章党日最低最高气温随850hPa温度的变化规律

分析抚顺章党日最低最高气温与850hPa温度之间的差值在各种不同天气背景下所呈现出的变化规律,为日最低最高气温的预报提供另一种思路。     

小建议

《规范》规定,最高(最低)气温日极值的挑选应从当日最高(最低)气温和各定时记录中挑取;《规范》新旧规定对照表中也提到不包括补充定时观测(05、11、17、23)的气温值。而地面天气报告电码在挑取过去24小时内最高(最低)气温时又规定,补充定时观测记录参加过去24小时最高(最低)     

陕西智能网格气象预报系统(秦智)在佛坪的检验

通过对陕西智能网格气象预报系统(秦智)(下简称秦智系统)的温度、晴雨和暴雨预报准确率检验,发现秦智系统在佛坪地区的日最低气温预报准确率高于日最高气温预报准确率,误差≤2℃的平均准确率日最高气温为51.6%、日最低气温为79.8%,平均绝对误差日最高气温2.4℃、日最低气温1.3℃,说明秦智系统对佛坪地区的气温预报有具有较好的指导作用;日最高气温预报准确率最低的月份是5月、6月和9月、日最低气温预报准确率最低的是1月和4月;晴雨预报准确率最高的月份是10月,最低的是4月;秦智系统在佛坪的暴雨预报24 h TS评分为40%,命中率为50%,且预报时效越长TS评分和命中率越低,空报率和漏报率越高。气温预报准确率和晴雨预报准确率最低的三个站均在北部山区海拔1 000 m以上,说明地形因素对数值预报的准确性有一定影响。     

统计降尺度方法在北京月尺度预测中的应用

利用SDSM(statistical downscaling method)方法对北京47年(1961-2007年)的最低、最高气温和降水变化情况进行模拟评估,在此基础上对2008年北京奥运期间和2009年国庆期间天气变化进行实际预测应用。结果表明,SDSM方法具备模拟气温和降水等要素的能力。从年际变化模拟的情况上看,SDSM模型对气温模拟的效果好于降水,其中对于月平均最低(最高)气温模拟的效果好于最低(最高)气温极值的模拟。模型模拟的逐年极端最高(最低)气温结果在整体上偏低于实况气温,体现出气温极值模拟能力的不足。SDSM模型模拟的降水量整体上小于实测值,对降水极大值模拟能力更弱。对奥运会和国庆期间北京天气预测结果表明,模型对日最高、最低气温和降水的数值预测能力较差,预测值偏低于实际值,但升温和降温过程发生的时段能够准确的预测。     

1960-2013年洞庭湖区夏季高温的变化特征

根据洞庭湖区24个气象站1960-2013年夏季逐日气温资料,采用线性趋势分析及滑动平均等方法研究了洞庭湖区近54年夏季高温的变化特征.结果表明:洞庭湖区夏季高温日数和高温日平均最高气温分别以0.142 d/年、0.006℃/年的变化速率递增,尤其是进入21世纪后,高温日数和高温日平均最高气温变化都明显加快.洞庭湖区夏季高温日数多年平均为18 d,2013年最多为47d,1987年最少为8d.高温日平均最高气温多年平均为36.1℃,2013年最高,为37.0℃,1965年最低,为35.5℃.洞庭湖区各单站的夏季平均高温日数和高温日平均最高气温变化并不一致,有9个站夏季平均高温日呈显著增加趋势,有12个站夏季高温日平均最高气温呈显著增强趋势,其余站点增加趋势并不显著.单站夏季平均高温日变化速率最大的是华容,以0.425 d/年的变化速率递增.单站夏季高温日平均最高气温变化速率最大的是安乡,以0.020℃/年的变化速率递增.洞庭湖区夏季高温日数和高温日平均最高气温均呈现出由北部的湖区向环洞庭湖山区呈辐射状递增的分布趋势.高温日数安化最多,为28 d,荆州、公安、石首、岳阳最少,均为12d.高温日平均最高气温安化最高,为36.6℃,石首最低,为35.6℃.洞庭湖区夏季年最多高温日数出现在安乡和益阳,为55 d.极端最高气温出现在益阳,为43.6℃.     

