气候变化背景下淮河流域干旱演变特征

[目的]淮河流域是我国主要的粮食生产基地,明晰流域内干旱演变特征及其极端性对科学开展旱灾防御治理具有重要作用。[方法]基于淮河流域1971-2015年降水数据,计算3个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),结合反距离权重空间插值法、气候倾向率、游程理论对干旱时空演变特征及其特征变量进行了分析。[结果](1)四季中,春、秋季呈干旱化发展趋势,且秋季速率明显大于春季,夏、冬季呈湿润化趋势,夏季速率大于冬季。(2)全区各季平均干旱频率均在30%左右。空间上,春季流域北部湿润化,南部干旱化;夏季流域北部干旱化,南部湿润化;秋季大部分地区气候倾向率为负值,正值区仅在江苏北部出现;冬季大部分地区呈湿润化趋势。(3)干旱特征变量中,干旱历时与干旱次数的空间分布特征相反;烈度峰值高值区与干旱历时、干旱烈度在流域东北部空间分布较为一致;流域东南部烈度峰值高值区较干旱历时和干旱烈度向东南部略有偏移。[结论]流域内秋季干旱化趋势明显,冬季呈湿润化发展,春夏季干旱演变存在地区差异,区域内干旱呈现极端化发展趋势。

吉林省参考作物蒸散演变特征及气候成因定量分析

参考作物蒸散是能量平衡和水分循环的重要环节,明晰吉林省参考作物蒸散演变特征及成因,有助于理解气候变化对水文循环的影响和科学开展灌溉。根据吉林省28个气象站1970-2019年的逐日气象数据,利用Penman-Monteith法、去趋势法探究考蒸散演变特征及其定量化成因。结果表明:近50 a中,吉林省年平均参考作物蒸散呈不显著的增加趋势,四季中,夏季蒸散减少,其他季节蒸散不同程度增加。近50 a中,吉林省各气象因子变化差距明显,年、季平均气温和水汽压差增加,风速和日照时数减少,其中风速和水汽压差的变化幅度明显大于气温和日照时数;吉林省年均蒸散变化由水汽压差和风速主导,各因子正贡献略超过负贡献,使年均蒸散呈弱增加趋势。春季平均蒸散演变主要由水汽压差和风速驱动,夏季平均蒸散由水汽压差、风速和日照时数共同驱动,秋、冬季平均蒸散演变是由水汽压差和风速驱动。空间上,西部地区年蒸散的变化主要由风速驱动,中部年均蒸散同时受到风速和水汽压差变化影响,东部由水汽压差变化驱动。吉林省西部春季蒸散变化主要由风速驱动,中部和东部春季蒸散由水汽压差主导;西部和中部地区夏季平均蒸散由日照时数主导,东部则主要由水汽压差驱动;西部和中部秋、冬季蒸散变化主要受风速影响,东部主要由水汽压差的变化驱动。

江苏可吸入颗粒物爆发式增长污染特征分析

文章利用环境监测资料、FNL资料、GDAS1资料对2014-2019年江苏省可吸入颗粒物爆发式增长污染过程(EGIPM)的特征及成因进行分析。结果表明:(1)江苏省EGIPM的发生与气象条件和人为活动有很大关系。时间上呈逐年下降趋势,空间分布上复杂多变,无一致性规律。当空气质量为轻度污染及以下时,可吸入颗粒物更易出现爆发式增长。(2)首要污染物为PM_(2.5)的EGIPM,其污染日持续时间长于首要污染物为PM_(10)的过程。可吸入颗粒物增长速度PMRR_(10)明显高于PMRR_(2.5)。(3)造成EGIPM的4种地面天气形势分别为高压控制型、低压辐合型、冷锋南下型和均压场型。均压场型出现的频率最高,冷锋南下型影响范围最广。(4)不同首要污染物来源不同,PM_(2.5)主要来自中低层近距离输送,PM_(10)主要来自高空远距离沙尘输送。

多时间尺度下黑龙江省1980—2014年干湿演变特征及主导因子分析

利用黑龙江省1980—2014年28个气象台站常规观测资料,计算得到全省的相对湿润度指数。运用ArcGIS反距离权重空间插值法、趋势系数及相关分析法对全省作物生长季及各个季节干旱分布、干湿发展趋势及主要影响因素进行具体分析。结果表明:就相对湿润度指数年际分布而言,生长季干旱主要集中在2000—2010年,夏季和秋季干旱主要集中在1995年之后,春季干旱则在全时段均有发生,其中重旱和特旱居多;就相对湿润度指数变化趋势而言,春季全省整体呈微湿润化的趋势,冬季呈显著地湿润化发展趋势,其余时段则呈现干旱化发展,但不同时段空间差异显著;分析降雨量、潜在蒸散量与相对湿润度指数的相关系数发现,降雨量始终是黑龙江省生长季及各个季节相对湿润度指数变化的主导因子,但夏季潜在蒸散量的影响有所增加。

近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化

水分盈亏是区域干湿气候划分的重要依据。基于淮河流域63个气象台站1957—2014年逐日观测数据,运用累积距平、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析及ArcGIS反权重空间插值法,结合Penman-Monteith蒸散计算模型获得淮河流域水分盈亏量的周期特征、突变特征及其时空分布特征,并分析其主要影响因子。结果表明:(1)水分盈亏月变化基本符合5月最低,7月最高。(2)从季节分布来看,水分亏缺面积秋季>春季>冬季>夏季,亏缺程度春季最强。从平均年水分盈亏量分布来看,水分盈亏量由南向北递减。且不论季节还是年状况,山地及河流对区域水分盈亏量的南北递减存在滞后作用。(3)从各因子气候倾向率的时空分布来看,江苏东南部、山东西部、河南大部、湖北中部水分盈亏量变化的主导因子为潜在蒸散量,其他区域的主导因子为降雨量。(4)淮河流域水分盈亏量存在周期特征,第一主周期为10a。

