应用条件植被温度指数预测县域尺度小麦单产

选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）对各县（区）的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测。结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期（0.489）最大,抽穗-灌浆期（0.427）次之,返青期（0.035）与乳熟期（0.049）较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9%的相对误差小于2.0%,71.6%的均方根误差小于75.0 kg/hm2。     

基于厄米特插值和时间序列模型在沉降监测中的应用

针对沉降监测中用时间序列分析数据样本较少、处理精度不高的问题,本文引入厄米特插值,提出用厄米特插值法对数据进行插值,增加数据样本,然后用时间序列对数据进行建模分析。为了验证用厄米特插值后的数据建模精度,将上述理论运用到工程实例中,用时间序列分析分别对厄米特插值处理后的数据和原始数据进行建模分析,得到用厄米特插值处理后的数据进行时间序列分析建模的平均绝对误差比原始数据建模的平均绝对误差高0.083 8 mm。说明厄米特插值和时间序列组合模型精度比较高。     

中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。     

三江源区大气可降水量时空特征及其与降水关系

利用1979—2016年欧洲中期天气预报中心(ECMWF) ERA-Interim (1°×1°)再分析资料中的经、纬向水汽通量和大气可降水量(precipitation water vapor,PWV)数据,采用相关性分析、趋势分析法、累积距平、IDW等方法,分析三江源地区PWV与水汽通量的时空分布特征、降水转化率(precipitati-on conversion efficiency,PCE)变化规律。结果表明:过去的38 a,经、纬向多年平均水汽通量分别为50. 2、196. 7 kg·m-1·s^(-1),纬向水汽通量气候倾向率比经向大。南边界为纬向主要水汽输入边界,东边界为经向主要水汽输出边界,纬向水汽输送大于经向输送。多年平均PWV为1998. 3 mm,近38 aPWV呈现微弱增加趋势,1979—1997年,PWV呈下降趋势,1998年后PWV呈增加趋势,同期降水也在增加,说明该时段三江源地区气候转湿。PWV与水汽通量的年际变化趋势和转折年相一致。三江源区多年平均PCE为24. 57%,1989年PCE最高,达32. 76%,各季节平均PCE空间分布与年平均PCE分布一致,均表现出南部、东南部高,西部、东北部低的变化特征,各季节PCE大小差异明显,春季多年平均PCE为15. 92%,夏季25. 67%,秋季21. 01%,冬季仅7. 03%。     

西藏雅江中西段流域夏季降水量变化特征

利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。      

2018年夏季的那些雨

提起夏季,最常想到的两个字,除了“热”应该就是“雨”了。受东亚夏季风的影响,我国夏季盛行偏南风,将来自海洋的暖湿气流输送至中国大陆腹地,带来丰沛降水,雨季就多发生在这个时期。2018年,我国平均降水量673.8毫米,较常年偏多7%,其中夏季(6-8月)降水量为356. 4毫米,占全年总量的一半以上,较常年同期偏多10%,是1999年以来降水量最多的年份。     

1961-2010年青藏高原气候变化特征分析

利用1961-2010年青藏高原及其周边地区158个气象站温度(包括平均温度、最低和最高温度)、降水和风速资料,对青藏高原的气候变化特征进行了分析。结果表明:(1) 1961-2010年青藏高原主体正在变暖变湿,但是高原东侧部分地区正在变暖变干,同时高原整体风速都在减小。(2)升温主要是夜间的最低温度贡献的。不同地区升温速率有差异,中部地区高于东部地区;平均温度和最高温度分别在1994年和1997年发生突变,突变后升温速率明显加快;三种温度都存在准8年周期震荡,其他短周期及更长周期震荡表现不一致。(3)降水量空间分布上表现为从东南向西北逐级减少,并且出现过多次突变,突变时间分别为1965年、1977年和1995年,突变前后降水的变化速率明显不同,降水存在准4年和准10年周期震荡。风速存在18～20年周期震荡。(4)青藏高原平均温度、最低温度及最高温度EOF分解的第一载荷向量均表现出全区一致的正值,中心区位于94°E-97°E一带,说明青藏高原腹地是平均温度、最低温度及最高温度变化最敏感的地区。(5)平均温度、最低温度及最高温度EOF分解的第二载荷向量大体表现出高原主体与东部以及北部边缘地带变化趋势相反,即高原主体升温(降温)时,东部及北部边缘地带是降温(升温)的。     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。      

疏勒河干流降水时空分布研究

疏勒河流域属于内流河流域的一部分,位于甘肃省河西走廊西端,流域降水分布规律较强,属大陆性干旱气候,主要受北部冷空气气旋和局部天气影响。为掌握疏勒河干流降水时空分布规律,基于疏勒河干流雨量站1956-2015年近60 a的降水量观测资料,分析该流域降水时空分布及变化特征,建立模比数差积曲线,还原各雨量站年降水量的丰枯变化情况,分析降水年内、年际和空间变化规律。结果表明：疏勒河干流流域站点年内时空分布规律为前山区降水量大,绿洲盆地区降水量比较小,降水量一般集中在5-9月,7月份多年雨量最大;从降水量的年际分布规律分析看,山前各代表站年际降水过程线基本一致。疏勒河流域干流降水时空分布特点具有一定的区域性,流域前山区降水量增加显著减少,其中疏勒河中段(昌马河上游)及党河流域不显著减少;绿洲盆地区不显著增加,北山区(山地丘陵)趋势项增强显著,趋势变化程度减缓。研究结果为该区域水资源动态分析工作提供借鉴。     

基于气象站资料的中国地区太阳日辐射量算法研究

现行计算水平面太阳日辐射主要有两种方式:一种是利用影响辐射的相关要素建立模型,另一种是依据实测资料进行空间插值.但后一种方法若要保证精度则需有足够多的样本.针对上述问题,利用我国不同区域67个站点的数据,在VP-RAD模型的基础上,建立了一个适用于中国地区的逐日太阳辐射算法CNR,该算法仅需要输入站点基本信息、最高最低温度和降水量.模拟结果与实际观测结果比较吻合.