玉屏县50a雷暴气候特征分析

根据玉屏国家一般气象站1961年1月—2010年12月雷暴观测记录资料,采用最小二乘法对年雷暴日数进行线性模拟,结合5 a滑动平均和累计距平方法,分析玉屏县50 a来年雷暴日数的年、月、日变化特征。得出了如下结论:玉屏县近50 a来年雷暴日数总体上呈减少趋势,历年平均雷暴日数47 d,每10 a平均减少2 d;1985年为年雷暴日数出现转折的年份,但突变分析不显著。雷暴天气在全年均有发生,呈双峰型分布,最大峰值出现在7-8月,平均8.5 d和8.6 d,次大峰值出现在4月,平均7.6 d;夏季是雷暴天气多发季节,雷暴日数占全年的47%,春季是雷暴天气次多发季节,占雷暴日数38%,秋、冬季雷暴天气占8%和7%。一日中雷暴出现的高峰时段12-18 h,以14-16 h出现概率为最大,占26%。雷暴初日有提早趋势,终日有推迟趋势。     

贺州市八步区气候季节的划分及特征分析

利用贺州市八步区1957-2012年56a逐日平均气温资料,根据中国气象行业标准(QX/T 152-2012)气候季节划分方法,计算建立5d滑动平均气温序列,依据该序列找出常年和逐年的春、夏、秋、冬气候季节的起止日和气候季节长度,并加以分析得出:新行业标准可以更加科学、合理的划分八步区的四季,从新的四季划分情况看出气候变化使得八步区的四季起始与终止变化幅度较大,气候季节长度也出现变化,总的趋势为夏季变长,春、秋变短,冬季略短,另外逐年极端最低、最高气温都有升高的趋势,与气候季节长短变化相吻合.     

西南地区气候季节划分及特征分析

本文运用聚类分析方法对西南地区进行分区讨论,研究了各区域的气候季节及其变化特征。我国西南地区5个区域夏季和秋季的分配基本一致,而冬春两季差异明显;而降水场和温度场四季划分也有一定相关和相异性,均按照云南区-川西高原区-贵州区-四川盆地区-川东区的顺序逐级递减。     

西南地区气候季节划分及特征分析

本文运用聚类分析方法对西南地区进行分区讨论,研究了各区域的气候季节及其变化特征。我国西南地区5个区域夏季和秋季的分配基本一致,而冬春两季差异明显;而降水场和温度场四季划分也有一定相关和相异性,均按照云南区-川西高原区-贵州区-四川盆地区-川东区的顺序逐级递减。      

达州季节天气气候特征分析

利用达州6个气象测站资料,在简述年度基本气候特征的同时,详细论述了各季节的天气气候特征.     

青藏高原四季划分方法探讨

利用中国气象局国家气象信息中心提供的青藏高原60个测站1961²007年逐日气温资料, 分析常用的四季划分方法在高原的适用性, 指出各种四季划分方法的不足和局限, 并根据四季持续时间的合理性、物候特征、海拔高度、气候 (温度) 分布特征等因素提出了针对不同的生产、生活目的而建立的新四季划分方法。探讨认为: (1) 根据高原物候特征和气温相结合的方式得到的“物候四季划分方法”即“4℃-12℃-10℃-1℃”对高原农牧业尤为适合; (2) “海拔季节划分方法”对高原旅游和人们衣着尤为适合, 海拔季节划分方法把高原分成二个区:海拔4000m以上四季划分方法为“5℃-12℃-12℃-5℃”, 4000m以下四季划分方法为“5℃-15℃-15℃-5℃;” (3) “生活季节划分方法”对高原不同区域的生产生活尤为适合, 生活季节划分方法将高原分为三个区:Ⅰ区四季划分方法为“6℃-16℃-16℃-6℃”, Ⅱ区四季划分方法为“5℃-12℃-12℃-5℃”, Ⅲ区四季划分方法“7℃-7℃”划分春冬和秋冬, 不存在夏季。最后, 综合以上各种方法的优缺点, 初步定义“高原普适季节划分方法”即“5℃-15℃-15℃-5℃”为高原总体的四季划分方法, 对高原整体的国民经济和政府活动、旅游、人们的衣着、生活生产、季节类产品的销售具有总体的指导意义。     

