2020年第48卷第4期文章目次
2020, 48(4):451-458.
摘要:
本文利用2016年12月至2017年11月期間晴朗少云天氣下的成都微脈沖激光雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)反演的混合層高度，與溫江探空資料確定的混合層高度進(jìn)行了對比和誤差分析，結(jié)果表明：基于探空資料和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)反演的混合層高度具有較好的一致性，兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.75，激光雷達(dá)反演的混合層高度略低于基于探空資料確定的值，在混合層高度為1000～2000 m時，兩種方法計算所得的值偏差幅度最小，約為20%；在1000 m以內(nèi)和2000 m以上，偏差幅度略有增大，為26%；兩種方法反演的混合層高度變化趨勢較為一致，均呈現(xiàn)出12月、1月較低，4月、5月較高的特點(diǎn)；混合層高度具有明顯的日變化特征：上午混合層高度迅速增高，午后增長速度減慢并發(fā)展到最大高度，日落后迅速降低；混合層內(nèi)相對濕度的增加、殘留層的存在是導(dǎo)致激光雷達(dá)反演混合層高度時產(chǎn)生較大誤差的原因之一。
本文利用2016年12月至2017年11月期間晴朗少云天氣下的成都微脈沖激光雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)反演的混合層高度，與溫江探空資料確定的混合層高度進(jìn)行了對比和誤差分析，結(jié)果表明：基于探空資料和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)反演的混合層高度具有較好的一致性，兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.75，激光雷達(dá)反演的混合層高度略低于基于探空資料確定的值，在混合層高度為1000～2000 m時，兩種方法計算所得的值偏差幅度最小，約為20%；在1000 m以內(nèi)和2000 m以上，偏差幅度略有增大，為26%；兩種方法反演的混合層高度變化趨勢較為一致，均呈現(xiàn)出12月、1月較低，4月、5月較高的特點(diǎn)；混合層高度具有明顯的日變化特征：上午混合層高度迅速增高，午后增長速度減慢并發(fā)展到最大高度，日落后迅速降低；混合層內(nèi)相對濕度的增加、殘留層的存在是導(dǎo)致激光雷達(dá)反演混合層高度時產(chǎn)生較大誤差的原因之一。
2020, 48(4):459-464.
摘要:
地閃定位系統(tǒng)性能評估可通過理論模擬，也可以基于人工觸發(fā)閃電或者自然閃電直接觀測事實。自然閃電由于發(fā)生的隨機(jī)性和瞬時性，其直接觀測事實很少，因此至今基于真實自然閃電回?fù)舻牡亻W定位系統(tǒng)性能評估還很欠缺。本研究基于2016年5月30日發(fā)生在廣東潮汕機(jī)場的雷擊事件展開調(diào)查，通過本次位置明確的機(jī)場雷擊事件評估了該區(qū)域的ADTD地閃定位性能，并計算了不同站數(shù)定位時的定位誤差情況。結(jié)果表明，ADTD閃電定位系統(tǒng)實時準(zhǔn)確地記錄了潮汕機(jī)場雷擊事件，表明其實用性和準(zhǔn)確性。通過重定位計算，發(fā)現(xiàn)在多站定位時可去除較大誤差的站，保證定位結(jié)果的準(zhǔn)確性，但定位結(jié)果并不一定是最優(yōu)結(jié)果。
地閃定位系統(tǒng)性能評估可通過理論模擬，也可以基于人工觸發(fā)閃電或者自然閃電直接觀測事實。自然閃電由于發(fā)生的隨機(jī)性和瞬時性，其直接觀測事實很少，因此至今基于真實自然閃電回?fù)舻牡亻W定位系統(tǒng)性能評估還很欠缺。本研究基于2016年5月30日發(fā)生在廣東潮汕機(jī)場的雷擊事件展開調(diào)查，通過本次位置明確的機(jī)場雷擊事件評估了該區(qū)域的ADTD地閃定位性能，并計算了不同站數(shù)定位時的定位誤差情況。結(jié)果表明，ADTD閃電定位系統(tǒng)實時準(zhǔn)確地記錄了潮汕機(jī)場雷擊事件，表明其實用性和準(zhǔn)確性。通過重定位計算，發(fā)現(xiàn)在多站定位時可去除較大誤差的站，保證定位結(jié)果的準(zhǔn)確性，但定位結(jié)果并不一定是最優(yōu)結(jié)果。
2020, 48(4):465-473.
摘要:
認(rèn)識并消除雷達(dá)之間存在的回波強(qiáng)度差異對于跨雷達(dá)組網(wǎng)應(yīng)用有重要價值。利用2012年7月北京、天津兩部新一代天氣雷達(dá)CINRAD降水回波強(qiáng)度的體掃資料，在兩部雷達(dá)等距離剖面附近對觀測值差異進(jìn)行原因分析，從仰角、方位角、距離、地形、時間序列等角度，討論匹配樣本的一致性和差異特征。結(jié)果表明：北京、天津雷達(dá)工作狀態(tài)良好，兩者未發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性偏差，但兩者的方位角可能存在1°左右的偏差；平原地區(qū)樣本的一致性優(yōu)于山地；除了距離相關(guān)因素（有效照射體體積、高度差異等），電磁波傳播路徑不同，大氣云雨的積分衰減和折射影響不同，也是導(dǎo)致樣本差異的原因。
認(rèn)識并消除雷達(dá)之間存在的回波強(qiáng)度差異對于跨雷達(dá)組網(wǎng)應(yīng)用有重要價值。利用2012年7月北京、天津兩部新一代天氣雷達(dá)CINRAD降水回波強(qiáng)度的體掃資料，在兩部雷達(dá)等距離剖面附近對觀測值差異進(jìn)行原因分析，從仰角、方位角、距離、地形、時間序列等角度，討論匹配樣本的一致性和差異特征。結(jié)果表明：北京、天津雷達(dá)工作狀態(tài)良好，兩者未發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性偏差，但兩者的方位角可能存在1°左右的偏差；平原地區(qū)樣本的一致性優(yōu)于山地；除了距離相關(guān)因素（有效照射體體積、高度差異等），電磁波傳播路徑不同，大氣云雨的積分衰減和折射影響不同，也是導(dǎo)致樣本差異的原因。
2020, 48(4):474-481.
