内蒙古兴安盟参考作物蒸散量时空变化及敏感性分析

为探讨气候变暖背景下内蒙古兴安盟参考作物蒸散量的变化特征及其对主要气象要素的敏感性,基于兴安盟8个气象观测站1973—2017年逐日气象观测数据,通过联合国粮食及农业组织推荐的Penman-Monteith公式,计算兴安盟地区1973—2017年生长季(4—9月)逐日参考作物蒸散量(ET_0),采用气候倾向率、累积距平、响应曲线和敏感系数等方法分析了该时段内ET_0及主要气象要素的变化特征,并探讨了ET_0对气温、平均风速、日照时数、平均水汽压的敏感性。结果表明:(1)兴安盟生长季平均气温、最高气温、最低气温呈显著上升趋势(P0. 01),平均风速呈下降趋势,日照时数和平均水汽压呈上升趋势,后3者变化趋势均未通过显著性检验。(2)近45 a来兴安盟生长季ET_0平均值为765. 9 mm,高值区主要分布在突泉县大部以及科右中旗中部,低值区主要分布在阿尔山市西北部。兴安盟生长季平均日参考蒸散量呈增加趋势,但增加趋势不显著,兴安盟1973—2017年生长季日平均ET_0的变化大致可划分为5个特征明显的阶段。(3)近45 a来,阿尔山、索伦、巴彦呼舒生长季平均日ET_0呈显著增加趋势(P0. 05),突泉变化趋势不明显,音德尔、乌兰浩特呈弱下降趋势。(4)兴安盟生长季ET_0对气温、平均风速、日照时数为正敏感,且对气温最敏感,其次是平均水汽压,对平均风速敏感性最低,仅对平均水汽压负敏感。(5)ET_0对气温、日照时数和平均水汽压的敏感区主要分布在兴安盟东部和南部地区,北部大部以及东南角为ET_0对平均风速敏感区。     

近50年来山东省参考作物蒸散量变化及定量化成因

参考作物蒸散量(ET0)被广泛应用于估算生态需水、农业灌溉、区域气候干湿状况评价等方面,在气候和环境变化中起着非常重要的作用。基于山东省1961—2010年90个气象站的逐日气象观测数据,应用Penman-Monteith模型估算了区域内的ET0,研究了山东省ET0的空间分布特征和时间演变规律及主要影响要素,定量分析了各影响要素对ET0变化的贡献。结果表明,山东省年平均ET0为1 028.4 mm,由东南沿海向西北内陆递增;夏季最高,其次为春季、秋季,冬季最低。年平均ET0变化倾向率为-1.818 mm·a-1,减少趋势极显著(P0.01);各季节均呈减少的变化趋势,夏季最明显;鲁西和鲁西南ET0的减少趋势最显著,向东则减少趋势减弱,至半岛东部部分站点则有增加趋势。全省年平均ET0在1983年前后发生突变,春季、夏季、冬季分别发生在1969年、1987年、1971年,秋季没有突变。主振荡周期为12 a左右,不同年代表现出的周期性不一致,且多种周期尺度相互交叉。年际和各季节风速和日照时数呈极显著的减少趋势,对ET0变化的负贡献较大,是山东省ET0减少的主要影响因素;最高和最低气温、相对湿度对ET0变化表现为正贡献,在一定程度上消弱了风速和日照时数的负贡献。年际和季节各气象要素对ET0变化的总贡献率与ET0的实际变化率较接近,年际、春季、秋季、冬季对ET0减少变化的第一主导气象要素是风速,贡献率分别为-9.587%、-8.074%、-9.920%、-16.847%,夏季第一主导气象因素为日照时数,贡献率为-8.287%。     

