山东省干湿转换期土壤水分MODIS遥感监测

由于2012年春夏过渡时期山东省降水时空分布不均,前期全省大部分地区出现旱情,后期降水偏多。为及时掌握干旱分布及变化情况,利用MODIS地表温度数据(MOD11A2)和植被指数数据(MOD13A2),结合土壤水分自动站的实测数据,采用温度植被干旱指数法,构建了LST-NDVI、LSTEVI特征空间,反演了2012年6~7月山东省干湿转换期的土壤水分,分析了干旱空间分布及变化特征。结果表明:LST-NDVI特征空间反演精度为82.95%,LST-EVI特征空间反演精度为84.33%,精度提高了1.66%。前期山东省中南部、西部出现旱情并以轻旱为主,后期由于降水旱情明显缓解,干旱面积减少了65 427 km2。基于MODIS数据利用温度植被指数法在本区域进行干旱监测是可行的。     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.     

福建省几种气象干旱指数的对比分析

选用合理的干旱指数对干旱进行监测一直是干旱研究的难点之一,对不同指数的适用性进行研究可以为干旱监测提供一定的参考依据。基于1960—2017年福建省气象站的逐日气象观测数据,采用频率累积法对五种干旱指数的阈值进行修正,利用层次分析法计算不同等级干旱事件的权重,结合120个典型历史干旱事件,对降水距平百分率(P_a)、标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散指数(SPEI)、相对湿润指数(MI)、改进综合气象干旱指数(CI_(new))在福建省的适用性进行了分析。结果表明:CI_(new)适用于春秋冬季和年际的干旱监测,MI适用于夏秋冬季的干旱监测,这两种指数对重旱和特旱事件的监测效果比较好,SPI和SPEI对中旱和轻旱事件的监测效果比较好。五种指数均能比较好地描述干旱的发展过程,CI_(new)的监测结果更贴合实际,并且较符合干旱发生的机制。因此CI_(new)在福建省的干旱监测中比较适用,MI次之。     

2017年5—7月内蒙古中东部地区气象干旱及环流特征分析

利用内蒙古自治区116个气象站1981—2017年5—7月逐日降水量、平均气温观测资料和逐日综合气象干旱指数(MCI)监测值。美国NCEP/NCAR 1981—2017年5—7月平均再分析资料等,分析了2017年5—7月内蒙古中东部地区发生的大范围持续气象干旱的气候背景、季风和大气环流特点等,得出:(1)2017年5—7月内蒙古中东部地区降水量异常偏少,气温异常偏高,且持续时间长,影响严重,是近36a来少有的。(2)北极涛动指数维持正位相,冷空气活动势力弱,欧亚地区盛行纬向环流;青藏高原高度场持续偏高,印缅槽持续偏弱;太平洋副热带高压强度偏强、面积偏大、西伸脊点偏西;南海夏季风较常年偏弱,我国主雨带位置偏南。大气环流的异常分布和共同影响,使得内蒙古中东部地区长时段处于高温的环流影响下,没有系统性的西南水汽输送,出现了大范围持续异常高温少雨天气,导致内蒙古中东部地区持续重旱。     

2017年春夏呼伦贝尔草原干旱过程多种监测指数对比分析

以2017年春夏季呼伦贝尔草原干旱过程为研究对象,利用呼伦贝尔草原范围内6个气象站的气温、降水数据和MODIS NDVI数据,分析对比2017年4—9月多种气象干旱指数（Pa30、SPI30、SPEI30、CI、MCI）与植被状态指数（VCI）的监测情况。结果表明：只考虑单一降水的气象干旱指数（Pa30、SPI30）在4月波动较大,且此类指数无法反映出高温等其他气象条件对干旱发展的影响。综合气象干旱指数(CI、MCI)由于引入多时间尺度干旱进行计算,旱情缓解时轻旱等级持续的时间过长,且草原植被在降水增加后的恢复速度较快,造成干旱缓解期间植被与监测结果差异较大。MCI与同期和前1期VCI的相关性最好,CI和SPEI30与前1期和前2期VCI的相关性较好,而只考虑单一降水的气象干旱指数与VCI的相关性普遍偏差。植被对SPEI30的响应时间更长,更适宜草原生态干旱的早期预警使用。     

