贵州省旅游景区旅游气候优势分析

利用2016—2018年贵州省89个4A及5A级旅游景区与同期县级气象站气温、湿度、风、降雨等自动站观测要素,建立多元回归模型,重建景区1961—2014年逐日的温度、湿度、风等历史资料,计算了旅游气候适宜性指数,分析贵州省旅游景区的旅游适宜性,挖掘景区避暑避寒优势。结果表明：景区历史资料重建值较温度递减率计算值更接近实际观测数据,重建值有很好的实用价值;贵州省旅游景区适游期长, 4—11月是全省旅游适宜期;全省4A级以上景区旅游气候适宜性为非常适宜和适宜等级的总占比大于2/3,比较适宜等级约占1/3,全省全年无旅游气候适宜性为较差等级的景区;贵州夏季非常适宜避暑的景区主要集中在中西部地区,北部、东部和南部地区避暑条件属于适宜区,冬季避寒资源主要集中在南部边缘地区。     

龙川县旅游气候舒适度分析

依据龙川县气象局1981～2010年的气象资料对龙川县的气候特征进行分析,利用舒适度公式得出龙川县人体舒适度气候指数,结合龙川县得天独厚的旅游资源,分析出龙川县各旅游区最适合旅游的时间。     

中国旅游气候适宜性评价研究

利用1960—2014年中国2479个气象站资料,从白天雨量占比、白天雨日占比及日照时长的评价标准等方面,对Mieczkowski提出的旅游气候指数模型进行了完善,构建了旅游气候适宜性指数(TCSI)。通过对中国20个旅游城市的检验表明,在不考虑景观特色时,TCSI在时间、空间上能准确、精细地表征旅游气候的适宜性,对避暑避寒地、滨海旅游地等具有较好的适宜性描述。利用TCSI对中国旅游气候资源精细化分析结果表明,5—9月我国大部分地区为适宜—非常适宜区域,占比稳定在92%以上;而冬季适宜区范围较小,40°N以北的地区基本不适宜旅游。在各分项因子中,热舒适性因子在冬、夏季贡献较显著,降雨、日照、风效因子在不同季节对不同地区的贡献差异较大。     

利用气候资源优势打造最佳人居旅游环境品牌

目前，旅游业已成为黔西南州的支柱发展产业。旅游气候环境是评价一个地区生态旅游资源好坏的标准之一，本文旨在从气候方面定量客观地评价我州旅游气候环境，以使我州在旅游宣传方面准确定位，趋利避害，发挥优势。     

基于人体舒适度的商洛市气候康养旅游评价

利用1980-2018年商洛7县(区)和西安地区逐日地面常规气象观测资料,分析商洛和西安的气温、降水量、日温差、相对湿度和风速等气象要素,并运用基于黄金分割法构建的人体舒适度计算方法对商洛7县(区)和西安市区进行舒适度等级划分,通过比较西安和商洛各地"舒适(0级)"日数时间分布特征给出商洛开展气候康养旅游的建议。结果表明:商洛市雨热同期,夏季降水量和相对湿度都较西安高,夏季平均气温为23.34℃,较西安低2~3℃,且商洛适宜的风速能舒缓炎热,气温日较差高利于夜间睡眠,具有优越的气候康养旅游资源;商洛7县(区)年均"舒适"日数均高于西安,可达60 d及以上,其中柞水和镇安县年均"舒适"日数最多,均为69 d,气温最高的7月洛南县的"舒适"日数最多,可达7 d;建议游客春季可前往"舒适"日数最多的镇安县进行康养旅游,夏季可选择"舒适"日数较多的洛南和柞水县,秋季则可选择"舒适"日数最多的丹凤县。     

未来气候变化背景下贵州省夏季旅游气候资源的变化预估

利用区域气候模式(RegCM4)1951-2005年历史模拟和2006-2099年RCP8.5(高排放)和RCP4.5(中排放)情景下的逐日平均气温、降水量、10 m风速和入射辐射通量,给出21世纪贵州省夏季与全国其他地区的旅游气候资源时空对比.结果表明:未来贵州省夏季平均气温的增幅在两种排放情景下均小于全国的增幅,且...     

