2017年辽宁省春夏季精细化气象干旱监测评估

基于辽宁省1114个国家级和区域级地面台站1961年以来的逐日气温和降水观测资料,利用距离平方反比法差值生成了1717个乡镇的气象资料序列,采用气象干旱综合监测指数统计分析了辽宁省2017年4—8月精细化到乡镇的气象干旱特征。结果表明:2017年辽宁省春夏季异常高温,同时降水异常偏少,致使气象干旱不断发展;干旱在4月5日前从中部和北部开始,4月末扩展到西部,5—6月再向东南发展,波及88%的乡镇,7月以来气象干旱程度开始减轻;气象干旱持续时间长的乡镇主要集中在中部和北部,最长持续时间153d;受气温偏高和降水过程的影响,中度以上气象干旱面积呈阶段性变化,且极端干旱的发展伴随高温时段。由于气象干旱不同于农业干旱,在开展为农服务时要因地制宜采取应对措施。     

基于SPEI干旱指数的凉山州干旱特征分析

本文采用凉山州17个国家气象站1971~2017年的气象资料,利用基于Penman-Monteith模型的标准化降水蒸散指数SPEI,分析月、季、年不同时间尺度下凉山州SPEI干旱指数的时空分布状况,并以西昌气象站为代表进行了SPEI干旱指数的突变性M-K检验。结果表明:(1)标准化降水蒸散指数能较好地反映凉山州干旱发生程度;(2)凉山州干旱的年代际变化明显,20世纪70年代、80年代和21世纪10年代总体偏旱,20世纪90年代和21世纪00年代则相对较为湿润;(3)凉山州干旱发生频率空间分布不均,中部干旱发生频率高于北部和南部地区;(4)西昌市近30年来干旱总体偏轻,最近一次干湿突变发生于1987年;⑤各季节最近一次由干转湿的突变点,冬季在1999年、春季在1996年、夏季在1994年、秋季在1991年,呈逐季提前的趋势。      

昆明市晋宁区烤烟种植冰雹灾害风险区划及防御对策

文章利用晋宁区2009—2018年6—9月烤烟种植冰雹灾害、受损情况及各种气象资料,根据自然灾害系统理论和冰雹灾害风险评估的相关理论,构建由致灾因子危险性、烤烟种植易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力等风险指数模型和风险区划指标体系,采用层次分析法和加权综合评价法计算各指标权重和风险指数,并利用GIS技术进行栅格图层计算得到晋宁区冰雹灾害综合风险区划图。结果显示:晋宁区冰雹灾害风险东西部高、北部和中部低,沿山地带和山区高于平坦地区,晋城镇南部、双河乡和夕阳乡山区冰雹灾害风险处于较高水平。根据区划结果,提出了人工防雹的合理化建议。     

松辽流域降水集中指数的时空变化特征

为了科学防控松辽流域旱涝灾害,利用1961—2017年松辽流域196站逐日降水资料,以候为时间尺度计算降水集中指数(PCI),采用趋势分析、合成分析、Mann-Kendall检验等方法分析该流域及各子流域PCI的时空变化特征。结果表明:松辽流域降水集中程度较高,PCI平均为7.1;PCI及其标准差均呈东低西高的空间分布格局,且在多、少雨年PCI差异较大,少雨年降水普遍集中,多雨年则降水相对均匀,表明西北部PCI高值区发生干旱的概率较大,尤其在少雨年表现得更为突出。近57 a来,松辽流域PCI存在明显的年代际变化特征,流域北部和东部PCI整体呈显著下降趋势,且整个流域和额尔古纳河子流域的PCI发生显著突变,突变年份分别为2003年和1991年,且突变后的变差系数有所增大。近年来,尽管松辽流域PCI处于偏低阶段,但突变后变差系数的增大说明降水的不稳定性增强,旱涝发生的概率增大,易出现降水极端集中的年份。     

