贵州省避暑旅游气象适宜性分析

参照避暑旅游气候适宜度评价方法,以体感温度确定的避暑旅游气象舒适度为正贡献指标,修正完善强降水、高温、大风、雷暴等负贡献的高影响天气指标,综合建立避暑旅游气象适宜度评价模型。选取2008—2017年6—8月地面气象要素观测资料,利用该避暑气象适宜度模型对贵州省县级以上城市避暑旅游适宜性进行分析。结果表明:贵州整体上是非常适宜夏季避暑旅游的,尤其是中西部地区,在夏季不同月份和盛夏关键旬,最佳旅游目的地略有变化。贵州北部、东部和南部的低海拔地区避暑旅游气象适宜度相对略低,地处武陵山脉和苗岭山脉的都匀、麻江等地适宜开展山岳型避暑旅游。铜仁市避暑旅游气象适宜度范围在-17~100,是贵州避暑旅游气象条件较逊色的城市。避暑旅游气象适宜度模型能较客观地反映气象条件对避暑旅游的影响。     

西藏气候舒适度时空分布特征及主要旅游城市避暑资源分析

西藏被称为世界屋脊,也是享誉中外的旅游胜地.为了探究西藏的气候舒适度时空分布特征及其避暑资源优势,使用西藏地区39个站点1970—2017年逐日气象数据,根据基于"黄金分割率"的人体舒适度计算方法,对西藏地区气候舒适度进行统计,并重点分析拉萨、林芝、山南、日喀则、昌都5个主要旅游城市.结果表明,西藏舒适度的空间分布呈现...     

贵州省梵净山区域旅游经济与气候适宜度关系研究

根据特吉旺气候舒适度指数划分标准和贵州省旅游气象舒适度标准,利用梵净山区域2013—2017年气象资料及旅游统计资料,通过相关性分析、回归分析等统计方法,分析了梵净山区域经济与气候舒适度指数的相关性。结果表明：“SD气候舒适度指数”标准比“特吉旺气候舒适度指数”更适合研究梵净山区域气候舒适度指数;4—10月是梵净山旅游较适宜期,与旅游收入和客流量月平均数据均有较好的吻合度;气候舒适度指数对梵净山区域旅游经济呈显著的正相关关系,梵净山站为梵净山区域旅游经济气候舒适度指数分析的关键指标站。     

辽宁避暑旅游气候适宜度评价

利用辽宁省59个国家气象站2008—2017年6—8月逐时地面观测资料，综合考虑夏季气候舒适度和高影响天气对避暑旅游的不利影响，确定辽宁避暑旅游气候适宜度评价方法，分析了辽宁避暑旅游适宜度时空分布，为公众及旅游相关部门了解当地避暑旅游气候资源提供参考。研究表明：①辽宁避暑旅游适宜度由西北到东南逐渐增强， 59个地市（县）中，很适宜避暑的有14个，适宜避暑的有22个，较适宜避暑的有16个。②夏季辽宁大部避暑旅游气候舒适度较好，辽东和辽南气候舒适度优于辽宁中部和西部。辽宁东部的本溪和沿海的丹东、大连、葫芦岛和锦州南部气候舒适度等级最高，避暑气候条件更好。③辽宁夏季暴雨高风险区在东南部的宽甸、丹东和凤城一带。高温高风险区在朝阳大部和锦州西部。大风高风险区在铁岭北部、彰武、锦州、营口和长海。雷暴高风险区在铁岭、抚顺东部、朝阳西部和庄河一带。④6月、8月是辽宁适合避暑旅游的月份，尤其是 6月，避暑旅游适宜度最高，适宜面积最大。8月份次之， 7月避暑旅游适宜度较差。     

遵义市旅游气候舒适度时空分析

根据贵州省旅游气象舒适度指标(DB52/T556—2009),应用逐步回归和插值方法,对遵义旅游气候资源和最佳旅游时段进行分析。结果表明:遵义市5—6月、9月旅游舒适度均处于舒适状态。习水、桐梓、仁怀和播州西北部等海拔在1 100 m以上的区域,夏季气候舒适度比较理想,可发展乡村避暑旅游,海拔越高越适宜夏季避暑。习水、桐梓夏季(6—8月)气候旅游处于舒适状态,优于重庆。     

