不同地形高程数据对青海夏季气温和降水模拟准确度的影响

基于SRTM 90 m、USGS 30 s地形高程数据及青海气象台站实际海拔高度数据,分析了采用不同高度数据对青海地区2014年夏季气温和降水模拟准确度的影响。采用国家基本观测站的气象观测资料对模拟结果进行检验,结果表明:相对于台站实际海拔高度,模式地形总体偏高,青海南部和祁连山区海拔较高地区及青海东部地形梯度较大地区尤甚。相对于模式自带的原始地形数据,除青海东部外,其余大部分地区SRTM高程数据给出的模式地形高度增加。采用SRTM高程数据对气温影响较小;模式中引入青海气象台站海拔高程数据对于最高气温的模拟准确率提高显著,青海南部及祁连山区海拔较高地区以及黄南、海南中部地形梯度较大地区模拟和实测数据偏差减少显著,模拟的最低气温改善不如最高气温明显。同时采用SRTM高程数据及引入气象台站实际海拔高度数据对青海海西中部及东部地区降水改进较为明显。     

陕西气象台站历史沿革信息存在的问题

依据<气象台站历史沿革数据文件格式(QX/T 37-2005)>,制作陕西地面、高空气象台站历史沿革数据文件,对陕西省气象台站历史沿革档案状况和历史沿革信息存在的问题进行了分析,发现陕西台站历史沿革信息主要存在:对台站位置的变化记录不详细或记录错误、台站周围障碍物没有记录或记录不全、观测仪器记录不详细或没有记录、台站沿革有关记录相互矛盾等问题,造成台站沿革数据不完整,使资料的利用存在缺憾.     

基于GIS的陕西风电场微地形选址技术研究

以陕西已建成的风电场区域为对象,通过对其数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)进行宏观和微观的数字地形分析,了解其不同地形因子的数字分布阈值,确定满足风电场建设的地形因子条件;再结合风能资源数值模拟结果,形成风电场微地形选址的重要条件;通过该条件对全省1∶25万DEM进行网格式搜索,最终形成全省风电场选址建设区划图。     

基于GIS的贵州省冰雹分布与地形因子关系分析

使用贵州省1961—2004年84个气象台站44年历史冰雹记录及1:1000000全国数字高程模型(DEM)资料, 采用基于GIS的数字地形分析、分区统计和图像分类方法, 研究了冰雹分布与地形高程、坡向、坡度及地形切割深度的关系。研究表明:地形高程是影响贵州省降雹分布的最主要地形影响因子; 微观地形因子如坡向和坡度对降雹日数的变异并没有显著性影响, 但大范围的地势抬升及暖湿空气的迎风坡有利于降雹; 地形切割深度并不是年平均降雹日数差异的显著影响因子; 纬度位置的不同, 使其受暖湿空气影响程度不同, 热力条件也存在差异, 也是影响平均降雹日数差异的因子之一; 根据3个影响因子建模获得的方程及贵州省冰雹风险分区图, 经统计检验和与历史乡镇降雹资料比较, 具有较好的一致性。     

城市热岛强度变化对安徽省气温序列的影响

根据安徽省81个气象台站的资料研究了其气温序列特点,并选取了其中46个台站,划分为城市站、乡村站、国家基本/基准站等类别,对1966～2005年期间平均、最高、最低气温的年、季变化进行了分析比较.结果表明:两个时段各类型台站3项气温的增温率、热岛增温率、热岛增温贡献率均表现为城市站最大,国家基本/基准站次之,乡村站最小...     

1:25万DEM高度与台站高度的误差分析

建立台站经度、纬度、高度资料与气象资料的回归模型,再用栅格DEM资料代入展开来推估气象要素的空间分布,目前已得到了较为广泛的应用.但是,由于DEM空间分辨率及复杂地形的影响,DEM在表征地形高度时存在明显误差.误差的大小和空间分布,往往直接影响到模型的精度.本文利用四川省1:25万DEM资料和全省157个气象站高度实测资料,分析了的DEM高度的误差特点和空间分布状况,对正确应用空间分布模型、准确评估区域生态条件具有十分重要的意义.     

新疆气象台站历史沿革档案状况

台站沿革数据是专家、学者研究气象数据重要的背景资料,了解台站沿革有助于更好的理解、分析和应用气象数据.本文以<气象台站历史沿革数据文件格式>为依据,根据实践经验分析了新疆气象台站历史沿革档案状况,从台站周围障碍物、观测场下垫面状况、观测仪器、台站级别、观测时制等几个方面阐述新疆存在的问题,并提出思考和建议.     

数字高程模型不确定性对地形参数和TOPMODEL的影响

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是基础数据,数据本身不可避免地存在不确定性.不确定性会随着传播而累积,从而影响DEM应用结果的可靠性.从DEM不确定性传播的角度,利用蒙特卡罗模拟技术研究了DEM不确定性传播对坡度、上坡集水面积、地形指数和TOPMODEL模型的影响,发现DEM不确定性传播对坡度、上坡集水面积和地形指数有一定的影响,对上坡集水面积影响最大,对地形指数影响最小;但DEM不确定性传播对TOPMODEL模型影响甚微.     