基于风云3卫星数据的温度植被干旱指数在重庆地区的应用

为探究风云3卫星数据在重庆地区干旱监测中的适用性,以温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)为监测指标,利用Aqua/MODIS数据为对比数据,对重庆地区2015年夏季(7～9月)旱情进行监测分析。结果显示,重庆夏季主要受轻旱和中旱的影响,旱情较严重的区域主要集中在西部地区。从7月开始,受旱情影响的范围在逐渐加大,旱情程度也在不断加深。结合高程数据(Digital Elevation Model,DEM)和MODIS土地覆盖类型产品数据,将重庆地区划分为低海拔混交林、中海拔混交林、低海拔小起伏山地作物、低海拔中起伏山地作物四类讨论不同地貌类型受旱情的影响。作物类受旱情影响的面积百分比较混交林类大,低海拔相较于中海拔地区受干旱影响的面积百分比更大。为验证基于TVDI的干旱监测结果的准确性,利用重庆市170个地面站点实测的土壤墒情数据为验证数据,通过相关性分析可知,FY3A/VIRR数据与Aqua/MODIS数据不论是在整体相关性还是按不同地表类型分类后与土壤墒情数据间的相关性都较好,且相关系数在0.1水平(双侧)显著相关,说明利用TVDI能较好的反映出重庆地区土壤中的水分含量情况。但两类数据的相关性又存在一定的差异,整体上,Aqua/MODIS数据与土壤墒情之间的相关性要高于FY3A/VIRR数据;分类后,FY3A/VIRR数据与土壤墒情之间的相关性要高于Aqua/MODIS数据。      

TRMM降雨数据在甘肃省干旱监测中的应用

热带降雨测量卫星(tropical rainfall measuring mission,TRMM)的微波数据能够提供高时空覆盖性的降水速率数据,可用于区域尺度的干旱监测。选取甘肃省为研究区域,利用28个气象站降雨资料对TRMM月降雨产品进行相关性分析,同时计算站点标准化降水指数(SPI)检验基于TRMM数据构建的降水距平百分率(Pa_TRMM)和降水状态指数(PCITRMM)监测干旱变化的时间序列信息,进一步分析区域干旱时空变化规律。结果表明:(1)TRMM数据精度较高,月降水、年降水数据的相关系数R分别为0.92和0.95,均通过α=0.01显著性检验;(2)Pa_TRMM、PCITRMM与SPI指数的逐月变化有较好一致性,能够有效监测干旱事件;(3)Pa_TRMM和PCITRMM监测出的2000年甘肃省春旱和盛夏旱以及2009年春夏连旱的发生发展过程与实况相符,只是在干旱程度的监测上略有差异。     

基于多种干旱指数的长江中下游五省干旱监测与对比

利用多源遥感数据和稻谷产量资料,采用降水条件指数(PCI)、植被状态指数(VCI)、土壤湿度条件指数(SMCI)、温度条件指数(TCI)以及优化植被干旱指数(OVDI)5种干旱指数,对2012、2013年长江中下游五省的干旱状况进行监测。在此基础上,以标准化降水指数(SPI)和作物减产率为参考指标,对上述5种干旱指数在该区域的适用性进行比较分析。结果表明:PCI、SMCI更适用于长江中下游五省的干旱监测,而TCI、VCI不适合单独用于该地区的干旱监测。在2012、2013年,长江中下游五省发生了不同程度的干旱,其中2013年的干旱更严重(波及范围更广、发生频次更高)。2012年的干旱主要集中在1—2月和6—8月两个时段,旱区集中在北部地区,大致呈东北—西南向的条带状分布;而2013年的干旱主要集中在1—2月和6—10月两个时段,旱区覆盖了整个研究区域,且各省旱情不同步。     

