黑龙江哈尔滨地区近60年极端气温变化研究

用1955~2013年哈尔滨市、尚志市(县)和通河县逐日气温资料,采用线性倾向法、距平及累积距平法、Morlet复数小波、主成分分析、相关性分析和Mann-Kendall检验法,对11个常用气候指标进行分析。结果表明,哈尔滨夏、秋、冬季气温呈上升趋势,冬季升温极为显著,春季气温以0.60℃/10a的速度显著下降;年均气温、年均最低温、年均最高温均有所增加,年均最低气温升幅最大。年极端最高气温、年极端最低气温、夏日日数、热夜日数、暖夜日数和暖日日数6个指标呈上升趋势变化;结冰日数、霜冻日数、冷夜日数、冷日日数及气温年较差5个指数呈下降趋势。年极端最高气温、年极端最低气温及变化率较大的暖夜日数,均有28~30 a的第一主周期和17~18 a的第二主周期,冷夜主要有3、6和8 a的短周期。主成分分析结果表明,高载荷的指数暖夜、冷夜和暖日这些相对指数的变化是哈尔滨极端气温变化的主要原因。相关关系矩阵表明,相对指数间的相关性极为显著;各暖指标、各冷指标间呈正相关,暖指标和冷指标间呈负相关。Mann-Kendall检验得知,冰日、冷夜和冷日三个冷指标的突变发生在20世纪70s、80s,其他指标的突变主要发生在1990~1999年间。总之,哈尔滨平均气温以0.32℃/10a的速率增加,升温幅度高于全国平均升温值0.26℃/10a,研究结果可为防灾减灾提供理论依据。     

湖南省常德市近50年极端气温变化特征及周期

利用1963—2012年湖南省常德市逐日气温观测资料,运用线性拟合、主成分分析、Mann-Kendall突变检验和Morlet复数小波等方法对WMO发布的10种极端气温指数进行了计算和分析。结果表明常德地区近50年来,极端最高气温、极端最低气温都呈上升趋势,冰日、霜日、冷夜、冷日数量呈下降趋势,夏日、热夜、暖夜、暖日数量呈上升趋势。除冰日天数未出现突变外,各极端气温指标的突变基本发生在1980年代到1990年代末。极端最高气温、极端最低气温、夏日、热夜、霜目、暖夜、冷日、冷夜、暖日都存在27 a左右的周期,冰日存在29 a左右的周期。总体来说,近50年来,常德地区极端天气热指数呈上升趋势,极端天气冷指数呈下降趋势,发生极端天气现象的可能性增加。由此可能造成夏季高温干旱和暖冬等灾害,需要及时采取预防措施,防止高温干旱和暖冬等情况对工农业生产和居民生活带来负面影响。     

河南信阳市近62年来极端气温变化特征及周期分析

通过对河南省信阳市每日气温资料的搜集和整理,运用线性拟合及累积距平、Morlet复数小波等方法对WMO发布的10种极端气温指数进行了计算和分析。研究了信阳地区近62年来极端气温变化特征及周期性。结果表明,近62年来信阳地区的极端最高气温几乎没有变化,极端最低气温在波动变化中有小幅上升趋势,夏日、热夜、暖夜天数呈现波动上升,冰日、霜日、冷夜、冷日天数呈下降趋势。极端最高气温、极端最低气温、冷夜、暖夜、冷日、暖日都存在35 a左右的周期。夏日、冰日、热夜、霜日存在37 a左右周期。冰日的变化存在着5个左右的周期,极端最低气温、冷日与冷夜的变化存在4个左右的周期。其中极端最低气温、霜日、冰日、冷夜、冷日、暖夜都有5 a以下的周期。冷夜和暖夜、冷日和暖日、夏日和冰日以及热夜和霜夜存在负相关的关系,其中冷夜和暖夜以及热夜和霜日的变化幅度较大,它们之间有负相关关系。冷日和暖日以及夏日和冰日的变化较小,负相关的关系不太明显。总体来说,近60年来,信阳地区极端天气热指数呈上升趋势,极端天气冷指数呈下降趋势,整体气温呈现上升的趋势,其中近二十年气温上升更明显。     

1973-2012年乌鲁木齐市霾日数变化特征

基于乌鲁木齐市1973-2012年逐日气温、降水、风速、能见度等资料,分析了霾日数的时间变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:乌鲁木齐霾主要发生在冬半年,其中10月霾日数最多;夏半年发生较少。年霾日数、年霾最大持续日数、轻度霾日数、中度霾和重度霾日数总体都呈减少趋势,且都在1981-1990年发生最多,在1991-2000年发生最少。年霾日数存在18~20 a的周期,并在1990年发生减少突变。霾日数与气象因子有密切的相关性,平均水汽压、年平均相对湿度和年降水量与霾日数呈正相关,风速和平均气温与霾日数呈负相关,日照时数与霾日数相关性不显著。     

