近61 a黄河流域霜冻日期时空分异特征及影响因素

深入研究黄河流域霜冻演变规律,可为科学防范霜冻危害,促进气候资源合理开发利用提供依据。基于1960—2020年黄河流域83个气象站点统计资料,采用Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析和相关分析等方法,对黄河流域霜冻日期时空变化特征及其影响因素进行了分析。结果表明：（1） 1960—2020年黄河流域平均初霜日期为10月8日,终霜日期为4月30日,平均无霜期161 d。61 a来初霜日以2.51 d·(10a)^-1的速率推迟、终霜日以-2.07 d·(10a)^-1的速率提前,无霜期以4.48 d·(10a)^-1的速率显著延长。20世纪70年代初霜日最早,终霜日最晚,无霜期最短,21世纪10年代初霜日最晚,终霜日最早,无霜期最长。（2） 小波分析表明,黄河流域初、终霜日和无霜期均存在28 a左右的主周期变化。初霜日于2002年发生突变,终霜日于2000年突变,无霜期突变发生于2001年。（3） 从空间分布来看,由上游、中游到下游地区初霜日逐渐延迟,终霜日逐渐提前,无霜期日数逐渐延长。初霜日在流域各地均呈推迟趋势,终霜日仅在西南部合作、久治站呈推迟趋势,无霜期在各地均呈延长趋势,下游地区初霜日和无霜期变化幅度最大。（4） 黄河流域初、终霜日和无霜期主要受海拔高度和日平均气温的影响。     

1961—2017年北疆初终霜日及霜期时空变化特征

利用1961—2017年北疆37个地面气象站逐日最低气温观测资料,结合常规气象统计方法,分析北疆地区初、终霜日和霜期的时空演变特征。结果表明:(1)北疆平均初霜日以2.2 d·(10a)^-1速率推迟;平均终霜日以1.7 d·(10a)^-1速率提前;平均霜期以3.9 d·(10a)^-1速率缩短;初、终霜日和霜期的主周期均为2 a左右。(2)北疆霜期缩短趋势较大(小)的地区,能较好的对应其初霜日推迟、终霜日提前较强(弱),伊犁州、塔城地区北部及东天山东北部霜期的缩短趋势最为显著,博州至天山北坡一线居中,阿勒泰地区霜期的缩短趋势最弱。(3)北疆大部分地区初霜日的变化趋势与海拔高度有很好的相关性,其初霜日的推迟速度随海拔高度的增加而减小,垂直递减率为-0.077 d·(a·km)^-1;秋季气候变暖是初霜日推迟的主要原因,春、秋季气候变暖同时影响霜期缩短,且秋季的影响更大。     

基于地温的宁夏初霜冻日期气候演变及环流异常成因

利用1961年以来宁夏20个气象站地面温度、美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(NCEP/NCAR)逐月位势高度场资料、研究宁夏初霜冻日期最新的气候演变特征及其环流异常的影响,为宁夏开展霜冻灾害预测工作提供理论支撑.结果表明:(1)宁夏初霜冻日期呈现"南早北晚"空间分布特征,黄土丘陵区最早,中部干旱带次之,最晚出现...     

1981-2010年西藏霜冻日数的变化特征

利用西藏38 个气象站点1981-2010 年的逐日最低气温资料,采用气候倾向率、累积距平、信噪比和R/S 分析等气候统计方法,分析了霜冻日数的年际、年代际、异常、突变等气候变化特征。结果表明：西藏霜冻日数都表现为不同程度的减少趋势,减幅为3.3~14.6 d/10a（37个站P < 0.01）;随着海拔高度的升高,霜冻日数减幅在增大。在10a 年际变化尺度上,大部分站点霜冻日数20 世纪80 年代为正距平、21 世纪初为负距平;90 年代霜冻日数以正距平居多。有8 个站点霜冻日数存在突变点,发生在20 世纪90 年代,以1997 年居多。特多霜冻日数发生频数为0~3 次,多发生在20 世纪80 年代;特少霜冻日数频数介于0~4 次,以21 世纪初居多。特多霜冻日数发生频次与经度、纬度和海拔高度的关系不密切,而特少霜冻日数发生频次与海拔高度呈极显著的负相关。     

中国北方地区霜冻日的变化与区域增暖相互关系

从中国北方62个站的日平均温度出发,分析北方1951～2000年有霜冻(温度在零度以下)日数和强度的变化趋势;同时给出了秋冬交替时霜冻日开始日期和冬春转换时霜冻日结束日期的变化趋势.结果指出:在中国北方(30°N以北),有霜冻日的日数在近50年有明显的减少趋势,而霜冻日的平均温度显著升高;春季霜冻日的提前结束和秋季霜冻日的推迟来临使得北方冬季缩短而生长季拉长.年霜冻日平均温度与年平均温度存在显著的正相关关系,而无霜冻日温度的年平均值与平均温度关系达不到信度检验.这预示着区域温度的增暖主要体现在霜冻日温度的变化.     