摘要:
為了評估GPM/IMERG產(chǎn)品在魯南地區(qū)的精度，利用2016年1—12月魯南地區(qū)35個國家氣象站的降水觀測數(shù)據(jù)，采用定量和分類評分指標(biāo)的方法，從時間、空間和降雨強(qiáng)度等方面對GPM/IMERG產(chǎn)品在魯南地區(qū)的適用性進(jìn)行評估。結(jié)果表明：IMERG數(shù)據(jù)在魯南地區(qū)具有較高的精度，IMERG與站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)為0.8，均方根誤差為5.47 mm/d，相對偏差為2.27%；從時間上來看，IMERG與站點(diǎn)觀測區(qū)域平均日降水和月降水總體變化趨勢是一致的，夏季的估算精度高于其他季節(jié)；從空間上來看，年降水量偏多的臺站，IMERG數(shù)據(jù)會低估，年降水量偏少的臺站，IMERG數(shù)據(jù)會高估，IMERG對中緯度山地和丘陵的估測精度優(yōu)于平原；IMERG產(chǎn)品的估計精度與降雨強(qiáng)度有關(guān)，當(dāng)降水量級為微量降水（小于1 mm/d）時，衛(wèi)星估測能力較弱，當(dāng)降水強(qiáng)度為小雨及以上量級時，衛(wèi)星估測降水產(chǎn)品與實際觀測概率密度差異較小；IMERG估算穩(wěn)定性降水的能力較強(qiáng)，在降水較多月份，IMERG的探測準(zhǔn)確率較高、空報率較低、臨界成功指數(shù)較好。
為了評估GPM/IMERG產(chǎn)品在魯南地區(qū)的精度，利用2016年1—12月魯南地區(qū)35個國家氣象站的降水觀測數(shù)據(jù)，采用定量和分類評分指標(biāo)的方法，從時間、空間和降雨強(qiáng)度等方面對GPM/IMERG產(chǎn)品在魯南地區(qū)的適用性進(jìn)行評估。結(jié)果表明：IMERG數(shù)據(jù)在魯南地區(qū)具有較高的精度，IMERG與站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)為0.8，均方根誤差為5.47 mm/d，相對偏差為2.27%；從時間上來看，IMERG與站點(diǎn)觀測區(qū)域平均日降水和月降水總體變化趨勢是一致的，夏季的估算精度高于其他季節(jié)；從空間上來看，年降水量偏多的臺站，IMERG數(shù)據(jù)會低估，年降水量偏少的臺站，IMERG數(shù)據(jù)會高估，IMERG對中緯度山地和丘陵的估測精度優(yōu)于平原；IMERG產(chǎn)品的估計精度與降雨強(qiáng)度有關(guān)，當(dāng)降水量級為微量降水（小于1 mm/d）時，衛(wèi)星估測能力較弱，當(dāng)降水強(qiáng)度為小雨及以上量級時，衛(wèi)星估測降水產(chǎn)品與實際觀測概率密度差異較小；IMERG估算穩(wěn)定性降水的能力較強(qiáng)，在降水較多月份，IMERG的探測準(zhǔn)確率較高、空報率較低、臨界成功指數(shù)較好。
2020, 48(4):482-489.
摘要:
以實現(xiàn)對極軌氣象衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)健康程度進(jìn)行綜合評價為目的，提出結(jié)合主觀分析的層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）和客觀分析的熵權(quán)法（Entropy Weight, EW）確定待評價系統(tǒng)指標(biāo)值的綜合權(quán)重，再采用逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）對系統(tǒng)的指標(biāo)進(jìn)行多角度評價排序來作為最終評價結(jié)果。本文根據(jù)連續(xù)5個月3顆極軌氣象衛(wèi)星在實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行中異常指標(biāo)樣本進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明該方法較為全面考慮了影響應(yīng)用系統(tǒng)的多種因素，避免了單一判據(jù)的局限性，并對各指標(biāo)的重要性進(jìn)行綜合對比分析，使得評價結(jié)果更科學(xué)準(zhǔn)確，可以作為構(gòu)建極軌氣象衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)健康程度評價指標(biāo)體系的一種方法。
以實現(xiàn)對極軌氣象衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)健康程度進(jìn)行綜合評價為目的，提出結(jié)合主觀分析的層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）和客觀分析的熵權(quán)法（Entropy Weight, EW）確定待評價系統(tǒng)指標(biāo)值的綜合權(quán)重，再采用逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）對系統(tǒng)的指標(biāo)進(jìn)行多角度評價排序來作為最終評價結(jié)果。本文根據(jù)連續(xù)5個月3顆極軌氣象衛(wèi)星在實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行中異常指標(biāo)樣本進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明該方法較為全面考慮了影響應(yīng)用系統(tǒng)的多種因素，避免了單一判據(jù)的局限性，并對各指標(biāo)的重要性進(jìn)行綜合對比分析，使得評價結(jié)果更科學(xué)準(zhǔn)確，可以作為構(gòu)建極軌氣象衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)健康程度評價指標(biāo)體系的一種方法。
2020, 48(4):490-495.
摘要:
為方便氣象業(yè)務(wù)人員多角度觀察雷達(dá)回波細(xì)節(jié)和空間分布情況，本文提出并實現(xiàn)了一個跨平臺訪問的可交互操作的多普勒天氣雷達(dá)三維可視化分析平臺。首先根據(jù)雷達(dá)基數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出相鄰梯形柱體間隔劃分四面體的三維可視化算法，基于B/S模式進(jìn)行三維可視化分析平臺整體架構(gòu)與設(shè)計，最終采用HTML的Canvas 技術(shù)和WebGL 技術(shù)實現(xiàn)基于Web的雷達(dá)回波的二維、三維可視化顯示。試驗結(jié)果表明，多普勒天氣雷達(dá)三維可視化分析平臺具有良好的三維可視化效果和較好交互式可視化體驗，為氣象工作者提供了一種有效的雷達(dá)回波分析工具。
為方便氣象業(yè)務(wù)人員多角度觀察雷達(dá)回波細(xì)節(jié)和空間分布情況，本文提出并實現(xiàn)了一個跨平臺訪問的可交互操作的多普勒天氣雷達(dá)三維可視化分析平臺。首先根據(jù)雷達(dá)基數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出相鄰梯形柱體間隔劃分四面體的三維可視化算法，基于B/S模式進(jìn)行三維可視化分析平臺整體架構(gòu)與設(shè)計，最終采用HTML的Canvas 技術(shù)和WebGL 技術(shù)實現(xiàn)基于Web的雷達(dá)回波的二維、三維可視化顯示。試驗結(jié)果表明，多普勒天氣雷達(dá)三維可視化分析平臺具有良好的三維可視化效果和較好交互式可視化體驗，為氣象工作者提供了一種有效的雷達(dá)回波分析工具。
2020, 48(4):496-502.
