近50a东北地区地面太阳辐射变化及原因分析

针对全球变暗/变亮问题,利用近50a来中国东北地区8个测站的太阳辐射资料及72个测站的云量和日照时数资料,分析了东北地区太阳总辐射及散射辐射、日照和云量的变化趋势。结果表明:近50a来,该地区的太阳总辐射也经历了由减少(变暗)到增加(变明)的趋势;年散射辐射1990年之后的增加趋势较明显,东北南部增加趋势较北部显著;日照和总云量减少,低云量增多。本研究表明:20世纪80年代前该地区变暗(总辐射减少)是由直接辐射减少引起的,与总云量的变化无关;而20世纪90年代之后,该地区变亮(总辐射增加)与云量的变化无关,是由散射辐射增加引起的。不同种类气溶胶的增加很可能是造成该地区变暗/变亮的重要原因。

二参数Weibull分布在风能资源参数长年代订正中的应用探讨

选择代表平原、丘陵和山区的6个气象站分别作为参证站和订正站,采用二参数Weibull分布法和线性回归法进行30 a订正效果检验,结果表明:短期资料进行风电场风能资源评估,误差较大;二参数Weibull分布法适宜不同地形风能资源参数长年代平均订正,年平均风功率密度的订正效果更好;线性回归法适宜于订正站和参证站线性相关性较好的长年代平均订正;使用2 a以上的观测资料,订正效果较1 a资料有所提高。

东北地区风能资源空间分布特征与模拟

利用东北地区104个气象站1991~2010年观测资料和70个测风塔2009年6月~2010年5月测风资料,进行了风能资源空间分布特征分析,并利用中尺度模式WRF进行风能资源空间模拟,以研究观测站点稀少地区的风能资源分布特征。研究结果表明:1东北地区气象站和测风塔揭示的大风区域主要分布在平原和丘陵的高海拔地带。2中尺度模式WRF能够较好地模拟东北区域风速分布的气候特征,模拟结果既反映出平原大面积的大风区域,也可反映出山区因地形起伏造成的风速空间分布差异。3对风能资源参数模拟结果进行海拔高度订正,可以进一步提高模式计算结果的准确性和可靠性。4松嫩平原、辽河平原、三江平原70 m高度年平均风功率密度在300~500 W/m2之间,属于风能资源可利用区或较丰富区;在辽宁省西部、吉林省中部和黑龙江省中部丘陵以及东北地区东南部的呈东北-西南走向的中高山区的70 m年平均风功率密度可达300 W/m2以上,局部地方可达500 W/m2以上,风能资源丰富。

植被-气候关系遥感分析研究进展

对当前植被-气候关系遥感分析研究进行了总结.过去几十年内,全球不同尺度、区域和时间序列的植被变化对气候变化表现出了明显响应.植被的生长变化与气温和降水的变化密切相关.而大尺度上土地覆被类型的变化及植被覆盖的变化对局地及区域的气候产生重要的反馈作用.当前植被-气候关系研究的常用的遥感数据源较多,但也存在单一遥感数据源时间序列局限性问题.多源遥感数据的融合应用是长时间植被-气候关系研究的重要途径.随着遥感技术的不断深入,更高空间、时间分辨率的遥感数据和长时间序列的气象观测数据将是植被-气候关系研究的重要数据来源.

吉林电网的暴雨灾害风险等级区划与评估研究

开展暴雨灾害对电网安全的风险等级区划与评估,可以指导电网的规划设计、建设、运行,最大限度保证电网安全。从风险评估四要素出发,充分考虑各要素的空间差异和权重差异,构建了等级划分标准,开展了风险区划和分区评价。结果表明:暴雨洪涝对吉林电网危害最高的地区是长春部分地区、吉林市辖区和通化的集安地区;其次是长春大部、四平大部、吉林部分地区和延边州的珲春部分地区;风险最低的地区主要在白城部分地区、白山部分地区及延边大部。从风险区划各指标的分析来看,通化地区南部的高风险性是由致灾因子的高危险性起主要作用,而吉林省中部地区的高、中风险性是由其孕灾环境的高敏感性及承灾体的高易损性引起的。

吉林地面和高空风速变化特征及成因分析

利用1975-2012年吉林50个地面气象站观测资料和3个探空站测风资料,对地面和0.5~40km高空风速的时空变化特征进行了分析,并分析了高、低空风速变化的原因。结果表明:吉林地面(10 m)年和四季平均风速均呈现中西部和东部近海区较大、东南部地区较小的空间分布特征;近38年吉林地面年平均风速平均每10年减少0.21 m·s^(-1),高于全国平均和大部分区域平均,大风区或大风季节的风速减小幅度最大;在1975-2012年期间,吉林高空风速随高度增加呈先减小后增大的变化趋势,对流层和平流层下层的夏季平均风速趋于减小,冬季平均风速趋于增加,而且冬季风速增加对年平均风速增加的贡献最大。大气环流系统对吉林地面和高空风速均有影响,城市化的发展、观测环境的改变减小了地面风速。