华南前汛期起讫日期的年际变化及与前汛期降水的关系

根据国家气候中心最新颁布的华南前汛期业务监测标准,采用小波分析、合成分析、相关分析等统计方法研究了1961~2014年华南前汛期入汛日期、出汛日期、持续时间及前汛期累计降水量异常的变异特征。结果表明：华南前汛期入汛日期的年际变化特征主要表现为7~8 a及准2 a周期,年代际变化特征主要表现为20世纪60至70年代入汛偏晚,80年代入汛偏早;华南前汛期出汛日期的年际变化特征主要表现为6~7 a周期,年代际变化特征表现为20世纪60年代中期前出汛偏早,70年代中期以来出汛偏早。华南前汛期入汛早晚对其持续时间及累计降水量有很好的指示意义,表现为入汛越早,华南前汛期持续时间偏长的可能性越大,对应前汛期累计降水量偏多。     

辽宁桓龙湖山地冰葡萄威代尔种植的气候适宜性分析

根据中国地面气候资料日值数据,结合实地调研、观测和数据处理结果,认为辽宁桓龙湖山地因其独特的地理条件形成了适宜冰葡萄种植的特殊的冷湿区域小气候,基本上符合了冰葡萄生长所需的条件．桓龙湖山地年平均气温、年平均降水、每年稳定低于-8℃的起始日期及持续天数、以-2℃作为冰葡萄威代尔（Vidal）无霜冻期的标志性温度条件的无霜冻期、≥10℃活动积温、桓龙湖山地7、8、9月份3个月的月均温总和、最热月（7月或8月）月均温以及各月气候指标极值的变化均符合冰葡萄威代尔的生长指标并适合广泛种植．     

辽宁桓龙湖山地冰葡萄威代尔种植的气候适宜性分析

根据中国地面气候资料日值数据,结合实地调研、观测和数据处理结果,认为辽宁桓龙湖山地因其独特的地理条件形成了适宜冰葡萄种植的特殊的冷湿区域小气候,基本上符合了冰葡萄生长所需的条件.桓龙湖山地年平均气温、年平均降水、每年稳定低于-8 ℃的起始日期及持续天数、以-2 ℃作为冰葡萄威代尔(Vidal)无霜冻期的标志性温度条件的无霜冻期、≥10℃活动积温、桓龙湖山地7、8、9月份3个月的月均温总和、最热月(7月或8月)月均温以及各月气候指标极值的变化均符合冰葡萄威代尔的生长指标并适合广泛种植.     

近60a丹东极端温度和降水事件变化特征

利用丹东1951~2010年逐日温度和降水资料,以多重分形去趋势波动分析法定义极端事件的阈值,分析了该地区极端最高温度、极端最低温度和极端降水的变化特征。结果表明:近60 a丹东极端最低温度事件比极端最高温度和极端降水事件发生次数多,极端最高温度强度比极端最低温度大,平均超出了1.5℃,而极端降水平均强度为30.3 mm,都在20世纪70年代最小,70年代是转折期;50年代的极端气候事件(温度和降水)最为严重,其次是90年代,70年代的严重度最轻;极端降水频次变化不明显,极端最高温度事件可以由夏季平均最高温度的变化预测,有不显著的增多趋势,而极端最低温度事件可以用冬季平均日较差温度的变化预测,在今后一段时间内有显著减少的趋势。     