基于DEM的复杂地形下太阳散射辐射分布式模拟——以贵州高原为例

由于坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局地地形因子的影响,确定实际复杂地形下太阳散射辐射是比较困难的.本文在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下太阳散射辐射的分布式模型,在模型中还考虑了散射辐射的各向异性.以地形复杂的贵州高原为例,应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年的太阳散射辐射精细空间分布.结果表明:(1)局地地形因子(如坡度、坡向和地形遮蔽)对贵州高原复杂地形下太阳散射辐射的空间分布影响较大,随着地形的起伏变化,太阳散射辐射的空间分布明显不同,纬向分布特征不明显.(2)对于太阳散射辐射而言,地形对其的影响仍然很大,在太阳散射辐射计算时也是不容忽视的.     

起伏地形下河南省太阳散射辐射的分布式模拟

利用河南省及周边145个气象站1961－2000年常规气象观测资料和河南省1:25万DEM数据,充分考虑起伏地形下太阳散射辐射的天空因素与地面因素后,基于分布式开阔度模型和天文辐射模型,实现了起伏地形下河南省太阳散射辐射的分布式模拟.计算了100m×100 m分辨率下河南省1－12月气候平均太阳散射辐射及多年平均年散射辐射总量的空间分布.结果表明:在充分考虑经验系数的时空分布特征后,模拟精度有了进一步提高.与郑州站的观测资料对比验证表明,模拟精度较高,年平均绝对误差为3.06 MJ·m-2,年平均相对误差为1.67％;局地地形对太阳散射辐射的影响比较明显;通过个例年验证对模型性能和模拟结果进行考察,年平均相对误差不足11％.综上表明模型的时空模拟性能良好.     

我国大陆大尺度气候观测网的理想密度和分布

以我国大陆2416个气象观测站点组成的站网为参考,以观测序列的相关性表示对气候变化信号的监测能力,分析不同地区单位经纬度网格内站点数对信号监测能力的影响,得到特定监测能力要求下所需的站点数,为大尺度气候观测站网的站点设置提供科学依据。对2.5°×2.5°网格来说,当要求子集站网气温序列与标准站网气温序列相关系数超过0.99和0.95时,所需的站点数分别为750和377;当要求子集站网降水量序列与标准站网降水量序列的相关系数超过0.95和0.90时,需要的站点数分别为670和417。对2.5°×3.5°和5.0°×5.0°经纬度网格的分析发现,对站点数量要求较高的区域大部分是地形过渡区,一般来说,降水量观测对站点密度的要求高于气温。     

Correction of CMPAS Precipitation Products over Complex Terrain Areas with Machine Learning Models

Machine learning models were used to improve the accuracy of China Meteorological Administration Multisource Precipitation Analysis System (CMPAS) in complex terrain areas by combining rain gauge precipitation with topographic factors like altitude, slope, slope direction, slope variability, surface roughness, and meteorological factors like temperature and wind speed. The results of the correction demonstrated that the ensemble learning method has a considerably corrective effect and the three methods (Random Forest, AdaBoost, and Bagging) adopted in the study had similar results. The mean bias between CMPAS and 85% of automatic weather stations has dropped by more than 30%. The plateau region displays the largest accuracy increase, the winter season shows the greatest error reduction, and decreasing precipitation improves the correction outcome. Additionally, the heavy precipitation process’precision has improved to some degree. For individual stations, the revised CMPAS error fluctuation range is significantly reduced.     

国家气候观象台建设观测环境问题

城市化对全国气象台站观测环境造成了严重影响.针对国家气候观象台建设中观测环境的评估和新选址问题进行了讨论.国家气候观象台的环境选择必须较好地反映本地较大范围的气象要素特点.避免局部地形、障碍物或者人为因素的影响.观测环境下垫面与区域地表一致有利于真实反映区域的实际情况,但在部分陆面特征中,农业生产也会对部分气象要素的观测造成影响,这些在具体观测项目中要作具体考虑.对于受城市化影响的气象台站,在新建国家气候观象台的同时保留原观测站是比较好的选择.     

