广西省各地雨天日数表

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广西省各地标准雨量表

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广西省各地标准雨量表

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西北地区大风日数的时空分布特征

利用选取的西北5省(区)以及内蒙古西部(110°E以西)分布均匀的127个气象站1960-2000年41a逐月大风出现日数资料, 分析研究了西北地区大风的空间、时间特征, 并具体分析了大风与沙尘暴的时空关系, 揭示了西北地区大风分布的一些新事实。西北大风天气可划分为较少区(年均大风日数小于10d)、较多区(年均大风日数10~50d)、多发区(年均大风日数50~100d)和频发区(年均大风日数大于100d)。西北地区大部分区域为大风较多区, 占总站数的614%, 大风频发区分布最小; 大风最频繁发生的地方在新疆西北部的阿拉山口, 年平均大风日数超过160d, 平均不到3d就有一次大风天气, 大风日数最少的地方是陕西北部延安, 平均每年发生大风天气的日数不到1d。大风日数空间分布与地形有很大关系, 两山之间的峡谷地带以及高山和青藏高原极易出现大风天气。西北地区多数台站近40a来大风呈减少趋势, 其中新疆西北部、甘肃河西走廊西部和陕西东部等地区减少最为明显, 大风增加的区域主要集中在新疆东北部到青海西部地区, 其代表站年均大风日数从20世纪60年代到80年代中期以后增加了近3倍, 达到190d。总体来讲, 西北地区大风天气最多的季节是春季, 以5月最多, 其次是夏季, 秋、冬季特别是秋季大风最少; 陕西、甘肃中南部夏季大风较多, 青海东南部则夏季最最少, 冬季大风更多一些。进一步分析表明, 西北地区大风频发区与沙尘暴频发区并不完全重合, 例如, 南疆是西北乃至我国沙尘暴最频发区之一, 但是南疆却是西北地区大风的较少区, 年大风日数远少于沙尘暴日数。同样是沙源丰富的沙漠地区, 也都是我国沙尘暴的主要频发区, 但是塔克拉玛干沙漠及其附近地区的沙尘暴日数远多于大风日数, 而巴丹吉林沙漠地区的大风日数却比沙尘暴日数明显偏多。最近40 a西北地区大风与沙尘暴发生次数随时间变化趋势一致, 基本呈线性减少特征, 这说明在下垫面状况不变或变化不大的情况下, 近年来沙尘暴次数减少可能主要是由于大风天气(沙尘暴驱动因子)减少而造成的。大风的时间变化可以决定沙尘暴随时间的变化。     

锡林郭勒积雪日数时空分布规律研究

利用1971-2015年锡林郭勒地区15个气象观测站近45 a的逐日积雪日数资料,采用滑动T检验、Mann-Kendall检验、小波分析和EOF方法对研究区的积雪日数时空变化特征进行分析。结果表明：研究期内积雪日数在1996年发生了一次由多到少的突变,且日数变化存在7 a的主周期和11 a、22 a的副周期。积雪月际变化呈单峰型的分布特征,多雪期主要集中在12~2月,少雪期分布在10月份和4月份;研究区空间分布差异性显著,总体呈东多西少、南多北少的分布格局,区内大部地区属于稳定积雪区。对积雪日数及其影响因子进行聚类分析,将研究区划分为4种类型,分别为降雪量偏少-积雪日数偏高区、降雪量-积雪日数一致偏高区、降雪量-积雪日数中值区、降雪量-积雪日数一致偏少区。该区有3种异常分布型：第一模态为全区一致偏多（少）型;第二模态为北多（少）南少（多）型;第三模态为中西部多（少）,东南部少（多）型。     

西藏高原近40年积雪日数变化特征分析

利用近40 年(1971-2010 年) 西藏高原积雪日数资料, 分析了西藏高原积雪的时空分布特征。分析表明:藏东北部、南部边缘地区积雪较多, 年积雪日数在60 d 以上。近40 年来, 西部和东南部积雪日数呈显著减少的趋势, 除东南部各站、聂拉木和昌都积雪日数减少明显, 聂拉木减幅最大, 达到-9.2 d/10a, 其它各站地区积雪的变化趋势并不显著。西藏各区域积雪日数出现了准2 年、准4 年、准8 年、准14 年和准17~18 年的年代际周期, 南部边缘地区、东北部和西部地区积雪日数以10 年以下的周期为主。各区域积雪日数与冬季平均气温有明显的负相关, 但降水与积雪的相关在那曲中西部地区、沿江一线、东北部和南部边缘地区表现为明显的正相关。     