贵州省区域性重要过程监测与评价指标阈值确定

利用贵州省85个国家气象观测站1981—2010年逐日降水量、最高气温、MCI指数资料,区域站2009年4月—2020年8月日降水量,对区域性暴雨、高温、干旱相关监测与评价指标阈值进行确定。结果显示:某日贵州境内有6个及以上国家站(或5个及以上国家站且6%及以上的全部站)日降水量≥50 mm则为一个区域性暴雨日;日最高气温≥35℃的站点数百分比≥12%为一个区域性高温日,持续出现3 d及以上为一次区域性高温过程。出现中度及以上强度干旱(MCI≤-1.0)的站点数百分比≥12%为一个区域性干旱日,当某日与前一日区域性干旱站点的重合率≥50%,且持续时间≥15 d,则为一次区域性干旱过程开始;当连续5 d出现中旱或以上强度的站点数百分比12%或者与前一干旱日的站点数重合率50%,则该次区域性干旱过程结束。对于贵州省范围内区域性暴雨、高温、干旱过程监测与评价,不再考虑相邻站点距离以及高温过程中站点重合率≥50%的要求。     

基于MODIS的温度植被干旱指数在四川盆地盛夏干旱监测中的适用性研究

基于卫星资料的温度植被干旱指数(TVDI)已被广泛应用于干旱监测,地表温度依赖于海拔高度,在地形复杂的四川省,如何将该指数更好的应用到业务干旱监测中,需进一步研究。本文利用MODIS数据,分析四川盆地2014年7月12～27日平均地表温度、植被指数、TVDI和100站土壤湿度的空间分布,并对比了它们之间的异同。研究结果表明,TVDI的空间分布主要由地表温度的空间分布决定,TVDI不仅可用于监测四川盆地较大范围的干旱状况,也可用于监测局地的干旱状况。当前自动站土壤湿度观测值与TVDI之间在有限点上不存在显著的线性相关,如何对TVDI进行干旱分级仍需深入研究。      

吉林省参考作物蒸散量的时空变化特征及影响因素

基于吉林省50个气象站1960—2014年逐日最高气温、最低气温、日照时数、风速数据,采用Penman-Monteith算法,计算各站逐日参考作物蒸散量,进而计算各站及全省四季和年平均参考作物蒸散量,利用数理统计方法,结合地理信息系统软件,分析参考作物蒸散量的时空变化特征及主要气候影响因子。结果表明:近55 a,吉林省年平均参考作物蒸散量为876 mm,年参考作物蒸散量呈显著下降趋势(p <0. 01);空间分布差异显著,由东南向西北逐级递增,56%的站点呈显著下降趋势(p <0. 05)。参考作物蒸散量夏季最大、春季次之、冬季最小,且均呈下降趋势,但只有春季的下降趋势显著(p <0. 01);春、夏、秋、冬季与年平均参考作物蒸散量在空间分布上基本一致,但气候倾向率为负值以及通过显著性检验的站点数依次减少。全省四季和年参考作物蒸散量均与降水呈显著负相关,与日照时数、风速、最高气温呈显著正相关;其中年、春、夏、秋季与气温日较差以及春、夏、秋季与平均气温也呈显著正相关;冬季与最低气温、平均气温呈显著正相关;而典型站点参考作物蒸散量各季节影响因素及影响大小略有差异,各气象因子的共同作用导致了参考作物蒸散量的变化。     

中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。     

长春市冬季降水相态的温度判据研究

采用2005-2014年长春市地面和高空常规气象观测资料,研究冬半年地面和高空不同高度层气温对降水相态变化的影响。结果表明:地面气温对降水相态变化影响程度最大,以1.7℃作为雨和雨夹雪的相态转换指标、以-0.1℃作为雪和雨夹雪的相态转换指标可以较好地判断降水相态;将地面气温与925 hPa温度相结合来判断降水相态更加准确;地面气温在0℃附近上升或下降的变化速度越快,雨夹雪持续时间越短。     

基于标准化降水指数的沧州干旱时空特征

使用河北省沧州市14个气象站1966—2017年逐月降水数据,采用标准化降水指数(SPI)分析该区域干旱时空特征。结果表明:(1)沧州年际干旱频率为26.9%,全域性、区域性、局域性干旱出现几率接近,轻旱、中旱较多,干旱范围与强度呈正相关,2003年后旱情减轻。干旱频率与强度呈负相关,西部干旱频率高、强度低,中部、东部频率低、强度高。(2)季节干旱频率为69.2%,春旱、冬旱发生频率高,多为全域性,但夏旱、秋旱发生后平均干旱强度更大。1980、1990年代和21世纪初旱情较重,2007年以后旱情减轻。空间分布上,夏旱的频率、强度分布与年际分布较为相似,与春旱分布几乎相反,秋旱、冬旱分布较为平均。全市旱涝变化较为一致,中部区域最为同步。     

