高寒草原针茅枯黄期主要限制因子分析及模型构建

【目的】探明1999—2020年三江源区兴海县高寒草原针茅枯黄期的变化特征及其与气象因子的关系,为兴海县及类似地区牧草资源的合理利用与生态环境保护提供依据。【方法】利用三江源区兴海县气象局观测的1999—2020年高寒草原牧草物候期资料及同期气象资料,对高寒草原牧草枯黄期变化趋势进行分析,利用相关分析法对牧草枯黄期与前期气候因子进行分析,利用回归分析法构建了牧草枯黄期预报模型。【结果】(1)三江源地区兴海县高寒草原西北针茅牧草平均枯黄日期为9月4日,最早与最晚日序差值达22 d。(2)1999—2020年近22年三江源区兴海县牧草枯黄期呈明显的提前趋势。【结论】回归分析表明,牧草枯黄期变化主要受到气温的限制,所构建的枯黄期模型可较好反映针茅牧草枯黄时间早晚与相关热量因子变化的规律。

青海省近40年雷电灾害时空分布规律

应用青海省1981-2020年以来的雷电灾害资料,统计分析了青海省近40年来雷电灾害的时空分布和时间变化规律。结果表明:青海省的年雷电灾害发生次数及雷电灾害引起的人员伤亡和财产损失情况均随着年代的增长先增加后减少;5-9月是雷电灾害的频发期,占全年雷电灾害比例的96.1%;青海省的雷灾事故发生具有较强的区域性,西宁市辖区是雷电灾害发生次数和密度最大的区域。文章最后提出了一些雷电灾害事故的主要防御措施,分析结果对青海地区雷电灾害的防御具有一定的参考价值。

玉树市空气质量和气象因子的相关分析

利用2017—2018年玉树市逐日地面气象观测资料、探空气象站逆温资料环境监测站监测大气污染物浓度日均值和环境空气质量指数(AQI)监测数据,分析玉树市暖季和冷季的空气污染特征及空气污染物及其与气象因子间的关系。结果表明:玉树市年均AQI为55.7,暖季AQI为54.4,首要影响气象因子为负相关的相对湿度;冷季AQI为56.7,首要影响气象因子为正相关的10m平均风速;主要影响AQI值的风向为NNE和W。年均AQI为优、良的出现概率分别为41.35%、56.15%,轻度污染有7d,中度污染仅有1d,无重度污染;冷季空气质量较暖季差,污染日都出现在冷季;影响玉树市空气质量的首要污染物为PM 10,其次为O 3;影响污染物PM 10的首要气象因子为负相关的相对湿度,其次为负相关的日最低温度,主要影响风向为W和NNE。

环青海湖地区夏半年极端降水时空特征及其对大气环流因子的响应

利用环青海湖地区8个气象站点1961—2018年逐日降水数据,分析了该地区夏半年降水量和极端降水指标的时空变化和大气环流特征。结果表明:近60 a环青海湖地区夏半年降水量呈显著增加趋势;极端降水事件各项指标(夏半年的极端降水量、极端降水日数、极端降水强度、1日最大极端降水量、极端降水事件频率)呈上升趋势,尤其是2005年以来各项极端降水指标上升趋势特别明显。21世纪初期是环青海湖地区的降水突变期,夏半年降水量和极端降水事件多项指标均在这一时期发生了突变。通过对极端降水指标与环流变化的关系研究发现,南极涛动指数(AAO)、西太平洋副高强度指数(WPSH)与极端降水指标显著正相关。在2006年前后南极涛动指数(AAO)和西太平洋副高指数(WPSH)发生比较明显的转折性变化,最终导致环青海湖地区夏半年极端降水各项指标在2006前后出现比较明显的突变。环青海湖地区夏半年降水量和极端降水量均存在6 a的短周期和16 a左右的长周期。环青海湖地区夏半年极端降水量和极端降水日数均表现为西部较东部显著的空间变化特征。

基于卫星遥感和GIS技术的区域大气污染监测研究

采集遥感影像信息,利用最大似然分类法,分类影像信息,校正遥感影像采集的信息,建立被校正影像与参考图之间的关系。在此基础上,利用GIS技术模拟大气污染扩散,考量大气污染指标与种类,得到空气质量综合指数,以此实现区域大气污染监测。以监测PM2.5和PM10污染指标值为实验对象,实验对比结果表明,此次设计的区域大气监测方法监测到的PM2.5和PM10指标与实际值相差小,传统方法测得的值与实际值相差较大,证明此次设计的基于卫星遥感和GIS技术的区域大气污染监测方法比传统方法监测精度高,具备实际应用意义。

