山东省气候变化及农业自然灾害对粮食产量的影响

根据山东省196l～2000年气象与粮食产量资料，利用统计分析方法，分析了气候变化、农业自然灾害对粮食产量的影响。研究表明：①20世纪60年代以来，山东省气候有变暖和变干的趋势，各季节中，变暖趋势最明显的是冬季，变干表现最突出的是夏季；②气温和降水是造成山东省粮食产量波动的主要原因，在“暖干”气候背景下，气温与气候产量为负相关，降水量与气候产量呈较显著的正相关；③农业自然灾害是造成粮食单产产生波动的主要原因之一。     

江苏沿海地区耕地分布格局及其变化特征

利用1990年、2000年和2010年的遥感解译土地利用数据提取耕地数据,运用耕地集中度指数、核密度计算等方法分析江苏沿海地区耕地资源空间分布格局及其变化特征.结果表明:①1990-2010年,江苏沿海地区耕地面积所占比重较高,但呈逐年降低趋势,耕地数量逐年减少.耕地类型以平原水田、平原旱地两类为主,呈整体交错分布、部分集聚的分布格局;②从耕地分布状况来看,呈中部、南部高,北部略低的分布特征,耕地分布较集中,且在时间序列上有进一步加强的趋势,耕地区域变化差异性不明显;③从耕地核密度分布状况来看,密度高值区呈现扩散趋势,密度低值区呈集聚趋势,且在进一步增强.耕地整体呈中西部、西南部耕地分布稀疏,中东部、北部分布密集的空间分布特征.     

城市化对山东省极端气温事件的影响

根据山东省气温观测资料,综合利用人口格网、土地利用和夜晚灯光数据划分了城市站和乡村站,采用基于观测资料的对比分析法研究山东省极端气温事件的城市化影响。结果表明:①除暖夜日数,暖(冷)事件在城市化的推动下会增加(减少);其中,暖指数的城市化影响贡献率分别是40.66%(高温)、19.32%(暖昼)、1.02%(暖夜),冷指数的城市化影响贡献率分别是2.31%(低温)、5.72%(冷昼)、5.55%(冷夜),可见暖事件(除暖夜日数)的城市化影响贡献率与冷事件相比更显著,且由最高气温计算得出的极端气温指数的城市化影响贡献率更大。②城市化会促使极端气温暖事件平均场的强度变大,同等强度暖事件的发生范围较之前更广,而冷事件受城市化发展的影响在强度和范围的表现却与暖事件的表现刚好相反;相同的是城市化促使极端气温冷暖事件平均场分布的空间差异性较之前均变大。③极端气温冷暖事件的突变时间会受城市化发展的影响,使其突变时间提前1～3年。④冷暖事件的持续时间会随着城市的不断发展而变化,其中由最高气温计算得出的指数受影响更大。⑤极端气温冷暖指数之间的城市化非对称性影响具有复杂的差异性。     

RegCM3对中国区域气候模拟的敏感性试验

为使区域气候模式RegCM3在中国区域气候的模拟中取得更好的模拟效果,针对RegCM3进行了初始场、模式水平分辨率、侧边界方案及积云对流方案的敏感性试验.结果表明:①从冬季开始的积分,模拟结果对初始场的依赖性较小;②模式水平分辨率的提高不一定会带来模拟效果的显著改善,高分辨率的嵌套模拟会对模拟效果有一定程度的改善;③选...     

