2017年第45卷第1期文章目次
2017, 45(1):1-6.
摘要:
云粒子測測量系統(tǒng)是開展云降水物理和人工影響天氣研究的關(guān)鍵測量儀器。目前我國使用的這類儀器主要是由國外進(jìn)口。不僅儀器的定標(biāo)依賴于廠家使得用戶在時(shí)間和經(jīng)濟(jì)上的代價(jià)很大，而且傳統(tǒng)的玻璃珠定標(biāo)方法也存在易粘連等缺陷。針對這個(gè)現(xiàn)狀，提出一種新的定標(biāo)方法。利用成熟的噴墨打印技術(shù)和視覺測量技術(shù)，產(chǎn)生可控、穩(wěn)定的5種直徑（10～50 μm）連續(xù)微水滴，來定標(biāo)云粒子測量儀器。本文詳細(xì)描述了實(shí)現(xiàn)此定標(biāo)方法的系統(tǒng)原型結(jié)構(gòu)，分析了影響系統(tǒng)工作性能的因素，通過對同一CDP(Cloud Droplet Probe)探頭定標(biāo)與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比。結(jié)果表明，此方法能夠滿足云粒子測量系統(tǒng)的定標(biāo)需求，該定標(biāo)方法較傳統(tǒng)方法易于控制且性能良好。
云粒子測測量系統(tǒng)是開展云降水物理和人工影響天氣研究的關(guān)鍵測量儀器。目前我國使用的這類儀器主要是由國外進(jìn)口。不僅儀器的定標(biāo)依賴于廠家使得用戶在時(shí)間和經(jīng)濟(jì)上的代價(jià)很大，而且傳統(tǒng)的玻璃珠定標(biāo)方法也存在易粘連等缺陷。針對這個(gè)現(xiàn)狀，提出一種新的定標(biāo)方法。利用成熟的噴墨打印技術(shù)和視覺測量技術(shù)，產(chǎn)生可控、穩(wěn)定的5種直徑（10～50 μm）連續(xù)微水滴，來定標(biāo)云粒子測量儀器。本文詳細(xì)描述了實(shí)現(xiàn)此定標(biāo)方法的系統(tǒng)原型結(jié)構(gòu)，分析了影響系統(tǒng)工作性能的因素，通過對同一CDP(Cloud Droplet Probe)探頭定標(biāo)與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比。結(jié)果表明，此方法能夠滿足云粒子測量系統(tǒng)的定標(biāo)需求，該定標(biāo)方法較傳統(tǒng)方法易于控制且性能良好。
2017, 45(1):7-14.
摘要:
為了探討城市化進(jìn)程對壽縣國家氣候觀象臺(tái)探測環(huán)境及氣象要素的影響程度，本文利用高分辨陸地衛(wèi)星影像結(jié)合GIS技術(shù)揭示了近25年（1987—2012）壽縣縣城的城市化進(jìn)程及其對氣象觀測場周邊土地利用/覆蓋變化以及熱環(huán)境的影響過程；以搬遷后新址為參考站，進(jìn)一步分析了城市擴(kuò)張對氣溫和風(fēng)的影響。結(jié)果表明：①城市化進(jìn)程中的土地利用改變是破壞壽縣觀象臺(tái)探測環(huán)境代表性主要原因；②城建用地是影響和構(gòu)成壽縣舊址周圍緩沖區(qū)較高地表溫度的熱環(huán)境分布主體，而植被和水體是較低地表溫度的熱環(huán)境分布主體；③城市化擴(kuò)張?jiān)斐膳f址年平均氣溫偏高和年平均風(fēng)速偏小，由于城市化的影響，壽縣新舊站址風(fēng)向的相符率僅為15%左右，且城市擴(kuò)張對氣象要素的影響呈現(xiàn)明顯的日變化和季節(jié)變化特征。控制臺(tái)站周邊城建用地的規(guī)模和布局是改善臺(tái)站熱環(huán)境以及提高臺(tái)站觀測區(qū)域代表性的重要舉措。
為了探討城市化進(jìn)程對壽縣國家氣候觀象臺(tái)探測環(huán)境及氣象要素的影響程度，本文利用高分辨陸地衛(wèi)星影像結(jié)合GIS技術(shù)揭示了近25年（1987—2012）壽縣縣城的城市化進(jìn)程及其對氣象觀測場周邊土地利用/覆蓋變化以及熱環(huán)境的影響過程；以搬遷后新址為參考站，進(jìn)一步分析了城市擴(kuò)張對氣溫和風(fēng)的影響。結(jié)果表明：①城市化進(jìn)程中的土地利用改變是破壞壽縣觀象臺(tái)探測環(huán)境代表性主要原因；②城建用地是影響和構(gòu)成壽縣舊址周圍緩沖區(qū)較高地表溫度的熱環(huán)境分布主體，而植被和水體是較低地表溫度的熱環(huán)境分布主體；③城市化擴(kuò)張?jiān)斐膳f址年平均氣溫偏高和年平均風(fēng)速偏小，由于城市化的影響，壽縣新舊站址風(fēng)向的相符率僅為15%左右，且城市擴(kuò)張對氣象要素的影響呈現(xiàn)明顯的日變化和季節(jié)變化特征。控制臺(tái)站周邊城建用地的規(guī)模和布局是改善臺(tái)站熱環(huán)境以及提高臺(tái)站觀測區(qū)域代表性的重要舉措。
2017, 45(1):15-21.
摘要:
在全國40872個(gè)參加信息質(zhì)量考核的區(qū)域自動(dòng)氣象站（Regional Automatic Weather Station，RAWS）中，由于測站地理位置（Position Of Station，POS）初始信息偏差、POS信息改動(dòng)、站點(diǎn)拆遷等原因，造成報(bào)表POS信息與實(shí)際不符，檢測并發(fā)現(xiàn)這些異動(dòng)站點(diǎn)，成為提高觀測質(zhì)量且準(zhǔn)確應(yīng)用觀測數(shù)據(jù)的前提。使用SQL數(shù)據(jù)索引查詢優(yōu)化、漢字正則匹配技術(shù)，對全國區(qū)域自動(dòng)氣象站站高和站名站址進(jìn)行檢驗(yàn)，評(píng)估其POS的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，高程差在20 m以內(nèi)的站數(shù)約占總站數(shù)的72%，在100 m以上的約占7%；匹配距離在1 km以內(nèi)的站數(shù)約占總站數(shù)的62%，在10 km以上或無匹配結(jié)果的約占6%。表明，全國區(qū)域自動(dòng)氣象站POS數(shù)據(jù)大部分準(zhǔn)確、可用。相關(guān)管理部門可以對標(biāo)注異常的POS進(jìn)行核實(shí)修改，當(dāng)前業(yè)務(wù)應(yīng)用可根據(jù)評(píng)估結(jié)果采用相應(yīng)的解決方式。
在全國40872個(gè)參加信息質(zhì)量考核的區(qū)域自動(dòng)氣象站（Regional Automatic Weather Station，RAWS）中，由于測站地理位置（Position Of Station，POS）初始信息偏差、POS信息改動(dòng)、站點(diǎn)拆遷等原因，造成報(bào)表POS信息與實(shí)際不符，檢測并發(fā)現(xiàn)這些異動(dòng)站點(diǎn)，成為提高觀測質(zhì)量且準(zhǔn)確應(yīng)用觀測數(shù)據(jù)的前提。使用SQL數(shù)據(jù)索引查詢優(yōu)化、漢字正則匹配技術(shù)，對全國區(qū)域自動(dòng)氣象站站高和站名站址進(jìn)行檢驗(yàn)，評(píng)估其POS的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，高程差在20 m以內(nèi)的站數(shù)約占總站數(shù)的72%，在100 m以上的約占7%；匹配距離在1 km以內(nèi)的站數(shù)約占總站數(shù)的62%，在10 km以上或無匹配結(jié)果的約占6%。表明，全國區(qū)域自動(dòng)氣象站POS數(shù)據(jù)大部分準(zhǔn)確、可用。相關(guān)管理部門可以對標(biāo)注異常的POS進(jìn)行核實(shí)修改，當(dāng)前業(yè)務(wù)應(yīng)用可根據(jù)評(píng)估結(jié)果采用相應(yīng)的解決方式。
2017, 45(1):22-29.
摘要:
利用2011年12月至2012年6月北京觀象臺(tái)云高自動(dòng)觀測儀器對比試驗(yàn)數(shù)據(jù)，以微脈沖激光雷達(dá)（MPL）為參考、結(jié)合人工目測，對3臺(tái)激光云高儀觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。分析2種天氣條件（高能見度、低能見度）下漏判情況、誤判情況和云高準(zhǔn)確性3個(gè)方面；同時(shí)評(píng)價(jià)了激光云高儀對幾種典型云屬的探測能力。結(jié)果表明，激光云高儀與MPL一致性較好，大氣中的霧、霾等氣溶膠粒子是造成其測量不準(zhǔn)確的主要原因，可通過提高激光發(fā)射單脈沖能量、優(yōu)化光學(xué)系統(tǒng)來提高激光云高儀探測能力。
利用2011年12月至2012年6月北京觀象臺(tái)云高自動(dòng)觀測儀器對比試驗(yàn)數(shù)據(jù)，以微脈沖激光雷達(dá)（MPL）為參考、結(jié)合人工目測，對3臺(tái)激光云高儀觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。分析2種天氣條件（高能見度、低能見度）下漏判情況、誤判情況和云高準(zhǔn)確性3個(gè)方面；同時(shí)評(píng)價(jià)了激光云高儀對幾種典型云屬的探測能力。結(jié)果表明，激光云高儀與MPL一致性較好，大氣中的霧、霾等氣溶膠粒子是造成其測量不準(zhǔn)確的主要原因，可通過提高激光發(fā)射單脈沖能量、優(yōu)化光學(xué)系統(tǒng)來提高激光云高儀探測能力。
2017, 45(1):30-35.
