1961-2021年贵州省日平均气温<10℃气候特征分析

贵州省冬季供暖需求呈上升趋势,而气温<10℃成为冬季能源保供气象服务中的重要指标。利用1961-2021年贵州省82个国家级地面气象观测站逐日平均气温资料,对日平均气温<10℃日数时空分布特征进行分析。结果表明:贵州省日平均气温<10℃日期主要集中在11月下旬—次年3月上旬,呈西北多、南部少的空间分布特征;秋、冬、春季日平均气温<10℃日数呈减少趋势,其中春季减少最快;日平均气温<10℃平均开始(结束)日期由西北向南逐渐推迟(提前),20世纪90年代末以来开始/结束时间呈现明显偏晚/偏早特征;各地年日平均气温<10℃日数突变时间集中在20世纪90年代至21世纪初,南部早于北部,突变后年日平均气温<10℃日数减少特征明显,其中自东向西中部一线减少显著;年日平均气温<10℃日数存在10~12 a、4~6 a和3 a左右的显著振荡周期,其中3 a左右的振荡周期最为显著;日平均气温<10℃日数多少除了受海拔影响外,还受地理位置和天气系统等因素的影响。

基于FY-3D MERSIⅡ数据的辽宁省作物生长季日平均气温估算方法比较

作为反映气候特征的重要指标之一,日平均气温在农业气象灾害监测和气候变化研究等领域承担着至关重要的作用。与传统日平均气温的监测和估算方式相比,遥感技术具有全方位、宏观、动态等不可比拟的绝对优势,能够准确地描述日平均气温的空间异质性。为提高农业服务质量,保证农业健康、可持续发展,探索作物生长季日平均气温遥感反演方法,提高农业气象灾害监测精确度,以FY-3D MERSIⅡ遥感数据为基础,提取研究区日间地表温度(LST_(day))、夜间地表温度(LST_(night))、归一化植被指数(NDVI),同时还考虑了高程(DEM)、坡度(Slope)两个变量,结合气象站日平均气温数据,分别构建多元线性回归和随机森林日平均气温遥感反演模型,开展辽宁省2021年作物生长季(5—9月)日平均气温遥感监测的应用研究。结果表明:(1)基于多元线性回归模型反演的日平均气温均方根误差(RMSE)为1.71℃,平均绝对误差(MAE)为1.45℃;基于随机森林反演误差RMSE为1.17℃,MAE为0.96℃;整体上,随机森林的日平均气温反演结果更好,适用性更强。(2)实验当天和前1 d的降水总量对日平均气温的估算结果具有很大影响,降水量随时间的变化曲线与日平均气温的反演误差散点分布情况基本一致,呈现降水总量越大,日平均气温的反演误差越大的趋势,日平均气温反演结果受大气水汽含量的影响很大。(3)对输入的气温影响因子的重要性进行动态的统计分析,发现LST_(day)和DEM是日平均气温反演时两个最重要的变量,且LST_(day)对日平均气温反演的影响最为重要,但是随着作物的生长,DEM的重要性也越来越凸显。

日平均气温遥感估算方法综述

日平均气温作为反映气候特征的重要指标,在城市热岛效应、农业生态环境等众多领域发挥着举足轻重的作用。气象站实测的日平均气温应用在大区域模型时,在空间上缺乏一定的代表性。相比之下,日平均气温遥感反演结果更能够满足大范围监测的需要,但同时也存在着精度和质量上的限制和挑战。首先,总结了几种目前广泛使用的日平均气温遥感估算算法,如多元线性回归方法、机器学习法和基于特征空间外推法;其次,基于日平均气温遥感估算的原理和过程,系统分析了云、气溶胶等不确定因素的影响,并提出了相应的解决方案;最后,对日平均气温遥感估算的发展趋势进行了展望,并指出了不同过境时刻影像融合和多源数据融合是提升云干扰下日平均气温遥感估算精度的重要途径。

日平均气温的两种计算方法比较

日平均气温是反映气候特征的重要指标之一 ,通常有 2种计算方法 :日最高和最低气温平均 ,4个定时气温平均 .为了比较 2种方法计算的日平均气温是否有显著差异 ,说明何种方法更接近实际日平均气温 ,选择我国 8个气象站冷年、正常年、暖年的日气温资料和北京密云 1991年中 2 8d每日整点气温资料进行分析 ,结果表明 :2种方法得到的日均温差异显著 ,但极值平均温与实际日平均气温 (2 4h整点气温的平均 )、四时平均温与实际日平均气温均无显著差异 ,其中四时平均温接近实际日平均气温的程度略好 .另外 ,2种方法的差异基本无年际间的差别 。