北疆地区近53年极端气温事件及其影响因素分析

根据北疆地区1960—2012年31个气象站点的逐日最高气温和最低气温资料,采用线性趋势分析、主成分分析和反距离加权等方法对该地区的年平均最高气温、年平均最低气温和14个极端气温指数的时空变化特征进行了研究,并探讨了各极端气温指数与北极涛动指数、北大西洋涛动指数和厄尔尼诺-南方涛动之间的关系。研究表明:(1)近53年来,北疆地区年平均最低气温、年平均最高气温分别以0.49℃·(10a)~(-1)、0.22℃·(10a)~(-1)的年际倾向率呈显著的上升趋势;气温日较差以0.27℃·(10a)~(-1)的年际倾向率呈显著下降趋势。极端暖指数除暖昼日数、夏日日数和极端最高气温均表现为不显著的上升趋势外,其他暖指数均呈显著上升趋势;极端冷指数中除极端最低气温、日最高气温的极小值呈上升趋势外,其他冷指数均呈减小趋势;在空间变化上各极端气温指数均表现为在阿尔泰山东南部地区和伊犁河谷地区变化幅度较大,其他地区变化较小。(2)冷指数(冷夜、日最高气温的极小值、极端最低气温)的增温幅度明显大于部分暖指数(暖夜、日最低气温极大值、极端最高气温),这一变化特征在山麓、山谷等地区表现最为明显,而在这一地区夜指数(暖夜、冷夜)的变暖幅度也明显大于昼指数(暖昼、冷昼)。(3)极端气温指数与大气环流指数相关性分析表明,三种大气环流指数中北极涛动指数对北疆地区极端气温的影响最为明显,其次是北大西洋涛动指数,且这两种大气环流指数对研究区极端气温冷指数的影响较为显著,而厄尔尼诺-南方涛动对研究区极端气温影响较小。     

云南省丽江市1960 — 2017年极端气温变化特征

云南丽江市是位于南方且具有温带气候特点的地区,研究该区近58年极端气温变化对查明极端气温变化特点、规律和趋势具有重要科学意义,对极端气温引起的气象灾害的预防及减少气象灾害造成的损失有实际意义。利用丽江市气象站1960—2017年的日最高、最低气温和平均气温等气象数据,采用线性趋势分析法、累积距平值分析法、主成分分析法、Mann-Kendall突变检验法、Morlet复数小波变换系数及小波方差法,对选用的8个极端气温指数进行了研究。结果表明：丽江市的极端最高气温、极端最低气温、夏季日数、暖昼日数、暖夜日数等5个指数呈现上升趋势,冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数等3个指数呈现下降趋势。主成分分析结果表明：丽江市的夏季日数、暖昼日数和暖夜日数的增加对气温升高起到了主要作用。突变分析表明：丽江各指数的突变年主要出现在21世纪初和1983年前后。Morlet小波分析表明：丽江市极端气温指数的主周期普遍为18年,个别指数有12年、30年的周期。初步认为,全球气温升高是导致研究区极端气温变化的主要原因,预测丽江市未来2—3年的气温仍会呈现上升趋势,且极端高温事件的发生频率呈现上升趋势。     

京津冀区域霾天气特征

汇总京津冀区域内107个地面站的气象资料,利用14时实测的气象要素和天气现象资料对霾日进行判别,统计出各个站点1980~2008年中逐年及各月的霾日数.结果表明,北京、天津、河北霾天气整体变化趋势和波动特征较为相似,且均呈增加趋势,非城区站点平均霾日数明显呈增加趋势,且与市区站点霾日数的差距越来越小.京津冀区域霾日数的月际变化呈明显的双峰特征,即夏季和冬季霾日数较高.空间分布表明,霾日数高值区主要位于北京、天津、保定、石家庄、邯郸和邢台等地.多数站点霾日14时平均风速比非霾日低了1.0m/s以上,14时平均相对湿度则比非霾日高出20%以上.     