鄱阳湖流域参考作物蒸散量变化特征及其归因分析

为分析气候变化下鄱阳湖流域参考作物蒸散量(ET_0)的变化特征及其影响因子,利用鄱阳湖流域13个气象站1960—2014年逐日气象观测资料和Penman-Monteith公式计算ET_0,采用Mann-Kendall趋势检验、累积距平、敏感曲线和线性回归等方法分析了鄱阳湖流域ET_0变化特征及主要气象因子对年ET_0变化的贡献。结果表明:鄱阳湖流域多年平均ET_0为1 054.1 mm,从南至北呈减少趋势,但总体相差不大;年内季节性差异明显,夏季ET_0为冬季的3.53倍。近55年来,鄱阳湖流域ET_0除春季呈上升趋势外,其他季节均呈下降趋势,其中夏季呈显著下降趋势(P0.01);流域年ET_0总体呈显著下降趋势(P0.01),其年均速率为~(-1).09 mm·a~(-1),其中,气温对ET_0的影响为0.55 mm·a~(-1),相对湿度对ET_0的影响为0.47 mm·a~(-1),风速对ET_0的影响为~(-1).27 mm·a~(-1),年日照数对ET_0的影响为-0.83 mm·a~(-1)。因此,日照时数和风速的减少是引起鄱阳湖流域ET_0下降的主要原因。鄱阳湖流域年ET_0变化对相对湿度、平均气温、日照时数、风速等气象因子变化响应强度依次减弱。该研究对于开展气候变化对鄱阳湖流域水资源影响评估具有一定的科学意义和应用价值。     

吉林省参考作物蒸散量时空分布及成因分析

为了研究吉林省参考作物蒸散量(ReferenceCropEvapotranspiration,ET_0)时空分布特征及成因,根据1961—2018年吉林省46个气象站点逐日气象数据,利用Penman-Monteith公式计算各气象站点ET_0,采用线性倾向估计和基于Arc GIS10.0的反距离加权空间插值方法分析ET_0时空变化特征,并利用敏感性分析方法对ET_0的变化成因进行分析。结果表明:吉林省ET_0呈由西向东逐渐降低的空间分布。1961—2018年ET_0平均值为955.7mm,年际变化呈降低趋势,变化率为-0.57mm·a~(-1)。年内变化夏季ET_0最高,冬季最低。ET_0对水汽压的敏感性在中部较高,西部和东部较低;对净辐射的敏感性在西部较低,东南部最高;对风速的敏感性在西部最高,东南部最低。ET_0年际变化对气象因子的敏感性为:水汽压净辐射风速平均气温。春季ET_0对水汽压和净辐射的敏感性相当,夏季ET_0对净辐射的敏感性最高,秋季和冬季ET_0对水汽压的敏感性最高。水汽压对ET_0的贡献较高区主要位于西部。风速对ET_0的贡献较高区位于中部。水汽压、净辐射、平均气温和风速对ET_0的贡献率分别为-2.45%、-3.65%、-0.08%和-7.49%。风速是ET_0年际变化的主导因子,其次为净辐射,水汽压和平均气温。春季和秋季ET_0变化的主导因子是风速,夏季ET_0变化的主导因子是净辐射。研究结果可为吉林省不同区域针对ET_0变化及其不同的主导因子制定相应的对策,以期能够合理利用水资源。     

河西地区近50年参考作物蒸散量的演变趋势及其影响因素

根据河西地区17站点近50年的逐日气象资料,利用Penman-Monteith方程计算了逐日ET0,以Mann-Kendall法对各站不同季节、年ET0平均总量进行趋势检验。结果表明：武威、古浪、天祝3站年ET0呈增加趋势,其余14站均呈下降趋势,其中有9站通过显著性水平检验。春、夏、秋、冬四季酒泉地区和张掖地区各站ET0值均呈下降趋势,武威地区各站变化趋势不一致,且前者ET0值下降趋势总体较后者明显。典型站点ET0与气候要素多元线形回归分析表明：风速是不同季节、不同站点影响ET0变化的首要因子。其次,最高温度、相对湿度、日照时数也是影响年ET0及各站点不同季节ET0变化的主要因子。     