青藏高原四季划分方法探讨

利用中国气象局国家气象信息中心提供的青藏高原60个测站1961~2007年逐日气温资料,分析常用的四季划分方法在高原的适用性,指出各种四季划分方法的不足和局限,并根据四季持续时间的合理性、物候特征、海拔高度、气候（温度）分布特征等因素提出了针对不同的生产、生活目的而建立的新四季划分方法。探讨认为：（1）根据高原物候特征和气温相结合的方式得到的＂物候四季划分方法＂即＂4℃-12℃-10℃-1℃＂对高原农牧业尤为适合;（2）＂海拔季节划分方法＂对高原旅游和人们衣着尤为适合,海拔季节划分方法把高原分成二个区：海拔4000m以上四季划分方法为＂5℃-12℃-12℃-5℃＂,4000m以下四季划分方法为＂5℃-15℃-15℃-5℃;＂（3）＂生活季节划分方法＂对高原不同区域的生产生活尤为适合,生活季节划分方法将高原分为三个区：Ⅰ区四季划分方法为＂6℃-16℃-16℃-6℃＂,Ⅱ区四季划分方法为＂5℃-12℃-12℃-5℃＂,Ⅲ区四季划分方法＂7℃-7℃＂划分春冬和秋冬,不存在夏季。最后,综合以上各种方法的优缺点,初步定义＂高原普适季节划分方法＂即＂5℃-15℃-15℃-5℃＂为高原总体的四季划分方法,对高原整体的国民经济和政府活动、旅游、人们的衣着、生活生产、季节类产品的销售具有总体的指导意义。     

达州季节天气气候特征分析

利用达州6个气象测站资料，在简述年度基本气候特征的同时，详细论述了各季节的天气气候特征。     

新疆1961—2020年气候季节时空分布及其变化特征

利用新疆99个国家气象观测站1961—2020年逐日平均气温数据,结合中国气象局《气候季节划分》(GB/T 42074—2022)和本区季节划分标准研究新疆四季起始期和四季长度时空分布特征,为该区农牧业生产、防灾减灾提供决策参考。结果表明：新疆常年四季分明区春季起始期为2月上旬至3月下旬,空间上呈由南向北逐渐推迟的纬向分布;夏季起始期为4月中旬至7月上旬,吐鲁番市和南疆塔里木盆地最早入夏,北疆大部比南疆晚;秋季起始期为8月上旬至10月上旬,北疆入秋早,吐鲁番市和南疆大部入秋晚;冬季起始期为10月下旬至12月上旬,北疆入冬早,南疆较晚。常年新疆四季分明区春、夏、秋、冬四季平均长度分别为78、113、74、106 d。新疆无夏区位于天山山区、南疆西部山区等高山地区,相较四季分明区入春晚,入秋和入冬早,常年春季、秋季、冬季平均长度为118、100、148 d。1961—2020年新疆四季分明区入春期和入夏期呈显著提前趋势,入秋期和入冬期则显著推后,春、夏、秋三季起始期转折点在2000年前后,冬季转折点在1988年,气候季节长度夏季延长,冬季缩短;无夏区入春期显著提前,入冬期显著延后,春季延长...     

气候季节划分标准在贵州地区的适用性分析

利用贵州省84个地面气象观测站1981~2010年日气候标准值和1980年1月1日~2014年5月31日逐日平均气温资料,对中国气象局2012年11月1日制定实施的国家气象行业标准——气候季节划分(QX/T 152-2012)在贵州地区常年气候季节划分和当年气候季节划分的适用性进行分析,得到以下结论:贵州地区常年气候季节可以明显分为无夏区、无冬区和四季分明区,无夏区主要集中在省西部地区,无冬区主要集中在省西南部边缘;常年春季和夏季最早开始于省西南部边缘,然后逐渐由南向北、自东向西入季,秋季和冬季最早开始于省西北部,随后逐渐自西向东、由北向南入季;1981~2013年逐年气候季节划分结果表明春、夏、冬基本服从正态分布规律,但春、夏入季日期整体略偏早,秋季入季日期不服从正态分布,异常偏早概率较大;通过对逐年入季日期异常偏早的成因分析发现,贵州地区季节交替期间气温起伏较大,季节内气温变化规律不稳定,且"标准"中对逐年入季日期判断条件中没有限定起始日的最早阈值,是该"标准"对贵州地区春、夏、秋入季日期确定偏早的主要原因。总体来说,该"标准"对贵州地区常年气候季节的划分比较合理,具有可适用性,但对当年春、夏、秋入季日期的确定存在一定的不合理性,不能完全适用于贵州地区当年气候季节的划分。     

