雅安雨量站站网布设优化试验

雨量监测的准确性对天气预报、气候变化、服务决策、防灾减灾等有着重要的影响和意义,而雨量站网布设直接影响雨量监测的准确性。选取四川省雅安市作为研究对象,在现有站网布设的基础上,采用相关性分析,提出基于抽站的站网布设优化方法,并对抽站后的站网布设合理性进行评价。结果表明：(1)雅安雨量站有265站,各站点的控制面积为2.64～510.78 km²,邻近站间距离为0.3～12.28 km,邻近站间降水相关系数为0.62～0.993;(2)逐次抽站后,雨量站控制面积和邻近站间距离逐渐增大,邻近站点间降水相关系数逐渐减小;(3)抽站后站网面雨量与原站网面雨量较一致,误差较小,泰森多边形法面雨量变化幅度小于算术平均法;(4)从降水过程来看,各次抽站后,降水落区和各量级降水范围基本一致,站网对降水极值的捕捉能力较好,误差较小,但随着站点数的减少,对于降水形态刻画的精细程度有所下降。     

中国不同密度站网风速变化的对比分析北大核心CSCD

比较中国不同观测站网1971—2010年平均风速及其变化趋势的监测差异发现:不同站网监测的中国平均年、季、月风速均存在一定的差异,但相对差异在±10%之间;对平均风速空间分布的监测效果差异较大,其中基本基准站和基本站网对东北和华南的监测结果较好,特别是基本基准站对全国大部分地区的监测均接近标准站网;各级监测站网得到的中国平均风速变化都呈下降趋势;从风速变化趋势的空间分布上来看,几个站网的监测效果均不理想。     

不同站网对极端降水事件变化监测的影响

利用1961—2011年51年的日降水资料,以2400多站组成的国家级站网为基准,通过分析不同站网对中雨日数、大雨日数、强降水量和极强降水量4种极端降水指数监测差异,对中国不同地面观测站网对中国极端降水事件的代表性进行了评估。研究发现,各站网对极端降水事件变化的时间和空间分布监测精度由高到低依次为:基本基准站网,基本站网,基准站网,GCOS站网。GCOS站网和基准站网对各降水指数的空间分布的影响与标准站网相差较大。基本基准站网和基本站网对各极端降水指数变化方向及变化速率的空间分布与标准站网非常一致,但在西南地区北部、东北中东部地区、长江中游北侧局部地区的观测精度仍然不理想。     

中国气候资料站网均匀化订正的一种方案及应用

定义了中国160站站网不均匀性的两个度量参数—站域面积和站网密度。在给定球冠区面积S0=50×104km2下求得了它们的值,并论证了其合理性。用它们构造了第一类权重函数,将该权重函数应用于中国160站站网1、4、7、10月气温的全国气候平均值及均方差值的计算,得到了合理的结果。同时,构造了第二类权重函数,并应用于气温距平场时间序列的订正,对订正前、后的距平场序列进行EOF（empiricalorthogonalfunctions）分析,论证了订正后的结果优于订正前。     

雨量站距离对估算区域降雨量影响的分析

本文用2005年6月吉林省人工影响天气办公室外场试验基地(总面积104km2,正方形区域)10km站距降雨量自记资料,分析了雨量站距离对估算区域降雨量的影响。结果如下:总体上(气候上)不同站距估算的区域降雨量相近,但每个个例不同站距估算的区域降雨量差别较大。与10km站距估算的区域降雨量比较,每个个例各时段不同站距估算的区域降雨量都存在相对误差,20km和30km站距误差接近,40km站距误差约比它们大1倍。随着时间段不同,20km和30km站距估算的区域降雨量误差率为27%～44%,40km站距误差率为44%～85%。各站距随着时间段的增加误差率减小。20km和40km站距个例估值偏小的多,30km站距个例估值偏大的多。这些结果反映出雨量站距离对估算区域降雨量影响的趋势。     

海河流域不同地形站网密度对面雨量分析精度的影响

利用2011-2013年汛期逐时降水量资料,将国家常规站与区域加密站进行分拣合成,通过面雨量离差系数、面雨量比值系数、点面关系综合分析不同地形条件下站网密度对海河流域各水系面雨量计算精度的影响。结果表明：站网密度是影响面雨量计算精度的重要因素,对不同地形面雨量分析存在不同程度的影响。其中,混合地貌水系中地形分布、降水分布差异尤为明显的滦河水系影响最大,站网密度较低的常规站对面雨量估计比高站网密度的合成站平均偏高2.5 mm,12%误差超过5 mm;其次山区永定河水系低站网密度常规站对面雨量估计平均偏高1.5 mm,相对误差达80.3%,尤其局地性短时强降水时,面雨量分析误差高达10倍以上;此外,混合地貌水系北三河、南运河站网密度对面雨量影响程度略低于滦河水系,平原区徒骇马颊河以及混合地貌中地形差异较小的大清河、子牙河影响较低。     

河南省乡镇雨量站使用的网络技术

介绍河南省GPRS雨量网使用的网络技术以及软件编程实现.该网络突破传统自动气象网络信息采集和传输等方面的弱点,结合移动无线传输和Internet技术,使用GPRS数据终端,实现雨量监测的自动化、无线化.采用VC++编程建立数据库,通过Winsock方式监听数据信息并进行处理.     

