西宁市风寒气象指数预报方法研究

利用2000—2009年1—4月、9—12月西宁市气象站的有关气象资料和风寒气象指数计算公式,订正了西宁市风寒气象指数,并划分为偏凉、冷、很冷、寒冷、极寒5个等级;为客观、定量地反应西宁市风寒气象指数,利用上述10年气象资料,采用统计学方法,并用天气学预报方法进行修正,建立了西宁市风寒气象等级逐月回归预报方程。

简析西宁市气象四季划分

本文采用中华人民共和国气象行业标准QX/T152-2012中国气象局2012-08-30发布、2012-11-01开始实施的《气候季节划分标准》,来划分西宁市气象四季。通过相关的数据分析结果表明:气象四节的主要特点是冬季漫长,全年无夏,春秋两季相连,春季、秋季和冬季起始日期均呈现逐渐提前的趋势,历年春季长度呈现轻微变短的趋势,历年秋季长度基本保持,历年冬季长度呈轻微变长的趋势。

西宁市区番茄温棚的气象效应研究

[目的]研究西宁市区番茄温棚的气象效应。[方法]利用2012年4月～2013年3月对温棚德福番茄开花—果实采摘发育期的观测资料和同期温棚内外的气温、地温、湿度的观测资料,对青海省西宁市区番茄温棚的气象条件效应进行分析。[结果]西宁市区番茄温棚气象效应显著,气温、地温、湿度日变化效应依次为1、11、4月,7月最小,季节依次为冬季、秋季、春季、夏季,比温棚外冬季气温提高13.9～25.9℃、湿度提高13%～40%、地温提高16.1～22.8℃,夏季气温提高4.9～7.6℃、湿度提高0%～11%、地温提高1.8～8.8℃;年变化比温棚外气温提高2.0～21.4℃、地温提高5.1～34.3℃、湿度提高2%～54%。[结论]该研究为西宁市区特色设施农业的大面积推广发展提供科学依据。

加强西宁市气象预警体系建设的若干思考

本文主要根据西宁市气象灾害发生实际,首先对气象预警体系建设中存在的问题进行分析,并提出了科学有效的加强气象预警体系建设的发展对策,以供大家共同交流.

西宁市逆温特征及其与空气污染物浓度的相关分析

根据2010-2012年西宁市基本探空气象站逐日07:00时和19:00时两个时次的逆温资料,及西宁市环境监测站监测的大气污染物(SO2、NO2、PM10)日均值数据,分析了西宁市逆温基本特征及其与空气污染物浓度之间的相关关系.结果表明:西宁市2010-2012年07:00时逆温出现频率为69%,19:00时逆温出现频率为41%;近地逆温层厚度冬季最厚,夏季最薄.07:00时和19:00时月平均逆温厚度变化趋势基本一致;西宁市逆温发生频率冬半年明显高于夏半年;秋、冬季产生的逆温强度明显比春、夏季强.3 a来西宁市空气污染共出现148 d,逆温频率和空气污染物月平均浓度有较好的正相关性.08:00时西宁市逐日空气污染物浓度与逆温厚度呈正相关,与逆温强度呈负相关关系.冬、春季平均空气污染物浓度值与逆温厚度、强度均呈正相关关系.

降水对西宁市大气污染物浓度的影响分析

文章利用西宁市区2013~2014年逐日空气污染日平均浓度资料和日平均降水资料,分析了西宁市区大气污染物浓度的分布和不同等级降水对SO_2、NO_2、PM_（10）、PM_（2.5）污染物浓度的清除能力。结果表明,西宁市空气质量以二级为主,二级天数占样本总数的57.8%;西宁市大气中的首要污染物是PM_（10）和PM_（2.5）;降雨、降雪对污染物浓度具有稀释作用;不同等级的降雪量对4种污染物的稀释作用不同,降雪量在0.5mm以下时对污染物浓度的清除作用较弱甚至出现反弹现象,降雪量≥5.0mm时对4种污染物的清除能力最强;降雨量越大,对各项污染物的清除作用越明显,日降水量≥10.0mm对4种污染物的清除率达到了29.54%~57.57%;清除能力表现为SO_2〉PM_（10）〉PM_（2.5）〉NO_2的特征;连续降雪比连续降雨更有利于空气质量的改善;降雨等级不同时,AQI指数级别不变的天数居于首位的均为PM10;降雪量为0.6~1.0mm、1.1~1.9mm、≥5.0mm时,AQI指数级别不变的天数居于首位的是PM2.5;无论降雪还是降雨,PM_（10）和PM_（2.5）级别下降天数明显大于上升天数,尤其以PM2.5明显。