近50年来海拔高度对参考蒸散发变化趋势的影响研究——以四川省为例

参考蒸散发ET_0是水文气象研究中关键变量,其在不同海拔区域对气象要素的响应特征不尽相同。基于四川省境内不同海拔区域的38个气象站点的基础数据,利用FAO-56 Penman-Monteith方法计算其1970—2016年共47年逐日的参考蒸散发ET_0,通过滑动T检验识别ET_0序列存在的突变点,并分析ET_0以及相关气象要素在四川省不同海拔的分布特征,采用敏感度分析法以及贡献率法分析气象要素在不同海拔对ET_0变化的响应。结果表明:(1)ET_0序列随海拔升高呈先增加后减少的趋势,低海拔(低于1 500 m)、中海拔(1 500～3 000 m),高海拔(高于3 000 m)ET_0年均值分别为745、1 001、964 mm·a~(-1);(2)1998年是序列的突变点,在1970—1998年有显著的下降趋势,而后序列显著增加;突变点前后相对湿度、日照时间和风速趋势发生改变,而日平均温度在1998年前后均保持增加趋势;(3)敏感度分析结果表明,相对湿度对ET_0响应最大,日照时间最小;(4)贡献度分析表明,相对湿度、风速和日照时间对于ET_0的变化的贡献率在1998年发生转折,而温度对于ET_0的变化均为正贡献;(5)在中海拔和低海拔区域,参考蒸散发变化主要驱动要素为风速,而在高海拔则主要为温度及相对湿度。该研究结果将有助于深入了解气象要素对ET_0变化的响应,为四川省水资源规划与管理提供科学依据。     

雅砻江流域生长季植被时空变化特征及对气象因子的响应分析

在全球气候变化背景下,开展植被变化对气象因子的响应研究对流域生态环境保护和水土资源合理利用具有重要的现实意义。以雅砻江流域为研究区,基于1982—2015年GIMMS NDVI数据,首先采用多种数理统计方法揭示生长季NDVI的时空变化特征,基于滞后相关系数法分析NDVI对气象因子的时滞效应,在此基础上建立各像元NDVI与气象因子的主成分回归方程,分析影响NDVI变化的主要气象因子及其贡献率,进而揭示NDVI对各气象因子的响应变化特征。结果表明:雅砻江流域NDVI在年内呈单峰型变化,峰值出现在8月,生长季NDVI年际变化呈不显著下降趋势。流域NDVI自下游向上游逐渐减小,植被退化面积占30%,改善面积占24.28%,中游植被改善和退化面积占比最大,就各植被类型变化而言,针叶林改善比重相对较大,灌丛和草甸退化较为严重。导致流域植被变化的主控气象因子为降水和气温,其对植被变化的贡献率分别为27.68%和26.31%,其中,流域上游及中游北部地区植被变化主要受气象因素影响,中游南部及下游地区植被受气象因子与其他因子(如人类活动)的共同影响。各像元NDVI变化的主控气象因子存在显著差异,降水、平均气温和相对湿度是中上游植被变化的主控气象因子,而降水和日照时数是下游植被变化的主控气象因子。流域植被对各气象因子的响应存在一定的时滞效应,植被对各气象因子滞后响应面积大小顺序为:平均风速>降水>日照时数>平均气温>相对湿度。中上游植被对主控气象因子降水、平均气温和相对湿度的响应主要为当月及滞后1个月;下游植被对主控气象因子降水的响应主要为滞后1个月和滞后3个月,而对主控气象因子日照时数的响应主要为当月。     

江西省潜在蒸发量变化规律及“蒸发悖论”成因分析

为分析过去55 a江西省潜在蒸发量的变化趋势,验证是否存在"蒸发悖论"及原因,根据江西省15个国家气象站1957—2011年的逐月气象资料,选取Penman-Monteith公式计算潜在蒸散量(ET0),结合空间插值和数据挖掘技术分析ET0时空变化规律,对Penman-Monteith公式各自变量求偏导,以全微分和各自变量的偏导系数分别定量衡量ET0变化的成因和对各自变量的敏感性。结果表明,江西省年ET0自1970年起显著减少,气温显著上升,形成"蒸发悖论",1970年后潜在蒸发量的年均值、汛期均值、非汛期均值相对之前分别减少0.20、0.10和0.31mm·d~(-1),其中日照时数和平均风速减少分别引起年、汛期、非汛期ET0减少0.19和0.04、0.13和0.03、0.25和0.04 mm·d~(-1),且ET0对日照时数和平均风速的偏导数最大。分析认为江西省ET0和气温的差异性变化规律主要是由日照时数和平均风速引起的。     

