青海湟源地区草面温度变化特征分析

利用湟源县气象站2014年1月—2016年12月草面温度观测资料,运用气候统计诊断方法对湟源地区草面温度的变化特征、草面温度与气温、地面温度的关系等进行了分析,结果表明:草面温度呈一高一低的日变化特征,草面温度日最低出现在6时,14、15时达到日最高值,说明太阳辐射是影响草面温度日变化的主要因素。月平均最低值出现在1月,为-7.8℃,月平均最高值为18.5℃,出现在7月。最大变温出现在11月和3月,其主要原因是由于11月至次年3月冷空气活动频繁;季节变化表现为夏季春季秋季冬季的气候特征。湟源地区草面温度与气温、地面温度呈极显著的正相关关系,通过了0.01的显著性检验水平。各层积雪深度下草面温度与气温、地温均呈正相关,差值的大小与天空状况有关,说明天空状况的变化,也是造成两者差值大小的原因之一。当地面被积雪覆盖时,各层均表现为地面温度草面温度气温的特征,且积雪深度越厚,草面温度、气温和地面温度越高。     

临汾市草面温度变化特征及影响因子分析

利用临汾市2007年-2011年2月的草面温度和相应的地面温度、气温、总低云量、降水、日照、风速等资料,采用数理统计、相关分析、一元线性回归分析等方法,对草面温度的日、月、季、年变化特征及其与各气象要素的关系进行分析。结果表明：①草面温度呈逐年上升趋势。月平均草面温度的最高值出现在7月,最低值出现在1月,年较差为33．7℃。②草面温度日变化呈现“降一升一降”的变化趋势。日平均草面温度最高值在春、夏、秋三季一般出现在13时,在冬季出现在14时,最低值在春秋季一般出现在6时,夏季出现在5时,冬季出现在7时。③草面温度与气温、地温均呈现明显的线性正相关。草面温度高于气温,草面温度的极端值振幅比气温的偏大;地面温度高于草面温度。④引起草面温度变化的气象因素较多,主要是低云量和总云量,其次是降水、日照和风速。     

华北平原中部草面温度变化特征

利用华北平原中部地下水科学与工程试验基地2009～2011年逐日的草面温度、地表温度和气温观测数据,分析讨论了该地区草面温度平均值、极端值、日较差特征以及草面温度与地表温度、气温三者之间的变化关系。     

新疆草面温度的特征分析

利用新疆53站2007--2009年草面温度逐时、逐日、逐月资料分析了新疆草面温度(以下简称草温)日、年的变化特征。新疆草温的分布受纬度、拔海高度的影响比较明显,呈现东部高西部低,南部高北部低,盆地高山区低的特点,这与气温的分布状况基本相似。草温具有明显的季节变化及日变化特征。一年当中,7月草温最高,4月最低。就日极值平均出现时间而言,巴音布鲁克、鸟兰乌苏最高值出现在15时,最低值出现在07时,南疆最高值出现在16时,最低值出现在08时。在对草温观测资料进行审核时,可采用计算机质量控制技术与传统的人工审核技术相结合,用计算机进行质量控制的首要条件是要根据台站草温资料的历史气候值,建立相 应的审核规则。     

基于不同雪深的地面温度、雪（草）面温度与气温的关系

以新疆塔城基准站自动气象站2006年11月—2010年3月积雪深度≥0cm的451天为样本,对0cm地面温度、雪面（草面）温度、气温及云量、日照时数、雪深进行统计分析,找出不同积雪深度下地面温度、雪（草）面温度与气温的关系,结果显示：雪（草）面温度在积雪期,变化趋势与气温一致,受云量及日照时数影响明显,平均雪温低于平均气温;地温随雪深变化有20cm和50cm两个分界点,雪深≤20cm时,地温受雪深、气温影响较大,变化趋势与气温基本一致,地温高于气温,雪层较薄时,受云量和日照影响较明显。雪深超过20cm时,地温变幅趋向定值,地温变化仅受长时间温度变化影响,且不低于-5℃;雪深超过50cm时,地温趋于定值（-1℃）。     

北京小海陀山区雪面温度预报模型研究

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性.采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验.结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总...     

