辽宁省冰雪气候资源适宜性评价

为充分挖掘辽宁省冰雪资源优势,科学规划开发寒地冰雪资源,利用61个站点的气象数据,采用统计、定性或定量指标等分析方法,评估了辽宁省冰雪气候资源的适宜性。结果表明：辽宁省各地均具有冰雪资源,东部山区冰雪资源最为丰富,辽西地区结冰期长,大连沿海地区冰雪资源相对较少。辽宁省冬季室外冰雪活动温度条件较好,冰雪资源丰富区风速低且日照适中。冬季各地高温融雪、雾和大风、低能见度等气象灾害风险低。11月中旬到翌年3月上旬全省均可人工造雪,人工造雪时段适宜。抚顺、本溪、铁岭、沈阳、丹东、辽阳的大部分地区均是宜冰宜雪的最优地区;西部地区降雪量少,宜冰大于宜雪,可适当开发冰上旅游项目;沿海的葫芦岛和大连地区冰雪期短,可探索发展小规模的冰雪旅游项目和海冰旅游。     

中国东北地区气温变化的模拟评估与未来情景预估

基于RegCM4区域气候模式、CMIP5全球气候模式数据集和中国东北地区162个气象站气温观测资料,采用偏差分析和相关分析评估了RegCM4和CMIP5对东北地区气温的模拟能力,预估了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下东北地区未来气温的变化。结果表明：区域模式和全球模式均能较好地再现气温时空变化特征,模式对冬季和夏季的模拟效果优于秋季和春季;在区域尺度信息上,区域模式和全球模式的模拟值均较观测值偏小,RegCM4模式的模拟结果明显优于CMIP5模式,且对模拟的冷偏差有改善。未来东北地区年及四季气温均呈升高趋势,RCP2.6情景下增温相对较小,RCP4.5次之,RCP8.5情景下增温最显著;冬季和秋季气温增幅较大,夏季气温增幅最小;与CMIP5模式相比,RegCM4模式的增温幅度更大,且年际振荡特征更加明显。空间上,区域模式和全球模式预估的近期、中期、末期增温分布格局比较一致,均呈自北向南逐渐减小的纬向分布特征,辽宁地区增温幅度最小,增幅高值区位于黑龙江省大兴安岭地区,虽然北部升温幅度较南部明显,但是升温后未来东北地区的气温分布特征仍是南部气温高于北部。     

气候变化对中国东北地区典型城市办公建筑能耗的影响

利用中国东北地区三个典型城市（哈尔滨、长春和沈阳）1961—2019年的气温、相对湿度等气象资料和TRNSYS软件模拟的能耗资料,分析了气候变化对东北地区办公建筑设计气象参数的影响,研究了气候变化对办公建筑能耗的影响及其影响因子。结果表明：与1961—1990年相比,近30 a（1991—2019年）东北地区三个城市的办公建筑室外设计计算参数,即供暖室外计算温度、冬季空调室外计算温度和夏季空调室外计算温度均有所升高,且夏季空调室外计算温度升幅低于其他两个设计参数,三个城市供暖室外计算温度分别升高了2.1℃、1.7℃和0.2℃;1961—2017年三个城市办公建筑冬季供暖能耗均呈减少趋势,夏季制冷能耗均呈增加趋势,年总能耗呈减少趋势;哈尔滨和长春的变化速率大于沈阳,三个城市的办公建筑年总能耗减少速率分别为5.02 MJ·m^-2/10 a、6.15 MJ·m^-2/10 a和1.99 MJ·m^-2/10 a。气温是影响东北地区城市办公建筑能耗的主要气象因子,分别可以解释三个城市冬季供暖能耗95%、96%和93%的变化和夏季制冷能耗72%、71%和72%的变化;气温每升高1℃,三个城市的冬季采暖能耗将分别减少20.6 MJ·m^-2、21 MJ·m^-2和18.9 MJ·m^-2,夏季制冷能耗将分别增加15.1 MJ·m^-2、16.1 MJ·m^-2和18.8 MJ·m^-2,年总能耗将分别减少5.5 MJ·m^-2、4.9 MJ·m^-2和0.1 MJ·m^-2。     