澳大利亚参考作物蒸散量变化及影响因素分析

[目的]探讨参考作物蒸散量在全球气候变化环境中的区域响应形式及其影响因素。[方法]利用Penman-Monteith方程计算澳大利亚1998～2007年的参考作物蒸散量(ET0),通过GIS方法分析ET0的时空变化特征并探讨ET0与主要气候因子的关系。[结果]①多年平均ET0呈半环状分布,自东、南2面向西北部和内陆逐渐增加,与气候带分布具有较高的空间一致性;②全区平均ET0约1750mm,2000年取得最小值(1647.97mm),2002年取得最大值(1851.45mm);③ET0按夏、春、秋、冬的顺序递减,1、12月ET0最高,分别为200.42和201.24mm,6月最低,为79.55mm;④ET0与平均气温、太阳辐射量呈正相关,确定性系数分别为0.83、0.94,与平均相对湿度呈负相关关系,与降水量没有明显的相关性。[结论]该研究为澳大利亚的作物需水量研究及灌溉措施的制定提供了参考。

数值模拟技术在风电场宏观选址中的应用

现有气象站分布稀疏,难以全面反映潜在大风区域。数值模拟技术通过提高研究区域的空间分辨率,弥补气象站点分布稀疏的缺陷。利用中尺度天气预报模式WRF对2009年吉林省西部地区风能资源进行了数值模拟。结果表明:数值模拟结果反映了实际风速日变化和年变化规律,10、50 m和70 m高度模拟值与实际观测值相关系数分别达到0.889、0.862和0.865,均达0.001的显著水平;模拟结果揭示了地面观测资料未反映出来的潜在大风区。经实际立测风塔观测证实,数值模拟技术可以用于风电场宏观选址。同时揭示了模拟的风速较实际风速大,且模拟风速空间分布差异小于观测的风速,说明现有数值模式模拟的精度还存在着局限性,风电场微观选址仍依赖于立测风塔进行实地观测。

吉林省年最大风速的变化特征分析

利用吉林省1973-2008年共计36a来40个观测站的逐月最大风速资料,分析了吉林省逐年最大风速的变化趋势及概率分布特征,结果表明:吉林省逐月最大风速在4月份达到最大值并且年最大风速以4月份出现的次数最多;近36a来吉林省年最大风速为明显的阶段性下降趋势,年最大风速从1989年开始发生趋势突变;年最大风速值和最大风速50a一遇的极值重现水平自西北向东南逐渐减小。

风电场代表年数据订正方法的不确定性分析

选取陕西某复杂地形风电场测风塔2009～2011年3年逐时测风数据，利用16方位相关法计算得到该风电场测风塔代表年数据，利用该方法进行测风塔代表年数据订正过程中的不确定性，并对产生不确定性的原因进行分析。结果表明：若测风塔观测时段不同，得到的代表年数据也存在差异，说明测风塔和气象站在不同年份各风向风速差异上的不一致必然会对代表年数据计算造成一定的影响。另外，测风塔和气象站风速在月尺度和日尺度上的差异、风向变化上的差异也会导致测风塔代表年数据存在误差。利用MM5／CALMET模式提取测风塔所在位置2009～2011年3年逐时风速风向数据，将数值模拟结果、16方位相关法计算的代表年结果分别与测风塔实测数据进行对比，发现数值模拟结果误差明显小于用16方位相关法得到的代表年数据。因此认为在气象站数据与风电场测风塔数据风速风向变化一致性较差的情况下，可选择数值模拟技术对测风塔长期风况进行模拟，得到测风塔长期风况，较为准确客观地评价风电场的风能资源。

澳大利亚参考作物蒸散量变化及影响因素分析(摘要)(英文)

[目的]探讨参考作物蒸散量在全球气候变化环境中的区域响应形式及其影响因素。[方法]利用Penman-Monteith方程计算澳大利亚1998～2007年的参考作物蒸散量(ET0),通过GIS方法分析ET0的时空变化特征并探讨了ET0与主要气候因子的关系。[结果]①澳大利亚多年平均ET0呈半环状分布,自东、南两面向西北部和内陆逐渐增加,与气候带分布具有较高的空间一致性;②全区平均ET0约1750mm,2000年取得最小值(1647.97mm),2002年取得最大值(1851.45mm);③ET0按夏、春、秋、冬的顺序递减,1月、12月ET0最高,分别为200.42mm、201.24mm,6月最低,为79.55mm;④ET0与平均气温、太阳辐射量正相关,确定性系数分别为0.83、0.94,与平均相对湿度呈负相关关系,与降水量没有明显的相关性。[结论]该研究为澳大利亚的作物需水量研究及灌溉措施的制定提供了参考。

松辽平原风能资源分析及其利用

利用1958-2007年松辽平原9个气象站的50年风速气候资料和短期测风塔资料,对松辽平原的风速变化、变化周期,以及风能资源特征进行分析。研究表明:近50年松辽平原平均风速减小趋势明显,且预计到2015年将一直处于风速偏小期;一年当中,春季风速偏大,为风能相对密集期;通过对年有效小时数、风速频率、年风向频率、年风能方向频率、湍流强度、风切变等指标分别进行分析后发现松辽平原的风能资源具有明显开发优势,因此预计2015年之后,松辽平原风能的开发潜力将更大。