近58年环青海湖地区不同等级降水量变化特征研究

本研究利用环青海湖地区8个气象站点1961~2018年逐日降水数据,采用气候统计诊断方法,研究分析了该地区夏半年降水量和各等级降水的变化特征。结果显示:环青海湖地区夏半年降水量呈显著增加趋势;不同等级降水的降水量呈增加趋势,其中大到暴雨和中雨呈显著增加趋势,小雨呈缓慢增加态势;不同等级降水的降水强度同样呈增加趋势,其中大到暴雨增加缓慢,中雨和小雨显著增加;不同等级降水的降水日数变化中,大到暴雨和中雨显著增多,小雨呈减少态势。不同等级降水量占比变化分析显示:小雨占比呈下降趋势,中雨、大到暴雨占比呈显著上升趋势。环青海湖地区大到暴雨和中雨降水量增加显著,强降水量的增加是环青海湖地区夏半年降水量增加的主要来源。

气象微信志愿者联盟在气象服务中的应用成效分析

玉树州气象部门传统发布渠道存在限制因素较多,如短信库需长期投入,人力资源需要不断更新,导致如若短信库更新不及时,预警信息实际接收人数大打折扣;现有渠道无法通过手机短信实现气象信息的实时性以及产品多元化发布,一些发布渠道受地域、时间限制;最为主要的是传统发布方式难以解决少数民族语言问题,服务深入和普及较难。因此,一种方便、能够普遍适用和解决服务矛盾的服务渠道开辟迫在眉睫。"玉树气象微信志愿者联盟(以下简称:微联盟)"利用微信传媒方式,拓宽公共气象服务渠道,提高公共气象服务的覆盖面,突破气象信息服务"最后1km"和"盲区",解决少数民族语言问题,切实解决城乡气象服务"灯下黑",努力促进城乡气象服务均等化的重要实践。

三江源腹地玉树地区生态气象高质量发展路径思考

立足青海省玉树藏族自治州生态气象服务能力建设现状,对标气象高质量发展目标,提出了“强化生态气象科技支撑、完善生态气象监测网络、加强部门精准合作”等推进玉树州生态气象高质量发展的思考与建议。

1987年~2020年长江源园区湖泊面积变化特征及气候影响分析

利用1987年~2020年五道梁气象站气象监测数据为代表长江源园区气候变化代表资料,并基于GEE平台,结合水体频率方法提取了长江源园区面积大于4 km2的46个长时间序列湖泊面积,对34a来长江源园区湖泊面积变化特征及其气候影响分析,结果显示:近34a来长江源园区湖泊面积显著扩张,平均每年增加扩张33.36 km2,2020年较1987年总湖泊面积增长1131.36 km2,增长率为39.6%;2004年前后,长江源园区气候发生突变,气候暖湿化趋势加剧,导致长江源园区湖泊面积极显著扩张,2004年~2020年湖泊面积扩张率较1987年~2003年增加39.41 km2/a;长江源园区湖泊面积变化与年降水量、年平均气温显著(P<0.01)正相关。年降水量增加、年平均气温升高导致冰川融水增多,是引起长江源园区地表水资源增加的主要影响因素。

1998—2020年青海致灾雷电日的气象环境参数特征研究

选用青海省1998—2013年雷暴日、2008—2020年闪电、1998—2020年探空和雷电灾害资料,分类统计一般和较大及以上致灾雷电日,采用主成分分析法和基于主成分的权重指标得分法,对比分析两类致灾雷电日的气象环境参数特征。结果表明:1998—2020年青海省致灾雷电日主要分布在青南牧区和东部农业区,呈东南较多,西北较少态势;年变化为多峰振荡型,总体呈下降趋势,有明显季节性变化,主要出现在夏季(6—8月),秋末和冬季出现概率较小。基于主成分确定权重指标得分法,发现一般致灾雷电日气象环境参数中高荷载值为0~6 km风垂直切变、0~6 km风速差和高原修正K′指数;较大及以上致灾雷电日中高荷载参数为0~6 km风垂直切变、0~6 km风速差和700 hPa假相当位温(θ_(se-700 hPa))。其中,0~6 km风垂直切变和0~6 km风速差在两类致灾雷电日中都起主导作用,说明其值的变化对致灾雷电日的发生与否有一定指示意义。

2015年8月青海省气象灾害特征分析

2015年8月,青海省出现了近7年罕见的一次气象灾害,其显著特点为种类单一,但频次高,造成的经济损失巨大。月内气象灾害共发生32起,主要包括17起暴雨洪涝、12起冰雹、3起泥石流,这些气象灾害发生地主要分布在青海省北部地区。经分析发现,导致青海省气象灾害的原因为北方冷空气和副热带高压边缘暖湿气流的耦合作用,使得该月青海省气温普遍偏高,偏北位置提前出现大范围强降雨及降雨不均。基于此,对2015年8月青海省发生的主要气象灾害特点及预报服务情况进行较为系统的分析与总结,旨在为今后青海省气象预测和灾害预防工作提供参考资料。