近40 年山西省初终霜日的变化特征

利用山西省境内分布较为均匀的52 个地面气象站1970-2009 年的霜日观测资料,采用线性倾向估计法、累积滤波器法结合非参数统计检验方法分析了初终霜日的基本特征及其变化趋势;利用M-K法分析了霜日的突变特征。结果表明：初霜日、终霜日的出现以及无霜期的长短与地理因素密切相关,随着纬度逐渐偏北、海拔逐渐升高,初霜日提前、终霜日推后、无霜期缩短。从全省平均情况看,初霜日呈现显著的推后趋势,无霜期呈现显著的延长趋势,而终霜日的变化则以波动为主,线性变化趋势不显著。从突变检测情况看,初霜日、终霜日和无霜期在40 年间均存在一次明显突变,初霜日的突变点出现在2000 年,终霜日和无霜期的突变点出现在1997 年。从变化趋势的空间分布看,初霜日显著推后的区域大片集中在晋中东部、吕梁北部和忻州西部,以及分散在运城南部、临汾西北部和大同南部。终霜日显著提前的区域位于晋中东部山区、吕梁山东部和忻州西部。无霜期显著延长的区域位于西北部黄河沿岸、省境中东部和运城南段。变化趋势为初霜日提前、终霜日推后和无霜期缩短的区域未通过显著性检验。     

冰冻天气和电线覆冰预报预估业务系统设计与实现

系统以T639数值预报产品为基础,结合考虑地形改进的要素CRESSMAN插值技术、云南冰冻天气判识条件研究成果和结合滇东北电线覆冰考察修正覆冰估算模型,利用C#和Visual Fortran高级开发程序语言,建立了云南冰冻天气和电线覆冰预报预估业务系统。实现了在国内率先提出了电线覆冰消融处理方案并进行了相关研究。系统设计实现上使用了图像处理,数据库操作,多线程,递归算法等编程技术,使用递归算法查找历史数据来替代缺测数据,保证预报服务的完整性,实际使用结果证明这种替代是简单可行的。覆冰消融的处理相关参数还需要实际数据的验证来进行调整。     

太阳辐射短时临近预报R模型的构建及验证

提高太阳辐射短时临近预报（<6 h）的准确率是确保电网调度的重要举措,也是极具挑战性的技术瓶颈之一。基于云-辐射关系,利用地面观测的太阳辐照度反演的云相对辐射强迫比值,构建了太阳辐射短时临近预报模型（R模型）,并用美国南部大平原中心站16 a的辐照度观测数据,对R模型的预报性能进行了评估。结果表明：（1）有云存在的个例中,R模型较传统的简单持续性模型（Simple模型）的预报性能有很大提升,相比于预报性能较高的智能持续性模型（Smart模型或RCRF模型）仍有2%～25%的改进。（2）在16 a包含2.9×105个8类云状个例的总体检验中,当预报时效超过1 h时,R模型的预报性能显著优于Simple模型和RCRF模型。相对于RCRF模型,R模型在6 h预报时效下,对总辐射和直接辐射的预报性能可分别提高25%和19%,预报时效分别延长了1.5 h和1 h。（3）R模型为太阳辐射短时临近预报提供了准确率更高的基准模型。同时,该模型可仅依靠地面短期的辐照度观测资料即可预报,为缺少同期气象要素观测的光伏电厂的辐射预报提供了新的途径或新的可能。     

南极天气预报业务的进展

第一届南极天气预报国际会议于 1 998年 8月 31日至 9月 3日在澳大利亚霍巴特举行。来自澳大利亚、比利时、中国、法国、意大利、俄罗斯和英国的 40多位代表出席了会议。近年来 ,随着综合科学考察的增多和南极旅游业的快速发展 ,对南极地区天气预报的需求有了很大的增加。许多南极考察站已使用了复杂的预报系统 ,浮标和自动观测站获得的数据、数值天气预报产品、高分辨率的卫星图像都得到有效利用。数值天气预报在预报发生在大洋和海岸附近天气尺度的低压方面取得了很大进展 ,但对当地预报非常重要的许多中尺度系统 ,在模式中还不能反映出来 ,系统的活动主要通过卫星资料来预报。期待将来能够选择南极的某些地区来运行高分辨率的有限区域模式。会议表明 ,随着近年来对高纬地区的天气过程的进一步认识、高分辨率的卫星图像和数值天气预报产品的使用 ,南极地区的天气预报已取得了长足发展。目前存在的突出问题是 :南极以外的气象中心很难得到南极的资料、南极半岛及内陆缺少高空资料、数值预报对南极地形和高纬过程的模拟效果不好等。会议的主要成果是将完成整个南极地区的天气预报手册     

