中国近50年来日最低气温变化特征研究

利用1951～2000年全国241个测站1、4、7、10月(分别代表冬、春、夏、秋四季)及年平均的日最低气温资料,将中国划分为8个区域,并对不同区域在不同季节的日最低气温的变化特征进行了研究。结果发现:在全球气候变暖的背景下。日最低气温的增温是极为显著的,尤其是20世纪80年代中期之后,北方地区的增温比南方地区和青藏高原更加明显。20世纪70年代中期前后,日最低气温发生了近50年来的第一次变暖突变,此次变暖的趋势并不明显,而是以波动的形式表现出来,80年代中期后,出现了趋势极为明显的第二次变暖突变。研究不同季节的资料还发现,在南方及青藏高原地区夏季日最低气温有下降的趋势。

杭州冬季塑料大棚内气温变化特征及日最低气温预报模型

利用2010-2012年冬季塑料大棚内外气象资料,分析晴天、多云、寡照3种天气类型下的单、双层棚内气温变化特征,采用逐步回归方法构建适于杭州地区的棚内日最低气温预报模型,并对模型进行拟合和预报试验。结果表明:单、双层棚内气温变化趋势基本一致,晴天、多云条件下日变化剧烈,阴雨寡照下较平缓。棚内日最低气温在晴天、多云条件下比寡照时低,易出现低温危害。棚内外日最低气温温差单层棚平均为2.0℃,双层棚平均3.0℃。日最低气温预报模型拟合结果表明,单、双层棚内日最低气温拟合值与实际值的均方根误差(RMSE)分别小于1.0℃和0.5℃,晴天、多云和寡照3种天气类型下,单层棚分别为0.5℃、1.3℃和0.7℃,双层棚分别为0.4℃、0.3℃和0.5℃;实际预报检验表明,模型具有较高的模拟精度和较强的实用性。

中国近50a来日最低气温的时间演变特征

利用 195 1～ 2 0 0 0年全国 2 4 1个测站 1、4、7、10月 (分别代表冬、春、夏、秋四季 )及年平均的日最低气温资料 ,将全国划分为 8个区域 ,并对不同区域在不同季节的日最低气温的变化特征进行了研究 ,通过研究发现 :在全球气候变暖的背景下 ,日最低气温的增温是极为显著的 ,尤其是 80年代中期之后 ,北方地区的增温比南方地区和青藏高原更加明显。 70年代中期前后 ,日最低气温发生了近 5 0 a来的第一次变暖突变 ,此次变暖的趋势并不明显 ,而是以波动的形表现出来 ,80年代中期之后 ,出现了趋势极为明显的第二次变暖突变。通过对不同季节资料的研究还发现 。

贵州高原复杂地形下月平均日最低气温分布式模拟研究

在前人研究的基础上,对以前计算平均日最低气温的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下太阳总辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了复杂地形下海拔高度、太阳总辐射、日照百分率为参数的月平均日最低气温的分布式模型。应用100 m×100m分辨率的DEM数据、1960—2000年贵州省及周边102个气象站常规气象要素观测资料以及NOAA-AVHRR观测资料、10个气象站的太阳辐射量资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年平均日最低气温空间分布。结果表明:(1)局地地形因子对贵州地区月平均日最低气温的影响较大,月平均日最低气温纬向分布不明显。贵州高原复杂地形下年平均日最低气温大部分地区介于7.5～12.4℃之间,1月平均日最低气温大部分介于-0.6～4.1℃之间,7月平均日最低气温大部分介于15.6～21.3℃之间。(2)月平均日最低气温随海拔高度的增加而降低。南坡随坡度的增大而升高;北坡随坡度的增大而降低。在坡向影响上,1～5月、10～12月偏北坡月平均日最低气温偏低,偏南坡月平均日最低气温偏高;7～8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况,北坡高于南坡。

广西西部山区日最低气温短序列订正方法

针对高海拔山区气象台站稀少,研究山区气候较为困难等问题,选择广西西部山区河池市为研究区域,收集该区域内位于海拔800 m以上的6个自动站12月、1月和2月的日最低气温资料,并选择与自动站相关程度较高的气象站为基本站,采用一元回归订正法和差值订正法对这6个自动站逐日最低气温进行订正,并从统计学和订正误差的角度分别对它们进行了比较分析。结果表明:两种方法的订正误差无显著性差异,但由于自动站资料时间序列较短,最低气温的瞬时性及影响因素较为复杂等原因,订正误差较大。