摘要:
氣象資料種類多、海量、格式多樣復(fù)雜，造成綜合氣象信息共享系統(tǒng)（CIMISS）巨大的處理壓力。以高空L波段數(shù)據(jù)作為個(gè)例，進(jìn)行詳細(xì)的分析，在數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)上，通過“鍵〖CD*2〗要素”的拆分方式減少數(shù)據(jù)庫冗余，建立合理的索引和分區(qū)提高數(shù)據(jù)表訪問效率。在處理流程方面，通過簡約化流程減少系統(tǒng)間消息交互和IO，從而優(yōu)化系統(tǒng)的存儲(chǔ)效率。同時(shí)簡約流程中對比PRO*C和OCI兩種入庫方式，PRO*C簡單高效便于開發(fā)，而OCI功能全面但相對復(fù)雜，通過比較兩種入庫方式的效率，系統(tǒng)采用PRO*C方式。高空L波段數(shù)據(jù)實(shí)際運(yùn)行效果表明，平均28 s完成一份數(shù)據(jù)的處理。對比高空探測數(shù)據(jù)的處理，簡約流程比原流程入庫更快。
氣象資料種類多、海量、格式多樣復(fù)雜，造成綜合氣象信息共享系統(tǒng)（CIMISS）巨大的處理壓力。以高空L波段數(shù)據(jù)作為個(gè)例，進(jìn)行詳細(xì)的分析，在數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)上，通過“鍵〖CD*2〗要素”的拆分方式減少數(shù)據(jù)庫冗余，建立合理的索引和分區(qū)提高數(shù)據(jù)表訪問效率。在處理流程方面，通過簡約化流程減少系統(tǒng)間消息交互和IO，從而優(yōu)化系統(tǒng)的存儲(chǔ)效率。同時(shí)簡約流程中對比PRO*C和OCI兩種入庫方式，PRO*C簡單高效便于開發(fā)，而OCI功能全面但相對復(fù)雜，通過比較兩種入庫方式的效率，系統(tǒng)采用PRO*C方式。高空L波段數(shù)據(jù)實(shí)際運(yùn)行效果表明，平均28 s完成一份數(shù)據(jù)的處理。對比高空探測數(shù)據(jù)的處理，簡約流程比原流程入庫更快。
2017, 45(1):36-41.
摘要:
提出一種基于C#和Matlab混合編程讀取NC文件的接口實(shí)現(xiàn)方法。利用Matlab的NC工具箱函數(shù)庫編寫相應(yīng)方法的M文件，將M文件編譯成DLL類庫，以C#為接口研發(fā)平臺(tái)，調(diào)用DLL類庫實(shí)現(xiàn)整體功能，以實(shí)例編寫了具有NC文件獲取單點(diǎn)時(shí)間序列和任意矩形裁剪方法的WebService接口，并通過網(wǎng)頁調(diào)用，與傳統(tǒng)的方法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了該方法的可行性。
提出一種基于C#和Matlab混合編程讀取NC文件的接口實(shí)現(xiàn)方法。利用Matlab的NC工具箱函數(shù)庫編寫相應(yīng)方法的M文件，將M文件編譯成DLL類庫，以C#為接口研發(fā)平臺(tái)，調(diào)用DLL類庫實(shí)現(xiàn)整體功能，以實(shí)例編寫了具有NC文件獲取單點(diǎn)時(shí)間序列和任意矩形裁剪方法的WebService接口，并通過網(wǎng)頁調(diào)用，與傳統(tǒng)的方法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了該方法的可行性。
2017, 45(1):42-46.
摘要:
極軌氣象衛(wèi)星1級(jí)遙感數(shù)據(jù)是遙感信息定量應(yīng)用的基礎(chǔ)，了解影響1級(jí)遙感數(shù)據(jù)完整性和時(shí)效性的異常現(xiàn)象并在最短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行問題的定位和處理，可以在最大程度上保障該數(shù)據(jù)的質(zhì)量。以FY3B衛(wèi)星為研究對象，根據(jù)國家衛(wèi)星氣象中心多年積累的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，對FY3B 1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題進(jìn)行了分類，然后從問題現(xiàn)象、問題原因的快速定位和處理方法等方面對1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量保障技術(shù)進(jìn)行了研究。最后基于研究結(jié)果提出了地面應(yīng)用系統(tǒng)的改進(jìn)建議，從而進(jìn)一步提高1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
極軌氣象衛(wèi)星1級(jí)遙感數(shù)據(jù)是遙感信息定量應(yīng)用的基礎(chǔ)，了解影響1級(jí)遙感數(shù)據(jù)完整性和時(shí)效性的異常現(xiàn)象并在最短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行問題的定位和處理，可以在最大程度上保障該數(shù)據(jù)的質(zhì)量。以FY3B衛(wèi)星為研究對象，根據(jù)國家衛(wèi)星氣象中心多年積累的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，對FY3B 1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題進(jìn)行了分類，然后從問題現(xiàn)象、問題原因的快速定位和處理方法等方面對1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量保障技術(shù)進(jìn)行了研究。最后基于研究結(jié)果提出了地面應(yīng)用系統(tǒng)的改進(jìn)建議，從而進(jìn)一步提高1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
2017, 45(1):47-51.
摘要:
介紹區(qū)域自動(dòng)站冬季融雪產(chǎn)生的雨量記錄的識(shí)別和自動(dòng)處理的方法。將融雪性降水量的識(shí)別分為降雪和融雪兩個(gè)過程。在滿足降雪的前提條件下，測站有雨量記錄，且當(dāng)時(shí)符合融雪條件，則該雨量記錄作為融雪產(chǎn)生的記錄處理。據(jù)實(shí)際使用自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上。降雪和融雪的條件以區(qū)域自動(dòng)站的氣溫作為主要依據(jù)，結(jié)合臨近的國家氣象觀測站資料進(jìn)行綜合判別。為提高對天氣狀況和降水性質(zhì)的識(shí)別還加入了雷達(dá)估測降水和冬季降水相態(tài)判別等產(chǎn)品，彌補(bǔ)用單一參考站降水資料的缺陷，對融雪雨量記錄識(shí)別效果有顯著作用。
介紹區(qū)域自動(dòng)站冬季融雪產(chǎn)生的雨量記錄的識(shí)別和自動(dòng)處理的方法。將融雪性降水量的識(shí)別分為降雪和融雪兩個(gè)過程。在滿足降雪的前提條件下，測站有雨量記錄，且當(dāng)時(shí)符合融雪條件，則該雨量記錄作為融雪產(chǎn)生的記錄處理。據(jù)實(shí)際使用自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上。降雪和融雪的條件以區(qū)域自動(dòng)站的氣溫作為主要依據(jù)，結(jié)合臨近的國家氣象觀測站資料進(jìn)行綜合判別。為提高對天氣狀況和降水性質(zhì)的識(shí)別還加入了雷達(dá)估測降水和冬季降水相態(tài)判別等產(chǎn)品，彌補(bǔ)用單一參考站降水資料的缺陷，對融雪雨量記錄識(shí)別效果有顯著作用。
2017, 45(1):52-58.
摘要:
為滿足華中區(qū)域?qū)Ω叻直媛蕯?shù)值預(yù)報(bào)的業(yè)務(wù)需求，華中區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)于2014年4月1日業(yè)務(wù)運(yùn)行。該系統(tǒng)以命令行方式提交和運(yùn)行，存在監(jiān)控管理不直觀、故障難定位和處理復(fù)雜、運(yùn)行效率低等問題。針對存在的問題，運(yùn)用SMS（Supervisor Monitor Scheduler，監(jiān)控管理調(diào)度系統(tǒng)）技術(shù)進(jìn)行了流程化調(diào)度開發(fā)，構(gòu)建了客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)的華中區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)。新系統(tǒng)充分考慮各流程間的關(guān)聯(lián)，將整個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行過程串聯(lián)為一個(gè)整體。相比原系統(tǒng)，其具有以下特點(diǎn)：可提供友好的圖形化維護(hù)界面，整個(gè)運(yùn)行流程結(jié)構(gòu)清晰，能方便、快捷地定位和解決故障，大幅度提升業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，較原系統(tǒng)整體運(yùn)行時(shí)間縮短約354%，節(jié)約時(shí)間主要集中在數(shù)據(jù)獲取、后處理與產(chǎn)品制作上。
為滿足華中區(qū)域?qū)Ω叻直媛蕯?shù)值預(yù)報(bào)的業(yè)務(wù)需求，華中區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)于2014年4月1日業(yè)務(wù)運(yùn)行。該系統(tǒng)以命令行方式提交和運(yùn)行，存在監(jiān)控管理不直觀、故障難定位和處理復(fù)雜、運(yùn)行效率低等問題。針對存在的問題，運(yùn)用SMS（Supervisor Monitor Scheduler，監(jiān)控管理調(diào)度系統(tǒng)）技術(shù)進(jìn)行了流程化調(diào)度開發(fā)，構(gòu)建了客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)的華中區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)。新系統(tǒng)充分考慮各流程間的關(guān)聯(lián)，將整個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行過程串聯(lián)為一個(gè)整體。相比原系統(tǒng)，其具有以下特點(diǎn)：可提供友好的圖形化維護(hù)界面，整個(gè)運(yùn)行流程結(jié)構(gòu)清晰，能方便、快捷地定位和解決故障，大幅度提升業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，較原系統(tǒng)整體運(yùn)行時(shí)間縮短約354%，節(jié)約時(shí)間主要集中在數(shù)據(jù)獲取、后處理與產(chǎn)品制作上。
2017, 45(1):59-63.
