基于GIS技术的青海省最低气温空间插值方法探讨

采用青海省50个气象站点30年气候整编资料,分别应用克里格(Kriging)插值法和统计分析软件建立最低气温与地形的多元线性回归模型、多维二次趋势面模型,对青海省无测站地区500 m×500 m栅格单元的1、4、7、10月最低气温值进行了推算,制作了青海省最低气温的栅格图,分析了不同插值方法对青海省最低气温的插值效果。结果表明:1、4、10月份,多元线性回归模型法和多维二次趋势面模型法要优于克里格插值法;而7月份应用克里格法插值效果较好。

青海省海南地区近30年≥0℃积温变化趋势分析

积温是作物与品种特性的重要指标之一,对积温农业气象重要指标的研究,对于指导农牧业生产具有十分重要的现实意义。本研究通过利用青海省海南藏族自治州共和、兴海、贵南、同德和贵德5县气象站的地面观测资料,对该地区近30年来≥0℃年积温的变化,主要农作物、牧草生育期的变化及其生育期≥0℃的积温变化做了分析,得出该地区大部分农作物及牧草的生育期有所缩短,开始期有所提前。由于近10年该地区升温明显,热量条件充足,各地≥0℃年积温有所增加,农作物及牧草发育期的积温增多,为该地区农作物及牧草的生长发育提供了充足的热量条件,对于该地区适时调整农牧业结构提供了依据。

青海湖流域牧草物候期对气候变化的响应

基于青海湖流域3个气象站点1961～2017年气温、降水及日照时数等气象数据,分析了1961年以来青海湖流域的气候变化特征。利用2003～2017年的牧草生育期观测数据,对返青、黄枯日期、生长季与气象因子之间的关系进行了统计分析。结果表明:1)近57a青海湖流域的年和四季平均气温均呈显著上升趋势,冬季的升温幅度最大;年和四季降水量均增加,夏季降水量增加最多;年和四季日照时数呈下降趋势,夏季日照时数下降最为明显。2)海晏牧草返青期以10d/10a趋势提前,刚察以9d/10a趋势显著推迟,天峻以4d/10a趋势推迟,在空间上表现出从东南向西北呈推迟趋势。黄枯期均表现为推迟趋势,推迟趋势海晏2d/10a、刚察10d/10a、天峻5d/10a,没有明显的经向和纬向特征。生长季均呈延长趋势,海晏11d/10a、刚察2d/10a、天峻1d/10a,在空间上表现出与返青期相同的走向。3)海晏牧草返青期主要受上年秋季(8～10月)降水量的影响,降水量每增加10mm,返青期提前2.4d;天峻与刚察牧草返青期与返青前≥0℃积温正相关,积温每增加10℃,返青期分别推迟1.2d和0.7d。4)牧草黄枯期主要受降水的影响,降水量每增加10mm,海晏、天峻、刚察黄枯期分别推迟1.3d、1.3d、0.5d。5)生长期受同期气温和降水增加的影响均呈延长趋势。

气候变化对青海湖流域牧草产量的影响

基于青海湖流域3个气象站点1961~2017年气温、降水、日照时数和潜在蒸散量等气象数据,分析了1961年以来青海湖流域的气候变化特征;利用2003~2017年的牧草观测资料,通过相关性分析,评价了各气象要素对牧草产量的影响。结果表明:近57年青海湖流域的年和四季平均气温均呈显著上升趋势,冬季的升温幅度最大,年和四季降水量均增加,夏季降水量增加最多,年和四季日照时数呈下降趋势,夏季日照时数下降最为明显,海晏、刚察年潜在蒸散量呈微弱增加趋势,天峻呈微弱减小趋势,春季潜在蒸散量增加明显;青海湖流域天然牧草高度均呈下降趋势,海晏、天峻、刚察分别以每年0. 23、0. 4、0. 06cm的倾向率下降,牧草覆盖度海晏、天峻分别以每年0. 82、0. 5个百分点增加,刚察以每年0. 5个百分点减小,牧草产量海晏、天峻分别以每年178. 5、97. 5kg/hm2增加,刚察以每年45kg/hm2减少;各气象因素中,对牧草产量影响最大的是降水量,且均为正效应,其次是潜在蒸散量,牧草高度、覆盖度主要取决于降水和气温,因各站所处位置不同,气温的影响有正有负;建立的气象产量估算模型,经过验证,有较好的估测能力,可以满足应用需要。