漠河1月份日最低气温和逆温预报指标初探

为提高中国最北部漠河县隆冬季节日最低气温预报准确率,利用地面和高空站点观测资料以及ECMW粗网格的850 hPa气温资料(T850 hPa),利用天气学方法和双线性插值等统计学方法,分析漠河1月份日最低气温(Tmin)与T850 hPa之间温度差△t(△t=Tmin-T850 hPa)与天气形势和天气状况之间的关系,总结出漠河1月份日最低气温预报指标。△t多为负值,所以△t大小也表示Tmin与T850hPa之间的逆温程度。把逆温程度分为A、B、C、D四级。逆温较轻的A级和B级与降雪和冷空气关系密切,逆温较重的C级和D级与晴空和暖空气关系密切。A级△t为-(2-6)℃,B级△t为-(7-11)℃,C级△t为-(12-16)℃,D级△t为-(17-21)℃。已利用这些预报指标成功地预报出2018年1月23-25日漠河-45℃左右的罕见寒冷天气。

莫索湾垦区冬枣大棚温度特征变化及日最低气温预报研究

利用2016年11月至2017年3月莫索湾垦区冬季塑料大棚内外气象资料,对种植冬枣小气候环境温度和相对湿度连续观测,分析棚内外温湿度的差异变化,采用回归分析方法构建适合莫索湾垦区的棚内小气候环境日最低气温预报方程,并进行预报检验。结果表明,晴天、多云条件下日变化剧烈,阴天时较平缓。棚内日最低气温在晴天、多云条件下比阴天时低,易出现低温冷害。棚内外日最低气温差平均为5.5℃。日最低气温预报模型拟合结果表明,棚内最低气温预报值和实际值的均方根误差为1.6℃,晴天、多云和阴天3种天气类型下,分别为1.2℃、1.8℃、1.5℃。实际预报检验表明,模型具有较高的模拟精度和较强的实用性。

新疆冬季日最低气温分布规律

在对新疆近60个气象测站30年冬季逐日最低气温资料分析基础上，总结出新疆冬季日最低气温的统计特征和日最低气温的频率分布特征，在此基础上，揭示了日最低气温的分布规律，因而确定了年极端最低气温的极值分布为Ⅰ型（耿贝尔）分布。这个结论在全疆大多数地区都适用。这对于异常寒冷气温的预测和工程设计及稠油沥青高等级路的抗裂性影响评估等具有实用价值。

浙江省春季茶叶霜冻期日最低气温网格化推算

茶叶的产量和品质,除了受栽培措施和地理条件的影响,气象条件尤其低温霜冻对茶叶的影响也不容忽视。本文以浙江省气象站常规气象观测资料和基础地理信息数据为基础,构建出水平面和复杂地形下月平均最低气温模型,并根据分离综合思想,推算出复杂地形下日最低气温的空间分布,对模拟效果进行了多种误差分析。结果表明,该方法能较好地反映浙江省气温的局地分布特征和宏观分布趋势,月平均最低气温站点模拟值与实测值的相关系数均值为0.92,平均绝对误差均值只有0.34℃;复杂地形下的日最低气温模拟的相关系数最大高达0.9,Willmott一致性系数WIA平均值高达0.74,表明模型模拟精度较高。该研究对开展春季茶树低温霜冻灾害的监测、预警和评估具有深刻意义,同时也能为指导茶农开展低温冻害的防御措施提供参考依据。

北辰地区日最低气温特征及影响因素研究

利用北辰国家一般气象站及周边部分国家站2006—2016年和北辰范围内部分区域自动站2009—2017年1、4、7、10月(分别代表冬、春、夏、秋四季)及季平均的日最低气温资料,对北辰地区日最低气温变化情况及相较于周边地区出现日最低气温异常偏低或偏高值的气象影响因素进行了研究。结果发现:北辰地区日最低气温表现出季节性和局地性差异,与周边地区(天津市区、宝坻)的日最低气温差、夜间最大相对湿度差表现出一定的反相关关系。

不同集成方法对云南日最低气温的集成预报试验

通过前期对ECMWF-thin地面2 m气温在云南不同地区日最低气温各时效预报产品的检验,结果显示数值模式对云南不同地区日最低气温的预报性能,随预报时效延长并非一致性下降,而是呈现波动性降低。本文在此基础上,采用算术平均集成、相关权重集成、误差订正集成、相关权重与误差订正综合集成、预报准确率评分权重集成、准确率评分与误差订正综合集成等方法分别构建6种集成预报模型,并开展对云南省不同地区站点的日最低气温的集成预报试验。结果表明,6种集成方法对云南省不同地区站点日最低气温的集成预报效果均较未经集成的原始预报有明显提升,但不同集成方法对同一地区日最低气温的改进效果不同,同一种集成方法在不同地区的集成预报效果也有所不同;6种集成模型中简单的算术平均集成预报效果相对较差,而既考虑前期相关性和技巧评分,同时又考虑前期预报误差变化的综合集成效果相对较好;值得注意的是随着预报时效的延长,各种集成方法对原始预报效果的改进更加显著,具有很好的参考意义。

