近50 a中国霜期的变化特征分析

通过对中国霜气象观测资料的整理和分析,研究了1957-2006年中国霜期、初霜日、终霜日的时空分布和气候特征.结果表明,中国各地的霜期总体上是自北向南、自高山向平原逐渐缩短的,霜期长(短)的地区与初霜早(晚)、终霜晚(早)的地区非常一致.近50 a来,在全球增暖的背景下,中国大部分地区霜期在逐渐缩短,初霜日在逐渐推迟,终霜日在不断提前,1990s后这种趋势变得更加明显.霜期缩短显著的区域主要集中在我国东北、华北、内蒙古中部、江淮流域以及云贵高原和华南部分地区,而四川盆地和长江中下游部分地区霜期缩短的趋势并不明显,一些地方甚至略有延长的趋势.比较初霜日期与终霜日期的趋势变化,发现终霜日提前的趋势要比初霜日推后的趋势更加明显,这可能是由不同季节的增温幅度不同而引起的.     

近50年宝鸡气温变化趋势及规律

利用1960—2011年宝鸡11个县区气象站的观测资料,研究了宝鸡市最高、最低、平均气温的变化趋势及时空分布特征。结果表明:宝鸡地区平均最高气温、最低气温、平均气温分别为17.5oC、6.6oC和11.5oC,三者均呈现出明显的上升趋势,上升率分别为0.30oC/10 a、0.26oC/10 a和0.19oC/10 a;最高气温、最低气温、平均气温都发生了突变,突变点分别在1994年、1990年和1997年;最高气温在春季升温幅度最大,最低、平均气温在冬季升幅最大;年代际变化显示,最高、最低、平均气温在1990年代以前均为负距平,从1990年代以后为正距平;最高、最低、平均气温在空间分布上均表现出了川道高于塬区,塬区高于山区的特征,最低气温表现出城市热岛效应;宝鸡地区年平均日较差平均值为10.9oC,变化趋势表现为略有增大。     

1961—2014年广东省霾日的时空分布特征

根据广东省86个气象站1961—2014年气象资料,采用日均相对湿度和能见度标准,以及线性趋势分析、Mann-Kendall突变检验等方法,研究了广东省霾日的时空分布特征。结果表明:1961—2014年广东平均年霾日以1.2 d/年的速率明显增加。20世纪60、70年代霾日较少,80年代开始波动增加,2003年后上升尤为明显,2007年达到最高。霾日冬季最多,1月和12月的霾日数占全年总数的28%,夏季最少,尤其是7月份,仅为全年总数的1.9%。广东省霾日在1985年左右发生突变性增加。全省霾日及其变化速率空间分布比较一致,霾日高值区、增加速率较大的地区主要集中在珠江三角洲,霾日低值区、增加速率较小的地区主要分布在广东西南部和东部大部分地区。     

近31年宝鸡市灰霾天气时空分布特征

利用宝鸡市11个站的常规观测资料,通过统计分析的方法,对1981—2011年宝鸡市的年平均灰霾日和不同强度灰霾日的时空分布、线性趋势进行研究,结果表明:①宝鸡市灰霾天气主要出现在川塬区东部的凤翔、岐山、陈仓、眉县,南北山区较少。②灰霾天气易出现在11月—1月,4—7月较少。全区灰霾日冬季最多,其次是秋季,春、夏季较少。在各年代中,1990年代灰霾日最多,1980年代最少。③轻微灰霾日和轻度灰霾日呈"东多西少"分布,与总灰霾日的分布一致,而中度和重度灰霾日呈"西多东少"分布,表明宝鸡市灰霾天气主要为轻微、轻度灰霾。重度灰霾在市区周边出现多,与市区附近重工业企业多、汽车尾气等造成污染物含量较高,特殊地理地貌特征不利于污染物的扩散有关,在气象条件适宜的情况下,易出现重度灰霾天气。④总灰霾日、轻微和轻度灰霾日除陈仓外总体呈增加趋势,陇县、扶风、岐山增加趋势明显;中度、重度灰霾日的线性趋势基本为增加趋势。     

近50年来东北地区暴雪时空分布特征

利用东北地区(黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古东部)93个气象台站近50年(1958-2007年)的逐日观测资料,分析了东北地区暴雪发生的时空分布特征。结果表明:该地区暴雪发生具有明显的季节分布特征,其中春季(3-4月)和秋季(10-11月)为暴雪主要发生期;东北暴雪在空间分布具有明显的地域性,暴雪主要集中出现在东南部的长白山区、南部的辽东半岛和西北部的大兴安岭山区;近50年来,东北地区全年暴雪量呈现出一定的增加趋势,其中春季在北部和南部呈现明显的上升趋势,然而秋季东北大部分地区暴雪存在显著的下降趋势。     