探空资料GSI同化在青海短时强降水中的应用——以青海2015年8月1—3日区域短时强降水为例

通过GSI同化系统对2015年8月1—3日青海地区的一次连续短时强降水天气过程同化不同的观测得出如下结论:(1)无论是同化改则、申扎新增探空资料(方案1)还是L_Radar资料(方案2),都能够快速收敛,说明高原上探空资料对青海降水数值模拟比较敏感,其中风场的影响比较明显,其次是湿度;(2)方案1对青海境内的降水中心的范围和强度的准确性都有一定的提高,其中改进比较明显的是河湟谷地大雨以上量级的降水,但整体上对青海降水量级预报与控制实验一样仍偏大;方案2大部分地区的降水减弱,量级更接近实际,但对对流性降水模拟是偏小;(3)500h Pa初始场分析结果上,同化不同的资料后高度场改变比较大的是高海拔地区,风场改变比较大是低海拔地区,水汽通量散度改变比较大的是地形比较复杂、高度梯度比较大的区域;(4)从剖面初始场变化上看,方案1对青海地区改变比较的明显是青海大陆高压的西侧中层(350—300h Pa);方案2对青海改变比较明显的是东北部的低层(500—400h Pa)。

青海湖流域气候变化及其对干旱的影响

利用青海湖流域周边8个气象站1961～2017年逐月气温和降水资料,选择SPI为指标,分析了流域内气温、降水、干旱指数的变化特征。结果表明:1961～2017年,青海湖流域年平均气温呈上升趋势,增幅达0.4℃/10a,上升的信号开始于1987年,但快速增暖的突变发生在1997年;年平均降水量以12.5mm/10a的速率增加,2004年以后显著增加;年平均SPI值以0.19/10a的幅度显著增加,干旱程度明显减轻,2004年以后更为显著;从时间分布上看,20世纪80年代以前青海湖流域偏干,80年代是转折时期,2000年后偏湿的气候特征更加明显;从空间分布上看,青海湖流域发生特旱和重旱的频率不高,轻旱多发生于东南边,中旱多发于西北边,重旱多发生在青海湖流域的最北边和最南边,而特旱仅在最西边出现。

近57年来青海湖流域极端气候的变化特征

利用青海湖流域近57a逐日最高、最低气温和降水资料,采用国际通用的极端天气指数,分析极端气温和降水的变化特征。结果表明:1)青海湖流域暖昼日数显著增加,在1994—1995年间发生了突变;冷夜日数野牛沟、天峻显著增加,其余地区显著减少;霜冻日数显著下降,霜冻季节缩短。2)青海湖流域强降水量增加明显,在2004年前后发生突变;持续干燥指数趋于减小,但祁连地区趋于增加;持续湿润指数变化不明显,野牛沟、天峻、门源趋于减少,其余各站趋于上升。3)青海湖流域暖昼日数存在4a的准周期,冷夜日数有8a的明显周期,霜冻日数周期不明显,强降水量4a的周期较明显,持续干燥指数有15a周期,持续湿润指数6a的周期明显。

基于差值方法的青海黄南地区温度预报订正

文章基于ECMWF模式和GRAPES-GFS模式细网格资料,通过双线性插值,对2020年5月至2021年4月青海黄南地区四个国家站实况资料进行检验,并且通过固定偏差订正方法进行订正与对比,找出最优预报效果,结果表明:(1)通过对比检验EC与GFS模式,GFS模式低于EC模式准确率6%~18%,EC模式对于预报各个站的气温明显优于GFS模式。(2)通过固定偏差订正(平均偏差)后,EC模式四站准确率分别为66%、62%、68%、62%,尖扎、同仁站订正后准确率增加了40%左右,泽库站保持不变,河南站降低2%;GFS模式订正后准确率分别为63%、59%、64%、56%,尖扎、同仁站经过订正后准确率增加56%~46%,泽库站增加2.3%,而河南站经过订正后准确率反而降低。(3)各月分析两家模式对尖扎站各月订正后平均绝对误差MAE减小,同仁站EC模式订正后12月、1月MAE增加,泽库、河南站订正效果11月~4月MAE减小,误差值减小说明可订正,反之订正后误差会更大。