淮河中上游参考作物腾发量趋势变化及其成因

参考作物腾发量(ET0)是由平均气温(Tm)、实际水汽压(ea)、风速(u2)和净辐射(Rn)等多个气候要素驱动的,因此,气候变化对ET0的影响是显而易见的。分析ET0和各气候要素的时空变化特征可以获得气候变化对ET0的影响。利用Mann-Kendall(MK)检验分析了淮河中上游流域1959—2009年ET0及各气候要素的变化趋势。并且利用偏相关分析和贡献分析获得ET0和主要气候要素之间的定性和定量关系。结果显示,大部分站点的年ET0表现出显著的下降趋势。在夏季,所有站点的ET0都表现出显著的下降趋势,且西北部地区尤其显著。其他3个季节显著下降的ET0趋势主要分布在淮河中上游流域的西北部地区。年及夏季的ET0在1970年以后表现出下降的趋势并且在1975年以后变的显著,其余3个季节ET0并无明显变化特征,说明夏季ET0的显著减少是年ET0显著减少的主要原因;实际水汽压与ET0之间表现出显著的负相关关系,而平均温度、净辐射和风速则表现出显著的正相关关系;无论从定性的偏相关关系还是定量的贡献分析都可看出虽然年及四季的平均气温是显著上升的,并且导致了ET0的增加,但是整个流域显著下降的风速和净辐射直接导致了年及夏季ET0的显著减少。     

山东省1960—2011年参考作物蒸散量变化特征研究

为了研究山东省参考作物蒸散量（ET0）的变化特征,选取属于湿润气候的成山头站以及属于半湿润气候的惠民站、济南站、潍坊站、定陶站、兖州站6个气象站,利用国家气象资料中心提供的1960—2011年的逐日气象资料,采用距平分析、回归分析和地理信息系统分析了山东省ET0的年代际、年际和年内的时空变化趋势,并通过偏相关分析及标准化偏回归系数对各站ET0的影响因素进行研究。结果表明：半湿润区ET0年代均值大于湿润区ET0年代均值,其中济南站最大,最大值出现在20世纪70年代,达到1269.2 mm,成山头站最小,最小值也出现在20世纪70年代,为900.8 mm;6个站点中,济南站ET0值年际间的变化最大,极差达到351.9mm,定陶的极差最小,为157.8 mm。潍坊的ET0年际波动最大,标准差达到74.4 mm;定陶的年际ET0标准差达到51.4 mm,波动最小。6个站点的ET0年均值随时间呈现不同程度的降低,其中潍坊和兖州为极显著,济南和定陶为显著降低。ET0年均值在空间上的分布规律为：济南站〉潍坊站〉惠民站〉兖州站〉定陶站〉成山头站;6个站点的ET0都是夏季最高,冬季最低。春季平均ET0值中部地区最大,达到409.0 mm,东北部沿海区最小,只有237.2 mm。夏季平均ET0值的空间分布与全年平均ET0值的空间分布较为一致,只在惠民站为中心的小区域内出现降低,与周围区域有反差。秋、冬季平均ET0值在中部及东北部均较大,东北部最大,西南部及西北部较小,最小值出现在西南地区。半湿润气候的惠民站、济南站、潍坊站、定陶站、兖州站的ET0随时间的年内变化曲线为单峰型,峰值均出现在夏季6月,全年的第162天。湿润气候下成山头站的ET0随时间的年内变化曲线呈双峰型,峰值分别出现在春季5月,全年第150天以及秋季9月,全年第270天;山东省ET0与气象要素间的相关性很好,除成山头站的最低气温外,均达到极显著水平。影响山东省湿润气候和半湿润气候ET0变化的主要气象要素分别为最高气温和平均气温。     

