The Change in the Maximum Wind Speed and the Impact of it on Agricultural Production

Using the data on the maximum wind speed within ten minutes every month in the period 1971-2009 in Zhucheng City of Shandong Province, we conduct statistical analysis of the maximum wind speed in Zhucheng City. The results show that over thirty-nine years, the annual maximum wind speed in four seasons in Zhucheng City tends to decline. The annual maximum wind speed declines at the rate of 1.45 m/s every 10 years. It falls fastest in winter, with decline rate of 1.73 m/s every 10 years; it is close to the average annual maximum wind speed in spring and autumn, with decline rate of 1.44 m/s and 14.8 m/s every 10 years, respectively; it falls slowest in summer, and the extreme value of the maximum wind speed occurs mainly in spring. The curve of changes in the monthly maximum wind speed in Zhucheng City assumes diminishing shape of "two peaks and one trough". We conduct preliminary analysis of the windy weather situation, and put forth specific defensive measures against the hazards of strong winds in the different periods.

高海拔深切峡谷典型季节风参数日变化特征

为确定高海拔深切峡谷典型季节风特性参数的日变化特征,依托青藏高原某横跨雅鲁藏布江的大跨度桥梁为工程背景,开展桥位风特性现场实测,选取冬季、夏季没有较强天气系统作用的典型时段,统计分析风速、风向、风攻角、风速剖面等平均风参数,采用db8小波提取时变平均风速,通过非平稳风速模型分析紊流强度、积分尺度、紊流功率谱等脉动风参数。研究结果表明:峡谷风场风速、风向均呈现以天为周期的规律波动,风速在凌晨和上午相对较小,不同季节风速起落时间不一致,夏季、冬季风速分别在10:00、12:00开始逐渐增加,在20:00、21:00后开始快速减小,夏季风向基本稳定,冬季风向在15:00存在突变,风攻角与风速、风向显著相关,在冬季先减后增、15:00取最大负值,夏季相反;冬季风速剖面显著变化、夏季趋于平稳,指数律模型不能准确描述峡谷风速的垂直分布规律;夏季紊流强度趋于平稳,冬季先减后增、12:00取最小值,实测横风向、竖向紊流强度与顺风向比值高于规范推荐值;冬季、夏季紊流积分尺度变化趋势相同且与风速变化趋势一致,实测积分尺度远小于规范推荐值;归一化功率谱峰值频率随时间变化先减后增,功率谱可采用统一形式进行描述,并考虑其在频域内分布随季节、时间改变产生的偏移效果。

南海海表温度日变化特征及其影响因素研究

利用国家海洋环境预报中心的逐时海表温度(SST)数据和欧洲中期数值预报中心的ERA5数据集研究了南海海表温度日变化(DSST)的特征及其影响因素。研究结果表明:南海区域的DSST平均为0.56℃,总体呈纬向分布,近岸海域DSST幅度较大,但超过1.5℃的日增暖事件发生频次较少;南海DSST具有显著的季节变化特征,总体表现为春季最大(约0.7℃),冬季最小(约0.2~0.3℃);净辐射通量日变化和风速的季节变化是影响南海DSST季节变化的主要原因,南海月平均DSST与净辐射通量日变化的季节变化具有很好的一致性,DSST随着净辐射通量日变化的增加而增大,但DSST与风速的变化关系则相反;南海季风对南海DSST的季节变化也有着重要影响;南海SST具有明显的日循环特征,通常在每日16时到达峰值,08时到达谷值;影响南海SST日循环的主要因素为净辐射通量的日循环,风速日循环的影响相对较小。

