南通市参考作物腾发量长期变化趋势分析

基于南通站和吕泗站1961~2011年的逐日气象资料,利用彭曼公式计算两站的参考作物腾发量(ET0),运用滑动平均、累计距平、M-K等方法分析了两站ET0的变化趋势及不同季节的变化特征。结果表明,长系列中吕泗站ET0有明显上升趋势,南通站ET0变化趋势不明显,但1980年代中期ET0有显著上升趋势;吕泗站和南通站ET0春季上升显著,而降水、相对湿度与ET0具有负相关性,由此可知南通市ET0变化对南通市作物生长存在较大不利影响。     

1971—2019年羌塘国家级自然保护区日照时数变化特征及其影响因素

该文基于1971—2019年羌塘国家级自然保护区周边5个气象站日照时数、总云量、水汽压、相对湿度和风速等资料,运用气候倾向率、M-K突变检测和主成分回归等方法,研究了自然保护区年和四季日照时数的时空变化特征及影响因素。结果表明,自然保护区各站年日照时数为2839.2~3574.5 h,总体上呈自东向西递增的分布规律。保护区平均年日照时数要少于青海省柴达木盆地和西藏日喀则市大部,但多于藏东和藏南山地以及青藏高原东部。近49年,保护区年日照时数显著减少,平均每10年减少22.8 h,以夏季减少最为明显;自20世纪90年代以来,四季日照时数均呈明显减少趋势,仍以夏季减幅最大,其次是春季,而年日照时数减幅变得更大,达54.1 h/10 a。日照时数在10年际尺度上呈现出20世纪70年代偏少、1980—1990年代偏多,21世纪前10年明显偏少的变化特征。从转折点上看,保护区年日照时数在2016年发生了由偏多阶段跃变为偏少阶段的突变,时间较柴达木盆地偏晚21年;秋、冬两季日照未发生突变,春、夏季分别在2015年和2008年出现了突变。主成分回归分析显示,总云量是影响年日照时数变化的主导因子,平均风速起着次要作用;在季节上影响日照时数的主导因子均为总云量。     

陆浑灌区主要气象因素与作物需水量的演变特征分析

针对陆浑灌区极端天气频发的问题,利用陆浑灌区1951~2013年逐日气象资料,采用小波分析对灌区降水量、平均气温及作物需水量(ET0)进行一般趋势分析及多时间尺度周期分析,运用Mann-Kendall法对各气象要素进行突变检验。结果表明,陆浑灌区的年降水量呈下降趋势,其中秋季降水减少对灌区年降水量下降贡献最大;气温、ET0呈上升趋势,春季气温上升对灌区气温升高贡献最大,夏季ET0的增加对灌区ET0增加贡献最大;陆浑灌区气温突变点在1998年,ET0的突变点在1974、2012年,灌区降水量年际变化不稳定使得突变点较多,分别在1958、1981、1986年;气温与ET0的波动主周期高度一致,均为7、17、30年,说明气温对灌区ET0的贡献相对较大。     

1964~2015年辽宁省日照时数演变特征及归因分析

日照时数变化存在时空异质性,其变化成因分析对气候诊断与预测有较高的研究价值。基于1964~2015年辽宁省23个气象站点气象数据,采用线性倾向估计、Morlet小波分析法分析了该区日照时数趋势演变规律及周期性特征,结合Mann Kendall法检测突变时间,借助ArcGIS反距离权重插值进行空间分区,并探讨影响其变化的成因。结果表明,年日照时数呈显著下降趋势,变化倾向率为-31.158 h/10a;存在37年左右的主周期、22年左右次周期;年及四季均有突变发生,年日照时数在1980年代初期存在突变,冬季突变发生最早,夏季最晚;日照时数空间分布不均,随季节变化高值区自西向东逐渐递减;日照时数与总云量、水汽压及气温呈负相关,与风速呈正相关关系。     

