海南岛冬季雾日特征及其成因

利用海南岛18个国家气象观测站1966—2018年逐日数据及NCEP/NCAR风场再分析资料,对雾日偏多偏少年进行环流场合成分析,并对2018年2月海南岛大雾事件进行个例分析.结果表明:海南岛雾日最多的年份为1968年,全岛雾日平均约21 d;最少为2011年,全岛雾日平均约5 d;海南岛冬季雾日偏多年,对应海南岛上层...     

山西省雾的分析和预报

公路为山西省经济发展做出巨大的贡献。为保证公路安全畅通，本文对影响公路安全行驶的重要天气－－雾的地理和时间分布进行分析，并根据雾的发生条件，提出了雾的预报思路。     

江西省雾日统计、地区分布及形成原因分析

从气候数据库中提取 1960～ 1993年每年 1～ 4月和 10～ 12月的雾日资料，统计分析了雾日地区分布特点，寻找出江西的多雾区和少雾区，并分析了多雾区和少雾区的成因。     

最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征

根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。     

江西省雾日数的时空分布特征分析

利用1960—2012年江西省89个气象站逐日雾的观测资料以及高速交通气象站的能见度观测资料,采用经验正交函数(EOF)方法,分析了江西省雾日数的时空分布特征。结果表明,江西省雾日数的空间分布特征与江西的地形地貌密切相关,分布特点总体是高海拔地区或山区雾日数多,丘陵平原湖泊地区雾日数少。雾日数最多的季节为冬季,其次为秋季和春季;20世纪70年代中期至80年代中期雾日数明显偏多,21世纪以来雾日数呈明显减少的趋势。雾日数的年际变化受地形的影响较大,高海拔地区或山区雾日数变化比丘陵平原湖泊地区的要大,属于雾日数异常敏感区域;在20世纪60年代至80年代中期表现为丘陵、平原、湖泊等地区的雾日数偏少,高海拔地区或山区的雾日数偏多,80年代以后则呈相反的分布型式。     

宁夏雾日和霜日的变化趋势分析

利用1961～2012年宁夏22个气象台站逐日天气现象、能见度、相对湿度资料,采用气候倾向率、趋势系数、最大熵谱分析、突变分析等方法,分析了宁夏各区域雾日数和霾日数的空间分布及变化趋势。结果表明：宁夏雾目数、霾日数均呈南北多、中间少的空间特征,但雾日数南部最多,而霾日数北部最多。近52a来,雾日数除南部山区呈不显著的减少趋势外,其他3个区域均呈增多趋势,而霾日数各区域均呈显著的增多趋势;另外,二者均有明显的阶段性演变特征,1961—1980年为明显偏少阶段,1981～2000年为波动变化阶段,2001年以后为明显偏多阶段;雾日数具有较明显的准7．5a,4．3a周期振荡,霾日数具有较明显的准4．6a、3,0a周期振荡;各区域雾日数与霾日数均未发生突变现象。     

中国中东部冬季霾日的形成与东亚冬季风和大气湿度的关系

利用1961-2013年中国地面台站长期观测资料和同期NCEP/NCAR再分析资料,以华北、江淮和华南为研究区,分析了中国中东部冬季霾日的形成与东亚冬季风以及大气湿度的关系。结果表明:(1)冬季霾日与东亚冬季风强度成显著的负相关。首先,东亚冬季风强度的减弱使得地面风速减小,进而导致冬季霾日增多。其中,华北7-8 m/s最大风速日数和江淮6-8 m/s最大风速日数的减少,及华南≤2 m/s最大风速日数的增多对各区冬季霾日的增多作用较大。其次,东亚冬季风减弱引起冬季气温的持续升高,易导致冬季霾日的增多,这在华北地区较之在江淮和华南更为明显。(2)由于气候变暖,冬季气温升高,使得近地面相对湿度减小。在江淮和华南地区,冬季霾日的增多与近地面相对湿度的减小显著相关,而在华北地区这种相关较弱。(3)冬季气温升高也有利于大气层结稳定度的增强,3个区域冬季霾日的增多均与大气层结稳定度的增强显著相关,特别是与对流层中低层(850-500 hPa)大气饱和度的降低显著相关。(4)冬季霾日数变化与区域水汽输送关系密切。其中,华北地区的冬季霾日数与水汽总收入成显著正相关,江淮地区与纬向水汽收入成显著正相关,与经向水汽收入成显著负相关,华南地区与经向水汽收入成显著负相关。     

