简介:根据安徽省81个气象台站的资料研究了其气温序列特点,并选取了其中46个台站,划分为城市站、乡村站、国家基本/基准站等类别,对1966~2005年期间平均、最高、最低气温的年、季变化进行了分析比较。结果表明:两个时段各类型台站3项气温的增温率、热岛增温率、热岛增温贡献率均表现为城市站最大,国家基本/基准站次之,乡村站最小。城市热岛对各类型台站年平均气温的贡献率在21.1%~37.8%之间浮动,国家基本/基准台站受其影响较大。城市站和国家基本/基准站的热岛增温率为秋季最大,春季和夏季次之,冬季最小;城市站和国家基本/基准站的热岛增温贡献率夏季最大,秋季次之,冬季和春季略小。因此,安徽省城市热岛效应对城市站和国家基本/基准站气温序列影响较为复杂并不容忽视。
简介:在当前中国城市化进程愈演愈烈的情形下,城市热岛冷却效应的研究对于确立城市生态环境可持续化发展的正确途径等有重要意义。采用离线城市冠层模型分析了城市冠层中街区形态和屋顶材料的变化对辐射热量、表面温度及冠层内气温的影响。研究发现:建筑物高度、宽度以及街道宽度等参数的改变对冠层各表面温度的影响较大,当街道宽度增加3m时,地面温度升高约3.5K。但是街道宽度增加,多重反射导致的辐射截陷效应减弱,墙面上更多的热量释放出去,各墙面温度降低约1.5K;冠层气温先增加,日出后降低约0.4K。屋顶材料的改变对辐射及热通量和表面温度也有较大影响,与灰色水泥屋顶相比,采用高反照率白色涂料冷却屋顶后,屋顶净辐射热量损失约380Wm?2,屋顶表面温度降低约10K。冠层内街区形态和屋顶材料对城市辐射热环境产生直接的影响。
简介:辐射误差订正是探空观测过程中最重要的误差订正之一,辐射误差订正方法的引入和订正方法的修改是造成中国探空温度资料非均一性问题的最主要原因。本文利用加拿大环境部开发的惩罚最大F检验(PMFT)方法,结合详细的元数据信息对中国区域123个探空台站的温度资料进行均一性检验和订正。结果表明:中国大多数探空台站均存在由于辐射误差订正方法改变造成的资料不连续问题。由于辐射误差订正方法改变造成中国探空温度序列产生的间断点数占总间断点数的46.17%。从订正幅度可知,00时统计得到的温度订正量值随高度增加,订正量均为负值,较高层次的温度订正量值明显大于低层的温度订正量值。
简介:采用1951~2000年NCEP/NCAR再分析资料中的逐月感热通量资料,分析了亚洲中东部春季近50年地表感热通量的气候分布特征,结果表明:亚洲中东部春季地表感热通量的高值区位于华北、西北和印度地区;低值区主要位于东北、江南和蒙古国北部;青藏高原、中国东部30°N附近地区和印度中部地区是感热通量年际变幅最大的区域。运用旋转经验正交展开(REOF)方法分析了亚洲中东部地区地表感热的时空演变特征及其与中国主要区域夏季降水的关系,结果表明:中国东部30°N附近地区的春季感热与黄淮地区的夏季降水为负相关,而夏季长江中下游流域降水与青藏高原春季感热和印度中部地区春季感热异常则为较显著的正相关。运用非绝热加热理论和合成分析,进一步分析了与春季地表感热通量异常相对应的同期和后期大气环流场的异常,结果表明:对应于中国东部30°N附近地区春季的感热通量异常,中国东南部和西南部地区存在着显著的环流场异常,伴随着春季江南地区西南风强度的改变,进而引起东亚夏季风强度及我国夏季降水的异常;印度中部地区春季地表感热通量的异常则会影响到后期印度夏季风的强弱,进而通过印度季风和东亚夏季风环流的遥相关关系,导致东亚夏季风强度变化,进而影响到中国夏季降水的异常。
简介:基于2014年辽宁省锦州地区雨养玉米农田生态系统涡度相关观测数据,分析了锦州地区玉米农田生态系统水汽通量的变化特征,并结合小气候观测数据探讨了水汽通量的调控机制。结果表明:2014年锦州地区玉米农田生态系统各月水汽通量均呈明显的单峰型变化规律,玉米农田生态系统生长季日平均水汽通量可达非生长季的10.31倍。锦州玉米农田生态系统7月水汽通量最大,日最大水汽通量可达0.1202g·m-2·s-1。玉米农田年蒸散量为417.37mm,非生长季蒸散总量为49.57mm,略大于同期降水量;生长季前期5月和6月玉米农田蒸散量占降水量的比例分别为52.0%、71.0%;7月、8月和9月玉米农田的蒸散量大于降水量,其中7月玉米农田的蒸散量为降水量的3.00倍,而此期间正值玉米开花授粉阶段,水分胁迫严重影响玉米产量。玉米农田生长季的水汽通量与净辐射存在显著的正相关关系,同时水汽通量在一定程度上受气温和饱和水汽压差的调控影响。