摘要:
利用虛擬仿真技術(shù)，基于GaeaExplorer三維地理信息系統(tǒng)平臺(tái)，設(shè)計(jì)開發(fā)了閃電數(shù)據(jù)三維可視化與統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)。建立了閃電空間數(shù)據(jù)庫，搭建了逼真的三維仿真場景，實(shí)現(xiàn)了閃電數(shù)據(jù)三維精細(xì)可視化；同時(shí)結(jié)合地理信息系統(tǒng)的空間分析能力，實(shí)現(xiàn)了閃電數(shù)據(jù)的管理及空間分析功能，為防雷減災(zāi)和決策服務(wù)提供了科學(xué)手段。應(yīng)用結(jié)果表明：研發(fā)的閃電數(shù)據(jù)三維可視化與統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用體驗(yàn)，為閃電業(yè)務(wù)及科研工作提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)平臺(tái)。
利用虛擬仿真技術(shù)，基于GaeaExplorer三維地理信息系統(tǒng)平臺(tái)，設(shè)計(jì)開發(fā)了閃電數(shù)據(jù)三維可視化與統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)。建立了閃電空間數(shù)據(jù)庫，搭建了逼真的三維仿真場景，實(shí)現(xiàn)了閃電數(shù)據(jù)三維精細(xì)可視化；同時(shí)結(jié)合地理信息系統(tǒng)的空間分析能力，實(shí)現(xiàn)了閃電數(shù)據(jù)的管理及空間分析功能，為防雷減災(zāi)和決策服務(wù)提供了科學(xué)手段。應(yīng)用結(jié)果表明：研發(fā)的閃電數(shù)據(jù)三維可視化與統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用體驗(yàn)，為閃電業(yè)務(wù)及科研工作提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)平臺(tái)。
2017, 45(1):64-67.
摘要:
針對目前天氣雷達(dá)保障業(yè)務(wù)需求，開發(fā)了新一代天氣雷達(dá)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控保障系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)設(shè)備的視頻監(jiān)控、遠(yuǎn)程協(xié)助、數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測及報(bào)警等主要功能。通過該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)雷達(dá)故障的快速發(fā)現(xiàn)，同時(shí)利用遠(yuǎn)程協(xié)助功能，相關(guān)專家可根據(jù)故障報(bào)警、現(xiàn)場可視圖像以及雷達(dá)關(guān)鍵部位參數(shù)進(jìn)行故障診斷，制定維修方案，提高雷達(dá)保障時(shí)效。目前該系統(tǒng)已成功應(yīng)用到全省4個(gè)雷達(dá)站，滿足了遠(yuǎn)程故障可視化診斷需求。
針對目前天氣雷達(dá)保障業(yè)務(wù)需求，開發(fā)了新一代天氣雷達(dá)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控保障系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)設(shè)備的視頻監(jiān)控、遠(yuǎn)程協(xié)助、數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測及報(bào)警等主要功能。通過該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)雷達(dá)故障的快速發(fā)現(xiàn)，同時(shí)利用遠(yuǎn)程協(xié)助功能，相關(guān)專家可根據(jù)故障報(bào)警、現(xiàn)場可視圖像以及雷達(dá)關(guān)鍵部位參數(shù)進(jìn)行故障診斷，制定維修方案，提高雷達(dá)保障時(shí)效。目前該系統(tǒng)已成功應(yīng)用到全省4個(gè)雷達(dá)站，滿足了遠(yuǎn)程故障可視化診斷需求。
2017, 45(1):68-71.
摘要:
針對CINRAD/CD無機(jī)內(nèi)測試信號(hào)的疑難故障案例，介紹如何借助大型電子設(shè)備規(guī)范化維修的理念和方法，結(jié)合雷達(dá)系統(tǒng)原理和信號(hào)流程，綜合運(yùn)用原理分析法、越級(jí)法、測量法、代替法等故障診斷方法進(jìn)行分析與判斷，逐步縮小故障排查范圍，從而達(dá)到快速定位及排除故障的目的。最終確定該故障是由于接收與監(jiān)控分機(jī)間的信號(hào)線斷開，造成控制碼沒有送至微波組件內(nèi)單刀雙擲微波開關(guān)所導(dǎo)致的。文中提供了該類型故障的規(guī)范化維修流程，其診斷方法和思路可廣泛應(yīng)用于CINRAD技術(shù)保障工作中。
針對CINRAD/CD無機(jī)內(nèi)測試信號(hào)的疑難故障案例，介紹如何借助大型電子設(shè)備規(guī)范化維修的理念和方法，結(jié)合雷達(dá)系統(tǒng)原理和信號(hào)流程，綜合運(yùn)用原理分析法、越級(jí)法、測量法、代替法等故障診斷方法進(jìn)行分析與判斷，逐步縮小故障排查范圍，從而達(dá)到快速定位及排除故障的目的。最終確定該故障是由于接收與監(jiān)控分機(jī)間的信號(hào)線斷開，造成控制碼沒有送至微波組件內(nèi)單刀雙擲微波開關(guān)所導(dǎo)致的。文中提供了該類型故障的規(guī)范化維修流程，其診斷方法和思路可廣泛應(yīng)用于CINRAD技術(shù)保障工作中。
2017, 45(1):72-78.
摘要:
利用1960年以來NCEP/ NCAR北半球500 hPa逐日環(huán)流場資料，應(yīng)用動(dòng)態(tài)相似集成預(yù)報(bào)方法，對離預(yù)報(bào)月最近若干時(shí)段內(nèi)的東亞500 hPa逐日高度場環(huán)流場進(jìn)行EOF展開，提取前期環(huán)流場的主要特征量及恢復(fù)場，運(yùn)用相似算法分別與1961年以來各年同期EOF主要特征恢復(fù)場進(jìn)行比較，尋找最佳相似年份。調(diào)整前期資料長度，再用相同的方法找出5個(gè)相似年，累計(jì)預(yù)報(bào)區(qū)域5個(gè)相似年預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)逐日降水頻率，并將其結(jié)果繪制成曲線，根據(jù)曲線峰谷變化，即可對延伸期預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)可能性較大的區(qū)域性主要降水過程出現(xiàn)日期進(jìn)行預(yù)報(bào)。預(yù)報(bào)試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對重慶延伸期內(nèi)降水、降溫等天氣過程預(yù)報(bào)有一定參考價(jià)值。
利用1960年以來NCEP/ NCAR北半球500 hPa逐日環(huán)流場資料，應(yīng)用動(dòng)態(tài)相似集成預(yù)報(bào)方法，對離預(yù)報(bào)月最近若干時(shí)段內(nèi)的東亞500 hPa逐日高度場環(huán)流場進(jìn)行EOF展開，提取前期環(huán)流場的主要特征量及恢復(fù)場，運(yùn)用相似算法分別與1961年以來各年同期EOF主要特征恢復(fù)場進(jìn)行比較，尋找最佳相似年份。調(diào)整前期資料長度，再用相同的方法找出5個(gè)相似年，累計(jì)預(yù)報(bào)區(qū)域5個(gè)相似年預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)逐日降水頻率，并將其結(jié)果繪制成曲線，根據(jù)曲線峰谷變化，即可對延伸期預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)可能性較大的區(qū)域性主要降水過程出現(xiàn)日期進(jìn)行預(yù)報(bào)。預(yù)報(bào)試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對重慶延伸期內(nèi)降水、降溫等天氣過程預(yù)報(bào)有一定參考價(jià)值。
2017, 45(1):79-86.