近地层风能参数随高度分布的推算方法研究

应用江苏和吉林的12个测风塔资料,对两个地区的风能参数进行了统计和分析,探讨了一种用10m高度风速资料推算近地层内任意高度上平均风功率密度的新方法。结果表明:应用该方法交互拟合不同高度的平均风功率密度,平均误差4.4%,最大误差13.3%,优于指数律的平均误差7.8%,最大误差22.0%,效果较为理想。

吉林省敦化市乡村人群气候变化感知的偏差及群体分异研究

通过问卷调查,具体分析了吉林省敦化市乡村人群对气候变化趋势和极端冷暖年的感知偏差及人群分异。发现乡村人群对气候变化趋势的感知与科学事实比较符合,由于对变暖转折年代更敏感,因而对变暖的确认度在一些时段与科学事实在变化程度或幅度上存在比较大的偏差。乡村人群对极端冷暖年不如对趋势感知的准确度高。经验积累影响乡村人群对气候变化趋势感知准确度,成长经历影响乡村人群对极端冷暖年感知的准确度。建议政府对气候变化教育有专门投入,在应对气候趋势的变化和极端冷暖年变化方面,总结关键人群在粮食种植行为上取得的经验和教训,以教育方式为关键人群提供分享这些案例的机会,服务于提高乡村人群适应气候变化的能力建设目标。

东北地区固定式与单轴跟踪式光伏发电量对比

以吉林省乾安县光伏试验电站为例,基于近1年每3min发电量数据,统计了固定式、单轴跟踪式、单晶硅电池、多晶硅电池的发电量,在剔除缺测和不合理数据的基础上,对比了不同方式、不同材料下的光伏发电效率,并分析了固定式与单轴跟踪式的优劣与性价比。结果表明,单轴跟踪式光伏发电效率较高,多晶硅效率比单晶硅高,单轴式多晶硅系统性价比最高。

东北高空湿度变化特征及其与地面气温和降水的关系

利用1971-2005年探空和地面观测资料，详细分析了东北地区高空比湿和相对湿度的时空变化特征，并探讨了比湿和相对湿度与地面气温、降水量的关系。结果表明：东北地区比湿空间分布主要受到水汽来源的影响，地面由东南向西北递减，高空由南向北递减；相对湿度受水汽、海拔高度和纬度的共同影响，地面和对流层下层由南向北先减后增，对流层中层由南向北递增，赤峰向通辽延伸的西南一东北向干舌地面最明显，随高度增加逐渐减弱。1971～2005年，东北地区比湿从地面到高空均为增加趋势，对流层中下层的增加趋势更加显著；相对湿度在地面呈显著减小趋势，对流层中层呈显著增加趋势。大气比湿与地面气温在年、季尺度上存在一致的显著正相关关系，大气相对湿度与地面气温在季节尺度上存在显著负相关关系；对流层中下层相对湿度与降水量相关最显著；地面气温升高对东北气候趋于干旱化起了重要作用，高空相对湿度增加有利于降水增加，气温与比湿的相互消长，影响了气候的干、湿变化。

春季东亚高空西风急流变异与东亚夏季副热带季风活动遥相关特征

利用1948-2006年NCAR/NCEP再分析资料,计算了200 hPa纬向风的方差场,定义了春季东亚对流层上层(200 hPa)的西风急流指数JEAS,分析了其与东亚夏季副热带季风强度指数ISMφ的相关关系.结果表明:①JEAS主要反映出春季东亚高空西风急流的强度和东西方向位置的变化,并且与东亚夏季副热带季风存在显著的负相关,当西风急流发生强(弱)的异常时,预示东亚夏季副热带季风在30°N-35°N的江淮流域地区活动偏弱(强);②JEAS与南印度洋经北太平洋至东太平洋地区的夏季200 hPa速度势场呈准大圆路径"+、-、+"显著相关波列,当西风急流偏强(弱)时,一般对应着夏季北太平洋地区的加热场偏强(弱);③西风急流强(弱)的异常,与500 hPa夏季西北太平洋副热带高压在30.N以北的西太平洋地区活动减弱(增强)对应;④当西风急流强时,将强迫出滞后3个月的850 hPa风矢量场的主要分布特征是,亚洲大陆为反气旋性环流,东亚沿岸出现明显的南风负异常,东亚夏季副热带季风较常年弱,反之东亚夏季副热带季风强.

9210工程省级计算机网络与原有气象业务系统间的应用结合

通过网络互联，实现了现有气象业务系统利用卫星网提供的实时观测数据，提高了预报工作的实效性。

加强研究 主动服务 推动中国风电大发展

一引言2007年12月末，经中国气象局批准，吉林省气象局成立了吉林省风能研究与服务中心。吉林省风能研究与服务中心的主要任务是“加强研究、主动服务，推动中国风电大发展”。