巩乃斯避暑旅游气象指数分析与评价

根据巩乃斯、和静站2009—2018年6—8月的逐日平均气温、最高气温、相对湿度、风速等气象观测资料,采用对比分析、通径分析及模糊综合评价等方法对巩乃斯地区夏季避暑旅游气象资源优势进行分析和评价。结果表明:巩乃斯夏季气候凉爽、湿度适宜、风速不大,人体感觉凉爽、舒适,适合避暑旅行。人体舒适度与空气温度呈显著正相关,与相对湿度、风速呈负相关,且气温对人体舒适度指数的影响最为明显。夏季总体气候舒适度较好,7月舒适指数最高,8月次之,6月最低。对巩乃斯地区避暑旅游气象指数的研究,可为旅游气候资源的综合开发、避暑旅游活动的合理开展以及避暑旅游品牌的打造提供科学依据。     

贵州省旅游气候品牌效应初探

旅游业是贵州经济发展的重要支柱产业。气候资源作为不可或缺的一种旅游资源,既造就了贵州多彩多姿的自然风光和人文景观,又以“冬无严寒、夏无酷暑”的气候优势,极大地增加了贵州旅游的吸引力,尤其是在“气象+旅游”模式下,形成了由避暑旅游辐射开来的全省生态旅游“集团化”品牌,对贵州地方经济、社会发展、生态建设和乡村振兴产生极大的推动作用。文章在分析贵州气候优势条件的基础上,研究探讨了旅游气候品牌效应,提出在继续深挖夏季气候优势,持续打造避暑旅游品牌的前提下,应根据贵州立体气候特征及贵州独具特色的喀斯特地域地貌,深入发掘贵州冬季避寒、康养、低纬度地区冬季赏雪观景等气候旅游资源,为打造贵州全域旅游、全时旅游品牌提供参考。     

丽水山地夏季避暑旅游气候适宜度评价

利用2015—2019年丽水市283个气象观测站的逐日和逐时资料,采用中国气象局“避暑旅游气候适宜度评价方法”行业标准,在研究避暑旅游气候适宜度时空分布的基础上,运用GIS平台建立不同地形条件下避暑旅游适宜度地理推算模型,对丽水避暑旅游气候适宜度进行区划。结果表明,丽水山地夏季避暑旅游气候适宜等级为很适宜,所占区域居绝对比重。6月丽水各站避暑适宜度为很适宜,以海拔800 m为界,随着海拔高度的升高,适宜度先增后减。7—8月避暑旅游气候适宜度随海拔高度增加而提升,300 m以上为较适宜及以上级别。地理推算模型表明,丽水避暑旅游气候适宜度与海拔高度密切相关,庆元适宜及以上等级区域面积占比为全市最高,避暑旅游气候条件最优,其次景宁、遂昌、龙泉避暑旅游气候适宜度也较优越。     

山东旅游气候舒适度评价

利用1971-2000年山东省90个气象观测站的日最高气温、日最小相对湿度和日平均风速等资料,计算了山东各地的人体舒适度指数,以此为基础分析了山东各地四季白天人体舒适度的空间分布特征,对山东各区域的旅游人体舒适度进行评价,并提出了山东各季节的最佳旅游区域.     

环江县旅游气象适宜度分析

利用环江国家地面气象站1981-2010的气象资料,对环江的气候概况、旅游气象舒适度指数和旅游不利天气情况进行分析,找出环江最适的旅游季节为3-5月和9-11月,并针对各种不利天气提出趋利避害建议.     

Assessing spatial associations between perceptions of landscape value and climate change risk for use in climate change planning

This study examines spatially referenced perceived landscape values and climate change risks collected through public participation geographic information systems for potential use in climate change planning. Using survey data from the Southern Fleurieu Peninsula, South Australia, we present a method for identifying perceived landscape values and climate change risks to describe and quantify their spatial associations. Two spatial data models??vector and raster??and two analytical methods??Jaccard coefficients and spatial cross-correlations were used to describe the spatial associations. Results indicate that perceptions of climate change risk are driven, in part, by the values people assign or hold for places on the landscape. Biodiversity and intrinsic landscape values have strong spatial association with biodiversity loss risk while recreation values have strong spatial association with riparian flooding, sea-level rise and wave action risks. Other landscape values show weak to no spatial association with perceived climate change risks. The methodology described in this research provides a mechanism for government agencies to develop place-based adaptation strategies based on these associations.     