摘要:
用OLR的逐日數(shù)據(jù)和2002—2003年ERAInterim的逐日再分析數(shù)據(jù)集的多個(gè)變量〖WTBX〗q,T,u,v,ω〖WTBZ〗，結(jié)合水汽收支分析和多尺度波流相互作用的方法研究了2002年冬季兩支東傳的MJO對流事件MJO1和MJO2被觸發(fā)的物理過程發(fā)現(xiàn)，MJO1和MJO2的對流分別發(fā)生在2002年10月31日和12月8日，對流發(fā)生區(qū)域均在赤道印度洋，分別為10°S~10°N，50°~80°E和0°~10°N，50°~80°E。水汽距平的正異常和垂直上升運(yùn)動(dòng)超前于對流的發(fā)生時(shí)間，使得二者發(fā)生區(qū)域邊界層的水汽增加，形成了有利于對流發(fā)生的上干下濕的對流不穩(wěn)定條件。在對流發(fā)生的前3天，水平濕度平流的正貢獻(xiàn)是二者發(fā)生區(qū)域內(nèi)水汽增加的主要原因，是由MJO尺度的東風(fēng)分量把發(fā)生區(qū)域東側(cè)更大的背景場水汽分量輸送到發(fā)生區(qū)域中的平流過程導(dǎo)致的；二者水汽增長過程的最大區(qū)別是MJO1中垂直濕度對流的正貢獻(xiàn)幾乎為零，MJO2中有較強(qiáng)的垂直濕度對流的正貢獻(xiàn)，造成這一巨大差別的主要原因，是MJO2中邊界層的MJO尺度的垂直上升運(yùn)動(dòng)比MJO1中更強(qiáng)。
用OLR的逐日數(shù)據(jù)和2002—2003年ERAInterim的逐日再分析數(shù)據(jù)集的多個(gè)變量〖WTBX〗q,T,u,v,ω〖WTBZ〗，結(jié)合水汽收支分析和多尺度波流相互作用的方法研究了2002年冬季兩支東傳的MJO對流事件MJO1和MJO2被觸發(fā)的物理過程發(fā)現(xiàn)，MJO1和MJO2的對流分別發(fā)生在2002年10月31日和12月8日，對流發(fā)生區(qū)域均在赤道印度洋，分別為10°S~10°N，50°~80°E和0°~10°N，50°~80°E。水汽距平的正異常和垂直上升運(yùn)動(dòng)超前于對流的發(fā)生時(shí)間，使得二者發(fā)生區(qū)域邊界層的水汽增加，形成了有利于對流發(fā)生的上干下濕的對流不穩(wěn)定條件。在對流發(fā)生的前3天，水平濕度平流的正貢獻(xiàn)是二者發(fā)生區(qū)域內(nèi)水汽增加的主要原因，是由MJO尺度的東風(fēng)分量把發(fā)生區(qū)域東側(cè)更大的背景場水汽分量輸送到發(fā)生區(qū)域中的平流過程導(dǎo)致的；二者水汽增長過程的最大區(qū)別是MJO1中垂直濕度對流的正貢獻(xiàn)幾乎為零，MJO2中有較強(qiáng)的垂直濕度對流的正貢獻(xiàn)，造成這一巨大差別的主要原因，是MJO2中邊界層的MJO尺度的垂直上升運(yùn)動(dòng)比MJO1中更強(qiáng)。
2017, 45(1):87-91.
摘要:
根據(jù)昆明國家基準(zhǔn)氣候站1981—2014年34年的逐分鐘降水資料，基于年最大值數(shù)據(jù)采樣方法，分別采用皮爾遜Ⅲ型、耿貝爾型、指數(shù)型3種分布函數(shù)曲線進(jìn)行擬合試驗(yàn)，推算昆明市暴雨強(qiáng)度公式；在頻率曲線擬合和暴雨強(qiáng)度公式參數(shù)估算時(shí)分別進(jìn)行了精度檢驗(yàn)，以誤差最小為原則，得出耿貝爾型擬合的暴雨強(qiáng)度公式為最優(yōu)公式。將新編最優(yōu)公式與昆明市現(xiàn)有的其他5個(gè)暴雨強(qiáng)度公式進(jìn)行對比，分析了昆明暴雨強(qiáng)度時(shí)空分布特征，驗(yàn)證了公式的合理性和適用性，為昆明城市防澇工程設(shè)計(jì)和相關(guān)設(shè)施的建設(shè)提供依據(jù)和參考。
根據(jù)昆明國家基準(zhǔn)氣候站1981—2014年34年的逐分鐘降水資料，基于年最大值數(shù)據(jù)采樣方法，分別采用皮爾遜Ⅲ型、耿貝爾型、指數(shù)型3種分布函數(shù)曲線進(jìn)行擬合試驗(yàn)，推算昆明市暴雨強(qiáng)度公式；在頻率曲線擬合和暴雨強(qiáng)度公式參數(shù)估算時(shí)分別進(jìn)行了精度檢驗(yàn)，以誤差最小為原則，得出耿貝爾型擬合的暴雨強(qiáng)度公式為最優(yōu)公式。將新編最優(yōu)公式與昆明市現(xiàn)有的其他5個(gè)暴雨強(qiáng)度公式進(jìn)行對比，分析了昆明暴雨強(qiáng)度時(shí)空分布特征，驗(yàn)證了公式的合理性和適用性，為昆明城市防澇工程設(shè)計(jì)和相關(guān)設(shè)施的建設(shè)提供依據(jù)和參考。
2017, 45(1):92-101.
摘要:
利用1961—2010年華北地區(qū)68個(gè)臺(tái)站逐日降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算了6個(gè)極端降水指數(shù)，對華北極端降水的時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析。進(jìn)一步評(píng)估了CMIP5的31個(gè)全球氣候模式對華北地區(qū)極端降水的模擬效果。結(jié)果表明：①華北地區(qū)極端降水指數(shù)具有較大地區(qū)性差異，平均日降水強(qiáng)度、極端降水閾值等指標(biāo)東南高西北低，大雨日數(shù)和連續(xù)干日東西分布差異明顯。6個(gè)極端降水指標(biāo)的年際變化顯示華北地區(qū)強(qiáng)降水事件增多的同時(shí)，極端干旱程度加劇。②CMIP5模式對華北地區(qū)極端降水指數(shù)的模擬差異較大，其中對平均日降水強(qiáng)度和極端降水閾值空間分布模擬能力較好，有1/3模式的空間相關(guān)系數(shù)超過了06。同一模式對不同指數(shù)的模擬能力也存在較大的差異。③模式模擬相關(guān)系數(shù)和均方根誤差有較好的一致性，根據(jù)這兩個(gè)指標(biāo)分別得到兩組模式排序，其相關(guān)系數(shù)超過了04。HadGEM2CC，HadGEM2ES，MIROC4h，MIROC5以及CCSM4是模擬華北地區(qū)極端指數(shù)最好的5個(gè)全球模式。相比于多模式集合平均，優(yōu)選模式集合能夠顯著降低模擬的濕偏差。
利用1961—2010年華北地區(qū)68個(gè)臺(tái)站逐日降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算了6個(gè)極端降水指數(shù)，對華北極端降水的時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析。進(jìn)一步評(píng)估了CMIP5的31個(gè)全球氣候模式對華北地區(qū)極端降水的模擬效果。結(jié)果表明：①華北地區(qū)極端降水指數(shù)具有較大地區(qū)性差異，平均日降水強(qiáng)度、極端降水閾值等指標(biāo)東南高西北低，大雨日數(shù)和連續(xù)干日東西分布差異明顯。6個(gè)極端降水指標(biāo)的年際變化顯示華北地區(qū)強(qiáng)降水事件增多的同時(shí)，極端干旱程度加劇。②CMIP5模式對華北地區(qū)極端降水指數(shù)的模擬差異較大，其中對平均日降水強(qiáng)度和極端降水閾值空間分布模擬能力較好，有1/3模式的空間相關(guān)系數(shù)超過了06。同一模式對不同指數(shù)的模擬能力也存在較大的差異。③模式模擬相關(guān)系數(shù)和均方根誤差有較好的一致性，根據(jù)這兩個(gè)指標(biāo)分別得到兩組模式排序，其相關(guān)系數(shù)超過了04。HadGEM2CC，HadGEM2ES，MIROC4h，MIROC5以及CCSM4是模擬華北地區(qū)極端指數(shù)最好的5個(gè)全球模式。相比于多模式集合平均，優(yōu)選模式集合能夠顯著降低模擬的濕偏差。
2017, 45(1):102-107.
摘要:
探討了黑龍江省2000年以來濃霧時(shí)空分布特征以及秋季濃霧異常環(huán)流特征和環(huán)流分型。結(jié)果表明：黑龍江省濃霧春季和冬季少，夏季最多，但多發(fā)生在山區(qū)，持續(xù)時(shí)間短，局地性強(qiáng)；范圍大、持續(xù)時(shí)間長、災(zāi)害重的濃霧天氣主要出現(xiàn)在秋季，其中10—11月持續(xù)性濃霧天氣過程均發(fā)生在2010年以后。黑龍江省秋季濃霧多發(fā)生在暖濕空氣較強(qiáng)的環(huán)境條件下，根據(jù)500 hPa高度場和距平場特征把秋季偏暖背景下濃霧發(fā)生的主要環(huán)流型分為西低東高型和緯向型，黑龍江省中低層正高度距平、850 hPa距平風(fēng)場上反氣旋環(huán)流以及西北太平洋副熱帶高壓常偏北偏強(qiáng)等異常環(huán)流特征對濃霧中短期預(yù)報(bào)有較好的指示意義。
探討了黑龍江省2000年以來濃霧時(shí)空分布特征以及秋季濃霧異常環(huán)流特征和環(huán)流分型。結(jié)果表明：黑龍江省濃霧春季和冬季少，夏季最多，但多發(fā)生在山區(qū)，持續(xù)時(shí)間短，局地性強(qiáng)；范圍大、持續(xù)時(shí)間長、災(zāi)害重的濃霧天氣主要出現(xiàn)在秋季，其中10—11月持續(xù)性濃霧天氣過程均發(fā)生在2010年以后。黑龍江省秋季濃霧多發(fā)生在暖濕空氣較強(qiáng)的環(huán)境條件下，根據(jù)500 hPa高度場和距平場特征把秋季偏暖背景下濃霧發(fā)生的主要環(huán)流型分為西低東高型和緯向型，黑龍江省中低層正高度距平、850 hPa距平風(fēng)場上反氣旋環(huán)流以及西北太平洋副熱帶高壓常偏北偏強(qiáng)等異常環(huán)流特征對濃霧中短期預(yù)報(bào)有較好的指示意義。
2017, 45(1):108-115.