标准序列法在日平均气温缺测数据插补中的应用

利用标准序列法,对1971—2000年我国2000多个国家级地面气象站日平均气温进行了插补试验,并用交叉检验方法进行验证,对比了相关性最好和距离最近两种邻近站选取方案的插补结果。试验表明,相关性最好方案的插补精度优于距离最近方案,利用前一方案进行插补时,只需要选择与待插补站日平均气温序列相关性最高的4个邻近站参与计算即可。插补试验结果表明,平均绝对误差约为0.42℃。插补值与实际观测值之间的绝对误差、均方根误差、两者之差在±0.5℃范围内的样本比例,均与邻近站平均距离呈较好的指数关系。

沈阳市1992—2000年间日平均气温与居民循环系统疾病日均死亡率的关系

目的定量评价沈阳市日平均气温短期变化与城市居民循环系统疾病日均死亡率的关系。方法运用半参数一般递加模型,在控制长期趋势、湿度、气压、工作日和季节等混杂因素的基础上,分析了沈阳市1992年1月1日—2000年12月31日平均气温与居民日循环系统疾病死亡的关系。结果沈阳市全人群循环系统疾病死亡率最低点的气温(最适日均气温)为23.4℃,其中男性最适气温为23.6℃,女性为23.2℃。日平均气温与循环系统疾病死亡率成"V"字型关系,气温变化与循环系统疾病中的心血管疾病死亡率关系较显著,而与脑血管疾病死亡率关系不明显。超过23.4℃后,气温每上升1℃,全人群循环系统日均死亡率增加0.027 5/10万;气温低于23.4℃时,气温每下降1℃,全人群日均死亡率增加0.0062/10万。65岁以上人群对气温变化敏感,特别是对于高温(气温超过26.6℃),每增加1℃,日均死亡率增加1.1909/10万。65岁以下人群对于气温变化不敏感,无论气温高于或低于最适气温1℃,死亡率改变量均<0.001 1/10万。男性和女性对于气温变化的敏感程度近似。结论气温变化与城市居民循环系统疾病死亡率变化间的"V"字型关联提示,非极温状态下的气温远离最适气温的变化也可能增加人群循环系统疾病死亡率,而气温靠近最适气温的变化则可能减少人群循环系统疾病死亡率。

湖南复杂地形下日平均气温空间插值方法探讨

基于湖南省97个常规地面气象台站1961-2008年逐日的日平均气温资料,对湖南复杂地形下日平均气温空间插值方法进行探讨。采用考虑海拔影响下的反距离法等6种空间插值方法进行500m×500m格距的小网格推算,对多种插值结果的误差进行了交叉检验,同时利用2007-2008年湖南省1215个自动气象站的观测资料进行误差检验,并对不同时间段、不同区域、不同地形下的各插值方法进行了对比分析。结果表明:各空间插值方法的计算结果基本接近,但是要避免使用易导致"牛眼"现象的IDWE等方法;在海拔高度500m以下时,除了SFE各方法误差接近,500m以上时,以IDWGE方法最优;在湘西山区以KRGE方法的空间插值较优,湘东山区以IDWGE方法误差最小。在冬半年以MRG方法误差小,夏半年以KRGE方法误差小。相对于传统的采用界限温度的初终日进行直接插值,对逐日平均气温插值后再推算界限温度的初终日,物理意义明确,计算结果更接近于实际值。研究结果可为湖南精细化农业气候区划提供高时空分辨率的网格资料。

日平均气温对医院慢性阻塞性肺疾病急性加重患者住院人次的影响

目的:探讨吉林省长春市不同季节日平均气温(DMT)与慢性阻塞性肺疾病(COPD)急性加重(AECOPD)患者住院人次的关系,阐明DMT对AECOPD的影响。方法:选择确诊并进行住院治疗的2 564例AECOPD患者的临床病历资料及同期气象因素资料,采用病例交叉设计研究分析不同季节气象因素与AECOPD的关联性。结果:在控制日平均相对湿度(DMRH)、日平均风速(DMWS)及日平均气压(DMAP)等气象因素的条件下,春、夏季DMT每升高1℃,AECOPD患者住院人次分别增加18.9%(OR=1.189,95%CI=1.152-1.228)和14.2%(OR=1.142,95%CI=1.074-1.214);秋季DMT每升高1℃,AECOPD患者住院人次降低9.7%(OR=0.903,95%CI=0.874-0.933);冬季DMT与AECOPD患者住院人次无关联(P>0.05)。结论:春、夏季DMT升高可能是AECOPD患者的危险因素;秋、冬季DMT升高是AECOPD患者的保护因素。