北太平洋风暴轴的异常活动与辽宁省冬季最低气温的联系

利用1975-2015年辽宁省52站逐日最低气温资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过合成分析、相关分析等统计方法,对辽宁省冬季最低气温及北太平洋风暴轴的时空演变特征进行研究,初步探讨了北太平洋风暴轴的异常活动与辽宁省冬季最低气温的可能联系。结果表明,辽宁省冬季最低气温突变年为1986年,20世纪80年代中期以后气温表现出偏暖特征。北太平洋风暴轴与辽宁省冬季最低气温间存在同步一致地变化特征,风暴轴活动强年,辽宁省受西南气流控制,阿留申低压、西伯利亚高压强度减弱,同时东亚大槽减弱北退,东亚西风急流偏北,东亚冬季风系统活动减弱,不利于冷空气向南侵袭,辽宁省冬季最低气温偏高,反之在风暴轴活动弱年,辽宁省冬季最低气温偏低。与北太平洋风暴轴相关联的中高纬度大气环流异常变化是风暴轴强度与辽宁省冬季最低气温关系产生变化的主要原因。     

典型相关分析方法对21世纪江淮流域极端降水的预估试验

利用1961—1990年江淮流域逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和HadCM3 SRES A1B情景下模式预估资料,采用典型相关分析统计降尺度方法,评估降尺度模型对当前极端降水指数的模拟能力,并对21世纪中期和末期的极端降水变化进行预估。结果表明：通过降尺度能够有效改善HadCM3对区域气候特征的模拟能力,极端降水指数气候平均态相对误差降低了30%～100%,但降尺度结果仍然在冬季存在湿偏差、夏季存在干偏差;在SRES A1B排放情景下,该区域大部分站点的极端强降水事件将增多,强度增大,极端强降水指数的变化幅度高于平均降水指数,且夏季增幅高于冬季;冬季极端降水贡献率（R95t）在21世纪中期和末期的平均增幅分别为14%和25%,夏季则分别增加24%和32%。     

5个IPCC AR4全球气候模式对东北三省降水模拟与预估

利用IPCC AR4中5个全球气候模式数据集和中国东北三省162个站降水实测资料,评估5个全球气候模式和多模式集合平均对中国东北三省降水的模拟能力,并对SRES B1、A1B和A2三种排放情景东北三省未来降水变化进行预估。结果表明：全球气候模式能较好再现东北三省降水的月变化,但存在系统性湿偏差;多模式集合平均能较好模拟东北三省年降水量的空间分布,但模拟中心偏北,强度略强,模式对东北三省夏季降水的模拟效果优于冬季降水;预估结果表明,三种排放情景下21世纪中前期和末期东北三省降水均将增多,21世纪末期增幅高于21世纪中前期,冬季增幅高于其他季节;就排放情景而言,SRES A1B和A2排放情景增幅相当,高于B1排放情景增幅;不同排放情景东北三省降水量增率分布呈较一致变化,A2排放情景下,增幅最显著的辽宁环渤海地区年降水量在21世纪中前期将增加7%以上,21世纪末期将增加16%。     

辽宁省气温变化趋势中的城市化影响研究

利用1961 - 2017年逐日平均、 最低、 最高气温资料、 DMSP/OLS卫星夜晚灯光数据, 定量分析了城市化对辽宁省平均气温和极端气温指数趋势变化的影响。研究表明： 辽宁省气温呈显著增加趋势, 城市站增温速率明显快于乡村站; 平均最低气温增温率最快, 平均气温次之, 平均最高气温相对较慢; 四季增温速率依次为： 冬季>春季>秋季>夏季; 最低气温的城市化影响贡献率最大, 平均气温次之, 最高气温相对较小; 城市站最低气温的明显升高和最高气温增幅较小, 必将导致日较差明显减小和日较差城市化影响贡献率的增大。城市化加剧了辽宁省极端低温事件的显著减少和极端高温事件的明显增加, 城市化对极端气温事件影响显著。与冷事件有关的极端气温指数的城市化影响均为负值, 与暖事件有关的均为正值; 相对指数的城市化影响贡献率较大, 持续时间指数次之, 除气温日较差以外的绝对指数相对较小。基于最低气温的极端气温指数比基于最高气温的极端气温指数受城市化影响更显著, 其原因可能是城市热岛强度的非对称性以及城市站和乡村站气溶胶浓度之间的差异, 导致最高气温的增加没有最低气温的增加显著。     