基于骨干站网的哈尔滨降水城市效应分析

基于2018—2021年哈尔滨气象骨干自动站网逐小时监测数据,分析城市对夏季降水的影响。结果表明：哈尔滨夏季热岛强度平均为0.79℃,日变化表现为夜间较强,白天较弱;东郊气温差最大,北郊最小;哈尔滨夏季偏下风方的东郊降水量最多,上风方的南郊最少。哈尔滨夏季逐小时降水概率郊区大于城区,郊区的较多降水时次相对城区表现为午后推延、清晨提前;降水概率城区日间大,郊区夜间大,北郊日夜差最大;小时最大降水量郊区大于城区,降水强度城区与东郊大于南郊和北郊。哈尔滨短历时降水更频繁,降水贡献率更大;6 h内历时降水城区最多,北郊最少;6～12 h历时降水城区最少,东郊最多;>12 h历时降水发生率北郊最大,降水贡献率南郊最高。     

站网均匀化订正前后中国气温年际异常场相似性分析

基于王盘兴等(2011)提出的站网均匀化订正方案,给出一种新的相似系数计算方法,依据两种选择相似个例的方案,研究了中国160站1951—2010年四季气温异常型的年际异常相似特征。结果表明:1)依据方案一,如果一对个例年的气温异常场在东部地区比较相似、西部地区不太相似,则订正前全国整体的相似系数较大、订正后整体的相似系数明显减小;反之,东部地区不太相似、西部地区比较相似,那么订正前全国整体的相似系数较小、订正后整体的相似系数增大。2)依据方案二,如果一对个例年订正前气温异常场相似系数非常大,则该对个例年在东部地区形势非常相似,站网均匀化订正后气温异常场的相似系数明显减小。如果一对个例年订正后气温异常场相似系数非常大,则这对个例年在西部地区的分布形势非常相似。方案一、二均可以说明,站网均匀化订正使东部地区的台站在全国平均中的权重减小、西部地区的台站在全国平均中的权重增加,从而可以更客观地反映气温异常型的年际相似程度。     

USCRN气候基准站网布局理论在我国的应用

基于美国气候基准站网 (USCRN,US Climate Reference Network) 的均匀正三角网格布局模式,以站网对我国平均降水量和气温的方差解释量分别能够达到95%和98%为标准,利用我国2416个观测站的降水量和气温数据研究了我国气候观测站网的布局设计,得到能反映我国整体气候特征的站网最少台站数。结果表明:为显著减少全国尺度上的气候不确定性,需要新建边长为3°纬距的正三角均匀网格 (103个站点) 站网,并在全国范围内开展站址考察、总结评估和运行检验工作,才能得到新的气候基准站网;在已有气候观测系统基础上改进完善而不新建系统,则改进的气候基准站网为最接近边长为2°纬距的正三角网格分布 (229个站点),其中199个预期位置或其附近已建有观测站点,没有对应实际站点的30个预期位置主要分布在青藏高原西南大部,这些地区将是未来建站的重点。     

高分辨率降水资料在西南山地的适用性分析

文章以站点资料为观测场,以多源实况融合及GPM-IMERG降水产品为评估场,计算西南山地范围内降水数据的时间、空间技巧评分,并比较了几套资料在描述降水量及强降水频率方面的适用性。结果表明,在2019年汛期的大部分时段内,实况融合降水产品的空间评分较为稳定。三套资料在盆地西北侧及南部边缘地区时间评分均优于其他地区,但在盆地多云区GPM-IMERG产品的时间技巧评分低于实况快速融合降水数据。从强降水频率的描述上看,实况快速融合降水的空间分布与站点实测资料最为相似,但其反映的强降水频率与实测值相比偏小,GPM-IMERG产品则偏大。从降水量值的描述上看,实况快速融合降水与实况值相比偏小,而GPM-IMERG产品与实况值相比则偏大。     

