QUALITY OF HYDROMETEOROLOGICAL DATA IN COLD REGIONS1

ABSTRACT: Many users of hydrometeorological records are not aware of the number of inconsistencies and biases that occur in hydrometeorological records. Examples are presented illustrating how the exposures of sites for measurement of precipitation, wind, snow on the ground, and evaporation determine to a large extent how useful the records are for estimating areal conditions. For areas where precipitation in the form of snow produces a significant portion of the runoff, a smaller number of quality records may be more valuable for modeling than a much larger number of records of lower quality. Information is presented to show that the overall value of an operational hydrometeorological network is dependent upon how consistent and representative of average conditions the collected records are, especially for mountainous areas in cold regions.     

苯乙烯废水活性炭吸附装置的评价及改进研究

对抚顺石化公司化工塑料厂苯乙烯废水活性炭吸附装置的预处理设施、活性炭吸附及再生性能进行了评价，分析了出水水质超标的主要原因，用混凝沉淀－砂滤流程改进了原处理工艺，使出水水质得到了显著改善。     

利用造纸黑液回收电镀废液中铬的研究

本文报道了利用造纸黑液回收电镀废液中铬的方法，阐明了造纸黑液中所含有还原性物质与Ｃｒ＾６＋的反应机理；讨论了进行反应的最佳条件以及采用这一方法对废液的治理效果。     

酒精废水消化液预处理试验研究

高浓度酒精糟液经厌氧生物处理后排出的消化液COD浓度为4500—6000mg/L，SS浓度高这1500—2．600mg,／L，且由于微小沼气泡附着在厌氧污泥上，沉降性能很差，难以与消化液相分离，对后续处理十分不剁。本研兜采用预曝气．化学混凝沉淀组合工艺，对该消化液进行去除高浓度SS的顸处理试验，研究探讨了曝气时间、混凝剂种类和投加量对SS和COD去除效果的影响。试验结果表明，预曝气．化学混凝沉淀组合工艺对消化液SS的去除效果十分显著。当预曝气时间为6．0h，FeCl3投加量为100mg/L时，消化液的SS去除率75．4％，COD去除率24．3％，可为后续的好氧生物处理提供较为有利的水质和负荷条件。     

厄尔尼诺事件对黑龙江省春夏季降水的影响

利用实际监测资料,分析了40年中厄尔尼诺(Elnino)现象与黑龙江省降水距平之间的时空变化关系.结果发现,厄尔尼诺现象发生的当年及前一年,黑龙江省以春季4-6月份少雨干旱与夏秋季7,8月份(除厄尔尼诺年前一年的8月份外)多雨洪涝为主要气候特征;在厄尔尼诺年的下一年,春季4,6月份与秋季8,9月份一般具有少雨干旱的趋势.     

广西夏季异常降雨量的前馈网络预报模型

以1957～2001年广西37个基准站的夏季(6～8月)平均降水量为基础,将夏季降水量距平百分率大于等于20%、小于等于-23%作为异常多雨和少雨年,建立广西夏季降水量"0、1"化的异常序列,利用前馈网络的非线性映射技术,构造广西夏季降水异常预报模型.通过对该模型的预报检验分析发现,该预报模型不仅能准确地报出历史样本的异常多雨和异常少雨年,并且对2002～2004年的独立样本预报也全部正确.这为异常降水的短期气候预测业务工作提供了新的思路和方法.     

环洱海地区气候变化特征研究

环洱海地区是云南省具有高原湖泊生态脆弱区、民族文化多元融合区和乡村经济发展活跃区等多重叠合特征的典型区域,是全球气候变化影响的敏感区和脆弱区。以环洱海地区1951~2014年6个基本站点的逐年平均气温、极端最高气温、极端最低气温、降水量、最大日降水量和日降水量≥0.1 mm日数资料为基础。采用线性倾向估计、Mann-Kendall趋势检验、Morlet小波分析和R/S分析等方法,研究了环洱海地区气候变化规律。结果发现:自1951年以来,环洱海地区年均气温和极端最低气温呈现出升高的趋势,而极端最高气温则呈现降低的趋势,变化速率分别为0.07℃/10 a、0.03℃/10 a和–0.14℃/10 a,对于年降水量、最大日降水量和降水日数而言,三者均为减少趋势,速率分别为–12.85 mm/10 a、–1.09mm/10 a和–1.73 d/10 a;环洱海地区年均气温、极端最高和极端最低气温均没有发生突变,年降水量和降水日数在2010年发生了一次减少突变,而最大日降水量则没有检测到突变的年份;环洱海地区年平均气温和年降水量在长时间尺度上的周期性变化最为显著,分别存在30 a和33 a左右的周期变化,并贯穿整个研究时段,而短时间尺度上的周期变化局域性特征突出;从未来演变趋势来看,年平均气温和极端最低气温将维持升温趋势,而极端最高气温则将持续降低趋势,年降水量继续减少的趋势未来将会逆转,但最大日降水量和降水日数两者将持续减少的概率更大。     