摘要:
氣象數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)當(dāng)以用戶需求為導(dǎo)向，從“我們有什么數(shù)據(jù)”向“用戶需要什么數(shù)據(jù)”的現(xiàn)代服務(wù)方式轉(zhuǎn)變。文章分析了氣象數(shù)據(jù)服務(wù)過程中存在的服務(wù)效率有待提高、服務(wù)方式有待轉(zhuǎn)變等問題，從當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展和WebGIS的功能特點(diǎn)入手，提出了WebGIS技術(shù)與MUSIC接口相結(jié)合的氣象數(shù)據(jù)服務(wù)方式。在氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的過程中，用戶不必在多種工具軟件間進(jìn)行復(fù)雜的操作，WebGIS技術(shù)與氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)接口（MUSIC）的結(jié)合，實現(xiàn)了集空間位置查找、地理空間分析、瀏覽器端作圖、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)下載一站式氣象數(shù)據(jù)服務(wù)，該方式簡化了氣象數(shù)據(jù)服務(wù)過程的復(fù)雜度，極大地提高了氣象數(shù)據(jù)服務(wù)效率，真正實現(xiàn)了氣象數(shù)據(jù)的“所見即所得，所見可分析”效能，有效提升了國家氣象業(yè)務(wù)內(nèi)網(wǎng)的用戶體驗。
氣象數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)當(dāng)以用戶需求為導(dǎo)向，從“我們有什么數(shù)據(jù)”向“用戶需要什么數(shù)據(jù)”的現(xiàn)代服務(wù)方式轉(zhuǎn)變。文章分析了氣象數(shù)據(jù)服務(wù)過程中存在的服務(wù)效率有待提高、服務(wù)方式有待轉(zhuǎn)變等問題，從當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展和WebGIS的功能特點(diǎn)入手，提出了WebGIS技術(shù)與MUSIC接口相結(jié)合的氣象數(shù)據(jù)服務(wù)方式。在氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的過程中，用戶不必在多種工具軟件間進(jìn)行復(fù)雜的操作，WebGIS技術(shù)與氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)接口（MUSIC）的結(jié)合，實現(xiàn)了集空間位置查找、地理空間分析、瀏覽器端作圖、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)下載一站式氣象數(shù)據(jù)服務(wù)，該方式簡化了氣象數(shù)據(jù)服務(wù)過程的復(fù)雜度，極大地提高了氣象數(shù)據(jù)服務(wù)效率，真正實現(xiàn)了氣象數(shù)據(jù)的“所見即所得，所見可分析”效能，有效提升了國家氣象業(yè)務(wù)內(nèi)網(wǎng)的用戶體驗。
2020, 48(4):503-510.
摘要:
為面向長江航運(yùn)開展可視化氣象保障服務(wù)，本文設(shè)計了天氣通航等級來表征天氣對航運(yùn)的影響，給出了應(yīng)用沿江氣象實況監(jiān)測、網(wǎng)格預(yù)報、服務(wù)預(yù)警信息，計算航運(yùn)調(diào)度管理和船舶行程規(guī)劃兩種服務(wù)場景下天氣通航等級的具體算法和應(yīng)用天氣通航等級開展智能航運(yùn)氣象服務(wù)的方法，介紹了基于天氣通航等級的長江航運(yùn)氣象預(yù)報預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)的總體設(shè)計、主要產(chǎn)品、系統(tǒng)功能和主要特點(diǎn)，并結(jié)合航運(yùn)氣象服務(wù)發(fā)展，探討了系統(tǒng)未來的改進(jìn)方向。
為面向長江航運(yùn)開展可視化氣象保障服務(wù)，本文設(shè)計了天氣通航等級來表征天氣對航運(yùn)的影響，給出了應(yīng)用沿江氣象實況監(jiān)測、網(wǎng)格預(yù)報、服務(wù)預(yù)警信息，計算航運(yùn)調(diào)度管理和船舶行程規(guī)劃兩種服務(wù)場景下天氣通航等級的具體算法和應(yīng)用天氣通航等級開展智能航運(yùn)氣象服務(wù)的方法，介紹了基于天氣通航等級的長江航運(yùn)氣象預(yù)報預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)的總體設(shè)計、主要產(chǎn)品、系統(tǒng)功能和主要特點(diǎn)，并結(jié)合航運(yùn)氣象服務(wù)發(fā)展，探討了系統(tǒng)未來的改進(jìn)方向。
2020, 48(4):511-517.
摘要:
詳細(xì)梳理了GRAEPS模式后處理系統(tǒng)的計算方案，進(jìn)行了GRAPES模式后處理中海平面氣壓計算方案的改進(jìn)，溫度垂直插值方案的改進(jìn)以及位勢高度的垂直插值外插方案的改進(jìn)等。假定溫度廓線隨地形高度變化并滿足靜力平衡條件，對海平面氣壓及位勢高度外插進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后海平面氣壓和低層等壓面的位勢高度場在青藏高原和南美洲西部等大地形處改進(jìn)明顯，均方根誤差和距平相關(guān)系數(shù)改進(jìn)較大并通過顯著性檢驗。對溫度垂直插值采用的原始插值層進(jìn)行改進(jìn)，使得高層等壓面溫度場的準(zhǔn)確性進(jìn)一步提高，統(tǒng)計檢驗評分在各區(qū)域都有不同程度的提高，尤其是熱帶地區(qū)和東亞地區(qū)高層溫度場改善明顯。這些都為模式產(chǎn)品用戶提供了更可靠的數(shù)值模式產(chǎn)品。
詳細(xì)梳理了GRAEPS模式后處理系統(tǒng)的計算方案，進(jìn)行了GRAPES模式后處理中海平面氣壓計算方案的改進(jìn)，溫度垂直插值方案的改進(jìn)以及位勢高度的垂直插值外插方案的改進(jìn)等。假定溫度廓線隨地形高度變化并滿足靜力平衡條件，對海平面氣壓及位勢高度外插進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后海平面氣壓和低層等壓面的位勢高度場在青藏高原和南美洲西部等大地形處改進(jìn)明顯，均方根誤差和距平相關(guān)系數(shù)改進(jìn)較大并通過顯著性檢驗。對溫度垂直插值采用的原始插值層進(jìn)行改進(jìn)，使得高層等壓面溫度場的準(zhǔn)確性進(jìn)一步提高，統(tǒng)計檢驗評分在各區(qū)域都有不同程度的提高，尤其是熱帶地區(qū)和東亞地區(qū)高層溫度場改善明顯。這些都為模式產(chǎn)品用戶提供了更可靠的數(shù)值模式產(chǎn)品。
2020, 48(4):518-528.
