段均有发生,其中重旱和特旱居多;就相对湿润度指数变化趋势而言,春季全省整体呈微湿润化的趋势,冬季呈显著地湿润化发展趋势,其余时段则呈现干旱化发展,但不同时段空间差异显著;分析降雨量、潜在蒸散量与相对湿润度指数的相关系数发现,降雨量始终是黑龙江省生长季及各个季节相对湿润度指数变化的主导因子,但夏季潜在蒸散量的影响有所增加。     

1961～2013年中国蒸发皿蒸发量时空分布特征及其影响因素

分析了1961～2013年中国1302个台站的蒸发皿蒸发量（Pan Evaporation,PE）的时空分布特征并探讨了影响PE变化的主要气候因子。结果表明:站点平均PE在全年和四季都呈明显下降趋势,且在1978年发生了突变。PE在华北平原、新疆、广东、广西及海南等地呈现出显著的下降趋势,而在福建、浙江和贵州等地为显著上升的趋势。用年平均PE距平场经验正交函数做经验正交函数（EOF）分解得到:在第一模态（EOF1）中,1981年时间系数由负转正,EOF1的空间模态与PE的变化有较好的一致性;第二模态（EOF2）中PE距平呈南北反向分布,2002年以后PE在北方减小,在南方增大。通过计算PE与近地面5个气象因子（降水、气温、风速、湿度、日照时数）的偏相关系数后发现:除了降水外,其余4个因子都和PE有很好的相关性。风速与PE为显著正相关,且相关系数最大的区域与EOF1中PE变率最大的区域吻合;相对湿度与PE为显著负相关;PE与气温的相关系数都为正值,且相关系数最大的区域对应于PE显著增加的地区,而与日照时数的相关系数在除春季以外的其他季节都大于0.6。进一步分析发现,风速和日照时数与PE的关系受两个气象因子的线性趋势影响较大,以此推断出PE的下降趋势应该很大程度是受风速和日照时数减小的影响。此外,干旱发生时,PE明显偏大,降水、气温、湿度和日照时数的变化也都对PE增大有明显的贡献,PE对干旱有很好的指示作用。     

安徽省MODIS干旱监测技术研究

为了更有效地监测安徽省农业干旱,以安徽省半湿润区、过渡区为研究对象,利用MODIS资料,在对比分析了基于植被供水指数和温度植被干旱指数两种干旱监测方法基础上,结合已业务应用的农业干旱指标累积湿润指数,开展安徽省分时段的晴空遥感干旱监测研究,建立并确定了部分时段半湿润区、过渡区的MODIS植被供水指数和温度植被干旱等级标准,同时结合当地台站监测土壤墒情对干旱监测进行检验。结果表明,作物生长季节VSWI、TVDI与累积湿润指数存在相关性,两种方法建立指标和模型可以用来分时段进行区域干旱监测,得出了初夏旱TVDI更适合于研究区域的干旱监测。     

农业旱涝指标及在江淮地区监测预警中的应用

该文提出了一个可业务应用的农业旱涝监测预警气象指标———累积湿润指数。该指标以相对湿润度指数为基础, 用作物需水量取代参考作物蒸散量, 并考虑前期旱涝程度对当前旱涝状况的累积影响, 具有农业意义。为方便农业气象业务应用, 采用FAO Penman-Monteith模型的简化方法计算参考作物蒸散量, 用气温资料对简化式进行校准, 将误差减小到可满足应用要求; 通过求算不同区域农田作物系数的加权平均值, 得到宏观农田作物需水量, 并确定了该指标分区域的旬旱涝等级标准。该指标用于旱涝监测, 与土壤墒情的定性符合率为80%~90%, 定量符合率为60%~70%, 在旬时间尺度比土壤墒情指标更符合旱涝实况; 用于下一旬旱涝预警, 尽管受到中期降水量预报准确度影响, 但由于含有前期旱涝实况信息, 预警趋势大体正确, 提高了旱涝预警的准确度。     

2009—2010年贵州秋、冬、春季干旱气象要素与环流特征分析

利用2009年9月—2010年5月贵州88个气象站地面观测资料,800个自动气象站温度、降水资料以及NCEP再分析资料,分析了持续干旱过程中的大尺度环流背景及气象要素分布特征,同时运用气候干湿指数、综合气象干旱指数对此次持续干旱程度进行了模拟。结果表明,贵州此次持续干旱天气主要发生在西太平洋副热带高压呈带状分布,强度偏强、位置偏西、南支系统偏弱及冷空气活动路径偏北偏东的环流条件下。在干旱期间,贵州西部地区气温为正距平,降水为负距平,空气相对湿度为38%～73%,气候干湿指数<0.6;东部地区气温除2009年11月和2010年4～5月为负距平外,其余月份均为正距平,降水基本上为负距平,空气相对湿度为60%～81%,除2009年11月和2010年4～5月气候干湿指数>1.0外,其余月份均<0.6。总体上,贵州西部地区的旱情较东部地区严重。     

三江平原土壤湿度记忆性及其与水热气候条件的关系

利用1982—2020年三江平原19个国家气象观测站土壤湿度及同期降水、气温数据, 基于相关系数和自相关系数统计方法, 分析了黑龙江省三江平原土壤湿度记忆性及与降水、气温之间的关系。结果表明: 春、夏季三江平原土壤湿度记忆时间均在10—40 d, 各层土壤湿度记忆性的空间分布以中间层(10—20 cm)土壤湿度平均记忆时间最长, 呈上下层递减的趋势; 春季三江平原10—20 cm土层土壤湿度的记忆时长平均20 d, 夏季平均17 d; 夏季土壤湿度记忆性强度大于春季, 空间分布以三江平原西部的记忆性较强, 随着土层的增加土壤湿度记忆性有增大的趋势。降水是三江平原土壤湿度主要来源, 受降水和气温协同作用的影响, 夏、秋季土壤湿度与同期降水量、温湿指数均存在显著的正相关关系; 春季土壤湿度与前期秋冬季降水亦呈显著正相关, 与前期温湿指数呈负相关, 前期秋冬季气温的升高会促进土壤的融冻, 从而使当年春季土壤水分增加。     

The development of Atmospheric Crop Moisture Index for irrigated agriculture

This paper develops the Atmospheric Crop Moisture Index (ACMI), an indicator of atmospheric drought. Levels in the index represent the possibility of rainfall or the lack of moisture needed at various stages of crop growth. The lack of moisture is determined with the ratio between water supply and demand, where the supply indicator is Precipitable Water Vapor (PWV). The ACMI was calculated from data collected between February 2010 and September 2014. The example of calculation of 10-day values of ACMI10 for rice is provided. The comparison of ACMI and other indices shows poor correlation with the SPI, the SPEI, and the scPDSI; however, it displays high correlation with precipitation, the PE, and the MAI. The ACMI is a parameter affected by surface temperature, relative humidity, wind speed, atmospheric pressure, and solar irradiation; all these parameters are included in the study of drought. The ACMI is an effective tool for agricultural water management.     

基于MODIS数据的作物苗期干旱监测方法

针对苗期低植被覆盖情况,在原有的归一化植被指数基础上,增加了土壤调节植被指数,将其与条件温度指数结合,通过与地面实测土壤相对湿度进行相关分析,分别建立作物苗期的干旱监测模型,并与热惯量方法和供水植被指数方法进行对比分析,初步得出辽宁省范围内作物苗期进行大范围干旱遥感监测的最适宜模型为土壤调节植被指数一温度模型.