石家庄气象站记录的城市热岛效应及其趋势变化

利用石家庄市区站和4个郊区站1962—2009年的气温资料,采用城乡气温对比和线性趋势分析方法,探讨了石家庄站地面城市热岛(UHI)强度特征及其随时间变化情况,以及城市化因素对城市站地面气温长期变化趋势影响.结果表明:石家庄站地面UHI效应明显,且UHI效应在最低气温上表现更突出;UHI强度冬季1月最大,夏季7月最小;UHI强度具有明显的日变化,最高值出现在早晨7—8时,最低值出现在午后14—16时;近48 a,石家庄站附近UHI强度呈显著增加趋势,且最低气温UHI强度比最高气温的增加趋势更明显;从UHI强度增加对地面气温观测记录的影响来看,石家庄站附近1962—2009年期间年平均UHI增温率达到0.19 ℃/(10 a),UHI增温贡献率为67.9％,即该站近48 a记录的年平均地面气温上升趋势,有2/3以上可归因于城市化因素影响.     

中国东部不同区域城市化对降水变化影响的对比研究

城市化气候效应已经成为区域气候变化中不可忽略的人为因子。根据人口总量、人口密度和MODIS LC三种不同的分类方法划分了城市站和乡村站,利用逐日降水资料探讨了我国东部长江三角洲、珠江三角洲及京津唐等三大城市群的发展对降水变化特征的可能影响,主要得到以下结论:不同区域城市化发展对降水变化的影响存在差异;1960—2009年间,长三角和珠三角城市群城市化均有使降水变化趋势增加的作用,而京津唐城市群城市化作用不明显。不同城市化发展阶段对降水变化影响也存在差异;城市化发展慢速期(1960—1979年),城乡间降水变化趋势差异不明显,城、乡间降水变化趋势差异对城、乡站分类方法很敏感;而城市化发展快速期(1980—2009年),三大城市群的城市化发展都有使降水增加的作用,且不受城、乡站分类方法的影响。      

1978—2008年城市化对北京地区气温变化影响的初步分析

应用北京地区20个常规站1978-2008年经均一性序列多元分析方法均一化处理的气温数据,初步分析了北京地区城市化对年平均和不同季节日最高、最低以及平均气温的影响。结果表明,1978—2008年,年平均日最低、平均气温空间分布自北向南、自西向东,温度逐渐升高,在城区达到最高,日最高气温表现为从西向东南逐步升高,在城区形成较为明显的热岛。温度变化趋势表明,各站日最低气温、平均气温、最高气温均呈升温趋势。城市化对北京地区城区及近郊区站点日平均气温和最低气温影响最大,对自北部佛爷顶至昌平到城区一带站点的最高气温影响最大。城市化对北京(观象台)站的增温影响最为明显,对城区站点温度平均的增温影响次之,对全市站点温度平均的增温影响最小。城市化对观象台站、城区站点平均、全市站点平均日平均气温、最低气温的年平均、各季节均非常显著,其中在秋季影响最大,对日最高气温的影响则是在夏季最大。     

中国三大城市带城市化气候效应的检测与对比

利用国家基本、基准站1951—2009的逐日气候数据和1986—2008的城市人口资料,建立了一种新的城市化指标,分析了京津冀城市带、长江三角洲城市带和珠江三角洲城市带中典型城市及区域整体的城市化特征,对三个城市群区的城市气候特征和气候效应进行了比较。结果表明：城市化使典型城市的平均气温和最低气温显著升高,城市化气候效应特征可以分为“冷季型”、“暖季型”和“过渡季节型”三种类型。长三角地区的城市化气候效应最强,京津冀次之,珠三角最弱。长三角地区与京津冀地区城市化气候效应的共同点为平均气温和夜间气温升高,春、秋两季增温显著;不同点是长三角夏季强于冬季,最高气温明显升高,京津冀冬季强于夏季,最高气温无明显变化。城市化对降水的影响在三个城市群区有着不同的特点,主要体现在极端强降水事件上。     