青藏高原东侧四川地区夜雨时空变化特征

本文利用四川地区1971～2012年29个气象站逐小时降水资料,计算四川地区雨季(5～9月)夜雨比例、夜雨强度和夜雨频次,并通过区域平均与趋势分析等统计方法,分析了其空间差异与时间变化特征,结果表明:(1)四川地区雨季夜雨占日降水量的比例较大,且具有显著的区域性差异,盆地西南部的夜雨占日降水量的比例最大,川西高原东北与川东北则为明显的两个低值区;(2)川东北地区雨季具有夜雨占日降水量的比例较小、夜雨发生概率也较低、但其夜雨强度却较大的特征,川西高原则与之相反,而盆地西南部的夜雨发生频次虽然不是很高,但夜雨强度和夜雨比例都较大;(3)42年平均四川地区雨季逐日变化,夜雨占日降水量的比例表现为先下降、后上升的特征,夜雨强度与夜雨比例相反,呈先上升、后下降的波动趋势,而夜雨频次的逐日变化呈现出明显的双峰特征;(4)四川地区夜雨比例、夜雨强度和夜雨频次的年变化具有一定差异。20世纪70、80年代,其夜雨频次和夜雨比例均较大,但呈减少趋势,而夜雨强度20世纪70年代较小,80年代较大,呈增大趋势。20世纪90年代,夜雨强度、频次和比例都处于较低状态;21世纪,夜雨强度和夜雨比例都开始明显增大,而夜雨频次增大相对滞后,其中,21世纪夜雨频次和夜雨比例波动明显。     

四川西部夏季降水从1950s起的衰减趋势

Changing precipitation in the densely populated Sichuan basin may have a great impact on human life. This study analyzes the change in summer precipitation since 1951 over the western Sichuan basin, one of the regions of the heaviest rainfall in China, by using two datasets provided by the Chinese Meteorological Data Center. The results indicate that summer (from June to September) precipitation over the western Sichuan basin shows a significantly decreasing trend. The summer precipitation over this region has decreased by about 20% since the 1950s, with a rate of decrease of about 40 mm per decade.     

自动站与人工观测降水量差值的成因分析

通过自动站与人工站在降水量观测差值的对比,对差值原因进行了分析。     

自动站与人工观测降水量差值的成因分析

通过自动站与人工站在降水量观测差值的对比,对差值原因进行了分析。     

1961-2017年四川省夏季长周期旱涝急转演变特征及环流影响分析

基于NECP/NCAR再分析资料和四川省38个站点降水资料,结合长周期旱涝急转指数,分析了四川省夏季旱涝急转的时间演变特征及其与典型年份大气环流的联系.结果 表明:1)四川省夏季旱涝急转指数年际变化差异较大,旱转涝事件多于涝转旱事件,但发生旱转涝事件的可能性和强度降低,而涝转旱年强度更强;2)旱转涝年的旱期与涝转旱的涝...     

1960-2005年湖南省降水的变化

 利用线性回归、突变分析及小波分析方法,分析了湖南省1960-2005年86个地面台站降水量的变化。结果表明：46 a来湖南省年降水量呈增加的趋势,气候倾向率为21.8 mm/10a,其中春秋两季降水量呈减少趋势,夏冬两季降水量呈显著增加的趋势,11 a滑动平均曲线表明,今后湖南省降水量有减少趋势; 湖南省在1990年代初年降水量增多是一突变现象,主要是夏冬降水量发生突变,而春秋两季无突变现象;湖南省年降水量和四季降水量存在4个主要周期的变化。     

江西省夏季降水效率特征

利用南昌、赣州2个探空站1988～1997年7～9月07：00与19：00探空资料和江西省85个气象台站1988～1997年7～9月降雨量资料，对降水效率进行计算和分析，结果表明，江西省历年(1988～1997)季降水效率为7．65％，7、8、9月各为7．04％、9．90％、6．02％，降水效率最大值为1377％，最小值为3．55％。低压辐合类天气影响时降水效率最大，季平均值为20．48％，其它依次是低槽、台风低压、大陆高压、东风波影响时降水效率也比较大，季平均值各为11．90％、8．56％、7．05％、7．04％，台风外围影响时降水效率最小为3．33％。     

1960-2005年湖南省降水的变化

利用线性回归、突变分析及小波分析方法,分析了湖南省1960-2005年86个地面台站降水量的变化。结果表明：46 a来湖南省年降水量呈增加的趋势,气候倾向率为21.8 mm/10a,其中春秋两季降水量呈减少趋势,夏冬两季降水量呈显著增加的趋势,11 a滑动平均曲线表明,今后湖南省降水量有减少趋势; 湖南省在1990年代初年降水量增多是一突变现象,主要是夏冬降水量发生突变,而春秋两季无突变现象;湖南省年降水量和四季降水量存在4个主要周期的变化。     

华南5-6月降水量场统计特征与站网关系

由华南区15、42个测站构成了相互独立的低、高密度两种站网。用1958-2000年5-6月逐日降水资料，分析了两种站网华南前汛期降水量场特征的异同。统计表明：1）两种站网给出的华南区域平均季、月降水量无显著差异，候、日降水量有显著差异；2）两种站网给出的逐日气候及其异常场均存在显著差异。