近50年大兴区雾、霾气候特征及影响因素分析

文章利用北京市大兴区国家一般气象观测站1964-2013年50 a的历史地面气象观测资料,系统地分析了大兴区雾、霾天气气候变化特征及气温、风、相对湿度、最长连续无降水日数这些趋势变化特征对大兴当地雾、霾过程的影响。结果表明,雾日数变化趋势总体来说较平稳,霾日数波动性变化趋势比较明显;大兴区雾、霾日数在初秋及冬季较多,春季最少。从长期气象条件来看,雾、霾天气时,近地层主导风向多为偏南风,风速较非雾、霾天气时低了1.0 m/s以上,且静风所占频率较高;从1980-2014年北京地区霾现象发生时的相对湿度空间分布图来看,大兴、房山、通州相对湿度相比其他区域更大,维持在70%以上;逐月最长连续无降水日数与雾、霾出现次数的单谷型变化趋势较为一致。另外,1964-2013年气温每10 a增高0.4℃,平均风速减少速率为每10 a 0.2 m/s,气温和风速的这种变化趋势也不利于大兴地区污染物的扩散。     

秦皇岛市近57年极端气温指数变化特征

利用1957—2013年河北省秦皇岛市每日气温资料,运用线性拟合及累积距平、MannKendall突变检验法、主成分分析法和MATLAB小波分析等方法对WMO发布的10种极端气温指数进行了计算和分析。结果表明,秦皇岛市近57年来,极端最高气温、极端最低气温都有上升趋势,冰日、霜日、冷夜、冷日天数呈减少趋势,夏日、热夜、暖夜、暖日呈增加趋势。由年代际分析可知,近57年来秦皇岛市的极端气温存在阶段性的变化特征,并有突变现象的发生,大部分突变年代集中于20世纪80年代左右。秦皇岛市近57年间气温上升的原因是夏日、热夜等暖指数的增加,其中热夜和暖夜增加最明显,对气温上升趋势有较大的贡献。本文所分析的10种极端气温指数都存在30 a左右的周期,部分指数存在18 a、8 a、3 a左右的周期。极端天气现象的增加会造成干旱、病虫、洪涝等气象灾害,应做好相应的防范措施。     

1961—2013年辽宁省不同等级霾现象时空分布特征及其气候成因

利用辽宁省52个地面气象观测站的观测资料,对辽宁省不同等级霾日时空变化特征和气候成因进行分析.结果表明,辽宁省霾日在空间上存在一个高值中心(沈阳)和两个副高值中心(锦州西南部和朝阳东部),年平均霾日在50 d以上,辽西山区和东北部山区年平均霾日最少在10 d以下.辽宁省霾日主要集中在冬秋季,占全年霾日60%以上,夏季次之,春季最少;1961—2013年辽宁省平均霾日呈明显增加趋势(3.5d/10 a),轻微霾日、轻度霾日和中度霾日也呈显著增加趋势,重度霾日无明显变化.不利的气候条件加剧了霾日的出现,霾日数与降水日数呈显著负相关,降水日数的显著减少(-2.6 d/10 a)导致大气对污染物的沉降能力减弱,而静风日数增加(5.1 d/10 a)、年平均风速减小(-0.2m·s-1/10 a)和大风日数的减少(-10.1 d/10 a)则使得空气中污染物不易扩散,增加了霾天气形成的概率.     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.     

四川省乐山市近51年极端气温变化研究

基于1962—2012四川省乐山市每日气温资料,运用线性拟合及累积距平、Morlet复数小波等方法对WMO发布的10种极端气温指数进行了计算和分析。结果表明:(1)极端最高气温、极端最低气温都有上升趋势,霜冻、冷夜、冷昼呈下降趋势,夏日、热夜、暖夜、暖昼呈现出波动上升趋势。(2)年极端最高气温、暖夜、暖昼存在着27 a左右的周期,夏日、霜冻、热夜、冷夜、冷昼存在着28 a左右的周期,年极端最低气温存在着11 a左右的周期。除年极端最低气温外,其他的极端气温指数虽然主控周期不一致,但都存在28 a左右的周期。冷昼和暖昼变化较为复杂,存在4个周期。(3)极端天气暖指数呈上升趋势,夏日、热夜、暖夜、暖昼分别增加了15天、21天、32天、29天,极端天气冷指数呈下降趋势,霜冻、冷夜、冷昼分别减少了2天、24天、4天,乐山地区发生极端天气事件的可能性增加。(4)乐山市极端天气现象的发生与日益增加的人类活动以及全球变暖的大趋势密切相关。由于乐山市独特的地理位置,随着乐山市极端天气现象可能性的增加,乐山市发生干旱、洪涝、山地灾害的可能性也随之提高,需要做好预防准备。     