近50年我国日平均气温的气候变化

应用近50年我国234个测站的日平均温度资料,研究了最高(低)日平均温度、各种界限温度日数、生长季节长度及有效积温的变化趋势.结果表明:近50年,夏季最高日平均温度以上升为主,新疆南部和黄淮的部分地区为下降趋势;最低日平均温度北方大部地区有较明显的升温趋势,新疆南部及长江流域则有下降趋势;在冬季,无论是最高日平均温度还是最低日平均温度的变化趋势均以上升为主,北方尤为明显;日平均温度高于30 ℃的炎热日数近50年来基本上没有什么变化,但日平均温度为20～30 ℃的温暖日数却有增加.低于5 ℃的冷日日数基本上也是减少的.日平均温度低于-10 ℃的严寒日数,在40°～45°N的新疆、内蒙古西部、东北中南部地区减少得更为明显.除西南东部等少数地方外,我国大部分地区近50年来生长季节延长,有效积温增加.

我国日平均气温概率分布的初步研究

利用分布在华北、华东、华中、华南的5个代表站(北京、太原、上海、武汉、广州)1978～1987年的温度资料,运用气候统计特征量研究、分析了我国日平均气温的概率分布。结果表明:多数站点气温的概率分布呈正态分布,少数站点个别月份为负偏态分布。

不同日平均气温计算方法对气温统计值的影响

日平均气温是反映气候特征的主要指标之一,计算日平均气温的方法有很多种,为了弄清不同的计算方法对日平均气温的影响,笔者对河北省5个国家基准站的多年逐时气温资料分别进行极值平均、4次平均、8次平均3种计算方法,统计日平均气温并与实际日平均气温进行对比分析。结果表明：3种计算方法得出的平均气温序列与实际平均气温序列相关性较高,相关系数高达0.9以上。气温平均值8次平均最接近于实际日平均气温,平均偏低0.0052℃;极值平均比24次平均偏高0.4568℃;4次比24次平均偏低0.1789℃。增温速率24次平均最小,24次平均比4次平均的气温增温速率偏低0.001~0.03℃/10 a。3种计算方法的估计精度在10^-7和10^-4之间,精度较高。在保证资料长度及测站数量的前提下,几种方法均能很好地代表气候的变化趋势。

绵阳市日平均气温与居民非意外死亡的时间序列分析

目的描述2008-2016年绵阳市气象因素和居民死亡率的变化情况,探索日平均气温与居民非意外死亡之间的关联强度和关联模式,为有关部门制定居民的健康防护策略提供参考建议。方法通过广义相加模型控制相对湿度、星期几效应以及长期趋势、季节趋势的影响,建立日平均气温与居民死亡率之间的分布滞后非线性模型,选择最大滞后天数为30天;比较不同性别、不同年龄、不同文化程度的各亚组人群之间极端气温带来的相对死亡风险强度及其滞后模式,找出极端气温事件的易感人群。结果 2008-2016年绵阳市日平均气温和死亡率呈逐年上升趋势。分布滞后非线性模型的结果显示绵阳市居民最低死亡温度为26℃,极端低温和极端高温下的30天累积相对死亡风险分别为1.78(1.45,2.19)、1.15(1.04,1.27)。冷效应的影响具有滞后性,可持续20天以上;热效应的影响集中在高温天气当天。极端高温显著增加男性死亡风险,65岁及以上人群死亡风险受到温度变化的显著影响,在极端高温当天男性和文化程度较低人群死亡风险显著增加。结论绵阳市居民中男性、65岁及以上的老年人和文化程度较低的人群更易受极端气温的影响。

鲁西南日平均气温稳定通过12℃初日预报

通过对鲁西南日平均气温稳定通过１２℃初日与前期北半球５００ｈＰａ高度场的相关分析，得出一批优势相关区。从相关区中选取因子，利用主成分分析进行组合和浓缩，建立了鲁西南１２℃初日预报方程，应用效果理想。

多日逐日日平均气温预报为合理供暖服务

介绍1993～1994年度冬半年服务中的5天逐日日平均气温预报工作，简述了此项工作的预报方法，总结了预报经验。

中山市日平均气温时间序列的周期性与混沌性分析

为了进一步研究气温的时间演变情况,笔者用非线性动力学方法,对广东省中山市1955—2017年日平均气温时间序列分析周期与混沌性质。结果表明,气温的功率谱分析为363天左右的年周期变化,为周期吸引子,主要是太阳直射点在南北移动导致。在滤去频率范围为0～0.005/d的年周期变化信息以后,功率谱呈连续谱;最大Lyapunov指数是正的,关联维数为10.1,表明高频气温变化部分具有混沌性。