辽宁雾预报区的划分初探

分析了1997—2006年辽宁境内能见度小于1000 m雾的时空分布特征。结果表明：就雾发生的频率而言,辽宁存在两个高值区和两个低值区,高值区分别位于黄海北部沿岸至辽宁东部山区和锦州北部至阜新一带,低值区分别位于辽宁中北部平原以及朝阳地区。从雾的日变化上看,近86%的雾出现在夜间,近69%的雾出现在02-08时,且多为辐射雾。地域不同但气候条件相近时,雾的日变化与雾发生的次数存在极其相似的特点。依据相似的地理环境和气候条件、雾的日变化特征以及雾发生次数等,将辽宁划分为5个预报区,对雾采取分区预报,以提高雾预报的准确率。     

近53年辽宁雾的时空分布及成因分析

利用1951～2003年辽宁12个代表站的雾资料,分析了雾的时空分布特征及形成条件。结果表明:辽宁年平均雾日地域分布呈现两高三低的形势。雾日的年际变化曲线较平稳,雾日最多的年份和最少的年份相差17d。沈阳与大连雾日变化相反,大连呈下降趋势,沈阳则在平稳中略有上升。辽宁大雾每个月都可形成,但沿海地区和内陆又有所差异,沿海地区主要出现在5～8月,而内陆地区主要出现在8～11月。雾日的天气形势可分为5～7种类型,其中以倒槽型、锋面气旋型、地形槽型、冷高压前部型最为典型。     

近50年中国冬季气温对ENSO响应的时空稳定性分析研究

根据1962~2010年中国160站的月平均气温资料、Ni?o3.4区海洋Ni?o指数(ONI)资料以及相应的NECP/NCAR再分析资料,采用相关分析、滑动相关分析、滑动t检验、合成分析等方法,探讨了最近50年中国冬季气温对ENSO响应的时空稳定性问题。结果表明:中国冬季气温异常对ENSO的响应有着显著的地域性差异以及年代际变化,其中东北和西南地区的相关关系不稳定度比较大,而在中国东部地区则比较稳定。东北与西南地区在20世纪70年代中后期以后,冬季气温对ENSO的响应迅速减弱,甚至发生了反向变化,而东部地区这种关系近50年并没有较强的突变。相应的亚洲高空大气环流对ENSO的响应也具有明显的空间差异和阶段性变化,其特征与中国冬季气温对ENSO的响应特征基本对应。从大气环流角度解释中国冬季气温对ENSO的响应发生阶段性减弱的可能机制:ENSO通过经向Hadley环流影响中高纬度大气环流,由于70年代中后期以后亚洲经向Hadley环流的下沉支发生显著减弱,使得东亚大气环流对ENSO的响应减弱,进而导致中国冬季气温对ENSO的响应减弱。     

华南霾日和雾日的气候特征及变化

利用华南192个测站1961-2008年的地面气象观测资料,采用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、计算气候趋势系数等统计诊断方法,分析了华南年霾日、雾日的时空特征和变化.结果表明:珠江三角洲、广东西北部和广西东北部为多霾区,海南为极少霾区;华南有三个多雾区,分别位于海南中西部地区,两广的西北部地区.两广雾日呈...     

1961~2005年中国大雾天气气候特征

利用1961～2005年中国541个地面台站观测的能见度和相对湿度资料,分析了中国大雾时空分布特征和趋势变化特征.结果表明:中国大部分地区冬半年大雾日数明显偏多.夏半年明显偏少.其中11月最多,6月最少.在空间分布上,中国东部降水量较多的平原和丘陵年均大雾日数较多,而内蒙古大部和中国西部大部分地区年均大雾日数较少,多在1天以下.长江中下游和黄淮地区一些省市,是大雾天气多发的地区,并且具有明显正变化趋势,年大雾天气日数呈波动增多的趋势,波动的周期大约为1.5年.1982、1987、1989～2000年和2002年是大雾日数较多的年份,而1967年则是大雾日数明显偏少的年份.     