贵州省主汛期暴雨的气候特征分析

利用1981—2010年30 a贵州省83个地面气象观测站月降水量和月暴雨日数资料,采用合成、方差分析和经验正交函数（EOF）分解,着重讨论贵州省主汛期6-7月暴雨日数的空间分布及其时间演变特征,进而对6-7月暴雨日数EOF第一模态的时间序列作小波分析、趋势分析及突变检验,分析贵州省6-7月暴雨日数时间序列的短期气候特征。结果表明：近30 a贵州省6-7月暴雨日数与降水量的时空分布一致,并对降水量有主要贡献。暴雨日数的空间分布存在3个暴雨多发区和2条暴雨少发带,范围最广、强度最大的暴雨多发区位于省之西南部,大值中心在六枝、晴隆和镇宁附近。暴雨日数时间序列的变化在20世纪90年代是偏多时期,20世纪80年代和21世纪至今是偏少时期。贵州省6-7月暴雨日数EOF第一模态时间序列在20世纪90年代存在显著的3～5 a年际震荡,在1981—2010年间总体变化趋势分为3个时段：1981—1990年、1991—2000年和2001—2010年,呈＂降—升—降＂变化,没有明显的突变点。     

基于人口/GDP数据空间化的雷电灾害风险评价

为满足雷电灾害风险决策的精准化需求,突破人口、GDP等社会经济数据受行政区域的限制。本文基于多源遥感资料及统计年鉴数据,反演贵州省人口、GDP空间精细化分布情况,实现受灾对象在空间上的连续性分布;同时结合闪电定位监测资料、土壤电导率(HWSD)数据、地理信息数据,从致灾因子、孕灾环境、承灾体3个方面选取评价因子,构建雷电灾害风险评价模型,实现精细化风险评价研究。结果表明:(1)通过融入坡度分布修正人居指数、土地利用数据和夜间灯光数据反演不同产业经济数据实现的人口、GDP数据空间化分布,在总体趋势和局部特征上与贵州省实际情况相符,可为雷电灾害及其他自然灾害风险评价中承灾体的精细化分布提供参考。(2)雷电灾害风险主要受致灾因子、承灾体的影响,与雷电活动频繁程度以及社会经济发展水平有关。贵州省高风险区域主要集中在六盘水、毕节东南部、黔西南东北部、安顺南部及北部、贵阳东南部,黔南西南及东北部、遵义西北部、铜仁中部及东南部等区域。     

THE IMPACT OF CLIMATE CHANGE ON THE SNOW COVER PATTERN IN ESTONIA

The paper deals with problems of temporal and spatial variability of snow cover duration, of correlation between snow cover and winter mean air temperature patterns and of the impact of climate change on the snow cover pattern in Estonia. Snow cover fields are presented in form of IDRISI raster images. Snow cover duration measured at ca 100 stations and observation points have been interpolated into raster cells. On the base of time series of raster images, a map of mean territorial distribution of snow cover duration is calculated. Estonia is characterized by a great spatial variability of snow cover mostly caused by the influence of the Baltic Sea. General regularities of snow cover pattern are determined. A 104-year time series of spatial mean values of snow cover duration is composed and analyzed. A decreasing trend and periodical fluctuations have detected. Standardized principal component analysis is used for the time series of IDRISI raster images. It enables to study the influence of different factors on the formation of snow cover fields and territorial extent of coherent fluctuations. Correlation between snow cover duration and winter mean air temperature fields is analyzed. A spatial regression model is created for estimation of the influence of climate change on snow cover pattern in Estonia. Using incremental climate change scenarios (2 °C, 4 °C and 6 °C of warming in winter) mean decrease of snow cover duration in different regions in Estonia is calculated. According to results of model calculation, the highest decrease of snow cover duration will be take place on islands and in the coastal region of West Estonia. A permanent snow cover may not form at all. In the areas with maximum snow cover duration in North-East and South-East Estonia, that decrease should be much lower.     