摘要:
基于地表能量守恒方程和陸面模式土壤溫度計算模塊，建立高速公路路面溫度預(yù)報物理模型。利用2014年6月1日至2015年5月31日8個常規(guī)氣象觀測站和6個交通自動氣象監(jiān)測站逐小時觀測資料對模型預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行評估檢驗，結(jié)果表明:預(yù)報效果隨提前量的減小而提高，常規(guī)站（交通站）提前1 h和6 h預(yù)報的平均絕對誤差分別為1.64 ℃（1.82 ℃）和3.27 ℃和（3.69 ℃）。由模型對輸入氣象要素的敏感性分析得出:模型對2 m氣溫最敏感，其次是相對濕度、總云量，且敏感性隨著預(yù)報提前量的增加而增強(qiáng)。結(jié)合浙江省快速更新同化系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，建立浙江省高速公路路面溫度預(yù)報系統(tǒng)，為全省提供逐12 h更新、12 h預(yù)報時效的逐小時高速公路路面溫度精細(xì)化預(yù)報,系統(tǒng)提前1 h和11 h預(yù)報常規(guī)站（交通站）的平均絕對誤差分別為2.81 ℃（3.23 ℃）和2.50 ℃和（2.93 ℃），系統(tǒng)對極端高（低）溫預(yù)報具有較高的預(yù)報技巧。
基于地表能量守恒方程和陸面模式土壤溫度計算模塊，建立高速公路路面溫度預(yù)報物理模型。利用2014年6月1日至2015年5月31日8個常規(guī)氣象觀測站和6個交通自動氣象監(jiān)測站逐小時觀測資料對模型預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行評估檢驗，結(jié)果表明:預(yù)報效果隨提前量的減小而提高，常規(guī)站（交通站）提前1 h和6 h預(yù)報的平均絕對誤差分別為1.64 ℃（1.82 ℃）和3.27 ℃和（3.69 ℃）。由模型對輸入氣象要素的敏感性分析得出:模型對2 m氣溫最敏感，其次是相對濕度、總云量，且敏感性隨著預(yù)報提前量的增加而增強(qiáng)。結(jié)合浙江省快速更新同化系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，建立浙江省高速公路路面溫度預(yù)報系統(tǒng)，為全省提供逐12 h更新、12 h預(yù)報時效的逐小時高速公路路面溫度精細(xì)化預(yù)報,系統(tǒng)提前1 h和11 h預(yù)報常規(guī)站（交通站）的平均絕對誤差分別為2.81 ℃（3.23 ℃）和2.50 ℃和（2.93 ℃），系統(tǒng)對極端高（低）溫預(yù)報具有較高的預(yù)報技巧。
2020, 48(4):529-536.
摘要:
上海徐家匯地區(qū)建筑分布密集且高低不一，是典型的具有非均一下墊面特征的城市地貌。本文利用該地區(qū)的地理信息研究了粗糙度長度的分布規(guī)律，并基于80 m高度的風(fēng)速實測數(shù)據(jù)，對臺風(fēng)“燦鴻”和良態(tài)風(fēng)作用下的平均風(fēng)速、湍流強(qiáng)度、陣風(fēng)因子等參數(shù)與粗糙度長度之間的關(guān)系進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：不同風(fēng)向角對應(yīng)的計算扇區(qū)內(nèi)建筑物高度、分布密度的差別導(dǎo)致了粗糙度長度值隨風(fēng)向角發(fā)生明顯變化, 但是變化幅度隨著計算扇區(qū)的增大而減小；臺風(fēng)“燦鴻”作用下的平均風(fēng)速最大值大于良態(tài)風(fēng)，兩者對應(yīng)的粗糙度長度變化范圍差別甚微，但是臺風(fēng)作用下的粗糙度長度中位數(shù)較小且分布相對集中；臺風(fēng)“燦鴻”作用下各向湍流強(qiáng)度均隨著平均風(fēng)速的增加呈明顯的減小趨勢，但不隨粗糙度長度變化；良態(tài)風(fēng)作用下，各向湍流強(qiáng)度不隨平均風(fēng)速變化，而隨著粗糙度長度的增加而增加；臺風(fēng)“燦鴻”和良態(tài)風(fēng)作用下，各向陣風(fēng)因子均隨湍流強(qiáng)度的增加而增大，但前者作用下的陣風(fēng)因子略大于后者。
上海徐家匯地區(qū)建筑分布密集且高低不一，是典型的具有非均一下墊面特征的城市地貌。本文利用該地區(qū)的地理信息研究了粗糙度長度的分布規(guī)律，并基于80 m高度的風(fēng)速實測數(shù)據(jù)，對臺風(fēng)“燦鴻”和良態(tài)風(fēng)作用下的平均風(fēng)速、湍流強(qiáng)度、陣風(fēng)因子等參數(shù)與粗糙度長度之間的關(guān)系進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：不同風(fēng)向角對應(yīng)的計算扇區(qū)內(nèi)建筑物高度、分布密度的差別導(dǎo)致了粗糙度長度值隨風(fēng)向角發(fā)生明顯變化, 但是變化幅度隨著計算扇區(qū)的增大而減小；臺風(fēng)“燦鴻”作用下的平均風(fēng)速最大值大于良態(tài)風(fēng)，兩者對應(yīng)的粗糙度長度變化范圍差別甚微，但是臺風(fēng)作用下的粗糙度長度中位數(shù)較小且分布相對集中；臺風(fēng)“燦鴻”作用下各向湍流強(qiáng)度均隨著平均風(fēng)速的增加呈明顯的減小趨勢，但不隨粗糙度長度變化；良態(tài)風(fēng)作用下，各向湍流強(qiáng)度不隨平均風(fēng)速變化，而隨著粗糙度長度的增加而增加；臺風(fēng)“燦鴻”和良態(tài)風(fēng)作用下，各向陣風(fēng)因子均隨湍流強(qiáng)度的增加而增大，但前者作用下的陣風(fēng)因子略大于后者。
2020, 48(4):537-541.
