一次霾天气条件下石家庄上空大气气溶胶数浓度的飞行探测与特征分析

利用2010年8月30日河北省石家庄一次霾天气条件下的气溶胶飞行探测资料,分析了石家庄地区上空658—6933 m高度范围内大气气溶胶粒子平均数浓度、平均直径的垂直分布特征和9个水平飞行高度上的谱分布特征。结果表明:轻度霾天气条件下的气溶胶平均数浓度为325个/cm3,平均直径为0.169μm。在约1000 m高度以下,气溶胶平均数浓度随高度的增加呈线性减少趋势。粒径也随高度增加而减小,由0.187μm减小至0.164μm。1000 m高度以上,气溶胶平均数浓度随高度减少趋势变缓,粒子平均直径在0.167~0.171μm范围内波动。9个不同高度上的谱分布都呈单峰型,随着高度增加,谱宽变小,峰值向小尺度方向移动。后向轨迹计算分析表明:污染气团的远距离输送可能是导致大气1500 m高度层气溶胶数浓度突增的原因。     

河南一次西南涡暴雨的大气排熵指数特征分析

应用耗散结构理论,基于广义相当位温构建大气排熵指数,利用常规观测资料、地面加密自动站雨量资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料等,对2008年7月21—23日一次西南低涡东移造成的河南省大范围暴雨过程的大气排熵指数进行诊断分析,结果表明:大气排熵指数的演变与此次西南涡暴雨落区和雨强关系密切,暴雨落在负排熵指数中心偏南一侧,大雨以上降水分布在排熵指数负值中心轴线附近及其偏南侧;强降水开始前,排熵指数明显减小,强降水持续时间与排熵指数低值维持时间联系紧密;雨强不仅与排熵指数低值有关,且与低值维持时间、6h变化量也有密切关系。排熵指数低值中心位置和中心值的强弱变化与该个例中西南低涡中心位置和其强弱变化具有较好一致性。     

冬小麦农田裸温与气温差异分析及其应用

以矮秆代表作物冬小麦为研究对象,利用郑州农业气象试验站2010年10月15日—2011年6月2日农田小气候观测的各层裸温、气温、总辐射和覆盖度资料,采用对比差值、温度垂直梯度等方法统计分析,并对温度对比差值和总辐射曝辐量相关关系和温度的垂直梯度分布特征进行了研究,结果表明:25cm、150cm和300cm高度的日平均裸温和气温变化趋势基本一致,其对比差值呈由小变大趋势;各层裸温和气温的日分布符合温度日变化分布的一般规律,垂直梯度变化比较明显;各层对比差值呈单峰分布,峰值出现在正午12时左右;裸温和气温的对比差值与总辐射曝辐量呈线性相关。裸温与气温的垂直梯度变化有很好的一致性,可利用裸温不同层次间垂直梯度变化特征确定气温传感器合理的安装高度;根据麦田裸温垂直梯度变化特征,考虑到温度防辐射罩高度限制,矮秆作物田间小气候气温应在距离地表面25cm、50cm和150cm高度附近分别设置观测层次。     

巴中短时强降水特征分析及预报方法研究

利用2010~2014年巴中区域自动站资料、高空实况资料、地面实况资料以及雷达资料,分析了巴中短时强降水(小时雨量≥20mm)的年际、月际、主要发生时间段和落区、强度特征以及短时强降水和海拔高度关系。研究并总结了巴中发生短时强降水的影响系统、概念模型、物理量预警指标、雷达预警指标,为今后预警巴中短时强降水提供参考。     

利用不同方法反演冬小麦叶面积指数研究

基于高光谱数据的叶面积指数监测是快速获取冬小麦叶面积指数的重要方法。为了探究回归方法和高光谱数据变换对冬小麦叶面积指数反演精度的影响,采用逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别建立基于冬小麦拔节期冠层高光谱数据、一阶导数光谱数据、二阶导数光谱数据和对数光谱数据的叶面积指数多元线性回归模型。结果显示,导数和对数变换能够提高冬小麦LAI反演精度,以蓝紫光、绿光、红光和近红外波段建立的一阶导数光谱数据逐步回归模型最优,建立回归模型的决定系数R2为0.974,交叉验证的RMSE为0.131,可为冬小麦LAI估算的方法选择和数据处理提供依据和参考。     