1951-2016年秦巴山区霜期变化的时空特征分析

依据秦巴山区96个气象站点1951—2016年逐日最低气温数据,利用一元线性回归、M-K突变检验法和Cressman插值法分析了初、终霜日和霜期变化的时空特征,并对终霜日和霜期的变化趋势及其与海拔高度的关系进行了分析,结果表明:在时间变化上,秦巴山区平均初霜日呈现出推迟的趋势,且在1960年左右发生了显著突变,而平均终霜日则与之相反,表现出提前的趋势,平均霜期也呈现出显著的减少趋势,且在20世纪60年代中期至70年代末期间表现得十分明显;空间变化上,秦巴山区初霜日和霜期呈现出较大的南北差异,而终霜日则表现为较大的东西差异;在与海拔分布的关系上,秦巴山区部分地区终霜日和霜期的变化趋势有明显的海拔依赖性,表现为西部和中东部地区终霜日的变化趋势随海拔高度的增加而减少,北部地区霜期的变化趋势随着海拔高度的增加而减少。     

贵州省各层地温时空分布特征的初步分析

通过对贵州省有深层地温资料的９个代表站（其中,７个代表站为１９８０－１９９７年１８年的资料;三穗为１９８７－１９９７年１１月资料;威宁为１９９２－１９９７年６月资料,因其年代较短,故仅供参考,不与计算）。中各层地温的年,季变化特点的初步分析,得出：（１）我省地温分布在时间上具有０－０．８ｍ冬低,夏高,而１．６－３．２ｍ春低,秋高的特征;（２）我省各层地温空间分布特征基本一致,冬、春季以省的西南为最     

我国霜期、霜冻时空特征及其对气候变暖的响应

采用1961-2005年全国基准气象站逐日气温资料,分析我国霜和霜冻的初日、终日和无霜期的地理变化,以及霜期和霜冻与气候变暖的联系。结果表明,我国的初、终霜日期和无霜期的地理差异明显,无霜期由南向北、由低海拔向高海拔递减,但由于南北方复种指数及作物生长节律不同,南方地区作物霜冻害并不比北方轻,甚至更加严重。气候变暖使我国多数地区初霜期推迟、终霜期提前,无霜期延长,但由于种植制度和主推作物品种的演变,气候变暖并未减轻霜冻害的影响,霜冻害的防御始终是农业生产的重要工作内容。     

四川省近10年极端小时降水时空分布特征

利用2012～2020年四川省156个国家气象观测站小时降水资料,以四川盆地、川西高原和攀西地区为考察重点,统计分析了全省极端小时降水的时空分布特征。结果表明：（1）四川省各站极端小时降水阈值、发生频次、平均强度及贡献率差异明显,高值区主要集中在盆地和攀西南部;盆地多站极端小时降水阈值在50 mm/h以上,小时降水极大值超过80 mm/h。（2）四川省极端小时降水事件主要集中在7月和8月,其中50 mm以上的小时强降水事件占比超过1/3;盆地、川西高原和攀西地区极端小时降水发生频次分别在7月、6月和8月达到最高,而小时强降水事件分别在8月、7月和6月出现最多。（3）四川省极端小时降水频次日变化峰值出现在02时,具有单峰和夜发特征,其中盆地、川西高原和攀西地区主峰值分别出现在05时、21时和02时;四川省50 mm以上小时强降水事件夜发占比达63.5%,各区域出现高峰时段差异大。     

最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征

根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。     

江西省雾日数的时空分布特征分析

利用1960—2012年江西省89个气象站逐日雾的观测资料以及高速交通气象站的能见度观测资料,采用经验正交函数(EOF)方法,分析了江西省雾日数的时空分布特征。结果表明,江西省雾日数的空间分布特征与江西的地形地貌密切相关,分布特点总体是高海拔地区或山区雾日数多,丘陵平原湖泊地区雾日数少。雾日数最多的季节为冬季,其次为秋季和春季;20世纪70年代中期至80年代中期雾日数明显偏多,21世纪以来雾日数呈明显减少的趋势。雾日数的年际变化受地形的影响较大,高海拔地区或山区雾日数变化比丘陵平原湖泊地区的要大,属于雾日数异常敏感区域;在20世纪60年代至80年代中期表现为丘陵、平原、湖泊等地区的雾日数偏少,高海拔地区或山区的雾日数偏多,80年代以后则呈相反的分布型式。     

河北省近50年最高气温及高温日数变化特征

利用河北省70个站近50年的观测资料,分析了河北省最高气温和高温日数年际和年代际演变特征及其区域差异。结果表明:全省及各区域年平均最高气温呈现升高态势,全省大部分地区增温在0.5~1.0℃之间。冬季增温幅度最大,春夏季次之,秋季最小;全省70%左右的站点从20世纪60年代到90年代大于等于30℃高温日数呈现增加趋势,80年代到90年代是增幅最大的时段。增加幅度最大的区域是冀东平原区;大于等于35℃高温日数各年代平均值变化幅度相对平缓,年际变化则呈现先降后增的变化趋势,变化幅度小且增加趋势不明显。     

