库尔勒城市化对气象要素的影响分析

用库尔勒站和参考站1961—2015年的气候资料序列,采用差值分析和T检验方法对资料序列进行均一性检验、区域一致性分析,计算气象要素与城市化指标中的人口、地区生产总值的相关系数,研究地处南北疆交通枢纽的库尔勒气象站气候资料受城市化影响程度。结果表明:(1)库尔勒站与参考站气温差值分别在1986年前和1996年后,呈现2次增长,上升幅度分别为1.03℃和1.2℃左右,这与库尔勒的城市化发展进程对应紧密。相对湿度和风速差值随时间变化呈波动变化,降水量在1990年前后变化明显,1990年之前差值基本为正,而1990年之后差值为负。均一性检验结果显示气温存在2个断点,风速4个断点,相对湿度2个断点,降水量1个断点。(2)库尔勒城市化对年平均气温、相对湿度的影响较为显著,分别为0.17℃/10 a和-1.20%/10 a,气温与人口、地区生产总值呈正相关,相对湿度与人口、地区生产总值呈负相关,两者均通过了0.05以上的显著性水平检验。(3)新旧站观测资料对比分析显示,新旧站降水、风速、相对湿度资料序列连续性较好,受城市化影响,气温尤其是最低气温新旧站差异显著不能连续使用。     

城市化发展对气象要素的影响

为了探讨城市化对城市区域气象环境的影响程度，以辽宁中部城市群为试验区域，选取一个冬季的重污染过程，利用中尺度数值模式MM5进行了数值模拟研究。研究发现，MM5能够比较细致地反映出城市化对区域气象环境的影响。结果表明：城市化发展对于地表状况的影响使得近地面风速、比湿减小，温度升高，同时会导致逆温现象加剧，恶化局地气象条件。     

西安市市区与郊区气象要素对比分析

利用2005-2006年西安国家气象观测站二级站和泾河国家气候观象台的地面气象资料进行了对比分析，两站气象要素有一定的差异，分别反映出了明显的城市气候特点和郊区气候特点。主要表现在西安市市区气温比郊区高，一年中冬、春季温度差异较大，夏、秋季温度差异较小；西安市市区的降水量比郊区多，易产生对流性降水的秋、夏季降水量差异更为明显，冬季降水量基本没有差异；西安市市区的风速比郊区小，郊区的大风出现次数多；西安市郊区的空气相对湿度高于市区，平均高3％～7％；轻雾、大雾日数郊区多于市区。     

城市人为热对北京热环境的影响

城市的人为热对城市热岛的产生有重要作用 ,通过对北京冬季的居民采暖排放废热、汽车排放废热和工业生产排放废热的估算 ,制定了考虑随时空变化的北京市人为热排放清单。利用北京大学城市边界层模式对北京冬季城市边界层结构特征进行模拟 ,通过考虑和忽略人为热的排放研究北京地面温度的变化 ,并通过几种方案减少人为热的排放对缓解城市热岛作用作出评价。     

新疆塔额盆地各气象要素对水面蒸发影响的敏感性分析

水面蒸发敏感因素的判断,对于干旱区水资源的规划与利用具有重要指导意义。文章以新疆塔额盆地内的塔城市气象站1981—2010年资料为例,采用敏感系数法对研究区多年月均水面蒸发影响因素进行敏感性分析,并与关联分析法分析的结果对比。结果表明：在塔额盆地内,温度与水汽压二因素对水面蒸发影响最为敏感;基于敏感系数法的敏感因素研究结果与关联分析的结果基本一致,尤其在主要影响因子的判定上。     

