干旱区膜下滴灌棉田表层土壤盐分日内动态特征

利用便携式土壤盐分计测量膜下滴灌棉田不同位置和不同深度的土壤电导率,来研究膜下滴灌条件下表层土壤电导率的日内变化特征.结果显示:干旱区一膜两管膜下滴灌条件下,窄行处土壤电导率值最低,膜间最大,宽行居中,表层土壤电导率值存在显著的日内变化特征,早晚土壤电导率值低,中午电导率值高,上午的上升速率大于下午的下降速率;窄行处相对变化幅度大,膜间绝对变化幅度大,土壤电导率值日内变化幅度随深度呈减小趋势;膜下滴灌情况下,表层土壤电导率值的变化受土壤温度和气温的影响显著,但二者相关性复杂,不同深度、不同时间段的相关性不同,膜间大多呈显著正相关,窄行大多呈非显著正相关,宽行处上午呈非显著正相关,但下午呈显著负相关.     

流体包裹体在建立四川盆地古地温剖面研究中的应用

根据四川盆地沉积－埋藏史、主要地热事件、井下Ｒ０部面及钻井测温资料的综合分析,应用流体包裹体均一温度资料推算了四川盆地中部各地质时期地层的古地温,并建立了古地温梯度表,用此表可计算四川盆地各地期地层古地温。根据包裹体均一温度确定的古地温表明：四川盆地地层地温梯度由古至今逐渐降低,现今地温状况对古地温状况有明显的继承性。东吴运动（地裂运动）峨嵋山玄武岩大规模喷溢时期是盆地地温梯度最高时期,推算其地温     

中国近45年来气候变化的研究

利用１９５１～１９９５年约４００站的月平均气温、降水和１９６１～１９９５年２００余站的最高和最低气温、相对湿度、总云量和低云量、日照时数、蒸发、风速和积雪日数和深度以及０～３．２ｍ共８层土壤温度等资料,对近４５ａ来中国气候变化特征作了一个较全面的分析研究。本文作为第一部分,分析了平均气温、最高最低气温、降水、相对湿度和日照的气候变化规律。其余要素的变化规律以及中国气候变化的可能机制将在第二部分中加以讨论。     

我国南方西南和中东部区域两次持续性低温雨雪过程与关键环流系统的关系研究

利用NCEP再分析资料和国家气象信息中心提供的753站逐日气温和降水资料,对比分析了我国南方西南和中东部区域两次持续10 d以上的低温雨雪过程,结果表明:(1)两次过程中欧亚大陆中高纬东亚大槽均加深,但环流形势有差异。西南过程呈现"北高南低"形势,关键脊区在贝加尔湖,而中东部区域过程"北高南低"和"西高东低"形势共存,关键脊区从乌拉尔山延伸至贝加尔湖。两次过程异常的环流与北大西洋向东传播的波列有关。(2)西南过程关键脊区提前过程3 d发展并东移至贝加尔湖,形成稳定形势;而中东部区域过程关键脊区提前过程一周发展,在开始日达最强。两次过程均伴随蒙古高压东移南压使地面降温,500 hPa关键脊区超前蒙古高压2 d变化。西南过程降温主要受到冷平流和绝热冷却影响,而中东部区域过程主要受到冷平流的影响。(3)西南过程水汽来自孟加拉湾,只受南支槽支配。中东部区域过程水汽来自孟加拉湾、南海和西太平洋,由南支槽和西太平副热带高压的共同影响。两次过程水汽正收支主要来自南边界。     

近50年石家庄地-气温差变化特征

利用石家庄17个国家气象站1972—2021年逐日地面气温、0 cm地温资料,分析了石家庄地-气温差的变化特征,结果表明：(1)石家庄地-气温差从1月开始逐渐增加,5月达到最大值5.0℃,然后开始减小,12月达到最小值-0.8℃;地-气温差在11月到次年1月为负值;春、夏、秋季均为正值,夏季最大,春季大于秋季,冬季以负值为主;(2)石家庄多年平均地-气温差在1.6～2.6℃之间,平均为2.1℃;整体上东部大于西部。(3)近50年石家庄年平均地-气温差呈显著的减小趋势,变化速率为-0.14℃/10a;夏、秋、冬三季的减小趋势均非常显著,夏季的减小趋势最强;石家庄市区和近郊站点年和四季地-气温差的减少趋势更显著。本文结论对科学认识石家庄城市生态环境的变化具有参考意义。     