西宁市短历时暴雨雨型及适用性分析

利用西宁市1954-2017年降水分钟数据建立暴雨统计样本,采用年最大值法推算暴雨强度公式并推求西宁市短历时暴雨雨型。结果表明:西宁市短历时暴雨雨型单峰特征比较明显,单峰峰值出现在前1/3。历时120min芝加哥设计雨型综合雨峰位置系数0.27,雨峰位置在35min左右,峰值前(后)雨强迅速增加(减小),最大1h降水量为13.14mm,降水主要集中在20~80min。各历时的瞬时雨强变化趋势以及分布型基本一致,雨强随着重现期的增大而增大。累计降雨雨峰前(后)增长斜率升(降)最大。西宁市暴雨分布呈现局地性强,空间差异明显特征,芝加哥设计雨型结果对城西和城北区代表性较好,城中和城东区可参考使用。

2018年西宁市春季抗旱人工增雨效果分析

2018年春季青海省西宁市抗旱人工增雨作业主要集中在3月~5月,本文主要应用区域历史回归分析法,对人工增雨效果进行检验,根据该方法得到,2018年春季青海省西宁市抗旱人工增雨共增加区域平均降水量为11.3mm,相对增水率为2.96%。同时结合西宁市抗旱增雨期土壤干土层资料来看,2018年春季西宁市土壤墒情较好,人工增雨产生了较好的社会和生态效益。

西宁市1986-2005年气候特征分析

借助1986-2005年青海省西宁市的常规气象观测资料,对西宁市的气候特征进行分析。结果表明:(1)以热量作为西宁市划分气候带的指标,将西宁市划分为3个气候带;(2)日照时间空间分布呈西南向东北逐渐减少趋势,日照时间年变化4-8月为最多的月份,日照百分率分布趋势与年平均日照时间一致;(3)全市年降水量呈单峰型分布,7月降水最多。西宁市年平均降水日数,大通县降水日数最长,年平均降水量除市区呈增加趋势,其余三县呈减少趋势;(4)西宁市年平均风速在1.1~1.3 m/s,就年平均风速而言西宁市为全省风速最小的区域。西宁市主导风向由于受地形和山体的影响,各地很不一致。

生态修复工程背景下西宁市土地利用变化及其气候响应

生态修复工程是改善生态环境的重要举措,青海省西宁市自1989年大力实施“南北山绿化工程”以来,其土地利用发生巨大变化,对局地气候产生重要影响。选择1989年、1994年、1999年、2004年、2009年、2014年和2018年的土地利用数据,在分析西宁市土地利用变化特征的基础上,借用WRF模式对生态修复工程土地利用变化对气候影响进行模拟分析。结果表明:土地利用类型变化速率最大的是混交林和农田,农田面积在1989年—2018年减少了152 km^(2),而混交林从1989年的4 km^(2)增加到了2018年的83 km^(2)。“绿化工程”对地表温度和气温的降温作用具有季节性差异,风速最大降低量可达0.56 m/s。研究可为生态脆弱区生态环境工程开发提供参考。

1954—2016年西宁市区气温变化特征

文章利用1954—2016年西宁市区气温观测资料,分析了西宁市区气温变化特征。文章通过对资料的详细分析,阐述了研究方法,对研究结果的年变化、季变化、月变化、年代际变化以及气温异常进行了详细分析,同时对气温突变进行检验,并得出结论。揭示了西宁市区气温变化的客观规律,为城市气象服务和防灾减灾提供参考。

西宁气象站站址迁移同期观测资料对比分析

文章通过对西宁市气象站2022年1—12月新旧站址同期气温、气压、相对湿度、降水量、地温地面气象要素间的差异进行对比分析,得出西宁站新旧站址气象要素存在的差异:新站月平均气温、年平均气温、平均最高气温最低气温与旧站相比差异较小;新站气压比旧站气压低;新站的年、月平均相对湿度普遍比旧站的高;新旧两站降水量差异除在8月份波动较大以外其余月份变化不明显,降水趋势基本一致;新旧站320cm深层地温月平均值差异最小,为0.1℃,15cm浅层地温月平均值差异最大,为0.5℃,0cm地温月平均值差异为0.4℃。造成上述气象要素差异的最主要原因是探测观测环境的改变,经对比分析新站测量数据更有代表性。

西宁市DFC1型光电式数字日照计和暗筒式日照计日照数据对比分析

为了分析DFC1型光电式日照计(自动观测日照时数)和暗筒式日照计(人工观测日照时数)两种仪器的观测结果的差异,文章通过西宁市气象站2019年1月1日至6月30日人工与自动日照时数资料,对人工和自动仪器所得的日照时数分别进行数据统计和分析,结果表明:自动观测日照总时数大于人工观测日照总时数;除1月份二者相关系数较低外,其余月份都具有非常好的相关性;光电式日照计的灵敏度、时间分辨率等都高于暗筒式日照计。分析结果可为自动观测设备取代人工观测日照时数提供数据支撑和理论依据。

近30年城市化对西宁市区平均气温的影响

利用1986—2015年西宁市区和互助、湟中站逐日平均气温观测资料,分析了近30a城市化对西宁市平均气温的影响。结果表明:近30a来,西宁市区和郊区年平均气温均呈上升趋势,市区因城市化发展进程较快,增温更为明显,城市热岛增温贡献率达22.9%;四季平均气温除湟中站呈略降趋势外,其他各站各季平均气温均呈上升趋势。春季增温最为明显,其次是夏季,冬季增温小;西宁、互助两站年平均气温在1986年出现异常偏冷。市区和郊区年平均气温在1997年出现气候突变。