四川省旅游气候舒适度评价

为了更好地发展旅游事业,本文以四川省2006~2016年21个站点的气象数据为基础数据,运用奥利弗温湿指数和IDW空间插值法对四川省旅游气候舒适度进行评价。结果表明:(1)从总体上看,四川省旅游气候舒适度差异显著,呈现出西部较高、东部较低的特征;(2)从季节上看,四川省春、秋季舒适度较高,最适合人们旅游;夏、冬季舒适度较差,最不适合旅游;(3)从旅游地上看,除了甘孜州、阿坝州和凉山州的最舒适时期为7月,最不舒适时期为1月。四川省典型旅游地最舒适时期大都为4月和10月,最不舒适时期主要为1月和7月。因此,除甘孜州,阿坝州和凉山州外,4月和10月四川省适合旅游;相反,1月和7月四川省不适合旅游。     

“北京蓝”刷屏的背后

近几年,生活在北京市的人们一般不敢对供暖季的空气质量有过高的奢求。但是,在2018年11月,北京开始供暖季,微博、微信圈里“北京蓝”被不时地刷屏。2019年1月20日,周日,大寒,下午2点,某知名品牌客户端显示北京空气质量指数达22,打败全国96%的城市!人们惊喜地感受着、传递着北京市及周边地区近年来空气质量改善的喜悦。     

高原季风特征及其与东亚夏季风关系的研究

利用ERA-Interim的位势高度场、温度场和风场再分析资料,计算了1988-2017年的传统高原季风指数(Trational Plateau Monsoon Index,TPMI)和动态高原季风指数(Dynamic Plateau Monsoon Index,DPMI),分析了高原季风的空间分布特征和时间演变规律,结合东亚夏季风指数(East Asian Summer Monsoon Index,EASMI),探讨了高原季风与东亚季风的关系。研究表明:(1)高原夏季风从4月开始形成,暖性低值系统在高原上生成;6月暖性低压系统中心形成并达到最强,此时高原夏季风强度也达到最大;10月暖性闭合低压系统向东北方向移动且强度也随之减弱并退出,高原夏季风结束。(2)DPMI和EASMI具有明显的年际变化特征,在关键年高原夏季风和东亚夏季风的强度表现一致。(3)中纬度受东亚季风所影响区域的位势高度场和青藏高原区域的位势高度场均处于同一正相关区域,而且超前两个月的DPMI同EASMI的相关系数最大,表明高原夏季风对东亚夏季风具有一定的指示意义。(4)东亚夏季风经圈环流受高原温度场变化的影响而移动,高原夏季风的低压系统与高原温度场关系密切。     

黑龙江一次飑线天气过程特征及成因分析

利用风云2E、2G卫星云图资料、多普勒雷达、探空、自动站、micaps资料对2018年6月26日发生的一次飑线过程进行分析。结果表明:先后有两条飑线对黑龙江西南部地区造成影响,降水区位于高空急流左侧与低空急流出口区左侧,高空气旋性切变使上升运动增强,形成低层辐合、高层辐散的结构;中层切变及地面辐合系统,为强对流发生提供动力抬升条件;中高层干冷、低层暖湿造成大气层结不稳定;较大的CAPE值、强垂直风切变及适宜的0℃层高度有利于冰雹发生;飑线成熟阶段有中层径向辐合、"逆风区"出现,大于50 dBz的强回波延伸到-20℃层以上,有三体散射及旁瓣回波,回波顶高超过12 km,具有大冰雹发生的条件;shear指数激增和VIL大值区有冰雹出现;发生冰雹的区域与TBB梯度大值区一致。     

中国区域城镇化综合效率测度及其动力因子分析北大核心CSCD

基于构建的城镇化综合效率评价指标体系,采用基于F？re-Primont指数的DEA评价模型,对中国1999~2012年31个省份的城镇化综合效率进行动态的测算和分解,以克服传统DEA模型无法进行趋势分析、无法区分决策单元之间优劣性的缺陷。同时,对影响城镇化效率的动力因子进行理论分析,运用面板数据固定效应模型对影响城镇化效率的主要动力因子进行分析和识别。研究结果表明：全国平均水平达到了1999年北京的1.292倍,大部分地区属于有效增长型地区。中国各地区城镇化综合效率的总体水平较高的原因是混合效率和残余规模效率的高增长。从发展趋势来看,中国东、中、西部和东北地区的城镇化效率呈现出了明显的分化。城镇化效率动力因子分析的结果表明,内源力是最主要的驱动力,后面依次是市场力和外向力,而行政力则起到了相反的作用。基于研究结果,提出城镇化效率的提高需要推进＂人口-土地-经济＂城镇化的协调发展。