松花江流域蒸发量的时空变化特征及影响因子分析

基于松花江流域63个气象站点1961～2020年20 cm口径蒸发皿蒸发量逐日气象资料,采用线性倾向估计、Mann-Kendal突变分析和克里金空间插值等方法分析松花江流域时空变化规律并揭示松花江流域蒸发量与气象因素间的内在关系。结果表明,松花江流域蒸发量总体呈波动上升趋势,年均蒸发皿蒸发量为1 416.54 mm,线性倾向变化率8.44 mm/10a,总体波动范围1 300～1 600 mm/a。多年月平均蒸发量5月份达到最大值(8.58 mm/d),春、夏、秋、冬季蒸发量分别占年蒸发量的36%、41%、19%、4%。突变发生在2018年。空间分布总体呈西南部最高(1 800 mm/a),中部次之,北部最低。根据相关性分析法分析9个气象因素与蒸发量的关系,表明影响年蒸发量变化的气象因素排序为相对湿度>温度>日照时数>风速>降水量。春季受风速显著下降的影响大于增温干化产生的影响,使得松花江流域春季蒸发量呈下降趋势。夏、秋、冬季升温和日照时数增加对蒸发量产生促进效应大于风速显著下降的影响,使得夏、秋、冬季蒸发量呈上升趋势。     

1961～2006年我国水面蒸发时空变化特征分析

根据20cm蒸发皿蒸发量和E601蒸发器蒸发量资料,采用月折算系数,获取全国499个气象站1961~2006年月水面蒸发量,对其时空变化特征进行分析。结果表明,近46年来,全国及七大流域年水面蒸发量均具有减少的趋势,且自20世纪80年代起减少趋势显著;除松花江流域不存在突变现象,辽河流域突变点发生在1967年外,全国及其他流域突变点均发生在20世纪70年代中期;水面蒸发量年内分配不均匀,主要集中在4~9月,且北方的不均匀性大于南方,松花江流域最大,珠江流域最小。受气候变化和人类活动的影响,1980年以后水面蒸发的年内不均匀性有所减小。     

青藏高原江河源区干湿变化特征及影响因素分析

基于青藏高原江河源区内6个气象站点1961~2014年逐日气象资料,采用Penman Monteith模型计算了标准降水蒸散指数SSPEI,研究了不同时间尺度下的干湿演变特征及其干旱频率空间分布特征,并分析了影响因素。结果表明,年际变化上,长江源区1969年后SSPEI整体呈显著上升趋势,并在2008年发生突变,黄河源区不同年代变化趋势不同,但整体呈不显著的下降趋势,无突变发生;季节变化上,对研究区影响较大的中旱和重旱集中在5~6月,湿润化趋势和干旱化趋势主要出现在长江源区夏季和黄河源区秋季,春季均无明显趋势;区内夏季SSPEI的Hurst指数几乎都大于0.5,有较好的持续性,春秋两季恰好相反,更多体现了反持续性。趋势分析和偏相关性分析发现,整体上长江源降水增多和风速减小是其湿润化的主要原因,黄河源平均气温上升和相对湿度下降是其干旱化的主要原因。     

青藏高原江河源区干湿变化特征及影响因素分析

基于青藏高原江河源区内6个气象站点1961~2014年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型计算了标准降水蒸散指数SSPEI,研究了不同时间尺度下的干湿演变特征及其干旱频率空间分布特征,并分析了影响因素。结果表明,年际变化上,长江源区1969年后SSPEI整体呈显著上升趋势,并在2008年发生突变,黄河源区不同年代变化趋势不同,但整体呈不显著的下降趋势,无突变发生;季节变化上,对研究区影响较大的中旱和重旱集中在5~6月,湿润化趋势和干旱化趋势主要出现在长江源区夏季和黄河源区秋季,春季均无明显趋势;区内夏季SSPEI的Hurst指数几乎都大于0.5,有较好的持续性,春秋两季恰好相反,更多体现了反持续性。趋势分析和偏相关性分析发现,整体上长江源降水增多和风速减小是其湿润化的主要原因,黄河源平均气温上升和相对湿度下降是其干旱化的主要原因。     

