广西省23°N纬度带气温变化特征分析

文章选取广西23°N纬度带上22个气象站1960—2013年的气象资料,采用线性倾向法和Mann-Kendall突变分析方法分析了近54a来该区域的气温变化特征。结果表明:近54a来,该区域平均气温、平均最高和最低气温均呈明显的上升趋势,尤以平均最低气温上升最为显著。气温的变化存在明显的地区差异,在107.5°E、110.4°E附近存在两个强增温区。平均气温、平均最高和最低气温在20世纪90年代均经历了一次由冷到暖的明显突变,平均气温在秋、冬季突变显著。平均最低气温在春、秋季突变显著。     

白洋淀流域未来日最高最低气温变化的统计降尺度分析

大气环流模型（GCMs）预测的气候变化情景空间分辨率低,不能满足气候变化对水资源影响进行评估的需要.利用统计降尺度模型可以解决GCMs预测的气候变化情景空间分辨率低的缺陷.在白洋淀流域应用统计降尺度模型（SDSM）,选取日平均气温作为预报量,根据NCEP再分析数据与站点实测数据序列的相关关系选择合适的预报因子,建立大气环流因子与各站点日最高气温和最低气温之间的统计关系.将数据序列分为1961-1975年和1976-1990年两个时段,对SDSM进行率定和验证.最后将HadCM3输出的未来情景降尺度到站点尺度,模拟白洋淀流域未来时期三个时段2020s（2010-2039年）、2050s（2040-2069年）和2080s（2070-2099年）的日最高气温和最低气温时间序列.结果表明：SDSM在白洋淀流域的模拟效果较好.白洋淀流域日最高气温和最低气温在A2和B2两种情景下均呈现上升趋势,且A2情景下的增幅高于B2情景,山区的增幅高于平原,日最高气温的增幅大于日最低气温.     

基于集合预报系统的日最高和最低气温预报

根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高（低）气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高（低）气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃（1℃）范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。      

钱塘江河口年最高潮位的随机特性

在海塘建设和工程设计中,将年最高潮位系列视为服从某一确定分布的随机变量,并以此为基础为海塘等工程建设提供设计参数。为确证年最高潮位不具有非随机特性,并提高频率分析法推求设计值的可信度,采用序列自相关系数、序列秩号相关系数、序列秩号和、序列秩号与序号的相关系数、序列游程数和序列转折点数等6种非参数假设检验的方法,分析了钱塘江河口8个水位站的年最高潮位系列的随机特性。实例分析的结果表明,提供的假设检验方法对分析水文时间序列的一致性具有实用意义。     

贵州省24h气温主观预报分析

利用贵州省过去50 a一般观测站资料和过去20 a基本观测数据,统计分析了贵州省各个站点极端高温和极端低温的分布;并统计分析了不同区域不同季节的白天和晚上不同天气状况下的当日最高气温和最低气温之差以及当日最低气温和平均露点温度之差,结果表明:1在贵州地区白天夜晚均为晴天的高低温差四季都在10℃以上,白天为多云的状况下温差次之,白天为阴天和有降水的温差维持在3.0~7.5℃之间;2除了贵州西部春季晴和多云状况下最低温度和露点温差较高外,其余地区随季节和纬度的差异温差保持在0~3.9℃。     

北方冬麦区干旱缓解长江中下游持续阴雨——2009年2月——

2009年2月我国主要气候特点:气温显著偏高,降水偏少.全国平均气温为0℃,较常年同期偏高2.8℃,为1951年以来历史同期第三高;福建、广东、广西、海南、四川、重庆、贵州、云南2月区域平均气温为1951年以来历史同期最高值;浙江、江西、陕西、甘肃、青海、宁夏为次高值.     

全国气温显著偏高长江中下游阴雨连绵——2009年2月——

2009年2月我国气温显著偏高,降水偏少.全国平均气温为0℃,较常年同期偏高2.8℃,为1951年以来历史同期第三高;福建、广东、广西、海南、四川、重庆、贵州、云南2月区域平均气温为1951年以来历史同期最高值;全国平均月降水量为14.9mm,较常年同期(16.4mm)偏少1.5mm.     

回归方程在开平市高温天气预报中的应用

对开平市1959—1988、1989-2006年2个时段出现的高温日进行统计分析表明：1989年后开平市日最高气温出现的初日提前,终日推迟,总日数增多,而且极高气温升高。对2005、2006年6—9月的温度、气压、湿度及日照时数等具体气象要素进行相关分析及回归计算后,得出开平市6—9月的最高气温预报回归方程,同时结合晴雨预报对回归方程的解进行筛选,得出高温预报的参考温度值。     

民国二十四年十一月份各地气象通讯

长沙温度平均与过去三年同月平均比较:衡阳低0.8度,长沙低0 4度,常德低1.9度;惟绝对最高,长沙之31.5度,衡阳之29.9度,常德之26.5度,皆为过去三年同月所无;绝对最低,相差甚微,间有低於过去三年同月者,故本月暖时,须着衣;冷时,又须着棉袍也。雨日,以长沙之十九日为最多,衡阳之十七日为次多,常德之十五日为最少,雨量亦如雨日,长沙最多,计213.7mm,衡阳次之,计161.4mm,常德最少计158.9mm,不惟皆多於过去三年同月平均,且超过过去三年同月之最高纪录,此所以湘河水位,中旬曾一度高涨也。     

卡尔曼滤波方法在高温预报中的应用

用卡尔曼滤波方法制作2000年5月-6月攀枝花市逐日最高气温24小时预报，其预报准确率达86%以上，比主观方法预报提高20%-30%，比常用模式方法提高10-20%。同时，用T106数值预报48h、72h、96h网格资料作相应时段的高温预报，其预报误差≤1.8°；用T106数值预报120h、144h、168h网格资料作相应时段的高温预报，预报误差在1.5～3.3°间变化。该方法预报精度较高，值得推广。