安徽省近20年地表蒸散和干旱变化特征及其影响因素分析

蒸散(ET)在地表水平衡和水文循环过程中起着至关重要的作用。采用2000—2019年第6版MODIS遥感产品数据中的蒸散产品数据(MOD16 ET和PET)、土地覆盖类型数据(MCD12Q1)以及安徽省77个气象站点常规气象观测数据,结合水分亏缺指数(CWSI)、变异系数、Theil-Sen’s趋势估算方法以及Mann-Kendall(M-K)检验,探讨了安徽省近20年ET、PET和CWSI时空变化特征及其影响因素。结果表明,安徽省近20年ET总体呈现显著增加趋势(6.98 mm·a~(-1)),PET呈不显著增加趋势(3.24 mm·a~(-1)),而CWSI呈现显著下降趋势(-0.004 a~(-1))。空间上,ET介于285—1 282 mm,南部高、北部低,变化趋势介于-25.5—50.6 mm·a~(-1),总体呈较低和中等波动性变化特征;PET介于1 118—1 673 mm,西部高、东部低,变化趋势介于-34.4—23.5 mm·a~(-1),总体呈较低和低波动性变化特征;CWSI与ET分布特征相反,介于0.17—0.80,总体呈中等和较低波动性变化特征。各土地利用类型对应ET大小依次为:林地草地农田湿地水体裸地城镇,而各土地利用类型对应PET差异较小,且CWSI与ET排序总体相反。水分条件(即降水量和相对湿度的增加)是安徽省近20年ET增加和CWSI下降的主要原因,进而使得干旱化趋势有所缓解,而辐射条件可能是PET增加的主要原因。     

50年长江源区域植被净初级生产力及其影响因素变化特征

基于长江源区1959—2008年月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照时数等气候要素资料,应用修订的Thornthwaite Memorial模型计算了50年植被净初级生产力,分析其年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明：1959—2008年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率每10年为5.685~13.047 mm,春夏季增幅较大;年平均气温呈极显著上升趋势,气温变化曲线线性拟合倾向率每10年在0.240~0.248℃之间,增温率以秋冬季最大;最大蒸散呈增加趋势,年最大蒸散变化曲线线性拟合倾向率每10年在5.073~5.366 mm,春季增幅最大;地表湿润指数也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率每10年为0.013~0.020,冬季增幅最大,在10年周期时间频率附近,出现了6~8个干湿交替期,20世纪90年代之后为偏湿期,在低频区,1998—2005年有偏干振荡;近50年年NPP变化呈显著上升趋势,NPP变化曲线线性拟合倾向率每10年在97.901~197.01 kg.hm-2之间,2001—2008年NPP较高。影响长江源区NPP变化的主要气候因子是降水量、最大蒸散量和平均最低气温。     

若尔盖高原实际蒸散量变化规律研究

蒸散发是若尔盖高原湿地重要的水文过程,但目前缺乏对若尔盖地区实际蒸散发量的相关研究结果。为计算若尔盖高原实际蒸散量,利用1967—2011年若尔盖高原地区红原、玛曲和若尔盖3个地面气象站的逐日气象资料,应用FAO56推荐的Penman-Monteith(P-M)公式,依据单作物系数法计算若尔盖地区实际蒸散量,利用累积距平、Mann-Kendall趋势检验、回归分析等方法分析其变化规律。结果表明,草地蒸散量是若尔盖高原实际蒸散量的主要构成部分,草地蒸散量达362.3mm·a-1,占74.28%。湿地蒸散量为116.6 mm·a-1,占23.85%;近45年来若尔盖高原3个气象站的ET_c显著相关,ET_c平均值为488.6 mm·a~(-1)。ET_c的变化并不明显,呈缓慢增加趋势,绝对变率为12.75 mm,相对变率为2.62%。若尔盖高原ET_c变化与植被生长周期密切相关,高强度蒸散过程集中在短暂的夏季,7月份平均值达3.73 mm·d~(-1)。4、10月份气温低于0℃,ET_c为1.5~2.0 mm·d~(-1);通过回归分析得出ET_c与气象因子间的关系式,相关系数r0.9,P0.05,相对误差均低于0.6%;年ET_c与年均气温相关性达到0.01的显著性水平,年ET_c与年降水量、相对湿度呈负相关性;1968—1971年ET_c增加36.09 mm,相对降水量增加5.82%;1971—1981、1981—2005年ET_c分别减少12.22 mm和16.34 mm;2005—2011年ET_c增加41.75 mm,相对降水量增加6.41%。该地区水文过程中蒸散发相对于水分补给变化较小。     