全球升温1.5℃与2.0℃情景下长江中下游地区极端降水的变化特征

基于长江中下游地区1961~2100年区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)模拟与1961~2005年气象站观测的逐日降水数据,通过统计计算年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率4个极端降水指数,研究全球升温1.5℃与2.0℃情景下,长江中下游地区极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)全球升温1.5℃情景下,年降水量相对于1986~2005年减少5%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加7%、33%和4%;概率密度曲线表明,年降水量均值下降,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值上升,极端降水方差增大;年降水量、强降水量和暴雨日数在空间上表现为南部增加北部减少,极端降水贡献率则相反。(2)全球升温2.0℃情景下,年降水量下降3%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别上升15%、46%和15%;年降水量均值稍有减少且方差稍有上升,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值和方差明显增加;年降水量减少区域位于长江主干以北,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率表现为绝大部分地区增加的空间变化特征。(3)全球升温由1.5℃至2.0℃时,年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加3%、7%、10%和11%;随升温幅度的增加极端降水均值和方差上升;极端降水呈增加态势的范围扩大。因此,努力将升温控制在1.5℃对降低极端降水的影响具有重要意义。     

上海青浦地区大气降水的化学特征

利用上海青浦地区2003—2014年观测的大气降水监测资料,分析该区域12 a以来大气降水的酸化程度、化学组成特征,探讨降水中化学成分的不同来源及相对贡献。结果表明:降水pH年均值为4.43~6.33,酸雨频率为2.6%~86.8%,降水酸化程度大致经历了明显恶化和波动变化2个阶段。降水电导率年均值为1.77~4.01 m S/m,呈下降趋势。降水中各离子雨量加权平均当量浓度顺序为SO_4~(2-)NH_4~+Ca~(2+)NO_3~-Cl~-Na~+Mg~(2+)F-K~+,SO_4~(2-)、NH+4、Ca~(2+)和NO_3~-是降水中的主要离子,占离子总量的83.0%;降水类型由硫酸型向硫酸和硝酸混合型转变。降水离子中的二次组分SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+绝大部分来源于人为源,Ca~(2+)、Mg~(2+)和K+主要来自于土壤源和人为源的贡献,Cl~-主要来自海洋源,同时人为源的影响也不可忽视。     

Testing and Improving Temperature Thresholds for Snow and Rain Prediction in the Western United States

The phase of precipitation at the land surface is critical to determine the timing and amount of water available for hydrological and ecological systems. However, there are few techniques to directly observe the precipitation phase and many prediction tools apply a single temperature threshold (e.g., 0°C) to determine phase. In this paper, we asked two questions: (1) what is the accuracy of default and station optimized daily temperature thresholds for predicting precipitation phase and (2) what are the regions and conditions in which typical temperature‐based precipitation phase predictions are most suited. We developed a ground truth dataset of rain vs. snow using an expert decision‐making system based on precipitation, snow depth, and snow water equivalent observations. This dataset was used to evaluate the accuracy of three temperature‐threshold‐based techniques of phase classification. Optimizing the temperature threshold improved the prediction of precipitation phase by 34% compared to using 0°C threshold. Developing a temperature threshold based on station elevation improved the error by 12% compared with using the 0°C temperature threshold. We also found the probability of snow as a function of temperature differed among ecoregions, which suggests a varied response to future climate change. These results highlight a current weakness in our ability to predict the effects of regional warming that could have uneven impacts on water and ecological resources.