三江源地区降雪量演变特征及其对径流的影响

利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据,分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明:(1)1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm,降雪量以14.8 mm·(10a);的速率在减少,1985-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;(2)三江源地区年平均雪雨比以4.0%·(10a)^(-1)的速率在减少,长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域,其余地区减少速率相对缓慢;(3)三江源地区年平均降雪日数为91天,曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区,降雪日数以14 d·(10a)^(-1)的速率在减少,黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域;(4)三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布,降雪量和降雪日数最多出现在5月,小雪易出现在3月或4月,中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高;(5)随着海拔的抬升,降雪量和降雪日数增加,随经度的增加而减少;冷季降雪量多的年份,径流量也随之增大,且径流量相对于降雪量的响应滞后。

1980-2015年柴达木盆地地表温度变化特征

为分析柴达木盆地经济作物藜麦的种植区划,笔者运用气候统计方法,对柴达木盆地1981—2015年11个观测站地表(0 cm)温度进行统计分析。结果表明:近35年整个盆地、西部、东部两分区年平均地表温度分别为6.9、7.8、5.8℃;气候倾向率分别为0.70℃/10 a、0.71℃/10 a、0.69℃/10a,均通过0.001以上水平的显著检验。整个盆地、西部、东部地表年平均最高温度分别为34.0、36.3、31.3℃,气候倾向率分别为0.63℃/10 a、0.85℃/10 a、0.36℃/10 a,西部为东部的2.36倍;地表年平均最低温度值基本相等。大柴旦和天峻为西部和东部两分区的低值区,分别为-8.4、-9.7℃。地表平均温度的增温幅度在整个盆地表现为春季最大,冬季最小;西部的夏季最大,冬季最小;东部的春季最大,夏季最小。虽然各区的增温幅度不同,但均通过0.05水平的显著性检验。盆地及分区的地表温度变化呈单峰型,7月达到最高值,1月为全年最低值。地表温度的变化与气温呈明显的正相关关系,与其他因子的相关性较小或呈负相关,故盆地地表温度的显著升高在很大程度受气温的明显影响。

增暖背景下青藏高原雨季环流演变特征

利用1961-2017年青藏高原110个气象台站逐日降水观测资料及美国环境预报中心(NCEP)逐日再分析资料,通过气候平均候雨量稳定通过阈值法和有序样本最优分割法相结合划分青藏高原雨季起讫期,分析起讫期时空演变特征,重点探讨了高原雨季开始/结束早晚的大气环流异常特征。结果表明:(1)高原雨季开始期呈明显的提前趋势,结束日期呈微弱推迟趋势,进入21世纪后,高原雨季开始期明显提前、结束期逐渐推迟,因而雨季持续期延长;(2)高原夏季风的建立为高原低层气流提供了辐合上升条件,随后东亚夏季风爆发,孟加拉湾西南暖湿气流进入高原提供了利于降水的水汽条件;(3)南亚高压从中南半岛建立开始,其西北向的移动与高原雨季开始的演变具有很好的一致性,40候之后向东南缩小减弱,与雨季结束时间的演变具有很好的一致性;(4)雨季开始前对流上升运动最先在高原南部中低层开始,随着雨季推进,高原自南向北整层均为不断增强的对流上升运动,雨季结束后,无明显上升运动;(5)雨季开始/结束偏早、偏晚的合成差值表明:南亚高压偏南偏弱、副高位置偏西偏强、高原夏季风偏强有利于高原雨季开始偏早、结束偏迟,反之雨季开始偏迟、结束偏早。

1961~2019年祁连山地区降水变化特征分析

利用青海祁连山地区12个国家气象观测站1961~2019年降水资料,文章通过线性倾向估计和Mann-Kendall突变检验等方法,分析祁连山地区59a来降水量的年、季和月变化趋势。研究表明:(1)在时间上,祁连山地区降水的年和季节变化特征明显,59a来祁连山地区降水量以气候倾向率10.1mm/10a呈显著增加趋势,主要以夏半年或夏季增加为主,气候倾向率分别为9.0mm/10a和6.6mm/10a。冬季降水波动较大,夏季降水相对稳定。(2)祁连山地区降水量年代际距平变化明显,表现为偏少—持平—偏少—增加四个阶段。(3)在空间上,过去59a祁连山绝大部分地区年降水量增加,但波动变化存在较大的差异,祁连山地区降水量以门源为中心分别向西向东南减少,多年降水量的变化趋势以德令哈为中心向西向东逐步减少,且民和和互助站呈减少趋势。(4)祁连山地区年降水量突变具体发生在2015年。