山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系

利用山东省济南、青岛2001—2010年以及其他7个重点城市2005—2010年逐日空气污染指数（API）和同期的常规气象资料,运用统计方法,分析了各市空气质量年、季变化特征,并利用SPSS软件进一步分析探讨了API指数与风速、气温、降水、湿度、日照时数等气象因子的相关关系。结果表明：济南由于受能源结构、地形、气象条件等因素的影响,API指数累年平均值最大达到91.2,沿海城市空气质量明显好于内陆城市,日照 API 指数最小仅为56.5;从年际变化来看,济南由于加强对空气污染的治理,空气质量明显改善,API指数呈逐年下降趋势,其他城市有不同程度的增加或减小。空气质量具有明显的季节变化,各城市均是夏季空气质量最好,优良率天数频率最多,冬季最差,济南冬季发生轻微污染以上天数的频率最大占39.8%;各城市均以 PM10为首要污染物出现的频率为最多,出现以 NO2、SO2为首要污染物频率最多的城市分别是枣庄、潍坊,出现空气质量为优频率最多的城市是日照;各城市4季 API 指数与同期常规气象要素密切相关,4季API指数与降水均呈负相关,除济南春季外,与风速基本呈负相关,春、夏、秋3个季节API指数与相对湿度基本均成负相关,冬季API指数与日照时数成负相关、与气温、相对湿度成正相关。     

基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算

农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和,准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要,进而对农作物的增产保收具有重要的意义。研究作物系数及蒸散量估算模型已成为一个热点科学问题。淮河流域是中国主要的农业生产基地,而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一。为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型,反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的变化,为当地的农业生产活动提供指导,采用五道沟水文实验站称重式蒸渗仪及气象要素实测数据,应用遗传算法,构建夏玉米全生育期单作物系数蒸散模型,得到其4个生长阶段的作物系数估算值。其中,参考作物蒸散量采用FAO PenmanMonteith公式计算;对估算误差较大的发育期,利用叶面积指数和发育期天数构建调整模型,对发育期作物系数进行数值修正,取得了较好的效果,并进一步估算蒸散量,最终得到遗传算法与多项式回归相结合的夏玉米蒸散估算模型。结果表明:全生育期内,修正后作物系数计算值与实际值的平均绝对误差为0.09,均方根误差为0.12,准确率(绝对误差<0.3)为96.2%;蒸散量计算值与实际值的平均绝对误差为0.89 mm·d^-1,均方根误差为1.28 mm·d^-1,准确率(绝对误差<4 mm·d^-1)为100%;相比FAO推荐的作物系数模型,修正遗传算法模型作物系数和蒸散量的拟合准确率均明显提高,达到精度要求,该文修正遗传算法模型可用于夏玉米的蒸散估算。     

新疆精河流域实际蒸散发时空变化特征

精河流域是新疆天山北坡经济带的重要组成部分。利用近60 a气象数据及Landsat 5 TM影像数据,采用Penman-Monteith公式和SEBAL模型、morlet小波分析和M-K突变检验,研究了精河流域实际蒸散量时空格局、变化特征及周期性。结果表明:(1)全流域实际蒸散量的时空分布变化受到气象要素及地表下垫面的影响,近60 a蒸散量整体呈显著波动减小趋势,实际蒸散量变化速率在季节上表现为夏季春季秋季冬季。(2)实际蒸散量于1982年突变后年平均蒸散量减少150.654 mm(17.361%),且蒸散量变化存在以29 a为主的3个振荡周期,未来15 a蒸散量将呈先小幅上升后下降的趋势。(3)蒸散量的空间分布变化与地表土地利用类型具有显著相关关系,相关性表现为水域耕地林地草地未利用地。     