中国西部冬季降水年际与年代际变化的水汽输送差异

中国西部地区是著名的气候脆弱区,降水的多寡对其影响十分巨大。尤其是在全球变暖的背景下,西部地区的增暖、增湿异常显著,随之而来的西部地区气候变化也越来越受到关注。本研究主要分析了中国西部地区冬季降水的时空变化特征,结果表明:该地区冬季降水的最主要模态具有全区一致变化的特点,并且在20世纪80年代中期出现了一次显著的年代际突变,突变之后中国西部地区冬季降水明显增多。大气环流和水汽输送的分析结果显示,引起西部地区冬季降水年际和年代际变化的因子有着明显的差异。其中西风带水汽输送是影响西部地区冬季降水年代际变化的主要原因;而影响西部地区冬季降水年际变化的水汽则主要来自于阿拉伯海西南向的水汽输送;而且在不同年代际背景下,影响中国西部地区冬季降水的主要水汽输送通道是一致的。这些说明西部降水的预测必须要分不同时间尺度进行研究,短期气候预测需要综合考虑年际变化、年代际变化以及气候长期变化背景才会更为合理和可行。另外,西部降水年际变化因子在不同年代际背景下的稳定性,为建立该地区持续稳定的年际预测模型奠定了科学基础。     

成都地区近30年大雾的气候特征分析

本文利用成都市1981~2010年大雾观测资料对成都地区大雾的气候特征和气候背景进行分析。结果表明,成都地区大雾日数总体减少,减少幅度为3.2d/a,但各季减少幅度及变化显著不同;大雾存在明显的日变化,主要集中在05~08时生成,08~12时消散;空间分布上,呈现南部偏多,西北部和东部偏少的趋势,西北部和西南部减少幅度小于南部。当气压950.0~970.0hPa、气温为5~15℃、相对湿度70%~90%、风速0~3m·s^-1、近地面有逆温时,出现大雾的频率最高。     

晋南大雾气候特征分析

利用晋南大雾历史资料,分析了晋南大雾的地域特征和气候特征,,结果表明：大雾具有明显的地域特征,盆地及河槽地较多,山区及台地少。晋南大雾主要出现在秋李和冬季．存季和夏季雾日较少。研究了晋南（10个代表站）雾日的年际及年代际变化,发现晋南年雾日呈上升趋势,且具有显著的长期趋势变化特征和6．7a及准4a的振荡周期。并研究了晋南大雾的生成、消散及持续时间等。     

近30a我国5级以上风日数的时空变化特征

 利用全国397个测站逐日最大风速资料,分析了1975-2005年我国5级以上风日数的气候平均特征和长期变化趋势。研究表明：5级以上风主要出现在我国北方地区,受地形和海陆分布影响,南方局部地区5级以上风日数也较多。就季节分布而言,春季最多,夏季次之,秋季最少。5级风日数的比例在我国南方地区大于北方,6级以上风日数比例则呈现北多南少的分布特征。近30 a我国5级以上风日数呈线性减少趋势,春季风日数的减少趋势较其他季节明显,其中5级风日数的变化趋势较其他级风日数更为显著。     

近30a我国5级以上风日数的时空变化特征

利用全国397个测站逐日最大风速资料,分析了1975-2005年我国5级以上风日数的气候平均特征和长期变化趋势。研究表明：5级以上风主要出现在我国北方地区,受地形和海陆分布影响,南方局部地区5级以上风日数也较多。就季节分布而言,春季最多,夏季次之,秋季最少。5级风日数的比例在我国南方地区大于北方,6级以上风日数比例则呈现北多南少的分布特征。近30 a我国5级以上风日数呈线性减少趋势,春季风日数的减少趋势较其他季节明显,其中5级风日数的变化趋势较其他级风日数更为显著。