吉林省西部52年降水量分布演变特征及趋势分析

基于吉林省西部7个测站1960~2011年共52年的年平均降水量资料,采用线性倾向估计、滑动平均、累积距平、谐波分析、Mann-Kendall法、滑动t检验法等方法,分析了吉林省西部降水量随时间分布的演变特征及趋势。结果表明,吉林省西部年平均降水量突变点在1992年,降水量趋势由增加转为减少,但总体呈下降趋势,降水量下降程度由大到小为长岭站双辽站大安站通榆站白城站乾安站前郭站;降水主要集中在夏季,降水量年代际、年际分量有减少趋势,存在2~3年的年际变化周期,共经历了3个比较明显的年代际变化,且降水量丰枯强度和时间对称出现。     

莆田市1956~2012年降水量及径流变化分析

基于莆田市1956~2012年降水及径流资料,采用ARCGIS空间分析、线性倾向估计、滑动平均、累计距平、Mann-Kendall突变检验法及小波分析,对莆田市降水及径流变化特征进行了全面分析。结果表明,该地区降水空间分布不均,整体呈西北山区向东南沿海递减,年降水量整体呈增长趋势,但变化不显著,气候倾向率为13.5mm/10a,降水突变点为1961、1996年,存在25、20、8年周期变化;径流深地带分布趋势与降水量分布相似,多年平均径流深呈上升趋势,但不显著,变化倾向率为17.3mm/10a,突变点为1989年,存在20、25、12年周期性变化。     

1961—2017年黄河源区日照时数变化趋势响因子分析

利用黄河源区7个气象站1961—2017年的日照时数、平均总云量、降水日数、相对湿度等地面气象观测资料,对近57年黄河源区日照时数的变化趋势及影响因子进行分析。发现黄河源区年日照时数的空间分布呈北多南少的特点,位于北部的玛多、兴海日照时数最多,而位于南部的久治、红原最少;各季节日照时数的空间分布特征与年日照时数相似。黄河源区日照时数的年际变化表现为兴海、红原的年日照时数呈下降趋势,下降趋势分别为-28.6 h/10 a、-18.4 h/10 a,其余各地均呈上升的趋势,玛多上升趋势最明显,为22.4 h/10 a。黄河源区日照时数的月际变化表现为明显的三峰二谷的特征,4、8、11月份为3个高值时段,6、9月份为2个低值时段,其中9月份日照时数为全年最低。周期分析结果表明：黄河源区日照时数的周期变化主要以2 a、4~6 a、10~13 a和22~30 a周期为主。源区日照时数和平均总云量、降水日数、相对湿度呈明显的负相关;空间分布上随总云量、降水日数、相对湿度自南向北的减少日照时数明显增多;日照时数与总云量的相关性最好,尤其季节总云量的变化对年日照时数的变化影响最敏感。源区总云量与日照时数在空间分布上恰好相反。降水日数、相对湿度的减少也是源区日照时数增加的一个重要原因。黄河源区太阳能资源丰富,且黄河源头—吉迈区间日照时数呈持续增加的趋势,有利于太阳能资源的开发和利用。     

基于突变级数法的山西省水资源脆弱性评价

水资源脆弱性评价是水资源安全研究的重要内容,突变级数法为水资源脆弱性评价方法研究提供了新的视角。通过构建突变级数模型,并利用突变级数原理重新划定分级标准,有效弥补了突变级数法缺陷,对山西省2004～2016年水资源脆弱性从自然脆弱、人为脆弱和承载脆弱三个方面进行评价。结果表明,2004～2016年山西省水资源脆弱度呈波动式变化降低,其中自然脆弱度呈波浪式变化,人为脆弱度呈波动式下降趋势,承载脆弱度呈减少趋势;按照水资源综合脆弱性,山西省可划分为重度脆弱区、中度脆弱区和轻度脆弱区三个区,其中重度脆弱区1个市,中度脆弱区3个市,轻度脆弱区7个市。     