我国沙尘暴发生日数的空间分布格局

根据全国近30 a的沙尘暴记录,运用分形分析得出,在不同的降水量区域,沙尘暴的发生规律明显不同。中国北方沙尘暴发生日数平均为4.4 d·a-1。年降水量≤305 mm的地区沙尘暴发生日数最多,平均为9.9 d·a-1,这是荒漠和半荒漠地区,主要是我国传统的畜牧区;305 mm<年降水量<570 mm的地区平均为4.0 d·a-1,这是草原区,主要是传统的农牧交错带。年降水量≥570 mm的地区为0.4 d·a-1,主要是我国的农耕区。305 mm<年降水量<570 mm的区域,沙尘暴发生的频率随降水的变化幅度最大,为4.1,年降水量≤305 mm地区,沙尘暴随降水的变化幅度最小,为0.3。分析认为,我国沙尘暴危害的防治需要构建牧区—农牧交错带—农区生态农业体系。     

气候因子对南疆浮尘日数变化的影响

利用1961-2003年南疆36个代表站逐日地面观测资料,分析了浮尘日数的分布特征,并构建多元线性回归影响因子模型,探讨了气温、气温日较差、地气温差、海平面气压、气压差、平均风速、降水量7个气候因子对浮尘日数变化的影响程度。结果表明:南疆浮尘日数具有明显的地域差异性和季节性;43 a内浮尘日数呈明显减少趋势,具有6~9 a的振荡周期,地气温差、平均风速、降水量的相继突变导致1986年浮尘日数突变;3~9月南疆浮尘日数变化的主要影响因子依次是平均风速、气温日较差和降水量,春季气温日较差占主导地位,6~8月是平均风速,9月为降水量。     

华东雾和霾日数的变化特征及成因分析

基于华东449个气象站点1961-2007年的雾、霾、气温和露点温度数据、1980和2005年土地利用数据及2000-2007年MODIS气溶胶光学厚度数据,利用气候统计诊断、遥感和地理信息系统技术分析了华东雾、霾日数的气候变化特征及成因,结果表明:1961-2007年期间,华东雾日数在全年及四季都呈现出先增多后减少的年际变化特征,霾日数在全年及四季则呈现出逐渐增多的年际变化特征。在1961-1980年和1981-2007年期间,华东多数地区的雾日数分别呈现出增多和减少的变化趋势,霾日数则在两个时期都表现为增多趋势。华东雾日数和霾日数的变化特征与我国已有的研究结果一致,气象条件的变化、区域城市化和土地利用变化以及大气污染物排放量增加所导致的气温升高和城市热岛效应增强、空气湿度和风速降低、气溶胶光学厚度增加等是华东雾和霾出现频率变化的主要原因。     

中国夏季高温日数时空变化及其环流背景

本研究利用1955~2005年全国193个气象站点夏季(5~9月)逐日最高气温资料,分析了我国东部地区夏季高温日数变化的空间分布特征和时间变化规律。经验正交函数分析结果显示高温日数的变化有明显的区域特征,第一模态表现为区域整体一致的异常,中心区位于长江中下游地区,第二模态表现为江淮流域与华南反向变化的特点,第三模态表现为东南部地区与西南、华北的反向变化。这些模态与高层大气环流的变化有关。分析表明ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)、赤道印度洋和西太平洋暖池海温,可以通过影响西太平洋和东亚地区大气环流而影响我国夏季高温日数频次,其中ENSO和西太平洋暖池区海温对高温日数变化第一模态的相关比较明显;而热带印度洋海温对第二模态有显著影响。与前期海温的关系分析可知,第一模态与前期夏季的西太平洋暖池和前期冬季赤道东太平洋海温相关关系最好,第二模态则受热带印度洋前期冬季海温影响最大,这对高温预测具有指示意义。     

