基于GIS的贵州省冰雹分布与地形因子关系分析

使用贵州省1961—2004年84个气象台站44年历史冰雹记录及1:1000000全国数字高程模型(DEM)资料, 采用基于GIS的数字地形分析、分区统计和图像分类方法, 研究了冰雹分布与地形高程、坡向、坡度及地形切割深度的关系。研究表明:地形高程是影响贵州省降雹分布的最主要地形影响因子; 微观地形因子如坡向和坡度对降雹日数的变异并没有显著性影响, 但大范围的地势抬升及暖湿空气的迎风坡有利于降雹; 地形切割深度并不是年平均降雹日数差异的显著影响因子; 纬度位置的不同, 使其受暖湿空气影响程度不同, 热力条件也存在差异, 也是影响平均降雹日数差异的因子之一; 根据3个影响因子建模获得的方程及贵州省冰雹风险分区图, 经统计检验和与历史乡镇降雹资料比较, 具有较好的一致性。     

湿度检定箱内的降湿和增湿机制

通过分析影响相对湿度的因子、结合湿度检定箱内降湿和增湿过程,搞清湿度检定仪改变湿度的原理及仪器本身的缺陷,提出解决现存问题的科学方法。     

机载测雨雷达两种反演方法的优化和综合利用的模拟研究

由于机载雷达的天线不能做得太大,如果想获得一个较好的束向分辨率,就不得不使用X波段的频率,而该波段的电磁波穿过雨区时会受到衰减,直接利用视反射率进行降水反演就会产生很大的误差,因此,衰减效应必须进行校正。两种降水反演方法——立体雷达方法和双束算法,在实际的反演中各有优缺点。立体雷达方法对边界条件要求高,而双束算法在雨团中心雨强大处会有较大的误差。引入权重因子后的立体雷达方法－双束算法(综合算法)能充分发挥两种方法的优点,从而更具适用性和准确性。     

红阳猕猴桃种植基地自动站温度对其生长季的影响

利用贵州西部发耳、米箩、猴场、蟠龙、鸡场、顺场、杨梅、勺米共8个红阳猕猴桃基地2013—2015年物候期观测资料、猴场基地红阳猕猴桃果实生长期生长速率及其产量资料以及各基地2005—2015年温度资料,运用C值逼近法和决定系数(R~2)最大化法拟合红阳猕猴桃果实生长曲线,采用相关性分析方法,分析了温度对红阳猕猴桃物候期的影响。结果表明,红阳猕猴桃各个物候期出现的时间及其日数与温度变化具有一致性,但各个物候期对温度的响应表现出不一致。红阳猕猴桃开花期对平均温度、平均最高温度的响应最为明显,其相关性达到极显著水平(p0.001)。平均最高温度对果实生长期日数的影响呈负相关性,其相关性达到极显著水平(p0.005)。果实生长量的75.69%受时间影响,24.31%受气候因素影响。     

陕西不同生态区苹果品质差异及与气象因子的关系

为做好苹果气候品质认证工作,基于2013—2015年陕西31个苹果种植生产基地县155片果园的果实品质调查数据和物候监测资料,应用灰色关联度分析和逐步回归方法,分延安果区、渭北东部果区、渭北西部果区和关中果区4个生态类型区,分析了苹果品质的分异特征,研究了影响苹果品质的关键物候期及主要气象因子。结果表明:各生态类型区的果形指数和可滴定酸含量较为一致,单果重、可溶性固形物含量和果实着色度差异较为明显。第一次膨大期最高气温、生长季最高气温和幼果期平均气温对苹果品质的影响最为显著。其中开花期和幼果期气温高、降水少,第一次膨大期气温低、日照多,着色期气温低、相对湿度大有利于提高陕西苹果品质。利用多元回归构建的品质预测模型拟合效果较好,可在业务中应用。     