地面风对上海城市热岛影响的观测分析

首先利用上海77个区域站2011—2014年逐时气温和风资料,研究了地面风对上海城市热岛(urban heat island,UHI)的影响及UHI季节性空间分布特征的成因,并从海陆热力差异初步揭示了向岸风对热岛强度(urban heat island intensity,I_(UHI))的影响。其次利用上海7个国家站1961—2014年逐月气温和风资料,研究了上海各季地面风速与I_(UHI)的年际变化关系。结果表明:(1)UHI中心出现的位置与风向、风速有密切的关系,特别是夜间UHI中心有向城市下风方向漂移的特征,其平均漂移风速阈值为2 m·s~(-1),UHI区域随风速增大向城市下风方向延伸,I_(UHI)随风速的增大而减小。(2)上海各季夜间UHI特征明显,尤以秋冬季最为明显,春季次之,夏季最弱。春夏季夜间UHI中心出现在城区西北侧,而秋冬季夜间UHI中心稳定在城区,表现为典型UHI。各季白天均表现为下风方大范围增暖现象。季节地面盛行风决定了UHI季节性空间分布特征。(3)白天向岸风具有抑制升温作用(春夏季最为明显),受其影响气温大值区易出现在内陆地区,春夏季城市偏东区I_(UHI)小于偏西区;夜间向岸风具有抑制降温作用(秋冬季最为明显),受其影响秋冬季东部沿海地区出现明显增暖且城市偏东区I_(UHI)大于偏西区。海陆热力差随季节不同和盛行风风速大小决定了向岸风这种作用的大小及影响范围。(4)各季年平均地面风速与I_(UHI)均呈显著负相关,1961—2014年上海各季风速均表现为递减趋势(春冬季最明显),为I_(UHI)增大提供有利条件。21世纪以来各季I_(UHI)均呈现减缓特征(夏秋季最明显),风速并不是导致I_(UHI)减缓的主要因素。     

气象要素对中国大气能见度长期变化影响的定量研究

近30年中国大气能见度整体呈下降趋势,其中东部地区尤为明显,为揭示复杂气象因素对能见度长期变化的影响,利用1980~2012年中国521站地面气象观测资料,建立了气象要素与能见度之间的多元非线性回归关系。结果表明:相对湿度、风速和气温这3种气象要素对能见度的平均解释方差为22%;其中有68个站点通过了显著性检验(显著性水平α=0.05),平均解释方差达到55%。这些站点中,相对湿度影响显著的站点主要集中在东南沿海,风速影响显著的站点分布在除新疆以外的中国大部,而气温影响显著的站点主要位于中国中部的带状区域。3种气象要素对能见度的影响存在着时间尺度上的不同,相对湿度和气温对能见度的影响主要体现在线性趋势方面,而风速对能见度长期变化的影响主要体现在年代际变化方面。中国东部地区能见度长期下降趋势主要受70%以上相对湿度减少趋势和4 m/s以下风速年代际变化的影响。     

黑河流域气温和降水再分析数据的不确定性评估

评价区域再分析数据的精度和不确定性对于陆面过程模拟和气候变化分析有重要意义。以黑河流域为研究区,基于站点观测数据对中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(CMFD)、黑河流域2000—2015年大气驱动数据集(WRFOUT)及黑河流域3 km 6 h时空分辨率模拟气象强迫数据(SFD)在不同下垫面条件下气温和降水的模拟精度进行评价,并通过广义三角帽法(TCH)评价3套数据集的不确定性。结果表明:(1)对于气温数据,WRFOUT数据集在草地、灌丛地、荒漠裸地及湿地下垫面精度较高,而CMFD数据集在农田下垫面精度相对较高,5种下垫面中,3套再分析数据的气温产品在灌丛地精度最高;对于降水数据,CMFD数据集在5种下垫面精度均较高,SFD数据集在草地、灌丛地和荒漠裸地,WRFOUT数据集在草地、农田和湿地表现出高估。(2) CMFD与WRFOUT数据集中气温数据的不确定性相对较低,而SFD数据集中气温数据的不确定性相对较大; 3套数据集中降水数据均表现出相对较高的不确定性,且区域差异明显,地表植被类型复杂和海拔差异较大的地区数据不确定性较高。     

济南市不同地形背景下最高气温的差异性分析

利用济南市1个国家级气象观测站和5个区域气象观测站2010—2014年逐小时气温观测资料,从分位数、相关性、一致性、正态性和周期性等方面,分析了城区、城郊以及不同海拔山区等不同地形背景下最高气温相关统计值的区域及季节差异性。结果表明：6个站点最高气温分位数统计值（高值、低值、中位数和四分位数）存在一定的站点间差异,其中不同海拔站点间差异较为显著,而相同海拔城区、城郊以及山区各测站之间的差异则相对较小,且这种站点间的区域差异在夏季表现得最为明显;城区间各站最高气温的相关性较强,而山区测站与其他各站间的相关性则相对较弱,这种相关性在春、秋季明显高于冬、夏季;站点间最高气温的频率分布以及周期振荡特征基本一致,各站最高气温在6—7月均存在一个显著的准单周振荡周期。     

