我国逐日降水量格点化方法

国家气象信息中心(NMIC)和美国大气海洋局气候预测中心合作开发了"中国逐日格点降水量实时分析系统(V1.0)",并已在NMIC投入业务试运行。该系统基于我国2419个国家级地面气象站日降水量观测(08:00—08:00,北京时)数据,采用"基于气候背景场"的最优插值方法,实时生成空间分辨率为0.5°×0.5°的格点化日降水量资料。通过对汛期典型区域和单站降水过程的对比分析表明:该格点化产品的精度较高,能准确捕捉并再现每一次降水过程。误差分析表明:约91%的数据绝对误差小于1.0 mm/d。该产品在定量分析天气实况、检验天气气候模式精度、检验卫星产品精度等方面有应用前景。     

气温序列非均一性检验方法的研究

采用距平累加法、连续t-检验及回归检验法对分布於25个省(区)31个站的气温序列进行了非均一性检验。结果表明这3种方法在显著性水平α=0.01时，能有效地检验气温序列的非均一性，其结论适用於全国。     

华南春季低温冷害气候特征研究

利用华南地区４８个台站１９５１－１９９０年２、３月气象资料，比较详细地讨论华南春季低温冷害的气候特征，揭示出如下几点事实：（１）华南的春季低温冷害过程出现频率愈往南去，愈向２月份集中。华南北部，低温过程次数多，持续日数长，温度低，是低温冷害最重的区域，往南依次为中等与轻度低温冷害区域，雷州半岛及海南省基本无低温冷害。（２）低温冷害过程初日与终日的年陆波动非常大，初日极差普遍有１个月左右，终日极差高     

我国大雾的气候特征及变化初步解释

为了分析全国范围内大雾的气候特征及变化，利用1950年以来我国气象系统地面观测网679个国家基本（基准）站的大雾天气现象观测资料，分析了我国大雾空间、时间分布的基本气候特征。从整体来看，我国大雾分布呈现东南部多西北部少的特点。在月大雾的日数、月最多大雾日数、大雾季节分布中都显示出北南、西东的地区差异及局地明显的特征。分析表明，我国大部分地区大雾日数呈减少趋势。而浓雾出现的年日数变化不明显；文章对大雾日数的变化原因进行了初步解释。     

对企业职工教育培训工作的探讨

本文论述了现代企业开展职工教育培训工作的必要性及在培训的理念,内容、形式上需要进一步提高认识,更新观念,更好地做好职工教育培训工作.     

我国两种蒸发观测资料的对比分析

通过１９８０年以后的Ｅ－６０１型蒸发资料与相同时期的２０ｃｍ小型蒸发资料的比较,分析了两种蒸发资料的特点,给出了两者的折算系数、相关系数、离差系数,建立了利用小型蒸发资料计算大型蒸发资料的订正公式     

定点观测气候序列的均一性研究

文章分析了气候资料产生非均一性的原因，介绍了近年来国内、外气候资料均一性研究的方法以及一些国家利用这些研究方法对本国或区域气候序列均一性问题的研究成果。对我国气象观测站观测站址、仪器变化等因素进行了总结，并介绍了我国气象资料均一性检验的一些结论，讨论了与气象资料均一性研究相关的一些问题。     

地面站点观测降水资料与CMORPH卫星反演降水产品融合的试验效果评估

选取2008年9月—2010年2月的中国2 400个国家级地面观测站降水资料和美国NOAA研发的CMORPH卫星反演降水产品,利用最优插值方法开展了两类降水资料的融合试验,并对试验效果进行评估。结果表明,利用OI方法形成的融合降水产品和地面观测降水分布特征基本一致,能反映西部台站稀疏地区的降水特征以及陆地与海洋之间降水系统的空间连续性。此外,该融合产品保留了高分辨率的卫星观测信息,在台站稀疏地区,一些通过地面观测无法反映出来的中尺度对流系统在融合产品中得到体现。交叉检验结果显示,融合结果和地面观测降水量、台站密度高度相关。样本网格分析结果显示,融合结果和地面降水的逐日时间序列具有较强的一致性。总的来说,OI方法在降水资料融合研究中具有较好的应用效果。      

高山植物稳定碳同位素沿海拔梯度响应机制的研究进展

简要介绍了国内外关于植物δ~(13)C对海拔梯度响应规律的研究情况,叙述了植物叶片δ~(13)C对海拔梯度响应的内在机理.重点介绍了随海拔变化的气压、温度、降水(湿度)、光照等环境因子和植物的叶片厚度、比叶重(LMA)、氮含量、气孔密度、气孔导度等生物因子对高山植物δ~(13)C的影响作用.由于各因子的多变性以及之间的相互作用,任何单一因子都不足以决定植物δ~(13)C的最终变化,也不能解释植物δ~(13)C随海拔的变化趋势,这种趋势可能是众多因子综合作用的结果.最后对本领域取得的一些认识和结论进行了总结,并对存在的一些问题以及今后的研究方向提出了一些见解.     

自动与人工观测气压的差异及原因分析

利用全国373个基准基本站自动与人工平行观测期间的气压对比观测资料,进行了自动与人工观测气压的差异分析,重点从本站气压计算公式和环境温度方面分析了两种观测方式引起气压观测数据差异的原因。结果表明:(1)自动观测的气压值比人工观测气压值普遍偏低0.1～0.2 hPa。日最低气压差异最大,可达到0.34 hPa。自动与人工观测气压的差值有较明显的日变化和季节变化;(2)从分布区域看,自动与人工观测气压差异较大的区域位于海拔较高的西部地区,我国中东部地区则差异较小,绝大多数在0.2 hPa以内;(3)由于人工观测气压计算公式的问题,在2004年之前人工观测的本站气压值偏大,海拔高度越高的地方,偏大程度越高。统计结果还表明,30℃以上的高温环境和-30℃以下的低温环境,自动与人工观测气压差异明显。