日雨量和日最低气温对泥丁生长的影响分析

利用2019-2021年广西东兴市江平镇自动气象站的日雨量与日最低气温观测数据、研究区泥丁田表面土壤盐度及泥丁夜出觅食数量观测资料,基于比例分析的方法,开展日雨量及日最低气温对泥丁生长影响的初步研究。结果表明,在多数情况下,日雨量为中雨以上,或日最低气温低于17℃,均不利于泥丁的生长。

基于极轨卫星的贵州日最低气温遥感推算初探

日最低气温是判断作物是否遭受低温冷害的主要因子,开展日最低气温推算在作物低温冻害保险理赔服务中具有实际应用意义。该文以贵州省为例,选取了2016年2月10日、2023年1月31日(代表冬季)和2017年4月1日(代表春季)贵州省范围内的小时气温、遥感反演的夜间地表温度、地表高程、遥感水汽含量等多源数据,对数据进行预处理和质量控制后,采用相关分析法分析不同数据与日最低气温的线性相关关系,利用相关性显著的地表温度、经度、纬度、水汽含量和高程数据构建了3个不同日期的日最低气温线性推算模型。经验证,使用线性显著参数构建的最优多元线性回归模型推算的2016年2月10日、2017年4月1日和2023年1月31日的最低气温平均绝对误差(MAE)分别为1.224℃、0.894℃和1.727℃,均方根误差(RMSE)分别为1.518℃、1.201℃和2.132℃。表明采用夜间过境的卫星遥感地表温度对推算当日的日最低气温具有较好的效果,该研究对于低温农业保险应用具有一定的实用前景。

基于序贯高斯模拟的日最低气温空间不确定性评估

明确日最低气温对于评估低温对作物的危害、指导人们及时采取补救措施、保障粮食安全具有重要意义.克里格是近地面温度场插值的主流方法,但其平滑效应会导致低值区域被过高估计而高值区域被过低估计.对2011年12月12日冷空气影响下的海南岛日最低气温,采用交叉验证法评估了普通克里格和带漂移的克里格两种插值法的预测精度;并对克里格插值法和序贯高斯模拟法产生的当日海南岛最低气温的空间分布进行对比分析.结果表明:带漂移克里格法的预测精度(r=0.86)并不显著优于普通克里格法(r=0.86);序贯高斯模拟能产生多个等概率的符合数据整体分布和方差函数的模拟结果,模拟结果克服了克里格插值的平滑效应,能够比克里格插值更加真实地反映当日最低气温的空间分布;在低温区域,气温变化小,序贯高斯模拟结果的条件方差小于普通克里格方差;潜在寒害区的空间不确定性能够通过多个序贯高斯模拟实现并加以量化.序贯高斯模拟在低温导致农业气象灾害的评估中具有较高的应用价值.

白洋淀流域未来日最高最低气温变化的统计降尺度分析

大气环流模型(GCMs)预测的气候变化情景空间分辨率低,不能满足气候变化对水资源影响进行评估的需要.利用统计降尺度模型可以解决GCMs预测的气候变化情景空间分辨率低的缺陷.在白洋淀流域应用统计降尺度模型(SDSM),选取日平均气温作为预报量,根据NCEP再分析数据与站点实测数据序列的相关关系选择合适的预报因子,建立大气环流因子与各站点日最高气温和最低气温之间的统计关系.将数据序列分为1961—1975年和1976—1990年两个时段,对SDSM进行率定和验证.最后将Had CM3输出的未来情景降尺度到站点尺度,模拟白洋淀流域未来时期三个时段2020s(2010—2039年)、2050s(2040—2069年)和2080s(2070—2099年)的日最高气温和最低气温时间序列.结果表明:SDSM在白洋淀流域的模拟效果较好.白洋淀流域日最高气温和最低气温在A2和B2两种情景下均呈现上升趋势,且A2情景下的增幅高于B2情景,山区的增幅高于平原,日最高气温的增幅大于日最低气温.

