内蒙古气温序列均一性检验

通过构建参考序列、找出间断点、结果集成等步骤对内蒙古地区119个地面气象站逐日平均气温、逐日最高气温、逐日最低气温进行均一性检验。结果表明:内蒙古地区大部分地面气象站气温资料均一性状况良好;部分台站气温资料不均一的原因主要是受迁站影响,其次是观测站周围环境变化、观测仪器的更换以及观测标准的变更。不均一现象对最低气温影响较大,其次是平均气温,最高气温受影响相对最小。     

非均一性气温气候序列订正方法的研究

本文采用一元线性回归订正法、逐步多元线性回归订正法、综合订正法和差值订正法对分布在全国２５省区的３５个台站进行了各方法气温资料订正效果等方面的试验研究。结果表明，四种方法中以逐步多元线性回归订正法的抉合误差值最小，其次是一元线性回归订正法，再其次是综合订正法和差值订正法。试验还表明，拟合误差值的大小于确定订正方程式的资料有关，平行资料年数越长越好，至少不宜短于１０年；相关系数越高越好，若将拟合误差     

互助站迁站前后气温序列均一性检验及订正

气象台站的迁移常导致气候序列的非均一性。本文对互助站迁站前后气温序列作均一性检验及订正。采用t检验和SNHT法,对互助站迁站前后的气温序列进行均一性检验,结果表明站址迁移对互助站温度序列均一性的影响非常显著。对差值法、一元线性回归、逐步多元线性回归以及确立订正方程式的参考站平行资料年限对互助站气温序列订正效果进行分析,结果表明用参考站15年平行观测资料建立的逐步多元线性回归订正效果较好。用逐步多元线性回归法对互助站迁站前的气温序列进行订正,经订正后互助站气候倾向率为0.31℃/10a,消除了序列的不均一现象。     

安顺站气温资料的均一性检验

以安顺地面观测站为例,利用1961-2006年年平均气温观测资料,从与该站年平均气温要素序列相关性较好、海拔高度相近、水平距离较近的台站中选取5个站点作为待检台站的参考台站,建立了均一性检验的原始序列,采用国际上应用较为广泛的标准正态检验(SNHT)方法对气温要素进行了统计学检验.结果表明,台站迁移对于温度观测序列的均一性带来的影响非常明显,在此结论上,对该站迁移后的月平均气温资料进行订正处理,使得能够更好的反映气候的真实变化.     

年降水量序列非均一性检验方法探讨

使用我国４００余站１９５１－１９９０年年降水量序列，利用比值法检验其非均一性问题。结果表明，该方法对判断我国年降水量是否均一较为有效的，我国台站迁移及雨量器的改变是引起年降水量序列非均一的主要原因。     

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。     

基于Γ分布的气压序列非均一性检验方法初探

通过对安徽省内23个代表台站1961—2006年平均气压序列均一性检验的研究,提出了一种基于Γ分布气压序列非均一性检验方法——Γ检验法。以桐城市数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与常见的基于正态分布的SNHT法检验结果进行了对比分析,结果表明:该方法具有更广泛的使用范围和较高的准确性,可以检验大部分年平均气压的非均一性。检验结果表明:气压计高度的调整、台站迁址是安徽省内气压序列非均一性的主要原因。     

基于Г分布的气压序列非均一性检验方法初探

通过对安徽省内23个代表台站1961--2006年平均气压序列均一性检验的研究,提出了一种基于Г分布气压序列非均一性检验方法——Г检验法。以桐城市数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与常见的基于正态分布的SNHT法检验结果进行了对比分析,结果表明：该方法具有更广泛的使用范围和较高的准确性,可以检验大部分年平均气压的非均一性。检验结果表明：气压计高度的调整、台站迁址是安徽省内气压序列非均一性的主要原因。     

山东省45年年平均气温均一性检验

采用回归检验法对山东省120个台站1961~2005年的年平均气温序列进行了显著非均一性检验。通过与台站历史沿革信息的比较分析,表明在显著性水平α=0.01时回归检验法能有效地检验出年平均气温序列的非均一性。分析结果显示,气象台站的位置、环境、观测方法和时制、仪器类型和高度等变动,对年平均气温序列的非均一性均有不同程度的影响,其中台站迁移对温度序列的均一性影响最大。     

威海气象站年平均气温等气象要素资料的非均一性检验

气象资料的均一性是进行气候变化研究的必要前提,但由于我国均一性检验技术研究还很不充分,直至今日,我国还没有建立权威性的基本要素数据集。目前,国外气象专家已经对这种非均一性做出了很多研究,并取得了一些成果。国内刘小宁等也分别对我国年平均气温、降水量等气象资料进行     

