开平市日极值气温出现时间分析

利用开平市黄竹坑新气象观测站2007年12月和2008年1～11月的逐日观测资料,统计分析早晨、上午、中午等8个时段日极值气温出现时间在年、季节中的频率特征,发现全年最高及最低气温极值出现最多分别是在下午和早晨;分析高温、寒冷天气中气温日极值出现时间,并对其影响系统进行分析,探索存预报实践中如何更好地服务公众,及时预警...     

Micaps系统中生成一般站气温日极值数据方法

结合目前短期天气预报业务工作的实际情况,介绍了利用编程法在micaps系统中生成一般站日最高最低气温数据的方法。     

利用正弦分段法模拟气温日变化

提出了一种运用正弦分段模拟法模拟气温日变化的新方法,并以山东省德州、菏泽、泰安、烟台、潍坊和青岛6个地面气象站2009年春、夏、秋、冬不同时段内一个月的自动观测逐时气温,与运用正弦分段模拟法模拟的逐时气温进行比较分析。结果表明,模拟气温与观测气温之间呈显著相关;该方法可以实现传统观测气温与自动观测气温的衔接以及满足作物模型对气温输入时间步长的精度要求;无论从空间或时间上,模拟气温与观测气温偏差及其变幅基本能满足应用需要。     

青藏铁路沿线气温和地温的极值推算

利用耿贝尔分布函数对青藏铁路沿线7个气象站的气温和0cm地温进行了极值估计。结果表明：年极端最高气温50年一遇与常年接近,100年一遇比常年偏高0．1～1．5℃。年极端最高地温50年一遇比常年偏高0．0～10．2℃,100年一遇比常年偏高1．5～13．7℃。未来50年,如果年平均气温增加1．0℃,50年一遇的年极端最高气温将比常年偏高-0．1～2．0℃,100年一遇的将比常年偏高0．7～2．8℃。     

河北省极值气温变化特征

利用河北省60个气象观测站资料,对全省近50年极值气温变化特征进行了分析,结果表明:极端最高气温线性变化趋势不明显,但年代际变化特征突出,而极端最低气温线性升高趋势明显。低于-30℃的极端寒冷日呈线性减少趋势,而高于40℃的极端炎热日线性变化趋势不明显,但年代际变化特征突出,20世纪90年代后期以来呈多发的特点。最低气温出现偏冷段(-10℃)的天数呈线性减少趋势,出现在偏暖段(20～30℃)的天数呈线性增加趋势,在其他界限气温的天数变化趋势不明显。最高气温出现在偏冷段(-30～0℃)的天数呈明显减少趋势,在其他界限气温的天数变化趋势不明显。河北省无霜期、无冰冻期均呈明显延长趋势,平均每10年分别延长4.5天、4.6天。年平均最高气温、最低气温和平均气温都呈显著的线性升高趋势,平均每10年分别升高0.21℃、0.45℃、0.30℃,低温升温速率明显大于高温升温速率。日较差呈逐年减小趋势,平均每10年减小0.25℃。空间上最低气温表现为全省明显升高,而最高气温升温主要集中在中北部和东部沿海地区,南部升温不明显,日较差大部分地区为逐渐减小趋势。     

近半个世纪辽宁省气温、降水极值特征分析

利用辽宁省53个气象站近半个世纪以来的气温、降水极值资料,分析了辽宁省气温、降水极值的时空变化特征。结果表明:辽宁省累年极端最高、最低气温具有区域性,辽西极端最高气温最高,辽东极端最低气温最低,累年极端日降水的局域性较强;最高气温极值多发生在6~8月,但有很多地区都出现在6月,最低气温极值最易发生在1月,降水极值在7月或8月出现最多;最高气温极值和日降水极值的趋势性较弱,而最低气温极值的升温趋势十分显著,且远大于平均气温的增幅;最高(低)气温极值异常主要存在5(4)个空间型,各空间型均存在一定的时间变化特征;最高、最低气温和日降水极值具有不完全一致的长、短周期,但分别以9年、18年、11年左右的周期振动最强;近46年来三个极值要素均出现过增温或减少的突变。     

三峡坝区气温日变化特征

利用1992～1998年三峡气象站逐月逐日逐时气温订正资料。分析了三峡坝区逐月,不同天气状况时的气温日较差,最高和最低气温出现时间,20时气温与14时气温差值等;利用08、14、20时气温计算白天平均气温,并与12小时白天平均气温进行比较,结果表明两者相差较小,计算方法可行。     

影响地温日极值的要素分析

本文对影响地温日极值的要素进行了较系统的分析,对获取正确的地温日极值提出了自己的看法.     

