黑龙江省气温演变及未来趋势分析

利用1961-2015年的年平均及月平均气象资料,对黑龙江省全年、暖季与冷季平均气温进行分析,发现冷期和暖期持续时间相近,周期内的冷期和暖期平均气温相差较大。全年和冷季气温冷、暖期转换年份分别为1964年（暖转冷）、1988年（冷转暖）、2009年（暖转冷）;暖季气温转换年份分别为1969年（暖转冷）、1996年（冷转暖）、2015年前后（暖转冷）。利用模式方法和统计方法分别对2016-2030年黑龙江省气温变化趋势进行探讨,发现未来暖季和冷季气温上升幅度均变缓或者停滞,可能进入相对冷期。     

SDSM统计降尺度方法对江淮地区地面气温模拟能力评估及其未来情景预估

运用SDSM统计降尺度对江淮地区五个代表站点进行统计降尺度研究,应用独立观测资料验证发现统计降尺度模式具有一定的可靠性.在A2排放情景下,对5个测站的未来情景研究发现,到21世纪中叶,各测站普遍增温1.5℃左右,到本世纪末,增温幅度在4℃左右.这一结论与LMDZ动力降尺度模式结果基本一致,但统计降尺度的模拟值要略高于动力降尺度.     

东北地区冬季降雪的集中度和集中期变化特征

应用1961-2005 年东北地区冬季的台站降水资料,计算并分析了东北地区降雪集中度和集中期的时空变化特征和集中度偏高时的环流特征.结果表明,东北地区降雪集中度呈逐年上升趋势,集中期呈明显下降趋势。从年代际变化上来看,集中期存在着12 年的长周期,在1970 年代中期之后存在8 年左右的短周期。从空间变化的情况来看,东北地区冬季降雪集中度由东向西依次增加,吉林的东部地区出现集中度最低值,辽宁中部、吉林中部存在着集中期的高值中心。对于东北不同区域,东北东部和中部变化趋势一致,集中度呈上升趋势,集中期呈下降趋势。东北西南部和东北北部降水集中度均呈微弱的上升趋势,其中东北西南部地区降雪的集中度上升趋势最弱。东北北部降水集中期的下降趋势最弱。在影响东北降雪集中度偏高时,在高空500 hPa 东北地区均处于东亚大槽控制,东亚大槽在东北西部加深,而在东北东部有高压易于形成并加强,导致东亚大槽东移缓慢。高、低空急流均明显存在,与低空急流相比,高空急流更强,位置偏西南。在太平洋上水汽输送的高值区明显增强,范围也增大,东北地区受沿高值中心北侧向西北向输送的水汽影响。     

京津冀后冬极端低温与北极涛动相关性年代际减弱

基于京津冀冬季逐日平均气温资料,分析了冬季及各月京津冀极端低温日数与北极涛动(AO)的关系,以及后冬二者相关性年代际变化的大气环流异常.结果表明:20世纪80年代后期开始京津冀冬季极端低温日数呈减少的趋势.冬季极端低温日数与同期AO指数相关性存在显著年代际变化,20世纪80年代后期开始迅速减弱,21世纪00年代初开始前...     

1881-2010年哈尔滨市气候变化及其影响

利用哈尔滨本站1881-2010年的月平均气温、1909-2010年的月总降水量和1961-2010年哈尔滨所辖区、县（市）月平均气温、月总降水量资料,采用线性趋势分析方法,计算了哈尔滨市气温、降水变化速率,分析了哈尔滨市气候变化特征;阐述了气候变化对哈尔滨市的影响。结果表明：近50a,除巴彦7月气温略呈下降趋势外,哈尔滨各区、县（市）各月、季、年平均气温均呈升高趋势。哈尔滨各区、县（市）各月、季、年总降水量变化趋势不一致。近130a,哈尔滨市年、季平均气温均呈明显的上升趋势,20世纪80年代开始明显增温,21世纪开始增温尤为显著。近百年来,哈尔滨市年、季总降水量均呈减少趋势。气候变化对哈尔滨市农业、能源等方面的影响有利有弊,但对于水资源、人体健康和交通等方面有较大的负面影响。     

“蓝”能可贵的海洋能

什么是海洋能海洋能通常是蕴藏在海洋中的可再生能源的统称,包括潮汐能、波浪能、潮流能(海流能)、温差能和盐差能等,广义的海洋能还包括海上风能和太阳能。究其成因,潮汐能和潮流能来源于月球和太阳对地球的万有引力变化,其他各种能量都是太阳辐射产生的。在太阳系存在的年代中,是可再生的,取之不尽,用之不竭。     