万年县夏季裸露土壤地表最高温度特征浅析

本文基于万年县1981-2010年夏季逐日观测场裸露地表最高温度、日最高气温和降水等25个气象因子的历史观测资料,分析了裸露土壤地表最高温度的变化特征。结果显示:地表最高温度与日最高气温有着明显的同步变化趋势,地表最高温度出现时间一般比日最高气温出现的时间要早;地表最高温度平均值7月最高,6月最低,8月居中;6、8月地表最高温度整体呈下降趋势,7月地表最高温度整体呈上升趋势;地表最高温度受日最高气温的影响最大,受降水、云量和日照的影响也比较明显,受相对湿度、风等的影响相对较小。     

1978—2008年城市化对北京地区气温变化影响的初步分析

应用北京地区20个常规站1978-2008年经均一性序列多元分析方法均一化处理的气温数据,初步分析了北京地区城市化对年平均和不同季节日最高、最低以及平均气温的影响。结果表明,1978—2008年,年平均日最低、平均气温空间分布自北向南、自西向东,温度逐渐升高,在城区达到最高,日最高气温表现为从西向东南逐步升高,在城区形成较为明显的热岛。温度变化趋势表明,各站日最低气温、平均气温、最高气温均呈升温趋势。城市化对北京地区城区及近郊区站点日平均气温和最低气温影响最大,对自北部佛爷顶至昌平到城区一带站点的最高气温影响最大。城市化对北京(观象台)站的增温影响最为明显,对城区站点温度平均的增温影响次之,对全市站点温度平均的增温影响最小。城市化对观象台站、城区站点平均、全市站点平均日平均气温、最低气温的年平均、各季节均非常显著,其中在秋季影响最大,对日最高气温的影响则是在夏季最大。     

夏玉米农田气温变化特征及预报模型构建

根据2016年6—9月夏玉米生长季的气候资料和齐河国家气象观测站的同期观测资料,分析不同天空状况下农田的气温变化特征,利用相关和多元线性回归方法,研究农田最低、最高气温与观测站各要素的关系并建立高低温预报方程。结果表明:(1)农田温度有明显日变化,晴天最为明显,阴天最为平缓,05:00—06:00(北京时,下同)气温最低,15:00气温最高,农田与观测站温差绝对值晴天最大,14:00—15:00差值绝对值最大达2.1℃;(2)农田气温与各预报要素的相关程度受天空状况影响,主要影响因子为观测站当天和前一天最低、最高及平均气温等,农田最低气温与观测站当天最低气温相关系数为0.956~0.994,农田最高气温与观测站当天最高气温相关系数为0.825~0.981;(3)构建的预报方程通过了显著性检验,最低、最高气温预报方程的拟合程度均较高,夏玉米拔节后期—成熟期阴天时最低气温预报效果最好,平均相对误差为0.4%,平均绝对误差和均方根误差均为0.1℃。     

石家庄城市与郊县站地面平均最低、最高气温差异

应用石家庄地区17个站1955—2006年逐日最低、最高气温资料,统计分析了16个郊县站与石家庄市区站最低、最高气温的差值。结果表明:各郊县站年平均最低、最高气温均比石家庄市站低,最低气温偏低0.17～2.07℃,16个站平均偏低1.02℃;最高气温偏低0.01～0.55℃,16个站平均偏低0.28℃。郊县站平均最低气温偏低程度在冬季更明显,1月平均达到1.69℃,夏季偏低程度比较弱,但最弱的7月也有0.49℃;最高气温的偏低程度也在冬季明显,但季节性差异没有最低气温大。不论最低气温,还是最高气温,各县(市)站与石家庄市区站之间的差异均存在明显的随时间增大现象,最低气温20世纪90年代初以来增大尤其明显。石家庄市区站地面最低、最高气温记录反映出明显的城市热岛效应影响。     