北京城区城市热岛的多时空尺度变化

利用气象台站数据分析北京城郊气温和城市热岛(UHI)强度的年变化及风速对北京UHI的影响;同时分析北京5个城市站点UHI在不同季节的日变化特征。结果表明,近44 a来北京市区与郊区的多年平均气温和UHI强度均呈增加的趋势。风速的降低促进北京城区的UHI出现增加趋势。风速对UHI的季节变化影响也很显著。2005年北京UHI日变化呈现了明显的夜间强,午间弱的特征,尤以天安门和公主坟站点的UHI日变化明显;冬季UHI强度比其他季节相应时次的UHI都强,且冬季UHI日变化幅度最大,夏季日变化幅度最小。

兰州东部地区冬季地面风场特征

根据1996年12月在兰州市东峡口及东部山区多个观测点的地面风观测资料,分析了各个观测点的风向频率、静风频率、平均风速、风向和风速的日变化特征,以及地面流场特征.结果表明,冬季兰州东部地区的最多风向为东风或偏东风,静风频率比较高,平均风速较小,不同地点的风向日变化规律不尽相同,盆地内风速日变化幅度较小,东峡口及其东部山区的风速具有明显的日变化.东峡口处风速在傍晚迅速增大,夜间风速较白天变化为小,上午开始减小,下午达到最小.而东部山区风速午后增大,傍晚达到最大,随后减小.采用变分分析方法得到该地区的地面流场多为平行的东风或偏东风型流场,也有辐合型、辐散型及切变型流场出现。

梅雨锋强降水与低空急流日变化的观测分析和数值模拟

利用地面加密自动站逐小时观测资料和ERA-Interim再分析资料,分析了2011年6月江淮流域的5次强降水过程和西南低空急流的日变化特征。发现强降水的日变化与西南低空急流的日变化一致:02—08时增强,14时减弱。这主要是由于夜间边界层内的惯性振荡,导致西南低空急流增强从而使得梅雨锋水汽通量辐合增强,降水增强;而白天由于边界层混合摩擦力增大,致使西南低空急流减弱或消失,降水减弱。WRF数值模拟试验不仅重现了观测的日变化特征,而且证实了江淮暴雨和西南低空急流的日变化主要是由非地转风的日变化造成:白天边界层混合强,风为次地转;而夜间边界层混合消失,气压梯度力和科氏力平衡的惯性振荡使得风为超地转。

热带海表风速与海表温度日变化关系分析

利用热带测雨卫星（TRMM）搭载的微波成像仪（TMI）探测结果，在像元分辨率上同步反演的10年海表温度（SST）和海表风速（SSW）资料，研究了热带地区非降水条件下SSW变化对SST日变化的影响。结果表明热带地区SST日变化显著，SST日最小值多出现在早晨03：00（当地时间，下同）至06：00，日最大值多出现在午后17：00至19：00，SST日绝对振幅为1．9～3．4℃，日相对振幅为5％～7％。SSW变化对SST日最小值和日最大值的出现时间及SST日振幅均有明显的影响，且均呈现出区域性差异。热带地区SST日绝对振幅随SSW增大而减小，当SSW增加至9m／s之后，SST日绝对振幅变化不再明显；二者符合特定的正弦函数关系。在风速小的情况下，暖池区域平均SST日绝对振幅异常减小了0．16℃；在风速大的情况下，秘鲁沿岸区域平均SST目绝对振幅异常增大了0．17℃，且SST随时间变化波动较大。上述研究结果为下一步研究海表感热和潜热日变化打下了基础。

考虑风速波动特性的VMD-GRU短期风电功率预测

提高风电功率预测的精准度能为大规模风电并网提供安全保障,为此提出一种考虑风速波动特性的短期风电功率组合预测方法。首先,定义5种风速波动类型,对数值天气预报中的历史风速序列进行波动类型划分,得到不同风速波动类型的天气时段;其次,将这些天气时段对应的历史风电功率序列进行分类,采用变分模态分解算法对各类风电功率序列进行分频计算,得到特征、频段互异的多个子模态;然后,利用门控循环单元神经网络建立每个子模态预测模型,将各个子模态预测结果进行叠加,得到风电功率预测值;最后,对待测时段的风速序列进行波动类型划分和识别,选取相匹配的功率预测模型计算出最终预测值。利用某实际风电场的数值天气预报风速数据和功率数据进行仿真分析,验证所提组合预测方法的有效性。

