中国北方云量的四季分布与降水

利用中国35°N以北地区1960-2005年333个站逐日地面观测总云量、低云量、降水量资料,并依据相关文献进行区划,系统研究了中国北方地区46年云和降水的时空分布特征,讨论了总云量、低云量、降水的相互关系.结果表明:中国35°N以北地区总云量、低云量分布形势与地形吻合较好,沿北方高大山脉有明显的云量高值区.总云量、低云量的季节分布特点显著:春夏两季东西部呈反相分布,秋冬季全区总云量、低云量分布稀少,但冬季在新疆天山以北有明显云量大值区.中国北方地区总云量、低云量与降水呈正相关关系,春季相关性最好,秋冬季次之,夏季最弱,但平原地区夏季的总云量、低云量与降水相关性尤为显著,山区则相反.逐区统计分析各区雨日数及各雨量级的总云量、低云量,发现北方各区在相同量级的降雨日,总云量、低云量差异不大.     

中国北方水汽与云和降水的关系

利用中国35°N以北地区1961年1月1日-2001年12月31日58个探空站逐日高空观测资料以及地面观测的逐日总云量、低云量、降水量资料,分析了42a来中国北方各区水汽质量分数的变化特征,水汽质量分数与总云量、低云量以及降水量的年际变化特征,逐区讨论了水汽质量分数与总云量、低云量和降水量的相关关系.结果表明:中国北方地区42a水汽质量分数有微弱的增加;水汽质量分数与云量、降水量呈明显的正相关.水汽质量分数与云量、降水量的相关中,平均水汽质量分数与低云量、降水量的正相关最显著;云量与降水量的相关中,低云量与降水量的相关最显著.这三种相关的季节变化特征均为春季最显著,秋、夏季次之,冬季最弱.沙区的各相关系数均低于非沙区的,说明荒漠化对空中水资源也有一定的影响,尤其是在沙尘暴多发的春季,这一影响就更显著了.     

基于模式输出统计预报方法的云量精细化预报

通过对T639数值预报产品的释用,结合地面气象观测站资料,以环渤海地区兴城站为例,建立了云量的精细化预报模型.从云形成的基本条件出发,选取4类天气学意义明确的预报因子:水汽类、大气不稳定度类、大气上升运动类和天气系统强度类,以总云量、低云量为预报对象,通过逐步回归法建立兴城站逐月、逐时次的云量预报方程.结果表明,云量主要受水汽、大气上升运动和大气不稳定度影响.回代检验结果表明,总云量平均绝对误差为20%,低云量平均绝对误差为16%,低云量的预报方程预报效果更好;总云量夏半年预报准确率更高,低云量冬半年预报准确率更高,可为云量精细化预报提供参考.     

甘南高原低云量的变化趋势分析

利用甘南地区8个气象观测站1974年到2013年的低云观测资料,对其40年低云的时空变化特征进行了分析。结果表明:甘南地区低云分布呈南多北少和东多西少的特征;月际变化表现为1-9月呈上升趋势,10-12月下降趋势;年际变化表现为甘南各地分布均呈上升趋势,原本云量较多的地区云量增加也更明显;低云量的变化与气温、降水、水汽压、人类活动等都有密切关系,相关分析表明低云量的变化与气温、水汽压呈正相关,与降水量呈弱的负相关。     

ERA Interim再分析资料的云量可靠性分析——以太原和五寨为例

利用气象信息综合分析处理系统地面实况报文和欧洲中期天气预报中心再分析(ERA Interim)的4次/d总低云量资料,对比分析了再分析资料对太原和五寨总低云量的代表性.结果表明,太原和五寨不同观测时次总云量和低云量多年平均(2002年2月1日-2013年12月31日)观测值与ERA Interim再分析云量变化趋势较为一致,除02:00外, 08:00、14:00、20:00的ERA Interim再分析资料均偏低, ERA Interim低云量均低于观测值.总云量月平均值ERA Interim资料高于站点观测值,14:00偏差较大.太原和五寨不同观测时次总云量累积分布趋势整体较一致.太原和五寨总云量的相关系数在0.6以上, 08:00和14:00相关系数在0.7以上.低云量相关系数明显低于同时次的总云量相关系数,低云量不同月份不同时次的相关系数差异较大,总云量平均绝对误差相差不大;低云量平均绝对误差部分时次较大.     