人为热对城市边界层结构影响研究

为研究不同人为热源引入方案对城市边界层结构模拟性能的影响，以杭州地区为例，在区域边界层模式（RBLM）中引入一种新人为热源处理方案，即对城市中的人为热排放分层考虑，将低层的人为热源加入地表能量平衡方程，将高层人为热源分布与建筑物高度和密度联系起来，加入热量方程中，同时考虑了人为热源强度的日变化。数值试验结果表明，这是一种比较合理的处理方案。人为热源引入方案对城市边界层结构的影响表现在:气温、湍流动能增加，并通过湍流交换输送到较高层大气；大气不稳定度增加，混合层高度最高抬升了400 m；城市地区上升速度增加，热岛环流加强；白天人为热源一般为太阳辐射的10%～20%，对地气交换的影响较小。夜间没有了太阳辐射能量，对地气交换的影响比日间更明显；冬季低层湍流活动加强，湍能约增加40%，大气层结稳定度降低。     

西安市日供水量与气象要素的相关分析

水资源已成为制约城市发展的重要要素，合理调配使用水源，能有效减少物力和财力的浪费。利用西安市日供水量资料，分析西安市日供水量的季、月分布特征，对逐日供水量与温度、降水、日照气象要素相关分析，选取相关较好的日平均值作预报因子，建立日供水量的简易预测模型。     

气象要素对大豆产量的影响分析

基于2001-2009年大豆田间试验观测数据,利用相关和通径分析揭示了大豆不同发育期的气象因子和生物因子对大豆产量的影响。结果表明：不同发育期的气象要素对大豆产量影响效果不同,其中开花-结荚期的平均气温与大豆产量相关性最大,为0.90,其次为播种-出苗期的降水,相关系数为0.71,结荚-鼓粒期的相对湿度和日照时数,分枝期的生物量和开花期的叶面积对大豆产量具有一定影响（r>0.5）。通径分析显示具有显著直接作用的因子是开花期的叶面积,不同发育期的气温与降水主要通过对生物量和叶面积的间接作用来影响大豆产量,结荚-鼓粒期的相对湿度和日照时数对产量具有较大的直接作用。耦合气象因子与生物因子建立大豆产量回归模拟方程,能够较好解释大豆产量（R²=0.99）。     

青藏高原热力异常对四川省及周边区域气象要素影响分析

利用方差统计方法分析了前期高原大气热源异常时四川及其周边区域的主汛期的位势场、相对湿度场、垂直速度场以及风场的变化。结果表明,当前期高原大气热源异常时,次年汛期四川及其周边区域的各要素场会出现显著变化。当前期高原加热场异常偏强,在次年的5-6月东北冷涡异常偏强、7-9月青藏高压显著偏强,而副热带高压的位置明显偏东;当前期高原加热场异常偏弱时,次年河套西风槽则异常偏强,青藏高压明显偏弱。其次当前期高原加热场异常时在次年汛期比湿场、垂直速度以及风场变率上都有异常。分析结果对于进一步理解青藏高原对四川及周边地区的天气及气候变化具有一定的意义。     

西安地区热岛效应与景观生态格局相关性研究

从景观生态学角度出发,基于2013年西安地区逐日平均、最高和最低气温数据以及遥感影像资料,运用数理统计和数字图像处理等方法,研究冬、夏季节地面气温表征的城市热岛效应变化特征,获取土地覆盖/利用类型信息。在此基础上,分析该地区景观格局特征,以及热岛效应与土地利用景观格局的关联性。结果表明:西安市城市建成区冬季、夏季均存在明显的热岛效应,且热岛效应对日最低温度敏感性更高;热岛效应强度与城镇用地和林地的面积、破碎度、斑块占景观总面积比、景观形状和斑块结合度均存在联系,且热岛效应对城镇用地景观格局的敏感性冬季高于夏季,而对林地景观格局的敏感性则是夏季高于冬季。     

利用气象要素计算五道梁地区土壤热流量的试验

根据五道梁地区1994—1997年的热流板测量土壤热流值,初步分析了该地区土壤热流随时间的变化特征。利用1994—1996年的月平均资料分别分析了总辐射、地表温度、地表温度和80 cm深度温度差和2 cm、10 cm深度的土壤热流的相关性,并建立了相应的回归方程;利用得到的回归方程对1997年的土壤热流作计算检验,就月平均资料来说,用总辐射和地温差来计算浅层土壤热流结果是比较可靠的。     