摘要:
使用國際耦合模式比較計(jì)劃第五階段CMIP5的模式結(jié)果，在不同RCP情景下對貴州省未來氣溫、降水進(jìn)行了預(yù)估。通過對氣溫、降水的模擬值和實(shí)測值的標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差的評(píng)估得知，模式對貴州省氣溫的模擬能力較強(qiáng)，對降水的模擬能力相對較差。預(yù)估結(jié)果表明：未來在RCP85、RCP45和RCP26情景下貴州省氣溫均是明顯的上升趨勢，降水小幅度增加，增溫（增濕）〖JP2〗速率分別為05 ℃/10a（10%/10a）、02 ℃/10a（09%/10a）和01 ℃/10a 〖JP〗（06%/10a），到了21世紀(jì)末期相對于基準(zhǔn)期氣溫（降水）分別增加45 ℃（52%）、23 ℃（54%）和13 ℃（42%）。空間分布總體上增溫幅度從西南向東北逐漸變大，而降水相對于基準(zhǔn)期變化的區(qū)域性差異較大。總體來說，21世紀(jì)溫室氣體濃度越高，增溫增濕速率越快。
使用國際耦合模式比較計(jì)劃第五階段CMIP5的模式結(jié)果，在不同RCP情景下對貴州省未來氣溫、降水進(jìn)行了預(yù)估。通過對氣溫、降水的模擬值和實(shí)測值的標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差的評(píng)估得知，模式對貴州省氣溫的模擬能力較強(qiáng)，對降水的模擬能力相對較差。預(yù)估結(jié)果表明：未來在RCP85、RCP45和RCP26情景下貴州省氣溫均是明顯的上升趨勢，降水小幅度增加，增溫（增濕）〖JP2〗速率分別為05 ℃/10a（10%/10a）、02 ℃/10a（09%/10a）和01 ℃/10a 〖JP〗（06%/10a），到了21世紀(jì)末期相對于基準(zhǔn)期氣溫（降水）分別增加45 ℃（52%）、23 ℃（54%）和13 ℃（42%）。空間分布總體上增溫幅度從西南向東北逐漸變大，而降水相對于基準(zhǔn)期變化的區(qū)域性差異較大。總體來說，21世紀(jì)溫室氣體濃度越高，增溫增濕速率越快。
2017, 45(1):116-121.
摘要:
利用遼寧省61個(gè)氣象站1964—2013年的凍土觀測資料，采用線性回歸、相關(guān)性分析、不同氣候期對比等方法，結(jié)合ArcGIS分析了遼寧省凍土的空間和時(shí)間變化特征。結(jié)果表明：遼寧省凍土隨緯度呈帶狀分布；土壤凍結(jié)具有明顯的季節(jié)變化特征，凍結(jié)期在10月至翌年5月，冬末春初凍結(jié)的面積和深度達(dá)到最大值；凍結(jié)日自北向南逐漸推遲，消融日則相反；在全球變暖背景下，凍土深度隨溫度的上升而減小；大部分地區(qū)年平均氣溫和地表溫度與最大凍土深度呈顯著負(fù)相關(guān)，是影響凍土深度的重要因素；從各氣候期100 cm等深度線也可以明顯看出最大凍土深度呈逐漸減小趨勢。
利用遼寧省61個(gè)氣象站1964—2013年的凍土觀測資料，采用線性回歸、相關(guān)性分析、不同氣候期對比等方法，結(jié)合ArcGIS分析了遼寧省凍土的空間和時(shí)間變化特征。結(jié)果表明：遼寧省凍土隨緯度呈帶狀分布；土壤凍結(jié)具有明顯的季節(jié)變化特征，凍結(jié)期在10月至翌年5月，冬末春初凍結(jié)的面積和深度達(dá)到最大值；凍結(jié)日自北向南逐漸推遲，消融日則相反；在全球變暖背景下，凍土深度隨溫度的上升而減小；大部分地區(qū)年平均氣溫和地表溫度與最大凍土深度呈顯著負(fù)相關(guān)，是影響凍土深度的重要因素；從各氣候期100 cm等深度線也可以明顯看出最大凍土深度呈逐漸減小趨勢。
2017, 45(1):122-130.
摘要:
應(yīng)用南疆西部（35°～42°N，73°～80°E）15個(gè)氣象站及200個(gè)區(qū)域自動(dòng)氣象站2013年逐日降水量資料和NCEP/NCAR每日4次1°×1°再分析資料，分析2013年南疆西部4次典型暴雨天氣過程的水汽源地、水汽輸送及水汽收支特征。結(jié)果表明，2013年4場暴雨天氣水汽主源地主要分布在阿拉伯海和孟加拉灣，其次是波斯灣，低層?xùn)|風(fēng)急流（LLEJ）在南疆西部暴雨過程中作用顯著。過程Ⅰ水汽輸送路徑主要為偏東和西南氣流，在南疆西部沿山及偏東平原強(qiáng)烈輻合引發(fā)暴雨，偏東路徑水汽輸送明顯大于西南路徑，水汽輸送的大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間為24 h。過程Ⅱ水汽輸送有西方、西南和偏東路徑，3支水汽輸送在南疆西部東—西、南—北產(chǎn)生劇烈的輻合造成大范圍、強(qiáng)度強(qiáng)的暴雨天氣，東邊界水汽輸入量接近南邊界，水汽輸送的大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間為60 h。 過程Ⅲ水汽輸送為西方、偏南和偏東路徑，LLEJ引導(dǎo)的水汽在西風(fēng)、東風(fēng)氣流的交匯下沿山堆積產(chǎn)生強(qiáng)的輻合，造成暴雨天氣。水汽輸送的大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間為24 h。過程水汽輸送主要有西方、偏南和偏東路徑，西方路徑的輸送量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于偏東和偏南水汽，水汽輸送出現(xiàn)2次高低空大值區(qū)域疊置現(xiàn)象，暴雨過程中大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間48 h。
應(yīng)用南疆西部（35°～42°N，73°～80°E）15個(gè)氣象站及200個(gè)區(qū)域自動(dòng)氣象站2013年逐日降水量資料和NCEP/NCAR每日4次1°×1°再分析資料，分析2013年南疆西部4次典型暴雨天氣過程的水汽源地、水汽輸送及水汽收支特征。結(jié)果表明，2013年4場暴雨天氣水汽主源地主要分布在阿拉伯海和孟加拉灣，其次是波斯灣，低層?xùn)|風(fēng)急流（LLEJ）在南疆西部暴雨過程中作用顯著。過程Ⅰ水汽輸送路徑主要為偏東和西南氣流，在南疆西部沿山及偏東平原強(qiáng)烈輻合引發(fā)暴雨，偏東路徑水汽輸送明顯大于西南路徑，水汽輸送的大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間為24 h。過程Ⅱ水汽輸送有西方、西南和偏東路徑，3支水汽輸送在南疆西部東—西、南—北產(chǎn)生劇烈的輻合造成大范圍、強(qiáng)度強(qiáng)的暴雨天氣，東邊界水汽輸入量接近南邊界，水汽輸送的大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間為60 h。 過程Ⅲ水汽輸送為西方、偏南和偏東路徑，LLEJ引導(dǎo)的水汽在西風(fēng)、東風(fēng)氣流的交匯下沿山堆積產(chǎn)生強(qiáng)的輻合，造成暴雨天氣。水汽輸送的大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間為24 h。過程水汽輸送主要有西方、偏南和偏東路徑，西方路徑的輸送量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于偏東和偏南水汽，水汽輸送出現(xiàn)2次高低空大值區(qū)域疊置現(xiàn)象，暴雨過程中大值區(qū)域持續(xù)時(shí)間48 h。
2017, 45(1):131-139.
摘要:
利用2000—2013年萊州灣各氣象站逐日降水資料、常規(guī)資料、海溫資料及NCEP/NCAR再分析資料，對萊州灣冷流降雪的氣候特征及成因進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：萊州灣降雪強(qiáng)度較小，中雪和大雪主要集中在萊州灣東部地區(qū)。降雪持續(xù)時(shí)間較短，一般在12 h以內(nèi)。冷流降雪次數(shù)呈現(xiàn)東部多西部少的特點(diǎn),年際變化明顯，存在顯著的6~7 a年際尺度的周期變化。1月是冷流降雪的主要月份，12月下旬至1月上旬是主要旬份。冷流降雪主要時(shí)段集中出現(xiàn)在08:00左右。近14年冷流降雪次數(shù)與同年份的冷空氣次數(shù)存在顯著的正相關(guān)。發(fā)生冷流降雪時(shí)850 hPa及以下各層均有明顯的溫度閾值。萊州灣海溫和海氣溫差過高或過低都不易出現(xiàn)冷流降雪。低于5 ℃為發(fā)生冷流降雪的地面2 m溫度閾值，該閾值明顯高于內(nèi)陸降雪的閾值。冷流降雪發(fā)生時(shí)，500 hPa以槽后（含渦后）西北氣流為主，700、850 hPa都處在西北氣流控制下，925、1000 hPa為西北風(fēng)、偏北風(fēng)或東北風(fēng)3種形勢。
利用2000—2013年萊州灣各氣象站逐日降水資料、常規(guī)資料、海溫資料及NCEP/NCAR再分析資料，對萊州灣冷流降雪的氣候特征及成因進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：萊州灣降雪強(qiáng)度較小，中雪和大雪主要集中在萊州灣東部地區(qū)。降雪持續(xù)時(shí)間較短，一般在12 h以內(nèi)。冷流降雪次數(shù)呈現(xiàn)東部多西部少的特點(diǎn),年際變化明顯，存在顯著的6~7 a年際尺度的周期變化。1月是冷流降雪的主要月份，12月下旬至1月上旬是主要旬份。冷流降雪主要時(shí)段集中出現(xiàn)在08:00左右。近14年冷流降雪次數(shù)與同年份的冷空氣次數(shù)存在顯著的正相關(guān)。發(fā)生冷流降雪時(shí)850 hPa及以下各層均有明顯的溫度閾值。萊州灣海溫和海氣溫差過高或過低都不易出現(xiàn)冷流降雪。低于5 ℃為發(fā)生冷流降雪的地面2 m溫度閾值，該閾值明顯高于內(nèi)陸降雪的閾值。冷流降雪發(fā)生時(shí)，500 hPa以槽后（含渦后）西北氣流為主，700、850 hPa都處在西北氣流控制下，925、1000 hPa為西北風(fēng)、偏北風(fēng)或東北風(fēng)3種形勢。
2017, 45(1):140-148.
