西北地区雷暴气候特征分析

雷电产生于中尺度对流天气系统,具有明显的局地和时效特征,对西北地区气象站点历史雷暴资料的统计发现,夏季最强,春秋次之,冬季几乎无雷暴发生;地理分布呈三大中心区;与海拔高度、经度、纬度的相关分析及年际变化分析表明,地形地势是影响该地区雷暴的主要因子.高原上的雷暴云较其它地区容易产生冰雹,冰雹日数与雷暴日数比值最大为0.36.西北夏季大部分地方的闪电密度小于1个.km-2.a-1,夏季3个月的闪电密度有3个最强中心,新疆西部是最强的闪电密度中心,超过9个.km-2.a-1,7月中心最强,6月次之,8月较弱.     

干旱区城市昌吉降雪及积雪中PGEs含量分布及其影响因素

选择干旱区中小城市昌吉市,对其降雪及积雪中铂族元素(PGEs)含量分布及影响因素进行研究.运用ICP-MS对样品进行分析测定.结果表明,降雪中Rh、Pd、Pt平均含量分别为0.43 ng·L-1(未检出～2.24 ng·L-1)、60.07 ng·L-1(46.66～84.25 ng·L-1)和4.54 ng·L-1(3.02～6.38 ng·L-1).不同场次降雪中PGEs含量存在差异,随雪前干燥期天数加长,降雪中PGEs含量趋于增大;降雪量对PGEs含量也有一定影响,降雪量越小,雪中PGEs含量越高.积雪中Rh、Pd、Pt的平均含量分别为6.65 ng·L-1(2.50～18.80 ng·L-1)、83.45 ng·L-1(46.83～199.20 ng·L-1)和8.17 ng·L-1(4.27～13.78 ng·L-1).积雪中PGEs含量远高于降雪,降雪中PGEs仅来自于单场次降雪对大气PGEs的淋洗,而积雪中PGEs不仅来自于多场次降雪中PGEs的累积,且由于积雪长时间暴露,还源源不断接受了大气干沉降带来的PGEs.各采样点积雪PGEs含量表现出交通区>居民文教区>公园广场区>郊区农田,随功能区不同,积雪中PGEs输入途径与输入量有显著差异,这是造成各功能区积雪PGEs含量不同且具有一定规律性的主要原因.     

1961～2018年河南省暴雨初终日和暴雨日数的时空变化规律分析

利用1961～2018年河南省111个气象站逐日降水资料,采用气候倾向率、相关分析和多元逐步回归等数理统计方法,分析了河南省暴雨初终日和暴雨日数的时空变化规律。结果表明:(1)河南省各站平均暴雨初日为5月19～7月16日,最早暴雨初日为1月28日～5月25日,均由南向北明显推迟,由西向东明显提前,由平原向山区明显推迟。(2)河南省各站平均暴雨终日为8月5日～8月30日,最晚暴雨终日为9月9日～11月29日,均由南向北明显日期提前,由西向东明显推迟,由平原向山区最晚暴雨终日明显提前。(3)河南省各站年平均暴雨日数为0.7～4.3天,由南向北明显减少,由西向东明显增多,由平原向山区明显减少。(4)河南省平均暴雨初日和平均暴雨终日均有提前趋势,气候倾向率分别为1.2和0.2 d·(10 a)~(-1);平均暴雨日数呈阶段性变化,特别是2000年以后呈明显减少趋势;各站暴雨初日、暴雨终日和暴雨日数的气候倾向率分别在-9.3～9.3、-2.4～5.4和-3.0～3.2 d·(10 a)~(-1)之间,但仅有少数站点通过显著性水平检验。     

国外应对雪灾的做法和经验这鉴

近年来,世界各地频频遭受反常气候的冲击。比如加拿大东部地区暴发洪灾,伊拉克首都巴格达下了百年一遇的大雪,阿富汗部分地区的积雪厚度甚至超过了200厘米。记得2008年新年伊始,我国遭受了50年一遇的雪灾,造成了直接经济损失1600多亿元。     

近50年鄱阳湖五大流域降水变化特征研究

基于鄱阳湖流域在江西省内部分对应的79县市气象站1960～2006年逐日降水观测资料,采用线性回归的方法分别研究五大流域的年降水量、降水日数、暴雨日数等3要素的变化趋势,并用Mann法进行了变化趋势的显著性检验,用距平与均方差之比达到15和20作为气候异常检验指标,对各流域的各时间序列进行了异常检验,采用了Mann Kendall法对各时间序列进行突变检测。结果表明：（1）各流域的年降水量变化趋势基本一致,年降水量与年暴雨日数密切相关;饶河流域强降水事件较多,降水强度大,赣江中游流域降水时间分布相对较均匀,强降水事件较少;（2）各流域年降水量、暴雨日数总体呈波动上升趋势,20世纪90年代以来暴雨日数异常偏多的概率最大;（3）年降水日数以20世纪80年代中期为界,之前呈波动上升趋势,之后呈波动下降趋势,2002年至今各流域降雨日数明显偏少;（4）各流域的年降水量、降水日数、暴雨日数均未出现趋势性的突变;（5）近50年来鄱阳湖流域降水时间分布不均的情况加剧,旱涝灾害风险增加。     

基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测

新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据.目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取.NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求.以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度.结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06.此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型.     

上海霾气候数据序列重建及其时空特征

利用上海11个气象站点1960～2008年日均相对湿度、能见度以及天气现象资料,重建了上海近50a霾气候数据序列,并从时间和空间两个方面分析了上海霾日数的气候特征和变化规律。结果表明,上海霾气候数据序列重建值与报表记录值之间变化形态存在着较好的一致性,重建值较记录值偏高。1960～2008年,上海霾日数以9.7d/10a的线性趋势显著增加,2002年以后霾日数总体上呈减少趋势。上海多年平均霾日数以冬季最多而夏季最少。近50a,上海霾日数呈现出西南部最多-市区较多-东北和东南部最少的空间分布,霾日数的空间变化趋势则表现为西南部增加较多而东部增加较少。1981～2008年,上海霾日数在西部和南部都增加,东部则减少。     

近49年中国夏季制冷度日数的变化

利用全国531个气象站1960~2008年逐日平均气温资料,分析了近49 a来我国夏季制冷度日数的变化趋势,并以浙江省为例分析了制冷度日数与夏季空调降温电力负荷的关系。主要结论如下：我国日平均温度等于或高于26℃的日数（1971~2000年平均）大于10 d,夏季有制冷需求的站点主要分布在新疆、四川盆地和太行山 巫山 雪峰山一线以东地区,以及云南干热河谷地区。1960~2008年我国黄河以北地区夏季有制冷需求的站点6~9月平均气温从20世纪90年代中期开始呈现出较明显的上升趋势,使得制冷日数和度日数都相应增加;黄河以南、南岭以北地区近49 a来6~9月平均气温线性趋势不明显,制冷度日数变化不大;南岭以南地区6~9月气温持续上升,夏季制冷度日数的增加最为显著。以浙江省为例的分析显示,制冷度日数与夏季空调降温电力负荷有很好的线性相关关系,可以用来预测降温耗电量。