气象灾害特征及影响

对各气象灾种、标准以及达州各气象灾害的基本特征、时空分布特点、历史演变规律以及造成的影响进行了较全面的分析，并对未来10～20年内各气象灾害可能出现的情况以及造成的影响进行了预测。     

纬向平均环流预报的系统性误差及其改进

大量的月预报实例分析表明,纬向平均环流(本指高度场纬向平均分量)存在明显的系统性预报误差,且在总误差中占有可观的份额。国内外其它模式也存在类似的现象。为克服这一困难,本尝试了“结合”(hybrid)的途径。应用重构相空间理论和非线性时空序列预测方法,在大量历史资料的基础上,构造了月尺度逐侯纬向平均高度场(零波分量)距平场的非线性预报模型。然后,将非线性预报和谱模式动力预报结合起来,即将非线性预报结果转化为模式需要的颅报量,再在模式积分过程中的每一步取代其相应部分,实施过程订正。初步试验结果表明,这种途样合效地减少了模式纬向环流的预报误差;特别是通过非线性波流相互作用,还改善了部分波动分量的预报。     

基于MODIS资料的贵州植被叶面积指数的时空变化及其对气候的响应

利用2000～2006年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)卫星遥感观测的植被叶面积指数月平均资料以及相应时段的月平均气温、降水的观测资料对贵州植被的时空变化进行了分析.结果表明贵州2000～2006年植被分布受水热条件控制表现出对气候因子不同的响应关系,其中对降水的响应关系比气温明显,特别是冬季和春季,而植被在夏季和秋季的分布主要受气温的制约,与降水的关系并不明显.从季节和年际尺度的时间变化角度而言,植被对气温的响应比对降水明显,季节变化和年际变化的相关系数分别为0.89和0.73(分别通过99.9%和95%信度检验).     

湖南省强对流天气特征统计分析

本文运用2000～2005年湖南省内244个强对流天气资料,统计分析了湖南省强对流天气的时间、地域分布特征,并对湖南省强对流天气形势进行了分型,结果表明:湖南省强对流天气多在春、夏季出现,72%的强对流天气出现在夜间,其中冰雹、短时强降水出现几率山区大于平原.而大风在平原地区出现几率平均大于山区.省内强对流天气类型分为5种:地面冷锋型、副高边缘型、地面倒槽型、静止锋型、东风波影响型.     

近40年鄂西南暴雨的气候特征分析

分析了20世纪70年代以来鄂西南暴雨的时空分布特征,结果表明:暴雨日数由南至北、由西向东方向递减,暴雨日数等值线呈东北～西南走向;鄂西南暴雨的年际变化差异较大;3～11月逐月暴雨日数呈倒"V"型分布,5～9月为暴雨多发季节,6～8月为暴雨集中期;暴雨日变化特征是夜间暴雨频次高于昼间,这说明这一带的强降水多出现在夜间;鄂西南暴雨的初发生月份可概括为"东早西晚",而东部是"南早北晚";暴雨终月分布也是"东早西晚",而东部则相反是"南晚北早".     

北京城市高温遥感指标初探与时空格局分析

利用北京高温天气下的NOAA18/AVHRR卫星资料与气象台站资料,分析了日最高气温与遥感反演的城市地表温度的关系,初步确定了地表高温阈值并建立了高温遥感指标,并利用1989~2008年(缺2002年)6~9月NOAA/AVHRR资料开展了北京地区高温时空格局分析研究。指标初步研究表明:北京气温高温值为35、37、40°C对应的遥感地表高温值分别为44、47、52°C,可以较好地适用于北京平原地区;利用该阈值建立的地表高温强度指标(LSHI)对北京平原高温的监测与气象台站高温监测基本一致,而高温比例指数指标(LSHP)能有效反映出城市高温空间强弱和时间差异。北京遥感地表高温空间格局分析显示:夏季(6~8月)旬平均遥感地表温度≥44°C年出现概率不超过50%,广泛分布于城区和平原区;旬平均遥感地表温度≥47°C年出现概率不超过40%,集中于北京五环内;旬平均遥感地表温度≥52°C年出现概率不超过15%,集中于城区;6~9月高温出现的概率高值区一般都集中于五环内,其中旬平均遥感地表温度≥44°C、≥47°C、≥52°C的出现概率分别为80%~100%、60%~80%、10%~40%。     

陕西降水季节及季节内振荡的气候特征

利用谐波分析、功率谱分析的方法,对陕西82个站点1962~2006年逐日降水资料进行气候平均分析,研究气候平均态下陕西降水季节及季节内振荡的时空分布特征。结果表明,陕西大部分地区降水主要以季节变化(年循环)为主,降水准双周振荡在全省范围都比较显著,降水30~60 d季节内振荡的显著分布区域主要集中在关中和陕南,这种地域分布与副热带高压随东亚夏季风南北移动有很大关系;气候平均态下降水的准双周振荡幅度于4月中旬开始逐渐加强,7~9月振幅最强,10~11月开始逐渐减弱;降水准双周振荡显著时期主要在夏季,而30~60 d季节内振荡在全省全年都存在,夏季比冬季振幅大,陕南和关中地区最大振幅出现在7月初。     

洛阳地区雷暴活动规律和雷灾分析

利用洛阳市及9县10个观测站1966-2005年的雷暴观测资料,统计分析了洛阳地区雷暴活动时空分布特征,结果显示:洛阳地区雷暴时空分布很不均匀,栾川、嵩县、孟津偏多,宜阳、新安、汝阳偏少,南北多中部少;20世纪60年代中期到70年代雷暴日数偏多,80年代至今雷暴日数偏少,但从80年代开始,洛阳地区雷暴日数有缓慢上升的趋势,年际变化幅度大,季节性特点非常明显,集中出现在4-9月,而夏季雷暴日数接近全年的80%。洛阳地区雷击人员伤亡事件主要发生在农村,造成的财产损失主要在市区,近年来雷击次数及所造成的损失呈上升趋势。     

河西西部工业区PM10质量浓度分布特征及其与气象要素关系研究

利用嘉峪关2014年1-12月不同下垫面的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压等相关气象要素资料,分析了河西西部工业区不同下垫面PM10质量浓度的时空分布特征,结果表明,靠近酒钢厂区的市北区代表站酒钢宾馆PM10质量浓度,明显高于市南区靠近东湖绿地公园的市气象局代表站。两站均是春季大于其他季节,其中4月浓度最大,7月浓度最小,PM10质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其是沙尘天气的影响巨大,据近10 a沙尘资料统计,4月份是沙尘天气高发期,两者之间有一定映射关系。分析PM10质量浓度与其对应的温度、压强、相对湿度、风、能见度的对象要素的关系,研究表明,沙尘日的平均风速和最大风速均大于非沙尘日,相对湿度,气压,和能见度均小于非沙尘日。     

中国区域加权平均温度的时空分析及模型研究

加权平均温度(T_m)是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的T_m多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了T_m的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的T_m单因子回归模型和增加了时空参数的T_m多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。T_m单因子回归模型和T_m多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对T_m的影响,将T_m多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的T_m多因子回归模型,其精度与T_m多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节T_m的精度情况。结果表明增加了时空参数的T_m多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度T_m的计算。