贵州省不同强度区域性凝冻过程环流形势对比分析

利用贵州省84个气象站逐日观测资料以及再分析资料,对4种不同强度区域性凝冻过程进行对比分析。结果表明：500 hPa位势高度场上中高纬度的亚洲东部区域距平场呈现“+-”的分布或有切断低压分布,贝加尔湖至中国华北地区以经向环流为主;850 hPa风场上云南南部以南受偏南风和西南风控制,并且在江南至华南存在西南或西风急流,是4种不同强度凝冻过程中形势场共性特征。500 hPa高度场上中高纬度地区呈两槽一脊或一槽一脊分布;风场上850 hPa东北风回流和700 hPa西南急流形成上暖下冷的形势场,同时850 hPa形成稳定低层切变线;温度场上存在冷-暖-冷的夹心结构,近地面层0 ℃线维持在900 hPa以下,均是较强等级以上的区域性凝冻过程中形势场共性特征。而对于一般性区域性凝冻过程,500 hPa位势高度场上呈多槽脊分布,风场上是否存在东北风回流和低层切变线,温度场上是否存在冷-暖-冷的夹心结构以及近地面层0 ℃线位置等特征均不统一。温度剖面图上,当近地面层0 ℃线位置最低时或出现冷-暖-冷的夹心结构时段与凝冻过程影响范围最广、灾情最重的时间段对应。     

FY-4A数据在2021年1月6—8日寒潮监测中应用

基于静止气象卫星图像解译理论和位涡理论,应用FY-4A水汽图像、干涉式大气垂直探测仪（GIIRS）产品和欧洲中心第五代大气再分析资料（ERA5）对2021年1月6—8日我国中东部地区寒潮天气进行分析。结果表明：高空冷涡和地面冷高压是影响此次寒潮天气的主要影响系统,冷空气5日08:00从贝加尔湖南部向东、向南加强发展,8日20:00 减弱;对比FY-4A/GIIRS与ERA5 850 hPa 24 h变温数据发现：两种数据反映的对流层低层冷空气东移南下特征和正负变温区域分布特征基本一致,FY-4A/GIIRS 850 hPa 24 h负变温中心和0℃等变温线的位置与ERA5数据接近,FY-4A/GIIRS 850 hPa 24 h变温中心值强度略大于ERA5。水汽图像暗区变暗附近的高层位涡的增加激发高层气旋性环流后侧下沉运动增强,干空气下沉造成了地面高压增强;500 hPa冷涡中心附近绝对涡度增加是引起冷空气增强的原因之一;冷空气急剧增强时段,中低层位涡的加大引起地面冷空气堆积,寒潮增强。FY-4A/GIIRS温度产品反映的冷空气移动特征与位涡理论对冷空气增强原因分析结果一致,说明应用FY-4A/GIIRS温度产品能够有效监测分析寒潮冷空气演变特征。     

四川盆地东部再生稻高温伏旱区腋芽萌发期气象适宜度

以四川盆地东部再生稻高温伏旱区为研究区,基于气象条件对腋芽萌发期再生稻生长发育的影响机理,采用结构方程模型探明了腋芽萌发的影响因素、影响路径及影响强度。进一步结合隶属函数和层次分析法,构建了再生稻腋芽萌发气象适宜度模型,并分析了1981—2021年研究区腋芽萌发期气象影响因素及气象适宜度的变化特征。结果表明：气温、空气湿度、降水是四川盆地东部再生稻高温伏旱区腋芽萌发的关键影响因素,基于以上因素的气象适宜度模型能较好地评价再生稻腋芽萌发期的气象影响。1981—2021年研究区气温适宜度、空气湿度适宜度及综合气象适宜度均呈下降趋势,降水适宜度没有表现出明显的变化趋势。气温适宜度、空气湿度适宜度及综合气象适宜度总体呈“西高东低”的空间分布特征,降水适宜度则表现为“东西高、中部低”。1981—2021年研究区气温上升趋势与空气湿度下降趋势显著,导致致害高温（日平均气温≥32℃）积温和致害低湿（日平均相对湿度≤65％）日数明显增加,这是再生稻腋芽萌发期气象适宜度总体呈下降趋势的诱因。     

5月南极涛动对青藏高原西部夏季气温影响的诊断分析

青藏高原是全球气候变暖最敏感的地区之一,是北半球夏季最大的热源,其气候响应受到广泛关注。然而,有关南极涛动与青藏高原夏季气温的关系和机理知之甚少。为了研究南极涛动与青藏高原夏季气温的关系,基于1979—2020年英国东安哥拉大学气候研究中心（CRU）的逐月气温、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的逐月海表面温度和大气环流再分析数据以及南极涛动指数等数据,采用相关、回归、合成分析等方法进行研究。结果表明,北半球夏季青藏高原西部气温与5月南极涛动存在显著负相关,即当5月南极涛动异常偏弱时,夏季青藏高原西部气温异常偏高。其影响过程为,南极涛动为正位相时,在南印度洋中高纬地区出现“负-正-负”的经向“三极子”海温模态,该模态可持续到夏季,在印度洋形成异常的纬向-垂直环流,相应在热带西印度洋和东印度洋-海洋性大陆之间的降水异常导致热带正“偶极子”降水模态,通过该降水模态在青藏高原西部引起异常反气旋环流和下沉运动,有利于高原西部气温偏高。研究结果显示,海洋的热惯性在“延长”南极涛动影响过程中起着重要的桥梁作用,可为青藏高原夏季气温预测提供科学依据。     

基于机器学习的格点气温预报订正方法

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。