冀北电网电力负荷特征与气温的关系

基于冀北电力公司提供的2013—2014年冀北电网逐日最大电力负荷资料,采用数理统计方法分析日最大电力负荷的变化规律及其与气温等气象因子的相关关系,并重点讨论其与气温的关系。结果表明:冀北地区最大电力负荷有2个高峰时段,分别为夏季7—8月、冬季11—12月;日最大电力负荷具有周变化特征,周五、周六、周日为周电力负荷高峰期,周六电力负荷最高,周二电力负荷最低;夏季高峰期,日最大电力负荷与日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度、日闷热指数呈正相关,并且通过显著性检验,且当日最高气温高于26℃(或日平均气温高于20℃)时,日最高气温对日最大电力负荷的1℃效应量约为21.19×104k W。     

近半个世纪辽宁省气温、降水极值特征分析

利用辽宁省53个气象站近半个世纪以来的气温、降水极值资料,分析了辽宁省气温、降水极值的时空变化特征。结果表明:辽宁省累年极端最高、最低气温具有区域性,辽西极端最高气温最高,辽东极端最低气温最低,累年极端日降水的局域性较强;最高气温极值多发生在6~8月,但有很多地区都出现在6月,最低气温极值最易发生在1月,降水极值在7月或8月出现最多;最高气温极值和日降水极值的趋势性较弱,而最低气温极值的升温趋势十分显著,且远大于平均气温的增幅;最高(低)气温极值异常主要存在5(4)个空间型,各空间型均存在一定的时间变化特征;最高、最低气温和日降水极值具有不完全一致的长、短周期,但分别以9年、18年、11年左右的周期振动最强;近46年来三个极值要素均出现过增温或减少的突变。     

贵州省日最高气温气候特征分析

该文利用贵州省68站1961年1月1日到2009年12月31日共49年逐日日最高气温资料,统计分析了贵州各站点日最高气温的夏季平均值和日最高气温>30℃天数的时间、空间特征,以及两日内最高气温变幅≥8℃的频次的时间和空间分布状况。结果表明:①贵州日最高气温夏季平均值大多<32℃。最热时段在省的东部和南部有2个峰值,7月中下旬最热,8月中旬次之,东北部和南部边缘该时段每旬有8-9 d日最高气温>30℃,但其中海拔较高的站点该日数较少;②西部最热时段仅有一个峰值,在7月下旬到8月上旬,省中西部盛夏每旬>30℃日数最多达到2 d,仅盘县、镇宁有时达到3 d;③两日内最高气温变幅>8℃的频数,以毕节、六盘水地区最多,持续时间最长,从当年11月持续到次年4月均有显著变温,遵义铜仁地区频次最低,出现时段最短,仅在3、4月份出现,每月不到1次的8℃以上的变温。     

1961-2009年三江源地区气候变化特征分析

利用三江源地区18个气象台站1961—2009年气温、年最高气温、年最低气温、降水量、降水日数等资料,分析了该地区年最高气温、年最低气温、降水量、降水日数等气候要素的变化趋势。研究表明:近49年来三江源年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均在升高,升高速率平均最低气温明显大于平均气温和平均最高气温,年平均气温的升高主要是由最低平均气温升高引起的;三江源年和四季降水量均呈增多趋势,冬、春季降水量增幅最明显,年降水量变化的空间分布北部增多而东南部减少,年降水量除20世纪70年代—21世纪初均呈增加趋势;年和冬、春季≥0.1mm降水日数增加,而夏秋季降水日数减少;年和冬、夏、秋季潜在蒸散量呈显著性增加趋势,春季变化则不明显;年和四季平均风速均呈显著下降趋势;年和四季日照时数变化不显著。     

商丘近40年气温变化特征

统计分析了商丘1961～2000年年平均气温,月平均气温,年平均最低、最高气温和月平均最低、最高气温变化,结果表明年平均气温呈上升趋势,年平均最低气温也呈上升趋势,而年平均最高气温却呈下降趋势,这种日夜气温变化的不对称性,使日较差呈变小趋势;商丘偏暖年集中在20世纪60年代初期和90年代,偏冷期集中在20世纪60年代末期到80年代;20世纪90年代商丘年平均气温增高是一突变现象.     