摘要:
利用寧夏地區(qū)24個國家氣象觀測站1961—2018年的逐日觀測資料，對降雹時空分布特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明：①寧夏地區(qū)20世紀(jì)60至80年代為降雹多發(fā)期;②寧夏降雹整體上多發(fā)生在夏、秋兩季，但不同區(qū)域發(fā)生時間又有所不同，北部川區(qū)降雹類型屬于夏季頻發(fā)型，中南部地區(qū)屬于春末夏初頻發(fā)型，兩種類型降雹高峰期相差1個月左右;③9成以上的降雹出現(xiàn)在12:00—20:00;④空間分布總體呈現(xiàn)為高原和山地多，平原和沙漠少的特征，主要降雹區(qū)域集中在六盤山山脈所在的固原地區(qū)。
利用寧夏地區(qū)24個國家氣象觀測站1961—2018年的逐日觀測資料，對降雹時空分布特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明：①寧夏地區(qū)20世紀(jì)60至80年代為降雹多發(fā)期;②寧夏降雹整體上多發(fā)生在夏、秋兩季，但不同區(qū)域發(fā)生時間又有所不同，北部川區(qū)降雹類型屬于夏季頻發(fā)型，中南部地區(qū)屬于春末夏初頻發(fā)型，兩種類型降雹高峰期相差1個月左右;③9成以上的降雹出現(xiàn)在12:00—20:00;④空間分布總體呈現(xiàn)為高原和山地多，平原和沙漠少的特征，主要降雹區(qū)域集中在六盤山山脈所在的固原地區(qū)。
2020, 48(4):542-553.
摘要:
利用海南島上常規(guī)觀測資料,雷達(dá)、葵花衛(wèi)星等非常規(guī)觀測資料,歐洲中心再分析資料和NCEP全球?qū)崟r海溫，對比分析了2018年3月3日海南冰雹的環(huán)境條件及其中尺度特征。結(jié)果表明:①3月2—4日，大尺度環(huán)流特征為中層干冷的W—SW急流、低層SW暖氣流及地面西南低壓槽。②3日的區(qū)域大氣層結(jié)處于穩(wěn)定轉(zhuǎn)變?yōu)椴环€(wěn)定的狀態(tài)，局地增長的不穩(wěn)定能量在海風(fēng)鋒的觸發(fā)下強(qiáng)烈釋放，適宜的0～6 km垂直風(fēng)切變，0 ℃、20 ℃高度有利于對流單體發(fā)展成雹暴單體。③2日海南島附近區(qū)域?qū)咏Y(jié)穩(wěn)定，CAPE值偏低；4日海南島處于低層大風(fēng)核入口前側(cè)，水汽輻散，海風(fēng)鋒垂直環(huán)流被抑制，這些都不利于強(qiáng)對流的發(fā)展。④此次降雹單體具有多個雷達(dá)回波特征，當(dāng)移入多普勒雷達(dá)靜錐區(qū)后，利用風(fēng)廓線雷達(dá)資料可監(jiān)測到高層急流脈動下傳，0～5 km、0～3 km垂直風(fēng)切變相繼增大的特征,對判斷風(fēng)暴的演變具有重要參考意義。⑤初生對流單體在地面輻合線和儋州中部露點(diǎn)鋒交界處生成，在海風(fēng)鋒北端和海口-澄邁北部露點(diǎn)鋒重疊區(qū)發(fā)展為雹暴單體，雹暴單體前沿的露點(diǎn)鋒有新生單體的傳播。
利用海南島上常規(guī)觀測資料,雷達(dá)、葵花衛(wèi)星等非常規(guī)觀測資料,歐洲中心再分析資料和NCEP全球?qū)崟r海溫，對比分析了2018年3月3日海南冰雹的環(huán)境條件及其中尺度特征。結(jié)果表明:①3月2—4日，大尺度環(huán)流特征為中層干冷的W—SW急流、低層SW暖氣流及地面西南低壓槽。②3日的區(qū)域大氣層結(jié)處于穩(wěn)定轉(zhuǎn)變?yōu)椴环€(wěn)定的狀態(tài)，局地增長的不穩(wěn)定能量在海風(fēng)鋒的觸發(fā)下強(qiáng)烈釋放，適宜的0～6 km垂直風(fēng)切變，0 ℃、20 ℃高度有利于對流單體發(fā)展成雹暴單體。③2日海南島附近區(qū)域?qū)咏Y(jié)穩(wěn)定，CAPE值偏低；4日海南島處于低層大風(fēng)核入口前側(cè)，水汽輻散，海風(fēng)鋒垂直環(huán)流被抑制，這些都不利于強(qiáng)對流的發(fā)展。④此次降雹單體具有多個雷達(dá)回波特征，當(dāng)移入多普勒雷達(dá)靜錐區(qū)后，利用風(fēng)廓線雷達(dá)資料可監(jiān)測到高層急流脈動下傳，0～5 km、0～3 km垂直風(fēng)切變相繼增大的特征,對判斷風(fēng)暴的演變具有重要參考意義。⑤初生對流單體在地面輻合線和儋州中部露點(diǎn)鋒交界處生成，在海風(fēng)鋒北端和海口-澄邁北部露點(diǎn)鋒重疊區(qū)發(fā)展為雹暴單體，雹暴單體前沿的露點(diǎn)鋒有新生單體的傳播。
2020, 48(4):554-560.
摘要:
利用MICAPS歷史資料，對2000年以來南寧出現(xiàn)12例典型冰雹過程的環(huán)流形勢進(jìn)行統(tǒng)計，根據(jù)冰雹天氣發(fā)生前的環(huán)流基本特征及各系統(tǒng)影響比重，歸納為高架冰雹型、高原槽冰雹型、西南暖低壓冰雹型3種環(huán)流形勢。并利用南寧市2009年4月12日、2017年3月18日以及2018年5月7日共3例不同類型的冰雹天氣過程的探空資料、MICAPS歷史資料以及南寧多普勒天氣雷達(dá)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，分別從天氣背景、物理量場、雷達(dá)產(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)分析，總結(jié)南寧市冰雹預(yù)報預(yù)警的部分參考指標(biāo)，得出以下結(jié)論:①西南暖低壓的存在對南寧冰雹天氣的發(fā)生起重要作用；②大氣層結(jié)不穩(wěn)定、強(qiáng)烈垂直風(fēng)切變、適宜的0 ℃和-20 ℃高度為南寧冰雹天氣的必要條件；③垂直液態(tài)水含量存在躍升是判斷南寧冰雹是否發(fā)生的重要手段。
利用MICAPS歷史資料，對2000年以來南寧出現(xiàn)12例典型冰雹過程的環(huán)流形勢進(jìn)行統(tǒng)計，根據(jù)冰雹天氣發(fā)生前的環(huán)流基本特征及各系統(tǒng)影響比重，歸納為高架冰雹型、高原槽冰雹型、西南暖低壓冰雹型3種環(huán)流形勢。并利用南寧市2009年4月12日、2017年3月18日以及2018年5月7日共3例不同類型的冰雹天氣過程的探空資料、MICAPS歷史資料以及南寧多普勒天氣雷達(dá)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，分別從天氣背景、物理量場、雷達(dá)產(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)分析，總結(jié)南寧市冰雹預(yù)報預(yù)警的部分參考指標(biāo)，得出以下結(jié)論:①西南暖低壓的存在對南寧冰雹天氣的發(fā)生起重要作用；②大氣層結(jié)不穩(wěn)定、強(qiáng)烈垂直風(fēng)切變、適宜的0 ℃和-20 ℃高度為南寧冰雹天氣的必要條件；③垂直液態(tài)水含量存在躍升是判斷南寧冰雹是否發(fā)生的重要手段。
2020, 48(4):561-569.
