我国参考作物蒸散的空间分布和时间趋势

根据我国616个地面气象台站1975-2004年的观测资料,利用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式计算各年逐日、逐月参考作物蒸散值(ET0)和年总量.结果表明,我国参考作物蒸散多年平均值大多界于800～1 100 mm之间,西北地区高,东北地区低.1978年出现最大值,1993年出现最低值,青藏高原以东地区波动小,西北地区波动大.参考作物蒸散变化率在-30～30 mm·(10 a)-1之间,西部和长江流域地区显著下降,东部沿海、黄河中上游和东北显著上升.造成我国参考作物蒸散出现先降后增趋势的主要因素是日照时数(净辐射)和饱和差.     

利用多普勒雷达定量估测降水试验

利用南昌多普勒雷达体扫资料和抚州市气象台站自记雨量资料,建立了定量估测降水方程,在抚河流域的不同区域进行了定量估测降水对比试验,据此给出了有利人工增雨作业的多普勒雷达产品判据。结果表明,综合利用多仰角基本反射率、回波顶高和垂直积分含水量进行定量估测降水,效果明显好于单独利用单仰角基本反射率估测定量降水。在降水量≤3 mm时,综合定量估测降水值、常规定量估测降水值与实测降水值比较吻合;在降水量>3 mm、特别是出现较大降水(>5 mm)时,与常规定量估测降水值相比,综合定量估测降水值更接近实测降水值。     

产量对水的反应(节译)

Ⅱ、最大蒸散气候是决定作物最佳生长和产量的需水量的最重要因素之一。作物需水量通常用蒸散率(ET)mm/日或 mm/期间表示。ET 的水平与由大气决定的蒸发有关。当计算或预测气候对作物蒸散水平的影响时,用可能蒸散(ETo)表示由大气决定的蒸发。ETo 表示由株高8—15Cm绿草复盖的地表,在绿草旺盛生长、完全遮     

2021—2050年河南省夏玉米净灌溉需水量对气候变化的响应

基于河南省17个气象站点观测资料和25个CMIP5模式预估数据,采用BCC/RCG-WG 3.0天气发生器构建区域气候变化情景,集合评估了RCP4.5情景下2021—2050年夏玉米净灌溉需水量较1961—2000年的变化及其空间分布。结果表明：全生育期内气温升高1.8℃,降水增加3.6%,引起作物需水量和有效降水量分别增加5.1%和1.5%,净灌溉需水量增加5.6%。受气温升高和降水减少的双重影响,播种－拔节期净灌溉需水量增幅较大,达到21.3%;拔节－乳熟期尽管有效降水量增加3.0%,但这并不足以抵消气温升高引起的作物需水量增加5.1%的影响,净灌溉需水量仍然增加3.4%;乳熟－成熟期,由于有效降水量增加8.2%,超过了作物需水量增加7.4%的影响,净灌溉需水量减少1.4%。豫西三门峡、孟津和豫西南栾川、西峡等4站在各生育期内净灌溉需水量均有不同程度的增加。     

廊坊地区5种数值模式降水预报性能检验与评估

为了提高廊坊地区降水预报数值产品的释用能力,利用廊坊市9个气象观测站24 h的实况降水资料和日本(JPN)、德国(GER)、GRAPES、T639及MM 5模式的降水预报产品资料,对目前降水预报业务中广泛使用的5种数值模式的预报效果进行检验分析。结果表明:日本(JPN)和德国(GER)模式对≥10.0 mm及≥25.0 mm量级降水预报的TS评分比其他模式高10.0%—40.0%,夏季MM 5模式对≥50.0 mm量级降水的预报表现出一定的优越性;T639、GRAPES模式分别对大雨及以上量级的降雨和小雪预报效果较好,日本、德国模式对中雪和大雪的预报表现出一定的优势,T639模式对暴雪预报的TS评分达33.3%,高于其他模式。     

棉花覆盖度特征及与其他生长参数关系分析

利用安装在新疆乌兰乌苏农业气象试验站的作物生长自动监测系统2011—2012年拍摄的棉花生育期图像,采用现代图像处理技术进行阈值分割,自动获取棉花作物覆盖度(Ccp)数据,经对自动监测系统获取的Ccp值与棉花人工观测的叶面积指数(LAI)、植株高度之间关系进行分析,建立棉花Ccp与LAI、植株高度之间的关系模型。使用建立的关系模型,由自动监测系统获取的Ccp数据,反演2012年棉花的LAI和植株高度,并与人工观测结果进行对比。结果表明:应用棉花Ccp数据反演的LAI与人工实测结果具有较高的相关性和反演精度,说明通过自动观测棉花Ccp的方式进行LAI反演的方法是可行的;Ccp与株高的关系模型虽相关性高,但反演的株高精度较低,仍需进一步探索。     

最优TS评分方法在逐时降水订正中的初步应用及评估

使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1～12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明：从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级...     