阿勒泰地区旅游气候指数及评价

根据阿勒泰地区1954—2008年气象资料,分析阿勒泰地区气温、风速、相对湿度等特征,利用温湿指数和风寒指数分析和评价阿勒泰地区旅游气候资源,得出阿勒泰地区4—10月为旅游适宜期,最佳旅游期为5—9月。阿勒泰地区旅游舒适气候的评价为阿勒泰旅游业的发展规划和旅游者选择最佳旅游季节提供了科学依据。     

吐鲁番地区旅游气候指数及评价

旅游气候资源是旅游事业开发中极为重要的资源之一,本文通过对吐鲁番地区的主要旅游气候资源的评价,指出吐鲁番地区除葡萄沟景区以外的其他人文和自然景观应提倡四季游,为进一步拓展吐鲁番地区旅游业的发展空间提供了科学依据。     

四川省旅游气候资源开发初探

旅游业是极具潜力的可持续发展产业。随着旅游业的快速发展。社会对旅游气象服务提出了越来越高的要求，本文结合四川旅游资源就如何开发利用及评价旅游气候资源，拓展旅游气象服务提出了一些建议。     

云南省临沧市临翔区旅游气候资源分析

应用云南省临沧气象站1961—2016年逐日地面气象资料(气温、湿度、降水量、日照、风速风向等)进行统计,采用气候倾向率法、温湿指数法、风寒指数法和舒适指数法分析旅游气候特征。结果表明:临翔区气候温和,日照时数6 h,太阳能资源丰富;雨量充沛,季节上有雨季和干季之分;空气相对湿度大,年均值71%;无主导风向,静风多,风速小;无霜期长,自然灾害少,具有全天候游的优势。     

崇左市生态旅游气候资源评价及利用初探

通过分析崇左历年气候特点、变化趋势,对崇左市生态旅游舒适度作出评价和分析,结合崇左生态气候状况对空气负离子资源作了分析和阐述,对崇左发展生态旅游提出了一些思路,为发展生态旅游提供一些参考依据.     

辽宁省冰雪气候资源适宜性评价

为充分挖掘辽宁省冰雪资源优势,科学规划开发寒地冰雪资源,利用61个站点的气象数据,采用统计、定性或定量指标等分析方法,评估了辽宁省冰雪气候资源的适宜性。结果表明：辽宁省各地均具有冰雪资源,东部山区冰雪资源最为丰富,辽西地区结冰期长,大连沿海地区冰雪资源相对较少。辽宁省冬季室外冰雪活动温度条件较好,冰雪资源丰富区风速低且日照适中。冬季各地高温融雪、雾和大风、低能见度等气象灾害风险低。11月中旬到翌年3月上旬全省均可人工造雪,人工造雪时段适宜。抚顺、本溪、铁岭、沈阳、丹东、辽阳的大部分地区均是宜冰宜雪的最优地区;西部地区降雪量少,宜冰大于宜雪,可适当开发冰上旅游项目;沿海的葫芦岛和大连地区冰雪期短,可探索发展小规模的冰雪旅游项目和海冰旅游。     

云南省细网格气候区划及气候代表站选取

利用1961—2008年云南省124站气温观测资料,经过地形订正后,形成1km×1km的细网格点数据。在此基础上,开展了云南省细网格气候区划及气候代表站选取的研究。结果表明,云南可划分为高原气候带、温带、北亚热带、中亚热带、南亚热带和北热带等6个气候带,所占面积分别为3.32×104、3.65×104、15.65×104、6.82×104、8.66×104和1.31×104km2;高原气候带分布在滇西北3000m以上高海拔地区,温带主要分布在滇东北和滇西北海拔高度为2200～3000m的地区,北亚热带主要分布在滇中、滇西、滇南高海拔地区和滇北低海拔地区,中亚热带主要分布在滇中、滇东南和滇西南海拔较高的地区,南亚热带主要分布在滇南和河谷地区,北热带主要分布在滇南和海拔较低的河谷地区;各气候带分布与地形和纬度相关联,地形因素比行政区域更能体现气候特征;通过站点序列与气候带序列趋势变化一致性和偏离程度的统计分析,所选气候代表站与相应气候带序列变化非常一致,能够较好地代表云南各气候带变化特征     

丽水山地夏季避暑旅游气候适宜度评价

利用2015—2019年丽水市283个气象观测站的逐日和逐时资料,采用中国气象局“避暑旅游气候适宜度评价方法”行业标准,在研究避暑旅游气候适宜度时空分布的基础上,运用GIS平台建立不同地形条件下避暑旅游适宜度地理推算模型,对丽水避暑旅游气候适宜度进行区划。结果表明,丽水山地夏季避暑旅游气候适宜等级为很适宜,所占区域居绝对比重。6月丽水各站避暑适宜度为很适宜,以海拔800 m为界,随着海拔高度的升高,适宜度先增后减。7—8月避暑旅游气候适宜度随海拔高度增加而提升,300 m以上为较适宜及以上级别。地理推算模型表明,丽水避暑旅游气候适宜度与海拔高度密切相关,庆元适宜及以上等级区域面积占比为全市最高,避暑旅游气候条件最优,其次景宁、遂昌、龙泉避暑旅游气候适宜度也较优越。     

