广西耕地植被指数月变化特征分析研究

通过互联网直接下载美国地质调查局 (USGS)数据中心的全球 1km分辨率 NDVI10 d合成 NDVI资料 ,选取广西南、中、北部 5个水田监测点和 6个旱地监测点 ,分析其 NDVI月变化特征。结果表明 :NDVI的月变化与耕地上农作物生长变化有较密切的关系 ,可以利用 NDVI资料 ,开展广西农作物生长状况及农业气象灾害的气象卫星遥感监测     

广西耕地植被指数月变化特征分析研究

通过互联网直接下载美国地质调查局（USGS）数据中心的全球1km分辨率NDVI10d合成NDVI资料，选取广西南、中、北部5个水田监测点和6个旱地监测点，分析其NDVI月变化特征。结果表明：NDVI的月变化与耕地上农作物生长变化有较密切的关系，可以利用NDVI资料，开展广西农作物生长状况及农业气象灾害的气象卫星遥感监测。     

哈尔滨气温变化特征分析

上世纪80年代以来,哈尔滨年平均气温明显上升,在127年中上升了2.7℃。主要冬季升幅最大,春季次之,再次为秋季,夏季升幅最小。平均最低气温的升幅较明显,远高于平均最高气温的升幅,冬季最低气温的升幅最大夏季的升幅次于春季;秋季升幅最小。另外还分析了气温年代际变化特征。     

开封市近55a气温变化特征分析

利用开封市1951-2005年气温资料，分析了开封市近55a气温变化特征，结果表明：开封市总体气温变化呈上升趋势，与全球气候变化基本一致；年平均气温前期10a较低，中期30a保持稳定，后期15a明显上升；夏季气温相对稳定，春、秋和冬季气温升高，冬季气温升高尤明显；1-4月及10-12月气温升高，5、8、9月气温相对稳定，6、7月气温略有下降。年极端最高气温明显下降，年平均最高气温保持稳定，年极端最低气温和年平均最低气温都明显升高。极端气温事件减少，发生程度降低。     

开平近43年降水变化特征分析

本文采用开平市气象观测站自1959～2001年共43年的逐月降水资料，运用统计学客观分析方法，对开平降水的基本气候特征以及近43年降水的异常变化进行了较系统的分析研究。     

南亚夏季风年际变化特征分析

由于季风活动与降水的时空变化有直接的联系 ,故而定量化研究季风的活动对预测旱涝等灾害性天气有重要意义。但是从目前的研究现状来看 ,量化指标描述的结果多具有明显的不一致性。因此 ,在确定定量化指标之前还需要对季风的气候学特征有更多的了解。为此 ,本文利用 195 8— 1997年NCEP NCAR再分析月平均资料 ,首先分析了南亚地区风场演变的基本特征。分析表明 ,85 0hPa与2 0 0hPa纬向风的垂直切变具有显著的季节变化特征 ,6～ 9月为特征期 ,0°～ 2 0°N ,4 0°～ 13 0°E为特征区。在此基础上对南亚夏季风的年际变化问题作了分析和讨论。结果表明 :在南亚夏季风区季风增强或减弱的整体性是第一位的 ,是最主要的年际变化方式 ;大约以 80°E为分界线 ,以西的印度夏季风与以东的东南亚夏季风增强、减弱的反向变化是第二位的 ,而且主要反映了东南亚夏季风的年际变化特征 ;根据纬向风垂直切变的主要特征模选取了 4类具有典型特征的南亚夏季风类型 ,与不同类型南亚夏季风风场相对应的降水场分布有明显的差异。     

开封市近55a气温变化特征分析

利用开封市1951-2005年气温资料,分析了开封市近55 a气温变化特征,结果表明:开封市总体气温变化呈上升趋势,与全球气候变化基本一致;年平均气温前期10 a较低,中期30 a保持稳定,后期15 a明显上升;夏季气温相对稳定,春、秋和冬季气温升高,冬季气温升高尤明显;1-4月及10-12月气温升高,5、8、9月气温相对稳定,6、7月气温略有下降。年极端最高气温明显下降,年平均最高气温保持稳定,年极端最低气温和年平均最低气温都明显升高。极端气温事件减少,发生程度降低。     