基于集合预报系统的日最高和最低气温预报

根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高(低)气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高(低)气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃(1℃)范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。

西藏山南地区日最高最低气温及气温日较差的变化特征分析

通过对西藏山南地区6个测站1980-2018年近40年的日最高气温、日最低气温及日温差资料的时间和空间上进行分析,结果发现:近40年山南地区6个测站日最高气温和日最低气温年代际变化均呈线性上升趋势,但日最高气温升温趋势明显高于日最低气温,日最高气温趋势变化率为0.479℃/10a,日最低气温趋势变化率为0.334℃/10a;日最高气温在春夏秋冬四季中均呈上升趋势,但升幅不同,冬季日最高气温升幅最快为0.761℃/10a,其次是春季和夏季,而秋季日最高气温变化较缓慢为0.268℃/10a,日最低气温也是冬季升副最明显,为0.428℃/10a,其次是春季和夏季,而秋季日最低气温变化缓慢为0.239℃/10a;山南地区年平均日较差呈现逐年增加的趋势,即每日的最高气温与最低气温差值越来越大;40年来日最高气温春夏秋冬四季均是南部地区的错那升温最显著,日最低气温西部浪卡子升温最显著,隆子站日最低气温升温缓慢,秋季和冬季还有些降温趋势,但不显著;山南地区日最高气温具有明显的8a振荡周期,日最低气温存在着准4a的振动周期。

新疆日最高最低气温缺测资料的插补及检验分析

利用1971~2017年新疆105个国家级气象台站逐日气温数据,建立日最高最低气温资料序列,对此时段内日最高最低气温缺测的站点及次数进行了统计。优先选用本站各类气象资料,使用地面气象观测数据质量控制相关分析及算术平均(温差法)、线性回归等数理统计方法,完成新疆101个国家级气象台站(除阿克达拉站、乌鲁木齐牧试站、塔中、吐鲁番东坎)缺测站次的日最高最低气温插补。结果表明:在进行日最高最低气温缺测资料的插补时,应先使用地面气象观测数据质量控制相关分析法对缺测数据进行再次质量控制,可直接完成多站的插补;在使用数理统计方法对数据进行插补时,应优先选用本站数据进行插补,以减少因地域和气候差异而造成的误差;提高观测人员职业素养和加快观测现代化建设,可以明显降低数据的缺测率;本文完成了除阿克达拉、乌鲁木齐牧试、塔中、吐鲁番东坎四站外的101个国家级气象台站1971~2017年日最高最低气温资料序列的建立并列出结果,为科研工作者和统计工作者提供了一定的基础数据支撑。

海南岛日最低、最高气温空间插值研究

为探索适用于海南岛日最低、最高气温空间插值的方法,研究以经度、纬度、海拔、坡度、坡向、海陆距离、NDVI等为环境变量,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWRK)、多元线性回归克里格(multiple linear regression-Kiging,MLRK)和地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)等4种方法对海南岛2016年1月1日—6月30日的日最低、最高气温进行了插值。结果表明:4种方法对日最低气温插值的总的平均绝对误差:MLR>GWR>GWRK>MLRK,但GWR、GWRK、MLRK对日最低气温插值的总的平均绝对误差十分接近,对日最高气温有相同的规律。MLRK对日最低、最高气温的总体平均绝对误差分别为0.50℃和0.73℃。GWRK、MLRK对逐日最低气温插值的平均绝对误差也十分接近,对日最高气温也有相同的规律。无论是对日最低气温还是对日最高气温,MLRK、GWRK插值空间分布的主要差异均在站点稀疏的山区。因此,在海南岛,宜采用多元回归克里格(MLRK)对日最低、最高气温进行空间插值。

吉林省冬半年极端最低气温频数的气候特征分析

采用1966-2015年吉林省冬半年46个台站逐日最低气温资料,对吉林省近50 a来极端最低气温频数的时空变化特征进行分析,结果表明:1966-2015年吉林省冬半年极端最低气温频数变化一致,均呈减小趋势,1980年前后发生了明显突变;近50 a来最显著的减小趋势位于通化地区南部,最不显著的减小趋势位于白城地区,较弱的减小趋势位于白山和延边地区;吉林省冬半年极端最低气温标准差的分布存在一定的南北差异,其中白城地区极端最低气温频数的离散程度较大,白山地区极端最低气温频数离散程度较小;吉林省冬半年极端最低气温事件频数的空间差异明显,各个地区近50 a来冬半年极端最低气温频数均呈现波动变化,但变化幅度及趋势不一致,所出现的极端最低气温频数异常增多和减少年份均不一致。