青藏高原高寒草地植被覆盖度变化及其环境影响因子研究

青藏高原作为长江、黄河、雅鲁藏布江和恒河等河流的发源地与水源供给地,对中国及周边国家和地区的经济发展、生态平衡有着重要的社会、经济和生态意义。青藏高原在过去几十年里经历了显著的气候变暖,且增温幅度明显高于同纬度其他地区。气候变暖必然导致该地区的多年冻土与生态系统发生显著变化,进而对当地的生态环境、水文过程产生较大影响。为了更深入地认识青藏高原高寒草地的变化过程及其环境影响因子,本研究以野外实测数据、遥感数据、冻土分布数据、土壤水热以及气温降水资料为基础,分析了青藏高原高寒草地植被覆盖度变化的空间分布特征,并进一步探讨了环境因子在其变化过程中的作用,绘制了青藏高原高寒草地植被生长限制因子的空间分布图。     

我国板栗气候生态区划探讨

通过对中国板栗产量的地理分布、气候生态区划及其对气候条件的要求的探讨、在我国97～122°E、25～40°N的地区均能栽培板栗,但作为经济林果,其主要集中在110°E以东、25～40°N的地区.根据板栗生态气候条件的类似性及地方品种群的分布,可将中国板栗产地划分为6个区,即东北区(Ⅰ)、北方区(Ⅱ)、西北区(Ⅲ)、长江中下游区(Ⅳ） 、东南沿海区(Ⅴ)、云贵区(Ⅵ);Ⅱ、Ⅳ区最适宜板栗栽培,而Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ、Ⅵ区,须采取措施使板栗免受气象灾害.     

近二十年广东的霜冻气候及其变化特征

霜冻是在强冷空气影响下出现的天气现象,它的形成与平流和辐射降温有密切的联系。广东的霜冻出现在冬春季节,对越冬农作物和农畜的影响极大。近年来,随着三高农业和养殖业的快速发展,霜冻造成的经济损失逐年增加,是广东冬春季节最主要的灾害性天气之一。     

漯河市秋冬季大雾天气模型及预报

漯河市大雾多发生于秋末和初冬,且多开始于凌晨至08时之间,消散在08~12时;大雾产生在500hPa中纬度为平直西风环流中,地面图上对应为弱高压、鞍形场、均压场,风力0.5~3 m/s;连续几天湿度较大后低层冷空气南压,有利于大雾天气产生。大雾出现前12 h地面相对湿度、850 hPa和地面温差、925 hPa温度和风速与大雾有很好的相对性。据此,利用多元回归,建立了漯河大雾预报方程。     

兰州市气象与污染环境背景综述

利用 196 0～ 2 0 0 0年气候统计资料和 1975～ 2 0 0 0年环境监测资料 ,从地理位置、大、小尺度气候背景、兰州市区污染源概况及主要污染物的时空分布等方面 ,分析该市的气候与污染环境背景 ,为兰州市空气质量预报方法和模式的建立提供依据     

青藏高原及其邻近地区近30年气候变暖与海拔高度的关系

利用青藏高原及其邻近地区１６５个站１９６１～１９９０年月平均地面气温资料,分析了气候变暖与海拔高度的关系。结果表明：近３０年青藏高原及其相邻地区的地面气候变暖与海拔高度有关,变暖的幅度一般随海拔高度升高而增大,海拔高度在５００ｍ以下,５００～１５００,１５００～２５００,２５００～３５００及３５００ｍ以上等不同高度范围内台站下平均的平均温度的增温率分别为０．０,０．１１,０．１２,０．１９和０．２     

我国短期气候动力预测模式系统的研究及试验

气候和气候异常对我国的国民经济发展具有重大影响,为提高短期气候预测的准确率,研究动力气候模式短期气候预测新技术至关重要.通过近5年的努力,建立了一套出月动力延伸预报模式,海气耦合的全球气候模式(AGCM+OGCM+海冰+高分辨率印度洋-太平洋海盆模式),区域气候模式季和年际尺度的业务动力模式组成的系统.初步把我国的短期气候预测水平由经验统计方法提高到定量和客观分析的水平上.在此基础上,已建成了一个具有物理基础的统计方法与气候动力模式相结合的综合气候预报系统.     

新30年四川冰雹特征分析

本文根据1971-2000年(简称新30年)四川省资料，分析了全省冰雹的时空和季节分布、年际变化、冰雹强度及持续、降落时间、致灾情况等各种特点，对最近30年四川省冰雹的天气气候状况做了较为详细的描述。     

北京极端低温事件的长期变化特征

利用1951—2008年北京逐日最低气温资料和新的气候极端事件阈值计算方法,对北京地区最低气温第10百分位阈值进行了计算,并分析了最低气温极端气候事件出现频率和寒冷程度的年际和年代际变化。结果表明,北京比较寒冷事件发生的频率和寒冷程度存在年代际变化,其变化趋势呈减少或减弱趋势,且在21世纪初发生了转变。北京地区最低气温的年代际变化存在13.3年和2.1年的主要变化周期。     

武汉市夏季空调销量的气候预测及空调指数研究

利用武汉市１９９３－１９９８年各月空调销售量资料及同期气候资料,采取相关分析,逐步回归分析等方法,分析了武汉市夏季空调销售量与气象因子之间的关系。结果表明,武汉市空调销售量与夏季高温天数,气温日较差,月平均相对湿度、月平均最低温度等因子有较好的相关关系,以此为基础,建立了年、月空调销售预报方程,并研制出一套空调销售（开机）指数。