前期高度场和海温场变化对贵州冬季冻雨的影响

基于1962~2008年贵州84站冬季冻雨日数、前期北半球500h Pa高度场和西北太平洋海温场资料,利用秩序量三因子最佳子集回归法,开展前期高度场和海温场变化对贵州冬季冻雨的影响分析。结果发现:前期两个场共同作为预报因子比把其中某场单独作为预报因子的相关要好,预报因子最佳时段为同年的4~7月,并存在着较好的"跨季度相关"现象。影响贵州冬季冻雨的最佳预报因子主要集中于高度场和海温场具有重要天气气候意义的关键区域,如暖池附近以及北美洲东北部等区域。     

温江站日照计与直接辐射表观测日照时数差异分析

利用四川温江站日照计观测日照时数与其一级辐射站的直接辐射表观测日照时数资料,对二者观测结果的差异特性进行了分析。结果表明:日照时数各项目的日照计观测比直接辐射表观测值偏高。日合计值平均偏高0.22小时,月合计值平均偏高6.3小时,年合计值平均偏高78.8小时。两者观测日照时数月平均差值夏半年相对较大,冬半年相对较小,夏半年各月差值的离散情况大于冬半年。两者观测日照时数值线性相关显著。两种观测方式测得的日照时数有差异主要是由于观测原理、技术方式的不同引起,但操作不规范、设备安装不当、天气影响等因素也会导致观测结果的差异。     

A2和B2排放情景下气候变化对福建省水稻生产的阶段性影响

选择IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A2和B2方案,利用区域气候模式PRECIS构建的气候变化情景文件与作物模型(CERES-Rice)耦合,采用雨养与灌溉两种方式,并综合考虑未来CO2浓度增加带来的直接增益效应,模拟了未来2020s及2040s两个时段气候变化对福建省水稻生育期与产量的影响。结果表明:无论是雨养方式还是灌溉方式,未来全省各稻区水稻生育期都将缩短,并且随着温度增高,2040s时段缩短的时间较2020s更长,单季稻生育期缩短时间最长,可达15~20 d。雨养条件下,除了闽东南双季稻区后季稻在2020s时段表现为2.3%(A2)和3.1%(B2)较小幅度的增产外,其他稻区各种稻作制度下的水稻产量较之BASE均出现了不同幅度的减产。闽西北稻区后季稻减产幅度最大,2020s时段A2和B2情景下减产幅度依次为6.9%和10.2%,2040s时段减产幅度进一步加大至14.1%和15.6%。闽东南稻区后季稻模拟结果较为乐观,尤其是在灌溉条件下表现为不同幅度的增产,两种情景下分别增产了1.7%、3.9%。双季稻种植区的后季稻产量稳定性均不如早稻和单季稻的,且随着温度升高,到2040s产量不稳定性有增加的趋势。灌溉在一定程度上可以缓解未来高温天气带来的产量波动。从全省的总产变化趋势来看,A2和B2两种排放情景模拟的结果都不容乐观,即使采用充分灌溉的方式,也依旧表现为减产。2020s时段,两种情景下分别减产0.74%与2.44%;2040s时段,两种情景下减产为3.50%与3.23%。未来早稻和单季稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润,与之相关的灌溉需要量均有所增加。     

高速公路交通事故与气象条件的关系研究

恶劣天气是高速公路交通事故发生的重要诱因。为了解气象条件对高速公路交通事故的影响程度,基于2006—2008年汉宜高速公路交通事故数据,统计分析了该路段交通事故的月际和日变化特征,利用事故率和日交通事故指数区分定义了交通事故频次和灾害严重程度,采用多项式曲线拟合了气象条件与事故指数的关系,确定了事故突发增长的临界气象指标。结果表明:汛期5—9月是汉宜高速公路交通事故高发时期,冬季其次,春季3—4月及秋季10—11月事故发生较少。高速公路交通事故存在明显日变化特征,03—04时和14—17时为事故高发时段。汉宜高速公路交通事故频率主要受中到大雨和夏季高温天气的影响,事故灾害严重程度主要受强降水和冬季低温天气的影响。大风强降水天气条件下的事故率要高于一般强降水条件下的事故率,夏季潮湿、闷热天气条件下的事故率要高于一般高温天气条件下的事故率。当高速公路沿线平均日雨量达到中到大雨时,事故率达到高峰;当沿线平均雨量超过20 mm时,事故灾害突发严重。当公路沿线平均高温超过33℃时,事故率突发增长;0~3℃的低温对事故灾害程度影响较大。