利用MODIS/LST产品分析基准气候站环境代表性

该文基于2001—2007年地表温度遥感反演产品 (MOD11A2),以基准气候站对其周围不同大小窗口内地表温度距平序列的解释方差作为度量,评估了我国142个基准气候站的环境代表性,并将代表性与土地覆盖和高程状况进行相关研究。结果显示:以解释方差大于0.75作为区分是否具有代表性的阈值,约41%的站点代表性较好,代表区域范围可超过51×51 km2,多分布于北方地区;约21%的站点代表性较差,代表区域范围不足7×7 km2,多分布于南方地区;其他代表区域范围居中的站点在南、北方均有分布;站点周围的土地覆盖多样性和地形起伏度与站点代表性存在负相关,且相关性随窗口的增大而加强。文中还评估了基准气候站对所属气候区的代表性,发现在气候特征复杂的西南地区和新疆部分地区,站点对气候区的代表性较差。     

两种高分辨率气温实况融合产品在四川省的质量评估

选取四川省156个国家级考核站、1282个区域考核站及1411个区域非考核站2019年8月1日～2020年7月31日的气温数据,利用相关系数、平均值误差、均方根误差等指标,评估了CLDAS(5 km×5 km)和HRCLDAS(1 km×1 km)两套气温实况融合产品在四川省的适用性.结果表明:两套融合产品的相关性都很...     

基于Landsat 8的川西复杂地形太阳辐射估算研究

山地地表太阳辐射受坡度、坡向及地形遮蔽等影响,导致区域地表所接收的连续分布的太阳辐射量较难测量,而针对山地地表太阳辐射估算已成为目前研究的一个重点。为定量分析山地地表太阳辐射,本文利用Landsat8遥感影像、数字高程模型及气象观测数据计算相关参数,采用已有的太阳直射模型、天空散射模型和周围地形反射模型,综合估算研究区山地地表特定时刻的瞬时太阳辐射,同时根据气象站点获取的逐时太阳辐射和日总辐射量数据对结果进行验证。结果表明:该模型估算的山地瞬时太阳辐射误差均值为13.56 W/m2,日总辐射量误差均值为1.49 MJ/m2,估算值与观测值存在较好的一致性,结果误差小,精度高,参数可靠。山地太阳辐射分布与地形地貌密切相关,总体上阳坡大于阴坡,山脊大于山谷。山区太阳辐射随坡度增大而递减,同时受坡向、植被覆盖度等因素影响,坡面辐射量在一定坡度有略微上升趋势,当坡度大于太阳天顶角时,辐射量下降明显。山区受植被覆盖影响,随着地表植被的增加,地表辐射量呈下降趋势。      

基于GIS的中国地面气象台站网

本文利用地球信息系统的空间数据管理、分析和制图等功能，分别将我国的国界、省界、县界、县城位置和全国160个标准气象站、194个公开气象站、479个内部气象站及“9210”工程的2513个气象站的有关信息加载到地球信息系统中，并以不同的图层分别进行管理，建立了全国气象台站网信息库，为利用地球信息系统进行有关大气科学、环境科学及其它相关科学研究提供了基础信息，为气象更好地为国民经济各行各业服务提供了有效的手段。     

贵州高原起伏地形下日照时间的时空分布

由于坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局地地形因子的影响, 实际起伏地形下的日照时间与水平面上的日照时间有一定差异。该文建立了一种基于数字高程模型 (DEM) 的起伏地形下日照时间的模拟方法, 计算了起伏地形下贵州高原100 m×100 m分辨率日照时间的时空分布。结果表明:坡度、坡向、地形遮蔽对日照时间的影响较大, 实际起伏地形下日照时间的空间分布具有明显地域特征。1月太阳高度角较低, 坡度、坡向的作用非常明显, 地形遮蔽面积较大, 日照时间的空间差异较多, 日照时间为16~142 h, 最大值约为最小值9倍; 7月太阳高度角较高, 地形遮蔽面积相对较小, 日照时间的空间差异相对较少, 日照时间为133~210 h, 最大值为最小值1.6倍, 但由于7月日照时间相对较多, 局地地形对日照时间影响仍明显。4月、10月日照时间及其变化幅度介于1月和7月之间。     

精细化要素客观预报中的站点差异性研究

以山东省乡镇级精细化要素预报为例,预报站点由县级123个增至1 561个。在精细化要素客观预报方法开发中,如何处理多量预报站（格）点问题？利用山东省稠密的区域自动站观测资料,通过分析不同站点空间分辨和地形属性的观测要素的统计学差异,研究各种气象要素的站点差异性。结果表明：温度、降水等要素具有明显的局地小气候特征,需要更高空间分辨率的预报站点来捕捉;市区、郊区以及不同高度山区等站点间最低气温各分位数统计值差异均较大,但相关系数较高,且频率分布形态相似;风对地形更敏感,不同测站间相关系数较低,分位数统计值和频率分布形态差异均较大。上述结果可为精细化要素客观预报业务中的站（格）点处理提供理论和技术支撑。     

区域复杂地形大气污染扩散的模拟研究

围绕复杂地形区域尺度大气污染物的扩散问题,以贵州西部山区"西电东送"大型火电厂六枝电厂所在区域为例,采用局部嵌套的高分辨率复杂地形大气扩散模式系统,模拟了该区域大气边界层气象场和污染物散布的浓度场,给出二级空气质量标准下各级保证率的小时平均和日均浓度分布,进而得出其年均浓度分布,分析其时空分布及变化特征,研究了山区复杂地形上大气污染物的扩散特性和散布规律。