简介:慈溪市气象站于1992年1月迁到新站,在以后的气象统计预报和气候分析中,仍使用原站气象资料,由于未作任何论证,总觉不妥,现新站已积累了5年资料,特对迁站前后部分气象要素有无显著差异作简单判别。运用概率统计学原理,对气象资料作均一性检验,就是检验两个序列在方差相同的情况下,其数学期望值是否相等,本文根据假设的不同分别用U检验法和t检验法进行检验,以确定迁站前后气象资料序列是否连续。本文选取了慈溪市年平均气压(P)、年平均气温(T)、年极端最高气温(TH)、年极端最低气温(TL)、年雨日(RD)、年最大日降水量(RL)、年雨量(RR)、年平均风速(FF)、年日照(SH)9个要素,原站资料序列X1,…,Xn,新站资料序理为Y1,…,Ym,n=38,m=5,其样本总体参数的估计量见下表,根据实践证明这些资料序列总体属正态分布,同一要素方差相同。
简介:根据青海省50个国家级地面观测站最大冻土资料和站址迁移情况,采用t检验和标准正态检验(SNHT)方法,对各站迁站前后年最大冻土资料序列进行了均一性检验,结果表明:t检验有13个站15次、SNHT检验有10个站共10次因站址迁移造成了资料序列不连续,共有9个站9次迁站年份年最大冻土资料序列存在非均一性。针对检验结果,结合青海气候变化情况,对资料不连续的迁站年份逐一进行甄别,确定利用SNHT方法对9个站年最大冻土深度进行订正。对各站1961—2013年因冻土项目开展较晚或缺测的不完整资料序列,用待补台站与参考台站线性拟合的方法进行了插补延长。最终形成了青海省50个国家级地面气象观测站1961—2013年年最大冻土资料数据集,为青海高原气候变化和科学研究提供基础数据。
简介:利用“内蒙古微气象观测蒸发试验”的观测资料,对6种地表土壤热通量计算方法(PlateCal法、TDEC法、谐波法、热传导对流法、振幅法和相位法)进行比较,检验了6种方法在不同干湿地表状况下的适用性,并研究了6种方法计算地表土壤热通量的差异以及对地表能量闭合度的影响。结果表明:一般情况下,PlateCal法计算的2cm土壤热通量与观测值最接近,计算结果的均方差为6.9W/m2。在不同干湿地表状况下,干燥和降水条件下适合使用PlateCal法,计算结果的均方差分别为14.0W/m2和30.1W/m2;湿润条件下适合使用谐波法,计算结果的均方差为21.4W/m2。6种方法计算的地表土壤热通量存在明显差别,最大相差178.6W/m2,不同方法计算地表土壤热通量的最大差值超过25W/m2的时次占样本的96.3%。不同方法计算地表土壤热通量的差异对地表能量闭合度的大小有明显影响,但不影响近地层能量闭合度随湍流混合增强而增大的规律。
简介:利用静态箱法于2011年结实期和2012年开花期与结实期分别对不同人类活动(自由放牧和刈割)影响下的呼伦贝尔草甸草原及相应的封育草原的CH4通量和植物土壤系统呼吸作用排放的CO2通量进行野外定位观测研究。结果表明:呼伦贝尔草甸草原(放牧和刈割及其对应的封育样地)均表现为CH4的汇,3个观测时期汇强的变化范围为:-23.98±6.40~-95.96±28.57μgCm^-2h^-1。呼伦贝尔草甸草原CH4通量的日变化对温度的响应较为复杂。不同时期呼伦贝尔草甸草原的植物土壤系统呼吸速率的日变化存在差异,水分和温度的共同影响造成2012年结实期日均CO2排放量低于2011年结实期。放牧对呼伦贝尔草甸草原CH4吸收通量的日变化模式的影响较小,但在2011年结实期和2012年开花期促进了CH4日均通量(促进幅度12.05%~93.35%),2012年结实期放牧降低了CH4日均通量(降低幅度23.32%~30.43%);刈割降低CH4吸收日均通量11.55%~60.62%。呼伦贝尔草甸草原日均累计碳排放量中CH4所占比例为0.35%~2.62%,而放牧和刈割行为对呼伦贝尔草甸草原的日均累计碳排放的影响结果在不同物候期以及不同植被群落类型均有不同。
简介:统计整理了位于内蒙古自治区鄂尔多斯市的东胜国家基准气候站1992~1998年标准雨量对比观测资料,并结合降水形态和降水时段的风速,分别进行了分析,结果表明:标准雨量器观测降水量较现行地面气象定时观测雨量器所测降水量平均偏多13.39%,其中降雨量平均偏多11.98%,降雪量平均偏多36.52%.并且随着降水时段风速的增大,标准雨量器观测降水偏多率也随之增大.
简介:用台站观测逐日降水资料和热带测雨卫星观测降水资料,对我国南海地区降水季节演变特征分析发现,与我国大部分地区不同,南海地区降水季节峰值是在秋季,主要集中在8~10月,且降水量年际变化大。环流场的合成分析表明,南海地区秋季中层500hPa有利的副高位置和低层低压系统的活动和维持是形成这一地区显著秋雨的主要原因。而由于副高的位置受热带太平洋海温影响较大,分析发现Nifi03.4的海温指数对该区域降水有很好的指示意义。8~10月Nino3.4指数和同期海南岛站点平均降水量之间的相关能够达到-0.47,超前3个月(即5~7月)的Nino3.4指数与8~10月海南岛站点平均降水量的相关亦能达到-0.43。从跨季度气候预测的角度来考虑,5~7月的Nifi03.4指数可以作为预测8~10月南海秋雨的重要参考指标。