1980-2009年黑龙江省玉米种植期低温冷害环流形势

利用1980-2009年5-9月黑龙江省24个气象站逐月平均气温资料、玉米品种及发育期资料和NCAR/NCEP再分析逐月500 hPa高度格点资料,分析玉米种植期间低温冷害的历史特征和低温冷害期间各类型500 hPa环流月平均距平合成场特征。结果表明：玉米种植期间,8-9月份最容易出现冷害,其余的排序是6、7月和5月。玉米种植期间,北部出现低温冷害的次数最多,东部、中部、西部次之,南部最少;南部出现低温冷害时,北部、中部和西部均出现了低温冷害,东部大部分出现了低温冷害。发生玉米低温冷害的月份,低温冷害发生区域月平均500 hPa高度距平场大多为负距平;玉米低温冷害发生区域对应的500 hPa高度距平值明显具有严重区域小于一般区域小于轻微区域的特征。     

1961—2019年黑龙江省冬季气温季节内变化及环流异常特征

利用1961—2019年黑龙江省冬季气温、NCEP再分析资料和环流指数资料,采用多变量经验正交函数分解、合成分析、相关分析等方法,分析黑龙江省冬季气温季节内变化及其环流异常特征,并进一步对比了主要环流因子在冬季气温季节内演变不同模态中的相对贡献。结果表明：季节内变化是黑龙江省冬季气温变化的基本特征。黑龙江省冬季气温存在季节内一致变化、12月和翌年1—2月反位相变化、12月至翌年1月和2月反位相变化三个主要模态。当冬季气温处于第一模态分布一致偏暖(冷)时,环流呈现北极涛动(AO)正(负)位相的分布特征,东亚冬季风(EAWM)偏弱(强)。当冬季气温发生季节内冷暖转换时,季内极涡、高空急流、西伯利亚高压(SH)和EAWM强度、中高纬环流经向度等均有明显调整。第二模态1月和第三模态2月环流场分别呈现类似极地欧亚型(PEA)和东大西洋型(EA)遥相关的分布特征。AO、SH、EAWM、PEA和EA是冬季气温季节内演变的重要影响因子。     

基于全球模式对中国极端气温指数模拟的评估

对IPCC 所提供的7 个全球海气耦合模式输出信息(年霜冻日数、生物生长季、温度 年较差、暖夜指数、热浪指数), 利用同期(1961-2000 年) 中国地区极端气温观测资料检测并 评价模式的预估效能。结果表明, 这些模式对中国地区的极端气温都具有一定的模拟能力, 但同时各个模式的模拟场都有各自的系统误差; 综合评价, 在7 个模式中GFDL-CM2.0 和 MIROC3.2 (hires) 两个模式对中国区域极端气温的模拟效果均为最佳。模拟所得的最优指数 为霜冻日数, 其后依次为: 暖夜指数、热浪指数、气温年较差和生物生长季; 而就空间分布 结构来看, 除暖夜指数的模拟效果较差之外, 其余指数均能较好地模拟出其空间分布特征。     

青海省极端气温事件的气候变化特征研究

选用青海省37个气象站点1961-2011年近51 a, 逐日气温(最高、 最低、 平均)资料, 采用国际通用的极端气温指数定义计算了9种极端气温指数, 并分析其主要气候特征.结果表明: 近51 a青海省极端气温呈明显上升趋势, 极端冷指标(霜冻、 结冰日数、 冷夜、 冷昼指数)呈下降趋势, 而极端暖指标(夏天日数、 暖夜、 暖昼指数)呈上升趋势, 且极端冷指标的减少幅度高于极端暖指标的增加幅度.空间分布上, 极端气温指数在全省呈一致的上升(下降)趋势分布.在近51 a的时间尺度上各种极端气温指数都存在多个较明显的周期, 如较短的3~8 a的准周期, 以及13 a、 17 a、 27 a的年代际周期特征.青海省年平均气温与极端气温指数有很高的相关性, 气候变暖突变前后极端气温指数表现出明显差异: 在变暖突变发生后, 霜冻日数、 冷夜指数、 冷昼指数、 结冰日数明显减少, 夏天日数、 暖夜指数及暖昼指数明显增加, 其中相对指数几乎呈倍数显著变化, 表明极端气温指数对气候变暖有很好的响应.