摘要:
利用NCEP/NCAR的1°×1° FNL再分析資料對2012年7月3—4日發(fā)生在陜西南部秦巴山區(qū)暴雨過程的成因及地形對暴雨的作用進(jìn)行了診斷研究，同時(shí)利用中尺度模式WRFV331模擬了暴雨過程，結(jié)果表明：500 hPa高原槽、700、850 hPa的低渦切變線和副高外圍西南氣流是暴雨的主要影響天氣系統(tǒng)。700 hPa副高外圍的西南氣流從云貴高原推進(jìn)到秦嶺南坡并沿坡爬升，同時(shí)還與山前的偏東氣流匯合而形成氣流輻合區(qū)，致使氣旋性渦度增大，輻合抬升作用造成強(qiáng)垂直上升運(yùn)動(dòng)，低層低渦切變線得以發(fā)展和維持，秦嶺南坡產(chǎn)生了大暴雨，秦巴山區(qū)地形對暴雨有顯著的增幅作用。高原槽中冷空氣從秦嶺以北向南侵入，大巴山以南的西南暖濕氣流向北推進(jìn),在冷暖空氣的交匯地帶形成斜壓鋒區(qū)；地形的輻合抬升作用加強(qiáng)中低層大氣鋒生，增大大氣斜壓不穩(wěn)定性，觸發(fā)不穩(wěn)定能量的釋放，有利于暴雨的發(fā)生。暴雨發(fā)生期間秦巴山區(qū)在垂直方向上，雨水、云水、冰晶的大值中心相互對應(yīng)，存在“播撒—供給”效應(yīng)，有利于雨水粒子增多，導(dǎo)致山區(qū)出現(xiàn)了強(qiáng)降雨。
利用NCEP/NCAR的1°×1° FNL再分析資料對2012年7月3—4日發(fā)生在陜西南部秦巴山區(qū)暴雨過程的成因及地形對暴雨的作用進(jìn)行了診斷研究，同時(shí)利用中尺度模式WRFV331模擬了暴雨過程，結(jié)果表明：500 hPa高原槽、700、850 hPa的低渦切變線和副高外圍西南氣流是暴雨的主要影響天氣系統(tǒng)。700 hPa副高外圍的西南氣流從云貴高原推進(jìn)到秦嶺南坡并沿坡爬升，同時(shí)還與山前的偏東氣流匯合而形成氣流輻合區(qū)，致使氣旋性渦度增大，輻合抬升作用造成強(qiáng)垂直上升運(yùn)動(dòng)，低層低渦切變線得以發(fā)展和維持，秦嶺南坡產(chǎn)生了大暴雨，秦巴山區(qū)地形對暴雨有顯著的增幅作用。高原槽中冷空氣從秦嶺以北向南侵入，大巴山以南的西南暖濕氣流向北推進(jìn),在冷暖空氣的交匯地帶形成斜壓鋒區(qū)；地形的輻合抬升作用加強(qiáng)中低層大氣鋒生，增大大氣斜壓不穩(wěn)定性，觸發(fā)不穩(wěn)定能量的釋放，有利于暴雨的發(fā)生。暴雨發(fā)生期間秦巴山區(qū)在垂直方向上，雨水、云水、冰晶的大值中心相互對應(yīng)，存在“播撒—供給”效應(yīng)，有利于雨水粒子增多，導(dǎo)致山區(qū)出現(xiàn)了強(qiáng)降雨。
2017, 45(1):149-157.
摘要:
利用常規(guī)天氣資料、NCEP 1°×1°再分析資料、地面降水資料以及福建新一代天氣雷達(dá)資料對2012年“蘇拉”臺(tái)風(fēng)登陸后引發(fā)福建西部大暴雨天氣成因進(jìn)行分析，結(jié)果表明：“蘇拉”登陸后高空渦旋受大陸高壓東側(cè)偏北氣流引導(dǎo)向偏南方向移動(dòng)，同時(shí)，臺(tái)風(fēng)登陸后進(jìn)入大的環(huán)境風(fēng)垂直切變區(qū)并向切變左側(cè)傾斜，使得臺(tái)風(fēng)南傾結(jié)構(gòu)進(jìn)一步加大。臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)南傾為福建西部大暴雨區(qū)提供了良好的動(dòng)力條件，“蘇拉”自身帶來的水汽及臺(tái)風(fēng)南側(cè)西南氣流為暴雨區(qū)提供了充足的水汽來源，高空冷空氣入侵與低層的高溫高濕區(qū)形成上冷下暖結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出條件不穩(wěn)定層結(jié)，有利于深厚濕對流產(chǎn)生，結(jié)合充分的水汽供應(yīng)，出現(xiàn)大暴雨天氣。大范圍暖平流配合風(fēng)速輻合，中高層冷空氣入侵與低層西南暖濕空氣結(jié)合以及低層的西南急流建立是三個(gè)強(qiáng)降水階段對應(yīng)的中尺度天氣特征。
利用常規(guī)天氣資料、NCEP 1°×1°再分析資料、地面降水資料以及福建新一代天氣雷達(dá)資料對2012年“蘇拉”臺(tái)風(fēng)登陸后引發(fā)福建西部大暴雨天氣成因進(jìn)行分析，結(jié)果表明：“蘇拉”登陸后高空渦旋受大陸高壓東側(cè)偏北氣流引導(dǎo)向偏南方向移動(dòng)，同時(shí)，臺(tái)風(fēng)登陸后進(jìn)入大的環(huán)境風(fēng)垂直切變區(qū)并向切變左側(cè)傾斜，使得臺(tái)風(fēng)南傾結(jié)構(gòu)進(jìn)一步加大。臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)南傾為福建西部大暴雨區(qū)提供了良好的動(dòng)力條件，“蘇拉”自身帶來的水汽及臺(tái)風(fēng)南側(cè)西南氣流為暴雨區(qū)提供了充足的水汽來源，高空冷空氣入侵與低層的高溫高濕區(qū)形成上冷下暖結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出條件不穩(wěn)定層結(jié)，有利于深厚濕對流產(chǎn)生，結(jié)合充分的水汽供應(yīng)，出現(xiàn)大暴雨天氣。大范圍暖平流配合風(fēng)速輻合，中高層冷空氣入侵與低層西南暖濕空氣結(jié)合以及低層的西南急流建立是三個(gè)強(qiáng)降水階段對應(yīng)的中尺度天氣特征。
2017, 45(1):158-164.
摘要:
利用1949—2014年上海臺(tái)風(fēng)研究所整編的熱帶氣旋年鑒資料、常規(guī)降水、大風(fēng)資料以及NCEP日平均（25°×25°）再分析資料，統(tǒng)計(jì)這期間所有影響山東的變性臺(tái)風(fēng)，并對這些變性臺(tái)風(fēng)時(shí)空分布的氣候特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明：1949—2014年，共有80個(gè)變性臺(tái)風(fēng)影響山東。影響山東的變性臺(tái)風(fēng)變性地點(diǎn)主要在中緯度地區(qū)。變性臺(tái)風(fēng)的個(gè)數(shù)有明顯的年代際變化和年變化,變性臺(tái)風(fēng)主要分布在夏季和秋季，春季和冬季比較少。臺(tái)風(fēng)變性地點(diǎn)分布與副熱帶高壓分布還有西風(fēng)槽的位置及等高線梯度有一定的關(guān)系。臺(tái)風(fēng)變性時(shí)存在明顯鋒區(qū)，鋒區(qū)強(qiáng)，變性臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)多，鋒區(qū)弱，變性臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)少。影響山東的臺(tái)風(fēng)變性后加強(qiáng)的有33個(gè)。斜壓鋒區(qū)、一定的冷空氣、冷空氣從中高層傾斜下沉入侵、高空正渦度平流及低層暖平流這些因子都有利于變性臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度加強(qiáng)。
利用1949—2014年上海臺(tái)風(fēng)研究所整編的熱帶氣旋年鑒資料、常規(guī)降水、大風(fēng)資料以及NCEP日平均（25°×25°）再分析資料，統(tǒng)計(jì)這期間所有影響山東的變性臺(tái)風(fēng)，并對這些變性臺(tái)風(fēng)時(shí)空分布的氣候特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明：1949—2014年，共有80個(gè)變性臺(tái)風(fēng)影響山東。影響山東的變性臺(tái)風(fēng)變性地點(diǎn)主要在中緯度地區(qū)。變性臺(tái)風(fēng)的個(gè)數(shù)有明顯的年代際變化和年變化,變性臺(tái)風(fēng)主要分布在夏季和秋季，春季和冬季比較少。臺(tái)風(fēng)變性地點(diǎn)分布與副熱帶高壓分布還有西風(fēng)槽的位置及等高線梯度有一定的關(guān)系。臺(tái)風(fēng)變性時(shí)存在明顯鋒區(qū)，鋒區(qū)強(qiáng)，變性臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)多，鋒區(qū)弱，變性臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)少。影響山東的臺(tái)風(fēng)變性后加強(qiáng)的有33個(gè)。斜壓鋒區(qū)、一定的冷空氣、冷空氣從中高層傾斜下沉入侵、高空正渦度平流及低層暖平流這些因子都有利于變性臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度加強(qiáng)。
2017, 45(1):165-171.
