957—2008年陕西云量分布与变化趋势分析

利用陕西6个基准气象站1957—2008年地面云量资料,分析总云量和低云量时空分布和变化趋势。发现:陕西云量呈南多北少、从北向南渐增的气候特征,总云量汉中最多(7.2成)、绥德最少(4.7成)、低云量安康最多(2.7成)、定边和绥德最少(1成);总云量最多月份北部早于南部,定边6月、绥德和洛川7月、西安9月、汉中和安康在9月和10月;低云量陕北最多月份出现在8月,而关中陕南最多在9月;关中、陕南总云量季节变化呈夏秋季双峰型;总云量在1975年、低云量在1964年分别达到最多,二者同时在1996年最少;52a来总云量和低云量均呈减少趋势,总云量约减少了0.3成,而低云量从20世纪50、60年代的2.3成减少为1.0成;低云量减少趋势明显,80年代至90年代中期低云量减少最为显著;90年代后期以来总云量有增加趋势,而低云量变化不明显。

     

1957-2008年陕西云量分布与变化趋势分析

利用陕西6个基准气象站1957-2008年地面云量资料,分析总云量和低云量时空分布和变化趋势。发现：陕西云量呈南多北少、从北向南渐增的气候特征,总云量汉中最多（7．2成）、绥德最少（4．7成）、低云量安康最多（2．7成）、定边和绥德最少（1成）;总云量最多月份北部早于南部,定边6月、绥德和洛川7月、西安9月、汉中和安康在9月和10月;低云量陕北最多月份出现在8月,而关中陕南最多在9月;关中、陕南总云量季节变化呈夏秋季双峰型;总云量在1975年、低云量在1964年分别达到最多,二者同时在1996年最少;52a来总云量和低云量均呈减少趋势,总云量约减少了0．3成,而低云量从20世纪50、60年代的2．3成减少为1．0成;低云量减少趋势明显．80年代至90年代中期低云量减少最为显著;90年代后期以来总云量有增加趋势,而低云量变化不明显。     

西南地区云量变化特征

利用西南地区(云南、贵州、四川、重庆)记录较为完整的73个测站1956~2005年月平均云量资料,采用经验正交函数分析和Mann-Kendall突变检验方法,研究分析了西南地区云量的时空分布特征。结果表明:就全年而言,整个西南地区总云量的变化趋势一致,且存在着明显的年际变化特征,1990年代以后全年总云量表现出减少趋势;此外,总云量的分布在一定程度上受地形和区域气候的影响。从季节来看,夏、秋、冬季的总云量在西南地区为空间一致的变化趋势,而春季四川盆地北部总云量的变化趋势与其余地区相反;四季总云量也有明显的年际变化特征。低云量,全年和四季的时空变化特征相似,由于受地形起伏及区域气候差异的影响,川西高原东部和重庆地区的变化趋势与四川盆地的相反,且同样存在着明显的年际变化特征。另外,突变分析结果显示,西南地区的低云量近50a来呈持续减少趋势,而总云量在1990年发生突变,突变前在0线附近震荡,突变后总云量持续减少。     

中国天山区域云量的变化及其与降水的关系

基于1961-2008年天山区域24站云量的逐日资料,使用相关和M原K检验等统计方法,分析中国天山区域云量的时空变化特征及其与降水的关系。结果表明：（1）春季、秋季和冬季,伊犁河谷以北总云量最多,夏季则在中天山和东天山的部分区域最多,低云量在夏季占总云量的比重最大;（2）区域平均总云量在春季和秋季呈减少趋势;低云量在各季节均呈增加趋势,尤其在冬季和夏季;（3）总云量的年代际变化不明显,而低云量自20世纪90年代至今,都处在高值期。（4）低云量在春季、夏季和秋季,均在20世纪90年代,而冬季在2000年左右发生了由少到多的气候突变;总云量未发生明显的气候突变。（5）总云量和低云量均和同期降水有较好的相关性。春季低云量和夏季降水,相关系数可达0.52。     

1985—2006年中国中东部总云量变化趋势分析

基于地面观测资料,应用EOF分解、曲线拟合、Mann-Kendall突变检验、小波分析等方法,分析了中国中东部地区总云量的变化趋势和周期。结果表明,中国中东部地区总云量从西南到东北逐渐减少,但年平均总云量标准差呈东北—西南向的带状分布,与中国雨带的分布形势相似。1985年以来中国中东部各地区年平均总云量一致减少,华北地区减少最快,四川盆地减少较慢,华北地区和四川盆地总云量在1990年前后由平稳变化开始加速减少,中东部不同地区总云量变化的周期不同。     