中国各地婚俗

我国传统的婚礼仪式,总以大红色烘托着洋溢喜庆热烈的气氛。吉祥和祝福、孝敬成为婚礼上的主旨。几乎每一项礼仪都渗透着中国人的哲学思想。新郎长袍马褂,新娘绣衣绣裤,那种味道让人真切体会出中式婚礼繁复中蕴涵的哲理。婚礼当日,先祭祖。新郎在迎娶新娘前要先拜祖先,然后和媒人、傧相等6人或12人一同随轿前往新娘家。途中要燃放鞭炮以示庆贺。此时,新娘在家要先食"姐妹桌"表示自己依依不舍告别少女时代。新郎到,新娘要先拜神明、拜祖先、叩别父母、接受新郎鲜花。选定吉时和新郎一起离开娘家。此时由"年高多福"的好命人搀扶上轿。娘家人要放鞭炮、关门,起轿后,娘家人将一碗水泼在地上,表示未嫁出去的女儿似泼出去的水新娘有了自己的家,不会被新郎休回。新娘要在轿上哭几声,表示对父母的恋恋不舍之情....迎娶的队伍以竹笠为先,青竹连根带叶,竹端系猪肉一片,以防邪神白虎.....花轿到新郎家后,停在门前,由男方家的童子端茶迎轿。新娘由"全合人儿"扶下轿过火盆、踩瓦片、敬公婆茶。男方家的长辈将新娘介绍给家中人。新郎新娘踏上红毯进堂。双双拜天地、行交拜礼、入洞房。新郎为新娘揭红盖头、点花烛、饮合欢酒。凤冠霞帔是古装的新娘必不可少的,华丽的装饰,喜庆的色彩,是典型的中国传统新娘风格。当新郎身穿长衫马褂,簪花挂红,手扶花轿而行。而新娘身穿绣花裙褂,头顶凤冠霞帔,上面盖着一块红方巾。坐在缓缓前行的八抬大轿中,听着鼓乐喧天的乐曲,看着外面驻足观望的人群,让新娘感觉到像置身于梦境一般,顿时感到脸上一圈红晕泛起,心里甜丝丝的,好像自己就是那月亮中古典而美丽的嫦娥,享受着甜蜜的幸福。中国不同省份及籍贯的人士在举行婚礼仪式时,也别有其独特的嫁娶习俗。虽然部分有趣味的传统礼仪已因文明发展或简化婚礼而被省略,但这些陈旧有趣的婚礼习俗仍具阅读价值,成为中国文化遗产。假若你的另一半与你拥有不同籍贯,也可借此机会,一窥他(她)家乡一些特殊、有趣的嫁娶仪式。     

中国日降水量小于不同阈值日数时空分布特征

利用中国672 个站点1951-2010 年的逐日降水资料,系统分析了全国各地日降水量小于0.1 mm、1 mm、5 mm和10 mm不同阈值的日数、平均持续日数、最长持续日数和持续10 天以上过程出现频次等要素的时空分布特征,并分别选择齐齐哈尔、乌鲁木齐、北京、昆明、常德、南京、汕头和海口8 个代表站点,分析了各变量的历史演变趋势。结果表明,全国日降水量小于0.1 mm、1 mm、5 mm和10 mm日数、平均持续日数、平均最长持续日数、极端最长持续日数以及日降水量小于0.1 m持续10 天以上过程发生频次的时空分布特征基本相似,空间上自西北向东南方向递减,时间上冬、秋季多,春、夏季少,这与我国气候干旱的时空分布特点基本一致;而全国日降水量小于1 mm、5 mm和10 mm持续10 天以上过程出现频次的时空分布特征,与我国实际干旱灾害的发生规律基本一致,高值中心出现在华北、黄淮、江淮、江南等地,发生时间集中在春、夏季。全国主要区域代表站点日降水量小于0.1 mm日数、平均持续日数、最长持续日数基本都呈增加趋势,且南方强于北方;日降水量小于1mm、5 mm和10 mm日数、平均持续日数和最长持续日数在西部地区,特别是西北地区表现出较为明显的减少趋势,其中乌鲁木齐日降水量小于5 mm和10 mm平均持续日数线性减少趋势分别达2.0 d/10a 和7.5 d/10a,最长持续日数线性减少趋势分别达9.3 d/10a 和11.8 d/10a,呈现出明显的湿润化趋势。     

辽宁省大雨以上降水日数分布与趋势分析

大雨以上降水日数反映了降水的非平均状况,对于气候异常变化和预报预测都有非常重要的意义。以辽宁省作为研究区域,根据1957-2013年辽宁省内23个和省外4个雨量站点的逐日降水数据,利用趋势系数法计算大雨以上降水日数的变化趋势,通过Mann-Kendall检验法检测突变。采用Morlet小波技术分析年际与各季节的变化周期;借助ArcGIS软件工具的Kriging插值和IDW插值模块对研究区进行空间分析。结果表明：辽宁省大雨以上降水日数的空间变化表现为由东南向西北递减;年际以及春、夏两季的周期大约为38年,秋季周期约为15年;大雨以上降水日数的年际变化呈现微弱的减少趋势,不同季节略有差异。57年来,辽宁省大雨以上降水日数变化总体呈现下降趋势,辽中地区下降趋势略有滞后,辽西地区变化情况较其他区域相对复杂。     