基于MOD16的呼伦贝尔蒸散量变化分析

利用2001—2014年MOD16数据和气象站点资料,分析呼伦贝尔市ET、PET的时空变化特征。研究表明,呼伦贝尔市的年平均ET为310.0 mm,呈林区农区牧区分布,年平均倾向率为15.3 mm/10 a。年平均PET为1 096.0 mm,呈农区、牧区两侧向林区递减分布,年平均倾向率为-20.7 mm/10 a。牧区西部ET显著增加(P0.05)、PET显著减小(P0.05),其他地区ET、PET变化不显著。ET与PET之差在5—6月最高,该时段为呼伦贝尔市缺水最为严重的月份。结合气象因子分析,全年的PET均会受到气温的影响,而只有冬季的ET会受到气温影响,植被生长季里ET和PET都会受到相对湿度和降水的影响,生长季的日照长度也会对PET产生影响,但10 m风速与ET和PET的相关性较差。     

大荔气候与棉花生育

为了深入开展棉花气象服务,采用陕西关中最大植棉县大荔县的日照、气温、降水以及棉花气象灾害等与棉花生长发育、棉花生产密切相关的气候资料,全面分析了棉花播种期、苗期、蕾期、花铃期、吐絮期以及全生育期的棉花气候状况.得到了大荔县气候状况为,日照充足,积温较高,均有利于棉花的生长发育和生产;降水略显不足,但由于大荔县水浇地面积大,灌溉条件好,棉花生产存在明显气候优势,是陕西省棉花最适宜种植区的结论.     

北疆地区参考作物蒸散量时空变化特征

为明确北疆地区在全球气候变暖背景下合理的灌溉制度,利用北疆地区22个气象站49 a(1962~2010年)的逐日气象资料,运用Penman-Monteith公式计算北疆地区1962~2010年的参考作物蒸散量ET0(reference crop evapotranspiration),并用Mann-Kendall方法对其进行突变检验,基于Arc GIS9.3空间分析功能模块对北疆参考作物蒸散量进行了空间变化分析。结果表明:研究区域的ET0在1983年发生向下突变,ET0在时间分布上整体呈下降趋势,主要受该地区相对湿度和风速的影响;ET0从北疆的东北部和西南部向中间逐渐升高,东南部和西部表现略高,具有明显的区域差异;4~10月ET0对全年ET0的分布具有显著影响。     

鲁中地区冬小麦水分盈亏及灌溉需水量的时空变化特征

利用1980—2014年鲁中地区气象资料和冬小麦生育期资料,采用Penman-Monteith模型和单作物系数计算冬小麦各生育阶段需水量,利用美国农业土壤保持局推荐方法计算有效降水量、水分盈亏指数(CWSDI)和灌溉需水量,对冬小麦不同生育阶段的需水量、有效降水量、水分盈亏指数及灌溉需水量时空变化进行分析。结果表明:近35 a来,鲁中平原地区冬小麦全生育期需水量呈弱的减少趋势,山区呈增加趋势;拔节—乳熟期是需水量最大的阶段,呈减少趋势,强度中心在中部地区。有效降水量全生育期呈减少趋势,拔节—乳熟期呈增加趋势,强度中心在中部地区;除平原地区的越冬期外,其它生育阶段有效降水量呈减少趋势。CWSDI全生育期呈减少趋势,乳熟—成熟期减少幅度最大,自中部向南北两边递减。为满足冬小麦需水要求,全生育期平均灌溉需水量515 mm,呈上升趋势,强度中心在西部地区,拔节—乳熟期是灌溉需水量最大的阶段,呈减少趋势,返青—拔节期是增加趋势最明显的阶段。     