黑河上游水文气象要素变化规律分析

为揭示气候变化对干旱地区水文气象要素的影响,在对黑河上游莺落峡站以上地区1960~2010年平均气温、年平均径流、年平均日照时数、年降水及年平均相对湿度资料进行线性趋势分析的基础上,采用M-K非参数统计检验对其显著性进行判断,运用小波变换探讨了各序列的多时间尺度变化特征,并采用R/S法分析了流域各序列的持续性,估算各项指标的Hurst指数以定量估计未来序列的变化趋势。结果表明,该地区降水、气温和径流均呈上升趋势,相对湿度和日照时数均呈下降趋势;径流、降水、相对湿度和日照时数具有一致的主周期和次周期;黑河上游径流成分由降雨和融雪径流组成,同时受降雨和气温的影响。     

BP-ET_0预测模型精度的影响因素分析

以海河流域安阳站参考作物腾发量预测为例,分别从气象因子数量、资料系列长度和隐含层节点数研究了BP-ET0模型的预测精度的影响因素.研究结果表明,四个气象输入因子中平均气温对ET0的影响最大,日照时数次之,相对湿度对其影响最小;9 a数据资料中,系列长度为6 a时预测精度最高,即数据资料系列长度并非越长越好.     

江苏省极端最高气温的时空变化与分区研究

利用经验正交函数分解法(EOF)研究了江苏省60个气象站1961~2012年历年极端最高气温时空变化特征,选用旋转主分量分析(REOF)和聚类检验分析(CAST)相结合的气候区划方法对江苏省极端最高气温进行客观分区,并分析了各分区极端最高气温的气候变化趋势和突变差异。结果表明,EOF分解的前3个模态基本代表了江苏省极端最高气温的主要空间结构,全省一致性异常分布是江苏省极端最高气温的最主要空间模态;江苏省极端最高气温可划分为沿江苏南地区、淮北地区和江淮地区三个区;近52年江苏省沿江苏南地区和江淮地区极端最高气温呈显著上升趋势,于1998年前后发生突变,极端最高气温转为显著升高;淮北地区极端最高气温自1967年发生突变后一直呈不显著下降趋势,近年开始呈微弱上升趋势。     

甘肃省陇东地区极端降水的时空特征

为阐明甘肃省陇东地区极端降水的变化规律,利用该地区13个气象台站1961~2015年的逐日降水资料,应用超门限峰值法、反距离加权法、线性倾向估计法、滑动平均法、Mann-Kendall突变分析法、复值Morlet小波分析法研究极端降水的时空变化特征。结果表明,陇东地区各站第95百分位极端降水阈值在27.8mm附近变化,即可以大雨事件作为极端降水事件进行监测;极端降水指数主要表现为从南向北递减的趋势,极端降水事件对环县和崆峒的影响较小;极端降水事件虽然在总量、强度上表现为减小趋势,但其发生频次及对总降水的贡献率逐渐增强;极端降水总量和极端降水强度周期变化均在21年左右能量最强,而极端降水频次和极端降水贡献率周期变化分别在28、5年左右能量最强。     

江苏淮北地区春季旱情的气象影响因子分析

鉴于江苏省淮北地区常常出现连续枯水年组,是我国干旱最为频发和灾害损失最为严重的区域之一。基于江苏淮北地区1961～2012年11站降水资料,利用流域年和季降水距平百分率指数,分析了江苏淮北地区近52年旱情特征,并选取大气环流指数,进一步探讨了江苏淮北地区春季干旱的主要影响因子。结果表明,1961～2012年江苏淮北地区春季降水距平百分率呈弱的下降趋势,自2000年以来,春季是重旱最多的季节;1月北美区极涡面积指数对淮北地区重大干旱事件有显著影响,即当影响冷空气活动的极涡较弱时,易于引起淮北地区的严重干旱甚至特旱;1月北美区极涡面积指数减小时,春季西风急流加强,位于急流左后方的淮北地区下沉气流加强,进而降水减少引发干旱。