近50年西北地区风速的气候变化特征

利用西北地区125个气象观测站1960～2009年的日平均风速资料,采用线性趋势分析、M-K突变检验和EOF分析等方法,研究了近50年西北地区风速的气候变化特征。结果表明,西北地区风速存在北大南小的分布特点,大部分地区的年平均风速在1～4 m/s,小值区位于新疆的塔里木盆地,大值区主要分布在我国中蒙边境地区;年平均风速的减小率均在0.1 m/(s.10 a)以上,其中新疆的西北部、新疆的东南部和内蒙古的西部风速减小趋势最显著;风速的月变化呈明显的单峰型分布,4月份的风速最大;年平均风速整体呈减小趋势主要是由于日平均风速<3 m/s的日数呈显著增加趋势;青海、甘肃和新疆均出现突变点,突变时间分别为1993、1982和1981年;风速主要呈现出整体一致和"负正负"的变化特点。

风沙对策勒开花期棉花光合特性的影响研究

为评估风沙灾害对策勒棉区开花期棉花生长的影响,以‘新陆中21号’为供试品种,2011—2012年在新疆策勒荒漠草地生态系统国家野外科学观测研究站农民常规栽培模式田内进行风沙对比观测试验,研究经纱网保护、水洗处理与自然状态下开花期棉花单叶的净光合速率、气孔导度、蒸腾速率、胞间CO2浓度等光合特性日变化的差异。结果表明:风沙对棉花生长的危害不仅仅是降尘附着在棉花叶片上降低了叶片接受光合有效辐射的效率,减少叶片对二氧化碳的吸收,减缓叶片上水分的蒸腾速率,而引起叶片光合速率下降。而且还有风沙流在长期吹袭叶片时,其所含沙粒直接打击棉花植株,使其生理结构受到损伤,阻遏其碳同化能力,降低了棉花的物质积累,进而使棉花生长受到影响。

1960-2004年南京市风速变化及其成因研究

利用南京、高淳、江宁、江浦、六合、溧水六个地面站1960—2004年逐日平均风速数据资料,分析了南京市平均风速的时空变化特征及其可能原因。其结果表明:近45年来南京市年平均风速为2.61m/s,最大平均风速出现在3月,为3.08m/s,十月的平均风速最小,为2.45m/s。一年四季中,春季的平均风速最大,为2.93m/s,秋季平均风速最小,为2.50m/s,呈现出"春季大,秋季小"的季节分布类型。近45年间各季节与年平均风速的年代际变化趋势基本一致,都呈现出波动性变化及总体减弱的趋势。在空间上,南京市平均风速呈现出"南大北小"的地理分布格局。风速的变化,主要是由于全球气候变暖下中国乃至亚洲大气环流的变化而引起的局地环流的变化。此外,强冷空气南下次数和强度的减小、台风的减少、观测环境的影响、仪器性能的差异以及统计时次的变更等也是引起南京市风速变化的原因。

我国风蚀区风速日变率时空变化特征

基于我国风蚀区239个气象站点逐时风速数据,采用谐波分析方法分析我国风蚀区风速日变率特征。结果表明:85.3%的站点有且只有第一个谐波通过F检验,日变率以24 h为周期;14.2%的站点第一和二个谐波通过检验,日变率以24 h为主周期,以12 h为副周期;西藏墨竹工卡站第一和三个谐波通过检验。日平均风速变化范围为0.96～8.36 m·s^(-1),均值为2.42 m·s^(-1);风速>3 m·s^(-1)站点集中分布在内蒙古北部高原、青藏高原地形平坦的高原区、甘肃河西走廊及新疆东北部。季节风速表现出春季>冬季>夏季>秋季的特征;第一个谐波振幅变化范围为0.28～3.28 m·s^(-1);相位变化范围为-1.55～4.67,集中在3.21～4.67,表明大部分站点在午后风速值达到最大。研究可为逐时风速的随机模拟提供基础,进而为风蚀区风蚀量估算提供更好的数据支撑。