MDERF产品在贵州月气候预测中的释用

基于MDERF(Monthly Dynamic Extension Range Forecast)模式输出500hPa位势高度场资料和贵州各月干旱综合指数、降水和气温等历史样本,利用秩序回归降尺度法,研究该方法对贵州月干旱综合指数、降水和气温的预报技巧和预测效果.结果表明:该方法从穷尽所有因子组合中选出彼此独立的3个最佳组合因子共同作为预报因子,从而增强可预报性;模型5 a回报试验和2007年8月试报结果表明该方法在实际预测业务中的应用潜力;各气候要素多年的距平相关系数评分比较稳定,其中月干旱综合指数、降水距平百分率、气温距平全年平均距平相关系数评分分别为0.14、0.15和0.14;各气候要素中月气温预报的Pc最高,平均为73%.综合分析表明,该方法在月动力延伸预报产品对贵州月气候要素预测释用中具有较好的应用前景.     

辽宁省新旧气候平均值变化及影响分析

根据辽宁省61个气象站1961—2020年逐日气温和降水量数据,对比分析1991—2020年和1981—2010年新旧气候平均值变化及对辽宁省气候业务的影响。结果表明：1—11月平均气温、平均最高气温、平均最低气温均升高;10—12月降水量增幅最大。年及四季平均气温、平均最高和最低气温均升高,增幅自东部和西部山区向中部平原地区增大,中部区域增幅最为显著;平均气温和平均最高气温均以春季增幅最大,平均最低气温夏季增幅最大。年、夏季和秋季降水量减少,春季和冬季增加;7—8月降水量总体减少,东部山区和大连沿海地区降水量增加;7月下旬—8月上旬降水量增加,辽宁西部和南部地区增幅最大,为5%～6%,北部地区增幅最小。气候平均值改变后,四季平均气温及降水量评价等级均发生了变化。     

黑龙江省多水期降水气候变化

利用1961—2020年降水量数据分析黑龙江省多降水期和少降水期的转折年及不同时期降水差异,得出结论：(1)1961年以来,黑龙江省年降水量经历多—少—多—少—多的演变,1966年以前降水量偏多,1967—1982年偏少,1983—1998年偏多,1999—2011年偏少,2012—2020年偏多。(2)黑龙江省多年平均降水量526.2mm,中部山区偏多,西南部和西北部偏少。多降水期(PM)平均降水量596.6mm,相对基准气候期降水偏多13.4%,偏多区主要在46—48°N之间;少降水期(PL)平均降水量485.8mm,相对基准气候期降水偏少7.7%,主要是西部和中南部偏少。(3)PM1时期黑龙江降水量554.6mm,相对基准气候期偏多5.4%;PM2时期降水量638.6mm,偏多21.4%;PM1时期降水主要多在西南部,PM2时期降水主要多在东北部;PM1时期,冬季和春季降水量却表现出偏少,冬季全省偏少15.3%,春季偏少8.6%;5月中下旬和8月下旬至9月上旬的日降水量PM2时期较PM1时期偏多,7月中旬降水量较PM1时期少。     

B2气候情景下2011-2050年辽宁农业气候资料演变特征

利用区域气候模式PRECIS输出资料,基于时间序列分析及空间分析方法对2011-2050年B2气候情景辽宁省农业气候资源时空演变特征进行分析。结果表明：辐射资源增多趋势不显著,但在2031-2040年达到峰值;生长季降水呈减少趋势,与辐射资源变化呈相反位相,减幅从西向东依次增大,辽东大部地区减幅达20 mm/10a以上。不同年代降水多寡将对洪涝和干旱事件的发生具有指示意义。大于等于10 ℃积温呈极显著增多趋势,大部地区增幅在100 (℃·d)/10a。辽西东部和辽北西部地区初霜日显著延后1-3 d,辽宁北部和辽东部分地区终霜日显著提前1-2 d。初霜日的延后和终霜日的提前使得无霜期延长,说明辽宁地区未来40 a热量资源明显增多,这将为应对气候变化调整农业种植结构提供参考。