靖西县气象观测场环境变化对气象要素的影响

通过对靖西县1957～2008年部分气象要素的对比分析,发现从1957年至1998年后观测场周围环境逐年恶化,年平均气温、最高、最低气温上升,平均相对湿度下降,雾日、大风日、日照时数减少,SE主导风向受阻,目测项目的准确性受到影响。     

太原城市化进程对城市热岛的影响

采用城市化的多项要素指标,系统考察了太原1980-2009年期间城市化的发展对其城市热岛效应的影响关系,发现城市化的发展是导致城市热岛效应形成和加剧的主要原因.认为:①近30年,太原市郊区的增温率为0.51℃/10a,市区的增温率为0.90℃/10a,热岛强度的增温率为0.39℃/10a,热岛效应不断增强;②各类城市发展指数与城市热岛效应都有很好的相关关系;③太原城郊温差和总人口对数呈线性相关关系,其长期变化相关系数为0.81;④太原城郊温差和城市房屋建筑面积对数呈线性关系,其长期变化相关系数为0.85.     

西安霾天气时空分布特征与影响因子分析

选用1971—2013年西安7个一般气象站和西安探空站资料,综合人工观测霾日记录、能见度小于10.0km、相对湿度小于80%的标准,分析霾的年代际、季和月的时空分布特征,以及霾天气时风、降水、边界层等影响因子。结果表明:120世纪70年代至21世纪西安年代际平均霾日呈"减-增-减-增"趋势;2西安是关中地区主要大气污染区,霾主要出现在冬季,多发区域基本维持在中东部;城市化对霾天气发生影响显著,呈市区、近郊多,远郊少的特点;3大部分霾持续时间不超过一周;近95%霾出现在3.3m/s风速以下,一半以上霾天气风力小于1级;4霾日与雨日成反比,与连续无降水日数成正比,月均最长连续无降水日数低值区为4—9月,霾日数均不多;各月边界层高度和霾日数呈明显的反相关,冬季边界层低,霾日最多;5特殊的"盆地"地貌、风速逐年减小的气候变化趋势、城市工业污染加重等是造成西安霾天气形成并波动上升的重要影响因子。     

宁波城市化进程对夏季极端气温和高温热浪的影响

利用浙江省沿海宁波鄞州站(城区)、台州洪家站(郊区)和宁波石浦站(海岛)1956-2018年夏季(6-8月)逐日最高、最低气温和1978-2017年宁波城市化进程参数资料,研究城市化进程与夏季极端气温及高温热浪之间的关系。结果表明:1)宁波城区夏季的最高、最低气温的增幅分别为0.306℃/10a、0.271℃/10a,台州郊区增幅与之接近,海岛增幅最小;城区气温的突变时间均早于郊区和海岛的;热岛效应对城区的最高、最低气温变化贡献率分别为57.8%和53.5%,不仅对气温增幅占比大,而且其突变时间要早于城区及对比站气温本身的突变时间。2)宁波是高温热浪袭击较为频繁的城市,20世纪90年代开始强高温热浪较集中,21世纪以来高温热浪尤为严重;台州郊区20世纪各级高温热浪频次变化不大,但21世纪较20世纪明显增多。3)宁波城市化发展对高温热浪影响显著,城市化对高温热浪贡献率,相对于郊区站为46.1%,相对于海岛站接近100.0%。4)宁波城市化进程参数K的突变时间与城区的夏季平均最高、最低气温的突变时间一致,与高温日数、平均及极端最高气温、高温热浪频数均显著正相关,其中与平均最高气温的相关性最高。     

基于气象要素的逐日玉米产量气象影响指数

利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明：利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。