近50年三江源地区云水资源分布及降水效率研究

基于云水资源积分推导公式,选取50年的气象站资料研究三江源地区(the Three River Headwaters Region,TRHR)云量与降水时空演变规律及其统计关系,并对降水效率(Precipitation Efficiency,PE)时空特征深入分析,挖掘人工增雨试验潜力.结果表明:①总、低云量分别以长江源区的治多、清水河为高值中心向西呈"经向型"分布,向东呈"纬向型"分布.低云量与降水量呈增加趋势且通过了α=0. 005显著性检验,总云量呈减少趋势并通过了α=0. 01显著性检验;②各源区总、低云量与降水的突变年份不同步.降水年际波动较云量变化大且低云与降水相关性较好.低云量随总云量增加而增加,当总云量增加1. 7%时,低云量将增加1%,同期降水增加10mm,年降雨频率最高出现在400mm;③TRHR多年PE空间分布与降水、云量一致,整体表现出自东南向西北方向递减空间分布,PE高、低值区分布在34°N以南和34°N以北.④TRHR多年平均PE为40. 3%且增幅变化不大,长江源区西部和黄河源区东北部增雨潜力(Precipitation Enhancement Potential,PEP)最大,最佳开发时间在3～4月和10～11月.     

基于全球天气预报系统对河套周边地区低云量精细化预报

基于2008-2013年全球天气预报系统(GFS)预报场资料,构造了30个云预报因子,分析了其与低云量的相关关系,采用多元逐步回归预报方法建立了黄河河套周边地区低云量0～168 h逐小时精细化区域预报,评估了预报模型的预报效果.结果表明,低云量与水汽类因子整层湿度和整层相对湿度具有较强的正相关性;与大气可降水量、低层温度露点差和总温度具有较强的负相关性;与GFS云类预报因子有较强的正相关性.在预报方程中水汽类预报因子和GFS云量因子具有较高的引用频数.多元逐步回归方法低云量预报值与实况的差值明显低于直接使用GFS低云量的预报结果,在夏季逐步回归方法对低云量有较大改进,上半年对低云量的订正效果强于下半年.逐步回归方法对西北部低云量的订正能力高于东南部地区,部分地区的订正能力在20%以上.     

青藏高原云的气候特征及其对地气系统的影响

利用ISCCPD2资料分析了青藏高原云宏观参量的时空分布特征,结合NCEP资料分析了不同云类与降水和气温的关系,利用CERES SSF MODIS Edition 3A资料分析了云对地气系统的辐射强迫作用.结果表明,青藏高原地区云量分布整体呈自东向西减少的态势;总云量、低云云量、总光学厚度和总云水路径的分布形势很相似;水高积云、水积云、卷云和冰高积云的云水路径及云光学厚度均较小,冰层云、冰雨层云和深对流云的云水路径及云光学厚度均较大;出现最多的是卷云,最少的是冰层云、冰层积云、冰积云和冰雨层云;青藏高原地区的水积云、水高积云、水高层云、卷云和卷层云的云量与降水一致.近20a,中高云量在青藏高原地区呈上升趋势,低云量则呈明显下降趋势,该结果可能导致青藏高原地区地面气温升高.青藏高原地区云的短波辐射强迫主导着云的净辐射强迫效应,且具有显著的季节变化.     

基于ISCCP卫星资料的南中国海云量特征分析

为较准确地了解掌握可以反映南中国海天气和气候特征的云量分布演变特征,利用1999年1月至2009年12月的ISCCP卫星云量资料,通过物理量特征提取、对比分析等方法,研究了南中国海总云量及高、中、低云量的分布演变特征,以及其与其他海域各季节云量季节性变化特征。结果表明:南中国海低云量四季中均表现为由海区向沿岸递减,总云量和中、高云量夏秋季高于冬春季,低云量则相反。对于不同海域的云量细节特征要依据各季节大气和海洋环流变化来细致区分,这样有助于在掌握规律基础上有效制作海域上空云的预报。     

广汉机场基于人工观测云的变化特征

利用广汉机场2011—2016年基于人工观测的云资料,统计分析了云量、云状、云高的变化特征。结果表明:广汉机场平均总云量在秋季较多,其次依次是冬季和春季,夏季最少。低云量年平均为2.2/8,且低云量季节变化较小。历年出现的最多的云状为高积云、层积云,其次为积雨云、浓积云等。低于450m的低云主要为碎雨云、雨层云、碎层云,且出现频率具有明显的日变化特征。积雨云和浓积云为每年常见的对流云系,其累年日平均出现概率达到了25.6%和41.4%,7月出现频率最高,对飞行安全影响最大。机场历年出现的云高以高度2000～3000m为高频区,5000m以上为低频区。     