谐波分析方法在沿海风速数值预报订正的应用

利用福建漳浦沿海一座测风塔2009年12月—2010年11月的观测资料和中央气象台发布的MM5风速数值预报资料,统计分析了沿海近地层风速和风速数值预报误差的变化特征,统计结果表明:全年和各季节的风速变化具有明显的日变化特征,日最小风速出现在上午至午后,日最大风速则出现在旁晚至凌晨;同时,风速数值预报与测风塔实测风速的误差也存在较明显的日变化特征,这种变化特征与近地层湍流的发生发展有密切联系。在统计分析基础之上,提出一种谐波分析与人工神经网络(ANN)相结合的24 h短期风速数值预报的订正方法,订正试验结果表明:该方法可以每24 h更新一次预报结果,相对于风速数值预报的精度,两次独立样本检验的平均绝对误差分别减小25.6%、28.8%,且订正后使得风速数值预报的系统性偏差有明显下降。

山东惠民黑碳气溶胶变化特征及来源分析

利用山东惠民国家基准气候站2018年12月-2019年11月的黑碳质量浓度、常规气象观测资料以及GDAS数据,研究了该地区黑碳气溶胶的变化特征,并基于后向轨迹模型对其潜在源区进行了分析。研究结果表明:1)观测期间,黑碳质量浓度平均值为3.22μg·m^(-3),季节变化呈冬、春季高,夏、秋季低的特点;春、夏、秋季黑碳质量浓度的高频值在2μg·m^(-3)以内,冬季的高频值在6μg·m^(-3)以上。2)黑碳质量浓度日变化呈双峰结构,峰值分别出现在06:00-08:00和19:00-21:00,谷值出现于13:00-15:00。3)降雨和风对黑碳质量浓度有明显影响。非降雨期黑碳质量浓度是降雨期的2.8倍;当风速小于3 m·s^(-1)时,黑碳质量浓度随风速增大而减小;冬季在西南西方向、春季在正南方向过来的气团易造成黑碳质量浓度高污染。4)惠民气流输送的季节变化特征明显。春、秋、冬季来自鲁中、河北和苏北等周边地区的气流所占比例较高,对应黑碳质量浓度高值;夏季来自海洋方向的气流占比较高,对应的黑碳质量浓度较低。

郑州冬季黑碳气溶胶浓度变化特征及其与风速风向的关系

利用近12年(20062017年)郑州黑碳气溶胶(Black Carbon aerosol,BC)浓度观测数据,在揭示郑州冬季BC浓度变化特征的基础上,结合该站风向、风速观测资料,分析了在晴空和非晴空状态下,BC浓度与风向及与风速的关系。结果表明:(1)郑州冬季BC浓度平均值为(9.80±6.34)μg/m3,其中12月的最高,2月的最低,1月的居中。(2)郑州冬季BC小时平均浓度日变化表现为明显的“双峰型”特征,最高峰出现在早上(09时左右),次高峰出现在晚上(20时左右),最低谷出现在下午(15时左右),次低谷出现在凌晨(03时左右)。(3)近12年郑州冬季BC浓度总体呈较明显的下降趋势,10 a趋势率约为-1.40μg/m3。(4)郑州冬季以西北风为主,晴空状态下偏西和偏东风向出现BC浓度高值;BC浓度与低层风速呈反向变化关系,当08时地面风速为2~4 m/s、20时地面风速为0~1 m/s、925 hPa和850 hPa风速大于10 m/s时,对BC浓度的稀释作用明显,且在晴空状态下更显著。

