新疆特大雪灾埋下蝗灾隐患

去冬以来 ,新疆北部和东部地区遭遇罕见雪灾 ,有关部门称 ,这为今年的农业牧业生产埋下了蝗灾隐患。资料显示 ,蝗虫卵一般产在地面以下 2～ 5 cm处 ,冬季积雪融化后会增加土壤所含水分 ,这样会有利于蝗虫卵的孵化以及成虫的羽化。据新疆《都市消费晨报》报道说 ,新疆阿勒泰、塔城以及昌吉州、巴里坤等地 ,是蝗灾多发区。去年这些地区都发生过大面积蝗灾 ,仅牧羊损失就近 1亿元人民币。这几年的蝗虫种类除了土蝗以外 ,更有境外来的亚洲飞蝗。尽管去年治蝗面积已达 78% ,但今年的蝗情依然不容乐观新疆特大雪灾埋下蝗灾隐患…     

蝗虫发生的气象环境成因研究概述

概述了我国蝗虫灾害气象环境成因方面的研究成果,包括气象环境条件对蝗虫发生、分布和群落组成等的影响,以及蝗虫的发生与气象条件和气候异常的关系.结果表明:蝗虫的发生时期和世代及蝗卵能否顺利孵化主要是由气象环境决定的;气象环境条件的空间分异及随年度、季节的演替可能引起蝗虫发生程度的区域分布差异以及群落组成成分在年度、季节间的波动;温度和降水是影响蝗虫发生消长的主要气象要素,气候异常可导致蝗虫大发生.     

全国小麦条锈病长期预报模型比较研究

选择上年1月至当年4月为预报时段，采用预报因子膨化技术，将大气环流特征量按月依次组合成不同时段，计算出不同膨化时段的74项大气环流特征量距平值。从这些值中选出与全国小麦条锈病发病面积率距平相关显著的关键时段关键环流因子，建立了全国小麦条锈病发病面积率距平预报模型Ⅰ。与未采用因子膨化技术建立的预报模型Ⅱ相比，模型Ⅰ的预报准确率有显著的提高。同时发现，大气环流特征量与全国小麦条锈病发生流行之间存在着很好的相关性。     

我国小麦白粉病发生流行的长期气象预测研究

确定了影响我国小麦白粉病发病流行的9项关键环流特征因子指标,其中4项较好地表征了我国小麦白粉病发病面积轻、偏轻、偏重、重4个级别的气候特征.以关键环流特征因子距平为预测因子,建立的上年10月初、当年4月初制作预报的2个全国小麦白粉病发病面积距平预测模式历史拟合效果较好,对2004年的外延预报准确率分别达87.5%和98.2%.通过分析关键大气环流特征因子对我国小麦白粉病发生流行的可能影响机制,发现前期关键环流特征因子对我国小麦白粉病的发生流行具有很好的气候背景指示效应.     

黑龙江省冬季异常冷气候事件判定及其与环流指数的关系

以连续5 d日平均气温负距平超过1倍标准差为标准，对黑龙江省冬季异常冷气候事件进行了判断。经普查，黑龙江省1961-2018年冬季共发生52次异常冷气候事件,累计天数427 d。1961-1986年为高发期，平均年发生1.35次，次均天数为8.7 d；1987-2008年为低发期，平均年发生0.32次，次均天数为9d；2009-2018年为较高发生期，平均年发生1次，次均天数为5.9 d。在异常冷气候事件低发期，发生次数较少，但每次事件持续时间更长。最近10年异常冷气候事件发生较多，但每次持续时间较短。以0.3个标准差作为等级划分标准，1961-2018年该省冬季发生一级、二级、三级异常冷气候事件分别为13次、17次、22次，其中一级多发生在1986年前。为了揭示异常冷气候事件发生的天气气候机制，分析了该事件与月尺度同期环流指数异常的对应关系。北半球极涡面积异常偏大、极涡强度异常偏强、东亚槽位置异常偏西和AO异常负位相与异常冷气候事件发生有较好的对应关系，尤其是12月、1月的北半球极涡面积，12月东亚槽位置，1、2月东亚槽强度和2月AO，为研究该省异常冷气候事件的形成机理和预测提供了参考。     

黑龙江省冬季极端寒冷指数的构建及年代际变化研究

利用1961—2020年黑龙江省冬季逐日气温资料，以连续5 d日平均气温低于一个标准差来判定极端冷事件，进而利用冷事件的持续天数和气温累计距平构建冬季极端寒冷指数(Extreme Cold Index of Winter,ECIW)。在此基础上深入研究了ECIW的年代际变化特征及其环流差异。结果表明：近60 a来黑龙江省ECIW呈显著上升趋势，且在1987年前后发生了年代际突变，突变后冬季冷事件强度显著减小。回归分析表明，突变前的1961—1985年，当ECIW强度偏强时，环流呈现北极涛动负位相和弱的欧亚遥相关型正位相分布特征，西北高东南低的环流配置下东亚中高纬环流经向度加大，影响黑龙江省的冷空气较强。而突变后的1991—2020年，环流呈现典型的欧亚遥相关型正位相分布，东亚温带急流显著偏弱，北高南低的配置下黑龙江上空低值系统活跃。对北极涛动、欧亚遥相关型、西伯利亚高压、东亚冬季风等指数与ECIW的相关和偏相关分析表明，北极涛动和欧亚遥相关型是影响ECIW的重要环流因子，1961—1985年北极涛动是主导因子，1991—2020年欧亚遥相关型是主导因子。     