摘要:
飛機(jī)積冰的直接影響氣象因子包括大氣溫度、云中過冷水含量、過冷水滴大小。飛機(jī)積冰氣象條件的研究對于飛行安全保障、飛機(jī)適航驗證、人工影響天氣等方面具有重要意義。近年來在飛機(jī)積冰氣象條件研究方面取得了很大進(jìn)展，文章對飛機(jī)積冰氣象條件的外場觀測、天氣系統(tǒng)、監(jiān)測識別、預(yù)報方法、氣候分布等方面進(jìn)展進(jìn)行了簡要綜述，并對有關(guān)問題進(jìn)行了討論。飛機(jī)探測結(jié)果表明，過冷水時空分布具有明顯不均勻性，國外以大量飛機(jī)積冰觀測試驗為基礎(chǔ)統(tǒng)計分析了積冰環(huán)境，并制定了用于飛機(jī)積冰適航驗證的一系列標(biāo)準(zhǔn)。產(chǎn)生飛機(jī)積冰的主要天氣系統(tǒng)是鋒面、高空槽線和切變線，凍雨往往產(chǎn)生強(qiáng)積冰。綜合多源遙感數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢信息，建立飛機(jī)積冰區(qū)域識別技術(shù)是主要趨勢。具有對云水顯式預(yù)報能力的中尺度模式為預(yù)報飛機(jī)積冰提供了更好的工具。同時將多種監(jiān)測數(shù)據(jù)、模式數(shù)據(jù)相融合的實時積冰潛勢系統(tǒng)是新的發(fā)展方向。
飛機(jī)積冰的直接影響氣象因子包括大氣溫度、云中過冷水含量、過冷水滴大小。飛機(jī)積冰氣象條件的研究對于飛行安全保障、飛機(jī)適航驗證、人工影響天氣等方面具有重要意義。近年來在飛機(jī)積冰氣象條件研究方面取得了很大進(jìn)展，文章對飛機(jī)積冰氣象條件的外場觀測、天氣系統(tǒng)、監(jiān)測識別、預(yù)報方法、氣候分布等方面進(jìn)展進(jìn)行了簡要綜述，并對有關(guān)問題進(jìn)行了討論。飛機(jī)探測結(jié)果表明，過冷水時空分布具有明顯不均勻性，國外以大量飛機(jī)積冰觀測試驗為基礎(chǔ)統(tǒng)計分析了積冰環(huán)境，并制定了用于飛機(jī)積冰適航驗證的一系列標(biāo)準(zhǔn)。產(chǎn)生飛機(jī)積冰的主要天氣系統(tǒng)是鋒面、高空槽線和切變線，凍雨往往產(chǎn)生強(qiáng)積冰。綜合多源遙感數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢信息，建立飛機(jī)積冰區(qū)域識別技術(shù)是主要趨勢。具有對云水顯式預(yù)報能力的中尺度模式為預(yù)報飛機(jī)積冰提供了更好的工具。同時將多種監(jiān)測數(shù)據(jù)、模式數(shù)據(jù)相融合的實時積冰潛勢系統(tǒng)是新的發(fā)展方向。
2020, 48(4):570-578.
摘要:
基于加密觀測的自動站資料，統(tǒng)計分析了杭州主城區(qū)熱環(huán)境空間分布及時間演變特征,結(jié)果表明：杭州城市熱島效應(yīng)在秋、冬季最強(qiáng)，春季次之，夏季最弱。江干、蕭山、上城的大部地區(qū)為熱島強(qiáng)度主要高值區(qū)，年平均值達(dá)0.50 ℃以上。秋季最高值達(dá)0.75 ℃以上，其余季節(jié)高值區(qū)為0.50 ℃以上，高值區(qū)范圍在冬季最大、夏季最小，熱島效應(yīng)有從老城區(qū)向新城區(qū)擴(kuò)展的趨勢。杭州城市熱島效應(yīng)還存在夜間強(qiáng)、白天弱的日變化特征，02:00高值中心達(dá)1.00 ℃以上，08:00降到0.50～0.75℃，14:00全市幾乎均為0.00～0.25 ℃，20:00最大值為0.75 ℃以上。城區(qū)比郊區(qū)更易發(fā)生悶熱天氣，程度也更強(qiáng)，但近幾年城鄉(xiāng)熱感差異有縮小趨勢。
基于加密觀測的自動站資料，統(tǒng)計分析了杭州主城區(qū)熱環(huán)境空間分布及時間演變特征,結(jié)果表明：杭州城市熱島效應(yīng)在秋、冬季最強(qiáng)，春季次之，夏季最弱。江干、蕭山、上城的大部地區(qū)為熱島強(qiáng)度主要高值區(qū)，年平均值達(dá)0.50 ℃以上。秋季最高值達(dá)0.75 ℃以上，其余季節(jié)高值區(qū)為0.50 ℃以上，高值區(qū)范圍在冬季最大、夏季最小，熱島效應(yīng)有從老城區(qū)向新城區(qū)擴(kuò)展的趨勢。杭州城市熱島效應(yīng)還存在夜間強(qiáng)、白天弱的日變化特征，02:00高值中心達(dá)1.00 ℃以上，08:00降到0.50～0.75℃，14:00全市幾乎均為0.00～0.25 ℃，20:00最大值為0.75 ℃以上。城區(qū)比郊區(qū)更易發(fā)生悶熱天氣，程度也更強(qiáng)，但近幾年城鄉(xiāng)熱感差異有縮小趨勢。
2020, 48(4):579-589.