泰来县近61 a大风日数及风速变化特征分析

本文利用统计分析法、线性趋势分析法等方法对泰来县国家基本气象站近61a(1958-2108年)大风观测资料进行统计分析,分别分析了大风日数与风速的年际、季节、月度的变化特征。结果表明:近61a来,年际大风日数整体呈波动下降趋势,下降倾向率1.8d/10a;春季大风日数最多,占全年的66%,且月平均风速在4月也为全年最大值4.7m/s;年平均风速呈现与大风日数相似的波动下降趋势,1987年之前偏大,2001年之后逐渐减小,直至2010年后逐步稳定在3.1m/s左右;各季节平均风速表现为春季>秋季>冬季>夏季。

杭州市亚运会、亚残运会同期臭氧污染及气象特征研究

利用2016~2021年9和10月杭州市环境空气质量国控监测站点臭氧监测资料,分析2023年亚运会及亚残运会同期杭州市臭氧浓度变化特征,并结合气象资料分析不同气象因素与臭氧浓度之间的关系。结果表明,2016~2021年间,杭州市9和10月臭氧日最大8小时滑动平均第90百分位数最高已达到208和160μg/m^(3),臭氧污染严重,臭氧超标天数多;高温、低湿是导致臭氧污染的重要天气因素,当日最高温度高于28℃、湿度低于80%时,极易产生臭氧污染天;低风速以及偏东风、偏南风条件下也较容易产生臭氧污染。根据近5年情况预计,2023年9月,杭州将出现10 d左右臭氧污染天;10月,将出现3 d左右臭氧污染天。在出现气温较高、湿度较低、风速较低的天气情况时,应当提前落实减排和管控措施,从而降低臭氧污染浓度,提升空气质量。

彭州边界层铁塔风梯度特征研究

利用2018年10月~2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料,分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化、盛行风向及污染系数特征,在此基础上,选取彭州大风天气个例,对按月分类法和风速区间法的反演结果进行了有效性验证。结果表明:除夏季10m高度盛行西风以外,其余三季各高度均盛行东北风,秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季,每个季节随着高度增加,东北风出现频率均逐渐增大,对应平均风速均逐渐增大。春夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向,其他各高度最大污染系数均在东北方向,各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向;秋冬季各高度污染系数均大于春夏季,最大均为东北方向,10~20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向,60~90m最小污染系数为偏西北方向;彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。两种风速反演方法均能对近地面风速进行较为有效的反演,风速区间法在大风区间的反演效果优于按月分类法。

我国东部黑潮海域海表风速和海表温度变化特征

通过AVHRR资料和Quick-SCAT资料分析了我国东部海域特殊的海气相互作用特点,并对我国东部黑潮海域的海表风速和海表温度时间分布特征和关系进行了分析。结果表明,我国东部海域黑潮海区海表温度与海表风速之间存在特殊的正相关关系,黑潮海域海表温度与海表风速的冷暖分布均呈现一一对应关系,即大风速区位于暖脊上,而小风速区出现在冷槽上空。这种正相关关系是影响我国东部海域海气相互作用的重要因素,且这种正相关关系随着季节和年份的不同有所变化,在冬、春季节表现最为明显,且春季强于冬季。

1973—2016年德令哈市平均风速的变化特征分析

基于1973—2016年德令哈市国家基本气象站的平均风速、大风和沙尘日数数据,运用统计法、气候倾向法,分析了平均风速的变化特征,以及大风对沙尘天气的影响。结果表明:近44a来,春、夏、秋和冬季平均风速均呈现明显的减小趋势,气候倾向率分别为-0.349、-0.404、-0.399、-0.255(m·s^-1)/10a和-0.320(m·s^-1)/10a;平均风速的月变化呈现单峰式特点,各月平均风速均呈现明显的减小趋势。沙尘暴、扬沙和浮尘日数与大风日数均呈现显著的正相关,大风日数的减少影响沙尘天气的日数或强度。