用Bivariate-Test方法分析温度资料的不均一性

Ｂｉｖａｒｉａｔｅ－Ｔｅｓｔ方法（以下简称Ｂ－Ｔ方法）是一种基于二维正态分布随机矢量的假设检验方法，可以在一个分量的均值不改变的前提下，检验另一分量的均值有无改变。一些气象研究工作者最早用这种方法来分析年降水量的均一性。从温度资料不均一性产生的原因看，一般可分为两类：突变型不均一及渐变型不均一。对两种类型的不均一性，我们分别推导了理想情形下Ｂ－Ｔ方法的检验结果．并用随机试验的方法分析了检验结果对资料的敏感性。以上两方面的结果表明。渐变型及突变型不均一分别对应明显不同的Ｂ－Ｔ检验结果，在实际分析中这种差异可以用来定性判断不均一性的类型。东北区２０站３０年年平均温度资料的试算结果表明，有７站资料不能通过信度９５％的Ｂ－Ｔ检验，有３站资料不能通过信度９０％的Ｂ－Ｔ检验。其中有４个站的检验结果与理想情形下渐变型不均一的检验结果相似，有４个站的检验结果与理想情形下突变型不均一的检验结果相似。有一个站存在个别点的资料错误，有一个站可能有一次以上的不均一性发生。计算结果也表明，尽管Ｂ－Ｔ方法按照理论推导只是用来检测资料的不均一性，但对个别点上的资料质量问题也有一定的检测效果。     

兰州市冰雹预报方法研究及系统介绍

采用近10a5～9月天气资料为样本,结合兰州地形、地貌、地理位置以及兰州冰雹时空分布、天气气候等特点,应用高空、地面、数值预报产品,以区域内任一点的冰雹为预报对象,以24h不漏报为原则,以自动和人机交互结合的方式进行消空条件、入型条件、启动系统、冰雹有无的判别,制作了兰州冰雹天气的短期(短时)预报工具,主要侧重于为人工消雹作业提供预警、预报信息。2004年5月业务试运行中,成功预报2次局地小冰雹,准确率达67％。     

降水和温度MOS预报方法探讨

文中分析了庆阳地区春季降水气候特征和环流形势 ,用 1995～ 1998年 3～ 5月T10 6资料建立了该区 8县 (市 )春季降水、温度MOS预报方程 ,进行了回代检验和试报 ,并提出了模式更换后的处理方法     

中尺度非均一边界层气候的数值研究: (Ⅱ) 夏季的数值试验

用修改的Nickerson等提出的中尺度模式，对我国北方夏季非均一下垫面上的边界层气候特征进行了研究。结果表明，在晴朗、静风和无扰动系统的条件下，下垫面的非均一性对边界层气候起着决定性的影响。边界层气候特征和低空急流强度与局地环流关系密切。干燥裸地上边界层内出现的逆湿现象，是由下垫面非均一的湿度场和中尺度平流共同引起的。     

主要作物产量分离方法比较

对作物产量进行分离是分析气象因子对产量影响的重要步骤之一。以1985—2018年江苏省24个县（市）水稻统计产量为基础,分别采用3年滑动平均法、5年滑动平均法、五点二次平滑法、二次指数平滑法、HP滤波法和年际增量法对作物产量进行分离。从趋势产量与气象产量两方面比较6种方法的一致性与差异性,将分离出的气象产量与典型年增减产记录对比,选出更能准确捕获气象因子导致产量变异的方法,利用气象因子与产量关系的合理性对选定的方法进行检验。结果表明：就趋势产量拟合而言,前5种方法（年际增量法不能模拟趋势产量）均能较好地拟合趋势产量,与研究区域的趋势产量的一致性相关系数绝大多数为较好和极好等级范围;就气象产量而言,HP滤波法和年际增量法分离气象产量的合理性较差,标准差明显大于其他方法。综合看,3年滑动平均法与五点二次平滑法更具有普适性,可以捕获整个地区绝大多数典型年份气象因子带来的产量变化。     

基于冠层温度的冬小麦水分胁迫指数的实验研究

在田间实验基础上对冬小麦田逐日14时基于冠层温度的作物水分胁迫指数，（CWSI）进行了计算和分析。同一时刻干旱处理CWSI高于湿润处理；麦田灌溉后CWSI4～6天降到极小值，表明了灌水后作物从水分胁迫状态恢复所需的时间；从本次灌溉后CWSI达到极小值至再次灌溉期间，CWSI呈持续增加趋势。这些表明CWSI较好地反映了因土壤供水不足导致的作物水分胁迫。CWSI与叶水势之间呈明显的负相关关系。CWSI等于0.4，相当于实际蒸散与可能蒸散的比率为60%，是指示冬小麦发生严重水分胁迫的关键性指标。     