承德地区滑雪运动适宜性分析

利用承德市9个国家气象站1991年至2021年逐日气象数据，采用气象统计学、层次分析、GIS空间分析等方法，分析适宜滑雪、适宜造雪、降雪量和气象灾害等日数的时空分布特征，得到承德市滑雪运动适宜性区划。结果表明：年平均适宜滑雪日数围场最多，承德县最少，滑雪黄金期为12月到次年2月，适宜滑雪日数呈东北向西南递减；年平均适宜造雪日数围场最多，宽城最少，适宜造雪日数由北向南递减；明显降雪主要集中在11月至次年3月，整体呈围场、隆化、滦平和兴隆组成的带状区域较大，其他地区较小的分布特征；滑雪气象灾害指数整体呈东南高西北低，丰宁最低，仅为3.4；承德市滑雪适宜性均为一般适宜及以上，其中适宜及以上等级面积约为30 084.5km²，占承德总面积的76.1%，主要包括围场、隆化、丰宁小部、滦平、市区小部、兴隆大部、宽城东部、平泉、承德县北部，其中围场中部为很适宜，面积约为797.1km²。     

甘肃中部地区人工增雨适宜条件分析

利用2006-2015年中国国家气象信息中心"地面资料月值数据集"的降水资料、欧洲中期天气预报中心的比湿和水平风场再分析资料、美国国家航空航天局卫星平台中分辨率成像光谱仪产品提供的可降水量资料,结合"云与地球辐射能量系统"的SSF Aqua MODIS Edition 4A云资料,分析了甘肃中部地区人工增雨的适宜条件.结果表明,研究区域10 a平均降水量总体呈由南向北递减的空间分布形势.降水量在7-9月最多, 12月-次年2月最少.平均可降水量的分布由东南向西北逐渐递减,且季节差异明显,夏季最多,冬季最少,其中7、12月分别是可降水量最大、最小月,降水效率由西南向东北递减, 4-10月较高.低云量、低云液态水含量以及低云底、顶温度差与降水效率的空间分布基本一致,呈现由南向北逐渐递减的分布,以上云参数大值区均在研究区南部.各季节的降水效率与各云参数均呈正相关,相关系数在0.61～0.92,几乎全部通过了5%显著性水平检验.     

基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究

为研究云量的分布特点,本文利用历史观测资料,对新义州、定海、隆子3站的总云量和低云量进行了正态性检验,结果显示：总云量和低云量均未达到正态指标,具有一定的随机性.因此,在2004-2007年逐年1月T106L19模式产品和单站地面观测资料的基础上,采用适合被解释对象呈非未知分布的非参数方法——局部线性估计方法,选择合适的窗宽和核函数,创建了上述3站总云量和低云量的短期预报模型,包括不同的长度样本序列.同时,为了比较预报效果,还采用适合被解释对象呈正态分布的参数方法——逐步回归法,建立了相应的预报模型,并利用2003年1月1～31日的逐日T106L19模式产品和3站的云量历史观测资料,对各种预报模型进行了试报和效果的检验,结果表明：在3站的总云量、低云量的月平均准确率和月平均平均绝对误差的检验指标中,非参数局部线性估计的预报精度均高于逐步回归方法 使用短样本序列建立的自适应非参数局部线性估计预报模型与采用长样本序列建立的预报模型相比,效果相当.这意味着,在数值预报产品解释应用的云量预报中,非参数局部线性估计方法可以更合理地考虑其时间分布特征,尤其在缺乏较长时间的历史建模样本时,具有良好的应用前景.     

环渤海地区云量的精细化预报方法

利用2010-2016年的云观测资料和T639数值预报产品,分析了云量与影响云生成的主要气象因子间的相关性,通过逐步回归方法建立了环渤海地区云量的时间精细化定量预报模型.结果表明,与总云量和低云量相关性显著的气象因子主要是水汽、大气不稳定度和上升运动.其中水汽类因子包括整层相对湿度、整层湿度和大气可降水量;大气不稳定度类因子为K指数和位势不稳定指标;上升运动为850～400 hPa 5层平均垂直速度.通过逐步回归方法建立了环渤海地区总云量和低云量的时间精细化预报模型,总云量和低云量预报方程的复相关系数大部分在0.5以上.回代预报检验结果表明,总云量和低云量绝对误差分别为22%和18%;试预报检验结果表明,总云量预报的绝对误差为23%;个例分析结果表明,新民站和沂源站的预报效果比较理想,大部分时段总云量的预报值及变化趋势与实际观测结果接近,模型预报性能较好,具有一定的实际应用价值.     