台湾地区总云量的分布及变化特征

本文利用台湾出版的1995年台湾地区地面气候资料年报,对该地区的总云量作了统计分析研究,揭露了该年台湾地区总云量的分布、季节变化和日变化特征,其结果对作好海峡两岸的航空气象保障有积极的意义。     

思南县云量气候特征及变化初探

利用思南站1961—2008年的逐日总云量和低云量资料,统计了平均云量、量别日数等基本特征,分析了云量年变化和年际变化特征,结果表明：总云量长期变化呈减少的趋势,低云量长期变化呈增加的趋势,总、低云量在数值上愈来愈接近,中云量正逐渐萎缩。总云量和低云量有明显的年变化,隆冬到初春季节多,仲春到初夏、深秋到初冬季次之,盛夏到初秋季节最少。通过方差分析,云量数据稳定性差,8月低云量和10月总云量最不稳定,同比波动最大。     

1955-2012年安顺日照时数和云量变化特征分析

利用安顺站58 a(1955-2012年)逐日日照和云量资料,应用线性倾向估计、滑动平均、m-k检验等方法,对日照和云量的气候变化特征进行分析.结果表明:年日照时数和各季日照时数均呈下降趋势,但均未通过信度检验,属于正常的气候波动;年总云量在7.8～8.8成之间变化,没有明显的趋势.低云量在6.2 ～8.2成之间变化,变化幅度达到了20％,上升趋势显著.用M-K法进行突变检验知低云量在1972年发生了由少到多的突变.     

我国卫星总云量与地面总云量分布的对比分析

根据国际卫星云气候学计划（ISCCP）的总云量和地面总云量资料,分析并讨论了两者在我国的空间分布和单站年变化中的相关性和差异性,对比了两种总云量的全国分布形势。结果指出,在总趋势大致相似的前提下,卫星总云量图能更好地揭示青藏高原、塔克拉玛干沙漠以及沿海地区的云气候特征。最后还就青藏高原总云量分布特点作了分析。     

海口美兰机场低云云量特征分析

利用海口美兰机场1999年-2013十四年低云观测资料,对云量进行了分型:BKN(8分之5-7)量和OVC(8分之8)量.研究了BKN量和OVC量的日变化和月季变化特征,对做好海口美兰机场“两低”天气航空保障有特别意义.     

ISCCP产品和我国地面观测总云量差异

国际卫星云气候计划ISCCP是国际上较权威和客观的云气候性研究计划, 自1983年以来为研究全球云和辐射平衡、云水资源分布等提供了有价值的数据。在分析总云量卫星和地面两种观测方式差异的基础上, 研究了1984-2006年ISCCP D2产品和我国地面观测云资料数据集总云量空间及时间差异。尽管两套资料能一致揭示我国总云量的分布形势和气候变化特征, 但区域性差异仍比较明显。天基、地基数据可对比格点上, 全国平均而言总云量卫星观测结果比地面观测偏高8.46%, 华南地区差异最小、东北地区差异最大。气候变化趋势分析结果表明:近23年我国总云量呈减少趋势, ISCCP D2产品总云量每年减少速度为0.015%, 小于地面观测的总云量每年减少速度 (0.063%); 东北地区总云量缓慢增多, 而青藏高原、西北地区总云量减少。利用卫星和地面资料均以累积距平法检测出1984—2001年总云量减少、2002-2006年总云量显著增加。     

祁连山区夏季总云量的气候变化与异常研究

利用祁连山区周围34个测站的1961-2000年6—8月总云量资料，采用EOF、REOF、谱分析等方法，分析了40a来祁连山附近夏季总云量的空间异常特征和时间变化规律。结果表明：EOF的前3个主成分的累积方差占总方差的78％左右，可以较好地反映夏季总云量整体异常结构，即主体一致型、东南和西北变化相反型、东北和西南变化相反型。REOF的前3个主成分的累积方差占总方差的74％左右，前3个载荷向量场可以较好地代表夏季总云量的3个主要异常敏感区：祁连高原区、祁连东南区，河西走廊东部区，其相应的代表站是野牛沟、永登和民勤站。用代表站的资料分析3个异常区总云量的时间变化，其演变具有不同的趋势，但有相同的20a和10a周期。     