海温与中国黔东南季降水的相关分析

采用相关分析法分析了1960—2006年黔东南各季降水与海表温度SST的关系。结果表明:不同区域SST与不同季节降水的相关时间、相关程度有较大差异。印度洋B区和NINO W区SST对中国黔东南地区降水影响显著的月份较多,中、东太平洋SST与秋、冬季降水影响显著。春、冬季降水与印度洋B区和NINO W区SST相关最为显著;夏季降水与黑潮A区SST相关最为显著;秋季降水与中、东太平洋的NINO 3.4区和NINO综合区SST相关最显著。ENSO暖事件与发生年冬季和结束年秋、冬季以及结束年的翌年春、夏季降水关系较为密切,ENSO冷事件与发生年的冬季和结束年的秋季降水关系较为密切。     

近50a山东中部地区四季开始日期及长度变化特征

利用山东中部地区8个气象站1966—2015年逐日气温观测资料,用5日滑动平均气温作为划分依据,结合气候趋势法、Mann-Kendall法和经验正交分解法,对山东中部地区近50 a的四季开始日期及长度时空变化特征进行分析。结果表明:山东中部地区春季和夏季开始日期呈提前趋势,秋季和冬季呈推迟趋势,其中,夏季和冬季开始日期在1993年发生突变,四季开始日期的主要空间变化趋势一致,秋季变化强度中心在中北部平原,其他三季变化强度中心均出现在中部地区,四季开始日期空间变化规律在第二特征向量上呈现区域变化的不一致性。冬季日数最多,其次为夏季,春季日数最少,春季和冬季日数呈减少趋势,冬季减少趋势显著,气候倾向率为-2.98 d/10 a,夏季和秋季日数呈增加趋势,夏季日数增加显著,四季日数主要空间变化规律一致,强度中心在中部地区,四季日数空间变化规律在第二特征向量上存在不一致性,其中,夏季和秋季第二特征向量呈现南部山区与其他地区不同。     

南京梅雨特征量统计分析及其对区域性增暖的响应

根据南京整编的1961—2010年梅雨资料,运用Pearson相关法、M-K检验法、Morlet小波分析等方法对南京入梅日、出梅日、梅长、梅雨量和梅雨强度5个梅雨特征量分析其变化特征和其相互关系,以及梅雨特征量对区域性增暖的响应。结果发现:(1)近50 a南京梅雨各特征量年际差异明显,其中仅梅雨量存在显著增加趋势,其余特征量存在年代际差异。(2)近50 a南京梅雨各特征量均没有出现显著突变现象,变化都比较连续。(3)近50 a南京地区梅雨各特征量存在多尺度和局地性特征,并且各特征量的显著周期均包含在2～5 a和6～8 a的短周期内。(4)梅雨各特征量中,梅长与出梅日的关系比其与入梅日的关系更密切,梅雨量与梅长的相关程度大于其与入、出梅的相关程度,而梅雨强度和梅雨量变化接近一致。(5)在南京地区显著增暖的背景下,南京地区入梅日为正响应(正相关),而出梅日、梅长、梅雨量和梅雨强度是负响应(负相关);梅雨各特征量对春季平均气温增暖的响应比其对年平均气温增暖的响应明显。     

贵州高等级公路气象特征及预报

根据近4a逐日气象资料以及交管部门近10a的交通事故统计数据,分析了影响贵州高等级公路交通安全运输的主要气象因子特征,揭示了贵州复杂地形条件下不同公路路段的气象条件差异较大,主要表现为:(1)各路段夜间雨日比白天雨日多30d左右;(2)降雨日、大雨日和暴雨日最多的路段均是镇胜路;(3)能见度条件最差的路段是玉凯路,其次是贵新路和镇胜路;(4)凝冻出现机率较大的路段是镇胜路、贵黄路和贵新路;降雪最多的路段是崇遵路;(5)高温天气最多的路段是玉凯路.另外,综合考虑了降雨、能见度、凝冻以及高温等天气条件对公路交通的影响程度,探讨了贵州高等级公路交通气象指数预报方法.     