基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测

为提高耕地保有量预测精度,将灰色预测GM(1,1)模型、动力预测模型、BP网络预测模型和加权支持向量回归机预测模型相结合,建立了基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测模型,并将其用于温州市耕地保有量预测。结果表明,该模型比任一单一预测模型精度更高,可用于耕地保有量预测。     

基于贝叶斯模式平均的东江流域降雨概率预报

为验证贝叶斯模式平均（BMA）在东江流域的适用性,基于TIGGE多模式集合预报资料对东江流域不同预报时段（1、3、5及10日）以及不同地域（上、中及下游）应用BMA,得到的主要结论为：1）BMA的预报能力在时空上都较为稳定,预报效果较好;2）在各预报时段中BMA极大提高了预报的精度,其中预报时段越短,误差减少的幅度越大;3）当95%分位数已超过警戒的雨量时,应做好相关的预警和预防工作,但BMA也会出现误报和虚报的情况,需要进行权衡和风险的评估,同时这也是需进一步研究和完善的地方;4）结合其他国内外的研究来看,BMA对天气要素预报的订正作用可能具有普适性,值得推广使用。     

基于变权组合预测模型探讨中国煤炭需求(英文)

变权组合预测是对各个单项预测模型在各时点上赋予适当权重进行组合,而权重是随预测时间变化的函数。该方法具有较高的预测精度和预测稳定性,能比较合理地描述系统的客观现实。本文依据1981-2008年的中国煤炭需求历史数据及对煤炭需求的影响因素,分别建立灰色系统、多元回归两个单项预测模型,构建了中国煤炭需求的变权组合预测模型,对中国未来12年煤炭需求进行了预测。     

The latest trend tracing model for projection of mineral demand

A new method for short- and long-term forecasting of mineral commodities based upon historical data is developed. The method, referred to as the latest trend tracing (LTT) model, is constructed as a weighting and adaptive approach based on a general linear model. The LTT model considers the functions of data location and statistical behavior. The newest data receive the largest weights, whereas the older data are given smaller weights. The LTT model is performed by an iterative algorithm. The data set is successively partitioned into training and testing subsets. Each LTT model is estimated and tested for each partition. The updated estimates are then synthesized to produce the final estimates based upon the data locations and estimation variances. The LTT model is demonstrated on two real case studies, one on the projection of U.S. aluminum consumption and the other on the forecasting of U.S. copper consumption.     

山洪泥石流灾害预报预警技术述评

山洪泥石流灾害一直都是山区人民的心头之患，严重威胁着山区人民的生命财产安全。山洪泥石流灾害预报预防，是21世纪我国山丘区防灾减灾的一个重要战略方向。文章通过对国内外大量文献资料的综合分析，评价了目前国内外最具典型的山洪泥石流灾害空间预报技术、时间预报技术以及预警系统开发等预报预警技术，并指出了未来山洪泥石流灾害预报预警技术的发展趋势。     

B—P神经网络在径流长期预测中的应用

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型，已广泛应用于模式识别、自动控制等许多领域。在数值预测方面，它不需要预先确定样本的数学模型，仅通过学习样本数据即可进行预测。作者以龙羊峡水库入库径流为研究对象，将人工神经网络中的反向传播算法（简称B－P模型）应用于入库径流变化趋势的长期预测，并将基结果与常用的时间序列分析方法的计算结果进行比较，以分析人工神经网络在径流预测领域应用的优越性及其应用前景。     

BP网络模型在沙尘暴预测中的应用研究

依据锡林郭勒地区30 a气象资料,应用人工神经网络(ANN)中不同BP网络结构和算法,探索建立沙尘暴预测模型的方法。研究认为,在建立锡林郭勒地区沙尘暴预测模型时,选择年大风日数、年平均地温、年蒸发量、相对湿度4个气象因子作为模型的输入因子是合理的;经过输入因子确定,层数、节点选择,每层激活函数和输出因子的确定,锡林郭勒地区沙尘暴预测模型可采用三层网络结构（4-6-1）。比较和试算显示,快速BP算法较普通BP算法的训练速度快,收敛精度高64.47%;快速BP神经网络的沙尘暴预测模型的预测精度可达到98%,较传统的多元线性回归数学模型高。因此,应用快速BP神经网络建立沙尘暴预测模型简捷、方便,具有精度高、智能化等特点,可在区域沙尘暴预测预报领域推广。