全球海气系统年际和年代际变化的时空特征分析

本文利用从1950－1998年共计49年的马里兰（Maryland）大学全球海洋同化分析资料和NCEP全球大气再分析资料，分析了全球海气系统年际和年代际变化的主要时空特征，结果表明：1）全球上层海洋年际变化的主要模态是位于热带太平洋的ENSO模态，海洋年代际变化的最显著区域为南半球高纬度及中纬度海洋特别是赤道以外区域的热带东太平洋和大西洋；2）全球大气年际和年代际变化都主要位于中高纬度地区尤其是两极地区，在年际时间尺度上，气温异常和气压异常没有明显的对应关系，但在年代际时间尺度上，气温增暖（变冷）常常伴随着气压的降低（升高）；3）在年际时间尺度上，发生在中高纬度陆地地区的大气年际变化和主要发生热带海洋上层海洋年际变化没有一致性的内在联系，前者主要表现为大气的内部（浑沌）变化，而后者主要为热带海气相互作用产生的ENSO变化；4）在年代际时间尺度上，全球海洋大气系统大约在70年代前后，均一致性地经历了一次跃变，其结果是导致80年代以来，全球大范围地区（尤其是两极和西伯利亚地区）气温明显偏暖，赤道两侧的热带东太平洋、北美和南美西海岸、及非洲西海岸等海域海表面温度偏高，伴随着这种全球大范围背景增暖现象，青藏高原北部和格陵兰岛区域气温具有变冷的趋势，而南半球高纬度海域海表温度也表现为降低。     

潮州市近51 a降水量和暴雨日数的时间变化特征分析

利用潮州1957—2007年逐日降水资料,统计分析其年、季降水气候特征及暴雨气候特征;应用MHF小波方法分析年降水量及暴雨日数的多时间尺度特征。结果表明：（1）潮州年降水量总体呈上升趋势,前汛期降水量对全年雨量的贡献逐渐下降,后汛期则相反;汛期开始月份及汛期降水强弱的年际变化明显,汛期结束月份年际变化不显著;降水偏多异常,各月差别不大,偏少异常,各月差别很大;4—8月最易发生降水异常。（2）暴雨主要发生在4—9月,暴雨气候事件初发时间有提前趋势,但近51 a暴雨日数总体上无明显增加。（3）年降水量存在3.5 a、18.4 a的主要时间尺度;暴雨日数存在4.6 a、12.1 a主要时间尺度。（4）整个时间域上,降水量和暴雨日数均存在较好的对应关系,不同尺度和时期这种对应特征略有不同。     

天山北麓植被指数变化特征及其与气温和降水的关系

利用1982-2005年的归一化植被指数(NDVI)和气象资料,研究了天山北麓各地区不同植被类型ND-VI的年际变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:1)近24 a来天山北麓各地区植被指数在波动中有所增长.2)不同植被类型对气候因子的响应不同,但各类型植被NDVI都与气温和降水存在着明显的正相关关系.3)平原区植被指数增幅大于山区植被指数增幅,说明植被生长不仅受自然因素影响,也受人为因素影响.     