连南地区近47年气温变化特点

利用连南县1962 ～ 2008年气温资料,分析连南地区气温变化特点.结果表明:连南地区气温逐月变化呈单峰状,季节变化明显,最高气温在7月.连南气温在1980年以后存在较明显的3～5年的周期,而在20世纪70～90年代存在7～12年的周期,气温的年代际变化线性趋势为增暖,尤其是90年代后期连南地区气温增高趋势明显,炎热...     

四川最高最低气温日变化特征分析

基于1990~2019年四川地区156个气象观测站2 m最高、最低气温逐日数据,分析了最高、最低气温的日变化特征。结果表明：（1）2 m最高气温逐日变化幅度大于最低气温逐日变化幅度,最高气温逐日变温的极大值区位于凉山州东北部,最低气温逐日变温的极大值区位于甘孜、阿坝两州北部;（2）春季最高气温逐日变温幅度明显大于夏、秋、冬季,冬、春季最低气温逐日变温幅度大于夏、秋季;（3）最高气温和最低气温的逐日变温频次分布均呈现单峰型特征,前者峰值位于0~2℃,后者峰值位于−2~2℃。（4）最高气温逐日变化超过6℃的年均频次明显高于最低气温,两者高频区的空间分布与变温幅度大值区较为一致。     

近40年我国极端温度变化趋势和季节特征

利用1961—2000年我国194个测站逐日最高温度和最低温度器测资料,结合具有实际意义的季节极端温度指数,分析了我国近40年极端温度事件的年变化趋势和季节特征。对年极端气候指数的研究表明：绝对阈值定义的冷暖指数由于无法考虑南北气候差异,其结果不理想。百分比阈值所得的冷暖指数中,冷日指数和暖日指数具有不对称性,冷夜指数和暖夜指数具有较强的对称性。对季节极端温度指数研究表明：冬季极端冷指数变化趋势最为明显,夏季极端暖指数的变化趋势次之,春、秋两季极端冷指数的变化趋势不明显;年和季节尺度的极端冷暖指数均反映出增暖趋势。     

中国地面月气候资料质量控制方法的研究

针对湿度质量控制中的主要问题,利用3种温湿关系,设计了温湿跳变一致性检查、湿度传感器僵死现象检查、温湿空间质量控制参数一致性检查3种检测方法,对全国2 428站相对湿度资料的质量检测。结果表明：在检测的42个月内,平均每站每年未通过跳变一致性检查为1.2次,且大都集中出现在少部分台站;出现湿度传感器僵死现象共22站次,僵死过程平均持续时间为17 d,最长超过了65 d;温湿空间质量控制参数一致性检查方法,降低了相对湿度空间一致性检查方法的误检率。

     

广东省冬季逐日最低气温的预报方法

为了能结合数值预报产品做好广东省逐日最低气温的预报,利用1998~2007年冬季(11月~次年2月)美国NCEP/NCAR再分析资料和常规气象观测资料,选取20°~27.5°N,107.5°~117.5°E区域内的海平面气压、850 hPa温度、850 hPa相对湿度、850 hPa纬向风(u)、850 hPa经向风分量(v)和500hPa位势高度等6个要素作为预报因子,以韶关、梅州、广州、阳江、汕头等5个站分别作为广东5个部分的代表站,采用能选取"最优"因子的逐步回归方法建立5个代表站的11月~次年2月逐日的最低气温预报方程,并对预报方程进行检验。结果表明:采用逐步回归预报方法建立的广东省5个代表站的逐日最低气温预报方程具有一定的预报能力,但也存在预报结果比实况偏低的不足。     

商丘市气温日较差变化特征分析

利用商丘市8站1961-2006年逐日最高、最低气温资料,计算并分析了商丘市年、季及月气温日较差的线性变化趋势,结果表明:年最低气温呈明显上升趋势,最高气温上升趋势不显著,气温日较差呈显著减小趋势;春、夏、冬季季平均气温日较差均呈减小趋势,其中春季和冬季的减小趋势显著,秋季呈弱的增加趋势;全年有10个月的气温日较差呈减小趋势,其中1、3、5、8月气温日较差显著减小,1月减小幅度最大.城市化发展对气温日较差变化有一定影响,距城区较近的台站平均气温日较差显著减小,而距城区较远的台站气温日较差减小趋势不显著.     