三明市日照时数的变化特征及其影响因子分析

本论述使用地面气象观测日照资料,运用气候趋势法,对日照时数年变化、季变化和月变化时间序列进行了分析,并对与日照时数变化相关的降水量、气温、水汽压、相对湿度、总云量等气象因子进行了逐月平均特征的相关性分析,结果表明:(1)过去50年,三明市逐年日照时数呈现减少趋势,平均每10 a减少68.85 h.(2)三明市四季日照时数的季节变化趋势与年际变化趋势一致,也呈现出减少趋势,减速2.5~37.8 h/10 a,夏季减速最大,秋季减速最小.(3)逐月日照时数呈现"单峰型"分布,7月达到峰值,2月最少.(4)逐月平均日照时数与平均气温、平均水汽压呈现出显著的正相关性,与平均相对湿度、平均总云量、平均降水量呈现出负相关性,     

基于组合赋权法的广安市地源热泵适宜性分区

基于全球大气降水稳定同位素观测网络(GNIP)和国内已有研究黄土高原降水稳定同位素数据,分析黄土高原降水同位素的时空分布特征及其环境效应;通过回归分析建立局地大气降水线方程,同时运用HYSPLIT模型模拟各站点的气团移动轨迹。结果表明：具有明显季节性变化规律,时间上主要表现为春夏季富集、秋冬季贫化;空间上加权平均则呈现出由西北向东南减小的趋势。降水值与温度呈正相关,即存在温度效应,但不存在降水量效应;高程效应的定量关系为高度每增加100m,值减少0.08‰。轨迹模拟结果表明该区的水汽来源在春夏季主要包括大部分东南季风水汽和部分西风带水汽,秋冬季主要以西风带水汽为主。     

柴达木盆地夏季极端强降水特征及大气环流成因

利用柴达木盆地气象台站逐日降水资料和国际卫星云气候学计划D2资料分析了柴达木盆地夏季极端强降水、云量及云水资源的时空分布特征,结合NCEP/NCAR再分析资料对夏季极端强降水事件发生时的大气环流进行了分析.结果表明,夏季极端降水阈值和极端降水日数在柴达木盆地东部大于西部,极端降水量也明显增加.柴达木盆地各种云量的空间分布形态不一,云量上升趋势不明显.云水路径、固态云水和液态云水的空间分布形态一致,具有"南低北高"的特征,三者的线性趋势在年和四季尺度均明显上升.环流分析显示,极端强降水事件发生时,对流层上层,西风急流向北移动,柴达木盆地位于急流南侧,有异常反气旋式环流,对应高空辐散区;对流层中层,柴达木盆地位于异常偏强的槽区及槽前;对流层低层,柴达木盆地东部位势高度异常偏低,出现异常气旋式环流,对应低空辐合,这种高层辐散低层辐合的环流配置为极端强降水提供了良好的动力条件.柴达木盆地极端强降水的水汽来源为印度夏季风对热带海洋的水汽经青藏高原东侧输送;西风带对欧亚大陆的水汽输送;西北太平洋异常气旋式环流西北侧的异常偏北风的水汽输送.     

新疆阿克陶县近50年日照时数的变化特征分析

依据新疆阿克陶县气象站1960—2009年逐月日照时数以及与日照变化相关的水汽压、降水、云量等资料,利用气候统计方法分析了阿克陶县近50年日照时数年代际、年际和各季的气候变化特征及其变化原因.结果表明,近50年来阿克陶县的年、季日照时数均呈减少趋势.各季减少的气候倾向率不同,减少幅度最多的是夏季,最少的是春季.相关分析得出降水是影响阿克陶县日照时数变化的主要因子.     

我国总云量时空特征及其影响因素分析

目的分析中国总云量的时空分布特征、变化趋势及影响原因。方法利用全国360个地面站1951~2009年地面月总云量观测资料,采用线性倾向估计和相关分析方法。结果总云量最多区域位于西南和华南地区,最少位于北部干旱少雨地区。约35°N以北总云量从南到北随纬度增加带状分布减少,此纬度以南同纬度东部云量多于西部云量。20世纪90年代以及21世纪前10年总云量减少最明显。总云量减少最明显的区域位于东北、西藏西南部以及山东、安徽北部地区。大部分地区总云量与太阳黑子相对数、降水量、相对湿度、最大积雪深度之间存在显著正相关关系,蒸发量与总云量存在显著负相关关系。结论我国总云量总体上呈减少趋势,气候因素对总云量变化有重要影响。     

近50年莆田市区阴天日数的时空特征

本文应用1961-2012年莆田、仙游2站地面气象水汽压、云量及日照的月、年等观测资料分析了莆田市阴天日数的时空分布特征,结果表明：1961-2012年莆田市的地面水汽压、阴天日数及年日照时数有明显的年际和年代际变化;莆田市区1981年以后水汽压减少呈减小趋势,干岛效应主要由夏季变干引起的,仙游城关的水汽压变化不明显;阴天日数变化趋势各地区不一致,莆田站1984年以后呈增多趋势,仙游城关略呈下降趋势;年日照总时数总体上经历了“多日照．少日照．多日照”三个年代,但城镇化步伐较快的莆田城区由第一阶段、第二阶段转变的时间较旱,本世纪以来莆田城区及仙游年日照时数均出现回升现象。