中国大陆1960～2012年持续干旱日数的时空变化特征

采用1960~2012年508个地面观测站逐日降水量资料,分析了中国大陆近53 a四季持续干旱日数变化趋势。结果表明：近53 a来我国大陆春季和冬季持续干旱日数呈明显下降趋势,其中冬季气候倾向率为-0.7 d/10 a,夏季变化趋势比较平稳,秋季呈明显上升趋势。空间变化上持续干旱日数气候倾向率春季在-0.41~0.41 d/10 a之间,大部分地区呈减少趋势;夏季持续干旱日数气候倾向率508个测站中有59%的测站为减少趋势,41%为增加趋势;秋季大部分地区气候倾向率呈增加趋势,统计有302个测站呈上升趋势,占中国大陆总测站数的69%;冬季持续干旱日数气候倾向率在-0.62~0.44 d/10 a之间,统计508个测站中有66%的测站为减少趋势,34%为增加趋势。     

沧州地区霜冻灾害变化特征及其趋势预测

利用1972—2021年沧州市14个气象站常规观测资料,采用趋势系数、Mann-Kendall检验、Hurst指数和Morlet小波分析方法,分析了河北省沧州地区霜冻日数、初霜冻、终霜冻的变化特征和趋势预测情况。结果表明：沧州市平均霜冻日数呈减少、初霜冻呈推迟、终霜冻呈提前趋势,且在2000年左右分别发生由多到少、由早到晚、由晚到早的显著突变。在空间上,霜冻日数、初霜冻、终霜冻大体由西北向东南分别减少、推迟、提前;三者变化趋势全区表现一致,但趋势强度空间分布不均。霜冻日数分别在11—13 a和28 a时间尺度上存在7—8 a和18—19 a的明显周期,初霜冻在25 a时间尺度上存在16—18 a的明显周期,而终霜冻在10—15 a时间尺度上存在6—7 a的明显周期。未来沧州市霜冻日数将在大幅波动中持续下降,初霜冻将平缓的持续推迟,而终霜冻将在大幅波动中持续提前。     

近30年青藏高原年平均0cm地温的分布和变化特征

选取青藏高原40个测站1970～2002年各月平均0cm地温资料,通过EOF、二阶多项式函数和小波分析等方法,对青藏高原年平均0cm地温的时空分布特征进行了研究。结果表明,青藏高原年平均0cm地温EOF展开的第一特征向量反映了高原地温分布的一致性,而第二、三特征向量分别揭示了高原地温分布受到各种中、小尺度天气系统和海拔高度制约的事实。高原地温空间异常可分为4个气候区,即东北部、南部、主体和西部。高原地温各分区代表站的二阶多项式反映出近30年高原东北部地温呈降温趋势;南部呈增温趋势;高原主体和西部具有高一低一高的抛物线型变化趋势。高原地温各分区皆有3a和准7a的振荡周期。     

近50年来中国季节性冻土与短时冻土的时空变化特征

在对中国冻土气象观测资料整理和分析的基础上, 研究了中国冻土分布的时空演变规律。主要分析了中国冻土分布的季节变化、冻土深度的空间变化, 以及冻结日期、解冻日期、冻结时间长度的空间分布特征, 同时也分析了以上各要素的时间变化特征。结果表明: 中国冻土分布广泛, 在我国东部的长江以北地区、西北地区及青藏高原地区均有分布; 其中季节性冻土具有显著的年内变化特征, 冻结一般从秋季开始, 冬末春初冻结的面积和深度达到最大, 春季逐渐开始融化, 夏季冻结的面积和厚度达到最小; 冻土的冻结过程和融化过程表现出各自不同的特征, 整个中国地区冻土的融化过程所持续的时间比冻结持续的时间长, 也更为复杂, 这与地形及土壤特性有着密切的关系; 近几十年来, 在全球变暖背景下, 中国冻土主要表现为最大冻土深度减小, 冻结日期推迟, 融化日期提前, 冻结持续期缩短, 以及冻土下界上升的总体退化趋势, 冻土的主要转型时期发生在20世纪80年代中期。     

横断山脉地区霜冻时空分布变化特征分析

以小于等于0℃的地面气温作为霜冻的指标,利用1961～2007年横断山脉27个气象监测站逐日温度资料分析了横断山脉初、终霜期和无霜期的变化特征.结果表明,该地区平均初霜期以1.09d/10a气候倾向率推迟,终霜期以4.02d/10a的气候倾向率提早,无霜期以4.08d/10a的气候倾向率延长,存在较明显的地域差异.从年代际变化来看,自20世纪90年代开始,初霜冻日期20世纪90年代明显推迟,终霜冻日期明显提早,无霜冻期明显延长。     

近30a我国5级以上风日数的时空变化特征

 利用全国397个测站逐日最大风速资料,分析了1975-2005年我国5级以上风日数的气候平均特征和长期变化趋势。研究表明：5级以上风主要出现在我国北方地区,受地形和海陆分布影响,南方局部地区5级以上风日数也较多。就季节分布而言,春季最多,夏季次之,秋季最少。5级风日数的比例在我国南方地区大于北方,6级以上风日数比例则呈现北多南少的分布特征。近30 a我国5级以上风日数呈线性减少趋势,春季风日数的减少趋势较其他季节明显,其中5级风日数的变化趋势较其他级风日数更为显著。