1987—2016年安徽省暑期体感温度时空变化特征

基于安徽省1987-2016年81个国家站暑期7、8月逐日平均气温、最高最低气温差、平均相对湿度和平均风速,计算各站点体感温度,并分析其逐年变化特征。联合站点体感温度和DEM地形数据,建模并给出体感温度的空间分布;依据舒适度划分等级,得到安徽省暑期舒适度空间分布。结果表明:(1)安徽省近30 a暑期体感温度呈波动上升趋势;与平均气温、平均相对湿度呈正相关,与最高最低气温差、平均风速呈负相关;平均气温、平均相对湿度的上升,高低温差、平均风速的下降,使得体感温度呈上升趋势,其气候倾向率(0.0224℃·a^-1)略高于平均气温的气候倾向率(0.016℃·a^-1)。(2)体感温度随地形变化特征显著。沿淮部分地区与沿江大部平原地区普遍超过29.0℃;受海拔、植被覆盖、地形遮蔽效应影响,大别山、皖南山区大部体感温度低于27.0℃。(3)沿淮淮北、江淮大部、沿江等平原地区多为"较不舒适"地区;大别山、皖南山区均包含"最舒适"、"舒适"和"较舒适"地区。山区地形遮蔽效应与高植被覆盖为安徽省避暑旅游提供了良好的区域气候条件。     

青海高原致灾性对流天气时空分布特征

利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。     

甘南高原大到暴雨天气过程分型及特征

基于2013—2016年甘南州181个区域站及自动站小时雨量观测资料,提取出53次大到暴雨天气过程,在此基础上进一步分析卫星云图、雷达观测资料以及历史天气资料。结果表明:甘南地区的大到暴雨天气过程主要出现在雨季,7、8月出现频次较高,其天气形势主要分为:西风槽型、副热带高压边缘型、低涡切变型、两高之间切变型、高压内部切变型5种类型,且以西风槽型为主。各类型大到暴雨天气过程的预报侧重点有所不同,西风槽型大到暴雨预报主要侧重于天气尺度环境场分析,其降水时间长,强度较弱(15 mm·h^-1以下),副热带高压边缘型、低涡切变型、两高之间切变型大到暴雨天气的预报主要归结为对高原上短时强降水的预报,短时强降水的实时观测可为这三种类型大到暴雨天气过程的预报提供重要依据。     

固体降水自动化观测试验

介绍了2006年1～9月在吉林长春站、黑龙江通河站、新疆大西沟站进行的固体降水自动化观测仪器对比试验,共有6个厂家3种类型21套仪器参加了为期9个月的对比试验,本次对比采用WMO（1985）推荐的双栅式对比用标准器（DFIR）作为试验对比标准器。通过对比试验考察了融雪型雨雪量计、称重式降水计、激光式降水计测量不同形态降水的性能特点,为固体降水自动化观测仪器选型提供依据,推进固体降水业务化工作。     

基于Landsat遥感影像资料的新疆阿尔泰山圆叶桦的空间变化特征

利用1990、2000、2013年6-9月阿尔泰山地区Landsat遥感影像资料,综合运用遥感技术及相关分析方法,研究近24 a阿尔泰山圆叶桦的空间分布及其动态变化。结果表明:(1)阿尔泰山圆叶桦主要分布在86.5°E-89.5°E、47.6°N-49.2°N,近24 a来阿尔泰山圆叶桦的分布面积整体呈增长趋势且幅度较大,增长速率较快;(2)圆叶桦主要分布在海拔2000~2400 m之间,其分布高度随时间整体呈上升态势,上升速率为0.87 m·(10 a)^-1;(3)圆叶桦主要分布在阴坡,占比达58%,近24 a来随着海拔上升在阳坡的分布逐渐增加、阴坡相反。