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阿克达拉区域大气本底站反应性气体在线观测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了促进大气成分业务观测水平的提高,对阿克达拉区域大气本底站新建设的NO_x、SO_2、CO和O_3 4种反应性气体集成观测系统的构造、功能以及质量控制方法进行了介绍,分析了在站址科学论证期间观测到的O_3和CO的浓度水平和变化特征,并与其他本底站的观测结果进行了比较,给出了新观测系统的一些初步观测结果。结果表明,阿克达拉站观测到的O_3和CO的浓度水平及其变化特征有别于中国东部几个大气本底站的观测结果,反映了该站与其他站的差异;新的观测系统自动化程度较高、易于实现质量控制,其性能指标能够满足该偏远站点观测的需求。 相似文献
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基于新疆阿勒泰地区7个测站1961-2011年逐日降水量,运用线性趋势法、Cubic函数、M—K突变检验、R/S分析、Morlet小波变换法,研究了该地区大到暴雪日数的气候特征。结果表明:该地区大到暴雪日数沿阿尔泰和萨吾尔山脉较多,河谷平原较少,阿勒泰站为大到暴雪高发区,福海站为低发区,11月发生频次最高;各站中,除阿勒泰和福海站变化不显著外,其它站均呈显著增多的趋势;Cubic函数拟合显示:1980年代末到1990年代初大到暴雪日数发生了由少到多的转型,各站在1980年代中期到1990年代初发生了转型,但没有发生突变;Morlet小波分析表明,大到暴雪日数存在着显著的年代际和年际尺度的周期变化;R/S分析表明,在未来该地区大到暴雪日数将逐渐转为减少的趋势,尤其是吉木乃和阿勒泰站。 相似文献
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新疆阿勒泰地区积雪变化分析 总被引:2,自引:0,他引:2
采用阿勒泰地区7个测站1961~2008年逐月最大积雪深度、积雪和降雪日数及其初终日以及冬季(11至次年3月)平均气温、平均最高、最低气温及降水量资料,运用线性趋势、Mann-Kendall突变检验及R/S分析法对阿勒泰地区积雪变化进行了分析研究。结果表明:该地区冬季平均气温呈明显的上升趋势,最低气温的上升更为显著;降水量呈显著增多趋势。该地区大部地方积雪、降雪最早出现在9、10月,最迟在次年4、5月。历年平均最大积雪深度和积雪日数的年变化呈单峰型,降雪日数分布则较复杂;在空间分布上,积雪深度最大值在阿勒泰站,最小值在福海站;积雪日数福海站最少,吉木乃站最多;降雪日数自西向东逐渐减小。最大积雪深度呈显著的增加趋势、积雪和降雪日数趋势变化不显著,但在空间分布上有差异;受积雪和降雪初日推后的影响,积雪期和降雪期均呈显著的减少趋势。突变检测表明,就全区平均来说最大积雪深度在1983年前后发生了显著的突变,与冬季降水量的变化一致;平均积雪和降雪日数则比较稳定,没有发生显著的突变,各区域变化与全区不完全同步。R/S分析表明,最大积雪深度、积雪和降雪日数在未来具有反持续性;平均降雪日数、福海站最大积雪深度、吉木乃站积雪日数、布尔津站降雪日数的反持续性相对最强。 相似文献
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2010年1月6—7日阿勒泰地区普降暴雪造成罕见雪灾。通过对常规资料、ECWMF客观分析和T639物理量产品00、03时及06时资料、FY2E红外云图及其黑体亮温分析,对暴雪过程及其成因进行诊断分析。结果表明:500 hPa欧亚范围内呈两槽一脊的Ω型,欧洲和萨彦岭均为深厚低涡、西西伯利亚到泰米尔半岛为强阻塞,及中纬度纬向锋区是造成此次暴雪天气的大尺度系统;地面图上,暴雪产生于中亚气旋前部的暖锋前部及850 hPa中尺度切变线和幅合线附近的重叠区域。高湿区和强上升区,云系的发展和移动均与降雪量有较好的对应关系。单站高空风时间剖面图揭示了暴雪过程中,高低空急流、切变线的变化和暖湿气流的输送;单站的物理量变化对暴雪预报有一定的指示意义。 相似文献
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通过对阿克达拉站2005年7月至2010年11月紫外线B波段实测资料的分析得出:阿克达拉UV-B 的日曝辐量年平均在26 159J/㎡左右。夏季值最高,为42 090J/㎡,次高是春季,为33147J/㎡,第三是秋季,为17476 J/㎡,最低是冬季,为11921J/㎡,呈现出较明显的季节性特征。无论是晴好天气还是其它正常天气条件下, 这几年的UV-B强度总体上呈现出上升趋势。紫外线辐射强度日特征:中午强,早晚弱,关于一天中最大值出现的时间呈对称分布,日变化特征曲线的斜率,夏季最大,其次是春季和秋季,冬季最小,一天中紫外辐射的止时间随着季节的变化而变化。 相似文献
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SPI与K指数在阿勒泰地区应用的对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
干旱是限制新疆阿勒泰地区农牧业生产可持续发展最主要的自然灾害之一,研究适合该区的干旱指标,是进行有效干旱监测的基础。利用阿勒泰地区7个气象台站1961-2009年的月降水量、气温资料,计算SPI和K指数,比较分析了SPI和在该地区应用较好的K指数。结果表明:SPI计算简单,资料容易获取,而且计算结果与K指数有较好的一致性,能够较好地反映该地区干旱状况,特别是SPI可以计算不同时间尺度的指标值,能够满足不同水资源状况分析的要求。对比分析了5种时间尺度的SPI值,发现SPI能较准确地反映该地区的旱涝趋势,尤其是3、6个月时间尺度的SPI值,能较好的反应该地区的干旱发展,12个月尺度对长期连续干旱监测较好。 相似文献
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