我国东部地区NDVI与气温、降水的关系研究

利用东部地区的1982—2001年归一化植被指数(NDVI)资料以及131个标准气象台站的气温、降水资料,用相关分析、奇异值分析(SVD)方法研究了该地区的植被与气温、降水的相互作用,得到以下几点认识：NDVI的最大值滞后于气温最高值的时间尺度在一个月左右。前期气温与后期NDVI的相关系数在春夏为负值,在秋冬却以正值为主。前期植被与后期气温的相关系数以负值为主。NDVI最大值滞后于降水最大值的时间尺度在两个月左右,同期NDVI与降水的相关系数为负值,而无论降水超前于NDVI或者NDVI超前于降水的时间尺度大于1个月时,二者的相关系数转为正值。由SVD方法得到东部地区7月份的NDVI与8月份的气温、降水有较好的相关关系。河南西南部及东北部区域NDVI与大部分地区的气温为正相关;长江流域NDVI与32 °N以南地区的降水有较好的负相关。因此,前期植被的变化特征可以作为后期气温、降水的预报的一种参考因子。     

安徽梅雨年际变化特征研究

本文对安徽省1951～2002年52a的入梅日期、出梅日期、梅雨日数、梅雨期降水总量等数据进行了统计。反映梅雨期年际变化特征的分析结果表明：安徽省入梅日期主要集中在6月的第2候和第4候，出梅日期主要集中在7月第2候；入梅日期的早晚与梅雨期天气形势、梅雨日数、梅雨期总降水量有着一定的对应关系。文中揭示的有关梅雨期年际变化特征，对于做好入梅日期、梅雨日数、梅雨期总降水量的预报，进而做好防汛抗旱的服务工作具有一定的参考意义。     

1948～2001年全球陆地9～11月降水的长期变化

本文用Chen等(2001)最新创建的全球陆地月降水资料(PREC／L)，计算了1948～2001年全球9～11月陆地降水量趋势变化。结果表明，在1948～2001年，全球9～11月的降水量场有明显的趋势变化，全球大约2／3左右的陆地9～11月降水量是负趋势，明显减少的区域是：热带非洲，俄罗斯西北部，中国东部，南亚及东南亚，南极的威尔克斯地，格陵兰北部，等六个地区。全球仅1／3左右的陆地9～11月降水量是正趋势，降水量增加的地区是：加拿大北部，墨西哥北部及美国西南部，南美的阿根廷，非洲南部的南非、博茨瓦纳南部，等四个地区。正负趋势面积的差异在统计上是显著的。本文还研究了36个纬度带9～11月平均降水量的趋势系数，指出全球共有8个纬圈的9～11月降水量的趋势变化达到0．05信度的显著性，初步讨论了全球9～11月降水量趋势变化的原因。     

植被变化对中国区域气候影响的数值模拟研究

用高分辨率区域气候模式(RegCM-NCC)模拟了中国区域植被发生改变后引起的局地或区域气候变化。结果表明:大范围区域植被变化对区域降水、温度的影响非常显著,内蒙古地区土地荒漠化可导致中国北方大部分地区降水减少,尤其加剧了华北、西北地区的干旱,西北地区绿化有利于黄河流域降水增加,而长江流域和江南地区降水却有不同程度的减少,因此可在一定程度上减少这里的洪涝灾害;气温的变化比降水更显著,植被退化使当地气温明显升高,使中、低层大气变得干燥,近地层风速加大,而植树造林却使当地及周围地区冬偏暖、夏偏凉,大气变得湿润,近地层风速减小,有利于在一定程度上减少沙尘暴的发生。另外,植被变化对东亚冬、夏季风强度也有一定程度的影响,从而影响到中国东部地区降水的分布和冬季低温、冷害事件发生的强度。     

江苏省日照时数的气候特征分析

利用江苏省内66个气象站1960—1999年日照时数实测资料,分析了江苏省日照时数的气候变化趋势。结果表明,就整个江苏省平均而言,尽管在1960—1999年期间,省内年平均温度升高了0.6℃,但日照时数却呈明显的下降趋势;20世纪80—90年代年平均日照时数较60—70年代的平均值下降了164.7 h,下降幅度为7.35%;日照时数的下降主要表现在夏季和冬季,秋季和春季不明显;对日照时数气候变化的空间分析表明,局部地区与整个省域的气候变化趋势并不完全同步,大部分地区是下降的,个别地区则是上升的。     