Precipitation changes in wet and dry seasons over the 20th century simulated by two versions of the FGOALS model

Seasonal precipitation changes over the globe during the 20 th century simulated by two versions of the Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System(FGOALS) model are assessed. The two model versions differ in terms of their AGCM component, but the remaining parts of the system are almost identical. Both models reasonably reproduce the mean-state features of the timings of the wet and dry seasons and related precipitation amounts, with pattern correlation coefficients of 0.65–0.84 with observations. Globally averaged seasonal precipitation changes are analyzed. The results show that wet seasons get wetter and the annual range(precipitation difference between wet and dry seasons) increases during the 20 th century in the two models, with positive trends covering most parts of the globe, which is consistent with observations. However,both models show a moistening dry season, which is opposite to observations. Analysis of the globally averaged moisture budget in the historical climate simulations of the two models shows little change in the horizontal moisture advection in both the wet and dry seasons. The globally averaged seasonal precipitation changes are mainly dominated by the changes in evaporation and vertical moisture advection. Evaporation and vertical moisture advection combine to make wet seasons wetter and enhance the annual range. In the dry season, the opposite change of evaporation and vertical moisture advection leads to an insignificant change in precipitation. Vertical moisture advection is the most important term that determines the changes in precipitation, wherein the thermodynamic component is dominant and the dynamic component tends to offset the effect of the thermodynamic component.     

2012年广东省前汛期气候特点及其成因初步分析

2012年前汛期(4～6月),我省平均气温较常年偏高0.9℃,降水量较常年偏多13.2%。前汛期主要气候特点表现在:4月降水异常偏多71.4%,5月下旬至6月中旬的龙舟水明显偏少,强对流天气频发,热带气旋影响偏早、总体灾情轻。大气环流仍然表现为对前期结束的拉尼娜事件的滞后响应,西太平洋副高强度偏弱、面积偏小、西伸脊点偏东,有利于北方弱冷空气南下与异常旺盛的西南暖湿气流在华南地区汇合,是前汛期内降水偏多的主要原因。     

1961-2007年云南干季干湿气候变化研究

从影响自然干湿变化的多种因素出发,基于云南省15个站点1961-2007年干季9项气候要素实测数据,应用因子分析法研究云南干季干湿气候变化特征。提取了表征干季干湿气候变化的3个公共因子,阐明了云南干季干湿气候变化特点和原因。结果显示：1960年代以来5个年代干湿气候变化明显,变化原因各异,总变化趋势是湿度缓降、干旱强度渐强;1960-1980年代都处于中等干旱偏弱态势,进入1990年代后降水时间分布不均和气候变暖导致干季气候持续典型偏干;干季总降水量变化趋势有不确定性,年代际变化明显、变率不大,但其年际变化突出造成干季干湿状况年际波动大。     

中国雨季的一种客观定量划分

从客观分析角度出发,利用有序样本最优分割法对中国610个台站的气候平均（1961—2010年）候降水序列进行有序分割,给出中国不同区域的雨季定量划分。根据中国13个区域候降水量的气候平均值分布特征,并基于有序样本最优分割法的划分结果需同时满足分割段内波动小、段间差异大的要求,确定了各区域的合理分割数,通过制定3种雨季划分方案,对中国区域雨季进行了细致的定量划分。第1种方案将全年降水划分为雨季和旱季,结果表明,雨、旱两季差异明显的地区出现在华南西部沿海和新疆邻近区域;第2种方案将全年降水划分为雨季相对干期、雨季相对湿期和旱季3个降水阶段,这种特征出现的区域为华南大部分地区、江南地区、长江中下游地区、西南地区东部和南部,以及西北地区中东部;第3种方案将全年降水划分为春雨季、主雨季、秋雨季和旱季,出现这种特征的区域为长三角及淮河流域、黄淮和华北地区、东北地区、西北地区中部、内蒙古地区西部、青藏高原中东部及其以东地区。与已有的中国不同区域降水特征研究结果的比较表明,有序样本最优分割法不仅对中国雨季的划分客观有效,且其划分结果合理并具有明确的气象意义。     

江苏省雷电分布特征分析

根据江苏省46a来13个地面观测站的雷暴日资料、4a的电力部门闪电定位资料以及2a的气象部门闪电定位资料,分析研究了江苏省雷电活动的时空分布特点.结果表明,江苏省雷电总的地域分布趋势是,南部比北部多,西部比东部多;丘陵低山地区多于大片的平原地区,陆上大的水体附近也是多雷区,而且江苏省的雷电多发区与经济发达区大体重叠.这些地域应是防雷的重点地区.江苏省的雷暴发生时间主要集中在3-9月,全省雷电多发时段在16-17时,但地域间因地形地貌及雷暴源地的不同,各地日平均逐时分布的差异明显.