利用日最高气温和日最低气压预报5月大风

对1981－1995年的大风资料进行统计分析，得出用日最高气温和日最低气压预报于田县5月大风天气的指标。     

城市化对深圳气温变化的贡献

采用经均一性检验的深圳及其周围台站的地面温度资料和NCEP／DOEAMIP—ⅡReanalysis（R-2）再分析温度数据,通过鲁棒回归（M估计）对气温趋势进行拟合,分析了1967--2005年和1979—2005年两个时间段城市热岛效应对温度的影响,利用再分析数据和地面观测数据的差异估计了1979年以来城市化对气温增暖的贡献。结果表明,20世纪80年代以来的30a里,深圳城市化对当地气温增暖贡献非常显著：1979年以来,城市热岛效应导致年平均气温增暖0．243℃·（10a）^-1,占深圳总体增暖的36．3％;与再分析资料对比得到的城市化对深圳年平均气温增暖的贡献达到0．315℃·（10a）^-1,大于分析观测资料得到的结果,占总体增暖的47．1％。说明城市化的快速发展是导致深圳城市气候增暖的重要因子之一。     

On Prediction of Record-Breaking Daily Temperature Events

The daily maximum/minimum temperature data at 740 stations in China from 1960 to 2005 were ana-lyzed to reveal the statistical characteristics of record-breaking（RB）daily extreme temperature events in the past 46 yr.It is verified that the observational daily extreme temperatures obey the Gaussian distribution. The expected values of RB extreme temperatures were obtained based on both the Gaussian distribution model and the initial condition of observed historical RB high/low temperature events after tedious the-oretical derivation.The results were then compared with those obtained by the iteration computation of the pure theoretical model.The comparison suggests that the results from the former are more consistent with the observations than those from the latter.Based on the above analyses,prediction of future possible RB high/low temperature events is made,and the spatial distributions of maximum/minimum theoretical values of their intensities are also given.It is indicated that the change amplitudes of future extreme temperatures differ evidently from place to place,showing a remarkable regional feature：the future extremely high temperature events will have a strong rising intensity in Southwest China,and a relatively weak rising intensity in western China;while the largest decrease of the future extremely low temperature events will appear in Northeast China and the north of Northwest China,and the decrease will be maintained relatively stable in space in Central China and Southwest China,in comparison with the historical low temperature pattern.Features in the occurrence time of the future RB temperature events are also illustrated.     

深圳地区季节风特征研究

本研究利用深圳地区8个沿海、陆地自动气象站2007年6月1日至2017年6月1日11年的小时风速观测数据,按不同季节对各站历史阵风观测进行特征分析研究,并计算比较各站的阵风系数。结果表明,沿海气象自动站四季风力观测普遍高于陆地自动站的风力;8个气象台站在夏、秋季受台风影响的最大阵风大于冬春之际受冷空气影响的最大阵风。各台站中,距离海岸最近的港口码头气象站,盐田港、妈湾港、蛇口码头具有最小的阵风系数;随着离海岸距离的增加,气象站的阵风系数变大,即距海岸线远的气象站的大风更具阵性特点。各台站中背仔角与盐田港是大风记录最为频繁的气象站,历史上受台风影响下的最大阵风达到了12级以上,最大平均风分别达到了9级和10级。进一步的大风个例分析结果表明,相比较台风、冷空气条件下的大风,深圳地区强对流天气引发大风更具有阵性的特征,大风发生地点更随机。本研究可以为不同季节条件下深圳地区的风力预测和风险评估提供指导。     

ECMWF模式的延伸期日最高气温预报偏差估计及订正分析

使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的20年集合预报回算数据,检验分析了延伸期第16天至第30天预报时效其对我国日最高气温的预报性能。结果表明,西部地区预报误差明显大于中东部地区。全国平均而言,模式预报较实况偏低1.1℃~1.39℃,均方根误差为4.6℃~4.9℃。进一步分析指出,第16天均方根误差最小、且随着时效的延长其略有增大。夏季模式预报效果最好,春季和秋季的部分时段预报效果较差。基于历史偏差订方法,本文还对2018年6月至2019年6月的日最高气温预报进行了误差订正试验。结果显示,订正后的预报准确率提升了15.2%~19.2%。聚焦2018年7月的一次中东部地区大范围高温过程,模式原始预报明显低估了高温强度,订正预报更接近实况,显示其具有一定的订正效果。