两种类型的厄尔尼诺事件对大气环流及黑龙江省低温洪涝灾害的影响

厄尔尼诺事件按发生时间可分为：春季型和秋季型,按发生源地又可分为东部型和西部型。它们都有在春季阿留申低槽发展向西摆动,到夏季控制我国东北地区的特征。这种形势下,对黑龙江省灾害天气的影响主要看副高的变化。春季型副高弱,北界偏南脊点偏东则有低温发生;副高强,北界偏北脊点西伸则有高温洪涝灾害。秋季型由于乌拉尔低槽和阿留申低槽于夏季在东北汇合加强,易造成低温多雨。东部型的天气过程与秋季型基本相似,也易发生低温。西部型天气过程与其它型差异较大,在夏季东亚区维持一脊一槽型,如副高强脊点偏西有洪涝;如副高北界偏南则低温多雨,副高偏北则高温洪涝。由此,利用厄尔尼诺的类型及大气环流变化就可提前预报低温洪涝灾害。     

吉林省夏季低温的预测因子研究

为了有效地防御吉林省夏季出现的低温冷害，对夏季低温的预测因子进行了研究。通过概率统计、合成分析和相关分析等方法，对吉林省夏季气温与环流场、海温场、ENSO循环、太阳活动、极涡和西太平洋副热带高压等的对应关系进行了研究，运用几率波的概念，提炼出有预报意义的几率关键区。结果表明，前期环流场和海温场持续异常均会造成吉林省夏季低温；早发型的El Nino事件当年，晚发型的El Nino事件次年，太阳黑子谷值年以及前一年夏末秋初极涡中心纬度偏北、秋冬季副高面积指数偏小，易导致吉林省夏季低温；前一年冬季关键区几率波点数和模型场关键区几率波点数的一致率达40%以上时，吉林省夏季也容易出现低温。     

江苏高温热害对水稻的影响及成因分析

为了探究全球气候变暖造成的高温热害导致水稻产量结构变化的规律及其影响程度,以江苏省为例,利用通径分析的方法,分析了夏粮产量与表征热害的3个指标,即最高温度、平均温度和相对湿度等因子的关系,及其对夏粮产量的直接和间接影响。并且通过相关普查方法和滑动相关检验法进行稳定性检验,确定大气环流特征量与水稻高温热害指标间的显著性关系,以分析高温热害发生的环流原因。结果表明:日最高温度≥35℃的日数对水稻穗粒数的影响最为直接,且影响程度最大,日平均温度≥30℃日数主要是间接作用。而对水稻千粒重来说,日相对湿度≤70%的日数影响最为直接,且影响程度最大,日最高温度≥35℃日数主要起间接作用。可通过对前一年11-12月南海副高强度指数的平均值和当年2-3月北美副高面积指数平均值的预报,来提前预测7月下旬至9月上旬≥35℃的高温日数。     

河北夏季低涡暴雨的统计研究

对河北省22个国家基准站和基本站及北京、天津1991-2000年10年的夏季低涡暴雨个例进行了统计与合成分析，划分了河北夏季低涡暴雨的天气概念模型，对燕山南麓及太行山东麓的低涡暴雨特征进行了研究。对高空形势场、低空风场、暴雨落区及强度等方面的分析表明，造成该地区暴雨的低涡系统主要为西北涡，其次为东蒙冷涡，影响最小的是西南涡。西北涡主要影响太行山南部地区，东蒙冷涡主要影响燕山南麓，以7、8月份较多；西南涡暴雨仅发生在7月份。70％的西北涡暴雨，南方有台风或热带气旋出现。经向型西北涡的水汽源地主要是黄海和东海；纬向型西北涡和经向型东蒙冷涡的水汽源地主要是南海和孟加拉湾。500hPa中纬度经向型的环流形势更有利于低涡暴雨的持续性，降雨强度也更大；暴雨区一般出现在700hPa低涡暖切变附近，最大风速区的左侧。     

新疆博斯腾湖亚洲飞蝗大暴发气候成因分析

分析了博斯腾湖周边亚洲飞蝗的生物学特性和生存环境,研究了与之相关的气候条件.结果表明,开都河(博斯腾湖的入湖水系)上游山区降水和焉耆盆地5月份气温是影响飞蝗大暴发的主要气候因素.山区年降水量在一定范围内连续3年呈V型波动,且第3年5月份湖区气温正常(无极端低温)是飞蝗大暴发的气候成因.     