1981-2010年西藏霜冻日数的变化特征

利用西藏38 个气象站点1981-2010 年的逐日最低气温资料,采用气候倾向率、累积距平、信噪比和R/S 分析等气候统计方法,分析了霜冻日数的年际、年代际、异常、突变等气候变化特征。结果表明：西藏霜冻日数都表现为不同程度的减少趋势,减幅为3.3~14.6 d/10a（37个站P < 0.01）;随着海拔高度的升高,霜冻日数减幅在增大。在10a 年际变化尺度上,大部分站点霜冻日数20 世纪80 年代为正距平、21 世纪初为负距平;90 年代霜冻日数以正距平居多。有8 个站点霜冻日数存在突变点,发生在20 世纪90 年代,以1997 年居多。特多霜冻日数发生频数为0~3 次,多发生在20 世纪80 年代;特少霜冻日数频数介于0~4 次,以21 世纪初居多。特多霜冻日数发生频次与经度、纬度和海拔高度的关系不密切,而特少霜冻日数发生频次与海拔高度呈极显著的负相关。     

近40 a甘肃河西地区大风日数时空分布特征

 以1951—2000年甘肃河西19个气象站气象记录为主要数据源，运用气候统计学方法，分析了河西地区近40 a大风日数的时空变化特征及其区域差异，结合地形地貌和大尺度天气系统变化，分析了导致大风日数分布特征的自然环境背景。结果表明：大风日数高值区位于河西地区的西部及高山地，从年内分布看，3~6月较多，占全年的60％以上，其次是2月和7月；从年际变化看，河西大风日数年际变化的共同特点是：1963—1976年是大风天气的频发期，之后呈波动式减少趋势，20世纪90年代中期是大风天气的低发期，90年代后期进入新一轮的波动增长期。大风天气受全球气候变化、大尺度天气系统及局地地形和下垫面性质的影响，大风日数多发期与反厄尔尼诺事件和干冷气候期相对应。     

山区界限温度出现日期和持续日数的推算方法

山区由于地形影响,温度的分布不仅随海拔高度而变化,还受坡向和小地形等的支配。农业界限温度出现日期和持续日数是农业气候资源的重要指标,也是合理开发利用山区农业气候资源的重要依据。但是,小地形对这些要素的影响值的定量推算,几乎还是空白。 作者认为,山区正规气象站稀少且多分布在地势较平、海拔较低的城镇附近,不能     

基于MODIS数据的青藏高原积雪日数提取与时空变化分析

以青藏高原为研究对象,首先采用基于三次样条函数的去云算法对2001—2011年逐日MODIS积雪面积比例产品进行了去云处理,并对去云结果进行了精度验证。然后根据去云后的逐日无云MODIS积雪面积比例产品,提取了研究区近11年的积雪日数,并对积雪日数的时空分布特征进行了分析。结果表明:1.本文的去云算法能有效的获取云覆盖像元的积雪面积信息,总体平均绝对误差值为0.092。去云后MODIS积雪产品提取的积雪日数与地面观测值具有较高的一致性(87.03%),平均绝对误差3.8 d;2.青藏高原积雪日数的分布极不均匀,四周山区(特别是西部和南部山区)积雪分布广泛且积雪日数高,而高原腹地积雪日数低,年均稳定性积雪面积占27.24%;3.青藏高原积雪日数的年际波动较大,积雪日数在34.14%的地区呈减少的趋势,在24.75%的地区呈增加的趋势,其中显著减少和增加的地区分别为5.59%和3.9%。     

中国西北近45a来夏季无雨日数的诊断分析

利用中国西北五省(区)1960-2004年125个台站夏季(6-8月)逐日降水资料,从中统计出夏季无雨日数,通过EOF、REOF、趋势分析、Morlet小波分析等方法进行了时空特征分析,结果表明：中国西北夏季无雨日数空间分布高值区在新疆的南疆地区,而低值区在青海南部;整个西北地区一致性异常特征是其夏季无雨日数的最主要的空间分布型,高原东部和新疆北部的少部分地区同其它地方呈反向变化的空间分布型也是比较重要的;中国西北夏季无雨日数的空间分型主要有：高原东部型、南疆型、北疆型、青海高原型、河西走廊型及西北东部型;在中国西北夏季无雨日数的6个主要空间异常分区中,近45a来其夏季无雨日数北疆区呈微弱的下降趋势,南疆区和青海高原区表现为较明显的下降趋势,河西走廊区、高原东部区呈较明显的上升趋势,西北东部区呈明显的上升趋势;中国西北夏季无雨日数的各主要空间异常分区中,近45a来其夏季无雨日数11 -13a和7-9a的周期震荡表现得比较明显,而3-5a的高频震荡大多分区也有所反映。     

我国各地集市的集日

我国各地的集市称呼不同，集日迥异。北方称集。南方称场，街、墟(两广，福建叫村市为“墟”)。一些少数民族的集会，实质上也是集市活动。集日大多根据农历日期来定的。大可分为：