摘要:
目前許多城市暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃對暴雨在復(fù)雜地形下可能引發(fā)的山洪與地質(zhì)災(zāi)害造成的高風(fēng)險以及對城市交通安全風(fēng)險估計不足，同時常規(guī)的氣象觀測資料已難以描述暴雨致災(zāi)危險性精細(xì)化分布。本文基于自然災(zāi)害風(fēng)險評估理論，利用遴選的293個北京氣象自動站2006—2017年逐時降水觀測資料、北京2015年1〖DK〗∶25萬基礎(chǔ)地理信息、2016年Landsat8晴空遙感影像、災(zāi)情資料以及網(wǎng)格化的社會經(jīng)濟(jì)資料，在承災(zāi)體暴露度基礎(chǔ)上充分考慮了承災(zāi)體對暴雨引發(fā)的城市積澇、山洪與地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)損敏感性差異，從暴雨致災(zāi)危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性3個方面開展了北京地區(qū)暴雨災(zāi)害1 km分辨率的精細(xì)網(wǎng)格化風(fēng)險評估與區(qū)劃，并結(jié)合實際案例進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示：①基于高密度降水觀測資料提取的網(wǎng)格化短歷時暴雨頻次和暴雨量能較為精細(xì)地評估致災(zāi)危險性；基于遙感與GIS提取的不透水蓋度、地形起伏度與河網(wǎng)密度可有效評估暴雨洪澇孕災(zāi)環(huán)境敏感性；基于1 km格網(wǎng)化的GDP、人口密度和路網(wǎng)密度以及災(zāi)損敏感系數(shù)可有效評估暴雨引發(fā)的積澇、山洪與地質(zhì)災(zāi)害對人員、財產(chǎn)和公路交通的易損性；②與已有成果比較，本次北京暴雨洪澇風(fēng)險區(qū)劃不但凸顯了暴雨對城市的積澇風(fēng)險，也凸顯了暴雨引發(fā)的山洪與地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險，同時突出了暴雨對城市交通設(shè)施安全的影響；③風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果基本反映了北京市暴雨災(zāi)害的潛在風(fēng)險，北京暴雨洪澇災(zāi)害防御的重點(diǎn)區(qū)域應(yīng)放在風(fēng)險較高的三個區(qū)域。
目前許多城市暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃對暴雨在復(fù)雜地形下可能引發(fā)的山洪與地質(zhì)災(zāi)害造成的高風(fēng)險以及對城市交通安全風(fēng)險估計不足，同時常規(guī)的氣象觀測資料已難以描述暴雨致災(zāi)危險性精細(xì)化分布。本文基于自然災(zāi)害風(fēng)險評估理論，利用遴選的293個北京氣象自動站2006—2017年逐時降水觀測資料、北京2015年1〖DK〗∶25萬基礎(chǔ)地理信息、2016年Landsat8晴空遙感影像、災(zāi)情資料以及網(wǎng)格化的社會經(jīng)濟(jì)資料，在承災(zāi)體暴露度基礎(chǔ)上充分考慮了承災(zāi)體對暴雨引發(fā)的城市積澇、山洪與地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)損敏感性差異，從暴雨致災(zāi)危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性3個方面開展了北京地區(qū)暴雨災(zāi)害1 km分辨率的精細(xì)網(wǎng)格化風(fēng)險評估與區(qū)劃，并結(jié)合實際案例進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示：①基于高密度降水觀測資料提取的網(wǎng)格化短歷時暴雨頻次和暴雨量能較為精細(xì)地評估致災(zāi)危險性；基于遙感與GIS提取的不透水蓋度、地形起伏度與河網(wǎng)密度可有效評估暴雨洪澇孕災(zāi)環(huán)境敏感性；基于1 km格網(wǎng)化的GDP、人口密度和路網(wǎng)密度以及災(zāi)損敏感系數(shù)可有效評估暴雨引發(fā)的積澇、山洪與地質(zhì)災(zāi)害對人員、財產(chǎn)和公路交通的易損性；②與已有成果比較，本次北京暴雨洪澇風(fēng)險區(qū)劃不但凸顯了暴雨對城市的積澇風(fēng)險，也凸顯了暴雨引發(fā)的山洪與地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險，同時突出了暴雨對城市交通設(shè)施安全的影響；③風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果基本反映了北京市暴雨災(zāi)害的潛在風(fēng)險，北京暴雨洪澇災(zāi)害防御的重點(diǎn)區(qū)域應(yīng)放在風(fēng)險較高的三個區(qū)域。
2020, 48(4):590-599.
摘要:
研究城市地表熱環(huán)境變化的時空演變規(guī)律對防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。本研究以衛(wèi)星遙感的夜間燈光，植被指數(shù)，高程和坡度為自變量構(gòu)建了適用于人口空間分布估算的隨機(jī)森林模型，結(jié)合衛(wèi)星遙感反演的地表溫度數(shù)據(jù)，以2016年夏季為例，研究了1 km分辨率的長江三角洲地區(qū)夏季地表熱環(huán)境人口暴露分布特征。研究表明：①利用隨機(jī)模型對長江三角洲2016年人口進(jìn)行1000 m格網(wǎng)空間化分布模擬，變量解釋度達(dá)到80%，人口空間化結(jié)果接近實際。②人口密度高值區(qū)和夏季大部分月份內(nèi)的地表熱環(huán)境高溫區(qū)和人口暴露高和極高風(fēng)險區(qū)總體有較好的對應(yīng)。6月皖北地區(qū)高溫區(qū)面積增大導(dǎo)致地表熱環(huán)境的人口暴露風(fēng)險較高等級的面積比例高于其他月份。③在月和季節(jié)平均尺度上，地表高溫?zé)岘h(huán)境暴露極高和高風(fēng)險區(qū)域面積極少, 處于沿海地區(qū)、長江下游沿線以及各縣區(qū)的中心城市；中等暴露風(fēng)險區(qū)域主要分布在東部及中心城市周邊地區(qū)；低暴露風(fēng)險區(qū)分布在東北部內(nèi)陸地區(qū)和東北部人口數(shù)量相對較少地區(qū)。
研究城市地表熱環(huán)境變化的時空演變規(guī)律對防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。本研究以衛(wèi)星遙感的夜間燈光，植被指數(shù)，高程和坡度為自變量構(gòu)建了適用于人口空間分布估算的隨機(jī)森林模型，結(jié)合衛(wèi)星遙感反演的地表溫度數(shù)據(jù)，以2016年夏季為例，研究了1 km分辨率的長江三角洲地區(qū)夏季地表熱環(huán)境人口暴露分布特征。研究表明：①利用隨機(jī)模型對長江三角洲2016年人口進(jìn)行1000 m格網(wǎng)空間化分布模擬，變量解釋度達(dá)到80%，人口空間化結(jié)果接近實際。②人口密度高值區(qū)和夏季大部分月份內(nèi)的地表熱環(huán)境高溫區(qū)和人口暴露高和極高風(fēng)險區(qū)總體有較好的對應(yīng)。6月皖北地區(qū)高溫區(qū)面積增大導(dǎo)致地表熱環(huán)境的人口暴露風(fēng)險較高等級的面積比例高于其他月份。③在月和季節(jié)平均尺度上，地表高溫?zé)岘h(huán)境暴露極高和高風(fēng)險區(qū)域面積極少, 處于沿海地區(qū)、長江下游沿線以及各縣區(qū)的中心城市；中等暴露風(fēng)險區(qū)域主要分布在東部及中心城市周邊地區(qū)；低暴露風(fēng)險區(qū)分布在東北部內(nèi)陸地區(qū)和東北部人口數(shù)量相對較少地區(qū)。
2020, 48(4):600-606.