深圳夏季典型晴天不同小气候区温湿及舒适度特征

应用自动观测站资料,分析了深圳城市、海洋、丘陵、山地等4个小气候区夏季典型晴天气温、湿度及舒适度特征。结果表明:各小气候区气温、相对湿度存在显著差异,它们的最小值、最大值、平均值及日变化存在明显不同。白天最高气温,丘陵最高,城市第二,山地第三,海洋最低。夜间最低气温,海洋最高,城市第二,丘陵第三,山地最低。各小气候区舒适度指数也存在显著差异,它们的最小值、最大值以及日变化也存在明显不同。白天,丘陵最热,城市第二,山地第三,海洋最舒适。夜间,海洋最热,城市第二,丘陵第三,山地最舒适。     

CAWS600型自动气象站与人工观测温湿度差异的初步分析

通过对兵团奎屯农七师中心气象站2002年9—12月逐日自动气象站与人工观测温湿度的比较，发现CAWS600型自动气象站的气温值普遍比人工观测气温值高，日平均气温高出0．3℃，日最高气温高出0．35℃，日最低气温高出0．25℃。相对湿度值人工观测比自动气象站高，日平均相对湿度高出4．55％，日最低相对湿度高出5．7％。     

1951—2017年鞍山市气温变化特征及城市热岛变化

利用建站以来鞍山站和海城乡村站的一日四次观测数据和逐日平均、最低和最高气温资料,对1951—2017年鞍山市年、四季和各月平均气温和极端气温变化特征及其变率进行了分析,并对鞍山城市热岛变化进行探讨.结果表明:1951—2017年鞍山市年平均最低气温的递增趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱,且均通过显著性检验.19...     

商丘近40年气温变化特征

统计分析了商丘1961—2000年年平均气温，月平均气温，年平均最低、最高气温和月平均最低、最高气温变化，结果表明：年平均气温呈上升趋势，年平均最低气温也呈上升趋势，而年平均最高气温却呈下降趋势，这种日夜气温变化的不对称性，使日较差呈变小趋势；商丘偏暖年集中在20世纪60年代初期和90年代，偏冷期集中在20世纪60年代末期到80年代；20世纪90年代商丘年平均气温增高是一突变现象。     

上党盆地极端气温时空变化特征分析

利用1961年-2009年山西东南部的上党盆地年平均气温、极端最低气温和极端最高气温资料,采用相关系数法和对比分析法,分析其气候特征及其气候变化。结果表明：上党盆地年平均气温、极端最低气温和极端最高气温均呈明显上升趋势。从空间分布上来看,全市年平均气温和极端低温最低值都出现在盆地西北部的海拔最高处沁源,极低值为一30．2℃。全市年平均气温和极端高温最高值都出现在盆地东部的海拔最低处黎城,极高值为40．1℃。极端最低气温与冷空气的活动强度、地理位置及地形有关而与海拔高度无关。极端最高气温与暖气团控制、地形及海拔高度关系密切。年极端最低气温1月出现的最多,占52％;年极端最高气温主要出现在6月、7月,6月占46％,7月占26％;日极端最低气温多出现在4时-7时;日极端最高气温多出现在14时-16时。     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取2002—2003年逐日T213气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比,分析出各个县(区)气温的相对误差,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础,结合T213因子,得出T213气温变化率,订正后进行预报。2004年7月利用逐日T213数值气温预报产品,制作出汉中市各县区24h气温分县预报。试运行结果表明:这一方法不需要历史资料,并且可以较为精确的预报出各县区24h气温。