我国农业气候资源区划研究综述

本文简要综述了我国农业气候资源区划研究历史和研究进展;评述了农业气候区划指标的确定方法和农业气候区划方法;概述了GIS技术在农业气候区划中的应用,指出目前农业气候资源区划其特点是利用"3S"技术进行细网格的推算,应用GIS技术发展适合地方资源特点的特色农业和精细农业。并对目前农业气候资源区划工作存在的主要问题作了分析。

我国农业气候资源区划研究综述

简要综述了我国农业气候资源区划研究历史和研究进展;评述了农业气候区划指标的确定方法和农业气候区划方法;概述了GIS技术在农业气候区划中的应用,指出目前农业气候资源区划其特点是利用"3S"技术进行细网格的推算,应用GIS技术发展适合地方资源特点的特色农业和精细农业。并对目前农业气候资源区划工作存在的主要问题作了分析。

近60年西宁地区气候变化及突变分析

选取1961~2020年西宁地区降水量、降水日数和平均气温资料作为研究对象,分析近60年气候变化特征,得出以下结论:(1)西宁地区年降水量呈显著上升趋势,且在2006年出现显著的年代际转变突变。(2)春、秋、冬三季降水量上升趋势平缓,降水增加主要发生在夏季,各季降水量变化具有一定的阶段性特点,其中6月降水的增量对年降水量的增加贡献占比最大。(3)降水日数随着年代的变化呈不显著的减少趋势。西宁四站中西宁市区降水日数呈显著增加趋势,其余三站呈减少趋势。(4)年平均气温呈极显著的线性上升趋势,且年代际变化特征明显,1997年存在显著的年代际转变突变。(5)季、月平均气温均有极显著的上升趋势,且冬季气温上升速率远高于其他季节,1月、2月增温速率较其他月偏高,对年平均气温增温贡献更为显著。研究结果对西宁地区气候资源的开发和利用,推进重点生态工程建设,以生态建设促绿色发展等方面具有重要的现实意义。

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。

西宁市农业气候资源区划

利用青海全省50个气象站年降水量、7月平均气温和≥0℃积温的30年(1971—2000年)气象资料,采用多元逐步回归分析法,建立了气候要素空间分析模型;采用GIS系统对模型进行了(25m×25m)小网格精细化空间插值运算,得出西宁市气候要素分布图;并根据确定的区划指标,对气候要素分布图进行叠加分析,结合西宁市乡镇行政边界资料最终制作出西宁市农牧业气候区划图,将西宁市共区分为12类气候区,得出西宁市主要以冷凉气候为主,并对主要的9类气候区进行了分析介绍。

近60年黄南州南部牧区雪灾特征研究

利用1961-2020年共60年的雪灾实际灾情资料、地面观测气象要素资料等,采用气候统计方法和天气诊断分析等方法,研究分析60年黄南南部两县的雪灾时空分布特征、雪灾变化趋势、天气环流特征等。得到结论:(1)泽库与河南发生雪灾频次相差不大,而轻灾在雪灾发生中占比较大,占总雪灾次数的70%左右;(2)1961-2020年轻度、中度、重度3种等级雪灾发生次数都呈现减少趋势,其中轻灾递减趋势最明显;(3)前冬、后冬、春季降雪累积量都呈减少趋势,后冬减少趋势最不明显,春季通过0.05显著性检验水平;(4)黄南南部出现中雪量级以上的高空环流形势主要有4类,分别是两槽一脊型、西高东低型、纬向环流型和两脊一槽型,其中两槽一脊型为主要系统类型。

2021年7月24日海西大到暴雨过程成因分析

基于降水资料、高空、地面、Ncep1°×1°6 h再分析资料,分析2021年7月24日发生在青海省海西州的大到暴雨过程。结果表明:此次过程降水强度大、范围广,具有极端性和对流性质,降水时段集中,以短时强降水为主,并伴雷暴。弱冷空气、高空切变线、地面辐合线对此次强降水起到了很好的动力辐合抬升作用。水汽充足,T-Td≤2℃,700 hPa比湿在10 g/kg左右,东南风和冷空气前部的水汽源在辐合汇集明显。探空曲线呈现"瘦高"型短时强降水类型,低层暖平流,高层冷平流,层结不稳定,暖湿层深厚,降水效率高,强烈而深厚的上升运动,地形辐合和抬升对降水增幅明显。