关中地区蒸发量变化特征分析

利用陕西关中地区22个代表站1980—2013年20cm口径蒸发皿所测的蒸发量资料,分析了关中地区全区及东、中、西部蒸发量的时间、空间变化特征及主要影响因子。结果表明:(1)关中全区及各区域月平均蒸发量最大值均出现在6月,最小值均出现在12月;东部月蒸发量明显大于中部和西部。(2)关中全区和各区域蒸发量均为夏季最多,春季次多,秋季第三,冬季最少,夏季和春季占年蒸发量的73%。(3)关中全区及各区域蒸发量年变化趋势基本一致,呈缓慢增加趋势,中部和西部增加趋势较东部和全区明显。(4)关中全区及各区域年际变化趋势是20世纪80年代、90年代蒸发量基本相当,年平均为1 000~1 400mm;21世纪以来蒸发量显著增加,年平均为1 600~1 930mm。(5)影响关中地区蒸发量的主导气象因子为气温、日照时数、降水量;蒸发量与气温、日照时数正相关,与降水量负相关。     

沈阳市气候评价自动化服务系统简介

为了适应气象业务现代化的工作需要，使气候评价工作规范化、自动化，满足各行各业对气象信息的需求，沈阳市局利用两年多时间研制出了气候评价自动化服务系统，并于1994年先后在市局和县区局投入业务使用。     

大气扩散参数在大气污染物落地浓度估算中的贡献

从实际环评工作中如何确定扩散参数的角度，讨论其对污染物落地浓度的影响，提出在一定条件下切合实际的建议。     

北京地区静稳天气综合指数的初步构建及其在环境气象中的应用

静稳天气与大气重污染的发生有紧密联系,为定量描述大气的静稳程度,文章研发了静稳天气综合指数。结合统计和预报经验,挑选发生大气污染的气象要素及其阈值条件,通过权重求和得到初步构建静稳天气指数(SWI)。此后,基于近13年的气象数据,分段统计各气象要素不同区间内雾-霾天气出现概率相对气候态的倍数作为分指数,根据分指数最大值和最小值的比值排序,得到10个对静稳天气具有较强指示意义的气象要素,对这10个要素的分指数求和得到静稳天气指数。改进后的指数和PM_(2.5)浓度有更好的相关性。以2015年1月一次重污染过程为例,分析不同阶段SWI和AQI指数的变化,两者具有较好的一致性,均表现出发展阶段稳定增长,消散阶段迅速降低的特征。应用静稳天气指数评估发现,APEC减排期间京津冀地区大气静稳程度和减排之前相当,但污染持续时间和峰值强度较减排前明显降低。SWI可以在重污染天气预报和重大活动减排措施评估中得到有效应用。     

Evaluation of Agricultural Climatic Resource Utilization During Spring Maize Cultivation in Northeast China Under Climate Change

Agricultural climatic resources （such as light,temperature,and water） are environmental factors that affect crop productivity.Predicting the effects of climate change on agricultural climatic resource utilization can provide a theoretical basis for adapting agricultural practices and distributions of agricultural production.This study investigates these effects under the IPCC （Intergovernmental Panel on Climate Change） scenario A1B using daily data from the high-resolution RegCM3 （0.25° ×0.25°） during 1951-2100.Model outputs are adjusted using corrections derived from daily observational data taken at 101 meteorological stations in Northeast China between 1971 and 2000.Agricultural climatic suitability theory is used to assess demand for agricultural climatic resources in Northeast China during the cultivation of spring maize.Three indices,i.e.,an average resource suitability index （Isr）,an average efficacy suitability index （Ise）,and an average resource utilization index （K）,are defined to quantitatively evaluate the effects of climate change on climatic resource utilization between 1951 and 2100.These indices change significantly in both temporal and spatial dimensions in Northeast China under global warming.All three indices are projected to decrease in Liaoning Province from 1951 to 2100,with particularly sharp declines in Isr,Ise,and K after 2030,2021,and 2011,respectively.In Jilin and Heilongjiang provinces,Isr is projected to increase slightly after 2011,while Ise increases slightly and K decreases slightly after 2030.The spatial maxima of all three indices are projected to shift northeastward.Overall,warming of the climate in Northeast China is expected to negatively impact spring maize production,especially in Liaoning Province.Spring maize cultivation will likely need to shift northward and expand eastward to make efficient use of future agricultural climatic resources.