1951─2012年沈阳市气象条件变化及其与空气污染的关系分析

气象条件对城市空气质量有重要影响,对比各气象要素和空气质量的相关性、分析气象要素的长期变化趋势是研究城市大气环境的重要内容。为增进对东北重工业城市沈阳市大气环境变化的理解,分析了1951─2012年沈阳市气温、地表温度、风速、降水、气压等气象要素的变化特征和趋势,阐明了2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数和气象要素的相关性。对沈阳市1951─2012年气温、0 cm地温、风速、降水、气压日平均资料分析结果表明：沈阳市1951─2012年的气温与地表温度呈上升趋势,而风速、降水、气压则呈下降趋势,各气象要素呈显著的季节变化特征,其中冬春季的气温与冬季的地表温度上升趋势最明显,冬春季的风速、夏秋季的降水量和春秋季的气压下降最为明显。20世纪90年代以来,沈阳市的气温、地表温度升高显著,风速、气压下降明显,年际变化幅度都有增大趋势。分析2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数的逐日资料。沈阳市冬季的大气污染呈线性上升趋势,空气污染指数与风速、气压、降水呈负相关,而与气温、地表温度呈正相关,且与地表温度的相关性最高。沈阳市的地表温度变化与东亚范围200 hPa的风速、500 hPa高压、850 hPa的南风呈正相关,而与850 hPa的北风呈负相关。这表明,沈阳市气候暖化及风速降低是空气污染加重的重要原因。     

干旱区哈密瓜生长和产量与气候要素的关系

农业是气候变化最敏感的领域之一,气候变化将对农作物产量产生巨大影响。探讨气候变化对干旱区哈密瓜(Cucumis meloL.)生长和产量的影响,明确关键影响气象因子,可为合理有效利用气候资源和防灾减灾提供科学依据。选取1981—2019年哈密瓜生长年气候因子、生长季内气象要素和1999—2019年发育期及产量资料,分析了哈密瓜生长气候变化特征、哈密瓜发育期和产量的年际变化趋势,并探讨影响其差异变化的主要气候要素。结果表明,近40年来平均气温、平均地温、日照时数年尺度和生长季内月尺度变化均呈显著上升趋势。气温、地温、≥20℃积温是影响干旱区哈密瓜发育期变化的关键因子,气候变化促使哈密瓜从播种期到座果期显著提前,成熟期推迟,全生育期不显著延长。6月和7月的热量条件对干旱区哈密瓜气候产量的影响比较显著,平均气温、日照时数的增加有利于哈密瓜气候产量的形成,但需谨防平均最高气温的上升对产量造成的不利影响。     

天津臭氧浓度与气象因素的相关性及其预测方法

气象因素在影响夏季臭氧浓度水平和变化特征方面扮演着重要作用.通过对2008年夏季天津地面臭氧体积浓度和气象因素的相关分析,揭示高浓度臭氧发生时的典型气象特征,并初步建立了预测地面臭氧浓度的气象学方法.结果表明:影响臭氧浓度的主要气象因素是气温、相对湿度和风速、风向,当14时气温大于30℃,相对湿度低于60%,风向为偏西或偏南时,高浓度臭氧的发生概率较高.采用14时气温、相对湿度和风速等气象参数拟合臭氧体积浓度,效果良好.     

广州市大气能见度的特征及其影响因子分析

广州市大气能见度逐年下降,灰霾现象严重,收集广州市2001—2003年大气能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2和CO)监测数据,探讨广州市大气能见度的特征及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系。统计分析结果表明,广州市大气能见度的年、季、日变化特征明显,呈明显的逐年下降趋势。一年之中,春季能见度最低,夏季能见度最高。一日之中,早晨08时能见度最差,午后14时最好。能见度与气象要素及空气污染物的相关和偏相关分析结果表明能见度与平均风速呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;能见度与4种污染物在简单相关分析中均呈显著的较强负相关关系,而在偏相关分析中的相关性极弱,说明空气污染物对能见度的影响是综合作用的。最后用多元线性回归法建立了大气能见度与相对湿度和PM10、SO2、NO2、CO等污染物浓度间的回归方程。