中国地面气温和降水网格化数据精度比较

采用2013年国家气象信息中心逐日的839个中国基准、基本气象站,2419个国家级地面气象站,3万个逐小时中国地面站气温和降水数据,利用ANUSPLIN、SHERPAD和OI插值方法进行网格化,比较了日尺度上不同方法插值不同站网密度站点数据的精度。结果表明:台站点数量多的插值结果,对降水或气温描述的准确性高,相关性随站点密度增加而增大,均方根误差随站点密度增加而减少。不同方法得出的相关性、均方根误差随季节变化明显,且差异较大,并具有月尺度变化特征。夏季站点数量相同的不同插值结果,降水场的相关系数、RMSE等评分指标均优于年平均,气温的相关系数则低于年平均。降水场的评估指标时间序列不确定性更大,波动范围大于气温。国家气象信息中心制作的基于气候背景场OI插值的2419站降水场和考虑高程ANUSPLIN插值的2419站气温的综合评价较好。     

近百年全球地表月气温数据的概况与初步整合

基于国际上最著名的4套全球地表月气温数据集,即英国东安格利亚大学气候研究所数据集（CRUTEM3）、美国国家气候数据中心数据集（GHCN-V3）、美国国家航天航空局数据集（GISSTMP）和Berkeley地球表面气温数据集,从分析现有资源的状况入手,通过广泛的国际调研与合作,整合了这4套全球地表逐月气温数据集和一些主要国家或地区的区域数据集,研发了中国第一套全球陆地表面逐月气温站点数据集。该数据集共包含全球9519站、7073站及6587站的月平均气温、最高及最低气温（序列长度不低于20年）数据,同CRUTEM3和GHCN-V3数据集相比,该数据集站点密度在各个区域都有所增加,尤其是在南美洲、非洲及亚洲地区;另外,1990年代以来的站点数量显著增加,有利于降低自1990年以来全球气温变化趋势估计的不确定性。     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

热带气旋眼墙非对称结构的研究综述

热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。     

不同下垫面条件下土壤含水量时空变化特征的对比分析

根据淮河三站1998-05-21－08-31逐日土壤水分6层观测资料和黑河1991-06-20－08-21、1990-12-17－1991-02-15逐日土壤水分4层观测资料，分析了邻近绿洲的沙漠区、河网区（湿润区）几种典型下垫面土壤水分含量的时空变化特征。结果表明，不同类型的下垫面条件下，夏季土壤水分在湿润研究区呈明显的单峰偏态分布，且以β分布拟合效果为最好；而在邻近绿洲的沙漠研究区则呈多峰分布，冬季呈Γ分布，且湿润的研究区域夏季土壤水分在时间上呈显著的10－25d的周期变化。     

RG13型雨量传感器测量结果的不确定度评定

国内民航机场主要使用的雨量观测设备为芬兰维萨拉公司生产的RG13型雨量传感器,为保证雨量测量数据的真实可靠,对其测量结果的不确定度分析很有必要。根据自动气象站现场校准方法,分别进行大雨强和小雨强的重复测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,进行A类不确定度评定。分析测量过程中的B类不确定度来源,进行B类评定,最终给出扩展不确定度。结果表明：在小雨强下,测量不确定度为U95=0.17mm,包含因子k=2。在大雨强下,测量不确定度为U95=0.16mm,包含因子k=2。该研究完善了雨量传感器的现场校准工作流程,对雨量传感器测量结果的可信度评定具有参考价值。     

乌鲁木齐市空气污染现状分析

从纵横两个方面对乌鲁木齐市空气污染现状进行了系统分析，包括与全国其它重点城市之间的比较分析、季节变动分析和趋势变动分析。     

贵州玉屏四季气候季节的划分及特征分析

利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。     

广西汛期暴雨若干特征分析

对１９５９—２０００年广西汛期（４～９月）暴雨的年、月分布和广西汛期暴雨天气过程的季节分布及主要影响天气系统进行深入分析，得到了广西汛期暴雨的若干重要特征，对广西汛期划分提出了改进意见。     

球载式下投国产北斗探空仪测风性能评估

基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景.     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.     

云的移动轨迹成像模拟及云量变化分析

以全天空数字成像仪的等角投影成像原理为基础，将云型简化为正方体及圆柱体云体。模拟了相同云体在不同空间位置的移动轨迹情况，对其所占面积变化（云量）进行了计算，并对云在移动过程中云体侧面成像情况做了分析研究。结果表明，云量随空间位置变化情况与云的宽高比相关，当宽高比大于某一值时云量随天项角（云所处位置）的增大先增大而后减小，反之则随着天顶角的增大而减小。