城市化对北京地区日照时数和云量变化趋势的影响

利用1961～2008年北京城区和郊区12个台站的气候观测资料,采用趋势分析和累积距平的方法,研究了北京城区和郊区近48年的日照时数、总云量及低云量的年际和四季变化趋势,并探讨了城市化进程对日照和云量变化的影响。结果表明：近48年来,城区的总云量和日照时数呈减少趋势,但低云量呈增加趋势;郊区的总云量和低云量呈增加趋势,而日照时数呈减少趋势;具体到年代变化,1980年代初以后,城区总云量呈减少趋势,且1990年代减少的趋势最为明显,2000年后,城区总云量变化发生逆转,呈显著增加趋势。对于低云量,1960年代到1980年代,城区郊区低云量呈波动减少趋势,而1990年代到2000年代后呈波动增加趋势。对于日照时数,1960年代到1980年代城区郊区日照时数均呈增加趋势,1990年代至2000年代则呈明显减少的趋势。低云量与日照时数表现出明显负相关特征,这与北京城市化发展对区域气候的影响有密切的关系。     

近20年中国地区云量变化趋势

利用国际卫星云气候学计划（ISCCP）最新的D2云气候资料集,给出总云量、高云量及中云量在我国地区的分布特征;分别对季节平均和年平均的时间序列进行线性趋势分析,并进行效果检验。结果表明：近20年来中国大部分地区总云量没有显著的变化趋势,但是,在华南地区和西北部分地区的总云量有增加的趋势,青藏高原中部的总云量有所减少;在不同季节,各地总云量、高云量和中云量的变化趋势是不同的。     

南海地区总云量的气候特征研究

采用EOF展开、小波分析、Mann-Kendall突变分析等方法,利用国际卫星云气候计划(ISCCP)提供的月平均云气候资料集,分析了南海地区总云量的气候特征.结果表明:①总云量表现为南北型的空间分布特征,分界在16°N附近,以北区域主要受南北热力差异影响,以纬向分布为主;以南区域主要受海陆热力差异影响,沿海岸线分布....     

基于BP神经网络的单站总云量预报研究

云是能够对飞行活动产生影响、甚至危及飞行安全的气象要素之一。为了对北京单站总云量进行预报,利用人工神经网络的BP模型,针对不同时次进行关键因子的选取,尝试用多种预报因子的组合,建立了总云量预报模型。试验结果表明：所建立的模型具有较好的拟合、预报精度,并且没有出现＂过拟合＂现象,对新样本具有较好的泛化能力。     

低频扰动增量法在华南冬季低温延伸期预报中的应用研究

通过扰动物理量分解方法和增量预报方法,提出低频扰动增量的定义,分析冬季大气低频扰动信号与华南低温事件的可能联系,构建基于低频扰动增量的华南冬季低温延伸期预报模型,为低温延伸期预报提供科学参考依据。分析表明:(1)东半球500 hPa高度场低频扰动变化显著区域主要位于中高纬度45°×80°N地区,尤其在乌拉尔山脉附近及其以西的东欧地区和贝加尔湖以北的中西伯利亚地区;(2)500 hPa中高纬高度场和风场低频扰动增量的前两个EOF模态反映了周期为20 d左右低频振荡的传播型模态,EOF1反映的是导致中高纬度两槽一脊型的环流形势得以维持的低频扰动特征,EOF2反映的是中高纬度高空槽东移后出现的低频扰动特征,研究揭示了华南最低气温低频扰动增量与该低频传播模态的关系十分密切;(3)基于低频扰动增量的延伸期预报准确率明显优于直接应用原始场的延伸期预报,重点抓住大尺度环流的低频扰动增量及由其引起的预报量的扰动增量,可以提高延伸期预报的准确率。     

中国西北地区云的分布及其变化趋势

利用1983年7月—2001年9月ISCCP D2云的月平均资料,针对西北地区15种不同类型云的分布特征进行了分析,给出了中、低云量之和以及高云量在3个气候子区的多年变化趋势,初步探讨了其形成机制。结果表明:水层云、冰层云、水雨层云、冰雨层云和深对流云的光学厚度和云水路径值最大;水层云主要出现在天山山区、北疆地区和陕西南部,冰层云主要出现在北疆地区,水雨层云、冰雨层云和深对流云以及水高层云、冰高层云、卷层云的云量高值区在天山—昆仑山—祁连山一带以及陕南和/或陇南地区,因此上述地区也是有利于人工增水作业的地区。近20年中,高云量在3个气候区都呈明显下降趋势,中、低云量之和则呈上升趋势。西北地区云与地气系统之间可能存在这样一个过程:地面气温的升高,促使地面蒸发加剧,从而导致中、低云量增多而使降水增多,同时高云云量减少。