黔东南暴雨气候特征及其地形影响

利用1960~2000年贵州省黔东南地区降水观测资料,统计分析黔东南地区暴雨时空分布特征,进一步揭示其活动规律及主要影响因素。结果表明:黔东南地区暴雨有显著年代际变化特征,存在准15年的周期变化,并与贵州降水和长江中下游降水呈同位相;存在两个暴雨多发中心,夜间暴雨较多。黔东南暴雨地域分布极为复杂,局地性暴雨较多,这与黔东南特殊地形有着密切关系,地形因素是影响黔东南地区暴雨的重要原因,对形成上述特征的气候学成因做了初步讨论。     

黔东南地区各季节极端干期日数的时空分布特征

利用1961—2009年黔东南地区16个地面气象站的逐日降水资料,分别统计了四季最大连续无雨日数(日降水量<0.1mm)的时间序列,采用正交函数分解、Mann-Kendall突变检验和线性倾向估计等方法,分析了各季节极端干期日数的空间结构和时间演变规律。结果表明,黔东南地区各季节极端干期日数的时空分布存在较大差异,极端干期日数最多出现在秋季,最少是春季;夏季黔东南北部的极端干期日数多,春、秋季南部多,冬季南、北部多,西部四季相对较少,年内非均匀性特征显著。在大尺度天气系统控制下,四季极端干期日数事件的步调基本一致,黔东南中东部发生异常的频次较高,不同季节的天气系统对黔东南各区域的影响具有明显的局地性和阶段性;近49年中各季节出现极端干期日数典型多的年份比典型少的年份多;进入21世纪以后,春、秋、冬季极端干期日数均呈显著的增多趋势,而夏季变化的特征不明显。     

贵州省汛期降水特征及强降水过程分型研究

【目的】为探究贵州省汛期降水的时空分布特征及演变规律。【方法】利用贵州省81个气象观测站1981—2020年汛期降水资料,采用EOF、REOF及交叉小波分析等方法对贵州省汛期降水时空特征进行分析及强降水过程分型研究。【结果】贵州省1981—2020年汛期平均降水量为924.9mm,降水量在682.7~1194.1mm,呈显著上升趋势,上升速率为16.94mm/10a。贵州汛期降水大体上呈现西南向东北递减的趋势,强降水过程次数及持续天数分布及波动变化与汛期降水基本一致。【结论】贵州省汛期降水分布不均,具有显著的年代际变化。贵州省汛期强降水空间场主要有全省一致型、东西反向型和南北反向型3种典型模态。经REOF方法可将贵州省细分为3个强降水区域,根据环流场分析,又可进一步划分为东部型强降水（I型和III型）与西部型强降水（II型）,各类型强降水落区受500hPa环流分布情况以及850hPa水汽来源与强度的影响。     

贵州茶叶不同生长季节日照时数时空变化特征

基于贵州省80个气象站点1961—2010年地面气象观测资料,采用数理统计方法分析了贵州省茶树生长期近50 a来日照时数时空变化特征,研究结果表明：春茶、夏茶日照时数时间变化较为相似,呈现减少趋势,分别占总站数的95%、93.7%。秋茶时段日照时数时间变化表现为北部、南部呈现减少趋势,中部以西地区呈增加趋势,正值区站点有16个,占总站数的20%。日照百分率的下降主要表现在夏茶,春茶、秋茶下降表现的不很明显。对贵州省自20世纪60年代以来日照的空间分布的年代际变化进行了分析,春茶和夏茶生长季节在70年代的日照时数均表现为减少的趋势,而贵州北部夏茶生长季节日照时数年代际变化无论在哪个年代都表现为持续减少的趋势。     

基于OMI数据的贵州省对流层NO2浓度时空变化分析

利用OMI卫星遥感数据提供的NO2浓度产品及气象站点数据,分析了2005-2017年贵州省对流层NO2柱浓度时空分布特征及其影响因素。结果表明:①贵州省NO2柱浓度年均值较小,说明贵州省空气质量整体比较好,年变化为NO2柱浓度先升高再降低的趋势,冬季最高、夏季最低,而月变化呈内凹型分布,一年中最大值大多出现在1月,7月出现最低值的次数最多;②空间分布呈西高东低、北高南低的特点;③在9个地市州中,六盘水市的NO2柱浓度年均值最大,贵阳市位于第二,浓度最低的是黔东南州。④降水和温度对NO2柱浓度都具有一定的负影响。     

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。