日平均气温正确的计算方法

把工程所在地气象部门每天预报的最低、最高温度相加，除以2所得的商当作日平均温度，这是错误的方法。

北京市H区日平均气温与呼吸系统疾病死亡的病例交叉研究

目的探讨北京市日平均气温对呼吸系统疾病死亡(J00-J99)的影响。方法收集2004年1月1日至2008年12月31日北京市H区人群呼吸系统疾病死亡数据和城八区气象及大气污染物数据,采用单向回顾的病例交叉设计,用温度分层(<15℃,15～25℃,>25℃)的方法进行数据分析。结果在控制大气污染物SO2、NO2、PM10及其他气象因素(相对湿度、气压、风速)的条件下,在15～25℃区间和大于25℃时,日平均气温每升高1℃,呼吸系统疾病死亡发生的风险分别增加7.3%(OR=1.073,95%CI:1.002～1.149)和25.7%(OR=1.257,95%CI:1.115～1.416),关联有统计学意义;<15℃时,日平均气温与呼吸系统疾病死亡数关联无统计学意义(P>0.05)。结论在本研究地区,日平均气温>15℃时,日平均气温升高可能是呼吸系统死亡增加的危险因素,且在>25℃时气温升高对呼吸系统疾病死亡的影响更加明显。

基于地理加权回归克里格的日平均气温插值

气温是大量农业、水文、气候、生态模型的输入变量.在地形复杂的区域,考虑气温与环境变量的线性回归关系和残差的自相关性的方法(如回归克里格法,regression Kriging,RK)是目前气温插值的主要方法.但此类方法多使用基于普通最小二乘的全局回归技术,没有顾及回归关系的空间非平稳性.地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)是一种既能顾及回归关系的空间非平稳性、又能考虑残差的自相关性的一种插值方法.本文用RK和GWRK对海南岛2013年12月18日的日平均气温进行插值并进行比较研究.依相关性分析和逐步回归分析的结果,采用RK1(以海拔为辅助变量)、GWRK1(以海拔为辅助变量)、RK2(以纬度、海拔、海陆距离为辅助变量)和GWRK2(以海拔、海陆距离为辅助变量)4种模型进行研究,并用80个验证站评估4种模型的精度.结果表明:GWRK1模型的最大正误差、最大负误差、平均绝对误差、均方根误差均最接近于0.从最大正误差、平均绝对误差、均方根误差3个指标看,考虑更多辅助变量的RK2、GWRK2模型反而不及只考虑海拔的RK1、GWRK1模型,表明RK2、GWRK2模型中辅助变量之间的相关性对插值结果有较大影响.

济宁市日平均气温对麻疹发病影响的病例交叉研究

目的了解日平均气温对济宁市麻疹发病的影响,并对其作用强度及作用特点进行评估。方法通过中国疾病预防控制中心《疾病监测信息报告管理系统》和中国气象科学数据共享服务网分别获得济宁市2009~2011年麻疹每日发病资料和同时期气象资料;采用双向时间分层病例交叉设计的条件Logistic回归分析,计算日平均气温暴露对每日麻疹发病作用的OR值。结果济宁市2009~2011年上报麻疹病例441例,发病有明显的季节性,冬春季高发,1~5月发病例数最多,共340例,占77.10%。发病以≤3岁儿童为主,发病266例,占60.32%;4~11和≥12岁人群分别占7.48%和32.20%。日平均气温对济宁市人群麻疹发病作用以暴露当日最大,OR值为1.03(95%CI:0.98~1.07);对≥12岁的人群,暴露当日OR值最大,为1.08(95%CI:0.99~1.16);对4~11岁人群最大OR值为1.12(95%CI:0.98~1.26),0~3岁人群最大OR值为1.06(95%CI:1.01~1.10),均出现于暴露第4天。结论济宁市麻疹发病季节性明显,冬春季高发,随着日平均气温升高,易感人群发病风险增大,气温对麻疹发病表现为短期急性效应。

日平均计算方法对气温统计值的影响

为了弄清不同日平均计算方法对气温统计值的影响,利用陕西6个基准站的定时气温资料分别进行24次观测与4次观测,以及4次与3次观测值计算所得日平均气温计算值的差异分析,并对1961—2010年的3次、4次、24次计算的年平均气温序列进行均一性的惩罚最大F检验(PMFT)。结果表明:24次气温定时值计算的日平均气温均值高于4次值,平均差值为0.13℃,标准差为0.39℃,两者差值在秋季较大。4次比3次日平均气温值平均偏低0.14℃,标准差为0.85℃,一年中,夏季差值最大。不同次数的日平均气温计算方法可引起月、年平均气温值0.2℃甚至以上的升降。24次气温值的使用可以使单站的气温增暖速率提高0.03～0.04℃/10a。但日平均气温计算方法的改变不会造成气温序列的非均一。