北京降水特征及北京市观象台降水资料代表性

将北京分为城区、郊区、南部山区及北部山区4个区域,利用14个观测站1978—2010年共33年的月降水量资料,分析了不同区域降水年变化和夏季降水特征及其差异。结果表明:各区域年平均降水量存在较大差异,郊区降水量最多(620 mm),城区与南部山区降水量较少,而北部山区降水量最少(476 mm);城区与南部山区的年降水量较接近,二者与郊区和北部山区都有显著差异。4个区域的降水量都表现出减少趋势,郊区最明显(47 mm/10 a),北部山区的减少趋势最小(0.7 mm/10 a)。对4个区域夏季(6—9月)降水量分析发现,城区与南部山区具有较好的一致性,二者与郊区和北部山区具有显著差异。均方根偏差和相关系数的计算结果表明:北京市观象台与城区和南部山区的降水年变化和夏季降水特征差异均不显著,而与郊区和北部山区有显著差异,说明北京市观象台降水资料对城区和南部山区具有最优代表性,而对北部山区和郊区的代表性较差。

影响水文资料代表性因素分析

文章分析了黄河宁蒙河段1981年大洪水对确定水文站标准断面、1991~2005年资料对枯、丰水时期划分影响,2002年起黄河各水库联调,进行黄河调水调沙试验,河流水沙特性变化,并探讨影响水文资料代表性因素。

优选GM(0,N)模型在大连市城区需水预测中的应用

重点考虑历史资料代表性和社会经济发展不确定性对大连市城区进行需水预测,即先对研究区域历史资料代表性进行审查,审查结果表明1995、2000年资料代表性不足;再经灰色关联分析法和模型物理意义审核两轮筛选,最终保留5个主要相关因子用于需水预测建模;最后采用资料代表性稍有差异的两组数据,基于GM（0,N）构建了需水预测对比模型,结果表明选取代表性更强的资料有利于提高预测精度。此外,考虑社会经济发展不确定性影响,给出了三种发展模式下的大连市社会经济发展指标预测值,利用优选出的GM（0,N）模型预测大连市城区2020、2030年需水量将分别达到11.84×108~13.43×108 m3、14.06×108~16.23×108 m3。

南岳高山站风对湖南2011年6月两例暴雨过程的指示作用

使用1954—2011年南岳高山站风观测资料、2005—2011年4—9月湖南省气象要素观测资料、1954—2011年NCEP/NCAR全球再分析资料(2.5°×2.5°)以及2011年6月NCEP分析资料(1.0°×1.0°),从季节变化和年际变化等方面,论证南岳高山站资料对对流层低层环流场的代表性,进而分析其风场演变特征对湖南两例不同类型暴雨过程的指示作用。结果表明:湖南处在南岳高山站风资料与全球再分析资料的年际相关、季节内相关大值区中心附近,高相关区始终位于各季节盛行风的下风方,夏半年资料的相关性好于冬半年,其中以夏季(6—8月)最好;南岳高山站各气象要素与湖南各探空站850 hPa的温度、温度露点差、风向、风速均有正相关关系,其中以温度的相关性最好,风向、风速及温度露点差的相关性相当,相关系数在0.49～0.74之间。

水文站巡测实例分析

针对水文站测验工作实际情况进行巡测分析 ,以达到减轻日常工作量、拓宽水文服务领域、扩大水文社会影响力的目的。

碧水水文站巡测方案探讨

以碧水水文站为实例,针对该站测验工作实际情况,进行水文巡测方案误差分析,从而减轻日常工作量,拓宽水文服务领域,真正体现水文在社会的价值所在,从而更好的服务社会。