草面温度与初霜预报的可行性分析

通过对和龙市气象局2007-2011年草面温度和0cm地面温度(以下简称地面温度)的对比分析,结果表明:草面温度在夜间比地面温度低,在秋冬季更容易达到0℃以下,草面温度能更好地反映出形成霜的温度变化过程,利用最低草面温度和16-20时草面温度降温幅度建立2级判别方程,结果显示该判别方程显著,对初霜的预报较为理想。     

雪面温度与地面温度的关系分析

人工地面观测转变为自动地面观测,其观测方法发生了较大的变化.通过平行观测,对鱼台县气象局(2006-2007年)及周边的金乡(2003-2004年)、微山(2004-2005年)的人工站与自动站的地面观测资料进行了对比分析,得出:无积雪状况下,人工站与自动站地面观测数据对比值较小;有积雪状况下,人工观测的雪面温度与自动观测的地面温度具有一定的对比关系.因自动观测的地面温度更能代表实际地面状况,所以,这种对比关系的出现,将为使用地表温度的水文及农业部门提供一个地表温度使用参数β,使这些部门能够更加准确地掌握地面温度的变化规律,从而为地能、地热、地表水的预测与判断提供准确数据.     

地面温度与雪面温度对比

通过平行观测,对德州市气象局所辖的陵县(2003～2004年)、武城(2004～2005年)、德州(2006～2007年)3站冬季有积雪时,人工站与自动站的地面温度观测资料进行统计分析,得出有积雪状况下的β值(β=自动观测地面温度/人工观测雪面温度)。自动观测的地面温度更能代表实际地面状况,这种对比关系可为使用地表温度的水文及农业部门提供一个更加准确的地面温度使用参数β,以掌握地面温度的变化规律,为地能、地热、地水的预测与判断提供准确数据。     

石家庄草面温度变化特征

利用石家庄地区5个观测站2008～2010年逐日的草面温度、地面温度和气温观测数据,分析讨论了该地区草面温度平均值、极端值、日较差特征以及草面温度与地面温度、气温在不同气象条件下三者之间的变化关系.结果表明:全地区年平均草面温度呈现出北低南高的特点,西南部山区最高;年平均最高草面温度中部地区最高,年平均最低草面温度西南...     

北京道面温度特征分析和统计预报研究

分析了北京市道面温度在冬季和夏季不同天气状况下的日变化,利用2012—2015年的道面站温度与北京区域模式输出的气象要素之间的相关关系,以5个道面站为代表站筛选不同相关因子建立多个道面冬季最低温度和夏季最高温度的线性回归统计预测模型,并对2016—2017年冬季、夏季道面温度预测检验。结果表明:在不同天气条件下道面温度与气温变化对比明显;道面温度与气温、辐射、日照时数相关较大;夏季按天气类型建模预测准确度有所提升,在晴到多云状况下,模型预测冬季最低温度误差控制在±2℃内,夏季最高温度误差控制在±3℃左右,其他天气状况下误差增大,冬季预测模型好于夏季预测模型。     

草温/雪面温度传感器安装与维护标准的探讨

通过基层台站在草温/雪面温度观测中反映出的问题,对《地面观测规范》中的有关规定做合理的解释和细化,以期解决该观测项目在实际工作中的问题.     

基于渐近式辐射传输模型的雪面反射率的计算验证

以新疆玛纳斯河流域为研究区,利用渐进式辐射传送模型(ARTM)计算350～2 500 nm光谱波段的雪面反射率.为了验证模型的实用性和有效性,在分析雪面反射率光谱特征的基础上,利用ARTM计算的不同下垫面雪面反射率的计算值与实测值对比分析,分别在下垫面为农田、裸土、草地的环境中对ARTM进行精度验证.结果表明:(1)雪...     