西宁市2015年7月两次冰雹天气对比分析

分析2015年7月西宁两次冰雹天气的形成原因,结合常规气象观测资料,及红外云图、多普勒雷达等非常规资料进行分析,总结两个个例的异同点。结果表明:两次冰雹天气虽然影响系统不同,但都存在层结不稳定、上干下湿的湿度层结以及适宜的零度层和-20℃层高度;还从雷达回波特征分析出的相同点:a.两次冰雹天气的最大回波强度>55dbz以上,45dbz回波顶高>8km;b.虽然累积液态含水量的差异较大,但都表现出了在冰雹发生时期达到最大值,而值越大冰雹直径越大;c.两次冰雹发生前期冰雹指数都有所提示,不同的是提前时间的长短,但也说明了雷达的冰雹指数的准确率高。

西宁地区界限温度变化特征分析

通过分析研究了青海省西宁市1960—2018年近59年的界限温度初、终日,界限温度期间持续日数变化趋势,界限温度初、终日以及期间持续日数与年平均气温的相关性和界限温度期间的积温变化趋势。得出了以下结论:(1)界限温度初日整体呈提前趋势,终日整体呈推后趋势,这就表明随着气温升高,界限温度日数增加,根据各界限温度的初终日变化来看,西宁地区春秋季整体呈增暖趋势;(2)伴随温度的升高,界限温度初终日之间的天数也随之增加;(3)通过分析有效积温和活动积温,根据气候倾向率变化看,大通增温最为明显,湟中次之,湟源最低。

西宁市主要污染物特征及其来源解析

本文对2014-2020年西宁市大气污染物浓度日数据进行分析,找出西宁市主要污染物,研究主要污染物变化特征。采用后向轨迹和聚类分析方法对主要污染物进行来源解析,定量估算不同污染源的贡献率。结果表明:①PM_(10)作为首要污染物年出现频次最高、中度及其以上级别的污染天气中出现频率最高,确定PM_(10)是西宁市最主要的污染物。②PM_(10)年平均浓度呈波动下降趋势,月平均浓度曲线大致呈V形分布,冬半年大于夏半年,且在3月和11月分别存在一个峰值。③PM_(10)为首要污染物的中度及其以上级别污染天气日数分布以冬春季最多,秋季次之,夏季最少,其中春季的3、4月为PM_(10)污染日数的集中时段。④来自南疆盆地和柴达木盆地的PM_(10)在对西宁PM_(10)贡献中占主导地位,其次来自甘肃中部经湟水谷地倒灌进入西宁地区的污染物路径也有较明显的贡献。

西宁市灰霾天气现状及成因分析

利用西宁市2008-2014年气象资料分析西宁市近7年灰霾天气变化趋势。研究表明:近7年来西宁市共出现霾日数50天,其中11、12月最为集中,多出现在08时,静风天气条件下。相对湿度在25%~95%,湿度在80%以上的湿霾较多。水平能见度在3~9km,属于轻微霾至中度霾,轻微霾所占比例较多。西宁市灰霾频发的08时平均相对湿度(RH)较高,相对高的空气湿度,为霾的发生提供了必要条件。同时静风频率较高,较小的风力使得扩散的动力条件差,灰霾天气得以维持。加之清晨辐射逆温的形成,热力条件使得扩散条件更为不利,污染物的累积和高湿状况使得能见度逐渐下降,而发生较为明显的霾天气。预计未来西宁市霾天气发生将呈现增加趋势。

浅析西宁市2014年两次暴雪的物理量特征

对2014年西宁两次暴雪天气的物理量特征进行分析对比,结果表明:首先受不同影响系统的冷空气入侵,随着时间的变化散度场和涡度场会逐渐形成底层辐合高层辐散的降水有利环流配置;而垂直上升运动则会呈现出前期为强的上升运动,后期则开始下沉运动。伴随降水的开始,降水中心附近的假相当位温会明显增大,一般都会达到44℃以上的高能区;水汽通量场会出现强的水汽辐合高湿区,整层的水汽通量散度值会较前期明显增加,体现出水汽条件充足的状态;而当假相当位温和水汽条件值逐渐减小时,实况降水也会减小并逐渐结束。

西宁市空气质量现状及其与近地层逆温的关系

本文利用2014—2018年西宁市气象探空资料和大气污染物日均数据,采用统计对比分析、相关性分析方法,对西宁市空气质量现状及其与近地层逆温的关系进行分析。结果表明,5年中,西宁市空气质量达标率为79.8%,年污染日数整体呈下降趋势;PM10作为首要污染物,出现频率最高;6种污染物中,仅O3浓度夏半年大于冬半年,其余均表现为冬半年大于夏半年;07:00逆温厚度与19:00逆温强度对污染物浓度影响较大。