1998年以来中国气温持续极端偏暖的事实

利用国内地面气温观测资料,首先对数据进行了质量控制,考虑了序列的均一性和空间抽样误差问题,计算了近55年来(1951-2005)中国地面平均气温的变化幅度。结果显示,1998年为中国气温近55年之最暖年份,大约偏暖1.10℃(相对于1971-2000年间30年气候平均状况);自1998-2005年8年间,除2000年全国平均气温距平约在0.29℃外,其余7年相对于1971-2000年气候标准值均高出0.60℃以上,从最热年1998年开始依次排列为:1998年(1.10℃)、2002年(0.88℃)、1999年(0.86℃)、2004年(0.86℃)、2005年(0.72℃)、2003年(0.68℃)、2001年(0.63℃),这一事实值得引起人们深入关注。     

长江三角洲地区的浓雾事件及其气候特征

为分析区域性浓雾事件的气候特征及演变规律,利用1954—2005年长江三角洲地区24个国家级气象站的实测大雾和能见度资料,探讨了典型浓雾事件的判定方法,建立起该区域52年较完整的浓雾序列．初步结果表明:1954—2005年,长江三角洲地区总共出现564例较为典型的浓雾事件;仲秋至仲春(10月—次年4月)为浓雾的多发季节,约占总数的89．9％,夏季由于气温高、对流天气多,浓雾的发生概率很小,只占总数的1.6％;20世纪60年代浓雾事件少而弱,70年代末至80年代初经历由少到多的转变,且以1978年为序列的突变点,此后该地区浓雾事件频次高,强度强,不确定性大,尤其以80年代为最多,以90年代为最强;2000—2005年浓雾事件的频次和强度有较明显的回落．     

基于深度学习的气象资料迹线识别

气象历史资料数字化是中国气象局“气候变化应对工程”的重要建设内容之一。气象历史资料数字化主要内容是完成珍贵纸质气象资料中字符和迹线信息的数字化处理,建立历史长序列气象资料数据集。气象自记纸记录的迹线信息是气象历史资料的重要内容,气象资料迹线信息的准确跟踪和提取是实现气象历史资料数字化的重要环节。然而,由于纸质气象资料存放时间长,气象迹线识别面临迹线记录模糊或迹线晕染等问题。传统的图像分割和迹线提取算法依赖局部或单一的图像特征,无法有效识别复杂背景中的气象迹线信息,特别是变化的、模糊的、晕染的迹线。为了解决上述问题,本文提出了一种基于深度学习模型的气象资料迹线自动识别方法。该方法结合传统算法和U-network (U-net)语义分割网络自动提取不同尺度的光谱和空间特征,实现气象迹线的高精度识别。本文以达因型风自记纸为例,以《地面气象观测规范》为依据,对不同台站、不同年份的3200多张达因风自记纸进行迹线识别验证,风向迹线平均识别正确率达95%,风速迹线平均识别正确率达95.5%。 结果表明该方法能够准确识别迹线,高度还原了气象迹线信息。该方法适用于风、气压、温度、湿度等气象资料迹线自动识别业务化处理,能够大大减少工作量和降低人工成本,为气象预报预测业务和科研工作提供基础数据支撑。