AGCM中云的不均匀性作用的初步研究

利用ISCCP的云不均匀性资料,探讨了云不均匀性在AGCM中的作用,分别考查了不均匀云光学厚度的贡献、单次散射反照率和不对称因子的贡献,以及3个因子的总贡献.研究表明,考虑云不均匀性效应后,AGCM模拟的气候场有着较为明显的变化.由于不均匀云光学厚度对短波辐射场的贡献与不均匀云单次散射反照率和不对称因子这两个因子对短波辐射场的作用基本上是相反的,从而造成同时考虑3个因子作用时,云的不均匀性效应对辐射场的直接作用很小,但可通过云水场的改变来间接影响辐射场.研究清楚地显示了云-辐射相互作用的复杂性,云的全面正确处理对模式模拟能力的提高非常重要.       

西安观测站长序列气温资料缺测记录插补和非均一性检验

以西安观测站1971—2013年日平均气温、最高气温和最低气温序列为研究对象,利用标准序列法和多元线性回归法进行插补实验,计算插补值与实测值的平均误差、平均绝对误差、均方根误差和插补值与实测值误差在0.5℃以内的样本比例,对比分析两种插值方法的相对优劣。结果表明：多元线性回归法插补得到的气温序列效果好于标准序列法,并且气候趋势特征与实际观测值序列更具一致性。采用t检验法、惩罚最大T检验（PMTT）、惩罚最大F检验（PMFT）对西安站1951—2020年平均气温序列的均一性进行检验。依据台站历史沿革数据进行的t检验,在6次台站历史沿革变化中,只有2次造成了年平均气温和年平均最高气温序列间断,分别由观测时次增加和仪器换型导致;年平均最低气温有4次出现间断,分别由台站站址迁移、观测时次增加、仪器换型、缺测值插补造成。PMTT和PMFT检测中发现的4次间断点因无元数据支持,认为属于合理间断点,这2种方法均未检测出因缺测值插补引起的间断点,一定程度上说明采用多元线性回归法对缺测值插补得到的西安站1951—2020年气温序列相对合理,气温序列的均一性较好。     

降雨型地质灾害预报方法研究进展

开展降雨型地质灾害预报是减少灾害损失的有效方法。该文在讨论降雨型地质灾害预报相关概念的基础上,结合国内外已有的研究成果,系统总结了隐式统计模型、显式统计模型和动力模型等降雨型地质灾害预报模型的特点和适用条件。近几年区域降雨型地质灾害的预报技术研究有以下新特点:统计模型简单实用,目前已经由单一考虑降雨特征的第1代隐式统计模型,进一步发展为考虑地质、地貌等静态因子的显示统计模型;动力模型逐渐由基于垂直入渗理论的边坡稳定性模型开始向基于水土耦合机制的复杂预报模型发展;降雨型地质灾害业务预报预警的核心是地质灾害预报模型的本地化运行,我国已经基于统计模型搭建了服务于不同区域的业务预报预警系统。结合多源预报降雨资料,搭建基于水土耦合机制的降雨型地质灾害集合预报预警系统是未来可能的发展方向。     

青藏高原气温分布的空间插值方法比较

使用反距离平方、趋势面、Kriging插值、Cokriging插值和综合方法对青藏高原1961-1990年30年平均1月气温进行空间插值比较研究，其中后两种方法能够把影响青藏高原气温分布的关键因素——高程置于插值算法之中。反距离平方和趋势面插值的结果都与实际情况相差较远；普通Kriging插值能够反映出青藏高原气温分布的一定的空间结构，但结果依然不好；由于考虑了高度变量，Cokriging插值表现出一定程度的性能改进，但因为台站海拔高度偏低，插值结果依然不理想。前4种方法效果不好的原因主要是因为青藏高原上气象台站稀少且高原西北地区无气象台站。综合方法把气温分解为结构化分量和随机分量，使用直减率把气温订正到同一海拔高度后，再对它们做Kriging插值分析，其结果较为正确地反映了青藏高原气温空间分布的特征，误差远小于其它方法。研究结果表明：样本本身的空间分布是影响插值精度的重要因素，合理的采样设计是必要的前提；对于台站稀少的地区，必须把随机插值方法和确定性方法结合起来估计气候变量的空间分布。同时给出了青藏高原1月的气温空间分布状况。