摘要:
基于中尺度天氣研究與預(yù)報(bào)（Weather Research and Forecast，WRF）模式并選取T639模式數(shù)據(jù)作為初始條件和邊界條件，對2015年11月13日至14日發(fā)生在濟(jì)南的一次大霧天氣進(jìn)行數(shù)值模擬試驗(yàn)。利用常規(guī)觀測資料對模擬效果進(jìn)行檢驗(yàn)分析，從不同方面分析這次霧的成因。結(jié)果表明：①穩(wěn)定的大氣層結(jié)、微弱的風(fēng)速、較小的溫度露點(diǎn)差為霧的形成提供了有利的氣象條件；②WRF模式能夠較好地模擬出霧形成和發(fā)展過程并且可以較為準(zhǔn)確地模擬出能見度的強(qiáng)度；③近地層中性層結(jié)和較為充足的水汽對霧的形成和發(fā)展有重要作用；低云的存在推遲了白天霧的消散；④在霧形成和發(fā)展階段，925 hPa以下為輻合上升運(yùn)動(dòng)，之上為輻散下沉運(yùn)動(dòng)，這使得水汽集中在近地層，有利于霧的生成；⑤近地層的冷平流會(huì)增大相對濕度，是霧形成的有利條件；非絕熱因子對這次霧的形成發(fā)展并沒有起到關(guān)鍵作用。
基于中尺度天氣研究與預(yù)報(bào)（Weather Research and Forecast，WRF）模式并選取T639模式數(shù)據(jù)作為初始條件和邊界條件，對2015年11月13日至14日發(fā)生在濟(jì)南的一次大霧天氣進(jìn)行數(shù)值模擬試驗(yàn)。利用常規(guī)觀測資料對模擬效果進(jìn)行檢驗(yàn)分析，從不同方面分析這次霧的成因。結(jié)果表明：①穩(wěn)定的大氣層結(jié)、微弱的風(fēng)速、較小的溫度露點(diǎn)差為霧的形成提供了有利的氣象條件；②WRF模式能夠較好地模擬出霧形成和發(fā)展過程并且可以較為準(zhǔn)確地模擬出能見度的強(qiáng)度；③近地層中性層結(jié)和較為充足的水汽對霧的形成和發(fā)展有重要作用；低云的存在推遲了白天霧的消散；④在霧形成和發(fā)展階段，925 hPa以下為輻合上升運(yùn)動(dòng)，之上為輻散下沉運(yùn)動(dòng)，這使得水汽集中在近地層，有利于霧的生成；⑤近地層的冷平流會(huì)增大相對濕度，是霧形成的有利條件；非絕熱因子對這次霧的形成發(fā)展并沒有起到關(guān)鍵作用。
2017, 45(1):172-178.
摘要:
應(yīng)用常規(guī)觀測資料、NCEP 1°×1°再分析資料和L波段探空資料從環(huán)流形勢、擴(kuò)散條件和邊界層特征3個(gè)方面對2013年兩次霧、霾天氣個(gè)例進(jìn)行對比分析，結(jié)果表明：500 hPa西北氣流冷平流、地面弱風(fēng)場、垂直速度呈弱上升〖CD*2〗下沉的垂直分層特點(diǎn)和逆溫是兩次霧、霾天氣出現(xiàn)和維持的共同特征。地面西北風(fēng)、850 hPa弱冷平流、近地層淺薄的接地逆溫（100～200 m）和濕層與霾天氣對應(yīng)，地面偏東風(fēng)、850 hPa暖平流、925 hPa以下深厚的懸浮逆溫（400 m）和濕層與霧天氣對應(yīng)，霾過程較霧過程逆溫強(qiáng)度強(qiáng)，上升運(yùn)動(dòng)高度高。消散時(shí)霧較霾下沉運(yùn)動(dòng)中心高度低，強(qiáng)度弱；霾消散時(shí)接地逆溫特征變化不大，霧消散時(shí)懸浮逆溫有底部抬升和大氣穩(wěn)定層結(jié)向中性層結(jié)轉(zhuǎn)變的變化特征；但均有下沉氣流接地、垂直風(fēng)切變較強(qiáng)和高層低露點(diǎn)干空氣下傳到地面的特點(diǎn)。
應(yīng)用常規(guī)觀測資料、NCEP 1°×1°再分析資料和L波段探空資料從環(huán)流形勢、擴(kuò)散條件和邊界層特征3個(gè)方面對2013年兩次霧、霾天氣個(gè)例進(jìn)行對比分析，結(jié)果表明：500 hPa西北氣流冷平流、地面弱風(fēng)場、垂直速度呈弱上升〖CD*2〗下沉的垂直分層特點(diǎn)和逆溫是兩次霧、霾天氣出現(xiàn)和維持的共同特征。地面西北風(fēng)、850 hPa弱冷平流、近地層淺薄的接地逆溫（100～200 m）和濕層與霾天氣對應(yīng)，地面偏東風(fēng)、850 hPa暖平流、925 hPa以下深厚的懸浮逆溫（400 m）和濕層與霧天氣對應(yīng)，霾過程較霧過程逆溫強(qiáng)度強(qiáng)，上升運(yùn)動(dòng)高度高。消散時(shí)霧較霾下沉運(yùn)動(dòng)中心高度低，強(qiáng)度弱；霾消散時(shí)接地逆溫特征變化不大，霧消散時(shí)懸浮逆溫有底部抬升和大氣穩(wěn)定層結(jié)向中性層結(jié)轉(zhuǎn)變的變化特征；但均有下沉氣流接地、垂直風(fēng)切變較強(qiáng)和高層低露點(diǎn)干空氣下傳到地面的特點(diǎn)。
2017, 45(1):179-183.
摘要:
在分析國內(nèi)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行的基礎(chǔ)上，從區(qū)域雷電災(zāi)害事前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的角度出發(fā)，采用災(zāi)害評(píng)估的承災(zāi)體、致災(zāi)體模式，引入雷電風(fēng)險(xiǎn)、地域風(fēng)險(xiǎn)和承災(zāi)體風(fēng)險(xiǎn)作為評(píng)估指標(biāo)，針對每個(gè)指標(biāo)選取與其發(fā)生緊密度較高的參數(shù)作為2級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行基于事前致災(zāi)因子的區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，并以福建省為例，應(yīng)用該模型進(jìn)行了計(jì)算。結(jié)果表明，基于承災(zāi)體、致災(zāi)體模式的區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能較好地反應(yīng)出區(qū)域雷電災(zāi)害發(fā)生的損失程度，對于行政區(qū)域范圍的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度區(qū)域與政府決策支持具有積極的指導(dǎo)意義。
在分析國內(nèi)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行的基礎(chǔ)上，從區(qū)域雷電災(zāi)害事前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的角度出發(fā)，采用災(zāi)害評(píng)估的承災(zāi)體、致災(zāi)體模式，引入雷電風(fēng)險(xiǎn)、地域風(fēng)險(xiǎn)和承災(zāi)體風(fēng)險(xiǎn)作為評(píng)估指標(biāo)，針對每個(gè)指標(biāo)選取與其發(fā)生緊密度較高的參數(shù)作為2級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行基于事前致災(zāi)因子的區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，并以福建省為例，應(yīng)用該模型進(jìn)行了計(jì)算。結(jié)果表明，基于承災(zāi)體、致災(zāi)體模式的區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能較好地反應(yīng)出區(qū)域雷電災(zāi)害發(fā)生的損失程度，對于行政區(qū)域范圍的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度區(qū)域與政府決策支持具有積極的指導(dǎo)意義。
2017, 45(1):184-188.