一个η坐标有限区域数值预报模式对1993年中国汛期降水的实时预报试验

本文通过展示一个有限区域数值预报模式对1993年中国汛期降水的实时预报试验结果，介绍一个能考虑我国复杂地形的，适合于我国计算机条件的，对我国夏季降水有相当预报能力的η坐标的有限区域数值预报模式。从6月中旬到8月下旬，连续50多天实时降水预报试验的TS(Threat Score)技术评分(模式范围)平均为:雨区范围(24小时降水大于1mm)预报的TS值为50.2%；24小时降水大于10mm和25mm的TS值分别为28.1%和17.3%。优于国内有些已用于业务预报的有限区域数值预报模式的预报结果。模式对1993年梅雨、川西暴雨和华北暴雨都有很好的预报。     

大荔气候与棉花生育

为了深入开展棉花气象服务，采用陕西关中最大植棉县大荔县的日照、气温、降水以及棉花气象灾害等与棉花生长发育、棉花生产实切相关的气候资料，全面分析了棉花播种期、苗期、蕾期、花铃期、吐絮期以及全生育期的棉花气候状况。得到了大荔县气候状况为，日照充足，积温较高，均有利于棉花的生长发育和生产；降水略显不足，但由于大荔县水浇地面积大，灌溉条件好，棉花生产存在明显气候优势，是陕西省棉花最适宜种植区的结论。     

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。      

CMIP5气候模式对东亚地区对流和层云降水量和降水发生频率的模拟评估

利用融合降水数据和TRMM卫星3A25月平均降水数据,评估了参与第五次耦合模式比较计划(CMIP5)的19个海气耦合模式模拟的东亚地区降水总量、对流和层云降水量和降水发生频率的结果。结果表明:(1)各模式都能较好地模拟东亚地区降水的气候态,高分辨率和中等分辨率模式能够模拟出喜马拉雅山南坡、中国南方以及洋面上的强降水中心,但低分辨率模式模拟结果较差;各模式对秋季和冬季降水量模拟结果较好,与观测值的空间平均相关系数均0.7,而春季和夏季的模拟结果相对较差,相关系数分别为0.50和0.61。(2)TRMM卫星数据表明,对流降水中心主要分布在菲律宾岛、孟加拉湾和青藏高原南部,而层云降水中心主要分布在青藏高原南部、长江下游地区、中国东海以及孟加拉湾。对于二者的模拟,对流降水的模拟较好,层云降水的模拟存在热带地区降水量偏小的问题,高、中分辨率模式的模拟能力要高于低分辨模式。(3)对于东亚地区总降水发生频率的模拟,有13个模式模拟的降水频率60%;对于不同降水强度发生频率的模拟,强度在0.001~1 mm·h-1之间绝大多数模式模拟的发生频率最高,而超过1.0 mm·h-1的降水事件都相当少;(4)对于层云降水发生频率的模拟,高、中分辨率模式的结果与多模式平均结果更为接近,但对于对流降水,高分辨率模式和中等分辨率模式模拟能力并没有明显优于低分辨模式。总体而言,高、中分辨率模式对于东亚地区降水模拟效果更好,因而提高模式水平分辨率成为改善气候模式模拟东亚地区降水能力的重要途径。     

影响海河流域参考作物蒸散量的气象因子定量分析

基于海河流域159个气象站1961—2014年逐日气象资料,采用P-M模型计算该地区的参考作物蒸散量(ET0),分析海河流域ET0对平均最高、最低气温及相对湿度、平均风速和日照时数的敏感性,并结合各气象要素的多年相对变化率定量探讨ET0变化的主导因子。结果表明:海河流域年ET0以-22.7 mm·(10 a)-1的速率显著减少,在空间分布上,除流域西北部分地区呈增加趋势外,大部分地区ET0呈显著减少趋势。ET0对各要素的敏感系数除相对湿度外,其他均为正值。综合考虑ET0对各要素的敏感性及各要素的多年相对变化率发现,相对湿度及最高、最低气温是导致ET0增加的因子,平均风速和日照时数则是导致ET0减少的因子。虽然平均风速和日照时数的敏感系数不是最高,但其减小趋势显著,多年相对变化率较大,导致对ET0的贡献较大,成为海河流域ET0变化的主导因子,二者的显著减少造成了整个流域ET0显著减少的事实。     