城市化对长三角地区极端气温影响的时空分异研究

论文利用长三角地区65个气象站1960—2014年日最高、最低气温资料,分析并比较了大城市站、一般城市站和乡村站极端气温指数变化趋势以及城市化对大城市站和一般城市站各极端气温指数趋势变化的影响。结果表明：极端气温暖指日数明显增加,冷指日数明显减少,极值指数呈微弱上升趋势。暖指数城市站比乡村站增加趋势明显,冷指数城市站比乡村站减少趋势明显。除月最低气温极小值外,其他极值指数变化趋势在城市、乡村间差异较小。大城市站冰冻日数、霜冻日数、冷（暖）昼日数和月最低气温极小（大）值城市化影响显著,一般城市站冰冻日数、霜冻日数和月最低气温极小值城市化影响显著,城市化对极端气温影响明显的是长三角北部、江苏南部和浙东南的部分城市站点。冷昼日数城市化效应在冬季较明显,暖昼（夜）日数城市化效应在夏季较明显,春季、夏季、冬季城市化对极值指数的影响显著。     

1960~2013年华南地区霾污染的时空变化及其与关键气候因子的关系

利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加.     

1960~2016年江西省霾日变化特征及气候成因分析

利用江西省1960~2016年82个气象站水平能见度、相对湿度和天气现象等资料,重建了江西省霾日序列,分析了江西省霾日数的年际变化特征,并通过霾日数与降水日数、大风日数和静风日数的相关关系,探讨了不同季节霾日数年际变化的气候成因.结果表明：1960~2016年江西省霾日数表现为在1970s有明显偏高、1980年后显著增加趋势（0.53d/a）,赣北地区霾日多且增加速率快.四季霾日数均有增加,其中秋季贡献最大（0.21d/a,P<0.001）,春季其次（0.12d/a,P<0.001）,冬季霾日数最多,但年际趋势并不显著（0.10d/a,P>0.05）,夏季年均霾日数较低,增加幅度最小（0.09d/a,P<0.001）.过去几十年降水日数减少（-0.26d/a,P>0.05）导致大气湿沉降能力减弱,以及大风日数减少（-0.33d/a,P<0.01）和静风日数增加（1.73d/a,P<0.01）导致大气扩散能力降低,为江西省霾日增加提供了有利气候背景.但主要气候成因因季节不同：春季霾日数增加的主要气候成因是大风日数减少（r=-0.48,P<0.01）,与其他要素的关系不显著;夏季亦与大风日数减少显著相关（r=-0.50,P<0.01）,同时与静风日数增加显著相关（r=0.37,P<0.05）;秋季受大风日数减少、静风日数增加以及降水日数减少共同影响,导致秋季霾日增加速率最快;冬季霾日数仅与降水日数显著相关（r=-0.36,P<0.05）,但由于冬季降水日数变化趋势不明显（-0.26d/a,P>0.05）,冬季霾日数变化不显著.     

不同标准下湖北省霾日分布特征及气候因子影响分析

利用1981-2013年湖北省地面气象观测数据,基于不同判识标准,探讨湖北省霾日数和气候因子的分布特征及变化趋势。结果表明,2000年左右是霾站日数变化的分界点,之前小幅度震荡,之后显著增加,并在2007年达到峰值。冬季霾日发生最为频繁,其次为秋季和春季。霾日整体呈现增加的趋势,气候趋势系数在0.60以上。2000年以后5 a以下短周期的转换比较频繁,受人为活动影响加剧。3个霾频发区主要位于鄂西北丹江口和襄阳、鄂西南当阳和宜都、鄂东南大冶等地。通过5种判识标准相关性分析发现,标准1更适合于在湖北省霾日的分析中使用。同时对气候因子的分析表明,随着气温的增加和相对湿度的降低,霾日数呈显著增加,相关系数达0.6。     

东北地区近50年来霾天气气候特征

利用东北地区194个地面气象观测站的1961~2013年观测资料,对东北地区霾日及不同等级霾日的空间分布特征和时间演变规律进行分析.结果表明:东北地区霾日空间分布差异显著,辽宁中部和黑龙江中北部霾日相对较多,年平均霾日超过50d,吉林西部地区霾日最少,年平均霾日不超过2d,不同等级的霾日日数空间分布与总霾日日数基本一致;东北地区霾日主要集中在冬季,占全年霾日57.9%,秋季次之,春季最少;1961~2103年东北地区平均霾日呈显著增加趋势(2.9d/10a),其中1981~2000年时段增加最为显著,轻微霾日、轻度霾日、中度霾日和重度霾日均呈增加趋势,但轻度霾日、中度霾日和重度霾日21世纪以来较80年代略有减少.     