摘要:
基于河北省固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗站2013—2015年夏玉米田間水分控制試驗資料，分多情景模擬自然環(huán)境，研究了水分充足條件下夏玉米穗粒重隨發(fā)育進(jìn)程（DVS）的變化特征，對比分析了不同持續(xù)時間、不同發(fā)育階段、不同程度水分脅迫對產(chǎn)量的影響，并建立了不同情景水分脅迫下土壤相對濕度與產(chǎn)量的定量關(guān)系模型。結(jié)果表明，在水分充足條件下，夏玉米穗粒重隨DVS的增加呈現(xiàn)“慢—快—慢”的增長特征，其中乳熟—乳熟后10 d的增長幅度和增長速率均為最大；水分脅迫發(fā)生在抽雄后10 d—乳熟階段，粒重減少最明顯。夏玉米產(chǎn)量與出苗—拔節(jié)（階段Ⅰ）、拔節(jié)—抽雄（階段Ⅱ）、抽雄—成熟（階段Ⅲ）以及［階段Ⅰ+階段Ⅱ］和［階段Ⅱ+階段Ⅲ］ 5個不同時段土壤相對濕度均呈線性顯著正相關(guān)關(guān)系，其關(guān)系模型表明，水分脅迫程度越嚴(yán)重、持續(xù)時間越長，產(chǎn)量減少幅度越大，不同階段、相同脅迫程度和持續(xù)時間對產(chǎn)量的影響總體表現(xiàn)為:階段Ⅰ<階段Ⅱ<階段Ⅲ<［階段Ⅰ+階段Ⅱ］<［階段Ⅱ+階段Ⅲ］，以上階段土壤相對濕度下降10%，產(chǎn)量分別減少89.7 g/m2、122.7 g/m2、129.8 g/m2、133.7 g/m2和144.4 g/m2，減幅為22.8%~36.8%。
基于河北省固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗站2013—2015年夏玉米田間水分控制試驗資料，分多情景模擬自然環(huán)境，研究了水分充足條件下夏玉米穗粒重隨發(fā)育進(jìn)程（DVS）的變化特征，對比分析了不同持續(xù)時間、不同發(fā)育階段、不同程度水分脅迫對產(chǎn)量的影響，并建立了不同情景水分脅迫下土壤相對濕度與產(chǎn)量的定量關(guān)系模型。結(jié)果表明，在水分充足條件下，夏玉米穗粒重隨DVS的增加呈現(xiàn)“慢—快—慢”的增長特征，其中乳熟—乳熟后10 d的增長幅度和增長速率均為最大；水分脅迫發(fā)生在抽雄后10 d—乳熟階段，粒重減少最明顯。夏玉米產(chǎn)量與出苗—拔節(jié)（階段Ⅰ）、拔節(jié)—抽雄（階段Ⅱ）、抽雄—成熟（階段Ⅲ）以及［階段Ⅰ+階段Ⅱ］和［階段Ⅱ+階段Ⅲ］ 5個不同時段土壤相對濕度均呈線性顯著正相關(guān)關(guān)系，其關(guān)系模型表明，水分脅迫程度越嚴(yán)重、持續(xù)時間越長，產(chǎn)量減少幅度越大，不同階段、相同脅迫程度和持續(xù)時間對產(chǎn)量的影響總體表現(xiàn)為:階段Ⅰ<階段Ⅱ<階段Ⅲ<［階段Ⅰ+階段Ⅱ］<［階段Ⅱ+階段Ⅲ］，以上階段土壤相對濕度下降10%，產(chǎn)量分別減少89.7 g/m2、122.7 g/m2、129.8 g/m2、133.7 g/m2和144.4 g/m2，減幅為22.8%~36.8%。
2020, 48(4):607-614.
摘要:
為掌握網(wǎng)民對天氣、旅游的關(guān)注程度，分析天氣與旅游的相互關(guān)系。本研究以長沙國家氣象站2012—2018年逐日氣象觀測數(shù)據(jù)及百度指數(shù)為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，利用趨勢分析、線性擬合等，分析氣溫、降水、相對濕度、日照時數(shù)等因子與長沙天氣、長沙全域旅游、長沙鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相關(guān)性。結(jié)果表明：三者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度主要以移動用戶為主,約占80%以上；長沙天氣的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與最低氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照時數(shù)、降水量顯著相關(guān)，以本地用戶關(guān)注為主，占比66.4%，其次為北京、廣州、深圳、成都；大幅降溫、連續(xù)暴雨過程、雷電預(yù)警等天氣上新聞頭條的機(jī)率大、次數(shù)多；長沙全域旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速、相對濕度顯著相關(guān)；長沙鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與氣溫、降水量顯著相關(guān)；長沙天氣、長沙全域旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈上升趨勢，長沙鄉(xiāng)村旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈下降趨勢。游客人數(shù)受平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、日照時數(shù)的影響明顯。
為掌握網(wǎng)民對天氣、旅游的關(guān)注程度，分析天氣與旅游的相互關(guān)系。本研究以長沙國家氣象站2012—2018年逐日氣象觀測數(shù)據(jù)及百度指數(shù)為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，利用趨勢分析、線性擬合等，分析氣溫、降水、相對濕度、日照時數(shù)等因子與長沙天氣、長沙全域旅游、長沙鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相關(guān)性。結(jié)果表明：三者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度主要以移動用戶為主,約占80%以上；長沙天氣的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與最低氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照時數(shù)、降水量顯著相關(guān)，以本地用戶關(guān)注為主，占比66.4%，其次為北京、廣州、深圳、成都；大幅降溫、連續(xù)暴雨過程、雷電預(yù)警等天氣上新聞頭條的機(jī)率大、次數(shù)多；長沙全域旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速、相對濕度顯著相關(guān)；長沙鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與氣溫、降水量顯著相關(guān)；長沙天氣、長沙全域旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈上升趨勢，長沙鄉(xiāng)村旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈下降趨勢。游客人數(shù)受平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、日照時數(shù)的影響明顯。
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