基于EOF分解的辽宁省城市化气候效应检测

论文利用1961—2017年逐日气象数据以及社会经济数据,构建新的城市化指标,分析了城市化对辽宁气候变化的影响。研究表明:辽宁省气温呈显著增加趋势,国家站增温速率明显快于乡村站;城市化对平均最低气温影响最显著,平均气温次之,平均最高气温相对较弱;就四季而言,秋季城市化影响贡献率最大,冬季和夏季次之,春季相对较小。空间分布上,城市化影响高值区位于辽宁中部和西部地区,与辽宁省城市化发展水平基本吻合,城市化对气温的影响不是单一的,对于多数地区尤其是沈阳、大连等经济发展水平较高的地区,起到增温作用,但也对少数台站的升温起到了抑制作用。气温指标中,城市化对年和四季平均气温的影响最显著,对应模态均是第一模态,方差贡献率均在89%以上,空间相关性均通过显著性检验,其次是平均最低气温和日较差;季节变化特征上,冬季和春季的增温相对于秋季和夏季明显。降水指标基本对应第二模态,方差贡献率在9%~18%之间,城市化对气温的影响强于降水;结合时间系数,城市化效应表现为春季和冬季降水、大雨和暴雨日数略有增加,年、夏季、秋季降水、小雨、中雨日数减少。城市化对降水的影响表现出两面性,一方面使年降水和小量级降水减少,另一方面又使极端降水事件增多。     

东北地区月气温序列的均一性检验和订正

本文采用惩罚最大T检验(PMT)方法,结合台站历史沿革信息,对东北地区129个气象站月最高气温和最低气温资料进行均一性检验和订正,并与已有均一化数据集(CHHT)进行对比分析。结果表明:气温的非均一性在空间上普遍存在,最高温和最低温分别检测出断点74个和94个,资料拼接和迁站是造成非均一性的重要因素。均一性检验和订正提高了东北地区最高气温和最低气温的空间一致性,线性趋势空间分布更加合理,订正之后变化趋势略有增加,年平均最高气温和最低气温分别由0.1和0.22℃·(10 a)~(-1)增至0.17和0.33℃·(10a)~(-1),与CHHT相比,两套数据时间相关系数在0.9以上,对东北地区气候长期演变趋势基本一致,东北地区年平均最高气温和最低气温均呈显著升温趋势,采用PMT得到的年平均最高气温和最低气温变化趋势较CHHT分别偏高0.05和0.03℃·(10 a)~(-1),在线性趋势空间分布上PMT均一化检验订正结果较CHHT略有改善。     

东北地区气候变化CMIP5模式预估

利用CMIP5的多模式集合资料,从时间变化和空间分布两方面分析了不同情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)中国东北地区未来100年的气候变化。结果显示:3种排放情景下,21世纪东北地区气温和降水呈显著增长趋势,中期和末期增幅较明显,冬季增幅高于其他季节,RCP8.5情景下气温增暖最为显著,RCP4.5次之,RCP2.6最小,随着年代的推移,气温和降水年较差逐渐减小;空间分布显示:3种排放情景下各个时期的增温分布形式基本一致,由南向北逐渐增大,辽宁南部增温幅度最小,最显著地区位于黑龙江大兴安岭;不同情景下气温变化率的分布形势略有不同,但均呈显著增温趋势;3种排放情景下降水距平百分率均为增加趋势,呈由东向西逐渐增大的经向分布特征;不同情景下的降水变化率分布形势相似,呈南大北小特征,辽宁地区增长最为明显,黑龙江西部地区增长相对较小。