摘要:
基于SWAN的TITAN產(chǎn)品、安全射界圖技術(shù)，構(gòu)建了地面人工影響天氣指揮系統(tǒng)。為進(jìn)一步提高該系統(tǒng)預(yù)警、作業(yè)建議產(chǎn)品的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，本文優(yōu)化了預(yù)警和作業(yè)建議產(chǎn)品算法：①將原TITAN識(shí)別區(qū)域預(yù)警優(yōu)化為TITAN外推路徑區(qū)域的預(yù)警，減少了預(yù)警的漏報(bào)；②針對沒有本站雷達(dá)的地市，使用全省雷達(dá)拼圖數(shù)據(jù)存在時(shí)間滯后性問題，引入了數(shù)據(jù)延遲設(shè)置功能，對預(yù)警和建議產(chǎn)品的時(shí)間進(jìn)行訂正。通過算法的優(yōu)化，系統(tǒng)可較好地滿足地面人工影響天氣作業(yè)指揮的業(yè)務(wù)需求，具有一定的推廣價(jià)值。
基于SWAN的TITAN產(chǎn)品、安全射界圖技術(shù)，構(gòu)建了地面人工影響天氣指揮系統(tǒng)。為進(jìn)一步提高該系統(tǒng)預(yù)警、作業(yè)建議產(chǎn)品的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，本文優(yōu)化了預(yù)警和作業(yè)建議產(chǎn)品算法：①將原TITAN識(shí)別區(qū)域預(yù)警優(yōu)化為TITAN外推路徑區(qū)域的預(yù)警，減少了預(yù)警的漏報(bào)；②針對沒有本站雷達(dá)的地市，使用全省雷達(dá)拼圖數(shù)據(jù)存在時(shí)間滯后性問題，引入了數(shù)據(jù)延遲設(shè)置功能，對預(yù)警和建議產(chǎn)品的時(shí)間進(jìn)行訂正。通過算法的優(yōu)化，系統(tǒng)可較好地滿足地面人工影響天氣作業(yè)指揮的業(yè)務(wù)需求，具有一定的推廣價(jià)值。
2017, 45(1):189-194.
摘要:
國家電網(wǎng)“輸電線路覆冰舞動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)研究框架”、湖北省電力公司“舞動(dòng)分布圖繪制研究”（鄂電試研（2010）第133號(hào)）、中國氣象局氣象關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用項(xiàng)目“電力線路舞動(dòng)的氣候可行性論證技術(shù)指南”（CAMGJ2012M33）資助
國家電網(wǎng)“輸電線路覆冰舞動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)研究框架”、湖北省電力公司“舞動(dòng)分布圖繪制研究”（鄂電試研（2010）第133號(hào)）、中國氣象局氣象關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用項(xiàng)目“電力線路舞動(dòng)的氣候可行性論證技術(shù)指南”（CAMGJ2012M33）資助
2017, 45(1):195-202.
摘要:
基于1994—2014年研究區(qū)葡萄的逐年商品果率數(shù)據(jù)，1965—2014年蕪湖市逐月的氣象數(shù)據(jù)和1981年7月至2014年6月國家氣候中心的逐月88項(xiàng)新大氣環(huán)流指數(shù)、26項(xiàng)海溫指數(shù)，使用相關(guān)性分析、線性趨勢、MannKendall和多元逐步回歸分析，對影響葡萄商品果率的關(guān)鍵氣候因子進(jìn)行遴選，并在此基礎(chǔ)上對遴選因子的近50年變化特征和短期氣候預(yù)測進(jìn)行了分析與研究。結(jié)果表明：影響葡萄商品果率的關(guān)鍵氣候因子有7、8月的平均氣溫(〖WTBX〗T〖WTBZ〗7,〖WTBX〗T〖WTBZ〗8)、最高氣溫(〖WTBX〗Tmax7〖WTBZ〗,〖WTBX〗Tmax8〖WTBZ〗)、最低氣溫(〖WTBX〗Tmin7〖WTBZ〗,〖WTBX〗Tmin〖WTBZ〗8)、相對濕度(〖WTBX〗RH〖WTBZ〗7,〖WTBX〗RH〖WTBZ〗8)、日照時(shí)數(shù)(〖WTBX〗S〖WTBZ〗7,〖WTBX〗S〖WTBZ〗8)，以及8月的平均氣溫日較差(Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8)，近50年 〖WTBX〗T〖WTBZ〗7、〖WTBX〗Tmax〖WTBZ〗7和〖WTBX〗Tmin〖WTBZ〗7顯著升高，〖WTBX〗RH〖WTBZ〗7、Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8和〖WTBX〗S〖WTBZ〗8顯著下降，其中〖WTBX〗T〖WTBZ〗7、〖WTBX〗Tmax〖WTBZ〗7、Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8的變化以漸變?yōu)橹鳎糤TBX〗Tmin〖WTBZ〗7、〖WTBX〗RH〖WTBZ〗7、Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8則發(fā)生過突變。這些關(guān)鍵氣候因子與前期1年內(nèi)的多項(xiàng)大氣環(huán)流指數(shù)和海溫指數(shù)顯著相關(guān)，并遴選其中關(guān)鍵指數(shù)作為預(yù)測蕪湖市7、8月葡萄商品果率關(guān)鍵氣候因子的短期氣候預(yù)測指標(biāo)，計(jì)算出氣候因子的預(yù)測方程，以期為葡萄種植能夠有效應(yīng)對氣候影響、保證商品果率提供幫助。
基于1994—2014年研究區(qū)葡萄的逐年商品果率數(shù)據(jù)，1965—2014年蕪湖市逐月的氣象數(shù)據(jù)和1981年7月至2014年6月國家氣候中心的逐月88項(xiàng)新大氣環(huán)流指數(shù)、26項(xiàng)海溫指數(shù)，使用相關(guān)性分析、線性趨勢、MannKendall和多元逐步回歸分析，對影響葡萄商品果率的關(guān)鍵氣候因子進(jìn)行遴選，并在此基礎(chǔ)上對遴選因子的近50年變化特征和短期氣候預(yù)測進(jìn)行了分析與研究。結(jié)果表明：影響葡萄商品果率的關(guān)鍵氣候因子有7、8月的平均氣溫(〖WTBX〗T〖WTBZ〗7,〖WTBX〗T〖WTBZ〗8)、最高氣溫(〖WTBX〗Tmax7〖WTBZ〗,〖WTBX〗Tmax8〖WTBZ〗)、最低氣溫(〖WTBX〗Tmin7〖WTBZ〗,〖WTBX〗Tmin〖WTBZ〗8)、相對濕度(〖WTBX〗RH〖WTBZ〗7,〖WTBX〗RH〖WTBZ〗8)、日照時(shí)數(shù)(〖WTBX〗S〖WTBZ〗7,〖WTBX〗S〖WTBZ〗8)，以及8月的平均氣溫日較差(Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8)，近50年 〖WTBX〗T〖WTBZ〗7、〖WTBX〗Tmax〖WTBZ〗7和〖WTBX〗Tmin〖WTBZ〗7顯著升高，〖WTBX〗RH〖WTBZ〗7、Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8和〖WTBX〗S〖WTBZ〗8顯著下降，其中〖WTBX〗T〖WTBZ〗7、〖WTBX〗Tmax〖WTBZ〗7、Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8的變化以漸變?yōu)橹鳎糤TBX〗Tmin〖WTBZ〗7、〖WTBX〗RH〖WTBZ〗7、Δ〖WTBX〗T〖WTBZ〗8則發(fā)生過突變。這些關(guān)鍵氣候因子與前期1年內(nèi)的多項(xiàng)大氣環(huán)流指數(shù)和海溫指數(shù)顯著相關(guān)，并遴選其中關(guān)鍵指數(shù)作為預(yù)測蕪湖市7、8月葡萄商品果率關(guān)鍵氣候因子的短期氣候預(yù)測指標(biāo)，計(jì)算出氣候因子的預(yù)測方程，以期為葡萄種植能夠有效應(yīng)對氣候影響、保證商品果率提供幫助。
2017, 45(1):203-208.
摘要:
利用桂林市1984－2014年氣候資料和同期柑桔物候資料，運(yùn)用線性傾向估計(jì)、SPSS相關(guān)系數(shù)等方法研究了桂林市氣候變暖的特征及其對柑桔物候期的影響。結(jié)果表明：31年中桂林市氣候變暖趨勢明顯，其主要特點(diǎn)是年平均氣溫上升幅度約為04 ℃，20世紀(jì)90年代后期和21世紀(jì)初升溫顯著，在升溫過程中以春季升溫為主，冬季次之，夏季、秋季略升溫，氣候變暖春季氣溫升高貢獻(xiàn)最大。氣候變暖引起柑桔物候期的變化明顯，春季物候期提前，秋季物候期推遲，生長季呈延長的趨勢；氣溫是影響柑桔物候期最為顯著的氣象因子；2月平均最高氣溫升高1 ℃，柑桔芽開放期提前約34天，3月平均最高氣溫升高1 ℃，開花期提前約49天，年極端最高氣溫升高1 ℃，可采成熟期推遲68天。
利用桂林市1984－2014年氣候資料和同期柑桔物候資料，運(yùn)用線性傾向估計(jì)、SPSS相關(guān)系數(shù)等方法研究了桂林市氣候變暖的特征及其對柑桔物候期的影響。結(jié)果表明：31年中桂林市氣候變暖趨勢明顯，其主要特點(diǎn)是年平均氣溫上升幅度約為04 ℃，20世紀(jì)90年代后期和21世紀(jì)初升溫顯著，在升溫過程中以春季升溫為主，冬季次之，夏季、秋季略升溫，氣候變暖春季氣溫升高貢獻(xiàn)最大。氣候變暖引起柑桔物候期的變化明顯，春季物候期提前，秋季物候期推遲，生長季呈延長的趨勢；氣溫是影響柑桔物候期最為顯著的氣象因子；2月平均最高氣溫升高1 ℃，柑桔芽開放期提前約34天，3月平均最高氣溫升高1 ℃，開花期提前約49天，年極端最高氣溫升高1 ℃，可采成熟期推遲68天。
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