我国北方稻区稻飞虱的成灾机制：一个假说

本文通过对大量文献资料的综合分析，从飞虱的飞行特性和北迁运载气流入手，以东亚大气低层环流为背景审视飞虱在有限时间内远迁北方致灾的成因机制，提出了以北上低空急流的时空变化与南方大发生虫源迁出期（区）相吻合、其前沿所至与北方迁入区相一致作为北方稻虱成灾的启动因子的假说．并提出了验证该假说的研究方法和技术路线，为揭示北方稻虱成灾的奥秘，完善灾变监测技术和预警系统奠定了基础。     

云南干旱的气候特征及变化趋势研究

以Thornthwaite水分平衡干燥度指数为主和自定义的反映短期降水有效性和异常性特征的有效降水指数为辅构建单站干旱综合指数,并定义了定量描述云南省受旱程度的干旱面积指数和干旱强度指数。采用变率和变差系数作为长期气候特征的定量指标,用云南省1959-2005年的资料,分1-3月、4-6月上旬、6-8月、9-10月、11-12月5个时段对云南省的干旱气候特征及变化趋势进行定量分析研究。结果表明：云南1-3月干旱最严重,平均每年有约2/3的土地受旱;其次是11-12月,有约50%的土地受旱;再次是4-6月上旬,有22%的土地受旱;9-10月干旱较轻,有约5%的土地受旱;6-8月平均受旱面积不到1%,基本不受干旱的影响。云南4-6月上旬和9-10月这两个时段干旱有发展加重的气候变化趋势,且9-10月加重的趋势更明显;1-3月干旱有减轻的趋势;11-12月和6-8月干旱变化趋势不明显。     

东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅱ)——逐步回归预测方法

利用1960-2005年74类大气环流资料,从玉米播种期的5月开始到8月,逐月滚动建立了东北3省典型站玉米热量指数的逐步回归模型.各月模型都能较好地预测该区玉米生长季内的热量状况.检验结果表明,通过运用滚动预报的方法,可以有效地提高预测玉米生长季内热量指数的准确率.     

异常环流背景下贺兰山地形对8.21特大致洪暴雨的影响分析

利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料对2016年8月21日傍晚到夜间贺兰山沿山特大致洪极值暴雨展开研究,分析了异常大气环流形势及其影响,并利用天气研究和预报模式WRF(Weather Research and Forecasting model)进行数值模拟和地形敏感性试验,研究了贺兰山地形对暴雨过程的影响。结果表明:超强厄尔尼诺结束后的盛夏,大气环流形势发展异常,8月南亚高压和副热带高压异常偏强,西北地区东部处于高温、高湿、高能控制,副高的快速进退和冷平流的入侵,触发暖湿不稳定能量强烈聚集与快速释放,导致特大暴雨的爆发。其发生在200hPa高空急流分流区即强辐散区、中空西南气流的高温高湿区、低空偏南急流轴左侧流场最大弯曲处的强暖平流区、850hPa偏东大风速轴南侧的风速辐合区,天气尺度强迫作用相对较弱的环境中,500hPa短波槽与700hPa、850hPa低涡切变线和偏南偏东急流以及地面气旋式切变辐合线共同作用是其发生的主要影响系统。贺兰山地形对特大暴雨的发生有明显的增幅效应,主要是贺兰山地形阻挡与强迫抬升作用,促使低涡切变强烈发展从而影响了降水范围、强降水落区及其中心位置等。     

1991年江淮流域特大洪涝灾害的太阳活动背景

正值太阳活动22峰期间,1991年夏江淮流域下游发生特大洪涝灾害,这是符合于江淮下游地区历史旱涝变化与太阳活动关系的一次洪涝灾害。太阳活动通过影响大气环流、副高活动是造成洪涝灾害的重要因素之一。     

黑龙江省夏季干旱气候特征及成因分析

利用1954-2009年气候实测资料,分析了黑龙江省干旱发生的气候特征。结果表明,20世纪70年代与21世纪初的近10年为干旱盛行时期,尤其是2000年后至今,平均每2年发生一次干旱。大部分年份的干旱发生在拉尼娜事件或赤道东太平洋为冷水位相,副高较弱及偏东和北界偏北。从500hPa环流特点表明,东亚区盛行-、+、-距平场型式;冷空气偏向乌拉尔北部泰米尔至新地岛,黑龙江处在西风带高脊或高脊与副高结合体控制之下,维持高温少雨造成干旱。选取副高强、厄尔尼诺发生的年份的干旱典型年2004年。恰与过去年份发生的低温多雨形势相反,盛行-、+、-距平场型式,造成干旱。从旱年的水汽输送环境来看,来自欧亚大陆40°～50°N与孟加拉弯和南海的水汽输送通道,明显减弱或消失。     

广东2010年5月一周两次暴雨过程的对比分析

2010年5月中旬,广东省在一周之内连续遭受了两次区域性暴雨过程,其频次之高、雨量之多、强度之大为历史同期所少有。对这两次暴雨过程从水汽输送、动力结构、大气稳定度和雷达特征等方面进行了对比分析。结果表明:两次暴雨过程的环流形势及影响系统不同,水汽输送和辐合强弱与暴雨范围有密切关系,降水强度不但受大气不稳定度影响,动力触发更可能是引发强降水的关键因素;产生暴雨的飑线通过吸收合并其移动前方和沿近地层辐合带新生单体得以维持和发展,飑线上的HP型超级单体是产生降水峰值的主要载体。