地表利用城市化在一次极端高温过程数值模拟中的影响

地表种类的城市化对城市区域的热力结构和局地环流都会产生巨大的影响。利用地面、高空观测资料和MODIS地表覆盖资料,使用耦合城市冠层模式(UCM)的区域中尺度数值模式(WRF),对2013年8月8日福州地区的一次极端高温天气过程进行数值模拟,研究地表利用变化对福州城市热岛效应及其对福州城市区域局地环流的影响。结果表明:地表利用的城市化使得午后城市热岛现象更加明显而夜间热岛效应呈现出减小的趋势;地表利用城市化后,中心城区的近地面风速减小,但城区与山区以及城区与海洋之间的局地热力环流明显加强,促进了山谷风和海陆风环流的发展;同时地表加热效应增强,促进了垂直运动的发展。     

海南省四十年来气候变化的多时间尺度分析

利用Morlet子波变换对海南省16个站1961—2000年的逐月平均气温和降水资料进行小波分析，结果表明：二维小波系数图可以清楚地显示出气候变化在不同时间尺度上的演变特征，并能对未来的气候演变趋势作出定性估计。小波方差图显示海南省逐月平均气温存在1．3—5．3年、7．5—10．7年的显著周期；逐月降水存在1．3—7．5年、10．7—21.3年的显著周期。气温和降水在不同时间尺度上的小波系数变化曲线图揭示了气候的长期和短期变化趋势有很大不同。     

甘肃河东年降水量的周期变化

利用甘肃河东建站最早的９个代表站的年降水量资料,采用谐波分析和小波分析方法,计算了年降水量序列各种时间尺度的周期,以及１０ａ和２０ａ相空间时间序列的２～１０ａ周期试验;陇南无明显周期;陇南无明显周期。相空间序列的周期试验显示,甘肃中部的准３ａ周期主要反映在５０～７０年代,近２０～３０ａ则以８～９ａ周期较为明显;陇东近１０ａ主要表现为准２ａ振荡。进一步的分析表明,甘肃中部年降水量的准３ａ周期振荡目处     

武汉近百年来气温变化的多时间尺度分析

用墨西哥帽小波变换分析了武汉1905－1998年逐月气温资料，揭示了气候变化的多时间尺度结构，分析了其中存在的主要周期振荡和突变点。结果表明：武汉气候在20世纪主要经历了冷－暖－冷－暖4个阶段，目前处于相对暖期；气温存在准2年、21年和65年左右的周期振荡；不同时间尺度不具有不同的冷暖结构和气候突变点。     

Analysis of the Trends of Thunderstorms in 1951–2007 in Jiangsu Province

Based on the 1951–2007 thunderstorms in Jiangsu, a study is conducted for their climate trends, periodicity, spatiotemporal patterns, and the distributions of the first and last days of the thunderstorms at different guarantee rates (GRs) using climate tendency rate, wavelet analysis, and GR for diagnosis. Results suggest that the inter-annual number of thunderstorm days (TSDs) exhibits a decreasing trend in this province. The trend is displayed mainly in the decreasing TSD number in summer and autumn except in spring, when the variation is not significant in the study period. In this province, the TSD number declines by ~2 days per 10 years. On an inter-annual basis, the pronounced positive departures of the number take place chiefly in the early 1960s, the late 1960s to the early-mid-1970s, the late 1980s, and the late 1990s compared with the negative anomalies dominant in the late 1970s to the mid-1980s, the mid-to-late-1990s, and the late 1990s to 2007. There are vast differences in the initial and ending days at diverse GRs in different areas of the province. At 50% GR, the earliest (last) days occur from mid-March to early April (early to late September) while at 80% GR, the initial (last) days are from late March to early May (early to late October). For the distribution of periods, the periods >8–10 years are relatively stable for the entire province. Based on 1951–2007 period analysis, the region north (south) of the Huaihe River experiences TSDs less (more) than normal days in recent years.