四种版本高中地理必修教材GIS内容比较研究

从GIS内容出现的位置和内容比重、内容选取与结构、辅助材料设置等方面对四种版本高中地理必修教材中的GIS内容进行对比分析,发现各套教材的优势与不足,在此基础上对GIS内容的教学提出三点建议:依据课程标准整合课程资源;运用GIS软件进行教学;突出GIS案例教学。     

世界气象组织与世界气象日

1873年，第一届国际气象会议在奥地利维也纳召开，有20个国家的气象局长及技术专家参加。1878年在荷兰乌得勒支召开的第二次国际气象大会上，起草了国际气象组织(IMO)的章程草案，正式宣肯这一非政府机构成立。     

对“气候”定义的认识

从气候发展的角度，分析了不同时期人们对气候概念的认识，并对此提出了几点看法。     

山东省极端气温事件的时空变化特征

根据1971—2013年山东省14个气象站点的逐日最高和最低气温资料,计算了6个极端气温指数,采用线性倾向率、M-K突变检验、EEMD、反距离加权插值和相关分析等方法对山东省极端气温事件的时空变化特征及其与西太平洋副高环流变化的关系进行了分析。结果表明:(1)冷暖指数变化趋势的方向和大小均表现出明显的不对称性,暖(冷)指数表现为上升(下降)趋势显著。冷暖指数表现出准2年和准5~7年的年际尺度波动,准10~15年和准20~28年的年代际尺度波动。(2)暖(冷)指数均表现为全区一致的增加(减少)趋势;除高温日数外,倾向率的空间分布总体上表现出东部和中部地区变化趋势较大,西部地区变化趋势较小。(3)极端气温事件的突变与气温突变具有较好的同步性,均在20世纪80年代末90年代初,表明极端气温指数的变化与区域性增暖有密切联系。(4)极端气温事件(除高温日数)的变化深受西太平洋副高变化的影响,西伸脊点、强度和面积指数变化的影响尤其显著。     

基于WRF模式的青岛沿海地区近地面风的敏感性研究

沿海地区受风的影响较大,不仅受大尺度季风的影响还受到中小尺度局地风的影响,利用WRF模式从参数化组合方案、土地利用数据、水平网格精度以及耦合UCM四个方面对青岛沿海地区近地面风进行了模拟和比较。结果表明,微物理方案和边界层方案对研究区近地面风的影响较大,WSM3 + YSU + Revised MM5 Monin-Obukhov + KF的参数化组合方案对研究区的模拟效果较好,相关系数在0.50~0.75之间,均方根误差在1.44~1.61之间。LUCC2015和TM2015土地利用数据能够更好地反映研究区的土地利用类型的分布特征,两者的模拟效果优于MODIS2001和MODIS2013。随着水平分辨率的提高,对地形刻画越精准,模拟效果越好,并且WRF+UCM方案能显著降低城市地区近地面风速,优化模拟结果。沿海地区近地面风的影响因素较为复杂,考虑模式的参数化方案组合、土地利用数据、地形和城市等多种因素,以期为沿海地区近地面风的模拟提供依据。      

华东地区能见度时空变化特征及影响因子分析

为探究华东地区能见度变化情况，利用1973—2020年的能见度数据、2014—2019年的气象要素和污染物浓度数据，采用趋势分析、经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）分解、相关分析的方法，分析了能见度时空变化特征及影响因子。结果表明：①1973—2020年能见度呈显著（p<0.01）下降趋势，变化倾向率为-1.315 km/10a，〖JP〗季节之间存在差异，夏、秋季能见度下降速率较大分别为1.681 km/10a、1.443 km/10a；冬、春季下降幅度相对较小分别为1.092 km/10a、1.091 km/10a。其中，1973—2012年能见度呈显著（p<0.01）下降趋势，变化倾向率为-1.204 km/10a，2013—2020年能见度呈不显著（p>0.05）增加趋势，变化倾向率为2.229 km/10a，近8年（2013—2020年）来能见度存在明显改善。②华东地区南部、北部能见度较好，中部能见度较差。EOF分解第1模态表明华东地区能见度整体变化趋势一致，第2模态具有明显的区域差异。③能见度与相对湿度、PM2.5、PM10、SO2、NO2均呈负相关，与O3质量浓度呈正相关，相对湿度是对能见度下降影响最大的因子，其次是PM2.5质量浓度。气温和气压与能见度的关系存在较强的不确定性。