无锡梅雨期湿沉降综合分析

利用2008—2014年梅雨期间酸雨观测资料及2014年6月16—27日降水个例加密采样资料,结合大气污染物资料分析了近7 a无锡梅雨期酸雨特征,研究降水过程中空气污染物、p H值、电导率的变化及降水对污染物的清除作用。结果表明:无锡市梅雨期酸雨年平均p H值呈现逐年递增趋势。降水过程中,颗粒物质量浓度显著降低;气体浓度变化受其自身日变化及排放源影响大于雨水的清除作用;样品的p H值、K值每个过程变化并不一致,K值变化与颗粒物质量浓度变化大致保持一致。降水、风对颗粒物质量浓度影响大于对气体浓度的影响。长时间连续降水时,降水对颗粒污染物的清除存在极限。小时雨量在0~0.5 mm时,降水对颗粒物浓度做负清除,其值反而略有增加;小时雨量在0.6~5.0 mm时,降水对颗粒物质量浓度做正清除;小时雨量达到5.1 mm及以上时,对PM_(2.5)和PM_(2.5-10)做正清除,对PM_(10)做负清除。降水对SO_2有稀释清除作用;对NO_2的稀释作用取决于其开始浓度值;对CO、O_3的清除作用不显著。     

参加CMIP5计划的四个中国模式模拟的东亚地区降水结构特征及未来变化

在全球变暖的背景下, 降水特征的改变体现为降水总量和降水结构的变化。由于缺乏较为长期、覆盖范围广的较高分辨率逐日降水资料, 过去对东亚降水的研究多关注其降水量的长期趋势和时空变率, 较少涉及降水结构的变化。本文利用当前最新且分辨率最高、覆盖范围最广的逐日亚洲陆地降水数据集(简称APHRODITE)以及四个中国参加第五次国际耦合模式比较计划(简称CMIP5)的模式(BCC-CSM1-1, BNU-ESM, FGOALS-g2和FGOALS-s2), 研究了东亚地区降水结构的观测特征及四个模式的模拟能力。基于此, 通过分析四个模式的未来预估试验, 探讨东亚地区降水结构在全球变暖背景下的变化。结果表明:整个东亚地区的累积降水量呈现出随着降水强度的增加先增加后减小的分布形态;降水频率则是随着强度的增加显著减小。小雨(中雨)呈现出南少北多(南多北少)的形态;强降水则较多分布在华南沿海以及日本南部地区。长期趋势上, 整个东亚地区大体上呈现小雨和30 mm/d以上的大雨增加, 而中等强度降水减少的变化趋势。四个模式对东亚降水结构的气候态模拟能力较好。BCC-CSM1-1和FGOALS-g2能够合理再现观测中各个强度降水的变化趋势, 而其他模式模拟不出中雨的减小趋势。四个模式的未来预估表明, 在全球变暖的背景下, 东亚地区30 mm/d以上的强降水会增加。且降水强度越大, 增加越明显。以30°N为界, 小雨(中雨)在变暖背景下呈现南部增加北部减少(南部减少北部增加)的变化趋势。     

西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析

本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。     

CMIP6HighResMIP对青藏高原气候模拟的评估和预估

高分辨率模式模拟被认为是研究资料相对欠缺的青藏高原地区气候变化的重要方法之一。第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)新增了高分辨率模式比较计划(HighResMIP),但其对青藏高原气候的模拟性能尚未系统评估。本研究分析了6对(更高、较低分辨率)CMIP6 HighResMIP模式对青藏高原当前气候的模拟能力,并集合预估了近期青藏高原气候的变化趋势。相对较粗分辨率模拟,所有(2/3)模式的更高分辨率模拟减少了平均降水(气温)的区域平均偏差。泰勒图涉及指标的综合评估显示,约1/3模式的更高分辨率对平均气温和降水模拟效果优于较低分辨率,其余模式的更高分辨率则接近或者劣于较低分辨率。集合平均结果优于单个模式,且其更高分辨率模拟效果总体优于较低分辨率。更高分辨率模式集合预估显示,相对于1995—2014年,在SSP5-8.5情景下到2021—2040年青藏高原整体呈增温趋势,东南部增温相对较弱;降水从北到南呈增加-减少-增加的变化模态;青藏高原气温将平均增加(0.81±0.91)℃,降水将平均增加(0.05±0.25) mm/d。