珠江流域1960—2012年极端气温的时空变化特征

根据珠江流域43个气象站点(1960—2012年)16个极端气温指标数据,采用线性回归、Mann-Kendall(M-K)和小波分析法分析珠江流域极端气温的时空变化特征。变化趋势分析表明,除结冰日数(ID0)、月最高气温极小值(TXn)、冷昼日数(TX10p)和作物生长期(GSL)4个指标呈现出不显著的变化趋势外,夏日日数(SU25)、热浪日数(TR20)尤其是暖夜日数则呈明显上升趋势(P0.05);空间变化分析表明,冷夜日数(TN10p)、冷日持续指数(CSDI)和昼夜温差幅度(DTR)以及冷昼日数(TX10p)在整个珠江流域大致呈下降趋势,其余10个指标大致呈上升趋势,呈现出较好的流域一致性;突变分析表明,除了ID0、TX10p和GSL三个指标之外,其余指标均通过了显著性检验,大多数突变点发生于1980年代,其中夏日日数(SU25)、热浪日数(TR20)的突变点分别为2001和1994年;周期分析表明,大部分指标呈现多个周期震荡,且都以2~4 a为主周期。SCSMI(南中国海夏季季风指数)与ENSO是造成研究区极端高气温的重要因素。     

1961~2019年黄河流域大气自净能力指数变化特征分析

利用2015~2019年环境空气质量监测数据和黄河流域73个站点1961~2019年的气象观测资料,对11个站点的大气自净能力指数的适用性及其与环境空气质量之间的关联性进行了验证,并分析了黄河流域大气自净能力指数的时空变化特征及影响因子.结果表明,1961~2019年黄河流域大气自净能力指数整体呈下降趋势,下降速率为每10a下降0.18t/（d×km²）,平均值为4.44t/（d×km²）,且在1969年达到最大值,为5.32t/（d×km²）,2011年达到最小值,为3.81t/（d×km²）;黄河流域73个站点中有64个站点大气自净能力指数呈下降趋势,50个站点呈显著和极显著下降趋势.从年内变化看出,黄河流域大气自净能力指数最高值出现在4月,为5.30t/（d×km²）,最低值出现在1月,为3.48t/（d×km²）.在年空间分布上,黄河流域大气自净能力指数分布以青海西南部,山东、四川大部分地区,内蒙古、宁夏以及甘肃少部分地区,陕西西安,山西的五寨和右玉等大气自净能力较好,大气自净能力指数在4.69~7.18t/（d×km²）,其余地区大气自净能力相对较差.影响因子中,混合层高度与大气自净能力指数呈极显著正相关,相关系数为0.63（n=4307）;小风日数与大气自净能力指数呈极显著负相关,相关系数为-0.78（n=4307）,日平均风速³2.5m/s的日数及日平均风速³5.5m/s的日数与大气自净能力指数均呈极显著正相关,相关系数分别为0.78和0.55（n=4307）;降水日数与大气自净能力指数呈极显著正相关,相关系数为0.18（n=4307）,中雨及以上日数与大气自净能力指数呈显著正相关,相关系数为0.03（n=4307）,黄河流域小雨对大气自净能力的影响明显高于中雨.逐步回归分析显示,大气自净能力指数主要受日平均风速³2.5m/s的日数、降水日数和混合层高度的综合影响,其中,日平均风速³2.5m/s的日数对大气自净能力指数的贡献率最大,其贡献为正.     

近36a来四川盆地持续霾事件特征及环流分析

利用1981~2016年四川盆地102个气象观测站逐日霾日观测资料,对四川盆地持续霾事件（定义为连续3d及以上有烟幕或霾发生的天气）的时空分布特征、变化趋势进行分析,然后对冬季霾事件环流场特征进行研究.结果表明：1981~2016年四川盆地持续霾事件的年平均日数呈增加趋势,持续霾事件日数占霾总日数的百分比与霾总日数增加趋势较为一致,霾总日数的增加主要是由持续霾事件的增加引起的.四川盆地持续霾事件的空间分布不均匀,与霾日数的大值区的分布较为一致,主要集中在川东北城市群、成都平原城市群以及川南城市群.持续霾事件多发区的范围在1981~2010年呈年代际增大,在2011~2016年范围减少显著.通过分析盆地冬季霾事件的环流场发现,霾事件偏多（少）年时段,四川盆地处于暖（冷）高（低）压大值区域,乌拉尔山阻塞高压偏弱（强）,东亚大槽偏弱（强）,盆地上空为一定程度的辐合（辐散）,存在（不存在）明显逆温结构,垂直上升运动弱（强）,这些条件均有利于污染物颗粒聚集在浅薄的边界层内（利于污染物的扩散）,造成霾天气的维持（消散）.