吉林省蒸发皿蒸发量时空变化特征及其成因定量化分析

为了分析气候变化背景下吉林省蒸发皿蒸发量时空变化特征及其成因,利用吉林省45个气象站1970-2014年的蒸发皿资料,分析45 a蒸发皿蒸发量的变化趋势,同时结合其他常规气象资料定量化分析了影响蒸发皿蒸发量变化的因素。结果表明:过去45 a中吉林省年蒸发皿蒸发量呈显著下降趋势(-22.49 mm/10 a)。四季中,春季蒸发皿蒸发量减少的最多,而其他3个季节中虽有小幅上升,但并不显著。影响吉林省地区年蒸发皿蒸发量变化主导因子是风速和水汽压差,由于负贡献超过正贡献,导致45 a中年蒸发皿蒸发量呈下降趋势。影响春季蒸发变化的主导因素是风速,而夏、秋、冬3个季节中的主导因素则是水汽压差。空间上,影响吉林省西部和中部蒸发年变化的主导因子是风速和日照时数,而南部地区则是水汽压差。四季中,风速和日照时数是影响多数气象站春季蒸发变化的主导因子,其他季节中水汽压差的正贡献是影响蒸发变化的主导因子。

数形结合的二次函数学习体会

二次函数是初中数学中的基本函数，在高中学习中涉及点并不多，而高考中又多出现二次函数的解题。二次函数是贯穿初中数学教学的重点。更是学生学习中的一个难点。因此多方法应用于二次函数的解题，对我们初中生来说能更好地理解知识，更容易解题，二次函数也会化暗为明。

2019年9号台风“利奇马”倒槽暴雨过程初步诊断分析

利用地面常规观测资料和FNL再分析资料(分辨率0.25°×0.25°),从环流背景、水汽输送、动力条件、热力条件及冷空气侵入作用等方面,对宿迁市2019年8月10—11日大范围大暴雨过程进行诊断分析。结果表明:这次大暴雨过程是台风倒槽和冷空气结合导致的;“利奇马”台风西南侧西南季风暖湿气流,以及副高南侧东南风气流双水汽通道为此次台风倒槽暴雨过程输送了充沛的水汽和不稳定能量;这次暴雨形成的重要机制是冷空气的侵入使台风外围环流斜压性增强,垂直风切变增强,导致对流不稳定能量及潜热能释放。

宿迁地区2021年4月30日风雹天气的特征分析

利用MICAPS常规资料、雷达数据以及FNL再分析数据,分析了2021年4月30日宿迁地区一次风雹过程,得出以下3个结论:(1)此次强对流过程的主要环流背景是高层深厚的东北冷涡稳定少动,冷涡底部的前倾槽带来强盛的西北急流,低层西到西南气流输送暖湿空气。地面辐合线是对流过程中重要的触发条件,地面气旋的东移南下在强对流的移动过程中起着重要的作用。(2)此次强对流过程宿迁地区水汽条件差,不稳定层结特征明显,垂直风切变条件好,低层辐合,高层辐散的环境条件以及长时间的强上升运动,使得宿迁地区强对流活动是干对流,出现雷暴、大风和大冰雹。(3)在雷达图上,高耸的强回波、反射率因子和VIL的大值以及中尺度涡旋都是此次冰雹关键的预警特征。

基于SPI指数的近55a淮河流域旱涝时空分布

基于淮河流域63个气象站点的实测降雨资料,将淮河流域分成4个区域,分析不同时间尺度的标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI),并结合ArcGIS反权重空间插值法、经验正交函数对淮河流域旱涝情况的时空分布进行研究。结果表明:淮河流域呈变涝趋势;不同时间尺度的SPI值的年际分布显示,整体呈变涝趋势,但不同季节之间存在差异;春季、秋季的干旱加强,夏季、冬季的洪涝增加。

宿迁3次突发性空气重污染过程对比分析

利用空气质量资料、常规观测资料、NCEP1.0°×1.0°再分析资料,应用数理统计、天气学等方法对宿迁市3次突发性重污染天气进行对比分析.结果表明:①宿迁“突发”空气重污染时,AQI级别由前一日的一、二级至第2日转为五级以上,AQI值迅速上升.②3次空气重污染过程天气背景相似,高层为宽广平直的偏西气流,地面受高压控制,中低层风向和温度平流突然转变,且都有深厚的逆温层结;持续变化较小的气压梯度、较低风速、温度日较差及相对湿度的增大(150328过程(即2015年3月28日—4月1日污染过程)除外)为颗粒物浓度迅速增长提供了条件.③大气稳定度级别迅速变高和混合层高度迅速降低并维持,对污染物快速聚集有显著影响.④物理量诊断表明,污染发生前期上空为弱上升运动,随后迅速转为下沉运动,或气流下沉运动区域迅速扩大、升高,是空气质量迅速转差的重要动力因素.⑤内蒙古地区的沙尘远距离输送形成的污染,是造成150328过程与另外两次过程明显不同的主要原因.