不同积雪深度下地面温度与雪面温度的相关

基于新疆昌吉州5个国家气象站2008—2010年积雪深度大于等于0 cm的实测地面温度与雪面温度,对0 cm地面温度（含最高、最低）、雪面温度（含最高、最低）及云量、日照时数、雪深进行统计分析,找出不同积雪深度下地面温度与雪面温度的关系,并以阜康市天池气象站2011年所有积雪日数据对关系模型作检验。结果显示：地面温度与雪面温度的关系有3个雪深分层：5 cm以下、6~40 cm和40 cm以上,积雪深度为0~5 cm时,地面温度与雪面温度差值很小,受雪深及天气条件影响明显,雪深6~40 cm,主要受雪深影响,雪深超过40 cm,地面温度趋于定值。     

基于ENVI二次开发的遥感雪面温度反演方法

针对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要介绍,通过ENVI(ENvironment for Visualizing Images)二次开发,实现了直接利用MODIS lB数据进行雪面温度反演。在ENVI二次开发环境下,编程实现了该算法,并给出了具体的数据反演处理流程。以我国新疆北部为例,将反演结果与气象站雪面温度观测资料对比。结果表明:系统反演得到的雪面温度分布规律与观测资料一致,反演的平均误差为1.73℃,基本反映了北疆地区的雪面温度分布情况;利用ENVI二次开发可以实现遥感数据的批量处理,从而快速准确地得到一个长时间序列的结果。     

包头市不同路面温度变化特征及预报模型研究

利用包头试验场2016年12月—2018年12月沥青、水泥、地砖、砂石路面温度、气温观测和同期气象站实况资料,统计分析了不同季节、不同天气状况下各种路面温度和气温的日变化特征,以及不同路面温度与气象因子的关系,采用逐步回归统计方法建立了不同季节不同路面温度预报模型并进行检验。结果表明,不同路面温度的日变化与季节和天空状况有密切关系,路面温度与平均气温、最高气温、最低气温呈显著正相关;与相对湿度呈负相关。基于不同路面温度预报方程的检验结果得出,预报准确率在82%～94%,相关系数在0.86～0.96,模型应用于路面温度预报业务。     

人工神经网络方法预报长江上游流域面雨量的探讨

利用1998～2000年3～11月长江上游六大流域逐日降水实况和MAPS、T106(T213)、欧洲中心等数值产品资料，采用人工神经网络方法，建立了六大流域强降水面雨量等级预报模型。并于2002年6～9月进行了业务试验。     

南宁各种下垫面温度特征及预报方法探讨

介绍下垫面温度观测的原理,并用南宁2002年12月至2003年11月资料,分析了沥青、水泥、泥土温度的特征,包括这3种下垫面的日平均温度、日最高温度、日最低温度、温度日较差特征以及它们与气温的差值。指出气温是影响各种下垫面温度的最主要因素,云对下垫面日最高温度影响显著,大气环流变换对各种下垫面温度的波动有明显影响。对各种下垫面日最高温度的预报方法进行了初步探讨。建立了基于日最高气温预报之上的各种下垫面日最高温度预报模型,并对预报与实况值进行了对比分析,指出提高次日最高气温的预报准确率和预报是否出现阴天有中到大雨天气的预报准确率,可显著改善各种下垫面日最高温度的预报效果。     

草面温度审核规则库的建立及质量控制方法

利用2013年6月—2014年11月青海15个台站草面温度观测资料,建立了各站草面温度审核规则库,在进行质量控制时,还应结合不同的方法进行判断。差值分析结果表明,在各定时草面温度和地面温度温度的差值中,大部分台站为草面温度小于地面温度,最大差值出现在14—15时,夜间差值较小,且基本表现为草面温度小于地面温度;晴天平均差值最大,阴天最小;春、夏季日最高地面温度大于日最高草面温度,秋、冬季日最高草面温度大于日最高地面温度;秋、冬季日最低地面温度大于日最低草面温度;月平均差值较大的站点分别在青南和柴达木盆地,最大差值出现在达日,为-10.8℃;在阴天、多云天和晴天3种典型天气条件下,地面温度和草面温度差值日变化趋势基本一致。     

如何判断自动气象站草面温度的异常

针对新增的草面温度观测项目,利用2008年11月19～20日蕉岭站、2009年1月17日潮州站的自动气象站草面温度观测数据,对草面温度观测资料产生异常的原因进行分析,探讨了在审核过程中发现异常情况如何进行人工判断审核,提出可依据草面与地面温度、气温、天气现象的变化趋势是否一致,来判断草温数据是否出现跳跃、是否异常,以确保数据的正确性。